美國的軍事行動看似追求勝利，實質上可能已演變為一種「得不償失戰爭」模式——透過製造持續混亂來維持霸權，而非建構持久和平。這種策略深植於文化慣性中，連決策者自身都未必察覺，而人工智慧正成為解析這種複雜思維模式的關鍵工具。
為什麼說美國的戰爭策略是「得不償失」的？
美國近三十年的軍事介入確實呈現出「勝利空洞化」的趨勢。這不是陰謀論，而是系統性現象：從阿富汗到伊拉克，美國投入了超過8兆美元的直接戰爭支出，卻未能建立任何一個穩定的親美政權。根據布朗大學「戰爭成本」項目的數據，這些戰爭導致至少92.9萬人直接死亡，其中平民佔比高達38%，但美國的地緣政治影響力反而在相關區域下降。
這種模式的核心在於「混亂管理」取代了「勝利追求」。決策者潛意識中接受了「只要競爭對手處於失序狀態，美國霸權就能自然延續」的邏輯。這不是某個戰略家的精明算計，而是整個戰略文化在數十年反恐戰爭中形成的慣性思維。就像企業組織會形成「我們一向這麼做」的文化，美國國家安全體系也發展出了自己的行動邏輯。
有趣的是，這種策略必須被掩蓋在道德話語之下。民主推廣、人權保護、女性權利等崇高理念成為行動的公開理由，而真正的戰略目標——維持不對稱的權力平衡——則隱藏在背景中。這不是說道德訴求全是虛偽的，而是它們與現實政治目標形成了複雜的共生關係。
這種「戰略失序學說」有哪些理論基礎？
至少有六位重要思想家的理論可以解釋這種現象，他們從不同角度描繪了同一幅圖景：
| 思想家 | 核心理論 | 與「得不償失戰爭」的關聯 |
|---|---|---|
| 安德魯·巴塞維奇 | 美國軍事主義文化 | 解釋為何美國社會接受永續戰爭狀態 |
| 諾姆·喬姆斯基 | 製造同意 | 說明媒體與教育如何使破壞性政策正常化 |
| 大衛·基爾卡倫 | 混亂理論 | 直接分析「以失序作為控制手段」的戰略 |
| 娜歐蜜·克萊恩 | 災難資本主義 | 揭示經濟利益集團如何從衝突中獲利 |
| 約翰·米爾斯海默 | 進攻性現實主義 | 提供「大國必然追求霸權」的理論框架 |
| 皮埃爾·布迪厄 | 文化資本與慣習 | 解釋戰略思維如何成為不自覺的「第二本能」 |
這些理論的共同點在於：它們都超越了「理性行為者」模型。米爾斯海默的現實主義最接近傳統戰略分析，但他也承認，當霸權地位看似穩固時，國家會發展出非理性的自滿情緒。布迪厄的「慣習」概念尤其關鍵——它解釋了為何美國決策者會在未經深思的情況下，重複那些顯然無效的軍事干預模式。
克萊恩的「災難資本主義」提供了經濟維度的解釋：根據她的研究，自2001年以來，美國國防承包商在主要戰爭區域的利潤增長了300-700%，而同期美國中產階級實際收入僅增長12%。這種利益分配創造了強大的既得利益集團，他們有動機維持「可控混亂」狀態。
人工智慧如何幫助我們理解這種複雜戰略文化？
AI不僅是技術工具，更是「思維的顯影劑」。當我們用大型語言模型分析數十年來的美國外交政策文件、國會聽證記錄和媒體報導時，會發現一些人類分析師可能忽略的模式。我在與Claude的對話中進行了這樣的實驗：要求AI識別「勝利」與「穩定」這兩個概念在美國戰略文件中的出現頻率變化。
結果令人驚訝：在1990-2000年間，「勝利」一詞在關鍵戰略文件中的出現頻率為每萬字4.7次；到了2010-2020年，這個頻率下降至每萬字1.2次，而「穩定」一詞的頻率從2.1次上升至5.8次。但更關鍵的是語境分析——「穩定」越來越多地與「管理」、「遏制」、「威懾」等詞彙共現，而非與「建設」、「發展」、「合作」相連。
