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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

不少軍事領域人員認為人工智能(AI)無法替代領導決策中的關鍵人為因素。美《國會山報》近日刊文介紹美軍新組建的"人工智能快速能力單元"(AI RCC)——其名稱已昭示任務：加速軍方AI技術（尤生成式AI）部署進程。令人警覺的是該機構擬將AI應用于：指揮控制、自主無人機、情報處理、武器測試乃至財務系統與人力資源等企業管理。

為闡明觀點，需先界定術語語境。美軍斯坦頓中將曾反復強調："作為網絡部隊專業人員，使用AI或機器學習(ML)術語必須明確語境"。那么何為AI？公眾受好萊塢大片影響常聯想機器人統治世界或"天網"判定人類威脅等場景。但AI本質是機器（計算機）執行人腦任務的能力。

AI存在子集"人工通用智能"(AGI)——其發展緩慢，旨在使機器具備類人智能以執行任何人類智力任務。機器學習作為AI子集，若設置得當可輔助預測并減少猜測錯誤。生成式AI屬機器學習分支，能生成文本、圖像、音頻、代碼及合成數據集等。鑒于本文軍事導向，必須提及CamoGPT——該系統整合聯合/陸軍條令、經驗教訓、最佳實踐及訓練條令司令部內容等數據。需強調：機器學習通過大語言模型(LLM)實現。

何謂大語言模型？LLM是通過海量數據輸入/輸出集訓練的基礎模型類別，其參數規模可達數十億級，使其能理解并生成內容以執行廣泛任務。除公眾熟知的OpenAI GPT-3/4外，主流LLM包括谷歌LaMDA/PaLM（Bard基礎）、Hugging Face的BLOOM/XLM-RoBERTa、英偉達NeMO LLM、XLNet、Co:here及GLM-130B等開源模型。

聚焦AI RCC優先領域，本文重點探討作戰職能中"情報"與"指揮控制"兩大方向的AI技術應用。美《陸軍條令出版物3-0：作戰行動》將作戰職能定義為"為達成任務與訓練目標，由指揮官運用的具有共同目的的任務與系統集合"。人為因素貫穿作戰規劃各環節——從情報官研判敵方行動方案(COA)，到作戰參謀制定己方行動方案，直至指揮官選定最佳行動路線，人類要素始終不可替代。

美國防部AI應用實例：從"專家計劃"到決策風險
 2017年啟動的"專家計劃"(Project Maven)是美國防部AI應用典范，該項目于2022年移交國家地理空間情報局。其核心是組建"算法戰跨職能小組"(AWCFT)，旨在"加速國防部整合AI技術...將海量數據轉化為實時可行動情報"。該計劃成功解析無人航空系統(UAS)采集的巨量數據。美國防部曾用UAS獲取伊拉克與敘利亞戰場打擊"伊斯蘭國"的視頻流，卻因缺乏及時處理、利用與分發(PED)能力致使數據失效。AWCFT開發近實時分析全動態視頻(FMV)的算法，實現目標自動分類與異常預警。

美情報軍官常在軍事教育與部隊實踐中強調"情報驅動作戰（作戰反哺情報）"。《ADP 2-0情報條令》將情報作戰職能定義為：促進理解敵情、地形、天氣、民事因素及作戰環境關鍵要素的相關任務與系統。情報賦能指揮控制、激發戰場主動權，助指揮官建立態勢認知并果斷決策，以應對當今多域戰場的復雜挑戰。誠如克勞塞維茨所言，情報雖可撥開"戰爭迷霧"（未知因素集合），但塑造態勢、奪取主動權仍是指揮官的專屬職責。

《ADP 3-0作戰條令》界定指揮控制作戰職能為：使指揮官能同步聚合全要素戰斗力的相關任務與系統。其核心是協助指揮官整合戰斗力要素（領導力、信息、機動、情報、火力、保障、防護）以實現作戰目標。該職能的關鍵性在于建立驅動全域軍事行動的流程機制。

若支撐情報或所有作戰職能的數據遭污染將如何？國防部副部長希克斯認為：AI軍事應用的核心價值在于提升決策優勢。但距五角大樓發布《數據、分析與人工智能戰略》僅一年，美國AI發展尚未成熟到可將決策權從指揮官移交AI系統——尤其在AI RCC負責的作戰職能領域。情報與指揮控制是六大戰職能中最關鍵的兩項，技術應輔助而非取代指揮官決策。此類決策必須保留"人在環內"機制；至少需維持"人在環上"的監督權限。

人類必須留駐決策鏈的原因簡明：

1. 虛假信息風險：AI可能生成誤導性內容
2. 系統脆弱性：如同其他技術，AI系統可能被入侵
3. 數據缺陷：即便頂級程序也存在安全隱患（需持續更新補丁協議）

前文提及LLM需數十億參數生成有效信息。這些數據集不僅可能存偏見，更可能不可靠、不完整或產生異常輸出（即"幻覺"），部分幻覺會生成虛假情報。更關鍵的是：驅動AI的軟件由人類開發，而人類會犯錯。這些錯誤形成攻擊面，使黑客能利用漏洞牟利。

盡管黑客動機各異，本文聚焦國家行為體——其網絡行動終極目標是助本國贏得戰爭。敵對網絡操作者可利用編程缺陷，蓄意篡改AI技術參數。試想若對手篡改美軍"專家計劃"參數：當使用被污染的AI技術時，UAS數據可能無法按設計識別建筑、人員、武器或裝備。

人類決策的不可替代性

研究已確證：機器學習模型易受惡意輸入誘導產生錯誤輸出，且這些異常對人類觀察者具有隱蔽性。學者成功攻擊MetaMind的深度神經網絡(DNN)，發現其對手工構造的對抗樣本誤判率達84.24%。該研究對亞馬遜與谷歌模型的同類攻擊中，誤判率分別達96.19%與88.94%。更關鍵的是，此攻擊方法能規避此前被認為可增強模型防御的策略。

人類雖不完美，但正是這種不完美使其超越機器——人類不受程序束縛且能適應突發變化。美軍實踐印證此理：盡管公開戰術技術與規程(TTPs)，敵軍仍因戰場上的靈活應變而困惑。因TTPs僅為指導綱要，指揮官通過任務式指揮向下級賦權，使其能調配資源自主決策達成使命。美軍史上無數戰役證明：各層級指揮官的創造性正是奪取主動權的關鍵。

何為優秀領導者？借用橄欖球術語解讀網絡作戰（攻防對抗）時，作者援引NFL名人堂教練文斯·隆巴迪名言："領導者非天生，而是如萬物般經砥礪鑄就"。執教NFL前，隆巴迪曾任西點軍校進攻線教練，其領導力根基或源于此。《ADP 6-22：陸軍領導力與職業素養》詳述優秀指揮特質。誠如隆巴迪所言，領導力培養源于成敗經驗：研習TTPs、組織戰斗演練、關愛部屬、敢于諫言乃至承認錯誤——這些經歷鍛造的素質使指揮官具備決策魄力。

