中文版 | AI参战：威力与隐忧

人工智能正在彻底改变现代战争，赋能军队更快决策、更精准情报与更安全行动。从全球冲突中的AI驱动系统，到印度海军"Samvaad.Ai"项目，军事技术正重塑各国防务战略。但伴随这一剧变而来的棘手问题是——各国如何驾驭AI之力而不失控？

2021年出版的《人机协同》一书提出研发能快速处理海量数据识别打击目标的系统。这项最初为解决目标识别与决策瓶颈而构想的技术，如今已成现实。随着现代战争、情报行动与决策流程的极速演进，整合尖端AI技术已至关重要。生成式AI（Gen AI）与先进机器学习（ML）的出现，使得全球军队得以运用AI进行战略决策，提升作战效能与实时战场感知。俄乌战争、以哈冲突等持续全球对抗，凸显AI在现代军事战略中日益增长的重要性。印度海军通过"Samvaad.Ai"等项目将AI融入防务，印证该技术如何提升军事行动的安防性、敏捷度与任务成功率。

生成式AI的演进催生出能生成类人内容（文本、图像、音乐等）的先进模型。该技术不仅在防务领域开辟新径，更深度影响客服、内容创作与娱乐等行业。OpenAI的ChatGPT堪称典范，其革命性对话AI能力已突破传统应用场景，实现个性化应答与客服自动化，助力企业提升支持效率、写作自动化与工作流整合。

中国深度求索（DeepSeek）公司是该领域有力竞争者，其R1等模型以强悍性能与高性价比方案引发关注。这些模型擅长处理大数据集，提供从自然语言处理到复杂分析的多元服务，适配防务、医疗与企业解决方案等多领域需求。

与此同时，Ollama平台提供生成式AI本地化部署方案，强化隐私保护与人机交互控制。该平台支持在用户系统直接运行大型语言模型（LLM），在军事、金融等数据安全敏感领域优势显著。Ollama可实现ChatGPT、DeepSeek等模型的无缝部署，确保组织完全掌控数据，降低对云系统依赖与网络安全风险。

生成式AI与大型语言模型（LLM）解析

生成式AI指通过大数据学习生成文本、图像等新内容的算法，其通过模仿人类创造力实现内容自动化生产与决策优化。在防务领域，该技术应用于从营销文本生成到3D建模等场景。大型语言模型作为其子集，专精人类语言处理与生成，依托海量文本训练实现类人语法、语义与语境模拟。OpenAI的GPT系列与DeepSeek的LLM即为典型，广泛应用于机器翻译、聊天机器人、内容生成等自然语言处理（NLP）任务。

实战中的AI力量

俄乌与以哈冲突凸显AI的战争角色。俄军运用AI无人机实施精确打击，乌军则借助机器学习反制网络攻击。这些模型经定制适配行业需求：军事领域用于情报分析、报告生成、文档摘要与多语种自动翻译；防务航天领域协助处理卫星、无人机与侦察任务的海量数据，快速提取行动洞见。

Ollama平台支持在本地基础设施部署先进LLM与AI模型。相较于引发数据安全担忧的云方案，Ollama确保所有AI进程运行于安全环境，尤其适合数据完整性至关重要的防务领域。该方案允许用户在本地硬件运行模型，在确保数据主权的同时集成前沿AI技术，规避云端方案的潜在风险。

2023年特拉维夫大学讲座中IDF 8200部队数据科学与AI中心主任展示的"Lavender AI"运作模型简化演示文稿](图片说明)

AI在全球冲突中的应用

持续进行的俄乌冲突成为现代战争中AI技术整合的典型案例。俄罗斯部署AI无人机执行侦察与精确打击任务，提升军事行动的速度与精度。这些具备自主操作能力的无人机运用先进传感器与算法处理实时数据，为军事人员提供可行动情报。乌克兰则采用AI强化网络防御，借助机器学习侦测并瓦解俄方网络攻击。此外，乌方在监控系统中利用AI分析卫星影像，通过计算机视觉算法追踪俄军动向与炮兵阵地，获得战术优势。

以色列军方在加沙冲突初期使用名为"薰衣草（Lavender）"的AI系统识别空袭目标。该系统累计处理逾3.7万名潜在武装分子目标，包括哈马斯。多数情况下，"薰衣草"的输出结果被视同人类决策直接执行。

