海外看世界》AI战争帷幕下的大国论剑：从孔明灯说起（蒋一骁）

乌克兰军人在乌东顿内茨克（Donetsk）巴赫姆特（Bakhmut）施放无人机的资料照。（美联社）

三国时期，诸葛亮的军队被魏军困于阳平。城里粮食日益减少，军心不稳，眼看就要支持不住。孔明灵机一动，令士兵用竹篾和薄纸编制灯笼，以煤油为灯芯。孔明在灯上系上求救的讯息，点燃并放飞了几百个纸灯笼。部分孔明灯随风飘到了蜀国的大本营，为孔明带来了援军。孔明灯可以被理解成人工智能(AI)在战场的第一次应用：相比于士兵突围传信，孔明灯扮演了无人机的角色，其「智能」则体现在制造者对风向和天气的利用和判断。穿越千年，只能依靠风力和运气的「无人操作系统」显然过于简陋，那么现代战争中AI武器的论剑又在何处？

2023年，军事迷和股民在终于有了共同话题——人工智能。在俄乌冲突和以色列-哈马斯战场上，人工智能对现代战场的影响也从一战时期的无人机拓展到了算法轰炸，情报分析，以及战争决策等等。算力做为硬件基础决定了人工智能的上限。这也解释了在人工智能的掘金时代，卖铲人英伟达（NVIDIA）凭借在AI晶片领域的龙头垄断地位股价和市值屡创新高。笔者认为，在达到这个上限的过程中，用来训练模型的军事数据的「质」和「量」是大国AI武器在中短期的角力点。

机器学习是人工智能的核心领域。所谓的「学习」可以理解为机器从训练数据中建立模型和根据测试结果反复优化模型的过程。在保证「质」的前提下，模型的精度会随着训练数据量的提升而提升，这也是数据可以成为人工智能大时代下新「石油」的原因。用机器学习的语言来讲，孔明灯的设计是一种监督学习（Supervised Learning）: 通过选择一系列的天时地利相关特征（Feature）来增加其抵达目的地的概率。理论上，这个概率是可以通过天气，风向，释放点，和时间等因素的各种排列组合下（「质」）进行大规模的反复实验（「量」）来提高的。在没有可靠且高质量的数据进行模拟时，人工智能的效果往往差强人意。

当代的AI武器更需要大量的演习才能「孰能生巧」。相比于传统武器，人工智能的可怕之处在于其自我学习的能力：AlphaGo可以通过和自己对弈来进行提升，棋手却不具备这种左右互搏的能力。在2022年的俄乌冲突中，AI武器（巡飞弹，察打无人机等）已经展现出了自我战斗能力。在可预见的将来，AI武器或许可以实现自身的攻防演练，绕过实战数据稀缺的瓶颈。（作者为美国西新格兰大学经济学系助理教授）

（本文来源《海外看世界》，授权中时新闻网刊登）

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