美军Maven计划，正式名称为算法战跨职能团队（AWCFT），依据时任国防部副部长罗伯特·O·沃克于2017年4月26日签署的备忘录设立。该备忘录指示国防部加速将大数据、机器学习和计算机视觉整合到情报工作流程中，首先从对战术及中高空无人航空系统采集的全动态视频（FMV）进行处理、利用和分发（PED）开始。该计划初始资金约7000万美元，隶属于负责情报的国防部副部长（USD(I)）之下，并指定国防情报局（作战人员支援）局长为其执行代理。在随后的九年里，这个为解决反恐行动中积压的未审查无人机录像而设的倡议，已发展成国防部旗舰的人工智能记录项目、联合全域指挥与控制（CJADC2）架构的中枢神经系统，以及美国在2026年初对伊朗实施“史诗怒火”作战行动的分析基础。

从一个7000万美元的探路项目，演变为国防部长办公室公开描述为每小时可产生约一千个目标建议的平台，这是机器学习嵌入美军体制演进的主线故事。这也是一个关于在传统国防承包体系之外组建的探索性项目，最终如何整合到单一商业主承包商之下的故事；一个在其早期被定位为人类分析员决策辅助的倡议，如何逐步融入杀伤链的故事；以及军事人工智能的伦理边界，如何在该计划扩张的每个阶段被重新界定的故事。

关于名称

“Maven”一词指某一领域公认的权威，其专业知识如此深厚、内在如此自洽、且持续得到展现，以至于所在社群将其判断视为既权威又具有生成力。该词源自意第绪语“meyvn”，意为“理解者”，其词源抓住了本质：专家不仅知晓事物，更理解事物之下的结构。

实践中，专家展现出若干相互交织的特质，使其区别于简单专才。专家积累知识并非作为零散信息，而是作为一种有生命的架构，一个互锁原则的体系，使其能即时且正确地解读新信息。专家成为其领域的引力中心，他人围绕其寻求指导、校准与澄清。专家的声誉不仅建立在精通之上，更建立在传递这种精通的能力之上——通过解释、综合，或诊断他人所忽视之处的非凡能力。

历史上，该词用于形容塑造了其周围知识或技术版图的人物。在档案学语境中，专家是其注释成为参考标准、其分类稳定了一个领域、其解释因结构正确而非仅因时尚而经久不衰的人。在技术领域，专家是能洞察潜在故障模式、隐藏机会、系统底层几何结构的人。在文化或艺术领域，专家是能精确追溯谱系、影响和符号权重的人。

专家不是古鲁，不是业余爱好者，亦非为博学而博学。专家是具有全景视野的深度专才，能在微观细节与宏观结构间自如穿梭而不失连贯。此头衔乃赢得而非自称，且因其工作能在当下时刻过后长久照亮该领域而得以持续。

选择该词作为国防部首个重大人工智能计划的代号，隐含了一种主张。算法战跨职能团队（AWCFT）旨在成为那个“理解”的系统——理解图像之下的结构，展现出人类分析员无暇或无带宽积累的系统性精通。一个在四百万张军用车辆标记图像上训练出的计算机视觉模型，是否适宜用意第绪语“meyvn”来描述，该计划的创立者将这个问题留给了受众自行评判。该计划后续演变为Maven智能系统，具备武器配对建议和端到端目标周期短于一分钟的能力，这使得其主张远比2017年时更为宏大。 起源与任务

Maven计划的思想起源早于2017年4月的备忘录。罗伯特·沃克曾在阿什·卡特部长手下担任副部长，并在吉姆·马蒂斯部长手下短暂留任，他是国防部内部所谓“第三次抵消战略”的主要倡导者，该战略旨在识别类似于第一次抵消的核武器和第二次抵消的隐身与精确制导弹药的质量优势领域。至2016年，沃克及其核心圈子得出结论，第三次抵消最可能的方向是人机协作以及深度学习商业进展的军事应用。时任战略能力办公室主任的威尔·罗珀一直在推进一项更聚焦的工作，将机器视觉应用于无人机录像。算法战跨职能团队代表了这一思路的更广泛、制度化的版本，其设立明确针对沃克所认为的中国在军事人工智能领域正在形成的领先态势。

