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俄烏行動已根本性改變軍事強國對無人系統作戰運用的構想。據統計，無人航空系統——即無人機——占據俄軍每日戰損的三分之二，超過所有其他武器系統。第一人稱視角（FPV）無人機作為廉價高效武器被廣泛使用，這類小型飛行器需由操作員操控載有爆炸物的系統撞擊目標。受此直接影響，世界各國正爭相研發既能摧毀此類系統又能整合其功能的軍備體系。

針對戰場上最普遍的小型無人機，各國主要采取電磁干擾對抗手段。該方法通過切斷無人機與操作員之間的電子控制鏈路，使操作員無法引導系統沿末端路徑飛向預定目標，從而使其失效。

干擾技術主導戰場的事實揭示了核心矛盾——無人機與操作員之間通信鏈路的脆弱性。除少數特例外，絕大多數系統仍需人工操作飛行控制、末端制導、有效載荷與攝像設備操作及導航功能。為解決此問題，少量自主系統已被部署至戰場。然而這些系統仍需依賴固化的任務計劃接收人工指令，且在任務變化時缺乏無需人工干預的自主調整能力。

這對美軍等希望發揮無人平臺優勢又亟需降低干擾脆弱性的軍事力量構成挑戰：需構建向自主系統傳遞意圖的新方法。美軍現有理論模型可循——條令中的"指揮官意圖"概念。該模式要求指揮官向下屬明確最終目標與核心任務，當原定任務參數不可行或與上級指揮部失聯時尤為重要。賦予機器某種形式的指揮官意圖，同時利用人工智能系統解析并生成機器可執行任務，將成為以最低人力監管克服干擾脆弱性的關鍵途徑。該方案雖未必能使人完全脫離致命殺傷鏈，卻可為未來惡劣戰場環境提供更靈活、更具冗余性的無人機部署方案。

新型戰爭形態

2022年烏克蘭戰爭初期，無人機僅有限參與地面作戰。至2024年，烏俄雙方均已部署能執行致命/非致命多樣化任務的無人機系統。數十萬量級的無人機生產成為兩國優先戰略，烏克蘭更建立移動生產線以高效制造最小型無人機。隨著有人戰機、裝甲車輛等傳統武器因戰損或脆弱性過高而逐步淘汰，無人機已成為本輪沖突中最致命的武器系統。

在雙方競相干擾敵方無人機的博弈中，"有線無人機"應運而生。此類系統通過物理線纜連接設備與操作端，極大降低電子攻擊控制鏈路的可能性。近期曝光的戰場照片顯示，烏克蘭爭議地區樹冠散落著新舊無人機使用的光纖電纜。最新情報表明烏克蘭已部署具有致命打擊能力的半自主無人機系統，旨在破解俄羅斯的電磁干擾戰術。

指揮官意圖：規避控制鏈路與人工操作脆弱性的模型架構

烏克蘭武裝部隊與西方軍事力量認識到，僵化的命令體系與缺乏靈活性的任務部署正在現代戰場造成不必要傷亡。當無法與上級指揮保持直接聯絡時，士兵必須在較低梯隊創建新任務以實現上級指揮機構的原始戰略目標。美軍及全球多國軍隊均采用"指揮官意圖"傳達作戰行動的終極目標。

美軍條令中，指揮官意圖"提供統一理念框架，允許在戰略全局下實施分布式執行"。為將該概念遷移至無人系統應用，需重點聚焦其核心要素——關鍵任務。關鍵任務指"部隊為達成預期終局狀態（既定任務的終極條件）而必須執行的關鍵行動"，既包含對敵軍的打擊效果，也涵蓋己方需滿足的特定條件。這類定義明確的離散型任務最易轉化為機器可處理的具象化指令。指揮官意圖的其他要素同樣具有應用價值，例如特定類別的關鍵信息需求（如特定敵系統位置或友軍位置），可在設備發射前完成預設編程。

空中偵察案例分析

關鍵任務可呈現多元形態，其中部分難以轉化為機器的離散型指令。本研究以無人機典型任務場景"空中偵察"為案例，探討信息轉化的可行性路徑。假設某地面部隊受命搜索并摧毀此前規劃中按優先級排序的敵關鍵系統（如"高價值目標清單"），判定目標位于部隊作戰空間內特定區域即"目標關注區（TAIs）"。該部隊任務包括定位目標系統，并為所屬炮兵或其他火力平臺生成打擊任務。

地面部隊擬動用配屬的小型無人機平臺執行任務，每架均配備攝像設備及潛在致命載荷。部隊進駐目標預估區域后投放無人機，但因強電磁干擾且缺乏物理有線連接，系統迅速與操作員失聯。操作員無法繼續實施飛行控制或操控機載攝像/武器系統。所幸無人機預裝了應急響應機制——當人工操控失效時，系統將自動執行預設的關鍵任務。

無人機依次飛抵預設的TAIs區域。每架均搭載現代輔助目標捕獲系統，運用先進目標識別等AI技術掃描實時視頻畫面，篩查高價值目標清單中指定的敵系統目標。若敵對方同時破壞GPS定位能力（烏克蘭戰場常態），該系統可利用機載慣性運動傳感器與環境逆向建模（如即時定位與地圖構建SLAM技術——混合現實設備常用定位手段），其原理近似美軍陸地導航訓練模式。

當輔助目標捕獲系統在某TAIs區域識別出與高價值目標清單名稱匹配的物體/位置時，系統基于預估位置（假設GPS失效環境）通過粗略三角變換生成軍用網格坐標。但若目標信息無法轉化為火力打擊任務，所有努力均將失效。此時無人機需重新連接操作員以完成既定任務。依托先前的慣性導航能力，無人機可沿電磁干擾切斷控制鏈路時所在的初始區域方向，按指向操作員的矢量軌跡飛行，直至重建通信鏈路并傳輸目標坐標。隨后系統將根據原意圖或調整后的新指令繼續執行任務。

