陆军与大型语言模型：用人工智能革新军事行动.docx

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1、陆军与大型语言模型：用人工智能革新军事行动目录I,美陆军的人工智能新政策：引领大语言模的未来11.1.大型诺音模型的掘起11. 2.美隔军对生成式人工智能的态度21.3. 生成式人工智能在军中的应用21.4. 挑战和考虑因素32.符GpTU等大型谙言映入军事行动321Tj!32.3.后勤和供应链管理42.4.训练和模拟42. 5.f.r-a*-a*-a*-a*-142. 6.自然语音处理和融洋42.3. 公共事务和心理作战53.从Cha1.GPT行人工智能军方应用：会取代人类主宰战场吗53. 1.ChatGPT的潜在军事价值53.3. 1数据是深度愚世的“63.3.A1.ichi7j:.174

2、.结论81 .美陆军的人工智能新政策：引领大语言模型的未来美国陆军即将发布关于使用大型语言模型(1.1.M)和生成式人工智能(A1.)的新政策指南.此举正值五角大楼寻求利用人工智能的变革潜力，同时解决安全问题并确保该技术满足美国防部(DoD)的独特需求之际。随着人工智能的不断发展，陆军H在利用其能力来提高作战效率、决策和整体任务成功率。1.1. 大型语言模型的崛起大型语言模型，如OpenAI的GPT-4和谷歌的Gemini,因其能够根据提示和训练数据生成类似人类的文本、音频、代码、图像和视嫉而备受关注。这些模型已在从内容创建到爱杂问即解决等各种应用中展示出令人卬象深刻的能力。然而，它们的广泛应

3、用也引发了有关数据安全、道德考量和潜在滥用的关键问题。1.2. 美陆军对生成式人工智能的态度认识到生成式人工智能的潜力和挑战，陆军将发布新的政策指南，以施保负贡任地安全使用这些技术.据陆军首席信息tr(CIO)利虬加西加(1.eOGarciga)称，即将发布的指令将为如何将1.1.M集成到陆军行动中同时保护极感信息提供明确的指导。这项政策预计将涉及几个关篌领域：安全问题:使用市售1.1.M的主要顾虑之一是,敏感军事数据有可能暴湿给未经授权的个人。陆军的政策聘强调使用符合国防部严格安全标准的安全内部人工智能系统的重要性。这种方法旨在防止机密信息的无意泄漏，并防止潜在的敌方利用。量身定制的解决方案

4、：寻求可定制的人工智能解决方案，以满足其特定的作战需求。这包括开发可在陆军安全环境卜运行的人工智能模型，并应对军事应用的独特挑故。通过与行业合作伙伴合作并利用内部专业知识，陆军旨在创建既能提富任务效率又不影响安全性的人工智能工具。合乎道德和负先任的使用：致力于合乎道德地采用人工智能技术。新政策将纳入负货任地使用人工智能的原则，确保人工智能系统透明、负贡，并符合陆军的价值观和任务目标。这包括持续实验、用户反馈和不断改进，以解决可能出现的任何道他问题。1.3. 生成式人工智能在陆军中的应用生成式人工智能在各种军事应用中大有可为。一些潜在用例包括1)作战规划和决策：人工智能可协助指挥官分析海量数据、

5、提出可行见解并做出明智决策。通过将常规任务自动化并提供实时分析，人工智能可以提高决策过程的速度和准确性。2)培训与模拟：人工智能驱动的模拟可以创建逼真的训练环境，让士兵在可控的环境中练习和提高技能。这些模拟可以适应不同的场兔，提供宝贵的经5合并提高战备状态。3)后勤和供应链管理：人工智能可以通过预测需求、管理库存:和简化供应链流程来优化物流运营。这可以提尚资源分配效率，降低运营成本。4）网络安全：人工智能可以通过实时检测和应对威胁来增强陆军的网络安全态势。先进的人工智能算法可以识别模式和异常，从而实现对网络攻击的主动防御。1.4. 挑战和考虑因素虽然生成式人工智能的潜在效益巨大，但陆军必须克服

