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在持續演變的戰爭形態中，技術革新始終扮演決定性角色——從鐵制兵器到核武器皆然。但21世紀正催生一股更隱蔽、智能且無形的力量重塑戰場：算法。其中生成式人工智能（GenAI）不僅作為工具崛起，更成為戰略級行為體：自主制定決策、創造戰術體系、重新定義力量投送的本質內涵。

戰爭中的算法轉向

算法是為執行特定任務設計的規則序列。當與海量數據集及高算力結合時，其從簡易計算器蛻變為決策引擎。在戰爭領域，這種進化標志著指揮結構從"人主導"向"數據驅動型作戰"的范式遷移。

從線性指揮到分布式自主

傳統戰爭依賴層級化決策：將軍下達指令，士兵執行命令的"自上而下"模式。算法化戰爭引入去中心化架構——決策可由機器在戰術邊緣動態生成。該模式支持更快速反應、自適應規劃及實時戰場優化。

數據驅動的戰場

現代戰爭產生巨量數據：衛星影像、無人機畫面、社交媒體流、戰場傳感器信息等。算法以遠超人類的速度解析、分析并響應這些信息。其消化數據越多，預測精度與決策準度越高。

為何生成式AI對戰爭至關重要？

生成式AI指能基于大數據模式生成新內容（文本、圖像、模擬場景或代碼）的AI系統。與傳統AI的分類預測功能不同，GenAI的核心能力在于創造。這種特性在戰爭語境中具有深遠影響。

GenAI軍事應用核心屬性

• 自主創造力：生成作戰想定、兵棋推演或對抗性模擬方案
• 語言掌控力：實時翻譯、信息戰腳本生成、政策簡報自動撰寫
• 戰術可視化合成：構建虛擬戰場環境用于訓練或戰略開發
• 代碼生成能力：自動編寫或修改國防系統軟件

生成式AI在現代戰爭中的戰略應用

1. 戰場模擬生成
    生成式AI最具價值的應用之一是創建沉浸式真實戰場場景。軍事戰略家可在無需部署兵力的情況下測試新戰術或模擬敵方行動。經生成模型強化的模擬可涵蓋多變地形、氣象條件、平民分布乃至不可預測的敵方行為。生成式AI還能根據實時戰場情報動態調整模擬復雜度，確保決策者與自主系統始終針對最相關威脅進行訓練。

2. 武器設計與測試加速
    傳統武器研發周期長達數年，生成式AI顯著壓縮該進程。通過生成設計藍圖、結構模擬及材料成分方案，生成式AI助力工程師在實體模型建造前完成武器系統數字化原型設計。生成設計還能提出人類工程師難以構想的新型配置方案——例如具備自適應編隊能力的無人機群，或通過仿生學優化隱身性能的水下潛航器。

3. 網絡戰與AI生成惡意軟件
    在網絡領域，生成式AI可編寫惡意代碼或動態調整既有代碼以應對防御體系演進。對抗性生成式AI能開發多態惡意軟件——通過持續變更特征簽名規避檢測。該技術還可批量生成社會工程腳本或深度偽造內容，用于操縱目標對象、散布虛假信息或破壞軍事通信網絡穩定性。

4. 心理與信息戰
    生成式AI成為信息作戰強力工具，可大規模生成虛假新聞、逼真深度偽造視頻及合成虛擬身份。這些產出物能針對特定受眾定制，用于激化社會分裂、引導輿論走向或在沖突期間制造混亂。例如生成模型可創建數千條本土化內容，通過算法優化敘事潛移默化影響民眾、士兵或決策層。

5. 自主決策支持
    生成式AI為戰場決策提供輔助：基于敵方位勢、部隊戰備、地形約束等參數生成戰術選項序列，預判行動結果并推演多步后續影響。高壓環境下指揮官可將AI生成的作戰方案作為建議起點。隨著數據流持續輸入，這些模型實時更新參數，構建出在戰斗進程中動態演化的決策樹。

AI賦能作戰系統的崛起

盡管生成式AI不直接操控武器，其在提升現代作戰系統自主性與精確性方面發揮關鍵作用。

1. AI生成集群行為
    無人機或無人地面載具常以集群模式運作。生成式AI可實時生成適應威脅的集群行為模式——包括運動軌跡、協同機制與決策邏輯。這些算法賦予集群集體智能，使其能自主規避障礙、躲避攻擊或精確打擊目標。

2. 自適應偽裝與欺騙手段
    通過分析傳感器數據、雷達特征與環境參數，生成式AI可生成迷惑敵系統的偽裝圖案或電子信號。其還能運用誘餌生成算法在雷達上模擬虛假部隊部署或"幽靈軍團"。

生成式AI賦能未來戰士訓練

人類士兵與軍官同樣受益于生成式AI。軍事教育訓練體系因AI生成的模擬環境、游戲化訓練場及想定規劃工具而變革。

1. 語言文化訓練
    生成模型可創建含外語及文化細節的實景角色演練。受訓者與模擬真實行為的AI生成角色互動，為陌生地域作戰預做準備。

2. 情感倫理模擬
    現代沖突不僅是物理對抗，更是心理與道德較量。生成式AI構建倫理困境模擬場景：士兵需在涉及平民、盟友或道德悖論的生死抉擇中訓練。這些沉浸式環境不僅磨礪戰術技能，更培育道德判斷力。

風險挑戰與倫理邊界

1. 幻覺與可靠性
    生成式AI核心風險在于"幻覺"現象——系統生成看似合理實則錯誤的信息。戰場此類錯誤可能誤導指揮決策、引發友軍誤擊或升級沖突。

2. 人類控制權喪失
    隨著決策權向機器轉移，核心問題浮現：人類操作員應保留多少控制權？若自主武器系統基于AI生成指令行動，人類意圖與機器執行的界限將危險模糊。

3. 合成暴行與戰爭罪行
    生成式AI偽造戰爭罪行的風險引發關切——深度偽造技術可虛構未發生的暴行。此類內容可能觸發報復、損毀聲譽或破壞和談。驗證機制難以匹配AI輸出的復雜程度。

4. 不可預測的升級風險
    生成模型常以概率化機制運行，其在新環境下的行為難以預判。戰爭迷霧中，AI可能生成攻擊性機動、缺陷談判策略或挑釁行動等意外后果，且責任歸屬機制缺失。

防護欄與治理框架：下一場戰役

戰爭領域生成式AI的治理機制仍處萌芽階段。現有條約未能充分涵蓋算法化戰爭或AI生成作戰的范疇，亟需建立以下體系：

• 國際協議：規范作戰中生成式AI的倫理使用準則
• 驗證機制：偵測與反制深度偽造內容及合成宣傳品
• 審計追蹤：確保AI生成決策的可問責性
• 透明度標準：規范國防應用AI模型的開發流程

軍事透明度需與國家安全達成平衡，但若缺乏清晰框架，生成式AI的無序使用恐將引發超越外交遏制速度的沖突升級。

算法軍備競賽

生成式AI在戰爭領域的崛起標志新時代開啟——其核心特征非火力規模，而在于信息掌控、決策速度與合成智能。戰爭算法已非未來概念，而是嵌入無人機系統軟件、導彈制導邏輯、信息戰代碼及國防戰略推演的現實存在。

此時代的根本轉變在于：制勝關鍵從毀滅能力轉向認知優勢。戰爭勝負或將不再取決于兵力規模或坦克數量，而取決于誰掌握更智能的算法體系——誰能運用生成式AI在戰略構思、戰術機動與創新維度超越對手。

當人類踏入此新領域，挑戰已超越技術層面而深入哲學本質：我們能否構建戰爭機器而不被其奴役？能否將倫理準則編入算法？能否在發動智能戰爭時不喪失道德羅盤？這些問題的答案將定義戰爭形態的未來走向，更將塑造人類文明的終極圖景。

參考阿來源：Prof. Ahmed Banafa

戰場指揮在未來將走向何方？這個問題是軍事當前一代人改革的核心。在尋找答案時，軍事域將目光投向烏克蘭戰場。那里的戰事揭示了兩大真相：第一，"分布式指揮"（美軍稱為任務式指揮并宣稱其為準則）將繼續作為優勢存在；第二，未來指揮官將借助人工智能決策所有事務——行軍路線、攻擊目標與救援對象。美國陸軍近期宣布的改革計劃表明，其意圖同步推進這兩大方向。

但由此衍生出新的困境：軍隊如何在維系分布式指揮文化的同時，將人工智能融入每項任務？換言之，若各層級指揮官依賴人工智能輔助決策，是否可能催生另一種形式的"集中化"——權力并非集中于高層，而是受限于不完美的算法模型？要理解并最終解決這一困境，不妨再次聚焦烏克蘭地圖，不過這次需回溯兩個世紀——從克里米亞戰場那位名叫列夫·托爾斯泰的年輕炮兵身上汲取智慧。

托爾斯泰的戰場洞察

成為文學巨匠之前，二十多歲的托爾斯泰是名炮兵軍官。1854年，他親歷了克里米亞戰爭的高潮——被困于遭英法聯軍猛烈炮擊的塞瓦斯托波爾港。在堅守城市險要"第四棱堡"炮陣的間隙，托爾斯泰為圣彼得堡的《現代人》雜志撰寫戰地通訊。這些以坦誠與文采風靡俄國文壇的報道使他聲名鵲起，后被輯錄為《塞瓦斯托波爾故事集》，被公認為現代戰地報道的開山之作。報道的成功讓托爾斯泰確信寫作是畢生使命，克里米亞戰爭結束后他便退役專職寫作。

成為平民的托爾斯泰并未遠離戰爭題材。他終其一生都在從軍旅經歷中汲取創作素材。在其代表作《戰爭與和平》對奧斯特里茨與博羅季諾戰役的經典敘述中，清晰可見他對軍事指揮的見解：托爾斯泰認為"指揮"概念本身近乎虛妄——指揮官構想的計劃、下達的指令與實際戰場態勢間的關聯脆弱不堪。在他筆下，最糟糕的軍官因狂妄臆測戰局而釀成大禍，實則對戰場態勢一無所知；最優秀的軍官則坦然接受認知局限，沉著自若地展示冷靜以激勵士兵。無論何種情形，多數軍官在硝煙彌漫與地形起伏的戰場中如同盲人行路，只能在戰事后編織解釋性的故事，而這些故事卻被他人誤作可信的戰場證言。

