ChatGPT在军事认知域中的应用思考

    科学技术的每一次重大进步都会对战争形态转变具有推动性。当前，以人工智能技术为核心的颠覆性技术群正加速进入军事领域，“智能要素”正在取代“信息要素”，成为引导现代战争形态发生重大变革的重要特质。智能化无人武器装备成为作战的新型装备，正在改变现有的作战样式、作战装备、作战体系，正推动现代作战向智能化作战转变。

    ChatGPT是一个基于transformer模型的人工智能语言模型，OpenAI公司使用了互联网上大量文本数据集对其进行了训练，使其能够生成类似人类语言的文本。这种独特的能力使它成为军事应用的理想工具，如生成现实场景，模拟实体之间的对话，并提供情报洞察力。ChatGPT聊天机器人的底层自然语言模型和技术会对未来战场上的人工智能应用带来革命性影响。

    凭借ChatGPT理解、回应和与人互动的能力，它有可能大大改善军事情报和决策活动。虽然ChatGPT所用的生成式人工智能技术能够大幅提升战场上的人机交互能力，加快信息处理速度，但是由于这类技术目前的可解释性较低，在用户信任方面仍有一定差距。此外，训练和部署ChatGPT模型在计算上要求很高，并且需要能够处理大量数据和处理复杂算法的强大计算平台，因此这种模型难以应用到战术边缘。

    2023年1月28日，美国国防信息系统局（DISA）称已经将类似ChatGPT的生成人工智能技术加入到了观察清单，该清单定期更新，清单中的关键技术都可能转变为美军未来的基础能力，如5G、边缘计算等，DISA正在观察类似ChatGPT的生成人工智能技术能够为美军的信息系统和军事作战带来哪些影响。

    2023年2月9日，美国国防部称使用ChatGPT撰写了一篇新闻报道，并将其发布在其下属网站：国防视觉信息分发服务（DVIDS）网，该文章讲述了美国陆军中央司令部在2022年11月成立了第39任务部队，这支部队主要开展反小型无人机行动，并研发反无人机装备和作战概念。

    ChatGPT是OpenAI开发的一种大型语言模型，有潜力在广泛的军事应用中发挥作用，例如自动目标识别、军事机器人、材料开发系统仿真测试、军事医学、作战空间自主、情报分析、记录跟踪、军事后勤、信息战、无人驾驶车辆、监视、致命自主武器系统、战场环境支持、虚拟和增强现实建模和仿真、自由空战建模、导弹制导、通信和网络安全、态势感知数据融合，用于蜂群作战的蜂群智能，无人机的自主飞行控制，人工智能卫星和软件定义卫星，个人可穿戴系统，管理大量军事数据和反人工智能行动。

    ChatGPT可以多种方式用于支持军事行动和训练，包括：通过生成文本和总结数据，协助创建汇报报告和行动后总结。为军事模拟中的角色生成逼真多样的对话选项，以提高训练体验的真实性和挑战性。生成各种可能的训练场景，包括那些在现场环境中复制可能困难或成本高昂的场景。

    ChatGPT是一种语言生成模型，可用于多种任务，包括自然语言处理、文本生成和语言翻译。在军事环境中，ChatGPT可用于创建培训材料、翻译不同语言之间的通信以及生成报告和情报信息摘要等任务。但是，需要注意的是，ChatGPT是一种通用语言模型，其在军事中的具体应用将取决于其训练和配置方式。

    ChatGPT具有极大增强和改进各种军事行动和能力的潜力。其先进的语言处理能力可用于开发新技术和算法，用于自动目标识别、军事机器人、材料开发系统测试、军事医学、作战空间自主、情报分析、记录跟踪、军事后勤、信息战、无人驾驶等任务车辆、监视、致命自主武器系统、战场环境支持、虚拟和增强现实建模和仿真、自由空战建模、导弹制导、通信和网络安全、用于态势感知的数据融合、用于蜂群作战的蜂群智能、自主飞行控制无人机、人工智能卫星和软件定义卫星，用于个人人员的可穿戴系统、大量军事数据的管理和反人工智能操作。

了解一下四个理论模型：布鲁姆学习模型、认知域、智能域、数据域

一、布鲁姆学习模型认识ChatGPT

首先让我从布鲁姆学习模型来了解ChatGPT，布鲁姆的教学目标分类系统包括：认知领域、情感领域和动作技能领域。如图所示

布卢姆等人在1956年把认知领域的教育目标公布出来，该领域的教育目标包含由从低层次到高层次，由简单到复杂的六个水平。

共分为知识、理解、应用、分析、综合、评价六个层次。(具体如下图)

1.知道（知识）（knowledge）记住所学材料，包括对具体事实、方法、过程等的回忆;是指认识并记忆。这一层次所涉及的是具体知识或抽象知识的辨认，用一种非常接近于学生当初遇到的某种观念和现象时的形式，回想起这种观念或现象。

2.领会（comprehension）是指对事物的领会，但不要求深刻的领会，而是初步的，可能是肤浅的。其包括“转化”、解释、推断等。领悟所学材料的意义，但不一定将其与其他事物相联系;可用描述动词：解释、辨别等。

3.应用(application)是指对所学习的概念、法则、原理的运用。它要求在没有说明问题解决模式的情况下，学会正确地把抽象概念运用于适当的情况。将所学概念、规则等运用与心情景中的能力;可以描述动词：计算、操作等。

4.分析(analysis)是指把材料分解成它的组成要素部分，从而使各概念间的相互关系更加明确，材料的组织结构更为清晰，详细地阐明基础理论和基本原理。可用描述动词：分解、说明等。

5.综合(synthesis)是以分析为基础，全面加工已分解的各要素，并再次把它们按要求重新地组合成整体，以便综合地创造性地解决问题。它涉及具有特色的表达，制定合理的计划和可实施的步骤，根据基本材料推出某种规律等活动。它强调特性与首创性，是高层次的要求。将所学的零碎知识整合为知识体系，强调创造能力，需要产生新的模式或结构;可用描述动词：创造、编写等。

6.评价(evaluation)这个层次的要求不是凭借直观的感受或观察的现象作出评判，而是理性的深刻的对事物本质的价值作出有说服力的判断，它综合内在与外在的资料、信息，作出符合客观事实的推断。

ChatGPT从低层次思考，通过训练模型逐渐完成高层次的思考。

二、认知域作战新模式是否需要ChatGPT

    认知域已经作为独立一域登上战争舞台，日益成为大国博弈的常斗之域、必争之地、胜战砝码。纵观现代战争，认知博弈已成为攻防焦点，是否精于谋划认知域作战，很大程度影响着战争的走向和结果。深刻理解认知域作战的内涵外延和范畴样式，准确把握其制胜机理和发展态势，是摸清战场脉络、打赢现代战争的关键。

    认知域作战是战争博弈新焦点，认知域作战不再局限于陆、海、空、天、电、网等领域，突破了传统的物理域、信息域，具备独特优势，呈现出新的特点，拓展了现代战场新边疆。认知域作战扩展战争领域空间。首先，认知域战场空间广泛，主要体现在人的精神、心理、思维、信念等认知活动，其作战对象主要是敌对国首脑政要、军队要员、社会精英以及广大民众等。其次，认知域作战形式广泛，包括但不限于政治外交施压、经济封锁制裁、文化渗透侵蚀等。再次，认知域作战目标广泛，主要是动摇敌方信念、瓦解敌军意志、影响改变对手决策，进而引发敌对方社会混乱、决策失误、军心涣散，甚至颠覆其国家政权等。

    认知域作战模糊战争领域边界。认知域作战的主体是人。人作为战争中最活跃的因素，尤其是决策高层的认知体现着战争的整体意志，直接左右战争全局，决定战争胜负。国家首脑和军队将领的认知是认知域作战的重点进攻目标。民众意志、社会基础和国际舆论等通常作为认知域作战的基础，是推动战争进程和走向的关键力量。认知域作战混合了常规与非常规，模糊了战争领域边界，旨在从认知上诱导打击信息接收者，绕过传统战场直达最薄弱环节——人，战术动作便可达成战略目的，从根本上改变战场环境，改变战争结局。认知域作战直达最终战略目标。中国古代兵法有云：“用兵之道，攻心为上，攻城为下；心战为上，兵战为下。”认知域作战旨在占领认知主导权，影响敌方决策和行为，以最小代价达成最大作战效能。正如克劳塞维茨在《战争论》中所提到的，“战争是迫使敌人服从我们意志的一种暴力行为”。由于认知域作战不是对有生力量的硬杀伤，而是对无形目标的软杀伤，不仅能“迫使敌人服从我们意志”，客观上还使得敌人从内部摧毁自己，使其无力抵抗、分化瓦解，最终达到不战而屈人之兵的“全胜”战略目标。

    俄乌战争中传统与非传统战争方式手段的混合、战场环境的混合等突破了传统战争的样式，在混合战争视角下，意识形态宣传与灌输、价值观与文化的渗透，传统的舆论心理法律和信息网络战等其他软实力，都是认知域作战混合样式的主角和手段。横向融合多元多域，冲突方包括美西方阵营和域内域外国家。纵向融合多层多级，贯通战略战役战术多层级，呈现了战略传播体系的立体交锋对撞场景。美国乔治城大学教授胡安•曼弗雷迪说：“宣传也是一种战略资产，就像外交和威慑一样。”认知作战的进攻性体现了传播学的一个原理，就是“首映效应”，白布一旦被染黑就很难漂白。人们对一件事情的首发消息，往往高度敏感，很容易被先进入视野的假象代表了事物的真相。俄乌冲突中的双方，甚至美西方各国都在尽其所能地表现，抢夺“认知域作战”主动权就是抢占国际舆论主导。率先发声的认知叙事策略具有很强的进攻性。以语言为武器，强势叙事、迅速发声既能压制对手形成话语主导权，也能潜移默化地塑造对方受众的思维习惯，引导作战对手跟风追随，形成话语非对称优势，从而实现“认知打击”。

