1前言

OpenAI于2022年11月30日開放測試ChatGPT聊天機器人，此后ChatGPT風靡全球。兩個月后，ChatGPT用戶達到1億，在1月份的訪問量約為5.9億。瑞銀銀行分析師在報告中寫道，這是互聯網領域發展20年來，增長速度最快的消費類應用程序。在以ChatGPT為代表的生成式人工智能（Generative AI）技術迅速風靡互聯網后，其在軍事及情報領域可能具有的巨大潛在價值，也開始引起相關領域專業用戶們的關注——負責美國軍事網絡基礎設施建設及運維的國防信息系統局（DISA）已在考慮將生成式人工智能納入其新一財年的“關注技術清單”（tech watch list）。

ChatGPT與以往公開提供服務的對話機器人相比，性能有了顯著提高，這得益于Transformer和GPT等相關技術的發展，Transformer是一種用于序列到序列任務的神經網絡模型，使用了注意力機制來計算輸入序列和輸出序列之間的關系，GPT技術提出了自然語言的一種新的訓練范式，可通過對海量數據的無監督學習來訓練一個語言模型。

2ChatGPT具備的能力

ChatGPT是一種專注于對話生成的語言模型，它能夠根據用戶的文本輸入，產生相應的智能回答，這個回答可以是簡短的詞語，也可以是長篇大論。通過學習大量現成文本和對話集合（例如Wiki），ChatGPT能夠像人類那樣即時對話，流暢地回答各種問題，支持包括英文在內的多種語言（例如中文、韓語等），從回答歷史問題，到寫故事，甚至是撰寫商業計劃書和行業分析，“幾乎”無所不能，ChatGPT具備以下能力：

（1）回答問題和撰寫文章：ChatGPT能通過與人做文字對話的方式，針對人輸入的提示文字，提供相應的文字回答，且回答的內容形式上合理。此外，ChatGPT還可以寫腳本、寫作業、寫論文、創作詩歌、故事等。

（2）總結提煉。ChatGPT能對輸入的材料進行總結提煉，用戶可以給它輸入一篇文章，讓它概括文章大意；或者給它輸入一段討論，讓它總結主要觀點和論證。

（3）生成代碼。ChatGPT的代碼能力非常強，當用戶提一個要求，比如“如何實現XX效果？”，ChatGPT 會生成幾種可行的方案，并提供這些方案的主要函數和算法；當用戶向它提問，比如“在XX情況下出現了一個bug，為什么？”，ChatGPT會分析幾種可能的原因，并告知用戶如何處理每一種可能性。

3ChatGPT存在的不足

盡管ChatGPT表現出出色的上下文對話能力甚至編程能力，完成了大眾對人機對話機器人（ChatBot）從“人工智障”到“有趣”的印象改觀，但是ChatGPT技術仍然有一些局限性，還需不斷進步。

1）ChatGPT在其未經大量語料訓練的領域缺乏“人類常識”和引申能力，甚至會一本正經的“胡說八道”。ChatGPT在很多領域可以“創造答案”，但當用戶尋求正確答案時，ChatGPT也有可能給出有誤導的回答。例如讓ChatGPT做一道小學應用題，盡管它可以寫出一長串計算過程，但最后答案卻是錯誤的。因此，ChatGPT在某些領域的問題回答方面雖然讀起來邏輯通順，但是一些常識性錯誤可能只有專業人士才能發現。

2） ChatGPT無法處理復雜冗長或者特別專業的語言結構。對于來自金融、自然科學或醫學等非常專業領域的問題，如果沒有進行足夠的語料“喂食”，ChatGPT可能無法生成適當的回答。

3） ChatGPT需要非常大量的算力（芯片）來支持其訓練和部署，目前ChatGPT在應用時仍然需要大算力的服務器支持，而這些服務器的成本是普通用戶無法承受的，即便數十億個參數的模型也需要驚人數量的計算資源才能運行和訓練，如果面向真實搜索引擎的數以億計的用戶請求，如采取目前通行的免費策略，任何企業都難以承受這一成本。

4） ChatGPT還沒法在線的把新知識納入其中，而出現一些新知識就去重新預訓練GPT模型也是不現實的，無論是訓練時間或訓練成本，都是普通訓練者難以接受的。如果對于新知識采取在線訓練的模式，看上去可行且語料成本相對較低，但是很容易由于新數據的引入而導致對原有知識的災難性遺忘的問題。

