生成式人工智能如何賦能未來戰(zhàn)爭

近年來，生成式人工智能技術(shù)加速發(fā)展，以ChatGPT、DeepSeek等為代表的模型在數(shù)據(jù)整合、信息集成與內(nèi)容生成方面展現(xiàn)出良好的交互性與創(chuàng)造性。研究生成式人工智能在未來戰(zhàn)爭中的運用，能充分挖掘其軍事潛力、助推軍事智能化進程、增強軍隊作戰(zhàn)能力，同時通過剖析風(fēng)險挑戰(zhàn)制定應(yīng)對策略，可為完善軍事管理提供理論支撐，助力搶占未來戰(zhàn)爭先機、維護國家安全與戰(zhàn)略利益。

生成式人工智能是什么

生成式人工智能的概念界定與技術(shù)定位。生成式人工智能是使用Transformer模型等深度學(xué)習(xí)算法，基于注意力機制構(gòu)建，旨在解決傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與長短期記憶網(wǎng)絡(luò)處理長序列數(shù)據(jù)時的梯度消失、梯度爆炸問題，以及彌補對長距離依賴關(guān)系捕捉不足的缺陷。

以DeepSeek、ChatGPT為代表的

大模型工具正快速融入到各個領(lǐng)域

以GPT系列模型為例，其架構(gòu)以Transformer解碼器為基礎(chǔ)，核心支撐是自注意力機制。該機制允許模型處理輸入文本序列時，為每個詞匯分配差異化權(quán)重，聚焦于與當(dāng)前任務(wù)最相關(guān)的內(nèi)容。這一機制使模型能同時考量序列中所有詞匯，有效捕捉長距離依賴關(guān)系。同時，GPT模型采用的多頭注意力機制進一步強化了表達能力。通過并行部署多個自注意力頭，每個頭專注于輸入序列的不同表示子空間；不同頭的輸出經(jīng)拼接與線性變換后形成最終結(jié)果，使模型能學(xué)習(xí)更豐富的文本特征。

相較于判別式人工智能，傳統(tǒng)人工智能多依賴人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)進行有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)過程被動且對數(shù)據(jù)依賴性強，數(shù)據(jù)分布變化時，性能易受影響。生成式人工智能則可在海量無標(biāo)注數(shù)據(jù)中自主挖掘知識，通過無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的潛在特征與分布規(guī)律，構(gòu)建對世界更廣泛深入的理解。同時，生成式人工智能可通過持續(xù)學(xué)習(xí)迭代升級。

在軍事應(yīng)用中，生成式人工智能突破了傳統(tǒng)信息處理的被動性，成為動態(tài)作戰(zhàn)環(huán)境中主動生成決策支持信息、構(gòu)建戰(zhàn)場認(rèn)知的核心技術(shù)支撐。戰(zhàn)場數(shù)據(jù)具有多源異構(gòu)、動態(tài)變化、對抗性強等特點，生成式人工智能憑借無監(jiān)督學(xué)習(xí)形成的通用規(guī)律認(rèn)知，可在有限數(shù)據(jù)中快速適配：在情報碎片化時主動整合多域信息生成完整戰(zhàn)場態(tài)勢，在戰(zhàn)術(shù)調(diào)整中實時生成多套應(yīng)對方案，有效彌補傳統(tǒng)技術(shù)在突變環(huán)境下的響應(yīng)短板，成為連接信息感知與決策執(zhí)行的關(guān)鍵樞紐，為全域作戰(zhàn)提供主動化、智能化的支撐。

核心技術(shù)原理。生成式人工智能核心算法架構(gòu)的自注意力機制擅長處理長序列數(shù)據(jù)，可精準(zhǔn)捕捉多時段戰(zhàn)場情報中的時空關(guān)聯(lián)，為多域情報融合、跨軍種協(xié)同決策提供高效支撐；擴散模型通過逐步降噪生成高保真內(nèi)容的特性，可模擬復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境，為作戰(zhàn)推演、訓(xùn)練模擬提供逼真場景；生成式對抗網(wǎng)絡(luò)可模擬攻防博弈過程，生成逼真的虛假流量、偽裝機載信號干擾敵方檢測系統(tǒng)，判別器則可識別敵方虛假信息，雙向強化網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)、電子戰(zhàn)演練的真實性，提升對抗訓(xùn)練效果。

美軍將大語言模型Donovan系統(tǒng)

