认知域的“奇点”：生成式人工智能如何重塑军事智能生态
想象一下，一把无形的“智刃”正淬炼于数据海洋，悄然弈动未来兵棋。自2022年末ChatGPT震撼问世以来，生成式人工智能迅速席卷全球，成为科技焦点。2024年初，OpenAI推出文字生成视频模型Sora，实现从文本到视频的飞跃；2025年1月，中国AI公司DeepSeek开源DeepSeek-R1模型，引领新一轮竞赛。生成式AI通过复杂算法从海量数据中学习，创造文本、图像、声音、视频和代码等内容，正从单一语言生成向多模态、具身化演进，在国防军事领域展现无限潜力，有望成为未来战场最具颠覆性的新质战斗力。
一、生成式人工智能的认知优势
生成式人工智能以海量数据为原料，拥有类神经网络的反馈纠错机制，通过强化训练和深度学习获得强大生成能力。它的语言转化与学习推理能力，无疑为人类认知插上了腾飞之翼。
01
提升认知速度
生成式人工智能凭借庞大参数与数据库、反馈优化机制，实现高效认知速度与精度。它通过端口连接不断扩张的数据库，表现出更宽的归纳面和更快的认知速度。其强大的语义理解与抽象学习能力催生数据飞轮效应：用更多数据训练更精准模型，吸引更多用户，进而收集更多数据用于训练，形成良性循环。在此机制下，它能根据用户连续提问动态调整回答风格与价值倾向，精准契合用户心理期待。它可快速定制为各类聊天机器人，如在线客服、语音助手等。这种快速适应新场景的能力依赖高效认知速度，也扩大了其影响范围。随着迭代升级，其数据库和模型参数将持续增长，认知速度将再攀新高。
02
深研认知规律
人类是有语言、能思维的动物，语言是认知基础，思维是认知特质。与决策式AI相比，生成式AI能学习人类思维逻辑，产出具备常理和规则的内容。ChatGPT甚至通过谷歌面试，拿下年薪18万美元的L3工程师offer，展现高超“类人思维”。生成式AI涉及的知识领域维度连续性好，虽不能突破“人类知识边界”，但认知速度与深度远超常人，能深入挖掘、关联和重组知识，迸发新见解。
实践中，生成式AI根据用户反馈进行“用户人格画像”，虽不代表真实个体，却折射机器对人类情感的理解。这有助于响应用户多元需求，提出更易采纳的建议。通过强化训练和深度学习，它已具备良性反馈纠错机制，能根据用户需求实时调整。在此支撑下，生成式AI可自主试错并提升智能水平，从而与人达成情感共鸣，挖掘更深层认知规律。
03
重塑认知指向
作为人机认知交互产物，生成式AI通过交互重塑认知指向。基于对社会规律与群体心理的洞见，它在处理碎片信息时“过分”强调或忽略某些信息，给出“片面”回答，误导用户。利用匿名交流、异步互动特征，在用户周围构筑“信息茧房”和“回音室”，以个性化推荐强化用户“去抑制性”，扭转原有认知意图。再次，通过形塑认知习惯改变指向。在“大数据思维”支撑下，它自带“数据支撑”“来源丰富”“代表真理”标签，获得“权威”地位，可能激发用户“数据崇拜心理”。它诱导用户长期使用，形成依赖，并不断巩固自身认知指向，驱使人类在惯性思维下达成认知趋同。随着其便利化、智能化发展，人类具体实践可能减少，现实经验材料削弱，最终导致批判性消解。在专业领域，这可能造成深远影响，限制高知识水平用户的认知发展。
二、生成式人工智能的认知应用方式
生成式AI能凭独特认知优势为认知攻防对抗提供技术基础，其驱动的认知渗透、迷惑、操控等手段，正成为认知战场的新锐武器。
01
认知渗透
