文章总结： 本文档分析了人工智能在军事决策中的应用潜力与风险，提出了涵盖应用范围、数据治理及人机交互三大维度的评估框架。报告指出需警惕LLM误用、认知偏差及数据匮乏问题，并建议通过设置动态部署标准、实施人员培训认证、指定负责任AI官员及建立事件记录机制来缓解风险，确保在严格限定场景下实现有效人机协同。 综合评分： 87 文章分类： AI安全,解决方案,政策法规,安全建设

【智库报告】用于军事决策的人工智能

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丁爸

丁爸 情报分析师的工具箱

2025年4月4日 08:21 四川

今天推送安全与新兴技术研究中心的人工智能在军事决策中的应用分析报告：用于军事决策的人工智能

1. 摘要

人工智能与军事行动的融合已成为全球武装部队的一个重要关注点。军事指挥官对人工智能改善决策的潜力很感兴趣，特别是在战争的作战层面，他们必须快速整合大量信息以做出生死攸关的决定。然而，对支持人工智能的决策支持系统（DSS）的热情必须与对其能力和局限性的理解相平衡，以确保适当和有效的部署。本文回顾了最近提出的人工智能支持决策支持的用途，提供了一个简化的框架来考虑人工智能支持决策支持的能力和局限性，并建议指挥官在使用人工智能支持决策支持时可能采用的实际风险缓解措施。研究框架研究围绕三大评估维度展开。

A. 应用范围：AI-DSS的范围是否定义良好并被理解？需明确AI-DSS的任务边界，涵盖上下文动态适应能力、预测可靠性、系统灵活性及不可控不确定性管理。

●语境变化：如果人工智能系统在与其训练数据有重大差异的环境中使用，则容易失败。

●预测：在基于物理定律的预测和涉及人类互动的预测之间有一个重要的区别。对于后者，我们缺乏精确的模型和直接观测数据。

●灵活或范围不明确的系统：AI-DSS可以很灵活，但如果没有明确定义的用例或护栏，它们可能会让操作人员感到困惑，并导致误用。

●不可控的不确定性：像“敌人会怎么做？”“有内在的不确定性，无法完全消除。决策支持系统的用户必须明白，确定性是一个不可能实现的目标，在使用人工智能决策支持系统时，仍然需要人工判断。

B. 数据考虑：训练数据是否证实了AI-DSS的结论？●质量和忠诚度。高质量、相关的数据对有效的系统至关重要，但收集和维护具有挑战性。由于人类行为数据的间接可观察性和人口统计学的可变性，其有效使用尤其具有挑战性。

●数据基础：数据质量、潜在偏差及稀缺性直接影响AI输出结论的可信度。

●数据偏差：军事指挥官很难获得友军和敌军的准确数据。数据偏差——例如由传感器可用性、欺骗或社交媒体引起的数据偏差——会严重影响人工智能系统的输出。

●数据匮乏：人工智能系统在战斗或战争中提供分析或预测结果的能力可能有限，因为关于战斗和战争的数据是有限的。传统的情报方法，可以结合洞察力和推理，依赖于对相关背景的更丰富的理解，可能更有价值。人机交互：在给定的环境中，作为单一系统的人机团队的能力和限制是什么？对法学硕士的错误期望。大型语言模型（llm）是强大的工具，但它们必须小心使用，因为它们可能会误导用户，自信地呈现不正确的信息，编造理由，或增加用户接受错误的建议。

●人类偏见：用户必须了解他们的认知偏差（如自动化偏差、确认偏差或近因偏差）是如何受到ai – dss输出的影响的，特别是在有压力的情况下。

●组织偏见：对决策支持系统的过度依赖可能会导致决策失误，尤其是在风险承受能力高的极端情况下。组织必须小心避免基于对人工智能能力的错误认知而做出仓促或资源不足的决策。根据我们的分析，我们建议在使用AI-DSS时采取以下风险缓解策略：设置基于环境和风险的部署标准：指挥官应设置授权DSS使用的时间、地点和环境，并使部队做好准备，以适应条件和风险承受能力的变化。培训和认证支持人工智能的DSS操作员：操作员应接受有关DSS功能和局限性的全面培训。那些参与致命行动的人应该接受与他们在操作系统中的角色相适应的官方资格考试。

