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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

當前正值顛覆性技術劇變時代，“人工智能”（AI）領域尤為如此。盡管由商業部門開發且為其服務，人工智能顯露的軍事應用潛力正推動全球武裝力量開始試驗雛形階段的“AI賦能防御系統”。對率先充分理解人工智能、進而改革現有人本中心兵力結構并接納“AI作戰模式”的國家而言，或將獲得顯著的“先發制人”優勢。

澳大利亞國防學院探索了適用于近中期“AI賦能戰爭”的海陸空作戰概念。鑒于大量底層“窄人工智能”技術已在商業領域成熟發展，此舉并非純理論推演。當代人工智能的“通用屬性”意味著其初期應用將嵌入現有作戰層級結構，而非構建全新體系。

本文聚焦空中領域。為集中論述，嚴格限定于“防空作戰”范疇，避免擴展至聯合與聯軍作戰層面。即便如此，仍可探索激發未來思考與備戰準備的作戰概念。關鍵需認知：人工智能是其他技術的“激活劑”。其并非獨立作用體，而是與眾多數字技術協同運作——為這些技術注入某種形式的“認知能力”。

近中期內，人工智能的核心吸引力在于其快速識別模式、探測海量數據中隱藏目標的能力。在為移動系統賦予新型自主性的同時，AI將徹底變革戰場全域的目標感知、定位與識別能力，“戰場隱蔽性”將日益困難。然而人工智能并非完美：其固有缺陷包括“易受欺騙性”“系統脆弱性”“跨任務知識遷移障礙”及“高度數據依賴性”。

因此人工智能的核心作戰效能可概括為“探測與反制”。依托機器學習，AI在“高雜波背景”中識別隱藏目標的能力遠超人類且速度驚人；但另一方面，人工智能也易受多種手段欺騙——其卓越的目標探測能力缺乏穩健性支撐。

傳感器網絡與指揮控制體系

“探測能力”構建的起點是在敵方力量可能活動的陸海空天網全域最優位置布設大量低成本“物聯網”（IoT）傳感器。這一理念已在“綜合防空系統”（IADS）中得到部分實踐——通過地面雷達站鏈與“空中預警機”協同探測高低空目標。空戰中“AI賦能防御概念”主張大規模增補現有高成本、數量受限的傳感器部署方式，轉而采用海量具備AI功能的小型低成本地面及機載傳感器。

擴展型物聯網傳感器網絡中的小型單元可利用“邊緣計算”技術，將預處理數據經云端傳輸至融合中心并匯入指揮控制系統。此類微型傳感器雖可搭載主動短程雷達發射器，但受制于“供電瓶頸”而應用受限。更可行的方案是采用被動式物聯網傳感器，探測涵蓋聲學、紫外、紅外、無線電及雷達頻段的電磁頻譜信號。單個傳感器性能或許有限，但當數百個節點數據整合時，便可實現三維空間內的空中目標追蹤與識別。

地面防空物聯網傳感器通常采用固定持久部署，而“無人機”（UAV）搭載的傳感器續航時間可達數小時至一晝夜。新興物聯網技術（如“高空氣球”“微衛星”及“偽衛星”）有望大幅提升續航能力，這些平臺均可集成AI功能。

建設采用被動探測模式的大型物聯網傳感器網絡后，滲透飛行器必須規避雷達、數據鏈及通信等輻射源以防暴露。盡管如此，常規飛機排放的噪音、熱輻射及可視特征仍可能泄露行蹤。因此構建“深層次物聯網傳感器網絡”至關重要：當飛行器接近已知傳感器時或通過機動降低輻射（尤指前向輻射），但深層網絡仍可從側翼及后方探測到規避中的目標——即使其未直接進入主探測區。

AI實現的超大規模物聯網傳感器網絡將部分處理數據經云端輸送至融合設施，由AI執行深度解析。此過程可套用“觀察-研判-決策-執行”（OODA）模型：“觀察”環節AI既作用于各物聯網節點邊緣計算，也參與融合中心數據處理；“研判”階段AI在“作戰管理系統”中發揮核心作用，不僅生成近實時全景空情圖，還能預判敵機行動軌跡；隨后的“決策”AI層基于防空單元可用狀態，向人類指揮官提交按威脅等級排序的攔截目標清單、推薦跨域攻擊最優方案、行動時間節點及防誤傷措施，此時人類通過“人在回路”或“人在環上”模式保持深度介入；經人工批準后，最終“執行”環節由AI主導——自動分配武器至各目標并傳遞制導數據、確保友軍誤傷規避、確認打擊完成狀態、必要時下達彈藥補給指令。