用于紅龍演習(xí)中

軍事數(shù)據(jù)因涉密性強、實戰(zhàn)案例有限而具有稀缺性，這對生成式人工智能的訓(xùn)練提出特殊要求。針對這一問題，技術(shù)層面通過小樣本學(xué)習(xí)與領(lǐng)域自適應(yīng)訓(xùn)練實現(xiàn)突破：可從有限實戰(zhàn)案例中快速提煉戰(zhàn)術(shù)規(guī)律；領(lǐng)域自適應(yīng)訓(xùn)練則借助遷移學(xué)習(xí)，將通用模型的知識底座遷移至軍事領(lǐng)域。同時，通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)生成模擬戰(zhàn)場數(shù)據(jù)擴充訓(xùn)練樣本，在平衡數(shù)據(jù)稀缺性的同時，保障模型對軍事場景的適配能力。

技術(shù)特點及軍事價值。一是從“被動響應(yīng)”到“主動創(chuàng)造”的作戰(zhàn)支撐能力。傳統(tǒng)軍事人工智能多被動執(zhí)行指令，而生成式人工智能可基于戰(zhàn)場態(tài)勢主動創(chuàng)造決策支持內(nèi)容。在戰(zhàn)術(shù)指揮中，模型能依據(jù)實時兵力部署、地形數(shù)據(jù)、氣象條件，主動生成多套作戰(zhàn)方案，涵蓋行動路線、火力配置及突發(fā)情況應(yīng)對預(yù)案；在后勤保障中，可結(jié)合部隊機動速度、物資消耗規(guī)律，主動預(yù)測補給需求并生成動態(tài)調(diào)配計劃，變“人找信息”為“信息找人”，大幅提升指揮效率與響應(yīng)速度。

二是通過多模態(tài)協(xié)同保障跨域作戰(zhàn)。在聯(lián)合作戰(zhàn)中，模型可整合衛(wèi)星圖像、無線電通信、情報報文等多模態(tài)信息，生成統(tǒng)一戰(zhàn)場態(tài)勢圖，輔助指揮官快速掌握全域情況；在認(rèn)知對抗中，能生成多模態(tài)欺騙信息，如模仿敵方指揮官語音下達錯誤指令，同步生成配套的虛假行動文書與衛(wèi)星圖像，對敵決策鏈形成認(rèn)知干擾。

三是憑借輕量化部署適配戰(zhàn)場動態(tài)響應(yīng)。通過模型輕量化技術(shù)（如知識蒸餾），可將大型模型壓縮至適配無人機、單兵終端等邊緣設(shè)備的規(guī)模，實現(xiàn)戰(zhàn)場數(shù)據(jù)本地實時處理，減少對后端網(wǎng)絡(luò)的依賴；其遷移學(xué)習(xí)能力可支持模型快速適配不同作戰(zhàn)場景，例如從城市作戰(zhàn)環(huán)境快速遷移至山地作戰(zhàn)，通過少量戰(zhàn)場數(shù)據(jù)微調(diào)，短時間內(nèi)形成針對性作戰(zhàn)支持能力，確保在網(wǎng)絡(luò)延遲或中斷的復(fù)雜環(huán)境中，仍能高效響應(yīng)戰(zhàn)場動態(tài)變化，提升戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行的時效性。

未來戰(zhàn)爭形態(tài)的發(fā)展趨勢

認(rèn)知域?qū)沟耐癸@。未來戰(zhàn)爭的作戰(zhàn)目標(biāo)正從傳統(tǒng)的物理域摧毀向認(rèn)知域主導(dǎo)深度延伸，認(rèn)知域已成為決定戰(zhàn)爭走向的核心對抗場。這種轉(zhuǎn)變的核心是：通過塑造信息認(rèn)知優(yōu)勢，使敵方在OODA鏈路中產(chǎn)生偏差，進而放棄抵抗或陷入戰(zhàn)略誤判。烏克蘭危機中雙方的信息博弈已超越單純的情報獲取，轉(zhuǎn)向?qū)φJ(rèn)知的主動塑造，物理摧毀是支撐認(rèn)知壓制的手段，而認(rèn)知主導(dǎo)則決定了物理行動的戰(zhàn)略效能。

