從俄烏沖突到伊朗戰(zhàn)爭：4年間，AI如何從“打輔助”到“做決策”

▲現(xiàn)代戰(zhàn)爭模式已經(jīng)被AI完全改造

在美以伊沖突中，人工智能（AI）的使用正引發(fā)全球關(guān)注和擔(dān)憂。分析人士指出，4年前，在俄烏沖突中，AI只能算戰(zhàn)場上的“輔助工具”，而現(xiàn)在AI已逐步演變?yōu)閼?zhàn)場上的“決策參與者”。 美國AI企業(yè)Palantir首席技術(shù)官希亞姆·桑卡爾近日稱，本輪伊朗沖突很可能被銘記為AI發(fā)揮核心作用的第一場重大軍事沖突，代表著現(xiàn)代戰(zhàn)爭的一個轉(zhuǎn)折點。未來，人們回顧這次伊朗沖突時會發(fā)現(xiàn)，這是第一次真正由技術(shù)，特別是人工智能推動、加強(qiáng)和大幅提高效率的大規(guī)模作戰(zhàn)行動。 回顧這兩場沖突中AI應(yīng)用的深化，現(xiàn)代戰(zhàn)爭模式已被AI完全改造。

兩場較量：

AI從“打輔助”到參與“決策”

美國陸軍退役步兵軍官、《新人工智能冷戰(zhàn)》一書作者羅伯特·馬吉尼斯寫道：“烏克蘭證明了AI正在重塑戰(zhàn)爭格局；伊朗戰(zhàn)爭則正在證明，AI正在重塑一切——供應(yīng)鏈、金融市場以及開發(fā)這些AI工具的公司。每一個擁有汽車、智能手機(jī)、心臟起搏器或核磁共振成像儀的人，都與這場變革的最終走向息息相關(guān)。”

在俄烏沖突中，AI主要用于無人機(jī)圖像識別、情報整合與戰(zhàn)場監(jiān)測。雖然AI系統(tǒng)可以幫助軍方更快識別目標(biāo)并提高打擊精度，但最終決策仍高度依賴人工判斷。

▲Anthropic公司的Claude據(jù)視覺中國

在此次美國和以色列對伊朗相關(guān)目標(biāo)的打擊行動中，AI的介入程度和行動能力明顯提升，AI已經(jīng)能夠批量生成打擊目標(biāo)并進(jìn)行優(yōu)先級排序，大幅壓縮從“發(fā)現(xiàn)目標(biāo)”到“實施打擊”的時間。

與此同時，Palantir等企業(yè)提供的數(shù)據(jù)整合平臺，也正在將AI應(yīng)用從前線偵察擴(kuò)展至戰(zhàn)略分析和情報融合，推動戰(zhàn)爭向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)型。

美國中央司令部司令布拉德·庫珀在社交媒體上寫道，五角大樓在伊朗戰(zhàn)事中，“利用各種先進(jìn)的人工智能工具，在幾秒鐘內(nèi)篩選海量數(shù)據(jù)”。AI工具能夠“排除干擾”，并“比敵人反應(yīng)更快地做出更明智的決策”。

變革核心：

Maven系統(tǒng)在作戰(zhàn)中的全鏈條應(yīng)用

從俄烏沖突到伊朗戰(zhàn)事，AI對現(xiàn)代戰(zhàn)爭的改造最受關(guān)注的工具，是美國國防部主導(dǎo)開發(fā)的Maven系統(tǒng)。Maven系統(tǒng)于2017年啟動，其核心功能在于整合海量戰(zhàn)場數(shù)據(jù)，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)快速識別潛在軍事目標(biāo)。在實際運(yùn)作中，該系統(tǒng)可同時處理多源情報，并自動標(biāo)注導(dǎo)彈發(fā)射點、軍事設(shè)施及人員活動軌跡。

此次伊朗沖突中，Maven系統(tǒng)的表現(xiàn)引發(fā)全球關(guān)注。分析人士指出，在伊朗戰(zhàn)場環(huán)境中，Maven最突出的作用體現(xiàn)在“目標(biāo)生成與篩選”環(huán)節(jié)。Maven將衛(wèi)星圖像、無人機(jī)視頻、雷達(dá)數(shù)據(jù)和信號情報融合到一個統(tǒng)一的界面中，使操作人員能夠在短時間內(nèi)生成大規(guī)模打擊目標(biāo)清單，并根據(jù)威脅程度和戰(zhàn)術(shù)優(yōu)先級進(jìn)行排序。這種打擊速度和效率，在純粹依靠人工目標(biāo)定位的情況下幾乎不可想象。

