Štáby moderních armád v podstatě fungují velmi podobně jako v době před dvěma sty lety. Změnit by to mohli AI agenti, umělé inteligence schopné částečné autonomie.

Kdyby dnes Napoleon nakráčel do nějakého moderního vojenského štábu, velmi rychle by se zorientoval a během pár minut by tam dokázal bez větších problémů velet. Ale to už nemusí trvat dlouho, tvrdí článek v žurnálu The Conversation. Může za to umělá inteligence (AI), která má potenciál vše změnit.

Právě nástup moderních technologií v čele s AI totiž mění velitelskou strukturu víc než kdy v uplynulých staletích – experti nyní očekávají ještě větší a výraznější změny. Není to ale přerod bezbolestný, upozorňuje The Conversation.

Armáda jako kuchyň

Velikost vojenských velitelství se v posledních letech výrazně zvětšila. Jinak to ani nejde, protože do nich proudí stále více informací. Výsledkem je podle autorů článku klesající efektivita štábů – popisuje se to metaforou „příliš kuchařů v jedné kuchyni“. Tento příliš složitý systém s příliš mnoha zodpovědnými osobami, jež se podílejí na řetězci velení, může snižovat jeho efektivitu.

Takzvaní AI agenti ale mohou podle článku celou řadu rutinních úkolů ve štábu automatizovat a navíc zkrátit prodlevy, které nutně v čím dál delším řetězci příkazů vznikají. Velitelská stanoviště by tak mohla být už brzy výrazně menší, a přesto efektivnější, než v současnosti.

„Tato potřeba vyplývá ze skutečnosti, že dnešní velitelské struktury stále odrážejí Napoleonovo polní velitelství jak formou, tak funkcí – architektury průmyslového věku postavené pro masové armády. V průběhu času se tyto štáby rozrostly, což ztěžuje koordinaci. Vedou také k rozlehlým velitelským stanovištím, na která mohou moderní přesná dělostřelecká zařízení, rakety a drony účinně mířit a která může elektronická válka snadno narušit,“ argumentují autoři.

Velmi dobře je tato slabina vidět v současné rusko-ukrajinské válce, kde se stávají statická velící centra agresora často cílem přesné palby Ukrajiny, ať už pomocí dělostřelby, raket nebo dronů.

Spolupráce člověka a AI agenta

Umělé inteligence jsou oficiálně stále ještě na bojištích do značné míry tabu, přinejmenším v autonomních útocích na lidské bytosti. Vojenští plánovači si už podle článku ale živě představují svět, ve kterém jsou AI agenti – tedy autonomní, cílově orientované programy schopny vnímat, rozhodovat a jednat z vlastní iniciativy – dostatečně vyspělí, aby mohli být nasazeni ve velitelských systémech.

„Tito agenti slibují automatizaci spojení více zdrojů zpravodajských informací, modelování hrozeb a dokonce i omezených rozhodovacích cyklů na podporu cílů velitele. Člověk je stále součástí procesu, ale bude schopen vydávat příkazy rychleji a dostávat včasnější a kontextovější aktualizace z bojiště,“ uvádí článek.

Tito agenti AI by mohli analyzovat strategické příručky, navrhovat operační plány a vytvářet postupy, což by mělo pomáhat urychlit tempo vojenských operací. Experimenty, které už v současné době pro vojenské využití AI probíhají (a některých se autoři zúčastnili na Marine Corps University), ukázaly, jak i základní velké jazykové modely mohou urychlit odhady štábu a vnést do plánovacího procesu kreativní, datově podložené možnosti. „Tyto snahy naznačují konec tradičních rolí štábu,“ předpovídají autoři.

Bez lidí se nicméně vojenské akce podle článku jen tak neobejdou ještě dlouhou dobu. Pravděpodobně ale získají schopnost orientovat se v obrovském množství informací právě s výraznou pomocí agentů AI. A ačkoliv tyto týmy budou pravděpodobně menší než ty současné, díky agentům AI budou moci řídit více plánovacích skupin současně.

Budou například moci využívat dynamičtější techniky takzvaného red teamingu, což znamená, že by bylo možné simulovat roli protivníka. Díky tomu budou moci stratégové (také posílení znalostmi AI) mít po ruce mnohem více scénářů než v minulosti. Čas ušetřený tím, že nebudou muset vytvářet prezentace v PowerPointu a aktualizovat odhady personálu, budou moci věnovat analýzám nepředvídaných událostí – tedy například kladení si otázek „co by se stalo, kdyby“ – a vytváření rámců pro operační hodnocení.

