未来战场：AI自主武器与战略家的对决
快速阅读: 安东尼·文奇新书揭示AI武器和情报系统能力，DARPA空战进化项目展示AI控制飞机与人类飞行员对决，未来战争将高度依赖自主AI系统。
人工智能即将以我们难以想象的方式改变世界。这是大型科技公司的信息，它们正在投入大量资源构建基础设施，以促进人类与技术之间的新关系。以ChatGPT等消费级AI工具的指数级增长为例。
公众不太了解的是，人工智能将如何彻底改变战争规划和战斗。本文摘自安东尼·文奇的新书《第四次智能革命：间谍活动的未来与拯救美国之战》（Holt出版社，2025年10月28日）。文奇曾是高级情报官员及国家地理空间情报局首席技术官，他在书中揭示了当前AI武器和情报系统的实际能力，并生动描绘了未来的图景——当人工智能既能规划又能参与战斗时。
在炎热的9月的一天，加州沙漠上空万里无云，呈现出一片矢车菊蓝。两架流线型战斗机在空中盘旋，一架呈灰色，另一架则是橙白相间。其中一架俯冲而下，另一架紧随其后。一架翻滚，另一架则俯冲。这看起来像是一场经典的空战，两架强大的军用飞机试图互相超越。
即使现实中没有见过这类空对空战斗，许多人也通过好莱坞电影有所了解。7800万美国人曾在影院观看过《壮志凌云：独行侠》。当我们看着这两架飞机相互较量时，几乎能听到电影原声带中的主题曲在脑海中响起。
然而，这场空战与《壮志凌云》中的不同。在这次空战中，只有一名飞行员是真正的飞行员。另一架被称为X-62A的飞机由人工智能控制。虽然驾驶舱内有一个人类飞行员，但他只是作为备用。两架飞机展示了“高迎角正面交锋”——这是一个令人眼花缭乱的术语，形容一系列令人目眩的动作——并在1200英里每小时的速度下，距离彼此仅2000英尺。
国防高级研究计划局（DARPA）的空战进化（ACE）项目通过与人类飞行员合作进行空战，旨在开发可信的作战自主性。ACE团队从2022年12月到2023年9月进行了21次测试飞行。尽管对这些对抗的结果守口如瓶，但该机构表示，不久的将来，自主的人工智能系统在空中将比人类表现得更好。此外，为了探讨人机信任问题，DARPA还测量了由AI控制的飞机中飞行员的生理反应，观察他在AI控制下的反应。就像许多第一次尝试特斯拉自动驾驶功能的人一样，他一开始无疑会有些紧张。DARPA并非唯一进行此类研究的机构。2021年，中国声称在一次模拟空战中，AI战胜了人类飞行员。
随着AI证明自己的实力，人类将逐渐被排除在外。最终，机器将与其他机器作战，无需人类干预即可调整行为并做出决策。我们已经习惯了基本的自动化。我们乘坐的客机大多依靠自动驾驶飞行，许多人驾驶的汽车配备了先进的巡航控制甚至基础的自动驾驶功能。很快，基于AI的武器系统将超越这些基本自动化水平，具备并利用推理来指导行动。乌克兰的无人机战争为我们提供了这一未来的预览。
在这场我描述的空战中，由AI操控的F-16战机根据传感器接收到的信号作出反应。我们可以将其视为战术智能。这类似于爬行动物——它能够对外界信号作出反应，并出色地完成这些任务，但并不具备真正理解周围世界的意识。这是为了赢得正在进行的战斗。空战是战术智能的终极体现——知道何时转向、如何转向，使用何种武器以及如何使用。尽管这一点令人印象深刻，但这并不是最终目标。
达米安·多瓦尔加内斯
2024年5月，实验性的AI赋能F-16战斗机X-62A在爱德华兹空军基地起飞。
战略情报不仅关乎即时战斗中的生死存亡，更在于设定目标并运用战术手段达成这一目标。战略情报结合了传感器技术和战略思维，将目标转化为可执行计划。这是从基本操作思维向更高层次的演变——从“我需要夺取桥梁”进化到“我应该先夺桥以便随后攻占指挥中心，从而最终赢得战争”。战略情报需要更多的推理能力，因为它涉及在多种行动方案中做出更复杂的抉择。它会问，夺取桥梁是否对攻占指挥中心必要，还是绕过山丘，直接侧翼攻击指挥中心更为有利。最重要的是，它要求像敌人一样思考，模拟敌人的思维模式。需要提出预判性问题，比如“敌人会认为我会先夺山丘还是桥梁？如果敌人这么想，他们会怎么做？”
