2025年7月22日，蘭德公司（RAND）發(fā)布《利用生成式人工智能提升美國國防部影響力活動(dòng)》（Acquiring Generative Artificial Intelligence to Improve U.S. Department of Defense Influence Activities）的研究報(bào)告。報(bào)告系統(tǒng)分析了在日益激烈的戰(zhàn)略競爭中，美國國防部利用生成式人工智能提升其全球影響力活動(dòng)所面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。報(bào)告認(rèn)為，盡管生成式人工智能為美軍在數(shù)據(jù)處理、內(nèi)容生成和決策效率方面提供了巨大潛力，但其采購與應(yīng)用卻面臨著戰(zhàn)略缺失、流程僵化、組織協(xié)同不足等根本性問題。啟元洞見編譯了該報(bào)告的核心內(nèi)容，旨在揭示美軍在這一前沿領(lǐng)域的戰(zhàn)略思考、應(yīng)用構(gòu)想與政策建議，為相關(guān)研究者與決策者提供參考。

一、新時(shí)代的影響力戰(zhàn)場與生成
式人工智能的崛起

當(dāng)前大國戰(zhàn)略競爭背景下，影響力活動(dòng)已成為美國國防部（DoD）維護(hù)國家利益、塑造戰(zhàn)場環(huán)境的關(guān)鍵手段。聯(lián)合條令將當(dāng)前的安全環(huán)境定義為“競爭者、對(duì)手和敵人利用信息尋求獲得相對(duì)優(yōu)勢”的時(shí)代。這些行為體在武裝沖突門檻以下，依賴持久的影響力行動(dòng)實(shí)現(xiàn)其戰(zhàn)略目標(biāo)。信息的泛在化、傳播的低成本化以及敘事在塑造受眾認(rèn)知中的核心作用，都對(duì)美軍的傳統(tǒng)行動(dòng)模式構(gòu)成了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

面對(duì)這一局面，生成式人工智能的出現(xiàn)為提升影響力活動(dòng)的質(zhì)量、速度和規(guī)模提供了革命性機(jī)遇。本報(bào)告所指的“影響力活動(dòng)”，是旨在影響特定相關(guān)行為體（包括個(gè)人、群體、組織乃至自動(dòng)化系統(tǒng)）行為的各類行動(dòng)。“生成式人工智能”特指一類能夠生成新內(nèi)容（如文本、圖像、音頻、視頻及代碼）的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

盡管生成式人工智能在國防領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，但本報(bào)告聚焦于其在影響力活動(dòng)中的應(yīng)用。這不僅包括創(chuàng)作內(nèi)容，更涵蓋了從理解信息環(huán)境、制定規(guī)劃、評(píng)估效果到加速行動(dòng)的全周期流程。但將這項(xiàng)顛覆性技術(shù)融入高度敏感且厭惡風(fēng)險(xiǎn)的軍事體系，伴隨著一系列獨(dú)特的風(fēng)險(xiǎn)，包括對(duì)手加速應(yīng)用帶來的“后發(fā)劣勢”風(fēng)險(xiǎn)、美軍內(nèi)部因技術(shù)素養(yǎng)不足和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避文化導(dǎo)致的技術(shù)采納遲緩、人工智能技術(shù)本身存在的“幻覺”和部署限制以及法律與政策審批流程嚴(yán)重滯后于技術(shù)發(fā)展速度的“審批瓶頸”。

二、生成式人工智能在影響力
活動(dòng)中的核心應(yīng)用場景

為了有效影響相關(guān)行為體，美軍需要一套完整的行動(dòng)框架。蘭德公司的研究將生成式人工智能的應(yīng)用潛力歸納為三大核心任務(wù)：理解信息環(huán)境、支持人與自動(dòng)化決策以及運(yùn)用信息。