技術挑戰與倫理影響

現有技術基礎已具備為無人機導入指揮官意圖的條件，但尚未形成完整軍事無人系統解決方案。烏克蘭部署的致命性自主系統雖完整能力未明，開源信息證實其武器化無人機目標識別能力已成現實。將書面意圖編碼為機器可讀任務具有可行性——這對提取指揮官意圖中極具價值的關鍵任務及終局狀態至關重要。現有研究證明自然語言處理技術能解析書面意圖語義并轉化為具體要素任務，但除基礎性研究外，針對軍事場景的專項探索尚屬空白。此外，非GPS環境下的已知點定位導航雖屬活躍研究領域，卻鮮有將其與目標識別及輔助捕獲技術結合的實踐，而該能力恰恰是當前及未來GPS失效環境中實現自主導航的核心前提。需整合現有技術成果并聚焦軍事用例，方能實現意圖機制在無人系統的全面應用。

上述虛構案例中的無人機無需動用致命載荷摧毀所定位目標。若需實施打擊，現行政策將規制自主系統（或本案例中處于自主模式的半自主系統）的武力使用。不少國家當前政策要求此類系統設計必須確保操作員"對武力使用實施必要程度的人工決斷"。未經明確人工授權使用致命武力仍屬全球爭議議題，尤其在平民聚居區目標識別不確定性方面存有重大倫理顧慮。但非致命無人機或執行純非致命任務的致命無人機引發的倫理問題相對較少。本例中除非關鍵任務要求摧毀高價值目標清單中的特定目標，否則無需直接動用致命武力。需注意的是，系統傳遞坐標的行為雖屬間接，仍將可能導致其他單位實施致命打擊。

圍繞此類"選擇性自主行為"的倫理討論常涉及"滑坡謬誤"爭議，但烏克蘭與俄羅斯等國已著手研發部署自主系統。若更多國家效仿，如何引導與保障自主行為將成為核心命題。如指揮官意圖所含的特定閉環式任務，既能有效緩解倫理擔憂又維持人類在殺傷鏈中的決策地位，無疑是理想解決方案。

當前軍用無人系統雖具備技術可行性，但通常未設計為在動態環境中脫離人工連接獨立運作。隨著具備更強自主能力的新型無人平臺涌現，挑戰焦點正從技術層面向運用策略轉移。"指揮官意圖"作為在通信受限環境下經過驗證的成熟指揮方法，有望成為破局關鍵。通過預先部署離散化指令形式的關鍵任務與終局狀態，并為現役無人機加裝自主導航與輔助目標捕獲系統，部隊將能在未來強干擾環境中最大化發揮無人機作戰效能，從而正確定位任務完成路徑。

參考來源：mwi

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

人工智能(AI)與軍事平臺的快速融合已引發現代戰爭革命，為決策、偵察與目標鎖定提供前所未有的能力。然而，依賴AI系統亦催生關鍵脆弱性——尤其體現在訓練數據集的完整性層面。美軍計劃推動通過隱蔽行動對對手AI系統實施戰略性數據投毒作戰。通過隱秘破壞這些系統，可在未來沖突中獲得決定性非對稱優勢。此戰略不僅具備作戰可行性，更可依托武裝沖突法(LOAC)框架確保道德與法律層面的正當性，為AI驅動戰爭提供倫理法理制高點。

數據投毒機制與戰略應用

數據投毒指在機器學習模型訓練集中注入污染/對抗性數據，導致模型運行失常。常用技術包括"標簽翻轉"（篡改數據集標簽引發分類錯誤）與"后門攻擊"（植入觸發機制導致定向系統故障）。不少軍事強國日益依賴AI執行軍事決策（含偵察與目標鎖定），通過在訓練階段隱秘注入操控數據，可令敵方AI系統效能癱瘓：錯誤識別裝備或誤判戰場態勢（例如敵方無人機識別軍用車輛系統可能誤判友軍裝備，戰場分析模型或錯誤解讀戰場環境）。此戰術與非對稱作戰經典案例形成歷史呼應——如第二次世界大戰期間密碼破譯作戰，作戰層面的干擾即可獲取重大戰略收益。

對手對數據投毒的防御措施

數據投毒雖可提供戰略優勢，但對手也可開發防御手段保護其AI模型。這些措施包括數據完整性防護、對抗訓練及異常檢測技術。確保訓練數據供應鏈安全、可信數據集驗證與數據查驗，構成對手降低投毒風險的核心方法。

AI模型正增強識別數據異常偏離的能力，使異常檢測成為優先事項。對抗魯棒性訓練與差分隱私技術等防御機制助力AI模型識別細微操控，而實時模型監控可探測AI行為偏差并預警潛在篡改。這種多層防御體系持續挑戰著數據投毒行動的可行性。

為維持優勢，投毒策略需超越報復性行動模式。最高難度與風險的方案是策反對手AI工程師（蓄意操控或利用其AI系統及組件），此舉將確保最大成功率。次選方案包括漸進式投毒（注入微小累積性干擾規避檢測）與隱蔽后門植入（污染數據僅在特定條件激活），后者是實現長期潛伏的終極目標。

數據投毒的對稱性風險

數據投毒非單家可獨掌的單邊武器，其構成對手正積極研發的對等威脅。正如可采取隱蔽手段削弱對手AI可靠性，亦需防范針對己方系統的平行攻擊。此處的對等邏輯非理論鏡像，而是動態非對稱博弈。模型反演、標簽翻轉及清潔標簽攻擊等技術不僅用于破壞對手AI決策，亦可能癱瘓機器學習系統——尤其危及情報監視偵察(ISR)、目標鎖定與后勤優化領域。

