AI在軍事行動中的崛起：這意味著什麼
2026-03-30
在2026年2月28日，美國和以色列發起了「史詩怒火行動」——在首24小時內攻擊了伊朗境內超過1,000個目標，這幾乎是2003年在伊拉克的震撼與敬畏行動的兩倍速度。
根據五角大廈，差異是AI戰爭
美國中央司令部司令布拉德·庫珀海軍上將明言：先進的人工智慧工具使領導者能夠「穿越噪音，並在敵人反應之前更快地做出更明智的決策。」
但是在同一次行動進行數小時後，一枚戰斧巡航導彈襲擊了位於伊朗南部米納布的Shajareh Tayyebeh女子小學，造成至少168人喪生，其中超過100人是12歲以下的兒童。
該學校自2016年以來已與相鄰的伊朗革命衛隊海軍基地分開，顯著地以藍色和粉紅色重新粉刷，並在瀝青上設有運動場，還有活躍的社交媒體存在。美國軍方自己的初步調查發現，這次打擊很可能基於過時的定位數據。
那單一事件自此成為定義人工智慧在戰爭中實際意義的案例研究，包括其能力和災難性失敗模式。
關鍵要點
- 美國軍方使用了包括Maven智能系統在內的AI目標定位工具，在24小時內攻擊了伊朗境內超過1,000個目標——這是2003年伊拉克戰役行動速度的兩倍。
- 初步的五角大樓調查發現，2月28日發生的Minab學校空襲事件造成至少168名平民死亡，大部分是兒童，可能是由於過時的人為整理情報被輸入至目標系統所致 — 而不是人工智慧的故障。
- 一項於2025年12月通過的聯合國決議以及計劃於2026年6月舉行的為期三天的多邊會議，標誌著朝著國際治理武裝衝突中人工智能邁出的第一步正式舉措，但在短期內制定出具約束力的框架仍然不太可能。
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如何在戰場上實際使用人工智慧
現代戰爭中人工智慧的公共形象往往在科幻和否認之間搖擺。實際情況則更為具體。五角大廈的Maven智能系統利用AI將衛星影像、感測器數據和信號情報融合，形成快速的目標推薦。
根據亞利桑那州立大學的共同主任丹尼爾·羅森堡所說，以前需要數小時的人工分析現在只需幾分鐘。
無人機操作的好處各有不同——人工智慧使自主導航成為可能，當電子干擾使得遠程人類控制變得不可能時；此外，它還能實現群體協調，這是單一操作員無法手動管理的。
太空軍的軌道傳感器現在能在毫秒內探測到伊朗的彈道導彈發射，利用紅外線標誌識別技術，將攔截計算結果輸送到自動防禦系統中，甚至在人類分析師讀取第一個警報之前。
這些不是實驗性部署。它們是美國軍方官員在2026年2月和3月的實戰行動中確認的運營現實。
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米納布學校罷課：數據顯示了什麼
有關米納布的事實已由多個獨立調查重建。Shajareh Tayyebeh學校距離伊朗伊斯蘭革命衛隊海軍設施不到100碼——這個地點在2013年至2016年間建立牆壁之前，是同一複合體的一部分。
到2026年2月，這棟建築的民用狀態在開放源衛星圖像中清晰可見：粉刷的牆壁、一個運動場、三個公共入口，以及多年的學校活動紀錄在線上。
國防情報局從未更新該地點的分類。當中央司令部生成打擊坐標時，利用了該過時的記錄。
前軍事官員向Semafor確認，這一錯誤源於人為因素——具體而言，是輸入到Maven平台的過時數據。該人工智能根據其接收到的信息進行了精確的處理和執行。
前中央司令部情報主任凱倫·吉布森中將直接闡述了問責原則：“某個地方的指揮官最終會被追究責任——而不是一台機器或一名軟體工程師。”但人權觀察則認為，這種表述錯過了結構性問題。
更快速的工作流程和人工智慧輔助的目標生成創造了壓縮的審查窗口。在戰爭中使人工智慧具有價值的速度，也是能將陳舊的數據庫條目轉變為災難性打擊的相同特質，而在任何人類干預發現錯誤之前。
尚未解決的治理缺口
Minab案件揭示了一個未能跟上它所管理技術的問責結構。超過120名眾議院民主黨人寫信給國防部長皮特·赫格塞斯，要求回答有關人工智慧在目標選擇中的作用。
中國國防部公開警告反對軍方「不受限制地使用人工智慧」，稱其為「技術失控」的風險。
美國政府內部的緊張局勢在五角大廈在《史詩怒火行動》啟動前一天將Anthropic — 其主要人工智慧供應商之一 — 排除在外時變得明顯，原因是對自主系統的限制問題存在分歧。
一項於2025年12月通過的聯合國決議，針對軍事領域的人工智能，迄今為止是最具體的國際回應。該決議開啟了一個多邊進程，並計劃於2026年6月舉行為期三天的利益相關者會議，以制定共同的最佳實踐。
查塔姆之家（Chatham House）的評估非常坦率：在短期內，達成具有約束力的國際框架不太可能，但制定內部規則符合軍事機構自身的利益。
核心問題，正如TNGlobal的治理分析所指出的，是「能力的提升速度超過了問責制」— 而更快的處理速度並不能解決過時的情報，更好的模型也無法解決弱驗證的問題，而如果那個人是基於有缺陷的輸入以機器速度工作，那麼人類的審批步驟也不夠充分。
