万字长文| 人工智能对军事决策过程与任务式指挥的影响

摘要：人工智能（AI）的逐步融合正从条令、程序与文化多个维度变革军事指挥体系。AI重塑了不同指挥层级中集权与分权之间的平衡关系。以约翰·博伊德上校的“观察-调整-决策-行动循环”（OODA循环）作为军事决策过程（MDMP）的通用模型，可以清晰看到AI如何影响从信息收集到战术执行的每个决策环节，并评估其对于作为分权式领导哲学的任务式指挥（MC）产生的深远影响。西方军队拥有悠久的分散决策传统，可能特别适合将AI转化为赋能工具而非监控手段。

问题陈述：人工智能（AI）的整合如何影响军事决策过程（MDMP）与任务式指挥？

核心价值：将AI有效融入MDMP以增强而非削弱任务式指挥，将帮助指挥官在集中与分散方式间灵活切换，从而最大化决策的准确性与速度。

引言

人工智能（AI）与军事行动的融合对传统指挥控制（C2）模型及军事决策过程（MDMP）构成深刻挑战。全球范围内，军队日益依赖AI提升跨域作战的速度、精度与协同性。然而这种技术转型也直面西方部队的核心领导哲学——其中任务式指挥居于中心地位。此处任务式指挥是一种根植于权力下放与下属主动性的领导风格与条令原则。随着AI系统提供前所未有的数据接入能力，高级指挥官必须重新审视权力分配方式、复杂态势解读方法以及跨层级信任维持机制。

为深入理解技术创新对条令与文化带来的复杂性，本文采用约翰·博伊德的OODA循环作为MDMP的通用模型（而非其历史或空军专属背景）。由此延续詹姆斯·约翰逊的论点：将AI融入各级军事流程与结构可能反直觉地提升人类决策者的重要性。

任务式指挥在条令、文化、MDMP与C2中的体现

任务式指挥作为领导理念可追溯至19世纪普鲁士军事改革。如今大多数西方军队都追求这一理念。各类手册与条例中的具体定义虽有差异，但通常包含权力下放与基层领导者赋能。乌克兰应对俄罗斯入侵的表现（尤其在前几个月）凸显了此方法的优势：国内外观察者均将乌克兰军队的战术优势归功于其成功采用任务式指挥。相反，俄罗斯僵化的“细节化指挥”则是由集中化、指令性领导构成的反向概念。

北约将任务式指挥定义为“一种提倡集中明确意图与分散执行的指挥哲学；这种风格只说明‘做什么’而不必然规定‘怎么做’。”不同作者通过“集中计划与分散执行”或“集中控制、分散执行”等表述模糊了这一原则。北约的定义似乎引发了对任务式指挥的自上而下理解，认为最终只有执行环节被下放。但若如此理解，这便成了一个空洞概念——因为即使在俄式指挥理解中，执行也是分散的。

因此对任务式指挥的一致性解读至关重要：应强调只有意图是集中的，从而允许下属尽可能自主决策与行动。额外的集中化可能反映军事文化，这或许是武装力量难以成功采纳任务式指挥的主要原因之一。然而超出最低限度的集中化与原初意义上的普鲁士“任务战术”（Auftragstaktik）理念相悖。

任务战术（任务式指挥通常对应的德语原词）的优越性在二战中尤为明显。马丁·范克里费德在其著名研究《战斗力》中解释了为何尽管盟军具有战略优势，德军仍能在战争最后阶段前保持战术优势。约翰·博伊德上校在《冲突模式》演讲中分析任务式指挥对MDMP与C2的影响时也得出类似结论。这种程序化视角完全符合历史解释：普鲁士将军发展任务式指挥主要源于19世纪的技术创新——远距离与高速度意味着集中指挥战斗不再可行。

若任务式指挥的起源至少部分源于技术创新导致的军事领导与军事行动速度分化，那么人们可能追问冷战结束后新技术的引入如何影响任务式指挥。这对那些将任务式指挥视为与协同努力相悖的“必要之恶”者尤其具有诱惑力——此类观点在1990年代便已存在：“任务式指挥将随最后一家非数字化连级指挥部的消亡而死亡”，并在自动化与人工智能（AI）背景下重获关注。