C.人机协作：需平衡人类操作员认知局限与机器输出的局限性，重点关注大语言模型（LLMs）的误用风险、个体与组织偏见对决策链的干扰。

• 建立一个持续的认证周期：利用AI-DSS的单位应该定期认证，以减少不当部署或操作系统的风险。在持续的测试和评估中，与数据科学家、运营分析师和专家共享性能指标可以帮助验证AI-DSS的持续责任，并支持技术发展。

• 指定负责任的人工智能官员：类似于建立安全和事故计划，军事单位中的负责任人工智能（RAI）官员可以作为新信息的当地渠道，促进广泛的人工智能素养，向上级报告人工智能事件或事故，并减轻人工智能决策支持系统的风险。

• 记录事件和危害：记录人工智能系统缺陷和用户错误对于避免重复错误和通过透明度建立信任至关重要。raiofficer应该负责这样的文件，类似于服务中已经存在的事故报告流程。

  人工智能与军事决策的融合带来了机遇和挑战。通过仔细考虑范围、数据质量和人机交互，并通过实施严格的培训、认证和安全措施，军事组织可以更有效地利用人工智能，同时降低潜在风险。

2. 引言 军事决策面临信息过载与战场不确定性的双重挑战，AI技术通过快速处理异构数据为指挥官提供决策辅助。本研究系统梳理AI-DSS的应用潜力与潜在风险，提出部署框架以优化人机协同效能。

3. 背景与历史沿革 军事决策工具从传统物理模型（如兰彻斯特方程）演进至数字化分析系统，但多数非物理模型缺乏充分验证。当前战场数据复杂度远超传统工具处理能力，催生AI-DSS的迫切需求。

4. 全球军事AI决策支持系统发展现状 多国军队加速布局AI-DSS研发，重点聚焦战场态势感知、作战规划与威胁预测。私营军工企业同步推出定制化产品，涵盖广域功能平台与垂直场景专用系统。

5. 军事决策支持系统类型划分 AI-DSS按功能划分为四类：

• 态势感知系统

  ：实时整合多源情报，生成战场可视化图谱。

• 预测与预警系统

  ：基于历史数据与实时输入推断敌方行动意图。

• 规划与推演系统

  ：自动化生成作战方案并进行多维度效能模拟。

• 自适应控制系统

  ：动态调整战术策略以响应战场变化。

6. AI-DSS评估框架 6.1 范围界定 系统设计需预设应用场景边界，重点关注：

• 上下文动态变化对模型泛化能力的冲击。
• 长周期预测与短期战术决策的可靠性差异。
• 系统迭代升级的敏捷性与跨场景迁移成本。

6.2 数据治理 训练数据集需满足三重要求：

• 完整性

  ：覆盖典型作战场景与边缘案例。

• 时效性

  ：反映现代战争特征（如电子战、网络战）。

• 偏差控制

  ：消除数据采集过程中的固有偏好与样本失衡。

6.3 人机交互设计 操作界面需实现两类协同：

• 认知协同

  ：通过可视化与交互逻辑降低机器输出的解释门槛。

• 权责协同

  ：明确人类最终决策权，规避自动化偏见导致的过度依赖。

7. 风险缓解与部署策略 7.1 动态部署标准 依据任务关键性（如战略核威慑与常规巡逻）设定差异化的AI介入阈值，建立部署-评估-迭代闭环流程。

7.2 人员能力建设 实施分级培训体系：

• 初级操作员掌握系统基础功能与故障应对。
• 高级指挥官理解算法局限性及对抗性干扰应对策略。

7.3 全周期认证机制 构建“开发-测试-部署-监控”四阶段认证体系，定期审查系统在真实战场压力下的性能衰减。

7.4 组织架构调整 设立专职AI责任官，职责包括技术风险评估、跨部门知识传递与事故响应协调。

7.5 事件知识库构建 标准化记录AI系统误判、用户操作失误及外部对抗案例，支撑后续算法优化与战术手册修订。

8. 结论 AI-DSS可显著增强战场决策速率，但其有效性高度依赖三大前提：

• 严格限定系统适用场景与技术天花板。
• 构建与军事伦理兼容的人机权责分配规则。
• 建立跨军种、跨国家的AI治理协作网络。

9. 附录概览 收录27项AI-DSS典型项目案例，涵盖开发机构（如DARPA、北约创新中心）、技术架构（基于强化学习的动态规划引擎）及实战测试进展（如叙利亚战场情报分析试点）。

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