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新實驗室利用生成式人工智能提升國防戰爭模擬
由Michael Peck報導
2025年11月24日下午1:40
一個全新實驗室計劃利用生成式人工智能(Generative AI)來強化國防戰爭模擬。
這個名為GenWar的實驗室,預計於2026年在馬里蘭州羅瑞的約翰霍普金斯應用物理實驗室成立,目標是利用大型語言模型(LLMs),例如熱門聊天機器人ChatGPT的技術,提升桌上演習的速度和易用性。
透過在演習中接入人工智能,參與者可以迅速嘗試不同策略。同時,AI代理人將扮演參謀顧問甚至敵方指揮官的角色,協助人類參與者。
不過,GenWar實驗室還有更多有趣的可能性,例如讓人類玩家直接與桌上演習幕後運作的複雜電腦模型互動,甚至可能讓雙方均由AI演員獨立進行戰爭遊戲。
「我們的贊助方反映出需要更快進行戰爭遊戲的需求,」GenWar實驗室負責人Kevin Mather向Defense News表示。「這不僅能進行更深入的分析,有時還能結合建模與模擬,進行假設性分析。」
自19世紀普魯士軍隊開始使用「kriegsspiel」來訓練參謀軍官以來,桌上演習基本上就是讓藍軍對抗紅軍,由裁判裁決。
問題是,這類戰爭遊戲設計和裁決非常費時費力,且過於繁複,難以反覆演練及吸取教訓。
但人工智能能產生多輪遊戲迭代,或允許場景重演。例如,玩家可能選擇一個策略,卻被專家判定該策略不切實際。
「我們可以回帶遊戲,退回一回合,重新嘗試那個動作。由於全部是數碼化,我們會有完整記錄。賽後分析時,可以追蹤決策過程,」GenWar實驗室項目經理Kelly Diaz向Defense News描述假設場景時說。
為此,GenWar實驗室使用多種工具。GenWar TTX創造數碼環境和AI代理人參與演習;而基於政府持有的先進模擬整合框架AFSIM打造的GenWar Sim,則讓玩家能與用於裁決的物理模型互動。
因此,GenWar Sim就像一個翻譯器,讓人類能用平實語言與幕後的數學模型溝通。
「作為人類,你發出指令:‘我想在這裡攻擊,想在那裡防守,’」Mather解釋。「我們在模擬引擎中編寫程式碼,能從資料庫層讀取指令,並自動執行。」
反過來,大型語言模型也能用日常語言與人溝通。
不過,AI玩家的概念可能令部分人感到疑慮。正如玩過商業策略遊戲的人所知,電腦玩家往往不是最聰明的對手。
「我們絕不會聲稱它們能作出最佳決策,」Mather說。
然而,希望它們的決策足夠真實,促進遊戲進行,並讓玩家在演習中探索多種策略。
Mather和Kelly強調,AI不會取代傳統戰爭遊戲技術。
「這遠不及傳統的作戰分析或建模模擬研究深入,」Mather說,但AI能提供「70%至80%的解決方案,雖非最終答案,但能顯著加速人類學習過程。」
隨著AI融入社會結構,普遍共識認為它必然會成為戰爭遊戲的一部分。問題是,AI是否會主導這個領域。
國際與戰略研究中心研究員Benjamin Jensen認為,AI若妥善記錄與評估,能提升戰爭遊戲質素。
但風險在於「戰略分析淪為‘這是LLM說的’的層面,」他對Defense News說。
LLM與國家安全政策的相關程度仍不明朗。
「最大挑戰是多數基礎模型尚未充分以戰略和國家治理標準作基準測試,」Jensen表示。「所以用AI支援遊戲設計、開發和執行是好主意,關鍵是使用範圍有多廣,且記錄是否完善,以避免常見陷阱。」
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評論與分析
這個GenWar實驗室的構想,代表了國防模擬領域一個重要的技術躍進。傳統桌上戰爭遊戲雖然歷史悠久,但因為設計和執行成本高昂,難以快速迭代和吸納教訓。AI的加入,尤其是生成式AI和大型語言模型,能讓戰爭模擬更靈活、更具互動性,並且降低人力負擔。
更重要的是,AI不僅是工具,更是能成為「虛擬參謀」或「敵方指揮官」的角色,為參與者提供即時且多元的策略挑戰,促進思維碰撞。這種人機協作模式,將使軍事訓練與戰略研判更貼近真實戰場的複雜性。
然而,AI在戰爭遊戲中扮演「玩家」的角色,仍存在不少限制。現階段AI難以達到最佳決策水平,這意味著戰爭模擬的「現實感」仍需謹慎評估。過度依賴AI可能導致偏差,甚至誤判戰略態勢。
Benjamin Jensen提出的觀點非常值得關注:若沒有嚴謹的基準測試和透明的評估標準,AI可能會淪為「黑盒子」,讓戰略分析淪為機械式的「AI說法」,失去人類的判斷力和批判精神。
此外,如何平衡AI的輔助角色與人類決策者的主導地位,是未來戰爭模擬發展的關鍵。AI應該是加速學習和探索的工具,而非決策的替代品。
總括而言,GenWar實驗室象徵著AI技術在國防領域的嶄新應用前景,既帶來效率和創新的可能,也提醒我們需謹慎看待AI的局限和風險。香港及全球軍事研究機構應密切關注這種融合AI與戰爭模擬的趨勢,並積極參與相關技術的研發與倫理討論,確保未來的軍事決策既智能又負責任。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。