指揮還是幻覺？

軍事研究者或疑托爾斯泰的見解是否超越了克勞塞維茨1832年《戰爭論》的論述。畢竟克氏早已闡明"意外事件"與"微小因素"如何塑造戰場結局，其"摩擦"理論至今仍在美軍廣泛沿用。但"摩擦"隱喻本身已暗示二人戰爭觀的本質差異：克勞塞維茨視戰爭為精密機器——摩擦僅是阻礙其順暢運轉的例外故障；而托爾斯泰眼中，這臺機器純屬高階指揮官臆想——無論他們如何努力，戰場實況終將粉碎其精心設計。

托爾斯泰的突破性觀點在于：指揮官不僅難以預見摩擦，更在制造集體幻覺。他們在無序戰場強尋規律，于巧合事件妄斷因果。《戰爭與和平》中：彼得·巴格拉季昂在奧斯特里茨敗局已定時仍請戰；1814年莫斯科大火因消防員潰逃而非庫圖佐夫命令；俄軍在塔魯季諾的完美側擊實為后勤事故而非預定計劃。然而歷史學者與當時將領竟將此類事件歸功于巴格拉季昂與庫圖佐夫的"天才指揮"，更遑論被托氏塑造成"拉著車廂韁繩便自認馭者的孩童"般自欺的拿破侖。

為何指揮官與史家總將戰果歸因于不相關的計劃？托爾斯泰在《戰爭與和平》的哲學篇章中揭示："人類心智無法窮盡事件全貌，但探尋因果的欲望深植靈魂。"人們渴求邏輯連貫卻無力洞察萬千微因，遂虛構出本不存在的宏大敘事與偉人。托氏核心論旨在于：事件并非無因，只是成因過于繁雜隱晦而超越人類認知。他將這些因素稱為"無窮小量"，主張研究者應"撇開帝王將相"，轉而考察"驅動民眾的細微元素"。

此即托爾斯泰的著名批判。他劍指當時盛行的"偉人史觀"——該理論認為歷史由天才意志推動。但此論亦可視為對任務式指揮的強力佐證：托氏戰爭敘事表明，分散指揮不僅是優選模式，更是唯一真實的指揮形態，余者皆為幻象。高階指揮官因遠離戰場（脫離士兵與炊事員的真實層面），其幻覺得以免受現實沖擊而持久存續。貼近地面的領導者最擅整合"無窮小量"以理解戰場。如以賽亞·伯林在托學名篇《刺猬與狐貍》所言，這種整合本質是"藝術-心理"層面的工作。而陸軍條令視為任務式指揮基石的"互信"與"共享理解"，豈非正是精妙心理過程的產物？

從偉人論到偉大模型論

或許無人需借托爾斯泰之見方能領悟任務式指揮的價值。當今美國觀察家在烏克蘭戰場隨處可見其智慧明證：烏軍憑借更動態分散的指揮控制抵消俄軍數量與裝備優勢，此舉被類比為美軍自身風格。另有觀點歸功于烏軍將人工智能應用于多元戰場職能——此領域烏軍已大幅領先美軍。將AI融入數據中心的指揮控制工具、參謀作業及作戰條令的呼聲高漲，但兩大要務——整合AI與維系任務式指揮——的辯證關系卻遭忽視。

初看之下，人工智能似為托爾斯泰詰難的完美解答。以賽亞·伯林在《刺猬與狐貍》中如此概括其核心：

吾輩無知非因根本原因不可觸及，實緣其數量龐雜、終極單元微小，加之人類無力盡察盡記盡錄盡協可用之材。全知于經驗性存在原則上可行，然實踐終不可及。

還有比這更精妙的人工智能宣言嗎？AI對指揮官的價值主張，不正在于整合所有托氏"無窮小量"（即"終極單元"），并將其投射至可穿戴設備，供受敵壓迫的動態軍官快速參考？換言之，偉大模型能否在戰場實現偉人未竟之功？

困境有三重：

1. 集中化隱憂：無論何種"人工智能"模型（計算機視覺或多模態系統）融入指揮控制平臺，皆代表單一思維而非多元心智。指揮官每將分析外包于AI，即是一次變相集權。
2. 模式固化與傲慢：現有模型傾向模式依賴與認知自負，恰是托爾斯泰所嘲弄的"幻覺指揮官"復刻，而非其對立面。
3. 現實感知讓位：因迷信AI"超然計算"的權威性，指揮官或摒棄自身視聽證據，恰恰放棄托氏指為理解戰局關鍵的底層輸入。

集權悖論
 盡管軍方開發多用途模型，但AI指揮系統大規模列裝將導致同質化模型在作戰部隊泛濫。若任務式指揮僅為通過復制高層思維加速決策，則AI將使其過時——但陸軍條令手冊ADP 6-0明示其核心在于"激發下屬創造力"，此特質恰為集權所扼殺。最終或使全軍共享同一"教練"（若非同一指揮官），縱使其才智卓絕。

模型幻覺癥候
 大型語言模型虛構內容并自信宣稱為真已非新聞，其本質是尋求模式并機械外推。計算機視覺同樣產生誤判。最新研究稱此"思維幻構"嚴重限制AI處理新問題與環境之能。托氏曾諷拿破侖在侵俄戰爭中"抱怨戰事違背所有規則——仿佛殺人存在規則"，其博羅季諾慘敗正源于AI易犯之錯：機械套用過時規則。模型訓練的邏輯與《戰爭與和平》中拿破侖兵臨莫斯科前的妄想如出一轍——數據支撐的預期勝利終成泡影。

系統性過度自信
 研究表明模型類同幼稚軍官：寧自信作答拒不認無知。可設想AI處理殘缺敵情報告時，強行擬合模式、填補數據缺口，最終自信預測與士官實況相悖的敵行動。同理可推指揮官受AI建議，在幻構地形設伏或虛構敵巡邏隊調度。宏觀層面，AI或憑訓練數據幻想整場戰役，實則戰場僅聞遠方載彈無人機微爆。

自動化偏信陷阱
 軍方AI倡導者明言無意取代人類判斷，僅強調"輔助決策""賦能指揮"。且人類指揮官本就會犯同類錯誤——無需機器助長自欺。癥結在于：我們將AI視作超人，產生研究者所稱"自動化偏信"。今人視拿破侖為洞悉戰爭復雜性的天才固顯可笑，但當下眾多人士卻對AI"超智能"（OpenAI薩姆·奧爾特曼語）抱有同等迷信。"超智能"與"偉人"概念何其相似？我們正冒險將AI塑造成拿破侖未能成為的"終極偉人"——整合無窮小量的天才，托氏在《戰爭與和平》中徹底解構的歷史主角。若視AI為歷史偉人，年輕中尉豈敢違抗其建議？

應對之道

人工智能以其多元形態必將深度融入軍事體系。陸軍在此戰略間歇期絕不能陷入盧德派式抗拒，必須將AI整合至作戰體系。任何嘗試預測旅級戰備狀態、營級燃料補給節點或士兵牙科診療需求者，皆深知狹義人工智能在高頻次、結構化、去情境化任務中的巨大增效潛力——"下一代指揮控制"等項目正著眼于此。但AI對任務式指揮的風險不容小覷，托爾斯泰的警示為陸軍認知與化解這些風險提供了關鍵鏡鑒。

降低AI對任務式指揮風險的首要是嚴格限定其應用場景于海量簡單任務。AI本質上不適應低頻次、高復雜、強情境依賴的人類深度決策領域（戰爭本質恰屬此類），故其在戰役設計、戰術規劃、敵情研判及士兵領導等環節的角色應受限制。AI在此類領域僅能加速人類決策所需的輔助計算。這種人機協同戰爭觀并非新見（阿曼達·科拉佐少校等學者已深入探討），但在技術狂熱中，陸軍需警惕并嚴格界定人機邊界——這不僅出于倫理考量，更因托爾斯泰雄辯揭示：戰場指揮終將挫敗任何算法心智（無論人類或機器）。用伯林的話說，指揮始終是"藝術-心理"工作，且至今仍是人類專屬。審慎態度不意味禁止AI用于模擬推演（那將自毀長城），但要求軍官抵制作戰方案外包誘惑——此原則當下顯見，未來或遭侵蝕。

其次需在軍官教育中植入對AI的健康懷疑精神。可采取類比炮兵訓練模式：迫擊炮手需同步掌握標圖板與彈道計算機兩種火控技能。軍官應先掌握無AI輔助的獨立規劃與指揮能力，再引入智能工具。此項能力應在職業全程定期復核。機器學習課程（強調模型對數據質量的依賴性）應與戰場情報準備課程同步開設。課程設計者或抱怨教學容量超載，但若AI指揮控制真如其鼓吹者所言具有革命性，則必須配以同等程度的教育變革。

第三條路徑是在訓練中強化AI懷疑論實踐。借鑒喬治·馬歇爾在戰間期步兵學校的創舉：他與約瑟夫·史迪威將學員趕出教室投入無預演演習，提供劣質地圖模擬戰場不確定性。循此傳統，陸軍應在野戰演習中刻意配備幻構AI模型。指揮官評估標準應包括：識別AI構建的虛擬戰場與實際戰場的差異能力。當訓練檢查清單要求"部隊需在動態降級環境下完成任務"時，"降級"條件必須涵蓋AI幻構/失效場景。

即便至此，陸軍指揮官永不可忘托爾斯泰之訓：指揮是充滿變數的人類事業。戰爭常以獨特形態打破既有模式。貼近戰場的年輕指揮官恰是寶貴資產——他們能洞察海量數據無法捕捉的"無窮小量"。任務式指揮哲學雖善變且時有挫敗，卻最善接納這些戰場微觀洞見。唯此，陸軍方能穿透硝煙辨識托氏筆下的戰爭本源，方得整合制勝要素之希冀。

參考來源：美國西點軍校

根據埃利奧特·科恩（Eliot Cohen）的軍事革命認知框架，俄烏戰爭中無人機系統（UAS）的廣泛運用代表著作戰方式的根本性變革——因其展現了新型武器、新型組織形態與新型作戰模式三者的交匯。這種變革深刻體現在部隊籌劃與執行戰役、作戰情報融合及指揮控制模式的轉型中，尤其對戰爭戰役層級產生重大影響。

隨著師級與軍級指揮官如今必須應對持續監視能力（其剝奪了傳統作戰突襲優勢）同時運用縱深打擊與戰役塑造新能力，烏俄兩軍的經驗為戰役指揮官適應新現實提供了關鍵啟示。無人機系統的普及已根本性改變作戰環境，形成近乎持續的戰場監控態勢，對傳統軍事行動理念構成嚴峻挑戰。

本文依據新興實證闡明無人機系統如何體現新型武器、組織形態與戰爭范式，通過俄烏戰爭視角分析其對戰役作戰的變革性影響。繼而探討此次革命對美國陸軍戰役層級的戰略意義，并就其條令體系、組織結構與指揮官培養提出具體建議，以保障其在未來沖突中保持優勢。

無人機系統作為新型武器：變革作戰能力??