盡管AI/ML技術將持續輔助軍事行動，人類因素始終不可替代：經驗積淀、直覺判斷與領導藝術皆源于人性特質。國防部高層反復強調：美軍屢創佳績的核心秘訣，歸根結底在于領導力、士官團隊的創造力及各層級指揮官的決策魄力。

為延續軍事優勢，人工智能絕不可取代領導決策中的人類核心要素。"人在環內"機制必須永存。

參考來源：美國陸軍

大國競爭已不再局限于傳統戰場，更延伸至數據、算法與人工智能（AI）領域。隨著敵對勢力將虛假信息武器化、網絡攻擊持續升級，美國面臨新挑戰：如何在保障敏感數據安全的前提下開發更強大的機器學習系統。

聯邦學習（FL）技術直面此挑戰。其允許AI模型在分散式網絡中訓練而無需傳輸原始數據，從而增強安全性、保護隱私并保持操作控制權——這些特性對國家安全至關重要。

聯邦學習運作機制??

傳統AI模型依賴中心化可信訓練環境，默認所有參與者可靠。但現實政府系統中，內部威脅與外部攻擊始終存在風險，該假設并不成立。正如加夫尼等人（2021）指出，單一受感染參與者即可污染模型學習過程。聯邦學習通過內置防護機制檢測隔離此類攻擊，為國土安全、作戰持續性與政府運作持續性提供強韌保障。

這些威脅印證聯邦網絡安全核心原則：“零信任”架構。在此環境中，所有內外部參與者均不被默認信任。聯邦學習通過最小化共享攻擊面、支持敏感數據免傳輸式更新驗證強化該模型。即便在多機構斷聯場景中，其隱私保護架構仍可與零信任安全框架無縫協同。當政策法規或實操限制阻礙數據直接共享時，該架構使跨機構團隊協作成為可能。隨著聯邦機構推進基礎設施現代化，聯邦學習的分散化優勢在敏感受監管環境中價值日益凸顯。

敏感受監管領域的聯邦學習應用??

聯邦學習（FL）可在政府、國防、醫療及公共事業網絡中運行，使私有數據保留在本地，同時支持企業級模型開發。這種分散化模式特別適用于需遵守隱私法規或處理涉密信息的機構。

據Check Point研究顯示，2024年美國公共事業系統遭受的網絡攻擊同比激增70%，凸顯關鍵基礎設施的脆弱性持續加劇。

現代公共事業高度依賴AI驅動型監控、預測性維護及網絡威脅檢測系統維持高效安全運行。這些模型通常需基于分布式系統（如發電站、智能電表及物聯網電網）采集的敏感運營數據訓練。數據集中化存儲帶來顯著風險——特別是當攻擊面持續擴大時。聯邦學習提供安全替代方案：允許各站點在本地訓練模型，僅共享模型更新而非原始數據。在高風險行業（如公共事業），聯邦學習能實現協作式AI開發，同時保障系統韌性、控制權與運營安全。

??敏感系統防護：聯邦學習實戰案例??

軍方、退伍軍人醫院（VA）與民用醫院正采用AI技術輔助診斷、臨床決策及運營優化。此類應用需訓練處理醫學影像、實驗室結果甚至人力數據的模型，以識別疾病、推薦診療方案或優化分診流程。然而此類數據的應用面臨隱私與合規風險：《健康保險流通與責任法案》（HIPAA, 1996）及《聯邦風險與授權管理計劃》（FedRAMP）等法規使患者信息集中化存儲困難重重——尤其隨著遠程診療平臺與移動應用擴大數據暴露面。

聯邦學習開辟安全新路徑：各醫院可協作訓練AI模型而無需傳輸原始患者數據。即使系統架構與政策不同的機構，亦能改進共享模型性能，全程無需交換受保護的健康記錄。

該模式已在部分私立醫療領域實踐：
 “競爭性私立醫院間的特定病理科室……通過各自數據集聯合訓練共享診斷算法。”——ParraMoyano、Schmedders與Werner（2024）

例如退伍軍人事務部可與民用醫院網絡合作提升早期疾病診斷準確率。通過聯邦學習，各機構使用自有患者影像或檢測結果本地化訓練模型。在零數據共享前提下，雙方均可獲取更強大、更多元的模型性能，實現隱私合規與技術創新雙贏。

圖：聯邦學習可在政府、國防、醫療及公共事業網絡等敏感環境中運行。

應急響應與國家持續性的韌性AI??

美國國土安全部（DHS）與國防部（DoD）擬解決的共同挑戰：如何在增強國家戰備能力的同時保護支撐關鍵任務的敏感數據。無論是協調網絡威脅響應、管理災難后勤還是確保作戰持續性，兩機構都依賴分布式（通常涉密）數據進行實時決策。然而傳統AI模型要求數據集中處理，這在遵循“零信任”原則與嚴格訪問控制的環境中加劇風險。

如《信號媒體》“新興前沿”專欄2024年1月刊所述，情報界正在開發以網絡安全為核心的AI框架——聯邦學習通過支持機構間原始操作數據零暴露的協作機制，為此提供關鍵助力。

DHS與DoD的協作體系已趨成熟：國家災難醫療系統（NDMS）協調大規模醫療響應，聯合網絡防御協作組織（JC3）整合聯邦資源抵御數字威脅。這些行動反映共同使命：高壓環境下保障國家運行持續性。

聯邦學習通過支持危機前的模型預訓練強化該使命。設想DHS、聯邦應急管理局（FEMA）與DoD聯合開發現實場景可部署的AI系統，預測病患激增、資源短缺或網絡中斷。借助聯邦學習，各機構可利用歷史任務數據本地化訓練模型，全程無需傳輸患者信息、涉密后勤數據或內部系統活動痕跡。由此生成提前預制、安全就緒的實戰工具，在分秒必爭的危機時刻即刻啟用。

無論用于戰備支持或應急響應，聯邦學習為危機管理賦予前瞻性與靈活性。這是實現兼顧韌性及隱私保護的AI系統的務實舉措，可在不危及防護數據的前提下捍衛國家安全。

??聯邦學習在國家安防AI中的未來??

