AI+Agent驱动的国家博弈与兵棋推演深度战略分析

在当今国际安全环境日益复杂的背景下，人工智能（AI）正以前所未有的方式改变着军事推演与战略分析。本文将基于兰德公司专家的最新研究，系统揭示AI如何在整治-军事建模、兵棋推演和多国对抗场景中发挥关键作用，帮助决策者预测冲突走向、识别战略风险，并设计更先进的决策辅助系统。

核心内容速览：本文将会为您解答

• AI在整治-军事建模与兵棋推演中的关键作用是什么？
• 如何利用AI预测多国对抗场景下的冲突升级路径？
• 集成AI能力的军事决策辅助系统架构应该如何设计？
• 开发认知型AI面临哪些核心挑战与机遇？

编者荐语：本研究深入探讨了人工智能在整治—军事建模、仿真与兵棋推演中的应用，特别关注其在多国对抗场景（如大规模杀伤性武器、太空与网络战）中的潜力。AI不仅可用于重建敌方在不确定性下的决策逻辑，更有助于预测冲突升级路径与可能结局，提示灾难性后果的战略风险。作者融合理论推演、历史案例与模拟实验，提出集成多种AI能力的模型架构，展现出计算社会科学在军事博弈建模中的方法创新与战略价值，对未来AI辅助决策系统的研究具有启发。

人工智能在兵棋推演与建模中的应用

摘要：在本文中，我们探讨了人工智能（AI）如何应用于整治—军事建模、仿真以及兵棋推演，尤其是针对拥有大规模杀伤性武器及其他高端作战能力的国家所可能引发的冲突情境。人工智能应当协助兵棋推演的参与者和仿真中的智能体理解敌方在面对不确定性和误判时可能持有的视角、认知与决策逻辑。AI的内容设计应能意识到冲突升级至灾难性后果（即无赢家局面）的风险，同时也需考虑存在明确赢家与输家的结局可能性。我们讨论了集成多种AI功能以设计和开发模型、仿真与兵棋推演系统族所带来的相关影响，并进一步探讨了在有或无AI参与的情况下，基于理论、仿真、历史及以往兵棋推演探索所发展出的决策辅助工具。

作者简介：Paul K Da vis，兰德公司帕迪研究生院；Paul Bracken，耶鲁大学

文献来源：Da vis, P. K., & Bracken, P. (2025). Artificial intelligence for wargaming and modeling. The Journal of Defense Modeling and Simulation, 22(1), 25-40.

本文作者之一：Paul Bracken

一、前言：AI如何改变军事推演的基本逻辑

在本文中，我们提出以下三点核心观点：

• 观点一：建模、仿真与兵棋推演（MSG）是相互关联的研究方法，应该联合使用，而不是孤立看待。
• 观点二：人工智能可以为上述每一种方法提供有力支撑。
• 观点三：兵棋推演中的人工智能应以建模与仿真（M&S）为基础，而M&S中的人工智能亦应吸取兵棋推演的经验启发。

为简洁起见，本文所阐述的方法聚焦于涉及拥有大规模杀伤性武器（WMD）及其他高端武器系统国家的整治—军事MSG。

小提示：本文使用“模型”（model）一词来涵盖从简单的数学公式或逻辑表格到复杂的计算模型在内的广泛范畴；使用“兵棋推演”（wargame）一词来涵盖从小型研讨会式演练，例如“次日演练”（Day-After Exercises），到大型、为期多天、多团队参与的兵棋推演等各种形式。

二、建模、仿真、兵棋推演与分析的一体化视角

2.1 传统M&S与兵棋推演的优劣之争

建模、仿真与兵棋推演（MSG）可用于多种功能，每一功能都可以通过MSG中的各个组成部分来实现，尽管一些相对简单的人类活动——例如研讨会兵棋推演和“次日演练”——已被证明具有独特价值。

常见形式的M&S与兵棋推演各具优劣：

• M&S的强项与弱项：M&S通常被视为定量、严谨且“权威”的，但由于难以体现人的因素而受到严重限制。批评者指出，所谓的“严谨”实际上导致生成的结果虽精确却可能是错误的。
• 兵棋推演的价值：兵棋推演可弥补M&S的不足，但质量也千差万别，从浪费时间甚至适得其反，到提供深刻洞见不等。

本文的一个核心主张是：这种刻板印象并非必须成立，我们的目标应当是通过半整合的方式将建模、仿真与兵棋推演相结合。

2.2 图1所示的理想化工作流程

图1 连接建模与仿真、兵棋推演与分析

在这理想化的长期活动中，流程分为以下几个步骤：

• 步骤1 – 知识收集：通过文献研究、兵棋推演、军事与外交经验、人类历史、人类学等渠道，收集某一领域的知识（例如印度-太平洋地区的国际安全问题）。比喻来说，这相当于描绘棋盘、识别参与者、探讨可能的策略和规则。
• 步骤2-3 – 双路并行：兵棋推演按某种目的进行结构化操作（图1上半部分）；并行过程中，M&S以“游戏化结构的仿真”形式进行。
• 步骤4 – AI挖掘数据：从M&S实验中通过人工智能挖掘数据，以精炼理论与数据。
• 步骤5 – 后续循环：将精炼后的理论用于后续循环。
• 步骤6-7 – 实际应用：用于人类团队的决策辅助工具（步骤6a）与面向智能体的启发式规则（步骤6b）将被构建和更新。

