從俄烏沖突到伊朗戰爭：4年間，AI如何從“打輔助”到“做決策”

▲現代戰爭模式已經被AI完全改造

在美以伊沖突中，人工智能（AI）的使用正引發全球關注和擔憂。分析人士指出，4年前，在俄烏沖突中，AI只能算戰場上的“輔助工具”，而現在AI已逐步演變為戰場上的“決策參與者”。 美國AI企業Palantir首席技術官希亞姆·桑卡爾近日稱，本輪伊朗沖突很可能被銘記為AI發揮核心作用的第一場重大軍事沖突，代表著現代戰爭的一個轉折點。未來，人們回顧這次伊朗沖突時會發現，這是第一次真正由技術，特別是人工智能推動、加強和大幅提高效率的大規模作戰行動。 回顧這兩場沖突中AI應用的深化，現代戰爭模式已被AI完全改造。

兩場較量：

AI從“打輔助”到參與“決策”

美國陸軍退役步兵軍官、《新人工智能冷戰》一書作者羅伯特·馬吉尼斯寫道：“烏克蘭證明了AI正在重塑戰爭格局；伊朗戰爭則正在證明，AI正在重塑一切——供應鏈、金融市場以及開發這些AI工具的公司。每一個擁有汽車、智能手機、心臟起搏器或核磁共振成像儀的人，都與這場變革的最終走向息息相關。”

在俄烏沖突中，AI主要用于無人機圖像識別、情報整合與戰場監測。雖然AI系統可以幫助軍方更快識別目標并提高打擊精度，但最終決策仍高度依賴人工判斷。

▲Anthropic公司的Claude據視覺中國

在此次美國和以色列對伊朗相關目標的打擊行動中，AI的介入程度和行動能力明顯提升，AI已經能夠批量生成打擊目標并進行優先級排序，大幅壓縮從“發現目標”到“實施打擊”的時間。

與此同時，Palantir等企業提供的數據整合平臺，也正在將AI應用從前線偵察擴展至戰略分析和情報融合，推動戰爭向“數據驅動”轉型。

美國中央司令部司令布拉德·庫珀在社交媒體上寫道，五角大樓在伊朗戰事中，“利用各種先進的人工智能工具，在幾秒鐘內篩選海量數據”。AI工具能夠“排除干擾”，并“比敵人反應更快地做出更明智的決策”。

變革核心：

Maven系統在作戰中的全鏈條應用

從俄烏沖突到伊朗戰事，AI對現代戰爭的改造最受關注的工具，是美國國防部主導開發的Maven系統。Maven系統于2017年啟動，其核心功能在于整合海量戰場數據，并通過機器學習快速識別潛在軍事目標。在實際運作中，該系統可同時處理多源情報，并自動標注導彈發射點、軍事設施及人員活動軌跡。

此次伊朗沖突中，Maven系統的表現引發全球關注。分析人士指出，在伊朗戰場環境中，Maven最突出的作用體現在“目標生成與篩選”環節。Maven將衛星圖像、無人機視頻、雷達數據和信號情報融合到一個統一的界面中，使操作人員能夠在短時間內生成大規模打擊目標清單，并根據威脅程度和戰術優先級進行排序。這種打擊速度和效率，在純粹依靠人工目標定位的情況下幾乎不可想象。

▲Maven將衛星圖像、無人機視頻、雷達數據和信號情報融合到統一的界面中

同時，研究該領域的學者表示，AI可以大幅縮短復雜打擊行動的計劃時間，這種現象被稱為“決策壓縮”。

英國紐卡斯爾大學政治地理學高級講師、殺傷鏈專家克雷格·瓊斯表示，AI可以自動給出打擊目標的建議，速度比人的思考速度要快得多。這讓襲擊發起方能夠同時獲得速度和規模優勢，同時發動暗殺式襲擊和大規模反擊敵方的彈道導彈，這在此前可能需要數天甚至數周的時間，但現在可以同時完成。

倫理困境：

AI軍事作戰工具挑戰“人類決策鏈”

專家認為，隨著決策鏈條被AI不斷壓縮，相關倫理與責任問題也隨之凸顯，成為未來戰爭中難以回避的議題。

盡管Maven顯著提升了戰爭中的決策速度，但該系統對軍事目標的識別準確率僅為60%，仍明顯低于人類分析員約84%的水平。在復雜戰場環境中，AI仍然會出現明顯誤判與遺漏。

雖然希亞姆·桑卡爾將伊朗戰事稱為AI發揮核心作用的第一場重大軍事沖突，但這一表態也引發了輿論對“人類是否仍在戰爭決策中扮演核心角色”的質疑，尤其是在涉及打擊目標選擇時，算法建議與人為判斷之間的邊界變得愈發模糊。

▲近日，美軍稱使用了“過時數據”導致伊朗一學校被“誤炸”，160余人遇難 據央視新聞

有分析認為，這種模糊的邊界直接觸及國際人道法中，關于區分原則與比例原則的核心：如果算法無法穩定區分戰斗人員與平民，或無法準確評估附帶損害，那么將其嵌入打擊鏈條就可能放大誤傷風險。因此，圍繞“應由誰對AI輔助決策負責”的問題也成為政策與倫理討論的焦點。

另外，AI大模型（LLM）進入軍事體系后的監管治理邏輯問題也是目前各方關注的重點。Anthropic與美國軍方在此次對伊朗的襲擊中，雙方在關鍵問題上出現分歧，包括模型是否應被用于直接打擊鏈條、是否必須對“人類在決策鏈條中”進行強制監督，以及設定限制大模型輸出限制以降低誤判風險。

此次Anthropic與美國政府之間的矛盾，其實凸顯出一個更深層矛盾：即前沿AI公司強調安全約束與責任框架，而軍方則更關注實戰效率與部署速度。

發展失衡：

追求對敵殺傷力忽視民用數據

就進一步拓展而言，與任何技術在初始大規模應用時都會面臨的倫理道德困境相似，目前有評論擔憂目前軍事人工智能領域存在一個根本性倫理失衡現象：大規模軍事人工智能投資、研發和合作激勵都不成比例地偏向“最大殺傷力”、提升作戰速度和作戰規模，而那些能夠確保交戰雙方遵守國際人道主義法，或者在戰爭中加強對平民保護的人工智能能力，卻被忽視而陷入資金不足的困境。

曾擔任美國國防部民事保護中心法律與政策顧問的克里斯·羅杰斯評論稱，殺傷力和作戰效能已成為軍事人工智能發展的默認組織原則。

▲創意配圖 據圖蟲創意

羅杰斯認為，目前各國軍隊在發展軍事人工智能能力時，都面臨著嚴重的民用數據匱乏問題。軍隊掌握著前所未有的海量敵軍數據，卻對平民和普通社會環境知之甚少。民用環境和民防的基礎數據基礎設施，例如人道主義組織數據、電力網絡等關鍵基礎設施數據以及標準化的平民傷害報告系統，一直被系統性地忽視，這種不平衡讓人震驚且擔憂。

目前，聯合國已經開始在這一問題上作出了行動。2024年12月24日，聯合國大會通過了題為“軍事領域的人工智能及其對國際和平與安全的影響”的決議，這是聯大首次就這一主題通過決議。

紅星新聞記者 卿瀅

編輯 郭莊 審核 高升祥