生成式AI依靠丰富数据支撑和高效算法驱动，演变为认知渗透利器。数据层面：资源鱼龙混杂，易受针对性“投毒”，诱导人群偏见；技术大国可利用优势，通过管辖、审核、刻意输入等方式渗透，推销自身价值观。算法层面：生成式工具通过优化算法实现精准推荐和内容定序，提升渗透针对性。收集用户数据判断偏好后，它选择性屏蔽和推荐，将影响性数据推送给易感人群。即便有审核监管，也能通过调整数据权重和“出场顺序”达成目标。其超越意识形态的科学特质和“技术”身份更易赢得信任，掩饰智能推荐和定向排序功能，营造客观公正假象，降低渗透阻力。它还能自动生成攻击工具，如批量编写代码、生成恶意软件等，结合社会工程捕获心理，大幅降低渗透门槛。
02
认知迷惑
当生成式AI主导的认知渗透达到足够广度，便可通过认知迷惑拓展影响深度。具体手段包括：营造虚假信息实现集体“降智”、深度模仿助力认知迷惑、算法诱导调整迷惑方向等。生成式AI借多模态能力，广泛生成文本、图像和音视频，通过伪数据生成方法，直接向其他认知设备灌输欺骗信息。深度模仿则模糊虚拟人与实体人边界，根据需求快速伪造目标外貌、语音、情感等属性，配合身份盗用，创造“虚拟”实体冒充真人。若成功伪造政府高层等目标，可设置议题、挑动情绪，撼动国家政治和社会秩序。在虚假信息与深度模仿支撑下，生成式AI能更好发挥算法诱导效果。其产品由人通过算法间接控制，传播方式和内容指向带有鲜明人文色彩，内含政治立场、道德标准等诱导属性。加上算法黑箱遮掩，进一步加剧认知迷惑。其机器幻觉弊端也有助于输出错误信息，诱导错误选择，增强迷惑能力。
03
认知操控
作为后台操控的高度自动化机器，生成式AI为实施认知操控提供技术空间。认知操控是生成式AI认知优势运用的关键步骤，在渗透、迷惑基础上实现更高阶效果。一方面，后台设计者可通过预设政治立场、价值观等认知偏向，将自身意愿强化为攻防目标，肆意管控数据实现操控。另一方面，设计者可激发受众追求安逸、新奇、刺激的感受，以“猎奇娱乐+意识渗透”方式影响思维，利用人性弱点实现构陷。生成式AI的后台主导者还能以自身认知模式为核心设置体系，塑造操控态势。作为信息中介和私域对话系统构建者，它对外链接多平台，与用户建立亲密交互，引导和调控主观认知过程，推动或阻碍认知环境发展。
三、生成式人工智能的军事应用潜力
2023年1月，美国将生成式AI列入“技术观察清单”。2024年12月，美国国防部首席数字和人工智能办公室成立AI快速能力（生成）小组（AI RCC），加速推进前沿AI军事应用。未来战争中，生成式AI有望成为颠覆性力量，在军事领域扮演关键角色。
01
以认知嵌入强化军事训练
生成式AI依靠强大算力、大模型参数等优势，以认知嵌入方式参与军事训练全过程，提升环境逼真感，强化训练效果。它能自主拟定训练计划、制定考核方案，通过自动循环优化机制同步调整，做到因材施教，助力精准实训。其大模型可生成各类训练场景，包括现实中难以复制或成本高昂的环境，模拟复杂战场，塑造高效训练场域，推动元宇宙等仿真技术发展，有效克服场地限制，让指战员在虚拟世界演练，在降低训练成本和风险的同时提升效果。
02
以认知分析细化军事情报
生成式AI计算更快、分析更精准，可用于数据挖掘和情报分析，辅助军事人员从海量数据中提取高价值信息。在战场等人员紧张环境下，传统信息流转缓慢，而生成式AI工具可在瞬间完成同等数据量的请求。无论理论还是实践，生成式AI军事化的最佳舞台是“智能参谋”。它能根据关键词或要求拟制军用文书，以数据图表、态势图像等方式展示，把参谋人员从标图、文书等业务中解放，提升信息传播效率。它可搭配传感系统延伸机器智能，高效进行情报收集和战场监视。通过军事专有语料训练专业分析能力，凭自然语言处理能力融合多源异构数据，转化为高价值情报。其便捷人际交流机制也有助于与技术员交互，提高分析效率。
