近日，美国海军陆战队表示，派往太平洋战区的一支部队已经开始使用生成式人工智能工具，并计划进一步推动该技术在海军陆战队的实践应用。
人工智能的军事应用范围将越来越广泛一、主要情况
2024年12月，美国海军陆战队发布NAVMC 5239.1《生成式人工智能指南》，旨在规范GenAI技术在海军陆战队的开发、部署和使用。随即，海军陆战队即对外宣称，已在印太地区的战略布局中，引入了生成式人工智能工具，这一举措在其军事行动的现代化进程中具有标志性意义。海军陆战队称，2024年底，陆战队第15远征部队在与“拳师”号两栖戒备大队共同部署至太平洋的任务期间，积极应用生成式人工智能技术，参与了多场复杂的演习以及其他重要活动。据第15远征部队的通信官维克多・卡斯特罗少校透露，生成式人工智能模型主要应用于协助处理非机密和机密系统上的参谋职能工作。因为，在部署期间，该部队会接收海量的信息以及各类情况报告，借助生成式人工智能，能够快速对这些繁杂的信息进行总结分析，极大地提高了信息处理效率，为指挥官的决策提供了有力支持。例如，在对情报信息进行梳理时，人工智能模型能够在短时间内从大量的情报源中提取关键信息，将原本需要数小时甚至数天的人工分析工作，缩短至几分钟，且分析的准确性和全面性更高。据该部队负责太空作战的指挥官克里斯汀・恩泽诺尔上尉指出，由Vannevar实验室研发的人工智能工具在信息筛选方面发挥了重要作用。该工具能够对外国媒体中所有提及第15远征部队的内容进行全面跟踪，并自动生成总结报告。通过这一工具，部队能够及时了解自身在国际舆论环境和信息传播中的影响，每两周向指挥官汇报一次，为部队制定公共关系策略以及应对潜在的舆论风险提供了重要依据。
颇具科幻色彩的美军照片二、分析研判
海军陆战队副司令梅尔文・卡特中将表示，生成式人工智能在提升作战速度、增强作战效率以及提高决策准确性等方面具有巨大潜力。他鼓励各级指挥官积极探索在合适的应用场景中使用该技术，以提升部队的整体作战能力。这凸显了陆战队在发展人工智能方面的野心。（一）战略意图层面1、强化印太地区军事优势：美军长期以来将印太地区视为战略重点，随着其他国家在该地区军事力量和技术的发展，美军试图通过引入生成式人工智能工具来重塑其军事优势。生成式人工智能能够快速处理情报、优化作战计划，使美军在应对地区内潜在对手时，在决策速度和行动效率上占据上风，从而巩固其在印太地区的军事主导地位。例如，在对潜在对手军事活动的监测与分析中，人工智能可以快速从海量的卫星图像、通信信号等情报源中识别出异常活动，并预测其可能的行动方向，为美军提前部署和应对提供先机。2、推动军事作战概念变革：美国海军陆战队一直致力于推动新的作战概念发展，如 “分布式作战”“远征前进基地作战”等。生成式人工智能工具的应用有助于将这些概念从理论推向实践。通过人工智能对战场态势的实时感知和分析，能够实现作战资源的精准分配和作战力量的灵活部署，使分散在广阔区域的作战单元实现高效协同，提升作战体系的整体效能。例如，在“远征前进基地作战”中，人工智能可以根据基地周边的地形、敌方威胁以及自身资源状况，快速制定出最佳的防御和出击方案，确保基地的安全并有效打击敌方目标。（二）作战能力提升层面1、情报分析与处理能力飞跃：在现代战争中，情报的快速准确分析至关重要。生成式人工智能工具能够对多源情报进行融合处理，包括卫星情报、通信情报、人力情报等。它可以快速识别情报中的关键信息，过滤掉干扰信息，并且通过对历史情报的学习和分析，预测敌方的行动趋势。与传统的情报分析方式相比，人工智能的应用大大提高了情报分析的速度和准确性，为作战决策提供了更可靠的依据。例如，在对敌方导弹试射情报的分析中，人工智能可以迅速从雷达监测数据、卫星图像以及通信信号中判断出导弹的型号、发射地点、可能的打击目标等关键信息，为美军的反导防御和作战应对提供及时准确的情报支持。2、作战决策效率与质量提升：指挥官在战场上需要在短时间内做出大量复杂的决策。生成式人工智能可以根据实时战场态势、己方资源状况以及作战目标，快速生成多个可行的作战方案，并对每个方案的优缺点进行评估。