军事人工智能决策系统的联盟应用、现实困境与发展对策
导语：2026年9月1日，美国安全与新兴技术中心发布《联盟行动：人工智能在军事决策中尚未开发的作用》（Coalition Operations:The Untapped Role of AI in Military Decision-Making）报告。报告以在美国各司令部广泛部署、并已进入北约体系的“梅文智能系统”（MSS）为主要案例，考察了四类具体应用：构建共同作战图、支持联盟目标决策、加速外国披露信息共享流程、弥合语言差异。分析表明，人工智能决策支持系统在管理复杂披露指南、集中信息、实现实时翻译、更快更可靠地构建共享作战图方面具有真实优势。为此，报告向政策制定者提出政策建议，旨在缩小潜在优势与现实能力之间的差距。
一、人工智能决策支持系统
成为联盟行动的关键变量
人工智能决策支持系统是摄取信息、生成洞见、通过自动化和定制化信息共享支持军事决策的软件系统，通常具备摄取、生成、赋能、自动化、共享等功能。它们可以整合传统军事传感器、商业数据、社交媒体等结构化与非结构化信息流，为不同层级用户提供定制化视图：战术防空人员可获得空中威胁与可用拦截单元信息，军级火力官可获得威胁、交战优先级与最佳部队建议，后勤规划者可知悉可能短缺弹药或物资的联盟单位及补给选项，作战指挥官则可管理限制联盟部队使用的国家保留条款。
MSS系统在2021年至2026年初从单一部队实验扩展至美国国防部门约5万个许可证，其主承包商为帕兰提尔公司，已扩散至多个作战司令部，并出现MSS关联系统、MSS绿色系统等变体。国际上，澳大利亚、以色列、乌克兰、北约等也发展了类似系统，其中乌克兰的德尔塔系统被称为“军事版谷歌”。北约于2025年3月采购MSS，从提出需求到获得系统仅用六个月，安全认证从美国网络通常需18个月缩短为六个月临时认证、一年全面批准。
人工智能决策支持系统可帮助联盟建立共同作战图，快速整合新数据源并管理数据来源与合规；可支持目标决策，集中管理国家保留条款、武器平台信息，校验目标包格式与翻译，辅助指挥官判断；可加速外国披露，利用大语言模型起草脱敏报告、跟踪政策变化、解释披露指南；可弥合语言差异，军事语言高度结构化，有利于微调专用翻译系统，未来甚至可实现自动脱敏并附加自动翻译。但是，人工智能决策支持系统不能消除国家间目标政策与交战规则差异，围绕“有意义的人类控制”、人工智能决策速度与责任归属的争议仍将持续。
二、现实约束：
数据、标准、信任与主权
联盟互操作性的历史挑战包括政治限制、技术网络安全标准不一、对伙伴与技术信任不足。人工智能决策支持系统时代又出现新问题：盟友因与美国技术供应商交易面临政治反弹，美国政府对Anrhropic等公司的行动加剧了外界对美国商业伙伴可靠性的担忧；各国公开寻求“主权人工智能”，可能复杂化未来联盟行动。
数据共享方面，人工智能决策支持系统依赖原始情报持续共享，这引发意外泄露、聚合定密、数据未严格隔离、违反数据主权等风险；人道主义非政府组织的数据不得用于军事目的，而情报共享中的“第三方规则”如何适用于多国数据训练算法也尚无定论。
标准方面，各国数据与安全标准、授权模型不一致，澳英美联盟虽推动改革，但美国仍对澳大利亚网络安全与工业安全标准存有顾虑。
技术信任方面，各国对人工智能信任差异显著，日本仅13%、韩国17%、美国25%、土耳其43%的公众信任人工智能；对人工智能合法性、责任、可解释性、可靠性、偏见缓解等也存在分歧。
能力差距方面，“有人工智能”与“无人工智能”国家之间张力上升，至少十国已与帕兰提尔公司签约或试验，担心落入“无人工智能”行列。
互操作性方面，网络、云、边缘计算、计算资源、跨域解决方案等瓶颈突出，2024年演习中情报仍需人工从秘密互联网协议路由器网络转入任务伙伴环境网络。
商业技术政治逆风同样明显，五角大楼将Anrhropic列为供应链风险并下令从包括MSS在内的军事平台移除Claude，欧洲对Palantir的不安也在上升。主权人工智能与计算瓶颈进一步加剧难题，法国寻求自主系统并建设阿斯加德超级计算机，北约“云与边缘联盟软件”计划进展缓慢，采购合同预计2026年底才授予，全面部署目标为2030年。这些因素可能削弱互操作性，并扩大美国联盟内的能力鸿沟。
三、北约MSS的启示：
速度、信任与学习实验室
尽管障碍重重，北约采用人工智能决策支持系统的速度异常快。北约拥有75年以上积累的基础设施、情报共享协议、网络协议、安全标准与军事条令，为人工智能决策支持系统成功提供了前提条件；现场演示与实操体验有效说服了怀疑者；乌克兰与以色列等地冲突中的人工智能决策支持系统展示、人工智能公司新闻以及美国对北约支持的不确定性，共同强化了紧迫感。
北约MSS已用于验证目标提名是否符合北约指南与标准，支持目标包翻译与格式规范，并报告每年节省约600万美元训练成本，减少电子邮件任务过载。MSS正在发挥编辑作用，捕捉人工生成内容中的问题。同时，政治、数据所有权、基础设施与互操作问题仍可能阻碍进一步扩展。北约的经验表明，人工智能决策支持系统的采用并非不可逾越，但需要持续投入、透明沟通与实战化演练。
四、政策建议
第一，通过演示、演习与透明度，在联盟伙伴中建立对人工智能决策支持系统的信心。对人工智能系统的不信任往往源于信息与经验不足，应讨论人工智能决策支持系统应用与需求，并在演习与真实行动中测试人工智能辅助决策，暴露互操作、条令与人机协同问题。
第二，假设人工智能主权将成为持久现实，并准备应对“有与无”格局。应定义愿意合作的伙伴可采纳的技术与政策标准，尽早识别不同系统能合作与不能合作之处；应建设能接纳联盟创新的人工智能决策支持系统，使第三方应用、数据源、工作流可整合进人工智能系统。
第三，投资数据、数据共享与数据治理机制和标准。应加大跨域解决方案投入，使数据高效传输与审查而不牺牲安全；与非政府组织和国际组织建立信任与标准数据使用协议；推动共同国际网络安全标准。
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参考来源：美国安全和新兴技术中心
参考题目：Coalition Operations:The Untapped Role of AI in Military Decision-Making
参考链接：https://cset.georgetown.edu/publication/coalition-operations/
