美空軍正推動一項變革性計畫，將人工智慧整合到其高階兵棋推演與模擬中。這項任務旨在透過超越傳統靜態模擬，轉向高度自適應、人工智慧驅動的平台，徹底改變軍事訓練、戰略規劃與整體決策能力。其直接意義在於有望加速戰備規劃、開發更真實的對手模擬，以及以前所未有的速度探索非傳統戰略。
美空軍未來司令部正積極進行市場研究，發布資訊請求，以辨識並取得尖端人工智慧技術。這項市場行動顯示集中利用人工智慧支援的軟體即服務兵棋推演平台，這些平台能建立沉浸式演習，動態適應參與者的決策並產生真實的對手行動。這項前瞻性戰略旨在實現「決策優勢」與「一體化部隊設計」，解決模擬兵棋推演方法固有的侷限性，並將空軍置於人工智慧融入軍事戰略的最前線。
技術實力：人工智慧深度融入戰略模擬
將人工智慧融入兵棋推演代表了一次深刻的技術飛躍，改變了軍事模擬的本質與能力。這項計畫的特點是自適應兵棋推演，其情境會根據參與者的決策與對手回應而動態演變，這與過去預設腳本的靜態演習形成鮮明對比。這項進步的核心是開發智慧對手，或稱「紅隊」，其採用機器學習演算法與神經網路，特別是強化學習，來模擬真實的敵方行為。這迫使作戰人員即時適應，培養戰略敏捷性。
在技術層面，這項計畫利用了複雜的機器學習方法。強化學習，包括如近端策略最佳化等深度神經網路，對於在多智能體強化學習環境中訓練人工智慧代理模擬對手行為至關重要。這些系統透過進行對抗性博弈來學習有效戰術，旨在即使在不完整資訊下也能實現穩健性與可擴展性。例如，一款紅軍回應工具在經過廣泛訓練後，在戰術空中情境中展現了91%的紅隊獲勝機率。此外，美空軍正尋求事件驅動的基於代理的仿真平台，其中每個實體——從坦克到衛星——都被表現為一個對即時事件做出反應的自主代理。诸如「仿真、整合與建模分析框架」等工具（一種政府所有的、物件導向的平台）正日益受到重視，其允許輕鬆定義與操縱具有真實決策行為的自主代理。生成式人工智慧與大語言模型的出現也正在被探索，例如約翰霍普金斯大學應用物理實驗室的「GenWar實驗室」計畫（預計於2026年啟動），旨在透過加速情境生成與允許進行純人工智慧兵棋推演來改變國防兵棋推演。
這與傳統的兵棋推演有顯著不同，後者通常人力密集、耗時、昂貴且分析不足。人工智慧實現了情境生成、事件注入與結果判定的自動化，從而能夠實現「超即時速度」——可能比即時快上達10,000倍。這使得可以進行無數次迭代並獲得更深入的分析洞察，這是以前不可能實現的能力。儘管人工智慧研究界與產業專家最初的反應大多對人工智慧作為「力量倍增器」的潛力持樂觀態度，但也有人擔憂如果人工智慧取代關鍵的人類判斷會導致軍事指揮官「技能退化」，某些人工智慧計算的「黑箱」性質會阻礙透明度，以及人工智慧模型可能產生「幻覺」或受限於有偏見的訓練資料。專家強調，人工智慧應增強人類思維過程，而非取代人類判斷的細微差別。
市場動態：人工智慧公司迎來國防市場機遇
在人工智慧兵棋推演方面的積極進軍，必將點燃國防人工智慧市場的顯著繁榮，該市場預計將從2023年約101億美元激增至2033年的391億美元以上。這項計畫為各種人工智慧公司創造了前所未有的機遇，從老牌國防承包商到創新型新創公司與科技巨頭。對能夠模擬真實對手行為、實現快速決策並為戰備規劃產生可操作見解的先進人工智慧解決方案的需求正加速成長。