無人機應用的演進體現了其如何改變戰役作戰。在2024年初阿夫季夫卡戰役中，烏克蘭軍級指揮官每周在整個作戰區域部署無人機系統，這些系統不僅是戰術資產，更是戰役設計的組成部分。它們實現了作戰縱深的持續監視，根本性改變了部隊規劃與執行行動的方式。更突出的是，無人機系統與戰役火力結合創造了縱深打擊和戰役態勢塑造的新可能性，使指揮官能跨多域多距離同步影響戰場。

烏克蘭軍隊在改造商用無人機技術方面展現出顯著創新，進一步延伸了作戰影響。新美國安全中心防務項目主任斯泰西·佩蒂約翰指出：烏軍常規化使用配備熱成像技術的改裝商用無人機執行夜間行動，實現24小時持續監視打擊能力。戰役層面上，這種持續觀察能力改變了指揮官理解與塑造戰場的方式。

縱深打擊與戰役態勢塑造??。2024年4月別爾哥羅德突襲行動中，烏克蘭部隊協調運用超200架無人機，展示了無人機系統如何賦能戰役級規模的作戰行動。這些將偵察、電子戰和打擊任務整合的行動，根本性改變了戰役規劃與執行的關系。突襲迫使俄軍戰役指揮官調動大量資源防衛后方區域，證明無人機系統使較小規模部隊能實現以往需龐大兵力才能達成的戰役效果。

烏克蘭軍隊開創了運用無人機實施戰術打擊和戰場態勢塑造的創新方式，特別是通過第一人稱視角（FPV）無人機與巡飛彈的整合運用。雖然這些系統射程不及典型縱深打擊武器，但對其作戰半徑內的高價值目標極為有效。烏軍指揮官利用系統低成本高精度特性，發展了"第一人稱視角無人機實時偵察定位+巡飛彈精確打擊裝甲/炮兵/指揮所"等新戰術理念。

??表.俄烏戰爭中無人機系統符合科恩軍事革命標準的應用??

俄烏戰爭中的軍事變革（RMA）標準對照表

實施持續高精度戰術打擊的能力，根本性改變了烏克蘭指揮官準備與掌控戰場的方式。通過系統性削弱俄軍戰斗力并破壞其行動，烏軍得以創造決定性機動與反擊機會。這種戰術創新產生了戰役級影響，使烏軍能在戰爭各階段奪取主動權并塑造有利戰場態勢。但需強調：這類短程系統不能替代真正的縱深打擊能力（如"沙希德"等遠程無人機系統可在敵后深遠區域實施打擊），而是作為補充能力提升烏克蘭軍隊在戰術和戰役層級的整體作戰效能。

??與傳統部隊整合??

俄烏戰場指揮官開創了復雜運用無人機系統的新模式：在支持地面機動的同時實施獨立縱深作戰，促成無人機系統與傳統部隊間新型作戰協同效應。這種整合超越了簡單的支援關系，代表戰役效果思維的新范式。通過實施持續監控并同步開展精確打擊，烏軍指揮官根本性改變了其戰場準備與掌控方式。

例如2022年末赫爾松戰役期間，烏軍運用小型無人機集群識別俄軍防御陣地并引導遠程火力，使其在發動地面攻勢前快速削弱敵軍戰斗力。這種無人機賦能的目標鎖定能力使烏軍指揮官能以空前速度和規模塑造戰場態勢，為成功解放該城的反擊創造有利條件。

大衛·漢布林指出：無人機與炮兵的整合尤為變革性——無人機使烏軍炮兵具備"致命精確度"，實現實時火力修正和即時毀傷評估。此能力改變了火力支援計算法則，使指揮官能以前所未有的精度和響應速度部署炮兵。無人機與火炮的配合還使烏軍能在作戰縱深全域打擊目標，包括俄軍關鍵指揮所、后勤樞紐與交通線。

確保戰役成功的新型組織結構??

烏克蘭無人系統部隊的創建代表對此作戰革命最全面的組織響應。烏軍2024年組建的"無人系統部隊"（USF）聚焦戰役級整合與效能，區別于傳統軍兵種側重戰術運用的架構。該部隊保留專門的戰役級建制單位，既能支援軍師級作戰，又可實施獨立縱深行動。此組織創新表明：在戰役層級，無人系統需建立力量結構與指揮關系的新范式。以"配備超百萬架國產第一人稱視角無人機系統"支持作戰為目標，該新兵種通過大規模投入無人機技術與組織建設，彰顯烏軍圍繞無人系統重構軍事體系的決心。任命被譽為首位在實戰中有效部署無人機的指揮官——瓦迪姆·蘇哈列夫斯基上校擔任首任部隊司令，印證了高層指揮對無人作戰實戰經驗與專業能力的高度重視。

通過設立無人系統專有兵種，烏克蘭無人系統部隊實現了軍事組織確保戰役成功的根本性變革。此舉加速新戰術、技術與流程的研發推廣，將無人能力重要性制度化，確保其融入作戰規劃與執行的各個環節，由此培育創新適應文化。該部隊為軍隊如何將戰術勝利轉化為戰役優勢提供范本：通過在戰役層級整合專業知識與資源，使成功戰術與技術得以在全軍快速推廣。這種將戰術創新迅速轉化為戰役能力的特點，正是烏克蘭抵抗俄羅斯行動的關鍵因素。

• ??戰役指揮部的轉型??
  為將無人系統整合至所有作戰職能，烏克蘭軍師級參謀機構已通過流程調整來適應持續監控能力與新打擊手段。情報部門創新開發處理分析無人機海量信息的新方法，作戰部門則建立充分運用無人能力的規劃流程。例如烏克蘭戰役指揮部設立專職無人機單元，負責將無人機作戰納入整體戰役規劃。這些單元密切協同情報與作戰部門確保無人能力全力支持戰役目標，同時作為全軍快速推廣新戰術技術的渠道，確保實戰經驗能大規模迅速應用。烏軍參謀機構還開發新流程管理無人機行動產生的海量數據，包括運用人工智能與機器學習算法處理影像、識別目標及確定情報采集優先級。這些技術創新使烏軍指揮官能以空前速度理解作戰環境并做出決策。

圖：2024年12月20日，德事隆系統公司MK 4.8 HQ"航空探針"無人機系統在阿拉巴馬州紅石兵工廠測試飛行。該型號于2024年末列裝陸軍。

• 采取差異化組織架構??
   俄軍在戰役層面采用顯著不同的組織路徑：嘗試將無人機能力整合進現有指揮體系，同時在更高層級保留專業無人機單位。俄烏兩軍路徑差異凸顯組織適應性對發揮新戰力的重要性。俄羅斯經驗印證將顛覆性技術納入現存組織架構的挑戰，強調面對革命性軍事技術時組織變革的必要性——俄軍試圖將無人機系統嵌入傳統指揮控制體系，限制了其在戰役層級充分運用這些能力。

• ??戰役作戰新范式??
   無人機整合對戰役藝術的變革構成此次革命最深遠影響，標志著無人化時代實施大規模作戰的新認知。傳統基于集中兵力達成突然性的戰役機動理念，在持續監控環境下需根本性重構。烏克蘭戰役指揮官發展出"分布式作戰+欺騙戰術+效果聚合替代兵力集結"的新戰法，將這些變革延伸至戰術適應之外。

• ??戰役決策機制轉型??
   無人系統時代使戰役決策周期經歷深刻變革。軍師級指揮官如今面臨"探測-打擊"時間窗急劇壓縮的環境，同時需處理海量實時情報。烏軍創建新型決策流程：在任務式指揮框架下向低階梯隊下放重要權限，既保持戰役協同性又實現戰機快速捕捉。

人工智能與機器學習同無人系統的結合正重塑戰役決策流程，指向無人系統自主性不斷提升的未來趨勢——烏克蘭開發搭載AI目標識別功能的無人機即為例證。盡管引發人類監管的重要質疑，此發展對戰役指揮控制影響深遠：可能顯著加速決策循環。例如烏軍指揮官試驗具備預設參數自主識別打擊能力的AI無人機系統，雖人類操作員保留武器使用授權權，這些系統仍標志自主作戰的重大邁進。此類系統的運用或將急劇提升作戰節奏，使指揮官能捕捉瞬時戰機并快速響應戰場變化。

然而無人系統自主性提升也對戰役指揮控制帶來嚴峻挑戰。隨著系統獨立行動能力增強，指揮官必須開發確保人員控制與責任追溯的新機制，這需要構建強健指揮控制架構、明確交戰規則及操作員培訓體系。

• ??戰役作戰半徑的演進?? 通過無人機運用，"戰役作戰半徑"概念發生本質演變。烏軍展示在以往需投入重兵的距離實施縱深打擊與戰場塑造的能力，更重要的是這些行動呈現戰役協同新范式：無人系統使指揮官能同步影響戰場多節點。此能力要求戰役設計新思維，統籌無人機系統創造的機遇與脆弱性。2024年4月對距烏邊境1300公里的俄韃靼斯坦地區目標的打擊，印證無人機如何擴展戰役作戰半徑，標志指揮官能以有限資源在前所未有縱深塑造戰場的革命性可能。

無人機拓展戰役半徑對沖突地理范圍產生深遠影響。隨著打擊距離持續延伸，前沿與后方的界限日益模糊，挑戰傳統戰場幾何概念，要求指揮官更廣闊地審視作戰環境。此外，無人機遠程打擊能力可能以意外方式升級沖突——當戰場邊界擴展，卷入額外行為體或引發報復的風險隨之升高。指揮官必須審慎評估無人機行動的戰略影響，確保其充分融入整體戰役計劃。

?對美國陸軍戰役法的影響??