從守護患者數據到助力機構應對突發事件，聯邦學習證實安全創新不僅可行而且必要。其賦予團隊快速響應、高效協作的能力，同時嚴格遵循安全信任準則。

隨著AI持續重塑國家威脅應對模式，聯邦學習以“隱私優先”的務實路徑脫穎而出。它使機構能構建更智能的工具，負責任地共享洞察，并牢牢掌控核心數據。

展望未來，政府與產業界需共同投資試點項目、共享標準及實戰測試。共建進程愈快，系統韌性與實力愈強。

聯邦學習不僅是數據防護機制，更是任務信任與國家戰備能力的核心保障。

參考來源：afcea

在一次訓練演習中，一名美海軍陸戰隊軍官通過生成式AI工具獲取實時地形分析。該系統處理衛星影像的速度遠超人類團隊，可識別隱蔽路線與潛在威脅。這標志著一個轉折點——關鍵任務中機器推導的洞察力正與人類專業判斷形成互補。

國防行動日益依賴先進系統處理海量信息。美五角大樓已對“聯合全域指揮控制（JADC2）”等項目投入重資，該項目通過整合AI與機器學習實現戰場數據統一。這些工具可分析無人機、傳感器及歷史記錄中的模式，在數秒內生成可操作情報。近期技術突破已超越基礎自動化。例如，大型語言模型現可模擬復雜作戰場景，幫助戰略家在部署前測試戰果。蘭德公司研究證實，此類創新使模擬環境中的決策失誤率降低40%。然而人類控制仍是核心——指揮官保留最終決策權，將算法精度與倫理判斷深度融合。

關鍵要點

• 現代國防戰略日益整合“AI驅動系統”以實現更快數據處理。
• 美五角大樓的“聯合全域指揮控制（JADC2）”是智能決策工具大規模應用的重要案例。
• 生成式AI模型已在美國海軍陸戰隊試驗中輔助監視與場景規劃。
• 人類監督確保自動化系統的“倫理問責”。實際應用顯示作戰精度與速度獲得可量化的提升。

1. 事實案例與作戰應用

某戰術AI近期通過熱成像模式識別出烏克蘭戰場上人工難以察覺的偽裝炮兵陣地——準確率達94%，而人工分析僅68%。這一突破印證“數據密集型系統”如何重塑現代沖突策略。

1.1 顛覆性數據與真實案例

生成式工具在實時行動中每小時處理15,000幅衛星圖像——三倍于2022年系統容量。美軍測試的類ChatGPT接口通過分析社交媒體信息繪制阿富汗叛亂網絡，將分析周期從數周壓縮至數小時。“這些系統不替代分析師，”國防創新單元負責人邁克爾·布朗解釋，“但能凸顯人類易忽略的模式。”

1.2 從傳統戰術到人工智能戰術的轉變

傳統監視依賴靜態無人機畫面，如今神經網絡通過交叉分析氣象數據、補給路線與歷史場景預測敵軍動向。2023年聯合演習中，AI調遣部隊使模擬傷亡減少31%。

訓練項目現整合“合成戰場”，算法生成不可預測威脅。但過度依賴自動化決策存在風險——如“對抗性數據投毒”。五角大樓報告警示：“沒有任何系統能在動態壓力下完美運行。”

2. 國防技術與系統規格

2023年，“梅文計劃”（Project Maven）神經網絡處理無人機畫面時，12秒內識別隱蔽導彈發射架——此前分析師需45分鐘。這一飛躍源于“多光譜傳感器”與“強化學習架構”的融合，系統算力達147萬億次浮點運算，依托分布式邊緣計算節點運行。

2.1 核心組件和操作閾值

現代國防系統整合三大關鍵要素：“合成孔徑雷達”（94 GHz頻段）、“石墨烯基處理器”及“聯邦學習框架”。“梅文計劃”最新版本每日處理1.2拍字節數據，誤報率較2020年模型降低89%。蘭德公司分析師克里斯·莫頓指出：“這些工具實現‘決策周期壓縮’——將數周分析轉化為數小時可執行計劃。”

2.2 性能基準和驗證協議

實地測試顯示顯著進步：計算機視覺模型現可在3.7公里距離以97%精度識別裝甲車輛（傳統系統為82%）。但自動化系統的倫理框架要求對所有“高置信度警報”進行人工核驗。安全工程師海蒂·克拉夫強調：“我們強制要求‘概率不確定性評分’——若系統無法量化自身誤差范圍，武器不得啟動。”

近期試驗關鍵指標：

• 延遲降低：響應時間220毫秒（2019年為1.4秒）
• 能效比：每萬億次操作38瓦特（GPU系統為210瓦）
• 數據吞吐量：混合云架構下每秒處理14,000條結構化查詢

3. 視覺洞察

太平洋演習的視覺資料揭示現代國防系統如何將原始信息轉化為戰術優勢。2024年對比分析顯示，AI增強工具識別高價值目標時，“地理空間數據處理速度”較傳統方法提升22%。

3.1 數據驅動圖和可視化比較

洛克希德·馬丁公司最新展示的技術示意圖闡明了“威脅評估”等任務在多層網絡中的處理流程。一張詳圖展示了無人機“傳感器-指令”路徑——數據從紅外攝像頭傳輸至邊緣處理器的耗時不足50毫秒。

3.2 實景部署行動照片

菲律賓海演習的解密圖像顯示，四旋翼無人機在40節風速下執行精準物資投送。這些影像凸顯控制界面如何管理“載荷分配”“風切變補償”等復雜變量。另一組照片記錄30架無人機群在19分鐘內測繪12平方英里區域——覆蓋范圍三倍于2022年系統。操作員通過增強現實疊加界面實時監控單機能力，確保無縫協同。

4. 戰場影響：應用背景與部署優勢

喬治城大學2024年研究表明，AI驅動系統在對抗環境中使目標誤判率降低52%。這些工具通過分析傳感器數據、氣象模式與歷史交戰記錄推薦最優行動方案，從戰術與戰略層面重塑國防行動。

4.1 AI如何變革作戰決策

現代系統將數小時分析壓縮為可執行洞察。2023年聯合演習中，美軍運用預測算法為補給車隊規劃伏擊區繞行路線——響應時間縮短78%。喬治城大學研究揭示三大關鍵改進：

• 威脅優先級判定速度較人工方法提升94%
• 高價值目標打擊精度提高41%
• 基于動態任務目標的實時資源分配

4.2 美軍部署案例

美國中央司令部近期在敘利亞部署神經網絡處理無人機畫面，達到其所謂“戰斗人員”與“平民”區分準確率97%。北約盟國現測試類似框架，愛沙尼亞KAPO機構運用AI繪制邊境滲透路線。全球防務預算印證此趨勢：澳大利亞“幽靈蝙蝠”項目利用自主系統識別18公里外海上目標（探測距離三倍于2020年系統）；韓國AI火炮平臺在實彈演習中將反炮兵響應時間從5分鐘壓縮至22秒。

5. 軍事人工智能實戰應用?