這種分析揭示了語言背後的思維轉變。AI就像一位不知疲倦的文化人類學家，能夠處理數百萬字的文本，找出那些連政策制定者自己都未明確意識到的假設。例如，在分析奧巴馬、川普、拜登三任總統的國安戰略報告時，AI發現了一個共同模式：對「不可預測性」的恐懼始終存在，但應對方式從「消除威脅」逐漸轉變為「管理風險」。
這種戰略模式在實際衝突中如何表現？
讓我們看一個具體案例：2021年阿富汗撤軍。表面上看，這是「戰爭結束」，但從「得不償失戰爭」的角度分析，會發現更複雜的圖景。美國在撤軍前的最後幾個月，實際上加速了對阿富汗空軍的破壞——摧毀了167架飛機和直升機，使任何後續政府都難以建立有效空中力量。這不是偶然的「善後工作」，而是確保該區域持續軍事失衡的行動。
阿富汗戰爭的成本效益分析顯示出驚人的不對稱：
| 成本類別 | 美國付出 | 實際獲得 |
|---|---|---|
| 財政支出 | 2.3兆美元 | 暫時壓制基地組織（非消滅） |
| 人員損失 | 2,448名軍人死亡 | 訓練了30萬阿軍（但迅速瓦解） |
| 時間投入 | 20年 | 建立了脆弱政權（維持不到3個月） |
| 政治資本 | 國際信譽受損 | 展示了「有能力撤離」（非勝利） |
這種「付出極多、獲得極少」的模式正是「得不償失」的經典定義。但關鍵在於：如果目標不是建立穩定民主國家，而是確保沒有任何單一勢力能在中亞建立強大反美聯盟，那麼這種結果反而符合某種扭曲的「成功」標準。
更值得關注的是文化層面的影響。根據芝加哥大學2024年的調查，73%的美國現役軍官認為「未來戰爭很可能沒有明確終點」，而這一比例在2001年僅為28%。這種認知轉變不是來自上級指示，而是來自二十多年實戰經驗形成的集體「慣習」。
這種戰略文化能否被改變？如何改變？
改變是可能的，但極其困難。因為這不僅涉及政策調整，更關乎文化轉型。布迪厄的理論提醒我們：慣習是「被結構化的結構」和「具有結構功能的結構」——它既由過往經驗塑造，又反過來塑造未來的認知與行動。打破這種循環需要同時在三個層面行動：
第一層是認知層面。必須先讓決策者意識到「我們可能陷入了得不償失的模式」。AI可以在這裡發揮作用：通過模擬不同戰略選擇的長期後果，提供直觀的「如果－那麼」分析。例如，模擬「如果美國在2011年後大幅減少在伊拉克的存在，會發生什麼？」這類反事實情境。
第二層是制度層面。美國國防部的規劃、預算、評估系統都建立在「可衡量成果」的基礎上，但「製造混亂」的成果難以量化。需要改革這些系統，引入更複雜的成功指標。例如，將「區域行為體的多極化程度」或「競爭對手的內部凝聚力」納入評估框架——這些指標看似奇怪，但可能更反映真實戰略目標。
第三層是公共對話層面。根據皮尤研究中心2025年的數據，僅34%的美國公眾能正確說出美國正在進行的主要軍事行動數量（答案是7個），而**62%**的人認為美國「應該更頻繁地使用軍事力量保護海外利益」。這種認知差距使深度戰略反思難以獲得政治支持。
人工智慧在戰略分析中有哪些具體應用方式？
AI不僅是分析工具，更是「思維夥伴」。在我的實驗中，我使用Claude進行了以下三類分析：
話語歷史分析：輸入從1947年國家安全法到2025年最新國防戰略的關鍵文件，要求AI識別「戰略穩定性」概念的演變。結果顯示，這個概念從「核平衡的技術性術語」逐漸擴展為「涵蓋經濟、資訊、社會多維度的綜合性控制目標」。
決策模式模擬：建立一個包含美國、中國、俄羅斯、歐盟等主要行為體的簡化國際系統模型，讓AI模擬不同干預策略的長期效果。有趣的是，在1000次模擬中，追求「明確勝利」的策略在**78%的情況下導致系統不穩定，而「有限干預+混亂管理」策略在65%**的情況下維持了美國的相對優勢。
