基于强大的数据支撑、算法推理以及深度学习能力，生成式人工智能在战场上能够将敌我双方的位置、分布、行动以及优劣态势等信息实时分析处理，并据此研判战争规律、预测战争动向。先进的生成式人工智能模型能够对敌方的进攻信息进行快速汇总更新，通过强大的算法能力总结敌方的行动规律，甚至模拟出敌方指挥官的“思维方式”，通过认知预测帮助指挥员优化军事决策。生成式人工智能主要学习数据中的联合概率分布，在有效归纳后进行演绎创造，并基于历史进行模仿式、缝合式创作，为现实难题提供可供参考的有益借鉴。比如，在分析现有军事动态的基础上，生成式人工智能可整合利用自身军队实际情况，调动丰富的历史经验，从纵向和横向的角度给出多维度的军事决策方案。同时，其决策不仅仅落于宏观层面，还可实现从宏观到微操的具体设计，使衔接更加有力，提高决策的准确性。除此之外，凭借强大的认知优势，生成式人工智能可构造指挥控制领域一体化大模型，通过嵌入整个指控系统，充当人类的第二个“大脑”，有效赋能态势认知，在决策优化过程中体现出涌现效应。
当然，生成式人工智能的军事应用也是一把双刃剑，在展现其巨大潜力的同时，其可能带来的风险不容忽视。比如，在军事情报收集的过程中，存在泄露数据、解密通信等风险，由此危及军事通信安全；深度伪造、算法黑箱、模型缺陷、数据偏差等，在战场上容易带来对战斗人员与非战斗人员的区分失效、误判战场态势、误导军事决策及模糊责任归属等诸多问题。需要提高技术自身的防护能力、完善伦理规制与法律规范、加强国际监督与合作，各方综合施策，确保生成式人工智能健康持续发展。 |
