生成式人工智能：塑造国防工业的现在与未来

随着各国和国防组织适应快速变化的安全和战争环境，生成式人工智能正在成为一种重塑战略、能力和行动的变革性技术。

增强态势感知和决策能力

生成式人工智能正在重塑国防情报界和军事部门的工作方式，以及他们提供战场态势感知和决策的方式。由于人工智能算法能快速关联来自不同传感器系统的数据，如地面传感器、卫星、无人机和其他可用的战场信息源，因此能实时描绘作战环境，从而增强在压力最大、时间最紧迫的条件下作战的指挥官的决策能力。从这个意义上说，生成式人工智能在作战情报中的应用与美国国防部 2017 年宣布的 “Project Maven ”计划有异曲同工之妙。

改变军事训练和模拟

生成式人工智能改变了国防军事训练和模拟。利用人工智能算法，军事人员现在可以接触到高度逼真的动态训练模拟环境，几乎可以适应无限多的作战场景--所有这一切都具有成本效益且无风险。北约正在将人工智能融入其训练计划，让这些模拟环境适应受训人员的行动和反应。这表明人工智能有能力设计独特的学习体验，适应受训者的需求，并优化他们的认知准备状态。

推进自主系统

将生成式人工智能融入国防领域，对无人监视、侦察和作战行动自主系统的研究和开发起到了重要作用。人工智能允许无人机和无人驾驶车辆在没有人类直接控制的情况下执行任务，从而提高了速度、耐力和风险。以色列国防军最近开始使用人工智能驱动的自主无人机在边境合规场景中执行军事监视和侦察任务，这证明了这些技术的作战优势和战略价值。

网络防御与安全

生成式人工智能在网络安全领域也大有可为。它可以帮助识别、预防和应对网络威胁--使用人工智能算法来识别可能预示着网络攻击的新颖和前所未见的模式。美国网络司令部利用人工智能增强其网络防御能力，其结果是为关键信息基础设施提供更加积极主动的安全态势，并改善运行的连续性。

印度在国防领域对新一代人工智能的战略拥抱

印度在国防领域的生成式人工智能整合方面处于领先地位。印度政府已经认识到人工智能在战区内外形成下一代能力支柱的潜力，如今已在国防部门启动了多项宏伟的人工智能设计。根据一项名为 “AI for ALL ”的倡议，印度政府正在将人工智能融入其 “Mae in India ”和 “数字印度 ”的叙事中。在国防研究与发展实验室（DRDO）内部，量子计算和人工智能正被用于生成用于指导无人驾驶航空器和水下航行器、网络防御以及军事平台预测性维护的系统。

主要挑战与机遇

计算是实现生成式人工智能的挑战之一。GMLV 技术表明，先进的人工智能需要强大的计算能力，而这一直是部署下一代神经网络所面临的问题。因此，美国可能有更多机会在美国出口商、银行业、保险业和医疗保健业的新兴市场中发挥重要作用，并利用国家安全局开发的加密系统--这是对信息时代研发工程设计的重要性的另一种讽刺--所有这一切都源于印度对创生式人工智能的战略拥抱，以及其预期的近乎无限的创造和组合，而这些都是事先无法预测的。

随着生成式人工智能在国防工业中的应用持续升温，我们肯定会看到在预测性维护、物流优化、下一代武器系统开发和其他领域出现更多技术。但是，正如所指出的，人工智能技术的快速发展也带来了一些实质性的挑战，尤其是在安全和道德领域。这些挑战包括：自主武器扩散风险的蔓延；战场上的潜在竞争；人工智能驱动的冲突升级动态；以及无数其他挑战。要应对这些挑战，就必须开展大量国际合作，并作出全球承诺，制定人工智能伦理准则和监管框架。