• ??條令演變??
  無人機系統對作戰方式的變革要求從根本上改變其戰役法思路。戰役條令必須演進以適應持續監控和精確打擊能力的新現實。當敵軍能在作戰縱深保持持續觀察時，傳統作戰安全與突襲理念需重新修訂。更新后的條令應強調欺騙戰術、電子戰能力及在敵方監控下有效作戰的能力。

盡管承認無人機系統重要性，陸軍當前現代化戰略仍需大幅擴展以應對此革命性的戰役影響。美國防部"復制者計劃"（旨在快速擴展自主能力）作為一項重要工作，必須融入戰役條令與概念的全面轉型。例如陸軍需制定新條令概念：運用無人機系統支援縱深行動（含情報收集、目標鎖定和打擊任務），這些概念須解決無人系統在延伸距離和爭議環境中運行的獨特挑戰（如通信可靠性、導航精度和生存性）。

陸軍條令還需演進以應對戰役作戰中人工智能及自主系統日益普及的狀況，要求制定明確的倫理法律框架規范系統運用，建立全面操作員培訓與認證標準。條令同時需解決戰役層級人機協同的挑戰（含指揮控制架構、數據管理及決策支持系統）。

• ??指揮人才培養與教育??
  未來軍師級指揮官及參謀人員必須理解無人機系統的機遇與局限，并開發新型戰役決策方法。烏克蘭經驗表明：在無人機密集型環境中成功的戰役指揮官既需精通技術能力，又須專注戰役法本質——這使得指揮人才培養成為重點領域。

職業軍事教育必須發展以適應新作戰環境。陸軍應調整中級/高級軍校課程，強化包含持續監控與精確打擊能力的戰役法更新內容。教育須超越技術認知，培養能將無人能力融入復雜戰役設計的指揮官。例如陸軍院校應在核心課程增設無人機系統模塊（重點是其戰役影響），包含近期沖突中無人機運用案例研究、模擬無人機密集型環境的兵棋推演，以及開發測試新戰役概念的機會。

人才培養項目需更注重培育在復雜數據富集環境中有效運作的認知技能：含臨界思維訓練、應變能力及不確定條件下的快速決策能力。指揮官還須適應向部下授權及在分散式指揮結構中運作的模式。

• ??組織適應性??
  為有效運用無人能力，美軍須考量重大組織變革。盡管羅伯特·索拉諾中校等人主張效仿烏克蘭建立獨立無人機兵種，但陸軍應審慎權衡如何在保持作戰效能前提下實現跨梯隊的無人能力整合。烏克蘭實踐印證：成功整合無人能力需創新參謀機構組織與流程，這使得戰役指揮部的轉型尤為迫切。陸軍必須構建新型戰役指揮部范式：在維持快速決策能力的同時，有效處理并響應無人機系統提供的海量信息。例如可參照烏克蘭模式，在軍師級指揮部設立專職無人機單元。該單元負責協同情報、火力與機動要素，統籌規劃作戰縱深的無人作戰行動。

陸軍還須投資支撐大規模無人作戰的技術基礎設施：含健壯通信網絡、數據管理系統及能處理無人機傳感器海量信息的分析工具。開發含網絡安全和電子防護功能的新系統也至關重要，以確保爭議環境中無人機系統的運行完整性。

適應變革的建議方案??

• ??編制結構調整??
  為應對作戰方式的轉型，陸軍須實施多項關鍵舉措。首先應參照烏克蘭模式，在軍師級建立戰役層級無人作戰編隊。這些編隊須兼具獨立縱深作戰與支援常規部隊能力，同時開發新型戰役整合方式。

美國防部"復制者計劃"為快速擴展自主能力提供框架，要求陸軍構建專屬組織結構以高效部署系統。此框架應包含在戰役層級設立類似烏克蘭模式的專用無人作戰中心，負責開發實施新戰役概念。

陸軍還應考慮組建專職"無人系統司令部"，統籌規劃與監管部隊無人作戰能力。該司令部將作為無人系統條令、訓練及裝備發展的核心樞紐，確保全軍形成協調統一的整合路徑。

• ????訓練教育革新??
  為提升官兵應對無人作戰挑戰的能力，陸軍須全面改革各層級訓練教育體系。改革內容應包括：開發聚焦無人系統戰術運用的專項課程；將無人作戰場景融入現役訓練演習。訓練項目應強化無人機與反無人機系統的實操經驗，使士兵在真實作戰環境中熟悉其性能邊界。

戰役演習需納入真實無人威脅與戰機要素，使指揮與參謀人員精熟未來作戰環境。陸軍應借鑒烏克蘭經驗：開設無人機操作員與任務規劃師專項課程；建立強調技術精通與戰役整合的無人作戰專屬訓練體系。例如創設針對軍師級參謀的專項訓練項目，核心內容為無人系統融入戰役規劃與執行。該項目應包含：無人機性能邊界理論授課、實裝操作訓練、模擬無人密集型環境復雜性的推演。

此外，陸軍應運用虛擬與增強現實技術構建沉浸式訓練環境，精準模擬無人作戰挑戰。此類環境須為指揮官提供在真實數據富集場景中實踐決策與指揮控制的機會。

• 條令體系發展??
  加速制定反映無人作戰現實的新戰役條令對陸軍至關重要。新條令應聚焦關鍵領域：無人系統融入合成兵種作戰、無人密集環境指揮控制、戰役層級反無人機作戰、自主系統縱深運用。條令制定需直接汲取烏克蘭經驗，同時考量美軍獨特需求與能力。應特別關注人工智能與自主系統的整合——這些領域蘊含機遇與風險需審慎評估。

例如陸軍需創建支持多域作戰的無人系統運用框架，明確無人機如何與太空、網絡及電子戰能力整合，在戰役縱深產生協同效應。管理無人作戰產生的海量數據是條令必須應對的另一關鍵維度：需制定或完善數據采集、處理、利用與分發準則，明確與聯合部隊及多國伙伴的互操作性與數據共享標準。

• ??技術整合路徑??
  開發管理無人系統海量數據的新手段是陸軍核心挑戰，包括：創建AI賦能的無人機情報處理系統、構建健壯彈性通信網絡、將無人系統整合進現役指揮控制架構、實現全梯隊反無人機能力。支撐無人作戰的技術體系須兼具處理復雜行動的精密性與戰時維護的簡易性——這對未來部隊建設構成嚴峻挑戰。

圖：烏克蘭無人系統部隊兩名士兵正校準"吸血鬼"無人機。該六旋翼飛行器可攜帶十五公斤彈藥或其他物資。（烏克蘭國家通訊社奧萊娜·胡迪亞科娃攝）

具體而言，陸軍應投入先進數據分析與機器學習能力，實現無人機傳感器數據的自動化處理利用。這些能力需具備戰術層級的可擴展性與可部署性，使指揮官快速洞悉復雜戰場態勢。另一要務是優先發展能在爭議環境中支撐無人作戰的防干擾安全通信網絡，此類網絡須在降級條件下保持運行，確保指揮控制鏈路完整性。

結論??

無人機驅動的作戰革命要求陸軍徹底變革其能力體系、組織架構與條令準則。俄烏戰例證明：成功適應不僅依賴技術方案或戰術創新，更需戰役指揮官在戰役設計、參謀機構與決策方式上的根本性轉變。若未能順應這些變革，在未來沖突中或釀成災難性后果——潛在對手正展現出日益精密的無人機作戰運用能力。

未來沖突勝負取決于陸軍能否在保持傳統作戰能力精熟度的同時，將戰役法適配無人化時代。這種轉型需要精準平衡新技術運用與戰役法基本原則的堅守，要求制定符合美國軍事需求與戰略目標的更新方案，而烏克蘭經驗為此提供了寶貴洞察。

正如杰奎琳·施耐德（Jacquelyn Schneider）與茱莉亞·麥克唐納（Julia Macdonald）所論證：成功軍事創新的核心不僅在于采納新技術，更在于開發能將新能力有效融入更廣軍事行動的作戰概念。無人機系統融入作戰革命遠非單純戰術或技術挑戰，其要求從根本上重新思考現代軍隊的戰役層級的作戰模式。

成功駕馭此變革的能力將決定其在未來沖突中的效能。汲取俄烏戰爭經驗并致力改革，陸軍方能引領作戰革命的新時代。最終，陸軍必須通過條令、編制與訓練的深度革新，在充分釋放無人機系統潛能的同時管控其風險挑戰——唯有以整體統籌推進創新，方可確保美軍在未來戰場的持續優勢。

人工智能（AI）已深度滲透社會認知，公眾對AI前沿突破與能力演進的關注度持續攀升。伴隨新模型與應用場景的迭代，AI采用率顯著增長——截至2025年初，約52%美國成年人使用過大語言模型（LLMs）與生成式AI技術。

然而潛藏在水面之下的，是鮮為人知卻更具戰略意義的領域：反AI技術。美中情局（CIA）數字化轉型過程中展示了反AI行動如何以超越國家防御體系適應速度重塑威脅格局。這場守護AI系統免受操縱的無聲競賽，可能是最具深遠影響的國家級AI競爭。

反人工智能（Counter-AI）?? 是指針對人工智能系統的攻防技術體系，其核心目標是抵御對AI模型的惡意操控、數據污染、算法欺騙等對抗性攻擊，確保AI系統在復雜環境中安全、可靠地運行。

對抗性機器學習（AML）正成為AI系統面臨的最復雜威脅。簡言之，AML是通過技術手段操控AI系統產生非預期行為的攻防科學。犯罪組織與敵對國家的想象力與技術能力，決定了AML攻擊可能造成的危害邊界。

此類攻擊絕非理論推演：隨著AI系統在關鍵基礎設施、軍事應用、情報行動乃至數十億人日常技術場景中的滲透，風險系數持續升高。本質上，受攻擊的AI系統可能引發從輕微故障到災難性安全漏洞的多級危機。

與傳統網絡安全威脅不同，反AI攻擊作用于多數人無法想象的抽象數學空間——這正是機器學習系統解析現實的維度。此類攻擊不僅突破數字防御，更扭曲AI對現實世界的認知邏輯。

設想某金融機構部署AI驅動的貸款審批系統（其訓練數據涵蓋數十年信貸記錄）。銀行未知悉的是：內部人員已對訓練數據植入難以觸發警報卻足以形成隱性偏差的惡意操作。系統運行數月后，開始系統化拒絕特定區域合格申請人，同時批準其他區域資質不足者。這正是數據投毒攻擊——AML的一種形式，其改變了AI風險評估機制。