    俄乌战争开战前，俄罗斯主要围绕为什么对乌发动战争？影响和塑造全球对俄罗斯被迫发动战争的认知，占据战争道义的制高点，呼吁乌军放下武器回家团聚，并保证他们的生命安全。俄乌战争进行中，主要围绕战略对手进行战略威慑，俄罗斯总统普京命令俄罗斯战略威慑力量进入特殊战备状态等。俄罗斯国防部表示，摧毁了乌克兰大量武器装备以及军事目标。乌克兰则宣称，已有大量俄军阵亡、被俘。选择性释放信息，目的是让俄罗斯和乌克兰的支持者对战场进展得出截然不同的结论。俄罗斯几乎从不发布乌军士兵的尸体的视频，这是为了避免激怒乌克兰民众。俄罗斯多次开放人道主义通道，在世界舆论面前展现了良好的形象。认知叙事属于语言艺术范畴，并不神秘。争夺“叙事”主导权，应灵巧进行选择性叙事。选择性叙事是在认知叙事斗争维度上赢得胜利的重要手段，和平时期打造国际传播平台是战时的基础。

    认知域作战技术是翅膀、是支撑，内容+技术两者融合才能叠加增效。特别是信息化智能化时代，人工智能、大数据、脑科学、神经科学等新兴技术手段全要素融合、全流程渗透，为主导认知、推高认知、颠覆认知等提供了强力支撑和广阔空间，正在引发认知域作战的迭代升级和深刻变革。认知域作战是数据知识的武器化叙事，创新技术手段、专业力量、概念战法是认知域作战的关键。认知域作战遵循进攻与防御的基本原则，攻在于突破对方的逻辑、情感、意志等认知防线，防在于建立己方思想、心理、信念等精神免疫系统，具有攻防一体，无形无界的特点。

认知域作战是战争筹划新方向。随着高新技术的不断发展及在军事领域的广泛运用，未来战争形态加速演变，战争复杂性、未知性急剧增加。为此，应提前谋划，科学统筹，强化重视认知域战力建设，深度融入未来战场，有效掌控未来战争主动权。推进认知域作战制胜机理研究。作为未来战争的重要作战方式，认知域作战的地位作用将更加突显，发展前景更加广阔。制认知权成为夺取战争制权的重要内容。当前，随着大数据、人工智能、云计算等高新技术的飞速发展，开源信息的获取更为便捷高效，认知域作战愈发呈现出启动快、成本低、效能高的特点。此外，随着神经科学、脑科学等新兴技术的悄然发展，可以推断认知战武器将会日渐丰富并广泛应用于未来战争。应紧跟时代发展，提前布局设计，大力开发以夺控认知优势为导向的前沿科技，推动认知域作战理念和手段更新，从而夺取未来战争主动权。应坚持需求牵引，加强认知域作战攻防力量建设，构建攻防一体、平战一体、多维一体的认知域作战体系，建立完善演练与评估机制，通过长期的军事实践不断提高能力。加快认知域作战高新技术研发。分析认知域作战特点及发展趋势，至少体现为以下八个方面。

1.认知域是军事优势转化为政治胜势的关键域

军事对抗，表面上看是双方硬实力的对抗，深层次看不管战争是什么性质、出于何种目的，终归是人的意志的较量。胜利的关键是将己方意志强加给受众的能力。只要剥夺、击溃了敌人的战争意志，就意味着赢得了战争。认知域作战，以人的意志、精神、心理等为对抗目标，增强己方意志的同时削弱敌方的意志，进而达成攻心夺志的政治目的。从这个意义上讲，认知域是军事优势转化为政治胜势的关键域。随着战争形态加速向智能化演进，认知质量优势带来决策行动优势，不仅可在道义、法理上占据制高点，塑造正义合法的有利态势，还可通过混合战争、综合博弈手段，实现小战甚至不战而胜的目的。尤其是大国竞争背景下战争成本高昂，各方都希望通过加大认知域争夺力度，以“人道”且“经济”的形式，迫使对手知难而退。

2.通过改变对手认知，可改变其决策和行动

实施认知攻击的目的，就是用一只“看不见的手”操控对手意志，让对手感到“我不能”“我不敢”，继而达到“我不想”的效果。外军实践表明，对人的意志、信念、思维、心理实施认知攻击，可以是长期的文化植入，可以是“信息海洋+捂嘴封声”式的信息压制，可以是先入为主、抢先发声的主动塑造，也可以利用历史积怨挑动矛盾爆发。当前，信息技术、人工智能技术、媒体技术强化了对认知域的直接作用，利用智能生成软件，可制造大量认知“弹药”，精准作用于作战目标的认知层，直接将“意志强加于对手”，快速改变战略态势。展望信息化智能化战场，态势感知力量和平台广泛分布于陆海空天网等作战域，筹划、决策、控制等认知行为主导各作战域行动，尤其是未来智能化战争中人机混合的认知优势将主导战场，可以通过认知干扰、认知混淆、认知阻断等手段，制造战争认知“迷雾”，诱使对手误判态势，做出错误决策和行动。

3.认知域作战是全时攻防、全员覆盖、全程使用、全域塑造、全政府行动

认知域作战呈现出全方位、多层次、超时空、跨领域等特点，模糊了战时和平时、前方和后方的界限，跨越了战场和国界，超出了单纯的军事领域，广泛渗透于政治、经济、外交等各个社会领域，表现为“五全”特征。全时攻防，没有平时战时之分，没有前方后方之别，表现为全时在线、全时在战。全员覆盖，任何人甚至包括智能机器人，都可能成为认知域作战的目标对象。全程使用，贯穿联合作战的战前战中战后，联合军事行动未展开，认知塑势行动已开始，并且伴随军事行动而行，不随军事行动停而停。全域塑造，认知塑造贯穿战略、战役、战术各层，作用范围覆盖陆海空天网各域，跨域赋能，对全域行动都有影响。全政府行动，认知塑造天然具有战略性，需要跨部门、跨领域、跨军地、跨层级一致协调行动，以求达到最佳传播效果。

4.关键是夺控行动或活动的性质定义权、过程主导权、结局评判权

认知博弈斗争，涉及多个对抗方，看似纷繁复杂，关键是围绕认知域的“三权”展开争夺。其一，争夺事件性质定义权。即这个事件该怎么看，是正义的还是非正义的，是合法的还是非法的。通常采取先发制人抢先定义、建群结盟强行定义、信息压制单方定义、设置议题套用定义等，引导塑造民众形成定性认知。其二，争夺事件过程主导权。即这事该怎么干、不该怎么干，谁做的是对的、谁做的是错的，通常采取设局布阱等方式，试图按照己方所期望出现的状态，主导目标事件发展方向、快慢、暂停、继续与终结。其三，争夺事件结局评判权。即对这事该怎么评，谁是获利方、谁是受损方，谁是眼前的失利者、谁是长远的受损者，等等。各方都力图通过掌控事件结局的评判权，放大于己有利之处、放大于敌不利之处，目的是利用事件延伸效应，持续伤敌利己。

5.道义和法理是各方争夺的焦点

军事行动历来讲究“师出有名”。虽然战争形态加速演变，但是战争从属于政治的本质属性不会改变；战争性质和人心向背，仍是影响战争胜负的关键因素。认知域战场上，占据了政治、道义、法理的制高点，就能够赢得民心、道义支持，营造得道多助的舆论氛围，进而掌握制敌先机。每次战争或者冲突，无论是强者还是弱者，无论是进攻方防守方还是第三方，各方都会全力抢占认知主导权、舆论主动权，千方百计用道义包装自己、注重宣示正义立场，设法为战争定性、为行动正名，以消除阻力、增加助力，塑造以“有道”伐“无道”的有利态势。战争双方实力对比不同，瞄准占据道义法理制高点进行的认知对抗方式也会不同。近几场战争表明，当一方软硬实力均很强大时，即军事实力强、盟友伙伴众多、国际话语权占有率大，常常高调宣战；当军事行动有可能引发连锁反应时，则常常模糊处理“战”的提法。

6.信息是认知攻防的基本“弹药”

网络信息时代，人类交流方式持续发生复杂深刻变化。现场交互交往逐渐让位于网络在线连线，一些大型社交平台成为认知博弈斗争的主阵地、影响民众认知的主渠道，以信息为弹药进行国际网络封锁权、话语控制权争夺成为当今认知对抗的主要行动之一。在这些平台上，各种短视频成为公众了解战况的“第一现场”，信息比炮弹跑得快。围绕平台的使用与封锁、主导与规制成为认知域作战争夺的焦点，各方努力通过操控社交平台来传播、放大己方宣传，声讨、压制对方宣传，形成“我说的多、你说的少”“我说的对、你说的错”“只能我说、不让你说”的局面。民众作为大型社交平台的使用者，在“听”与“说”甚至“做”的过程中，受别人影响，也影响别人，不知不觉地成为幕后推手的代理人和攻击道具。

7.军事行动对认知塑造具有关键支撑作用

人类战争史表明，兵战永远是政治较量的基础支撑，心战则是兵战的效能倍增器。战场上拿不回来的东西，不能指望在谈判桌上拿回来，更不能指望在舆论场上拿回来。现代战争中，认知传播行动总是与联合军事行动如影随形，心战与兵战互相影响、互为支撑，兵战心战化和心战兵战化趋势更为明显。从战争实践看，没有军事实力是万万不能的，但仅有军事行动又不是万能的。战场上的多次胜利，并不是夺取战争胜利的充分条件。越南战争中，美虽“赢得了每次战斗，却输掉了整个战争”。21世纪初，美国连续打的伊拉克战争、阿富汗战争，赢得了战场胜利，也没有赢得政治胜势。同样的道理，军事上的胜势不等于赢得舆论上的强势，赢得战场胜利也不意味着赢得战略的胜利。现代战争中，两类人员的作用越来越大，一类人员通过编写成千上万行代码谋胜，一类人员通过编写成千上万条信息谋胜。这两类人员数质量都占优的一方，取胜的概率往往就大。

8.认知对抗技术越来越直接运用于战争

以往战争中，对认知域的影响和作用，主要是通过物理域的大量毁伤行动，逐级逐层传递到认知域。随着信息通信、人工智能、生物交叉、脑科学等技术的发展和突破，新的认知战工具和技术直接瞄准军事人员。认知对抗不仅使用传统的信息战武器，而且还使用以大脑为作战目标的神经武器库。届时，机器将可以读懂人脑，人脑也将能够直接控制机器，智能指控系统可以直接提供战场态势和决策辅助，逼真的认知弹药和精准的受众投放将极大增强社会影响效果。认知对抗技术越来越直接运用于战争，原来信息化所隐含的间接认知，正逐步转变为直接对人的认知进行影响和控制。可以说，先进科技的支撑，使认知域作战通过构建现代网络架构、开发数据可视化平台，快速了解信息环境并有效影响目标人群，可以更加直接高效地达成政治目的。