與既往關注通用AI隱私（如差分隱私）的案例不同，軍事應用要求技術針對性：

• 基于污染地形數據訓練的ISR分類算法或誤判戰場戰術特征
• 受損視覺訓練集導致目標識別系統誤認友軍
• 受誤導的AI后勤工具或錯誤降級關鍵物資優先級
  此類非動能攻擊雖無物理毀傷，卻具有作戰級影響力乃至災難性后果。

若廣泛采用開源、商用及涉外數據集，可導致脆弱（含軍事與防務關聯領域）。美國首席數字與人工智能辦公室(CDAO)及聯合人工智能中心(JAIC)等機構正布局對抗韌性。對抗訓練或區塊鏈式完整性驗證等技術防御需與隱蔽作戰條令結合。唯有理解此對稱性威脅環境，方能主動發展攻防能力，確保AI戰場戰略優勢。

數據投毒作為隱蔽網絡行動

數據投毒構成隱蔽網絡行動形式——通過操控AI系統影響或削弱外國軍事能力的非動能手段。美國防部《5240.01手冊》（DoDM 5240.01）規定，國防情報機構可在武裝沖突門檻以下開展對外情報與反情報行動（含網絡空間行動），只要行動符合《第12333號行政令》（EO 12333）及批準程序。

雖然美軍DoDM 5240.01未定義具體網絡技術，但允許在適當授權下執行涉及訪問或利用外國軍事技術的情報活動。在此框架下，當數據投毒用于削弱涉及偵察、目標鎖定或作戰規劃的敵方AI系統時，屬于合法隱蔽行動范疇。關鍵的是，此類操控可于和平時期實施，作為情報驅動的環境塑造努力組成部分。

該準備行動契合美軍《聯合作戰綱要JP 3-05》中"環境預置"(PE)概念。PE包含秘密滲透、持續監視與作戰條件營造，為未來行動創造有利態勢。通過隱蔽網絡或人員手段實施的數據投毒，成為該條令的現代延伸——能在對手決策系統投入戰場前實施隱秘削弱。

武裝沖突法原則作為隱蔽行動的分析框架

武裝沖突法(LOAC)適用于武裝沖突期間的軍事行動。但在實踐中，尤其在實施非常規戰爭與敏感活動時，LOAC原則常被規范性運用，以確保從戰前準備到實戰行動的法律倫理連續性。

區分原則
 數據投毒雖不直接造成平民傷亡或設施損毀，區分原則仍可指導其目標選擇。其核心是選擇性削弱關聯軍事目標的AI系統——如敵偵察、目標鎖定或指揮控制系統。例如：向識別軍用車輛的監控模型注入污染訓練數據時，需規避支持民用基礎設施的系統，確保效果始終指向合法軍事目標。

比例原則
 比例原則禁止軍事收益與預期附帶平民傷害失衡的攻擊，此原則在非動能領域仍具相關性——當行動可能間接影響民用系統時。理論上，數據投毒導致模型誤判或引發連鎖物理毀傷。為避免此后果，規劃者須確保污染模型的觸發機制僅作用于作戰意義明確且嚴格界定的軍事場景。

必要性原則
 軍事必要性原則要求任何行動（含隱蔽行動）須產生具體軍事收益。數據投毒通過削弱對手對AI決策（尤情報監視偵察/戰場解析系統）的信賴滿足此要求。但技術效果需審慎評估："確保誤識別"的論斷需更嚴謹表述，應修正為："定向篡改目標分類數據可能統計性增加對手模型誤識概率，削弱其決策優勢。"

同理，操控偵察數據集可致敵方AI系統誤讀地形或兵力部署。此舉雖非必然導致誤判，但會誘導系統輸出偏差結論——若配合偽裝、誘餌等欺騙行動效果尤甚。目標非無差別故障，而是受控削弱對手系統決策質量。

因此，區分、比例與必要性三項LOAC原則為數據投毒等隱蔽塑造行動提供政策指導框架。雖在和平時期或武裝沖突外情報搜集場景無法律約束力，但其應用能確保隱蔽網絡行動。

政策考量
 AI在軍事行動中角色深化既創造機遇也催生脆弱性。數據投毒作為高性價比、可擴展手段，能對技術先進對手施加不對等代價。實施投毒成本低廉，而對手檢測與消解攻擊的財務與操作負擔巨大。

關鍵前提是：不預設對手遵守國際規范或關注其AI系統完整性。相反，預判對手可能繼續使用已降級或部分受控系統——尤其當系統仍具破壞性產出時。此時數據投毒的戰略收益不在迫使合規，而在侵蝕對手信心、增加誤判風險，通過延遲/誤擊/過度修正削弱戰場效能。

數據投毒行動亦存戰略敘事風險：若受污染對手AI系統致平民傷亡，對手或嫁禍友軍（尤其發現隱蔽干預證據）。這要求精準目標選擇、倫理監督及先制信息戰策略，以塑造全球認知維護合法性。隱蔽行動須權衡其在物理域與敘事域的潛在意外后果。

然而，削弱對手對AI的信任可誘發猶豫、操作失誤與戰略癱瘓。例如：對目標識別算法的不信任或迫使對手回歸低效人工決策。縱使對手繼續使用受控系統，其性能降級仍帶來戰術戰略收益。

盡管承認數據投毒或削弱全球對AI信任，但保障國家安全與護佑官兵的迫切性，使其在具備法律授權、作戰紀律與倫理監督前提下具備應用正當性。

結論

數據投毒作為隱蔽能力體系的新銳力量，在AI驅動戰爭演進格局中提供獨特優勢。隨著AI日益定義現代軍事運作模式，在對手系統實戰部署前實施隱秘降級的能力，使得以預先塑造戰場——無需直接對抗或公開升級。