再設想執行偵察任務的自主軍用無人機：其視覺系統經嚴格訓練可分辨敵我。但當敵方在載具表面涂覆特定圖案（即便是肉眼不可見的視覺信號），便會導致無人機持續將其誤判為民用設施。此類"規避攻擊"無需任何黑客技術，僅需利用AI解讀視覺信息的算法漏洞。

威脅更深層滲透。2020年某里程碑式研究論文中，專家展示攻擊者如何有效"竊取"商業人臉識別模型——通過"模型反演"技術對系統實施結構化查詢，竟能提取訓練時使用的真實人臉數據。實質上他們復原出特定個體的可識別圖像，揭露AI系統可能無意間記憶并泄露敏感訓練數據。

大語言模型（LLMs）的出現催生全新攻擊界面。雖然商業模型普遍設置應用護欄，但開源模型往往缺乏防護，為惡意操縱及生成有害（甚至違法）輸出敞開大門。看似無害的指令可能觸發系統生成危險內容（從惡意軟件代碼到犯罪活動指南），"提示注入攻擊"已被廣泛認定為LLM應用的首要風險。

這些絕非技術前沿的假設場景，而是被充分論證且正在被利用的漏洞。此類威脅最險惡之處在于：無需更改任何代碼即可攻陷系統。AI在多數場景下仍正常運行，使傳統網絡安全監測機制完全失效。

當威脅蔓延至國家安全領域，警報級別驟然提升。美國國家安全體系內，各機構正密集警示對抗性機器學習對軍事及情報行動的關鍵威脅。往昔國家安全機構僅需防范對手竊取敏感數據，如今更須警惕對手篡改機器解讀數據的邏輯機制。

試想對手對情報分析AI系統實施隱蔽操控：此類攻擊可使系統忽略關鍵情報特征或生成誤導性結論，政府高層決策將面臨難以察覺卻極具破壞力的威脅。這已非科幻情節——深諳AI漏洞與國家安全風險關聯的安全專家們，正持續升級應對方案。

隨著全球通用人工智能（AGI）研發競賽加速，上述威脅更具緊迫性。首個實現AGI的國家必將獲得前所未有的百年戰略機遇，但前提是該AGI能抵御精密對抗攻擊——存在致命漏洞的AGI系統，其危害性甚至遠大于尚未掌握AGI的狀態。

盡管威脅持續升級，但防御能力仍顯著不足。美國國家標準技術研究院（NIST）學者2024年尖銳指出："現有防護措施無法提供全面消解風險的可靠保證。"這種安全鴻溝源于多重相互關聯的挑戰，致使對抗性威脅持續領先于防御體系。

該問題本質具有非對稱性：攻擊者僅需發現單一漏洞，防御方卻須防范所有潛在攻擊。更嚴峻的是，有效防御要求兼備網絡安全與機器學習的復合型人才——當前人力市場極度稀缺的資質組合。與此同時，組織結構將AI研發與安全團隊割裂，形成阻礙協同效能的非預期壁壘。

多數決策者尚未認知AI安全的獨特性，仍以傳統系統防護思維應對新型威脅，導致被動響應模式主導：聚焦已知攻擊路徑修補，而非前瞻性布防新興風險。

突破被動困局需構建涵蓋防御、攻防與戰略維度的全方位對抗性AI應對體系。首要原則是將安全機制深度植入AI系統底層架構（而非事后補救），這要求開展跨領域人才培訓——彌合AI與網絡安全的知識鴻溝已非增值選項，而是作戰剛需。

有效防御或需刻意在訓練階段注入對抗樣本、開發具備固有抗擾動能力的架構體系、部署持續監控異常行為的系統。然單一防守遠遠不夠，組織須同步發展攻防能力：組建專業紅隊，采用攻擊者同等級技術對AI系統實施壓力測試。

戰略層面需實現政府-產業-學界的前所未有協同：建立新興對抗技術威脅情報共享機制；制定確立通用安全框架的國際標準；推進貫通AI與網絡安全領域的人才培養計劃。有專家建議對尖端模型實施嚴苛的全生命周期安全測試，此提案雖涉及企業知識產權等政治法律難題，但某種形式的安全認證勢在必行。

挑戰艱巨而風險巨大。當AI系統日益支撐國家安全核心功能時，其安全性已與國家層面安全態勢深度綁定。核心問題非"對手是否將攻擊這些系統"（其必然發生），而在于"我們是否準備就緒"。

??反AI戰略的未來方向與根本意義??

突破當前困境需超越技術方案本身，根本性轉變AI研發與安全的思維范式。反AI研究亟待投入充足資金支持（尤其用于開發能伴隨攻擊手段演化的自適應防御機制），但僅靠資金遠不足夠——必須打破隔絕開發者與安全專家的組織壁壘，構建安全責任共擔的協作生態。

主導美中情局大型技術團隊的經驗印證：消除部門隔閡不僅能提升產品效能，更能實質增強系統安全性。當下核心在于：掌握反AI技術的國家，將決定人工智能最終成為自由根基的守護者抑或掘墓人。這是技術發展的必然邏輯推演。

試想信息生態日益依賴AI媒介的世界：當系統持續暴露于精密對抗性操控時，掌控這些AI媒介操縱權者即實質掌控信息疆域。大規模認知操控、針對決策者的定向誘導、關鍵基礎設施的隱蔽破壞，無不構成對自由社會的嚴峻威脅。

精通反AI的國家不僅獲得技術優勢，更構筑起抵御數字操控的免疫屏障。這將捍衛其信息生態的完整性、關鍵基礎設施的可靠性，最終保障決策主權的獨立性。在此意義上，反制AI技術實為人工智能時代守護自由的終極護盾。

公眾關注的AI競賽不僅是技術能力的角逐，更是系統韌性的較量——關鍵在于打造遭逢對抗攻擊時仍恪守人類意志的穩健系統。這場隱形競賽遍布全球研究機構、機密設施與企業園區，其結果可能成為AI革命最具決定性的一環。

建設頂尖反AI能力是塑造未來數十年戰略平衡的關鍵。未來不屬于單純創造最強AI的開拓者，而屬于能守護系統免遭破壞的捍衛者。

當務之急是認清這場無形戰場的本質：它構成當今時代最重要的技術競爭。人工智能安全性必須從次要議題轉為國家核心議題——貫穿于我們構建、部署與管控這些日益強大的系統全過程。

參考來源： Jennifer Ewbank，美中情局負責數字創新的前副局長

人工智能（AI）正引發全球各行業的革命性變革，防務領域亦不例外。隨著全球安全威脅日益復雜化與數字化，各國正重新思考如何保障邊境安全、解析情報并執行任務。從增強態勢感知到高性價比解決方案，AI正為更智能、更高效、更安全的防務系統開辟道路。

至2028年，全球軍事AI支出預計將突破300億美元。歐洲正加速防務AI投資布局，為具備技術響應能力的企業創造重要機遇。

現代防務中AI的角色：核心創新

防務領域正經歷由AI技術進步驅動的結構性變革，重塑軍事行動的規劃、執行與評估方式。以下歐盟支持的項目彰顯AI如何應對戰略防務優先事項（據最新行業洞察）：

• AI4DEF：智能化決策與多域作戰

"國防人工智能"（AI4DEF）項目聚焦運用AI提升態勢感知、優化決策能力，并強化跨域（含無人機任務與聯合情報監視偵察/ISR分析）規劃效能。通過AI整合，防務系統可實現海量數據實時處理，驅動快速精準決策。該項目凸顯歐洲將AI嵌入陸、空、網、天多域作戰的實踐路徑。

• ARCHYTAS：高能效與成本效益AI方案

"基于非常規加速器的可靠/高能效AI系統架構"（ARCHYTAS）項目優先開發可擴展的節能AI基礎設施，集成神經形態計算與光電加速器等前沿技術，兼顧性能與可持續性目標。此項目反映歐洲現代防務系統對技術創新與環境責任的雙重關注。

• STORE：防護成像與戰術數據安全

"光電圖像識別評估共享數據庫"（STORE）計劃旨在構建AI算法支撐的安防成像數據庫，實現戰術級實時分析。該計劃增強地面作戰態勢感知能力，確保關鍵任務成像系統符合嚴苛網絡安全標準——這對保護當今技術驅動沖突環境中的國家利益至關重要。

歐洲防務AI

歐洲國家正通過"歐洲防務基金"（EDF）等倡議追求更高防務自主權與創新能力。該基金資助AI、先進計算與互操作性解決方案的跨境研發。AI4DEF、ARCHYTAS與STORE等項目印證了歐洲強化防務韌性、降低對外部技術依賴的決心。

隨著歐洲各國加大推進軍事能力現代化，北美企業引入AI解決方案并與歐洲協作正加速形成。然而，歐洲市場的進入面臨監管復雜性、文化差異與本地化銷售策略需求等挑戰。

AI4DEF、ARCHYTAS與STORE等防務AI進展標志著行業變革機遇。通過提升態勢感知、優化決策與強化網絡安全，AI正助力防務機構高效運作。對企業而言，此刻是將專業能力引入、共塑防務創新未來的最佳時機。

參考來源：eurodev

人工智能（AI）正在徹底革新現代軍事戰略，成為自核武器問世以來最具顛覆性的力量。AI驅動技術已不再是科幻概念，而是全球各國國防基礎設施的核心組成部分。從無需人工干預即可執行精準打擊的自主無人機，到實時分析海量數據以預測敵方動向的先進決策支持系統，AI從根本上改變了戰爭的籌劃與實施方式。這場變革標志著戰爭形態正從人力密集型作戰轉向由算法與機器學習定義勝負的戰場。

其焦點已轉向速度、精準度與預測能力——這些正是機器常超越人類的領域。軍事優勢日益與技術霸權掛鉤，美國、中國與俄羅斯等國家正大力投入AI研發以超越對手。這場軍備競賽不僅關乎火力，更涉及數據主導權與實時決策能力。隨著自主系統集群、網絡戰與AI增強型監控重新定義戰略優勢，戰場正加速數字化。在這個新時代，誰掌控了人工智能，誰就可能主導未來戰爭的形態——決策將在毫秒間完成，人類判斷與機器自主的界限將愈發模糊。