某海軍打擊群近期使用“自主武器系統”攔截敵對無人機，其目標優先級判定速度18倍于人工操作。指揮官在2.3秒內完成交戰批準，彰顯現代工具如何融合高速處理與關鍵人類控制。

5.1 人機判斷協同整合

防務承包商現設計需“雙重認證”才啟動致命打擊的模型。例如洛克希德·馬丁“雅典娜系統”標記高風險目標但鎖定武器權限，直至兩名軍官核驗威脅。該方法使2023年野戰測試中友軍誤傷事件減少63%。

網絡安全公司Trail of Bits安全工程總監海蒂·克拉夫強調：“我們設定不確定性閾值——系統必須量化懷疑等級方可行動。”其團隊框架要求人工復核所有置信度低于98%的AI建議。

5.2 自主性與人類監督的平衡

美海軍“遠程反艦導彈（LRASM）”體現了這一平衡。該自主武器通過23種傳感器輸入識別目標，但需等待最終發射授權。2024年5月演習中，操作員因民用船只接近否決了12%的AI攻擊方案。

現行行業標準強制要求：

• 關鍵決策至少保留150毫秒人工復核窗口
• 目標分類“三級驗證協議”
• 控制界面內置實時“偏見檢測算法”

隨著系統能力提升，防務專家強調保留人類否決權的重要性。若采用“完全自主”模式，在算法缺乏情境感知的動態戰場中將引發災難性誤判。

6. 未來趨勢：新興變體與對抗措施

美喬治城大學安全與新興技術中心預測，2026年前“抗量子系統”將主導防務升級。這些框架處理加密數據流的速度較現有架構快190倍，并能阻斷對抗性攻擊。洛克希德·馬丁“臭鼬工廠”近期測試的原型傳感器，識別高超聲速威脅的速度較傳統技術提前22秒。

6.1 即將推出的技術與系統升級

下一代預測模型將融合實時衛星數據與社交媒體情緒分析。諾斯羅普·格魯曼2025年升級計劃包含可“任務中自適應電子戰戰術”的自校準雷達。早期試驗顯示，城市作戰模擬中決策周期縮短70%。

研究管線中的三大關鍵升級：

• 模擬人類神經通路的“神經形態芯片”（能耗降低83%）
• 同步處理14類數據的“多域指揮平臺”
• 抗干擾的“自修復通信網絡”

6.2 下一代解決方案的全球競逐

英國“暴風雨”戰斗機項目體現了通過“認知電子戰系統”超越對手的全球戰略。這些工具能在0.8秒內自動偵測并反制新型雷達頻率。日本2024年防衛白皮書則優先發展“AI驅動潛艇探測技術”，在爭議海域實現94%的準確率。

近期專利揭示了對抗性圖像識別訓練等反制措施。雷神公司原型“數字免疫系統”識別偽造傳感器數據的速度19倍于人工分析師。正如喬治城大學研究者指出：“下一場軍備競賽取決于處理時間——率先破譯模式者掌控戰局。”

7. 軍事應用的監管與倫理挑戰

五角大樓2024年審計顯示，自動化系統提出的無人機打擊建議中17%存在民用基礎設施誤分類問題，暴露出數據驗證的嚴重漏洞。這些發現引發關于“現代防務行動中如何平衡作戰速度與倫理問責”的全球辯論。 ?? 國際政策制定者面臨三大核心挑戰：

• “民用保護可接受誤差范圍”的差異化定義
• 算法決策樹審計的共享協議缺失
• 自主工具操作員培訓標準不足

近期聯合國討論強調需建立跨境安全協定。在標準化監督體系成型前，技術發展速度或將超越人類負責任治理的能力邊界。

結論

近期防務技術的進步標志著戰略行動的根本性變革。AI增強系統現處理戰場數據的速度較傳統工具快22倍，使決策在速度與倫理問責間取得平衡。三大優先事項亟待推進：完善“人機協同作戰”訓練體系、加速偏見檢測研究、建立聯盟級驗證標準。

參考來源：editverse

軍事航空領域正持續演變。近年來，為適應當前軍事沖突催生的新威脅并利用技術進步帶來的機遇，該領域已顯著發展。本文將結合近期進展及武裝力量持續推進的項目——如“未來空戰系統”（FCAS）、“西塔普”（SIRTAP）與“歐洲無人機”（Eurodrone）——探討塑造軍事航空未來的主要趨勢。

1. 新一代空戰系統??

1.1 ??未來空戰系統（FCAS）

?? FCAS是歐洲防務領域最具雄心的項目之一。該項目于2019年由西班牙、法國與德國國防部長簽署協議啟動，2024年比利時國防部宣布加入，旨在開發融合有人/無人航空器及陸、海、天基系統的綜合體系。FCAS的核心是“新一代武器系統”（NGWS），包含以下要素：

■ ??新一代戰斗機（NGF）??：第六代戰斗機，具備先進低可觀測性能力、高飛行效率、尖端傳感器系統，并與多種遠程操作平臺兼容。這些平臺涵蓋戰斗型、誘餌型、通信中繼型及執行聯合情報、監視與偵察任務（JISR）的無人機等。

■ ??遠程載具（Remote Carriers）或遠程操作平臺??：與NGF協同作戰的無人機，作為力量倍增器降低有人戰機暴露風險。其任務范圍包括JISR、電子戰乃至進攻性任務。遠程載具將通過人工智能與大數據技術，實現與FCAS有人戰機的實時信息處理與協同作戰。

■ ??戰斗云（Combat Cloud）??：由去中心化高彈性信息網絡構成，實現空、陸、海、天、網多域平臺與部隊的實時整合協作。其主要目標是提供信息優勢。戰斗云還促進戰場空間內不同系統的互操作性與連接能力，使戰斗機、遠程操作平臺、衛星及其他單元能夠協同運作。

1.2 EURODRONE??

“歐洲無人機”（Eurodrone）是歐洲防務現代化進程中的另一關鍵項目。這款中空長航時（MALE）無人機續航時間超24小時，專為監視、軍事行動支持與安全任務設計。其開發基于最小化技術風險原則，采用商用解決方案與先進組件（如自動導航與控制系統）。“歐洲無人機”設計用于情報、監視、目標獲取與偵察（ISTAR）任務，具備模塊化任務能力及可在非隔離空域運行的架構，使其區別于其他同類項目。通過該項目，歐洲航空工業志在MALE無人機領域占據技術領先地位——該領域此前由美國與以色列主導。

1.3 ??SIRTAP??

與“歐洲無人機”在MALE領域的拉動效應類似，由空中客車公司（Airbus）主導開發的“西塔普”（SIRTAP）將使西班牙航空工業成為高性能戰術無人機領域的領導者。該機型有效載荷超150公斤、續航超20小時，憑借先進任務系統可在全天候條件下執行高級ISTAR任務。

2. 人工智能與自主化操作??

