算法系统参与猎杀人类：从哈尔科夫到加沙的终结者预言成真

今天想探讨一个与近期热点相关、且沉重的话题——人工智能在现代战争中的应用及其带来的深远影响。

先回顾几个具体的场景。2015年1月，在俄乌战争的哈尔科夫方向，出现了有报道记载的第一场以机器为主的地面突击。无人机与无人地面车辆负责侦察、排雷、开道，并承受第一轮火力，随后步兵再向前推进。据乌克兰方面披露，他们已在前线无人机上部署了数十种AI增强系统。

第二个场景发生在2024年。多家媒体披露，以色列在加沙战争中使用了“蒲公英”和“福音”等AI系统，从海量监控、通讯联络及情报数据中筛选人员、建筑物和目标。

虽然以色列方面否认AI拥有自主决定打击对象的权力，但士兵形容自己很多时候更像是在“给机器盖章”，而非自主决策。

第三个场景是今年1月。美军在抓捕委内瑞拉总统马杜罗的过程中，据称使用了云系统监控目标行踪并进行定位。

这三个场景揭示了人工智能已在现代战争中大量应用，并改变了战争形态。许多人可能仍认为这是科幻电影（如《终结者》）中的画面，即机器人大军冲锋。

但实际上，AI是以系统性的方式渗透到了战争的各个环节。毫不夸张地说，人工智能在战争中已成为带血的工具，系统性地参与到了剥夺生命的过程中。

为了厘清这一现象，我们需要普及三个关于现代战争的概念：OODA循环、杀伤链和战场态势。

OODA循环是观察（Observe）、判断（Orientation）、决策（Decide）和行动（Act）的缩写。它描述的是作战体系应对外部环境变化的决策循环。其关键不在于做出某一次单一的正确决策，而在于以更高的频率、更低的延迟持续完成循环，让对手疲于奔命。

杀伤链（F2T2EA）则是从发现目标、确认目标、跟踪目标、选定打击、实施打击到效果评估的一整套流程。现代战争中的有效打击并非“发现即开火”，而是一个由侦察识别、跟踪决策、火力分配和毁伤评估共同组成的工程。

战场态势（Situation Awareness/Understanding）则是参战人员对作战空间的动态认知和可视化掌握。这三个概念共同构成了现代战争的逻辑：战场态势决定作战人员看到了什么，杀伤链决定能否将看到的目标转化为有效打击，而OODA循环则决定了能否比对手更快地完成这一切。

与一战、二战相比，现代战争已变得复杂、立体且系统化。人工智能参与战争的方式，正是在加速和压缩杀伤链与OODA决策链，同时整合厂商信息，帮助人类理解日益复杂的战场态势。

回顾人工智能参与战争的进程，其大规模实战化的标志性起点是2017年美国国防部成立的“Project Maven”项目。该项目最初旨在利用机器学习处理海量的监视侦察视频，解决人类分析员看不过来的问题。当时的AI仅解决“更快找到值得攻击目标”的单一问题，尚未涉及“如何杀人”或“杀谁”的决策。

从2017年至今，AI在战场上的应用突飞猛进，已成为不可或缺的组成部分。这一转变的驱动力主要来自两个方面：信息爆炸与战场节奏的加速。

信息爆炸。

无人机的大规模普及将战场变成了巨大的信息流。无人机不仅是武器，更是传感器。据报道，乌克兰前线的一套无人机体系已积累超过200万小时的视频，且每天以5到6TB的速度新增。2025年，俄乌双方各自生产了约150万至200万架无人机，每天有近万架次在前线执行任务。

面对如此海量的数据（视频流、坐标点、热源信息、历史轨迹等），人类已无法靠传统人力处理，必须依靠AI去伪存真、化繁为简。

战场节奏的加速。

过去，前线士兵上报目标并呼叫火力支援，往往需要一刻钟以上。而现在，俄乌前线的无人机支援速度已压缩至2到3分钟，炮兵支援也能在5分钟以内。这种极速的节奏增加了处理数据并快速给出指示的压力。

