兵法有云，是故智者之虑，必杂于利害。从AI公务员到AI员工，再到AI在政务、军事领域的广泛运用，AI在创造令人欣喜成果的同时，还给人类思维模式、思考方式带来诸多新变化，但在一些领域也出现了过分夸大AI作用的认识和过度依赖AI运用的现象。从军事实践来看，合理用好AI，尤其需要强化辩证思维。

正视战场“迷雾”，把握确定与不确定的辩证关系。克劳塞维茨在《战争论》中指出，战争是不确定性的王国，战争所依据的四分之三的因素或多或少地被不确定性的“迷雾”包围着。AI的广泛运用，使规则透明、流程固化、结果可预测，提升了人类对“确定性”的把握，但战争却时时处处制造着“不确定”的“迷雾”。过分信任和依靠AI，易使指挥员产生“确定性幻觉”，误以为一切尽在掌握。但AI提供的“精准态势图”本质上是对复杂战场的一种“简化建模”，而简化的背后则意味着存在遗漏可能性，导致变数产生。算法能降低不确定性，却无法消灭不确定性。因此，指挥员在AI赋能下，虽可将AI视为“超级外脑”“超级参谋”，但不能将决策的重心完全寄托在AI计算的概率上。要保持适度的“决策冗余”，准备多套行动方案，预设多种应对预案，以充分准备确保“算无遗策”；在“机算”的同时，也要重视人的“谋算”，关注AI可能遗漏的各种“黑天鹅”“灰犀牛”事件，把握好“人算”与“机算”之间的边界。 

坚守最终决断，把握无人与有人的辩证关系。AI追求的往往是“效率至上”，决策由算法决定，压缩时间与提升产出是算法的“优先级”。无人智能系统和武器装备的广泛应用，将“发现到摧毁”的时长降低至分钟级甚至秒级，提升了杀伤链的闭合速度。AI在军事领域的应用虽提升了“效率”和“精度”，但也容易陷入伦理困境，其很难权衡“军事必要”与“人道考量”，更无法为一个误伤决定承担任何责任。AI运用须把最终决策权交给指挥员、战斗员，由人实施最终决策与判断。要在算法中嵌入人的价值，让冰冷的算法有人性的温度，确保符合伦理规范、符合国际法规，同时强化审查机制，定期检测输出结果，不断优化和改进着眼于人、服务于人的算法机制。 

警惕单点脆弱，把握集中与分散的辩证关系。在军事领域，任一作战节点的微小偏差，一旦被纳入全局，其误差将被指数级放大。因而，越是集中，对节点的信息质量要求越高。例如，单架无人机传送的错误坐标、侦察哨点录入的误判情报、单一卫星通道受到的细微干扰，都可能“牵一发而动全身”，导致误判甚至造成失败结局。同时，对手通过电磁压制、网络攻击或虚假信息干扰等方式，也可能使整个作战体系的“感知神经”受到影响。为此，要构建“韧性中心”，既保留全局优化的能力，又将节点误差的影响降至最低，引入多源交叉验证机制并构建人工干预节点，在关键决策链上预设人工闸门，阻断误差传导；推动末端数据审计，记录每条信息的来源与路径，建立防控机制确保节点犯错时体系依然可控可靠。 

着眼未来战争，把握过去与未来的辩证关系。战争形态日新月异，照搬昨天的经验永远打不赢明天的战争。战争史上的每一次重大变革，恰恰都是因为有人打破了“历史的规律”。AI擅长从历史中总结与学习，但实践反复证明：真正的胜利属于那些创造新模式的人。因此，再强大的AI都不能阻止和替代人类研究战争、设计战争的主观能动性。“故其战胜不复，而应形于无穷。”AI虽能学习过去的“形”，但探索未来的“无穷”仍需依靠人的创造性思维。须实现人与机器同培育、共成长，关注技术风口，在训练数据中纳入新趋势、新动向等信息，定期注入基于情报研判的“未来威胁假想数据”，关注边缘案例、异常事件和非典型战例；实施常态化、实战化训练，在演训中以改变地形参数、颠覆装备性能、引入新战术新战法等方式主动制造AI不适应的“陌生战场”“陌生对手”，帮助AI在实践中突破历史经验的局限，实施针对性优化。

来源：《解放军报》