【高见】污染与进化：被AI影响的战争

2024年3月28日星期四，欢迎收看第109期高见。本期话题：【高见】污染与进化：被AI影响的战争。

一、 AI在伊朗战争中的“进化”与“污染”

2月28日，美以联军对伊朗发动大规模军事袭击。到现在，战争已经持续近一个月。这场战争最大的噱头是AI。从最近一个月的情况来看，AI对战争同时造成了进化与污染两方面效果。

进化方面，美国通过媒体宣传AI的战争作用。相关人员对《华盛顿邮报》记者说，美军在制定对伊朗的打击计划时，利用Maven推荐了几百个目标，并进行优先级排序。这至少说明，AI已经能够显著加快美军的决策流程。

污染方面，最直观的效果就是认知混乱。战争爆发后，大量野生智库与自媒体蹭热度，添油加醋描写AI对这场战争的作用。创作者在流量经济驱动下要高频更新，所以很多人不做甄别就发布了AI文案，将美军AI描写得神乎其神。之后，这些机器幻觉结果在互联网上不断被AI抓取投放。这往好听了说是AI的商业互吹，往难听了说就是互相喂食。

二、 典型案例：关于“AI斩首哈梅内伊”的虚假信息

先看污染。最典型的例子就是这个月头一周，中文互联网上大量流传美军利用AI斩首哈梅内伊的段子。其中污染效果最好的一篇文章题目叫《AI杀死了哈梅内伊》，发布时间是3月1日下午。之后半个多月，这篇文章捏造的数据被反复引用，连官媒都被污染了。

现在美军情报分析已经深度使用AI工具，因此AI确实有可能介入了斩首哈梅内伊的行动流程，但这跟网络段子说的是两码事。按照段子中的说法，在斩首哈梅内伊行动中，Claude只用了90分钟就整合了2.3 PB数据，涉及1.2亿条情报碎片，相当于328人100天的工作量。但这首先在小学算术上就离谱。按照段子里每人每天处理1000条情报，328人100天的工作量是3280万条，不是1.2亿条。

进一步看，328人这个数字也是用小学除法凑出来的。1.2亿条情报除以每人每天1000条，再除以一年365天，取个整就是328人。而且段子里说，1.2亿条情报碎片的数量是2.3 PB，这显然也是胡编乱造。2.3 PB按照书写规范应该是十进制，那么平均每条情报的数据量是19.17 MB，相当于一张高清大图或者几百万字。每人每天处理1000条情报就是19.17 GB，哪怕这些情报全都是视频，按照1080P常见播放码率，那也要播放好几个小时。在此基础上还想要做情报分析处理，那就得跳着看。

现实中的情报分析任务就没有用数据量来计算工作量的算法，都是按照任务复杂度、任务工时和产出效果来约束的。因此，合理解释只能是AI缝合了多种来源的语料，用机器幻觉来填空。比如“整合20多类异构数据”，这就能在很多国内大厂数据平台以及政府智慧平台的宣传文案中找到相似结果。类似的，“每秒120万条数据”是常见的流处理系统吞吐量，“10万+的并发访问”也是服务器配置常见的并发承载量。至于2.3 PB数据与1.2亿条情报，NASA在2019年关于热带气旋的产品服务报告中也提到过相似内容。

这些AI缝合语料普通人乍一看很容易当真。由于这篇文章的发布者在3月1日当天还同步发布了机翻的英文版本，导致海外一些智库也用AI抓取了这些数据，当做研究成果来发布。到了3月17日，《环球时报》还在用这组虚构数据，一本正经分析AI军事化的影响。此外，《环球时报》还提到了两个数字：800倍和98.7%。98.7%也是从3月1日那篇文章中摘取的，同样也是机器幻觉。98.7%是AI相关宣传软文中常见的一个准确率数字，带一位小数而且数字不重样，属于AI生成文本中比较漂亮的概率模板，可以当做AI创作的语气词。800倍这个数字毫无逻辑，因为90分钟处理1.2亿条情报，再除以800倍，那也是每秒钟处理27.8条情报，属于传说中的量子波动阅读，不知道审稿编辑是不是有这个能力。800倍同样也能找到语料素材，比如去年上海交大安泰经管学院发布的人工智能蓝皮书里，就提到特斯拉的数据标注效率比2018年提升了800倍。