人工智能作為現代軍隊的戰略賦能者

人工智能（AI）已非未來概念——它深植于當今國防體系，驅動多軍事領域的變革。

監視與偵察：AI正重新定義情報收集的速度與精度。現代國防系統高度依賴AI處理衛星、無人機及其他情報、監視與偵察（ISR）設備捕獲的海量數據。例如，美國國防部部署的"專家計劃"（Project Maven）作為旗艦級AI項目，旨在自動解析實時獲取的全動態視頻數據。據美國國會研究服務局2021年報告，該計劃顯著加速目標識別與戰場態勢感知，減少人力負荷并賦能快速精準的作戰決策。

決策支持系統：AI在軍事規劃中的應用已超越理論階段。當今軍隊正利用先進機器學習模型模擬復雜兵棋推演場景，預測不同戰略條件下的作戰結果。據報道，中國解放軍（PLA）將AI整合至其指揮、控制、通信、計算機、情報、監視與偵察（C4ISR）基礎設施。蘭德公司報告指出，此類AI驅動系統增強實時態勢感知能力，壓縮決策周期——為指揮官在快節奏、高風險作戰環境中提供關鍵優勢。

自主載具：AI在國防領域最顯著的體現莫過于無人自主系統的部署。從執行精準打擊的無人機（UAV），到參與后勤與偵察的海上無人艇及地面載具，自主技術正重塑作戰準則。典型案例包括美國海軍"海上獵人"（Sea Hunter）——該無人水面艦艇可自主航行巡邏數月無需船員。此類自主化轉型不僅降低人員風險，更增強軍事資產在對抗區域的持續存在與覆蓋能力。

本質上，AI已成為現代戰爭的核心賦能者，不僅塑造未來，更深度定義著全球防務能力的當下格局。

算法戰：速度與精度超越人類滯后性

人工智能（AI）不再僅是輔助工具——它正快速成為現代及未來戰爭的戰略核心。此變革的核心在于"決策主導權"：以比對手更迅速、更有效的方式感知、處理并行動的能力。通過融合數據分析、模式識別、實時態勢感知與自主執行，AI賦能軍隊以無與倫比的速度與精度制定優勢決策。在未來的作戰空間中，勝利或將不再僅依賴火力，而取決于實時智勝與反應壓制的能力。

新興戰場范式的啟示

集群作戰——大規模自主協同：想象數十甚至數百架無人機完美協同執行打擊、偵察或電子戰任務——AI使之成為可能。依托實時協同、障礙規避與動態任務分配的算法，自主無人機集群可飽和壓制并穿透傳統防御體系。DARPA的"進攻性集群戰術"（OFFSET）項目已在城市環境中測試此類場景，證明AI集群不僅能以數量壓制，更能以智能與敏捷性擊潰對手。這標志著戰術戰爭范式的結構性轉變。

預測性維護與后勤——維持優勢：在戰場之外，AI正革新戰備狀態。美國空軍"基于狀態的維護增強"（CBM+）項目利用AI預判裝備故障，通過分析傳感器數據預測飛機部件性能衰退，實現主動維修并最小化停機。其成果是：提升戰備水平、降低維護成本、構建更精悍敏捷的物流鏈——這對高強度持續作戰至關重要。

認知電子戰——制霸電磁頻譜：現代戰爭日益聚焦于無形的電磁頻譜域。AI使電子戰更快速、更具適應性。諾斯羅普·格魯曼公司的"SpectrumX"系統通過AI自主掃描、識別并實時干擾、欺騙或操控敵方信號。此類認知電子戰可在未發一彈的情況下癱瘓敵方通信與傳感器，賦予決定性信息與戰術優勢。

綜上，AI正在重寫交戰規則。它定義了一種新型戰爭優勢——以決策速度與質量而非火力規模決勝。從自主集群到預測性后勤與頻譜主導權，AI正成為戰爭藝術演進中的新制高點。

全球人工智能軍備競賽

斯德哥爾摩國際和平研究所（SIPRI）指出，由國家安全、技術霸權與全球影響力的戰略需求驅動，全球范圍內針對人工智能（AI）等新興技術的軍事支出正急劇增長。僅2023年，主要地緣政治力量便大幅增加對AI賦能防務能力的投入，標志著現代戰爭格局的深層重構。

美國國防部（DoD）為AI與機器學習項目專項撥款超15億美元，覆蓋預測性維護、物流優化至下一代自主武器與監控系統的廣泛領域。五角大樓的國防創新單元（DIU）與聯合人工智能中心（JAIC）處于AI與戰備整合前沿，強調速度、可擴展性與戰場優勢。

中國將AI定義為核心技術。中國計劃于2030年前成為全球AI領導者，通過注資AI初創企業、高校實驗室與開發智能指揮系統、自主無人機及作戰算法適配的軍工企業推進這一目標。

俄羅斯雖資源有限，但在AI軍事技術領域進展迅猛。其正研發"天王星-9"無人地面戰車與AI制導導彈系統等自動化武器平臺，旨在增強戰場自主化并減少高危作戰中人員介入，體現俄方不對稱作戰學說與技術實驗策略。

布魯金斯學會近期報告警示AI領域"斯普特尼克時刻"逼近，強調全球大國日益將AI霸權視為國家安全與地緣影響力的決定性支柱。在這場新軍備競賽中，AI主導權或將定義未來物理與網絡沖突的戰略優勢——競賽目標不僅是更優的機器，更是算法、數據與自主性成為權力通貨的世界中決定性的制勝籌碼。

自主作戰的倫理與法律挑戰

自主武器系統（AWS）是人工智能、戰爭與倫理交匯的核心議題之一。此類系統無需人類直接干預即可識別、瞄準并攻擊目標，引發深遠的道德、法律與安全關切，挑戰國際法與人類權利的基本原則。

責任歸屬困境：核心倫理難題圍繞問責展開：當AI系統導致非預期平民傷亡或違反交戰規則時，誰應擔責？是算法開發者、部署指揮官、制造商，還是國家？AI系統決策的不透明性使責任追溯幾無可能，進而侵蝕戰時行為法律框架。

誤識別風險加劇：與依賴情境判斷與同理心的人類士兵不同，AI僅基于可能存在缺陷、偏見或不足的數據運作，導致其可能誤判平民為戰斗人員——此類錯誤或引發致命后果。此風險違背國際人道法中的區分原則與比例原則，即要求作戰方區分軍事目標與非戰斗人員，并確保武力使用與軍事收益成比例。

全球治理分歧：緊迫性促使國際社會采取行動。《聯合國特定常規武器公約》（CCW）成為致命性自主武器合法性辯論的核心平臺。盡管逾30個國家（多為全球南方國家）以無差別殺戮與沖突升級風險為由呼吁預先禁止，美國、俄羅斯與中國等大國仍持保留態度，認為嚴格監管將阻礙技術創新并威脅國家安全。

人權觀察組織2022年報告強調，將生死決策權移交無實質人類控制的機器不僅違背倫理，更違反國際法規范。爭議持續，但事實清晰：若無有效治理，AWS的無序擴散將根本性改變戰爭形態——乃至人類的道德準則。

網絡戰與人工智能驅動的防御

在數字時代，網絡威脅的速度與規模已超越傳統防御機制。人工智能（AI）成為網絡領域的關鍵力量倍增器，重塑軍事與民用領域的攻防策略。

防御維度：AI在威脅檢測與響應中表現卓越。其可快速分析網絡、系統與終端的海量數據，識別人類分析師可能忽略的異常與可疑行為。與傳統基于規則的系統不同，AI通過機器學習模型高精度檢測零日漏洞、勒索軟件模式及其他復雜入侵，使網絡安全團隊能夠先發制人地響應——常在攻擊升級為破壞前將其扼制。本質上，AI不僅增強態勢感知，更大幅縮短響應時間，這對當今高風險的網絡環境至關重要。

攻擊維度：AI正被武器化以開發自適應惡意軟件與自主攻擊系統。此類工具能根據動態防御機制調整自身行為。例如，AI驅動的惡意軟件可學習目標安全基礎設施的運作模式，實時調整策略以規避檢測——形成日益不對稱的軍備競賽。此類能力不僅加劇防御挑戰，更需構建強健的倫理框架與國際規范以防止濫用。

戰略規范構建：認識到AI在網絡空間的雙刃性，北約合作網絡防御卓越中心（CCDCOE）等機構已將AI視為下一代網絡戰略的基石。北約2021年《人工智能戰略》強調軍事創新中需采用負責任且可解釋的AI，指出其部署須符合國際法、民主價值與倫理原則，以維系盟友間的信任、問責與互操作性。

綜上，AI不僅是技術升級，更是戰略必需。隨著網絡戰日趨復雜且混合威脅激增，將AI整合至網絡安全行動對構建韌性、威懾力及維持戰略優勢至關重要。

人工智能與核戰略及戰略穩定性

人工智能（AI）與核指揮控制系統的融合呈現出機遇與風險并存的復雜雙重性，重塑戰略穩定性格局。

技術賦能維度：AI具備變革性潛力。先進機器學習算法可通過快速解析衛星圖像、雷達信號與電子數據流提升預警系統效能，增強國家精準快速識別來襲威脅的能力，降低誤警概率并減少核武器意外發射風險。此外，AI可辨識真實攻擊與常規軍事活動的模式差異，理論上為決策者在時限壓力下提供更可靠的情報支撐。

風險與脆弱性：此類能力亦伴隨前所未有的風險。對AI系統的依賴引入新脆弱性，尤其在數據誤判或信號欺騙場景中。AI系統雖高效，但其可靠性受限于數據處理質量與開發者設定的參數。在核指揮控制這一高度敏感領域，誤分類（如將衛星發射或導彈試驗誤判為敵對核打擊）可能引發災難性連鎖反應。對手或通過網絡攻擊向AI系統注入虛假數據或模擬敵方信號以誘使誤判，進一步加劇風險。

心理與組織挑戰：卡內基國際和平基金會報告指出的"自動化偏見"加劇了上述技術風險。該現象表現為人類操作者對自動化系統輸出過度信任，即便其存在缺陷。在高壓力、短時限情境下，指揮官可能未經充分核查即采納AI建議——尤其當系統被認為比人類判斷更客觀或強大時。此類過度依賴將削弱人工監督，增加核決策錯誤或倉促化的概率。

AI雖能提升核指揮控制的安全性與效率，卻也帶來不可逆后果的新型失效模式。核心挑戰在于以極度審慎的態度管理技術，確保人類決策的核心地位，并構建強健保障機制以防止自動化缺陷引發災難性錯誤。