指挥官可以参考这些方案，结合自身的经验和判断，做出更科学、更高效的决策。此外，人工智能还可以在作战过程中根据战场形势的变化，实时调整作战方案，确保作战行动始终朝着有利于己方的方向发展。例如，在一场海上作战中，当遭遇敌方舰队的突然袭击时，人工智能可以迅速分析双方的兵力对比、舰艇性能、战场环境等因素，为指挥官提供多种应对策略，如规避、反击、呼叫支援等，并预测每种策略可能带来的结果，帮助指挥官在最短时间内做出最佳决策。（三）潜在风险层面1、技术可靠性与安全性问题：生成式人工智能技术仍处于发展阶段，存在技术可靠性和安全性方面的隐患。在复杂的战场环境下，人工智能系统可能会受到电磁干扰、网络攻击等因素的影响，导致系统故障或错误决策。例如，敌方可能通过网络攻击手段，向人工智能系统注入虚假数据，使其做出错误的情报分析和作战决策。此外，人工智能算法本身也可能存在漏洞，被敌方利用来破坏系统的正常运行。2、人员适应与伦理道德困境：大量引入生成式人工智能工具，可能导致部分海军陆战队人员对技术产生过度依赖，自身的作战技能和判断能力下降。同时，人工智能在决策过程中可能引发伦理道德问题，如在自主武器系统的使用中，如何确保机器的决策符合人类的伦理道德标准，避免出现误杀无辜等情况。此外，人工智能生成的信息可能存在偏见或不准确的情况，若人员不加辨别地使用，可能会对作战行动产生负面影响。三、未来发展展望
（一）技术深度融合与创新1、多领域技术融合：美军未来很可能将生成式人工智能与量子计算、生物技术等前沿技术深度融合。量子计算强大的运算能力，能够大幅提升人工智能模型的训练速度和复杂问题的处理能力，使生成式人工智能在情报分析、作战模拟等方面更加精准高效。例如，在对海量的全球军事动态数据进行分析时，结合量子计算的生成式人工智能可以在极短时间内完成数据挖掘和趋势预测，为军事决策提供近乎实时的情报支持。而与生物技术的融合，则可能催生新型的生物感知智能系统，实现对战场环境和人员生理状态的更精准监测与分析。2、自主学习与进化技术突破：致力于研发具备更高层次自主学习与进化能力的生成式人工智能系统。这类系统能够在无人工干预的情况下，根据战场实际情况不断优化自身算法和策略，实现自我完善和升级。例如，在作战过程中，人工智能系统可以实时学习敌方的战术变化，并迅速调整己方的作战策略，以适应不断变化的战场态势，从而始终保持作战优势。（二）应用场景拓展1、全域作战覆盖：从当前主要集中在情报分析和作战决策领域，进一步拓展到陆、海、空、天、网电等全作战域。在海上作战中，生成式人工智能可以实现对舰艇编队的智能协同指挥，根据战场态势自动优化舰艇的航行路线、武器使用时机等，提升编队的整体作战效能。在空中作战方面，它能够辅助飞行员进行飞行任务规划、目标识别与攻击决策，甚至实现无人机的自主空战。在太空领域，可用于卫星轨道优化、空间目标监测与防御等。在网电空间，能强化网络防御能力，实时检测和应对敌方的网络攻击。2、后勤保障智能化：利用生成式人工智能优化军事后勤保障体系。通过对物资需求、运输路线、库存管理等多方面的数据进行分析和预测，实现后勤资源的精准调配。例如，根据作战任务和部队部署情况，人工智能可以准确预测所需物资的种类和数量，并规划出最优化的运输路线，确保物资及时、准确地送达部队，同时降低运输成本和风险。（三）作战理论与编制变革1、新型作战理论形成：基于生成式人工智能的广泛应用，美军可能会发展出全新的作战理论。例如，“智能主导作战” 理论，强调以人工智能为核心，实现作战力量的智能化编组、作战行动的智能化控制和作战效果的智能化评估。这种理论将改变传统的作战模式，更加注重信息优势、决策优势和行动优势的快速转换，以最小的代价获取最大的作战效益。2、部队编制调整：为适应生成式人工智能带来的作战变革，美军可能会对部队编制进行相应调整。增加人工智能专业人才的比例，组建专门的人工智能作战单元或团队，负责人工智能系统的操作、维护和战术运用。同时，对传统作战部队进行智能化改造，使其具备与人工智能系统协同作战的能力，实现作战力量的有机融合。