▲Maven將衛(wèi)星圖像、無人機(jī)視頻、雷達(dá)數(shù)據(jù)和信號情報融合到統(tǒng)一的界面中

同時，研究該領(lǐng)域的學(xué)者表示，AI可以大幅縮短復(fù)雜打擊行動的計劃時間，這種現(xiàn)象被稱為“決策壓縮”。

英國紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)政治地理學(xué)高級講師、殺傷鏈專家克雷格·瓊斯表示，AI可以自動給出打擊目標(biāo)的建議，速度比人的思考速度要快得多。這讓襲擊發(fā)起方能夠同時獲得速度和規(guī)模優(yōu)勢，同時發(fā)動暗殺式襲擊和大規(guī)模反擊敵方的彈道導(dǎo)彈，這在此前可能需要數(shù)天甚至數(shù)周的時間，但現(xiàn)在可以同時完成。

倫理困境：

AI軍事作戰(zhàn)工具挑戰(zhàn)“人類決策鏈”

專家認(rèn)為，隨著決策鏈條被AI不斷壓縮，相關(guān)倫理與責(zé)任問題也隨之凸顯，成為未來戰(zhàn)爭中難以回避的議題。

盡管Maven顯著提升了戰(zhàn)爭中的決策速度，但該系統(tǒng)對軍事目標(biāo)的識別準(zhǔn)確率僅為60%，仍明顯低于人類分析員約84%的水平。在復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境中，AI仍然會出現(xiàn)明顯誤判與遺漏。

雖然希亞姆·桑卡爾將伊朗戰(zhàn)事稱為AI發(fā)揮核心作用的第一場重大軍事沖突，但這一表態(tài)也引發(fā)了輿論對“人類是否仍在戰(zhàn)爭決策中扮演核心角色”的質(zhì)疑，尤其是在涉及打擊目標(biāo)選擇時，算法建議與人為判斷之間的邊界變得愈發(fā)模糊。

▲近日，美軍稱使用了“過時數(shù)據(jù)”導(dǎo)致伊朗一學(xué)校被“誤炸”，160余人遇難 據(jù)央視新聞

有分析認(rèn)為，這種模糊的邊界直接觸及國際人道法中，關(guān)于區(qū)分原則與比例原則的核心：如果算法無法穩(wěn)定區(qū)分戰(zhàn)斗人員與平民，或無法準(zhǔn)確評估附帶損害，那么將其嵌入打擊鏈條就可能放大誤傷風(fēng)險。因此，圍繞“應(yīng)由誰對AI輔助決策負(fù)責(zé)”的問題也成為政策與倫理討論的焦點。

另外，AI大模型（LLM）進(jìn)入軍事體系后的監(jiān)管治理邏輯問題也是目前各方關(guān)注的重點。Anthropic與美國軍方在此次對伊朗的襲擊中，雙方在關(guān)鍵問題上出現(xiàn)分歧，包括模型是否應(yīng)被用于直接打擊鏈條、是否必須對“人類在決策鏈條中”進(jìn)行強(qiáng)制監(jiān)督，以及設(shè)定限制大模型輸出限制以降低誤判風(fēng)險。

此次Anthropic與美國政府之間的矛盾，其實凸顯出一個更深層矛盾：即前沿AI公司強(qiáng)調(diào)安全約束與責(zé)任框架，而軍方則更關(guān)注實戰(zhàn)效率與部署速度。

發(fā)展失衡：

追求對敵殺傷力忽視民用數(shù)據(jù)

就進(jìn)一步拓展而言，與任何技術(shù)在初始大規(guī)模應(yīng)用時都會面臨的倫理道德困境相似，目前有評論擔(dān)憂目前軍事人工智能領(lǐng)域存在一個根本性倫理失衡現(xiàn)象：大規(guī)模軍事人工智能投資、研發(fā)和合作激勵都不成比例地偏向“最大殺傷力”、提升作戰(zhàn)速度和作戰(zhàn)規(guī)模，而那些能夠確保交戰(zhàn)雙方遵守國際人道主義法，或者在戰(zhàn)爭中加強(qiáng)對平民保護(hù)的人工智能能力，卻被忽視而陷入資金不足的困境。

曾擔(dān)任美國國防部民事保護(hù)中心法律與政策顧問的克里斯·羅杰斯評論稱，殺傷力和作戰(zhàn)效能已成為軍事人工智能發(fā)展的默認(rèn)組織原則。

▲創(chuàng)意配圖 據(jù)圖蟲創(chuàng)意

羅杰斯認(rèn)為，目前各國軍隊在發(fā)展軍事人工智能能力時，都面臨著嚴(yán)重的民用數(shù)據(jù)匱乏問題。軍隊掌握著前所未有的海量敵軍數(shù)據(jù)，卻對平民和普通社會環(huán)境知之甚少。民用環(huán)境和民防的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，例如人道主義組織數(shù)據(jù)、電力網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)以及標(biāo)準(zhǔn)化的平民傷害報告系統(tǒng)，一直被系統(tǒng)性地忽視，這種不平衡讓人震驚且擔(dān)憂。

目前，聯(lián)合國已經(jīng)開始在這一問題上作出了行動。2024年12月24日，聯(lián)合國大會通過了題為“軍事領(lǐng)域的人工智能及其對國際和平與安全的影響”的決議，這是聯(lián)大首次就這一主題通過決議。

紅星新聞記者 卿瀅

編輯 郭莊 審核 高升祥