俄乌冲突已经超过360天，其背后的战争实质是认知域作战。

三、智能域作战新模式是否需要ChatGPT

1.1智觉感知战场态势。

所谓态势感知，是指在特定的环境内对战场态势诸要素表现形态的察觉、意图的理解和行为的预测。随着智能化作战装备和系统大量投入战场，加之现代战争战场态势瞬息万变，对战场智慧感知的需求大大提升。这种需求主要来自驱动体系运行的“数据”的需求，即需要通过感知战场态势来为作战体系提供驱动养分。为满足这一需求，战争双方必须对各类侦察手段智能组网，通过全方位、多维度捕获战场态势，最大化采集战场信息以构建数据库，进而通过人工智能技术解析数据融合输出战场态势，从而保障指挥员实时获取全面精确的战场态势关键信息，方能做到精细决策。

1.2智谋筹划作战决策。

所谓智谋决策，是指在智能网络辅助决策系统支撑下，通过对多维战场实时同步态势信息的认知，实现作战指令快速传递和决策效果及时反馈，确保果断有效决策，以精准抢夺作战时机优势，进而达成对战局的智慧型调控。基于人工智能学习等为典型代表的人工智能系统深度介入指挥筹划全程后，作战筹划的组织方式正由传统系统辅助决策向人机增强决策演进；人工智能与生物智能叠加生成的超级智能，已然在争夺战场综合控制权中成为关键，智能控制将成为智谋筹划的最终目的。

1.3智算控制作战行动。

所谓智算，实质是基于人工智能算法的智能化计算。未来人工智能发展将呈现出深度学习、群智开放、跨界融合、自主智控等新特征，用到作战指挥活动中可有效辅助、甚至部分替代人的指控能力，使“人在回路”实现对复杂多变的战场情况进行监视控制，并高效智能地将指挥员决心意图贯彻到控制活动中。

智聚跨域力量布势。未来战场，在智能化系统、数据链、作战云形成的网系支撑下，整个作战体系将一改以往相对稳定特性，基本组织结构开始向快速重构、去节点、去中心、追求自主效能转变，各作战要素更是根据作战需要实时进行自适应组合，在数据驱动下完成广域集中聚能、跨域精确释能。具体来说，体系的自主化升级后，基于自主能力的各要素感知、感应、响应能力将同步飙升，这使得其能够在多域分布拓展力量，实现在广阔空间的非线式、不规则、广域疏散部署；体系运行更能够根据作战需要，在物理域、信息域、认知域等空间上快速灵活调整，实现深度跨域聚能；体系作战效能则以非线式、涌现性、自适应、自组织性等特征完成各系统间融合。

1.4 智构实施集群作战。

随着战争形态向智能化方向加速演进，军队组织形态因智能化无人作战力量的加入将发生重构，作战力量编成日益向集群化转型，具体表现就是以根据战场实际需要临机组合的方式构设不同功能实体，确保在迅速多变的战场上增强作战的灵活性和适应性。由于这些智能作战力量自主能力得到极大增强，系统间、平台间的自主感应、交互、协同能力也将得到大大提升，基于智能化作战平台的体系化协同作战日渐成熟。随着人工智能技术向无人作战平台深度集成，具有智能特质的无人作战力量在战场上将具备战场态势自主精确感知、作战任务自主科学规划、作战行动自主灵活设计、效果评估自主反馈等能力，在实际作战中，多功能作战单元将按作战职能、任务类型和作战目标随机编成，临机遂行联合作战任务。为最大限度的释放智能化无人作战效能，需要着眼形成“小而精、小而全、小而强、小而智”的力量运用模式，智能化无人作战系统将形成编组灵活、富有弹性、自主适应的集群式强大功能体，从而借助集群化、自主化作战效能胜任智能化作战任务。最具典型的使用样式就是集群作战，如现代作战领域经常可以看到的“蜂群”“狼群”“鱼群”“蚁群”等集群作战，将呈现出低风险、低成本、低门槛的作战新特征。

四、数据域作战新模式是否需要ChatGPT

美国处于全球信息技术发展的领先地位，更是军事信息技术领域军事数据建设、管理和共享方面的佼佼者。但美军认为，随着对手国家信息技术快速发展与应用，其领先地位已经受到了严重威胁。为此，发布国防部数据战略，引导军方和政府加大投资力度，调动全社会优势资源开展大数据前沿技术研发与应用，构建强大而安全的大数据产业优势，试图扩大军事大数据领域技术优势。

21世纪以来，高速通信网络、高性能计算、高质量传感器、大数据以及人工智能等技术不断突破，催生战争形态从机械化、信息化向无人化、智能化转变。智能化战争的核心就是在快速处理、学习理解和深度分析海量数据基础上，实现整个侦察、判断、决策和行动（OODA）作战指挥链路自主化。可以说，数据是智能化战争获取战场态势、开展科学决策、实施高效打击的重要基础和源泉。美军认为人工智能和大数据是“一枚硬币的两面”，两者密不可分，为此，加大军事大数据投入，积极在整个国防部和各军种范围内推动军事大数据发展，从而谋求未来智能化战争绝对优势。

从20世纪60年代中期开始的数据标准化实践，到21世纪初以网络为中心、面向服务的数据共享探索，再到如今以大数据、云计算、人工智能相融合的数据应用理念，美军事数据建设发展的重要特点就是问题和应用导向，始终聚焦面向战场、服务决策，破解长期存在的数据共享效率低、互操作水平低、数据分析能力不足、服务作战和管理效果较差等问题，在不断迭代中总结经验教训、螺旋上升发展。

2011年5月1日，美军通过7个多月的信息追踪，与巴基斯坦阿伯塔巴德发起针对拉登的“定点”行动，将本·拉登击毙。2020年1月3日，美军又通过各项大数据分析以及轨迹预测技术，精确定位并通过无人机击杀伊朗革命卫队指挥官卡西姆•苏莱曼尼少将，致使伊朗失去了其中东政策核心要员。

战前，美中央总部还利用数据挖掘等技术制定了“联合一体化目标清单”，其中包括多达25240个攻击目标，仅针对伊拉克领导集团及其控制能力的目标就有4559个。阿富汗战争期间，美军为打击一小股恐怖分子，其部署在太空、空中和地面的全方位情报侦察监视系统，24小时内产生的数据就有 53T。美国利用庞大的情报侦察网络继续大规模收集情报，并与以前数据库融合，挖掘出许多新的信息,预测敌方可能的行动，为其让世人惊异的高速突击作战提供了有力保证。

随着信息化与智能化融合发展逐步深入，数据已深度嵌入联合作战、业务分析和战略决策的各个环节，成为夺取未来信息优势、决策优势和作战优势的重要基础。美军敏锐地意识到大数据技术的广阔应用前景，明确提出数据已成为军事领域高附加值的战略资产和高利润产品，频繁出台《国防部数字化战略》《国防部数据战略》等一系列战略指导文件，力争通过规模化使用数据获取全方位军事优势。

认知域作战是以人的意志、信念、思维、心理等为直接作战对象，通过改变对手认知，进而影响其决策和行动。进入信息化智能化战争时代，认知域作战已经成为大国博弈的重要样式，各方都力图以相对可控的方式达成政治目的。洞察把握认知域作战特点及发展趋势，对于打赢未来战争，具有紧迫而重要的现实意义。

    数据域在军事领域的深度应用，必将推动未来装备建设、作战形态、国防管理发生重大变革。美军在推进信息化建设过程中，非常重视数据的建设、管理与应用。他们认为，数据是信息的物理表现形式，是作战指挥和行动的依据，快速、高效地采集并利用数据，是缩短决策周期、形成信息优势、增强联合作战能力的关键。2020年10月美国防部发布《国防部数据战略》，明确将数据定位为战略资产，提出“使国防部成为以数据为中心的机构，通过快速规模化使用数据来获取作战优势和提高效率”的发展愿景，并提出了推进数据发展的七大目标、八大指导原则、四个基本能力和三个重点应用领域，如图1所示。

图1 美《国防部数据战略》主要内容

特定目标的大数据战，将会是异常战争体系的对抗，大数据技术使得战争对体系的依赖史无前例的凸显出来。由于单个作战部队，甚至单一的军兵种都无法实现对大数据的获取和分析运算能力，大数据战争体系将会是未来战争的核心和基础，没有了大数据战争体系，一切对数据的运算处理技术都如同无米之炊，因此增强我方大数据战争体系的安全性、稳定性并且对敌方大数据战争体系进行打击破坏又将会是在大数据战争时代增强我获得战场优势的关键技术[1]。

数据监控分析：面对海量的网络情报信息，传统的情报收集、处理手段，根本无法满足需求，将云计算技术应用到现代互联网情报信息收集与处理，以实现7×24h实时监测各类网站、电信、电磁等近千万个情报信息源，及时为用户提供宏观、中观和微观情报信息，为联合作战带来基于大数据监测与危机管理的立体化情报应用模式。

大数据获取端：大数据获取端是一个通过数量庞大的数据采集设备而维系起来的数据采集系统，将数据挖掘点尽可能前移，将各种军用民用卫星，战车，无人机，地面基地，指挥中心，功能各异的地面站，情报系统，气象系统，雷达系统，战场物流系统，后方基地，物资仓库，油料保障中心，运输部队，单兵，甚至是商业数据库，民用电话系统，具有社会战略信息获取能力的企事业部门，政府机关等等，通过各种各样的数据链路安全的连接起来[2]。

针对某特定目标的大数据作战，首先明确需要收集的情报分类，包括：目标主体内部情报、竞争对手情报、竞争环境情报等。将数据的采集方法分为公开域数据挖掘法和非公开域数据挖掘法。公开域挖掘方法主要包括搜索引擎检索法、爬虫软件跟踪法、广告提取法、公开数据库查询法；非公开域挖掘方法包括数据挖掘法、内部员工询问法、逆向工程法等；通过大量数据的累计以及迭代，查询出目标主体的活动轨迹、通信记录、网络足迹、并对其内部人事进行渗透支撑后续行动，搜集竞争对手情报以及竞争环境情报可以为后续行动提供强有力的支撑。特定目标作战下的数据获取内容以及方法对应关系如图2所示。

图2 信息采集内容以及方法对应关系

数据链路系统应当作为国防基础设施的一部分，其建设应当贯穿于整个国家的日常战略战备规划中，不断发展，不断完善，做到一旦遇到战争威胁，即刻就能启用。

大数据存储端

对于特定目标作战，采集各领域的网络、电信、电磁等情报数据，利用敏感词表结合网络资源属性、主题内容、链接文本、锚文本、来源目录等多项指标，进行重要性排序，将情报数据进行分类管理，包括社会域信息、装备域信息等。建立特定目标大数据存储端，供联合作战条件下大数据监测与危机管理的立体化、可视化提供支撑，国外数据库框架如图3所示[3]，可实现数据整合、检索、数据可视化等功能。

