編者按

人類以什么方式生產(chǎn)，就以什么方式打仗。在科學(xué)技術(shù)快速發(fā)展的推動下，戰(zhàn)爭形態(tài)從冷兵器、熱兵器、機(jī)械化向信息化、智能化不斷演進(jìn)。在人工智能（以下簡稱AI）技術(shù)不斷取得突破并廣泛應(yīng)用的背景下，AI主導(dǎo)戰(zhàn)場將成為可以預(yù)見的趨勢。AI時代，戰(zhàn)爭形態(tài)將發(fā)生怎樣的變化？本文從通用技術(shù)生成戰(zhàn)斗力的普遍規(guī)律出發(fā)，構(gòu)想未來AI主導(dǎo)戰(zhàn)場的三個階段，得出重視發(fā)展“戰(zhàn)爭AI”的結(jié)論，希望能引發(fā)廣大讀者思考和爭鳴。

通用技術(shù)如何生成戰(zhàn)斗力

通用技術(shù)如何生成戰(zhàn)斗力？首先，要了解通用技術(shù)如何形成生產(chǎn)力，因為生產(chǎn)力最終會轉(zhuǎn)化為戰(zhàn)斗力，進(jìn)而推動戰(zhàn)爭形態(tài)演變。經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為，通用技術(shù)要真正發(fā)揮生產(chǎn)力效能，普遍需要經(jīng)過三個階段。

第一階段叫“點解決方案”，是個別生產(chǎn)方式的改善。如1946年誕生了第一代電子管計算機(jī)，主要用于科學(xué)計算。這一階段的主要表現(xiàn)是個別領(lǐng)域開始用計算機(jī)代替人工計算，給生產(chǎn)力帶來了一定程度的提升，而轉(zhuǎn)化的戰(zhàn)斗力主要表現(xiàn)為彈道計算和破譯密碼的效率大幅提高。

第二階段叫“局部解決方案”，是局部生產(chǎn)方式的改變。從1957年到1971年，第二代晶體管計算機(jī)和第三代中小規(guī)模集成電路計算機(jī)相繼出現(xiàn)，計算機(jī)性能獲得較大幅度提升，其應(yīng)用范圍逐漸拓展至工業(yè)、國防、航天等多個領(lǐng)域。此階段部分領(lǐng)域的生產(chǎn)力獲得較大提升，航空航天、自動控制等技術(shù)飛速發(fā)展，這使得戰(zhàn)斗力同樣獲得較大幅度提升，間諜衛(wèi)星、高超聲速偵察機(jī)等先進(jìn)裝備成為現(xiàn)實。

第三階段叫“系統(tǒng)解決方案”，是整個生產(chǎn)方式的改變。從1971年至21世紀(jì)初，第四代大規(guī)模和超大規(guī)模集成電路計算機(jī)出現(xiàn)，計算機(jī)逐漸小型化和微型化，臺式機(jī)、筆記本電腦相繼問世并進(jìn)入千家萬戶，推動了互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展。尤其是手機(jī)出現(xiàn)后，逐漸成為個人必備的信息終端，使得“萬物互聯(lián)”成為可能，整個社會從生產(chǎn)制造、物流運(yùn)輸?shù)缴唐方灰?、金融服?wù)都實現(xiàn)了電子化、自動化。這已經(jīng)不是局部的改進(jìn)，而是生產(chǎn)方式和組織方式的系統(tǒng)性變革。最終，生產(chǎn)力獲得大幅提升，而戰(zhàn)斗力也實現(xiàn)飛躍。軍事界通常將1991年海灣戰(zhàn)爭作為信息化戰(zhàn)爭的開端。實際上，這是生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化為戰(zhàn)斗力的標(biāo)志性事件。早在1946年第一代計算機(jī)誕生之時，人類已經(jīng)邁入信息化時代。

AI主導(dǎo)戰(zhàn)場的三個階段

總體來看，通用技術(shù)生成戰(zhàn)斗力是一個“由點向外擴(kuò)展、逐漸全面滲透”的過程。根據(jù)這一規(guī)律，AI主導(dǎo)戰(zhàn)場至少可劃分為三個階段：

第一階段，應(yīng)用于局部籌劃環(huán)節(jié)。此階段，AI主要用于“改善決策質(zhì)量”。如建立類似ChatGPT的大數(shù)據(jù)自然語言模型，將古今中外所有戰(zhàn)例都輸入其中進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，然后指揮員在某場戰(zhàn)斗前的任務(wù)分析過程中，可以咨詢該模型如下問題：歷史上類似的戰(zhàn)爭有哪些、最近的是哪一場、該地區(qū)民眾有何宗教信仰、地形有何特點、可行的戰(zhàn)術(shù)策略有哪些……然后在分析所有作戰(zhàn)要素相關(guān)信息的基礎(chǔ)上進(jìn)行決策。這個階段的AI，相當(dāng)于人類的智能參謀，可以通過對戰(zhàn)爭相關(guān)信息的深度學(xué)習(xí)和高效輸出，來顯著改善指揮員的決策質(zhì)量。

