随着新兴技术的成熟、资源竞争的加剧和网络的激增,所有领域的作战环境(OE)都越来越拥挤,竞争也越来越激烈。尽管全球范围内的复杂关系和相互依存关系不断增加,但情报专业人员仍继续依赖线性流程和框架来评估行动环境。由于国家和非国家行为体之间错综复杂的联系,不准确的评估或未能考虑连带效应会带来战略、行动和战术风险。本研究分析了当前陆军条令的不足之处,以及如何调整流程和框架才能更好地考虑复杂网络和 OE 的快速变化。当联合部队为支持国家目标而寻求塑造环境的相对优势时,它必须提高理解、可视化和描述复杂环境的认知和功能能力。将 "感知决策 "纳入 IPB 可使情报专业人员更好地考虑意外情况,并可加强情报评估的有效性。

随着新兴技术的成熟、资源竞争的加剧以及网络的激增,所有领域的运行环境(OE)都日益拥挤。这种复杂性要求对现有框架进行改造,以考虑到越来越多的关系和相互依存性。美国与其合作伙伴和盟友一道,努力维护以规则为基础的国际秩序,但也面临着来自对抗性专制大国和非国家行为体扩散的越来越多的挑战。当联合部队寻求相对优势来塑造环境以支持国家目标时,它必须提高认知和职能能力,以理解、形象化和描述外部环境的复杂性。

竞争对手试图通过腐败、错误信息和虚假信息来削弱现有的国际秩序,利用民主国家的已知弱点。对手通过在反介入/区域封锁、太空、网络、电子战以及国家权力的外交、信息和经济工具武器化方面的进步,寻求相对于美军的优势。陆军未来司令部司令约翰-默里(John Murray)将军强调了这一点,他说:"迄今为止,我们的对手在以违背我们利益的方式实现冲突门槛以下的战略目标方面取得了巨大成功。要了解作战环境(OE)不断变化的特点,就必须对军事能力以及国家和非国家行为体的行为、活动和互动进行全面分析。多域/联合全域行动(MDO/JADO)进一步加快了分析、分解和综合的速度,使指挥官能够做出同步行动的决策。

目前,情报专业人员通过不断发展但却僵化的流程和框架来评估 OE。美国陆军推进了 IPB 条令,以确保战场情报准备(IPB)步骤与陆军军事决策过程(MDMP)之间的紧密联系。目前的条令保持了这种传统的、系统的和结构化的任务变量分析方法。IPB 的固有特征是采用整体方法(通过参谋部协作和综合流程)来了解 OE 中的每个领域。要想对多领域有所了解,就必须有可供分析的信息和数据,或者生成情报知识。事实上,IPB 条令指出,"生成情报知识是执行 IPB 和任务分析的基础"。"生成的数据被编入数据库,并 "通过功能分析提炼成知识,用于任务分析"。

这种方法的挑战在于,它假定情报专业人员通过基于现有信息的分解过程,将达到结论性分析的水平。情报专业人员要么掌握现有数据,要么通过信息收集弥补信息方面的剩余缺口。情报专业人员了解问题并能准确确定问题的框架,是产生情报知识能力的前提。情报作战功能(IWfF)依赖于 IPB 等流程,而 IPB 本身是线性的,不是迭代的,这就造成了认知和功能上的隔阂。当前的 IPB 条令必须改进,以提高 IWfF 情报专业人员理解 OE 的能力,减少其对侧重于战术层面的线性过程的强调,转而采用包含归纳逻辑的迭代过程。

本专著探讨了 "感知决策 "在情报作战功能 IPB 中的应用。第一节解释了情报条令如何演变以适应支持军事规划的不断变化的环境。第二节描述了当前的作战环境,强调了国家决策者和军事组织如何描述未来的安全挑战。本专著没有按具体日期(如 2028 年、2035 年或 2050 年)对未来作战环境进行分类,而是确定了未来作战环境的趋势以及一个神秘的时间框架。第 3 节将重点从宽泛的条令审查缩小到 IPB 的具体内容及其对未来 OE 的适用性。它强调了预计陆军如何转型以满足未来 OE 要求的异同,以及 IPB 条令在支持未来估计或展望方面的有效性。第 4 节介绍了 "感知决策 "的概念,以及它如何有助于在一个组织中(无论属于哪个梯队)以唤起学习、发现和适应的方式发展 IPB 条令。本专著旨在通过认知能力和 IPB 流程促进 IWfF 的适应性,以支持统一陆地作战 (ULO) 和 MDO。

图 1. 情报流程。美国陆军部,《陆军条令出版物(ADP)2-0,情报》(华盛顿特区:政府出版办公室,2019 年),3-1。

成为VIP会员查看完整内容
24

相关内容

人工智能在军事中可用于多项任务,例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
《任务式指挥的历史案例研究》54页报告
专知会员服务
36+阅读 · 6月20日
《大规模作战行动中的野战陆军》56页报告
专知会员服务
23+阅读 · 6月19日
《塑造深层战斗:21世纪地下战》57页报告
专知会员服务
33+阅读 · 5月29日
国家自然科学基金
278+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
35+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
36+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
35+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
24+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
42+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
148+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
372+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
132+阅读 · 2023年3月24日
Arxiv
19+阅读 · 2023年3月17日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
278+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
35+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
36+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
35+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
24+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
42+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员