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大模型在作战指挥中的优势和局限

发稿时间:2024-08-29 07:48:00 来源:中国军网-解放军报 作者:刘 奎 王冰冰 中国青年网

  ■刘 奎 王冰冰

  数年前,“阿尔法狗”击败人类围棋世界冠军李世石,证明了神经网络模型在智力开发上的可行性。也就是说,只要网络模型足够大、训练数据足够多,人工神经网络就可能成长为一个“超级大脑”。随着ChatGPT、Sora等大模型在相关领域展现出惊人能力,人们开始关注大模型在作战指挥上的应用潜力,展望大模型给作战指挥带来的种种可能。

  认清大模型原理

  要搞清楚大模型在作战指挥上的能与不能,首先要对大模型的基本原理有所认知。

  大模型掌握了“语法规则”,可以“说人话”。无论是哪种大模型,其功能实现的前提是能够理解自然语言。而要理解自然语言,就要掌握“语法规则”。大模型通过海量语料训练掌握了“语法规则”,不过这个“语法规则”是统计学意义上的,即掌握了字词在不同语境下出现的概率。根据提示词和模型生成的即时文本,模型就可以猜出文本下一个字词出现的概率,类似于单词接龙。

  大模型掌握了“知识规则”,可以按照人的要求“说话”。要让大模型按照人的要求“说话”,必须掌握人类积累的各种知识。与学习“语法规则”一样,大模型经过训练,掌握了知识单元之间的相互关系,形成一张知识网络。这样就可以根据提示词中提到的知识,找到与之紧密关联的知识,生成既符合语法逻辑、又符合知识逻辑的内容,以专家水平解答各种问题。

  大模型能干什么

  目前,最新的大模型能够进行文艺创作、媒体制作、程序编写、任务规划等,支撑这些功能的通用智能可以迁移运用到作战指挥领域。

  能查询军事情况。ChatGPT之父山姆·奥特曼曾表示,要用ChatGPT取代谷歌、必应等主流搜索引擎。但其实,大模型的搜索不是一般意义的搜索,而是用大模型生成情况。相比搜索引擎,生成的信息更综合、更精确、更符合用户需求。指挥作战,了解情况是先决条件,显然大模型可以满足这一点。

  能研判战场态势。大模型不仅能够“查询”已有信息,还能对用户给定的信息进行深入研判,比如归纳一段信息的摘要、总结信息中蕴含的特征、预测信息所表达事物的未来变化等。这显然就相当于作战指挥中的分析判断情况。当向大模型提交最新战场态势时,模型就可以按要求生成情报简况、提取情报要点、预测战场态势变化等。

  能生成作战方案。作战方案,是当前态势抵达预期态势的路径,技术通常无法实现,主要靠人的直觉、灵感生成。而大模型在这方面取得了突破,可以给出复杂问题的解决方案。当把作战任务告诉大模型时,它会给出完成任务的作战方案;当把作战行动企图告诉大模型时,它会给出实施行动的行动计划。

  能进行指挥作业。大模型可以创作文本、图像、音视频,编写符合用户需求的文案,整理杂乱的资料,对文案进行润色、总结与续写等。这些工作与作战指挥中的指挥作业类似。所以,可以让大模型按照指挥人员要求,拟制作战文书、绘制作战要图、撰写作战报告,提升指挥作业效率。

  大模型不能干什么

  大模型在许多方面超越了一般人的智能,但其技术方案也包含着天生缺陷,限制了其在作战指挥上的功能发挥。

  不能主动设计与规划任务。当人受领一项任务,无论多么抽象,都可以主动把任务一步步细化落实到具体人、具体事、具体物上。但大模型不行,你给它一个抽象任务,它给你抽象回答。比如解放战争时期的清风店战役,中央军委给晋察冀军区的指示是配合东北秋季攻势。为落实这一指示,晋察冀军区把作战目标确定为保北,而后又把目标调整为清风店。如果是大模型,它给出的答案可能是:首先选择一个要点,其次向要点发起攻击,最后占领要点。这种回答没多少实际意义。要让大模型规划出可操作的行动方案,必须在人的引导下,由人规划做什么,机器规划怎么做,由粗到细分步骤生成。

  不能替代最新的情报信息。尽管大模型可以充当“百科全书”,但“查询”的只能是训练数据所包含的信息,训练数据之外实时动态的情报信息只能靠侦察获取。大模型要分析研判战场态势、整编融合情报产品、关联挖掘情报知识,不能凭空实现,必须给大模型提供最新的情报信息,任务要求与情报信息相结合,才能让大模型分析判断情况。可见,大模型不但不能替代实时动态的情报信息,反而越来越依赖最新的情报信息。

  不能构建丰富的意义世界。表面上看,大模型似乎理解自然语言的含义,但并非真正理解,只是掌握了语句的语法结构,语句与所指代的现实世界毫无关系,模型缺乏对现实世界意义的构建。由于大模型不能进行意义构建,就不会对回答所产生的级联效果负责,回答准不准确对机器来说无所谓,如果错误,这个责任必须由人来负。对于无关紧要的领域,这个问题不突出,但对于作战领域则是不可接受的。由于大模型给出的答案缺乏可解释性,回答是对是错,无从知晓。

  不能创造性解决作战问题。大模型也称生成式人工智能,生成代表从无到有,是一种创新性工作。但机器创新与人的创新是有本质区别的。创新区分为跟随创新、集成创新、原始创新。从大模型内在机理和运行表现看,已具备演绎、归纳、类比、分析、综合等逻辑推理能力,可以实现一般创新,但要实现“从0到1”的原始创新,则要依靠直觉、灵感、想象,这些才是智慧的核心,大模型并不具备。作战讲求出奇制胜,要奇招频出,依靠的就是原始创新。大模型在解决问题时,给出的答案呈现模板化、通用化倾向,同样一个问题,答案大同小异。“战胜不复,而应形于无穷。”世界上不存在两场同样的战争,即便同一场战争,不同指挥员采用的打法也会不同。要做到这一点,往往需要反逻辑,而大模型固有的逻辑本质使其无法做到创造性解决作战问题。

责任编辑:任洁
 
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