未来战场：AI自主武器与战略家的对决
快速阅读: 人工智能正改变战争形态，DARPA“空战进化”项目显示AI操控的战斗机性能将超人类。未来战争或由自主系统主导，实现智能化、无人化作战。
人工智能即将以我们难以想象的方式彻底改变世界。这是大型科技公司的信息，它们正在投入大量资源建设基础设施，以促进这一新的人机关系。以ChatGPT等消费者AI工具的指数级增长为例。
公众较少注意到的是，人工智能在战争规划和作战方面也即将带来根本性的变革。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武器和情报系统的能力，并生动描绘了未来——当AI既策划又参与战斗时的情景。
在一个炎热的九月天，加州沙漠上空万里无云，呈现出一片矢车菊蓝色。两架流线型战斗机在空中飞行，一架呈典型的灰色，另一架则是米白色和橙色。一架俯冲而下，另一架紧随其后。一架翻滚，另一架则迅速转弯。我们看到的仿佛是一场经典的空战，两架强大的军用飞机试图互相超越。
即使现实中没有亲身经历，大多数人也通过好莱坞电影了解过这类空对空战斗。在美国，有7800万人在电影院观看了《壮志凌云：独行侠》。当我们观看这两架飞机对决时，几乎可以听到脑海中回响的电影配乐。
然而，这场空战与电影中的不同。这次，只有一名飞行员真正驾驶着飞机。另一架被称为X-62A的飞机，由人工智能控制和指挥。尽管有飞行员坐在驾驶舱内，但只是为了备用。两架飞机展示出“高角度面对面交锋”——这是一个令人眼花缭乱的术语，用于描述令人眩晕的机动动作——并在1200英里每小时的速度下，相互距离仅为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，旨在开发可信赖的战斗自主能力。ACE团队从2022年12月至2023年9月进行了21次测试飞行。虽然该机构对这些对决的结果守口如瓶，但表示不久的将来，空中自主智能系统的表现将超过人类飞行员。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。就像许多人第一次尝试特斯拉的自动驾驶一样，他无疑一开始也感到有些紧张。DARPA并非唯一从事此类研究的机构。2021年，中国声称在模拟空战中，AI击败了人类飞行员。
随着AI不断证明其实力，人类将逐渐从决策过程中退出。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作出决定。我们已经习惯了基本的自动化。我们乘坐的客机通常处于自动驾驶状态，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种基本自动化水平，不仅具备自动化能力，还能运用推理来指导行动。乌克兰的无人机战争预示了这一世界的到来。
在这场空战中，AI驾驶的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，能够对外界信号作出反应并很好地执行这些功能，但不具备意识去真正理解周围发生的事情。这关乎赢得正在进行的战斗。空战是战术智能的终极体现——知道何时转向何方，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AI驱动的F-16战斗机X-62A在爱德华空军基地起飞。
战略情报的目标不仅限于即时战斗中的生死存亡，而是要设定目标并运用战术手段实现这一目标。战略情报结合了传感器技术和策略，将目标转化为可执行的计划。这是从基本操作思维向更高层次的进化——从“我需要夺取桥梁”转变为“我应该夺取桥梁以便随后夺取指挥中心，最终赢得战争”。战略情报需要更多的推理，因为它涉及在多种行动方案中做出更复杂的选择。它会问，夺取桥梁是否是夺取指挥中心的必要步骤，或者是否跳过山丘，绕过指挥中心更好。最重要的是，它要求像敌人一样思考，模拟敌人的思维模式。需要提出预见性的问题，比如“敌人认为我会先夺取山丘还是桥梁？如果敌人这样想，他们会怎么做？”
战略情报变得复杂甚至矛盾。战略家爱德华·卢特瓦克提到策略的悖论，最糟糕的行动最终可能是最好的选择。更加复杂的是，敌人可能知道我知道这个策略的悖论，并在自己的计划中加以应对。
以经济为例，美国担心中国利用强大的半导体开发用于军事的人工智能，从而准备战争。因此，特朗普和拜登政府都限制了对中国出口半导体芯片，甚至要求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国内芯片制造能力，并增强这种能力。这可能导致中国不再需要美国或其他国家的半导体，因为实现了自给自足。这可能会增加中国利用AI芯片进行军事准备的可能性。悖论在于，美国或许不应该限制对中国出口半导体芯片，让中国继续依赖美国及其盟友，从而延缓其战争准备的步伐。
这种策略的复杂性让我想起了罗伯·莱纳的电影《公主新娘》中的场景。西西里罪犯维兹尼与黑衣人展开了一场智力对决，他必须决定哪杯酒有毒。维兹尼通过逻辑推理：
我只需要从我对你的了解来推断。你是那种会在自己的杯子还是敌人的杯子里下毒的人？一个聪明的人会在自己的杯子里下毒，因为他知道只有大傻瓜才会伸手去拿别人给的东西。我不是大傻瓜，所以我显然不能选择你面前的酒。但你一定知道我不是大傻瓜；你会考虑到这一点，所以我显然不能选择我面前的酒。
问题是，人工智能能否识别这种令人眼花缭乱的逻辑，并参与其中，从眼前的问题（选哪杯酒？）跳到更大的图景（我的敌人是谁，他们怎么想？）。最终，我们发现黑衣人在两杯酒中都下了毒，杀死了维兹尼——这恰好展示了人类推理和真实世界策略的复杂性和致命性。