备忘录赋予算法战跨职能团队三项正式任务：识别、开发或修改算法以完成特定的情报功能；识别部署此类算法所需的计算基础设施；将形成的能力整合到现有作战系统中。最初的具体任务是在反恐行动期间，由“扫描鹰”、“捕食者”、“死神”、“灰鹰”和“全球鹰”平台采集的全动态视频中进行目标检测、分类与跟踪。分布式通用地面系统的分析员不堪处理海量全动态视频的重负，其中多数从未被审阅。根据算法战跨职能团队采购的计算机视觉模型旨在预筛录像，并标记包含车辆、人员、建筑或其他关注物体的帧，从而使分析员能操作经过过滤的数据流，而非原始数据。

杰克·沙纳汉中将自2017年4月至2018年12月担任该计划主任，之后其出任新成立的联合人工智能中心（JAIC）首任主任。海军陆战队上校德鲁·库科尔在该计划成形期间主持算法战跨职能团队工作组，负责大量日常指导工作，并被多方认为阐述了最终演变为Maven智能系统的愿景。针对索马里海军特种作战无人机录像进行的供应商目标识别工具早期测试结果令人失望——基于民用数据集训练的模型，在面对典型的作战全动态视频中模糊、离轴、标记不佳的图像时表现不佳，且不同供应商的系统在基本分类上存在分歧，将同一车辆分别归类为坦克、苏制设计或T-72。早期技术教训是，可用的军事计算机视觉需要专门构建的训练数据集。至次年，算法战跨职能团队为此目的标记了超过四百万张军事物体图像。

工业基础

算法战跨职能团队被刻意设计为利用商业人工智能能力，而非依赖传统国防承包基础。国防创新单元（DIU，当时称DIUx）协助识别商业供应商，并构建非传统的合同工具以便将其引入计划。谷歌通过与诺斯罗普·格鲁曼公司的安排，提供了基于TensorFlow的计算机视觉模型与工程支持。帕兰泰尔技术公司提供了数据集成层，该层后来成为Maven智能系统的基础。亚马逊网络服务提供了商业云基础设施。ECS联邦公司担任主要的人工智能集成承包商，自2017年起持续担任此角色，近期将其品牌化为“人工智能互操作性集成商”（AI3）。博思艾伦汉密尔顿公司于2018年获得一项价值7.515亿美元的主要合同，并将部分工作分包给更广泛的生态系统。Maxar技术公司（前DigitalGlobe）提供商业卫星图像及相关算法。L3Harris、微软、内华达山脉公司等二十余家企业曾在不同阶段参与。安杜里尔工业公司于2018年加入该计划，部署其传感器融合平台与边缘硬件；2024年12月，安杜里尔与帕兰泰尔宣布成立联盟，旨在将其“Lattice Mesh”与Maven智能系统及帕兰泰尔的人工智能平台互联。

此种工业安排有别于冷战及后冷战时期国防部门的模式，彼时少数传统主承包商通过经复杂谈判的成本加成合同提供大多数主要武器与指挥系统。Maven的工业基础是商业化的、多元的、迭代式的。能力交付以数周或数月计，而非数年，且该计划采用了仿效商业软件工程的持续交付模式。乔治城大学安全与新兴技术中心记录显示，在欧洲部署期间，该计划在十个月内经历了六十二次不同的能力演进。

谷歌的决裂

该计划第一阶段最显著的危机是围绕谷歌参与的争议。2018年3月，Gizmodo报道谷歌工程师一直在协助国防部开发用于无人机录像的计算机视觉模型。数周内，一份由超过三千名（后增至约四千名）谷歌员工签署的内部请愿书要求公司退出并承诺永不开发战争技术。约十几名工程师辞职抗议。一份来自人工智能学术研究者的公开信呼吁谷歌及其母公司Alphabet退出合同并承诺不开发自主武器。2018年6月，谷歌宣布在现有工作于2019年结束后不再续签Maven合同，并同时发布一套人工智能原则，排除了涉及武器或违反国际公认规范的监控技术工作。谷歌随后基于类似理由退出了“联合企业防御基础设施”（JEDI）云竞赛。

