文章总结： 本文探讨了美军利用AI重塑军事决策的紧迫性，通过星型模型分析人员、结构等组织设计因素。指出需从搜索引擎思维转向交互式AI认知，建议下放决策权、建立平衡激励机制及开展系统性培训，以实现机器速度的决策闭环并应对认知战挑战。
综合评分： 80
文章分类： AI安全,威胁情报,安全建设,软文广告,政策法规
认知战与组织设计：利用人工智能重塑军事决策（1.2万字干货）
原创
所长007
所长007
蓝军开源情报
2026年2月10日 08:56
湖南
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【导读】
2026年1月22日，美国国防大学出版社发布报告《认知战与组织设计：利用人工智能重塑军事决策》，本报告以军事行为为切入点，将军事行为视为一种人类认知活动，并首先理解军事指挥参谋活动的流程，以此为例说明如何将人工智能应用于军事行动。如果不清晰了解当前指挥参谋活动中使用的认知习惯，就无法确定哪些工作可以委托给人工智能。
本文分析了影响美国国防部决策中人工智能/机器学习工具广泛应用的组织设计因素。如果你仔细阅读，就会开始理解“认知战”这个标题的含义。这篇文章篇幅不长，但却有很多真知灼见。
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关键词：认知战，人工智能，军事决策，美国防战略
这是蓝军开源情报的第 513期分享
编译 l 所长007
来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao） 转载请联系授权（微信号：Lanjunqingbao2081）
一、从点球成金到现代战争决策逻辑的底层变革
2002年奥克兰运动家队的成功案例为现代军事决策提供了深刻启示 。当时该队以极低的预算通过重视被低估的数据指标，打造出了与豪门球队并列的胜场记录，成功用数据驱动决策打破了传统模式的现状 。本研究指出，现代战争正处于类似的转折点，要求决策方式从依赖直觉全面转向人工智能与机器学习 。联合部队正面临一个紧迫的挑战，即如果不能有效整合人工智能技术，极有可能在未来冲突中被更灵活的对手击败 。
二、全球认知战背景下决策优势已成为胜利的核心变量
苏联解体后，美国的传统优势迫使对手转向通过认知战来挑战其决策权，利用心理、信息和技术手段削弱其战略优势 。认知战与传统战争的区别在于其直接影响个人和组织对现实的感知以及对选项的评估方式 。本研究列举了近年来多起典型的认知战案例，包括对大选的干预以及利用社交平台影响舆论的尝试，这些都生动展现了该领域对近代历史的深远影响 。在这样的博弈中，塑造舆论并做出更快决策的能力将决定最终的胜负 。
2025年3月15日，在加利福尼亚州欧文堡举行的“融合计划顶石5”实验中，士兵们与各种机器人以人机一体化编队并肩作战。（美国陆军摄影师帕特里克·亨特摄）
三、决策速度和准确性的优势在国家安全领域比以往任何时候都更加重要
以中国DeepSeek和美国ChatGPT为代表的工具普及，通过加速决策周期彻底改变了商业领域，这类工具能在几秒钟内产生以往需要庞大分析师团队才能获得的洞见 。例如摩根大通利用AI近乎实时地评估信用风险，国家气象局利用机器学习实现更准确的风暴预报，这些系统极大地减轻了人类的认知负荷 。本研究强调，在国家安全领域，决策的速度和准确性优势具有不可替代的价值，是应对复杂多变战场环境的关键 。
四、美军现有组织设计正面临人工智能转型的关键转折点
尽管美国国防部已投入数十亿美元研发人工智能能力，但大规模整合仍面临重重困难 。数据显示，仅有四分之一的AI试验公司创造了真实价值，而构建大规模AI能力的组织不足5% 。本研究分析认为，挑战不仅在于技术层面，更在于行为和组织应用层面，仅仅拥有技术并不等同于实现效能提升 。北约转型盟军最高司令皮埃尔·范迪耶海军上将明确警告称，人工智能正在显著加速军事决策，无法适应的军队将面临灭亡 。
五、改进后的星型模型为组织设计分析提供了系统性的战略框架
本研究采用了杰伊·加尔布雷思提出的星型模型作为分析框架，旨在应对组织达到转折点时所需的结构调整 。改进后的模型包含五个相互依存的因素，即人员、结构、流程、激励机制以及领导与管理 。这些因素如同节点一般，相互作用并决定了组织的绩效和文化成果。
当使命或环境发生变化时，组织必须重新优化这些设计因素，否则将面临效率低下甚至被淘汰的风险 。
整合部队设计的修正五星级模型
六、从搜索引擎思维向交互式人工智能认知习惯的深度重塑
人脑的生理特性和根深蒂固的思维模式是影响人工智能应用的关键 。数十年的互联网使用已使“搜索引擎思维”深入人心，这种思维依赖于静态的、关键词驱动的交互 。相比之下，人工智能工具要求用户进行动态的、上下文相关的迭代交互 。本报告指出，很多用户仍将AI视为静态查询系统，当遇到不完整或包含“幻觉”错误的响应时容易感到沮丧并失去兴趣 。因此，真正的挑战在于重新训练人类的认知习惯，而非单纯学习新工具 。
七、培养积极塑造人工智能输出的认知思维可大幅提升作战计划制定效率
