美空军在高级兵棋推演中集成人工智能

美空军正开展一项变革性计划，将人工智能整合到其高级兵棋推演和模拟中。这项任务旨在通过超越传统的静态模拟，转向高度自适应、人工智能驱动的平台，彻底改变军事训练、战略规划和整体决策能力。其直接意义在于有望加速战备规划、开发更真实的对手模拟，以及以前所未有的速度探索非常规战略。

美空军未来司令部正在积极进行市场研究，发布信息请求，以识别和获取尖端人工智能技术。这一市场行动表明了集中利用人工智能支持的软件即服务兵棋推演平台，这些平台能够创建沉浸式演习，动态适应参与者的决策并生成真实的对手行动。这一前瞻性战略旨在实现“决策优势”和“一体化部队设计”，解决模拟兵棋推演方法固有的局限性，并将空军置于人工智能融入军事战略的最前沿。

技术实力：人工智能深度融入战略模拟

将人工智能融入兵棋推演代表了一次深刻的技术飞跃，改变了军事模拟的性质和能力。该计划的特点是自适应兵棋推演，其场景会根据参与者的决策和对手响应而动态演变，这与过去预设脚本的静态演习形成鲜明对比。这一进步的核心是开发智能对手，或称“红队”，其采用机器学习算法和神经网络，特别是强化学习，来模拟真实的敌方行为。这迫使作战人员实时适应，培养战略敏捷性。

在技术层面，该计划利用了复杂的机器学习方法。强化学习，包括如近端策略优化等深度神经网络，对于在多智能体强化学习环境中训练人工智能代理模拟对手行为至关重要。这些系统通过进行对抗性博弈来学习有效战术，旨在即使在不完整信息下也能实现鲁棒性和可扩展性。例如，一款红军响应工具在经过广泛训练后，在战术空中场景中展示了91%的红队获胜概率。此外，美空军正在寻求事件驱动的基于代理的仿真平台，其中每个实体——从坦克到卫星——都被表示为一个对实时事件做出反应的自主代理。诸如“仿真、集成与建模分析框架”等工具（一种政府所有的、面向对象的平台）正日益受到重视，其允许轻松定义和操纵具有真实决策行为的自主代理。生成式人工智能和大语言模型的出现也正在被探索，例如约翰斯·霍普金斯大学应用物理实验室的“GenWar实验室”计划（计划于2026年启动），旨在通过加速场景生成和允许进行纯人工智能兵棋推演来改变国防兵棋推演。

这与传统的兵棋推演有显著不同，后者通常人力密集、耗时、昂贵且分析不足。人工智能实现了场景生成、事件注入和结果判定的自动化，从而能够实现“超实时速度”——可能比实时快高达10,000倍。这使得可以进行无数次迭代并获得更深入的分析洞察，这是以前不可能实现的能力。尽管人工智能研究界和行业专家最初的反应大多对人工智能作为“力量倍增器”的潜力持乐观态度，但也有人担忧如果人工智能取代关键的人类判断会导致军事指挥官“技能退化”，某些人工智能计算的“黑箱”性质会阻碍透明度，以及人工智能模型可能产生“幻觉”或受限于有偏见的训练数据。专家强调，人工智能应增强人类思维过程，而非取代人类判断的细微差别。

市场动态：人工智能公司迎来国防市场机遇

在人工智能兵棋推演方面的积极进军必将点燃国防人工智能市场的显著繁荣，该市场预计将从2023年约101亿美元激增至2033年的391亿美元以上。这一计划为各种各样的人工智能公司创造了前所未有的机遇，从老牌国防承包商到创新型初创公司和科技巨头。对能够模拟真实对手行为、实现快速决策并为战备规划生成可操作见解的先进人工智能解决方案的需求正在加速增长。

