万字长文 | 人工智能战争：军事与国防的下一次革命

人工智能（AI）从颠覆性民用技术迅速转变为现代军事能力的基础组成部分，标志着战争与国防领域的重大变革。本次综合研究以人工智能在军事领域多维度融合为主题，审视其当前应用、未来潜力以及复杂的伦理与战略影响。我们重点调研的关键领域包括：自主系统与机器人技术（无人机、地面无人载具、后勤保障）、增强型数据分析与预测建模（情报融合、威胁预警）、网络安全与网络防御（主动威胁检测、自适应弹性）、人工智能增强型指挥控制（C2）（实时态势感知、决策支持）以及作战行动支援（目标识别、半自主系统）。研究虽以美军为主要焦点，但同样考量了人工智能作为力量倍增器的作用——分析结果明确显示其如何提升杀伤力、效率与部队防护能力。然而这场革命也带来重大挑战：围绕致命性自主武器系统（LAWS）的伦理困境、人类监督的必要性（有意义的人类控制）、人工智能系统脆弱性（对抗性攻击、数据投毒）、人工智能军备竞赛加速的风险以及建立健全国际治理框架的迫切需求。本文结论认为，虽然人工智能为国防备战与作战效能带来前所未有的优势，但负责任的技术开发、严格的伦理准则、稳健的测试验证及国际对话对于降低风险、确保人工智能增强型战场中的战略稳定性至关重要。

关键词：人工智能；军事人工智能；自主系统；网络安全；指挥与控制；致命性自主武器系统（LAWS）；军事机器人技术；数据分析；预测建模；力量倍增器；伦理人工智能；国防战略

1. 引言

人工智能（AI）不可阻挡的进步正在根本性改变全球格局，其典型表现包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、计算机视觉、自然语言处理（NLP）及自主系统领域的突破性进展。尽管人工智能对医疗、金融与交通的变革性影响已被广泛讨论，但其最重大且最具颠覆潜力的应用仍集中于战争与国防领域[1]。军事事务的“下一次革命”（RMA）正引发范式转变，势将改变冲突本质、重新定义战略优势并重塑地缘政治力量动态[2]。人工智能融入军事系统绝非渐进式改进。这场革命之所以意义重大，源于人工智能的核心能力：以远超人类数个数量级的速度处理海量数据集；识别人类分析人员无法察觉的复杂模式；在高动态环境中实现实时决策；驱动精密物理系统自主运行。有效掌握这些能力的国家将在情报监视侦察（ISR）、指挥控制（C2）、后勤、网络战及动能作战中获得显著优势[3]。反之，未能适应这一变革者将面临战略淘汰的风险。

2. 军事人工智能的需求：动因与背景

多项聚合因素共同推动人工智能在国防领域的快速应用：

• 信息过载：现代传感器（卫星、无人机、地面站、网络监控设备）每日产生海量数据。传统以人为中心的分析方式不堪重负，导致关键情报缺口与处理延迟[4]。人工智能成为实现及时处理与利用信息的唯一可行方案。
• 加速的战场节奏：未来涉及多域（陆、海、空、天、网络、电磁频谱）的冲突需要快速决策能力[5]。人工智能能够压缩“观察-调整-决策-行动”（OODA）循环周期。
• 各国人工智能发展：美国、中国和俄罗斯等主要大国正投入巨资发展军事人工智能[6]。为维持威慑力与竞争优势，对手取得的感知优势构成并行发展的紧迫安全需求。
• 人员与力量倍增问题：人工智能增强人类能力，使较小规模的部队能产生更大效应。这在面临征兵短缺与降低人员高风险环境暴露需求的背景下至关重要[7]。
• 成本与效率：虽然研发投入昂贵，但人工智能可优化资源分配、后勤、预测性维护、培训及效率提升[8]。这有望降低长期作战成本并提高效能。
• 现代威胁复杂性：非对称威胁、网络战、虚假信息活动与混合战争战术造就了复杂模糊的威胁图景，而人工智能的模式识别与预测能力在此具有无可估量的价值[9]。

