目錄

• AI如何重塑美國陸軍軍事理論制定流程？
• AI軍事決策的數據品質挑戰：偏見與可解釋性難題
• 人機協作新範式：人類判斷仍是最終把關者
• 2026年全球軍事態勢：AI軍事應用的市場規模預測
• 專家警示：AI軍事決策的風險與道德邊界

AI如何重塑美國陸軍軍事理論制定流程？

美國陸軍近期明確宣布將人工智慧技術引入軍事理論制定體系，這標誌著傳統軍事決策模式正在經歷深刻變革。根據美國國防部的公開聲明，AI系統的核心功能在於處理和分析海量軍事數據，從而為理論制定者提供更具數據支撐的決策基礎。

這一轉變的背景源於現代軍事環境的複雜性急遽攀升。隨著地緣政治格局演變、武器系統迭代加速，以及資訊戰形態日益多元，傳統依賴人類經驗與有限數據的分析模式已難以滿足快速決策需求。AI的介入正是為了解決這一結構性瓶頸。

值得注意的是，AI在軍事理論制定中的應用範疇涵蓋多個層面：從威脅評估模型建構、兵棋推演情境分析，到資源配置優化與作戰概念驗證。這些應用場景的共同特點在於都需要處理超過人類認知負荷上限的複雜資訊，而這正是AI技術的核心優勢所在。

然而，美國陸軍對此保持清醒認知。官方聲明明確指出，AI目前定位為「輔助工具」，最終決策權仍掌握在人類手中。這種謹慎態度反映軍方對新技術既積極探索又審慎評估的平衡策略。

AI軍事決策的數據品質挑戰：偏見與可解釋性難題

美國陸軍在引入AI技術的同時，坦承該技術面臨三大結構性缺陷：數據品質問題、演算法偏見，以及決策過程的可解釋性挑戰。這些問題在軍事決策場域中的潛在影響尤為嚴峻。

數據品質問題是AI軍事應用的首要障礙。軍事數據來源多元，包括歷史戰爭記錄、情报蒐集結果、部隊訓練數據，以及盟友情報共享等。然而，這些數據往往存在格式不一致、更新延遲、覆蓋不完整等問題。若AI系統輸入的數據本身存在瑕疵，輸出的分析結論與建議勢必受到影響。更嚴峻的是，軍事環境中的數據有時涉及高度機密，進一步限制數據共享與交叉驗證的可能性。

演算法偏見問題同樣值得關注。AI模型的訓練數據若存在歷史性偏見，例如過去軍事行動中的特定策略傾向或地理區域偏好，模型可能學習並放大這些偏差。在軍事決策場景中，這意味著AI可能系統性地低估某些選項的價值或高估其他方案的風險，進而影響最終的戰略判斷。

可解釋性挑戰是第三個關鍵瓶頸。現代深度學習模型常被批評為「黑箱」，其決策邏輯難以被人類完全理解與審查。在軍事決策這種高風險場景中，若無法追溯AI建議的推理依據，指揮官將難以對其建議進行有效評估與質疑。這種不透明性不僅影響決策品質，更可能在事後追責時產生爭議。

美國陸軍對此採取了務實態度：承認問題存在，而非掩蓋或忽視。這種透明作風為後續技術改進奠定了基礎，也為其他軍事機構提供了借鏡。

人機協作新範式：人類判斷仍是最終把關者

美國陸軍在AI應用策略上最值得关注的声明是：「AI只是輔助工具，最終的決策仍需依賴人類的判斷和經驗。」這一看似簡單的表述，實際上蕴含著深刻的軍事哲學與技術倫理考量。

從軍事傳統角度审视，戰爭本質上是人類意志與判斷的較量。無論技術如何演進，戰爭的終極目標——維護國家利益、保護士兵生命、實現政治目的——都需要人類來定義與把關。AI或許能夠處理數據、識別模式、提供選項，但對於戰略意涵、道德權衡、政治風險等複雜因素的综合判断，仍需要人類指揮官的智慧與經驗。

這種人機協作模式也帶動了軍事教育與訓練體系的調整。未來的軍事人員不僅需要具備傳統的戰略思維與戰術素養，還需要理解AI系統的能力邊界與潛在風險。如何有效地與AI系統互動、如何批判性地評估AI建議、如何在時間壓力下做出最終判斷，這些能力將成為軍事教育的重要組成部分。

