文章总结： 本文深度解析美国国防部‘Maven项目’这一人工智能军事应用的核心案例，详细追踪其从2017年计算机视觉实验演变为战场核心目标定位系统的历程。内容涵盖技术演进（如集成大语言模型）、关键人物（如DrewCukor）、科技巨头（Google、Palantir）的参与博弈、实战应用（如伊朗战争中的目标识别加速）以及引发的自主武器伦理争议，揭示了AI在加速杀伤链、改变战争形态方面的深远影响与复杂挑战。 综合评分： 85 文章分类： AI安全,威胁情报,解决方案

【资料】Maven项目：战争中的人工智能

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2026年4月22日 22:43 四川

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人工智能（AI）不再仅仅是未来战争的问题。在美国对伊朗的打击行动中，源自“Maven计划”的人工智能系统已帮助识别并确定了数千个目标的优先级，从而加速了情报分析和作战计划的制定。与此同时，五角大楼与开发这些人工智能工具的公司之间的关系在公众视野中出现了裂痕，引发了关于谁掌控着现代战场上最具影响力的技术的迫切问题。

新美国安全中心（CNAS）于3月25日（周三）美国东部时间下午1点至2点举办了一场线上活动，邀请了彭博社记者、著有《Maven计划：一位海军陆战队上校、他的团队与人工智能战争的黎明》一书的卡特里娜·曼森，以及CNAS执行副总裁、五角大楼自主武器政策的作者保罗·沙雷，后者还著有两本书：《四大战场：人工智能时代的权力》和获奖作品《无人军队：自主武器与未来战争》。在这次讨论中，曼森和沙雷探讨了人工智能如何从五角大楼的一项机密实验发展成为美国军事行动的核心，以及这对未来战争意味着什么。

一、访谈背景与核心主题

本次访谈由Tech Policy Press的Justin Hendrix主持，嘉宾为记者兼作家Katrina Manson。访谈围绕Manson的新书展开，深入探讨了美国国防部（DoD）于2017年4月启动的“Maven项目”（Project Maven）的历史、技术演进及其在现代战争中的应用。

• 核心议题：AI在军事目标定位和后勤中的应用，以及由此引发的伦理、战略和法律争议。
• 现实背景：访谈提及AI已在伊朗战争、乌克兰冲突及加沙地带等实战中部署，且五角大楼正极力推动AI成为美国国防战略的核心。

二、关键人物：Drew Cukor上校

书中核心人物Drew Cukor是当时Maven项目的实际负责人（Chief of Project Maven）。

• 角色定位：虽然Jack Shanahan将军是项目名义上的主管，但Cukor上校主导了日常运作及愿景构建。
• 驱动力：作为情报官，Cukor对伊拉克和阿富汗“永久战争”中的官僚主义、情报与作战脱节深感失望。他致力于打破情报与作战之间的隔阂，将AI直接引入作战端。
• 性格特征：被描述为说话温和但目光坚定，像“中空无人机”一样能冷静应对各种尖锐问题。

三、科技巨头的参与与博弈

Maven项目的发展史也是五角大楼与硅谷关系的演变史。

• Google的退出：Cukor最初希望与Google合作（特别是DeepMind或Google Brain），将其视为“全球A队”。然而，Google员工因抗议参与战争业务发起大规模抗议，导致Google最终不再续签合同。

• Palantir的介入：

• 早期渊源：Cukor早在2009年就与Palantir建立联系，认为其技术能解决阿富汗战场的数据分析难题。

• 接手Maven：Google退出后，Cukor迅速联系Palantir。Palantir不仅提供用户界面，还负责数据分析，最终开发了“Maven智能系统”（Maven Smart System）。

• 争议：Palantir在国防部内部极具争议，曾因傲慢态度被诟病，但Cukor坚信其技术能力并协助其改善关系。

四、实战应用与技术演进

• 早期部署（索马里）：

• 项目初期在索马里Baladogle进行测试，因系统老旧（前云时代）和算法不稳定（画面闪烁、误报多）遭遇分析师抵制。

• 突破时刻：经过微调，算法首次在灌木丛中发现了人类肉眼未察觉的隐藏人员，证明了AI在生死攸关时刻的价值。

• 当前规模（伊朗战争）：

• Maven智能系统：现已在所有美军作战司令部使用。

• 实战数据：CENTCOM（中央司令部）透露，AI将原本需数天或数小时的处理过程缩短至数秒。自战役开始以来已打击超过12,000个目标（前24小时打击1000个）。