傳統國防承包商，如BAE系統公司、洛克希德馬丁公司、諾斯羅普格魯曼公司與RTX公司，正將人工智慧整合到其既有平台與指揮控制系統中。然而，隨著人工智慧優先的創新者與新創公司的崛起，競爭格局日益激烈。例如，以戰術情報與決策平台聞名的Palantir Technologies公司、專注人工智慧驅動自主系統的Anduril Industries公司、開發用於自主作戰的人工智慧飛行員的Shield AI公司，以及已獲得五角大樓人工智慧兵棋推演與資料處理合約的Scale AI公司，正迅速嶄露頭角。甚至主要的科技巨頭，如亞馬遜雲科技，以及最近的谷歌、OpenAI、Anthropic與xAI，也正被引入以支援軍方更廣泛的人工智慧應用，提供關鍵的雲端基礎設施、大語言模型與先進的人工智慧研究能力。例如，xAI推出了針對美國政府的特定產品線，名為「Grok for Government」。
人工智慧湧入國防領域正顛覆現有的產品與服務。靜態兵棋推演方法的淘汰迫在眉睫，將被更敏捷、軟體優先的人工智慧平台所取代。這標誌著採購優先級的轉變，傾向於支援人工智慧驅動的軟體、無人機與機器人技術，而非傳統以硬體為中心的平台，這可能顛覆現有的供應鏈。美空軍對支援人工智慧的軟體即服務模式的偏好，顯示正朝向基於訂閱的、敏捷的軟體部署方向發展。在競爭方面，這迫使傳統主要承包商採用更敏捷的開發節奏，並與人工智慧新創公司形成戰略聯盟，以提供端到端的人工智慧能力。擁有專業人工智慧知識與敏捷性的新創公司可以開拓重要的利基市場，而科技巨頭則提供必需的可擴展基礎設施與先進研究。戰略優勢將日益傾向於那些不僅能展示尖端人工智慧，而且能進行符合倫理的人工智慧開發、提供強大安全性以及透明、可解釋的人工智慧解決方案的公司，這些方案需符合軍方對資料所有權與控制的嚴格要求。
重塑地緣政治與倫理格局
人工智慧兵棋推演計畫不僅是一次技術升級；是一次深刻的轉變，在整個更廣泛的人工智慧領域產生共鳴，並對軍事戰略、國家安全與全球穩定具有影響。這順應了將人工智慧整合到複雜決策過程中的全球總體趨勢，利用複雜的人工智慧建立沉浸式、高強度的衝突模擬，這些模擬能動態適應人類輸入，從而擺脫傳統的預設腳本情境。
其對軍事戰略與國家安全的影響是深遠的。透過增強戰略戰備、提高訓練效率與加速決策速度，人工智慧兵棋推演提供了對現代多域衝突（網路、陸地、海洋、空中與太空）的整體理解。模擬與先進對手進行高消耗戰的能力，使空軍能夠壓力測試訓練流程，並以先前無法實現的規模探索維持戰略。這種快速探索眾多行動方案並預測對手行為的能力，為戰略規劃提供了決定性優勢。然而，這種變革性潛力受到重大倫理與操作問題的制约。存在過度依賴人工智慧系統的風險，如果人類判斷被取代而非增強，則可能導致「危險的知識海市蜃樓」。倫理困境比比皆是，尤其是在資料與演算法偏見方面，這可能導致武力的不公正應用或意外的平民傷亡，對於自主武器系統而言尤其如此。網路安全風險也至關重要，因為人工智慧系統成為近乎同級別競爭對手進行對抗性人工智慧開發的主要目標。此外，一些先進人工智慧系統的「黑箱」特性，可能使決策過程不透明，對透明度與問責制構成挑戰，並強調人類操作員保持積極控制並理解特定結果產生原因的極端必要性。人工智慧在軍事系統中的擴散，也增加了人工智慧擴散到惡意行為者手中並可能升級衝突的戰略風險。
之前國防領域的人工智慧里程碑，例如2017年美國防部建立的「專家計畫」（使用電腦視覺從無人機影像中自主辨識物體），側重於自動化特定任務與增強資訊處理，但目前的人工智慧兵棋推演計畫透過強調即時適應性、自主對手與預測分析而更加突出。其超越了簡單的自動化，轉向對複雜自適應系統的複雜模擬，其中每個實體都作為自主代理對即時事件做出反應，以「超即時速度」運行。這標誌著向更全面、更靈活的人工智慧應用轉變，能夠探索傳統線性兵棋推演無法容納的非傳統戰略與計畫的快速調整，最終目標是在壓縮的決策視窗內自主產生戰略並擊敗對手。
