军事AI加速决策：人类能否守住底线

AI技术的介入正在大幅提升军事决策速度，人类还能否在关键时刻保持最后的控制权？

James Johnson

阿伯丁大学政治与国际关系系高级讲师（副教授）兼战略研究主任

International Affairs

Vol.102, No.1, 2026, pp.63-83

导读：人工智能对军事决策的嵌入

本文探讨的核心议题是AI融入军事危机决策所带来的伦理压力。作者指出，风险不仅源于技术故障，更源于AI可能通过自动化偏见、算法黑箱、拟人化认知及决策节奏的极速加快，逐步侵蚀人类的伦理审议能力。所谓的“道德主体性”，实则是关于人类在是否动武、如何承担后果等关键问题上，是否仍掌握最终决定权与责任意识的具体问题。一旦决策者愈发依赖机器建议，甚至将本该由人承担的判断责任让渡给系统，技术的“辅助”就可能悄然演变为对人的替代。

针对这一挑战，文章提出了一种融合义务论、后果论与德性伦理的混合框架，旨在将抽象的伦理讨论转化为可操作的制度与设计方案。无论是问责机制、透明度、信任校准，还是人工干预与偏差缓解，作者真正追问的是同一个问题：在AI不断提速战争决策的当下，如何确保最终对暴力负责的依然是人类，而非机器。

AI-DSS如何重塑军事决策与人类道德能动性

人工智能驱动的决策支持系统（以下简称AI-DSS）通过解析、筛选和总结海量数据，整合多源信息来辅助人类决策。理论上，其设计初衷是增强而非替代人类决策者在武力使用上的作用，协助指挥官筛选或否决拟打击目标，并最终由人类授权实施行动。包括巴以冲突、俄乌冲突在内的多场实战均展示了计算机视觉、大语言模型等AI技术在军事行动中对人类决策的辅助价值。

（一）军事决策中AI-DSS的类型与用途

AI-DSS能为战略、作战、战术各层级的决策提供支撑。战略层，AI助力兵棋推演、黑箱系统运作及敌方行为预测；作战层，借助计算机视觉和数据融合辅助目标选择、附带损害评估和情报整合；战术层，AI-DSS能在确保遵守交战规则的前提下，优化目标打击行动。但在应对新危机时，仍受限于数据不足、人为因素和伦理问题。

鉴于AI-DSS指挥上述三级应用是连续的，基于能力的分类体系有助于划分其潜在应用场景。AI-DSS主要具备三项功能：描述与分析数据、识别模式并预测、提出行动方案与策略建议。这使其成为一种“认知工具”，旨在处理信息并支持人类决策。

目前，各国正探索将约翰·博伊德的观察—调整—决策—行动（OODA）循环模型融入AI-DSS，以提升快节奏冲突中的决策速度。更快的速度虽能在战术层面带来优势，但在高风险情境下，审慎性可能下降并引发伦理问题。多国军方认为AI能提升态势感知、信号探测和目标定位精度，从而减少附带损害；但经验证据显示，决策周期加快可能损害伦理审议质量，导致平民伤亡。这种速度与审慎的矛盾是AI-DSS落地的根本挑战。

（二）人类道德主体性弱化的风险

随着人类对AI-DSS在识别大规模数据模式、预测冲突、生成目标清单及提出行动方案方面依赖加深，人机在战争中的互动方式正被根本重塑。核心问题在于如何融入AI而不削弱人类的伦理审议能力。

国际人道法明确规定，人类需承担确保合法与伦理义务得到遵守的全部责任。若支撑决策的价值判断被转移至机器，法律与道德责任将变得模糊。实践中这种道德判断能动性的转移可能降低使用暴力的门槛。此外，做出辨别平民单位和避免过度伤害等决策需要结合具体情境的伦理推理，即便对人类指挥官也非易事。因此，在军事决策中维护人类的道德主体性，是坚守伦理责任、捍卫人格尊严的关键。