AI賦能的戰斗機

隨著多款高性能無人機投入應用，開發具備“視距內空戰”能力、利用“人工智能”進行戰術決策的無人機，似乎已成為一項明確的工程任務。美國空軍（USAF）計劃在2024年重啟2020年“AI駕駛戰機對抗人類飛行員”的試驗——此次將采用“實體戰術戰機”而非模擬系統。實戰化、經優化的“AI賦能近距格斗無人機”可實現比有人戰機更“小型化”“輕量化”與“低成本化”；若執行防御任務，甚至無需掛載武器即可瓦解敵方空襲。

該無人機可由“指揮控制系統”指派，對敵機實施“攔截”“逼近”并啟動“格斗”。敵有人戰機因此被迫分心應對，“攻擊路徑”遭到干擾，進而暴露于其他有人作戰系統的打擊范圍。若敵機進行規避機動，“燃油消耗率”將激增，可能需提前撤離以返回遙遠的基地。

另一方面，“AI武裝戰斗機”可根據實際戰況，采用“人在環內”或“人在環上”模式運作。但武器掛載會帶來“工程設計難題”：引發“通信穩定隱患”、觸發“武裝沖突法律風險”并衍生“戰術顧慮”。綜合考量下，采用“鎖定-全程伴飛”模式的無人機更具優勢——該型無人機“鎖定”敵機后持續伴飛，實時“廣播”其航跡與詳細參數。

“AI戰斗機”可執行“戰斗空中巡邏”（CAP）或“地面待命攔截”（GAI）任務。CAP任務需要較大機體以保證有效“滯空時間”（同尺寸無人機滯空能力遠超有人戰機），但機體增大將加劇“設計”與“操作”復雜度。執行GAI任務時，無人機可設計得更輕巧（更接近導彈構型），例如美空軍“XQ-58A女武神”驗證機：從固定發射架升空，傘降回收，并可部署于“可移動貨運集裝箱”中。若GAI型AI無人機無需機場，將簡化“多層防空體系”構建流程，更能催生“分布式防空”等創新理念——在物聯網傳感器網絡內分散部署GAI無人機，由指揮控制系統遠程調度實施“快速反應攔截”，與CAP有人戰機“協同作戰”。此類無人機同樣無需武器掛載即可發揮效用。

關鍵在于，此類“AI賦能的綜合防空系統”需明晰“人機任務分工”：人類承擔“高層級認知功能”的決策職責（制定“全局作戰策略”、篩選及“排序目標”、批準“交戰”），AI則執行“低層級認知功能”（如“飛行器機動控制”與“格斗戰術實施”）。

欺騙功能AI

AI的“探測功能”需輔以“欺騙功能”形成作戰效能。攻擊方需充分掌握目標及防御信息以確保打擊成功率。“AI賦能欺騙系統”可在物理戰場與網絡空間全域部署，旨在通過構建誤導或混淆態勢破壞敵方“探測效能”。此類系統還可融入“精密欺騙行動”，發揮協同效應。

廣泛分散的移動式“邊緣計算系統”通過發射可變保真度信號群，可生成復雜電子誘餌。雖可借助道路網絡部署“無人地面載具”模擬機動防空系統等特定功能，但依托“無人機平臺”部署可實現最優機動性。其戰術目標是在短暫攻擊期間遮蔽戰場態勢。

成本更高的方案是采用“無人機電子復制技術”——模擬大量防御戰機在目標區域各CAP戰位升空，營造“防御力量遠超預期”的假象，誘使敵方攻擊編隊因預判高戰損而撤退。“欺騙功能”還可與“被動防御措施”及“作戰路徑選擇”深度集成。機場通常在戰前提前建設，可針對性設計抗打擊能力。但現代“精確制導武器”削弱了“加固工事”的防御效果，“分散部署”成為優選方案。AI技術將使這一分散部署策略的可行性達到數十年來新高。

永久性機場周邊可設若干“臨時起降場”。此類場站設計使用壽命為數周至數月（遠低于永久機場的幾十年）。沖突期間，戰機可在永久機場與臨時起降場持續輪轉。這種機動將與“AI賦能欺騙行動”深度融合，旨在迷惑敵方決策——使其無法確定打擊目標，最終徒勞攻擊無戰機駐扎區域。該戰術通過強化“戰爭迷霧”，操控敵認知模式，精準削弱敵作戰效能。

