2025年3月，美國《野戰(zhàn)炮兵》專業(yè)期刊發(fā)表了題為《人工智能在戰(zhàn)爭規(guī)劃中的新前沿：人工智能智能體如何變革軍事決策》（AI’s New Frontier in War Planning:How AI Agents Can Revolutionize Military Decision-Making）的專題文章。文章系統(tǒng)闡述了代理式人工智能（Agentic AI）在聯(lián)合作戰(zhàn)規(guī)劃流程中的革命性潛力，強調(diào)其能夠以超越人類的速度整合多領(lǐng)域信息、生成行動方案并加速決策循環(huán)，從而在現(xiàn)代高強度沖突中為美國維持競爭優(yōu)勢提供關(guān)鍵支撐。該文深入剖析了代理式人工智能的核心能力，指出其不僅能夠提升傳統(tǒng)規(guī)劃效率，還可能重構(gòu)戰(zhàn)略、戰(zhàn)役與戰(zhàn)術(shù)層級的決策范式。同時，文章警示，若美國在采納此類技術(shù)上行動遲緩，將可能在面對已裝備“智能決策矛”的對手時陷入被動。文章呼吁美國國防部以實驗性、迭代式的方式積極推進代理式人工智能在規(guī)劃流程中的集成，并為此提出了具體的應用路徑與政策方向。

一、代理式人工智能重塑戰(zhàn)爭規(guī)劃格局

代理式人工智能代表了一類能夠自主執(zhí)行系列任務以實現(xiàn)復雜目標的人工智能系統(tǒng)。與傳統(tǒng)依賴于單次提示的大型語言模型不同，代理式人工智能具備持續(xù)感知環(huán)境、自主規(guī)劃并執(zhí)行行動方案的能力，尤其在多域作戰(zhàn)（MDO）環(huán)境中表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。歷史經(jīng)驗表明，軍事決策者往往因無法快速適應動態(tài)變化的戰(zhàn)場環(huán)境而付出慘重代價?，F(xiàn)代戰(zhàn)爭節(jié)奏空前加快，信息泛濫與復雜性激增，傳統(tǒng)以人力為核心的規(guī)劃流程已顯疲態(tài)。代理式人工智能的出現(xiàn)，為應對這一挑戰(zhàn)提供了突破性工具。

代理式人工智能的核心價值在于其能夠以“機器速度”實現(xiàn)信息優(yōu)勢與決策同步。例如，在聯(lián)合作戰(zhàn)規(guī)劃流程中，代理式人工智能可實時融合地理政治趨勢、全球動態(tài)、國家政策、軍力限制及多域數(shù)據(jù)，生成綜合性的行動方案建議。它能夠持續(xù)跟蹤聯(lián)合部隊與盟友的動向，并預測敵方行動，從而為規(guī)劃者提供多域態(tài)勢感知與快速方案迭代能力。此外，代理式人工智能還能有效減少群體思維、偏好追逐及認知偏見對決策的干擾，充當客觀、高效的“思維長矛”。美國國防部副部長凱瑟琳·?？怂乖?023年數(shù)據(jù)、分析與人工智能戰(zhàn)略發(fā)布會上明確指出，人工智能賦能系統(tǒng)能夠加速指揮官決策、提升決策質(zhì)量與精度。代理式人工智能正是實現(xiàn)這一目標的關(guān)鍵技術(shù)前沿。

俄烏戰(zhàn)爭已初步展示了人工智能在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中的價值。據(jù)報道，Palantir公司的人工智能軟件承擔了烏克蘭大部分目標定位任務，且該公司向前線每個營級單位派駐了軟件工程師，實現(xiàn)了技術(shù)能力與戰(zhàn)術(shù)行動的緊密耦合。前參謀長聯(lián)席會議主席馬克·米利上將稱此類實驗推動了“戰(zhàn)爭性質(zhì)史上最重大的根本性變化”。這些戰(zhàn)場實踐預示，未來的決策優(yōu)勢將屬于能夠最快融合人工智能能力的軍隊。

二、現(xiàn)有戰(zhàn)爭規(guī)劃體系的局限與挑戰(zhàn)

盡管代理式人工智能展現(xiàn)出巨大潛力，美國國防部現(xiàn)有的聯(lián)合作戰(zhàn)規(guī)劃流程仍嚴重依賴傳統(tǒng)人力密集型模式，面臨多重結(jié)構(gòu)性局限。首先，規(guī)劃周期漫長，從形勢分析到命令下達往往需要數(shù)周甚至數(shù)月時間，難以適應現(xiàn)代沖突的快節(jié)奏。其次，跨域協(xié)同困難，陸軍、海軍、空軍、太空及網(wǎng)絡空間等領(lǐng)域的規(guī)劃往往各自為政，缺乏實時、深度的整合。再次，信息過載與認知偏差常導致規(guī)劃者忽略關(guān)鍵威脅或機會，尤其是在高強度壓力下，規(guī)劃團隊容易退回熟悉但可能過時的思維模式。

