在军事领域狂热采用新兴人工智能（AI）工具之际，公众却鲜少讨论其潜在风险。尽管美军投入巨资研发军用生成式AI（GenAI）工具，但陆军及联合部队至今仍未获得可靠能力。当前正形成尴尬的AI军备竞赛态势——技术专长主要集中于私营领域，但商用的"军民两用"开发模式无法满足军事需求。陆军亟需以专业买家身份明确需求并主导AI话语权。2025年5月美国陆军北方司令部（USARNORTH）兵棋推演证明，GenAI具备支持军事规划的潜力，但仍需采取区别于商业研发的独特路径。军用GenAI的实际应用需实现三重突破：严苛的专项训练；转向强化而非替代人类决策的"行动方案主导"模式；通过混合AI模型等技术创新克服算力局限、地理空间理解及记忆存储缺陷。
GenAI创新生态正在变革。陆军数字与人工智能办公室与"全球信息主导实验"项目协同推进GenAI平台开发，既激励私营领域创新，又通过严格评估筛选军用系统。2025年5月，陆军战争学院联合上述机构，在战略领导力中心开展首次战区级机密兵推，测试Scale AI研发的"多纳万"GenAI系统。为期五天的推演集结了北方司令部、陆军北方司令部、海关与边境保护局、联邦调查局、网络安全与基础设施安全局及国土安全部逾70名专家。此次实验验证了维系陆军认知优势所需的产业合作模式。
历时十个月筹备的推演在机密级互联网协议路由器网络集成Scale AI的Llama-3.3-70B-Instruct架构"多纳万"模型。陆军战争学院的核心命题直指要害：GenAI系统能否增强参谋团队作战态势理解力，优化其向战区指挥官提交的战役计划建议？这在传感器密集部署的战场空间尤具现实意义。作战节奏持续加速正压缩战略-战役-战术层级的决策空间，致使战略决策往往蕴含战术意义，反之亦然。虽然利用GenAI驱动人类认知超速运行颇具诱惑，但其可行性及加速认知可能引发的未知风险亟待验证——此次推演正是为破解这些命题开辟通路。
GenAI在兵推中可扮演四重角色：（1）智囊顾问（认知支持）；（2）想定设计（情境构建）；（3）裁决系统（主客观判定）；（4）推演架构（流程搭建）。本次推演聚焦首项功能，研究如何运用GenAI增强战略层级的人类智能。推演过程中虽发现测试其他功能的机遇，研究团队仍克制地集中稀缺资源（仅有两套"多纳万"授权）保障核心议程。部分情境显示，想定开发测试机会反能强化顾问职能（虽未专门验证，但GenAI在叙事构建与情境设计方面展现出卓越潜力，需深化研究以优化实践）。
要全面检验GenAI在军级以上梯队的认知增强效能，理想方案应在相同想定下分设"配置AI"与"未配置AI"的参谋单元进行效果对比。但此次推演未能实施纯粹A/B测试——战略概念与条令司研究团队在推演前六周才获得"多纳万"授权。未来需在初始规划阶段即嵌入AI集成方案。
时间约束反而增强了推演真实性。真实的战区陆军司令部终日应对战役行动，若GenAI无法无缝适配人类决策机制必将遭淘汰。因此本次推演中，演习控制组（EXCON）通过嵌入"蓝军"（推演方）战役计划组（OPT）来模拟USARNORTH参谋机构运作。当计划组规划行动、评估方案、拟订参谋预判时，EXCON研究员同步向"多纳万"系统提交同类想定问题。EXCON研究员除作为编外参谋外并无预设议程，但其配备的快速分析机制可深度解析战场态势、军事条令及现有作战文件，从而为计划组提供增强型态势认知支持。在规范管理前提下，"多纳万"的响应本可激发深度研讨或提升团队整体态势感知水平。
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