近年來，隨著人工智慧（AI）開始進入軍事規劃與作戰設計，從業人員之間一直存在著一種揮之不去的憂慮。即使有了更先進的工具、更快的節奏和前所未有的數據存取權，計畫仍然在整合、連貫性和共同方向感上遭遇挫折。Marco Lyons近期在War on the Rocks發表的關於作戰藝術式微的文章，及時且重要地表達了這種憂慮。我們對具體的兵棋推演、其限制或內部動態的了解不足，無法直接評判其結論。然而，Lyons的敘述清晰地捕捉到許多從業人員都認可的一系列重複出現的困難：零散的戰役、序列式的決策，以及規劃活動與作戰連貫性之間的差距日益擴大。
基於我們教授作戰藝術和進行規劃實驗的經驗，我們也分享這種擔憂。然而，Lyons的觀察可能也指向更深層次的問題：關於如何思考作戰的不同方式之間存在著一種張力。
隨著AI日益塑造規劃者所見、他們認為相關的內容，以及連貫性如何被呈現，這種關於如何理解作戰的不同方式之間的張力變得更加關鍵。因此，本文的目的並非駁斥Lyons的論點，而是擴大討論的範圍。具體來說，我們試圖闡明在規劃實踐中，不同的作戰推理方式如何共存，以及AI日益增長的使用如何可能偏好某些作戰思維方式，同時掩蓋其他方式。
當作戰藝術被視為單一語言時
Lyons的分析植根於對作戰藝術的一種既定理解——這種理解塑造了西方數十年的規劃實踐。在此傳統中，作戰藝術作為一種連貫的專業語言：一種透過重心、決定點、作戰線以及效果的整合與同步等概念，連結戰略目標與戰術行動的手段。這種語言為一代又一代的規劃者提供了共同的參考點、分析結構，以及在壓力下協調複雜行動的方式。
然而，經常被忽略的假設是，作戰藝術構成了一種單一、內在連貫的實踐——一種可以被掌握、應用並根據共同標準進行評估的實踐。在此觀點下，作戰表現的失敗自然被解釋為應用上的失敗：嚴謹性不足、概念理解薄弱或訓練不夠。Lyons的診斷在很大程度上遵循了這種邏輯。當規劃者在有意義地整合作戰、誤判重心或將戰役簡化為序列式決策點時，結論就是作戰藝術本身已經衰退，必須透過更好的教育、更嚴格的兵棋推演和更先進的工具來恢復。
但另一種解釋也是可能的。Lyons所指出的許多困難，不僅可能在共享的作戰語言被遺忘或誤用時出現，也可能在當一種特定的作戰藝術理解被擴展到日益複雜和適應性強的環境時出現。在這種情況下，規劃者可能遵循教義上正確的程序，但仍然感覺情況不太對勁——現實與程序不符，反之亦然。
這種張力在實踐中的一種表現方式——也是我們在教學和實驗中一再遇到的——就是所謂的「檢查表效應」。隨著規劃流程越來越圍繞著範本、程序步驟和標準化產品來構建，注意力可能會從探索問題轉移到完成流程。計畫被完成、簡報和批准——但許多參與者仍然覺得問題本身只被部分理解。
在規劃演習中，遵循標準程序的學生團隊通常會迅速收斂到類似的重心分析和行動方案。計畫看起來分析上合理且程序上正確。然而，當團隊被要求退一步，從不同角度審視問題時——例如，詢問是什麼維持了敵人的系統，其領導層如何理解風險，或者是什麼使其能夠繼續戰鬥——作戰圖像經常會改變。在幾次演習中，那些更長時間地關注問題而非範本的團隊，對行動需要實現的目標達成了顯著不同的結論。
因此，最初看似技術性的規劃演習，往往嚴重依賴於哪種作戰思維傳統塑造了問題的框架。隨著時間的推移，這會產生兩種密切相關的影響。首先，規劃產品的完成可能取代了對問題的嚴肅投入。戰略意圖到戰術意圖可能仍然模糊，但由於計畫在程序上連貫且內部一致，因此顯得穩定。其次，即使程序上的嚴謹性增加，規劃活動也可能逐漸脫離作戰理解。