（一）理解信息環(huán)境
（Understand the OE）

在信息飽和的環(huán)境中，挑戰(zhàn)不在于獲取信息，而在于組織、篩選和有效查詢信息。生成式人工智能能夠通過融合海量公開信息（PAI）與各類情報(bào)，幫助分析人員構(gòu)建動(dòng)態(tài)、多維的信息環(huán)境通用作戰(zhàn)圖（COP），識(shí)別媒體生態(tài)中的新興主題與敘事，并偵測對(duì)手的惡意活動(dòng)。同時(shí)，它能跨語言、跨文化地分析公眾情緒、描繪社交網(wǎng)絡(luò)圖譜、識(shí)別關(guān)鍵意見領(lǐng)袖，并追蹤實(shí)體（如人員、船只）的物理移動(dòng)，從而深入理解目標(biāo)受眾的行為模式。

（二） 支持人與自動(dòng)化決策
（Support Decision-Making）

軍事規(guī)劃是一個(gè)復(fù)雜且耗時(shí)的過程，涉及大量分析和文書工作。生成式人工智能能夠將規(guī)劃人員從繁瑣的任務(wù)中解放出來，專注于更具創(chuàng)造性和戰(zhàn)略性的思考。

1.同步規(guī)劃與方案制定

生成式人工智能能夠自動(dòng)化生成和更新同步矩陣、概念幻燈片、作戰(zhàn)跟蹤圖等耗時(shí)產(chǎn)品，幫助規(guī)劃團(tuán)隊(duì)整合來自不同維度的信息（物理、信息、認(rèn)知），避免跨部門行動(dòng)時(shí)的目標(biāo)沖突。

2.起草分析產(chǎn)品

無論是針對(duì)特定目標(biāo)受眾的心理戰(zhàn)（PSYOP）分析報(bào)告，還是行動(dòng)方案（COA）的初稿，生成式人工智能都能快速組織數(shù)據(jù)并生成結(jié)構(gòu)化的草案，使規(guī)劃人員能將精力集中在更精細(xì)的分析與完善上。

3.支持領(lǐng)導(dǎo)審查與決策

在法律審查等環(huán)節(jié)，生成式人工智能可以快速篩選、整理和格式化相關(guān)法律、條令和判例，為司法行政人員和法律顧問提供清晰、簡潔的決策支持信息，從而在授權(quán)允許的前提下，大幅縮短決策周期。

4.模擬與測試

通過構(gòu)建信息環(huán)境的“沙箱”，人工智能可以模擬不同信息對(duì)特定目標(biāo)受眾可能產(chǎn)生的影響，幫助規(guī)劃人員在行動(dòng)前測試和優(yōu)化信息內(nèi)容。

（三）運(yùn)用信息
（Leverage Information）

這是影響力活動(dòng)的執(zhí)行階段，旨在通過傳遞信息來達(dá)成預(yù)期效果。生成式人工智能在此階段的核心貢獻(xiàn)在于提升內(nèi)容生成的質(zhì)量、速度、規(guī)模和精準(zhǔn)度。

1.多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)作與精準(zhǔn)投放

人工智能能快速生成“足夠好”的文本、圖像和視頻內(nèi)容，并可根據(jù)前期分析，制作高度定制化的信息，精準(zhǔn)投送至特定個(gè)人或群體。

2.嚴(yán)苛環(huán)境下的產(chǎn)品生成

在網(wǎng)絡(luò)中斷或計(jì)算資源有限的前線環(huán)境中，人工智能工具能夠在離線狀態(tài)下運(yùn)行，幫助小規(guī)模單位快速設(shè)計(jì)和制作基礎(chǔ)宣傳品。

3.提升生產(chǎn)速度與規(guī)模

面對(duì)對(duì)手“洪水式”的信息攻勢，生成式人工智能能夠幫助美軍以更少的人力、更快的速度生產(chǎn)更多內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)“戰(zhàn)場平衡”。

4.語音克隆與翻譯

在戰(zhàn)術(shù)層面，克隆特定人物的聲音可用于勸降廣播。同時(shí)，人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)近乎實(shí)時(shí)的語音和文本翻譯，解決多國聯(lián)合行動(dòng)中的語言障礙。

5.管理電磁頻譜特征

在電磁頻譜作戰(zhàn)中，人工智能可以幫助整合多源數(shù)據(jù)，管理己方單位的電磁信號(hào)特征，根據(jù)任務(wù)需求選擇放大或隱藏信號(hào)，實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)術(shù)欺騙或威懾。