作戰(zhàn)節(jié)奏的秒級博弈。傳統(tǒng)依賴人工整合分析的信息處理模式已無法適配“發(fā)現(xiàn)即摧毀”的快節(jié)奏對抗。在態(tài)勢感知環(huán)節(jié)，衛(wèi)星、無人機、傳感器等多源設(shè)備實時回傳的戰(zhàn)場數(shù)據(jù)呈現(xiàn)碎片化、瞬時性特征，需在秒級內(nèi)轉(zhuǎn)化為可直接用于決策的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容。生成式人工智能的價值不僅在于速度提升，更在于將海量原始數(shù)據(jù)即時轉(zhuǎn)化為決策可用的認(rèn)知產(chǎn)品。

跨域協(xié)同的深度融合。現(xiàn)代戰(zhàn)爭的跨域協(xié)同邁向“陸海空天電網(wǎng)認(rèn)知”全域深度融合，即把陸軍的地面?zhèn)刹鞌?shù)據(jù)、海軍的海域態(tài)勢數(shù)據(jù)、空軍的空中軌跡數(shù)據(jù)、網(wǎng)電域的電磁信號數(shù)據(jù)等，轉(zhuǎn)化為各作戰(zhàn)單元可理解、能協(xié)同的統(tǒng)一信息內(nèi)容，生成式人工智能通過學(xué)習(xí)各軍種數(shù)據(jù)的語義規(guī)則，自動消除數(shù)據(jù)壁壘。

體系對抗的復(fù)雜性躍升。未來戰(zhàn)爭的體系對抗作戰(zhàn)要素從傳統(tǒng)的兵力、火力，擴展到算法、數(shù)據(jù)、認(rèn)知等新型要素；要素間關(guān)聯(lián)從線性因果（如火力強度決定摧毀效果）變?yōu)榉蔷€性耦合（如電磁干擾強度可能影響火力精度）；戰(zhàn)場狀態(tài)則因敵方非對稱戰(zhàn)術(shù)（如小型無人機蜂群突襲）而頻繁突變。這種復(fù)雜性要求“動態(tài)、非對稱”方案生成需能實時響應(yīng)戰(zhàn)場變化，而生成式人工智能恰能適配這一需求。

生成式人工智能賦能

未來戰(zhàn)爭的場景與機制

情報與態(tài)勢感知領(lǐng)域。一是多源異構(gòu)情報的自動化整合。戰(zhàn)場情報來源呈現(xiàn)“多域異構(gòu)”特征，圖像、視頻文本往往因格式、維度、語義規(guī)則不同形成“數(shù)據(jù)孤島”。生成式人工智能破解這一困境：對衛(wèi)星圖像，自動提取結(jié)構(gòu)化語義標(biāo)簽；對電磁信號，轉(zhuǎn)化為文本描述；對社交媒體文本，提煉關(guān)鍵信息。這種多源異構(gòu)情報的整合方式，使各作戰(zhàn)單元能基于統(tǒng)一認(rèn)知協(xié)同行動，實現(xiàn)情報價值的跨域釋放。

生成式人工智能可破解“數(shù)據(jù)孤島”問題

二是潛在威脅的預(yù)測性生成。生成式人工智能通過歷史戰(zhàn)例建模、敵方行為模擬、多場景推演的模式，實現(xiàn)對敵方意圖的深度預(yù)判。其核心在于基于歷史對抗數(shù)據(jù)構(gòu)建敵方?jīng)Q策模型，模擬其在不同戰(zhàn)場條件下的可能行動邏輯。這種基于歷史規(guī)律的意圖模擬，使情報分析從被動響應(yīng)轉(zhuǎn)向主動預(yù)判，為防御部署提供精準(zhǔn)指向。

作戰(zhàn)決策與指揮控制領(lǐng)域。一是動態(tài)作戰(zhàn)方案的生成與評估。戰(zhàn)場不確定性要求決策系統(tǒng)具備“多預(yù)案并行響應(yīng)”能力。生成式人工智能可通過以下方式實現(xiàn)這一目標(biāo)：首先基于當(dāng)前態(tài)勢生成多套基礎(chǔ)方案；隨后向每套方案注入隨機變量；再通過兵棋推演評估各方案在變量影響下的效能。這種并行推演并非替代指揮員決策，而是通過窮盡潛在風(fēng)險，降低決策的未知盲區(qū)。

