以 Project Maven 为代表的人工智能系统正在彻底改变美军的作战方式，它通过整合海量数据将目标识别与打击流程从数小时缩短至数秒。该项目最初由谷歌开发，后因员工抗议而转由 Palantir 等公司接手，并在乌克兰战争中得到验证，显著提升了作战效率。然而，这种惊人的速度也带来了巨大风险，错误的数据库和被压缩的决策时间可能导致致命误伤，引发了关于战争节奏、数据准确性以及人类在决策环中角色的激烈伦理辩论。
项目的起源与愿景
Project Maven 的诞生源于海军陆战队情报官员德鲁·库科尔 (Drew Cukor) 的一个长期愿景。他对美军在阿富汗战争中使用的情报工具感到失望，信息分散在 Excel 和 PowerPoint 中，导致知识无法有效传承。
- 核心痛点： 情报工具落后，数据孤立，部队轮换时信息交接不畅。
- 核心愿景： 库科尔设想了一种他称为 “白点” 的系统。地图上的每一个“白点”都集成了坐标、海拔、已知情报等丰富信息，旨在为前线作战人员提供实时、可用的智能分析工具。
这个最初旨在将AI应用于无人机视频分析的项目，其目标远不止于此。军方高层预见到未来的战争节奏将超越人类的思考速度，因此希望尽早将人工智能融入作战体系。
我在书中问过一个人，攻击性武器打击是否是 Project Maven 的初衷，他回答说：“是的，当然，我们又不是为了好玩才这么干。情报的目标就是消灭高价值目标。”
从谷歌抗议到 Palantir 接手
公众首次听说 Project Maven 是在2018年，当时谷歌员工发起抗议，反对公司参与军事项目。谷歌当时声称该技术仅用于“非攻击性用途”，旨在拯救生命。然而，实际情况是，AI 目标选择从一开始就是为了辅助打击决策。
当谷歌的交易失败后，Palantir 公司介入。
- 库科尔的游说： 他向 Palantir 推销其“白点”愿景，希望他们能开发一个能取悦用户的界面，解决早期AI系统显示混乱、用户不信任的问题。
- Palantir 的角色： 最初 Palantir 对只做一个“漂亮的用户界面”并不感兴趣，他们更想处理数据。但在库科尔的劝说下，他们最终接受了这份工作。
- 最终成果： 如今，Maven 智能系统即将成为军方的正式 “备案项目” (program of record)，而 Palantir 则是其主要承包商，这最终将为他们带来丰厚的利润。
乌克兰战争：一个重要的转折点
乌克兰冲突成为 Maven 系统应用和发展的关键时刻，它让美军炮兵部队意识到 AI 可以帮助他们加速行动和目标锁定。
- 初期的失败： 最初，在美国支持乌克兰的行动中，为中东沙漠环境训练的算法无法在雪地中有效识别俄罗斯的坦克。
- 快速的再训练： 美军迅速收集了俄军坦克在雪地中的新卫星图像，并将其传回美国以快速重新训练算法，使其识别能力大大提高。
- 提供“兴趣点”： 为了在不被俄罗斯视为直接参战方的情况下支持乌克兰，美军向乌方传递了大量他们称之为 “兴趣点” (points of interest) 的情报。在2022年的某一天，美军向乌克兰传递了多达 267 个“兴趣点”。
他们演变出这样一种想法：“目标”是经过特定流程确认的东西，而他们提供给乌克兰人的是除此以外的一切。
加速的“杀伤链”与减少的人为干预
Maven 系统的核心作用是加速所谓的 “杀伤链” (kill chain)。传统上，授权打击一个目标的过程涉及电话和大量人工协调，极其缓慢。通过将流程数字化并引入AI，整个过程被急剧压缩。
原本由人类负责的六个关键步骤，在引入 Maven 的 AI 后，人类的角色被减少到只剩两个：
- 做出行动决定
- 执行行动本身
数据收集、评估和决策沟通等中间环节都由AI辅助或自动化完成。甚至国家地理空间情报局 (NGA) 已经在产出完全由AI生成、无人眼或人手触碰过的情报报告。此外，大型语言模型（如 Anthropic 的 Claude） 的加入，进一步将过去需要数天或数小时的流程缩短至数秒。
速度的代价：风险与伦理辩论
尽管效率提升巨大，但战争节奏的加速也带来了致命风险。一个假设案例提到，对伊朗的一次袭击中，一所曾是海军基地的女子学校被误炸，导致大量儿童死亡，原因是数据库未能及时更新。
技术史学家凯文·贝克 (Kevin Baker) 写道：“不是聊天机器人杀死了那些孩子。是人们未能更新数据库，而另一些人则构建了一个快到足以让这种失误变得致命的系统。”
这种对速度的追求引发了军事界内部的激烈辩论：
- 核心风险： 决策者可能过度信任屏幕上提供的目标，即 “战争的游戏化”，而没有完全理解支持这些目标的数据是否准确。
- 历史教训： 1999年美国轰炸中国驻贝尔格莱德大使馆事件，就是因为一张地图没有更新。在今天的高速系统下，这种错误可能会在没有时间进行人工核查的情况下迅速导致灾难。
- 战略与战术的失衡： 已退休的国防部长吉姆·马蒂斯 (Jim Mattis) 警告说，“打击目标不能替代战略”，仅仅打击大量目标并不意味着能取得胜利。
最终，美军对AI的依赖程度将取决于一个根本问题：系统所依赖的数据质量。这场围绕速度、效率与人类判断力的辩论，将决定未来战争的面貌。