2022年11月ChatGPT的发布，将生成式人工智能的能力从一项技术转变为一种公众力量，交到了普通用户手中。对军队而言，这标志着一个不可逆转的转折点：人工智能将塑造其领导者的专业发展，无论他们是否做好准备。尽管算法长期以来一直影响着战场系统，但生成式人工智能使这些能力对非专业人士也变得可见和可用。如今，任何人都能在数秒内生成文章、综合研究或模拟对手。正如海军陆战队大学的詹姆斯·莱西博士所指出的，军事教育机构仍在追赶，实施着不一致的政策，使学生们在关于人工智能使用的模糊、有时甚至是相互矛盾的规则中摸索。GitHub首席执行官托马斯·多姆克指出了这种紧迫性：各组织必须决定自己希望站在“生产力天平”的哪一边。在从金融到软件开发等各个领域，生成式人工智能已经在自动化任务并重塑知识工作。陆军也必须发展，但其应用仍不均衡且分散；作战部队在进行试验，战略领导者则在起草政策。然而，有一个关键领域未被充分利用：职业军事教育。

职业军事教育融合了条令与辩论、规划与教学法、模拟与学术研究。最重要的是，它在很大程度上处于非密环境中运作，这使其成为生成式人工智能实验的理想场所。在诸如指挥与参谋学院这样的机构中，学生们已经执行着与生成式人工智能能力直接对应的任务——研究、写作、兵棋推演。然而，正如兰德公司一份关于职业军事教育的研究所观察到的，职业军事教育常常滞后于它所支持的作战部队。

本文认为，职业军事教育，应通过培养学生的相关素养，来引领对生成式人工智能的采用。这不仅是关于改进教育，更是关于改变陆军在一个由数据解析系统塑造的信息时代中如何思考、规划和领导的方式。谨慎行事已有其作用，领导力现在必须来自教育机构内部。

在民用领域，生成式人工智能已经在改变知识工作的完成方式。在过去的技术变革中犹豫不决的公司很快就被超越了。对军队而言，风险更大。法国在1940年围绕马奇诺防线构建防御，为上一场战争做准备，而下一场战争却通过机动和空中力量到来。陆军不能将生成式人工智能视为新奇事物，或等待完美的政策。适应的时机是在下一场战斗开始之前。

陆军生成式人工智能应用场景分类

为了负责任地将生成式人工智能整合到职业军事教育中，教职员工和学生需要的不仅仅是普遍认知。他们需要结构化地理解生成式人工智能最可能出现在军事工作流程的何处以及如何出现。生成式人工智能能支持哪些类型的任务？哪些功能与校官层级的军官职责相符？风险在哪里？潜在收益是什么？

表1. 生成式人工智能应用场景分类及使用可能性