因此，现代战争使用人工智能已是一种“不得已而为之”的选择。战争已从“蒙着眼睛互殴”转变为两个巨型系统的博弈，比拼的是数据的全面性、算法的快准度以及谁先在信息洪流中看到有价值的目标。

为了更直观地说明AI如何系统性参与战争，我们可以将其拆解为杀伤链的每一步：

发现目标：AI从海量视频和图像中筛选可疑目标（如树林中的车影、突然出现的热源）。

确认目标：AI通过识别比对和融合信息，判断目标是卡车、火炮、诱饵还是平民车辆。

跟踪目标：AI利用算法持续锁定目标，预测轨迹，即使有遮挡也不跟丢。

决策打击：AI作为参谋，推荐打击方案（如用FPV无人机、自杀式无人机还是炮兵），供人类选择。

实施打击：在最后阶段，AI可能接管控制（如在信号干扰时利用端侧AI锁定目标）。

评估战果：AI分析新的画面和图像，判断是否需要补打。

由此可见，AI并非只参与“打”的那一刻，而是参与了从发现到复盘的整个闭环。

顺着这一趋势推演，未来战场将呈现三个“铁一般的事实”：

传感器数量将持续上升：随着机器狗、低成本智能设备等地面无人平台入场，战场数据将从二维图像转变为三维数据，数据量将再跳一个数量级。战争将不仅是火力战，更是数据战。

无人装备将成为胜负手：无人机具有工程优势（通用、便宜、难反制）。目前的反制手段（如电子干扰）正面临光纤无人机等新技术的挑战。未来前线可能呈现“少人化”甚至“无人化”，是无人机对无人机、机器狗对机器狗的战场。

兵贵神速的新版本：在传感器和AI的汇总下，战场几乎是半透明的。静止意味着风险，未来战场上“静止即死亡”可能成为常识。

基于此，人工智能在未来战争中的演化将呈现以下趋势：

渗透加剧：只要战场数据量不减少，AI的应用就是不可逆的。

权限下放：为了争取比对方先开火，人类将不断把局部权力交给机器。虽然目前宣传AI没有开火权，但在高时效性场景下，针对特定目标（如无人装备）的开火权将不可避免地下放给AI。

代理人战场：高频对抗的将是数据、算力和AI系统。前线士兵将像“人肉传感器”和“末端执行器”，指挥官则像“目标制定者”和“调参员”（设定AI识别的置信度范围）。

以弱胜强：短期内，AI和无人装备的应用可能更有利于相对弱势的国家。因为AI技术拉近了代差，弱国可以用低成本无人机打击强国昂贵的装备，且战争容易陷入消耗战，这对强国的政治和经济承受力是巨大考验。

最后，我想谈谈战争中官兵心理和伦理层面的思考。

人类无法真正按概率行事。AI给出的是概率指标（如95%是敌军），但人类往往将其退化为简单的阈值决策（如大于90%就打）。这可能导致人类丧失原本基于直觉和道德迟疑的模糊判断。

士兵杀人的心理成本正在降低。从拼刺刀到超视距打击，再到通过屏幕按按钮，参战人员与目标的心理距离越来越远。这虽然可能减少士兵的PTSD（创伤后应激障碍），但也可能泯灭人性和怜悯。

是平庸的风险。当战争变成高度流程化、SOP化的工业链路，指挥官、士兵、工程师都可能觉得自己只是链条中的一小段，无需负主要责任。责任和良知被系统稀释，杀人变成了一种大家共同参与但谁都不完全负责的工业流程。

此外，未来的宣传机器可能会利用AI和数字媒体技术，将战争“游戏化”或“二次元化”，淡化其道德压力和残酷感。例如，白宫社交媒体账号曾发布将空袭画面与动漫、游戏混剪的视频，这种趋势令人不安。

从2022年至今的俄乌战争已造成超过170万人的总伤亡。技术的进步并未减少战争的残酷，反而让相互毁灭变得更加高效。人工智能本身无罪，真正的问题在于战争本身，以及战争背后政客们的野心和冷漠。