5） ChatGPT仍然是黑盒模型。目前還未能對ChatGPT的內在算法邏輯進行分解，因此并不能保證ChatGPT不會產生攻擊甚至傷害用戶的表述。

4ChatGPT的潛在軍事應用

ChatGPT使用了自然語言處理技術，這類技術是美軍聯合全域指揮控制（JADC2）概念中重點研發的技術。2020年7月1日，美國蘭德公司空軍項目組發布《現代戰爭中的聯合全域指揮控制——識別和開發人工智能應用的分析框架》報告，報告指出，人工智能技術可以分為6類，自然語言處理類技術作為其中之一在JADC2中都有明確的應用——可用于從語音和文本中提取情報，還可以監視友軍的聊天，以將相關信息發送給個人，提醒他們潛在的沖突或機會。

此外，美國空軍也曾探索過利用自然語言處理技術開發類似ChatGPT的智能問答系統。2018 年1 月，美空軍發布數字企業多源開發助手（MEADE）項目的廣泛機構公告，尋求研發一種交互式問題解答系統，作為虛擬助手幫助分析人員開展數據分析。MEADE 項目將基于多情報源搜索/檢索、自然語言處理、推薦引擎、應用分析等人工智能技術構建一種在云端或分布式計算環境中運行的會話式問答系統，提供交互式搜索、信息檢索并分析能力。同時開發情境融合和預測分析服務，利用人工智能技術進行多源情報的數據分析、跨多平臺或多傳感器的情境融合以及實體行為分析，最終為給定態勢生成最優的行動方案，以此提高作戰人員在快節奏戰場中的海量數據分析和方案籌劃能力。

ChatGPT可以進行自然語言處理和語義理解，其生成式人工智能技術并具有強大的文本生成能力，其文本生成能力取得了革命性突破，這類技術能夠有效改進戰場上的人機交互過程，具有以下應用潛力：

（1） 任務分析能力

在任務分析階段，分析人員需要處理和融合信息以生成一張通用作戰圖（COP）。為完成該任務，分析人員需要對接收的信息進行分類并確定當前態勢以構建動態更新的COP，此外，還需要檢測己方系統是否被欺騙。在生成式人工智能技術的輔助下，戰術級系統可根據接收到的情報報告的自動生成態勢分析報告。

（2）簡化參謀工作流程

在計劃執行過程中，生成式人工智能技術可用于自動生成報告總結。在層級指揮結構中，上級需要接收下級的信息，如果沒有報告總結上級將接收過量的信息。傳統的總結報告需要從原始文檔中復制和粘貼相關內容，目前可利用ChatGPT的摘要生成式方法來總結報告，從而加快報告的上報速度。

（3）加速情報信息共享

ChatGPT聊天機器人能夠快速處理大量的情報信息，為部隊信息共享提供支持，這種聊天機器人已經在俄烏沖突中得到了應用，烏克蘭副總理米哈伊洛?費多羅夫迅速主導烏克蘭數字改革部開發了一款基于聊天機器人Telegram的“電子敵人（e-Enemy）”情報眾籌應用程序（eVororog），并號召烏克蘭民眾大量下載，從而可將手機拍攝到俄軍的即時動態和定位情報上傳匯集，供烏克蘭軍方發現、打擊俄軍。

（4）開展信息戰行動

在一個數字化程度不斷提高的國家，一個新的聊天機器人被介紹給公眾。這個聊天機器人能被宣傳為人工智能驅動的虛擬助手，被數百萬人用來交流，獲取新聞和信息，并參與政治討論。但是這個聊天機器人可能是由一個敵對的外國行為者設計和編程的，目的是操縱公眾輿論，破壞國家的政治格局。隨著選舉季節的開始，該聊天機器人開始傳播虛假信息，使用微妙而復雜的戰術來操縱公眾輿論。這些虛假信息旨在分化民眾，破壞對政治機構的信任，并散布關于主要候選人的虛假說法。自推出以來，已經有許多ChatGPT傳播虛假信息的例子，這可能進一步分化社會，造成分裂和不信任。一項研究用 “Minsinformation Fingerprints ”目錄中的100條錯誤敘述來引誘ChatGPT，發現80%的提示中，聊天機器人上當了，并提供了關于實質性話題的虛假和誤導性聲明，如COVID-19、烏克蘭戰爭和校園槍擊事件等。

雖然ChatGPT所用的生成式人工智能技術能夠大幅提升戰場上的人機交互能力，加快信息處理速度，但是由于這類技術目前的可解釋性較低，在用戶信任方面仍有一定差距。此外，訓練和部署ChatGPT模型在計算上要求很高，并且需要能夠處理大量數據和處理復雜算法的強大計算平臺，因此這種模型難以應用到戰術邊緣。

審核編輯 ：李倩