文章总结： 本文探讨AI在军事作战模拟中的应用转型与风险。AI虽能缩短OODA循环，但面临算法黑箱导致误判、过度依赖量化指标、违背国际人道法及数据共享放大网络攻击风险等挑战。建议未来AI架构应向动态反馈与可解释性演进，军队需精简采购流程，在条令中明确AI辅助决策定位并严格规范人机协同，以防引发人道灾难。 综合评分： 69 文章分类： AI安全,网络安全,软文广告

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蓝军开源情报

2026年4月22日 09:50 内蒙古

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【导读】

2026年3月23日，国防安全双周报发布文章《军事作战模式模拟：人工智能时代的转型与挑战》，本文探讨了人工智能在军事作战模拟中的转型应用与挑战。随着大国博弈加剧，美军等正加速将AI引入军事决策系统，以缩短“OODA循环”，抢占“算法战场”优势。

然而，此举伴生多重风险：一是模型过拟合与“算法黑箱”极易导致高压下的严重误判；二是过度依赖量化指标，忽视了战争中的不可控变量与潜在的人道主义灾难；三是对现行的《日内瓦公约》等国际人道法及问责机制构成严峻挑战；四是数据的强制开放共享大幅放大了遭遇黑客网络攻击与“数据投毒”的风险。

为此，未来军事AI架构需向动态反馈演进，美军等正精简合规审查流程并推动“人机协同”等体制改革，科技初创企业亦在重塑军工生态。

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关键词：人工智能；军事作战模拟；算法战场；OODA循环；算法黑箱；国际人道法；网络安全；人机协同；防务韧性

这是蓝军开源情报的第 570期分享

编译 l 所长007

来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao） 转载请联系授权（微信号：19118805880）

一、前言

2026年2月28日，美国军方在针对伊朗的军事行动中，首次大规模将Anthropic科技公司的人工智能工具Claude整合进入“Maven Smart System”的数据分析平台，进行威胁目标识别与攻击排序，将原本需耗时数周的作战计划缩短至实时可以进行。

可见当前竞争激烈的全球地缘政治环境下，军事作战的性质正经历先进科技的重大变革，而人工智能则是这场变革的主角。未来的战场将是“算法战场”，跨越陆、海、空、太空与网络等多重作战领域。美国等大国正投入庞大预算于军民两用的AI应用，关键在于谁能够最快掌握决策优势。

军事决策过程与作战模式模拟是决定战争胜负的关键因素之一。过往指挥官与参谋们需要耗费数天甚至数月来进行情报准备、行动方案预拟及兵棋推演。然而，现代战场的威胁与变化节奏极为快速，光靠过去的人力作业流程已经无法跟上战场变化。因此，将AI引入军事作战模式模拟，已是各国军队现代化的首要任务。

2026年1月，美国国防部发布最新的《国防部人工智能战略》，明确宣示要将美军转型为“AI优先”的作战部队，不仅将AI视为尖端科技的较量，更是一场“采用与扩散速度”的竞赛。该战略中，美国国防部推出了七项“标志性项目”，其中直接针对军事作战模式模拟的项目，计有包括加速AI军事作战模式模拟能力的“安德的铸造厂”，以及推动战斗管理与决策支持的“智能体网络”等两项。

同时，美国陆军也正积极实验如“COA-GPT”这类AI系统，通过将作战条令输入大语言模型，可以依据地形、敌我军力与任务目标等各种变量之不同，在几秒钟内自动产生多种作战行动方案，同时也可以在军事作战模式模拟环境中对所选择的行动方案进行效能评估。不过，此类人工智能的引入，除了带来前所未见的速度与效能优势，也引发许多网络与数据安全的隐患、伦理道德的争议，以及对国际法规的挑战。后续将就安全意涵与趋势研判实施探讨。

二、安全意涵

AI导入军事作战模式模拟，必将大幅缩短“观察、判断、决策、行动”的“OODA循环”，但以下风险必须正视。

1.AI模型的技术问题

AI军事作战模式模拟依赖机器学习与深度学习等模型，这些模型通过分析海量数据来识别模式并做出预测，但有以下两个技术问题。

首先，当AI模型过度拟合有限的训练数据时，会失去对真实世界的理解能力。在完美的模拟环境中，AI可以产出无懈可击的作战方案，但真实战场充满变数与干扰，一旦面临意料之外的战场条件，AI模型可能发生严重误判，导致误击友军或平民。