結論
2026年伊朗衝突做到了多年學術辯論無法做到的事：它使風險變得明顯。在現代戰爭中的人工智慧無法抽象化。這個系統在24小時內能夠進行1,000次攻擊，還把一場攻擊發生在已經運作了十年的學校裡。該人工智慧在技術上並沒有故障。
該系統所處理的數據是錯誤的。這一區別對於軍隊、政府和公眾如何看待「人類監督」在 AI 驅動的目標鏈中實際意義至關重要。
在最終批准階段發生的監督，但在人工智慧已經塑造了可見目標和被過濾目標之後，結構上是不完整的。2026年6月的聯合國會議將不會產生具約束力的條約。
但Minab調查、國會來信、Anthropic與五角大廈的爭議，以及中國的公開警告共同改變了這場辯論的重心。AI 戰場決策制定不再是未來的擔憂。治理問題是問責制是否能追上部署——而目前的證據顯示它正處於落後狀態。
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常見問題解答
Project Maven是美國國防部的一個計劃，旨在利用人工智慧技術來提升軍事影像分析的效率。這個計劃使用深度學習算法對無人機和其他傳感器捕獲的數據進行分析，以識別潛在的目標和威脅。 在作戰行動中，Project Maven的主要功能包括： 1. **快速數據分析**：它能夠快速處理和分析大量的視頻和圖像數據，這些數據一般來自無人機拍攝的監視影像。 2. **目標識別**：該計劃的算法可以幫助軍方識別目標，比如車輛、人員和其他潛在的威脅，從而提高作戰的準確性。 3. **減少人力負擔**：通過自動化分析過程，Project Maven減少了對人類分析師的依賴，使其能集中精力在更複雜的識別和決策任務上。 4. **支援決策**：通過提供關鍵的即時信息，Project Maven可以協助指揮官在戰場上做出更快速和準確的決策。 總之，Project Maven利用先進的人工智慧技術提升了軍事作戰中情報的收集和分析能力，從而增強了作戰效能。
專案梅芬是五角大廈的 flagship 軍事 AI 計畫，最初於 2017 年啟動，旨在利用機器學習處理無人機監視畫面。到 2026 年，它演變為梅芬智能系統——一個更廣泛的目標和情報融合平台，整合衛星影像、感測器數據和信號情報，以快速生成和優先排序打擊方案。
有兩個匿名消息來源向NBC新聞確認，Palantir實施的Maven系統，結合了Anthropic的Claude，已在伊朗的Epic Fury行動中積極用於目標識別。
AI是否導致了造成168人死亡的米納布學校罷工？
根據初步的美國軍事調查和多項獨立分析，人工智慧並未獨立選擇該學校作為目標。可能的原因是該地點在國防情報局的數據庫中仍被列為伊朗革命衛隊的軍事目標——這一分類在2016年學校與鄰近基地物理分離後從未更新。
這個人工智慧系統處理並基於過時的人為編輯數據進行操作。前軍方官員向Semafor確認，"應該責怪的是人類，而不是人工智慧"，但包括人權觀察在內的批評者則爭辯說，壓縮的人工智慧輔助工作流程使人類審查的時間不足，無法及時發現錯誤。
人工智慧是否在戰爭中做出自動化的生死決策？
尚未，根據官方聲明。CENTCOM的庫珀海軍上將和五角大廈首席發言人肖恩·帕內爾都公開表示，所有致命攻擊的最終決策均由人類作出。安全與新興科技中心的洛倫·卡恩對NPR確認「目前AI並沒有決定誰生誰死。」
然而，AI輔助目標識別的速度和數量——在24小時內達到1,000個目標——在這種速度下引發了對人類審查的意義的結構性質疑，這一擔憂在參議院武裝服務委員會成員中也得到了共鳴。
在戰爭中使用人工智慧的國際規則是什麼？
主要的國際框架是聯合國於2025年12月通過的關於「軍事領域中的人工智慧及其對國際和平與安全的影響」的決議。它鼓勵多邊討論並開啟正式的利益相關者過程，並安排了於2026年6月舉行為期三天的會議。然而，該決議並不具約束力。
武裝衝突的法律——包括國際人道法和日內瓦公約——在技術上適用於所有人工智慧輔助的操作，但正如查塔姆研究所所指出的，對於人工智慧是否引入了需要額外規則專門規範自主目標的維度，正進行著一場日益增長的辯論。
AI在軍事中的治理應如何趕上當前的部署？
防禦學者和獨立專家正在達成幾項具體要求：強制性數據新鮮度協議，以防止過時的情報在操作速度下被處理；工作流程可審核性，以便事後調查能夠準確追溯哪些人工智慧輸出影響了哪些人類決策；明確的升級門檻，定義何時人工智慧建議需要額外的人類審查；以及事後追溯標準。
TNGlobal的治理分析指出，「正式批准步驟的存在」並不足夠——整個過程的質量，從情報輸入到最終授權，才決定了實際的問責，而不僅僅是鏈條中最後一個人的簽名。
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