二是跨層級指揮的自然語言交互。戰(zhàn)場決策鏈路存在“層級多、信息雜”的特點，前沿偵察兵的口語報告、營級指揮部的戰(zhàn)術(shù)簡報、戰(zhàn)區(qū)指揮中心的戰(zhàn)略指令，往往因表述習(xí)慣、專業(yè)術(shù)語差異導(dǎo)致信息衰減。生成式人工智能通過構(gòu)建覆蓋“單兵、營、戰(zhàn)區(qū)”的統(tǒng)一語義庫，將不同層級的表述轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化信息，確保信息在指揮鏈路中不失真、不冗余，實現(xiàn)決策意圖的精準(zhǔn)傳遞。

認(rèn)知對抗與心理作戰(zhàn)領(lǐng)域。一是定向信息的精準(zhǔn)生成與傳播。認(rèn)知對抗的核心是精準(zhǔn)觸達到認(rèn)知共鳴，生成式人工智能首先基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建目標(biāo)群體的“認(rèn)知特征模型”.在傳播環(huán)節(jié)，系統(tǒng)根據(jù)目標(biāo)群體的信息渠道偏好，自動適配傳播形式，使認(rèn)知影響從廣撒網(wǎng)轉(zhuǎn)向精準(zhǔn)滴灌，顯著提升心理作戰(zhàn)的效能。

二是反制虛假信息的生成式防御。面對敵方利用生成式技術(shù)制造的虛假信息，傳統(tǒng)人工核查存在“響應(yīng)慢、證據(jù)散”的短板。生成式人工智能通過對比視頻幀的光影邏輯、文本的語義特征，快速識別虛假信息；隨后自動關(guān)聯(lián)原始數(shù)據(jù)源，生成“證據(jù)鏈簡報”；最后針對虛假信息的傳播渠道與受眾，定制澄清內(nèi)容，揭露其欺騙邏輯。

Sora生成的視頻截圖

軍事訓(xùn)練與裝備研發(fā)領(lǐng)域。一是動態(tài)生成高保真虛擬戰(zhàn)場。生成式人工智能構(gòu)建的虛擬戰(zhàn)場并非靜態(tài)復(fù)現(xiàn)，而是基于真實戰(zhàn)例的“動態(tài)演化系統(tǒng)”，以歷史戰(zhàn)役為原型，通過注入可控變量，生成多樣化訓(xùn)練場景，逼迫受訓(xùn)者突破思維定式。這種“戰(zhàn)例為基、變量驅(qū)動、動態(tài)適配”的生成模式，使訓(xùn)練從“復(fù)刻歷史”轉(zhuǎn)向“預(yù)演未來”。

二是裝備原型的生成式設(shè)計與優(yōu)化。傳統(tǒng)裝備研發(fā)多采用“串行設(shè)計”“逐步迭代”模式，而生成式人工智能通過將裝備需求拆解為技術(shù)參數(shù)約束，再基于材料數(shù)據(jù)庫、結(jié)構(gòu)力學(xué)模型、歷史設(shè)計案例，同時生成數(shù)十套差異化原型方案，縮短研發(fā)周期。

后勤保障與網(wǎng)絡(luò)作戰(zhàn)領(lǐng)域。一是智能生成物資調(diào)配方案。現(xiàn)代戰(zhàn)場后勤保障面臨“環(huán)境突變”及“需求波動”的雙重挑戰(zhàn)，生成式人工智能通過構(gòu)建物資節(jié)點網(wǎng)絡(luò)，再針對突發(fā)干擾，自動生成替代方案：重新規(guī)劃運輸路徑；調(diào)整物資優(yōu)先級；聯(lián)動生產(chǎn)端調(diào)整保障計劃，最大限度減少戰(zhàn)場環(huán)境對作戰(zhàn)的影響。

二是自動化生成網(wǎng)絡(luò)攻防代碼。網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)場的“秒級對抗”要求攻防代碼具備實時生成、動態(tài)適配的能力。生成式人工智能可實現(xiàn)攻防代碼的自動化產(chǎn)出：對網(wǎng)絡(luò)防御，基于敵方既往攻擊手法，自動生成針對性檢測規(guī)則、補丁程序；對網(wǎng)絡(luò)攻擊，根據(jù)目標(biāo)系統(tǒng)特征，生成適配的滲透代碼、偽裝流量，顯著提升在網(wǎng)絡(luò)攻防窗口期的制勝概率。