谷歌事件在当时被视为硅谷与国防部关系的决裂。它亦是一次检验员工压力是否能迫使商业主承包商退出重大国防合同的自然实验。事实证明可以。较少被论及的是，谷歌退出Maven计划对该计划的轨迹未产生可衡量的影响。工作被重新分配予其他承包商，计算机视觉模型持续改进，该计划预算在后续每个财年均有增长。沙纳汉后来将谷歌争议描述为公共事务的失败，而非政策的失败——其论点是国防部未能塑造关于Maven实际工作的叙事，致使反对者填补了信息真空。谷歌工程师提出的伦理问题——为无人机录像优化的计算机视觉最终是否会融入致命目标定位流程——并未就其本身是非得到回答。实际上，它被后续事件所回答。

体制演变

算法战跨职能团队的体制沿革是一系列重组的历史，每次皆使“谁实际负责该计划”的问题复杂化。2018年6月联合人工智能中心（JAIC）的成立是首次整合，自此Maven的上级主管办公室正式为联合人工智能中心，尽管日常运营仍沿用算法战跨职能团队标签。2022年2月，联合人工智能中心被并入新成立的首席数字与人工智能官办公室（CDAO），与国防数字服务及首席数据官办公室并列。2022年4月，拜登政府提议进一步重组，据此Maven部分职能将转移至国家地理空间情报局（NGA），部分保留在首席数字与人工智能官办公室，总体监督权将移交负责情报与安全的国防部副部长办公室（OUSD(I&S)）。与地理空间情报（GEOINT）相关的任务线——据国家地理空间情报局报告约占原计划的百分之八十——于2023年间转移至该局，此后国家地理空间情报局将Maven描述为其旗舰地理空间情报人工智能计划及该局内的正式记录项目。

非地理空间情报任务线保留在首席数字与人工智能官办公室之下，该办公室同时继承了所谓“人工智能/机器学习脚手架”的责任，旨在将Maven的软件工程方法推广至国防部其他部门。直至2025年，此种三方安排对外部观察者而言基本不透明。三机构官员皆对其各自职责边界讳莫如深，援引作战安全考虑，预算细节或被分隔入情报界预算（国家地理空间情报局），或被重新归类至新的计划要素下（首席数字与人工智能官办公室），致使逐年对比模糊。国防新闻媒体DefenseScoop于2026年4月引用一位前国防部高级官员指出，此种模糊性本身即是治理问题，因无单一官员能对整个计划总体负责。

2026年3月9日，国防部副部长史蒂夫·范伯格签署备忘录，实质上瓦解了此三方结构。该备忘录指示Maven智能系统在2026财年结束前过渡为正式记录项目；系统管理与监督职责在三十日内从国家地理空间情报局转移至新成立的首席数字与人工智能官办公室Maven智能系统计划办公室；负责研究与工程的国防部副部长承担相关商业云企业基础设施的授权官员责任；所有Maven智能系统合同均过渡至现有的陆军企业协议合同工具。实质上，采购与合同责任将移交美国陆军，计划权限将集中于首席数字与人工智能官办公室，而国家地理空间情报局于2023年继承的地理空间情报任务集将置于统一的首席数字与人工智能官计划办公室之下。陆军联合兵种司令部将把Maven纳入其训练课程。截至2026年4月，国家地理空间情报局自身的Maven地理空间情报任务线是否会并入同一计划办公室，是国防部拒绝公开解决的未决问题。

Maven智能系统

Maven智能系统（MSS）是面向用户的应用程序，已成为该计划的主要交付成果。Maven智能系统由最初的算法战跨职能团队计算机视觉流程经逐步累积演进而成。最早版本提供一个简单的标记界面，以黄色边界框标示算法在全动态视频或卫星图像中识别出的物体，蓝色标记则标示医院、学校等非打击地点。后续迭代增加了多传感器融合，使得光电、红外、合成孔径雷达、信号情报、来自通信拦截的地理位置元数据及用于海上交通的商业自动识别系统（AIS）数据可叠加于统一地图显示。系统增加了目标跟踪、通过帕兰泰尔称之为“人工智能资产任务分配推荐器”的模块提供武器配对建议，以及战术数据链接口，指挥官打击目标的决策可经此接口以机器对机器方式传输至射击平台。