数据库大致框架

数据存储端的建立需要多元的技术来支撑，而随着信息渠道的增多，现有的数据量的井喷式增长已经超出了技术所能接受的极限，这就要求存储端不仅仅只是传统意义上的一间机房和几排存储设备，应当结合多种技术，实现其作为功能。

大数据战争关注的更多是单个数据采集单元的行为、群体趋势、事件之间的相关性等，这就对数据分析平台对数据的分析能力和性能提出了新的要求和挑战。

大数据处理端

庞大的数据依靠人类自身的力量已经完全无法控制。巨大的数据，会使得指挥员和部队陷入数据的海洋中无所适从，这被称为“信息超载”，数据处理的结果直接影响到数据的价值，而数据价值被挖掘的越多、越深入，对处理技术的要求就更高，所以数据处理性能是大数据发展的核心。

情报分析就是通过科学的数据手段或者是逻辑分类手段将看似毫无联系的零散情报变成有规律的、有意义的、有联系的情报，为决策者提供清晰有力的决策依据。针对特定目标的大数据作战，需要建立完善的云端计算系统，采集到的原始数据经过过滤和筛选可以删去一些与目标无关甚至失真的数据如图4所示，尽可能得到与真相最接近的相关竞争情报；对目标情报进行可靠性分析，分别从情报数据的来源、获取动机以及获取成本等几个方面判断其是否为可靠情报，提交给我们的各级指挥官以准确获得对战争未来态势的发展预测，我们的各种战争职能部门就能够获得作战行动、保障行动以及非战争军事行动的最优方案。

行为轨迹预测

通过现有数据的智能分析，对下一步行动起引导作用也尤为重要。从虚假以及真实的数据面量化目标的行为，挖掘目标主体的相关数据联系，揭示隐藏在其背后的信息，进一步全面、准确、有效的建立预测模型，为下一步决策的制定、动作的安排部署、事故安全的防范措施提供有效的支持，从而建立一个高效、安全、稳定的行为轨迹预测模型。

美国在数据处理的基础上，正在进一步研发基于大数据的预测分析技术，希望通过计算机找出人无法察觉到的数据模式，对人的行为、重大事件进行预测和预警，此外，美国情报机构还在积极研究人机配合模式，将人工和机器预测系统的优势进行互补，以提高预测分析的准确性。

因此，在针对某目标的行动中，通过先进算法和预测分析模型，对实时数据进行分析，使用户能够对未来目标主体的行动轨迹、部署方案等重要行为进行预测，提前规划部署己方势力，以极小的损耗达到目的。

作战决策优化

除数据采集与处理之外，数据的融合分析也极为重要。美国自2015年至2017年的报告表示：现有智能预测技术暂时无法实现对战争决策的精确预判，为此展开了多项技术研究，针对机器学习、人工判定、决策制定的准确性。

数据的融合贯穿整个联合作战流程，在不停的阶段需要整合不同的信息。在数据需求分析阶段，需要整合使用方的需求以及决策人员对情报的需求；在数据挖掘阶段，需要整合挖掘的范围、方法和内容。在情报处理分析阶段，则是对特定目标本身、竞争对手以及作战环境的情报进行整合。随着信息化的不断加强，很多竞争主体引入了动态的网络管理模式。建立以Intranet为基础的统一信息沟通、处理、分析、整合平台为形成更为科学可靠的决策依据提供了可能的途径。

指控中心+打击系统

通过将数据挖掘、数据分析、数据预测与作战决策优化等系统有机地结合在一起,围绕作战过程进行信息收集、处理、利用,从中挖掘有价值的数据信息,使联合作战信息资源在整个作战范围内实现最佳的利用效果,实现指挥、控制、通信、情报、侦察、电子战和火力运用及战勤保障等功能的协调一致,使指挥员能够实时地感知态势、透视战场,快速地全程决策。

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行为预测技术

行为预测是战略优化的前提，以真实的网络数据为基础，以提高网络预测的准确性和高效性为研究重点，理清基于大数据的异常点检测思路，在此基础上给出基于大数据算法的时间序列预测方法，打造一种基于支持关联规则的全新的大数据预测改进模型，并通过实验验证了预测模型的有效性与可靠性[4]。

数据融合处理技术

为保证联合作战快速响应平台建设，应当采用数据融合的方法打造综合数据分析处理平台，目前数据融合处理方法有：

神经网络方法将每一个数据连接看作一个处理数据单元，通过模拟人的神经元功能,经过输入层、隐藏层、输出层等，对数据进行调整、计算、最后得到结果,用于分类和回归。

决策树方法决策树是一种通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例，叶子节点即为实例所属的分类方法。主要是从数据源中选取变量，利用一系列规则划分，建立一个树状图，用于分类和预测。树上的每个节点说明了对实例的某个属性的测试，该节点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值，分类实例的方法是从这棵树的根节点开始，测试这个节点指定的属性，然后按照给定实例的该属性值对应的树枝向下移动。决策树方法主要应用于数据挖掘的分类方面。

关联分析方法即利用关联规则进行数据挖掘，是用来描述一个事务和其它事物的相互依存和关联关系，是为了发现数据集中不同数据项之间的关系。关联规则是一种简单、实用的分析规则，它描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。关联规则不受只选择一个数据因变量的限制，能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系,因此被广泛的应用。

美国于2006年成立了美国情报高级研究计划局（IARPA）[5]，专门负责美国情报科技领域中基础性、前瞻性、高风险性、创新性、颠覆性的研发工作。IARPA 成立 10 年来，不仅在情报科技领域进行研究和创新，而且在通用科技领域资助项目，持续推动情报科技的创新，极大地提升了美国的情报获取与分析能力。通过设立专职办公室，形成集数据搜集、可靠性判断、数据过滤等功能于一体的机构[6]。

美国《陆军数据战略》指出，“好的数据战略促成好的决策”。美军深耕数据建设数十年，大致经历了标准化管理、网络化共享、智能化应用三次递进式跃升，每次蜕变都得益于数据战略的引领。美军坚持针对军事数据建设存在的薄弱环节，提出适应本国国情军情的数据战略或规划，详细描述国防部数据建设的愿景、主要内容和重点方向，为强力推进军事数据建设与应用奠定了基础。

在早期以资源为中心的数据管理时期，出台了《数据元素和数据代码标准大纲》《国防部数据管理》《国防部信息资源管理战略规划》等一系列战略文件，有效实现了基于数据标准的数据资源管理和访问。

信息化战争的发展，特别是20世纪末的几场战争，使美军意识到传统的以标准化为核心的数据战略已经不能满足网络环境下大规模的数据访问与应用需求。为此，美国防部适时调整，提出了《网络中心数据战略》。直到最近又发布《国防部数据战略》，都说明美军数据建设数十年来取得的成就与强有力的战略引领密不可分。

美军数据战略是开展数据建设、管理与应用的指导性、政策性文件。自20世纪60年代开始，美国防部和各军种就发布了一系列数据战略，适应不同时期国防建设和作战需要。由于较早意识到大数据对经济、军事乃至社会结构的巨大影响，奥巴马政府先后于2012年和2016年推出《大数据研究与发展倡议》《联邦大数据研究与发展战略规划》，使美国成为最早从国家层面布局大数据的国家之一。

美国防部作为联邦政府的主要部门，聚焦军队建设转型和国防现代化管理，积极响应联邦大数据战略，并与各军种密切沟通、上下互动，陆续出台了《国防部数字现代化战略》《国防部数据战略》等10余项军事数据战略，抢占军事数据利用制高点。

从战略主体、战略内容、战略作用看，美军数据战略体系形成了“两维三层”的体系结构：“两维”是指战略制定主体国防部和各军种，“三层”包括顶层指导战略、共性支撑战略和领域推进战略，如图2所示。

图2 美军数据战略体系

五、ChatGPT的未来军事应用

    ChatGPT使用了自然语言处理技术，这类技术是美军联合全域指挥控制（JADC2）概念中重点研发的技术。2020年7月1日，美国兰德公司空军项目组发布《现代战争中的联合全域指挥控制——识别和开发人工智能应用的分析框架》报告，报告指出，人工智能技术可以分为6类，自然语言处理类技术作为其中之一在JADC2中都有明确的应用——可用于从语音和文本中提取情报，还可以监视友军的聊天，以将相关信息发送给个人，提醒他们潜在的冲突或机会。

    此外，美国空军也曾探索过利用自然语言处理技术开发类似ChatGPT的智能问答系统。2018 年1 月，美空军发布数字企业多源开发助手（MEADE）项目的广泛机构公告，寻求研发一种交互式问题解答系统，作为虚拟助手帮助分析人员开展数据分析。MEADE 项目将基于多情报源搜索/检索、自然语言处理、推荐引擎、应用分析等人工智能技术构建一种在云端或分布式计算环境中运行的会话式问答系统，提供交互式搜索、信息检索并分析能力。同时开发情境融合和预测分析服务，利用人工智能技术进行多源情报的数据分析、跨多平台或多传感器的情境融合以及实体行为分析，最终为给定态势生成最优的行动方案，以此提高作战人员在快节奏战场中的海量数据分析和方案筹划能力。

    在军事行动中部署ChatGPT能大幅提升跨多个作战域的军事行动能力，ChatGPT能够生成真实场景、模拟对话并提供情报分析，可使作战人员在多个应用程序的帮助下做出更多有效、有依据的决策。类似ChatGPT的能力在GPS受到干扰或拒止的战场环境中可为战场人员带来许多帮助。例如，ChatGPT可以进行自然语言处理和语义理解，其生成式人工智能技术并具有强大的文本生成能力，其文本生成能力取得了革命性突破，这类技术能够有效改进战场上的人机交互过程.

