2017年，美国启动了一项名为“Project Maven”的计划，其核心目标是将人工智能（AI）引入美军作战行动。该项目的调研成果已被五角大楼应用于实战，如乌克兰及伊朗战场。过去十年间，该系统频现失误：将人员误判为建筑物，有时无法区分成年男性、女性与儿童，在乌克兰战场上也屡屡难以识别俄军坦克。

6月15日，欧洲议会关于自主武器中AI系统应用的研讨会，以远程连线方式参与探讨“Project Maven”。该项目最初旨在解析无人机捕获、人眼难以辨识的图像。前美国国防部副部长透露，这仅是宏大蓝图的一部分，其设计初衷是令系统在“静止”与“机动”两大阶段实现更高程度的自主性。

在静止阶段，“Project Maven”定位于任务控制平台，旨在整合作战数据与视觉信息，曼森将其形容为“战争版谷歌地球”。目前该系统已接入逾150个独立情报源，美国在所有军事场景中均加以运用，包括当前的伊朗冲突。

在机动阶段，当前目标是实现无人机自主运行——无论是单机抑或集群。据该项研究披露，美方认为此创新可挽救己方士兵生命，并威慑对手不敢轻易交战。但部分美国分析师担忧，这一趋势可能加速战争节奏，且在缺失“人的因素”的情况下牺牲打击精度，因算法失效恐致系统瘫痪。

“Project Maven”已出现算法谬误，混淆物体乃至人员与建筑物。她援引乌克兰战例佐证：美方发动的一系列打击准确率从70%骤降至30%，偶见跌至10%。主因在于算法对当地地形缺乏认知，或无法在雪野中辨识俄军坦克——该系统训练场景多为沙漠或丛林。此外，该AI有时亦无力侦测战场损毁状况，例如定位受损的俄军坦克。

“Project Maven”团队（其欧洲商用版本定名“Maven Smart System”）向硅谷敞开合作，并助推了Palantir公司的崛起。另一方面，微软为该计划开发的算法仅能识别“男性”或“建筑物”；但一线操作人员忧心其无法区分成年男性、女性与儿童，引发内部激烈争议。

另一案例是一名赴乌克兰前线后归来的美军士兵，其精神状态近乎崩溃。他告知，AI时代的暴行真实存在，并已转化为死亡数字的攀升。如今美军单日可打击千个目标，而此前峰值不过百个，终极目标指向每日五千个。

军事数据库之弊

另一例证为2026年2月28日伊朗一所学校遇袭，造成逾170人丧生，多为女童。曼森阐释，在今年4月的最终报告中，该事件被复盘，揭示一名情报分析师早在2019年便察觉该校异动，上报后录入某军事数据库，然该库与遴选目标的通用数据库并未联通。五角大楼力推AI应用，动因之一正是“清洗”数据库以确保其时效，从而最大限度规避此类谬误——于此维度，AI可担纲更重要角色。

一份五角大楼2026年4月文件提及，AI系统或可在无需人类预先授权的情况下自行发动军事行动。对该技术用于战争的伦理性质疑，与美国维系全球霸权的地缘角力形成张力。

https://www.escudodigital.com/en/technology/artificial-intelligence/inside-project-maven-why-ai-is-still-failing-on-the-battlefield.html