中国歼-36战机工程师警告：大模型幻觉会引发战争和设计军事数据

大家平时聊AI上战机，都在比算力堆参数，说能锁定多少个目标，从来没人往最根上想一个问题：AI说的话，靠谱吗？歼-36的工程师在一次技术交流里把这事捅破了，这话往小了说戳破了AI神话，往大了说直接关系到下一代空战的生死。

大模型幻觉这个词其实OpenAI2023年就提过，说的就是模型没足够信息的时候，会编出一套逻辑通顺全是错的内容。放到军事场景里，这毛病还能变出好几种花样。比如雷达只扫到一点回波，AI直接硬给你凑成某型装备，再比如看一眼对方航向就敢拍板说人家要干啥，甚至把八竿子打不着的信号拼出一个完整假故事。这些问题在实验室静态测试测不出来，真到实战对抗的时候才会掉链子。

为啥歼-36身上这个问题格外扎眼？因为它和之前的五代机根本不是一个路数。歼-20那代还是人说了算，AI顶多帮着打打下手分分类，歼-36不一样，从2024年12月首飞画面就能看出来，它有大面积分布式孔径系统，还有无人机指挥数据链天线阵。一个飞行员要管好几架忠诚僚机，还要处理卫星预警机地面站的一堆情报。人脑扛不住这么大信息量，只能把不少判断权交给AI，AI要是瞎编故事，飞行员反倒成了盖章的工具人。

最让工程师睡不着觉的还不是自己出问题，是敌人能故意诱导你出问题。2025年美军红旗演习就测过认知欺骗弹药，专门发精心构造的假雷达信号，哄着对方AI认错目标。这种攻击最阴的地方在于，它不是把你屏幕弄花让你知道被干扰了，它给你整出一份逻辑完美的假态势图。你看着挺对，顺着就下命令了，错都不知道错在哪。歼-36团队把这事说出来，其实就是提醒大家，这种新型威胁真不能小看。

应对这个问题，中国军工的思路和硅谷完全不是一挂。硅谷那套就是堆参数攒语料，参数越大越厉害，说白了就是靠数量遮漏洞。但战场容不得半点儿错，出问题就是灾难，这套根本玩不转。现在国防科大、航空工业沈阳所还有中电科这些单位，已经整出了一套针对军用AI的数据分级标准，训练语料分了四个等级，权重完全不一样。开源数据也就用来学学常识，核心的目标识别、战术判断这些活儿，全靠封闭内网里的实测数据反复微调，办法看着笨，胜在靠谱可控。

看看大洋彼岸那边的情况，反差就更大了。美国空军2025年11月定了NGAD项目由波音做主承包商，配套的CCA无人僚机也进入下一阶段开发。可2026年3月美国国会预算办公室的评估报告直接说，NGAD的软件生态太依赖硅谷商业大模型的军事化改造，兰德公司4月跟进研究也说了，这种依赖会带来没法预测的行为偏差。更要命的是美国现在连一套完整的军用AI审查机制都没有，各个厂商自己训模型，语料来回污染，根本捋不清楚。我们这边国家队集中攻关，虽然进度不如商业竞争快，好歹每一步都明明白白，来源可控边界清晰。

现在这事刚好卡在台海局势最紧绷的时间点。2026年以来赖清德接着走台独路线，5月就职两周年讲话又抛分裂言论，6月又借着过境名义窜访美国相关地区。台防务部门还配合美方搞所谓不对称战力，大量采购小型无人机、便携式反舰导弹。这种低成本、高密度、易伪装的装备大量部署，恰恰最容易勾得AI误判。商用无人机和武装型号雷达特征差不了一点，伪装成渔船的侦察艇和真渔船红外图像几乎分不清。解放军东部战区常态化战巡强度拉满，任何一次小错都能被境外势力拿出来放大炒作。

其实这事也能看出来中国军工现在的变化。放以前，装备研发的技术细节透明度不高，大多要靠外界扒着图片一点点猜。这两年不一样，成飞沈飞的技术骨干敢更频繁在公开场合聊具体问题，说缺陷说短板说风险控制，不藏着掖着。说白了这就是底气，真攥着核心技术的团队，才敢大大方方说清楚技术的边界在哪。那些外国厂商天天吹自己AI永不出错，在正经工程师眼里，这就是纯纯不懂行的吹水。

未来这事往哪走，主要看三个方向的变化。我们2025年底已经建好了好几个军事专用的高性能计算集群，给封闭式模型训练打好了物质底子。第二个是实测数据积累，现在各战区常态化演训不断深化，实打实的实战化数据规模会越来越大。第三个是行业标准的确立，2026年年内要是能形成一套国家层面的军用AI评估规范，我们就能在这个新兴领域拿到规则制定权。歼-36大概2027年前后就能做完主要科目试飞，当初工程师提的所有风险点，到时候都会用实际测试数据给出答案。

说白了，下一代空战比的不只是隐身、超音速巡航这些传统指标，比的更是AI靠不靠谱。飞行员坐进歼-36座舱，要信的不只是身下的发动机、眼前的屏幕，还有那个无数行代码写出来的数字副驾驶。让这个副驾驶敢说自己不知道，诚实报告自己的把握有多大，数据不足的时候主动找人类拿主意，这点看着简单，通用大模型偏偏就做不到，也最难训练。现在工程师把问题摆到台面上了，中国航空工业能不能拿出比对手更好的答案，再过两三年就能见分晓。

参考资料 人民网 下一代军用人工智能发展风险探讨