复杂自适应系统如何为全域作战做好准备

2024年2月24日，菲律宾海，美空军B-52 “平流层堡垒 ”战斗机率领其他五架飞机在西奥多-罗斯福号航空母舰上空编队执行例行任务（美国海军/托马斯-古利）。

由于对手潜在军费的增加和技术的进步，自二战结束以来一直有利于美国利益的美国军事技术优势正在减弱。为了适应技术含量越来越高的全球竞争舞台，联合部队继续发展联合全域作战（JADO）概念，该概念主要改编自美国陆军的多域作战（MDO）概念。各军种正试图将军事资产整合成一支有凝聚力的部队，能够在适当的时间内发现、识别、修复和应对威胁，同时认识到任何单一的武器平台，甚至是一个军种，都无法通过单独行动取得成功。面对如此艰巨的任务，问题迫在眉睫：面对未来个人和军种/机构层面的挑战，复杂适应系统（CAS）模型如何才能为军种提供指导？本文通过对复杂适应系统的研究，就如何应对这些挑战提出了建议。这些研究可为制定条令、教育、培训、规划以及最终实施 JADO 条令提供参考。

战争是复杂的这一观点并不新鲜。例如，卡尔-冯-克劳塞维茨（Carl von Clausewitz）通过研究战争期间一个地区的人口、统治政治、军队及其指挥官这 “神圣三位一体 ”之间的关系是如何变化的，将战争描述为一个全面而矛盾的互动系统。尽管以前对战争的复杂性进行过研究，但将复杂性理论应用于 JADO 概念（以及开发和实施 JADO 的工作）的尝试尚属首次。本文认为，复杂适应系统的见解可以为联合部队提供一个明智的视角，使其了解更广泛的复杂性现象，以及如何以一种能更好地制定战略、更灵活地开展行动的方式来应对复杂性。绝大多数国家安全指南都将世界描述为日益复杂，因此通过使用复杂性科学工具和多学科方法，可以更具体地规划应对未来复杂竞争和冲突所需的行动。从关于如何在复杂环境中生存和发展的复杂性研究中汲取经验教训，可以为下一步实施联合防务和发展组织提供启示，并在面对危机和冲突时起到事半功倍的作用。

本文首先简要介绍了各种领域行动概念和复杂适应系统。然后，文章探讨了在 JADO CAS 中可能更节省时间和更适合经验的替代规划方法，在这种方法中，传统上与军种相一致的资产被合并，决策环被压缩并使用机器学习（ML）输入进行增强。最后，对当前部队结构和互操作性演习的分析表明，目前正在进行的一些变革正在改善战备状态，但要打破传统的特定军种角色，使其在未来的联合防务部署中充分发挥作用，还需要做更多的工作。

MDO/JADO 概念和 JADC2

当前多域作战的条令发展十分复杂，存在于多个层面。美陆军在过去 5 年中发展了 MDO 概念，是在 美国2018 年《国防战略》促使国家安全从击败暴力极端主义转向与修正主义势力竞争并对其形成威慑后，从空地作战条令过渡而来的。美陆军训练与条令司令部第525-3-13号小册子中提出的MDO概念极大地影响了JADO概念的发展，JADO概念承认，未来的武装冲突将由能够 “以对手无法比拟的速度同步 ”在所有领域内和领域之间轻松机动的军队获胜。

这两个概念都嵌套在美国《国家军事战略》指南中，旨在通过 “快速、持续地整合所有战争领域，以威慑和战胜对手...... ”来对抗日益增长的对抗优势，尤其是来自中国和俄罗斯的优势......在武装冲突之前"。此外，美陆军的 MDO 概念支持更大的联合作战概念（JWC），该概念旨在同步来自所有领域和军种的火力，从根本上迷惑和压制冲突中的对手。美海军陆战队条令出版物《指挥与控制》可能也为 JWC 概念提供了参考，因为它有力地解决了指挥与控制的复杂性问题。