敵反航空作戰可投入的戰機、“防區外武器”及彈道導彈數量有限。攻擊無戰機駐扎的機場既使有人戰機蒙受不必要損耗，又造成珍貴彈藥儲備浪費（短期沖突中不可補充）。“AI欺騙系統”與“物理分散部署”相結合，既可降低敵空襲效能，又能誘使敵方消耗有生力量。此類分散部署的傳統痛點是：多臨時機場運作戰機需在各點位“復刻后勤支援體系”，導致人力和資源成本激增。AI賦能系統可破解此困局——永久機場可通過“智能物流通道”聯接其大型倉庫與臨時起降場的耗材補給點，當前已有成熟AI技術應用于倉儲端。

現代化倉庫已具備四大特征：“庫存實時監測”“AI機器學習云端大數據物聯網實時訂購”“機器人揀貨”“載具自動轉運”。部分倉庫引入“按需3D打印”技術，滿足老舊設備備件的一次性需求，避免大量占庫。新建的“物流控制中樞”集成多源數字信息，運用大數據分析技術實現供應鏈（含運輸環節）全景實時可視化。同類技術可應用于耗材儲備設施管理。

在補給運輸通道層面，“AI智能物流”可采用“機器人卡車編隊行駛”模式（亦稱“集群隨行技術”）：頭車由人類駕駛領航，多輛無人載具緊密跟隨。研發“無人化機場物流卡車”比陸軍補給車技術門檻更低——前者主要在勘測過的鋪裝道路上運行，并可依托GPS導航。

臨時起降場端可全面部署AI賦能系統。通過整合“人工智能”“機器學習”“大數據”“云計算”“物聯網”“自主運行”及“機器人技術”，此類基地能以遠少于現役編制的人員規模高效生成作戰架次：包含“自主加油裝彈”的可服役戰機機器人化保障成為可能；“AI預測性維護”將大幅減少計劃外維修頻次。機場可呈現“無人值守”狀態，由永久基地或異地“工程物流中心”遠程管控，甚至采用“可再生能源+儲能電池”實現半自主供能。

臨時機場的啟用設備或已預置完畢，戰時激活即可。另一種方案是預設基礎設施網絡，待“即插即用”系統與載具通過首輪卡車編隊運抵后，迅速接入機場“體系中的體系”。正如本次聚焦防空的討論所揭示：AI正如同現代版的“機器之魂”，深度滲透多數軍事裝備，勢將開辟空戰新紀元。鑒于空軍轉型常需數十年沉淀，推動這場“未來空戰革新”已刻不容緩。

參考來源：

1 Peter Layton, “Fighting Artificial Intelligence Battles Operational Concepts for Future AI-Enabled Wars,” Joint Studies Paper, No. 4, 2021, //www.defence.gov.au/.

2 Peter Layton, “Algorithmic Warfare: Applying Artificial Intelligence to Warfighting,” Air Power Development Centre, 2018, .

3 Steve Ranger, “What Is the IoT? Everything You Need to Know about the Internet of Things Right Now,” ZDNet, 3 February 2020, .

4 Maj Peter W. Mattes, USAF, “What is a Modern Integrated Air Defense System,” Air Force Magazine, 1 October 2019, .

5 Duncan Stewart et al., “Bringing AI to the Device: Edge AI Chips Come into Their Own,” Deloitte, 9 December 2019, .

6 Michael Spencer, “Pseudosatellites: Disrupting Air Power Impermanence,” Air Power Development Centre, 2019, .

7 Sarah Lewis, “OODA Loop,” TechTarget, June 2019, .

8 Chris Westwood, “5th Generation Air Battle Management,” Air Power Development Centre, 2020, .

9 Joseph Trevithick, “Navy Establishes First Squadron to Operate Its Carrier-Based MQ-25 Stingray Tanker Drones,” The Drive, 1 October 2020, ; and Kyle Mizokami, “Russia’s ‘Hunter’ is Unlike Anything in America’s Arsenal,” Popular Mechanics, 10 August 2020, .

10 Patrick Tucker, “An AI Just Beat a Human F-16 Pilot in a Dogfight — Again,” Defense One, 20 August 2020, ; and Secretary of Defense Dr. Mark T. Esper, “Secretary of Defense Remarks for DoD Artificial Intelligence Symposium and Exposition,” US Department of Defense, 9 September 2020, .

11 “Combat Air Patrol,” Wikipedia, ; and Lt Col Ernani B. Jordao, “An Investigation of the Combat Air Patrol Stationing in an Integrated Air Defense Scenario,” (BS Thesis, Brazilian Air Force Academy, 1971), .

