《将人工智能与机器学习技术整合至通用作战视图及行动方案开发过程》最新140页报告

本综合研究项目探讨如何将人工智能（AI）与机器学习（ML）技术融入联合部队规划流程，重点研究如何通过技术增强联合规划中的通用作战视图（COP）与行动方案（COA）制定。通过分析AI/ML技术应用的技术、组织、资源和伦理维度，本研究识别出优化态势感知与决策能力的关键机遇。这些AI/ML技术能够处理海量数据、精简规划任务并提供可操作见解，同时强调健全的数据采集、结构化与管理体系的必要性。研究剖析了组织架构层面影响（包括角色转换、分工调整及外部供应商引入机制），并探讨作战限制条件下资源需求与系统可持续性面临的挑战。伦理考量及“负责任人工智能”原则贯穿整个分析过程，确保技术应用与社会价值观及军事准则保持一致。

研究采用非结构化访谈与次级数据审查方式，评估军队内部自上而下与自下而上整合AI/ML技术的实践效果。研究识别出数据标准化、跨密级数据访问、组织实践与新兴技术适配性等多重整合障碍。核心发现强调建立集中化且具备适应性的框架机制至关重要，在此基础上提出推进军事规划中AI/ML能力的具体建议。该研究为运用AI/ML保持战略优势的宏观目标提供支撑，并为在复杂动态军事环境中开发、应用及优化相关技术贡献洞见。

核心发现

1. 技术挑战：成功的AI整合需要获取海量经专业处理且适配AI/ML模型的结构化数据。尽管AI能自动执行重复性任务（如数据过滤与目标识别），但其效能依赖于结构化数据格式与强健的数字基础设施。MAVEN智能系统（MSS）及STOMRBREAKER等新兴工具证实，AI可通过提升传感器数据融合与异常检测能力来优化COP生成。

2. 组织影响：AI整合要求文化与架构的双重变革。规划人员需提升技能以有效运用AI工具，军事组织需将私营供应商纳入规划流程。AI的应用将重塑指挥部运作模式，重新分配职责并减轻人员负担。

3. 资源需求：AI系统需要稳定云基础设施、带宽资源及强大算力支撑，其在作战环境中持续运维面临挑战。当前自下而上的实践常缺乏长期资金支持，而自上而下的战略部署亟需提升与作战需求的契合度。

4. 伦理考量：对AI输出的可信度决定作战成败。AI系统必须遵循“可靠、透明、可监管”的负责任人工智能原则，同时规避数据偏见、过度依赖及幻觉（AI生成错误）等风险。

尽管AI为优化规划流程带来巨大机遇，但其成功应用取决于技术挑战的突破、组织架构的重塑及可持续资源的投入。通过负责任地部署AI技术，美军有望提升决策质量、保持作战优势，并在日益复杂的战场环境中掌控主动权。