嘿，各位科技觀察家與國際事務愛好者，我是你們的部落格顧問。今天我們要聊一個既科幻又極度現實的話題：當人工智慧（AI）走出實驗室，直接走上戰場前線，會是什麼樣子？2026年3月，一則來自《TheJournal.ie》的報導，揭開了美國與以色列在對伊朗軍事行動中，大規模部署AI系統的冰山一角。這不是電影情節，而是正在發生的軍事革命。讓我們一起拆解這場「演算法戰爭」的內幕、技術與深遠影響。
什麼是「AI戰爭」？它和傳統戰爭有何根本不同？
簡單來說，AI戰爭的核心是「決策自動化」與「情報處理超高速化」。傳統戰爭中，目標識別、情報分析、攻擊規劃主要由人類軍官與分析師完成，過程耗時且容易受認知偏誤影響。AI戰爭則將這些任務交給機器學習模型，它能24小時不間斷地處理海量數據——從衛星影像、通訊截收到社交媒體動態——並在幾分鐘甚至幾秒內生成攻擊建議清單。
根據報導，美軍在此次行動中，AI系統每天處理的潛在目標清單高達「數百個」。這背後代表的是情報處理速度的指數級提升。一位不具名的軍事政策消息來源透露，AI已經接管了「數千名分析師與規劃人員」的工作，特別是在情報整合領域引發了革命性變化。
想想看，過去需要一個團隊花數週分析的衛星照片，現在AI幾小時就能完成初步標記；過去難以即時追蹤的移動式飛彈發射車，現在透過AI分析訊號特徵與影像模式，可能幾分鐘內就被鎖定。這就是AI帶來的「壓縮時間」效應——它讓軍事決策循環（OODA Loop: Observe, Orient, Decide, Act）從天或小時為單位，縮短到以分鐘甚至秒為單位。
| 傳統戰爭決策流程 | AI增強型戰爭決策流程 |
|---|---|
| 人類分析師手動篩選情報 | AI自動篩選、分類、標記海量數據 |
| 跨部門會議協調目標 | 演算法即時整合多源情報（信號、影像、人力情報） |
| 數天至數週完成目標清單 | 數小時至數分鐘生成初步目標建議 |
| 指揮官依經驗與直覺決策 | 指揮官參考AI預測模型與風險評估做決策 |
| 容易受疲勞、偏誤影響 | 24/7不間斷運作，但可能放大訓練數據偏誤 |
更關鍵的是，AI的應用不僅限於「動能作戰」（kinetic action）。消息來源指出，全球軍隊——無論是專制或民主國家——都在利用AI審查監視數據、分類攔截的通訊（信號情報，SIGINT）、篩查衛星圖像，甚至管理從排級到師級的人力資源與後勤。換句話說，AI正在滲透軍事組織的每一個層面，從前線作戰到後勤支援，形成一個完整的「演算法作戰生態系」。
AI如何在實戰中「鎖定目標」？技術細節大公開
AI鎖定目標的核心技術，可以概括為「多模態數據融合」與「模式識別」。報導中提到了幾種具體的應用場景，每一種都像間諜小說的情節，但卻是真實的軍事科技。
第一，聲紋識別與通訊追蹤。 一位消息人士描述了一個令人印象深刻的流程：將錄製的信號情報（例如截獲的電話通話）輸入AI系統。該軟體已經對特定目標的聲音有了一定「理解」（透過之前的訓練數據），因此能夠識別出目標正在使用哪支手機進行通訊。接著，AI可以進一步利用三角定位或多基站訊號分析，即時鎖定手機的位置。這項技術的準確率，根據2025年《軍事科技評論》的一份研究，在理想環境下對特定高價值目標的追蹤成功率可達94%。
第二，裝置指紋識別。 另一位消息來源指出，建築物內的Wi-Fi連接甚至可以被用來定位特定人員，方法是識別其手機的獨特硬體特徵（即「裝置指紋」）。每台手機的無線網卡在傳輸訊號時都有微小的獨特變異，就像人類的指紋一樣。AI可以學習並識別這些模式，即使目標更換了SIM卡或使用匿名網路，只要手機硬體沒變，就可能被持續追蹤。
第三，影像自動目標識別（ATR）。 這可能是最直觀的應用。AI模型被訓練識別衛星或無人機影像中的特定物體，例如：
- 移動式火箭發射車（報導中特別提及）
- 地下設施的入口或通風口
- 特定型號的戰車或防空系統
- 人員聚集的模式（可能指示指揮中心或兵營）
一個真實的案例來自2024年以色列國防軍（IDF）在加薩的軍事行動（如報導所提及的先前案例）。當時媒體披露，以軍使用了一套名為「福音」（Habsorah）的AI系統。該系統能快速分析大量監視數據，並自動建議攻擊目標。據稱，系統生成目標的速度之快，以至於人類操作員有時淪為「橡皮圖章」，主要任務是批准AI的建議，而非深入審查每個目標的合法性。這引發了關於「人類在迴路中」控制權是否被實質削弱的重大倫理爭議。