然而鉴于任务式指挥的优势，也有人指出“与此趋势相关的潜在风险是以任务式指挥为代价的微观战争管理”。这些作者与其他学者坚定认为应保留任务式指挥。但任务式指挥能否且应否存续的问题依然存在。

军事指挥应将集中化与分散化视为谱系两端而非对立选项，指挥必须根据任务背景与内容在此谱系上调整。这需要整体性理解任务式指挥，我们通过“指挥-领导-管理”框架来实现。

该方法溯及斯蒂芬·邦吉，被英军领导条令采纳，经帕特里克·霍夫施塔特定义强化，并于2025年通过瑞士国防部《2030愿景战略》正式用于瑞士武装部队。简要说明将展示“指挥-领导-管理”（CLM）框架如何帮助领导者应对任务式指挥的三个核心方面：其一，其作为军事条令的意义；其二，其作为领导哲学的文化意义；其三，通过C2与MDMP体现的程序与结构意义。这种整体视角一方面有助于认识到这个三元模型已足够，另一方面也表明任务式指挥的三个维度相互关联且需相应分析。

该模型定义如下：指挥以任务为中心，领导以人为中心，管理以组织为中心。这些方面体现在组织的不同领域：

• 指挥（即任务如何完成）体现于条令；
• 领导（即人员对待方式）体现于文化；
• 管理（即组织运作方式）体现于流程与结构。

概念上，任务式指挥并非标准化战术、战役或战略方法（如机动战、消耗战或游击战、多域作战、或网络中心战）意义上的条令。它是通用指挥条令，可与任何给定作战条令不同程度地契合。

从文化角度考量任务式指挥时，审视其成功应用的前提是有益的。相关实施障碍已借助埃德加·沙因的组织文化模型得到彻底检视。但影响是双向的。若任务式指挥赋能追随者，这无疑会培养其信任、自信与主动性——这些特质反过来又有助于任务式指挥的成功应用。这种文化无法在紧急状态下临时建立。因此唐纳德·范格里夫建议“任务式指挥必须从基础训练开始就整合进所有教育与训练中”。

正如任务式指挥明显影响条令与文化，它同样影响流程与结构。与其他领域一样，这里的影响也是相互的。但任务式指挥主要影响流程而非结构；最终C2结构主要是政治或战略决策，因而是任务式指挥的前提而非结果。

就相互依赖性而言，两点尤为突出。MDMP主要与条令相关，而C2结构主要与文化相关。前者是因为决策过程最终不过是任务完成的通用形式，即填充了条令内容的程序蓝图。后者源于纯社会学考量：在给定结构内距离更近者更可能相互影响。例如，若防空部队隶属陆军，其将通过更密切交流在文化上趋同于陆军；若其属于空军，则也会融入相应的文化领域。

各国武装力量的MDMP具有本国特色。但需通用流程以获得普适性答案。博伊德描述为OODA（观察、调整、决策、行动）循环的通用流程适于此目的，它能阐明任务式指挥与MDMP的依赖关系而非特定国家形式。博伊德本人曾用OODA框架解释二战中德军任务式指挥方法的显著优势：

• “德军任务概念可视为上下级间的契约即协议。下属同意使其行动服务于上级的意图目标，而上级同意给予下属实现意图的广泛自由以发挥其想象力与主动性。”
• “德军指挥控制系统的奥秘在于未言明或未相互沟通的内容——利用下层主动性 yet 实现上层意图，从而减少摩擦与时间，获得速度与安全。”

博伊德的核心论点之一是：成功作战意味着使己方OODA循环比对手转得更快，并通过速度、干扰或欺骗理想化地瓦解对手的循环。远在博伊德之前，人们已认识到速度在战争中的关键性。例如克劳塞维茨用“慧眼”术语解释——军事天才的特质在于“快速识别那些通常被思维忽略或需经长期学习与反思才能感知的真理”。