常见问题：为什么需要同时使用M&S和兵棋推演？
答案：单一方法容易产生偏差。M&S擅长定量分析但难以捕捉人的非理性行为；兵棋推演能反映人类决策的心理因素但缺乏严谨性。两者结合可“取长补短”，同时通过AI连接二者能产生更深层的战略洞见。

2.3 虚拟的社会—行为建模实验室（SBML）

图1所设想的目标可以通过一个单一机构来实现（例如针对政府内部敏感事务的工作），也可以通过一个更加开放、持续推进的合作项目来完成，参与方包括智库、实验室、私营企业、学术机构以及政府。

图2 一个虚拟的社会—行为建模实验室（SBML）

无论采取哪种方式，该方法都将鼓励多样性、辩论与竞争，同时推动使用社区模块构建面向特定目标的MSG组件。这一理念有别于依赖单一或少数“被认可”的整体性模型。

三、可行性示证：兰德公司战略评估系统（RSAS）的实践

3.1 1980年代的先驱系统

图1所描绘的愿景早在20世纪80年代便已有实践基础，即兰德公司开发的战略评估系统（RSAS）。该系统由卡尔·比尔德（Carl Builder）团队提出，响应美国国防部希望将兵棋推演用于战略分析的需求，结合当时的人工智能技术（专家系统），设计了可互换的人类团队与AI智能体的自动化推演系统。

3.2 RSAS的核心特性

RSAS包括了以下关键能力：

• 灵活的全球军事模型
• 多智能体（红、蓝、绿方）
• 具备前瞻能力的决策机制
• 可适应的“分析性作战计划”AI模型
• 融入了软因子、多情景分析与AI可解释性等理念

图3 RSAS 架构

3.3 RSAS的历史意义与演变

该系统在整个1980年代持续开发，并广泛用于国防部研究与军校教育。尽管其全球作战模型成为今日“联合综合作战模型”（JICM）的前身并持续应用，RSAS中的AI部分因复杂、成本高、需求有限，未能广泛推广。此外，苏联解体后，美国国防部对兵棋推演的兴趣下降。

然而，RSAS的核心理念依然具有现实价值。后续研究表明，通过简化模型与兵棋推演，同样可以获得类似的洞见，甚至用于核战争中对敌认知的模拟。因此，RSAS作为一个系统化整合MSG与AI的早期实例，已成功验证了这种方法的可行性。

小提示：RSAS的成功证明，即使在技术条件有限的1980年代，AI与兵棋推演的结合也能产生巨大价值。当前技术更为强大，我们应当思考“可以走得多远”而不是“能否实现”。

四、挑战与机遇：当代军事推演的新格局

4.1 国家安全挑战

当代国际安全环境远比冷战时期复杂，迫切需要更新的兵棋推演与建模仿真体系。以下是主要挑战：

• 挑战一：多中心决策 – 全球决策权力呈多中心分布，行为相互依赖，博弈参与方数量增多，系统动态更接近混沌，传统n人博弈理论难以有效建模。大规模杀伤性武器与战略性干扰武器的扩散增加了冲突的不确定性。
• 挑战二：冲突多维度化 – 高端冲突呈现多维度趋势，涵盖陆、海、空、天、网等多个领域，冲突升级路径更加复杂，传统线性模型已难以适应。
• 挑战三：有限战争可行 – 高烈度但有限范围的战略冲突日益可行，传统“战争即全面毁灭”的假设不再适用，战略行为体可能追求局部优势并产生胜负结果。
• 挑战四：联盟结构变化 – 盟友间的战略目标与风险认知存在显著差异，合作结构趋于灵活、多变，不再是高度协调的固定阵营。

4.2 技术变革与机遇

现代分析性兵棋推演面临诸多新技术机遇，以下是几个关键方向：

• 机遇1 – 智能体建模进步：智能体建模技术已显著进步，尤其适用于生成型建模，可用于理解复杂系统中因果关系的演化过程。
• 机遇2 – AI模型多样性：AI领域广泛涵盖多类模型，从反应型系统到具备自我认知的系统，未来兵棋推演中的决策辅助系统应考虑其不同能力。
• 机遇3 – 分布式推演能力：网络基础设施使得跨机构、跨地域的分布式兵棋推演成为可能，甚至可从在线多人游戏行为中提取具有安全意义的潜在模式。