这些概念将通过开发联合全域指挥与控制系统（JADC2）来实现，根据设想，该系统将安全可靠地连接来自任何友军军种的传感器和火力，为指挥官的机动和交战决策提供支持。联合部队正开始将各军种特有的指挥与控制（C2）平台整合到 JADC2 平台中，该平台将通过人工智能（AI）和 ML 功能得到增强。尽管完整的 JADC2 战略是保密的，但陆军、海军和空军正在通过具体的举措，包括 “聚合项目”、“超配项目 ”和 “先进作战管理系统”，分别为 JADC2 的开发做出贡献。每个军种都在开发跨职能平台，以提高互操作性，包括美国网络和伙伴国资产。因此，无论在哪个层面，这些概念的共同主题都是利用综合军事网络，以比对手更迅速、更协调的方式，在所有领域识别、评估并在必要时消除任何可能与美国系统拥有同等技术的感知威胁。

尽管看到如此多的工作集中于整合国家资产以提高军事实力，但由于涉及如此多的复杂层面，各军种之间的偏见、各军种之间的政策不协调以及利益相关者之间的总体混乱的风险也随之增加。在这一新的联合概念中整合美国防部资源的工作也进展缓慢。例如，联合参谋部于 2019 年开始联合作战司令部的工作，但目前的联合条令出版物仍分别支持陆地（联合出版物[JP] 3-31）、海上（JP 3-32）、空中（JP 3-30）、太空（JP 3-14）和网络（JP 3-12）领域。此外，JADC2 战略概要已于 2022 年 3 月发布，尽管陆军、海军和空军正通过各自的计划支持 JADC2 的发展，但目前仍不清楚各军种是否会放弃预计的特定军种需求，以在需要时支持未来的 JWC/JADC2 集成。

从本质上讲，联合部队正试图利用现有资产建立新的部队结构，而这些资产在未来的冲突环境中并没有得到充分协调。要想真正将各军种资产融合在一起，以 JADC2 所需的速度有效开展工作，就必须对该系统进行仔细审查，然后通过更快速、更灵活的发展模式对其进行调整。利用复杂适应系统对 JADO 的发展进行批判性评估，将有助于理清参与者、条令、倡议和整体工作的关系。

新兴学科

复杂性科学。虽然将美军全部资产整合到 JADC2 下听起来复杂、困难、独特，但这种类型的协调经常发生在无限复杂适应系统中。人类每天都在以协调的方式为生存而战。成群结队的鸟儿、惊慌失措的人群，甚至蟑螂都会聚集在一起抵御威胁，在对抗性环境中产生无意的群体干扰效果。虽然有几项技术挑战是军事领域所独有的，但可以从复杂适应系统的研究中学到很多东西，这些研究也适用于开发联合防务发展组织概念的工作。

与以往牛顿或还原论的系统分析方法不同，复杂性科学对系统进行分析，认为自组织系统会产生新出现的特性，而这些特性并不存在于任何子组件中，也不是源自于任何子组件。复杂性科学拓宽了研究课题的视野，有助于了解系统本身以及系统中的行为者（节点），并对未来结果产生影响。以军事领域为例，还原论方法会分析特定武器平台对战场的影响，或分析任何军种预计支出的效力。今后，在由 JADC2 系统支持的 JADO 概念下，军事分析人员不仅需要了解每个武器系统的能力，还需要了解它们对武器运作的更大系统的累积效应和影响。

复杂自适应系统。作为复杂性科学的一个子组成部分，复杂适应系统由多个异构代理组成，没有集中控制，随着时间的推移对刺激做出反应并从中学习，从而产生适应性和永恒的新颖性（非线性），同时系统在变化中保持凝聚力。当这些自组织智能体相互作用时，它们会进行调整，试图将事件转变为对自己有利的方式，以求生存。系统内的反馈回路为决策过程提供信息，从而导致适应。节点之间的互动和适应会产生意想不到的非线性结果，这些结果超出了各个部分的总和，这一过程被称为 “涌现”（emergence）。涌现是特定环境所独有的，依赖于智能体之间的互动能力。

复杂适应系统内部的冲突会产生并非完全随机或完全可预测的模式。一个系统的组成部分从未完全锁定，但也从未完全溶入湍流 “的平衡点被称为 ”混沌边缘"。混乱边缘是一个系统在行动与停滞之间徘徊的时刻。这也是创新和适应从现状转向变革或潜在系统崩溃的地方。如果可行，国家安全工作者倾向于避免混乱边缘。