未來願景：用人工智慧塑造明日戰場
人工智慧兵棋推演計畫的未來有望在軍事戰備、部隊設計與人員訓練方面帶來革命性變革。在近期（未來幾年），重點將放在人工智慧驅動的軟體即服務平台的廣泛整合上，這些平台專為即時適應性與動態情境生成而設計。這包括加速空戰管理員的決策過程，以及在高強度衝突條件下對訓練流程進行壓力測試。約翰霍普金斯大學應用物理實驗室的GenWar實驗室等設施於2026年的開放，將利用大語言模型來增強桌面演習，從而實現更快速的戰略實驗以及人類與複雜電腦模型的互動。
未來（未來10-15年），美空軍的長期願景是透過一個能夠實現「超即時速度」（可能高達即時速度的10,000倍）的完全數位化與科學化的兵棋推演系統，實現「決策優勢」與「一體化部隊設計」。這將能夠在單個回合內進行大量迭代並探索最優解，透過個人化的職業指導、人工智慧驅動的領導力評估與先進的多域作戰訓練，從根本上重塑專業軍事教育。這項願景甚至延伸到「純人工智慧兵棋推演」，即由人工智慧角色扮演對抗雙方。潛在應用廣泛，從針對高強度衝突的沉浸式培訓教育，到戰略分析、概念開發、部隊設計與先進對手模擬。人工智慧對於評估新技術（如協同作戰飛機）以及理解新興領域（如量子科學）對2035年空軍在條令上的影響至關重要。
然而，重大挑戰依然存在。對大量高品質資料與強大技術基礎設施的需求至關重要，同時還需要解決人工智慧的準確性與偏見問題，包括生成式人工智慧產生「幻覺」的傾向。對人工智慧的過度依賴、倫理考量以及網路安全漏洞是持續關注的問題，需要謹慎因應。包括戴維哈里斯中將與本傑明詹森在內的專家預測，生成式人工智慧將從根本上重塑軍事兵棋推演，提高其速度、規模與範圍，同時挑戰人類偏見。然而，正如羅伯特克勞德少將所強調的，共识是在可預見的未來，「人在迴路中」對於確保人工智慧產生建議的可行性與倫理穩健性仍然至關重要。人工智慧的整合將超越技術訓練，透過讓人員接觸高風險的、動態演變的情境，在培養心理韌性方面發揮關鍵作用。
全面總結：軍事人工智慧的新發展
將人工智慧整合到高階兵棋推演與模擬中的計畫，標誌著人工智慧歷史與軍事戰略上的新時刻。其代表從靜態、可預測的演習向動態、自適應與資料驅動的模擬的決定性轉變，這有望改變軍隊為未來衝突做準備及可能參與未來衝突的方式。關鍵要點包括向機器學習驅動的動態、自適應情境的轉變、追求「超即時速度」以獲得無與倫比的分析深度、全面的壓力測試能力，以及產生資料驅動的見解以辨識漏洞與優化戰略。至关重要的是，其重點是人機協同，即人工智慧增強人類判斷，提供替代現實並加速決策，而非取代關鍵的人類監督。
這一發展在人工智慧歷史上的意義在於它推動了高度複雜、多智能體人工智慧系統的發展，這些系統能夠大規模模擬複雜自適應環境，並整合了強化學習、基於代理的仿真與生成式人工智慧等先進概念。在軍事戰略上，其代表了專業軍事教育的一次飛躍，加速任務分析，培養戰略敏捷性，並增強多域作戰戰備能力。其長期影響預計是深遠的，將塑造一代更具靈活性、資料驅動性且擅長應對複雜不可預測環境的軍事領導人。快速迭代戰略與探索無數「假設」情境的能力將從根本上增強戰備狀態與決策優勢，但成功將取決於在利用人工智能力量與維護人類專業知識、領導力與倫理判斷之間取得微妙平衡。
進一步試驗與整合先進人工智慧代理，特別是那些能夠真實模擬對手行為的代理，將是關鍵。持續努力制定健全的倫理框架、條令與問責機制，以規範人工智慧在軍事決策中日益擴大的使用。採用低程式碼/無程式碼工具建立情境，以及將大語言模型整合用於作戰用途（例如產生一體化任務指令與進行即時定性分析），也將是進展的關鍵指標。參考來源：WRAL.NEWS