03
以认知预测优化军事决策
基于强大数据支撑、算法推理和深度学习能力，生成式AI在战场上能实时分析处理敌我位置、分布、行动及优劣态势等信息，研判战争规律、预测动向。先进模型可快速汇总更新敌方进攻信息，总结行动规律，模拟敌方指挥官“思维方式”，通过认知预测帮助指挥员优化决策。在分析现有军事动态基础上，生成式AI能整合军队实况，调动历史经验，从纵向和横向角度给出多维度方案，提升决策综合效率。其决策不仅限于宏观层面，还可实现从宏观到微操的具体设计，提高准确性和鲁棒性。凭认知优势，它可构造指挥控制领域一体化大模型，嵌入整个指控系统充当人类第二“大脑”，有效赋能态势认知，并发处理众多决策任务，在优化过程中体现涌现效应。
技术的推广既靠自身进步，也需外部环境支持。生成式AI是新兴领域的关键技术，更是引领未来的战略科技。从自身看，它作为新质战斗力前景广阔，有望成为制胜未来战场的主力；从环境看，其军事应用需要人才、体制、政策、经费等配套保障。要让生成式AI充分发挥战斗力，成为未来战场的主宰，我们不仅需从技术维度加速其发展，更需从外部环境多方位健全配套与规范。
未来已来，生成式人工智能正重塑战争规则。面对这一变革，我们该如何抢占先机？欢迎在评论区分享你的见解，共同探讨智能时代的军事未来！
作者 | 国防科技大学党的创新理论研究中心 杨爱华 周琦
来源 | 部分内容首刊于《光明日报》2025年4月20日 07版
编辑 | 王珺艺
相关问答
人工智能的概念?_作业帮
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。人工智能正重塑各行各业。
智能工程机械运用技术是干什么的?
智能工程机械运用技术专注于工程机械的智能操控与维护。该专业为福建省特色专业，校企合作示范，培养工程机械设备销售、售后技术服务及港口机械等领域的高技能人才。
人工智能会让人类的大脑变懒吗?
会。如果过度依赖AI完成一切，人类大脑的思考频率和行为能力可能下降，但合理利用可释放创造力，关键在于平衡。
武汉科技大学智能制造工程和机械电子工程哪个更好?
智能制造工程更优。两者均培养机电系统研发设计人才，但智能制造聚焦智能化、自动化前沿，更适合未来产业趋势。
智能装备主要有哪些专业?
智能装备涵盖机械类、材料类、能源动力类、仪器类专业，培养具备感知、分析、决策、控制能力的复合型人才，适应高端制造需求。
专科港口机械与智能控制学习什么?
学习机械制图、CAD、C语言、电工电子、工程力学等基础，以及港口起重机械、输送机械、集装箱机械等专业课程，培养港口智能控制技术人才。
人工智能研究的机器感知包括?
主要包括视觉感知。视觉系统信息量大、采样快、干扰小、轻便经济，是移动机器人等系统的核心感知方式，推动环境交互智能化。
机械专业能搞智能机器人吗?
能。随着科技工业创新，机械专业已深度融合人工智能，从工程建设到军工医疗，智能机器人成为机械人才的重要发展方向。
智能装备专业就业方向与待遇?
就业前景广阔，岗位需求大，目前以研发型人才为主。想在智能制造领域脱颖而出，需夯实技术，待遇随经验提升而显著增长。
采用智能技术的机械属于第几代?
属于第五代。第五代计算机集成信息采集、存储、处理、通信与人工智能，实现智能计算，推动机械向知识处理和推理迈进。