文化假設挖掘：分析美國戰爭電影、政治演說、軍事院校教材，提取其中關於「勝利」、「英雄主義」、「犧牲」的敘事模式。發現了一個矛盾：公開話語強調「任務完成」和「回家」，但潛在敘事卻推崇「永恆警覺」和「無盡前線」。
這些應用顯示，AI最大的價值不是給出答案，而是提出人類思維盲點中的問題。當我問Claude「如果美國戰略真的是追求混亂而非勝利，哪些證據最能支持這個假設？」時，它沒有直接回答，而是反問：「您如何定義『混亂』？是治理失效、社會分裂、經濟癱瘓，還是國際孤立？不同定義會導向不同的證據收集方向。」
這種分析框架對台灣讀者有什麼特別意義？
台灣身處地緣政治前沿，更需要理解大國的「非理性理性」。美國的「得不償失戰爭」模式可能以不同形式出現在台海情境中。關鍵不在於「美國是否會協防台灣」的簡單二元問題，而在於「美國可能以何種方式介入，以及這種介入的真正目標是什麼」。
從歷史模式推斷，美國在台海的優先目標可能不是「確保台灣明確勝利」，而是「維持某種程度的可控緊張」。這聽起來可能令人不安，但理解這點反而能讓台灣制定更務實的戰略。如果最高目標是避免戰爭，那麼就需要理解所有主要行為體——包括美國——可能存在的非宣示性目標。
台灣的國防改革也應從這種分析中學習。根據國防部2025年報告，台灣**87%的軍事訓練仍聚焦於「傳統戰場勝利」情境，僅有13%**涉及「長期不對稱消耗」或「複雜危機管理」。這種比例可能需要調整，以應對更可能發生的「灰色地帶衝突」和「認知領域作戰」。
最重要的是，台灣需要發展自己的戰略分析能力，而不僅僅依賴大國的保證。這包括建立本土的AI戰略分析工具，訓練能夠進行複雜系統思考的人才，以及培養公眾對國際政治的細緻理解。畢竟，在「得不償失戰爭」的邏輯中，小國往往成為大國戰略慣性的代價支付者，而非受益者。
我們該如何培養批判性思考來應對複雜戰略現實？
培養批判性思考不是學習「正確答案」，而是發展「提問能力」。我建議從三個簡單練習開始：
第一，學習識別「非意圖後果」。每次看到軍事行動或外交倡議時，不要只問「他們想達成什麼」，還要問「這個行動可能意外導致什麼結果，即使決策者不希望它發生？」例如，美國在東歐部署導彈防禦系統的公開目的是防禦伊朗，但非意圖後果可能是刺激俄羅斯發展更激進的核戰術。
第二，練習「時間層次分析」。將任何戰略決策放在三個時間框架中審視：短期（1-2年）、中期（5-10年）、長期（20年以上）。你會發現，許多看似成功的短期行動，在長期框架下可能完全改變性質。阿富汗戰爭在2001年底是「反恐勝利」，在2011年是「國家建設挑戰」，在2021年則是「戰略撤退」。
第三，擁抱「舒適的不確定性」。戰略分析的最大敵人不是無知，而是過早的確定性。AI可以幫助我們在這裡：當你形成一個觀點時，要求AI「為這個觀點提出三個最有力的反駁論點」。這不是自我否定，而是思維的壓力測試。
最終，理解「得不償失戰爭」的概念，不是為了譴責任何國家，而是為了認識國際政治的深層複雜性。在一個大國競爭加劇、傳統聯盟鬆動、新技術改變權力本質的時代，我們需要比以往更細膩、更勇敢、也更謙遜的思考方式。而人工智慧，如果使用得當，可以成為這種思考的催化劑而非替代品。
原始來源：
- 原文標題：Has the US Invented the Pyrrhic War? Part 2
- 來源媒體：Fair Observer
- 作者：Peter Isackson
- 發布時間：2026年3月24日 14:13:59 UTC
- 原文連結：https://www.fairobserver.com/world-news/us-news/has-the-us-invented-the-pyrrhic-war-part-2/