• 技术融合：除了计算机视觉，还集成了大语言模型（如Claude），用于分析情报和辅助决策。

五、AI与无人机的自主化未来

• 战略愿景：前国防部副部长Bob Work提出“静止时的自主”（如Maven系统识别目标）和“移动中的自主”（无人机群自主作战）。
• Replicator计划：为应对中国潜在威胁（如台海冲突），美军推动低成本无人机群计划。Maven算法被训练用于识别中国舰艇，尽管在集成到商业无人机平台时遇到技术挑战（如海浪遮挡镜头）。
• 数据整合：系统整合了包括社交媒体（如TikTok地理标签）在内的海量数据，用于分析民众情绪和定位目标，引发了关于大规模监控的担忧。

六、伦理困境与Anthropic争议

• Anthropic冲突：

• 红线条款：Anthropic试图对其大模型在“完全自主武器系统”和“国内大规模监控”中的使用设定红线。

• 五角大楼反击：军方否认进行国内监控，并强调其自主武器政策已有足够的人类判断监督。

• 实质：这不仅是哲学辩论，也是政治博弈。Anthropic曾参与军方关于语音控制无人机群的研发竞标（虽未中标），显示其早期对军事合作的开放态度。

• 人机决策：

• 循环替代：在决策循环的6个环节中，计算机已替代人类执行其中3个环节，人类在1个环节中转为监督角色。

• 责任归属：虽然指挥官仍承担最终开火责任，但AI加速决策可能导致审核不足。

七、结语：温彻斯特鬼屋的隐喻

书名最后一章“温彻斯特鬼屋”引用了Cukor妻子的比喻。

• 隐喻含义：温彻斯特步枪曾被视为能“快速结束战争”的技术，但其发明者的遗孀因恐惧死者灵魂而不断扩建房屋。
• 核心反思：技术承诺让战争更美好、更精准，但往往导致战争延长和僵局。Maven项目及其背后的AI技术，正如当年的温彻斯特步枪，其长远后果和道德负担将由操作者及其家庭长久背负。

五角大楼名为“Maven计划”的人工智能项目是美国打击伊朗行动的核心，并且有可能成为现代战争中最具深远影响的变革之一。

那是什么？

“Maven 项目”是五角大楼的旗舰人工智能项目，于 2017 年启动，最初是一项范围较窄的实验，旨在帮助军事分析人员理解从冲突地区涌入的大量无人机拍摄的视频。

操作员们被海量图像淹没，逐帧搜索可能只出现一瞬间就消失的目标。Maven 的设计初衷就是为了从海量图像中找到那根针。

八年后，该计划已经发展成为规模更大的项目：一个人工智能辅助的目标定位和战场管理系统，极大地加快了战争中所谓的“杀伤链”（从最初发现到摧毁的过程）。

它是如何运作的？

Maven 的功能既像战场上的空中交通管制系统，又像飞机的驾驶舱。

CSIS Wadhwani AI 中心主任 Aalok Mehta 将该系统描述为“本质上是一个叠加层”，它融合了传感器数据、敌军情报、卫星图像和部队部署信息。

在实践中，这意味着快速扫描卫星信号以探测部队调动或识别目标，同时“对作战区域进行快照”，以确定打击特定目标的最佳行动方案。

在最近发布到网上的一段演示中，一位五角大楼官员描述了 Maven 如何“神奇地”将观察到的威胁转化为目标工作流程，权衡可用资源，并为指挥官提供多种选择。

ChatGPT 的出现是又一次飞跃，它将这项技术的应用范围扩大到更广泛的用户群体，使他们能够以自然语言与 Maven 进行交互。

目前，这项能力由 Anthropic 公司的 Claude 提供——尽管五角大楼对这家人工智能实验室要求其模型不得用于全自动打击或追踪美国公民的要求感到不满，但这种安排即将以不欢而散告终。

谷歌为什么拒绝了？

在 Maven 项目的早期，伦理问题是一个需要考虑的因素，当时谷歌是该项目最初的人工智能承包商。

2018年，超过3000名员工签署了一封公开信，抗议公司参与此事，认为该合同越界了。多名工程师因此辞职。

合同到期后，谷歌拒绝续约，随后发布了人工智能原则，明确排除参与武器系统的可能性。

这一事件暴露了硅谷工程师和国防官员之间的分歧：前者认为自主瞄准是道德底线，后者则认为它至关重要。

最近，谷歌取消了其人工智能政策限制，并表示将进一步加大对国家安全领域的投入。五角大楼曾表示，谷歌、xAI 和 OpenAI 都在竞标 Maven 项目中 Claude 的替代方案。

