美國海軍陸戰隊／Anthony Ramsey下士

Anthropic這家AI模型開發商與五角大廈之間的爭鬥，揭露了軍方想要的AI工具與Anthropic、xAI、OpenAI等公司實際製造的產品之間存在巨大差距：這些公司開發的AI工具是供所有人使用，而非專門為軍事用途打造。少數由退伍軍人經營或資助的新創公司正試圖填補這個空缺。他們的主張是：戰爭用的AI應該具備對戰爭的基本理解，而不只是閱讀湯姆·克蘭西（Tom Clancy）小說的內容。AI不應該為了討好使用者而自信地給出低信心的答案，且即使在高科技敵手切斷雲端連線時，也必須能正常運作。

Anthropic與國防部的爭議揭示了一個令人不安的事實：五角大廈對語言模型本身抱持深刻疑慮，擔心它們可能產生幻覺，且可能「不遵守指令」。

儘管如此，五角大廈仍允許廣泛部署Anthropic的模型，急於讓操作人員手中至少有一些生成式AI工具。據報導，該模型在「午夜鐵鎚行動」中發揮了作用，該行動成功逮捕了委內瑞拉總統尼古拉斯·馬杜羅，儘管五角大廈官員拒絕證實此事。

行動結束後，Anthropic官員致電Palantir詢問他們的AI模型是否被用於該行動，國防部研究與工程副部長Emil Michael週五表示。Michael說，這對五角大廈領導層來說是「一個震撼時刻」，因為我們可能過度依賴單一軟體供應商，卻沒有其他替代方案。他表示這引發多項擔憂，包括Anthropic可能在此類情況下關閉模型存取權限。

據一位公司官員透露，Anthropic本身也有類似擔憂：該公司認為軍方不應在戰鬥情境中依賴他們的模型。

當前最先進的AI模型——Anthropic的Claude、Google的Gemini、OpenAI的ChatGPT與xAI的Grok——另一個缺點是它們需要連接雲端。這使得它們對現役部隊來說不可靠，對未來的自主武器更是無法使用。

OpenAI在最近宣布與五角大廈的機密網路合作時，默認承認了這一限制，並將無法將大型基礎模型部署到戰場上描述為一種「安全防護」，以避免Anthropic官員擔心的不可靠性。

OpenAI國家安全負責人Katrina Mulligan在X（前Twitter）上解釋：「我們的合約限制我們只能部署雲端API。自主系統需要在邊緣進行推理。通過限制部署於雲端API，我們能確保模型不會直接整合到武器系統、感測器或其他作戰硬體中。」

即使五角大廈公開對Anthropic失望，陸軍仍準備推出新計畫以彌補這一缺口。週四宣布的Aria計畫旨在協助陸軍開發並部署新的AI模型與工具，「解決真實作戰問題」——也就是專為協助士兵執行任務而設計。

這也是一批由具軍事背景人士經營、專注於不需連線的戰場工具的新創公司目標。

其中一家是Smack Technologies，該公司週一宣布已獲得3200萬美元投資，打造所謂的「國家安全前沿實驗室」。

Smack共同創辦人Andrew Markoff是前海軍陸戰隊特種作戰隊員，他表示其AI訓練於與戰鬥相關的數據集，而非Claude、Gemini等前沿模型所使用的非專業資料。

Markoff在上週與記者通話時說：「沒有第三次世界大戰的訓練資料集，對吧？如果沒有深厚的領域專業知識和專家團隊，就無法建立強化學習。沒有捷徑能取代良好的人類先驗知識，而這些知識不在教義手冊中。」

他以委內瑞拉突襲行動為例，說明AI如何協助在與更先進敵手的衝突中擴大作戰規模。

「將它乘以100倍並擴大規模。你有想要打擊的目標，有感測器分配在這些目標上以判斷狀況。為促進打擊，來自全球各地的打擊平台與護航部隊必須依照非常詳細的時序要求協同作戰；例如任務A必須在任務B前X秒完成。所有這些都依賴於某件事在時間X發生。這些任務必須全球同步，時間非常緊湊。」

但Markoff說，這不是商業大型語言模型所設計的功能。像Claude這樣的模型「無法在這些目標間進行優化，也無法執行詳細的時間與空間計算，無法基於物理進行地理空間推理，無法決定哪些彈藥需要在何時何地與哪些感測器通訊。它沒有這種能力。」

這一觀點也獲得前空軍採購官、國防部戰略資本辦公室共同創辦人、現任webAI公部門負責人Jason Rathje的認同。

Rathje表示，像Claude這樣的前沿模型「是為了回答數百萬種不同問題、服務數十億用戶而建。軍事組織則常常需要不同的系統，這些系統針對特定作戰任務調整，如後勤規劃、裝備維護、情報分析或作戰決策支援。」

雲端依賴的限制同樣重要。「許多當前的前沿模型設計為集中式服務，面向龐大的商業用戶群，需使用最先進的晶片組和高容量資料中心基礎設施，且耗電量巨大。這對消費者應用合理，但軍事組織往往有截然不同的需求。」他說，「國防組織要求的是主權：對模型、數據及其運行基礎設施的控制權。」

Smack Technologies推出兩套產品組合：一套類似知名生成式AI模型，但訓練於軍事情報與操作經驗；另一套則能在偏遠戰場運作。

海軍退伍軍人、AIN Ventures創辦人Sherman Williams投資多家雙用途及國防新創公司。他承認，沒有任何AI新創能在推理基準等指標上擊敗大型前沿模型。但「一個能力達85%、能在受限網路環境下運行的模型，勝過無法連線的資料中心裡的GPT-5。」

即使是可連線的資料中心也存在風險，如伊朗攻擊巴林的AWS設施所示。「這些資料中心很重要，但同時也脆弱。情境比基準更重要。」

這類專注國防的AI新創「並非想超越OpenAI的訓練水平」，Williams說，「他們打造的是讓開源模型能在機密環境中使用的調適與部署架構，包括安全微調、針對情報、監視與偵察（ISR）及指揮控制（C2）邊緣部署的領域專用模型。」

Williams表示，他看到軍方客戶，特別是特種作戰司令部（SOCOM）和印太司令部（INDOPACOM）對此有強烈需求，後者已在指揮部層級使用AI超過一年。

他補充，國防部買家與使用者希望信任AI工具的製造者，而這種信任更容易在熟悉軍事行動的創辦人身上建立。

但僅僅聘用退伍軍人開發的AI，並不能解決大型語言模型的普遍問題：它們在不該自信時卻表現得很自信，且常常為了迎合用戶而調整回答，甚至說謊。

退役海軍指揮官、國防AI與網路安全公司IntelliGenesis首席創新官Pete Walker表示，大型前沿模型經常提供用戶想聽的答案。

「這些模型之所以龐大，其中一個原因是它們鼓勵對話，」這意味著鼓勵用戶深入探討特定主題，而非誠實對話。擁有認知科學博士學位的Walker有同行評審的研究支持這些說法。

因此，他的公司正致力於開發一套基於反事實思維的大型語言模型框架——提出替代觀點，挑戰用戶假設，而非僅僅強化用戶原有的假設。他形容這是讓模型思考：「嘿，你說如果A那麼B，但如果不是A，或者不是B呢？這意味著什麼？」他認為這是我們需要研究的領域。