6、几个挑战，以确保成功实施：1）数据质量和集成：人工智能系统的有效性取决于其训练数据的质量和准确性。必须确保其数据是干净、相关和适当整合的，以最大限度地发挥人工智能工具的效用.2）人机协作：人工智能的有效使用需要人类操作员与人工智能系统之间的无缱协作。必须在培训和教育方面进行投资，以确保人员能够有效地与人工智能技术互动并加以利用。3）遵守法规：人工智能计划必须符合国防部和联邦层面的现有法规和标准。这包括遵守有关数据随私、安全和道德使用的准则。美陆军即聘发布的关于大型语言模型和生成式人工智能的政策指导，是利用人工智能的力量进行军事应用的重要一步。通过解决安全问题、定制满足作故需求的解决方案以及促进

7、道诬使用，陆军旨在利用人工智能提高任芳成功率并保持技术优势。2 .将GPT-4等大型语言融入军事行动将GpT-4等大型讲言模型（1.1.M）融入军事行动，是提高武装部队效率、效能和情报能力的至大飞跃,在大型数据集上训练有素的大型语言模型拥有处理和分析大量信息、提供战略洞察力以及实时支持决策过程的能力。以卜是大型语言模型如何改变军事行动的各个方面：2.1.情报分析与监视大型语言模型可以分析多种来源的大型数据集，包括卫星图像、截获的通信和社交媒体信息。通过识别模式和异常现象，这些模型可以帮助情报分析师预测潜在威胁和对手的动向。例如，在监视行动中，大型语言模型可以迅速处理和翻译截获的外国通信，比传统

8、方法更快地提供可操作的见解。2.2.战略规划与模拟在战略规划中，大型语言模型可以根据历史数据和当前情报模拟各种情景。这些模拟可帮助军事战略家预测敌人的行动并制定对策，通过生成多种可能的结果，大型讲言模型可协助评估不同故略的潜在风险和益处，从而做出更明智的决策.2.3.后勤和供应链管理有效的后勤和供应链管理对军事行动至关重要。大型语言模型可以通过分析各种来源的数据来优化供应路线、预测设备故障和管理库存.例如,在行动期间，大型语言模型可以根据部队的移动情况和历史消耗模式预测物资需求，确保士兵及时获得必要的资源。2.4.训练和模拟大型语言模型也正在彻底改变军事训练计划。它们可以模拟潜在的战场条件，创

9、建逼真的训练场景。通过提供交互式和自适应学习环境，大型语言模型可帮助士兵和军官培养批判性思维和决策技能.此外，这些模型还能提供个性化的反馈和建议，以提高绩效。2.5.网络安全在网络安全领域，大型语言模型可以通过分析网络潦量和检测可能预示若网络攻击的异常模式来识别和应对网络威胁。他们还可以协助制定对策和应对故略，以减轻网络事件的影响。鉴于对数字基研;设施的依赖日益增加，大型语言模型在保护军事网络方面的作用不可或缺。2.6.自然语言处理和翻译有效沟通在军事行动中至关重要，尤其是在多语言环境中。配备自然语言处理(N1.P)功能的大型语言模型可以实时翻译和解择多种语言，促进与当地居民、盟友甚至对手更好

10、地沟通。这种能力在多国行动和维和任务中尤其有用。2.7.决策支持系统大型语言模型可作为先进的决策支持系统，为指挥仃提供全面的态势感知和可操作的见解。通过整合各种来源的数据，这些模型有助于了解战场动态、预测敌方动向并推荐最佳行动方案。这种支持对于在高风险环境中做出及时准确的决策至关重要。2. 8.公共事务和心理作战管理公众认知和心理作战是现代战争不可或缺的一部分。大型语言模型可以分析公众情绪，制定沟通策略，以影响公众舆论，反击敌方宣传。通过了解和预测各种信息的影响，军事公共事务单元可以精心策划有效的活动，以支持其战略目标。3.从ChatGPT看人工智能军事应用：会取代人类主宰战场吗3. 1.Ch

11、atGPT的潜在军事价值ChatGPT受到关注的重要原因是引入了新技术R1.HF,所谓R1.H1.就是通过人类的反馈来优化模型算法，使A1.模型的输出结果和人类的常识、认知、价值观趋于一致。荷单来说，就是跟过去的A【模型相比，ChatGpr更像人类”了。这种“像”主要体现在自然再言处理方面，即语义分析和文本生成,语义分析方面,用户的任何问题基本都能够得到有效网应，不像过去很多时候驴后不对马嘴”：文本处理方面，任何问题的答案都看起来逻辑通顺、诲思明神、文笔流畅。应该说，这堪称自然语言处理领域的重大突破。这一技术显然可以应用于军事领域.平时，基TChatGPT技术的情报整编系统可针对互联网上的海量