12 Joseph Trevithick, “This Containerized Launcher for the XQ-58A Valkyrie Combat Drone Could Be a Game Changer,” The Drive, 16 October 2019, .

13 Col Daniel Javorsek, USAF, “Air Combat Evolution (ACE),” DARPA, .

14 Miranda Priebe et al., “Distributed Operations in a Contested Environment: Implications for USAF Force Presentation,” RAND Corporation, 2019, .

15 Stefan Schrauf and Philipp Berttram, “Industry 4.0: How Digitization Makes the Supply Chain More Efficient, Agile, and Customer-Focused,” Strategy& and PWC, 7 September 2016, .

16 “Oshkosh Defense Delivers Autonomous Vehicles,” Nation Shield, Military and Strategic Journal, 2 February 2020, .

17 Peter Layton, “Surfing the Digital Wave: Engineers, Logisticians and the Future Automated Airbase,” Air Power Development Centre, 2020, .

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

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

"俄羅斯龐大的非戰略核武庫有助于抵消西方常規軍力優勢，并在戰區戰爭場景中提供強大的升級管理選項。"——美國情報界2025年度威脅評估報告

俄羅斯人工智能（AI）與自主武器系統的融合，可能預示著戰場戰術核武器使用風險的上升。AI武器系統通過計算機算法自主攻擊目標，無需人工操控。AI引入機器學習要素，可預測未來數據與流程的運用方式。戰場自主系統的出現使低層級單位與單兵能更快、更精準地實施遠程致命打擊。俄軍快速將AI整合至自主武器系統，加之其軍事領導層暗示放松核指揮權限，使得戰術核武器現身戰場成為可能。核指揮鏈的縮短增加了事故風險——自動化壓縮了識別與糾正機器錯誤的時間窗口。在俄羅斯放松核指揮權限的背景下，AI、戰場自主化與戰術核武器的三重融合構成作戰環境的破壞性威脅，也暗示美國陸軍應重啟核環境下決勝作戰的訓練與準備。

俄羅斯反復強調AI與軍事技術融合的重要性。普京總統宣稱"AI發展領導者將成為世界的主宰"，使AI技術優勢成為俄與西方全球博弈的關鍵領域。俄烏戰爭期間，AI技術與俄武器系統的融合加速推進，典型案例包括開發采用機器視覺對抗電子戰的自主單向攻擊無人機。軍事技術與AI的融合產生獨特效應：抗信號干擾的無人武器、快速數據分揀帶來的響應速度提升、人類難以識別的模式偵測能力，這些均形成戰場優勢。隨著技術發展速度與俄羅斯核學說演變，AI融入俄核武器系統及其后果或將快速成為現實。

俄羅斯核指揮權變革：向戰術指揮官下放核權限

俄羅斯核指揮權的調整表明其核權限正向戰術指揮官下放，提升作戰環境中核武器使用風險。俄外交部副部長謝爾蓋·里亞布科夫向外交刊物表示，需對"主權與領土完整受威脅時使用核武器"的條令進行"概念性補充與修訂"。此類表態疊加俄白聯合戰術核武器演習，顯著提高俄戰術核武器實戰化可能性。

俄羅斯正著力將AI整合至戰略火箭軍作戰體系。戰略火箭軍司令謝爾蓋·卡拉卡耶夫稱："2030年前部署的移動/固定戰略導彈綜合體的自動化安保系統將包含機器人系統并應用AI技術。"此舉引發事故風險與網絡攻擊漏洞等多重隱患。

AI系統介入核發射決策流程將導致決策周期縮短，增加誤判與快速升級風險。自主系統無法免疫錯誤——核武系統指揮控制中的人類判斷不可或缺，1983年"彼得羅夫事件"印證此點：蘇聯衛星誤報美國核導彈來襲，若非彼得羅夫中校憑直覺判定系統故障，或將引發災難性核反擊。人類判斷曾避免技術失誤的災難性后果，但在自動化決策流程中該機制可能被取代。

核打擊決策流程可通過OODA循環模型（觀察-定向-決策-行動）解析。在定向階段，AI篩選海量信息確定優先級。例如，AI系統可綜合多傳感器數據判定是否遭受攻擊。此類系統減少人工數據監控與情境分析，導致人類分析能力退化并放大決策偏見。AI系統同化決策者輸入的信息——若從俄領導層習得冒險與激進行為模式，將在未來決策中固化此類偏見。即便OODA循環保留人類判斷環節，AI整合仍將人類降級為"自動化管制系統的齒輪"，加劇自動化偏見風險。