此外，對手的快速進步也是嚴峻的挑戰(zhàn)。若美國在采納代理式人工智能上行動遲緩，而對手率先在全戰(zhàn)略、戰(zhàn)役與戰(zhàn)術(shù)層級部署類似的“思維長矛”，則美軍即使擁有先進裝備，也可能因決策滯后而在戰(zhàn)場上被機動性更強的對手壓制。未來戰(zhàn)爭無疑將首先在信息域決出勝負，決策速度與質(zhì)量將成為核心制勝要素。此外，代理式人工智能在受干擾的通信環(huán)境中的韌性、倫理規(guī)范、數(shù)據(jù)安全及人機協(xié)同等風險仍需深入探討，但這不應成為推遲技術(shù)整合的理由。面對技術(shù)革命，擁抱風險、迭代前進遠比等待完美產(chǎn)品更為緊迫。

三、構(gòu)建人機協(xié)同的敏捷規(guī)劃體系

為將代理式人工智能有效融入聯(lián)合作戰(zhàn)規(guī)劃，文章提出了一套多層次的應用路徑與政策建議，旨在構(gòu)建以人機協(xié)同為核心的新型敏捷規(guī)劃體系。

第一，加速實驗與迭代集成。美國國防部應在聯(lián)合作戰(zhàn)規(guī)劃流程中設立專項實驗項目，以小規(guī)模、高頻率的試點推進代理式人工智能工具的測試與優(yōu)化。規(guī)劃人員應以迭代心態(tài)對待技術(shù)整合，在實戰(zhàn)化場景中持續(xù)識別與緩解風險（機器學習技術(shù)可輔助該過程），而非追求一步到位的“完美解決方案”。實驗重點應放在提升規(guī)劃速度、跨域同步與方案多樣性上。

第二，明確代理式人工智能在規(guī)劃各環(huán)節(jié)的具體賦能方向。文章列舉了六項關(guān)鍵應用場景：（1）在多域作戰(zhàn)框架中，依托其持續(xù)更新的聯(lián)合部隊與敵方動態(tài)信息，代理式人工智能可生成兵力部署建議并為對手制造多重困境；（2）在聯(lián)合綜合優(yōu)先目標清單管理上，能基于實時戰(zhàn)場條件動態(tài)區(qū)分目標優(yōu)先級；（3）能夠預測并追蹤后勤短板（如燃料、彈藥、補給），確保廣大戰(zhàn)區(qū)內(nèi)的持續(xù)保障能力；（4）在行動方案開發(fā)中持續(xù)嵌入“紅隊”思維，克服規(guī)劃者因壓力而忽視敵方視角的天然傾向；（5）實時同步跨戰(zhàn)場空間的指揮意圖與指導，降低誤傷風險并提升戰(zhàn)術(shù)單位靈活性與殺傷力；（6）自動化生成并分發(fā)規(guī)劃周期衍生的所有下游命令，將規(guī)劃人員從繁瑣的行政工作中解放出來，每周期節(jié)省數(shù)百工時，使更多戰(zhàn)斗人員能夠聚焦于作戰(zhàn)任務。

第三，建立跨部門協(xié)同與人才發(fā)展機制。美國國防部應聯(lián)合各軍種、美國國防部高級研究計劃局、美國聯(lián)合人工智能中心等機構(gòu)，共同制定代理式人工智能在規(guī)劃中的標準化接口、數(shù)據(jù)協(xié)議與驗證流程。同時，需加強規(guī)劃人員與技術(shù)專家之間的交叉培訓，培養(yǎng)一批既懂軍事藝術(shù)又懂人工智能原理的“雙通人才”，確保人機協(xié)作順暢高效。

第四，推動安全與倫理框架的同步發(fā)展。在推進技術(shù)應用的同時，美國國防部應聯(lián)合學術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界及國際伙伴，持續(xù)開展代理式人工智能在對抗環(huán)境中的韌性測試、倫理審查及安全標準制定。特別是要確保人工智能決策過程的可解釋性、可控性，并防止其在復雜戰(zhàn)場中出現(xiàn)不可預測的行為。

代理式人工智能正以前所未有的速度重塑戰(zhàn)爭規(guī)劃的本質(zhì)。其不僅能極大提升決策效率與質(zhì)量，更可能重新定義未來戰(zhàn)爭中的優(yōu)勢來源。美國若不能率先將此類技術(shù)轉(zhuǎn)化為實際作戰(zhàn)能力，則可能在下一場高端沖突中喪失決策主動權(quán)。盡管技術(shù)集成伴隨風險，但不作為的風險遠大于行動的風險。

因此，美國國防部及各級軍事領(lǐng)導者必須以緊迫感推動代理式人工智能在規(guī)劃流程中的實驗與采納。這需要持續(xù)的資金投入、組織文化的適應性調(diào)整以及政策層面的堅定支持。與此同時，必須把握好創(chuàng)新與安全、速度與穩(wěn)健之間的平衡，通過迭代式學習不斷完善人機協(xié)作模式。最終目標是構(gòu)建一個兼具敏捷性、韌性與智能化的新型規(guī)劃體系，確保美軍在未來復雜多變的戰(zhàn)場環(huán)境中始終保持決策優(yōu)勢。

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