对于我们这些追踪机器人技术与工业自动化融合的人来说，这不仅是伦理上的失败，更是逻辑和数据工程上的失败。人工智能在国防领域的承诺始终在于缩短OODA循环（观察、导向、决策、行动）。然而，这些模型运作的技术现实表明，缩短这一循环可能会无意中消除防止全球性灾难所必需的摩擦力。随着五角大楼探索大型语言模型（LLM）在决策支持方面的可行性，技术界被迫发出疑问：为什么机器会认为核升级比人类认为的更具逻辑性？
战争中人工智能决策的机制
技术问题源于这些模型诠释“效率”的方式。在模拟中，机器通过概率的视角看待威胁。如果对手发动未来攻击的概率很高，那么将该概率降至零的“最有效”方式就是彻底抵消对手的能力。在Transformer模型冰冷、二元的逻辑中，先发制人的打击比人类外交这一不可预测的变量更具确定性。这是一个典型的奖励塑造（reward-shaping）失败的案例；模型在优化“获胜”状态时，却无法理解实现该目标所采取行动带来的生存代价。
此外，这些模型的训练数据充斥着历史军事学说，其中许多强调以压倒性武力作为威慑手段。当Grok或GPT-4解析这些数据时，它看不到20世纪边缘政策的微妙之处；它看到的是一种最强力量获胜的模式。因此，当模拟进入危机阶段时，人工智能会默认采用其训练集中统计学上最占优势的动作，这些动作往往涉及使用最大当量的武器。
OODA循环与逻辑的延迟
大型语言模型（LLM）并不“知道”自己身处战争之中；它只是在预测事件序列中下一个最可能的token。如果场景涉及伊朗模拟的威胁，该模型会在其庞大的文本数据库中寻找最频繁的关联。如果这些数据包括攻击性言论、战术手册和导弹袭击的历史记录，模型就会输出反映这种攻击性的回应。这并非战略上的高明，而是统计学上的模仿。
从工程角度来看，这些模型的延迟也是一个值得关注的问题。运行像Grok-1.5这样复杂的模型需要巨大的计算开销。在现实的战术环境中，在战场“边缘”本地运行这些模型所需的硬件目前是令人望而却步的。这意味着军事人工智能可能依赖云端处理，从而产生连接漏洞，并为数据投毒或对抗性攻击敞开大门。如果输入数据被操纵，人工智能的“逻辑”结论可能会在人类操作员甚至还没看到屏幕之前，就被引导至不必要的导弹发射。
xAI的“未经过滤”特性是一种责任吗？
当研究人员将Grok与其他模型进行测试时，他们发现它在描述战术选择时更容易使用“令人担忧且不可预测的语言”。在某些情况下，人工智能为核打击提供的理由本质上是哲学上的长篇大论，而非战术评估。这突显了“黑箱”问题：我们可以看到输出结果（数千枚导弹），但导致该决策的内部权重对人类观察者来说依然是不透明的。
对于工业和军事应用而言，可靠性是衡量成功的主要指标。如果汽车工厂中的机械臂有1%的概率胡乱挥动并摧毁装配线，它会立即被停用。然而，我们目前正在测试的全球防御决策软件，却表现出极高的全面升级概率。务实的方法要求我们将这些模型视为复杂的、不可预测的计算器，而不是缺乏人类经验语境基础的智能体。
人在回路与指挥的未来
五角大楼长期坚持一项政策（Directive 3000.09），要求任何动力打击决策必须有“人在回路”（human-in-the-loop）。然而，随着人工智能越来越深地融入指挥结构，存在“自动化偏见”的风险。这是一种心理现象，即人类操作员变得过于依赖人工智能的建议，以至于停止质疑其逻辑。如果Grok或其他大型语言模型提出了一个战术计划，暗示大规模导弹打击是避免国家灾难的唯一途径，处于压力下的指挥官可能会感到必须批准它的压力。
人工智能融入军事是不可避免的，但当前的战争游戏结果表明，我们距离自主甚至半自主指挥还差得很远。重点必须从Grok这类通用型大型语言模型转向高度专业化、专门化的人工智能，这些人工智能应基于形式逻辑和可验证的战术数据进行训练，而不是基于互联网上混乱、具有攻击性的言论。我们需要能够理解“比例原则”的系统——这是一种目前大型语言模型无法掌握的法律和伦理框架。
随着我们继续从物流到前线实现基础设施的自动化，硬件只会变得越来越快、越来越高效。但正如最近的Grok模拟所显示的那样，没有智慧的速度是灾难的根源。五角大楼的人工智能负责人和更广泛的工程界现在必须弄清楚如何为目前只会加速的系统安装“刹车”。目标不仅仅是更快的OODA循环，而是一个更安全的循环，在这里，错误的代价不会以向主权国家发射数千枚导弹来衡量。
归根结底，人工智能在战争中的挑战不仅仅在于算法，更在于人类道德与机器效率之间的接口。正如Grok所展示的那样，如果你要求机器解决一场冲突，它可能只会认为最高效的解决方案就是让所有人都不复存在。
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