文章总结： 本文主张在专业军事教育（PME）中采用AI优先策略，提出应先在低风险的等级链（如学生论文评分）中验证AI辅助决策的可靠性，再应用于高风险的杀戮链。通过AI评分助理案例研究，展示了AI如何提升评分一致性、识别评估标准缺陷，并建议PME成为AI工具官方测试中心，通过人机协作增强决策质量。 综合评分： 78 文章分类： 解决方案,安全培训,安全运营,其他

人工智能优先的专业军事教育：在杀戮链之前验证等级链

止戈为武 止戈为武

蓝军开源情报

2026年6月13日 10:33 湖南

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【摘要】

2026年5月13日，美国小战争期刊发表文章《人工智能优先的专业军事教育：在杀戮链之前验证等级链》。

本文认为，不愿信任人工智能在专业军事教育中进行评分，是对其自身AI优先战略核心假设验证的关键失败。它认为PME有职业和道德义务作为人机协作的试验场，利用低风险的“等级链”测试和完善AI代理和领导技能，以实现高后果的“杀戮链”。

通过一位人工智能评分助理的案例研究，本文展示了PME如何严格测试人工智能增强决策，培训领导者批判性质询人工智能建议，并最终确保战争部向人工智能赋能部队转型是战略而非赌博。

战争部正准备信任人工智能特工，在杀戮链中为指挥官提供信息并加速决策，因为生命攸关。然而，在专业军事教育机构中，有些人可能对同一类技术在“成绩链”——即学生论文评分过程中——的指导和加快教师决策持谨慎态度。

这不仅仅是矛盾;这是我们最根本职责的严重失败：严格测试我们将要求士兵在战斗中使用的工具和概念。PME有道德和职业义务成为战争部AI优先未来的试验场，首先是立即验证等级链，然后才接受杀戮链带来的巨大风险。

报告《人工智能优先的专业军事教育：在杀戮链之前验证等级链》英文原文6页。需购买报告加微信：19918899590（微信同号）。

关键词：人工智能、人工智能战略、战争部、杀链、专业军事教育

这是 认知高地 的第 55期分享 作者 | 止戈为武     来源 | 编译 排版 | 014        图片 | 来源于网络

一、教义的试验场：从等级链到杀戮链

PME可以作为我们军队核心人工智能假说的试验场：当生命攸关时，人工智能是否能在战场上指导并加速指挥决策。为此，PME应根据战争部的人工智能战略进行实验，将相对低风险的评分过程与高风险的杀戮链现实连接起来。该逻辑基于并行工艺模型：

| | | | | — | — | — | | 认知步骤 | 杀戮链 | 等级链 | | 1. 目标识别 | 确定一个潜在的兴趣对象。 | 确定一篇学生论文进行评估。 | | 2. 标准应用 | 评估对象：交战规则、武装冲突法、指挥官意图。 | 评估依据：评分标准、考试提示、学习目标。 | | 3. 人工智能代理推荐 | AI代理对目标进行分类并提供建议。 | AI代理对论文进行分类并提供推荐。 | | 4. 人类判断 | 人工智能代理通知了人类指挥官，最终指挥官拥有最终权力。 | 人工智能代理通知了人类教员，后者拥有最终权威。 |

这并不是说复杂性或后果等同。战场比教室里混乱和模糊得多;这正是重点所在。“成绩链”是一个简化、可控且可衡量的测试案例。如果我们无法收集到实证证据证明人工智能在这种更简单的情景中改善了人类的决策，那么我们又怎能以善意的态度期待它在无限复杂的杀戮链中做到这一点呢？

二、雅典娜案例研究：人工智能代理与明智决策

在创建和使用Athena的过程中，我们发现了许多好处，这是一款帮助教师评分的AI代理。本案例研究展示了构建人工智能代理如何提升批判性思维，因为即使是最早期的Athena版本也揭示了我们评分流程中的一些问题：我们自己的一些评分标准和写作提示存在缺陷。

指挥与参谋学院的学生利用质量保障调查报告，在阅读评估评分标准和写作题目后，在考试中感到困惑。Athena在指出某些评估写作提示和评分标准中存在的冲突方向时，验证了这一观察。

