大语言模型在C2组织领域的应用分析

大语言模型（large language models，LLMs）一经诞生便受到了指挥控制（command and control，C2）组织领域的广泛关注， 讨论 LLMs的发展现状及主要功能，介绍 C2组织结构模型，建立 LLMs在 C2组织领域的应用架构，全面分析 C2组织中 LLMs在 处理态势、任务、约束和方案等数据时的潜在应用，探讨LLMs在C2组织领域应用时的潜在风险。 LLMs成为全国科学技术名词审定委员会发布的 2023年度十大科技名词之一[1] 。由于LLMs在处理各 种自然语言任务中具有的优异性能，其一经诞生， 便深刻影响和改变了人们的生活[2] 。大量的 LLMs产 品进入大家的视野，例如，OpenAI 公司发布的系列 聊天机器人程序“ChatGPT”，谷歌公司发布的“通路 语言模型PaLM”[3] 。 LLMs在军事领域受到了广泛的关注和认可。阳 东升等从物理域、信息域、认知域和社会域4个维度 分析了超大预训练模型（large scale pre-trained model， LSPTM）在 C2 领域的潜在应用，指出 LSPTM 在参与 C2活动时可以提供物理配置、信息处理、意图识别、 辅助决策和宣传教育等服务[4] 。孙亚洲等分析了 LLMs 应用在情报分析领域的重要意义及其局限性， 指出将 LLMs 着重应用于 C2 活动态势汇聚生成过程 和基于信息进行判断的过程[5] 。C2 组织是管理作战力量完成作战使命的依托， 指挥员及指挥机关基于指挥信息系统更好地管理和 运用作战力量，从而完成作战使命[6] 。三化融合发展 的趋势下，C2组织以 C2系统为依托，快速构建大量 杀伤链，并优选组合形成行动方案以完成使命任务。 在此过程中，指挥员及指挥机关在与C2系统进行交 互的过程中产生了大量的态势、任务、约束和方案 等数据，存在大量的自然语言处理、人机交互等行 为，亟需 LLMs 赋能 C2 组织以提升指挥员及指挥机 关的 C2能力。因此，本文尝试建立 LLMs在 C2组织 中的应用架构，讨论 LLMs 在 C2 组织领域的潜在应 用及其风险。