生成式人工智能賦能戰(zhàn)爭的

現(xiàn)實問題及對策建議

技術(shù)局限性引發(fā)的安全風(fēng)險。一是生成內(nèi)容真實性失控問題。生成式人工智能模型在訓(xùn)練與推理中可能出現(xiàn)梯度消失、梯度爆炸等問題，導(dǎo)致模型產(chǎn)生異常輸出。在高強度、快節(jié)奏的信息戰(zhàn)中，模型一旦出現(xiàn)崩潰、死循環(huán)或輸出亂碼等故障，作戰(zhàn)系統(tǒng)將瞬間喪失關(guān)鍵信息處理與決策支持能力，使作戰(zhàn)方陷入被動，影響作戰(zhàn)效能；二是模型魯棒性與抗干擾能力不足，突出表現(xiàn)為戰(zhàn)場強電磁環(huán)境下的性能衰減。強電磁干擾區(qū)域的傳感器數(shù)據(jù)可能存在大量噪聲、丟失或錯誤，導(dǎo)致輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量驟降，生成式人工智能模型易出現(xiàn)誤判。三是軍事數(shù)據(jù)泄露與隱私風(fēng)險，訓(xùn)練數(shù)據(jù)中涉密信息存在被逆向提取的可能。準(zhǔn)確性、完整性不足的軍事數(shù)據(jù)輸入模型后會嚴(yán)重干擾學(xué)習(xí)與判斷，導(dǎo)致情報分析、作戰(zhàn)方案出現(xiàn)偏差。同時，軍事數(shù)據(jù)若在收集、存儲、傳輸與共享中缺乏嚴(yán)格防護，易導(dǎo)致泄露，對國家安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。

對此，一方面，應(yīng)優(yōu)化模型技術(shù)方向，重點發(fā)展“可解釋生成AI”“抗幻覺訓(xùn)練技術(shù)”與“軍事領(lǐng)域適配的輕量化模型”，提升模型精準(zhǔn)性與可靠性，通過先進對抗訓(xùn)練技術(shù)增強對戰(zhàn)場噪聲、錯誤數(shù)據(jù)的魯棒性。同時加速模型輕量化與高效化，采用知識蒸餾等技術(shù)削減參數(shù)量，降低算力依賴，實現(xiàn)快速部署與實時響應(yīng)。另一方面，應(yīng)健全數(shù)據(jù)安全機制，構(gòu)建軍事專用高可信度數(shù)據(jù)資源庫，整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過嚴(yán)格清洗、標(biāo)注與質(zhì)量評估確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確完整。同時強化數(shù)據(jù)安全防護，采用加密技術(shù)保障傳輸安全；基于區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建去中心化存儲與共享機制，抵御外部攻擊與內(nèi)部泄露風(fēng)險；建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限管理機制，筑牢數(shù)據(jù)安全防線。

人工智能安全可控至關(guān)重要

倫理困境與認(rèn)知主權(quán)爭奪問題。一是自主武器殺傷的道德責(zé)任歸屬問題，若AI武器系統(tǒng)誤判目標(biāo)，將違背人道主義原則。且自主決策機制導(dǎo)致責(zé)任界定模糊，傳統(tǒng)戰(zhàn)爭中作戰(zhàn)人員對自身行為負(fù)責(zé)的模式被打破，開發(fā)者、使用者與AI系統(tǒng)的責(zé)任歸屬混亂。二是認(rèn)知操縱的倫理邊界問題，生成式人工智能在信息戰(zhàn)中被濫用于制造虛假信息，危害顯著。

對此，一方面，應(yīng)制定生成式人工智能軍事應(yīng)用的倫理審查清單，明確禁止性應(yīng)用場景。各國軍隊?wèi)?yīng)協(xié)同制定權(quán)威的AI信息戰(zhàn)道德行為規(guī)范：在信息真實性上，嚴(yán)禁編造、歪曲信息；在攻擊行為上，嚴(yán)禁傷及平民與民用設(shè)施；在責(zé)任界定上，清晰責(zé)任，避免推諉；將準(zhǔn)則納入軍事教育訓(xùn)練，強化作戰(zhàn)人員的倫理意識。另一方面，應(yīng)建立跨學(xué)科倫理監(jiān)督機制，構(gòu)建嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膫惱韺彶闄C制：組建審查機構(gòu)；在項目實施各階段進行嚴(yán)格審查，立項時評估目標(biāo)與倫理風(fēng)險，研發(fā)中監(jiān)督數(shù)據(jù)與訓(xùn)練方法，測試中核驗輸出的準(zhǔn)確性，部署前審視復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境下的運行機制；以國際倫理原則、人權(quán)法與戰(zhàn)爭法為審查標(biāo)準(zhǔn)，制定量化指標(biāo)，建立審查結(jié)果公示與反饋機制。