在发现这些冲突后，雅典娜协助教师，提供改进写作提示和评分标准的建议，以避免未来出现混淆。这些观察指导了教师改进下一学年考试评分标准和提示的决策。

目前还没有关于构建和使用能够指导决策的特工的教条，因此陆军正在顺利学习。我们发现评分评估——就像定向一样——使用严格的标准，但仍属主观。

为了量化AI基线性能与这种主观变异性，我们进行了盲测，Athena批改了50份此前由教师评分的考试。结果强有力地验证了AI的一致性。雅典娜的成绩在84%的考试中与该教职工的成绩相差不到5个百分点。

所有论文的平均绝对差仅为2.6%，标准差仅为3.7%。这表明，经过适当指导的AI代理能够以高度一致且符合人工评分者的标准完成评分任务。这一基线成功让我们有信心探索更高级的方法来解决主观评估的细微差别。

三、利用人工智能扩大评估范围并确保教师相关性

验证AI辅助评分具有强大的二阶效应：它开启了创新的评估形式，可能解决高等教育面临的危机以及对人类智力和认知的威胁。我们现在首次可以通过学生使用AI时的“工作”来评估其原始认知过程。

具体来说，有些人可能认为这只是鼓励学生用AI写论文，然后由AI代理批改，但他们忽略了一个关键点。我们现在可以用AI出现前无法实现的新方式评估人类智力和认知。

现在，我们可以要求学生使用人工智能来生产产品，并不仅评估产品本身，还评估学生在产品创作过程中与人工智能的对话。通过这种对话，我们可以观察认知过程，并识别学生在过程中所取得的学习水平。正如数学考试要求学生“展示他们的作品”，我们现在也可以对写作过程做同样的事。

此外，人工智能代理还能作为书面口头委员会。其中一位名为苏格拉底的特工，已经在美国指挥与参谋学校被用来进行学生对课程内容理解的结构化苏格拉底式考试。在军队中，当对手实施新技术时，我们不会感到哀叹;我们适应。PME正准备引入新型评估形式，缓解人工智能为高等教育带来的潜在问题。

这种人工智能的使用可能会让一些教师质疑其相关性。这种做法并不降低教师的相关性;恰恰相反，这反而放大了它。PME的教职员工是军队中最聪明的头脑之一。他们的相关性不在于行政评分，而在于创新、写作和指导下一代领导者的能力。

通过将人工智能作为强大的助手，战争部可以释放其最宝贵的智力资本，专注于解决未来战争的复杂问题。如果高等教育旨在捍卫人类智能的最高立场，那么我们必须利用人工智能智能，解放人类智能，摆脱那些分散教师最大限度发挥自身智能能力的琐碎任务。

四、行动号召：验证成绩链

这里提出的内容无疑存在争议。然而，我们已获得领导层的授权，成为一个以人工智能为先的部队。如果人工智能辅助评分对我们的部队有害，那么杀戮链中的人工智能代理人可能会带来更严重的影响。

我的目的不是挑衅，而是揭示一个我们不能再忽视的关键联系，并开展实验以验证人工智能的使用，以增强人类决策过程。这些实验还基于近期学术研究结果，表明人工智能辅助评分提高了评估准确性，提高了评分一致性，并为学生和教职工提供了宝贵反馈。

鉴于这些发展，战争部应正式扩大PME机构的使命，不仅将其作为培养致命士兵、为下一场战争提供准备的中心，更作为官方的“测试与验证”中心，提供直接反馈循环以指导政策和教义。

此外，我们可以开始测试使用人工智能代理，在学生与人工智能对话中评分认知过程，从而产生产品。我们应将人工智能的使用规范化为“展示你的工作”作为评估手段。

我们有责任严格测试将提供给士兵的工具，不应等待在战场上测试新流程，也不应允许人工智能滥用削弱士兵的智力和认知能力。既然成绩链与杀伤链之间的平行关系已明朗，若选择不在课堂受控环境中不采取行动并验证这些系统，将是专业管理的严重失败。

作者 | 止戈为武

来源 | 编译

排版 | 014

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