战略情报还关注长期趋势，包括最高级别的战略——大战略和地缘政治。从赢得战役到赢得战争，再到赢得和平，需要对局势、参与者和工具进行越来越广泛的背景分析。一个地缘政治事件可能涉及数十个不同层面的国家、次国家和第三方参与者，包括美国、俄罗斯和乌克兰；普京、他的国防部、个别军事单位、美国国务院、欧洲议会；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、影响力运动，甚至是无所作为。
在战术层面，如战斗中，目标简单且容易优化。但在战略层面，一切变得更加复杂。例如，在地缘政治层面上，胜利的含义并不明确。美国在2002年入侵阿富汗和2003年入侵伊拉克时“获胜”，但这导致了多年的持续战斗。同样，在贸易战中提高关税时，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·戈尔巴乔夫领导下的相对平静与合作更为威胁的国际局势。这是国际关系固有的复杂性。虽然看似是零和游戏，有赢家和输家，但现实远比这复杂。人类历史数百年来，一直是一系列战争、条约和帝国兴衰的过程。可以说，我们最好的理论是国家的目标仅仅是生存下去，这种追求解释了它们的行为，这一理论被称为现实主义，但这并不令人安慰。
人工智能不太可能自主地解决外交策略问题，因为这些问题高度复杂、非零和且持续存在，需要推理，因此无法解决。但对于那些更具战术性的问题，人工智能可能是理想的解决方案，而且可以实现自主。然而，它将引领我们走向何方，可能是一个真正的反乌托邦。
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的声音，寻找恐怖分子。尽管这些无人机当时仍由远程操作员控制，但不难想象它们将来会自动飞行的情景。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，会参与将这类作战无人机真正实现自主化的前沿项目。
“马文计划”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。这是一个2017年的前瞻性概念。沃克成立了算法战跨职能团队，并任命国防部情报副部长、杰克·沙纳汉中将负责该计划及其首个实例“马文计划”。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成高级指导小组。来自国防部和各军种的领导人组成了执行委员会。这一过程如同迈克尔·刘易斯书中描述的场景，斗牛犬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，还在一年内将其部署到特种部队。
“马文计划”所使用的软件概念简单。无人机拍摄的视频被输入到一个能够识别视频中物体的算法中。这些物体可能是汽车、卡车、人或房屋。这与从ImageNet竞赛中衍生出来的软件类似，旨在区分狗和猫。虽然将这种软件变得稳健并能在无人机上运行和部署很复杂，但这是可行的。我们在一年内就做到了。
据报道，到2024年，“马文系统”的物体识别准确率达到了60%。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，但这确实显示了未来的发展方向，随着时间的推移，系统很可能超过人类的能力。例如，计算机视觉系统已被证明在识别MRI图像中的癌症方面优于医生。此外，“马文”及其类似系统的其他优势可能已经超过了准确性上的差距，比如速度更快、扩展性更强。与人类分析师不同，“马文”可以评估任意数量的图像，不需要休息或进食。
“马文计划”标志着情报与行动结合的一个转折点。将物体识别与目标识别联系起来是一个连接点。例如，这意味着从识别出某个物体是T-4俄罗斯坦克或手持火箭推进榴弹的恐怖分子，进而判断这些物体是威胁。现在，不再是情报官确定某物是什么以及是否构成威胁，而是由同一系统在无人机飞行过程中完成这一任务，甚至可以将人类排除在外。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，“马文计划”实际上并不是关于自动无人机攻击，而是专门用于侦察。）
情报与行动之间的联系现已整合到两者合并为同一机构的程度。2022年，项目Maven被移至国家地理空间情报局（NGA），由数据和数字创新局管理，该局是AAA主任办公室、创新风险办公室（OVI）及其他我在NGA任职期间管理的办公室的延伸和合并。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。
这是合理的，因为“杀链”的自动化既是一个技术问题也是一个政策问题。“杀链”是指军事概念中的识别目标、找到并固定目标、监视目标、参与行动以及最终决定是否摧毁目标的过程。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。
为了跟上快速发展的技术和在不可靠通信条件下运作的需求，越来越多的参与决策将实现自动化。这是出于必然原因，即我们必须通过自动化来取胜。例如，在对抗另一架自主战斗机时，自主战斗机以毫秒级速度进行空战，无法等待人类指令发射导弹。任何在对手计算机或网络内部运行的计算机病毒或机器人都是自主运行的。未来许多战场上的情况可能也是如此，通信和GPS信号可能因干扰而中断，导致自主系统必须独立运行。实际上，在乌克兰，无人机与地面的通信经常受到干扰，无人机必须自主运行。这种战争形式将不可避免地需要自主性，无论我们是否愿意接受。