第二階段，應(yīng)用于整個籌劃流程。此階段，AI主要用于“改變決策方式”。比如，傳統(tǒng)的作戰(zhàn)籌劃，分為分析判斷情況、理解本級任務(wù)、形成作戰(zhàn)構(gòu)想、修訂作戰(zhàn)方案、定下作戰(zhàn)決心等步驟，這些流程的劃分依據(jù)主要是遵循人類大腦的特點，即由淺入深、由粗到精、由抽象到具體、由不確定到相對確定。但AI不存在這些特點。AI不需要經(jīng)過“理解任務(wù)、領(lǐng)會意圖”的過程，就可以根據(jù)作戰(zhàn)需求進(jìn)行快速反饋。ChatGPT已經(jīng)證明AI具有“多模態(tài)”處理能力，即無論輸入文字、圖像還是音頻、視頻，都可以快速識別并反饋不同類型的信息，如根據(jù)指揮員的幾句話，就能生成偵察計劃、火力計劃乃至全套作戰(zhàn)方案。這些能力將大幅壓縮作戰(zhàn)籌劃流程，提升作戰(zhàn)籌劃效率，使指揮員能夠從繁瑣的會議、文書中解脫出來，專注于優(yōu)選作戰(zhàn)方案和定下戰(zhàn)斗決心等關(guān)鍵事務(wù)。此階段的AI，像是能力超強(qiáng)且任勞任怨的“參謀長”，融合整個參謀部職能于一身，改變了各級指揮機(jī)構(gòu)的決策方式。

第三階段，應(yīng)用于作戰(zhàn)全程。此階段，AI主要用于“主導(dǎo)戰(zhàn)場決策”。如果說前兩個階段的AI還主要應(yīng)用于作戰(zhàn)籌劃階段，那么第三階段的AI將貫穿作戰(zhàn)籌劃和作戰(zhàn)實施全過程。此時的AI經(jīng)過長期訓(xùn)練和迭代升級，將進(jìn)化成為能力更為全面的“戰(zhàn)爭AI”，不僅掌握最前沿的作戰(zhàn)思想和戰(zhàn)術(shù)策略，而且擁有關(guān)于人類戰(zhàn)爭的全部經(jīng)驗。這種可能性是完全存在的。目前GPT-4參加人類主流考試的水平已經(jīng)超越了絕大部分人——它在美國律師執(zhí)照統(tǒng)考上的得分甚至超過了90%的考生；它在美國生物奧林匹克競賽的得分超過了99%的考生；它在GRE語文上取得了接近滿分的成績。同理，“戰(zhàn)爭AI”也完全有可能超越絕大部分指揮員的水平。這個階段的AI，已經(jīng)不是參謀和助理，而更像是指揮員的“分身”。“AI指揮員”接管了作戰(zhàn)指揮的大部分權(quán)力，人類指揮員只保留了最終的決定權(quán)，甚至連部分較低權(quán)限的決定權(quán)也會交給AI。

能夠打敗AI的可能只有AI

事實上，筆者認(rèn)為這還不是“戰(zhàn)爭AI”進(jìn)化的最終階段，因為人類的戰(zhàn)爭經(jīng)驗是有限的，而這些有限的經(jīng)驗很難消除未來戰(zhàn)爭的不確定性。歷史上，沒有任何兩場戰(zhàn)斗是完全相同的，也沒有哪個戰(zhàn)術(shù)策略是戰(zhàn)無不勝的。下一場戰(zhàn)爭永遠(yuǎn)充滿未知的變數(shù)，那么如何才能消除戰(zhàn)爭中的不確定性？

圍棋AI的進(jìn)化歷程為我們提供了重要啟示。AlphaGo能夠打敗人類圍棋世界冠軍，靠的是深度學(xué)習(xí)幾百萬盤棋譜。之后的新版本AlphaZero，則完全沒有學(xué)習(xí)任何人類知識，僅靠“左右互搏”，在3天內(nèi)自我對弈490萬局，就迅速成為圍棋頂尖高手，然后以100∶0的戰(zhàn)績碾壓“前輩”AlphaGo，超越了人類上千年的圍棋知識積累。