結語：邁向算法化戰場

人工智能不會取代戰爭中的核心人類判斷——至少不會完全取代。戰爭迷霧仍需要唯有人類心智可提供的直覺、道德與適應性。然而，AI將徹底增強人類決策，加速作戰節奏，擴展交戰范圍，并提升打擊精度。從自主無人機、預測性維護到實時威脅檢測與戰略模擬，AI正在重塑沖突形態。

隨著技術成熟，真正的軍事優勢將不再僅依賴傳統火力或兵力規模，而取決于數據霸權——即數據收集、解析與行動的速度。由AI驅動的模式識別與深度學習賦能的戰略前瞻能力，將使指揮官能夠預判敵方動向、優化后勤體系并以空前的敏捷性部署資源。智能自動化將減輕認知負荷，使人類操作者聚焦高風險決策，同時由機器以機器速度處理復雜任務。

但這一轉型伴隨雙重挑戰。一方面，軍隊需持續創新以維持對同樣重注AI的對手的技術優勢；另一方面，其必須應對快速演變的倫理格局——戰斗人員與非戰斗人員的界限、控制與自主的邊界、進攻與防御的分野正日益模糊。致命性自主武器的部署、算法偏見及意外升級風險并非假設性威脅，而是亟需嚴格治理與透明監管的緊迫議題。

未來戰爭不僅爆發于戰場，更將延伸至實驗室、數據中心與國際論壇。那些在釋放AI潛力與恪守原則性約束間取得平衡的國家，不僅將贏得戰略主導權，更將制定數字時代的交戰規則。如此，它們不僅將贏得戰爭——更將塑造未來和平的藍圖。

參考來源：Alok Nayak

火藥的發明通過礦山開發與社會基礎設施建設助力民生改善，同時也從根本上改變了戰爭形態。如今在21世紀，人工智能（AI）被稱為"第三次戰爭革命"，其不僅因賦予社會新便利的潛力受關注，更因可能徹底變革戰爭本身而引發熱議。事實上，在艾倫·圖靈1950年代提出AI基礎概念約70年后，AI驅動的自主無人系統與機器人主導新戰場的可能性正逐漸成為現實。

美國與北約正加速適應新興顛覆性技術（EDTs）以保持軍事優勢，因為他們預判強力AI與自主武器將主導未來戰爭。這源于高速網絡與大數據等信息通信技術（ICTs）的最新發展（多數可轉軍事用途），以及所謂軍事信息化進程的快速推進。例如，具備自主導航能力的無人機技術、自動駕駛必需的圖像識別技術、利用先進壓縮技術的大數據處理技術已在民用領域實用化，同時也面臨軍事轉用（spin-on）。

基于此背景，本文擬梳理AI軍事化應用的期待與隱憂，并指出國家應采取的應對之道。

將發生何種改變與預期？

AI的軍事化應用使得基于民用技術無人機與偵察衛星獲取的精確目標信息實現快速決策成為可能，并通過高精度導彈等制導武器構建創新性攻擊循環以摧毀目標。典型案例是AI驅動的攻擊無人機與目標鎖定系統已在烏克蘭與以色列的實際作戰空間投入使用。AI運用還可通過對海量信息數據的快速精準分析，以及以可視化形式向指揮官與士兵提供分析結果，大幅提升指揮控制能力。為滿足此類AI武裝武器系統的增長需求，眾多高科技企業與防務產業正持續競逐開發。

當前，生成式AI的快速演進與普及（如美國ChatGPT）因其在安防與軍事領域的積極應用而備受關注。特別是結合邊緣計算[的多模態生成式AI（持續收集并利用文本、圖像、語音等海量數據），將實現快速信息處理與戰場態勢分析，有助于提升作戰效能與士兵生存率。

另一方面，利用敵方生成式AI散播虛假信息正引發社會動蕩與治安惡化。在戰場認知戰場景中，伴隨網絡攻擊，敵方信息操控可能導致指揮所與部隊的混亂與恐慌，進而嚴重影響作戰行動。潛在應對措施包括引入預測性分析及AI生成虛假信息的早期偵測技術。

由此可見，AI技術正以攻防兼備之姿在軍事領域發揮日益重要作用。隨著人機協作持續深化，指揮官與士兵得以將有限時間與資源集中于創造性、生產性任務，由此有望奪取戰場軍事優勢。

存在哪些隱憂與問題？

盡管AI軍事應用快速推進，諸多問題仍未解決，具體包括透明度與問責機制缺失、誤判風險及倫理議題。

一般而言，AI決策過程不透明且問責機制模糊，這促使亟需發展具備問責機制的"負責任AI"（Responsible AI），以確保人類持續監控與干預。這意味著隨著AI軍事應用普及，西方國家應推動軍事領域采用負責任AI，強化對惡意使用的識別與防御能力。

此外，若相關AI算法或訓練數據存在偏差，可能導致錯誤判斷與選擇，引發AI軍事誤用。此類風險或導致意外軍事升級，包括對民用設施誤炸、虛假信息擾亂及戰事延長等。

同時，AI軍事化伴隨的倫理問題已引發關注。目前，《特定常規武器公約》（CCW）政府專家組（GGE）正致力于規范致命性自主武器系統（LAWS）——此類系統可在無人為判斷或干預下自動實施攻擊——使其應用符合人道主義與國際法。

然而，該國際框架的討論甚至無法就LAWS定義達成共識，部分原因在于LAWS并非真實存在的裝備，預計聯合國層面談判將陷入重大僵局。另一方面，應對AI技術快速演進刻不容緩，國際競爭正持續加速。為突破困局，2023年"負責任軍事領域人工智能（REAIM）峰會"召開，旨在促進具有共同問題意識的相關國家合作治理AI軍事應用。盡管AI軍事化國際討論勢頭令人欣慰，但AI實際開發、部署與運作層面是否仍存問題？

構建AI互操作性

當前，各國正將AI作為經濟發展關鍵要素投入國家力量進行開發與應用。然而，若各國采取獨立發展路徑且忽視保障AI系統兼容性，可能導致安全領域出現互操作性缺失的系統。即使在理應實施聯合軍事行動的盟國之間，也存在擔憂——各國社會實施先進技術的規模與速度差異，或導致成員國在聯合AI行動中出現能力分化與極化。

為使盟國與伙伴國未來能如既往般高效實施聯合作戰，必須建立軍事AI聯合應用的通用框架，具體而言需確保軍事領域AI互操作性。事實上，美國人工智能國家安全委員會（NSCAI）在警示先進技術可能分化歐洲與印太地區盟友的同時，強調需推進協調性AI軍事技術的早期采用。此背景下需注意，"五眼聯盟"情報同盟正圍繞AI、網絡、半導體等先進技術（含民用領域）展開協調，以保障AI軍事應用的互操作性。

參考來源：SPF

從精準網絡攻擊到自主化虛假信息攻勢，人工智能正在重塑軍事與恐怖主義行動模式——提升全球網絡沖突的規模、速度與復雜程度

人工智能（AI）通過簡化多項任務并加速在線操作自動化進程，正深刻改變人類生活方式。與此同時，其作為變革性力量介入現代網絡戰，徹底改變了國家與非國家行為體在網絡空間攻防行動的運作模式。

憑借智能威脅檢測、自動化網絡攻擊與自適應惡意軟件等能力，AI正在打破數字沖突的力量平衡。從關鍵基礎設施網絡攻擊、軍事網絡間諜活動與虛假信息攻勢，到恐怖分子招募與在線行動，AI以超乎傳統手段的規模、速度與復雜程度，強化全球網絡行動效能（無論其性質如何）。本文探討AI在網絡行動中的當前應用、變革潛力，以及AI對抗AI的網絡戰在不久未來的深遠影響。

人工智能在軍事網絡行動中的應用

• 情報、監視與偵察（ISR）
   在基于人工智能的情報監視框架下，軍事ISR能力可通過分析無人機、衛星與傳感器等多源海量數據流得到增強。美國國防部"專家計劃"（Project Maven）即運用AI處理無人機圖像識別潛在威脅，加速決策進程。以色列軍隊正開發多軍種人工智能能力（涵蓋情報與網絡作戰領域）。將人工智能與量子技術整合至未來軍事戰略，致力于發展不同人機協同層級的算法戰與網絡中心戰能力。

• 進攻與虛假信息能力
   人工智能使軍隊能夠針對持續演進的復雜系統發起更精準、自適應的網絡攻擊。機器學習算法可識別敵方網絡漏洞并自動部署攻擊程序。例如在烏克蘭沖突中，AI輔助工具被用于分析敵方網絡威脅并協調關鍵基礎設施攻擊響應。AI還能協助開發部署更復雜、可自適應目標（如關鍵軍民基礎設施）的惡意軟件，并有效規避敵方防御系統。

在虛假信息作戰中，AI推動大規模虛假信息制造與傳播。AI協助識別具有輿論影響力的媒體人士以引導公眾活動。利用AI實施大規模虛假信息行動，創建大量偽造網站與外文賬號發布觀點或偏頗文章。此外，使用深度偽造技術生產虛假信息操控輿論。

• 防御能力與反制措施

人工智能通過加速威脅檢測、分析與響應，可顯著提升軍事防御能力。AI系統可運用機器學習與深度學習算法實時識別異常網絡行為與潛在漏洞（包括偽裝合法活動的攻擊）。AI還能實現威脅情報自動化，助力預測并潛在遏制網絡攻擊（避免重大損害）。

AI可輔助海量數據管理、簡化漏洞識別，并持續適應新型網絡威脅。如今，欺騙戰術需同時誤導人類指揮鏈與AI系統。通過滲透敵方AI系統注入錯誤數據，軍隊可扭曲其決策（例如資源誤分配或目標誤識別）。此類雙重欺騙使戰爭復雜化（對手須防范人類與機械的雙重誤判）。

非國家行為體的網絡行動中的人工智能應用

• 準軍事網絡團體與黑客活動分子
   人工智能工具的廣泛普及催生了準軍事與黑客活動網絡團體。在烏克蘭，志愿網絡部隊"烏克蘭網絡軍"通過Telegram等平臺協調針對俄羅斯目標的網絡行動，展現了AI與數字通信工具如何動員非傳統行為體參與網絡沖突。此外，多個具有民族主義、政治或意識形態傾向的黑客團體（專攻DDoS攻擊）利用AI增強與優化網絡攻擊。