目前，想象一两个自主系统这样运行很容易，但现实是它们还将以大量群体或“蜂群”形式运作。这一概念在自然界中很常见，从鱼群到鸟群再到蜜蜂群。DARPA和其他军事研发中心多年来一直在研究创建蜂群，其中一组自主实体可以协同工作以实现共同目标。
蜂群将成为一种全新的作战形式，数十、数千甚至数百万个车辆或设备将协同作战，攻击敌人。一小群廉价无人机可以压倒敌方防空系统或反导系统，用于侦察或攻击目标——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。它们可以分散、侧翼包抄或以其他方式进行机动。消灭其中一个个体无关紧要，因为它们可以轻松重组为新的形状和模式。这种战争形式将几乎不留给人类任何空间。它将如此迅速、复杂且危险，以至于战场上的人类在意识到之前就会被消灭。
全球图像乌克兰
乌克兰第42机械化旅空中侦察单位的一名士兵控制着一架战斗无人机。在未来，AI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；它们将是智能的，具有分散的智能。想象一下一种战场大脑，一个由AI组成的系统，能够整合来自每架无人机传感器的所有信息，从而集体监控并评估战斗的进展。
自主车辆或其蜂群也将彼此交流。将这些信息传回给AI大脑，有助于其做出更好的决策。它们还可能与能够看到整个区域的卫星连接，分享这些信息给大脑。因此，不仅无人机充当彼此行动的传感器，还可以在被指示时相互提醒采取行动。处理所有这些数据后，大脑可以确定下一个目标应该是哪个地区，并命令一组无人机攻击该目标。这样的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已经开发出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。无人机群将既收集又利用战场情报。它们会观察、识别目标，并作出决策。然后，它们会将这些信息传达给各个自主系统。实际上，这形成了一个封闭的情报循环，并将其与指挥控制体系相结合，无需人类干预。换句话说，我们正处于真正的自主战争系统的边缘。这是历史上首次没有人类参与的战争形式。
要对抗无人机群，只能依靠其他无人机群。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，战斗机要么耗尽弹药，要么被包围。坦克或舰船也面临同样的问题。无人机群甚至不需要导弹：它们可以简单地撞击目标。如果一方拥有能够自我指挥的无人机群，另一方也将需要同样的技术。每一方都将由其自身的分散式战场大脑驱动和控制。
数百万架自主无人机在空中相互作战的末日景象听起来像科幻小说，但这正在成为现实。类似的情况也可能出现在地面，就像第一次世界大战期间比利时和法国战场上的人类一样，或者在水下、太空，甚至所有这些领域同时发生。战略家赫尔曼·卡恩谈到了战争的升级趋势，而向自主战争的发展同样遵循着这种升级路径。
无人机群还将得到自主后勤链的支持。武器需要重新装载，弹药需运往前线，损坏的系统需修复，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，能够携带数百磅设备飞行数百英里。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，然后组织物资的移动，而不是由人类监控。想象一下，自主后勤机器人群为情报收集和作战的机器人群提供支持。
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涉及原材料的生产，例如金属和矿物的开采，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建造，然后移至战场。
不仅自主系统可能自行建设、移动和控制自己，它们还可能提高自身的能力以更好地进行战争。人工智能已经广泛应用于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，它们可能会找到更优的设计配置，然后重新编程制造系统以生产更好的版本，例如新的翼型设计、更先进的计算机视觉系统或更高效的物流系统。这将成为战争中不断改进的过程，正如人类在战争中持续改进一样，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，甚至决定战争的战略。情报已经朝着由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。目前，OpenAI已有具备一定推理能力的模型。虽然这一自主战争的最后阶段可能不会立即到来，但它似乎不可避免。
我将这种新的自主战争形式称为“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。我借用AI奇点的概念，其中AI变得足够聪明以设计和创造新的、更智能的AI系统，从而形成递归反馈循环，最终产生AI超级智能。到那时，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，它将是一种自我维持且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方向。
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。它自身的传感器将向更多的AI反馈信息。自主系统将设计、开发、移动和指挥自己，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)