据帕兰泰尔公开演示，Maven智能系统当前从超过一百五十个来源摄取数据。首席数字与人工智能官卡梅伦·斯坦利公开描述该系统为先前八到九个独立目标定位与作战工作流程的整合点。据报道，截至2026年3月，该系统拥有超过两万名现役军事用户，自2024年3月以来增长四倍。帕兰泰尔称，Maven智能系统已在印太司令部、欧洲司令部、中央司令部、北方司令部与北美防空司令部、太空司令部、运输司令部、非洲司令部及联合参谋部达到生产级别，并在网络司令部、战略司令部与南方司令部有额外部署。北约于2025年3月通过一项为期六个月的采购行动获得其变体，命名为“MSS北约版”；至2025年8月，北约联合战备中心已将其纳入“坚定威慑”与“坚定决斗”等联盟演习，称其为联盟首个人工智能赋能指挥控制系统。英国于2025年9月宣布与帕兰泰尔达成一项为期五年、价值高达7.5亿英镑的平行合作伙伴关系。

Maven智能系统的分析层，至少在部分配置中，已由大语言模型驱动，而非仅靠专门构建的计算机视觉模型。国家地理空间情报局局长弗兰克·惠特沃斯海军中将于2025年底表示，至2026年6月，Maven将开始向作战指挥官传输其所谓“完全由机器生成”的情报产品，博思艾伦汉密尔顿公司担任大语言模型集成阶段的承包商。Anthropic公司的Claude模型于2025年至2026年初被集成至Maven智能系统，作为分析与目标优先级排序层。Claude的集成在“史诗怒火”行动期间自身将成为重大争议焦点。

##系列 “猩红龙”演习与第十八空降军

Maven从情报支援转向目标定位的作战试验场，是自2020年秋季起由美国陆军第十八空降军进行的一系列“猩红龙”演习。首次“猩红龙”迭代在布拉格堡（2023年更名为自由堡，2025年复名布拉格堡）将第十八空降军士兵与第二海军陆战队远征军陆战队员配对。演习展示了人工智能标记识别出一辆坦克（参与者描述为充气目标或退役车体），随后经人工裁决并由M142“海马斯”火箭炮实施打击。该过程端到端耗时约743分钟，即略超十二小时。然其当时仍被描述为陆军历史上首次人工智能赋能火炮打击。

后续“猩红龙”迭代极大压缩了目标定位周期。至2024年，第十八空降军报告在演习条件下端到端目标定位周期短于一分钟，并宣称其目标处理能力与“伊拉克自由”行动期间使用的约两千人目标定位单元相当，而己方单元仅约二十人。量化此效率的同一位高级目标定位军官估计，使用Maven智能系统，单名分析员每小时可处理约八十个潜在目标，而传统工作流程下每小时约三十个。该军还正式将杀伤链划分为六个阶段——识别、定位、筛选为合法有效目标、优先级排序、分配至射击单元、接战——并报告Maven智能系统可自动化或实质性加速其中四个阶段，筛选与优先级排序阶段产生的输出将由人类分析员裁决而非创建。

“猩红龙”进程在早期迭代中由该军军长迈克尔·库里拉中将监督，其于2022年4月出任美国中央司令部司令。库里拉将数据中心的指挥方法与Maven智能系统工具集带至坦帕，中央司令部由此成为作战司令部层级最早积极采用Maven智能系统的单位。中央司令部首席技术官舒勒·摩尔于2024年初表示，Maven已支持在伊拉克、叙利亚和也门的超过八十五次精确空袭，并曾被用于定位红海地区的火箭发射器与水面舰艇。胡塞武装2023年至2024年在红海的航运袭扰行动，首次在激烈的海军环境中持续展示了Maven智能系统的能力。

