《军武次位面》作者:大伊万
今天咱们不说典型的军事话题,来务务虚,说说最近在网上大热的人工智能话题好了。众所周知,2022年11月底,由马斯克、彼得泰尔等人创立的人工智能研究公司openAI发布了一个名为“ChatGPT”的人工智能聊天程序,迅速在网上大火。短短数天时间注册人数超过100万,到2023年1月末,ChatGPT的飓风刮到中国,迅速以其极高的智能化水平引起了国内极客的注意。
根据网友们体验的情况,普遍表示ChatGPT具备知识储备量大、反应速度快、回答逻辑性强等特征,整体体验相比国内先前存在的几款人工智能聊天程序,有质的区别,“更接近于典型的人类思维”。实际上,据称目前西方一些软件公司,已经开始使用ChatGPT编制代码,以色列政府甚至已经开始使用ChatGPT来为高级官员们撰写演讲稿,这是迄今为止人工智能聊天和编码程序对现实世界造成的、最直接和重大的影响。
除了ChatGPT程序,最近还有一个AI程序引起了大伊万的注意。没错,只要关注大伊万微博的人,应该已经看到了大伊万最近总是在关注一个画师用画图AI程序在网上画妹子。一方面嘛,这妹子谁都想看一看,另一方面,咱也想看一看这个画图人工智能的迭代速度。结果令人震惊,以大伊万的个人体验,这个画图AI程序,经过人在回路的机器学习,在短短半个月之内完成了多次迭代,就把妹子从“可以明显看出是动漫”,画到了“真假难辨”的地步。也就是说完全分不清楚这是动漫,还是照片,是真人,还是纸片人。
更加令人震惊的是,昨天下午网上似乎已经出现了、使用人工智能画出来的妹子图片搞网络诈骗的案件,这距我们开玩笑,说以后网上的妹子图当心被犯罪分子用来搞网络诈骗,甚至只过去了不到十天时间,人工智能在特定工作中的迭代速度和进化速度,确实令人极为震撼。
人工智能和军事的联系
毫无疑问,以目前人工智能的技术水平和进化速度,已经可以对现实世界产生一定的影响,自然也会对现实世界的一部分——军事活动——产生足够重大的影响了。毕竟,我们所谓的军事活动,其实和人工智能一样,同样是收集信息、处理信息、做出决策、展开行动、收集信息的过程,无论是战略层面上的行动,还是战役或战术层面上的行动都是如此,这种作战循环也就是我们提到的OODA循环。这和人工智能基本一样,差不多是喂数据、处理数据、做出决策、再喂数据的过程。
而现代战争、甚至说从拿破仑战争时期、参谋部制度建立之后,战争的基本特点是什么,从收集信息开始,就具备信息量巨大的特点。比如在大刘的小说《超新星纪元》里,对于一场军事演习的描述,某一时间断面里,收集到的供决策的战场信息,“差不多有《三国演义》那么厚”。更困难的是,按照克圣在《战争论》里的说法,这些信息“很多都是虚假的,大部分都是互相矛盾的”,因此要把这些信息筛选出来,而且去伪存真,有相当大一部分要依赖于一支部队参谋部的参谋作业能力。
即使是参谋作业能力足够强大,接下来还需要迈过决策的门槛,作战时的决策分为战术、战役和战略决策。比如一架战斗机在空战中如何机动,这是战术决策;一个诸兵种合成集团军如何遂行战役进攻,这是战役决策;一个战略军团要打某个国家或者地区,要做的是战略决策。无论什么决策,其实以人脑的信息处理和发布能力都是有一个上限的,比如克圣在《战争论》里就提出过这个上限,希望上级单位指挥下级兵团的数量不要超过9个,比如一个师以下不要超过九个团级单位,否则大脑就基本宕机了。在现实中,美军的旅战斗队下辖营队数量就不超过9个,这对于军事主官的作战决策能力,也已经接近人力的极限。