显然AI能促进此种快速识别。正如19世纪技术进步带来加速，21世纪的创新也反映在OODA循环中。下文具体探讨将AI整合进MDMP或更广义的OODA循环。因此需更详细解释博伊德的OODA循环。

人工智能对军事决策过程的影响

最初由美国空军飞行员兼战略家约翰·博伊德上校为解释空战决策而开发的OODA循环，现已被许多西方军队采纳为现代冲突中适应性决策的概念框架。其抽象性允许开展独立于国家条令或部队结构的概念讨论。遵循博伊德的核心思想——军事成功源于比对手更快、更连贯地运行此循环，后续章节将审视人工智能如何影响OODA循环各步骤，以及这可能如何根本改变现代战争中军事决策过程的结构与动态。

OODA循环第一步——观察——指从作战环境收集信息。传感器与数字系统生成不断增长的数据量，塑造着当代冲突中的这一步骤。情报监视侦察（ISR）系统、卫星图像、无人机视频流与网络情报生成的信息密度远超人类操作员处理能力。与过去信息及时性或可用性成为限制因素不同，现代部队日益面临相反问题：原始数据过剩而转化为可行动知识的能力有限。

人工智能（尤其是机器学习与模式识别）有助于缓解数据过载。它能实现数据流的实时快速过滤、聚类与优先级排序。人工智能辅助系统可自主检测异常、分类威胁并将多样输入融合成连贯态势图，而非仅仅依赖人工分析。但人工智能辅助观察的准确性取决于数据质量与算法设计，这给军事决策过程引入了新的不确定性来源。

人工智能辅助观察的具体应用与可靠性还取决于所运用的指挥层级。战术层级上，人工智能主要用于实时传感器数据融合、目标识别与快速威胁分类，直接支持机动部队。这些系统在严格时间约束下运行，常嵌入无人机或火控系统等平台。

战役层级上，人工智能通过预测建模与战役兵棋推演，助力多单位协同、兵力分配与预测敌方行动。此处数据需求更广，系统必须综合不同领域与编队的输入。

战略层级上，人工智能日益用于情报分析、长期情景规划及信息与网络领域新兴威胁检测。此层级焦点从速度转向跨地理政治、经济与军事指标的模式识别。因此各层级在数据量、可靠性与决策周期方面呈现不同挑战。人工智能必须根据技术与指挥层级背景量身定制。

OODA循环第二步——调整——是博伊德理论的核心。观察提供数据，调整赋予其意义。博伊德将此步骤描述为文化背景、先前经验、训练与分析推理的综合。关于任务式指挥与人工智能，约翰逊强调：若未将调整步骤理解为优先事项，博伊德理论就失去了核心信息。值得注意的是，克劳塞维茨的“慧眼”指的是调整而非决策。

调整最终塑造信息解读并导向行动选项的含义。人工智能不仅通过分析数据，还通过构建与呈现数据促进此过程。现代指挥系统中，人工智能工具通过突出关联性、评估风险与建议可能发展来支持指挥官。但这些输出依赖于基于历史数据与定义参数训练的算法模型。若未谨慎整合，此类系统可能促进对态势的狭隘解读并减少可考虑选项的多样性。

因此初级与高级领导者必须理解人工智能支持而非取代人类判断。在任务式指挥中，主动性独立决策至关重要，指挥官必须保持必要时质疑或否决人工智能生成建议的能力。

OODA循环第三步——决策——指基于处理与解读后的信息选择行动方案。传统上，这一步骤依赖于指挥官经验、态势感知与作战意图。随着人工智能整合，该决策过程日益得到仿真模拟、分析系统与兵棋推演等人工智能工具的支持。

这些工具具有明显优势。它们能在更短时间内评估更广泛场景、量化风险并可视化可能结果。尤其在时间紧迫或复杂情境下，此类系统有助于减轻认知负荷并提升决策速度。但它们也引发了对下属决策授权的问题。随着对人工智能系统信心的增强，初级战术领导者很可能倾向于不经进一步审查即遵循人工智能建议——尤其在时间压力下。