自動化偏見：當人類因算法持續成功而產生認知卸荷并完全信任機器時——即使無偏見者可能察覺機器報告錯誤信息。隨著AI深度整合，決策周期縮短不僅增加失誤風險，更可能導致人類無法識別錯誤（包括網絡攻擊引發的錯誤）。

AI增強型核指揮系統為黑客創造新型威脅向量與攻擊界面——此類系統"相比傳統軍事平臺更易受網絡攻擊"。篡改AI學習過程的完整性攻擊最為普遍。俄美雙方的第三方與對手可能利用這些漏洞，通過俄系統對美及其盟友發動核打擊，混淆責任歸屬并提供可否認性。總體而言，AI融入俄核武系統增加了意外、錯誤或被黑核打擊的可能性，要求美國陸軍提升核戰備水平。

通過陸軍技術轉移計劃（T2）加強與化學、生物、放射與核防御聯合項目執行辦公室（JPEO-CBRND）的協作，可增強美軍"在核污染環境中無礙作戰并決勝"的能力。JPEO-CBRND負責采購分發傳感器、專用設備與醫療技術，使輻射監測更精準并為士兵配備核污染環境作戰裝備，包括防護服與洗消設備。美軍需恢復單兵、班組及集體任務中的核防護訓練，并將模擬核污染條件納入駐地演訓與作戰訓練中心輪訓。

提升戰略、戰役與戰術層級的放射性響應演習頻次，通過反饋數據優化美軍核響應能力。當前美軍核響應訓練因部門與單位割裂影響整體效能。在核污染戰場成功作戰需每年至少開展一次"多梯隊訓練"。通過強化核污染環境作戰能力建設，可為應對對手AI、戰場自主化與戰術核武器融合引發的不可測后果做好決勝準備。

參考來源：madsci

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

人工智能正在重塑戰爭形態、加速決策進程并影響平民傷亡——但過度依賴將帶來風險與脆弱性。

圖：烏克蘭第24旅使用A1-S Furia無人機，2022年6月29日（烏克蘭國防部供圖）

人工智能（AI）的快速發展正以前所未有的速度變革各行業，戰爭領域亦不例外。各國競相將AI融入軍事行動，其中烏克蘭與俄羅斯在開發自主系統獲取戰場優勢方面處于前沿。但隨著技術融入作戰，關鍵問題浮現：我們應給予多大程度的依賴？又需承擔何種風險？

奧地利外交部長亞歷山大·沙倫伯格警示："這是我們時代的'奧本海默時刻'"。正如核武器在20世紀重新定義戰爭，AI武器系統正在重塑戰場——烏克蘭戰場尤為顯著。在維也納自主武器會議上，沙倫伯格警告AI驅動戰爭可能引發失控軍備競賽的風險：自主無人機與算法驅動的目標鎖定系統或將使大規模殺戮機械化且近乎毫不費力。

五角大樓已在實戰場景中積極測試AI決策工具。例如2024年1月，據報美軍開始在印太地區使用類ChatGPT的生成式AI工具，以強化針對同級對手等高科技對手的戰場決策能力。

由美國防部首席數字與人工智能辦公室（CDAO，2022年設立）主導的AI整合計劃，通過與安杜里爾（Anduril）和帕蘭泰爾（Palantir）等公司合作，加速戰場指揮官決策進程。此舉標志著美軍正借助私營領域創新提升軍事決策能力。

具體而言，安杜里爾的Lattice AI軟件整合傳感器數據實現實時決策，為指揮控制注入自主態勢感知能力。帕蘭泰爾的AI數據融合技術為指揮官提供跨域可執行情報，通過整合陸海空天網電全域數據，實現實時決策、增強戰場感知并確保復雜環境下協同響應。

帕蘭泰爾的AI軟件使烏克蘭成為《時代》雜志所稱的"AI戰爭實驗室"。該技術助力分析衛星圖像、處理無人機鏡頭、融合開源情報，使烏軍得以實時識別與定位俄軍目標。新美國安全中心高級研究員塞繆爾·本德特強調，俄烏戰爭產生的空前數據量正推動軍事AI創新："過去三年積累的數據量橫跨空天陸網領域，相當于數百年的數據總量。交戰雙方正利用這些數據塑造軍事規劃與兵棋推演，尤其在無人機與無人系統應用方面。"

