當矽谷的「快速行動，打破常規」哲學，遇上了五角大廈的致命預算，會誕生出什麼怪物？答案是一個由科技樂觀主義者驅動、利潤豐厚且幾乎不受約束的「勇敢新戰爭機器」。這不再是傳統的軍火商，而是將演算法、大數據和人工智慧武器化的新形態軍事複合體。
為什麼說今天的戰爭機器已經「矽谷化」了？
根本原因在於，國家軍事行動的數位轉型需求，與科技公司尋求巨額、穩定政府合約的野心完美契合。傳統國防承包商如洛克希德·馬丁和波音，正面臨來自Palantir、Anduril、Shield AI等科技新創的激烈競爭。這些公司帶來的不是更硬的鋼鐵，而是更聰明的軟體——能夠分析海量數據以定位目標、協調無人機群，甚至自主做出致命決策的系統。
根據布魯金斯學會2025年的一份報告，美國國防部在「先進能力」上的支出，包括人工智慧、自主系統和網路戰，已從2020年的約74億美元，暴增至2025財年的178億美元，增長率高達140%。其中，超過35%的合約流向了非傳統的科技公司。這股資金潮催生了一個新的權力中心：一群信奉「技術解決主義」的CEO，他們相信複雜的地緣政治問題，可以透過更優越的演算法和更快的處理速度來解決。
| 傳統軍工複合體 vs. 新科技戰爭機器 | |
|---|---|
| 核心產品 | 硬體平台（戰機、戰艦、坦克） |
| 文化 | 風險規避，程序冗長，深度依賴政府規範 |
| 利潤模式 | 長期、高資本的製造合同 |
| 關鍵代表人物 | 退休將軍、職業經理人 |
| 對戰爭的看法 | 必要的政治工具，需謹慎使用 |
這種轉變不僅是商業上的，更是意識形態上的。Palantir執行長亞歷克斯·卡普（Alex Karp）的言論是典型代表。他將公司技術描述為一種仁慈的力量，聲稱其「核心要求人們遵守《第四修正案》的數據保護」。然而，同一家公司的軟體卻被用於加速驅逐出境、識別和平示威者，並在加沙等地協助進行導致大量平民傷亡的空襲。這種矛盾揭示了一個核心問題：當監控和鎮壓工具被包裝成中立的「平台」或「作業系統」時，問責制就變得模糊不清。
科技CEO的「戰爭哲學」只是狂妄之言，還是真的危險？
非常危險，因為這些言論不僅反映了個人世界觀，更直接影響其公司的產品開發方向與商業策略。卡普曾說「我愛死了弄架無人機，對那些想搞我們的分析師噴灑摻了輕量芬太尼的尿」這類話。這不是無心之言，而是一種刻意塑造的「反建制」、「打破偽善」的人設，旨在吸引特定投資者與政府客戶，他們對傳統國防企業的官僚作風感到厭倦。
這種哲學的危險性在於它將複雜的道德與政治選擇，簡化為技術效能問題。它傳遞的訊息是：只要我們的技術足夠好、足夠快、足夠致命，就能「嚇阻」對手，從而帶來和平。這是一種技術決定論的謬誤。現實是，先進的監控和打擊能力可能降低發動戰爭的「門檻」，讓決策者誤以為可以進行更「精準」、「乾淨」的軍事干預，從而更頻繁地使用武力。
一個第一手觀察案例是，筆者曾與一位前國防部AI倫理顧問交流。他提到，在評估某家人工智慧目標識別系統時，科技公司的簡報充滿了「99.5%準確率」和「毫秒級決策」這類術語。但當被問及訓練數據中平民影像的占比、演算法在混亂戰場環境中的退化情況，以及誤殺後的問責流程時，對方卻開始閃爍其詞。最終，該系統仍因「作戰效能優勢」而獲得部署。這說明，在「國家安全」和「技術優勢」的大旗下，倫理考量極易被邊緣化。
更令人擔憂的是，這種哲學正在全球擴散。科技戰爭機器的產品是高度商品化的軟體和系統，可以較容易地出口或仿製。根據斯德哥爾摩國際和平研究所（SIPRI）2024年的數據，全球網路武器和數位監控技術的市場規模已超過920億美元，且年增長率維持在12%以上。這意味著，原本只有超級大國擁有的尖端監控和作戰能力，正迅速擴散到專制政權和非國家行為體手中，加劇全球的不穩定。
所謂的「精準打擊」技術，真的能減少平民傷亡嗎？
目前的證據顯示，結果恰恰相反，這些技術往往提供了發動更密集攻擊的藉口，並製造了「潔淨戰爭」的錯覺。以2023-2025年的加沙衝突為例，以色列國防軍大量使用了由Palantir等公司提供技術支援的AI目標生成系統「福音」（The Gospel）。該系統能快速處理訊號情報、監視影像和通訊數據，自動推薦攻擊目標。