此能力非無風險：對手或繼續使用受污染AI達成破壞效果，或利用此類行動宣傳造勢，將責任轉嫁并削弱其公信力。故數據投毒運用須受作戰紀律、法律監督與戰略連續性約束，其使用應配合在爭議域維護道德與敘事優勢的整體工作。

最終，未來戰爭決勝關鍵非僅取決于誰建造最先進AI系統，更在于誰能最有效利用、削弱并控制支撐這些系統的底層數據環境。通過將進攻性防御性數據戰略整合至連貫國安框架，可不費一槍一彈贏得AI戰場持久優勢。

參考來源：美國西點

盡管商業與消費產業投入擴展現實（XR）技術研發已數十年，近期突破仍為軍事開辟了諸多新型應用場景。美國國防部研究與工程事務副部長辦公室已將XR人機交互列為美國防部（DOD）14項關鍵技術領域之一。隨著美國防部持續推進XR及相關應用開發，美國會正在考量其對國防授權撥款、軍隊結構及網絡安全的影響。

概述

XR涵蓋三大物理與數字環境類別（圖1）：

• 虛擬現實（VR）：完全沉浸式數字環境（例如使用戶置身游戲虛擬世界的視頻游戲）

• 增強現實（AR）：物理環境上的數字對象疊加層（例如在用戶視頻/照片疊加預設特效的Instagram濾鏡）

• 混合現實（MR）：物理與數字環境融合體系，支持實體與虛擬物體交互。區別于AR，MR允許用戶操控物理/數字對象，并在同一混合環境中共享視圖（例如在投影數字地圖上協同標注敵軍位置）

圖1. 擴展現實主要類別

5G與邊緣計算（在“數據源位置或鄰近區域”執行的計算）等關鍵技術將持續拓展XR應用邊界。這些技術可提升數據傳輸速率、增加用戶承載量、縮短延遲時間，從而支撐大規模網絡化應用。美國防部已在劉易斯-麥克科德聯合基地（華盛頓州）與圣安東尼奧聯合基地（得州）測試支持5G的XR應用。

擴展現實的軍事應用

美軍各軍種正探索XR在戰術訓練、飛行訓練、裝備維護、醫療訓練及作戰等領域的應用。

• 訓練領域

美國防部意圖借力“游戲產業成熟的AR/VR與實況訓練技術”開發定制化XR項目。這可使軍隊開展物理環境中成本過高或風險過大的訓練課目，并實現異地官兵協同訓練。

以美陸軍“合成訓練環境（STE）”為例——這個旨在輔助實況訓練的XR系統，力求讓士兵“在首戰開始前，就能與未來并肩作戰的戰友，在包含城市密林、叢林、沙漠及地下空間的復雜作戰環境中開展實戰化訓練”。STE設計目標是通過高效重復訓練提升士兵專業素養，進而增強戰備水平與殺傷效能。

美空軍運用XR開展飛行訓練以降低成本、縮短訓時、減少機體損耗，同時探索維護訓練應用并構建虛擬機庫體系，“實現各類機型全天候隨地訓練”。美海軍則致力通過XR技術聯通全球工程師與維護人員，實施實時遠程協同維修。

美國防部正研究XR在醫療訓練領域的應用。據空軍表述，XR可“在無需增加人力配置的情況下提升訓練可及性”，為人員短缺的醫療培訓課程提供分布式學習解決方案。

• 作戰領域

軍方持續推進XR作戰應用探索（圖2）。長期以來，XR技術已融入飛行員使用的平視顯示器（HUD）及頭盔顯示器（HMD）。這些設備能實時提供飛行參數與傳感器數據，強化用戶態勢感知與武器瞄準能力。以F-35戰機HMD為例，其外置攝像頭賦予飛行員360度全景視野，疊加夜視熱成像功能并同步顯示探測目標技術參數（如高度、速度）。

美陸軍正開發“綜合視覺增強系統（IVAS）”——基于微軟商用HoloLens加固設計的平視顯示器。軍方文件表明，IVAS旨在“整合新一代全天候態勢感知工具與高分辨率數字傳感器，打造提升士兵感知、決策、目標捕獲與交戰能力的單一平臺”。

圖2. XR戰場應用示意圖

美國會關注的議題

美國會評估國防部XR軍事應用投資時可能考量以下問題：

• 成本效益

XR軍事應用前期開發成本差異顯著，其中耗資220億美元分十年部署的IVAS系統屬最大規模項目。不過XR系統部署后可通過避免人員集中、實彈消耗及平臺損耗降低訓練成本。國會或要求獨立評估XR訓練與作戰應用的潛在收益（如認知過載風險）與成本節約空間，研判是否存在成本更低的替代方案。同時需獲取包含維護需求的XR系統全壽命周期成本預測。

• 技術成熟度

部分XR應用（尤以獨立AR系統）已相對成熟，但更多項目仍處早期階段，面臨技術整合難度或部署測試延遲。國會或將持續追蹤XR系統技術成熟度以判定資金支持力度，并評估配套支撐技術的成熟度與資金保障狀況。

• 人力資源影響

XR應用或對軍隊結構與人員配置產生多重影響：若顯著提升訓練作戰效能，可縮減訓練單位編制或降低總兵力需求（以更少兵力維持更高戰備水平）；反之亦可能增加維護保障與網絡安全人員需求，甚至推高總體兵力規模。

• 網絡安全與信息防護

分析人士警示XR系統存在網絡安全漏洞風險，可能遭受竊取數據或操控社交交互的“初始攻擊”。此類漏洞或使對手獲取高價值目標數據庫（含訓練數據、武器維護信息、圖像分類、地圖測繪等）及美軍位置情報。

若對手操控XR系統，可扭曲軍事行動協同的通用作戰視圖，導致人員裝備誤判（引發誤傷或平民傷亡），甚至奪取美軍無人系統控制權（如IVAS系統操控微型無人機執行ISR任務的功能）。美國會可要求聽取國防部XR系統網絡安全測試報告，并對存在重大漏洞的系統凍結撥款資金。

隨著美國防部日益聚焦應對同級威脅，軍隊必須做好對抗尖端電子戰能力的準備，包括訓練作戰人員如何探測、識別與應對電子戰攻擊。

??威脅識別與應對??