人工智能应被视为一种专用工具，其核心在于补充而非取代现有能力 。通过迭代生成式AI模型，用户可以根据实时情报、敌军位置和天气预报，快速创建完全定制的特定任务作战计划 。这种流程有望将原本需要数天的计划制定时间缩短到数小时 。本研究强调，用户必须学会积极塑造其生成的输出，而非被动接受静态模板 。
八、系统性的培训计划是最大限度提高运营效率的必要前提
研究表明，经过培训的AI用户在完成任务数量和速度上均有显著提升，工作速度可提高25% 。对于表现低于平均水平的用户，AI增强技术甚至能使其绩效提高43% 。培训不仅要涵盖快速工程、迭代开发等技术，还必须强化正反馈循环，以促成新习惯的形成 。本报告认为，这种转变需要领导层主导的推广举措与行为改变的结合 。
九、针对决策性质差异构建多元化的人机协作组织模型
组织结构决定了决策的权限分配，直接影响AI应用的速度和效果 。对于高度可变的任务需要更协作的人机互动，而结构化决策则可趋向自动化 。本研究提出了三种常见模型：完全委托、交互和聚合 。其中交互模型又分为根据各自优势划分任务的“半人马”方法，以及将人类与AI实时融合的“赛博格”方法 。这些模型体现了不同任务需求下人类与技术能力的平衡 。
YFQ-42A 协同作战飞机是一款与通用原子公司合作开发的无人作战飞机，于 2025 年 8 月 27 日在加利福尼亚州进行了飞行测试（照片由通用原子公司提供）。
十、决策权的垂直或水平分散化有助于最大限度发挥人工智能的效能
扁平化和权力分散的灵活结构在应对快速变化的环境时更具优势 。例如，乌克兰在前线部署配备AI工具的工程师，极大地加快了战场决策速度 。本研究指出，AI工具在跨职能团队中尤为有效，因为它们能整合来自不同学科的广泛数据输入 。即便是在传统的层级式结构中，也应寻找权力下放的机会，以提升决策的洞察力和速度优势 。
十一、利用人工智能加速联合计划流程实现机器速度的决策闭环
决策过程可以简化为OODA循环（观察、判断、决策、行动），而AI工具非常适合其中的观察、判断及方案生成阶段 。在联合计划流程中，AI能显著加速情报综合与战备评估等数据密集型任务 。
通过分析TB级数据，AI能为指挥官提供多种可视化选项，并减少人工分析的需求，使参谋人员专注于批判性思维 。
十二、人工智能工具通过模拟多方角色为兵棋推演提供深度分析支持
在方案制定阶段，AI可以模拟敌方、中立方和友方的反应，进行高效的“红队”角色扮演 。这有助于规划人员在更广阔的视角下快速比较多种行动方案，识别潜在风险与优势 。但本研究提醒，不应过度依赖机器生成的选项，必须确保所有方案都经过人类判断和指挥官意图的筛选 。
十三、建立平衡的激励机制对于破除组织内部根深蒂固的阻力至关重要
激励机制能推动行为改变并确保个人目标与组织目标一致 。本报告指出，美军内部存在来自不同层级的阻力，既包括害怕被取代的恶意抵制，也包括习惯于传统惯例的非恶意抗拒 。在层级分明的组织中，基于资历的晋升制度往往将决策权集中在对新技术缺乏了解的一代人手中，加剧了变革的难度 。
2024 年 2 月 23 日，在加利福尼亚州彭德尔顿营地，一艘自主低矮船只在德尔马船坞航行，以测试其性能，这是“融合项目顶石 4”的一部分。（美国海军陆战队/凯文·雷·J·萨尔瓦多摄）
十四、应对人工智能羞辱现象需要采取外在激励与内在激励相结合的策略
“AI羞辱”指的是对使用AI工作的个人进行“偷工减料”或“不诚实”等社会制裁式的批评 。这种现象在组织内部横向和纵向均可能出现，导致人们由于担心权威受损或伦理质疑而不愿采用新技术 。本研究建议利用薪酬、晋升等外在激励促进早期采用，同时通过提高工作满意度和个人成就感等内在激励来塑造长期的组织文化转型 。
十五、联合领导者必须通过提升自身人工智能素养来引领组织变革
领导力在调整所有组织设计因素中发挥着核心作用 。如果领导者不了解AI的能力与局限，可能会导致过度依赖或由于怀疑而无法充分利用技术 。只有在指挥官能解读工具建议并信任其输出的情况下，战场效能才能真正提高 。本报告强调，领导者必须阐明变革愿景，并针对不同层级的阻力制定精准的干预措施 。
十六、组织决策权向边缘下放是实现人工智能广泛采纳的结构性方案
联合部队指挥官需要系统评估组织因素，并推动思维模式从搜索转向交互 。在条件允许时，应将决策权下放到组织边缘，通过扁平化结构促进跨职能协作 。这意味着要重新评估决策层级，寻找纵向和横向权力下放的机会，以确保信息流能在“机器速度”下运行 。
十七、未能迅速拥抱人工智能变革将导致军队陷入技术过时的深渊
在现代战争中，决策优势与最终胜利紧密相连 。人工智能正在彻底改变战场，未能有效部署这些工具将导致作战节奏变慢、情报盲点增多以及战备水平下降 。本研究结论指出，美军必须立即变革其人员、结构、流程和激励机制，加快AI在决策中的采用 。否则，联合部队将面临被对手反制的技术过时风险，这对国家安全而言是不可接受的 。
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