烏克蘭戰場的人工智能軍備競賽

烏克蘭與俄羅斯已陷入AI驅動的無人機競賽，雙方均借助自主技術謀求戰場優勢。面對俄方數量優勢，烏軍在戰爭初期轉向無人機作戰，迫使俄方跟進。隨著俄軍電子戰能力提升（對烏軍無人機實施干擾），雙方技術迭代速度不斷加快。當前俄烏戰爭中，無人機造成約70%的戰場傷亡。

這場"貓鼠游戲"促使雙方采用光纖通信規避干擾，而針對光纖的對抗手段亦在研發中。無人機戰即將進入新階段：AI賦能目標識別系統可在強干擾環境下自主運作，實現最小化人為干預的識別與打擊。

烏克蘭前總司令瓦列里·扎盧日內在2023年11月接受《經濟學人》采訪時，將戰場比作"一戰"僵局："我們已達到導致戰略相持的技術水平。"他強調突破僵局需無人與機器人系統的重大躍升，并承認"難以實現深度且漂亮的突破"。

當前雙方正竭力尋求短期技術突破。這場技術競賽已演變為無人機霸權之爭，而AI賦能的無人機將推動戰爭向算法對抗演進。具備最快適應能力的AI方將主導殺傷鏈中的目標識別與打擊環節，速度與精度成為決勝要素。算法獲取的數據與傳感輸入越多，AI目標識別系統的精準性與殺傷力越強。

AI作戰能力的下一階段進化

某俄羅斯軍事博主在Telegram發文警告，AI將終結傳統戰爭形態，使偽裝、欺騙與電子對抗近乎失效："偽裝無法實現——AI算法憑借算力持續分析偵察數據，可捕捉最細微變化。"

該博主稱，AI將顛覆電子戰：模擬人聲的機器學習系統可攔截通信、操控敵方決策，使無線電偵察過時。"無線電偵察失去意義——GPT聊天機器人能模擬真人語音進行無線電交互，侵入無線電網絡獲取談判信息只會干擾偵察。電子戰喪失價值——每個作戰單元實現自主。"

博主同時強調AI增強型集群武器的進化，包括實時從交戰中學**的無人機、導彈改型與制導彈藥。他認為AI目標識別系統將創造持續進化的戰場，使對抗手段快速過時。

"所有武器都在學。被車輛或坦克規避的反坦克導彈會瞬間回傳數據至載具（如阿帕奇直升機），后者發射的新導彈將'知曉'如何應對之前的規避動作。魚雷、反艦導彈、空對空導彈等所有制導武器同理。這堪稱'新型原子彈'，甚至更為可怕。"

盡管存在此類擔憂，《經濟學人》防務編輯沙什克·喬希指出，AI的直接影響并非完全自主戰爭，而是增強軍事戰略與決策。AI在實戰中最顯著的應用案例是以軍對加沙的轟炸行動，AI目標識別系統在其中發揮關鍵作用。

盡管該博主可能高估AI的短期影響，但其警告反映出對戰爭演變速度的深切憂慮。這場競賽的關鍵不僅在于戰場部署AI，更在于同步開發對抗手段。

人工智能的雙刃劍效應

人工智能將以無與倫比的精度與適應性重塑戰爭形態，但其快速整合伴隨嚴峻風險。盡管可能減少意外傷亡并提升戰場效率，但該技術也可能導致失控升級與對自動化的過度依賴，為未來戰爭帶來不可預知的后果。

究其根本，研究人員仍難以完全理解AI的運作機制（尤其是訓練與決策過程）。AI模型的"黑箱"特性意味著即使開發者也未必明晰其結論生成邏輯。這種透明度的缺失在涉及生死決策的軍事應用中引發重大關切——可靠性、可預測性與問責性至關重要。若軍隊過度依賴AI卻未充分認知其局限，可能部署存在不可預知失效風險的系統（原因包括對抗性操縱、隱性偏差或戰場環境下的運行故障）。

Insight Forward公司首席地緣政治官、喬治城大學兼職教授特雷斯頓·惠特在采訪中表示，他相信AI有助于減少意外傷亡。例如，依賴多源情報的指揮官可能忽視關鍵細節并下達導致平民傷亡的打擊指令，而AI系統可實時處理海量數據，識別人類可能遺漏的細節從而避免此類錯誤。

"AI必將降低平民傷亡，這將成為此類武器的核心優勢，"惠特解釋稱，"盡管人類具備創造力與思辨力，但AI處理信息（包括評估潛在場景）的速度遠超人類。此外，人類的視野更為受限。因此，AI將使武器更有效區分目標。"