如前期所述，電子戰最棘手之處在于攻擊的不可見性。這導致眾多作戰人員誤判設備故障，忙于尋求更換或維修，全然不知已遭電子攻擊。

鑒于電子戰對作戰人員的挑戰，美軍各軍種均建立了專屬電子戰訓練體系：

海軍為部署艦員配備艦載電子戰模擬訓練系統，指導其在虛擬環境中識別、理解并應對電子戰威脅。此類模擬環境可復現電子戰場景，強化艦員對抗威脅的持續作戰能力。

海軍陸戰隊與陸軍采取相似但差異化路徑——設立與網絡、太空域能力聯動的專職電子戰部門。這些部門負責構建前沿電子戰能力（涵蓋威脅識別、系統加固與攻擊反制），并將電子戰數據回傳作戰人員輔助行動。

各軍種還開發了作戰視角的模擬訓練系統，能在所有訓練任務中注入電子戰要素。此舉至關重要，因未來所有軍事行動皆無法規避電子戰威脅。

模擬訓練環境與仿真器構建包含動態多元電子戰能力的特定威脅場景，直觀展示武器與通信系統在強電磁對抗中的性能變化，迫使作戰人員在信號干擾/拒止壓力下完成任務。

??跨軍種整合訓練??

盡管現有模擬訓練體系均具實效，但存在共同缺陷——各軍種系統相互孤立。未來作戰必將依托聯合部隊（常伴盟軍協同），而非單一軍種或國家獨立行動。

單一軍種電子戰訓練雖有效，卻不符合現代聯合作戰形態。未來多域作戰必然涉及跨軍種乃至跨國協同，因此電子戰訓練需提升至作戰司令部層級，突破軍種壁壘。

各戰區司令部可整合軍種既有成果，開發適配其任務需求的智能訓練方案。例如印太司令部因責任區多域特性及對手能力高度復雜，需定制專屬訓練體系。

戰區層級的模擬訓練不僅提升司令部能力，其經驗成果更將"下沉"至各軍種。但訓練系統需具備兩大核心功能：生成優化訓練任務的數據資產；持續更新攻擊模式與武器系統（同步對手能力演進）。

??結論??

烏克蘭戰場展現的電子戰能力證明：訓練作戰人員識別與挫敗此類攻擊，是未來任務成功的關鍵。為此必須構建全面電子戰訓練體系，但切忌各自為戰。訓練須在戰區司令部層級實施聯合演練，并持續迭代升級以應對日益復雜的威脅演進。

參考來源：Cody Baker

數據泄露事件仍呈上升趨勢，構成持久挑戰。美國政府問責局（GAO）報告顯示，2022至2023年網絡安全事件增長近10%——從29,000余起攀升至32,000余起。傳統上，各機構依賴基于邊界的安全模型（常被類比為"城堡與護城河"防御體系），旨在將外部威脅阻隔在外。然而，隨著現代網絡攻擊日益繞過此類屏障并直接鎖定敏感數據，各機構正轉向以數據為中心的網絡安全模型。

有效網絡安全的未來不在于構筑更高的圍墻，而在于從根本上重新思考信息保護方式。前瞻性安全戰略聚焦于跨組織邊界保護數據本體，使敏感信息在保持安全性、可控性與隱私性的前提下自由流動。這些以數據為中心的控制措施契合零信任原則，賦能各機構在確保安全的前提下開展外部協作，通過安全、無摩擦的信息交換加速任務達成。

以邊界為中心的安全模型的缺陷

政府機構在復雜環境中運作，處理高度機密與敏感數據。在此背景下，高敏感數據需在各部門、盟國與任務合作伙伴間安全流轉。處理此類敏感數據的系統與設備亦需同等保護：云存儲、終端設備與數據湖必須防范未授權訪問。盡管基于邊界的安全模型作為標準框架沿用數十年，但其可能造成瓶頸，阻礙關鍵任務信息無縫流動。Virtru公司聯邦副總裁Jason Green解釋道："防御性情報界面臨跨組織與跨機構信息共享挑戰，主要源于過時的'城堡與護城河'安全模型。這些傳統的、基于邊界的方法給協作帶來了巨大障礙，尤其是在數據需要跨邊界流動時。"

認識到這些局限后，美國國防部（DoD）已將零信任確立為網絡安全戰略基石。2022年發布的《美國防部零信任戰略》概述了從基于網絡的安全模式向以數據為中心模式的轉變——無論數據位于何處，安全措施直接作用于數據本身。戰略指出："通過高性能且日益復雜的邊界防御來保護國防部網絡，已無法實現網絡彈性并保障我們的信息體系安全。"至2027年，美國防部計劃實施零信任基準，要求對用戶、設備與數據訪問進行持續驗證。其目標是持續確保訪問敏感數據的人員與系統能夠證明他們確實獲得授權查看該信息。

