2026-01-26 02:16:16 网络安全文章来源：ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

文章总结： 本文解析美国战争部《2026年人工智能战略》，阐述美军利用AI优先重构军事力量。核心包括确立七大领跑项目加速应用，通过数据共享建立优势。文章强调速度至上原则，分析AI带来的认知整合与系统性风险，建议将AI纳入作战条令并强化指挥问责制，以在战略竞争中保持主导地位。 综合评分： 85 文章分类： 政策法规,AI安全,安全建设

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【资料】人工智能与军事力量的重构

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2026年1月24日 23:07 四川

美国战争部负责研究与工程的副部长埃米尔·迈克尔强调，美国战争部历来对人工智能（AI）的部署不足，而当前形势迫切需要迅速地在战争部全体员工中全面整合人工智能能力，以更好地支持效率和作战职能。近期的一些进展，例如战争部发布的《2026年人工智能战略》以及计划在战争部机密和非机密网络中整合Grok等商业大型语言模型，都体现了迈克尔副部长的推动作用，并表明了战争部对快速采用人工智能和技术领先地位的持续承诺。

美国战争部长皮特·赫格塞斯在SpaceX公司宣布的这项举措，标志着战争决策权、信息控制和战略行动能力的重新配置。人工智能正成为获取、筛选和运用作战知识的重要组成部分。因此，人工智能不仅重塑了武力运用方式，也重塑了战术交战和战略判断的构建与实施方式。

人工智能作为战场上的战略行动者

在战区网络中部署的人工智能系统日益扮演着认知主体的角色。它们决定哪些数据有效且有价值，哪些模式应被优先考虑，以及如何向指挥官呈现可操作的选项。在这种情况下，决策优势不再主要来源于更先进的传感器或更快的武器，而是更多地来源于对决策环境本身的控制。

这种重新定位体现在2026 财年国防授权法案的法定政策中，该法案将人工智能和自主技术融入一系列国防计划和举措中，作为美国国防部更广泛现代化优先事项的一部分。

众议院和参议院军事委员会版本的2026 财年国防授权法案均包含与人工智能相关的条款，指示战争部长整合商业人工智能能力，制定人工智能治理框架，并建立跨职能团队进行模型管理、监督和评估，以加强当前和未来的部队设计和部署。

美国战争部的《人工智能战略》将人工智能确立为国家力量的核心支柱。这体现了国防现代化、经济竞争力和地缘政治影响力在统一战略逻辑下的有意融合。人工智能日益被视为国家能力的赋能要素，因为它能够塑造和增强军事效能、促进工业活力并增强外交影响力。

在此框架下，人工智能领域的领导地位既是内部力量倍增器，也是外部信号机制。行政指导强调加速人工智能在联邦机构间的整合、采用适应性采购途径，以及将人工智能领域的商业创新持续融入国家安全计划和任务。在国际上，美国在人工智能研究、开发和应用方面的卓越地位，是与盟友实现互操作性、规范制定和技术协调以及对抗敌对势力能力的标杆。这一战略态势的意义在于，美国在人工智能领域的领导地位使其能够影响新兴人工智能生态系统中的全球标准、预期和操作惯例。

未来的战略竞争将不再由独立的平台主导，而更多地由相互关联的创新生态系统构成。国防、工业、金融和数据基础设施在日益融合的环境中运作，人工智能在其中发挥着连接军事现代化与供应链韧性、工业基础活力以及长期经济信誉和实力的作用。从这个角度来看，国防人工智能政策与国家维持技术优势和战略影响力的努力直接相关，并为其做出贡献。

运营速度、认知整合和战略风险

基于此，影响人工智能赋能军事行动的两个相互关联的因素是：(1) 作战速度：人工智能压缩感知、分析和响应的时间周期，从而重塑战术交战和战略决策的节奏，进而改变军事决策的合法性以及对武力的政治控制方式；(2) 认知整合：人工智能系统对信息环境进行筛选和过滤，从而塑造指挥官可用的可行选项集合。由于这些系统嵌入到诸如联合全域指挥与控制（JADC2）等指挥控制系统中，人类的判断将与算法的优先级排序进行交互，而非与未经筛选的态势数据交互。