法律規(guī)制的滯后性與模糊性問題。一是現(xiàn)有戰(zhàn)爭法對生成式人工智能的規(guī)制適配性不足，生成式人工智能的技術(shù)特性與傳統(tǒng)法律框架存在沖突，責(zé)任界定上，AI系統(tǒng)在信息戰(zhàn)中造成損害時，現(xiàn)行法律缺乏明確分配準(zhǔn)則。二是跨境作戰(zhàn)的法律責(zé)任劃分難。生成式人工智能軍事化應(yīng)用的全球化加速，使國際規(guī)則制定滯后于技術(shù)發(fā)展：科技強國試圖主導(dǎo)規(guī)則制定，弱國持謹(jǐn)慎態(tài)度，導(dǎo)致國際談判僵局；各國對AI軍事應(yīng)用的限制、數(shù)據(jù)共享、倫理審查等關(guān)鍵問題難以達成共識，短期內(nèi)難以出臺有廣泛約束力的公約。

對此，一方面，應(yīng)推進國內(nèi)立法，明確軍事應(yīng)用的審批流程與責(zé)任主體。加快構(gòu)建法律體系：對軍事關(guān)鍵領(lǐng)域的AI設(shè)定嚴(yán)苛準(zhǔn)入門檻；在軍事指揮與情報分析中規(guī)范數(shù)據(jù)使用與監(jiān)督原則；立法應(yīng)聚焦責(zé)任界定、數(shù)據(jù)保護與應(yīng)用邊界，明確作戰(zhàn)中系統(tǒng)故障的責(zé)任劃分，確保軍事數(shù)據(jù)全生命周期安全。另一方面，應(yīng)加強國際協(xié)調(diào)，推動生成式人工智能軍事應(yīng)用的多邊規(guī)則構(gòu)建：召集各國與多方代表制定AI戰(zhàn)爭行為準(zhǔn)則，禁止無差別攻擊與惡意虛假信息傳播；各國可通過共享技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、聯(lián)合科研與協(xié)同制定規(guī)范深化合作；在監(jiān)管執(zhí)法上，建立信息共享機制，對跨國AI信息戰(zhàn)違規(guī)行為聯(lián)合調(diào)查取證與制裁，形成執(zhí)法威懾，維護國際信息戰(zhàn)秩序。

結(jié)　語

生成式人工智能在情報整合、決策支持、認(rèn)知對抗等領(lǐng)域的突破，正在重塑戰(zhàn)爭形態(tài)與作戰(zhàn)邏輯。然而，技術(shù)局限性帶來的安全隱患、倫理困境引發(fā)的責(zé)任爭議、法律規(guī)制滯后的治理難題，也警示我們：技術(shù)賦能的前提是可控善用。唯有以技術(shù)創(chuàng)新突破瓶頸、以倫理準(zhǔn)則劃定邊界、以法律規(guī)制構(gòu)建框架，推動技術(shù)、倫理及法律協(xié)同治理，才能讓生成式人工智能真正成為提升國防能力、維護戰(zhàn)略安全的利器，在未來戰(zhàn)爭中實現(xiàn)安全與發(fā)展的動態(tài)平衡。

免責(zé)聲明：本文轉(zhuǎn)自軍事文摘，原作者鄧小林、劉明坤、 蘇軍院。文章內(nèi)容系原作者個人觀點，本公眾號編譯/轉(zhuǎn)載僅為分享、傳達不同觀點，如有任何異議，歡迎聯(lián)系我們！

研究所簡介

國際技術(shù)經(jīng)濟研究所（IITE）成立于1985年11月，是隸屬于國務(wù)院發(fā)展研究中心的非營利性研究機構(gòu)，主要職能是研究我國經(jīng)濟、科技社會發(fā)展中的重大政策性、戰(zhàn)略性、前瞻性問題，跟蹤和分析世界科技、經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢，為中央和有關(guān)部委提供決策咨詢服務(wù)。“全球技術(shù)地圖”為國際技術(shù)經(jīng)濟研究所官方微信賬號，致力于向公眾傳遞前沿技術(shù)資訊和科技創(chuàng)新洞見。

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