零信任數據框架

零信任轉型進程雖漸進但穩健。2025年2月，美國國防部零信任組合管理辦公室主任Gary Kipe上校透露，該部門合規進度已達14%。他指出："14%是良好開端，但遠未完成"。最具挑戰性的環節仍是身份驗證與數據保護——這兩個支柱正通過以數據為中心的安全策略應對。

此方法的核心在于將訪問控制與分類標簽直接嵌入數據對象。此舉確保僅獲授權人員（基于角色、許可等級與任務需求）可訪問敏感數據。通過保護數據本身而非僅依賴邊界防御，各機構可消除協作障礙。

美國防部主導的"Olympus項目"是運用零信任實現數據內生安全的典范。項目英國負責人Jim Knight表示："不僅加強網絡邊界防護（高筑城墻），更將安全措施與信息共享機制延伸至單個數據對象"。

為支撐此轉型，可信數據格式（TDF）與零信任數據格式（ZTDF）等框架提供可行路徑。ZTDF作為TDF的互操作版本，旨在彌合美國情報界（IC）、美國防部與北約成員國間的數據安全與共享鴻溝。這些框架為敏感數據包裹持久安全層，確保加密與訪問控制隨數據流轉始終有效。情報界及其他實體對TDF安全架構的采用，彰顯以數據為中心的安全機制對保障國際協作的關鍵作用。

隨著量子計算等新技術涌現，傳統加密方式面臨新挑戰。盡管量子計算構成威脅，其亦驅動網絡安全創新——如后量子加密算法。Green強調："通過部署TDF與ZTDF等靈活的數據中心化安全框架，各機構未來可無縫整合后量子加密標準，無需顛覆現有安全體系。"

合規性與適應性

以數據為中心的安全模型亦簡化了合規流程。跨政府部門的機構遵循不同的監管要求，而在數據層面實施持久加密與訪問控制，可強化對多樣化安全要求的合規性。Green解釋道："以數據為中心的方法通過解決關鍵控制點簡化合規。例如，可信數據格式（TDF）可助力機構滿足CMMC 2級要求——這對即將接受CMMC評估的國防承包商而言是重大進展。"

對政府機構而言，安全、靈活且支持協作的網絡安全解決方案需求從未如此迫切。從基于邊界的安全模型轉向以數據為中心的模型，代表了對威脅演進時代敏感信息保護方式的根本性反思。通過對數據本身實施全程保護，機構可增強協作能力、鞏固合規性，并為量子計算等下一代網絡挑戰做好準備。隨著政府網絡安全戰略的演進，核心目標必須始終是確保數據無論流向何處均保持安全——因為在現代數字生態中，關鍵不在于守衛城堡，而在于保護王冠上的寶石。

參考來源：Kat Samiljan

4月10日，美國海軍陸戰隊利用生成式AI（gen-AI）進行實時外國情報分析的太平洋演習，一支2500人規模的遠征部隊在3艘軍艦上測試AI系統，以極速處理數千份外國媒體報道，揭示生成式AI軍事應用新領域。

在此次生成式AI軍事應用中，美軍使用基于韓國、印度、菲律賓與印尼數據訓練的大語言模型（LLMs）。艦上軍官借助AI系統從數千份外媒新聞、視頻與圖片中篩選信息，效率遠超人工處理。例如，克里斯汀·恩岑豪爾上尉通過翻譯與匯總當地新聞評估公眾對美軍存在的態度，該技術或可稱為"生成式AI間諜"。強調："采用傳統方法顯然耗時得多。"勞登上尉使用同一LLM系統為部隊起草每日情報報告。

"我們仍需驗證信源，"他指出，"但該系統在動態局勢中顯著提升效率。"該生成式AI參謀工具由前中情局人員創立的防務科技公司Vannevar Labs開發，五角大樓授予其9900萬美元合同以擴展AI軍事部署。

該工具利用來自180多國、80種語言的開源數據，通過聊天機器人界面檢測威脅并分析觀點。

現代戰爭的生成式AI軍事應用

戰場信息日益失控，AI監視技術正成為將混亂轉化為可理解信息的新型解讀者，同時引發對機器學習決策的信任、問責與人類代價的爭議。

當代戰爭產生海量數據——從視頻流、無線電傳輸、社媒帖文、衛星圖像到地方新聞——人類分析師已難以及時追蹤。

防務領域生成式AI介入，對現代戰場進行數字化轉譯，但這意味著無法識別噪音中的隱藏模式與信號。以Vannevar Labs的產品為例，其不僅收集信息，還嘗試解讀：翻譯語言、檢測威脅、測量民意、為決策者提供即時分析。在此過程中，AI不僅整理信息，更在"閱讀"戰場。

這種轉變亦帶來新難度。當機器推斷某篇外媒報道傳遞敵意或和平信號時，它接管了傳統依賴人類判斷的職能。此轉變影響深遠——若模型誤判意圖或語氣，可能導致錯誤軍事決策、局勢升級或威脅誤判。

與人類不同，生成式AI軍事應用無法自我辯解。其"判斷"基于數百萬個無法簡單解釋的變量與數據。核心困境在于：在戰爭混沌中，能否信任機器定義的"清晰"？若出現錯誤，責任由誰承擔？

在追求數據高速處理的競賽中，存在用AI防御系統速度取代思考、以效率置換共情的風險，批判性思維或遭削弱。

參考來源：insidetelecom

烏克蘭大規模使用無人武器平臺反映了現代戰爭的快速演變，由于反制措施的出現，戰術優勢往往轉瞬即逝。隨著烏克蘭增加遠程無人機的生產，這一激增凸顯了烏克蘭在防御中對無人系統的日益依賴。戰爭經驗表明，無人系統現已成為軍事戰略不可或缺的組成部分，其成功依賴于適應性與創新。