3. 军事人工智能主要应用领域

3.1. 机器人技术与自主系统

人工智能作为下一代自主军事平台的基础，显著扩展作战范围并降低人员风险。

• 无人机领域：人工智能实现全自主或高自主度无人机的以下应用：基于计算机视觉的自动目标检测、分类与跟踪实现持久情报监视侦察[10]；蜂群作战——由人工智能协调大量低成本无人机集群，形成涌现行为与抗毁能力（例如国防高级研究计划局的“进攻性蜂群使能战术”项目、空军“黄金集群（Golden Horde）”项目），可执行饱和攻击、分布式感知或协同打击任务[11]；“忠诚僚机”——人工智能控制的无人作战飞机与有人驾驶战机协同作战，在飞行员指令下执行干扰、感知或武器投放任务[12]。
• 地面无人战车领域：人工智能驱动的无人地面车辆用于：后勤与再补给——在争议环境中实施自主编队运输（例如美国陆军“机器人战车”项目变体）[13]；扫雷与爆炸物处置——提升高风险排爆任务人员安全；哨戒与侦察——执行周边巡逻、危险建筑物探查及持续监控任务。
• 人工智能使自主水面舰艇与水下无人机具备以下应用能力：水雷对抗——自主探测与清除水雷；水下作战——持续潜艇追踪与海洋环境感知；水面作战——巡逻或攻击任务的蜂群战术。
• 影响：提供可扩展的力量投送能力，延长作战持久性，支持进入受限或危险区域，自动化繁琐高风险任务，降低人员生命风险。

3.2. 增强型数据分析与预测建模

人工智能算法擅长将海量分散数据流转化为可行动情报与预见性洞察。

• 多源情报融合：人工智能（特别是机器学习）整合信号情报、地理空间情报、人力情报、开源情报及测量特征情报，形成统一作战图景，识别人类难以发现的相关性与异常[14]（例如国防部“梅文项目”专注于视频目标检测人工智能）。
• 预测分析与威胁预警：人工智能模型通过分析环境因素、实时情报与历史数据实现：预测敌方意图、部队调动及潜在攻击向量（动能、网络与混合攻击）[15]；预报装备故障（预测性维护），优化战备与后勤保障[16]；通过复杂场景兵棋推演增强应急规划能力。
• 自动化情报处理：自然语言处理算法加速情报周期，实现截获通信、报告与新闻源的关键实体与事件自动翻译、摘要提取[17]。
• 影响：显著加速情报处理速度，提升态势感知能力，支持主动策略而非被动反应，优化资源配置，推动基于更精确信息的指挥决策。

3.3. 网络安全与防护

网络领域的速度与规模要求人工智能驱动的防御体系。

• 异常检测与入侵防御：机器学习算法持续监控网络流量、用户行为与系统日志，比基于特征码的方法更快发现零日攻击、高级持续威胁或内部威胁的细微偏差[18]。
• 自动化响应与威胁狩猎：人工智能系统可自动隔离受控系统、阻断恶意流量并主动搜寻大型网络中的隐藏威胁[19]（例如国防部开发的“IKE”网络推理系统）。
• 自适应防御：人工智能系统通过学习历史攻击不断调整防御措施并增强检测能力，构建更具韧性的网络[20]。
• 漏洞评估：人工智能扫描系统与代码，在对手利用前发现潜在缺陷。
• 影响：提供现代网络必需的持续可扩展监控能力，实现快速检测与响应复杂网络攻击，增强网络韧性，减轻网络防御人员工作负荷。

3.4. 人工智能增强型指挥控制（C2）

人工智能将指挥控制从层级化信息传递转变为动态决策支持。

• 实时态势感知：人工智能整合全域传感器、情报报告与部队位置信息，为指挥官创建统一且持续更新的通用作战图景[21]。
• 决策支持系统：基于任务目标、交战规则与资源约束，人工智能算法评估态势图景、推演方案、预测结果并推荐最优行动方案[22]。该系统旨在支持而非取代指挥官判断。
• 资源优化与后勤协调：人工智能在复杂动态环境中优化兵力、武器系统与后勤支援的分配[23]. 简捷化通信：人工智能过滤、优先级排序并按时将关键信息传递至相应人员，降低认知负荷与通信摩擦。
• 影响：减轻指挥官认知负担，加速决策循环，提升压力决策质量与速度，加强分散部队与域间协同，优化资源利用率。

