再见

从自动武器的集群合作到对智能物流的准确支持，从实时反应到自动捍卫重建沉浸式培训的场景，人工智能将军事变革推向了“算法驱动战争”的新阶段。这是美国开放人工智能研究中心（OpenAI）第一次在军事领域开设技术，这标志着生成性AI从平民情景到国防安全的深厚渗透。人工智能技术在军事领域的深刻渗透导致战斗有效性革命性的改善。但是，该技术的内源性特性与战场的复杂环境有关，获得了许多风险。传统战争法的原则不仅具有挑战性，而且还对人工军事应用的快速发展产生了系统的影响，全球安全管理。国际社会在许多主要问题上存在许多困境，例如规则建设，机制协调和责任。文章|棕褐色的小江在整体革命在科学，技术和军事变化中的深入整合过程中，人工智能（AI）正在与革命力量的战争形式重新融合。从独立武器的系统协调到多域防御系统的明智响应，从准确调节全链逻辑到建造身临其境的训练场景，人工施加了人工应用，由赋予整个操作过程的授权系统开发了军事的智能，涵盖了整个运营过程，从而促进了“能量促进”能源构造智能游戏。通过技术困难和管理困难实现的安全风险同时突出了：算法决策中的缺陷正在引起意外伤害，起义的速度加速了防止全球管理，机制机制的崩溃。如何在排放技术效率和对安全风险的控制之间找到平衡已成为人工智能期间全球安全管理的主要建议。美国战争飞机海军的一架飞机坠毁在美国南加州圣地亚哥附近的水中。涉及在海上运行的危险飞机的Malsmall船（2025年2月15日拍摄的照片）Xinhua新闻社 /路透社新的AI军事应用程序Fronier应用程序，人工智能技术正在以无与伦比的速度调整战斗模式和军事支持系统。它的应用渗透到主要军事领域，例如军备系统，国防系统，情报评估，物流管理和培训模拟。来自自动wea的群集合作从实时反应到自动防御到重建身临其境训练的现场，人工智能将军事转变驱动到“算法驱动的战争”的新阶段。 MGA独立ARMAS：Isang智能Leap Mula Sa Isang Solong Platform Hanggang SA Pakikipagtulungan NG系统。 sa pagbuo ng mga独立桑塔塔（Sandata），ang teknolohiyang walang searng ng militar ng estados unidos ay nagpakita ng tosensyal ng potensyal ng ipinamahaging Operasasonyon ng Pakikipagipagtulungan。 Noong Abril 2025，Inihayag美国海军Ang Matagumpay na Pagpapakita ng Walong Maliit Na Walang Sasakyan Na Mga Sasakyan saSakyan Sa ibabaw，Na Pinalakas na Pinalakas ng Advanced Na“ Leviachan” Leviachan“ Leviachan” s“ Leviathan” Leviathan“ Leviathan”，其迫使传统流程，需要40人对照人乘坐“ Levia”。符合标准自主体系结构6.0美国海军标准的自主软件，可以组织并吸引各种各样的行业PARtipation。这些轮船也可以在美国使用，即海船任务模块的无缝协调标志着将无人居民平台纳入战场的重要步骤。波士顿动力学的演变具有四足的“大狗”机器人，这反映了在复杂的土地手术中进行加固研究的军事应用。为了支持美国高级研究项目（DARPA）的国防部，波士顿动力学结合了激光和立体声愿景，将“大狗”转移到复杂的土地上，例如35度斜坡和雪等复杂的土地，步兵团队可以承受重量并伴随重量以实施山区供应。 DARPA的空中进化计划重点关注人类合作的场景，并建立了一个等级自治系统框架：人们负责形成一般战斗技术和目标优先级，而AI系统进行战术操作和武器战斗细节。通过“ mosaic Warfare", the plan changed the traditional single platform that killed the chain with a "human-no-human" heterogenous network system, which puts the technical foundation for the "man-in-loop" control model of the future air battle. Automated Defense: Real-time perception and wise response of multi-domain threats. In the field of anti-Drones, the cooperation between the Center for Openai (Openai) and Andurier has created a new path for the large technology of威胁处理模型在2024年12月，美国国防技术公司Andurier宣布，Lattice软件平台将包括GPT-4O等先进的模型，以实现实时发现并攻击无人机群，这是OpenAi在军事领域中首次开放的技术。