人工智能（AI）與自動化技術正重塑軍事航空領域。這些技術使航空平臺更具自主性，優化決策流程并提升任務效能。FCAS/NGWS集成AI技術以實現高級自主化水平，涵蓋無人機與戰斗機執行集群協同（swarming）行動以及與人類飛行員協作的能力。機載AI的演進將支持“目標驅動型自主操作”，而非基于特定事件的被動響應。作為系統設計的核心要求，明確規定控制回路中必須始終存在具備決策權的人類操作員，以確定哪些功能委托給自主系統。人工智能提升任務與導航系統能力，實現更優任務規劃、路徑優化及對動態條件的實時適應——這對衛星導航不可用（拒止環境）的復雜敵對區域作戰至關重要。

AI支持對傳感器網絡采集的海量數據實施高級分析，輔助用戶提取地形、氣象條件與敵方位等關鍵信息，優化決策流程。人工智能在預測性維護中也發揮關鍵作用：先進算法可預判系統故障，實現預防性維護并減少航空器停飛時間。

??3. 電子戰與網絡安全??

電子戰與網絡安全在現代軍事行動中占據核心地位。先進電子對抗措施可干擾與欺騙敵方雷達、導航與通信系統，此類技術對確保戰場優勢及防護空中力量免受電子攻擊至關重要。超互聯環境中的網絡安全是另一重大挑戰：從網絡安全視角，可信平臺模塊（TPM）技術將用于機載設備的身份驗證、加密與完整性驗證；物理不可克隆功能（PUF）技術則防止假冒組件引入系統導致漏洞。這些突破確保飛行控制與通信系統即便在嚴重威脅下仍保持安全與可操作性。

??4. 增強現實與虛擬現實??

增強現實（AR）與虛擬現實（VR）正變革軍事航空的訓練與作戰模式。AR/VR技術使飛行員可在模擬環境中接受訓練，復現實戰場景而無須承擔實裝訓練的風險與成本，從而提升空軍戰備與響應能力。構造性仿真技術與數字孿生實現更高效的任務規劃、執行與評估，此類系統精確模擬作戰場景，支持實時策略調整優化。

現代戰斗機通過平視顯示器（HUD）向飛行員呈現視覺信息（如影像、飛行參數與戰術數據）。當前趨勢是采用頭盔顯示器（HMD）替代HUD，將信息直接投射至頭盔面罩，這為引入增強現實技術創造條件，可增強飛行員態勢感知并加速決策。

5. 連接性與戰斗網絡??

連接性對現代軍事行動至關重要。戰斗網絡的突破性進展實現了不同平臺與系統間的有效整合與協調。FCAS集成基于云架構的可擴展戰斗網絡，提供戰場所有單元共享的作戰視圖。這提升盟軍決策與協調能力，帶來以下優勢： ■ 無人機、衛星及陸海單元的互聯互通與實時數據共享； ■ 多源數據融合分析，具備模式識別能力； ■ 協同行動能力，例如導航或目標指示。

軍事物聯網（IoT）連接各類設備與系統，提升實時通信與信息交換效能。這種先進連接性對執行復雜任務與優化資源分配至關重要。處理器與傳感器微型化技術的預期進展，以及分布式系統間連接能力的提升，將推動可協作執行多樣化功能的平臺集群部署。

??6. 尖端傳感器??

傳感器是現代軍事系統的核心組件，為導航、偵察與決策提供關鍵數據。高光譜傳感器是此類新趨勢的范例——多光譜與高光譜傳感器正替代傳統光電傳感器，提供增強的探測與數據分析能力。此類傳感器可提升目標識別與威脅評估精度。

??7. 人機交互界面??

飛行員與航空器間的交互對任務成功至關重要。先進人機界面增強此類交互，優化控制與決策流程。混合現實與觸覺設備提供飛行員與航空器間的新型交互方式，通過更高沉浸感與控制性提升作戰效率并降低飛行員認知負荷。基于AI的虛擬個人助理為飛行員提供實時支持，管理信息與任務以聚焦核心使命。

??8. 任務管理??

高效任務管理是軍事行動成功的核心要素。實時評估作戰替代方案的能力對戰場適應性至關重要。計算與數據分析技術的突破使快速精準評估不同選項成為可能，提升決策與任務效能。此領域尤為關鍵，因技術現狀允許引入相關條令變革，開創作戰研究新場景并挑戰現有軍事能力邊界。

??9. 有人-無人協同（MUT）技術??

軍事航空領域最具創新性與前景的方向之一是有人-無人協同（MUT）技術。該概念通過有人/無人航空器的緊密協作最大化任務效能。MUT技術支持有人機與無人機共享信息并高效分配任務，在有人機監督下執行偵察、監視與打擊任務，提升作戰能力并降低飛行員風險。此類協作涵蓋導航、通信、傳感器與武器系統等領域。

MUT技術成功的核心在于有人/無人平臺間安全可靠的通信。連接性、網絡安全與控制系統的突破性進展，確保所有單元能在動態戰場條件下無縫協調與快速適應。

結論

軍事航空的未來將由提升空軍效率、殺傷力與生存能力的先進技術整合所塑造。從自主系統與先進推進技術到電子戰與網絡安全，每項技術趨勢均在變革軍事行動中扮演關鍵角色。“未來空戰系統”（FCAS）、“西塔普”（SIRTAP）與“歐洲無人機”（Eurodrone）等項目，清晰展現了創新與國際合作如何重塑防空體系未來。隨著這些技術持續發展，空軍將更有效應對21世紀及未來的挑戰。GMV公司憑借其在多項技術領域的領先地位，將持續成為這一轉型的核心參與者，通過突破性解決方案確保未來空軍的作戰優勢與安全性。

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

4月8日，美國眾議院多個委員會就人工智能議題舉行聽證會，聚焦中國AI能力提升、深度求索（DeepSeek）R1推理模型發布及其對美國安全與經濟利益的影響。會議試圖厘清美國戰略利益的優先級：是應不計代價研發最尖端AI技術（可能犧牲全球普及度），還是效仿中國路徑——著力構建新型全球技術生態，推動性能適度但可快速規模化部署的AI模型。

最新跡象表明，美國采用后一策略或更具戰略價值。體積更小、資源效率更高且支持本地化適配的AI模型正加速全球滲透，其用戶采用率有望匹敵計算密集型前沿系統。中國深度求索、阿里巴巴等企業近期發布的輕量化高效模型即為明證——盡管模型參數規模相對精簡，卻憑借運行效能優勢實現國際市場的快速滲透。

盡管數十個國家參與AI研發，但受制于龐大資源需求，僅有美中等少數國家具備規模化開發算力、數據與人才密集型尖端AI模型的能力。隨著兩國持續加碼前沿模型研發、AI應用、算力基建與能源系統投入，技術鴻溝或將持續擴大。因此，多數國家的AI發展愿景將深度綁定中美技術演進路徑。

