利馬工作組解散：美軍Gen AI推廣及應用工作的迭代分析

2023年8月，美國防部成立利馬工作組(Task Force Lima)，旨在分析和探索大語言模型等生成式人工智能(Gen AI)工具如何提升國防部的作戰和管理效能。2024年12月，美國防部解散了利馬工作組，并成立AI快速能力單元(AI RCC)，以加速AI工具在整個部門的采用和部署。這一轉變是美軍Gen AI推廣和應用工作的一次重要迭代。

(一)美軍Gen AI應用現狀

美國軍事領域Gen AI發展迅猛。戰略層面，國防部門高度重視，將其納入尖端技術目錄重點發展。如DISA(美國國防信息系統局)連續兩年將Gen AI列入“技術觀察清單”，2024年OSTP(白宮科學技術政策辦公室)將Gen AI列入對國家安全至關重要的關鍵和新興技術清單。2024年6月，美陸軍發布《生成式人工智能(Gen AI)和大語言模型(LLM)指南》，對陸軍內部發展、部署和使用Gen AI進行指導和約束。

在應用層面，美軍各軍種積極探索Gen AI的軍事應用場景。如2023年4月美國海軍陸戰隊大學與Scale AI公司合作研發軍事規劃大模型Hermes，探究LLM在作戰規劃方面的能力;2024年2月ARL(陸軍研究實驗室)提出COA-GPT框架，探究LLM在軍事決策和規劃中的應用潛力。同時美軍各軍種內部開始應用Gen AI工具，如2023年5月美陸軍應用Donovan大模型實現戰場態勢實時洞察，輔助指揮官制定作戰計劃;2023年7月美空軍將Gen AI“戰備”應用于人機對話、資料檢索等方面，優化空軍機隊戰勤保障流程、大幅縮減飛機停飛檢修時間;2023年8月美國海軍應用Gen AI助手Amelia提升海軍體系服務臺應答效率。

(二)利馬工作組

美國國防部認識到Gen AI在軍事領域所蘊含的巨大潛力與變革力量，為了搶占軍事技術的制高點，于2023年8月成立了利馬工作組(Task Force Lima)。該工作組的主要任務是分析Gen AI工具如何改進國防部的運作，并提出具體的實施建議和試點方案。在為期一年的運作過程中，利馬工作組取得了顯著的成果。

根據CDAO(首席數字和人工智能辦公室)發布的《利馬工作組執行摘要》報告，利馬工作組在美國防部副部長成立該工作組備忘錄中闡明的五個目標下取得的成就和發現包括：

加速有前景的Gen AI計劃和聯合解決方案;

將不同的開發和研究工作聯合起來，形成美國防部實踐社區;

評估條令、組織、培訓、物資、領導和教育、人員、設施和政策方面的解決方案(DOTMLPF-P);

推動教育并建立負責任的實施文化;

確保美國防部與跨機構、國際、教育、民間社會和行業伙伴的協調合作。

(三)AI快速能力小組

基于利馬工作組在Gen AI軍事應用研究方面取得的進展，美軍決定成立AI快速能力小組(AI RCC)，以進一步加速國防部對前沿和先進AI能力的采用和交付。AI RCC的使命是在利馬工作組的基礎上，更加高效地推動Gen AI技術在美軍中的應用，將先進的AI工具快速交到作戰人員手中，同時構建基礎技術推動因素，以便在整個國防部范圍內推廣相關技術，從而全面提升美軍的作戰能力和軍事管理效率。

AI RCC隸屬于美國國防部首席數字和人工智能辦公室(CDAO)，并在國防創新機構(DIU)的支持下開展工作。這種架構設計充分整合了國防部內部的專業資源和創新力量，有利于形成協同創新的良好氛圍。CDAO作為AI RCC的管理機構，制定戰略方向、統籌資源分配以及協調各方關系;DIU則憑借其在技術創新和項目執行方面的豐富經驗，為AI RCC提供具體的技術支持和項目實施保障，共同推動AI RCC各項工作的順利開展。

AI RCC的運行將遵循三步走策略，該策略旨在系統地加速AI技術在美軍中的采用和部署。

技術識別與測試。首先識別有前景的AI技術，并通過快速實驗和原型設計進行測試。這一步驟是確保技術適用于軍事行動的關鍵環節。AI RCC可以利用其在國防部內部的資源和專業知識，以及與國防創新單元(DIU)的合作，來識別和評估那些能夠顯著提升作戰效能的技術。

評估技術的有效性。在測試階段之后，AI RCC將評估這些技術是否對作戰人員有用，以及是否具備規模化部署的潛力。這一評估過程可能涉及對技術性能、成本效益、安全性和合規性等多個方面的綜合考量。

如果技術被證明是有效的，AI RCC將制定明確的采購路徑，以便在全國防部范圍內推廣這些技術。這一步驟可以確保AI技術能夠快速從實驗室環境轉移到實際作戰中。

(四)Gen AI軍事應用前景

AI RCC的成立標志著美軍對Gen AI軍事應用從早期的探索性研究階段進入到了加速應用和全面推廣的新階段。利馬工作組的工作為美軍在Gen AI軍事應用領域奠定了基礎，明確了技術應用的方向和潛在價值;而AI RCC則在此基礎上，更加聚焦于技術的快速轉化和作戰能力的實際提升，通過更加明確的運作流程、重點項目和資源保障，推動Gen AI技術在美軍中的深度融合和廣泛應用。

在技術應用層面，AI RCC相較于利馬工作組更加注重技術的實用性和可擴展性。利馬工作組主要側重于Gen AI技術的初步應用探索，而AI RCC則通過三步運作流程，更加系統地對AI技術進行篩選、評估和推廣，確保所應用的技術能夠真正滿足美軍作戰和管理的實際需求，并具備在全軍范圍內大規模應用的潛力。此外，AI RCC在試點項目的選擇上更加聚焦于關鍵作戰環節和核心管理領域，旨在通過Gen AI技術的精準應用，實現作戰效能和管理效率的顯著提升，體現了美軍在Gen AI軍事應用上從理論研究到實踐應用的深化和拓展。

在組織協作方面，AI RCC的架構和協作機制更加優化和高效。AI RCC通過明確的隸屬關系和緊密的協作機制，可以充分整合CDAO和DIU等各方的專業優勢和資源，形成更加協同一致的工作合力。這種組織協作層面的迭代，有利于提高決策效率、加快項目推進速度，為Gen AI技術在美軍中的快速應用和推廣提供更加有力的組織保障。

美軍在推進Gen AI軍事應用的過程中也面臨著諸多挑戰。首先，技術挑戰不容忽視。盡管Gen AI技術取得了顯著進展，但在實際應用中仍存在數據隱私、安全性和內容控制等方面的問題。其次，組織和管理方面，如何有效整合各部門和軍種的力量，形成協同作戰的合力，是美軍在推進Gen AI軍事應用過程中需要解決的重要問題。最后，法律和倫理挑戰也不容忽視。隨著Gen AI技術在軍事領域的廣泛應用，如何確保技術的合法合規使用，保護個人隱私和避免不公正決策等問題，將成為美軍需要面對的重要課題。(北京藍德信息科技有限公司)

參考文獻

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