正如多份美国国家安全文件所宣称的，大国近年来缩小了军事技术差距，增加了武装冲突打破地缘政治现状的可能性。事实上，美陆军在 2019 年发布的第一份作战环境出版物中将俄罗斯评估为美军军事步调威胁，而中国将在接近 2030 年的某个时候超过俄罗斯。仅仅 2 年后，美陆军就改变了评估，宣布中国为步调威胁，并展示了大国竞争复杂适应系统混乱边缘的快速流动性。

当前国际体系的崩溃无益于美国的利益，因此应该假定，美国将维持这一体系（远离混乱边缘），在这一体系中，美国对其他国家具有比较优势，并避免不确定地区。军事不确定地区尤其具有威胁性，因为目前的体系在一定程度上是由美国的军事优势和联盟网络支撑的。然而，美国领导人自身无法控制的一些因素可能会使他们濒临军事混乱的边缘，这些因素可能包括美国相对于对手的技术优势缩小、竞争者在多条战线上表现出的举措。СAS 模式强调对世界的感知、制度设计的重要性以及部队结构的灵活性，以释放系统内的潜力。最终，JADO CAS 将试图通过使用能力匹配的资产，以更快、更好的方式保持对对手的军事优势。

以往应用复杂适应系统的课题范围很广，如人体免疫系统、公司内部的管理实践以及海滩上的沙粒等。关于军事课题，以往的复杂适应系统应用大致分为三类。首先，战争作为一种行动被描述为一种复杂适应系统，其复杂性随着地形、单元组成、与平民的互动以及相关政府等细节的提升而增加。其次，军事职业，如特种作战、情报和领导角色，为这类分析提供了一个成熟的机会，因为这些行动者经常自我组织，对很少完整和准确的信息做出反应，并在系统中相互作用，向外传递涟漪效应。最后，复杂适应系统分析已被应用于各军种的条令和政策，并取得了不同的效果。例如，海军陆战队成功地将 CAS 概念应用到其指挥与控制条令中，以反映敏捷和现代的思维方式，而空军却未能将 CAS 应用到其部队结构中，导致在试图应对更加动态的威胁时在可预测性方面存在差距。随着 JADO 概念的不断深入，应用 CAS 视角来更好地理解目前使用的所有复杂性术语，并以复杂性科学为学科迎来更有条理的分析是恰当的。

将复杂适应系统的见解和经验教训应用于JADO

为了最大限度地发挥作用，本文运用复杂适应系统的视角来更好地理解如何影响新兴事物、军事结构和决策（包括以人为基础的和机器辅助的），以加强未来 JADO 的实施。下文将逐一讨论。

突发事件。在武装冲突中，第一次接触后就会出现突发结果，几乎总是会改变精心制定的计划，这验证了德怀特-艾森豪威尔和赫尔穆特-冯-莫尔特克老人的观点，即计划不如与对手交战前的计划过程重要。复杂适应系统显示出某种集体团体的活力，即使团体内部的人格类型、现有技能、对团体工作的抱负以及训练水平各不相同。 因此，除了将个人和单元训练成独立的决策者外，未来的培训还应认识到（并寻求利用）复杂作战环境中群体动力和集体行为的重要性。这种培训可以培养出适应能力更强的领导者，他们将面对更加灵活多变的未来作战环境。

图：2020 年 10 月 31 日，在美国印第安纳州阿特伯里营举行的 Bold Quest 20.2 演习中，印第安纳州陆军国民警卫队的士兵执行野战炮兵射击任务（美国空军/Joel Pfiester）

武器平台也是如此。复杂性科学表明，考虑这些平台如何融入复杂适应系统--以及该系统如何反过来影响（或好或坏）JADC2 网络的效能--是有价值的，而不是将分析重点放在一个独立的武器平台上，如陆军的下一个远程火力平台或海军的下一个巡航导弹航母。更多的非军种特定思维将允许更强大的纵深威慑，使武器系统的可用性得到整合。

结构。众所周知，军事结构具有等级制度、金字塔结构和刚性，使指挥官能够以可控的方式向下属发布命令，并从多个输入源优化决策。美军的主要结构围绕陆军的旅战斗队（BCT）、海军的各种战斗舰艇、海军陆战队的空地特遣部队（MAGTF）和空军的固定翼中队展开。将资产组合成针对特定环境和对手的联合特遣部队（JTF），传统上被视为一种力量倍增器。但在未来的联合防卫与安全部队环境中，没有足够的时间组建能够挫败近邻对手的联合特遣部队。美国必须已经组织起来，尽量减少军种间的混乱、官僚主义和距离。