其次是算法黑箱作业问题，AI模型自行使用各种算法处理非常复杂的数据，使决策过程对人类而言极度不透明，各级指挥官会收到AI模型产生的敌目标清单或作战行动，却无法回溯如何得到这些结论，久而久之这种不透明，将导致指挥官在高压战场下盲目信任或过度依赖AI模型。

2.AI模型采用量化指标的误区

当前的AI军事作战模式模拟在评估行动方案时，过度依赖量化指标，例如歼灭敌军或夺取地形给予正分（+1），友军损失给予负分（-1），这种运算逻辑似有过度依赖数学模型的隐忧。

例如，军事理论家克劳塞维茨曾警告，战争充满各种不确定性，以及诸如人类的意志力与士气等无法量化的“摩擦”；而目前的AI模型则可以预设出一个具有确定性的战争，完全排除各种可能的战场摩擦。另外，若以敌军伤亡作为AI模型的“奖励函数”，则与越战时期美国国防部长麦克纳马拉依赖“歼敌计数”来衡量胜利的逻辑如出一辙，这种计算逻辑将导致AI模型选择能在战术上杀死最多敌人，但在战场上可能引发大量平民伤亡之损害。

3.国际人道法与责任机制的挑战

近年的俄乌冲突与加沙冲突中，AI军事作战与模式模拟据信已投入战场，这似乎对《日内瓦公约》与《第一附加议定书》构成相当程度的挑战。

第一，AI模型能否准确区分战斗人员与平民？在进行攻击“比例原则”评估时，能否真正衡量附带损害与预期军事优势之间的道德比重？缺乏人类直觉的算法是否在人口密集的城市战中，极易引发人道主义灾难？

其二，当AI模型出现错误并导致战争罪行时，责任该归咎于谁？《罗马规约》第28条规定的“指挥官责任”难以适用于AI模型与算法。同时，民间防务承包商与算法开发者不直接受国际人道法拘束，导致追究个体刑事责任与国家责任时将面临各种实质证据与程序上的障碍。

第三，《第一附加议定书》第36条要求各国在部署新武器前进行合法性审查。然而，各国对其AI模型是否经过此审查几乎完全保密，这种缺乏透明度的作法亦会有重大影响。

4.AI模型依赖与网络安全威胁

美国国防部的AI战略强制推行“数据命令”，要求各军种必须向AI模型开发者全面开放数据。然而，强制的数据共享极可能大幅增加网络攻击的暴露面与反间谍行动的相关风险。

如果网络安全防护体系未能跟上数据共享的节奏，那么敌方可以通过各种方式，进入训练数据库中植入恶意参数，导致AI模型在关键时刻做出致命的建议。另外，随着量子计算的发展，现有传统加密的通信与数据库均面临被破解的风险，相关信息安全保护措施，已成为迫切的国家安全问题。

三、趋势研判

从俄乌冲突、加沙冲突，以及美国针对委内瑞拉总统的所谓“斩首行动”，再加上2026年2月28日起，美国与以色列联手攻击伊朗的作战行动中，我们处处可以看到AI模型的身影，可见军事作战模式模拟的重大变革早已势不可挡。以下探讨其相关发展趋势。

1.技术架构必须修正

未来的AI模型不应将战争视为“完美棋局”的封闭性计算架构，而是必须容纳不确定性的复杂架构。为了应对战争之雾，未来的AI模型必须结合“马尔可夫决策过程”、“贝叶斯网络”与“蒙特卡洛模拟”。AI模型产出的作战方案不再只给予“分数”，而是必须附带“置信区间”与“风险概率”的评估内涵。

此外未来AI模型不会只在任务前给出一套不可改变的命令，而是必须“持续监听”与“始终在线”，AI模型随着部队持续推进，实时纳入无人机、卫星与各种前线传感器的反馈，进行动态修正。再者为了打破算法“黑箱”作业，美国国防高级研究计划局的可解释人工智能项目可以让指挥官通过热力图或决策树，清楚看到AI模型提出某个行动方案是基于哪些情报假设与数据，从而进行有意义的人工干预和调整。

