美國海軍上將布拉德·庫珀（Brad Cooper）於 2026 年 2 月 7 日在阿拉伯海的尼米茲級航空母艦「林肯號」（USS Abraham Lincoln, CVN 72）上發表聲明。

文／Vincent Carchidi，Forecast International

安東尼·金（Anthony King）在其 2025 年出版的著作《人工智慧、自動化與戰爭》（AI, Automation, and War）中，懇請讀者將人工智慧理解為一種與組織結構最為密切相關的現象：「我們必須認識並試圖理解這個軍事科技複合體，尤其因為……現有的許多文獻都過度神化 AI 作為一項技術，而忽略了其組織層面的面向。」

要理解 AI 在對伊朗的戰爭中是如何被運用的，我們必須了解 Anthropic 的 Claude 在名為 Maven 的更大目標定位系統中扮演的角色，以及五角大廈對更快部署 AI 的追求，如何威脅到其規劃者驗證相關數據的能力。

在美軍俘獲委內瑞拉總統尼古拉斯·馬杜羅（Nicolás Maduro）後，有報導指出五角大廈領導人曾利用 Anthropic 開發的 AI 工具，包括 Claude 聊天機器人，來規劃此次任務。自美國和以色列於 2 月 28 日開始襲擊伊朗以來，類似的報導層出不窮；例如，《華盛頓郵報》報導稱，「AI 工具正以前所未有的速度協助收集情報、挑選目標、規劃轟炸任務和評估戰鬥損害。」

在一枚戰斧飛彈誤炸伊朗米納布（Minab）一所女校，造成 175 人死亡後，關於 AI 的質疑聲浪更加高漲。Week in Worcester 引用了一位國防部（DOD）物流程式設計師的話說，該部門在過去一年中增加了對「一個基於 Claude 的系統」的使用，並將其整合到許多核心作戰決策中。

但這並非理解 Claude 在美國中央司令部（U.S. Central Command, CENTCOM）作用的正確方式。

Anthropic 的聊天機器人是更廣泛的 Maven 智慧系統（Maven Smart System）的一部分，該系統源自於 2010 年代的「Maven 計畫」（Project Maven）。Google 最初設計 Maven 是為了協助分析師從海量的影像數據中提取洞見。然而，由於員工對協助五角大廈感到不安，這家矽谷巨頭於 2018 年退出。Maven 的工作隨後由 Palantir 接手，該公司於 2024 年 9 月宣布獲得 DEVCOM陸軍研究實驗室（DEVCOM Army Research Laboratory）的新合約，以改進其 Maven 智慧系統。這份合約在五年內潛在價值近 1 億美元，顯然使 Palantir 得以擴展 Maven 的功能。

今天的 Maven 可以被理解為一個由多個子組件組成的系統。有些是功能性的：指揮與控制、目標情報、戰鬥損害評估等等。其他則是客製化的 AI 模型，例如用於從地理空間情報中偵測物體的模型。最終，Maven 執行三個核心功能：生成目標、將彈藥與目標匹配，以及評估打擊損害。

例如，為了生成目標，Maven 會交叉比對開放原始碼和閉源資訊（例如：國防情報局的軍事數據庫），在衝突前和衝突期間識別潛在目標。閉源數據很可能是軍方的機密數據。在衝突開始後，開放原始碼數據的價值可能會增加；它可能包括顯示敵軍部署和動向的社交媒體線索。

Claude 看起來像是 Maven 的一個附加功能，而非必要組件，原因有二。首先，Maven 中負責戰鬥損害評估、數據融合等的部門，其歷史都早於所有大型語言模型（LLM），更不用說 Claude 了。而且，Palantir 的人工智慧平台（AIP）在 Claude 整合到國防部機密網絡之前，就已經能夠存取某些 AI 模型。其次，Claude 並不直接提供目標建議，而是——根據 Joshi 的說法——協助同步其他模組和 AI 模型。它可以被視為一個複雜的介面，簡化了人類操作員的任務。

要理解 Maven 在軍事目標定位過程中的應用，我們必須先了解這個過程本身。正如《經濟學人》（The Economist）的 Shashank Joshi 所描述的，這個過程如下：

Maven 的實用性或許可以被描述為壓縮了目標獲取過程中的至少某些階段。國防部的政策仍然要求所有目標都必須由人類選定，但 CENTCOM 的庫珀上將表示，他的規劃者發現 AI 可以在幾秒鐘內完成數天或數小時的工作。這有助於美軍比敵軍更快地做出反應。

然而，女校的意外襲擊事件表明，Maven 使目標獲取過程的推進速度，可能快於人類驗證從目標生成到選定的各個步驟。根據《紐約時報》的報導，五角大廈的初步調查發現，該女校建築曾是鄰近伊朗軍事基地的一部分，但在 2013 年至 2016 年間的某個時候被「圍起來」了。國防情報局顯然錯過了這一變化，因此該學校被列為目標。

CENTCOM 顯然未能驗證國防情報局提供的數據，這意味著目標獲取的速度壓倒了利用國家地理空間情報局（National Geospatial-Intelligence Agency）數據驗證目標的能力。（這種趨勢在以色列國防軍中甚至更為明顯。）這也表明，Anthropic 執行長 Dario Amodei 強調在決定使用致命武力時的可靠性，並不足以理解國防部在此問題上的立場。

正如 Kevin Baker 在《衛報》（The Guardian）上詳細闡述的，這個問題並不新鮮。旨在比對手更快地生成目標的努力，至少可以追溯到越戰和冷戰時期的核威懾理論。正如 Joshi 指出的，如今使用 Maven 等國防技術，應被理解為將戰術置於戰略之上——即「作戰卓越」（operational excellence），但缺乏將目標與總體戰爭目標聯繫起來的「因果機制」。

Maven 即將成為國防部的正式項目。根據國防部副部長 Steve Feinberg 於 3 月 9 日發出的信函，該系統將於 4 月 8 日從國家地理空間情報局轉移到首席數位人工智慧辦公室（Chief Digital Artificial Intelligence Office）。此舉旨在讓五角大廈能夠在更長的時間內為該系統提供資金並進一步鞏固它。

國防供應商應注意國防部對能夠服務於 Maven 等系統的新技術的需求；這表明至少 AI 加速戰略（AI Acceleration Strategy）的部分內容正在認真執行。五角大廈將如何應對這種數十年來技術發展速度超越人類審核能力的最新情況，仍有待觀察。