1、ChatGPT具有以下军事应用潜力

（1） 任务分析能力

在任务分析阶段，分析人员需要处理和融合信息以生成一张通用作战图（COP）。为完成该任务，分析人员需要对接收的信息进行分类并确定当前态势以构建动态更新的COP，此外，还需要检测己方系统是否被欺骗。在生成式人工智能技术的辅助下，战术级系统可根据接收到的情报报告的自动生成态势分析报告。

实时战场翻译：基于ChatGPT的人工智能技术可为战场人员提供实时翻译服务，保证不同国籍的士兵能够无缝通信。

快速准确的威胁评估：在高风险情况下，ChatGPT驱动的人工智能系统能够分析大量多源信息，并提供快速准确的威胁评估，帮助指挥官做出有依据的决策。

任务规划和执行：ChatGPT可通过提供实时情报和指导来帮助作战人员计划和执行任务，例如，它能够帮助部队识别和避免潜在威胁，并推荐备用路线和策略。

通信和协同：在GPS受到干扰或拒止的战场环境中，ChatGPT能帮助作战人员在没有有效传统通信系统的情况下有效沟通和协调，例如，它能提供有关敌我双方的最新状态信息，促进不同部队间的实时通信。

战术决策支持：ChatGPT可以为战术级部队提供有关敌人位置、活动、能力和友军优劣势的最新信息，帮助部队更好决策。

有效的后勤管理：ChatGPT可通过分析运输路线、供应链和其他与后勤相关的信息来识别低效活动，并优化资源分配。

提升态势感知能力：ChatGPT能集成到军用车辆、无人机和其他系统中，近实时地提供更好的态势感知和决策支持信息。人工智能系统可以分析来自各种传感器和来源的数据，提供最新的全面战场环境图。

（2）简化参谋工作流程

在计划执行过程中，生成式人工智能技术可用于自动生成报告总结。在层级指挥结构中，上级需要接收下级的信息，如果没有报告总结上级将接收过量的信息。传统的总结报告需要从原始文档中复制和粘贴相关内容，目前可利用ChatGPT的摘要生成式方法来总结报告，从而加快报告的上报速度。

（3）加速情报信息共享

ChatGPT聊天机器人能够快速处理大量的情报信息，为部队信息共享提供支持，这种聊天机器人已经在俄乌冲突中得到了应用，乌克兰副总理米哈伊洛•费多罗夫迅速主导乌克兰数字改革部开发了一款基于聊天机器人Telegram的“电子敌人（e-Enemy）”情报众筹应用程序（eVororog），并号召乌克兰民众大量下载，从而可将手机拍摄到俄军的即时动态和定位情报上传汇集，供乌克兰军方发现、打击俄军。

（4）开展信息战行动

在一个数字化程度不断提高的国家，一个新的聊天机器人被介绍给公众。这个聊天机器人能被宣传为人工智能驱动的虚拟助手，被数百万人用来交流，获取新闻和信息，并参与政治讨论。但是这个聊天机器人可能是由一个敌对的外国行为者设计和编程的，目的是操纵公众舆论，破坏国家的政治格局。随着选举季节的开始，该聊天机器人开始传播虚假信息，使用微妙而复杂的战术来操纵公众舆论。这些虚假信息旨在分化民众，破坏对政治机构的信任，并散布关于主要候选人的虚假说法。自推出以来，已经有许多ChatGPT传播虚假信息的例子，这可能进一步分化社会，造成分裂和不信任。一项研究用"Minsinformation Fingerprints "目录中的100条错误叙述来引诱ChatGPT，发现80%的提示中，聊天机器人上当了，并提供了关于实质性话题的虚假和误导性声明，如COVID-19、乌克兰战争和校园枪击事件等。

2、ChatGPT的33种军事应用

    1、生成培训材料 ；2、语言翻译； 3、自动目标识别 ；4、军事机器人;5、在仿真中测试材料开发系统;6、军事医学;7、战斗空间自治;8、情报分析;9、记录追踪;10、军事后勤;11、信息战;12、无人驾驶车辆;13、监视;14、致命自主武器系统;15、战场环境支持;16、用于建模、模拟和战斗训练的虚拟现实和增强现实;17、自由空战动态;18、导弹制导的神经网络;19、通信和网络安全;20、反潜战中态势感知的数据融合;21、网络安全和密码学;22、“群体作战”的群体智能;23、远程无人机系统的自主飞行控制;24、人工智能卫星和软件定义卫星;25、个人可穿戴系统;26、海量军事数据管理;27、对抗或颠覆对手的人工智能系统;28、信息融合;29、态势感知;30、路径规划;31、人机界面。;32、生成报告和行动后总结、汇报报告、事件报告和其他类型的文档。;33、为军事模拟生成响应，例如谈判训练或军事演习。

1、生成培训材料

ChatGPT如何在军事环境中使用的一个例子是生成培训材料。该模型可以在大量军事特定文本（例如野战手册和训练指南）上进行训练，然后用于生成新的训练材料或现有材料的摘要。这可以为军方的培训和教育部门节省时间和资源。

2、军队语言翻译

此外，ChatGPT可用于军队的语言翻译，例如翻译不同语言之间的通信，以促进不同军事单位之间或行动区域的军人与当地居民之间更好的沟通和理解。

在所有情况下，ChatGPT在军事上的具体应用将取决于它的训练和配置方式。数据和任务越具体，模型在该特定场景中的表现就越好。

3、地形分析

通过使用自然语言处理技术从文本数据中提取相关信息，可以训练ChatGPT为军队执行地形分析。以下是ChatGPT如何用于地形分析的几个示例：

1.提取地形信息：可以训练ChatGPT分析卫星图像或其他类型的数据，以提取海拔、坡度和坡向等信息。这可用于创建详细的地形图或识别崎岖或困难地形的区域。

2.识别特征：可以训练ChatGPT来分析图像和其他数据，以识别道路、建筑物和水体等特征。这可用于创建详细地图或识别潜在障碍或阻塞点。

3.分析植被：可以训练ChatGPT来分析图像和其他数据，以识别不同类型的植被。这可用于识别可用于覆盖或隐藏的茂密植被区域，或识别可用于观察或监视的稀疏植被区域。

4.分析气候：可以训练ChatGPT从气象数据和天气预报中提取信息，以确定模式和趋势，例如温度、降水、风和太阳辐射。这可用于预测天气状况并相应地规划军事行动。

5.分析历史数据：可以训练ChatGPT分析历史数据，例如历史地图、照片和其他类型的信息。这可用于识别地形随时间的变化，或识别历史数据中可能对规划军事行动有用的模式或趋势。

请注意，此列表并不详尽，ChatGPT也可用于其他类型的地形分析，具体取决于它的训练和配置方式。此外，ChatGPT执行的分析的准确性将取决于它在上训练的数据的质量和数量 。

4、自动目标识别

ChatGPT可以通过使用自然语言处理(NLP)技术从文本数据中提取相关信息并生成见解，从而在自动目标识别中发挥作用。以下是如何使用ChatGPT支持自动目标识别的几个示例：

1.文本数据提取：ChatGPT可以根据来自传感器日志、卫星图像和监控录像的数据进行训练。经过训练后，它可用于提取有关潜在目标的信息，例如它们的大小、形状、位置和运动。例如，可以训练ChatGPT从卫星图像中提取有关建筑物大小和位置的信息，这些信息可用于训练自动目标识别算法。

2.图像说明：可以训练ChatGPT为图像生成说明，这可用于描述潜在目标的特征，例如其大小、形状和位置。例如，可以训练ChatGPT为坦克图像生成说明文字，描述它们的大小、形状、颜色和位置等特征。

3.预测分析：可以训练ChatGPT分析历史数据和其他信息以识别模式或趋势，这些模式或趋势可用于预测潜在目标的位置或行为。例如，可以根据历史传感器数据和其他信息对ChatGPT进行训练，以识别敌方车辆的移动模式，这些模式可用于预测其未来的移动并制定相应的计划。

4.汇总：ChatGPT可以训练对大量传感器数据、监控录像等信息进行汇总，用于提取关键信息，减少人工查看数据所需的时间和精力。例如，可以训练ChatGPT来汇总大量传感器日志，识别潜在目标的关键信息并减少手动查看数据所需的时间。

5.自然语言理解：可以训练ChatGPT理解自然语言命令和查询并做出相应的响应。这可用于训练自动目标识别算法以响应语音命令或执行某些任务，例如跟踪目标。例如，可以训练模型理解命令“跟踪以60英里/小时的速度向南移动的目标”，模型将响应以给定方向以该速度移动的目标的位置。

请注意，以上示例是透视图，并不反映当前的技术状态 。

5、军事机器人

ChatGPT可以通过使用自然语言处理(NLP)技术从文本数据中提取相关信息并生成见解，从而在军事机器人技术中发挥作用。以下是如何使用ChatGPT支持军用机器人的几个示例：

1.语音识别：ChatGPT可以在大型语音数据集上进行训练，以识别和理解语音命令。这可用于控制军用机器人和无人机，使它们能够响应语音命令。

2.自然语言理解：可以训练ChatGPT理解自然语言命令和查询并做出相应的响应。这可用于训练军用机器人和无人机响应语音命令或执行某些任务，如导航、跟踪和监视。

3.预测性维护：可以训练ChatGPT分析来自军用机器人和无人机的传感器数据，以预测何时需要维护。这有助于提高军用机器人的效率并降低设备故障的风险。

4.汇总：ChatGPT可以训练对大量传感器数据、监控录像等信息进行汇总，用于提取关键信息，减少人工查看数据所需的时间和精力。

5.态势感知：可以训练ChatGPT分析传感器数据、监控录像和其他信息以提供态势感知，这有助于提高军用机器人和无人机的决策能力。

值得注意的是，将ChatGPT用于军事机器人仍处于研究阶段，尚未完全开发和实施。此外，ChatGPT执行的分析的准确性将取决于它在上训练的数据的质量和数量 。

6、在模拟中测试材料开发系统

ChatGPT可用于模拟材料开发系统的测试，通过使用自然语言处理(NLP)技术从文本数据中提取相关信息并生成见解。以下是一些示例，说明如何使用ChatGPT支持在模拟中测试材料开发系统：

1.数据分析：可以训练ChatGPT分析来自材料开发系统模拟的数据，例如机械性能、热性能和化学性能。这可用于深入了解材料的性能以及如何改进它们。

2.预测建模：可以根据来自材料开发系统模拟的数据对ChatGPT进行训练，以预测材料在不同条件下的表现。这有助于优化材料的设计并提高其性能。

3.总结：可以训练ChatGPT从材料开发系统的模拟中总结大量数据，这些数据可用于提取关键见解并减少手动审查数据所需的时间和精力。

4.自然语言生成：可以训练ChatGPT生成材料开发系统模拟的自然语言描述，可用于将模拟结果传达给工程师和其他利益相关者。

5.异常检测：可以训练ChatGPT来检测材料开发系统模拟数据中的异常，这可用于识别材料问题并改进设计。

7、在军事医学中的作用

ChatGPT可以通过使用自然语言处理(NLP)技术从文本数据中提取相关信息并生成见解，从而在军事医学中发挥作用。以下是ChatGPT如何用于支持军事医学的几个示例：

