近年来，生成式人工智能技术加速发展，以ChatGPT、DeepSeek等为代表的模型在数据整合、信息集成与内容生成方面展现出良好的交互性与创造性。研究生成式人工智能在未来战争中的运用，能充分挖掘其军事潜力、助推军事智能化进程、增强军队作战能力，同时通过剖析风险挑战制定应对策略，可为完善军事管理提供理论支撑，助力抢占未来战争先机、维护国家安全与战略利益。

生成式人工智能是什么

生成式人工智能的概念界定与技术定位。生成式人工智能是使用Transformer模型等深度学习算法，基于注意力机制构建，旨在解决传统循环神经网络与长短期记忆网络处理长序列数据时的梯度消失、梯度爆炸问题，以及弥补对长距离依赖关系捕捉不足的缺陷。

以DeepSeek、ChatGPT为代表的

大模型工具正快速融入到各个领域

以GPT系列模型为例，其架构以Transformer解码器为基础，核心支撑是自注意力机制。该机制允许模型处理输入文本序列时，为每个词汇分配差异化权重，聚焦于与当前任务最相关的内容。这一机制使模型能同时考量序列中所有词汇，有效捕捉长距离依赖关系。同时，GPT模型采用的多头注意力机制进一步强化了表达能力。通过并行部署多个自注意力头，每个头专注于输入序列的不同表示子空间；不同头的输出经拼接与线性变换后形成最终结果，使模型能学习更丰富的文本特征。

相较于判别式人工智能，传统人工智能多依赖人工标注的数据进行有监督的学习，学习过程被动且对数据依赖性强，数据分布变化时，性能易受影响。生成式人工智能则可在海量无标注数据中自主挖掘知识，通过无监督预训练学习数据的潜在特征与分布规律，构建对世界更广泛深入的理解。同时，生成式人工智能可通过持续学习迭代升级。

在军事应用中，生成式人工智能突破了传统信息处理的被动性，成为动态作战环境中主动生成决策支持信息、构建战场认知的核心技术支撑。战场数据具有多源异构、动态变化、对抗性强等特点，生成式人工智能凭借无监督学习形成的通用规律认知，可在有限数据中快速适配：在情报碎片化时主动整合多域信息生成完整战场态势，在战术调整中实时生成多套应对方案，有效弥补传统技术在突变环境下的响应短板，成为连接信息感知与决策执行的关键枢纽，为全域作战提供主动化、智能化的支撑。

核心技术原理。生成式人工智能核心算法架构的自注意力机制擅长处理长序列数据，可精准捕捉多时段战场情报中的时空关联，为多域情报融合、跨军种协同决策提供高效支撑；扩散模型通过逐步降噪生成高保真内容的特性，可模拟复杂战场环境，为作战推演、训练模拟提供逼真场景；生成式对抗网络可模拟攻防博弈过程，生成逼真的虚假流量、伪装机载信号干扰敌方检测系统，判别器则可识别敌方虚假信息，双向强化网络战、电子战演练的真实性，提升对抗训练效果。

美军将大语言模型Donovan系统

用于红龙演习中

军事数据因涉密性强、实战案例有限而具有稀缺性，这对生成式人工智能的训练提出特殊要求。针对这一问题，技术层面通过小样本学习与领域自适应训练实现突破：可从有限实战案例中快速提炼战术规律；领域自适应训练则借助迁移学习，将通用模型的知识底座迁移至军事领域。同时，通过数据增强技术生成模拟战场数据扩充训练样本，在平衡数据稀缺性的同时，保障模型对军事场景的适配能力。

技术特点及军事价值。一是从“被动响应”到“主动创造”的作战支撑能力。传统军事人工智能多被动执行指令，而生成式人工智能可基于战场态势主动创造决策支持内容。在战术指挥中，模型能依据实时兵力部署、地形数据、气象条件，主动生成多套作战方案，涵盖行动路线、火力配置及突发情况应对预案；在后勤保障中，可结合部队机动速度、物资消耗规律，主动预测补给需求并生成动态调配计划，变“人找信息”为“信息找人”，大幅提升指挥效率与响应速度。

