美国国防部成立 Task Force Lima：统筹全军生成式 AI 与大模型应用

当普通人还在用大语言模型写周报、改代码的时候，五角大楼也终于把这项技术摆上了作战桌面。

美国国防部宣布正式成立一个专注于生成式人工智能的专门工作组，代号为「Task Force Lima」（利马工作组）。该指令由国防部副部长 Kathleen Hicks 直接下达，目标是在整个国防部内部统筹、分析和整合生成式 AI 工具。

让五角大楼用上大模型，但先得立规矩

利马工作组由国防部首席数字与人工智能办公室（CDAO）牵头。CDAO 于 2022 年 6 月正式投入运行，专门负责加速五角大楼在数据、分析以及人工智能方面的落地。

这次任务的指挥官是来自 CDAO 算法战理事会的海军上校 M. Xavier Lugo。五角大楼给出的应用方向相当广泛，不仅包括作战规划和情报分析，还涵盖了业务事务、医疗健康、战备状态以及政策制定。

不过，民用领域可以容忍大模型偶尔胡言乱语，军事场景却容不得半点偏差。CDAO 首席执行官 Craig Martell 直言，国防部必须负责任地采用生成式 AI，核心任务之一就是找出防护手段，减轻因训练数据管理不善带来的国家安全风险。同时，他们也必须防范对手利用该技术，或者反过来干扰美军自己的 AI 解决方案。

打破各自为战的烟囱

除了技术本身的风险，五角大楼成立利马工作组的另一个现实诉求是防重复造轮子。工作组将联合国防部各部门、情报界以及其他政府机构建立合作关系。

换句话说，军方不希望陆军、海军和空军各搞一套互不兼容的语言模型，而是希望借助跨部门合作，尽量减少资源冗余和试验风险。

为什么重要

我们认为，利马工作组的成立意味着全球最庞大的军事机构正式结束了对生成式 AI 的散兵游勇式观察，转向正规军式的系统化整合。对相关技术供应商和防务承包商来说，五角大楼释放了明确的采购与技术集成信号，面向严肃军事任务的大模型评估标准即将浮出水面。

从做法来看，五角大楼把主导权交给 CDAO 并强调跨部门协同，看起来非常聪明。这能在早期遏制各军种重复投资，避免形成新的数据孤岛。

但隐患同样明显。生成式大模型固有的黑盒特征和幻觉问题，与军事情报、作战指挥所要求的极高确定性存在天然冲突。再加上训练数据投毒和对抗攻击的风险，利马工作组未来面临的最大挑战，恐怕不是怎么把大模型装进指挥系统，而是怎么确保指挥官在关键时刻敢不敢信任它给出的答案。