西亚地区的这场战争见证了人工智能和无人机等自主系统在军事杀伤链上前所未有的应用。

2026年2月底至3月初在波斯湾爆发的高强度敌对行动，由美国和以色列共同发起，并分别被称为“史诗怒火行动”或“怒吼雄狮行动”，标志着武装冲突史上的一个分水岭。此次冲突旨在对伊朗的核基础设施、指挥控制中心及高层领导实施“斩首打击”，动能和网络领域的对抗迅速升级。更重要的是，该事件成为了所谓首次全面“人工智能战争”的导火索[2]。

这一称谓并非纯粹的修辞。人工智能驱动的资产作为决策支持系统（DSS）得到了前所未有的使用，它们不仅仅是次要的分析工具，更是杀伤链的积极赋能者。通常，情报收集、目标识别、模拟与毁伤评估、预测分析、武器分配及任务执行这一过程，即使不需要数月，也需要数周的人工研判。然而，当前的战争见证了快于“思考速度”的攻击执行，其例证是美军仅在最初12小时内就对伊朗目标实施了近900次打击，并在前10天内实施了超过5500次打击[3]。

为实现如此前所未见的攻击规模、精度和速度，美国中央司令部（CENTCOM）利用了先进的人工智能工具，例如与Anthropic公司的Claude大语言模型集成的Palantir公司MAVEN智能系统（MSS）。这些系统利用来自卫星、监视和其他情报来源的非结构化、机密数据，帮助进行模式构建、实时目标定位和目标优先级排序[4]。例如，导致伊朗最高领袖哈梅内伊遇刺[5]并标志着战争开始的精准打击，就是通过运用人工智能和网络间谍活动完成的——德黑兰的摄像头多年来被黑客入侵，记录并输送了大量据推测是日常的数据（停车、人员、交通信号灯计时等）给以色列。这些数据随后被用于绘制模式和布局图，并最终为同步且精准的打击运行预测分析。

美国还开发并部署了低成本无人作战攻击系统（LUCAS），这是一种“自杀式”无人机系统，作为对抗伊朗的高性价比、大规模防御资产。单价生产成本为3.5万美元，这些无人机与美国单枚成本超过240万美元的“战斧”对地攻击导弹相比，提供了一种更低成本的选择[6]。有趣的是，LUCAS无人机是从伊朗的HESA“沙希德”-136无人机逆向工程而来，后者在乌克兰-俄罗斯战争中已声名狼藉。这些无人机配备了人工智能，使其能够执行自主和集群机动。LUCAS的集成标志着对非对称战争传统认知的显著背离。其一，美国认识到尖端程度并非军事能力的唯一基准，成本和大规模可以成为决定性因素。其次，技术从更先进国家流向较不先进国家的早期逻辑已不再必然成立[7]。

伊朗同样利用无人机饱和攻击和网络战来对抗美国和以色列。据称，伊朗的无人机袭击导致了6名美国军事人员在科威特丧生[8]。这些袭击也被用于针对数据基础设施；美国亚马逊公司在阿联酋拥有的六个数据中心中，据称有三个遭到了伊朗无人机的攻击[9]。据报道，伊朗黑客组织“Handala”也针对了美国和以色列境内的实体，包括以色列空军人员、以色列气象系统、美国医疗技术公司史赛克以及希伯来大学[10]。有迹象表明，其攻击规模所需时间的缩短，可能是由于人工智能辅助的侦察[11]。此外，有指控指出，伊朗一直在积极利用人工智能在媒体中进行虚假信息宣传活动[12]。值得注意的是，伊朗目前正面临互联网中断，表明这些网络攻击是通过分布在境外的代理进行的，这显示了其非对称网络和自主能力的扩散程度相当显著。

人工智能和无人机的优势，例如决策压缩和低成本饱和攻击，也已被证明伴随着高昂的人力代价。高度压缩的决策周期几乎没有给人类操作员留下交叉验证的空间。依赖人工智能加速决策（这常受困于过时数据和缺乏严格人工核查）对人类伤亡有直接影响。2026年3月的战争已经说明了这些代价，交战双方的无人机攻击直接击中了民用基础设施和人口，或因随后的碎片、弹片和火灾造成损害。