這些影響很少是故意的，但卻是系統性的。在這種情況下，問題不在於紀律或努力的缺乏，而在於嚴謹性是在一個不再充分反映所面對問題性質的框架內運行的。
從這個角度來看，Lyons所捕捉到的憂慮可能並不代表作戰藝術的簡單衰退。它可能反映了在當代規劃實踐中，不同作戰思維方式共存——常常未被承認——之間日益緊張的關係。如果是這樣，問題不僅在於作戰藝術應用得有多好，還在於在問題被框架化、分析和採取行動時，隱含地偏好哪種作戰藝術的理解。
作戰思維的三種傳統
與其將作戰藝術視為單一知識體系，不如將其視為一套由不同歷史問題和對作戰如何運作的假設所塑造的作戰思維傳統。每一種都將注意力引向同一作戰現實的不同方面。有時看起來像是方法之間的衝突，實際上常常是不同關注點在同一作戰現實上的衝突。這些傳統不僅僅是教義上的變異：它們代表了對戰爭中什麼重要、如何實現連貫性，以及行動應如何與理解相關的不同理解方式。
一種有影響力的傳統是盎格魯-美國的「重心」方法。在這裡，作戰思維強調透過分解來進行分析性發現：識別敵人的關鍵能力、需求和弱點，以便找到決定性的干預點。這種方法的優勢在於清晰度和可追溯性。複雜情況透過結構化分析變得可以理解，預期理解的提高將直接轉化為行動的改善。在此邏輯下，更好的數據、更好的模型和更好的工具預示著更好的決策——這種邏輯與當前對人工智慧的興趣自然契合。
第二種傳統源於德國軍事思想，圍繞著「Schwerpunkt」（重點）和「Auftragstaktik」（任務導向）的概念。在此觀點下，作戰的決定性焦點不是透過先前分析發現的客觀特徵，而是透過在情境中判斷所建立的關係配置。地形、敵軍部署、友軍、節奏和意圖動態互動，指揮的任務是識別新出現的機會並在適當的時機集中力量。連貫性更多地透過情境意識、主動性和隨著條件變化而適應的能力來實現，而不是透過分析的完整性。在此傳統中，理解與行動密不可分，並透過不確定性下的及時判斷來表達。
第三種傳統可以在蘇聯的作戰藝術中找到，它將戰爭視為一個需要縱深協調的系統。這種傳統源於工業化大規模戰爭和廣闊物理空間的挑戰，強調同時性、分層部隊以及跨越空間和時間的作戰的刻意排序。與其透過單一決定性節點尋求崩潰，不如透過對敵人整個系統的持續壓力來追求連貫性。物質因素、兵力比、後勤和節奏是核心，成功取決於在長時間內協調大規模行動的能力——產生累積效應並阻止敵人恢復。
西方思維之外的其他傳統——包括源於中國作戰思想的傳統——從關於戰爭中如何實現連貫性的不同假設出發。中國關於體系破壞作戰和信息化局部戰爭的教義強調擾亂敵人的整體作戰系統，而不是崩潰單一決定性節點。像「勢」（情勢潛力）這樣的概念，側重於塑造整體局勢並逐步削弱對手系統的功能。
領導力研究表明，中國領導力實踐內部是分化的：儒家和法家邏輯支撐著低層次的規則約束的忠誠和層級控制，而道家的「無為」和悖論式適應在高層次上扮演著更大的角色。這些傳統共存，並在複雜環境中塑造不同的決策模式。因此，一種教義上僵化的作戰藝術理解——例如Lyons隱含依賴的那種——可能難以對抗一個其作戰實踐由多重垂直分層邏輯而非單一穩定框架塑造的對手。
當將重心框架應用於一個其作戰邏輯與規劃者自身根本不同的對手時，分析可能從錯誤的假設開始。規劃者隨後可能會識別出在分析框架內看似引人注目的決定性節點，但在對手自身的作戰系統內卻意義不大，因此影響微弱。在這種情況下，框架本身——而不僅僅是其應用——就成為Lyons所描述問題的一部分。