几个复杂适应系统的组织结构就像贝努瓦-曼德尔布罗特（Benoit Mandelbrot）所说的分形结构，在这种结构中，相同模式的物体在不同尺度和尺寸上重复出现，似乎起到了连接装置的作用，将一个整体的各个部分连接在一起。无论放大到何种程度，有机体的模式都保持不变。曼德尔布罗特将分形描述为 “在一些合适的平滑变换集合下是不变的”。在不受约束的情况下，人类往往会形成分形社会群体。然而，目前的军事结构，从最小的编队到最大的编队，都缺乏这种可扩展的对称性，原因有几个，包括对高层信息处理和低层战术交战资产的更高要求。

军事通信渠道由于其层级结构而呈现“烟囱式”。此外，由于其组成部分的结构，目前也不允许它们形成分形。垂直层级结构往往会减缓指令的速度，因为信息在到达作战目的地之前往往要经过多个检查站。这种现象被称为 “官僚主义蠕变”，会侵蚀一个组织的人才基础，因为它会排挤自主思考者，取而代之的是更加顺从的自动化人员，从而导致“庸才辈出”。

图：2021 年 9 月 17 日，菲律宾海，尼米兹级航空母舰 “卡尔-文森 ”号上，隶属于第 147 攻击机中队 “阿尔贡人 ”的 F-35C 闪电 II 准备从飞行甲板上发射（美国海军/Isaiah Williams）。

打击官僚主义蠕变的方法之一是缩短决策者与军事结构外部环境之间的距离，分配责任并确保问责制的普遍性。因此，零距离决策可以更接近分形复杂适应系统的模式，加快军事决策过程，改善军事复杂适应系统内部的互动。

领导决策。如果时间很重要，那么决策者将越来越多地需要依赖丹尼尔-卡尼曼（Daniel Kahneman）所描述的系统 I 思维，即自动、快速地运作，而系统 II 则更加深思熟虑，并对思维过程进行严格分配。卡尼曼因将心理学方面的知识融入经济模型而获得诺贝尔奖，并提出了前景理论，认为人类在决策过程中对损失的权衡比对收益的权衡更为重要。系统 I 思维是直觉的代名词，而系统 II 思维则更加谨慎和有条不紊。在时间充裕的情况下，卡尼曼更倾向于系统 II 思维，以避免决策过程中出现未被察觉的偏差。

加里-克莱因（Gary Klein）是与卡尼曼同时代的心理学者，也是直觉优点的对立面，他认为，一个主题领域的专业知识是通过过去获得的经验来构建情境，并通过识别直觉线索来实现适当选择的目标而产生的。克莱因在研究消防员在面对大火时如何做出决策时提出了自己的理论。消防员在生命受到威胁的情况下迅速做出决定，而且在大多数情况下都取得了成功。消防与战争和复杂适应系统环境类似，都处于混乱的边缘。

克莱因认为，当决策者能够利用自己的知识、训练和经验正确评估形势并制定初步行动方案，并将其提交给心理兵棋时，直觉就能得到最好的应用。这一过程被称为 “识别规划模型”（RPM）。决策者从 “直觉 ”出发，选择第一个可行的行动方案 (COA)，从而节省时间。COA 的可行性是通过脑力战争博弈确定的。脑力博弈可以由决策者完成（如消防员的情况），也可以由参谋人员完成（这在军事环境中更为常见）。如果在兵棋推演过程中，作战行动方案无法克服障碍，那么该方案就会被放弃，并对下一个想法提出质疑。这一过程不断重复，直到一个作战行动方案克服所有障碍。经验越丰富，决策者就能在更早的尝试中更快地提出更多可行的方案。

消防员没有做的是，生成一系列备选方案，比较优缺点，并根据一套标准的维度建立 COA 选择标准。第二种决策模式是军事决策过程（MDMP）的典范，事实证明这种决策过程对于灭火来说太慢了。