然而，AI雖提升精度并減少意外傷亡，但其融入戰爭仍伴隨風險。隨著AI應用規模擴大，過度技術依賴問題將凸顯——當系統失效或受干擾時，軍隊將陷入脆弱境地。

惠特援引軍事史上技術優勢反遭低技術手段壓制的案例，反映出現代軍隊的普遍困境：過度技術依賴可能削弱基礎軍事技能。當戰場技術突發故障（信號干擾、電量耗盡或敵方網絡攻擊）時，士兵是否具備無技術依托的作戰能力？墨西哥緝毒行動中，技術依賴使警員在設備失效時暴露風險，印證技能退化的危險性。

"軍隊過度聚焦技術優勢總會產生問題，"惠特警示，"以色列與美國均面臨此類困境——高度依賴先進技術時，對手以低技術手段實施反制。"

例如，美國在"反恐戰爭"中主導信號情報，基地組織則轉向紙質通信與人力傳訊規避偵測。第二次黎巴嫩戰爭中，真主黨使用防火毯遮蔽導彈發射點，使以軍空襲失效。

盡管AI與自主武器必將增強戰場殺傷力，但惠特強調，創新思維與低技術手段仍可消解技術優勢。"先進技術與自主武器無疑提升軍隊殺傷力，"他指出，"但決策者切勿忘記，想象力與低技術方案可瓦解此類優勢。"

美國陸軍戰爭學院助理教授、特種作戰主任保羅·盧申科以以色列在加沙的AI驅動目標識別為例，說明AI已影響實時戰場決策。他指出，基于軍事數據集訓練的機器學習算法可預測敵方位、分析作戰條令并優化打擊方案。

但他警告，AI融入致命行動引發嚴重倫理問題（尤其是自主武器與算法驅動目標識別）。以軍在對哈馬斯作戰中高度依賴名為"薰衣草"的AI目標識別系統，據報該系統篩選出約3.7萬個潛在關聯目標，大幅加速空襲節奏，卻導致大量平民卷入交火。

盧申科還論及"牛頭怪戰爭"概念——AI可能接管更多作戰控制權，指揮地面巡邏、空戰與海戰。他認為這要求軍事架構根本性變革，包括重新定義指揮控制、創建新職業領域并重構集中式與分散式作戰模式。

該構想將AI視為軍事行動的"中央大腦"，以超越傳統方式的速度與精度分析戰場數據并向人機單元下達指令。"牛頭怪"概念體現人機協同的混合模式，在自動化與人工監管間尋求平衡以提升作戰效能。

隨著AI加速融入戰爭，核心問題依舊：應賦予機器多少決策權？代價幾何？

并非所有AI模型均針對全戰場場景訓練，AI自有其局限。諷刺的是，過度依賴AI驅動戰爭的一方可能暴露新弱點——對手必將學會利用這些弱點。

"技術永遠存在漏洞，"惠特指出，"關鍵在于我們部署AI增強網絡防御的效能，但無法排除網絡攻擊成功的可能性——尤其是存在意外內部風險或高能力威脅行為體時。"

若AI目標識別系統依賴預設交戰規則，可能難以適應非常規戰爭。若AI模型主要基于傳統戰爭模式訓練，可能無法識別與應對快速演變的威脅。更甚者，若AI系統優先效率而忽視倫理約束，可能誤判非傳統戰斗人員或物體為合法目標，導致戰場災難性誤判。

俄羅斯在烏克蘭戰場投入民用車輛作戰即為明證。當對手系統性無視國際法與規范時，西方AI模型是否應訓練識別民用戰斗車輛？若俄軍（或其他對手）完全放棄軍服偽裝平民發動襲擊，又當如何？部分俄軍甚至嘗試穿戴烏軍制服滲透防線。

此類戰術暴露戰爭AI研發的根本挑戰：當交戰規則被刻意模糊時，系統如何區分合法軍事目標？對手始終尋求利用技術進步，過度依賴AI可能在未來沖突中制造致命弱點。

參考來源：LAWFARE

在這個威脅快速升級的現代，擁有先進軍事技術變得至關重要。隨著傳統防御策略逐漸過時，軍事機構正采用基于人工智能、量子計算和區塊鏈安全的新一代技術。網絡安全發展如今與傳統物理戰具有同等重要性，成為國家安全的基石。

未來防御體系將通過創新技術構建，包括自主防御無人機、智能監控系統等先進裝備。

先進軍事技術的崛起

當前戰爭形態已不再依賴傳統步兵與戰斗機。通過將物聯網技術融入安防框架，軍隊獲得更優環境監控與快速響應能力。現代傳感器、分析系統與預測性情報的部署，已引發防御體系的根本性變革。