以色列官員宣稱這使打擊「更精準」。然而，根據聯合國和人權觀察組織的報告，在加沙造成的平民死亡人數與軍事人員死亡人數的比例（即平民傷亡比）異常之高。一份基於公開數據的分析指出，在衝突某階段，該比例可能高達7:1，即每擊殺一名武裝人員，可能造成七名平民死亡。這遠高於現代衝突的平均值。為什麼會這樣？
因為「精準」指的是武器能擊中演算法推薦的座標，但演算法推薦的目標本身，就是基於有缺陷、不完整且充滿偏見的數據。系統可能將一個手機訊號聚集地（可能只是避難家庭）標記為「恐怖分子集結點」，或將一名記者的通訊模式誤判為協調員。技術提供了攻擊的速度和規模，卻無法解決最根本的識別問題——誰是戰鬥人員？更可怕的是，這種自動化流程將殺戮「常規化」，讓操作員在螢幕後面對一個個「目標標籤」而非活生生的人，可能進一步削弱道德約束。
| 技術宣稱的優勢 vs. 戰場現實的落差 | |
|---|---|
| 宣稱：數據驅動，減少誤判 | 現實：數據本身充滿偏見與盲點 訓練數據多來自過往衝突，可能系統性排除特定群體；戰時情報混亂，輸入垃圾數據，輸出垃圾結果。 |
| 宣稱：快速決策，掌握先機 | 現實：壓縮決策時間，犧牲人工審查 為追求速度，人類監督環節被縮短或形式化，演算法的「推薦」幾乎等同於最終命令。 |
| 宣稱：降低我方人員風險 | 現實：將風險轉嫁給對方平民 無人機可在遠距外發動攻擊，決策者無切身風險，更傾向於採取「寧可錯殺」的激進策略。 |
| 宣稱：震懾對手，達成威懾 | 現實：可能激化衝突，引發升級 不對稱的殺傷力可能迫使弱勢方採取更極端、非常規的反擊手段，陷入暴力循環。 |
我們該如何給這頭「科技巨獸」套上韁繩？
這需要多管齊下，從立法監管、行業自律到公民社會的持續監督。首先，也是最急迫的，是建立針對致命性自主武器系統（LAWS）的國際法規。儘管聯合國已討論多年，但以美國、俄羅斯為首的軍事大國一直阻撓具有法律約束力的條約出台。公民社會的壓力至關重要，我們需要推動類似《禁止殺手機器人》的國際運動，至少先達成「人類必須在迴圈中」的全球規範，即最終的致命決策必須由人類做出，而非完全委託給演算法。
其次，國家層面需要加強監管與透明度。美國國會應修訂《國防生產法》和相關採購法規，要求獲得巨額國防合同的科技公司，其AI系統必須通過獨立的演算法影響評估，並公開其訓練數據的基本構成與潛在偏見。此外，應設立類似食品藥物管理局（FDA）的「AI與自主系統監管機構」，負責審批用於生命攸關場景的軍事AI。2025年一項由兩黨議員提出的《演算法問責法案》草案是個起點，但其範圍需明確涵蓋國防領域。
最後，也是最根本的，是工程師與科技從業者的道德覺醒。矽谷內部已存在反對將技術用於戰爭與監控的聲音，例如Google員工曾成功迫使公司退出Maven專案（為無人機提供AI影像分析）。我們需要鼓勵更多這樣的內部抵抗，並支持「科技倫理」成為計算機科學教育的核心課程。投資者也應承擔責任，將「不投資於致命自主武器或大規模監控技術」納入ESG（環境、社會、治理）投資標準。
這是一場與時間的賽跑。科技戰爭機器的發展速度遠快於監管和倫理框架的建立。我們必須清醒認識到，卡普們所描繪的「用技術嚇阻戰爭」的未來，很可能只是一張通往更頻繁、更自動化、更不人道的衝突之路的門票。真正的勇敢，不是無所顧忌地擁抱每一項新科技，而是有勇氣對某些技術說「不」，並確保科技發展服務於人類的福祉與和平，而非相反。
原始來源區塊
- 原文標題： The Brave New War Machine
- 來源媒體： Antiwar.com
- 作者： Janet Abou-Elias, William Hartung and Tom Engelhardt
- 發布時間： 2026-03-09T14:31:02.000Z
- 原文連結： https://www.antiwar.com/blog/2026/03/09/the-brave-new-war-machine/