虽然这些系统在实践者看来可能很相似，但它们却是完全不同的思维过程，因为 MDMP 采用的是分析程序（系统 II 思维），而 RPM 建立在专业知识和经验的基础上（系统 I）。如果时间充裕，或者在计划过程中情况完全陌生，对多个方案进行分析剖析可能会产生一个稳健的计划，其分支和序列可以承受交战时最初预期的非线性变化。然而，在时间有限的环境中，或者如果环境条件比较熟悉，那么 RPM 模型可能在速度和准确性方面都更胜一筹。

规划考虑因素

上述分析提出了适应未来 JADO 复杂适应系统的几项工作。首先，联合部队可以更加注重培养各级领导基于经验的直觉。其次，未来的结构应增加零距离决策，以减少官僚主义和决策延误。最后，当没有经验可为领导者直觉提供依据时，应制定方法，整合人工智能/ML 以提高感知决策能力，使决策者能够理解、联系并最终采取行动。

基于经验的直觉。冲突或冲突前的竞争是时间竞争，决策者将越来越需要依靠直觉来超越对手。在快速准确的决策决定胜负的 JADO 复杂适应系统中，直觉和系统 I 思维将比斟酌行动方案、分支和后续行动更有益处。支持摒弃 MDMP 的文化转变，用 RPM 取代这一工具，可以实现更快速的分析和行动。

此外，在一个反馈回路会产生非线性或意外结果的复杂适应系统中，例如金融动荡引发大规模移民--这两种影响通常不会联系在一起--通过 RPM 形式化的直觉可以帮助决策者应对瞬息万变的新情况，但确定性要低得多。然而，直觉最有用的情况是决策者对事件的相关情况了如指掌，而且他们有能力练习使用直觉，观察输入的反馈。因此，在决策者经验很少或根本没有经验，也没有时间进行规划的情况下，客观算法可能会产生更可靠的选择。

2022 年 4 月 1 日，时任参谋长联席会议主席马克-A-米利（Mark A. Milley）将军在众议院军事委员会的书面发言中讨论了军官和士兵联合专业军事教育（JPME）即将发生的变化。未来的联合专业军事教育（JPME）将增加对不断变化的战争特点的研究，更加关注中国和俄罗斯，并将联合教育纳入中级士兵教育。这些都是大有可为的步骤，但目前以课堂为基础的结构--学生每 4 到 7 年参观一次--不足以为 JADO 复杂适应系统培养足够的直觉。目前，只有一小部分军官参加其他军种的 PME-III 学校，而在 JPME 时间表内的首次结构化互动是在联合与联合作战学校，此时军官已处于职业生涯中期。在教育和作战任务期间增加军种间的交流职位可以更好地促进联合经验。这将有助于缩小军种间的文化差距，使基于经验的直觉决策更加有力。

零距离决策。另一项建议是改变军队的等级制度，允许下级拥有更大的自主权。任务指挥部成功地分配了决策权，但当下属缺乏基于经验的直觉时，他们就需要经验更丰富的领导者立即向他们保证。此外，尽管任务指挥增加了下级的决策权，但军事结构也可以改进，以实现同样的目标。

面对未来冲突日益复杂的前景，美陆军（随后是联合部队）从 2009 年到 2014 年采用了任务指挥条令。任务指挥通过分布式控制，使军事指挥官能够减少强调以自上而下的方式向单元提供所有指示，在增加下级机动灵活性的同时，使指挥官的意图仍能得以实现。随着指挥官和单元被解放出来，可以与相邻的任务伙伴进行更动态的协作，联合部队意识到，组织间和单元间的协作可以产生超越单一领域或责任区的效果，“以提高其他领域的效力并弥补其他领域的弱点”。如果下级领导的直觉能力得到提高，他们就可以获得更多的信任和责任，从而产生有益的结果。

虽然在任务式指挥下，下级探索如何以最佳方式执行指挥官意图的自由度增加了，但在物理资源享有类似的自由度之前，协作的灵活性不会提高。在 JADC2 平台下，随着对分布式传感器的依赖程度增加，作战控制将需要比现在更加被动和松散。行政控制（即 “照顾和喂养”）可能会保持刚性，以维持作战单元和平台的问责制和可服务性，但资产需要更快地借给他人，以保持其相关性，避免官僚主义。因此，结构性所有权需要更加灵活，以实现跨领域和跨军种的资源共享，同时仍保持与各军种的所有权联系并维护每项资产。

