一个新实验室希望利用生成式人工智能来增强防御兵棋推演。新的 GenWar 实验室计划于 2026 年在马里兰州劳雷尔的约翰霍普金斯大学应用物理实验室开放，其目标是通过利用大型语言模型 (LLM) 的速度和用户友好性（其中包括 ChatGPT 等流行的聊天机器人）来改进桌面练习。通过在练习过程中访问人工智能，人类玩家可以快速尝试不同的策略。与此同时，人类参与者将得到扮演参谋顾问甚至敌方领导人角色的人工智能代理的协助。但 GenWar 实验室将提供更有趣的可能性。一是允许人类玩家直接与桌面练习幕后运行的复杂计算机模型进行交互。另一个是双方的人工智能演员单独进行兵棋推演的可能性。 GenWar 实验室负责人凯文·马瑟 (Kevin Mather) 告诉《防务新闻》：“我们从赞助商那里听到了需要更快进行兵棋推演的需求信号。” “获得更深入的能力，有时能够包括建模和模拟以及进行假设分析的能力。”自从 19 世纪普鲁士军队开始使用“战争游戏”来训练参谋人员以来，桌面演习本质上是蓝队与红队之间的较量，并由一名裁判进行评判。问题在于，这些兵棋推演的设计和裁决需要大量劳动力，而且过于繁琐，无法进行重播和吸取经验教训。但人工智能可以产生游戏的多次迭代，或者允许重做一个场景。例如，玩家可能会选择一种策略，但主题专家却裁定该想法不现实。 GenWar 实验室项目经理凯利·迪亚兹 (Kelly Diaz) 与《防务新闻》讨论了一个假设场景，他说：“让我们倒回游戏玩法并返回一个回合。” “我们将重试这一举措。因为它都是数字化的，所以我们将有一个日志。之后进行赛后分析，我们可以跟踪决策的方式