在乌克兰的作战运用

Maven在中央司令部之外最重要的作战实验室是乌克兰战争。克里斯托弗·多纳休中将指挥的第十八空降军于2022年接管乌克兰安全援助小组，并逐步将其角色从后勤与训练扩展为对乌克兰部队的直接作战目标定位支援。据报道，Maven计算机视觉模型及适应伙伴部队交战情报限制的Maven智能系统变体，曾支持乌克兰的目标定位行动，包括对俄军指挥与后勤节点的打击。国家地理空间情报局公开披露，Maven在乌克兰被用于将“发现-定位-歼灭”周期压缩至据称不足十分钟。独立分析人士将一系列乌克兰具体目标定位成功归因于Maven支持，包括据称2022年对俄军高级将领视察前线总部的目标定位，以及2023年至2024年乌克兰对俄罗斯炼油与能源基础设施的远程打击。

《纽约时报》2024年报道，乌克兰部队使用的Maven版本受限，未集成最敏感的美方情报输入，且系统表现参差不齐。来自乌克兰部署的经验教训——包括在对抗性电磁环境中高空侦察的脆弱性，以及构建分布式、弹性传感器架构（如商业低地球轨道星座相关架构）的必要性——据报已重塑五角大楼在卫星架构及目标定位流程应在敌方行动下优雅降级的设计程度两方面的思考。

帕兰泰尔的整合

2020年至2026年间Maven的合同历史，勾勒出围绕帕兰泰尔作为Maven智能系统主系统集成商的逐步整合轨迹，尽管更广泛的Maven计划生态系统在训练数据、算法、图像和边缘硬件方面仍保持多供应商特征。帕兰泰尔于2020年9月至2022年11月获得一份价值9120万美元的合同，用于其在Maven智能系统上的基础性工作。2024年5月，美国陆军授予帕兰泰尔USG公司一份为期五年、价值4.8亿美元的不定交付/不定数量合同，以构建Maven智能系统原型，完成日期定于2029年5月28日。2024年9月，陆军追加一份价值9980万美元的任务订单，将Maven智能系统访问权限扩展至陆军、海军、空军、太空军及海军陆战队。2025年5月，国防部将Maven智能系统合同上限提高7.95亿美元至约13亿美元直至2029年，理由是其已被作战司令部采用，据行业分析人士称，此采用率超出预期。国家地理空间情报局同时授予一份单独的2800万美元合同，以扩展其分析员对Maven智能系统的访问权限。2025年7月，陆军签署一份价值100亿美元的企业框架协议，整合了约七十五份现有帕兰泰尔合同，此举使陆军成为后续Maven工作的中央采购机构。2026年初的行业报告描述，公共部门对该平台的累计投入承诺约达130亿美元。

此整合的商业逻辑并不出人意料。帕兰泰尔的Foundry平台（即成为Maven智能系统底层的数据集成层）具有极高的转换成本。一旦作战司令部将其数据摄入帕兰泰尔的本体论，培训人员使用其界面，并将其传感器数据流与目标定位工作流程连接至该系统，更换供应商将带来难以承受的混乱。2026年4月被引述的一位前国防部高级官员指出，若帕兰泰尔成功将Maven智能系统定位为其所谓CJADC2的“平台之平台”，其效果将是使国防部在未来十年间，对其核心指挥控制基础设施形成对单一商业供应商的依赖。这是一种在传统国防工业基础中无直接先例的结构性风险，在传统模式中，飞机、舰船等平台通常从多个主承包商采购，且转换成本虽高，至少可用装备数量和美元衡量，而非嵌入专有软件堆栈的制度性知识。

“史诗怒火”行动与Claude争议

“史诗怒火”行动是美以于2026年2月28日发起的对伊朗联合空袭与导弹打击行动，被陆军部官员与帕兰泰尔高管描述为首场以人工智能目标定位系统为主要规划与执行基础的重大冲突。在该行动最初二十四小时内，据报美军打击了伊朗境内约一千个独立目标。前三周内，中央司令部报告打击了5500至6000个目标。中央司令部司令布拉德·库珀上将与首席数字与人工智能官卡梅伦·斯坦利均将这些数字归因于Maven智能系统的作战运用，据公开描述，该系统将先前八到九个系统的目标定位工作流程整合为单一界面。

