AI「殺傷鏈」：當演算法決定誰該死

在人類士兵扣下扳機之前，演算法已經完成了「選擇」。這不是科幻小說，而是2026年的現實。

戰場上的AI：從輔助到主導

美軍正在以前所未有的速度，將人工智慧整合進「殺傷鏈」（Kill Chain）——這個術語涵蓋了從發現目標、識別威脅、決策授權到執行攻擊的完整流程。

具體而言，衛星與無人機影像的即時分析、訊號情報的自動歸因、多源數據的融合研判——這些過去需要情報分析師耗費數小時的工作，AI系統現在可以在數秒內完成。烏克蘭戰場成為這場技術革命的試驗場：機器學習驅動的目標識別系統在實戰中得到驗證，其效能數據隨即被五角大廈用來加速國內的採購決策。

美國2025財年國防預算中，AI相關支出估計達到約30億美元，較前一年大幅增加。Project Maven（梅文計畫）、JADC2（聯合全域指揮控制）等項目持續擴編，Palantir、Anduril等國防科技新創公司的估值水漲船高。這場軍事AI競賽的商業邏輯已經十分清晰。

「人類在迴路中」：一個正在鬆動的原則

五角大廈的官方立場是：致命性決策必須保有「人類在迴路中」（Human-in-the-loop）的機制，即人類必須對最終的攻擊行動做出授權。

然而，這個原則在實戰壓力下正面臨嚴峻考驗。當AI以95%的置信度標記一個目標，操作員在時間壓力下有多大可能推翻這個判斷？一位前美軍軍官的說法頗為直白：「系統給出答案，人只是在按確認鍵。」

這種「名義上的人類控制」與「實質上的演算法決策」之間的落差，正是國際社會爭議最激烈的核心。《日內瓦公約》要求攻擊方對平民與戰鬥員做出「識別」，對攻擊造成的附帶傷害進行「相稱性」評估。但沒有任何現行國際法框架明確規範AI系統如何履行這些義務，也沒有任何機制追究演算法的法律責任。

對華人世界的地緣衝擊

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這場軍事AI革命，對於台海兩岸及整個亞太地區的意涵尤為深遠。

台灣視角：美軍AI殺傷鏈能力的提升，在理論上強化了對台灣的延伸威懾。然而，這把雙刃劍同樣帶來新的不確定性——AI系統的誤判風險、演算法偏誤導致的意外升級，在台海這個高度敏感的衝突場景中，後果將難以承受。台灣本身也在加速推進無人機與AI防禦系統的自主研發，但規模與技術深度仍與美中兩強存在顯著差距。

中國大陸的回應：北京方面並非旁觀者。解放軍的「智能化戰爭」戰略早在數年前便已提出，曠視科技、商湯科技等企業的軍民兩用技術路線，構成了中國版本的國防AI生態系統。中美之間事實上已形成一場沒有終點的軍事AI競賽，而這場競賽缺乏任何類似冷戰時期核武控制的對話機制。

東南亞的夾縫困境：對於新加坡、馬來西亞、印尼等東南亞國家而言，美中軍事AI競賽的加劇意味著戰略選邊的壓力持續上升。這些國家的防衛採購決策，將愈來愈難以維持「等距外交」的平衡。

誰是贏家，誰是輸家？

從產業經濟的角度看，這場軍事AI浪潮製造了清晰的利益格局。

贏家包括：美國國防科技新創公司（Anduril估值已超過140億美元）、提供雲端運算基礎設施的科技巨頭（Microsoft的Azure政府雲、Amazon AWS）、以及掌握關鍵晶片技術的NVIDIA。台灣的半導體產業在這個脈絡下地位更加不可替代——AI武器系統的核心，依然是台灣製造的先進晶片。

輸家或面臨壓力的群體則包括：傳統國防承包商（若無法快速整合AI能力）、主張自主武器禁令的人權組織、以及那些希望通過國際法規範AI武器的中小國家——因為規則的制定者，往往是技術的領先者。

效率的悖論

AI殺傷鏈的倡導者提出了一個看似合理的論點：更精準的目標識別，意味著更少的平民傷亡；減少本國士兵的風險，是每個民主政府對選民的責任。

但歷史提供了一個令人不安的反例：無人機技術的普及，並未減少美國的軍事干預次數，反而因為降低了「戰爭成本」而使干預門檻降低。如果AI進一步壓低這個門檻，我們是否正在無意中讓戰爭變得「更容易發動」？

此外，AI系統繼承了訓練數據中的偏誤。在種族、服裝、行為模式上存在系統性偏差的訓練集，可能讓AI在特定文化背景的戰場上產生致命的誤判。沒有人能保證，一個在中東戰場數據上訓練的系統，在東亞環境中同樣可靠。