对AI工具而言，其功能伦理源于编程与设计；而操作伦理则取决于人机互动方式。近期研究表明，对认知任务的自动化会深刻改变人类行为，并对决策者产生显著心理影响。AI-DSS会影响用户对世界的认知、对伦理的界定以及对行动选择。

然而，AI-DSS的自动化偏见和拟人化倾向会加剧情境推理缺失和算法不透明问题。研究表明，即便存在矛盾证据，人类仍会过度依赖AI建议。在高压军事环境中，对AI输出结果的过度信任尤为明显，存在“照单全收”的风险，导致判断失误和冲突升级。

另外，人类本能地将推理、道德、判断等人性特质赋予机器。为模仿人类行为设计的系统会强化这种错误认知，让人误以为AI可成为独立道德决策者。AI被认为越可靠、越中立，用户越可能全盘接受其建议。

从决策加速到伦理失衡：为何需要新的伦理框架

如前所述，核心挑战在于在危机决策中既利用AI的计算能力，又维护人类的道德主体性和问责机制。但既有理论回答存在较大局限。

(一）穆尔的道德主体层级理论

詹姆斯·穆尔提出道德主体的四层级框架，为理解机器伦理能动性提供分类工具，即伦理影响主体、隐性伦理主体、显性伦理主体和完全伦理主体。其中，伦理影响主体指无伦理意识但后果可评价的系统；隐性伦理主体指能在编程或能力下进行伦理判断的系统；显性伦理主体指能明确表现伦理并根据伦理知识运作的系统；完全伦理主体则意味着机器能像人类一样进行伦理推理、提供正当性说明并作为自主道德行动者存在。

就目前而言，AI-DSS至多接近隐性伦理主体，部分系统或许朝显性伦理主体迈进，但距离完全伦理主体仍十分遥远，因机器缺乏意识、意向性与自由意志，也难具备人类式的道德理解、反思能力与情感敏感性。随之浮现的核心伦理矛盾是：如果系统深度参与高风险决策却不能承担道德责任，当伦理推理环节被委托给机器时，如何防止人类道德问责的弱化？

（二）自上而下与自下而上的设计路径

Wendell Wallach与Colin Allen将为AI系统植入伦理准则的设计方法分为自上而下（基于规则）和自下而上（基于学习）两类。自上而下将源自义务论、后果论或美德伦理学的预设规则应用于指导；自下而上借助机器学习和强化学习，让AI通过实践经验形成伦理行为，而非依赖固定原则。

在实际应用中，大多数AI-DSS采用混合方法，将结构化伦理准则与自适应学习机制结合。例如大语言模型（如ChatGPT）主要采用自上而下结构，同时通过识别模式与基于训练数据和人类互动进行调整，引入自下而上元素。

（三）技术瓶颈

在AI-DSS中实现伦理决策面临诸多技术挑战，其中最紧迫的是在实时作战场景中预测和评估行动后果。尤其在高压军事场景中，道德考量需与作战效能平衡。经典伦理困境是军事版“电车难题”——AI-DSS需决定是否授权对高价值目标实施导弹打击，而行动将不可避免导致平民伤亡时，系统该如何抉择。

人类决策者能凭直觉整合多种伦理考量，而AI必须依赖预设权重分配。这包括强调平民生命不可侵犯的义务论原则、计算打击能否防止更大伤害的结果论原则，以及从德性伦理角度考虑军事荣誉与行为-结果相称原则。AI对预设权重的依赖有时无法充分反映情境的道德复杂性。此外，AI难以判断复杂现实情境中哪些伦理因素相关，这一“框架问题”加剧了复杂性。最后，获取并维护实时背景信息是重大技术挑战，AI无法通过机器学习了解哪些偏好在伦理上可接受。

