代理式人工智能时代的决策优势

想象一位身处战场的指挥官，每一秒都是胜利与灾难之间的刀锋边缘。一次延迟的决策，一个失误，就会导致人员丧生、任务失败、战争局势扭转。这就是决策主宰——比敌人更快地理解、决策和行动的能力。在当今数据比子弹移动更快的冲突中，决策主宰即是生存。各个国家正竞相掌握它，投入数十亿美元发展人工智能和实时网络。

美国国防部认识到这一现实。在其《2023年数据、分析与人工智能应用战略》中，它强调人工智能集成对于“加速指挥官的决策速度并提高这些决策的质量和准确性”至关重要。为体现这一承诺，美国防部在2025财年为人工智能项目拨款18亿美元，突显了人工智能赋能决策的战略优先地位。这项巨额投资标志着从传统决策支持系统向代理式人工智能的转变，后者不仅仅是提供信息，而是在指挥控制工作流中主动感知、推理和行动的系统。

与静态仪表盘或预测模型不同，这些系统持续解读实时作战数据，跨多个域进行协调，并实时生成行动方案。这一区别至关重要：当今许多标榜为“人工智能”的工具，充其量不过是复杂的检索引擎或生成摘要的生成模型，这与真正自主的、以目标为导向的智能体相去甚远。它们相当于第一次世界大战中早期机械化的数字版本，当时军队将机枪安装在马拉货车上或将装甲板固定在卡车上，就自称拥有了“装甲部队”，这些渐进式的步骤远未达到真正的机动战水平。相比之下，代理式人工智能代表了一次闪电战式的飞跃：一个集成的、自适应的系统，它将传感器、信息、作战职能、作战行动与评估作为反馈回路融合在一起。这创造了一个以冲突速度运行的动态决策支持系统。

如美军《联合全域指挥与控制（JADC2）战略》所强调的，实现“在相关速度下的信息优势”正需要这种人工智能赋能的敏捷性。历史表明，军队对颠覆性技术的反应方式往往存在分歧。一些军队调整条令以充分利用技术，而另一些则固守过去的方法，解决昨天的问题，而他们的对手却在为明天的战争做准备。

1940年，法国陆军是世界上顶尖的军队，装备精良，驻守在坚固的防线后面。然而在六周内，德国国防军击溃了他们。为什么？法国人固守静态防御和缓慢的传令兵，拘泥于旧战术。相比之下，德国人重新编写了他们的《部队指挥》条令，并建立了一支旨在利用当时尖端技术——调频无线电（FM radio）的部队。这种简单但革命性的工具使得分散的坦克、步兵和飞机能够以法国人无法企及的速度进行通信和同步。指挥官首次能够实践真正的作战艺术，实时协调跨域机动。他们将混乱转化为胜利，实现了令法国措手不及的决策主宰。

今天，面临的选择是相似的。军队可以拥抱实时数据和代理式人工智能，重塑条令和实践以应对未来的战争，或者固守传统方法，解决过去的问题。正如调频无线电在1940年解锁了作战艺术一样，代理式人工智能今天有潜力解锁以决策为中心的战争。问题在于条令和习惯是否会适应并抓住这个机会。

障碍与持久挑战

然而，这一飞跃在文化和技术上都并非没有障碍。将代理式系统整合到参谋流程中需要克服组织阻力和根深蒂固的习惯。历史表明，军队往往难以摒弃传统方法，人工智能的引入也不例外。已有大量论述关于人工智能如何重塑拿破仑式的参谋模式本身，这提出了军事决策流程（MDMP）等决策过程可能演变为根本性不同事物的可能性。然而，更大的问题是信任问题：当生命危在旦夕时，指挥官和参谋人员会接受人工智能生成的假设、行动方案和建议吗？即使是最先进的系统，如果人类领导者犹豫使用，也无法带来优势。

更大的问题在于信任：当生命危在旦夕时，指挥官和参谋人员会接受人工智能生成的假设、行动方案和建议吗？

进一步的复杂性在于所谓的“人工智能”工具领域鱼龙混杂。许多被宣传为人工智能的系统，在实践中，充其量不过是检索增强生成模型或披着自主性语言外衣的静态仪表盘。这些模仿者在作战环境中制造了噪音，导致指挥官和参谋人员质疑任何人工智能系统是否能真正兑现其承诺。当夸大的说法在实践中失败时，对更广泛人工智能概念的信心就会受到损害，使得领导者即使在这些系统提供真正能力时也更犹豫是否采用代理式系统。危险不仅在于技术混乱，更在于制度性的怀疑。因此，如果要将代理式人工智能与模仿者区分开来，并使其成为规划和作战中可信赖的伙伴，清晰的定义、严格的评估和经过验证的性能至关重要。