这种动态模糊了决策支持与决策自动化之间的界限。研究表明，操作者在高压环境中常不经批判性审查即遵循算法建议——这种现象称为自动化偏见。虽然部分自动化在技术上可行，但战略分析师强调人类监督的持续必要性，尤其在涉及法律责任与作战伦理的背景下。在任务式指挥框架内，决策必须保持可理解、透明与可溯源——既对承担最终责任的指挥官，也对信任至关重要的下属。对指挥官而言，透明度确保问责制并实现有效领导；对下属而言，它培养信任；黑箱系统难以为任务式指挥所需的主动性信心提供基础。挑战在于保持人类对机器生成选项的权威性，即使这些选项显得更高效或统计上更合理。

OODA循环第四步——行动——指执行行动方案。传统作战理解将此步骤与指挥层级、通信和兵力部署相联系。但随着自主与半自主系统日益广泛应用，这一步骤正经历重大变革。无人平台、巡飞弹群与算法控制的防御系统能比人类更快响应，尤其在对抗环境中。

技术上，将人工智能融入战术执行（最低指挥层级的行动）具有显著优势。自主系统能在毫秒内响应、在拒止环境中运作并基于预定参数执行复杂机动。但这些能力伴随代价。当系统拥有更大操作自由时，会引发对问责制、交战规则与适应性的担忧。因误解命令或未预见环境变量导致的人类意图与机器执行间的操作错位风险客观存在。

这些担忧并不意味着人类决策或行动本质上优于人工智能或自动武器。人类会犯错——无论有意或无意。他们违反法律（无论是自我约束还是外部强制）并违背道德标准（无论是个人还是普世标准）。错位不仅是人机问题，更是首要的人际问题。然而，人们更愿意接受他人而非机器所犯错误。这可能非理性，但公众在机器人出租车撞到儿童时立即拒绝该技术——即使机器人的错误概率显著低于普通人类驾驶员。

但对归因与问责的渴望不仅是民众的直觉需求。归根结底，这是启蒙运动对国家行为的要求：人类应受保护免受执行部门任意性影响，司法系统应纠正可能错误以恢复正义。会犯错的指挥官可被定罪惩罚，但会犯错的机器人不能。即使这种问责要求源于情感或直觉而非理性，它在法律哲学层面仍然有效。

在任务式指挥中，行动步骤必须保留一定程度的人类监督。虽然某些功能可为速度效率而委托，但整体框架必须确保行动始终受意图而非仅由代码引导。这包括干预机制、中止标准与执行链内人机权限的清晰划分。

潜在对手可能确实不共享相同法律或伦理约束担忧。但这并非新问题：军事伦理与国际人道法长期应对 此类规范的对手挑战。《日内瓦公约》明确：对手的漠视不能免除我方义务。从军事伦理视角看，问题似乎更复杂——正如关于报复的考量所表明。但同时，若因对手持不同标准而拒绝我方标准，无异于放弃自身伦理准则。我们对这些原则的承诺不依赖于互惠，而在于扞卫我们所宣称的价值观。

将人工智能融入OODA循环既是军事决策的逻辑演进也是根本转变。观察、调整、决策与行动所有四个步骤——人工智能系统具备提升速度、减轻认知负担与管理超越人类能力的复杂性的潜力。由此支持博伊德的总体目标：在对手决策周期内运作并获得战术与战役优势。

从任务式指挥视角看，挑战不在于阻止人工智能使用，而在于确保其整合尊重分权化、意图驱动领导的基本原则。人工智能最终导致军事决策过程与任务式指挥更趋集中还是分散，取决于其能力如何操作化运用。

集中控制与分散执行：从对立走向连续统一体

在人工智能时代，军事领导者不能再通过集中控制与分散执行的二元对立视角来概念化指挥体系。相反，指挥构成一个自适应连续统一体，军队必须根据作战环境在此框架内实时重组。技术进步有时促进集中指挥，有时则催生基层更大自主权。例如，人工智能实现的“全知作战态势图”可能诱使高层领导通过集中决策中心对每个战术行动进行微观管理。此外，潜在网络攻击与电磁频谱复杂性表明，人工智能或许能更有效地增强战术边缘的分散主动性。因此，集中控制与分散执行应被理解为需动态调节的统一体两极，而非互斥选项。