12、信息，作为虚拟助手帮助分析人员开屣数据分析，以提高情报分析效能，挖掘潜在的高价值情报。战时，基于ChatGPT技术的情报整编系统可将大量战场情报自动整合为战场态势综合报告，以减轻情报人员工作负担，提高作战人员在快节奏战场中的情报分析和方案筹划能力。ChatGPT还可用于实施认知对抗。信息化智能化时代，各国数字化程度普遍较高，这意味着民众之间的信息交流、观点传播、情绪感染的速度更快，也就意味着开展认知攻防的空间更大。ChatGPT强大的自然语言处理能力，可以用来快速分析舆情，提取有价值信息，或制造虚假言论，干扰民众情绪：还可通过运用微妙而笑杂的认知攻防战术，诱导、欺腑乃至操纵目标国民众认知，达到

13、破坏其政府形缴、改变其民众立场，乃至分化社会、颠鹤政权的目的，实现不战而屈人之兵，据悉，ChatGPT使用的自然语言处理技术，正是美军联合全域指挥控制概念中重点研发的技术.2020年7月1日，美国兰1公司空军项目组发布E现代战子中的联合全域指挥控制一一识别和开发A1.应用的分析框架报告。该报告认为，A1.技术可分为6类，自然语言处理类技术作为其中之一，在“联合全域指挥控制”中有明确的应用一一可用于从语音和文本中提取情报,并将相关信息发送给分队指挥官乃至单兵，以提醒他们潜在的冲突或机会。3. 2.“数据是深度愚蠢的”ChatGPT火爆的关键原因之一是更像人类，然而，更像人类”不等产趋近人类智能:

14、ChatGPT仅仪代表A1.的新芯度，但它还是AI,仍存在着天然缺陷。目前，主流AI模拟的都是大脑的“模式识别”功能，即在“感知到外部信号刺激时，能迅速分辨出其性质特点。最初，科学家打算通过“制定规则”的方式来实现这一功能，但很快发现行不通。比如，很难用规则来定义一个人,这是因为，人的相貌、身材、行为等特点无法用明确而统一的规则来描述，更不可能转换为计算机语言。现实中，我们看到个人就能迅速识别出来，并没仃利用任何规则，而是通过大脑的“模式识别”功能来瞬间完成的。这一识别过程为科学家提供了启示：第一，大脑是一个强大的模式识别涔，其识别功能可以通过训练得到提高：第二，大脑的识别能力不是按照各种逻辑

15、和规则进行的，而是一种自动化”的行为：第三，大脑由数百亿个神经元组成，大脑计算不是基于明确规则的计算，而是基于神经元的计算。这正是目前主潦A1.的底层逻辑一一对大脑运行机制的模拟。基于这逻辑,科学家开发各类基神经网络算法的神经网络模型，并取得良好效果.其基本原理是：这些模型都由输入层、路藏层和输出层三部分组成：从输入层输入图像等信息，经过随敏层的自动化处理，再从输出层输出结果：模型内部包含大础,神经元”，每个“神经元”都有单独的参数：如果输出结果与输入信息存在误差，模型则反过来臼动修改各个“神经元”的参数：这样输入一次，跟正确答案对比次，把各个参数修改次，就相当于完成了次训练。随着训练次数越来越多，模型参数的调整幅度越来越小，逐渐达到相对稳定的数值.此时，这个神经网络就算成型了。这就是目前主流的神经网络算法，ChatGpT也同样如此。不同之处在于，一股A1.模型只有百万级训练数据和参数，而ChatGPT拥有3000亿年词的语料数据和1750亿个参数.前者是“喂给”程序的训练数据，后者则基于训练数据提升ChatCPT这个模型对世界的理解。这就是ChatGPT看起来更聪明的主要原因。但ChatGPT只是“大力出奇迹”，其原理与过去的A1.模型并没有本质区别。了解了AI的基本原理，我们会发现AI存在