3.5. 作战行动支援

人工智能直接提升作战人员在动能交战中的效能与生存能力。

• 目标识别与获取：计算机视觉算法快速分析来自无人机、卫星、地面传感器与单兵系统的影像/视频，高精度检测、分类与定位潜在目标或威胁，降低误击与附带损伤风险[24]（例如“综合视觉增强系统”）。
• 精确制导：人工智能提升导弹与弹药制导系统的精度与抗干扰能力。
• 半自主武器系统：虽然关于致命性自主武器系统的辩论持续激烈（第5节），当前焦点集中于“人在环上”或“人在环中”系统：
• 巡飞弹药：人工智能实现发射后目标获取与交战，但通常需要人工确认。
• 主动防护系统：人工智能快速探测来袭威胁（火箭弹、导弹）并自动触发装甲车辆对抗措施[25]。
• 反无人机系统：人工智能检测、跟踪、分类并快速接战敌对无人机。

人工智能在战场医疗中通过野战医院或远程医疗支持协助分诊、诊断与治疗建议。影响：增强单兵杀伤力与生存能力；提高精度并减少附带损伤；提供关键实时威胁感知；以机器速度实现防御反应自动化。

4. 人工智能作为力量倍增器：增强能力

人工智能作为强大力量倍增器的作用贯穿所有这些应用领域。它通过以下方式实现这一目标：

• 增强人类能力：通过将员工从繁琐、危险或数据密集型任务中解放出来，使其能够专注于更高层次的认知、判断、创造力和领导力[7]。
• 加快作战节奏：实现比仅依赖人类认知和传统系统的对手更快速的感知、理解、决策和行动。自主系统可在人类不适应的环境或持续时间下运行，例如深海、放射性区域以及每周7天、每天24小时不间断工作。在高威胁场景（如爆炸物处理、水雷对抗和火力侦察中）提高瞄准精度、最小化附带损害并使人员远离直接伤害，都是降低风险和提高精确度的有效方式。优化资源利用：通过预测性维护、后勤优化和任务规划，更有效地利用人员、装备、燃料和弹药。

为指挥官提供基于全面数据分析的更深层次洞察、预测性前瞻和经过评估的选项，是提高决策质量的一种途径。

5. 重要问题、风险与伦理考量

军事人工智能的巨大潜力与需要迫切关注的重大挑战和风险并存： 致命性自主武器系统（LAWS）伦理：

• “滑坡”论证：存在一种担忧，即赋予系统更多选择与交战目标的自由会削弱人类的道德主体性和问责制，可能导致机器在没有人类有意义控制的情况下做出生死决策[26]。而如何定义“有意义控制”本身存在争议。
• 问责缺口：确定谁应为自主系统的行为负责（系统自身、程序员还是操作员？）在道德和法律层面都十分复杂[27]。遵守国际人道法（IHL）：在复杂混乱的战场上，致命性自主武器系统能否可靠区分平民与战斗员、评估相称性并遵守区分原则和相称性原则？[28]
• 降低冲突门槛：如果决策者认为己方部队伤亡会更少，他们可能更倾向于发动冲突[29]。维持“适当水平的人类判断”（如国防部第3000.09号指令所述）在技术和操作上都十分困难，尤其是在高速或通信受对抗的环境中[30]。确保人类监督与控制：必要速度与充分人类控制之间的平衡十分微妙。
• 对抗性利用与人工智能漏洞：对抗性攻击：通过恶意操纵输入数据（如图像和传感器数据）导致人工智能错误分类或故障[31]。例如，瞄准系统可能将校车误认为坦克。数据投毒：破坏训练数据，将偏见或漏洞嵌入人工智能模型本身[32]。

提取或逆向工程专有人工智能模型的方法被称为模型窃取或反演。网络漏洞：人工智能系统本身成为高价值网络目标。

• 算法偏见与歧视：基于有偏见历史数据的人工智能模型可能放大或延续歧视性结果，导致不公平的瞄准或资源分配，产生严重的伦理和操作影响[33]。多样化的数据集和 rigorous 测试至关重要但具有挑战性。鲁棒性、可解释性与可靠性：“黑箱”问题：复杂人工智能模型（尤其是深度学习）可能不透明，难以理解其做出特定决策的原因，阻碍了信任、调试和问责[34]。
• 不可预测性与边缘案例：人工智能在训练中未遇到过的新情况下可能表现出意外行为，在高风险军事环境中可能导致灾难性故障。
• 测试与验证：开发严格的方法来测试和认证用于作战的人工智能系统的安全性、可靠性和鲁棒性是一项持续挑战[35]。

