大语言模型能够处理海量信息、识别模式并生成连贯且符合情境的文本，这种独特能力可被优势性地应用于军事领域。在军事应用中使用大语言模型既带来了机遇，也伴随着风险，这需要深入理解它们对所部署其中的社会技术系统的影响。本报告研究了大语言模型如何用于军事战术规划，其引入对规划过程有何影响，以及用户对其使用的态度。

研究使用了为军事环境定制并按照"时间压力下的规划"方法指导的自定义指令语言模型（下文称为AI工具）进行了两项研究。第一项研究在哈尔姆斯塔德军事学院的士官培训课程中进行，涉及十名军官；第二项在斯科夫德的陆地作战中心的战术陆军课程中进行，涉及六十一名军官。数据收集包括焦点小组访谈、问卷调查和观察。

研究总结出关于在军事战术规划中使用大语言模型的十二个方面的经验、教训或观点。尽管参与者认为AI工具仅对有限数量的任务有实质贡献，但对AI系统的期望很高。该工具在总结大量文本方面特别有用，在某种程度上对生成行动方案也有帮助。然而，该工具在支持与地图相关的任务时表现不佳，这限制了其在空间分析方面的实用性。

研究表明，大语言模型可以应用于战术规划，尽管受当前技术限制存在一些局限性。AI工具要简化战术规划，一个先决条件是将其集成到一个数字化的指挥控制系统中，并能访问来自战场传感器的数据流。需要进一步研究，以更好地理解在战术规划中使用大语言模型的效果，并确定应如何设计AI工具以提供最有效的支持。

关键词： 大语言模型，时间压力下的规划，军事系统中的人工智能，人机交互，生成式人工智能