在兵棋推演中應(yīng)該使用人工智能（AI）嗎？

邸彥強 2025-08-25 發(fā)布于河北

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（1）外文資料翻譯（2）研究報告撰寫

（3）手工兵棋設(shè)計（4）電子兵棋開發(fā)

（5）敏捷情報搜集（6）推演專題培訓(xùn)

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2025年4月18日，蘭德公司發(fā)布文章《在兵棋推演中應(yīng)該使用人工智能（AI）嗎？》，現(xiàn)翻譯如下。

近年來，將人工智能用于兵棋推演已成為熱議話題，相關(guān)的報告、會議以及期刊層出不窮。在近期參與的一場討論中，一位嘉賓談及利用人工智能為真實決策者創(chuàng)建認(rèn)知數(shù)字孿生體，另一位嘉賓提到將人工智能用于行動方案分析，還有一位嘉賓則探討為原本依賴手工的兵棋推演制作相關(guān)材料。這些都是令人贊嘆的技術(shù)成就，無疑值得進(jìn)一步研究。

但鑒于人工智能目前仍處于其發(fā)展的初級階段，且這一狀態(tài)或許還會持續(xù)一段時間，此時使用人工智能輔助的兵棋推演者將面臨諸多風(fēng)險。這些風(fēng)險的影響范圍和嚴(yán)重程度各不相同，兵棋的制作方與使用方必須弄清楚其中的緣由及具體情況。

兵棋推演的首要原則之一是：“你可以對諸多事物進(jìn)行推演，但必須明確自己要探究的問題是什么。”這句樸實的至理名言，在我們累計二十多年的兵棋推演經(jīng)驗中，一直發(fā)揮著重要作用。

兵棋推演的首要原則之一是：“你可以對諸多事物進(jìn)行推演，但必須明確自己要探究的問題是什么?！?/span>

對于所有兵棋推演而言，首先要問的是，所探究的問題是否涉及一個從根本上具有“新穎性”的主題。也就是說，這個主題是否已得到一定深度的研究（例如作戰(zhàn)行動或核升級問題），還是仍處于研究不足的狀態(tài)（如一體化威懾）？接下來，我們會思考探究該問題需要何種類型的兵棋：是可以對現(xiàn)有的推演方法稍作調(diào)整，還是需要全新的方法？

這就形成了一個清晰的二維矩陣（作為社會科學(xué)領(lǐng)域的博士，我們認(rèn)為，即便從法律層面沒有要求，從道義上講，也應(yīng)盡可能運用這種矩陣）。

研究主題理解程度與需要

何種類型兵棋的二維矩陣

那些將人工智能視為實用工具的人，往往會強調(diào)其能夠快速運行推演的優(yōu)勢。人工智能可以探究既定結(jié)果的各種變體，并生成可供非兵棋推演方法分析的數(shù)據(jù)。若針對的是已充分理解的主題和兵棋系統(tǒng)，這種應(yīng)用便屬于左上角的象限。另一方面，那些認(rèn)為人工智能有助于構(gòu)思新機制、新推演方式，或為兵棋制作相關(guān)材料的觀點，本質(zhì)上是在討論構(gòu)建一種研究問題的新工具。若針對的是熟悉的主題，這種應(yīng)用則屬于左下角的象限。

對于當(dāng)前及近期的大型語言模型和其他形式的“人工智能”而言，這兩種應(yīng)用都是相對可靠的——因為能夠?qū)Y(jié)果進(jìn)行交叉驗證。

無論是否使用人工智能，探究陌生問題時，風(fēng)險都會很大。將一種新興且瞬息萬變的技術(shù)應(yīng)用于一個尚未被充分理解的主題——即便你自認(rèn)為熟悉兵棋系統(tǒng)（即右上角的情況）——也會引發(fā)諸多風(fēng)險。而當(dāng)你要構(gòu)建一個全新的系統(tǒng)來探究一組理解尚不深入的問題時（即右下角的情況），危險則會更大。

在兵棋推演中引入人工智能時，另一個復(fù)雜因素在于，你主要關(guān)注的是定量數(shù)據(jù)（即推演結(jié)果以及參與者所采取或未采取的具體行動），還是定性知識（即推演過程中參與者之間的互動與數(shù)據(jù)共享）。

注重定量分析和定性分析的結(jié)構(gòu)圖

當(dāng)從關(guān)于已知主題的兵棋推演中收集定量數(shù)據(jù)時，當(dāng)前及近期的人工智能工具在推演后的分析中能發(fā)揮作用。這類問題的邊界已然清晰，也有多種方法對結(jié)果進(jìn)行評估。

但倘若想弄明白人們?yōu)楹螘龀鎏囟ㄟx擇，融入人工智能的兵棋推演就可能產(chǎn)生誤導(dǎo)。不妨想想那些關(guān)于將人工智能用作推演參與者或“黑箱對手”的討論。人類天生擅長理解同類，卻往往難以準(zhǔn)確解讀機器的行為，這使得由人工智能驅(qū)動的互動頗具難度。如果在兵棋推演中用人工智能替代人類參與者，你可能更多了解到的是人機交互，而非推演本身或所研究的問題。

正規(guī)的“紅隊評估方法”提醒我們，任何實際互動中至少存在四個實體：X、Y，以及雙方各自對對方形成的心智模型。但凡有過誤解他人觀點經(jīng)歷的人都能體會到，當(dāng)一個人對另一個人的心智模型與現(xiàn)實不符時，問題便容易出現(xiàn)。

X、Y，以及雙方各自對對方形成的心智模型圖

直覺上認(rèn)為，一個模擬人類的單元，無論其專業(yè)性多強，都無法與真實的行為主體劃等號。當(dāng)評估方式從人類對自身及他人的評估轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器評估時，會額外增加一層偏差，并且可能會因輕信模擬行為而陷入“虛假精確”的誤區(qū)。正如地圖會通過干擾我們的感知來扭曲現(xiàn)實一樣，在使用人工智能時，我們也面臨著同樣的認(rèn)知偏差風(fēng)險。

通過觀察兵棋推演的結(jié)果和參與者之間的互動，我們能學(xué)到很多東西。然而，我們的收獲不僅來自推演結(jié)果或相關(guān)討論，還來自參與者與兵棋設(shè)計者之間的互動。對于這種或許完全源于經(jīng)驗的知識生成方式，我們?nèi)绾芜\用人工智能來生成知識，就更不明確了。我們能從當(dāng)前研究的問題中獲得什么啟示？能從兵棋本身學(xué)到什么？又能從作為一項事業(yè)的兵棋推演中領(lǐng)悟到什么？如果兵棋推演的目的是為了獲取知識，那么我們就必須審視，從人類設(shè)計者、人工智能參與者與兵棋本身的互動中，究竟能學(xué)到些什么？

兵棋推演與新興技術(shù)的結(jié)合歷來充滿波折。盡管如此，在那些可借助其他工具制定清晰的效能衡量標(biāo)準(zhǔn)，并能對結(jié)果進(jìn)行交叉驗證的場景中，人工智能確實能幫助兵棋推演領(lǐng)域拓展其應(yīng)用范圍。然而，若用人工智能替代人類判斷——例如，讓其“模擬”敵方?jīng)Q策者，或是取代人類互動——就可能陷入一種危險的知識幻象，屆時將危機四伏。

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