在仍然遵守 2018 年美国《国家军事战略》指导，保持对大国竞争对手的竞争优势的同时，美陆军提供了一个 “瞄准点部队”（AimPoint Force）的范例。AimPoint 部队启动了 BCT 级（师、团和战区）以上总部结构的变革，通过用情报、信息作战、网络、电子战和空间资产增强三个野战炮兵旅，从而以分形方式仿效更高梯队部队，更好地对抗近邻对手。然而，在10论坛/从复杂性中获取线索JFQ 113，2024年第二季度2022年1月，陆军宣布AimPoint部队将变为 “陆军2030”，实质上是将以BCT为中心的反叛乱结构还原为以师为基础的结构，由以下类型的师组成：

• 标准轻型师

• 标准重型师

• 渗透

• 联合部队进入空中突击

• 空降联合部队。

至于将其他资产合并为炮兵司令部的 AimPoint 计划能否在陆军 2030 年转型中存活下来，现在还鲜为人知。AimPoint 似乎是向发展高级分形单元迈出的一步，但现在向更大的师级结构调整，却使最有经验的领导者越来越远离混乱的边缘。

缺乏经验的 AI/ML。随着世界大国之间的技术能力接近均等，从强大而准确的数据中生成有效的选择至关重要。未来，人工智能和 ML 技术的进步将帮助缺乏经验的人做出判断，帮助有经验的人做出选择。整个军队的探测能力所产生的汇总信息将使使用当前规划方法的决策者不堪重负。人工智能和 ML 算法将把信息浓缩成更易于管理的小块，但可能会牺牲透明度。

卡尼曼（Kahneman）通常更倾向于使用算法而非人类判断，因为人类的决策可能不一致，即使两次获得相同的数据，也会受到无意识偏见的影响，并且容易出现框架错误。人工智能和 ML 在 JADO 复杂适应系统中扮演着新兴的核心角色，因为它们可以根据程序员定义的参数建立预测，从而帮助决策者感知具有众多变量的情况--人类无法将这些变量相互联系起来。

尽管 ML 能够比人类连接更多的数据点，但其算法预测的准确性仍然存在偏差，因为 ML 要么依赖于原始搜索查询（信息检索）所设置的输入限制，要么根据过去的结果进行预测（推荐）。无论是哪种情况，被考虑或拒绝的数据都不是随机纳入分析的，而是先前选择的结果。因此，ML 的结果可能会忽略某些数据集，从而影响决策，实际上会使领导者对可用的可行方案视而不见。

2023年12月2日，海军F/A-18 “超级大黄蜂 ”战斗机在美国中央司令部责任区上空接收燃料后离开空军KC-135 “平流层加油机”（美国空军/Daniel Hernandez）

无处不在的媒体报道和政府问责制维护着最值得信赖的机构之一，决策者声称对他们如何得出某些结论一无所知是不可接受的，尤其是在大规模考虑 JADO 复杂适应系统的情况下，如果决策失误，可能会有多少人丧生。虽然有些人认为，如果系统设计者一开始就选择将 ML 纳入其中，那么透明度并不重要，但更负责任的做法是，一旦在 JADO CAS 中采取了行动，无论是在层级 C2 链内，还是对公民、盟友和对手等外部人员，都要注重保持透明度。要让所有决策者都了解先进 ML 系统中的计算机科学，并能一步步追踪导致最终决策的输入，是不切实际的。相反，可以通过提供信息来解释决策并说明责任人，从而实现合理的透明度。因此，即使有新技术指导决策过程，也不应认为决策人员的责任会有任何改变，以防止在行动规划以悲剧收场时，ML 能力成为替罪羊。

图：2022 年 12 月 7 日，日本冲绳岛，美海军陆战队第 2 海军陆战队第 1 营的海军陆战队员在待命部队演习中乘坐 CH-53E 超级种马前往着陆区（美国海军陆战队/Jerry Edlin）

此外，克莱因还认为，越是依赖 ML 工具进行思考，就越会丧失直觉能力。举个简单的例子：试图回忆朋友的电话号码。现在，大多数电话号码都存储在手机中，大多数人已经失去了他们的 “心理名册”。随着人工智能通过为收集和连接信息来接管感知任务，将需要有目的地努力保持直觉技能，否则就有可能失去识别模式和构建心智模型的能力。