2.采购流程必须加速与精简

前述美国国防部在2026年的《国防部人工智能战略》确立以“采用速度”为主的竞争模式，故开始采用“战时”标准来打破拖累AI模型整合的官僚体制，在过往需要耗时数月至数年的安全合规审查将被大幅压缩，首席数字与人工智能获得授权建立“障碍消除委员会”，有权豁免非法律规定的相关要求，并强制实施“授权运营互认”，确保AI模型能实时投入实战。

此外，美国国防部不再依赖耗时数年开发的军用专属封闭系统，而是规定未来在采购AI模型时，必须确保在商业最新版本公开发布的30天内，军方就能将其部署给各级作战部队。另在作战模拟系统方面规定强制使用开放架构，允许军方在不依赖主承包商的情况下，以商用软件更新的速度快速替换底层的AI组件与算法。

3.强化军队体制改革

为了确保AI模型能真正发挥效用而不致引发人道主义灾难，美国国防部通过“条令、组织、训练、装备、领导力及教育、人员、设施与政策”架构进行全面改革。

首先是更新作战条令与控制层级。作战条令必须明确将AI模型定位为“协助生成与测试COA的工具”，而非“决策者”。作战条令也严格界定“人在环内”与“人在环上”的适用场景；在充满道德模糊与平民伤亡风险的城市战中，必须强制维持HITL；而在防空反导等极度压缩时间的战场，则可适度依赖HOTL。

其次，传统庞大的指挥所极易成为敌方精确打击的目标，若通过AI模型承担繁重的情报统筹与计划拟定任务，未来的指挥所将更加小型化、机动化且具备高度生存力。

第三，组织架构上，美军将设立专门的跨学科“AI红队”对抗部队，融合机器学习与电子战专家，通过模拟数据进行对抗性演练，以利在实战之前主动寻找AI模型的认知误区。

最后则是强化采购人员与指挥官的“AI素养”。采购人员必须从传统的合同管理者转型为懂数据科学、网络安全与能源市场的采购专家；同时，指挥官虽不必是程序员，但必须受过AI素养训练，具备质疑机器输出、识破算法偏见的能力，并持续通过包含AI模型参与的“实兵对抗兵棋推演”来磨合人机信任。

4.国防工业生态重塑

当前全球军费飙升（2025年达到2.7万亿美元），国防科技已成为资本市场的要角。如Anduril与Palantir等具备硅谷背景的科技初创公司，正以其精准、快速与深厚的软件实力，打破传统军工巨头的垄断，这类公司已在美军推动无人机蜂群的“复制者计划”及各式AI项目中扮演核心角色。

尽管资本涌入，但硬件制造仍是瓶颈，据美国国会研究处指出，原定于2025年夏季部署数千架无人机的“复制者计划”，因技术故障、指挥软件整合困难以及成本过高而进度落后。这显示未来防务工业的挑战将会是如何将成熟的AI模型模拟能力，顺利连接并量产廉价且具备供应链韧性的实体无人系统。

5.国际法规的探讨

在美国国防部2026年的战略中，可以看出明确反对将意识形态或过度的多元、公平、包容指标强加于AI模型上，其定义的“负责任的AI”是指“客观真实且允许在合法战争规范内进行任何战斗用途的AI能力”，以确保AI模型“不会妨碍作战”。

面对此种可能的AI责任模糊真空，国际法学界与多边论坛正推动对《第一附加议定书》增加新议定书。未来的趋势可能包括强制要求所有AI模型掌控的武器在关键决策点维持可验证的人类监督，禁止完全脱离人类介入的致命决策，并推动类似国际原子能机构的独立技术审查与武器登记制度，以确保透明度与建立互信。

6.对中国台湾地区的启示

面对“人工智能与算法”的快速崛起，台湾地区正将其导入“军事作战模式模拟”决策过程，借此迅速缩短“OODA循环”，在“不对称防卫作战”中抢占先机。当然，其借鉴美军体制改革，利用AI模型处理作战、情报等任务乃是其既定方向，但是更重要的是台军必须在作战条令上明确界定AI模型仅为辅助决策工具，并严格制定“人机协同”的规范，以防范AI模型带来的致命误判。

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