战略情报变得复杂甚至充满悖论。战略家爱德华·卢特瓦克提到战略悖论，即最糟糕的行动可能最终成为最佳选择。更加复杂的是，敌人可能知道我知道这一战略悖论，并在其计划中加以对抗。
以经济为例，美国担心中国利用高性能半导体发展军事用途的人工智能，为此做战争准备。鉴于此，特朗普和拜登政府都限制了对中国出口半导体芯片，甚至促使台湾等国家和地区也限制出口。由于这些措施，中国不得不更多依赖本国的芯片制造能力，并加强这方面的能力建设。这种策略可能会加速中国不再依赖美国及其他国家半导体芯片的进程，因为中国将实现自给自足。这可能增加中国利用人工智能芯片进行军事准备的可能性。悖论在于，美国或许本不应该限制对中国出口半导体芯片，这样可以保持中国对美国及其盟友的依赖，从而减缓其战争准备的速度。
战略的这种复杂性让我想起了罗伯·莱纳导演的电影《公主新娘》中的一个场景。西西里罪犯维兹尼与黑衣人展开了一场智力较量，他必须决定哪杯酒有毒。维兹尼通过逻辑分析：
“我只需要从我对你的了解出发。你是那种会在自己的酒杯里下毒还是在敌人的酒杯里下毒的人？聪明的人会在自己的酒杯里下毒，因为他知道只有大傻瓜才会拿别人给的东西。我不是大傻瓜，所以我显然不能选你面前的那杯酒。但你知道我不是大傻瓜，你会预料到这一点，所以我显然也不能选我面前的这杯酒。”
问题是，人工智能能否理解这种令人眼花缭乱的逻辑并参与其中，从眼前的问题（选择哪杯酒）跳到更大的图景（我的敌人是谁，他们怎么想）。最终，我们得知黑衣人在两杯酒中都下了毒，杀死了维兹尼——这恰好展示了人类思维和现实世界中的战略可以多么错综复杂，甚至致命。
战略情报还关注长期趋势，直至最高级别的战略——大战略和地缘政治。从赢得战役到赢得战争，再到赢得和平，需要不断扩展的情境视角，包括局势、参与者和所使用的工具。地缘政治事件可能涉及数十个不同层面的参与者，从美国、俄罗斯和乌克兰，到普京、他的国防部、个别军事单位、美国国务院、欧洲议会，再到石油和天然气公司等。每个参与者都有多种互动方式，从实际的军事打击到制裁、影响力活动，甚至是无所作为。
在战术层面上，如在战斗中，目标简单且易于优化，但在战略层面上，一切变得更加复杂。例如，在地缘政治层面上，胜利的定义并不明确。臭名昭著的是，美国在2002年入侵阿富汗和2003年入侵伊拉克时“赢得了”战争，但这导致了多年的持续战斗。同样，在贸易战中提高关税的情况下，谁是赢家也不清楚——可能一个行业受损而另一个行业受益，双方都可能感受到痛苦。
在更大规模上，冷战胜利的意义并不明确。苏联解体后，随之而来的是混乱、弗拉基米尔·普京的崛起，以及许多人认为比米哈伊尔·戈尔巴乔夫时期的苏联更为严峻的国际形势。这体现了国际关系的内在复杂性。尽管表面上看起来是零和游戏，有赢家和输家，但实际上情况远比这复杂。人类历史数百年来都是战争、条约和帝国兴衰的循环。可以说，我们最好的理论是国家的目标只是生存下去，这一目标的追求解释了它们的行为，这种理论被称为现实主义，但并不令人感到安慰。
人工智能（AI）可能不会以自主的方式解决外交战略问题，因为这些问题确实无法解决。这些高度复杂、非零和、持续存在的问题需要推理，而无法得到解决。但对于那些更战术层面的问题，AI可能是理想的解决方案，且实现自主性是可能的。然而，它将引领我们走向的未来，可能是真正的反乌托邦。
当我在伊拉克时，已经习惯了听到MQ-1捕食者和MQ-9收割者无人机在头顶盘旋，搜寻恐怖分子的声音。虽然这些无人机当时仍由远程操控的人类驾驶，但不难想象它们将来会自动飞行。我没想到的是，几年后当我回到国家地理空间情报局工作时，会参与将这类战斗无人机真正实现自主化的前沿项目。
马文项目始于副国防部长鲍勃·沃克，他希望在整个国防部整合机器学习技术。这是2017年的一个前瞻性概念。沃克设立了算法战争跨职能团队，并任命情报副部长杰克·沙纳汉中将负责该项目及其首个实例——马文项目。沙纳汉和战略能力办公室主任威尔·罗珀邀请我与他们共同组建高级指导小组。国防部和军种领导层也组成了执行委员会。这个场景就像迈克尔·刘易斯书中的情节一样，海军陆战队上校德鲁·库科尔不仅制定了在国防部开发和实施新AI技术的计划，还计划在一年内将其部署到特种部队。
