突破“独立决策谬误”：新一代博弈算法如何有效实现战场人机协同

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原文发布时间

2025年8月28日

Towards Game-Theoretic Human-Machine Teaming

本文编译自澳大利亚陆军研究中心报告

人机协同的军事价值

全球军队正采用不同自动化与自主化水平的机器系统。然而，确保工业界和学术界研发的机器满足军事用户的需求与约束仍具挑战性。核心挑战在于：机器常被设计为独立系统，而其在军事应用中的部署日益依赖人机协同（Human-Machine Teaming,HMT）。为实现有效的人机协同，机器必须具备识别并协调队友、对手及指挥官不同意图、目标、能力、局限和态势感知（situational awareness）的能力。形式博弈论（数学博弈论）正是生成此类能力的理论基础。

协同赋能作战

人机协同是军事机器应用的核心路径，旨在融合人类与机器的互补优势。乌克兰冲突中第一人称视角（FPV）无人机的广泛使用，彰显了基础人机协同的巨大潜力——其结合人类视觉导航能力与机器的速度、机动性及目标锁定优势。当前，英国、美国和加拿大陆军均已将人机协同纳入机器人自主系统（Robotic and Autonomous Systems, RAS）部署计划。澳大利亚国防军（ADF）三军（陆、海、空）亦全面引入该技术。对陆军而言，人机协同可扩展作战半径与杀伤力，使小型战斗单元获得不对称优势（asymmetric advantage），并衍生兵力防护、规模增效与加速决策等次级效益。

资源雄厚且具备人工智能技术经验的军队将在人机协同领域占据领先地位，不仅能有效部署己方机器，还可反制对手系统。反之，未能实现有效人机协同的军队将在未来冲突中陷入被动，面临更高伤亡率与战场失能风险。

机器的感知与协作能力

人机协同要求将人类与机器整合为相互依赖的队友，通过协调合作达成共同目标。其与传统人机集成（如炮兵作为“工具”）的本质区别在于：机器开始承担原属人类的任务共享（task-sharing）职能，包括独立收集、处理信息并自主行动。

对陆军而言，人机协同需使机器具备在不确定性与对抗环境下协调、协作并执行指挥意图（command intent）的能力。同时，机器需在指挥任务框架内行使控制权（控制权本身仍属人类核心职能）。控制的核心在于“协调力量达成指挥既定目标”，需依赖客观、实证且及时的态势理解（situational understanding）。因此，机器必须能通过推断与推理，解析队友及对手的不确定状态、目标、意图、能力限制与经验，形成综合态势理解。

开发支持陆军人机协同的态势感知（situational awareness）与协调技术，需依托新型人工智能与自动化技术。博弈论因其专注于设计不确定、动态对抗环境中目标驱动智能体的最优交互，正成为关键支撑技术。

规避"鲁滨逊谬误"（而非克劳塞维茨）

现有赋予机器协同能力的自动化与AI技术，大多未充分运用博弈论。其隐含假设是机器在相对孤立环境中运行，非直接行为后果被归因于自然扰动（即“鲁滨逊谬误”）。少数考虑多人/机交互的技术虽采用博弈论，但预设了高度结构化的交互模式、信息与环境。

值得注意的是，在OpenAI Five（《Dota 2》）、AlphaStar（《星际争霸II》）等知名游戏AI系统中，博弈论作用有限。后续系统如Pluribus（扑克AI）、CICERO（《外交》游戏AI）及DARPA挑战项目虽更多融入博弈论，但其应用仍受限于规则固定、玩家已知的简化环境。此类环境中队友通信易于实现，玩家动作选择有限，导致现有系统难以在不确定动态对抗场景中识别队友、对手及指挥官的差异化意图与态势认知。

依赖现有技术开发人机协同可能陷入“鲁滨逊谬误”（Robinson Crusoe fallacy）——将队友或对手的刻意行动误判为随机自然事件。此谬误轻则导致协同低效，重则被对手利用。例如：人机协同巡逻中士兵突然停止或转向时，机器若将此视为随机事件继续执行任务（而非解析为人类通过声学传感器等机器缺失模态感知到威胁），团队可能陷入被动。

如克劳塞维茨所言：“战争并非针对无生命物质的意志行使……意志作用于会反应的活体对象。”人机协同引入新活体对象（友方与敌方），必须明确识别并应对其反应。

博弈论的技术实现

基于博弈论的人机协同框架（HMT frameworks）近期已在公开文献中出现。这些框架将团队成员（人/机）视为具有目标、意图、能力、经验及认知状态的独立交互智能体，通过开发博弈论态势感知技术（game-theoretic situational awareness）与协作技术规避鲁滨逊谬误。

态势感知技术：使机器通过传感器、通信系统及行为推断技术，构建环境状态假设与其他智能体的物理/认知状态模型（位置、目标、能力限制等）。其架构强调整合机器计算模型与人类行为认知模型。

协作技术：使机器选择既达成目标又与队友行动协同的策略。例如：士兵与无人机协同户外导航时，无人机可预测士兵路径与视野，主动共享图像引导路线（弥补无人机盲区与士兵视野局限）。

博弈论为这些技术提供丰富的分析工具库，确保其可证明最优性或鲁棒性。

对陆军而言，新型博弈论框架突破团队内合作，延伸至与对手的竞争交互及上下级指挥交互。这为开发兼容现有指挥控制体系的博弈论技术创造机遇，例如使机器具备评估对手“最可能/最危险行动方案”及识别欺诈行为的能力。

基于工程学、经济学与AI领域的博弈论分析工具，人机协同框架可即时推演“若……则……”（What If?）场景，辅助指挥官制定战术与反制策略。

结论

人机协同是陆军现代化建设的核心要素。有效协同要求机器（及人类）能显式识别并协调队友、对手与指挥官的差异化意图与态势认知。基于博弈论的人机协同技术已在公开文献中萌芽，陆军应在不确定动态对抗环境中探索其应用，联合学术界与工业界发展本土化博弈论能力，以开发适应未来战场的协同系统。

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