算法系統參與獵殺人類：從哈爾科夫到加沙的終結者預言成真

今天想探討一個與近期熱點相關、且沉重的話題——人工智能在現代戰爭中的應用及其帶來的深遠影響。

先回顧幾個具體的場景。2015年1月，在俄烏戰爭的哈爾科夫方向，出現了有報道記載的第一場以機器為主的地面突擊。無人機與無人地面車輛負責偵察、排雷、開道，并承受第一輪火力，隨后步兵再向前推進。據烏克蘭方面披露，他們已在前線無人機上部署了數十種AI增強系統。

第二個場景發生在2024年。多家媒體披露，以色列在加沙戰爭中使用了“蒲公英”和“福音”等AI系統，從海量監控、通訊聯絡及情報數據中篩選人員、建筑物和目標。

雖然以色列方面否認AI擁有自主決定打擊對象的權力，但士兵形容自己很多時候更像是在“給機器蓋章”，而非自主決策。

第三個場景是今年1月。美軍在抓捕委內瑞拉總統馬杜羅的過程中，據稱使用了云系統監控目標行蹤并進行定位。

這三個場景揭示了人工智能已在現代戰爭中大量應用，并改變了戰爭形態。許多人可能仍認為這是科幻電影（如《終結者》）中的畫面，即機器人大軍沖鋒。

但實際上，AI是以系統性的方式滲透到了戰爭的各個環節。毫不夸張地說，人工智能在戰爭中已成為帶血的工具，系統性地參與到了剝奪生命的過程中。

為了厘清這一現象，我們需要普及三個關于現代戰爭的概念：OODA循環、殺傷鏈和戰場態勢。

OODA循環是觀察（Observe）、判斷（Orientation）、決策（Decide）和行動（Act）的縮寫。它描述的是作戰體系應對外部環境變化的決策循環。其關鍵不在于做出某一次單一的正確決策，而在于以更高的頻率、更低的延遲持續完成循環，讓對手疲于奔命。

殺傷鏈（F2T2EA）則是從發現目標、確認目標、跟蹤目標、選定打擊、實施打擊到效果評估的一整套流程。現代戰爭中的有效打擊并非“發現即開火”，而是一個由偵察識別、跟蹤決策、火力分配和毀傷評估共同組成的工程。

戰場態勢（Situation Awareness/Understanding）則是參戰人員對作戰空間的動態認知和可視化掌握。這三個概念共同構成了現代戰爭的邏輯：戰場態勢決定作戰人員看到了什么，殺傷鏈決定能否將看到的目標轉化為有效打擊，而OODA循環則決定了能否比對手更快地完成這一切。

與一戰、二戰相比，現代戰爭已變得復雜、立體且系統化。人工智能參與戰爭的方式，正是在加速和壓縮殺傷鏈與OODA決策鏈，同時整合廠商信息，幫助人類理解日益復雜的戰場態勢。

回顧人工智能參與戰爭的進程，其大規模實戰化的標志性起點是2017年美國國防部成立的“Project Maven”項目。該項目最初旨在利用機器學習處理海量的監視偵察視頻，解決人類分析員看不過來的問題。當時的AI僅解決“更快找到值得攻擊目標”的單一問題，尚未涉及“如何殺人”或“殺誰”的決策。

從2017年至今，AI在戰場上的應用突飛猛進，已成為不可或缺的組成部分。這一轉變的驅動力主要來自兩個方面：信息爆炸與戰場節奏的加速。

信息爆炸。

無人機的大規模普及將戰場變成了巨大的信息流。無人機不僅是武器，更是傳感器。據報道，烏克蘭前線的一套無人機體系已積累超過200萬小時的視頻，且每天以5到6TB的速度新增。2025年，俄烏雙方各自生產了約150萬至200萬架無人機，每天有近萬架次在前線執行任務。

面對如此海量的數據（視頻流、坐標點、熱源信息、歷史軌跡等），人類已無法靠傳統人力處理，必須依靠AI去偽存真、化繁為簡。

戰場節奏的加速。

過去，前線士兵上報目標并呼叫火力支援，往往需要一刻鐘以上。而現在，俄烏前線的無人機支援速度已壓縮至2到3分鐘，炮兵支援也能在5分鐘以內。這種極速的節奏增加了處理數據并快速給出指示的壓力。