產量與航程持續提升

2024年底，烏克蘭總統澤連斯基宣布計劃在2025年生產近30,000架遠程無人機。2024年10月，烏克蘭國防部報告稱，十個月內已簽訂160萬架各型無人機采購合同，總價值超1,140億格里夫納（約合25.5億歐元）。該數字涵蓋偵察無人機、遠程打擊無人機、第一人稱視角（FPV）無人機等類型，但并未完全體現全年采購總量——安全局、國民警衛隊、內務部等機構另有獨立采購合同，且部隊與志愿組織直接通過公開市場購買后移交軍方。據國防部第一副部長伊萬·哈夫里柳克透露，自2025年初以來，烏軍每月接收約20萬架無人機（含FPV），較2024年一季度月均2萬架的接收量實現驚人十倍增長。

盡管數據亮眼且較2024年顯著進步，但大規模作戰環境下對各類無人機的巨量需求將持續存在。因此，即使當前采購規模可觀，烏軍仍可能繼續擴大無人機采辦。俄羅斯在攻擊遠離前線的烏克蘭城市（對平民施加心理壓力）時，也更多采用單向攻擊（OWA）無人機而非導彈。俄方同樣在提升無人機產量（包括"天竺葵"與誘餌無人機），因其戰略航空力量壽命有限，且彈道導彈成本遠高于無人機，極少用于精確打擊。

圖：烏克蘭無人系統的發展

俄羅斯的單向攻擊無人機持續升級，戰術運用也不斷革新。俄制造商測試反電子戰（EW）系統手段以增強抗干擾能力，同時提升速度與機動性參數，并試驗大當量炸藥、多類型彈頭與其他裝備的載荷配置。然而，國際社會仍能制約俄羅斯本土無人機生產升級，因其零部件高度依賴進口。烏克蘭的情況則不同，因其需實施500公里甚至超過1000公里的打擊——特定類型無人機專為此設計，因烏軍目前缺乏其他可覆蓋此射程的武器。

2024年的關鍵趨勢是雙方戰線各類無人系統數量顯著增加。當前階段，無人機已能幾乎每日攻擊俄羅斯邊境及縱深1500公里內的煉油廠、國防企業與軍事設施。烏克蘭2024年實現質變突破：2022年未實施此類打擊，2023年遠程攻擊鮮有無人機參與。2024年11月6日夜，烏軍襲擊距烏1500公里的里海艦隊卡斯皮斯克基地，擊中多艘導彈艦——此前最遠打擊記錄為1200公里（包括韃靼斯坦共和國國防工業目標）。烏軍總司令亞歷山大·瑟爾斯基宣稱打擊范圍已達1700公里。整個2024年，烏軍摧毀俄境內377個目標，多數為無人機直接攻擊所致。此類打擊在2025年仍將對俄構成重大挑戰，因其無法在廣袤領土全面部署有效防空。數據印證無人機突襲成效：至2024年底，俄煉油產能因無人機攻擊跌至12年來最低點。

烏克蘭無人機庫持續擴展

當前烏克蘭約有500余家企業從事無人機生產，其中240余個項目已獲國防部認證。獲準向烏軍供機的企業數量持續增長。自2022年2月全面戰爭爆發以來，烏方已研發多類新型無人機，包括大型攻擊多旋翼機、中國"御"系列無人機仿制型號、海上無人系統（"海軍無人機"）及用于補給撤離的無人地面載具（UGV）。烏克蘭系統的獨特優勢在于可即時投入實戰檢驗，發現問題后迅速升級改進，這使得其產品在國際市場具備潛在競爭力——以抗電子戰能力與實戰驗證的升級能力見長。

圖：Shark-M無人機

明星機型解析
 烏克蘭無人機型號體系令人矚目，若干明星機型尤為突出。全面入侵前，烏克蘭已生產"萊萊卡-100"等偵察/攻擊無人機。該型機由Deviro公司2017年設計，可在強電磁干擾與GPS拒止環境下持續飛行4小時，覆蓋100公里范圍。2024年，烏克蘭特種系統公司（Ukrspecsystems）推出的"鯊魚"偵察無人機投入實戰，抗干擾性能突出，偵察半徑達80公里。其改進型"Shark-M"航程擴展至420公里，留空時間增至7小時。該公司PD-2無人機兼具偵察與打擊能力，可攜帶3公斤爆炸載荷。烏克蘭航空系統公司研制的"瓦爾基里"戰術偵察無人機憑借隱身特性廣受好評。

實戰驅動創新
戰場現實迫使制造商聚焦開發戰前未有的單向攻擊（OWA）無人機。此類機型現可實現1000公里以上高精度打擊，典型代表包括：
? 安東諾夫An-196"柳特伊"無人機：精準投送爆炸載荷至1000公里外目標
 ? "魯巴卡"小型OWA無人機：與"柳特伊"協同實施集群突防，單次攻擊可動用超百架次混淆俄防空系統

圖：Shark-D無人機

高光作戰案例
 UKRJET公司研制的"海貍"遠程游蕩彈藥因襲擊俄煉油廠與莫斯科等行動聲名鵲起。公開視頻顯示，烏軍還將A-22"狐蝠"輕型運動飛機改裝為無人打擊平臺，可攜帶200公斤載荷實施1200公里精確打擊。此類改裝機的未來發展方向包括可重復使用化改造，使其具備投擲250公斤FAB-250航彈后返航能力。若成功實施，此類打擊將進一步削弱俄戰略航空戰力與能源產能。

趨勢與新技術方案

烏克蘭研發的無人系統具備顯著的現代化升級潛力。2024年，烏克蘭國防部簡化無人機認證測試流程，周期從六個月壓縮至一個月以內。通過在戰斗區域直接測試無人機，技術開發與升級周期得以大幅縮短。

