2022 年末 OpenAI 公司推出了 GPT 之后，生成式人工智能就引发了全球的关注。2025 年 1 月，中国的人工智能科技公司 DeepSeek 发布了 DeepSeek-R1 模型并且将其开源，在国际上产生了很大的影响，迅速成为了生成式人工智能的领先者。
生成式人工智能以大规模数据作为原料库，它具备类似神经网络的反馈纠错机制。能够通过强化训练和深度学习，从而获得强大的生成能力。它所呈现出的语言转化能力以及学习推理能力，毫无疑问为人类的认知插上了腾飞的翅膀。生成式人工智能能够运用复杂的算法、模型以及规则，通过大规模数据集的学习来创造出文本、图片、声音、视频和代码等多种类型的内容。与之前的人工智能相比，生成式人工智能具有独特的认知优势，在国防军事领域有着更广泛的应用前景，有希望成为未来战场中最具潜力的新质战斗力。
未来战争里，生成式人工智能在军事训练方面能充分展现其能力，在情报分析方面能充分展现其才能，在决策优化方面也能充分展现其才能。军事训练是对未来战争的提前进行检验和具体实践。生成式人工智能凭借其强大的算力以及大模型参数等优势，一方面能够以认知嵌入的形式参与到军事训练的整个过程中，提升训练环境的逼真程度，强化训练的效果；另一方面也可以依据军事训练的需求，自行拟定训练计划并且制定考核方案。在实践中，它能够利用自动循环优化机制来对训练方案进行同步调整。这种调整可以做到因人而异，也能够做到因材施教。通过这样的方式，它能够帮助军事人员进行精准实训，并且提高他们的训练水平。生成式人工智能的大模型能够生成各种可能的训练场景，其中包含那些在现实环境里难以复制或者成本很高的场景。它可以通过模拟复杂的战场环境，塑造出更加复杂高效的训练场域。并且还能推动元宇宙等仿真技术进一步发展。这样就能有效克服现实场地的限制，既能降低训练成本和风险，又能大幅提高训练效果。
生成式人工智能在认知方面有着独特的优势。它的计算速度很快，分析也更为精准。这种优势可以用于数据挖掘和情报分析，能够辅助军事人员从大量数据里提取出有用的信息。无论是从理论构想方面，还是从实践表现方面来看，生成式人工智能军事化的最佳展现舞台就是“智能参谋”。参谋有传递信息和指令的职责，要把上级意图和作战命令以文书等形式及时准确地传达给相应作战单元。生成式人工智能能依据关键词或具体要求撰写相应的军用文书，还能以数据图表、态势图像等形式进行形象展示。另外，生成式人工智能可与传感系统搭配，进一步延伸机器智能，从而高效地进行情报收集和战场监视。生成式人工智能在人的能动控制之下，能够通过投喂军事专有语料来培养和训练专业的情报分析能力。它凭借强大的自然语言处理能力，可以将多源异构数据进行融合分析，进而转化为价值高、密度大、表征好的情报信息数据。它所具备的便捷人际交流机制，有助于与技术人员进行交互，从而提高情报分析效率。
生成式人工智能凭借强大的数据支撑、算法推理以及深度学习能力，在战场上可以对敌我双方的位置、分布、行动等信息进行实时分析处理，还能对双方的优劣态势进行实时分析处理，并且能够据此研判战争规律、预测战争动向。先进的生成式人工智能模型可以快速汇总更新敌方的进攻信息，凭借强大的算法能力总结出敌方的行动规律，还能模拟出敌方指挥官的“思维方式”，进而通过认知预测来帮助指挥员优化军事决策。生成式人工智能主要对数据中的联合概率分布进行学习，在有效归纳之后进行演绎创造，并且基于历史进行模仿式以及缝合式创作，从而为现实难题提供可供参考的有益借鉴。例如，在对现有的军事动态进行分析时，生成式人工智能能够整合并利用自身军队的实际情况，调动丰富的历史经验，从纵向和横向这两个角度给出多维度的军事决策方案。其决策不仅在宏观层面有所体现，还能实现从宏观到微观操作的具体设计，让衔接更为有力，提升决策的准确性。此外，凭借着强大的认知优势，生成式人工智能能够构建指挥控制领域的一体化大模型，将其嵌入整个指控系统后，可充当人类的第二个“大脑”，对态势认知进行有效赋能，在决策优化过程中展现出涌现效应。
生成式人工智能的军事应用是一把双刃剑。它展现出了巨大的潜力，同时其可能带来的风险也不容忽视。在军事情报收集期间，存在泄露数据以及解密通信等风险，这会危及军事通信安全；深度伪造、算法黑箱、模型缺陷、数据偏差等情况，在战场上容易导致对战斗人员与非战斗人员的区分无法正常进行，会误判战场态势，会误导军事决策，还会模糊责任归属等，会带来诸多问题。要提高技术自身的防护能力，还要完善伦理规制与法律规范，同时加强国际监督与合作，各方需综合采取措施，以确保生成式人工智能能够健康持续发展。
《光明日报》（2025年04月20日 07版）