西方军队持续探索这一集中分散连续统一体，根据作战需求调整部署态势。近期作战反馈证实了此种灵活性的重要性。这种辩证关系并非新事物；它延续了主张“集中意图、分散执行”的任务式指挥传统。可通过衡量任务相关因素、人力因素与组织因素影响力与权重的框架进行评估。对西方武装力量而言，这种分布意味着唯一可行的集中分散方法就是与北约任务式指挥模式广泛契合的方案。人工智能不仅未削弱这一基础，反而加剧其内部张力：它既能实现近乎全知的集中控制，又可支持本地级自动化决策。

真正流畅敏捷的指挥理解必须能根据层级与所行使指挥职能调整集中化程度。在战略与战役层级，一定程度的集中控制对维持共同愿景与行动统一仍至关重要。这些层级已可见稳健的集中式人工智能系统（如大语言模型）被用于情报聚合与战役规划支持。这些战略人工智能工具能处理海量数据并生成全局选项，有助于在指挥高层形成“人机混合判断”模式。

但即便在这些层级，指挥官仍需保持条令灵活性以调整领导风格。复杂战场可能要求暂时重新集中控制（例如为协调多域作战），随后随着态势演变及主动性需求提升，重新向下属层级授权。

而在战术层级，分散主动性对于应对实时战斗混乱至关重要。嵌入式人工智能（边缘AI）与自主系统将发挥决定性作用。智能传感器、板载贝叶斯算法与轻量化决策支持系统将为前线单位提供独立于上级指令的即时分析与行动能力。这强化了增强型“观察-调整-决策-行动循环”概念——其中“观察”特别是“调整”步骤被人工智能加速——而“决策”与“行动”步骤可在本地以知情方式执行，同时保持与统帅意图一致。此种整合使小单位能比对手更快完成决策循环，从而助力实现当代军事条令追求的决策优势。

在这种人工智能增强人类效能的概念化模型中，军事指挥在集中与分散间的持续适应成为数字演进的关键路径。下层分散自治不意味着控制缺失：指挥通过持续信息流保持可视性，仅在必要时干预或根据战略目标重新调整行动。所有这些考量导向军事指挥的适应性连续统一体。

与此同时，“指挥-领导-管理”模型的每个领域从人工智能赋能的可适应性中获益各异：指挥受益于集中式人工智能工具，其支持战略定向并确保意图清晰传达；战术人工智能正深刻变革领导方式——战场指挥官现配备前所未有的本地决策支持工具（如增强型观察-调整-决策-行动循环所示），允许在紧密耦合总体战略方向的前提下进行半自主行动；最后，管理可借助分析型人工智能系统优化后勤（这通常倾向于集中化），但也能通过自组织工具（如根据前线实时需求动态分配补给的“伽拉廷”模型）将特定决策授权下层。

如此，人工智能发挥差异化催化作用：在综合全局视野时为指挥实现集中化，通过加速执行赋能最基层领导力，借助跨职能优化为管理实现理性化。

从更批判的视角看，这种集中与分散间的流畅转换（虽理论理想）却与军事组织内根深蒂固的结构、条令及文化力量冲撞。一方面，西方武装力量深浸于任务式指挥哲学与辅助性原则，强调授权与下属主动性。这些原则代表重要的条令遗产，源于必须在不确定性与战场混乱中行动的需求。它们断言领导者必须界定清晰意图，随后放弃对执行手段的控制，让有能力的追随者在机遇出现时抓住它们。这种信任与赋能文化是任何有效分散方法的前提。