5.1. 人工智能军备竞赛与战略不稳定性：

• 升级风险：误解人工智能驱动的行动（如将快速的自主反应解读为侵略行为）可能导致无意中的升级[36]。危机不稳定性：对对手先发制人发动人工智能速度的“斩首”打击的恐惧，可能激励首先打击姿态[37]。扩散风险：两用人工智能技术的扩散增加了先进自主武器落入非国家行为体或不稳定政权手中的风险。
• 对军事人员与条令的影响：整合人工智能需要训练、招募（强调STEM和人工智能素养）、组织结构和传统军事条令的重大变革。阻力包括对变革的抗拒和文化适应。

6. 治理与缓解策略

需要多管齐下的策略来应对这些障碍：

• 伦理原则与政策：建立并严格执行军事人工智能开发与应用伦理准则。关键框架包括：国防部人工智能伦理原则：负责任、公平、可追溯、可靠、可治理[38]。
• 北约负责任使用原则：合法、责任与问责、可解释与可追溯、可靠、可治理、缓解偏见[39]。
• 国际讨论：联合国《特定常规武器公约》（CCW）政府专家小组（GGE）就致命性自主武器系统持续进行多边对话，旨在制定规范性框架或可能具有约束力的文书[40]。

坚实的技术防护：

• 对抗鲁棒性：研究应用使人工智能模型免受数据投毒和对抗性攻击影响的方法。
• 可解释人工智能（XAI）：旨在使人工智能决策过程更加透明和可理解，特别是对于关键应用[34]。实施专为军事人工智能设计的全面测试与评估（T&E）框架，包括压力测试和真实操作场景。严格测试与评估。
• 网络安全强化：采用尖端网络安全措施保护人工智能系统及其数据管道。
• 关注人机协作（HMT）：设计能利用人类与人工智能各自优势以更好协同工作的系统。明确界定人机协作中角色、责任和程序的条令至关重要[41]。
• 国际规范与军控：鼓励国际对话与合作，以建立负责任行为标准，尽可能提高透明度，并可能制定限制自主武器最危险用途的军控协议。建立信任措施至关重要。
• 安全与安保研究投资：在资助研发时，将人工智能安全、安保、可靠性及验证/确认方法置于人工智能能力之前优先考虑。

7.未来之路

军事人工智能的发展正在加速：

• 自主性增强：系统将处理更复杂任务并以更高独立性运行，但致命决策的人类监督可能仍至关重要。
• 人工智能无处不在：人工智能将深度融入几乎所有军事系统，从情报分析平台到单兵装备。认知战：人工智能将在信息作战、影响力行动和影响对手决策中发挥关键作用[42]。人工智能对人工智能作战：在所有领域，冲突将日益涉及人工智能系统直接对抗、试图欺骗或降级对手人工智能系统。与其他技术融合：与先进材料、生物技术（增强士兵）、量子计算（用于更快人工智能训练和破译加密）、高超音速及其他技术的协同效应将催生新能力和复杂性。注重韧性：设计能在降级或对抗环境（干扰、网络攻击）中有效运行的人工智能系统和网络将至关重要。。

8.结论

人工智能无疑正在变革军事与国防。其跨域集成，包括自主系统、数据分析、网络安全、指挥控制以及作战支援，提供了作为力量倍增器的前所未有的能力。人工智能提高了杀伤力、效率、速度、部队防护和决策能力，为早期采用者提供了潜在的重大优势。然而，这场革命伴随着重大障碍。致命性自主武器系统的伦理困境需要划定伦理界限并得到国际社会的迫切关注。关键的技术与操作障碍包括确保有意义的人类控制、减轻算法偏见、保护人工智能系统免受复杂对抗攻击以及保证高风险情况下的可靠性。不受控制的人工智能军备竞赛及其可能带来的战略不稳定性对全球安全构成严重威胁。负责任地集成至关重要。

• 强有力的治理与监督：清晰的问责链和严格的测试、验证与认证程序。安全与安保是重中之重。大量资金正投入研究，以使人工智能系统健壮、易理解并能抵抗故障和利用。
• 推进人机协作：设计增强而非取代人类判断的系统，特别是在使用武力方面。参与持续的多边努力以建立规范、构建信任并可能制定军控措施来缓解最危险的风险，是促进国际对话的一种方式。

所谓的“下一次革命”已在进程中。人工智能在战争中的轨迹不仅将由技术突破塑造，更根本地取决于在其治理、伦理和集成方面做出的选择。要驾驭这一复杂局面，需要远见、问责以及坚定不移的承诺，确保通过人工智能追求安全不会无意中破坏它本欲保护的价值与稳定。挑战在于确保人工智能增强的战争始终处于人类控制之下并基于伦理根基。