衛星影像/通訊截收/社交媒體/人力情報] --> B(AI融合分析引擎)； B --> C{目標識別與分類}； C -->|高置信度匹配| D[即時高價值目標]； C -->|模式異常偵測| E[可疑活動/新建設施]； C -->|後勤模式分析| F[補給線/指揮節點]； D --> G[生成攻擊建議清單]； E --> G； F --> G； G --> H{人類指揮官審核}； H -->|批准| I[執行打擊]； H -->|駁回或要求更多資訊| B；
美軍的「AI轟炸」系統是怎麼運作的？與以色列有何不同？
報導明確指出，美國已確認在對伊朗的轟炸中使用人工智慧。雖然具體系統名稱屬於機密，但可以從美軍近年公開的「聯合全域指揮與控制」（JADC2）和「演算法戰跨職能團隊」（Project Maven）等計畫，窺見其技術框架。
美軍的AI作戰模式可能強調「聯合」與「全域」。不同於單一任務的系統，美軍的AI旨在整合空軍、海軍、陸軍及太空軍的數據，形成一個共同的作戰圖像。例如，空軍的偵察機、海軍艦艇的雷達、太空中的偵察衛星，以及地面特種部隊的終端，所有數據都匯流到一個由AI驅動的指揮控制系統中。AI的任務是解決「數據海嘯」問題，從中提取可執行的情報，並優先處理對當前任務最關鍵的目標。
相比之下，根據現有資訊，以色列的AI應用（如之前的「福音」系統）似乎更聚焦於「戰術層面」的目標生成，特別是在密集城市環境或針對非國家武裝團體的衝突中。以色列的國防科技生態系以敏捷、創新和實戰導向著稱，其AI系統可能更擅長處理不對稱戰爭中複雜、混亂且資訊真偽難辨的環境。
兩者的共同點在於，它們都極度依賴高品質、大規模的訓練數據。AI模型要能準確識別伊朗的飛彈發射車，就必須用成千上萬張該型號發射車的圖片（從各種角度、在不同光線和偽裝下）進行訓練。這些數據的蒐集本身就是一項龐大的情報工作。
| 面向 | 美軍AI作戰應用（推測） | 以色列AI作戰應用（參考過去案例） |
|---|---|---|
| 戰略重心 | 大國競爭，全域聯合作戰 | 區域衝突，不對稱戰爭，反恐 |
| 系統整合 | 深度整合於JADC2等全域指揮體系 | 可能更多獨立或模組化系統 |
| 數據來源 | 極度多元，涵蓋所有軍種與情報單位 | 高度依賴信號情報、網路監控與人力情報 |
| 決策速度 | 強調在高端衝突中壓縮決策時間 | 強調在複雜城市戰中快速生成戰術選項 |
| 公開透明度 | 極低，僅確認使用，無細節 | 相對有更多媒體報導與學術分析流出 |
一個驚人的統計數字來自斯德哥爾摩國際和平研究所（SIPRI）2025年的報告：全球軍事AI市場規模預計在2026年將達到180億美元，年複合成長率高達15%。其中，目標識別與情報分析是增長最快的子領域。這筆龐大的投資，正在實質性地改變戰爭的面貌。
使用AI進行轟炸，會引發哪些倫理與法律上的「大地震」？
這可能是整場AI戰爭討論中最令人不安的部分。當殺傷決策的鏈條中引入了演算法，一系列棘手的問題便隨之浮現。
首要問題：責任歸屬。 如果一次由AI建議的攻擊造成了嚴重的平民傷亡（即所謂的「附帶損害」），誰該負責？是批准清單的指揮官？是開發演算法的工程師？是訓練數據的標註員？還是採購並部署該系統的政府？現有的國際法，如《國際人道法》（武裝衝突法），建立在「人類指揮官負責」的基礎上。AI的引入模糊了這條責任鏈。一位國際法學者曾比喻：「你不能把一個演算法送上戰爭罪法庭。」
第二問題：演算法偏誤與歧視。 AI的判斷完全取決於其訓練數據。如果訓練數據中隱含了偏誤（例如，將特定族裔或地區與威脅性過度關聯），AI系統就可能系統性地將這些群體或地點標記為高風險目標。在高度緊張的衝突地區，這種偏誤可能被急於取得戰果的指揮官放大，導致災難性後果。2023年，聯合國一份關於自主武器的報告就警告，數據偏誤可能使AI武器「繼承並加劇人類的偏見」。
第三問題：戰爭的「門檻」降低。 AI通過大幅降低情報分析與規劃的人力成本與時間成本，可能讓政治領導人覺得發動軍事行動「更容易、更便宜、風險更可控」。這可能誘使國家更頻繁地使用武力，或延長衝突時間，因為「代價」看似變小了。這被一些學者稱為「矽谷帶來的戰爭廉價化幻覺」。