另一方面，每次技术革命都重新诱发集中化倾向。当今，超连接性、海量数据与人工智能赋予军事总部全局监控感，可能导致决策权重新集中的趋势。在和平时段或应对扩散威胁时，集中控制为优化协调显得合理；“集中规划是对优化能力信念的体现”。这种工业时代遗留的反射动作，可能受“控制幻觉”等认知偏见强化，有损实战所需的响应能力。它可能与西方军队珍视的任务式指挥哲学相悖。

这种张力反映技术架构与组织架构间的潜在冲突。例如，法军观察到特定“集中化数字工具”与官僚复杂性可能“减缓、瘫痪或挫伤下属主动性”。人工智能可能通过强化自上而下、无处不在的控制加剧这种功能障碍，也可能通过为下属提供独立且洞察性行动的手段来帮助纠偏。

关键区别在于所采用的指挥文化。西方军队拥有悠久的分散决策传统，可能特别适合将人工智能用作赋能工具而非监控手段。但这需要持续投资于训练、教育及条令调适。人的因素——特别是指挥层级间的相互信任——仍是此转型的核心。学会信任人工智能生成的建议至关重要，同时需避免陷入盲目授权或干预。

同样，辅助性原则经验较少的军队也能演进：中国军事思想家近期的条令反思也倡导新兴技术支持下更大灵活性与地方主动性。这表明文化决定论可被作战现实与人工智能带来的机遇打破。

从二元到多维：迈向适应性军事指挥模型

这些分析汇聚于对适应性指挥理论模型的必要性——该模型能可视化人工智能时代集中与分散间的动态流动。可设想一个三维框架，其每条轴对应一个关键因素：指挥集中度（从完全集中到完全分散）、指挥层级或行动规模（从战略到战术）、所采用人工智能类型（集中式云端人工智能/大语言模型、分布式贝叶斯人工智能、嵌入式边缘人工智能）。

在此三维空间内，指挥不占据固定点；而是在反映变化中作战需求的可能体积内移动。例如，一次纵深特种作战可能表现为战术轴上高度分散的点，以嵌入式人工智能为主；相反，初始联合部队战役可能更靠近战略-集中极，由情报聚合人工智能系统支持。模型是动态的：此空间内的轨迹或向量将说明随着作战展开、响应态势变化（新兴威胁、通信中断、机会窗口），指挥模式从一种向另一种的过渡。

“指挥-领导-管理”模型丰富了这种三维性：指挥平行于“指挥层级”轴定义的平面，因其捕捉条令方法；领导维度与“集中程度”轴平面对齐，因其代表人的方法；管理则平行于“所采用人工智能类型”轴定义的平面，因其反映结构方法。

此类概念框架允许可视化转换——例如，从交战开始时集中控制，随着行动复杂化逐渐向下属单位授予更多自主权，随后可能为同步决定性行动暂时重新集中，等等。

它也揭示不同领域的具体贡献，突显根据在模型内位置不同，哪一维度成为主导。该模型应用于三维空间时，为未来指挥提供批判性与前瞻性双重视角：批判性因其挑战军事领导者直面认知偏见（如过度集中或过早放权倾向），促使其沿最优谱持续重新定位；前瞻性因其开辟人工智能赋能的新型敏捷组织形态之路。

最终，人工智能时代的指挥可被理解为一个复杂自适应系统，其优越性在于比对手更快重塑自身运作模式的能力。这种条令、智力与结构上的敏捷性——而非任何特定技术——将构成未来的决定性优势。因此，挑战不仅是集中与分散间的辩证，也不仅是更快速优化的观察-调整-决策-行动循环，而是条令、文化与组织各扮演关键角色的多维动态。

应对此转型需超越技术创新。它需要适合人工智能时代的新条令、新文化与新指挥结构——这些既要保留任务式指挥固有的敏捷精神与胆识，又要利用人工智能提升决策准确性与速度。人工智能整合迫使从抽象原则转向具体应用：持续调整集中/分散刻度盘需要持久的智力纪律、组织敏捷性，以及最重要的、面向未来的条令。

这一提出的动态模型仅是迈向更高敏捷性的概念一步：它为思考变革提供全面框架——这是在军事条令、文化、结构与程序中实施变革的必要条件。