基於強大的數據支撐、算法推理以及深度學習能力，生成式人工智能在戰場上能夠將敵我雙方的位置、分布、行動以及優劣態勢等信息實時分析處理，並據此研判戰爭規律、預測戰爭動向。先進的生成式人工智能模型能夠對敵方的進攻信息進行快速匯總更新，通過強大的算法能力總結敵方的行動規律，甚至模擬出敵方指揮官的“思維方式”，通過認知預測幫助指揮員優化軍事決策。生成式人工智能主要學習數據中的聯合概率分布，在有效歸納後進行演繹創造，並基於歷史進行模仿式、縫合式創作，為現實難題提供可供參考的有益借鑒。比如，在分析現有軍事動態的基礎上，生成式人工智能可整合利用自身軍隊實際情況，調動豐富的歷史經驗，從縱向和橫向的角度給出多維度的軍事決策方案。同時，其決策不僅僅落於宏觀層面，還可實現從宏觀到微操的具體設計，使銜接更加有力，提高決策的準確性。除此之外，憑借強大的認知優勢，生成式人工智能可構造指揮控制領域一體化大模型，通過嵌入整個指控系統，充當人類的第二個“大腦”，有效賦能態勢認知，在決策優化過程中體現出湧現效應。
當然，生成式人工智能的軍事應用也是一把雙刃劍，在展現其巨大潛力的同時，其可能帶來的風險不容忽視。比如，在軍事情報收集的過程中，存在洩露數據、解密通信等風險，由此危及軍事通信安全；深度偽造、算法黑箱、模型缺陷、數據偏差等，在戰場上容易帶來對戰鬥人員與非戰鬥人員的區分失效、誤判戰場態勢、誤導軍事決策及模糊責任歸屬等諸多問題。需要提高技術自身的防護能力、完善倫理規制與法律規範、加強國際監督與合作，各方綜合施策，確保生成式人工智能健康持續發展。 |