這些傳統中的每一種都在應對技術變革、組織學習和戰略環境的變化中不斷發展。
有兩點澄清值得提出。
首先，這些傳統在形式上可以重疊。一個使用重心範本的參謀人員可能仍然表現出卓越的判斷力，而一個透過任務指揮運作的指揮官可能仍然依賴仔細的分析。這裡的區別不在於表面上出現了哪些工具，而在於塑造指揮官及其參謀人員如何看待分析與行動之間關係的潛在思維方式。
其次，當一種作戰思維傳統被視為中立或普遍適用時——特別是當其他傳統在背景中繼續影響實踐時——問題就會出現。當不同的傳統在未被識別為不同時被混合在一起，摩擦就會表現為不良的教義或薄弱的嚴謹性，而更深層次的問題是潛在假設的不匹配，即作戰思維應該做什麼。
隨著AI進入作戰規劃，它並非進入一個中立的空間。它不可避免地放大了塑造規劃過程的任何作戰思維傳統：加速某些形式的分析，強化關注的模式，並塑造什麼被呈現為可見或可操作的。理解這種動態需要的不僅僅是改進工具或重新強調教義的嚴謹性。它需要對那些悄悄塑造作戰問題如何被框架化、理解和採取行動的假設有更深的認識。
AI作為作戰思維的放大器
在軍事背景下，AI經常被討論為對作戰規劃的一種變革性解決方案或一種顛覆性威脅。這兩種框架都傾向於掩蓋其最關鍵的影響。AI不僅僅是加速現有流程或自動化離散任務：它參與塑造了作戰問題的感知、結構化和可理解性的方式。因此，它的影響不僅限於效率或速度，還延伸到規劃和判斷形成的基礎。
AI並非作為一個中立的工具進入規劃流程。它在現有的規劃理解和傳統中運作，並不可避免地強化了問題已經被框架化和理解的方式。關於數據選擇、模型設計、訓練集和界面的決策，編碼了關於什麼重要、什麼被視為相關信號，以及連貫性應如何呈現的假設。結果是，AI系統傾向於放大某些理解情況的方式，而將其他方式留在背景中。這種放大很少是明確的：它透過重複互動，隨著規劃者學會信任並適應系統呈現的最有意義、最相關和最有用的內容，而逐漸發生。
不出所料，當前AI的應用最容易與分析性的重心傳統相吻合。模式識別、網絡繪製、預測建模和可視化，尤其是在信息過載的環境中，有望帶來更大的清晰度和節奏。在此邏輯下，預期改進的分析將產生改進的決策，而AI似乎是長期以來旨在提高作戰規劃的嚴謹性、一致性和可追溯性的自然延伸。從這個角度來看，AI似乎非常適合解決Lyons所指出的那些缺點。
然而，這種契合也揭示了純粹分析性框架的局限性。依賴情境判斷、即興發揮和隨時間推移動態協調效果的作戰理解形式，不容易轉化為機器可讀的表示。識別新興機會、在深度不確定性下採取行動，或透過適應性指揮關係維持連貫性的能力，難以單獨簡化為數據驅動的模型。隨著AI支持的流程日益塑造注意力與預期，這些理解形式面臨著變得不那麼明顯和不那麼被實踐的風險。
因此，更深層次的風險不是AI產生錯誤的答案。而是AI微妙地重塑了人類判斷與機器生成的連貫性之間的關係。當規劃系統持續呈現某些模式、行動方案或解釋為更清晰或更具說服力時，人類的理解往往會隨之調整。隨著時間的推移，規劃者可能會將注意力轉向系統能夠呈現和優化的內容，而不是透過專業判斷所體驗和解釋的整體情況的複雜性。連貫性隨後不是透過理解來實現，而是透過與系統輸出的對齊來實現。
如果情況是這樣，AI帶來的核心挑戰主要不是技術性的，也不是簡單地將人類置於循環中就能解決的。這是一個專業挑戰：如何保持對哪些作戰思維形式正在被放大、哪些正在被邊緣化，以及這種平衡如何隨著時間推移塑造作戰判斷的意識。解決這個挑戰需要的不僅僅是改進的工具或重新強調的教義嚴謹性。它需要持續關注那些塑造作戰藝術本身基礎的潛在假設——以及隨著人工智慧日益成為作戰規劃的積極參與者，這些基礎是如何被轉變的。