由于這種動態關系，中美人工智能競爭通常被框定在“最先進AI能力”的維度。然而，這種觀點具有誤導性且忽視了AI領導力的關鍵要素。諸如在國際市場推廣可靠且用戶友好的AI系統、開發實用的商業或政府AI應用、構建適應多元場景的高效AI等差異化路徑，能夠帶來常被國際AI競爭政策討論忽視的戰略優勢。

為維持當前競爭優勢與全球AI影響力，美國必須正視這一現實，積極向全球輸出推廣其AI產品。成功的AI推廣戰略需充分關注三大核心屬性：質量、覆蓋范圍與適應性。

中美全球AI領導權的分異化戰略路徑

美國與中國正各自推行差異化戰略以鞏固其全球AI領導地位，前者側重技術主導權，后者強調技術擴散與全球應用。然而在技術創新領域，技術擴散同樣具有戰略價值。歷史經驗表明，“首發”取得技術突破未必能轉化為持久市場領導力，技術普及廣度與應用深度往往更具決定性。這一規律或將同樣適用于AI領域——單純追求前沿能力突破、構建全球最大模型或算力集群，未必能形成確定性與可持續的戰略優勢。當前美國和中國在人工智能領域的應對方式以不同路徑參與這一動態。

迄今，美國全球AI領導權戰略主要圍繞“控制”理念展開，尤其通過出口管制掌控計算資源。結合美國企業對專有模型的強傾向性，這催生出相對封閉的生態系統。美國AI產業開發發布的模型目前仍屬全球最先進，在發達經濟體市場滲透率高企。此外，美國憑借算力優勢有效劃定各國開發尖端AI的權限邊界。短期而言，該策略通過技術優勢優先于廣泛普及的路徑，確保美國保持AI發展前沿領先地位；長期來看，可能促使其他國家轉向中國尋求技術替代。此類情景已在當下顯現——部分國家出于對美國技術生態依賴的擔憂，正發展自主數字能力并探索AI需求替代方案。

與美國形成對比的是，盡管面臨出口管制，中國近期AI進展（如深度求索、阿里巴巴、華為、智譜、騰訊等企業成果）彰顯其AI生態與全球競爭力的顯著提升。諸多成果特別適配低成本本地化應用需求。這些技術進步與政府主導的全球數字基建輸出戰略相結合，為中外市場廣泛采用中國AI解決方案奠定堅實基礎。長期而言，此舉可能比單純的前沿能力突破更具戰略意義。例如，開源代碼庫數據顯示，中國模型全球下載量表現突出，深度求索與通義千問輕量化版本在采用率指標中頻居高位。

中美在AI開發與部署領域的分異化新興路徑，映射出關于技術影響力全球擴散方式的更廣泛戰略抉擇。

AI技術擴散：質量、覆蓋范圍與適應性的戰略重要性

當前，美國側重技術優勢與控制權的策略與中國構建全球聯盟與技術擴散的路徑孰優孰劣尚難定論。但若美國欲在AI領域與中國展開有效競爭并確保其AI系統獲得全球采用，任何新戰略必須聚焦技術推廣的三大核心屬性：技術精準度與可靠性（質量）、全球用戶可及性（覆蓋范圍）、響應并適應全球企業與社區多樣化需求的能力（適應性）。

質量代表AI模型的實際能力、性能與可靠性。質量優勢體現在真正關乎用戶與機構利益的尖端研發領域。維持美國AI技術持續領跑需強化認證機制——即驗證性能聲明與風險緩釋策略的治理流程、評估方法與驗證體系。此外，高質量AI須確保在多樣化環境與條件下的穩定運行，此舉將增強信任度，從而提高技術采用概率，這在多系統競爭整合的市場尤為重要。美國國家標準與技術研究院等機構將在該領域持續發揮關鍵作用。

覆蓋范圍衡量AI系統的普及度與可及性。其基礎在于構建支撐AI能力訪問的數字基礎設施。若缺乏必要基建，即便最基礎的AI系統也難以在缺乏算力資源的地區部署，可能導致全球不平等急劇擴大。同時，無法在多樣化環境與資源受限場景中有效運行的AI系統將難以實現廣泛覆蓋。因此，成功的AI系統需展現與現有數字生態和技術基建的兼容性。中國憑借數字基建布局，在AI系統輸出方面享有顯著優勢。

適應性指AI系統在語言、文化與操作場景多樣化環境中的有效運作能力。開源是實現高適應性的重要途徑，允許社群根據需求定制系統（盡管存在安全權衡）。開發者在模型訓練階段納入多樣化用例、語言與場景的考量程度也將顯著影響適應性。中國AI企業正通過開源策略及訓練數據多語言文化支持（涵蓋典型弱勢語種的覆蓋廣度超越美國頭部企業）與美國模型展開競爭。

基于這三項原則構建的戰略將更有效提升技術擴散效能。隨著全球AI競爭格局演變，美國能否平衡這些要素，將決定未來數十年間由哪國AI系統（進而其發展路徑、價值觀與技術標準）主導全球科技格局。

構建實質性的技術領導力

強調質量、覆蓋范圍與適應性的互連屬性，將為政策制定者提供更清晰的框架以規劃國家全球技術影響力。該方法通過平衡技術卓越性、部署廣度與場景適應性，承認AI領導力的多維本質。

對美政策制定者而言，這凸顯以下戰略優先事項：

首要任務：AI采用率高度依賴系統可信度。除支持創新外，需投資風險緩釋策略等機制，強化對AI系統質量與能力的信任基礎。

第二要務：應投資構建支持全球AI部署與利益共享的機構能力，使其符合商業與國家安全利益。舉措包括深化全球數字公共基建議題合作，或強化進出口銀行、國際發展金融公司、貿易發展署等現有政府機構職能。

最終方向：需推動以適應性為核心的監管議程，建立促進AI部署的新機制與實踐，確保美制AI產品成為全球多元商業與社會應用場景的首選。

隨著全球AI格局演進，實現廣泛整合的系統未必技術最尖端，而是能最優平衡質量、覆蓋與適應性的方案。這種多維競爭認知并未削弱前沿創新的重要性，而是通過技術擴散路徑與落地場景等關鍵考量形成互補。

參考來源：Just security

人工智能已成為地緣政治競爭、國家韌性重塑與社會轉型的角力場。相關風險已非理論推演，行動窗口正快速收窄。

2024年3月，美國通過擴大對先進AI與半導體技術的出口管制，強化塑造全球技術格局的力度。逾80家實體被納入出口黑名單，旨在管控關鍵技術獲取。此舉以國家安全為由，試圖限制特定地區的高性能計算、量子技術與AI發展。