除了文化因素，技术整合也带来了自身的挑战。跨军种、跨层级、跨安全域连接代理式系统会引入摩擦，因为传统平台、密级壁垒和相互竞争的标准使信息流动复杂化。与此同时，对人工智能的依赖也引入了其自身形式的摩擦。对手将试图利用这种新的决策模式。他们会寻求欺骗、注入虚假数据或破坏人工智能所依赖的源头，这成为一种数字化的战争迷雾。因此，挑战不仅仅在于构建智能系统，更在于确保它们能够抵御操纵。

然而，最难的挑战不是构建系统，而是说服领导者根据其输出采取行动。这种犹豫并非新鲜事。几个世纪以来，指挥官和参谋人员一直在努力解决如何在战争迷雾中看清局势，并在不确定性中果断决策的问题。卡尔·冯·克劳塞维茨在其1832年的杰作《战争论》中捕捉到了这个持久的问题，他描述了“慧眼”——指挥官即使在混乱和摩擦中也能一眼洞察局势决定性因素的“内在之眼”。他警告说，没有这种能力，计划会在压力下崩溃，因为清晰是所有决定性行动的基础。

这些障碍并不会削弱代理式人工智能的前景。事实上，它们突显出成功的采用必须伴随着文化变革、安全整合以及将人工智能视为可信赖伙伴而非颠覆性外来者的条令。克服这些障碍不仅需要技术解决方案，还需要培训、实验和组织改革。这些都是确保指挥官和参谋人员能够充满信心而非怀疑地依赖人工智能输出的步骤。其回报是巨大的：一支能够利用代理式系统的速度和适应性，同时不牺牲指挥核心的信任和判断力的部队。

从这个意义上说，当今指挥官和参谋人员面临的问题与其说是技术问题，不如说是清晰度和判断力问题。代理式人工智能可以被理解为“慧眼”的延伸：一种感知、解读和呈现实时作战数据的工具，它以加速理解而非取代人类直觉的方式运作。在克劳塞维茨强调指挥官培养抓住最关键要素的能力的地方，人工智能可以将这种能力扩展到更庞大、更快速、更复杂的信息流中。这种框架直接与陆军指挥的条令步骤——理解、可视化、（描述）、指挥、（领导）、评估——相一致。每个要素都反映了“慧眼”的现代体现。因此，信任并非来自用机器取代直觉，而是来自将人类直觉与人工智能赋能的感知相融合，以在决策周期的每个阶段实现更敏锐、更具韧性的“慧眼”。

通过这个历史视角，后续章节将说明现代工具与古典指挥原则相结合如何在实践中产生决策主宰。以下故事取材于指挥经验，展示了在复杂的作战环境中，如何通过技术增强清晰度、可视化、决定性行动和持续评估，从而超越对手。

理解——行动前的清晰度

克劳塞维茨将“慧眼”描述为在不确定性中看清局势的能力，这一技能在现代作战中仍是实现理解的第一步。2022年1月，在计划应对乌克兰危机期间，美军第十八空降军感受到了这种清晰度是多么脆弱。当时，在俄罗斯进攻乌克兰的阴云下，该团队策划一项非战斗人员撤离行动，需要在波兰选择一个机场作为撤离人员和入境C-17运输机的临时安全港。鉴于波兰作为北约盟友的长期地位，预计关键细节——如跑道规格、燃油容量和基础设施——应能轻易从美国欧洲司令部获得。但事实并非如此。

相反，规划团队发现自己只能在一张纸质地图上圈出潜在地点，然后花费大半天时间挖掘分散的来源来研究每个地点，试图确定哪些是可行的。即使付出了这些工作，最终仍无法替代派遣领导人员前出对每个地点进行实地侦察，而这种方法在分秒必争的情况下耗费了数周时间。在行动开始前，这种认知和理解上的差距几乎导致行动失败。这印证了克劳塞维茨的见解：指挥官不能依赖二手报告或假设，而必须培养对环境（即“慧眼”）的把握能力，以便一眼洞察决定性因素。