常见问题：当前AI是否能够完全替代人类兵棋推演者？
答案：不能。AI应作为辅助工具而非替代者。人类在应对突发性、非理性行为和创造性战略方面仍不可替代。AI的目标是帮助人类“看到”此前未能察觉的关联和风险，而非取代人类的判断力。

五、架构探索：如何设计现代AI辅助兵棋推演系统

5.1 所需功能概述

尽管开发一个完整的现代分析性兵棋推演架构超出了本文范围，但我们可以提出一些方向性建议。图4概述了一个顶层架构并指出，当前时代的危机与冲突需要在多个可能情境下，至少深入关注三个主要行为体。

图4 N方博弈结构化仿真

5.2 面对极大不确定性的探索性分析局限

有两个关键问题需要特别指出：

• 仅当仿真结构有效时，跨参数值的探索性分析才有意义。换言之，模型本身必须具备结构有效性。
• 若分析所涉及的情景概率未知、概率间存在关联、且无法合理赋值，则从中得出结论可能存在问题。

关于如何在不掌握情景相对概率的情况下使用探索性分析，我们认为该分析的目的是识别潜在的风险或机遇，从而推动相关的防范、预测或适应性准备措施。如果发现某个关键脆弱点，即便其被利用的概率未知甚至看似较低，也应加以修复。

六、决策辅助与人工智能：核心挑战与实践建议

6.1 面向兵棋推演的决策辅助系统

若从兵棋参与者实际所需出发，而非AI技术提供者的偏好，决策辅助系统应具备一些关键功能。实际经验表明，试图“辅助”人类进行兵棋推演的AI系统，反而常常干扰人类的自由讨论流程，甚至引发反感。因此需要谨慎对待AI辅助的形式与程度。

表1根据经验对多种非AI决策辅助工具的价值进行了主观评估：

表1 不同类型博弈中决策辅助工具类型的价值

6.2 利用大规模情景生成的机器学习相关问题

人工智能中的机器学习具备通过挖掘大规模情景生成结果来发现新洞见的潜力，但其成功依赖于两个核心因素：

• 模拟是否具备足够复杂性
• 是否具备有效的信息提取方法

大规模情景生成的价值取决于其基础模型的结构有效性与复杂性。若模型基于过于理想化的假设，如完全理性、固定联盟结构或简化的结果评价标准，即使生成百万情景，也难以为真实决策或战略分析提供有用信息。

6.3 认知型人工智能及其决策辅助相关问题

前文主要聚焦于机器学习型AI，但真正有效的模拟系统需要智能体具备更类人化的推理能力，这类能力可归为“认知型AI”。在此类系统中，决策逻辑应模拟人类自认为自身行为所依据的因素与推理方式。

20世纪80年代RSAS系统中的红方与蓝方智能体可视为早期范例。它们基于广泛接受的冲突升级阶梯模型来表征危机情境中的选项与决策路径，特别适用于核危机背景。然而，当今高层次决策模型尚无成熟的“阶梯”替代方案。

图6 简化超空间中的示意性升级过程

一个关键问题是：核国家之间是否可能爆发长期、非核化的高烈度战争？该问题因常规与核指挥系统的深度耦合而更加复杂。在此背景下，无论AI是否参与，预测型模型本身并不现实；但能生成“值得关注”的合理场景的模型则尤为必要。

常见问题：认知型AI与普通机器学习AI有什么区别？
答案：普通ML擅长从数据中学习模式，但难以处理全新的、从未出现过的情景。认知型AI试图模拟人类的推理方式，考虑心理因素、认知偏误和决策逻辑，在应对“前所未有”的危机情境时更加有效。

七、结论与建议：构建AI赋能的未来军事推演体系

本文的核心建议是提出一项研究议程，将建模、仿真、兵棋推演与分析视为相互关联、彼此交织的方法体系。在这种整合视角下，兵棋推演中的人工智能应基于融合了AI智能体的模型分析结果进行设计，而这些AI智能体本身也应部分基于兵棋推演所获得的经验进行训练与建构。

这一过程将促使我们构建出一类既具兵棋辅助功能、又可执行复杂算法的智能体；并进一步发展出一类基于理论驱动的机器学习模型和M&S生成数据的探索性分析成果而设计的兵棋决策辅助工具。

关于AI本身，本文强调应谨慎使用当前主流的机器学习方法，因为现实中缺乏可用于未来危机与冲突的、可靠的信息数据。同时，无论是用于模型的智能体，还是用于辅助决策的工具，“可解释性”始终是必要要求，这提示我们：即便采用ML，其结构仍应受到认知建模逻辑的主导。

最后，我们强调对兵棋推演所提出的问题需极为审慎（无论是大型兵棋还是“次日演练”此类小型活动）。模型、仿真、兵棋推演与分析虽非完美，甚至常常存在较大局限，但它们若被合理使用，完全可以显著提升战略决策质量。我们强调：预测能力有限，但对未来情境的前瞻性预设（anticipation）具有巨大潜力。

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