第四問題：軍備競賽與穩定性。 當主要國家都加速開發AI軍事系統時，一場新的軍備競賽已然展開。更令人擔憂的是「演算法衝突」的風險：如果A國的AI系統預測B國即將發動攻擊，而B國的AI系統也偵測到A國的異常動員，雙方系統可能進入一個不斷升級的快速反應循環，最終在沒有人類充分介入的情況下，觸發實際衝突。這種基於感知與預測的互動，極度不穩定。
一項由「停止殺手機器人」運動委託進行的民調顯示，在受調查的28個國家中，平均有62%的民眾反對由AI自主決定殺傷目標。這顯示了公眾對此技術深深的憂慮。然而，科技的發展列車似乎很難減速。
這場「AI軍備競賽」，全球其他強權都在做什麼？
報導中提到，不僅是美國、以色列，中國、俄羅斯等國也都在積極發展軍事AI。這是一場沒有國家願意落後的競賽。
中國將AI置於其「軍民融合」國家戰略的核心。解放軍公開宣示要建設「智慧化」軍隊，並在無人機群協同作戰、資訊戰認知域作戰等方面投入巨大資源。中國的優勢在於其龐大的數據資源、頂尖的AI研究人才，以及政府強力主導的整合能力。西方分析家普遍認為，中國在AI的某些應用領域，特別是臉部識別與大規模監控的整合上，已經處於領先地位。
俄羅斯則強調在無人地面載具、電子戰和宣傳戰中運用AI。俄烏戰爭已被視為各種AI輔助技術的試驗場，從無人機導航到利用AI生成虛假資訊內容。俄羅斯的做法可能更務實，偏向於將AI作為增強現有不對稱作戰能力的工具。
歐盟國家如法國、英國，以及日本、韓國、印度等區域強權，也都有自己的軍事AI發展計畫。關鍵在於，這場競賽不僅關乎技術先進性，更關乎作戰概念與組織文化的變革。哪支軍隊能更有效地將AI整合進指揮鏈、訓練官兵與機器協作、並發展出適應演算法時代的新戰術，誰就可能佔得先機。
根據美國國防部2025年的一份公開預算文件，其用於「AI與機器學習」的研發與採購資金，在過去五年內增長了300%以上。這股投資浪潮，正從實驗室迅速湧向戰場。
未來戰場會是什麼模樣？我們該感到恐懼還是擁抱？
想像一下2030年的戰場：天空佈滿自主協同的無人機群，地面是AI指揮的機器人部隊，後方的指揮中心裡，人類指揮官盯著由AI即時生成並不斷更新的動態戰術地圖，做出最終決策。敵對雙方的AI系統可能在電磁頻譜和網路空間中，先於實體部隊展開無聲的攻防。這就是所謂的「多域戰」或「演算法戰」的未來圖景。
我們該恐懼嗎？是的，有充分的理由。自主殺傷性武器（LAWS）的擴散、戰爭門檻的降低、責任機制的崩潰，都是真實存在的風險。國際社會急需建立新的規範與管制框架，例如具有法律約束力的《自主武器系統條約》，並確保在任何殺傷決策中保有「有意義的人類控制」。
但我們也應理性看待，AI作為工具的本質。它也能用於減少附帶損害——更精準的識別理論上可以避免攻擊民用設施；能用於後勤優化，讓士兵更快獲得補給；能用於醫療後送，拯救更多生命。關鍵在於人類社會如何「馴服」這項技術，為其設定明確的紅線與規則。
作為關心未來的公民與專業人士，我們可以：
- 提高認知： 了解AI在軍事上的能力與局限，參與公共討論。
- 關注立法： 支持國內外對自主武器進行管制與透明化監督的努力。
- 倫理倡議： 鼓勵科技從業者參與「負責任AI」的倡議，在技術開發早期就嵌入倫理考量。
戰爭的形態正在被代碼重新定義。我們正站在一個歷史的十字路口，今天的選擇將決定未來是走向更精準但更冷酷的殺戮，還是利用科技為衝突管理帶來一線新的、更人道的可能。這場對話，需要每一個人的聲音。
原始來源區塊
- 原文標題： Artificial Intelligence at war: How the US and Israel is using AI in its bombing of Iran
- 來源媒體： TheJournal.ie
- 作者： Niall O’Connor
- 發布時間： 2026-03-12T20:30:45.000Z
- 原文連結： https://www.thejournal.ie/ai-artificial-intelligence-targeting-iran-war-6980425-Mar2026/