更广泛的教训同样重要：假设上级司令部会提供所需的一切是一种错误。当今信息并不匮乏，但其数量令人不堪重负，及时识别相关细节才是真正的挑战。领导者通常知道他们必须做出的决策以及所需的信息，但通过人工流程查找和验证这些信息会耗费宝贵的时间。在战争中，时间是一种不容浪费的资源。

代理式人工智能提供了变革性的潜力。通过融合实时雷达数据、开源信息、社交媒体流、后勤数据库和其他来源，一个代理式系统本可以立即提供关于波兰机场跑道状况、吞吐能力和基础设施状态的清晰情况，而无需数周的延迟。过去需要费力侦察才能获得的信息可以被压缩到几秒钟内获得，从而以现代冲突所需的速度实现理解。比敌人更快地理解局势是迈向决策主宰的第一步。

可视化——在第一步行动前预见最终态势

理解环境只是第一步。指挥官还必须对战斗进行可视化，穿透复杂性，在第一步行动之前想象出最终态势。这一步通常需要时间和深思，但在现代战争中，时间十分稀缺。代理式人工智能提供了一个优势：通过处理海量数据、提出建议并检验假设，可以更快、更清晰地进行可视化，从而加速规划并实现决策主宰。

1918年9月，乔治·C·马歇尔上校在默兹-阿贡讷攻势（一场决定一战结局的背水一战）期间面临着这一挑战。作为美国远征军（AEF）的计划官（G5），他的任务艰巨得令人咋舌：在两周内，将60万部队、3000门火炮、9万匹马和一百万吨补给物资悄无声息地移动50英里，且不能让德军察觉。不堪重负的他暂时离开了岗位。他坐在一条法国运河边，看着一位老渔夫抛线垂钓。半小时的寂静之后，他豁然开朗：道路网络、夜间行军的节奏以及与法国盟友的协同，一项后勤上的杰作开始成形。回到办公桌后，他将构想转化为计划，使美国远征军得以隐秘调动，为胜利奠定了基础。历史学家爱德华·G·伦格尔称其为转折点。

马歇尔在运河边的顿悟展示了在压力下进行深思熟虑如何能带来清晰度，但也凸显了获得洞察所需的时间。今天，代理式系统可以压缩这一过程，将数小时的沉思转变为近乎实时的可视化。通过提出选项、压力测试假设并帮助指挥官和参谋人员更早地看到最终态势，代理式人工智能加速了规划周期，赋予领导者比敌人更快进行可视化的能力，从而夺取决策主宰。

指挥——从洞察到行动

指挥是将洞察转化为行动的环节。它关乎果断决策、在压力下适应以及将可能性变为结果。可视化有助于识别选项，但指挥将理解转化为成果。

2023年3月，在苏丹的非战斗人员撤离行动期间，喀土穆唯一可用的机场被封锁，数百名美国人需要紧急撤离。数日来，所有常规方案都行不通，结果似乎已不可能。这时，一段记忆被触发：一位朋友曾笑着谈论电影《飞机、火车和汽车》中史蒂夫·马丁在与约翰·坎迪经历尴尬一幕后的那句大喊：“那些不是枕头！”这句台词引发了一个顿悟：飞机不行，但火车、大巴或船只或许可行。合同签订团队被指示探索这些替代方案：“查查火车票、包租大巴、寻找沿海路线。”最终确定了一辆从喀土穆直达港口的大巴，随后人员乘船前往沙特阿拉伯。过程并不完美，但拯救了数百人的生命。

其中的教训是：指挥在于抓住机遇，将灵感转化为行动，即使在局势看似无望时也是如此。代理式人工智能可以改变这一过程。人工智能可以快速查询实时交通数据、生成多个可行路线并在几秒钟内呈现可操作的选项，而不仅仅依赖人类的记忆或临场应变。曾经需要直觉和毅力才能完成的事情，现在可以更快、更清晰、更自信地实现，将洞察的火花转化为协调一致的决定性行动。

评估——持续不断的评判

指挥使计划得以推进，但缺乏后续跟进的执行是不完整的。评估确保计划产生实效。它不是一次性的活动，而是一个无情的循环，包括评估行动、发现差距并进行改进，即使无人抱怨时也是如此。

