大模型背景下的未来作战指挥

　　■刘 奎　倪乐平

　　大模型是当前人工智能发展的主流和方向。尽管在作战指挥领域，军事大模型、指挥大模型还没有实质性突破，但制胜未来，需要超前设计、提前布局，只有描绘出大模型背景下未来作战指挥的“样子”，才能真正设计未来、把握未来。

　　灵巧前台“关联”超级后台

　　现代人工智能的背后都有一个庞大模型的支撑。大模型之大，主要体现在数据大、模型大、算力大。比如，ChatGPT-3约有1750亿个参数，使用了45TB数据进行训练。尽管初代大模型Sora只有30亿个参数，但训练和生成的数据都是视频，训练数据和推理算力至少是文本生成大模型的1000倍以上。

　　大模型需要大场所、大运维、大能源，但现代作战指挥却要求越小型越好、越机动越好、越分散越好。如果大模型运用于作战指挥，让指挥所背负庞大的模型“包袱”是不切实际的，应该分离前台应用和后台支撑，后台模型以数据中心、模型基地的方式为作战指挥前台提供统一服务。随着模型体量不断增大、模型智力不断提升，许多计算、分析作业，甚至常规谋划等参谋工作将由机器取代，一支部队的指挥机构可压减到少数几个关键成员即可，呈现出灵巧前台“关联”超级后台的形态。

　　人员算计“制控”机器计算

　　大模型能够“回答”人提出的各种问题，可以写作文章、创作绘画、制作视频，可以求解数学题、编写程序、给出现实世界很多问题的解决方案，可以归纳经验、发现知识……具有先进性能的大模型的出现，让人们认识到，跨过“第一奇点”的通用人工智能似乎已经初步来临，人能完成的虚拟任务，机器也可以完成。这不得不让人进一步思考哪些是人可以做到而机器做不到的。

　　现在看，人作为“万物之灵”，像自主意识、自我否定式的批判、从0到1的原始创新、非逻辑式的直觉和灵感，以及价值理性范畴的哲学、艺术、伦理等精神活动，目前还是横在人工智能面前一条无法逾越的“鸿沟”。而这些恰恰是作战指挥对抗的关键——智慧对抗。在作战指挥过程中，人可以明确任务、设定目标，可以声东击西、施计用谋，可以突破常规、出奇制胜，可以深谋远虑、实现全胜，这些人能而“机”不能的事项，恰恰为作战指挥指明了方向，也就是说剩下具体落实的事可以交给机器进行逻辑处理。

　　实体行为“映随”虚拟行为

　　信息网络为人类创造了虚拟的赛博空间，随着技术的进步和信息资源的积累，这个空间越来越大、越来越复杂。智能技术的发展，为虚拟空间创造了人员、物体、设施的虚拟实体，它们和现实实体相互映射、同构关联，具有物理、认知、情感甚至社会属性。现实实体可以连接、扮演虚拟实体，在虚拟空间生活、交往，改变虚拟实体状态和属性。而虚拟实体状态和属性的改变，反过来又会影响现实主体对现实客体的认识和改造。由此，赛博空间逐渐成长为与人类实宇宙相互平行、相互渗透、相互促进的虚拟生态世界——元宇宙，元宇宙生活越来越接近甚至超过实宇宙生活。

　　军事元宇宙的创建和生成，使作战指挥人员可以将实体空间的指挥“搬到”虚拟空间中去。作战指挥需要的各种信息、知识、体验将来自军事元宇宙，作战指挥人员扮演的“智能指挥体”“智能力量体”，在虚拟空间完成指挥交互和指挥对抗。作战指挥甚至摆脱了时空制约，现实世界的指挥可以做到没有一张纸、没有一幅图、没有一块屏。在虚实映射、虚虚交互中，军事元宇宙不断充实信息、增加知识、优化模型、促进智能体成长，完成虚拟世界的迭代升级，反过来再以更高水平的虚拟指挥活动，影响、指导、提升指挥的现实效果，达成“实生虚扩、虚引实发”的良性循环。

　　新鲜信息“激活”经验信息

　　哲学家维特根斯坦认为，我的语言的界限意味着我的世界的界限。大模型实质是大语言模型，它涌现的智能是建立在对海量语料学习基础之上的，而语言的最大集合就是世界经验知识总和。超过这个边界，大模型就会手足无措，要么避而不谈，要么闪烁其词。

　　当要求大模型为你回答疑问、解决问题时，不但要提供任务指令，也要让大模型知道与任务相关的背景材料信息，然后大模型才会利用已掌握的经验知识对背景材料信息进行加工处理，生成你想要的答案。所以，大模型背景下的作战指挥，大量的加工处理、编辑作业，甚至低层次的思考谋划将被人工智能取代，但有一样工作短时间内取代不了，这就是情报信息的搜集获取工作。通过建立全域多维的侦察情报体系，持续不间断地侦察、监视、共享情报信息，源源不断地给大模型注入新鲜材料，才能充分激活大模型的智力。