同樣都是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，為什么AlphaZero表現(xiàn)更加出色？因為“喂”的數(shù)據(jù)不同。谷歌深度學(xué)習(xí)聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官德米斯·哈薩比斯表示，AlphaZero項目之所以如此強(qiáng)大，是因為它“不再受限于人類知識的局限”。換言之，AlphaGo代表的是過去經(jīng)驗，而AlphaZero代表的則是未來可能。過去經(jīng)驗永遠(yuǎn)是有限的，而未來可能則趨于無限。AlphaZero打敗AlphaGo的事實表明，消除不確定性的那把“鑰匙”并不是藏在過去，而是藏在未來。

由此帶來的啟示是，消除戰(zhàn)爭不確定性的關(guān)鍵，并不只是學(xué)習(xí)人類戰(zhàn)爭經(jīng)驗，更在于未來戰(zhàn)爭推演。此處的戰(zhàn)爭推演并不完全是傳統(tǒng)意義上的兵棋推演或?qū)嵄萘?xí)，因為：第一，傳統(tǒng)推演最終獲取的依然是有限的經(jīng)驗，且這種經(jīng)驗往往受制于推演系統(tǒng)平臺和人類思維范式的局限；第二，傳統(tǒng)推演周期相對較長，導(dǎo)致次數(shù)有限，只能模擬極其有限的幾種可能性，很難達(dá)到掃清“戰(zhàn)爭迷霧”的目的。因此，未來的戰(zhàn)爭推演，應(yīng)該是讓AI“左右互搏”、自我對抗，推演未來戰(zhàn)爭的所有可能，從中找到有限的勝利路徑。

基于上述分析，未來戰(zhàn)爭推演應(yīng)具備如下條件：一是貼近現(xiàn)實的底層規(guī)則。這種規(guī)則不能完全由人類來制訂，而應(yīng)該類似于AlphaZero，由人類設(shè)定基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，然后讓計算機(jī)自己去“發(fā)現(xiàn)”；二是強(qiáng)大的“多模態(tài)”輸入能力。目前ChatGPT已經(jīng)具有“多模態(tài)”處理能力，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，未來的“戰(zhàn)爭AI”應(yīng)該具備從復(fù)雜多變的戰(zhàn)場態(tài)勢信息中“讀懂”敵軍潛在意圖和可能行動的能力；三是強(qiáng)大的算力。由于戰(zhàn)場信息網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)量龐大且存在交互作用，對算力的需求也成指數(shù)級提升。這需要更強(qiáng)大的服務(wù)器作為支撐，才能實現(xiàn)幾分鐘乃至幾秒鐘完成一次戰(zhàn)爭推演的學(xué)習(xí)速度，也許只有量子計算才能夠滿足這一需求。

需要注意的是，我們的關(guān)鍵目的不是推演未來戰(zhàn)爭，而是通過推演戰(zhàn)爭打造“戰(zhàn)爭AI”。當(dāng)這一模型建立后，人們只需要不斷地訓(xùn)練它、完善它，就擁有了最強(qiáng)大的戰(zhàn)爭武器。到那時，人類數(shù)千年的戰(zhàn)爭史在“戰(zhàn)爭AI”面前不過是滄海一粟，所有的戰(zhàn)爭謀略和戰(zhàn)術(shù)策略在它面前也如同“小兒科”。此外，戰(zhàn)爭勝利往往取決于誰犯錯更少。人類經(jīng)常會犯錯，而機(jī)器一般不會。因此，當(dāng)“戰(zhàn)爭AI”出現(xiàn)后，正如圍棋領(lǐng)域棋手被AI超越，人類指揮員也有可能將被碾壓。屆時，能夠打敗AI的可能只有AI。

也許有人認(rèn)為，AI再強(qiáng)大，也只是一堆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，它沒有意識和理性，無法“理解”行為背后的動機(jī)和因果邏輯。實際上，已經(jīng)有部分科學(xué)家指出，所謂的意識和理性，都是大腦進(jìn)化到一定階段后出現(xiàn)的產(chǎn)物。古人說“積土成山，風(fēng)雨興焉；積水成淵，蛟龍生焉”，當(dāng)數(shù)據(jù)量足夠大、神經(jīng)元足夠多、模型足夠復(fù)雜，量變就會導(dǎo)致質(zhì)變，使系統(tǒng)“涌現(xiàn)”出一些神奇功能。ChatGPT的“大力出奇跡”已經(jīng)證實了這一點。所以，盡管AI還存在種種不足，但正如沒人會嘲笑兒童的牙牙學(xué)語，人類也不應(yīng)輕視“尚未成年”的AI。作為指揮員，更應(yīng)該做的是認(rèn)識AI、審視AI、關(guān)注AI，深度思考“戰(zhàn)爭AI”改變的戰(zhàn)爭形態(tài)，搶占未來戰(zhàn)爭的全新高地。