因此，現代戰爭使用人工智能已是一種“不得已而為之”的選擇。戰爭已從“蒙著眼睛互毆”轉變為兩個巨型系統的博弈，比拼的是數據的全面性、算法的快準度以及誰先在信息洪流中看到有價值的目標。

為了更直觀地說明AI如何系統性參與戰爭，我們可以將其拆解為殺傷鏈的每一步：

發現目標：AI從海量視頻和圖像中篩選可疑目標（如樹林中的車影、突然出現的熱源）。

確認目標：AI通過識別比對和融合信息，判斷目標是卡車、火炮、誘餌還是平民車輛。

跟蹤目標：AI利用算法持續鎖定目標，預測軌跡，即使有遮擋也不跟丟。

決策打擊：AI作為參謀，推薦打擊方案（如用FPV無人機、自殺式無人機還是炮兵），供人類選擇。

實施打擊：在最后階段，AI可能接管控制（如在信號干擾時利用端側AI鎖定目標）。

評估戰果：AI分析新的畫面和圖像，判斷是否需要補打。

由此可見，AI并非只參與“打”的那一刻，而是參與了從發現到復盤的整個閉環。

順著這一趨勢推演，未來戰場將呈現三個“鐵一般的事實”：

傳感器數量將持續上升：隨著機器狗、低成本智能設備等地面無人平臺入場，戰場數據將從二維圖像轉變為三維數據，數據量將再跳一個數量級。戰爭將不僅是火力戰，更是數據戰。

無人裝備將成為勝負手：無人機具有工程優勢（通用、便宜、難反制）。目前的反制手段（如電子干擾）正面臨光纖無人機等新技術的挑戰。未來前線可能呈現“少人化”甚至“無人化”，是無人機對無人機、機器狗對機器狗的戰場。

兵貴神速的新版本：在傳感器和AI的匯總下，戰場幾乎是半透明的。靜止意味著風險，未來戰場上“靜止即死亡”可能成為常識。

基于此，人工智能在未來戰爭中的演化將呈現以下趨勢：

滲透加劇：只要戰場數據量不減少，AI的應用就是不可逆的。

權限下放：為了爭取比對方先開火，人類將不斷把局部權力交給機器。雖然目前宣傳AI沒有開火權，但在高時效性場景下，針對特定目標（如無人裝備）的開火權將不可避免地下放給AI。

代理人戰場：高頻對抗的將是數據、算力和AI系統。前線士兵將像“人肉傳感器”和“末端執行器”，指揮官則像“目標制定者”和“調參員”（設定AI識別的置信度范圍）。

以弱勝強：短期內，AI和無人裝備的應用可能更有利于相對弱勢的國家。因為AI技術拉近了代差，弱國可以用低成本無人機打擊強國昂貴的裝備，且戰爭容易陷入消耗戰，這對強國的政治和經濟承受力是巨大考驗。

最后，我想談談戰爭中官兵心理和倫理層面的思考。

人類無法真正按概率行事。AI給出的是概率指標（如95%是敵軍），但人類往往將其退化為簡單的閾值決策（如大于90%就打）。這可能導致人類喪失原本基于直覺和道德遲疑的模糊判斷。

士兵殺人的心理成本正在降低。從拼刺刀到超視距打擊，再到通過屏幕按按鈕，參戰人員與目標的心理距離越來越遠。這雖然可能減少士兵的PTSD（創傷后應激障礙），但也可能泯滅人性和憐憫。

是平庸的風險。當戰爭變成高度流程化、SOP化的工業鏈路，指揮官、士兵、工程師都可能覺得自己只是鏈條中的一小段，無需負主要責任。責任和良知被系統稀釋，殺人變成了一種大家共同參與但誰都不完全負責的工業流程。

此外，未來的宣傳機器可能會利用AI和數字媒體技術，將戰爭“游戲化”或“二次元化”，淡化其道德壓力和殘酷感。例如，白宮社交媒體賬號曾發布將空襲畫面與動漫、游戲混剪的視頻，這種趨勢令人不安。

從2022年至今的俄烏戰爭已造成超過170萬人的總傷亡。技術的進步并未減少戰爭的殘酷，反而讓相互毀滅變得更加高效。人工智能本身無罪，真正的問題在于戰爭本身，以及戰爭背后政客們的野心和冷漠。