军事目标瞄准系统的工业化与软件化 - 美国和以色列能够发动比1991年或2003年海湾战争首日（约1300架次）更迅猛的打击，“史诗狂怒行动”的空中力量是2003年伊拉克“震慑行动”的两倍，这得益于它们能以工业化规模生成和打击目标 [3] - 实现工业化目标生成的核心是大幅增加软件使用，包括人工智能，从而比以往更精确、快速地识别目标 [3] 目标生成与决策流程 - 美国中央司令部的目标生成流程始于情报局建立包含数千个潜在目标的数据库，并包含学校、医院等“禁打”目标名单，随后由武器专家、律师（作用有限）和战略计划局共同制定作战计划，最终由作战局分解为未来两天的“空中任务指令” [5] - 软件通过模拟爆炸影响来预测摧毁目标的概率和对平民的伤害，生成“爆炸图”，近年来该技术在范围和复杂性上取得飞跃 [6] - 包括中央司令部和北约在内的美国武装部队使用主要由Palantir公司开发的Maven智能系统，该系统整合公开和机密信息，能关联社交媒体信息与卫星数据，生成目标、选择武器并评估打击效果，还能作为“数字孪生”进行决策模拟 [6] 软件系统带来的效率革命 - 一项机密研究表明，Palantir的Maven系统使军事人员能够以十分之一的人力规划出与伊拉克战争规模相当的作战行动，且效率仍在提升 [7] - 过去需要数十人花费数十小时完成的工作，现在只需两分钟就能完成，一位欧洲将军表示其每日目标数量从10个增加到300个，目标是达到每天3000个 [7][8] - Maven系统自2022年起被用于援助乌克兰 [7] 以色列的目标定位系统发展 - 以色列实现了目标生成流程的“工业化”，其“目标库”包含数千个伊朗目标及所需弹药，涵盖领导人总部、军事基地、民用基础设施等，其赋予决策支持系统的自主权令美国策划人员和欧洲将军感到震惊 [8] - 以色列的系统化发展可追溯至1973年，当时为应对防空系统开始系统收集数据，并在2006年战争后改进方法，最终使总参谋长能在一份装订成册的哈马斯目标清单中，于几分钟内选定反击目标 [8] 系统的可靠性、自主权与人为因素 - 指挥官称Maven等工具创建的目标库经过近十年测试总体可靠，并为每个目标设定置信度，在识别民用目标方面有时优于人工分析员 [9] - 除极端情况外，每个目标都需经人工审核，但打击规模和频率的增加正促使赋予计算机更大自主权以进行实际攻击 [9] - 北约内部一些国家对“失去人类控制”表示担忧，技术发展速度远超四年前的想象 [9] - 系统问题常源于操作员，人工智能可帮助优秀的情报官员并减少附带损害，但若官员只求更多目标而不顾伤害，则人工智能只会助其达成目的 [9] 系统维护与实战挑战 - 维护庞大目标库面临信息过时问题，例如哈马斯曾使用的建筑后来住进平民，以色列国防军会定期但频率不足地“重新验证”目标 [10] - 米纳布女子学校遭袭（造成175人死亡，大部分是儿童）可能源于未能重新验证目标，该地点曾是附近海军基地的一部分 [4][10] - 随着计算机生成目标数量激增和每日可袭击次数大幅增加，降低此类灾难风险变得更具挑战性 [10] - 美国高层挑战包括战争部长赫格塞斯贬低战争法、解雇军事律师、放宽交战规则，并将五角大楼负责保护平民的人员数量削减了90%，中央司令部负责平民伤害评估的小组人员编制仅为之前的三分之一 [10]