從教義嚴謹性到專業意識在作戰規劃中
Lyons強調教義嚴謹性、概念清晰度和紀律性的作戰思維的重要性是正確的。在複雜和競爭激烈的環境中，缺乏共同的框架和專業標準往往會產生混亂而非創造力或適應性。作戰藝術長期以來提供了一種共同的語言，規劃者可以透過這種語言協調行動、整合效果並將手段與目的聯繫起來。這種功能仍然至關重要，特別是隨著規劃的節奏和信息密度的不斷增加。
然而，嚴謹性本身無法解決當不同作戰思維傳統在同一規劃流程中交匯時產生的張力。當分析性、基於判斷的和系統導向的推理模式被隱含地混合——或者當一種模式在未被認識的情況下佔主導地位時——就會出現摩擦，而這種摩擦無法僅透過更好地應用教義來解決。在這種情況下，規劃者可能表現出程序上的勝任和概念上的流暢，但仍然感受到規劃產出與作戰理解之間日益脫節。
這個時刻越來越需要的不僅僅是單一框架的改進掌握，而是專業意識：一種識別哪些思維方式正在塑造計畫——以及在特定情境下哪些思維方式被推開的能力。這並不意味著放棄既有的方法或專業判斷標準。它意味著要意識到那些支撐不同作戰問題思維方式的假設——以及這些假設如何塑造什麼被認為是連貫的、可操作的或決定性的。
實際的含義不僅是軍官應該熟悉不同的作戰思維傳統，而且他們必須學會如何在它們之間移動。根據我們的經驗，關鍵的專業技能是能夠比規劃程序通常鼓勵的更長時間地停留在問題上——不僅問範本要求什麼，而且問範本是否適合——並在收斂到行動方案之前與不同的作戰邏輯一起工作。在演習中，那些這樣做的團隊對行動需要實現的目標達成了與傳統規劃團隊不同的結論。這種重新框架化作戰問題的能力，隨著人工智慧進入規劃流程，可能會變得更加重要。如果AI系統圍繞單一主導的規劃邏輯設計，它們可能會加劇程序上的收斂，而不是幫助規劃者探索理解作戰問題的替代方式。
從這個角度來看，作戰藝術可以被理解為一種導航的專業能力，而不是一種固定方法的應用：一種隨著情況發展，能夠在不同的作戰推理模式之間有意識地移動的能力。這包括知道何時分析性分解有用，何時它弊大於利；何時決定性焦點必須透過分析發現，何時必須透過行動中的判斷來構成；何時連貫性最好透過精確度來實現，何時它取決於持久性、協調和隨時間的適應。這種移動不會削弱作戰藝術。它是其成熟的表現。
隨著AI日益深入地嵌入作戰規劃，培養這種意識不再是可選的。AI系統將繼續放大特定的視角、結構和信息價值觀。問題不在於這種影響是否可以避免，而在於它是否會被專業判斷所識別和管理。因此，維持規劃中有意義的人類主體性，與其說是將人類正式置於循環中，不如說是確保該專業能夠理解人類和機器推理共同運作的環境。
Lyons就作戰藝術在壓力下的表現開啟了一個有價值的討論。充分參與該討論可能需要超越關於教義是否被正確應用的爭論，轉向更清晰地認識我們已經使用的不同作戰語言——通常未命名——以及新興技術將如何放大它們。
如果作戰藝術要保持真正的專業實踐，挑戰不僅在於恢復嚴謹性或完善工具，還在於建立規劃文化和教育項目，這些項目能夠有意識地練習理解不同的作戰傳統——並將AI輸出視為該過程的一個輸入，而不是其結論。
建立作戰藝術的專業，必須像從艱難的戰場經驗中學習一樣，現在對其所依賴的工具和傳統應用同樣嚴格的批判性審查——在對手或算法這樣做之前。