按照最初发文记录，这些机器幻觉段子的始作俑者是一个叫“AI探马”的公众号。从公众号信息可以看到，这就是格隆汇平台孵化的矩阵号。公众号自己已经把这篇文章撤掉了。这篇文章还有其他几个段子也被广泛传播，比如“AI发现哈梅内伊车队有个1.2秒的异常停顿”、“AI用几个月的数据预判了哈梅内伊行动路径”，这些都是机器幻觉。

三、 还原真相：传统战术与AI的真实边界

此前以军入侵加沙地区时，以色列官方曾经宣传过AI的作用。但在这次伊朗战争中，几乎没有公开提到AI。根据以色列相关人员对美联社透露的说法，是斩首行动利用了包括入侵监控摄像头在内的多种手段，并没有说利用AI识别出画面异常来判定打击窗口。汇总外媒比较权威的报道，可以大致还原出斩首行动前后的过程。

特朗普在抓捕马杜罗之后，希望在伊朗也能赢一把。刚好伊朗内部矛盾升级，所以特朗普下令让美军向伊朗周边集结。如果能靠恐吓压垮伊朗政权最好，压不垮也可以找个合适时机发动突袭。而长期以来，以色列一直都希望对哈梅内伊实施斩首打击，相关情报渗透就没有停过。但这种斩首行动需要白宫点头同意，也需要美军提供支持。因此在2月份，美以双方应该已经就斩首计划做过多轮沟通。

在斩首行动之前的几天，以色列情报机构已经确认哈梅内伊2月28日晚上要在德黑兰跟他的亲信开会。27日，以色列情报机构获得线报说28日的会议提前了，内塔尼亚胡在电话里劝特朗普赶紧抓住机会，别错过赢球的窗口。于是特朗普立即签发了打击命令。结果在导弹落地前的几分钟，哈梅内伊二儿子穆杰塔巴刚好走到室外庭院里，躲过了致命袭击。随后他继任伊朗最高领袖。

综合来看，美以联军袭击哈梅内伊执行流程更接近一次传统的战术行动。这恰恰是最符合逻辑的决策，因为行动策划周期长，目标也太重要，整套方案肯定是经过了多轮的核验与推演。具体情报分析过程有可能使用了AI，但肯定不是网络段子里描绘的游戏挂机模式。

四、 AI在情报分析中的实际应用模型

那么在这种斩首行动中，AI参与程度有多深呢？可以参考1月初美军抓捕马杜罗的军事行动。根据《华盛顿邮报》报道，这场行动同样使用了Claude以及Palantir公司开发的Maven。美军提前几个月就在演练抓捕行动，包括三角洲部队在内的美军精英专门搭建了一个演习场地，精确复刻了马杜罗的安全屋，反复排练演习，相当于远程蹲点。与此同时，马杜罗身边就有CIA的线人，持续向美国汇报马杜罗的位置和动向。去年12月下旬，美军一直处于待命状态，而且因为天气不好还放弃了一次行动窗口。

由此可以推测，AI在这场行动中起到的作用主要是打通多源情报，将不同军种、不同情报机构的信息纳入到统一的在线平台里，并做一些初步的自动归类和时间线排序，减少情报人员的检索成本。同时，AI也可以结合气象数据，在天气条件不好的情况下做出行动窗口建议，提供十米性质的决策支持。

这样看下来，似乎AI只是锦上添花。但这是因为美军这两场针对他国元首的行动太重要，容错率低，所以美国不在乎这两场行动的人力成本。而对于目标价值不太高的打击任务，AI可以大幅削减情报分析前序阶段的体力活，从而加速决策过程。

具体来看，现代情报分析流程可以粗略拆分为五个通用环节：

1. 规划任务，确定方向：是个认为定义需求的操作，AI可介入程度较浅。
2. 情报收集：包含了多种情报获取手段。
3. 信息处理：把收集到的原始材料整理成可分析的资料。这是AI可介入程度最深的，因为大头是机械劳动的体力活，有标准化的作业流程，如语音转写、文档翻译、去重等。
4. 分析制作：在情报资料基础上形成研判结论。AI可以辅助做低阶分析，如提炼摘要、内容归纳、梳理人物关系图。但识别情报真伪、解析线索、评估风险、推测意图这些高阶判断必须由人类完成。
5. 分发反馈：将分析报告提交给决策者。