例如，据报道，2026年2月28日，一枚“战斧”巡航导弹击中了米纳布的Shajareh Tayyebeh女子小学附近，造成超过170人伤亡，其中大部分是12岁以下的儿童[13]。该学校位于伊斯兰革命卫队（IRGC）设施附近。由于基于2016年的过时情报，人工智能驱动的目标识别系统可能未将其识别为一栋独立建筑[14]。同样，在针对德黑兰军事基础设施的行动中，德黑兰Resalat广场的一处住宅楼也成为了空袭地点，导致超过40名平民伤亡[15]。

多份报告表明，美国和以色列的弹头击中了学校、医院[16]等民用场所以及受保护建筑和历史地标，如德黑兰的古勒斯坦宫和伊斯法罕的四十柱宫。作为报复，伊朗在阿联酋发动了袭击，导致迪拜美国领事馆附近发生火灾，并影响了如迪拜帆船酒店、迪拜机场和杰贝阿里海港等民用区域[17]。在以色列，据报道伊朗基于无人机的报复行动已造成超过18人死亡，3100名平民和军事人员受伤[18]。

这些警示也延伸到了战场。例如，无人机蜂群战术的增多使用可能会使空域不堪重负，并使防御系统的特征拦截过载。2026年3月1日，三架美国F-15E“攻击鹰”战机在友军火力中被科威特F/A-18战机击落，完美地例证了这一点。作为伊朗导弹和无人机攻击的活跃目标，科威特的防空系统处于高度戒备攻击状态。在一次高度紧张、战斗激烈的态势中，它错误地瞄准了美国战斗机[19]。

因此，这些事件凸显了人工智能驱动战争的一个重要方面：虽然人工智能可以保证决策压缩，但它不一定能防止灾难性的人员伤亡。该技术持续发展，但仍易受“算法脆弱性”[20]的影响，从而常常导致违反国际人道法。人工智能在战争中的基本承诺——即通过精准减少附带损害、消除人为错误，使作战行动对平民和军事人员都更安全——似乎远未实现。

此外，人工智能所带来的前所未有的速度和规模，似乎加速了随之而来的伤亡速度；过去可能在一个月内发生的死亡，现在可能在几小时或几天内发生。综上所述，显而易见的是，整合高度复杂的工具和更大的机器自主性，若没有适当的保障措施和有意义的人类监督，可能会加剧而非减少战争的总体人员代价。

值得注意的是，几项关键的外交倡议与西亚战争同时展开，正在努力应对这些完全相同的困境。2月，在冲突爆发前几周，全球领导人曾齐聚西班牙拉科鲁尼亚，参加军事领域负责任人工智能（REAIM）峰会。同样，就在“史诗怒火/怒吼雄狮行动”启动几天后，联合国《特定常规武器公约》（CCW）在日内瓦召开了关于自主武器的政府专家组（GGE）会议。

这些事件的时间安排有一种强烈的讽刺感：就在外交官们辩论人机交互的细微差别、法律审查和自主性定义的同时，大国正在战场上不受限制地积极利用这些系统。此外，即使监管军事人工智能的紧迫性达到顶峰，积极倡导负责任军事人工智能的文书签署国数量却在下降。在2026年西班牙REAIM峰会后制定的“人工智能行动路径”，在参会的80多个国家中仅获得35个国家的签署，主要大国（包括当前冲突的主要参与国[21]）全部弃权。荷兰国防大臣Ruben Brekelmans提到，各国政府如何面临一个“囚徒困境”，他们陷入两难：一方面要为军事人工智能设定限制，另一方面又要避免在军备竞赛升级的背景下，其竞争对手可能无视这些限制[22]。

因此，“第一次人工智能战争”造成了一个重大的悖论：一方面，军事人工智能持续（且不受制约）的扩张和使用严重损害了全球外交努力。它质疑那些讨论理论约束、辩论语义的进程的有效性，而国家行为体可能随时为了压倒性的战术优势而抛弃这些进程。另一方面，伊朗战争造成的平民伤亡和社会文化损失恰恰凸显了这些讨论和辩论的必要性。即使像UNCCW和REAIM这样的论坛难以跟上人工智能融入军事行动的步伐，在扩展自主能力与明确人类问责之间取得平衡，就强有力的保障措施达成共识已变得越来越紧迫。

因此，2026年3月的西亚冲突从根本上改变了人们对现代战争的认知和考量。作为号称首次全面的“人工智能战争”，它成为了人工智能和自主系统在军事背景下的试验场。我们正实时见证算法通过将军事行动加速到超越人类认知能力，从而成为军事对抗中的决定性因素。然而，当放在友军误击事件和平民伤亡的背景下审视时，将与军事对抗和致命性相关的决策权委托给机器，也带来了沉重的代价和严重的问责缺口。