To znamená, že budou mít připravených mnohem více řešení pro nejrůznější scénáře, kudy by se mohl vývoj na bojišti vyvíjet, a reagovat na to.

Jak bude vypadat štáb budoucnosti

Laura Hoodová, která je hlavní autorkou tohoto článku, v něm popisuje, jak vedla přesně takový výzkum, který měl spolupráci AI a štábů prozkoumat. Probíhal v nezávislém think-tanku Center for Strategic & International Studies. Experti v něm vyvinul tři základní scénáře odrážející to, co většina vojenských analytiků považuje za klíčové operační problémy: společné blokády, údery palebnou silou a společné ostrovní kampaně. Výrazem „společné“ se ve vojenském kontextu označují operace, na nichž spolupracuje více složek armády.

Například: V případě teoretického konfliktu Číny a Tchaj-wanu společné blokády popisují, jak by Čína mohla izolovat Tchaj-wan a buď ho vyhladovět, nebo vytvořit podmínky pro invazi. Údery palebnou silou popisují, jak by Peking mohl vypálit salvy raket, aby zničil klíčová vojenská centra a dokonce i kritickou infrastrukturu. A konečně, v čínské doktríně popisuje společná ostrovní výsadková kampaň invazi přes průliv, kterou jejich armáda zdokonalovala po celá desetiletí.

Vědci zjistili, že jakýkoli personál doplněný o agenty AI by měl být schopen řídit bojové funkce ve všech těchto třech operačních scénářích. Ukázalo se, že nejlepší model udržoval lidské hráče informované a soustředil se na zpětnovazební smyčky. Tento přístup – nazývaný adaptivní model personálu, založený na průkopnické práci sociologa Andrewa Abbotta – začleňuje agenty AI do nepřetržitých zpětnovazebních smyček mezi člověkem a strojem a čerpá z vojenské doktríny, historie a dat v reálném čase, aby mohl plány průběžně vyvíjet.

V tomto modelu je vojenské plánování průběžné a vlastně nikdy není dokončené. Zaměřuje se spíše na vytváření nabídky možností, které velitel zváží, upřesní a nakonec realizuje. Výzkumný tým tento přístup otestoval s několika modely AI a zjistil, že v každém případě překonal všechny jiné alternativy.

Vědci současně přiznávají, že použití AI agentů není bez rizika. Za prvé, mohou být příliš zobecňující, ne-li přímo zaujatí. Základní modely, tedy modely trénované na extrémně velkých datových souborech a přizpůsobivé široké škále úkolů, vědí více o popkultuře než o válce a vyžadují zdokonalení. „Proto je důležité agenty porovnávat, abychom pochopili jejich silné stránky a omezení,“ uvádějí autoři.

Za druhé, bez školení v základech AI a pokročilém analytickém uvažování mají mnozí uživatelé tendenci používat modely jako náhradu za kritické myšlení. „Žádný chytrý model ale nemůže nahradit hloupého – nebo ještě hůře, líného – uživatele,“ zdůrazňují vědci.

Změna nebude snadná

Aby mohla americká armáda využít výše popsané výhody AI agentů, bude muset institucionalizovat jejich vytváření a přizpůsobování, tvrdí autoři. Navíc bude zapotřebí zahrnout umělé inteligence do válečných her a přepracovat doktrínu i výcvik tak, aby zohledňovaly týmy složené z lidí a strojů. A to všechno bude vyžadovat řadu změn.

Autoři vyjmenovávají konkrétně tři. Za prvé musí armáda investovat do dalšího výpočetního výkonu, aby vybudovala infrastrukturu potřebnou k provozu agentů AI v rámci vojenských formací. Za druhé bude muset vyvinout další opatření v oblasti kybernetické bezpečnosti a provést zátěžové testy, aby se ujistila, že personál doplněný o agenty není zranitelný při útocích napříč více doménami, včetně kyberprostoru a elektromagnetického spektra.

A za třetí bude muset radikálně změnit způsob vzdělávání svých důstojníků. „Důstojníci se budou muset naučit, jak fungují agenti AI, včetně toho, jak je vytvářet, a začít využívat učebny jako laboratoře k vývoji nových přístupů k prastarému umění vojenského velení a rozhodování. To by mohlo zahrnovat reorganizaci některých vojenských škol tak, aby se zaměřily na AI, což je koncept navržený v Akčním plánu AI Bílého domu zveřejněném 23. července 2025.“

Bez těchto reforem bude armáda pravděpodobně i nadále uvězněna v napoleonské pasti: přidáváním dalších lidí k řešení stále složitějších problémů, dodávají autoři článku.

Podíl.