（四）賦能軍事訓(xùn)練

除了直接應(yīng)用于作戰(zhàn)，生成式人工智能還能重塑軍事訓(xùn)練。例如，美國陸軍特種作戰(zhàn)部隊(duì)在“灰色騎士”（GRAY KNIGHT）演習(xí)中，利用大模型構(gòu)建了一個(gè)合成作戰(zhàn)環(huán)境。該模型能根據(jù)學(xué)員在訓(xùn)練中的決策，實(shí)時(shí)生成逼真的反饋，模擬復(fù)雜的人類行為，使學(xué)員直觀感受其行動(dòng)對(duì)環(huán)境造成的影響。這不僅提升了訓(xùn)練的真實(shí)性，也幫助教官以更少的資源管理更復(fù)雜的訓(xùn)練場景。

三、獲取生成式人工智能的
挑戰(zhàn)與戰(zhàn)略路徑

盡管應(yīng)用前景廣闊，但將生成式人工智能能力有效交付給一線部隊(duì)仍面臨著采購體系的深層挑戰(zhàn)。研究發(fā)現(xiàn)，美軍在“需求定義”、“采購流程”和“實(shí)施策略”三個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)存在明顯脫節(jié)。

（一）需求定義：溝通斷裂與標(biāo)準(zhǔn)缺失

成功的軟件采購依賴于用戶與采購方之間的密切協(xié)作，但目前在人工智能領(lǐng)域，這種協(xié)作嚴(yán)重缺失。

1.溝通鴻溝

一線用戶與采購官員之間缺乏有效的溝通機(jī)制。采購官員不了解技術(shù)的“可能性邊界”，而用戶則難以將操作需求準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為技術(shù)指標(biāo)。

2.互操作性與集成需求模糊

各單位在采購人工智能工具時(shí)，很少全面考慮其與現(xiàn)有遺留系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫以及其他人工智能工具的互操作性。缺乏統(tǒng)一的集成標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致系統(tǒng)林立、數(shù)據(jù)孤島的情形。

3.硬件設(shè)施不足

美國國防部內(nèi)大量支持生成式人工智能高性能計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施仍處于非作戰(zhàn)網(wǎng)絡(luò)中，一線部隊(duì)缺乏運(yùn)行先進(jìn)模型所需的本地計(jì)算能力。

4.驗(yàn)證與評(píng)估（VVT&E）策略缺失

美國國防部尚未建立一套針對(duì)人工智能系統(tǒng)，特別是生成式人工智能的有效驗(yàn)證、確認(rèn)、測試和評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。這使得采購方無法科學(xué)地驗(yàn)證一個(gè)人工智能工具是否真正滿足其定義的性能要求。

（二）采購流程：僵化與碎片化之間

人工智能技術(shù)的發(fā)展速度以月甚至周為單位，而美國國防部的傳統(tǒng)采購流程以年為單位，這種速度錯(cuò)配是根本性矛盾。盡管美國國防部已推出軟件采購路徑等加速機(jī)制，但仍顯不足。一線部隊(duì)為了應(yīng)對(duì)燃眉之急，正在采用多種非傳統(tǒng)方式獲取能力，但這導(dǎo)致了新的問題。

1.采購方式碎片化

各單位通過傳統(tǒng)軟件采購、創(chuàng)新合同機(jī)制（如OTA）等多種方式獲取人工智能工具。這雖提供了靈活性，但也導(dǎo)致了重復(fù)投資、缺乏透明度和難以形成規(guī)模效應(yīng)。

2.缺乏統(tǒng)一協(xié)調(diào)

多個(gè)軍種和司令部可能正在采購功能相似甚至完全相同的人工智能技術(shù)，但彼此之間缺乏協(xié)調(diào)。這不僅造成了資源浪費(fèi)，也使得在全生命周期的維護(hù)、升級(jí)和可持續(xù)性方面難以統(tǒng)一管理。