马文项目所使用的软件概念简单。无人机拍摄的视频被输入到能够识别视频中物体的算法中，可能是汽车、卡车、人或房屋。这与从ImageNet竞赛中衍生出来的软件类似，后者旨在区分狗和猫。使这种软件健壮并在无人机上运行并部署是复杂的，但可以实现。我们做到了，而且只用了一年时间。
到2024年，据报道，马文系统能够以60%的准确率识别物体。相比之下，人类分析师的准确率为84%。虽然尚未达到同等水平，但这明确显示了前进的方向，随着时间推移，该系统很可能超过人类的能力。例如，计算机视觉系统已经被证明在识别MRI图像中的癌症方面优于医生。马文及其类似系统的其他优势可能已经超过了准确性方面的差距，如速度更快、扩展性更强，且不需要休息或进食。
马文项目标志着情报与作战联系的一个转折点。将物体识别与目标识别相连接是一个简单的步骤。例如，这意味着从识别出一个T-4俄罗斯坦克或手持火箭推进榴弹的恐怖分子，到确认这些对象构成威胁。现在，不再是情报官确定某个对象是什么以及是否构成威胁，而是由同一系统在飞行无人机的同时完成这项工作，甚至可以选择将人类排除在外。从这一点出发，编程让系统对威胁开火，并最终赋予系统开火权限是顺理成章的。（需明确的是，马文项目实际上并不是关于自动化无人机攻击。事实上，它明确仅限于侦察。）
情报与行动之间的联系现已整合至情报与行动机构合二为一的程度。2022年，项目Maven被移至国家地理空间情报局（NGA），由数据与数字创新总监管理，该部门是AAA主任办公室、风险与创新办公室（OVI）及其他我在NGA期间管理的办公室的合并与发展成果。自动化正在概念上和实际操作中越来越深入地融入情报机构的功能中。
这一点在逻辑上是合理的，因为“杀链”的自动化既是技术问题也是政策问题。“杀链”是指军事上识别目标，找到、固定并监视该目标，对其进行攻击，最终决定是否摧毁该目标的过程。自主系统能够完成这些步骤。问题在于政策是否要求人类按下武器释放按钮。
为了跟上更快的技术发展步伐并能在不可靠的通信条件下运作，越来越多的交战决策将实现自动化。这是因为为了取胜，它们必须实现自动化。例如，一架自主战斗机在与其他自主战斗机进行空中格斗时，以毫秒级的速度运行，无法等待人类命令发射导弹。任何在敌方计算机或网络内部运行的计算机病毒或机器人都是自主操作的。在未来许多战场环境中，由于干扰器的存在，通信和GPS可能会被屏蔽，导致自主系统必须独立运作。实际上，在乌克兰，无人机与地面的通信经常受到干扰，因此无人机必须自主操作。这种战争的需求将不可避免地要求自主性，无论我们是否愿意接受这一点。
目前，很容易想象有一两个自主系统这样运作，但现实是它们也将以大量群体，即“蜂群”形式运作。这一概念在自然界中很常见，比如鱼群、鸟群和蜜蜂群。DARPA和其他军事研发机构多年来一直在研究创建蜂群，其中一群自主实体可以协同工作以达成共同目标。
蜂群将是一种全新的作战形式，数十、数千甚至数百万的车辆或设备将协同作战，以攻击敌人。小而廉价的无人机蜂群可以突破敌方防空系统或反导系统，用于侦察和监视，或攻击目标——或者依次完成所有这些任务。蜂群可以以分散的方式战斗或行动。它们可以散开、侧翼包抄或以其他方式进行机动。消灭其中的一个单位并不重要，因为它们可以轻松重新组合成新的形状和模式。这种作战形式将留给人类的空间很小。它将如此迅速、复杂且危险，以至于战场上的人类可能在意识到之前就被消灭。
全球影像乌克兰
一名乌克兰第42机械化旅空中侦察单位的士兵控制着一架作战无人机。未来，人工智能系统可能会利用情报自主协调攻击。
这些不会是愚蠢的杀人机器，而是聪明的，具有分散智能的系统。想象一下一种战场大脑，一个能够监控战斗的AI系统，它可以整合来自每个无人机上的所有传感器的信息，从而集体监控和评估战斗的发展情况。