帕兰提尔扮演什么角色？

2024 年，Palantir 公司（部分资金来自 CIA 的种子基金，从一开始就围绕政府情报工作而建立）进入了谷歌留下的市场。

据报道，该公司已成为 Maven 的主要技术承包商，其人工智能现在构成了该计划的运营支柱。

Palantir 首席执行官 Alex Karp 明确阐述了其中的利害关系。

“这是一个有钱人与穷人的世界，”他在最近一次 Palantir 活动上说道，并认为西方获得世界其他地区所缺乏的能力非常重要。

他说，如果一个系统能将杀伤链从数小时压缩到数秒，那么对手就失去了存在的意义。

它的表现如何？

五角大楼和帕兰提尔公司拒绝就Maven系统在当前与伊朗的战争中的表现发表评论。

美国一直以持续的速度进行打击行动，可以认为 Maven 导弹加快目标定位和发射过程的能力发挥了核心作用。

据战略与国际研究中心称，三周后，美国的打击行动稳定下来，每天打击 300 至 500 个目标。

据多家媒体报道，在“史诗狂怒行动”的头24小时内，美军袭击了超过1000个目标，其中包括一所设在原军事设施内的学校。伊朗方面称，此次袭击造成168名7至12岁儿童死亡，另有多人受伤。

这篇发布于2017年7月21日的文章主要报道了美国国防部在“Maven项目”（Project Maven）中推进人工智能（AI）和计算机算法实战部署的计划，旨在通过技术优势应对日益复杂的战争环境。以下是核心内容总结：

一、项目核心目标与背景

1. Maven项目启动：由时任国防部副部长鲍勃·沃克（Bob Work）于2017年4月发起，旨在成立算法战跨职能团队（Algorithmic Warfare Cross-Functional Team），将机器学习和人工智能更有效地整合到国防部行动中。
2. 部署时间表：计划在2017年底前将先进的计算机算法部署到政府平台上，用于从海量动态或静态图像中提取目标对象。
3. 核心愿景：通过人机协作（symbiotically）提升武器系统的探测能力，目标是让一名分析师的工作效率提升至目前的2到3倍。

二、技术实施与行业合作

1. 技术焦点：专注于计算机视觉（Computer Vision），利用受生物学启发的神经网络从图像中自主提取感兴趣的对象，重点关注打击ISIS所需的38类目标。
2. 数据准备：

• 数据清洗：由内部高级分析师和工程师负责数据的分类和清洗。
• 数据标注：与一家大型商业数据标注公司合作，在保密和非保密网络上进行数据标注，为机器学习做准备。

1. 硬件与采购：正在采购图形处理单元（GPU）等计算能力以训练算法，并通过竞争性流程寻找能提供针对国防部数据算法的供应商。

三、战略定位与未来展望

1. AI军备竞赛：陆军上校德鲁·库科尔（Drew Cukor）指出，国防部正处于一场“AI军备竞赛”中，商业领域（如谷歌、斯坦福大学等）的技术进步惊人，且投资巨大。
2. 人机关系：强调AI将作为人类操作员的补充（compliment），而非替代。短期内AI不会在战斗中自主选择目标，而是辅助人类工作。
3. 实施挑战：库科尔表示没有现成的“黑盒子”AI系统，必须通过商业合作伙伴共同构建，并需要在未来36个月内协调数据准备、计算基础设施、算法开发及人机接口等工作。

这篇文章展示了美军在2017年试图利用商业AI技术解决情报分析瓶颈的战略尝试，明确了“人机协作”的作战理念，同时也揭示了军方在快速整合前沿技术时面临的供应链与数据治理挑战。

对中国的参考价值

1. AI军事应用的复杂性被低估：不是简单的”算法+武器”，而是涉及数据基础设施、人才生态、伦理框架、组织变革的系统性工程

2. “死亡之谷”是普遍难题：技术研发到实战部署存在巨大鸿沟，需要刻意的转化机制

3. 数据是核心资产：标注数据、标准格式、数据治理比算法更重要

4. 信任是 adoption 的关键：可解释性、测试验证、伦理规范直接影响前线使用意愿

5. 敏捷与传统采办的矛盾：AI需要快速迭代，但大型武器系统采办流程缓慢，需要创新路径（如软件采办路径、其他交易协议）

转型方向

从集中式（JAIC做所有事）向赋能式（JAIC提供平台和工具，各组件自主开发）转变;

从项目制向平台生态制转变（JCF、Tradewind、数据目录）;

从技术驱动向用户中心+伦理嵌入转变;

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