二是通过多模态协同保障跨域作战。在联合作战中，模型可整合卫星图像、无线电通信、情报报文等多模态信息，生成统一战场态势图，辅助指挥官快速掌握全域情况；在认知对抗中，能生成多模态欺骗信息，如模仿敌方指挥官语音下达错误指令，同步生成配套的虚假行动文书与卫星图像，对敌决策链形成认知干扰。

三是凭借轻量化部署适配战场动态响应。通过模型轻量化技术（如知识蒸馏），可将大型模型压缩至适配无人机、单兵终端等边缘设备的规模，实现战场数据本地实时处理，减少对后端网络的依赖；其迁移学习能力可支持模型快速适配不同作战场景，例如从城市作战环境快速迁移至山地作战，通过少量战场数据微调，短时间内形成针对性作战支持能力，确保在网络延迟或中断的复杂环境中，仍能高效响应战场动态变化，提升战术执行的时效性。

未来战争形态的发展趋势

认知域对抗的凸显。未来战争的作战目标正从传统的物理域摧毁向认知域主导深度延伸，认知域已成为决定战争走向的核心对抗场。这种转变的核心是：通过塑造信息认知优势，使敌方在OODA链路中产生偏差，进而放弃抵抗或陷入战略误判。乌克兰危机中双方的信息博弈已超越单纯的情报获取，转向对认知的主动塑造，物理摧毁是支撑认知压制的手段，而认知主导则决定了物理行动的战略效能。

作战节奏的秒级博弈。传统依赖人工整合分析的信息处理模式已无法适配“发现即摧毁”的快节奏对抗。在态势感知环节，卫星、无人机、传感器等多源设备实时回传的战场数据呈现碎片化、瞬时性特征，需在秒级内转化为可直接用于决策的结构化内容。生成式人工智能的价值不仅在于速度提升，更在于将海量原始数据即时转化为决策可用的认知产品。

跨域协同的深度融合。现代战争的跨域协同迈向“陆海空天电网认知”全域深度融合，即把陆军的地面侦察数据、海军的海域态势数据、空军的空中轨迹数据、网电域的电磁信号数据等，转化为各作战单元可理解、能协同的统一信息内容，生成式人工智能通过学习各军种数据的语义规则，自动消除数据壁垒。

体系对抗的复杂性跃升。未来战争的体系对抗作战要素从传统的兵力、火力，扩展到算法、数据、认知等新型要素；要素间关联从线性因果（如火力强度决定摧毁效果）变为非线性耦合（如电磁干扰强度可能影响火力精度）；战场状态则因敌方非对称战术（如小型无人机蜂群突袭）而频繁突变。这种复杂性要求“动态、非对称”方案生成需能实时响应战场变化，而生成式人工智能恰能适配这一需求。

生成式人工智能赋能

未来战争的场景与机制

情报与态势感知领域。一是多源异构情报的自动化整合。战场情报来源呈现“多域异构”特征，图像、视频文本往往因格式、维度、语义规则不同形成“数据孤岛”。生成式人工智能破解这一困境：对卫星图像，自动提取结构化语义标签；对电磁信号，转化为文本描述；对社交媒体文本，提炼关键信息。这种多源异构情报的整合方式，使各作战单元能基于统一认知协同行动，实现情报价值的跨域释放。

生成式人工智能可破解“数据孤岛”问题

二是潜在威胁的预测性生成。生成式人工智能通过历史战例建模、敌方行为模拟、多场景推演的模式，实现对敌方意图的深度预判。其核心在于基于历史对抗数据构建敌方决策模型，模拟其在不同战场条件下的可能行动逻辑。这种基于历史规律的意图模拟，使情报分析从被动响应转向主动预判，为防御部署提供精准指向。