自主车辆或其蜂群还将彼此交流。向AI大脑传递这些信息，帮助它做出更好的决策。它们还可能与能够俯瞰整个区域的卫星相连，并共享这些信息给大脑。因此，不仅无人机作为彼此行动的传感器，还能相互提醒在被指示时采取行动。处理所有这些数据后，大脑可以确定下一个目标区域，并命令一组无人机攻击它。这种愿景距离五角大楼正在开发的联合全域指挥控制系统（JADC2）并不遥远。下一代国防承包商Anduril已经开发了自己的战场大脑技术，称为Lattice。
战场大脑是智能与行动融合的象征。这些集群将同时收集并利用战场情报，观察、识别目标，并作出决策。随后，它们会将信息传达给各个自主系统。实际上，它们创建了自己的封闭情报循环，并将其与指挥控制系统结合，无需人类干预。换句话说，我们正处于真正自主作战系统的边缘。这是人类历史上首次没有人类参与的战争形式。
要对抗这样的集群，只能依靠其他集群。数百或数千个独立运作的自主车辆将压倒最强大的战斗机。最终，战斗机将耗尽弹药或被包围。坦克或舰船也面临同样的问题。集群甚至不需要导弹，它们可以通过撞击目标来达到目的。不可避免地，如果一方拥有能够自我指挥的无人机集群，另一方也需要拥有相同的装备。每一方都将由其自身的去中心化战场大脑驱动和控制。
数百万自主无人机在空中交战的末日景象听起来像科幻小说，但它即将成为现实。类似的情况也可能发生在地面，数百万机器人像第一次世界大战时比利时和法国战场上的人类一样战斗，或在水下、太空，甚至在所有这些领域同时发生。战略家赫尔曼·卡恩曾谈到战争的升级趋势，而向自主战争的推进也将遵循这一路径。
这些集群还将由自主后勤链供应。武器需要重新装载，弹药需运往前线，受损系统需修复，备件需获取并放置。目前，军队正在制造能够在战场上运输物资的自主货运无人机。2022年推出的Elroy Air Chaparral C1是一种无人货运飞机，能够运输数百磅设备数百英里。波音公司也在开发自主加油机。美国海军计划开始使用该公司的MQ-25 Stingray进行海上加油。这些自主系统将感知并计算新物资的需求，然后协调物资的移动，而不是由人类监控。想象一下，成群的自主后勤机器人支持着成群的情报收集和作战机器人。
这条自主后勤链将回溯到生产自主系统的自主供应链。这些集成的供应链系统甚至可能生产原材料，开采金属和矿物，而自主采矿车辆将提取原材料。原材料将被运送到自主工厂，在那里新的自主系统将被构建，然后移至战场。
不仅自主系统可以自行建造、移动和控制，它们还可能改进自身及其作战能力。人工智能已经广泛用于辅助科学发现和研发过程。不难想象，随着AI控制的自主系统运行，它们可能会找出更优的设计配置，然后重新编程制造系统以生产更好的版本，比如新的翼型设计、更先进的计算机视觉系统或更高效的物流系统。这将成为战争中持续改进的递归过程，就像人类不断改进战争的方式一样，可能无限延续下去。
在最高层次上，AI系统可能自主收集情报、作出操作决策，甚至确定战争的战略。情报已经朝着AI驱动的方向发展。从这一点出发，不难想象AI推理系统允许进行操作和战略决策。尽管这一阶段的自主战争可能不会立即到来，但感觉它不可避免。
我将这种新型自主战争称为“奇点战争”。奇点战争将是情报与行动、战斗与后勤、指挥与控制的全面整合自动化形式。我借用AI奇点的概念，即AI变得足够智能以设计和创造新的、更智能的AI系统，导致递归反馈循环，从而创造出超智能AI。到了那时，人类的命运将由我们无法理解的超级智能决定。奇点战争与此类似，它将是一种自维持、指数级适应和改进的战争形式，以至于我们人类无法完全预测其发展。
未来将是一个自主系统相互对抗并自我控制甚至自我构建的时代。人工智能将收集和分析信息供其他AI使用，这些信息将用于操作。它们自身的传感器会向更多的AI反馈信息。自主系统将自行设计、开发、移动和指挥，形成一个不断进化的战争完美体系。当奇点战争发生时，人类将退居幕后。
(以上内容均由Ai生成)