随着TH的发展E反UAV系统。美国军事工业企业“ Aegis”系统洛克希德·马丁（Lockheed Martin）的明智升级显示了AI决策在复杂的海军冲突环境中的好处。最新的系统通过机器学习算法同时跟踪100多个目标，根据实时威胁自动优化武器调整，并迫使在超声导弹拦截的情况下决定在Thosemillisecond上决定。终端高海拔区域防御系统（THAAD）的6.0版本通过弹道轨迹深度研究模型提高了监测未来导弹的准确性92％。该系统结合了雷达和卫星智能数据，建立了涵盖战略，运动和战术水平的多层防御防御，并成为区域反导系统的智能核心。智能分析：游行从数据处理变为免费决策。美国的AIP平台，美国ET建立了一个多源智能融合的智能中心，并包括大型语言模型（LLM），以实现对实时战场文本，图像和信号数据的审查，非gmaan领域的研究情况，制定了行动和摘要计划。它支持诸如识别敌人单位，要求新图像以及将干扰者等资源分配给通信目标等活动。 AIP还允许AI同步操作系统的决策，确保人工智能编写的建议已由人们证明并与军事目的保持一致。此外，AIP有助于开发，标记和准备辩护数据，以在所有分类级别培训和开发AI。 Ovan的ScaleAiang平台的Don）重点介绍了情报报告的自动处理，并通过研究强化来捕获大规模文档中的基本信息。多诺万支持在战场上准备情报，为fr提供了实时背景iendly Andenemy操作，帮助指挥官更快的决定。国防骆驼的定制模型应针对军事条款进行优化，并可以准确地确定冲突地区的部署和设备。该平台部署到美国第18位美国空降军队。 DARPA的“ Mind Eye”项目破坏了对传统计算机视觉的静态识别的局限性，并建立了对行为的改变的生成模型。该系统通过未付研究回顾了战争视频中的动作链，复杂场景叙事的准确性已达到78％，为“马赛克战”战争状况中的后续预测提供了基本的技术支持。结果与多域命令和控制系统集成在一起。物流管理：准确地对整个链中的资源进行调节。在设备维护领域，洛克希德·马丁（Lockheed Martin）为C-130J运输公司建立了不可预测的维护系统。由600 SensORS，它收集振动，液压和其他实时数据，达到135种错误的早期警告，维护成本已降低22％。该系统使用双胞胎的数字技术来模仿强烈环境对物质寿命的影响，并从飞机飞机扩展到AC-130炮舰和EC-130电子战舰。美国空军熊猫（PANDA）系统将人工智能嵌入了“州维护”框架中，并通过审查F-35战斗机喷射传感器数据传感器数据，从常规维护到适当维护来产生不可预测的可持续性建议。该系统在整个模型和地区建立了一个单个维护平台，该平台可显着提高设备完整性的速度，并成为全球最大的军事设备支持系统。美国海军物流人工智能集成计划使用战争游戏建模来优化IN船舶零件的发音和全球连锁分配的提供。根据历史消费数据和实时工作要求，该系统正在动态调整维护储量的储备，从而将主要组件的倒数率降低了30％。同时，通过增强研究算法，模仿了各种供应技术的有效性，为飞机战斗集团海洋扩张的决策提供了支持。训练的模拟：划痕场景的构建和个性化的能力。美国陆军的“合成训练环境”通过整合虚拟现实和扩大现实技术，建立了全地形互动培训方案。该系统结合了一个全面的传感器传感器传感器传感器，以实时监测士兵，脑电波和其他生理数据的心率，并通过压力模拟ALG对战场产生逼真的压力反应提高培训效果的口号。标志性的项目培训模块“下一代团队武器”实现了无缝的现场射击和虚拟目标，从而大大降低了实践性的成本。微软促进了DALL-E代发电技术在军事培训中的应用，并为战斗管理系统提供低成本数据增强解决方案。通过开发高保真的战场图像，培训算法可以涵盖大多数激烈的场景。该技术应用于目标无人机识别系统，提高了在复杂环境中目标发现的准确性，并为智能武器系统的实际扩展提供数据支持。救世主的多种危险在军事领域的深层渗透导致战斗有效性的革命性改善，内源技术特性与复杂的战场env有关熨斗，获得了许多安全风险，这些风险挑战了传统战争法的原则，也对国际征服安全产生了系统的影响。