这在美军2017年打击伊拉克和叙利亚境内“伊斯兰国”的行动中得到强化。一个支援该行动的高机动性多管火箭系统（HIMARS）营已连续作战数周。其发动的打击看似成功。但基于指挥官在一次战场巡视后的观察，对“所有打击都成功”的假设提出了质疑。该部队开始通过战斗损伤评估（BDA）流程对每次打击进行持续评估。这些评估发现了一个问题：来自某一区域的火箭弹偏差了五到十米。距离近到足以产生效果，但在城市环境中，五到十米的偏差可能是灾难性的。调查发现高级野战炮兵战术数据系统（AFATDS）存在一个缺陷。AFATDS默认使用“椭球高”作为目标高程，而非HIMARS发射器使用的“平均海平面高”。这种差异导致高程计算错误，最终使火箭弹偏移了五到十米。此前无人抱怨，但主动进行的评估发现了错误，从而能够进行纠正并恢复精度。评估不是走过场，而是防范未知风险的安全保障。

如今，代理式人工智能可以持续进行此类评估，分析实时战斗损伤评估（BDA）数据流和作战数据，实时突出显示异常情况并提供可操作的见解。指挥官可以立即采取行动纠正偏差、降低风险并保持决策主宰，而无需等待下一次作战节奏会议或决策委员会。评估是持续不断的、自适应的，并且远比单纯依靠人力快得多。

结论——代理式人工智能与决策主宰的未来

未来的决策主宰将取决于以快于敌人的速度执行理解、可视化、指挥和评估的循环。来自乌克兰、默兹-阿贡讷、苏丹行动的小插曲都强调了这些步骤中的每一步都可能是多么脆弱和决定性：行动前的清晰度、压力下的远见、果断的指挥以及不懈的评估。当今发生变化的并非这个循环的重要性，而是其必须被执行的速度。对手已经在利用人工智能和数字网络加速其自身的决策过程，压缩时间线并提高风险。为保持优势，指挥官和参谋人员必须将代理式人工智能整合为一个伙伴，使循环中的每一步都能更快、更清晰地进行，并达到任何参谋团队单独无法企及的规模。

代理式人工智能可以持续整合实时数据、实时分析结果并提供可操作的选项。这些系统能够加速理解、压缩可视化时间、提高所下达指导的速度和精度，并使评估持续化而非周期性进行。决策主宰不再仅仅是指挥官直觉的艺术；当由自主、自适应的智能驱动时，它可以成为一种持续的作战能力。然而，实现这一潜力不仅仅是在工作流程中添加人工智能。

解决方案在于共同应对文化、技术和制度上的挑战。对于信任和采纳的文化障碍，领导者必须通过训练、教育和兵棋推演使人工智能常态化，将代理式系统视为参谋团队成员而非神秘的黑箱。对于整合的技术障碍，系统必须经过测试、红队演练，并设计为跨域和跨密级互操作，从一开始就内置抵御欺骗和操纵的韧性。而对于模仿者的挑战，国防部门必须建立清晰的标准、严格的评估流程和透明的演示，在信誉丧失之前将真正的能力与营销炒作区分开来。

在实践中，这意味着条令的调整甚至组织的重组，将代理式人工智能作为决策团队中一个负责任的成员嵌入参谋机构，就像前几代人整合野战炮兵军官、情报分析员或后勤人员一样。通过这样做，机构可以克服不信任感，强制其使用纪律，并确保指挥官和参谋人员不将其视为威胁，而是视为力量倍增器。其回报是一个更快、更敏锐、更具适应性的决策过程，能够在不以牺牲核心人类判断力为代价的情况下实现决策主宰。

少数公司已经在推动真正代理式人工智能的前沿，构建自适应智能体，利用游戏技术的进步来增强其功能，并远远超越那些常被冒充为“人工智能”的检索增强生成系统。这些工作指明了如果给予创新成长空间，作战规划和执行的未来可能是什么样子。对于国防部门而言，任务是识别这些先驱者并与之合作，而不是默认选择那些拥有华丽营销、夸大其词的数据或风险投资光环的组织。真正的突破将来自那些为明日战争设计系统的人，而不是为过去的问题重新包装工具的人。

教训是明确的：战争的未来将需要审慎地将代理式人工智能整合到规划和执行的每个阶段。拥抱这项技术的国家将获得更快行动、更准确预测结果以及以传统方法无法比拟的方式夺取主动权的能力。代理式人工智能并非遥远的可能性，它已经到来。那些立即行动、在文化和组织上进行适应的国家将率先掌握它并确保决策主宰，而那些犹豫不决者将在未来的战争中落后。