1.医疗诊断：可以训练ChatGPT分析医疗数据并进行诊断，例如识别军人的疾病、伤害和其他健康状况。

2.医疗分类：可以训练ChatGPT分析医疗数据，并根据受伤军人的病情严重程度确定治疗的优先级。这有助于确保最严重的伤者首先得到治疗。

3.医疗培训：可以对ChatGPT进行培训，为军队医疗人员生成详细的说明和培训材料。这可用于提高为军事人员提供的护理质量。

4.医学研究：可以训练ChatGPT分析大量医疗数据，例如电子健康记录，以识别模式并产生见解。这可用于支持医学研究并提高为军事人员提供的护理质量。

5.医疗交流：可以训练ChatGPT生成对医疗条件、程序和治疗的自然语言解释。这可用于改善医务人员和军事人员之间的沟通，帮助确保他们了解自己的状况和治疗。

8、战斗空间自治

以下是如何使用ChatGPT支持战斗空间自治的几个示例：

1.命令和控制：可以训练ChatGPT分析来自传感器和其他来源的数据，为军事指挥官生成实时态势感知。这可用于改进作战空间中的决策制定和指挥与控制。

2.规划和协调：可以训练ChatGPT分析来自传感器和其他来源的数据，以生成计划并协调战场空间中自主系统的行动。这可用于提高军事行动的效率和效力。

3.情报、监视和侦察：可以训练ChatGPT分析来自传感器和其他来源的数据，以生成情报、监视和侦察信息。这可用于提高战场空间中的态势感知和决策能力。

4.目标识别和跟踪：可以训练ChatGPT分析来自传感器和其他来源的数据，以识别和跟踪战场空间中的目标。这可用于提高作战空间中自主系统的准确性和有效性。

5.风险评估：可以训练ChatGPT分析来自传感器和其他来源的数据，以评估战场空间中不同行动的风险。这可用于决定如何在战场空间中安全有效地运行。

9、情报分析

另一个例子是用于情报分析的自然语言处理领域。ChatGPT可以在情报报告和其他相关文本的数据集上进行训练，然后用于自动生成报告中包含的信息摘要或识别可能不是很明显的关键信息。

1.文本摘要：可以训练ChatGPT分析大量文本数据，例如新闻文章、社交媒体帖子或政府文件，并简明扼要地总结信息。这可用于快速识别数据中的关键信息和趋势。

2.命名实体识别：可以训练ChatGPT来分析文本数据并识别实体，例如人、组织和位置。这可用于更详细地了解数据并确定关键参与者和位置。

3.情感分析：可以训练ChatGPT来分析文本数据并识别数据中表达的情感。这可用于识别数据中的正面、负面或中性情绪，并有助于了解人们对特定主题的感受。

4.语言翻译：可以训练ChatGPT将文本数据从一种语言翻译成另一种语言。这可用于分析不同语言的文本数据并提高对全球事件的理解。

5.预测分析：可以训练ChatGPT分析文本数据并对未来事件做出预测。这可用于识别潜在的威胁和机会并为决策提供信息。

10、记录追踪

以下是如何使用ChatGPT支持记录跟踪的几个示例：

1.文档分类：可以训练ChatGPT来分析文本数据，例如文档，并将它们分类为不同的类别。这可用于更有效地组织和跟踪文档。

2.数据提取：可以训练ChatGPT从文本数据中提取特定信息，例如姓名、日期或位置。这可用于更详细地了解数据并改进记录跟踪。

3.搜索和检索：可以训练ChatGPT来理解自然语言查询并搜索文本数据以检索相关信息。这可用于快速查找特定记录或信息。

4.数据验证：可以训练ChatGPT来分析文本数据并验证信息的准确性和完整性。这可用于确保记录准确且最新。

5.合规性：可以训练ChatGPT分析文本数据并确保遵守法规和政策。这可用于确保按照法律要求存储和处理记录。

11、军事后勤

1.库存管理：可以训练ChatGPT分析文本数据，例如发票或运输文件，并提取有关库存数量、类型和位置的信息。这可用于跟踪库存水平并确保在需要时有供应。

2.运输优化：可以训练ChatGPT分析文本数据，例如运输清单或飞行计划，并提取有关运输路线、时间表和成本的信息。这可用于优化运输路线和时间表，以降低成本并提高效率。

3.维护计划：可以训练ChatGPT分析文本数据，例如维护日志或设备规格，并提取有关设备维护计划的信息。这可用于提前安排维护并确保设备在需要时准备就绪。

4.供应链管理：可以训练ChatGPT分析文本数据，例如采购订单或供应商合同，并提取有关供应链的信息。这可用于识别供应链中的潜在瓶颈或延迟并采取纠正措施。

5.风险管理：可以训练ChatGPT分析文本数据，例如天气报告或安全警报，并提取有关潜在风险的信息。这可用于计划和准备物流运营的潜在中断。

12、信息战

1.社交媒体监控：可以训练ChatGPT监控社交媒体平台并提取有关舆论、情绪和热门话题的信息。例如，可以训练ChatGPT来监控Twitter上对特定政治领导人或事件的提及，并生成关于这些提及的情绪和频率的报告。

2.宣传生成：可以训练ChatGPT生成与特定议程或消息一致的文本数据，例如新闻文章、社交媒体帖子或演讲。例如，可以训练ChatGPT生成以正面的方式呈现特定政治领导人或政策的文章或帖子，并将其分发到社交媒体平台上。

3.网络攻击：ChatGPT可用于自动生成网络钓鱼电子邮件、恶意链接或其他形式的社会工程攻击。例如，可以训练ChatGPT生成看似来自合法来源（如银行或政府机构）的电子邮件，并诱骗收件人提供敏感信息或点击恶意链接。

4.战略沟通：ChatGPT可用于生成与特定议程或消息一致的文本数据，例如新闻稿、演讲或声明。例如，可以训练ChatGPT生成新闻稿，以正面的方式呈现特定的军事行动，并将其分发给媒体渠道。

5.Deepfake生成：可以训练ChatGPT生成逼真的深度伪造视频，这些视频可用于冒充政治人物或军事领导人，传播虚假信息或传播虚假信息。例如，ChatGPT可用于创建一个视频，该视频似乎显示一位政治领导人发表了他们没有发表的声明，并将其分发到社交媒体平台上。

13、无人驾驶军用车辆

以下是如何使用ChatGPT支持无人驾驶车辆的几个示例：

1.语音命令：可以训练ChatGPT理解和响应语音命令，例如“带我去杂货店”或“将温度更改为72度”。这可用于控制车辆的导航、气候控制和其他功能。

2.文字转语音：ChatGPT可用于为车辆界面生成听起来自然的语音，例如提供逐向导航指令或响应语音命令。

3.自然语言理解：可以训练ChatGPT理解自然语言输入并将其转化为可操作的命令。这使得无人驾驶车辆能够理解复杂的人类输入。

4.聊天机器人界面：ChatGPT可用作无人驾驶车辆的聊天机器人界面，以回答问题、提供信息或建议，或执行其他任务。

5.安全检查：可以训练ChatGPT理解与安全相关的输入，例如“路上有没有障碍物？” 或“继续安全吗？” 并提供适当的回应。

值得注意的是，将ChatGPT用于无人驾驶车辆将取决于其训练数据的质量和数量，而ChatGPT执行的分析的准确性将取决于其训练数据的质量和数量。此外，在无人驾驶车辆中使用ChatGPT也会引发安全性、可靠性和安全性等伦理问题。

14、监视

ChatGPT可用于监控的各个方面，例如图像和视频分析、自然语言处理和语音识别。以下是如何在监视中使用ChatGPT的几个示例：

1.图像和视频分析：可以训练ChatGPT分析图像和视频，以检测和识别物体、人物或其他感兴趣的特征。例如，ChatGPT可用于自动检测和跟踪监控录像中的人或车辆。

2.语音识别：ChatGPT可用于转录和翻译监控录像中的语音，例如对话或无线电传输。这可用于提取有价值的信息或检测可疑活动。

3.自然语言处理：ChatGPT可用于分析文本数据，例如社交媒体帖子或聊天消息，以检测表明可疑活动的模式或关键字。

4.人脸识别：可以训练ChatGPT检测和识别图像和视频中的人脸，这可用于识别监控录像中的个人或将他们与已知个人的数据库进行匹配。

5.异常检测：可以训练ChatGPT检测图像和视频中的异常或异常行为，例如在禁区内游荡的人或在公共场所遗留的物体。

值得注意的是，使用ChatGPT进行监控会引发隐私、安全和公民自由等道德问题。

15、致命自主武器系统

ChatGPT可以通过使用自然语言处理(NLP)技术来理解和响应人类输入并做出决策，从而在致命自主武器系统(LAWS)的开发和操作中发挥潜在作用。然而，在LAWS中使用ChatGPT引起了重大的道德问题，并且是一个极具争议的话题。

以下是如何在LAWS中使用ChatGPT的几个示例：

1.目标识别：可以训练ChatGPT分析图像和视频以检测和识别目标，例如敌方车辆或建筑物。这可以用来指导自主武器的行动。

2.自然语言理解：可以训练ChatGPT理解自然语言输入并将其转化为可操作的命令。这可用于控制自主武器的动作，例如“与敌方坦克交战”或“撤离战场”。

3.决策制定：ChatGPT可用于处理和分析来自各种来源的数据，例如传感器数据，并对自主武器的行动做出决策。例如，它可以根据一组规则决定是否与目标交战。

4.聊天机器人界面：ChatGPT可用作LAWS中的聊天机器人界面，以回答问题、提供信息或建议，或执行其他任务。

重要的是要注意，在LAWS中使用ChatGPT是一个极具争议的话题，并引发了道德问题，例如问责制、安全性和滥用的可能性。

16、战场环境支持

ChatGPT可以通过使用自然语言处理(NLP)技术来理解和响应人类输入并根据环境做出决策，从而在提供战场环境支持方面发挥潜在作用。以下是如何在战场环境支持中使用ChatGPT的几个示例：