高超音速武器的研發標志著重大的技術突破，其速度超過5馬赫，使現有導彈防御系統失效。各國在這場新軍備競賽中，既競相開發此類武器，又致力于提升精確性與隱身性能。

網絡安全進步：數字前線

網絡攻擊的危險性已與物理攻擊相當。全球政府與組織持續投入網絡戰能力建設，以防御黑客攻擊、數字間諜與破壞行動。量子技術在軍事防御中的應用將推動加密技術革新，為關鍵信息建立不可破解的安全標準。

區塊鏈技術通過確保數據完整性與阻斷非法訪問，成為強有力的保密機制。隨著網絡戰威脅加劇，網絡安防已成為國防核心要素。

技術領域	核心優勢
量子計算在防御中的應用	無法破解的加密，增強型密碼學
區塊鏈安全技術	防篡改通信，安全數據傳輸
自主防御無人機	減少人員傷亡，精準打擊能力
衛星監控系統	對威脅的實時追蹤

5G對安全的影響

5G網絡部署為國防機構帶來雙重效應。其增強的通信能力伴生新的安全漏洞。

智能監控系統依賴的實時數據傳輸，可能因5G網絡漏洞導致關鍵情報泄露。國防安全部隊正嚴格執行協議，保護5G基礎設施免受網絡攻擊。

自動化與自主防御系統

軍事自動化水平已達空前高度。自主系統驅動的防御無人機正在革新偵察、目標鎖定與作戰流程。這些無人機運用AI技術，可在無人操控下自主應對威脅。

軍用機器人技術已能執行危險區域排爆、監控與直接作戰任務。隨著AI、機器人技術與機器學習融合，當前及未來的防御行動將顯著提升速度與效率。

智能監控系統與生物識別安防

智能監控系統的出現徹底改變了城市安防與邊境保護。AI驅動攝像頭結合面部識別與行為分析，顯著提升系統檢測能力。

指紋掃描、虹膜識別與聲紋認證構成的生物識別方案，被國防設施用于強化門禁控制。這些技術方案既增強安全能力，又規避傳統驗證方式的弱點。

智能邊境控制系統：國家安全的未來

智能邊境監控系統高效結合人工智能、生物識別技術與物聯網傳感器，有效阻截非法越境行為與違禁品運輸。此類監控系統部署于高風險區域，可提供即時態勢感知能力。

技術領域	核心優勢
量子計算在防御中的應用	無法破解的加密，增強型密碼學
區塊鏈安全技術	防篡改通信，安全數據傳輸
自主防御無人機	減少人員傷亡，精準打擊能力
衛星監控系統	對威脅的實時追蹤

天基防御系統和衛星監視

太空軍事化進程已從科幻概念轉變為現實。軍方正在開發天基防御平臺，這些平臺既能監測全球威脅、干擾敵方衛星，又能強化通信基礎設施。這些系統在導彈追蹤作戰與預警體系中發揮著核心作用。

衛星的實時觀測能力至關重要，可為軍事力量部署、政治事件研判及自然災害應急提供關鍵情報。各國當前投入數十億美元發展太空安防體系，這可能導致未來戰爭前線從陸地與海洋轉移至軌道空間。

能量武器驅動的防御革新

通過能量武器研發推動防御創新，已成為發展最快速的未來技術領域。高能激光武器（HEL）與定向能武器（DEW）相較傳統槍械具有顯著優勢：

• 無限彈藥：只要能源供應持續，武器即可無限制運作
• 光速打擊：以光速攻擊目標，實現瞬間摧毀
• 最小附帶損傷：企業級精度控制確保能量武器僅作用于目標區域

軍事機構已在航母、戰機及陸基防御系統測試激光武器系統，這預示著激光武器即將進入實戰化階段。

結論：防御的未來

防御體系的進步完全取決于持續的技術突破。不斷演變的戰場將融合人工智能、機器人系統、量子計算要素與網絡安全能力，這些技術將共同決定未來作戰安全格局。社會對防御未來挑戰的應對策略仍不明確。新型軍事技術正呈指數級發展，未來安全框架將更具人工化與智能化的特征，但其演進路徑仍充滿不可預測性。技術變革要求防御戰略與時俱進。必須持續關注現代網絡安全發展、自主防御無人機進展及區塊鏈安全技術進步，方能準確掌握國家戰備動態。

參考來源：defence-industries