除了正常的收集信息、处理信息和发布信息,大伊万认为,军事行动还有一个需要注意的因素,那就是迭代。毕竟,军事行动是在时间的河流中持续进行的,即使初始状态再准确,随着时间的流逝,后续也会越来越成为一个类似于混沌的系统。一些部队在作战中可能战损了,几个旅同时发动进攻可能每个旅突破到了不同的纵深,单靠人力和人脑,处置这种动态信息,也会面临极大的困难。这也是为什么苏军观点,指挥诸兵种合成集团军作战非常困难,而要指挥方面军作战,难度会大上好几倍,至于指挥方面军群作战,人类历史上能够做到这一点的人屈指可数,几乎每一位都可以被称为军神。
军事行动,不仅仅是静态的数据处理和分析决策,更是动态的迭代进程,从静到动,难度进一步上升。而且,随着军事装备(也就是硬件设备)攻击速度越来越快,打击越来越精准,对于参谋收集和分析数据的能力,主官实施决策的速度要求也就越来越高。同样举个例子,大刘《三体2.黑暗森林》,黑暗战役中三体的水滴都快要把人类联合舰队的舰群炸掉十分之一了,人类的作战决策系统还没有做出任何反应,体现出在缺乏强决策AI的情况下,人类舰队的决策速度太慢,根本无法满足太空战中攻防节奏以秒计算的战场客观要求。
人工智能对军事的影响
所以,有军事活动的客观需求,也有人工智能的客观优势,毫无疑问,人工智能对于未来的军事行动,将产生重大且深远的影响。
就比如在战场信息处理方面,作战参谋对于收集到的海量情报信息,需要一一阅读鉴别,并拟制战况通报和战斗报告,作为上级决策的依据。此时人工智能的介入将极大地缩短信息分析和处理的时间,并自动形成相应的报告向上级通报。实际上,目前美国CIA和NSA等单位,已经开始使用人工智能连接大数据平台展开情报分析工作,据说取得了很高的效果,证明了人工智能在战术信息处理方面的优势巨大。
又比如在作战决策辅助方面,作战参谋将战斗报告报知上级部门后,需要作战首长根据报告,下达作战决心,也就是作战决策,此时如果有人工智能介入的话,那么既可以实现作战指挥的高度融合,又可以实现作战指挥的高效率,还可以实现作战指挥的高速度。在作战指挥的高融合上,原本的军兵种壁垒,对于数个甚至十几个作战单位之间的指挥可以被迅速打通。在作战指挥的高速度上,人工智能的介入有可能以秒为单位形成辅助决策的战斗号令,并由主官审阅后下达作战决心,这二者结合起来将极大地提高作战指挥的效率。比如俄军在苏-35S战斗机上使用的“决斗”空战智能辅助系统,其实就是一种低级版本的空战AI,虽然这套系统还比较初级,但是却代表了人工智能辅助作战决策未来的发展方向。在未来,更有可能的是将人工智能辅助作战决策提高到合成营、旅甚至集团军一级。
此外,人工智能还可以用于常用的作战资源管理,比如后勤、装备、野战卫勤和部队人员管理等方面。以俄军在乌克兰作战的情况,基层部队普遍反映,后勤参谋机构在这些日常工作上浪费了大量的时间,填写了大量的表格,绝大多数都是部队的官僚主义和文牍主义,美军也有基层部队嘲讽五角大楼“转椅轻骑兵”的传统。但是,这种工作如果交给人工智能来干,想必不会比ChatGPT给码农写代码,给以色列高官写报告困难。毕竟数据的日常统计、分析,天然就是人工智能系统的强项,而且这种数据统计,某种意义上来讲属于日常的事务性工作而非创造性工作,毫无疑问比属于创造性活动的战役、战术决策要简单的多。
最后别忘了,我们在文章开头提到的,人工智能,它的一大特点,是它可以进行通过人在回路的机器学习,进行迭代的。比如用AI画妹子的画师,你给它喂数据,它就能根据你输入的数据进行自我迭代,短短十几天时间就迭代到了近乎乱真的地步。如果这种迭代能力被用于信息分析和作战决策,可想而知会爆发出多强大的战斗力,说不定短短十几天时间,辅助作战决策的人工智能就会发展到比人类更聪明的地步。
总之,大伊万的观点,人工智能技术,尤其是在2022年末到2023年初、似乎又迎来了一波小爆发的人工智能技术。对于军事技术来讲,是一个值得重视的技术突破,可能会对未来军事行动的效率产生新一轮质的飞越,值得我们保持高度关注。