“史诗怒火”行动期间，Maven智能系统的分析层包含了Anthropic公司开发的大语言模型Claude。据《华盛顿邮报》与《连线》杂志报道，Claude生成优先级目标建议、产生位置坐标并支持打击后战斗损伤评估。此次集成同时是一场重大政治争议的焦点。2026年2月27日——“史诗怒火”行动发起前一天——陆军部长皮特·赫格塞斯将Anthropic指定为国家安全供应链风险，并指示联邦机构在六个月内逐步停止使用Claude。此项指定源于Anthropic拒绝移除限制其模型用于全自主武器应用及大规模国内监控应用的使用政策条款。中央司令部在行动初期打击中继续在Maven智能系统内使用Claude，理由是淘汰时间表尚未到期。

此事件核心的矛盾意义重大。一家拒绝使其技术用于全自主致命应用的商业人工智能提供商，却为战争史上最大规模的人工智能辅助目标定位行动提供分析基础，同时因其拒绝更进一步而被禁止进一步的联邦业务。2026年2月28日，行动开始数小时内包括据报对伊朗霍尔木兹甘省米纳布市Shajareh Tayyebeh女子学校的打击，造成至少175人死亡，其中大部分为儿童。三名众议员致信陆军部长，询问Maven智能系统在该目标的识别与验证中扮演何种角色，以及该目标是否经过人工复核验证。要求于2026年3月20日前答复。赫格塞斯部长曾于2026年3月2日公开表示，“史诗怒火”行动将在他所谓“无必要交战规则”的情况下进行。其此前于2025年2月解除了各军种高级军职律师的职务，这些律师的职责包括监督武装冲突法合规事宜。陆军部于2026年1月9日发布的人工智能战略文件，将商业人工智能安全护栏框定为与作战人员需求不符的意识形态约束，在此框架下，禁止认可非法打击的护栏与防止过度自信概率估计的护栏，被合并为政治阻碍这一单一类别。

自主性轨迹

自2017年以来，官方论述一贯强调Maven并非自主武器系统。历任计划主任——沙纳汉、库科尔及其继任者——均强调系统输出是需经人类裁决的决策支持产品，且现有人工智能组件不会对自行指定的目标开火。此论述在单次打击层面是准确的，即任何配备Maven的弹药均需人工触发。但在工作流程层面则不尽然。鲍勃·沃克在离开政府后的访谈中，区分了其所谓“静态自主性”与“动态自主性”。静态自主性是指将带有相关武器配对与附带损害评估的指定目标交付给保留扳机权的人类决策者的分析及目标定位流程的自动化。动态自主性是指无需人工干预即可选择并接战目标的武装平台。九年间，Maven已实现了第一种自主性的基本完整版本。它尚未实现第二种，但据2026年初报道，在该计划下开发的算法、传感器架构和训练数据，正根据“复制者”倡议进行调整，以用于此目的，该倡议旨在为受争议的西太平洋场景生产大量可消耗单向攻击无人机。

当杀伤链的节奏接近人类认知极限时，“人在环上”与“人在环中”的区别在作战上即具意义。若Maven智能系统每小时生成一千个优先级目标，用于对每个目标进行有意义人工复核的时间仅约数秒。在此节奏下，人类角色从裁决者变为橡皮图章，对于错误或非法打击的责任归属问题，在任何作战层面都难以诚实回答。该计划在其整个历史中被表述为保留了有意义的人类控制。节奏的算术显然与此表述不符。 评估

算法战跨职能团队（AWCFT）成立九年来，已完成了其最初发起者设定的大部分目标，甚至更多。它将机器学习引入了美国军事情报与目标定位的核心工作流程。它创造了一个作战司令部认为真正有用的软件平台，其采用曲线和合同上限的持续上调即是明证。它在乌克兰、红海和伊朗已证明，将杀伤链从数天压缩至数分钟是一种真实且具有重大作战意义的能力。它也已重构了国防部与商业科技行业的关系，其方式在该计划启动时可能未被充分认识。