因此，需要在人工智能和自主系统对决策速度的必要性与设立保障措施以防止人员伤亡、维护国际人道法的需求之间取得平衡。面对军事人工智能实时的几何级数增长和扩散，国际社会面临着一个挑战：即在人类监督变得过时之前，创建能够确保道德和法律合规、并对这些系统实施有意义的人类控制的框架。

参考文献

1. Graham Scarbro, “Iran-Israel Conflict: A Quicklook Analysis of Operation Rising Lion”, US Naval Institute, June 2025.
2. Larisa Brown, “The first AI war: US and Israel use Iran to test autonomous tech”, The Times, 10 March 2026.
3. “US says 5,500 targets hit in Iran as operation continues”, Middle East Monitor, 11 March 2026.
4. Tara Copp; Elizabeth Dwoskin; Duncan, “Anthropic’s AI tool Claude central to U.S. campaign in Iran, amid a bitter feud”, The Washington Post, 4 March 2026.
5. Mehul Srivastava, James Shotter, Neri Zilber, Steff Chavez, “Inside the plan to kill Ali Khamenei”, Financial Times, 2 March 2026.
6. Zita Ballinger Fletcher, “America Reverse-Engineered Iran’s Most Decisive Weapon—Then Launched It Against Its Creators”, Popular Mechanics, 13 March 2026.
7. Steve Feldstein, Dara Massicot, “What We Know About Drone Use in the Iran War”, Carnegie Endowment for International Peace, 2 March 2026.
8. Abené Clayton, “Pentagon releases names of final two soldiers of six killed in Kuwait”, The Guardian, 5 March 2026.
9. Julian Fell, Ashley Kyd, Jarrod Fankhauser, Matt Liddy, “AI is helping choose targets in Iran war—now it’s a target too”, ABC News, 15 March 2026.
10. Andy Greenberg, Matt Burgess, Lily Hay Newman, “How ‘Handala’ Became the Face of Iran’s Hacker Counterattacks”, The Wired, 12 March 2026; Aakash Sharma, Khooshi Sonkar, “Pledged to Iran’s new leader, hackers wage digital war on US and Israel”, India Today, 16 March 2026.
11. Ibrahim Saify, “AI, the Iran-US Conflict, and the Threat to US Critical Infrastructure”, CloudSEK, 6 March 2026.
12. Kenrick Cai, “Trump accuses Iran of using AI to spread disinformation”, Reuters, 16 March 2026.
13. Malachy Browne, John Ismay, “U.S. Tomahawk Hit Naval Base Beside Iranian School, Video Shows”, The New York Times, 8 March 2026.
14. Elizabeth Melimopoulos, “Who bombed the Iranian girls’ school, killing more than 170? What we know”, Al Jazeera, 12 March 2026; Al Jazeera Staff, “Al Jazeera investigation: Iran girls’ school targeting likely ‘deliberate'”, Al Jazeera, 3 March 2026.
15. Mahmoud Aslan, “Rescue Efforts in Tehran After a Triple Strike Hit Apartment Buildings, Killing 40”, Drop Site, 12 March 2026.
16. Paul Brown, Shayan Sardarizadeh, Matt Murphy, “Iranian schools, hospital and landmarks among civilian sites hit during US-Israeli strikes”, BBC, 6 March 2026.
17. AFP, “Iran attacks rock Dubai’s Palm, Burj Al Arab, airport”, The Hindu, 2 March 2026.
18. Moiz Mustafa, “Breaking Down the Israel-Iran Conflict: What We Know So Far—Day 16”, Daily Mirror, 16 March 2026.
19. ETOnline, “US-made Kuwaiti jet mistakenly shot down three US F-15s, probe finds: WSJ”, The Economic Times, 4 March 2026.
20. This refers to a condition where an algorithm may not be able to generalize or adapt to conditions outside a narrow set of assumptions. In such a situation, while AI may perform well under certain conditions, especially during training, it may not perform optimally, or even fail, when exposed to new, unexpected, or slightly modified inputs.
21. Oumaima Moho Amer, “Morocco Joins 34 Countries in Endorsing ‘Pathways to Action’ Pact Towards Safe Governance of Military AI”, Morocco World News, 6 February 2026.
22. ETEnterpriseAI Desk, “AI weapons regulation: Nations divided as US, China skip global pledge”, ET Enterprise AI, 6 February 2026.