此外，責任歸屬問題也在此框架下得到明確：既然最終決策權在人類手中，相應的決策責任也由人類承擔。這對於軍事指揮鏈的紀律與問責機制具有重要意義。

2026年全球軍事態勢：AI軍事應用的市場規模預測

美國陸軍的AI應用舉措並非孤立事件，而是全球軍事智能化浪潮的縮影。根據多方預測與市場分析，全球軍事AI市場正處於快速增長期。

市場研究機構指出，2027年全球軍事AI市場規模預估將達到150億至200億美元，較當前水平呈現顯著成長。這一增長的主要驅動因素包括：主要軍事強權的持續投入、無人系統與自主武器的發展需求，以及網絡安全威脅的日益嚴峻。

從區域分布來看，北約成員國仍是軍事AI技術的主要採用者與投資者。美國作為北約核心成員，其軍事AI戰略走向勢必影響整體北約的技術發展方向。此外，亞太地區的中國、日本、韓國等國也在積極推進軍事智能化，這使得全球軍事AI競爭格局更加複雜。

值得關注的是，AI軍事應用的增長並非均勻分布。不同軍種、不同任務領域對AI的需求程度與投資優先級存在差異。例如，后勤支援、情報分析、通信網絡安全等領域的AI應用相對成熟，而前線作戰單位的自主系統應用則面臨更嚴格的政策限制與技術瓶頸。

對於產業界而言，軍事AI市場的快速增长帶來了顯著的商業機會。從基礎設施建設、數據處理平台開發，到演算法優化、人機介面設計，各個環節都需要私營部門的技術支持。這也催生了軍工企業與科技公司之間日益緊密的合作關係。

專家警示：AI軍事決策的風險與道德邊界

儘管AI在軍事理論制定中的應用前景廣闘，但國際軍事與技術倫理專家也提出了諸多警示。這些警示涉及技術、風險與道德等多個層面，值得深入探討。

過度依賴風險是首要關注點。當AI系統在決策流程中扮演越來越重要的角色，人類決策者可能逐漸喪失獨立判斷的能力或意願。這種「自動化偏見」現象在民航與其他高風險行業已有前車之鑑。若軍事指揮官習慣性地接受AI建議，可能導致批判性思維能力的退化，對於突发狀況或系統失效情境的應變能力將大幅下降。

系統性失靈風險同樣不容忽視。高度互聯的AI系統網絡可能在遭受攻擊或遭遇異常輸入時產生連鎖反應。網絡戰場上的對抗博弈意味著，軍事AI系統同時面臨來自對手的系統性攻擊風險。一旦關鍵AI系統被癱瘓或被操控，可能對整體軍事行動產生災難性影響。

道德與法律邊界是第三個關鍵議題。AI軍事決策系統的廣泛應用可能對現有的國際人道法規體系產生冲击。戰爭法規要求戰爭行為必須具有區分性與比例性原則，這些原則的執行依賴於人類對於複雜情境的道德判斷。AI系統是否能夠可靠地執行這些判斷，目前仍是開放性問題。

此外，AI軍事決策系統的使用也可能引发关于责任归属的新议题。当AI建议在执行过程中导致不当后果时，责任应归于系统开发者、部署决策者，还是AI本身？这些问题在法律框架层面尚未有明确答案。

常見問題解答（FAQ）

Q1：美國陸軍使用AI制定軍事理論，是否意味著AI將接管軍事決策？

根據美國陸軍官方說法，AI目前定位為「輔助工具」，最終決策權仍依賴人類判斷。AI的價值在於處理海量數據、識別模式、提供選項建議，但戰略方向的選擇、風險評估、道德權衡等關鍵决策仍需人類指揮官負責。這種「人機協作」模式強調人类的主导地位，AI僅扮演支持角色。

Q2：AI軍事決策的數據品質問題如何解决？

數據品質問題是AI軍事應用的核心挑戰之一。解决方案包括：建立標準化的數據收集與處理流程、引入數據驗證與清洗機制、增加數據來源的多樣性以减少偏差、定期進行數據品質審計等。美軍正在探索「人機協作」的數據審核模式，由人類專家對AI使用的关键數據進行抽查驗證。

Q3：2026年全球軍事AI市場的發展趨勢如何？

市場研究顯示，全球軍事AI市場預計將持續快速增长。預估到2027年市場規模將達到150億至200億美元，年增長率維持在15%至20%區間。主要驱动力包括主要军事强权的持续投入、自主武器系统的研发需求，以及网络作战能力建设的迫切性。同時，各國也在積極制定AI軍事應用的相關規範與標準。

參考資料與延伸閱讀

• 美國陸軍官方網站 – AI軍事應用專題
• 美國國防部官方新聞發布
• 戰略與國際研究中心（CSIS）- 軍事AI研究報告
• 布魯金斯學會 – AI與國家安全議題分析
• RAND Corporation – 軍事技術創新研究