从该计划历史可得出四点结构性观察。首先，最初的假设——若能消除合同与文化障碍，商业人工智能可迅速转入军事工作流程——已基本得到验证，但政治与伦理障碍已被证明比技术障碍更为顽固。2018年谷歌退出、2024年与2026年科技工作者的公开信、2026年2月对Anthropic的指定，以及米纳布袭击后的国会质询，均指向商业人工智能用于致命应用时持续存在的政治摩擦，计划管理并未解决此问题，更多是周期性承受。其次，Maven的体制沿革——从负责情报的国防部副部长办公室到联合人工智能中心，再到首席数字与人工智能官办公室与国家地理空间情报局，复又折返，采购权现正集中于陆军——反映了国防部在围绕平台与大宗商品而非软件设计的官僚结构中定位人工智能计划的持续困难。2026年3月的范伯格备忘录是寻求稳定安置的最新尝试。这很可能不是最后一次。第三，围绕帕兰泰尔作为Maven智能系统主系统集成商的整合，代表了一种与传统国防工业基础中任何情况都性质不同的供应商锁定。政府接受此整合，是因为它在传统合同流程无法企及的时间线上产生了具有作战意义的能力。接受此整合的长期后果仍不明朗。第四，将Maven框定为决策支持系统的论述，在该计划扩张的每个后续阶段均被侵蚀。在2026年，将Maven智能系统描述为仅仅是为人类分析员标记物体的系统已不准确。它是一个目标定位系统。此框架意义重大，因为它关系到适用于该计划进一步发展的法律与伦理约束。

遵循贴近实践者的分析传统，区分该计划的工具性成功与其扩张所引发的问题是必要的。Maven是有效的。它压缩了目标定位周期，降低了人力需求，并实现了传统系统无法支持的规模与节奏的作战行动。这些是实实在在的成就。它们同时也是治理架构滞后于能力——至此已近十年——的成就。国防部尚未就人工智能系统以Maven智能系统当前运作的节奏嵌入杀伤链意味着什么，或对于一起分析建议由商业大语言模型生成、武器配对由软件模块建议、而人类决策者在实践中仅有数秒而非数分钟进行裁决的错误或非法打击，责任应如何归属，给出充分的公开说明。这些问题，无论如何，该计划终将需要回答。

参考文献

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Six Questions Every DOD AI and Autonomy Program Manager Needs to Be Prepared to Answer, Center for Strategic and International Studies

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Amid a High-Stakes Transition, Questions Linger About Project Maven's Future Management, DefenseScoop

Fiscal 2025 Budget Documents Reveal How Project Maven Is Still Evolving, DefenseScoop

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Continuing Resolution the One Thing Keeping CDAO From Taking Over DoD Project Maven AI Program, Breaking Defense

Feinberg's New Maven Directive Sets AI-Enabled Decision-Making as the Cornerstone for CJADC2, DefenseScoop

DOD Components Face Aggressive Timeline for Maven Smart System Transition, DefenseScoop

Pentagon Boosts Budget for Palantir's AI Software in Major Expansion of Project Maven, SpaceNews

Growing Demand Sparks DOD to Raise Palantir's Maven Contract to More Than $1B, DefenseScoop

NATO Inks Deal With Palantir for Maven AI System, DefenseScoop

Palantir Receives $100M Army Contract for Maven Smart System Expansion, GovCon Wire

Palantir USG Lands $795M Maven Smart System Army Contract, ExecutiveBiz

ECS' John Heneghan on Supporting NGA's Maven Program, ExecutiveBiz

The Maven Program, ECS Federal

Google Employees Resign in Protest Against Air Force's Project Maven, FedScoop

Google Employees Protest Pentagon Partnership to CEO Sundar Pichai, CNBC

Google Employees Reportedly Quit Over Military Drone AI Project, Engadget

Google's Departure From Project Maven Was a Little Bit of a Canary in a Coal Mine, FedScoop

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Pentagon Praises Palantir Tech for Battlefield Strike Speed, The Register

CENTCOM Commander Touts Use of AI in Fight Against Iran During Operation Epic Fury, DefenseScoop

Pentagon Formalizes Palantir's Maven AI as a Core Military System With Multi-Year Funding, Tom's Hardware

Project Maven and the Age of AI Warfare, Tech Policy Press

Pentagon Certified Palantir as Only Supplier for Artificial Intelligence Targeting Tool Known as Maven Smart System, Jack Poulson