未来人类在复杂适应系统中的角色。在未来的军事 CAS 中，人工智能和 ML 将在决策和协调方面超越人类。那么，为了最大限度地提高控制、效率和响应能力，人类应在决策环中的什么位置发挥作用呢？传统上，“环路 ”中的人类作为主要决策者，对系统实施高度控制，采取大部分行动以产生结果。随着自动化的发展，决策者可以选择 “在环路上”，让计算机自主完成某些操作，但在必要时允许人类进行干预。有人预测，在 2045 年，系统就可以设计成完全自主运行，人类 “不在环路内”，这可能导致更人性化的作战，因为人工智能找到了实现目标和限制生命损失的最有效方法，也可能由于技术的不屈不挠而延长作战时间。

就目前的局限性而言，如果对特定问题的先决条件的初步理解被证明是不准确的，那么循环外结构的误差幅度最大。因此，如果要将人类决策从环路中移出，让人工智能/ML 发挥其能力，那么未来的工作就需要专注于正确设置情境以避免 ML 的偏差，并开发不反映算法开发者偏差的算法。此外，人类仍需要接受培训，了解如何以最佳方式使用人工智能/ML 工具以避免算法偏见，以及何时应完全避免使用人工智能/ML。

有希望的适应迹象

在联合方面，分形整合的希望迹象正在出现。2022 年春，陆军第一军团与空军和海军在印度洋-太平洋地区举行演习，支持一体化部队结构的证据应运而生。由于需要控制的地理空间如此之大，指挥官们意识到，采用分布式任务指挥方式，再配以地理位置分散的多军种模块化分队，可以降低中央指挥足迹的风险，加快陆军第一军团的反应和参与能力。此外，自 2001 年以来，“大胆探索”（Bold Quest）演习通过发展能力、进行分析和提高美军与伙伴国之间的互操作性，将联合和多国组织实体纳入其中。

分布式控制、任务指挥式条令为各级决策者提供了信息，再加上针对军种和全军对传统的所有权等级结构进行了调整，美国正朝着一支能在联合防务司令部复杂适应系统中发挥有效作用的部队迈进。任务指挥减少了决策者与混乱边缘之间的距离，从而最大限度地减少了官僚主义的滋生，但这种方法的成功运作有赖于下属的直觉和经验。因此，目前的培训范围应扩大到与所有军种共同进行经验开发和框架构建。此外，在 BCT/MAGTF/中队及以下级别进行更多的分形开发，并进一步明确各军种和军兵种的所有权和使用权，将提高灵活性，减少官僚主义，并对威胁做出更加统一的反应。

指挥部队作战所需的森严的等级结构与过去主要在陆、海、空领域作战的时代相比，已经软化并变得更加灵活。现在，太空领域，尤其是网络领域的争夺日益激烈，而且由于所有领域之间的交叉流动性更强，军队正在慢慢调整其结构和职能，以便在联合防务司令部的复杂适应系统中有效运作。然而，如果结构变革仅在师级及以上级别进行，那么诸如 “陆军 2030 ”这样的整合计划就会令人担忧。由于总部与混乱边缘的距离增加，这种合并限制了以最适当、最有效的对策及时应对特定威胁的能力。

结论

在竞争激烈的世界中，潜在对手几乎在所有领域都达到了技术均等的水平，快速和充分知情的决策，以及以合理的方式适当和协调地应用可用资产，将使美国在未来的联合防空司令部复杂适应系统中占据优势。尽管各军种正在高层采取措施提高互操作性，但仍需更多关注将低层次的多军种结构结合起来，更新过时的规划方法，并探索人工智能/ML 在军事领域增强专业知识的适当方法。

随着在多个领域开展行动的需求增加，复杂性也随之激增，要求单元适应新出现的非线性结果。军队的力量并非来自于 BCT、MAGTF、中队或战舰。相反，军队的战斗力是各军种通过分层通信和技能冗余协同工作的结果。不协调和孤立的资产容易受到攻击，而装备精良、支持有力的资产在面对特定威胁时能够发挥威力。将复杂适应系统框架应用于 JADO 概念，不仅为思考军事条令提供了一种新的方法，而且可能很快带来新的现代化途径。