1.天气预报：可以训练ChatGPT分析天气数据并提供特定位置的预报。此信息可用于规划军事行动或保护部队免受恶劣天气条件的影响。

2.地形分析：可以训练ChatGPT分析地形的图像和视频，以识别道路、建筑物和自然障碍物等特征。该信息可用于规划前进路线或确定敌人的潜在藏身点。

3.自然语言处理：ChatGPT可用于理解自然语言输入并将其转化为可操作的命令。这可用于控制自主系统的动作，例如可用于侦察、监视或环境监测的无人机。

4.决策制定：ChatGPT可用于处理和分析来自各种来源的数据，例如传感器数据，并对战场环境中自主系统的行动做出决策。例如，它可以根据一组规则决定是否与目标交战。

上面详细讨论了这些示例中的一些。

17、虚拟和增强现实到建模、模拟和实战训练

ChatGPT在虚拟现实和增强现实（VR/AR）的应用中可以通过以下几种方式进行建模、模拟和实战训练：

1.场景生成：可以训练ChatGPT为训练演练生成逼真的场景，例如模拟战斗或灾难响应场景。这可用于为军事人员创造更真实和多样化的训练体验。

2.自然语言处理：ChatGPT可用于理解自然语言输入并将其转化为VR/AR系统的命令。这可用于控制虚拟角色的动作或操纵虚拟环境。

3.对话生成：ChatGPT可用于在训练模拟中为虚拟角色生成逼真的对话。这可用于创建更具吸引力和逼真的培训体验。

4.决策：ChatGPT可用于处理和分析来自VR/AR系统的数据，例如传感器数据，并对模拟环境中虚拟角色的动作做出决策。这可用于创建更具挑战性和动态的培训体验。

5.虚拟助手：ChatGPT可作为军事人员在VR/AR训练模拟中的虚拟助手，实时指导、答疑解惑。

18、自由空战

ChatGPT可以通过以下几种方式对空战中的攻防动态进行建模：

1.场景生成：可以训练ChatGPT生成用于空战模拟的真实场景，例如模拟混战场景。这可用于为军事飞行员创造更真实和多样化的训练体验。

2.决策：ChatGPT可用于处理和分析来自空战模拟的数据，例如传感器数据，并对模拟飞机在模拟中的动作做出决策。这可用于创建更具挑战性和动态的培训体验。

3.战术分析：ChatGPT可以用来分析模拟飞机在模拟中使用的战术，并根据其处理过的数据，对更有效的战术提出建议。

4.行为预测：ChatGPT可以根据历史数据进行训练，以预测敌机在现实场景中的行为，并帮助决定如何与它们交战。

5.虚拟助手：ChatGPT可以作为军事飞行员在空战模拟中的虚拟助手，实时提供指导和答疑解惑。

19、导弹制导

ChatGPT可以与神经网络结合使用，以通过以下几种方式在巡航导弹中实现更大的自主权以进行控制和瞄准：

1.场景生成：可以训练ChatGPT为导弹制导模拟生成逼真的场景，例如模拟飞行路径和地形。这可用于为导弹制导系统创造更真实和多样化的训练体验。

2.决策制定：ChatGPT可用于处理和分析来自导弹制导模拟的数据，例如传感器数据，并对模拟导弹在模拟中的动作做出决策。这可用于为导弹制导系统创造更具挑战性和动态的训练体验。

3.战术分析：ChatGPT可以用来分析模拟导弹在模拟中使用的战术，并根据其处理过的数据提出更有效的战术建议。

4.行为预测：ChatGPT可以根据历史数据进行训练，以预测敌方导弹在现实场景中的行为，并帮助做出如何打击它们的决策。

5.虚拟助手：ChatGPT可作为导弹制导系统的虚拟助手，实时提供引导和答疑解惑。

6.自主控制：ChatGPT可以集成到导弹制导系统中，提供自主决策和控制能力，无需人工干预。

20、战场通信和保护网络免受干扰

ChatGPT可用于通过多种方式改善通信和保护网络免受干扰：

1.消息生成：可以训练ChatGPT使用自然语言处理技术生成抗干扰的消息。这有助于提高干扰环境中通信的可靠性。

2.网络安全：ChatGPT可用于分析网络流量并识别潜在的干扰攻击。这可用于提高网络的安全性以防止干扰攻击。

3.关键短语生成：ChatGPT可用于生成抗干扰的关键短语。这可用于提高干扰环境中通信的安全性。

4.加密：ChatGPT可用于生成抗干扰的加密密钥。这可用于提高干扰环境中通信的安全性。

5.虚拟助手：ChatGPT可以作为网络和通信系统的虚拟助手，实时提供指导和解答问题。

6.自主控制：ChatGPT可以集成到通信系统中，提供自主决策和控制能力，无需人工干预。

21、数据融合

ChatGPT可用于通过多种方式开发数据融合新技术：

1.数据集成：ChatGPT可以接受来自各种来源（例如声纳、雷达和摄像头）的大量传感器数据的训练，以学习如何集成这些数据并提取有意义的信息。这可用于提高反潜战中的态势感知能力。

2.自动模式识别：ChatGPT可用于自动识别传感器数据中的模式，例如识别潜艇的存在。这可用于提高反潜战中的态势感知能力。

3.传感器融合：ChatGPT可用于组合来自不同传感器的数据，以创建更完整的环境图。这可用于提高反潜战中的态势感知能力。

4.决策支持：ChatGPT可用于通过分析传感器数据并提供有关如何应对检测到的威胁的建议，为运营商提供决策支持。

5.自然语言处理：ChatGPT可用于分析自然语言数据，例如操作员之间的通信，以提取与反潜战相关的信息。

22、网络安全和密码学，包括高级隐写术

ChatGPT可以通过多种方式用于增强网络安全和密码学：

1.自然语言处理：ChatGPT可用于分析自然语言数据，例如电子邮件和短信，以识别和提取与网络安全相关的信息，例如网络钓鱼尝试或恶意软件。

2.异常检测：ChatGPT可用于分析网络流量、日志数据和其他信息，以识别可能表明网络攻击的异常情况。

3.密码破解：ChatGPT可用于生成和测试潜在密码以及破解加密的密码数据库。

4.加密：ChatGPT可用于生成安全加密密钥，方法是分析数据并识别数据中可用于创建安全密钥的模式。

5.高级隐写术：ChatGPT可用于开发隐写术新技术，这是一种将数据隐藏在其他数据中的做法，例如在图像中隐藏消息。

23、旨在实现“群体作战”的群体智能

ChatGPT可用于开发新的群体智能算法和架构，旨在通过以下方式实现“群体作战”：

1.创建群体行为模型：ChatGPT可以根据与动物或昆虫群体（例如鸟群或鱼群）的行为相关的数据进行训练，以创建可应用于无人驾驶车辆群体行为的模型。

2.自然语言处理：ChatGPT可用于分析自然语言数据，例如报告和文章，以提取有关群体智能及其在军事场景中的潜在应用的信息。

3.生成控制算法：ChatGPT可用于根据有关群体行为的信息和特定军事场景的要求，为无人驾驶车辆组生成控制算法。

4.优化群体行为：ChatGPT可用于优化无人驾驶车辆群体的行为，方法是分析来自模拟和现实场景的数据，并使用该数据来提高群体的性能。

24、无人机系统(UAV)

ChatGPT可用于开发新技术，通过以下方式实现新能源远程无人机系统(UAV)的自主飞行控制：

1.预测建模：ChatGPT可以在与无人机性能相关的数据（例如飞行数据、传感器读数和天气状况）上进行训练，以创建无人机行为的预测模型。这些模型可用于优化无人机的飞行控制，使它们能够更高效、更安全地飞行。

2.自然语言处理：ChatGPT可用于分析自然语言数据，例如技术报告和文章，以提取有关无人机自主飞行控制新技术的信息。

3.生成控制算法：ChatGPT可用于根据创建的预测模型和无人机任务的特定要求生成无人机的控制算法。

4.优化无人机性能：ChatGPT可用于分析来自模拟和真实场景的数据，以优化无人机的性能，例如增加无人机的航程和飞行时间。

25、用于军事的AI卫星和软件定义卫星

ChatGPT可用于通过以下方式开发用于军事用途的AI和软件定义卫星：

1.预测建模：ChatGPT可以根据与卫星性能相关的数据（例如传感器读数、遥测数据和天气状况）进行训练，以创建卫星行为的预测模型。这些模型可用于优化卫星的性能，使它们能够更高效地运行。

2.自然语言处理：ChatGPT可用于分析自然语言数据，例如技术报告和文章，以提取有关AI和软件定义卫星新技术的信息。

3.生成控制算法：ChatGPT可用于根据创建的预测模型和卫星任务的具体要求生成卫星控制算法。

4.优化卫星性能：ChatGPT可用于分析来自模拟和现实场景的数据，以优化卫星的性能，例如延长卫星的寿命或其收集特定信息的能力。

5.网络安全：ChatGPT可用于分析数据并识别卫星系统中的漏洞，从而深入了解如何保护这些系统免受网络攻击。

26、增强战场态势感知和决策能力的可穿戴系统

可以想象使用ChatGPT为军方人员开发AI驱动的可穿戴系统。这些系统可以设计为通过使用ChatGPT的自然语言处理(NLP)功能来解释来自各种传感器和设备（例如相机、麦克风和GPS）的数据，从而增强战场上的态势感知和决策制定。例如，ChatGPT可用于实时处理和分析音频和视频数据，以识别潜在威胁并向佩戴者提供建议。此外，ChatGPT可用于生成自然语言命令，用于控制无人机等无人系统，或用于与团队其他成员交流。

27、管理军事数据

ChatGPT可用于管理大量军事数据，包括通过并行处理，以支持联合作战。ChatGPT实时处理和分析大量数据的能力可以帮助军事领导人做出数据驱动的决策。例如，ChatGPT可用于处理和分析来自无人机或卫星图像等无人系统的传感器数据，以识别潜在威胁或提供有关敌方阵地的情报。此外，ChatGPT可用于处理和分析通信数据，例如无线电或文本消息，以识别模式或识别否则难以识别的重要信息。ChatGPT还可用于非结构化数据的自然语言处理，例如报告、社交媒体、

28、使用聊天GPT功能和技术通过操纵数据和/或利用硬件漏洞来对抗或破坏对手的人工智能系统

ChatGPT可用于通过操纵数据和/或利用硬件漏洞来对抗或破坏对手的人工智能系统。ChatGPT可用于此目的的一种方法是创建“对抗性示例”或“中毒数据”。这涉及创建专门设计用于欺骗AI系统做出错误决策的数据样本。这些样本可用于训练对手的人工智能系统犯错，或者它们可用于在运行时操纵人工智能系统的决策过程。ChatGPT可用于颠覆人工智能系统的另一种方式是通过识别和利用硬件漏洞。ChatGPT可用于分析人工智能系统的硬件和软件，寻找可被用来控制系统或破坏其运行的弱点。此外，聊天GPT可用于创建和测试可用于对抗或颠覆AI系统的新算法、架构和软件。重要的是要注意，这种使用必须符合国际法和道德考虑。