因此，可扩展性和适应性仍是AI-DSS伦理落地的重要挑战。伦理规则需具备足够普适性以适应不同场景，又要足够灵活以适应不断变化的战场环境。过于僵化的基于规则的方法，会让AI难以发挥实际作用；而过度依赖学习-启发式规则，则可能削弱伦理决策的明确性和严谨性。在AI决策中融入启发式规则或许能助力应对道德困境，但也可能损害伦理推理的精准度。

（四）哲学理论路径

如上文所言，AI-DSS的伦理框架通常以三大主流道德理论为基础：后果论、义务论和德性伦理学。

后果论，尤其是其功利主义形式，主张通过评估决策和行动的结果以实现整体利益最大化。但由AI驱动的功利主义计算难以充分考虑战争的不可预测性和非预期后果，无法成为伦理决策的稳定基础。

与之相对，义务论依赖固定道德原则指导决策，要求遵守具有普遍性的道德规则。尽管这奠定了坚实基础，但其僵化性在瞬息万变的作战环境中缺乏实操性，因为决策需具备情境灵活性。

最后，德性伦理学强调道德品格塑造和情境适应性判断。不依赖固定规则或结果最大化，而关注在具体情境中形成恰当判断的能力，这使其适用于高度不确定、难以完全规则化的军事AI场景，但也因此更难被直接形式化。

正因如此，任何单一伦理框架都难以充分应对AI-DSS的复杂性，更可行的路径是将义务约束、后果评估与德性判断结合起来，以在军事必要性与伦理监督之间取得平衡。

良善、正当与效用：混合伦理框架及其现实应用

（一）混合伦理框架的路径

在三种主要伦理路径中，德性伦理被视为连接规则导向的义务论与结果导向的后果论的桥梁，因为它更强调道德品格、实践理性与情境敏感性，而非单纯遵循固定规则或追求结果最大化。基于此逻辑，本文提出一种混合伦理框架。

这一框架的关键在于使AI-DSS能以结构化方式支持人类伦理判断。主张通过学习现实中的伦理行为范例，使AI在良善、正当与效用三个维度间展开推理，其中，良善对应德性伦理，正当对应义务论，效用对应后果论。与传统规则驱动系统不同，这种方法允许AI依据具体情境在不同伦理逻辑间切换，例如涉及国际人道法时优先考虑义务约束，在比例原则与风险评估中引入后果主义，在道德不确定性高时借助德性伦理判断。

在此基础上，本文提出了一套用于强化人类道德能动性的AI-DSS设计原则。表1列出了旨在提升AI辅助军事决策中人类道德主体性的关键指标和技术特征，有助于将本文提出的混合伦理框架转化为具体的设计和操作原则，为确保AI-DSS强化而非削弱军事危机决策中人类的道德主体性提供切实路径。

表1：提升AI-DSS中人类道德主体性的指标和技术特征（整合自原文）

结论：确保人类对人类负责，而非人工智能

AI-DSS的融入标志着军事危机决策正在发生深刻转变。尽管此类系统通过提升计算速度、模式识别能力和数据整合能力优化了决策过程，但也引入了复杂的社会-技术动态，可能削弱人类的道德能动性和问责机制，从根本上挑战传统的“由人控制”观念。由此产生的核心问题在于：如何在利用AI效率优势的同时，维持有效的伦理监督，确保人类的道德判断在武力使用决策中始终处于核心地位。

随着AI-DSS在军事行动中的应用深入，军事机构必须进一步理解人类决策者与AI系统间不断演变的关系。AI-DSS不应被简单视为工具或技术辅助，而应视为共享认知主体，因为它既塑造人类行为，也被人类行为所塑造。未来研究应通过控制性兵棋推演、实地人机互动研究及跨文化比较分析，检验这些伦理框架在不同场景的适用性。只有如此，才能确保AI在未来自动化战场中强化而非侵蚀人类的伦理判断与责任承担。

译者：马宇驰，国政学人编译员，广西民族大学东盟学院。