这五大环节中，处理操作过程越规范、越标准化，AI的可介入程度就越深。反过来说，任务的隐含条件越多、博弈越复杂、研判的开放程度越高，AI的可介入程度就越浅。现在的AI通常会同时集成几种机制，其中类似搜索引擎的检索部分以及类似人脸识别、语音识别的判别部分在生成式大模型之前就有成熟的产品。生成式大模型通过上下文对下一个输出Token做概率判断，是计算拟合出类似人类对话的结果。因此任务越标准化，大模型就越容易形成准确的概率判断。而一旦工作内容不确定程度变高，输出结果就有可能发生偏移。尤其在战争环境中，情报分析处于高烈度的情报对抗状态，双方都会放出伪装和假消息，直接用AI跑结果大概率会遭受信息污染。

五、 美军AI的发展历程与现实局限

带着这个框架再去回顾最近十年美军AI的发展历程，就能快速抓住重点。21世纪头十几年，美军关注的焦点是反恐战争。这一时期，随着军用无人机数量增加，美国空军需要处理的全动态视频规模也在迅速增加，后台情报处理负荷很快就饱和了。2017年，美国空军在任务强度不高的情况下，还是执行了2.5万次情报监视与侦察任务，收集了34万个小时的全动态视频。这种情况下，一旦出现区域战争，需要处理的情报资料可能会以数量级的方式增加，美国空军后台很容易被信息流冲垮。

所以2017年美军立项了Maven，准备用当时能做图像识别的早期AI辅助后台处理视频和图片。但随后美国国防部意识到，卡脖子的第一步还不是处理图像视频，而是各个条线数据标准、权限和接口不互通。在这种情况下仓促推广AI，就会变成各家重复立项，最后效率还是提不上去。所以从2018年到2024年，美军一边推进AI试点，一边加快数据共享与接口整合。最近两年，美军总算能够跨军种统一部署Maven平台，把全军地图、视频、数据、分析报告与审批流程整合起来。有了通用平台之后，Claude这种生成式模型才顺利嵌入进去。

关于美军部署AI的能效，2024年乔治城大学有一份报告分析了美国陆军第18空降军的军事演习情况。其中有个结论在互联网上流传，说的是通过Maven平台，只需要20人的十米目标处理小组，就能实现2003年伊拉克战争时期2000人的分析处理能力。很多人看完之后就得出结论，说AI将信息的处理速度提升了100倍。但这在逻辑上显然是有问题的。2003年与2024年的数字化程度、数据整合水平、软件能力都相差太大，不能把所有代差都总结成是AI的作用。

回到这次伊朗战争，美军确实在首轮作战使用了AI，但公开报道的口径非常谨慎。美以联军在2月28日发起军事行动的24小时之内，累计打击超过1000个目标。按照情报分析流程，这些目标大都是过去长期积累的研判结论，尤其是固定设施这种静态目标。长期滚动维护这类目标库也是美军情报分析单位的常规任务。而且美军在去年空袭福尔多核设施之后，到这次伊朗战争爆发，中间间隔了大半年时间，情报机构有充分的时间慢慢分析梳理伊朗境内的高价值目标，更新目标库。AI可以在这个过程中起到辅助作用，但肯定不是在战时状态下才突击生成了几百个目标。

六、 总结与反思

从结果上看，这种大规模密集打击还是超出了美军情报机构的承压能力。决策者要在短时间内对这么多目标任务进行判定，肯定会出现决策过载，然后就是偷懒。美军的首轮打击错误袭击了伊朗一大批城市社区，轰炸了片区内的小学、医院与文化中心。这反过来也说明，美军AI远没有互联网上吹得那么神，并不能自动整合开源地图、公开网页和卫星影像，不能对陈旧目标库进行有效纠错。

随着AI能力持续提升，污染与进化两方面都会进一步被加强。随着AI生成的视频、图片仿真度越来越高，在未来战争中，认知污染很可能会成为一种规模化的特殊作战手段。

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好，本期节目到此结束，感谢各位收看，我们下期再见。