29、路径规划

通过生成和分析部队或车辆在给定区域采取的多条可能路线，聊天GPT可用于军事路径规划。这可能包括分析地形数据，识别潜在的障碍和危险，并考虑其他因素，如敌方阵地和后勤。此外，GPT可用于在虚拟环境中模拟和测试不同的路径规划策略，以确定它们在实际操作中实施之前的有效性。这可以帮助军事规划人员做出更明智的决策，并提高军事行动的效率和安全性。

30、态势感知

ChatGPT在军事上的另一个潜在用途可能是态势感知领域。ChatGPT可用于分析和处理来自传感器、无人系统和其他来源等各种来源的数据，为军事人员提供有关其环境的实时信息，包括友军和敌军的位置和动向，以及天气以及其他可能影响操作的环境因素。此外，ChatGPT可用于通过整合和分析来自多个来源的数据来提高信息的准确性和及时性，以提供更完整的战场画面。这可以帮助军事人员做出更好的决策，改善协调和沟通，并最终增加他们在行动中取得成功的机会。

31、人机界面

ChatGPT有可能用于为士兵开发更高级和直观的界面，以便与军事设备（如无人机或其他车辆）进行交互。这可能包括自然语言输入和输出，以及高级语音和手势识别。此外，ChatGPT还可以通过分析来自多个来源的数据并提供实时建议来提高士兵的决策制定和态势感知能力。然而，重要的是要注意这些是潜在用途，并且没有具体证据表明以这种方式使用聊天。

32、生成汇报报告和行动后总结

ChatGPT可用于通过根据输入提示生成文本来协助创建军事行动的汇报报告和行动后摘要。这可以通过自动化写作过程并为人类编辑提供一个审查和修改的起点来节省时间和资源。此外，ChatGPT可用于汇总大量数据和信息，例如传感器数据或情报报告，以提供关键事件和见解的简要概述。

33、为军事模拟生成响应

ChatGPT可用于通过为模拟角色提供逼真且多样化的对话选项来为军事模拟生成响应。这可以提高模拟的真实性，并使受训者应对意外情况更具挑战性。此外，ChatGPT可用于生成范围广泛的可能场景，包括那些可能难以在实时培训环境中复制或复制成本高昂的场景。这可以增强整体培训体验，并让受训者为各种潜在的现实场景做好准备。

三、在军队中使用GPT的缺点

虽然ChatGPT和其他语言生成模型在军事环境中很有用，但使用它们也有一些潜在的缺点。这里有一些：

1、缺乏上下文：ChatGPT是一种通用语言模型，可能无法完全理解特定军事任务或情况的上下文。这可能会导致生成不准确或不适当的响应。

2、偏差：ChatGPT是在文本数据集上训练的，如果用于训练模型的数据包含偏差，那么模型也会有偏差。这可能会导致产生歧视性或冒犯性反应等问题。

3、安全问题：ChatGPT是一种强大的语言生成工具，如果它落入坏人之手，它可能会被用来生成令人信服的网络钓鱼电子邮件、宣传或其他恶意意图。

4、自主性有限：ChatGPT不具备独立推理能力，它只能根据提供的输入生成文本，生成文本的质量会受到输入质量的限制。

5、对数据的依赖：ChatGPT的性能与其训练数据的质量和数量密切相关。如果模型没有在多样化且具有代表性的数据集上进行训练，它可能无法在某些任务或某些类型的输入中表现良好。

6、道德问题：生成可用于误导或欺骗人们，或可用于操纵公众舆论的文本。它在下面的下一节中解释。

在考虑在军事环境中使用ChatGPT或其他语言生成模型并仔细评估使用该技术的潜在风险和收益时，务必牢记这些缺点。

四、在军队中使用聊天GPT的道德问题

在军事环境中使用ChatGPT和其他语言生成模型存在一些伦理问题。这里有一些例子：

1、欺骗和错误信息：ChatGPT可用于生成令人信服的复杂文本，这些文本可用于欺骗或误导人们，包括对手、盟友或公众。这可能会导致传播虚假信息或宣传等问题。

2、舆论操纵：ChatGPT可用于生成旨在影响舆论的文本，这些文本可用于塑造政治或军事目标。这可能会导致诸如破坏民主进程或侵犯个人或团体权利等问题。

3、隐私和监视：ChatGPT可用于从大量数据中分析和生成文本，可用于收集情报或对个人或团体进行监视。这可能会导致诸如侵犯隐私权或根据个人或团体的信仰或从属关系针对他们的问题。

4、自主武器：如果ChatGPT用于自主武器系统，它可能会引起关注，因为它可能导致意外后果，例如附带损害或平民伤亡。

5、缺乏问责制：ChatGPT是一种机器学习模型，它没有类人的意识，很难对其行为负责。这可能会导致诸如逃避对其行为后果承担责任等问题。

对于军事组织而言，在使用ChatGPT和其他语言生成模型时考虑这些伦理问题并制定和实施指南和协议以确保以负责任和合乎道德的方式使用该技术非常重要。

人工智能和军事大数据平台产生于武器平台、传感器、训练设施、试验场和业务系统等国防和军队各个方面，并最终用于作战、管理决策和业务分析等，因此以应用为牵引成为美军数据建设的重要导向。无论是在以有效管理为目的的数据标准化时期，还是在以数据深度共享为目的的网络化时期，美军数据建设与发展无不带有明显的需求牵引色彩。美军的数据建设非常注重从数据生产、管理、治理和使用的用户反馈中获得信息，并特别强调管理业务和作战人员的需求。美军认为数据是任务本身不可或缺的组成部分，是一种高附加值资产，其价值在于以能产生当前和持久军事优势的方式加以利用。特别是新版《国防部数据战略》，明确提出了联合全域作战、业务分析和高级领导决策支持等三个重点数据应用领域，要求数据治理部门必须与联合全域指挥控制跨职能团队、联合人工智能中心和负责指挥控制与通信的副首席信息官密切合作，确保国防部能够在高度竞争的环境中实现信息与战术优势；数据部门必须提供支持决策的数据以及分析和可视化工具平台；必须支持对包括预算、采购、库存、后勤和人事等广泛的业务数据的采集、分析和显示。此外，美国防部持续推进业务信息系统的升级换代，每年投入经费高达30亿美元，重点推动业务信息系统从传统的以办公信息化为主，向以数据分析与应用为核心的“数据”系统迭代发展。

ChatGPT人工智能不仅给经济社会带来巨大影响，也会加速军事领域的深刻变革。未来大数据对军事人工智能应用发展的推动作用将越来越明显，数据赋能人工智能、用人工智能唤醒“沉睡的数据”，已然成为未来军事领域应用的新引擎。美军最新提出的“马赛克战”概念，通过将人工智能引入C4KISR（指挥、控制、通信、计算机、杀伤、情报、监视、侦察）一体化的杀伤链流程，以人工智能技术为核心、以数据为基础、以智能化武器装备平台为支撑，从而引发从侦察、决策再到交战的系统性变化，将推动美军未来作战进入一个更高的层次。

美《2021财年国防授权法》提高了联合人工智能中心主任的权限，提出要确保联合人工智能中心主任有能力发现、获取、共享和再利用国防部其他机构及军种的有关数据和模型，从而为国防部建立和维持人工智能能力。同时要求，国防部长应通过首席数据官、军种部首席管理官等官员，开展不少于5项现有人工智能系统应用示范，支持国防部采办、人事、审计、财务等方面管理职能的改进。在最近的《国防部数据战略》中，美国防部将用于人工智能的训练数据称作“国防部最有价值的数据资产”，并作为该战略的主要指导原则，充分体现了美国防部运用人工智能带动数据应用的战略意图。此外，美国防部联合人工智能中心发布了“人工智能开发准备数据”订购协议，寻求相关企业帮助国防部和政府用户准备用于人工智能应用的数据。

人才是军事人工智能和数据分析与应用的第一资源，打造一支既精通数据分析知识，又熟悉国防业务的复合型人才队伍，是数据分析与利用的关键。

美国《国防部数据战略》将“人才与文化”作为实现美国防部数据目标的基本能力之一，强调要实现国防部向以数据为中心的机构转型，必须推动以国防部人员为核心的文化转型，并通过悉心培养数据人才，创造和保持国防部人员处理数据、分析数据、做出决策的能力。同时，提出建立数据工程卓越中心，为国防部工作人员提供数据处理与应用的专业技能培训，并建立数据专家与业务专家的高效互动生态。为了加强人才竞争优势，美军采取引进民用人才、培养现有人员、加强资格认证等方式，重点培养数据处理、分析与应用，以及数据安全等方面的人才队伍。针对数据分析人员的职业教育和规划缺乏大数据分析方面内容问题，美空军参谋部正考虑扩展相关技能，让空军分析人员有更多机会接触更大规模的大数据场景，并引入和培养数据科学家。此外，美国防采办大学通过与斯坦福大学、约翰霍普金斯大学、谷歌、IBM等民用领域大数据技术研究优势院校和研究机构合作，培养高级数据分析、统计编程、机器学习、文本挖掘等“数业俱精”国防数据人才，提升国防数据分析与利用能力水平。美军在信息化发展过程中，长期致力于军事数据建设和应用，其数据建设与发展水平处于世界领先地位。数据战略是美军开展数据建设实践的根本指导，蕴含着军事数据建设的核心理念和主要做法。基于美军数据战略，系统总结其军事数据发展实践的经验做法，对我军推进新时代数据建设工作具有一定的参考价值。

当前，各国军队正处于由机械化向信息化、智能化迈进的关键阶段，为适应大数据时代国防和军队现代化建设新需求、新形势，应结合国情军情实际，积极构建以数据为中心的理念、制定军事数据战略规划、加快军事数据基础设施建设、加速推进军事数据共享共用、引入先进成熟的商业数据分析与利用技术、推动形成数据驱动的作战指挥与管理决策范式、加强军事数据人才培养，不断提升人工智能作战行动和管理决策的数据化、精准化、科学化、高效化水平。

内容参考网络文章进行总结。

原文始发于微信公众号（太空安全）：ChatGPT在军事认知域中的应用思考