作战决策与指挥控制领域。一是动态作战方案的生成与评估。战场不确定性要求决策系统具备“多预案并行响应”能力。生成式人工智能可通过以下方式实现这一目标：首先基于当前态势生成多套基础方案；随后向每套方案注入随机变量；再通过兵棋推演评估各方案在变量影响下的效能。这种并行推演并非替代指挥员决策，而是通过穷尽潜在风险，降低决策的未知盲区。

二是跨层级指挥的自然语言交互。战场决策链路存在“层级多、信息杂”的特点，前沿侦察兵的口语报告、营级指挥部的战术简报、战区指挥中心的战略指令，往往因表述习惯、专业术语差异导致信息衰减。生成式人工智能通过构建覆盖“单兵、营、战区”的统一语义库，将不同层级的表述转化为标准化信息，确保信息在指挥链路中不失真、不冗余，实现决策意图的精准传递。

认知对抗与心理作战领域。一是定向信息的精准生成与传播。认知对抗的核心是精准触达到认知共鸣，生成式人工智能首先基于大数据构建目标群体的“认知特征模型”.在传播环节，系统根据目标群体的信息渠道偏好，自动适配传播形式，使认知影响从广撒网转向精准滴灌，显著提升心理作战的效能。

二是反制虚假信息的生成式防御。面对敌方利用生成式技术制造的虚假信息，传统人工核查存在“响应慢、证据散”的短板。生成式人工智能通过对比视频帧的光影逻辑、文本的语义特征，快速识别虚假信息；随后自动关联原始数据源，生成“证据链简报”；最后针对虚假信息的传播渠道与受众，定制澄清内容，揭露其欺骗逻辑。

Sora生成的视频截图

军事训练与装备研发领域。一是动态生成高保真虚拟战场。生成式人工智能构建的虚拟战场并非静态复现，而是基于真实战例的“动态演化系统”，以历史战役为原型，通过注入可控变量，生成多样化训练场景，逼迫受训者突破思维定式。这种“战例为基、变量驱动、动态适配”的生成模式，使训练从“复刻历史”转向“预演未来”。

二是装备原型的生成式设计与优化。传统装备研发多采用“串行设计”“逐步迭代”模式，而生成式人工智能通过将装备需求拆解为技术参数约束，再基于材料数据库、结构力学模型、历史设计案例，同时生成数十套差异化原型方案，缩短研发周期。

后勤保障与网络作战领域。一是智能生成物资调配方案。现代战场后勤保障面临“环境突变”及“需求波动”的双重挑战，生成式人工智能通过构建物资节点网络，再针对突发干扰，自动生成替代方案：重新规划运输路径；调整物资优先级；联动生产端调整保障计划，最大限度减少战场环境对作战的影响。

二是自动化生成网络攻防代码。网络战场的“秒级对抗”要求攻防代码具备实时生成、动态适配的能力。生成式人工智能可实现攻防代码的自动化产出：对网络防御，基于敌方既往攻击手法，自动生成针对性检测规则、补丁程序；对网络攻击，根据目标系统特征，生成适配的渗透代码、伪装流量，显著提升在网络攻防窗口期的制胜概率。

生成式人工智能赋能战争的

现实问题及对策建议

技术局限性引发的安全风险。一是生成内容真实性失控问题。生成式人工智能模型在训练与推理中可能出现梯度消失、梯度爆炸等问题，导致模型产生异常输出。在高强度、快节奏的信息战中，模型一旦出现崩溃、死循环或输出乱码等故障，作战系统将瞬间丧失关键信息处理与决策支持能力，使作战方陷入被动，影响作战效能；二是模型鲁棒性与抗干扰能力不足，突出表现为战场强电磁环境下的性能衰减。强电磁干扰区域的传感器数据可能存在大量噪声、丢失或错误，导致输入数据质量骤降，生成式人工智能模型易出现误判。三是军事数据泄露与隐私风险，训练数据中涉密信息存在被逆向提取的可能。准确性、完整性不足的军事数据输入模型后会严重干扰学习与判断，导致情报分析、作战方案出现偏差。同时，军事数据若在收集、存储、传输与共享中缺乏严格防护，易导致泄露，对国家安全构成严重威胁。