除"薰衣草"外，以色列情报部队还部署"福音（The Gospel）"AI系统。该系统通过大数据分析识别与哈马斯及PIJ关联的目标（人员或设施），自动化初步筛选并向人工审核员提供建议。"福音"的整合大幅加速目标锁定流程：2021年冲突期间，加沙1500个打击目标中约200个由该系统选定；而自2023年10月7日以来，以国防军（IDF）报告的2.2万个打击目标中，"福音"发挥关键作用。

随着AI在战争中承担更多职责，伦理争议日益加剧。如以色列"薰衣草"般由自主系统决定生死的案例，引发问责制讨论。各国需在AI战略优势与人道责任间寻求平衡，确保战场应用的合规性。

印度的AI战术优势
印度正加速AI防务应用，重点将生成式AI整合至陆军作战框架。由海得拉巴Zenerative Minds公司开发的"Samvaad.Ai"项目（印度海军IDEX Disc挑战计划组成部分），成为AI驱动知识管理与分析系统的典范。该平台不仅适用于其他国防与准军事力量，还可扩展至民用敏感数据领域，通过AI知识管理、实时数据分析与自动化报告优化军事决策与行动协调。其核心优势在于灵活部署（本地或云端）、多格式数据处理能力，以及可控环境下的高精度协作与全安防保障。

福音目标识别系统示意图

AI防务应用预期成效

印度通过将AI系统部署于军用安全数据中心，实现敏感数据完全管控，最大限度降低泄露与网络威胁风险，摆脱对云端访问的依赖，显著强化网络安全。

AI系统可处理监控录像、卫星图像、战场通信记录与地理空间情报等结构化/非结构化数据，整合文本文件（作战手册、战术简报）、音视频数据及无人机、战场传感器与物联网设备的实时信息流，为指挥官构建可行动情报库，支撑关键任务决策。

通过自然语言查询实现实时信息检索，AI生成洞见优化后勤、部队调度与任务策略，加速精准决策。结合兵棋推演模拟提供场景化决策支持，帮助指挥官预判战术结果并完善方案。

自动化生成结构化行动后报告（AAR）、战术简报与风险评估，提升战后分析与战略规划效率。这些报告整合关键情报，为高层与前线指挥官提供精准时效数据。

AI驱动的定制化军事训练模块根据角色优化技能培养，采用沉浸式数据学习法强化战术演练、标准流程（SOP）与作战条令，通过个性化学习路径确保战备水平与知识留存。

基于角色的安全数据访问机制，支持步兵、炮兵、通信、网络与航空等兵种获取任务专属信息，AI跨部门情报关联增强协同作战能力。

AI持续监测军用网络潜在网络攻击，分析模式识别入侵企图与电子战威胁，遵循印度计算机应急响应小组（CERT-In）标准与其他军用安防框架，守护关键基础设施。

在山区、密林等偏远战区，通过无人机或移动单元搭载小型GPU与紧凑计算设备，实现无云端依赖的实时数据处理，确保指挥官在隔离/冲突区域获取AI分析支持。

AI集成计算机视觉实时解析战场态势：搭载摄像头的无人机持续监控敌情、分析地形并识别武器/载具等威胁，结合生成式AI秒级处理视觉数据生成可行动情报。

未来战争趋势

未来战争将转向AI无人机、机器人、网战能力与人类部队协同的集成作战体系，实现更高速、精准与高效的军事行动。印度通过"Samvaad.AI"等项目引领转型，运用生成式AI强化战场情报、战略规划与网络防御。

核心启示

生成式AI与先进机器学习融入印军作战框架，标志着国家安全强化的重大进步。通过AI知识管理、实时情报与预测分析，军队得以提升决策质量、行动效率与战备水平，同时掌控数据主权。

全球视角下，AI对防务战略的影响在俄乌、以哈等冲突中凸显——提升打击精度、作战速度与战略决策。然而，AI军事化应用的加速催生重大伦理问题，尤其是自主系统生死决策的人道影响。

随着技术演进，各国需建立强健伦理框架，平衡AI战略优势与战争责任。LLM、AI无人机等系统的扩展应用虽展现防务转型潜力，但亟需审慎监管确保其符合国际人道标准。印度等国的AI防务进程表明：唯有将伦理考量纳入开发部署全周期，方能使技术进步负责任的服务于国家安全。

参考来源：raksha-anirveda