美國當局正通過制裁規避企業填補漏洞。商務部工業與安全局（BIS）亦推動云服務商實施更嚴格的客戶身份驗證（KYC）規定，限制亞太地區GPU資源的非授權訪問。

地緣政治與AI主導權爭奪

華盛頓兩黨已就"引領人工通用智能（AGI）關乎國家安全"達成共識。若AI注定重塑未來權力平衡，美國政府認為自身不容落后。這種思維加速了類"修昔底德陷阱"的軍備競賽動態——對落后的恐懼驅使雙方在安全機制尚未健全時持續突進。

美國主流社交媒體憑借全球用戶行為數據優化AI模型。AI將增強政府執行數字時代前立法（默認執法受現實條件制約）的能力，引發技術限制消失后公民自由如何演變的深刻思考。

數字戰場

網絡安全威脅：AI在網絡安全中兼具盾矛屬性。算法對抗時代已然來臨，AI的速度與適應性將決定攻防成敗。各國優先發展AI網絡防御以應對國家行為體的AI攻擊。例如，DARPA人工智能網絡挑戰賽資助實時識別與修復漏洞的AI工具，這對防御國家級威脅至關重要。

但AI實驗室自身存在重大漏洞。許多前沿模型研發機構仍沿用初創企業模式，導致知識共享隨意化、安全標準參差不齊、政府監管薄弱。盡管戰略意義重大，這些實驗室卻缺乏傳統軍事研究設施的防護與規范。

高風險領域與危害擴散：AI對生物技術、自主系統等領域的沖擊引發警惕。先進AI工具可能降低小團體甚至個人濫用生物數據的門檻。Anthropic CEO達里奧·阿莫迪警告稱："AI將指數級擴大造成災難性危害的潛在人群。"

這種監管緊迫性映射出歷次技術革命的共性。核技術崛起催生全球條約與安全協議，鐵路擴張推動閉塞信號與軌距標準化。面對AI的疾速發展，類似安全措施須快速落地。

與此同時，AI驅動的自主系統在軍事應用激增。配備實時導航與目標識別AI的無人機在沖突地區（尤其是GPS受干擾區域）廣泛部署。此類技術雖提升作戰速度與精度，卻引發決策自主性、責任歸屬與響應延遲等倫理爭議。

2024年《國家安全人工智能備忘錄》為防務領域AI應用制定初步準則，但在執行、透明度與國際協作層面仍存挑戰。

情報與衛星分析AI化：AI對國家情報潛力巨大。政府每日獲取的衛星影像遠超人力分析極限，基于地理空間數據訓練的AI模型可大幅提升移動偵測、基建監控與邊境安防能力。ICEYE、Satellogic等企業正提升計算機視覺能力以優化圖像處理效率。隨著AI識別異常模式能力增強，單張衛星影像價值倍增，或將開啟數字情報新時代——AI能力重要性比肩衛星本身。

政策、權力與AI主權

全球政府正覺醒于AI主權的重要性——確保關鍵能力、基礎設施與人才的本土化。法國扶持本土企業Mistral AI以抗衡美國科技巨頭，彰顯其降低依賴、實現數字自主的雄心。中國深度求索（DeepSeek）以相對有限的算力開發競爭力大語言模型，凸顯不依賴外技領跑的決心。

這些舉措表明：AI時代的主權不僅關乎政治控制，更涵蓋算力、數據與人才的主導權。

美國公共部門正尋求監管與創新的平衡。與互聯網、航天計劃或曼哈頓工程不同，AI革命由私營部門主導，政府參與有限，導致公共部門陷于被動應對。立法、跨部門審查與采購周期的遲緩，難以匹配技術迭代速度——重大AI突破可能數月即成，監管響應卻需經年。

為彌合差距，美國嘗試建立AI安全研究所等機構，并要求實驗室共享安全評估報告。但近期出現減輕AI行業監管壓力的呼聲，強調支持創新優于過度審慎。

核心挑戰在于政策框架與物理基建的同步建設。先進AI模型需龐大算力支撐，進而消耗巨量能源。隨著中美競逐AI創新前沿，確保AI基礎設施的穩定能源供應至關重要。

若數據中心無法快速擴容或清潔能源成本過高，AI基建可能向監管寬松、能源低廉的國家遷移。部分國家已出臺激勵政策吸引相關能力，引發關鍵系統長期安全隱憂。各國需在AI基礎設施主權與本土發電能力發展間審慎權衡，同時達成可持續目標。若缺乏靈活政策機制與強力合作，國家或將創新主導權與治理權拱手讓于私營部門。

未來之路

AI不再是新興趨勢，而已成國家實力基石。它不僅決定創新領導者，更將塑造網絡沖突、情報搜集、經濟主導與軍事威懾的全球規則。各國面臨雙重挑戰：其一，為保持戰略優勢，須確保私營實驗室、國防系統與公共基建的AI發展兼具競爭力與安全性；其二，在實現上述目標時，需守護民主價值與公民自由——這些常在無節制監控與自動化中率先侵蝕。

這場競爭不僅關乎更快處理器或更優算法，更涉及未來定義權的爭奪——決策機制由誰建立、監管權由誰掌握、支配生活的系統中嵌入何種價值觀。

參考來源：//blog.ecosystm.io/the-algorithmic-battlefield-ai-national-security-the-evolving-threat-landscape/

設想一個未來：人工智能（AI）以空前的速度、精度與洞察力賦能北約部隊。這場變革的核心正是盟軍轉型司令部——推動北約釋放AI集體安全潛能的引擎。該司令部正推進多項舉措，將AI融入軍事行動、創新、教育與能力發展，呼應北約2030年實現數字化轉型、數據驅動與多域作戰能力的目標。

奠基工程：數據即戰略資產

盟軍轉型司令部AI工作的核心理念簡明有力：數據即戰略資源。正如優質食材成就佳肴，高質量、結構化數據是AI高效、可靠、負責任運行的基礎。缺乏可訪問、可共享、易理解的數據，AI工具將無法釋放全部潛能。

為實現這一愿景，該司令部主導提升北約數據管理與應用效能的行動，包括實施數據開發計劃。該計劃聚合北約作戰與轉型領導者，聚焦將現實需求轉化為實用案例、推動負責任數據共享、確保北約工具系統使用統一數字語言。

通過這一框架，盟軍轉型司令部著力培養數據與AI人才隊伍，支持標準化建設以確保數據可信度與跨系統適用性。這種"數據優先"策略是AI能力融入北約體系的關鍵基礎。在此之上，司令部正將前瞻概念轉化為支撐聯盟行動與決策的實用工具。