毫无疑问，这些动态因素加快了军事行动的节奏，并有助于提高作战效能。然而，鉴于人工智能将日益影响战略解读和任务执行的作战方向，这些动态因素也需要重新调整权力和行动的行使方式。

战略竞争与激励机制

人工智能的这种融合正发生在战略竞争日益激烈的环境中。各国政府都在推进“智能战争”的概念，强调在作战领域内外迭代运用人工智能，并将其视为未来冲突的一个显著特征。这给美军带来了压力，迫使其加快人工智能的采用和部署，以保持作战相关性、竞争优势、威慑能力和信誉。

但这些竞争激励也会以某种方式影响组织的优先事项，从而损害审慎的决策。尽管保持理论、治理和部队运用的一致性至关重要，但加速人工智能（以及其他新兴关键技术）的整合势在必行，这可能会降低机构对深入评估、辩论以及对研发和作战目标及节奏进行重新调整的容忍度。

权衡系统性后果

人工智能最深远的影响将超越战场。人工智能引入了系统性依赖关系，这些关系的核心在于数据的有效性和完整性、模型的稳健性和可靠性，以及支撑当代军事行动的信息基础设施的韧性。这些依赖关系会影响作战准备状态和各个领域的战略信心。

此外，人工智能正在扩大国防生态系统面临新型漏洞和攻击模式的风险。对手利用人工智能算法、窃取和篡改数据以及操纵基于人工智能的模型，为在不进行直接军事交战的情况下造成破坏性或毁灭性影响创造了新的途径和机会。这些漏洞提升了交战的信息和认知层面，从而改变了冲突的性质。

战略状况、战备和能力展望

人工智能在军事领域的逐步融合构成了一种主体性的重构，而不仅仅是技术上的演进。武力使用决策将日益受到人工智能的干预、优先级排序以及时间尺度压缩的影响。一种双重架构的出现：一方面，人工智能正在大规模应用；另一方面，人工智能则蓄势待发，但尚未完全启动，以同等速度制定和完善稳健的作战规范和问责机制。在实践中，这可能使人工智能系统默认地塑造解释框架；尤其是在作战节奏和竞争压力超越治理体系演进和执行能力的那些情境和环境中。

因此，为了确保技术和理论进度及能力的对等性，提出以下建议：

将人工智能辅助决策权纳入作战条令。条令应明确规定人工智能在何处以及如何为指挥决策提供信息或加速决策，同时在快节奏的作战环境中维护果断的人类判断和指挥统一。
在人工智能赋能的行动中，应将道德责任与指挥问责制相结合。受人工智能影响的决策责任应始终归指挥机构所有；上述原则应防止加速的决策周期掩盖武力使用的责任。
将认知效应和升级动态纳入作战计划。作战计划和兵棋推演应考虑人工智能对威胁感知、选项显著性和决策节奏的影响，因为这些因素直接影响升级动态、危机稳定性和跨域指挥控制。
保护人工智能相关数据、模型和决策环境的完整性。作战和反敌策略规划应考虑数据篡改和算法滥用带来的风险，因为这些风险直接影响指挥判断、战术交战和战略决策。
将人工智能能力和伦理判断融入专业军事教育和领导力发展中。领导力发展应使指挥官能够批判性地评估人工智能功能，了解系统能力和局限性，并识别出算法提出的战术部署建议何时与战略意图、交战规则和/或伦理准则、责任和义务相悖或冲突。

