中文版 | 俄罗斯人工智能、战场自主化与战术核武器的融合

"俄罗斯庞大的非战略核武库有助于抵消西方常规军力优势，并在战区战争场景中提供强大的升级管理选项。"——美国情报界2025年度威胁评估报告

俄罗斯人工智能（AI）与自主武器系统的融合，可能预示着战场战术核武器使用风险的上升。AI武器系统通过计算机算法自主攻击目标，无需人工操控。AI引入机器学习要素，可预测未来数据与流程的运用方式。战场自主系统的出现使低层级单位与单兵能更快、更精准地实施远程致命打击。俄军快速将AI整合至自主武器系统，加之其军事领导层暗示放松核指挥权限，使得战术核武器现身战场成为可能。核指挥链的缩短增加了事故风险——自动化压缩了识别与纠正机器错误的时间窗口。在俄罗斯放松核指挥权限的背景下，AI、战场自主化与战术核武器的三重融合构成作战环境的破坏性威胁，也暗示美国陆军应重启核环境下决胜作战的训练与准备。

俄罗斯反复强调AI与军事技术融合的重要性。普京总统宣称"AI发展领导者将成为世界的主宰"，使AI技术优势成为俄与西方全球博弈的关键领域。俄乌战争期间，AI技术与俄武器系统的融合加速推进，典型案例包括开发采用机器视觉对抗电子战的自主单向攻击无人机。军事技术与AI的融合产生独特效应：抗信号干扰的无人武器、快速数据分拣带来的响应速度提升、人类难以识别的模式侦测能力，这些均形成战场优势。随着技术发展速度与俄罗斯核学说演变，AI融入俄核武器系统及其后果或将快速成为现实。

俄罗斯核指挥权变革：向战术指挥官下放核权限

俄罗斯核指挥权的调整表明其核权限正向战术指挥官下放，提升作战环境中核武器使用风险。俄外交部副部长谢尔盖·里亚布科夫向外交刊物表示，需对"主权与领土完整受威胁时使用核武器"的条令进行"概念性补充与修订"。此类表态叠加俄白联合战术核武器演习，显著提高俄战术核武器实战化可能性。

俄罗斯正着力将AI整合至战略火箭军作战体系。战略火箭军司令谢尔盖·卡拉卡耶夫称："2030年前部署的移动/固定战略导弹综合体的自动化安保系统将包含机器人系统并应用AI技术。"此举引发事故风险与网络攻击漏洞等多重隐患。

AI系统介入核发射决策流程将导致决策周期缩短，增加误判与快速升级风险。自主系统无法免疫错误——核武系统指挥控制中的人类判断不可或缺，1983年"彼得罗夫事件"印证此点：苏联卫星误报美国核导弹来袭，若非彼得罗夫中校凭直觉判定系统故障，或将引发灾难性核反击。人类判断曾避免技术失误的灾难性后果，但在自动化决策流程中该机制可能被取代。

核打击决策流程可通过OODA循环模型（观察-定向-决策-行动）解析。在定向阶段，AI筛选海量信息确定优先级。例如，AI系统可综合多传感器数据判定是否遭受攻击。此类系统减少人工数据监控与情境分析，导致人类分析能力退化并放大决策偏见。AI系统同化决策者输入的信息——若从俄领导层习得冒险与激进行为模式，将在未来决策中固化此类偏见。即便OODA循环保留人类判断环节，AI整合仍将人类降级为"自动化管制系统的齿轮"，加剧自动化偏见风险。

自动化偏见：当人类因算法持续成功而产生认知卸荷并完全信任机器时——即使无偏见者可能察觉机器报告错误信息。随着AI深度整合，决策周期缩短不仅增加失误风险，更可能导致人类无法识别错误（包括网络攻击引发的错误）。

AI增强型核指挥系统为黑客创造新型威胁向量与攻击界面——此类系统"相比传统军事平台更易受网络攻击"。篡改AI学习过程的完整性攻击最为普遍。俄美双方的第三方与对手可能利用这些漏洞，通过俄系统对美及其盟友发动核打击，混淆责任归属并提供可否认性。总体而言，AI融入俄核武系统增加了意外、错误或被黑核打击的可能性，要求美国陆军提升核战备水平。

通过陆军技术转移计划（T2）加强与化学、生物、放射与核防御联合项目执行办公室（JPEO-CBRND）的协作，可增强美军"在核污染环境中无碍作战并决胜"的能力。JPEO-CBRND负责采购分发传感器、专用设备与医疗技术，使辐射监测更精准并为士兵配备核污染环境作战装备，包括防护服与洗消设备。美军需恢复单兵、班组及集体任务中的核防护训练，并将模拟核污染条件纳入驻地演训与作战训练中心轮训。

提升战略、战役与战术层级的放射性响应演习频次，通过反馈数据优化美军核响应能力。当前美军核响应训练因部门与单位割裂影响整体效能。在核污染战场成功作战需每年至少开展一次"多梯队训练"。通过强化核污染环境作战能力建设，可为应对对手AI、战场自主化与战术核武器融合引发的不可测后果做好决胜准备。

参考来源：madsci