3.缺乏統(tǒng)一的人工智能采購路線圖

由于沒有一個(gè)跨軍種的、針對(duì)作戰(zhàn)影響力的人工智能采購頂層規(guī)劃，各單位的努力是分散的，難以形成合力，也錯(cuò)失了標(biāo)準(zhǔn)化和互操作的機(jī)遇。

（三）實(shí)施策略：從獲取到有效應(yīng)用

即使成功采購了工具，如何讓部隊(duì)有效使用它們，并確保其決策得到授權(quán)，同樣是巨大的挑戰(zhàn)。

本研究提出一個(gè)二維框架來思考人工智能能力的獲取策略（圖1）。該框架的橫軸代表“能力層級(jí)”，從針對(duì)影響力社群的“特定能力”到適用于整個(gè)美國國防部的“通用能力”；縱軸代表“能力采用規(guī)?！?，從“單個(gè)單位”到“全軍范圍”。

圖1 生成式人工智能適用性和獲取框架

一個(gè)人工智能工具在此框架中的位置，決定了其最合適的采購與管理方式。例如，像ChatGPT這樣通用性強(qiáng)、全軍都可能使用的工具，應(yīng)由國防部首席數(shù)字與人工智能辦公室（CDAO）等企業(yè)級(jí)機(jī)構(gòu)統(tǒng)一采購和維護(hù)；而像陸軍特種部隊(duì)開發(fā)的“幽靈機(jī)器”（Ghost Machine）這類高度定制化的工具，則應(yīng)由具體單位自行開發(fā)或小范圍采購。

四、核心發(fā)現(xiàn)與政策建議

通過對(duì)美軍影響力社群的廣泛調(diào)研，本研究提煉出以下核心發(fā)現(xiàn)，并給出針對(duì)性的政策建議。

（一）核心發(fā)現(xiàn)

1.影響力社群亟需賦能，但投資與統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)嚴(yán)重不足

影響力活動(dòng)的需求遍布整個(gè)聯(lián)合部隊(duì)，但其優(yōu)先級(jí)通常較低，導(dǎo)致資源投入不足，且缺乏協(xié)調(diào)導(dǎo)致重復(fù)采購和資源浪費(fèi)。

2.生成式人工智能是工具，而非萬能答案

軍事專業(yè)人員必須認(rèn)識(shí)到，人工智能的應(yīng)用重點(diǎn)在于理解復(fù)雜的作戰(zhàn)環(huán)境和評(píng)估行動(dòng)效果，其真正價(jià)值在于改進(jìn)分析、規(guī)劃和評(píng)估，而不僅僅是生成內(nèi)容。

3.有效的人工智能采購需要戰(zhàn)略性、靈活的方法

必須建立一個(gè)涵蓋從企業(yè)級(jí)到定制化能力的全譜系采購與維護(hù)流程。當(dāng)前缺乏對(duì)供應(yīng)商的持續(xù)激勵(lì)，也缺乏對(duì)人工智能工具的標(biāo)準(zhǔn)化再評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。

4.缺乏企業(yè)級(jí)的戰(zhàn)略規(guī)劃

目前沒有一個(gè)全軍范圍的計(jì)劃或戰(zhàn)略，用以專門解決生成式人工智能在影響力活動(dòng)或整個(gè)信息環(huán)境作戰(zhàn)中的應(yīng)用問題。

（二）政策建議

為應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)，報(bào)告向美國國防部高層，特別是首席信息作戰(zhàn)顧問（PIOA）及其領(lǐng)導(dǎo)的信息作戰(zhàn)政策辦公室（OIOP），提出了三組核心建議。

1.加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)與協(xié)調(diào)，明確領(lǐng)導(dǎo)責(zé)任

（1）指導(dǎo)并協(xié)調(diào)整個(gè)影響力社群

首席信息作戰(zhàn)顧問應(yīng)指令信息作戰(zhàn)政策辦公室牽頭，與美國特種作戰(zhàn)司令部（USSOCOM）、網(wǎng)絡(luò)司令部（USCYBERCOM）、各軍種影響力部隊(duì)以及作戰(zhàn)單位加強(qiáng)協(xié)作，形成合力。