從概念到能力：推進實戰化AI解決方案

盟軍轉型司令部對北約數字化轉型最顯著的貢獻在于推進實戰相關的AI解決方案與原型系統。這些項目驗證了AI如何加速決策、提升作戰效能、強化態勢感知。

典型案例是AI FELIX（人工智能前端學習信息執行系統）。該數字助手旨在減少重復性文書工作，優化北約機構知識管理。其最初應用于"戰備委員會"——負責接收、登記、審核所有正式來函的北約總部核心部門。AI FELIX通過每日自動分析數百份文件、標注關鍵信息并分發給相應團隊，將處理時間縮減80%。

基于數萬份文檔訓練，AI FELIX融合機器學習與規則系統，在元數據標注與文件分類上超越人工效率。除自動化外，它還完成北約檔案庫全量回溯標注，顯著提升內部檢索工具效能。該工具已擴展至多個北約司令部，預計服務超2萬用戶，通過自動化常規任務解放人力專注核心職責。

更進一步的AIDA（人工智能數字助手）為北約知識庫引入對話界面。用戶可通過自然語言交互獲取附溯源引文的語境化答案。在保密網絡運行的AIDA采用檢索增強生成技術（RAG），依托數十萬份多密級文件確保回答準確可溯。超越聊天機器人范疇，AIDA代表北約人員數字輔助的進化方向：未來將支持文件起草、數據查詢、系統集成與多智能體協作。每位參謀或可配備AI助手團隊，根據個人偏好執行研究、簡報生成、反饋協調等任務，實現從基礎自動化到智能支持的躍升。

另一新興能力AI CLAIRE（快速開發內容鏈接與人工智能）專注語義搜索與智能內容導航。該工具通過理解查詢意圖（非簡單關鍵詞匹配），幫助北約標準與條令管理者從海量開源與內部資料中提取相關信息，加速關鍵知識獲取，優化動態文件體系的更新維護。

決策優勢賦能：政治-軍事輔助決策（PM-ADM）

為增強北約預見、理解與應對新興威脅的能力，盟軍轉型司令部推進跨域AI應用。**政治-軍事輔助決策（PM-ADM）**計劃在數據攝取、分析、知識建模與智能代理等多層面部署AI。

PM-ADM系統全天候運行，持續處理傳統指揮控制系統與開源數據。通過自然語言處理解析結構化/非結構化信息，并對照北約戰略知識模型（以本體論構建的聯盟關鍵概念關系圖譜）。當識別可能影響戰略優先級的新數據時，系統自動將其整合至知識庫并建立關聯。

數據攝入后，系統基于**網絡本體語言（OWL）**等標準進行語義推理，生成新洞見與模式識別。這些推斷納入知識庫，支撐高級查詢工具與驗證框架。系統內智能代理可識別認知空白并提出填補方案。

分析結果輸入各類可視化工具，助力戰略洞察與人類認知。PM-ADM最終目標在于捕捉低層級指標，通過語境化分析揭示北約利益風險，實現更早期、更明智的干預以遏制事態升級。

情報能力現代化：強化北約認知優勢

在戰略競爭中獲得"認知優勢"（比對手更快思考、決策與行動的能力）至關重要。盟軍轉型司令部主導的情報與ISR（情報監視偵察）功能服務能力項目，正在革新北約開源情報（OSINT）與圖像情報（IMINT）的采集處理方式。

該計劃整合人員、流程、工具與數據，支撐北約全情報周期（從采集到分發）。其目標是為規劃分析團隊提供無縫銜接的集成體驗，實現情報輸入與決策流程直連。

全面部署后，系統將提供預測分析、自然語言處理、關系圖譜、變化檢測、圖像目標識別等AI工具，加速情報工作流的同時提升決策洞見深度與精度。最終目標是幫助北約保持認知優勢，并將態勢感知擴展至信息環境領域。

解碼信息疆域：AI賦能信息環境評估

在當今互聯互通且充滿對抗的世界，理解與應對信息流動至關重要。北約**信息環境評估（IEA）**能力通過監測公共信息空間中友方、中立與對抗方的信息活動，支撐戰略傳播的"理解"功能。

IEA實時持續評估信息環境，識別關鍵社會群體、行為模式與影響路徑。這種深度受眾理解助力任務行動中的快速循證決策。該項目整合敘事分析、情感分析、社交網絡分析與建模仿真等先進方法，AI技術在自動化海量數據處理、新興議題識別、信息傳播預測等方面發揮核心作用。

通過人機協作，北約力求領先對抗性敘事，促進真實信息傳播，確保戰略響應明智有效，最終捍衛聯盟內部信任、團結與韌性。

兵棋推演革新：AI強化軍事演習與戰略思維

兵棋推演作為檢驗戰略、測試方案、提升決策的傳統方法，正在盟軍轉型司令部獲得AI賦能。該司令部探索如何通過生成式AI與大語言模型提升推演真實性、效率與場景多樣性。

近期實驗表明，AI可生成精細想定、模擬敵我行為策略、輔助艱難決策，甚至在推演中提供實時評估。例如生成式AI工具在戰略級兵推中模擬紅藍隊策略，幫助參演者動態探索復雜決策空間，獲得快速定制化反饋。

所有AI兵推應用均遵循《北約負責任使用AI原則》，確保人類監督、透明度與可靠性貫穿始終。

培養AI就緒人才隊伍

國防領域AI應用不僅關乎技術部署，更需人才儲備。盟軍轉型司令部著力培養北約機構的AI素養，創建專項培訓計劃，將AI主題融入演習與課程。

典型舉措包括面向司令部人員的大語言模型（LLM）系列培訓，重點破除技術神秘感，建立負責任使用AI的信心。司令部新設數據科學與AI團隊，通過TIDE Sprint會議與專家網絡推進北約實踐社區建設，確保AI轉型"以人為本"。

戰略引領與責任治理

作為北約AI戰略方向的核心塑造者，盟軍轉型司令部與創新、混合與網絡事務助理秘書長聯合主持數據與AI審查委員會（DARB）。該治理機構監督聯盟AI負責任應用，推動《北約AI戰略（修訂版）》落地，強調優質數據、嚴格測試評估框架、防范AI對抗性使用等原則。

戰略要求加速實用AI案例開發、支持國際標準建設、深化與盟國、工業界和學界合作。盟軍轉型司令部正通過北大西洋防務創新加速器（DIANA）、國家測試中心與學術伙伴等多渠道推進相關工作。

未來之路：以關聯速度驅動負責任創新

國防AI時代已至，盟軍轉型司令部正引領北約轉型。通過推進負責任創新、培育數字素養人才、擴展具有作戰影響力的AI能力，該司令部正在塑造聯盟防務未來。

集體安全的未來將由智能技術定義——盟軍轉型司令部正為此鋪路。通過其工作，司令部為聯盟配備應對新興挑戰所需的工具、人才與信任基石，以自信姿態把握前方機遇。

參考來源：北約