算法决策的局限性集中在实际战斗中，作为认可的目标偏见。在面对复杂的社交情况时，基于历史数据培训的模型可能会由于数据样本的一个方面性质而产生认知盲点。例如，在2021年8月，美国MQ-9无人机错误地袭击了喀布尔的平民车辆，导致10名平民死亡（包括7个孩子）。随后的调查表明，无人机图像审查算法未能有效地确定其是否是由平民或武器携带的。自动武器武器系统气氛的灵活性不足也是错误错误的重要原因。当前的AI系统在动态情况下多源数据融合功能的功能存在缺陷。它是仅在于视觉识别的模型，这使得很难处理诸如人类姿势和环境积累之类的复杂变量，从而导致与没有明确军事特征的酌处权有系统地偏离。加强战场上的人工智能和准确的打击正在以主要的核威质为主要的稳定战略框架。这本书“在不确定性下的约束：人工智能和核战争”显示了人工智能和战略稳定之间的矛盾：当非核 - 核国家通过常规AI驱动的技术获得罢工的能力时，核力量的核罢工能力将不再可靠。例如，通过合并多源机器和多源传感器研究，AI系统可以提高放置移动导弹发射器和核潜艇在仪表水平上的准确性。 AI驱动的“ Co被围栏的情境意识“使非核国家能够建立“发现被破坏”的传统罢工的封闭循环：使用无人机实时监控核力量手术的运动，并依靠高超声导弹来快速而准确地执行进攻型国家的弱点，但可能会造成弱势群体，但要熟悉恢复性，但要恢复过度，但要恢复过度，但要恢复过度。所有核茎可以通过主动对策（例如电磁干扰，目标产生）和被动伪装技术（例如动态计划，多模式信号启动）来降低对AI侦察的有效识别率。每个主要力量的战略环境全球安全管理落后。人工军事情报应用程序的快速发展已经在全球安全管理的滞后之间明显矛盾。国际社会在许多主要问题上存在许多困境，例如规则构建，机制协调和责任定义。在主要国家，缺乏对彼此的战略信心：差异 - 管理框架的价值和两组之间的游戏。在建设一个全球人工智能应用程序中，主要大国的战略目标的差异会产生重大障碍。美国管理框架具有明显的地缘政治意图，在西方安全联盟系统中包括人工智能很重要。由AI驱动的无人机协作战斗系统由2024年的“ Auscus”联盟测试，超过了联合国等多边平台ND通过封闭的技术来增强军队对小圈子的好处。这种“技术霸权”是广泛的反对派通常反对发展中国家。多边过程处于静止状态：缺乏机制和真空策略的双重困境。现有的国际法律框架在人工智能的军事应用领域的可用性导致了多边管理机制的功能瘫痪。根据《特定常规武器公约》（CCW）的致命自动武器系统（法律）的企业持续了很多年。技术霸权和规则不足形成了恶性循环。在2024年，人工北约更新的人造方法上方的“跨大西洋技术标准”上方是联合国政策的，这是为了在采用算法透明度评估系统时优先考虑国家成员的优先级。 “接替我的方法Chanism“削弱了CCW的权威，导致平民举措（例如“禁令杀手机器人”运动和政府间的谈判之间存在严格的联系。2024年的ICRC报告指出，自主武器系统指出，自主武器系统对武装冲突的人有很大的伤害，但在某些国家的攻击方面遭受了武器的攻击，这似乎是在不断地攻击该地区的武器，并且在某些国家的范围内造成了限制，并且在其范围内造成了一定的攻击。被困在最新的区域冲突中，往往是AI武器的“测试场所”。联合国纳蒂在2024年9月，“建立国际科学咨询委员会”和“建立国际数据框架”之类的技术步骤在2024年9月的高级咨询机构中很难实施，因为缺乏政治态度，AI已成为美国和西方双重标准下的空虚对话。人工智能的应用使传统的国际法有责任的原则在罗马法律的第28条中建立的“指挥官的责任”是一个问题。“算法数据偏差”，揭示了“技术黑匣子”对责任链的切割效果。缺乏合规性评估机制会增加风险的暴露。根据2024年卡内基国际和平基金会的一份报告，在全球服务中，只有32个AI武器系统中只有7个正在进行第三方道德分析，这是由国家在研究和开发中开发的。 Nagorno-Karabakh冲突中TB2的TB2“ Flag Bearer”的使用暴露了“技术出口商与用户之间职责分离”的漏洞。现有的贸易贸易协定不包括控制列表中的无人机，甚至包括自治的AI系统。更深层次的挑战在于“人机机器”的模糊法律定位。 AI在美国“马赛克战”制度的制定制定制度已达到“自治的战术水平”，人类指挥官只维护着“否决权”，负责任的受试者是模糊的。目前在工业期间的国际管理系统与数字时代的技术革命之间的错误是一个错误。人工智能的军事应用和国际同行的军事应用也是人工智能的应用，也必须从“审查和平衡”统治的“统治”中的“统治”中的“权力”中的全球安全秩序中转变为“规则”。思考“并回到联合国宪章中建立的集体安全概念，我们可以绘制人工智能文明发展的轨道。