美国负责研究与工程的战争部副部长埃米尔·迈克尔强调，战争部在历史上对人工智能的部署不足，当前时刻要求在整个战争部工作队伍中快速、全面地整合人工智能能力，以更好地支持效率和作战功能。近期的发展，例如战争部2026年人工智能战略以及计划在整个战争部涉密和非密网络中整合“Grok”等商业大语言模型，反映了迈克尔副部长的激励措施，并表明了对快速采用人工智能和技术主导地位的持续承诺。

由美国战争部长皮特·赫格塞斯在太空探索技术公司宣布的这一倡议，标志着在战争行为中决策权、信息控制和战略行为主体的重新配置。人工智能正成为一种构成性要素，通过它获取、筛选作战知识并据此行动。因此，人工智能重塑了武力的运用方式，也重塑了战术交战与战略判断的结构和施行方式。

作为战场空间内战略行为者的人工智能

部署在战争部网络中的各人工智能系统日益发挥着认知性行动者的功能。它们决定哪些数据是可行且有价值的，哪些模式应被优先考虑，以及如何向指挥官呈现可操作的选项。在此条件下，决策优势较少来源于更好的传感器或更快的武器，而更多地来源于对决策环境本身的控制。

这种重新定位体现在美国《2026财年国防授权法》的法定政策中，该法案将人工智能和自主技术嵌入一系列国防计划和倡议，作为战争部更广泛现代化优先事项的一部分。

2026财年美国国防授权法的众议院和参议院军事委员会版本均包含与人工智能相关的条款，指示战争部长整合商业人工智能能力、制定人工智能治理框架，并为模型管理、监督和评估建立跨职能团队，以巩固当前和未来的部队设计与部署。

《战争部人工智能战略》将人工智能确立为国家力量的核心支柱。这反映了在统一的战略逻辑下，有意识地将国防现代化、经济竞争力和地缘政治影响力进行融合。人工智能日益被视为国家能力的一个赋能要素，因为它能够塑造和增强军事效能、激发工业活力并助力外交。

在此框架内，人工智能领导力既作为内部力量倍增器，也作为外部信号机制发挥作用。行政指导强调加速人工智能在联邦各机构的整合、采用适应性采购途径，以及持续将人工智能领域的商业创新纳入国家安全倡议和任务。在国际层面，美国在人工智能研究、开发和应用方面的突出地位，成为与盟友实现互操作性、建立规范和达成技术协同，以及对抗对手的部队能力的参照点。这种姿态的战略意义在于，人工智能领域的领导地位使美国能够在新兴的人工智能生态系统中影响全球标准、期望和操作惯例。

未来的战略竞争将更少由离散的平台塑造，而更多地由相互关联的创新生态系统塑造。国防、工业、金融和数据基础设施在日益整合的环境中运作，人工智能在其中发挥连接作用，将军事现代化与供应链韧性、工业基础活力以及长期的经济信誉和实力联系起来。从这个角度来看，国防人工智能政策直接符合并有助于国家维持技术优势和战略杠杆的努力。

作战速度、认知整合与战略风险

有鉴于此，两个相互关联的因素塑造了人工智能赋能的军事行动：（1）作战速度：人工智能压缩了感知、分析和响应的周期，从而重塑战术交战的节奏和具有战略相关性的决策制定，改变了军事决策获得合法性的方式以及对武力施加政治控制的方式；（2）认知整合：人工智能系统策划和过滤信息环境，塑造可供指挥官使用的可行选项集合。随着这些系统被嵌入诸如联合全域指挥控制等指挥控制架构中，人类判断将与算法的优先级排序相互作用，而非未经筛选的态势数据。

无疑，这些动态提高了军事行动的节奏，并有助于提升作战效能。然而，它们也重新调整了权威和行为主体的行使方式，因为人工智能将日益成为战略解读和任务执行作战导向的先决条件。

战略竞争与激励结构

人工智能的这种整合发生在战略竞争加剧的环境中。多个国家行为体正在推进“智能化战争”概念，强调在作战域内部和跨作战域迭代使用人工智能，并将其作为未来冲突的一个决定性特征。这给美军带来了加速采用和部署人工智能的压力，以保持作战相关性、竞争优势以及威慑能力与可信度。

但这些竞争性激励也以可能损害审慎工作的方式塑造了组织优先事项。尽管条令、治理和部队运用的一致性至关重要，但加速整合人工智能（及其他新兴关键技术）的迫切性，可能会降低机构对深入研究、辩论以及重新调整研发和作战目标与节奏的容忍度。

权衡系统性后果

人工智能最具影响力的效果将超越战场。人工智能引入了系统性的依赖，这些依赖集中于数据有效性与完整性、模型的鲁棒性与可靠性，以及支撑当代军事行动的信息基础设施的韧性。这些依赖影响着各领域的作战准备状态和战略信心。

此外，人工智能正在扩大国防生态系统面临新型脆弱性和攻击模式的暴露面。对手利用人工智能算法、窃取和破坏数据、操纵基于人工智能的模型，创造了在不进行直接动能交战的情况下造成破坏性和/或毁灭性效果的新途径和机会。此类脆弱性提升了交战的信息和认知层面，从而改变了冲突的性质。

对战略态势、战备与能力的展望

总而言之，人工智能在军事领域的逐步整合构成了行为主体的重构，而不仅仅是技术演进。关于使用武力的决策将日益由人工智能的调节、优先级排序和压缩的时间尺度来界定。观察到一种双重架构的出现，一方面大规模推广人工智能，另一方面则蓄势待发却又暂停，以同等的速度去制定和阐明健全的作战规范和问责机制。在实践中，这可能默认使人AI系统能够塑造解释框架；尤其是在那些作战节奏和竞争压力超过治理演进速度和可执行性的情境和环境中。

因此，为实现技术与条令发展步伐及能力的同步，提出以下建议：

1. 在作战条令中编纂人工智能调介的决策权限。条令应明确界定人工智能在何处及如何为指挥决策提供信息或加速决策，同时在加速的节奏下保留决定性的人类判断和指挥统一。
2. 在人工智能赋能作战中将伦理责任与指挥问责相结合。受人工智能影响的决策责任应仍归属于指挥当局；上述条令应防止加速的决策周期模糊使用武力的问责。
3. 将认知效应和升级动态纳入作战规划。作战规划和兵棋推演应考量人工智能对威胁感知、选项显著性和决策节奏的影响，因为这些因素直接影响升级动态、危机稳定性和跨域指挥控制。
4. 保护人工智能相关数据、模型和决策环境的完整性。作战和反对手规划应应对数据操纵和算法利用带来的风险，因为这些直接影响指挥判断、战术交战和战略决策。
5. 将人工智能能力和伦理判断嵌入专业军事教育和领导者发展。领导者发展应使指挥官做好准备，以批判性评估人工智能功能，理解系统能力和局限，并识别算法提出的战术投入建议何时与战略意图、交战规则和/或伦理准则、责任和义务相悖或冲突。

总体而言，这些建议支持了人工智能在军事行动中的整合，同时也相应地需要与人工智能在塑造武力认知、授权和使用方面作用扩大相匹配的条令清晰度、战略纪律和伦理问责。

参考来源：INSS