这些建议支持将人工智能融入军事行动，同时也需要相应的理论清晰度、战略纪律和道德责任，以扩大人工智能在塑造武力认知、授权和运用方面的作用。

这份备忘录是美国战争部（Department of War）于2026年1月9日发布的《战争部人工智能战略》，旨在加速美军在军事领域的AI主导地位，指导国防部各部门通过“AI优先”的转型来提升战斗力和效率。以下是该战略的核心内容总结：

一、战略目标与核心方针

核心愿景：根据总统特朗普的行政命令，保持美国在全球AI领域的主导地位。将美国军队建设成为从上到下、从前线到后方的“AI优先”作战力量。
实施路径：
在全军范围内释放美国领先的AI模型进行实验，奖励对传统方法的“AI优先”重构。
激进地识别并消除阻碍深度整合的官僚壁垒。
聚焦投资，利用美国在AI计算、模型创新、创业活力及实战数据方面的不对称优势。
执行“ pace-setting Projects”（PSPs），作为加速建设基础AI赋能器（基础设施、数据、模型、政策和人才）的具体载体。

二、七大“领跑项目”（Pace-Setting Projects）

战略确立了七个初始PSPs，每个项目均由单一负责人领导，设定激进的时间表并追求可衡量的结果：

作战领域
Swarm Forge：结合精英作战单位与顶尖技术开发者，探索AI赋能的新型战术。
Agent Network：开发AI智能体用于战役规划到杀伤链执行的战场管理和决策支持。
Ender’s Foundry：加速AI赋能的模拟仿真能力，确保在模拟开发与操作反馈循环上领先对手。
情报领域
Open Arsenal：加速将技术情报（TechINT）转化为武器的能力，将周期从数年缩短至数小时。
Project Grant：将威慑从静态姿态转变为基于可解释结果的动态压力。
企业领域
GenAI.mil：将世界领先的AI模型直接提供给三百万军职和文职人员，实现全层级的AI民主化。
Enterprise Agents：建立快速安全的AI智能体开发与部署规范，改造企业工作流程。

三、关键赋能器与资源投入

算力基础设施：利用私营部门在AI领域的巨额投资，建立新的安全数据中心技术标准，并利用“创世纪任务”（Genesis Mission）开发的美国科学与安全平台。
数据访问：强制执行“国防部数据法令”，各部门需在30天内向CDAO提交联邦数据目录。CDAO有权在符合安全指南下发布数据，拒绝数据请求需在7天内向负责研究与工程的副部长说明。
人才战略：全军范围内使用特殊招聘和薪酬权限，各部门需在60天内提交AI招聘与人才培养计划。

四、执行原则与文化变革

战略提出了五项必须内化的执行原则，以“战士精神”推动变革：

速度至上：将部署速度和操作周期时间作为决定性变量，接受不快速行动的风险大于不完美对齐的风险。
AI模型对等：建立与AI供应商的交付节奏，确保在公开发布后30天内部署最新模型。
战时阻塞应对：像处于战争状态一样处理风险，CDAO需作为“战时CDAO”运作，消除数据共享、认证和招聘等障碍。
竞争优于集中规划：鼓励小团队之间的激烈竞争，通过透明的指标衡量结果，根据实战反馈快速迭代。
模块化开放架构：强制执行模块化开放系统架构（MOSA），确保第三方无需主承包商支持即可集成。

五、AI原生作战与伦理调整

作战融合：各军种首长和作战指挥官需指定AI集成负责人，将AI纳入战术、技术和程序（TTP）开发。未实质性纳入AI和自主能力的演习将面临资源调整审查。
负责任AI的重新定义：明确多样性、公平性和包容性（DEI）及社会意识形态在战争部没有立足之地。采购的AI模型不得包含干扰客观真实回答的意识形态“微调”，且必须包含“任何合法用途”的标准语言。

该战略文件展现了美国军事部门在2026年背景下对AI技术的极端紧迫感，通过打破传统官僚壁垒、强制数据共享及引入商业竞争模式，力求在军事AI领域实现对对手的绝对压制。

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