（2）明確影響力活動(dòng)的需求

領(lǐng)導(dǎo)層需要引導(dǎo)各軍種、美國特種作戰(zhàn)司令部、網(wǎng)絡(luò)司令部，共同制定詳細(xì)、統(tǒng)一的需求，為采購提供清晰指引。

（3）鼓勵(lì)投資并協(xié)調(diào)基礎(chǔ)設(shè)施

鼓勵(lì)各軍種履行其為部隊(duì)提供裝備的法定職責(zé)，投資于生成式人工智能能力，并與國防部首席數(shù)字與人工智能辦公室等企業(yè)級(jí)人工智能機(jī)構(gòu)協(xié)調(diào)，構(gòu)建可復(fù)用的通用基礎(chǔ)設(shè)施（如數(shù)據(jù)集、模型庫），以實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)。

2.優(yōu)化采購流程與機(jī)制，實(shí)現(xiàn)敏捷獲取

（1）授權(quán)專門機(jī)構(gòu)管理人工智能采購

各軍種應(yīng)指定合適的組織管理人工智能采購，采購時(shí)需要具備比傳統(tǒng)硬件采購更強(qiáng)的靈活性和技術(shù)敏銳度。

（2）靈活運(yùn)用全套采購策略

根據(jù)人工智能能力在二維框架中的位置，靈活選擇從內(nèi)部開發(fā)到企業(yè)級(jí)采購的不同路徑。

（3）建立正式的需求定義流程

將采購重點(diǎn)從“工具”轉(zhuǎn)向“需求”，確保在需求定義階段就充分考慮互操作性和集成問題。

（4）加快能力采購與再評(píng)估的節(jié)奏

通過更快的采購周期和更頻繁的再評(píng)估策略，激勵(lì)供應(yīng)商持續(xù)改進(jìn)產(chǎn)品，并保持技術(shù)的先進(jìn)性。

（5）制定跨部門的維持策略

協(xié)調(diào)各利益相關(guān)方的人工智能能力維持活動(dòng)，確保軟件、硬件和數(shù)據(jù)庫的有效維護(hù)、更新與迭代。

3.推動(dòng)社群能力建設(shè)與有效應(yīng)用

（1）有效采納生成式人工智能技術(shù)

首席信息作戰(zhàn)顧問及其領(lǐng)導(dǎo)的信息作戰(zhàn)政策辦公室應(yīng)為影響力社群提供結(jié)構(gòu)化的指導(dǎo)，鼓勵(lì)創(chuàng)新應(yīng)用，而不是采取嚴(yán)苛的安全措施扼殺創(chuàng)新。

（2）投資于人工智能培訓(xùn)和教育

識(shí)別不同層級(jí)、不同崗位的人工智能技能需求，快速提升整個(gè)社群的人工智能素養(yǎng)。

（3）制定人工智能應(yīng)用“護(hù)欄”（Guardrails）

為在影響力活動(dòng)中使用人工智能生成的內(nèi)容制定明確的指導(dǎo)方針。這些指導(dǎo)方針應(yīng)考慮到與伙伴國和盟友的合作，并內(nèi)置足夠的靈活性以適應(yīng)快速變化的戰(zhàn)場環(huán)境，確保在獲得高級(jí)別政策和法律的授權(quán)后，能夠快速、負(fù)責(zé)任地利用人工智能獲取并維持信息優(yōu)勢。

總之，蘭德公司的報(bào)告清晰地指出，生成式人工智能正在成為未來影響力戰(zhàn)場的關(guān)鍵變量。美軍抑或是任何一個(gè)大國若想在與強(qiáng)大對(duì)手的持續(xù)競爭中保持優(yōu)勢，就必須超越當(dāng)前零散、被動(dòng)的技術(shù)采納模式，建立一套戰(zhàn)略性、系統(tǒng)性、敏捷性的人工智能能力獲取與應(yīng)用生態(tài)系統(tǒng)。這不僅是一場技術(shù)競賽，更是一場關(guān)乎戰(zhàn)略、組織和文化的深刻變革。

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