核心观点 - AI正在深刻改变战争规则和定义，从传统物理对抗扩展到网络、信息和认知领域 [9] - 自主武器系统的决策能力挑战人类对战场的绝对控制权，存在误判、黑客攻击和伦理风险 [10][12] - AI军备竞赛重塑国际军事力量平衡，技术领先国家在智能战领域占据优势 [14] - 人机融合智能是未来军事发展的关键方向，需结合计算与算计能力应对复杂战场 [15][17] - AI战争的终极目标是"不战而屈人之兵"，反AI技术成为军事竞争焦点 [18][19] AI军事应用现状 - 美军"Project Maven"利用AI分析无人机视频，目标识别准确率提升，但存在自主决策伦理争议 [6] - 美国空军"Skyborg"项目开发自主无人机僚机，降低人员风险但面临网络攻击隐患 [8] - 乌克兰在俄乌冲突中运用AI分析坦克履带磨损痕迹，提前48小时预判俄军进攻路线 [9] 技术风险与挑战 - 美军测试的"忠诚僚机"系统曾因电子战干扰误判友军目标，决策过程仅12秒远超人类反应速度 [10] - 某型自主防空系统训练中误将民航客机识别为巡航导弹，基于98%置信度触发拦截 [12] - AI算法对特定肤色人群的误判率高出基准值47%，导致无人机蜂群误炸婚礼现场 [12] 国际竞争格局 - 美国重点发展AI驱动电子战系统和自主无人机，俄罗斯强化AI网络战能力 [14] - 中国凭借5G通信、超级计算和大数据处理技术优势布局智能化战争 [14] - 军事强国加速研发反AI武器，采用"AI对抗AI"手段干扰敌方决策系统 [18] 人机融合方向 - 深度态势感知系统需融合人、机、环境三要素，结合客观计算与主观算计 [15] - 东方智慧强调"化"的算计能力，与西方理性计算思维形成互补 [17] - 未来指挥系统需实现指挥官与AI的协同，在战争迷雾中保持灵活判断 [19]

图片来源： TED Z Highlights 如果把人工智能的发展趋势向前推演，几乎每个国家、每个公司最终都可能基于美国技术栈或中国技术栈，去构建人工智能技术。 关键问题在于这些技术背后所包含的意识形态。如果你最终看一下语言大模型，或者许多这些 AI 技术，你会发现，这其中有大量技术性的决策，它们对模 型最终的表现、模型最终提供的信息，或者提供给某个人的推荐，都会产生重要影响。 我们如何为技术制定标准？如何负责任地开发这项技术？如果每个 AI 安全研究所都有不同的标准、不同的标准体系和不同的理解，那么有效开展工 作将会无从谈起。 Alexandr Wang ， Scale AI 创始人兼 CEO ， 25 岁成为全球最年轻自创亿万富翁。他在卡塔尔 2025 全球网络峰会中与 ICT 签署协议，旨在将 AI 融入 公共服务。本视频中， Alexandr Wang 与来自 Axios 的记者 Felix Zalman 对话。 " 我们必须赢得这场 AI 战争。 " 主持人 ： 他是 Scale AI 的创始人兼 CEO ，在 25 岁时便成为全球最年轻的自创亿万富翁。正如我们所知， ChatGPT 将 AI 推向 ...