对此，一方面，应优化模型技术方向，重点发展“可解释生成AI”“抗幻觉训练技术”与“军事领域适配的轻量化模型”，提升模型精准性与可靠性，通过先进对抗训练技术增强对战场噪声、错误数据的鲁棒性。同时加速模型轻量化与高效化，采用知识蒸馏等技术削减参数量，降低算力依赖，实现快速部署与实时响应。另一方面，应健全数据安全机制，构建军事专用高可信度数据资源库，整合多源异构数据，通过严格清洗、标注与质量评估确保数据准确完整。同时强化数据安全防护，采用加密技术保障传输安全；基于区块链技术构建去中心化存储与共享机制，抵御外部攻击与内部泄露风险；建立严格的数据访问权限管理机制，筑牢数据安全防线。

人工智能安全可控至关重要

伦理困境与认知主权争夺问题。一是自主武器杀伤的道德责任归属问题，若AI武器系统误判目标，将违背人道主义原则。且自主决策机制导致责任界定模糊，传统战争中作战人员对自身行为负责的模式被打破，开发者、使用者与AI系统的责任归属混乱。二是认知操纵的伦理边界问题，生成式人工智能在信息战中被滥用于制造虚假信息，危害显著。

对此，一方面，应制定生成式人工智能军事应用的伦理审查清单，明确禁止性应用场景。各国军队应协同制定权威的AI信息战道德行为规范：在信息真实性上，严禁编造、歪曲信息；在攻击行为上，严禁伤及平民与民用设施；在责任界定上，清晰责任，避免推诿；将准则纳入军事教育训练，强化作战人员的伦理意识。另一方面，应建立跨学科伦理监督机制，构建严谨的伦理审查机制：组建审查机构；在项目实施各阶段进行严格审查，立项时评估目标与伦理风险，研发中监督数据与训练方法，测试中核验输出的准确性，部署前审视复杂战场环境下的运行机制；以国际伦理原则、人权法与战争法为审查标准，制定量化指标，建立审查结果公示与反馈机制。

法律规制的滞后性与模糊性问题。一是现有战争法对生成式人工智能的规制适配性不足，生成式人工智能的技术特性与传统法律框架存在冲突，责任界定上，AI系统在信息战中造成损害时，现行法律缺乏明确分配准则。二是跨境作战的法律责任划分难。生成式人工智能军事化应用的全球化加速，使国际规则制定滞后于技术发展：科技强国试图主导规则制定，弱国持谨慎态度，导致国际谈判僵局；各国对AI军事应用的限制、数据共享、伦理审查等关键问题难以达成共识，短期内难以出台有广泛约束力的公约。

对此，一方面，应推进国内立法，明确军事应用的审批流程与责任主体。加快构建法律体系：对军事关键领域的AI设定严苛准入门槛；在军事指挥与情报分析中规范数据使用与监督原则；立法应聚焦责任界定、数据保护与应用边界，明确作战中系统故障的责任划分，确保军事数据全生命周期安全。另一方面，应加强国际协调，推动生成式人工智能军事应用的多边规则构建：召集各国与多方代表制定AI战争行为准则，禁止无差别攻击与恶意虚假信息传播；各国可通过共享技术标准、联合科研与协同制定规范深化合作；在监管执法上，建立信息共享机制，对跨国AI信息战违规行为联合调查取证与制裁，形成执法威慑，维护国际信息战秩序。

结 语

生成式人工智能在情报整合、决策支持、认知对抗等领域的突破，正在重塑战争形态与作战逻辑。然而，技术局限性带来的安全隐患、伦理困境引发的责任争议、法律规制滞后的治理难题，也警示我们：技术赋能的前提是可控善用。唯有以技术创新突破瓶颈、以伦理准则划定边界、以法律规制构建框架，推动技术、伦理及法律协同治理，才能让生成式人工智能真正成为提升国防能力、维护战略安全的利器，在未来战争中实现安全与发展的动态平衡。