• 恐怖主義：招募與激進化
   部分恐怖組織使用AI驅動聊天機器人在通信應用中與潛在招募對象互動。此類機器人可模擬人類對話（根據個體信仰與興趣定制信息），從而提升招募效率。此類技術使組織無需直接人際接觸即可更有效觸達與激進化個體。

生成式AI使恐怖團體得以持續實施虛假賬號社會工程學攻擊（速度與效率提升，可自動整合特定參數）。如虛假信息行動部分所述，AI還可能助力恐怖組織擴大激進化行動規模（通過創建大量網站與通信應用機器人傳播信息，擴大潛在招募人群覆蓋面）。

人工智能融入網絡戰對國際安全的挑戰與風險

將AI能力整合至網絡戰深刻改變了全球網絡沖突格局。AI提升網絡攻擊的速度、規模與復雜程度，使國家與非國家行為體得以發動更具針對性、自主性與規避性的行動。AI技術的持續演進可能模糊戰爭與和平的界限（加劇歸因與追責難度），同時增加局勢升級與誤判風險。

對國際安全的威脅重大。AI驅動的網絡武器可能以前所未有的效能破壞關鍵基礎設施、擾亂經濟并動搖政治體系。若無強有力的國際規范、合作與監管，網絡戰中AI的無序使用或將開啟數字軍備競賽與全球不安全的新紀元。

應對這些挑戰需協同工作構建AI網絡行動治理框架，確保技術進步不超越人類負責任管理的能力邊界。

參考來源：israeldefense

人工智能正通過智能監控、生物識別核查與實時威脅檢測重塑邊境安全，為國家安全構建防護屏障。

導言：人工智能引領邊境安全革命

人工智能解決方案與先進防御技術的融合已超越傳統信息戰潛力。AI系統正在改變戰爭與邊境防御"灰色地帶"中知識存儲、信息傳輸與潛在操控的方式。本世紀最重大變革之一正是戰爭、技術與網絡空間的交匯。人工智能技術以其可擴展性與易獲取性，實現了戰略軍事戰術與民用安全防護的民主化。

人工智能與尖端防御技術的結合正在全球范圍重新定義邊境安全，印度在此領域嶄露頭角。2025年印度國防預算攀升至810億美元，較2021年科技投資增長33%。

人工智能融入安全生態：印度

國家邊境防御涉及包含復雜圖像、文本、語言與其他加密信息的異構數據集。鑒于武裝沖突與虛假信息的交互可能引發國內外矛盾，敏感數據處理必須精確無誤。

全球82%的防務領導者優先考慮AI整合（Statista，2024年），而印度78%的AI防務項目實現本土化（印度國家轉型委員會，2024年）。對于首席信息官（CIO）與國防部長而言，把握AI在電子戰（EW）、信息戰（IW）與新一代創新中的潛力，是應對地緣政治威脅、維護國家主權的關鍵。

全球195個國家中78個部署AI驅動監控系統，面部識別技術采用率達68%（布魯金斯學會，2024年）。印度國防研究與發展組織（DRDO）下屬人工智能與機器人中心（CAIR）沿印巴控制線（LoC）與中印實控線（LAC）部署140套AI系統，日均處理1.2拍字節數據，入侵檢測準確率達97%。

人工智能推動防務發展：印度

最新研究數據顯示，共計106個AI賦能項目已成功配置于各類防務應用。2022年新德里舉行的DRDO人工智能解決方案研討會，集中展示了75項新研發的AI產品與技術，涵蓋網絡安全、監控、自動化、人類行為分析、后勤保障等領域。

人工智能在反恐斗爭與邊境安全強化中成效顯著。2023年峰會期間，總理納倫德拉·莫迪強調AI在國家安全領域的倫理化部署。預計AI將使數字經濟占比從11%提升至2026年的22%。

受周邊態勢驅動，印度DRDO與以色列合作研發緊湊型無人機，用于突破敵方防御與執行戰略行動。國防綜合參謀部正制定為期15年的AI整合防務發展戰略路線圖。

全球范圍內，搭載量子傳感器的AI無人機單次掃描覆蓋1000平方公里（DARPA，2025年）。印度2021年"達克辛·沙克提"演習首次亮相75架集群無人機，現經電子戰干擾升級后，在800公里巡邏范圍內降低成本40%（DRDO，2025年）。

人工智能正將邊境安全鍛造成全球的智能堅盾。從電子戰無人機到抗信息戰指揮中樞，這些技術賦能主動防御混合威脅。印度創新成果——DRDO的D4系統、CAIR傳感器、IIT機器人——與全球最佳實踐融合，確立其區域強國地位。與xAI、Sahana System等企業的合作確保可擴展、面向未來的防御體系。

選擇邊境安全解決方案IT合作伙伴的關鍵考量要素

人工智能與國防技術專長
優先選擇深耕人工智能解決方案與國防技術解決方案的IT企業，以確保構建高質量、高可靠性的安全系統。

安全解決方案的已驗證實施記錄
篩選具備開發人工智能驅動監控、網絡安全與風險評估工具經驗的企業。

可擴展性與客制化能力
 優質IT企業應提供定制化人工智能解決方案，精準適配特定邊境安全需求，確保威脅演變過程中的系統靈活性與可擴展性。

符合全球安全標準規范
確保合作伙伴遵循國際安全法規與標準，維護邊境安全系統的完整性。

持續創新與技術支持
邊境安全人工智能系統需定期更新維護。可靠IT企業應提供持續技術支持、系統升級與威脅情報更新服務。

人工智能在邊境安全的未來展望
隨著技術進步，邊境安全將涌現更精密自主的防護系統。新興趨勢包括：
? 人工智能集群無人機：實現大規模區域監控
? 區塊鏈技術整合：保障邊境安全機構間數據安全共享
? 邊緣人工智能計算：在邊境近端處理數據以實現實時決策
? 多語言智能通信系統：無縫銜接旅客與邊檢人員交互

這些技術演進將持續強化人工智能在全球國家安全與邊境防護中的核心作用。

行業調研數據
 研究表明，約82%的防務機構與決策者優先部署人工智能技術，沿邊境線布設AI驅動監控網絡。印度78%的防務項目采用人工智能驅動，日均處理1.2拍字節邊境安全數據。

結論

人工智能驅動的邊境安全解決方案正變革各國邊防模式，通過增強型監控、自動化威脅檢測與智能風險評估提升防護效能。政府依托前沿技術可強化邊防基礎設施，主動應對威脅演變。

與Sahana System等頂尖IT企業合作，可確保構建強健、可擴展、面向未來的邊境安全體系。隨著人工智能技術持續發展，其在邊境防護中的作用將愈發關鍵，以智能驅動方案筑牢國家安全屏障。

參考來源：sahana

人工智能正在重塑各行業，但其在現代戰爭中的影響最具爭議性。近期報道顯示微軟、OpenAI等科技巨頭的技術已介入軍事行動——包括以軍被指控使用相關工具對抗巴勒斯坦平民——引發科技界激烈辯論，并引發企業責任與透明度的重大倫理質疑。

微軟的軍事行動參與
微軟50周年慶典期間爆發高調抗議事件。軟件工程師伊布提哈爾·阿布薩德與瓦尼亞·阿格拉瓦爾等員工打斷主題演講，譴責公司與以色列軍方合作。多方報道指出，抗議焦點在于微軟AI產品被用于軍事目標鎖定行動，指控其協助分析情報并選定加沙與黎巴嫩的轟炸目標。
 后續內部通訊與NBC洛杉磯、MSN等媒體報道顯示，抗議者因"擾亂重要活動"被以行為不當為由解雇。此舉不僅引發廣泛媒體關注，更激化關于微軟參與可能造成平民傷害軍事行動的內部與外部討論。

OpenAI的政策轉向：從禁令到軍事適用模型
以先進語言模型聞名的OpenAI同樣陷入爭議旋渦。今年初，該公司悄然修改政策，取消對工具軍事用途的全面禁令。CNBC報道稱，政策調整后允許特定國家安全應用，但仍禁止武器開發或攻擊平民等有害用途。
 《空軍技術》披露，OpenAI政策變化使其可參與國防項目（尤其涉及國家安全關鍵領域）；《麻省理工科技評論》指出該公司已簽署新防務合同（雖聚焦防御應用），標志著對軍事用例的廣泛接納。在此背景下，觀察人士指出以軍可能利用OpenAI模型翻譯截獲通訊或分析戰場數據，此類應用可能影響巴勒斯坦社區。《攔截者》等媒體的調查，共同描繪出現代沖突中兩用技術的復雜圖景。

倫理與操作影響的廣泛爭議
AI與軍事行動結合呈現雙刃劍效應：
? 準確性與問責：概率型AI模型可能導致目標識別錯誤，在加沙等沖突地區造成平民傷亡
? 透明度：AI工具集成至軍事系統的信息披露有限，外部觀察者（甚至內部員工）難以評估部署的完整倫理影響
? 企業倫理與責任：微軟公開解雇抗議者凸顯道德責任內部沖突。員工質疑：企業創新是否應用于可能直接/間接助長侵犯人權的場景？
? 政策與監管：OpenAI政策調整表明，軍事應用倫理準則的重塑將產生深遠影響。業界需審視放寬限制是服務國家安全，還是為戰場濫用開啟通道

呼吁問責與透明辯論
圍繞微軟AI工具與OpenAI軍事化轉向的敘事，亟需開發者、政策制定者與公民社會的廣泛對話。關鍵舉措包括：
? 提高透明度：科技公司應明確披露AI模型的軍事應用細節，便于外部監督機構與公眾評估風險
? 建立強倫理框架：制定行業標準與監督機制，防止AI武器化侵害弱勢群體
? 傾聽內部聲音：員工抗議雖具破壞性，但揭示企業決策層必須應對的倫理爭議。開發者與管理層的實質對話對技術負責任應用至關重要

結語
AI深度嵌入現代戰爭凸顯其雙重用途特性帶來的空前倫理與實踐挑戰。微軟AI產品爭議與OpenAI政策轉向警示：技術進步不能脫離社會影響。盡管創新可提升軍事人員安全與防御效能，但也存在助長針對平民軍事行動的風險（在巴以沖突背景下尤為突出）。
討論遠未終結。當務之急是在AI與戰爭交匯的灰色地帶，形成關于問責、透明度與倫理治理的共識性呼吁。

參考來源：//dev.to/htouqeer938/the-role-of-ai-in-modern-warfare-unpacking-microsofts-and-openais-involvement-in-military-1h6k