随着战争形态从机械化战争、信息化战争向智能化战争的演进，认知要素在战争中的重要性日益凸显。作为一种认知内容生成工具，其军事应用前景应该是极为广泛的。
上面这段话大有生成文本的味道，乍一看很有道理，但经过进一步的推敲会发现一些明显的问题。是一种生成式人工智能( AI)系统，它通过深度学习实现自然语言生成和理解的能力。与之对应的是判别式人工智能( AI)系统，其更注重对数据进行有效分析，从而做出更好的决策。在作战流程中，情报收集和分析是非常重要的环节。在这一过程中，数据的分析和处理是关键，因此判别式人工智能系统更适用于这一领域。判别式人工智能系统可以通过深度学习和数据挖掘等技术，对大量数据进行分析和处理，以获取有用的信息。这些信息可以帮助决策者制定更加科学的决策。相比之下，的优势在于自然语言生成和理解的能力。
在任务规划、决策支持等领域，逻辑推理能力是非常重要的。在这方面的表现相对较弱，这也是它的短板之一。虽然可以生成连贯的文本，但在逻辑推理和决策制定方面，它的能力有限。这是因为的设计目的并非逻辑推理和决策制定，而是自然语言生成和理解。
我们可以将作战场景分为两类——认知域和其他作战域。最能发挥优势的是认知作战域，而在传统的其他作战域中，并非最优选择，仅能作为可选工具之一。此外，在非作战场景中，作战模拟、作战训练等任务以为代表的生成式人工智能( AI)能够大放异彩的领域。
传统作战域
2023年2月8日，网站发布文章《在军用人工智能中应用的可能性探讨》，讨论了在实时战场翻译、快速准确的威胁评估、任务规划和执行、通信和协调、战术决策支持、高效物流管理、提升态势感知等方面的支持作用。
仔细看一下这几项应用，确实都是可能应用的场景，但在这些场景中，似乎都不是最优选项。
2. 认知域作战
认知域作战通过影响对手的思想、信念、态度和意图等认知因素，来达到作战目标。这种战争形态主要是针对信息化社会中的非接触式战争，通过网络攻击、虚假信息传播、舆论操纵、网络破坏等手段，来破坏对手的作战能力。
在认知域作战中，以为代表的生成式人工智能为一些国家向对象国及其人群实施认知渗透攻击提供了利器。典型的手段有：
为了应对这种挑战，目标国家可以采取多种措施来保护自己的公众舆论和政治环境。首先，目标国家可以加强对网络和社交媒体的监管，以防止虚假信息和言论的传播。其次，目标国家可以加强对网络和社交媒体账号的识别和验证，以防止虚假账号的滋生和传播。第三，目标国家可以加强对虚假信息和言论的反驳和辟谣，以提高公众的警惕和认知水平。
3. 非作战场景
在非作战场景中，以为代表的生成式人工智能( AI)最典型的应用是作战模拟。利用生成式人工智能技术，通过学习历史数据和规律，可以生成各种场景，帮助指挥员预测和应对各种可能出现的情况。具体到，其在作战模拟领域中的应用有：
总之，作为一种新型的人机交互模式和人工智能技术，可以为作战模拟带来许多创新和变革。（北京蓝德信息科技有限公司 研究员 丁术亮）
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