传统国防承包商，如BAE系统公司、洛克希德·马丁公司、诺斯罗普·格鲁曼公司和RTX公司，正将人工智能整合到其现有平台和指挥控制系统中。然而，随着人工智能优先的创新者和初创公司的崛起，竞争格局日益激烈。例如，以战术情报和决策平台闻名的Palantir Technologies公司、专注于人工智能驱动自主系统的Anduril Industries公司、开发用于自主作战的人工智能飞行员的Shield AI公司，以及已获得五角大楼人工智能兵棋推演和数据处理合同的Scale AI公司，正迅速崭露头角。甚至主要的科技巨头，如亚马逊云科技，以及最近的谷歌、OpenAI、Anthropic和xAI，也正被引入以支持军方更广泛的人工智能应用，提供关键的云基础设施、大语言模型和先进的人工智能研究能力。例如，xAI推出了一个针对美国政府的特定生产线，名为“Grok for Government”。

人工智能涌入国防领域正在颠覆现有的产品和服务。静态兵棋推演方法的淘汰迫在眉睫，将被更敏捷、软件优先的人工智能平台所取代。这标志着采购优先级的转变，倾向于支持人工智能驱动的软件、无人机和机器人技术，而非传统的以硬件为中心的平台，这可能会颠覆现有的供应链。美空军对支持人工智能的软件即服务模式的偏好表明正朝着基于订阅的、敏捷的软件部署方向发展。在竞争方面，这迫使传统主要承包商采用更敏捷的开发节奏，并与人工智能初创公司形成战略联盟，以提供端到端的人工智能能力。拥有专业人工智能知识和敏捷性的初创公司可以开拓重要的利基市场，而科技巨头则提供必需的可扩展基础设施和先进研究。战略优势将日益倾向于那些不仅能展示尖端人工智能，而且能进行符合伦理的人工智能开发、提供强大安全性以及透明、可解释的人工智能解决方案的公司，这些方案需符合军方对数据所有权和控制的严格要求。

重塑地缘政治与伦理格局

人工智能兵棋推演计划不仅仅是一次技术升级；是一次深刻的转变，在整个更广泛的人工智能领域产生共鸣，并对军事战略、国家安全和全球稳定具有影响。这顺应了将人工智能整合到复杂决策过程中的全球总体趋势，利用复杂的人工智能创建沉浸式、高强度的冲突模拟，这些模拟能动态适应人类输入，从而摆脱传统的预设脚本场景。

其对军事战略和国家安全的影响是深远的。通过增强战略战备、提高训练效率和加速决策速度，人工智能兵棋推演提供了对现代多域冲突（网络、陆地、海洋、空中和太空）的整体理解。模拟与先进对手进行高消耗战的能力使空军能够压力测试训练流程，并以先前无法实现的规模探索维持战略。这种快速探索众多行动方案并预测对手行为的能力为战略规划提供了决定性优势。然而，这种变革性潜力受到重大伦理和操作问题的制约。存在过度依赖人工智能系统的风险，如果人类判断被取代而非增强，则可能导致“危险的知识海市蜃楼”。伦理困境比比皆是，尤其是在数据和算法偏见方面，这可能导致武力的不公正应用或意外的平民伤亡，对于自主武器系统而言尤其如此。网络安全风险也至关重要，因为人工智能系统成为近乎同级别竞争对手进行对抗性人工智能开发的主要目标。此外，一些先进人工智能系统的“黑箱”特性可能使决策过程不透明，对透明度和问责制构成挑战，并强调人类操作员保持积极控制并理解特定结果产生原因的极端必要性。人工智能在军事系统中的扩散也增加了人工智能扩散到恶意行为者手中并可能升级冲突的战略风险。

之前国防领域的人工智能里程碑，例如2017年美国防部建立的“专家计划”（使用计算机视觉从无人机图像中自主识别物体），侧重于自动化特定任务和增强信息处理，但当前的人工智能兵棋推演计划通过强调实时适应性、自主对手和预测分析而更加突出。其超越了简单的自动化，转向对复杂自适应系统的复杂模拟，其中每个实体都作为自主代理对实时事件做出反应，以“超实时速度”运行。这标志着向更全面、更灵活的人工智能应用转变，能够探索传统线性兵棋推演无法容纳的非传统战略和计划的快速调整，最终目标是在压缩的决策窗口内自主生成战略并战胜对手。

