大模型在军事领域如何应用？

大模型代表着人工智能领域的重大进步，并且可能成为人工智能的发展趋势和未来。一年前，OpenAI推出的ChatGPT催生了人工智能界的新一轮高光，将大模型推向了风口浪尖，同时也将大模型在军事领域的潜在应用范围进行了广泛拓展。

（图源：视觉中国）

大模型技术是什么？

大模型指的是具有上千万甚至百万亿参数的深度学习或机器学习模型。生成式AI通过大模型对包括海量高质量数据集的数据库进行复杂性建模，并运用强大算力来估计模型的参数，找到数据间的关系。以ChatGPT为例，其模型架构是基于AI技术中的自然语言处理和深度学习技术生成，拥有1750亿参数，通过对巨量的数据集进行预训练，能够学习这些数据中的语言规则和模式。它还利用“人在回路”的方式进行了优化，通过与用户互动进行自身反馈和输出内容的改进，提供高度真实的对话场景。

大模型在军事领域如何应用？

信息收集与威胁分析

人工智能大模型利用来自卫星图像、雷达信号以及社交媒体等海量数据，彻底改变了信息收集和威胁分析的方法。通过对多源数据的整合和深度学习算法的运用，大模型能够提供全面的战场理解，高效地识别隐藏的模式、异常行为以及潜在的威胁，在战略决策中发挥着关键作用，帮助军方更好地理解并应对复杂的安全局势。通过即时分析和预测，它们能够发现并提供关键情报，使军事指挥官做出明智的决策。

例如，Palantir人工智能平台AIP，通过集成大语言模型实现作战数据协同、行动方案建议等，为作战指挥提供快速方案并优化后勤保障管理。操作员可以在AIP平台上，使用 ChatGPT 风格的聊天机器人命令无人机进行侦察，生成攻击计划，并组织干扰敌人的通信。

（图片来源：Palantir官网截图）

任务规划与优化

在任务规划与优化过程中，人工智能大模型亦扮演着关键角色。通过对历史数据、实际操作中的约束条件以及实时战况的深入分析，这些模型能够生成最优的任务计划，包括部署策略、资源分配以及战术机动建议。这一强大的能力显著降低了复杂作战所需的规划时间，同时提升了军事行动的整体效率，使得军队能够更灵活、更迅速地适应各种战术需要，确保在复杂作战环境中取得最佳的军事效果。

例如，Scale AI公司的大语言模型Scale Donovan可帮助作战人员、分析人员和决策者加速对战场态势的理解、计划和行动速度。2023年5月，美国陆军将Scale Donovan系统置于第18空降师的加密网络，主要用于该空降师部队的决策制定。

（图片来源：Scale Donovan官网截图）

自主武器系统开发

美国军队正积极开发人工智能大模型在自主武器系统领域的潜力。这些系统具备在无需人类干预的情况下做出决策和执行行动的能力，能够提高作战精度、减少伤亡风险，并在复杂环境下扩展行动功能。然而，自主武器系统的决策过程可能涉及到生命和财产的重要决定，因此对其进行严密的监管和规范显得尤为关键。在确保国家安全的同时，必须谨慎权衡技术创新和人权保护之间的关系，以避免潜在的风险和不当使用。

2023年1月，美国国防部更新《自主武器系统指令》。本次修订后的指令中，人工智能在军事中的应用大幅扩张，意味着美军为AI武器打开了大门。

（图源：美国国防部官网截图）

后勤与供应链管理

人工智能大模型在军事领域的物流与供应链管理中也发挥着关键作用。通过对历史数据、实时库存水平以及运输模式等物流网络的全面分析，大模型可识别最优的供应链路线，考虑到各种因素如地形、战区状态以及可能的干扰，确保关键物资及时送达前线。军方在面对快速变化和复杂性的作战环境时，能够更好地应对挑战，保障作战所需的物资供应。这种改进的效率与响应具备显著提高了军方维持行动能力与保持竞争优势的潜能。

医疗诊断与治疗

人工智能大模型正逐步渗透至军事医学领域。通过深入挖掘医学影像、患者数据和医疗文献等医学数据，人工智能大模型能够快速而准确地识别潜在的疾病迹象和损伤，预测治疗结果，还能根据患者的个体特征推荐最合适的治疗策略，实现个性化医疗服务。这一能力有望为军队提供更高效、更智能的医疗支持，为军事人员的健康保障提供更为全面和先进的解决方案。

2023年4月，俄亥俄州赖特-帕特森空军基地的美国空军研究实验室官员宣布与四家科技公司签署合同，开发人工智能和机器学习技术，以应对作战医学分诊等困难的工作。2023年7月，美国陆军远程医疗和先进技术研究中心与约翰霍普金斯大学合作，利用人工智能、增强现实和机器人技术为战场上的医务人员和士兵提供虚拟助手。

网络安全与防御行动

在军事领域，保护敏感信息和关键基础设施对于国家安全至关重要，人工智能大模型在网络安全与防御行动中的重要性日益凸显。这些模型能分析大量网络流量，识别潜在的可疑行为，实时监测网络中的潜在威胁。在保护军事网络、数据以及关键基础设施免受网络攻击方面，人工智能大模型正成为一支不可或缺的力量，为网络防御提供了全新的维度和可能性。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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