無人系統發展的下一步可能涉及：增加無人地面載具（UGV）數量、引入人工智能功能、提升無人機技術特性、開發反無人機攔截器。

例如，FPV無人機作戰半徑持續擴展。早期商用無人機航程僅5公里，現借助中繼器增至約20公里。由于前線電子戰（EW）密度激增，2024年光纖制導無人機使用量上升（俄軍增幅顯著），2025年烏軍或擴大列裝規模。此類無人機主要任務包括攻擊敵方干擾器，為無線電控無人機開辟作戰空域。

烏軍還首創無人機攔截戰術，用于對抗俄軍攻擊與偵察無人機。攔截型無人機飛行時速可達280公里，攜帶0.5公斤爆炸載荷；甚至采用低成本攔截方式——如用木棍撞擊目標螺旋槳。此類方法成本遠低于傳統防空導彈。烏方正尋求國際合作，例如"Brave 1"創新項目測試德國"泰坦"攔截無人機（時速300公里）。制造商計劃為其加裝機器視覺自動瞄準系統，并愿與烏克蘭開發者持續合作。

圖：授權在烏克蘭武裝部隊使用的Gulliver UGV

繼黑海無人艇（如"馬古拉V5"）成功作戰后，2025年無人化趨勢將向陸域擴展。烏軍UGV將更多用于補給、布雷/掃雷、醫療后送，以及搭載機槍、反坦克導彈或爆炸載荷實施火力支援。2024年11月，烏克蘭國防部與"Brave1"平臺測試100臺UGV，預計近期列裝部隊。

結論
 烏軍無人平臺的發展與應用揭示現代全面戰爭下戰場的快速演變。由于反制措施加速涌現，生產與認證周期被極致壓縮，技術優勢轉瞬即逝。對抗雙方持續尋求新方案，導致技術競賽隨沖突延長不斷加速。

戰爭經驗表明，無人平臺已成為現代戰爭不可或缺的組成部分，相關技術將深度融入軍事條令與戰略。制勝關鍵在于快速適應與創新，未來將更依賴人工智能整合、增強自主性與高質通信協同。

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

認知戰屬于非動能沖突形態，旨在塑造或破壞個體心理狀態與行為模式。歷史上，此類戰略聚焦決策層，試圖在軍事與政治領域實施欺騙操控。而在當代語境下，認知戰范圍已通過數字平臺擴展至公眾層面。依托算法推送、病毒式傳播與互動趨勢等技術特性，這些平臺成為心理影響利器。結合技術驅動戰術，其放大對公眾認知的塑造效應，實現大規模意見與態度操控。因此，心理行動構成認知戰重要維度。Instagram或TikTok等平臺憑借廣泛受眾覆蓋，成為高效心理戰載體。

近期巴以沖突中，數字平臺在提升全球對巴勒斯坦民眾遭遇暴行的認知方面作用顯著。借助圖片、視頻、直播與互動內容，巴方苦難被置于國際視野中心，激發全球大量受眾共情。這種數字曝光達成兩大關鍵效果：廣泛輿論譴責與對以色列的經濟抵制浪潮。一方面，其動員公眾發聲反對暴力并指控以方實施種族滅絕；另一方面，推動國際社會支持抵制以色列商品。與此同時，以色列亦開展心理行動，通過散布虛假信息、網絡挑釁、騷擾與深度偽造內容，試圖削弱巴方敘事可信度。

通過短視頻、推文與帖文傳播的"壓迫者淪為施暴者"等敘事框架，塑造了人們對以色列戰爭罪行的解讀邏輯。納粹德國歷史暴行與以色列當下暴政的強烈類比，使擁有尖端軍事技術與資源優勢的以色列在民意調查中淪為歷史罪人。

巴以沖突表明：認知戰戰術可兼具"操縱"與"覺醒"雙重屬性。傳統認知戰多被理解為誤導大眾的欺騙行動，但此次沖突顯示心理行動與影響力工程亦可用于公眾意識喚醒。

在技術驅動的數字世界中，利用生成式AI呈現潛意識或隱蔽敘事，日益成為認知戰行動的核心要素。近期案例顯示：通過攻擊住房與城市發展部電視系統播放的AI生成視頻（內容為特朗普與馬斯克的諷刺性權力互動），迅速引發全網熱議。該視頻激怒部分群體、取悅另類受眾，但成功達成傳播目標——激化社會分裂性辯論。此事件印證：看似無害的諷刺性AI內容可定向塑造認知、框定事態。長期而言，此類內容可能侵蝕公眾對視覺證據的信任，固化偏見并滋生普遍性質疑。

2018年《美軍多域作戰》文件將認知戰列為關鍵領域，強調"在認知維度實施機動壓制"。盡管認知域已成大國軍事戰略重點，但尚無專門國際條約明確規制該領域。

構建法律框架的努力面臨多重挑戰，尤以"數字主權"問題為甚。核心爭議包括：虛擬空間是否屬于國家領土范疇并受其法律管轄？國際法應優先于還是從屬于國內立法？此外，AI、數據科學與量子計算等技術發展遠超法律吸納能力。現行國際框架無法匹配技術進步，使各國得以利用法律解釋模糊性維護本國利益。

國家或非國家行為體通過數字媒介發起的顯性或隱性認知戰，不僅扭曲公眾認知，更威脅社會凝聚力。應對此需采取多管齊下的措施：構建法律框架、強化跨政府信息共享能力、部署可實時預警決策者的先進監控系統。同時，需在基層培育公眾對信息的批判性素養。推動教育普及、開放對話與事實核查機制，有助于增強社會對認知戰的心理韌性。

參考來源：//casstt.com/a-virtual-battlefield-cognitive-warfare-in-the-digital-age/