未来视野：用人工智能塑造明日战场

人工智能兵棋推演计划的未来有望在军事战备、部队设计和人员训练方面带来革命性变革。在近期（未来几年），重点将放在人工智能驱动的软件即服务平台的广泛集成上，这些平台专为实时适应性和动态场景生成而设计。这包括加速空战管理员的决策过程，以及在高强度冲突条件下对训练流程进行压力测试。约翰斯·霍普金斯大学应用物理实验室的GenWar实验室等设施于2026年的开放，将利用大语言模型来增强桌面演习，从而实现更快速的战略实验以及人类与复杂计算机模型的交互。

未来（未来10-15年），美空军的长期愿景是通过一个能够实现“超实时速度”（可能高达实时速度的10,000倍）的完全数字化和科学化的兵棋推演系统，实现“决策优势”和“一体化部队设计”。这将能够在单个回合内进行大量迭代并探索最优解决方案，通过个性化的职业指导、人工智能驱动的领导力评估和先进的多域作战训练，从根本上重塑专业军事教育。该愿景甚至延伸到“纯人工智能兵棋推演”，即由人工智能角色扮演对抗双方。潜在应用广泛，从针对高强度冲突的沉浸式培训教育，到战略分析、概念开发、部队设计和先进对手模拟。人工智能对于评估新技术（如协同作战飞机）以及理解新兴领域（如量子科学）对2035年空军在条令上的影响至关重要。

然而，重大挑战依然存在。对大量高质量数据和强大技术基础设施的需求至关重要，同时还需要解决人工智能的准确性和偏见问题，包括生成式人工智能产生“幻觉”的倾向。对人工智能的过度依赖、伦理考量以及网络安全漏洞是持续关注的问题，需要谨慎应对。包括戴维·哈里斯中将和本杰明·詹森在内的专家预测，生成式人工智能将从根本上重塑军事兵棋推演，提高其速度、规模和范围，同时挑战人类偏见。然而，正如罗伯特·克劳德少将所强调的，共识是在可预见的未来，“人在回路中”对于确保人工智能生成建议的可行性和伦理稳健性仍然至关重要。人工智能的整合将超越技术训练，通过让人员接触高风险的、动态演变的场景，在培养心理韧性方面发挥关键作用。

全面总结：军事人工智能的新

将人工智能整合到高级兵棋推演和模拟中的计划，标志着人工智能历史和军事战略上的一个开创性时刻。其代表从静态、可预测的演习向动态、自适应和数据驱动的模拟的决定性转变，这有望改变军队为未来冲突做准备及可能参与未来冲突的方式。关键要点包括向机器学习驱动的动态、自适应场景的转变、追求“超实时速度”以获得无与伦比的分析深度、全面的压力测试能力，以及生成数据驱动的见解以识别漏洞和优化战略。至关重要的是，其重点是人机协同，即人工智能增强人类判断，提供替代现实并加速决策，而非取代关键的人类监督。

这一发展在人工智能历史上的意义在于它推动了高度复杂、多智能体人工智能系统的发展，这些系统能够大规模模拟复杂自适应环境，并整合了强化学习、基于代理的仿真和生成式人工智能等先进概念。在军事战略上，其代表了专业军事教育的一次飞跃，加速任务分析，培养战略敏捷性，并增强多域作战战备能力。其长期影响预计是深远的，将塑造一代更具灵活性、数据驱动性且擅长应对复杂不可预测环境的军事领导人。快速迭代战略和探索无数“假设”场景的能力将从根本上增强战备状态和决策优势，但成功将取决于在利用人工智能力量与维护人类专业知识、领导力和伦理判断之间取得微妙平衡。

进一步试验和集成先进人工智能代理，特别是那些能够真实模拟对手行为的代理，将是关键。持续努力制定健全的伦理框架、条令和问责机制，以规范人工智能在军事决策中日益扩大的使用。采用低代码/无代码工具创建场景，以及将大语言模型集成用于作战用途（例如生成一体化任务指令和进行实时定性分析），也将是进展的关键指标。

参考来源：WRAL.NEWS