武器系统开始自己做决定。

这事听起来像科幻电影，其实已经不是。自动驾驶可以自己判断路线，自主武器也在做类似的事——发现目标、识别威胁、决定是否开火，整条链路可以是纯机器的。

人类还能完全掌控局面吗？

刘伟关于《AI战争》，聊了八个问题，覆盖了军事智能到底是什么、AI能不能解释自己、战场上的算计和计算有什么不同、人机融合是不是终极答案。

AI怎么用、谁来负责、底线在哪里——这些问题，教育领域同样在问。

一

军事智能：不是AI加军事那么简单

有人问：军事智能，到底指什么？

军事不是简单的军事加AI，也不是AI加军事。军事本身就是智能。

这句话值得停下来想一下。

军事智能里，既有智能的部分，也有反智能的部分，两者并存。所谓反智能，就是欺骗、伪装、误导——让对方算出错误的结果。这恰恰是军事里最核心的部分之一。

那么军事智能化，具体指什么？分三块。

第一块是装备智能化。战车、坦克、飞机，比以前聪明了。无人机、无人艇、无人潜航器，这些无人作战单元出现了。人形机器人战士，也在路上了。外骨骼可以让士兵负重更少、防护更好。硬件在变。

第二块是指控智能化。指挥和控制，这是军事智能化里最重要的部分。因为这里边，人的作用太大了。毛泽东军事思想、粟裕的作战艺术，复杂、高深，往往超出军事本身——政治、文化、外交，全都融在一起，是一个复杂体系。机器目前为止，还只碰到了这个体系的边缘。

第三块是什么？用五个字来概括：诡、诈、算、胆、善。

这五个字放在一起，大概能感受到：军事智能这件事，不是往武器里装一个大模型就能解决的。

二

可解释性：军事智能的软肋

第二个问题很尖锐：军事智能，能有可解释性吗？

把这个问题拆成两层。

从任务目标和意图来看，可解释性是存在的，有规律可循。以多打少、集中优势兵力，这些都是有规律的。兵法里写得明明白白。

但从机器智能的角度来看，有大量黑箱，有大量不可解释的部分。

军事行为里，既有可解释的规则部分，也有不可解释的模糊部分，两者并存。没有绝对的清晰，也没有绝对的模糊。相辅相成，相互混淆。

谁能看清楚这里面的方向？有经验的、受过专业训练的军人。没有受过军事训练的人，往往只看到表面现象，看不到实质性的东西。

这段话，放在教育里也成立。

一堂好课，能不能完全解释清楚？教学策略里，哪些是可解释的算法部分，哪些是不可解释的直觉部分？AI备课工具能做到哪个层次？这些问题，和军事智能的可解释性，其实是同一类问题。

三

事实与欺骗：休谟之问来到战场

第三个问题：智能决策，是事实还是欺骗？

这个问题引出了休谟之问。休谟，苏格兰哲学家，在《人性论》里问了一个问题：人类能够通过客观事实，从事实里面挖掘出主观的价值吗？

这一问，把事实和价值的分野摆到了桌面上。

军事智能里，两者常常是混合的。军事意图、军事目的，往往隐含在价值里。而事实，是拿出来给大家看的。

《孙子兵法》里有一句话：「兵者，诡道也。」能把假的让对方当成真的，把真的藏起来不让对方看到——这意味着，事实和价值，人为地可以分离。

更值得玩味的是因果关系。休谟还问过：因果推理真实吗？

战场上看到的因果，常常是单因单果的错觉。真实的情况是多因多果，甚至常常是果因关系——为了让对方相信某个结论，才故意制造某个事实。这是逆向的，不是if-then，是反向 engineering 真相。

所以军事智能不遵循数学规则，不遵循统计概率。它反数学、反统计概率。这里需要的，是经验、直觉和能力来进行决断和判断。

说白了，战场上的AI，如果只学会了计算概率，还没学会怀疑概率本身，那就是危险的。

四

算计思维：透过现象看本质

最核心的概念之一：算计思维。

算计思维是感性思维，但它在感性里容纳了理性，是人类的高级思维。它能透过现象看本质。

一个很妙的比喻：塞翁失马。

马丢了，这是好事。马回来了，还带了一匹好马，这可能是坏事。这不是悲观或者乐观，是辩证地看问题，抓住实质，预判可能的后果。

那计算思维呢？两个比喻：刻舟求剑，以及盲人摸象。

刻舟求剑，是用过去的数据反映现在和未来，不能动态地抓住真实的结果。盲人摸象，是只能反映局部，不能反映整体。

也有人把计算比作曹冲称象——把以前发生的事，简单搬迁到现在遇到的任务和情境上，没有灵活变化和泛化能力。

所以算计超越了计算。所有的数学，都是人类算计的产物。

在军事上，算计是谋略的生成。人把敌人、自己一方、友方、第三方，融合在一起考虑。把各种辎重粮草、各种环境、各种后勤保障，都进行相应规划。把有利条件和不利条件，都对号入座。

希特勒进攻苏联的巴巴罗萨行动，是一个经典的算计案例——也是算计失败的案例。

希特勒得到的情报是：苏联只有一万多辆坦克，部队处于放松状态。他的算计建立在已掌握的事实基础上。粮草、人员、装备，逐项计算，认为能够在夏天打败苏联。

但他千算万算，没有天算。

苏联实际的坦克数量，远比情报显示的多——据说有几万辆。更重要的是，他没有算进去苏联人民的团结一心、众志成城。斯大林格勒、列宁格勒，军民的抵抗超出了战争的极限。这些，都不在他的算计表里。

当然，更重要的是：侵略战争是不正义的。得道多助，失道寡助。这是大算。

中国的传统军事思想里，出兵要有理有据。中国的算计，是天下比较早、比较完善的算计体系。计算和算计，相辅相成——但算计在那个之上。

五

元宇宙：战场模拟的沙盒？

第五个问题：元宇宙能不能成为军事作战的模拟沙盒？

有可能。因为元宇宙是以人工智能为核心的虚拟生成技术，可以把各种人机环的因素参数，放进一个虚拟环境里进行模拟仿真，在一定程度上实现真实环境的数字孪生。

但缺点也很明显。

很多东西无法量化。坚强的意志、众志成城的精神，没法用数字来表达。而这些东西，恰恰是战争中最重要的变量之一。

所以元宇宙沙盒，要辩证地看。可以参考，但不能作为决策的绝对依据。如果完全依赖它，会犯错误。因为人总有自己不可量化的东西，总有想不到的参数。

战场也是这样，总是有看不见的迷雾。

技术手段应该积极利用，做先期筹划、做预演。但真正到了战场上，更复杂、更意外的东西会出现。要防患未然、未雨绸缪，要加上变量、加上富余量，才能处惊不乱，立于不败之地。

这段话，用来讲AI赋能教育，也几乎可以一字不改。

六

人机融合：智能战场的终极合作？

第六个问题：人机融合，是不是智能战场的终极合作？

准确地说，应该是人机环。简化成人机合作、人机融合，是未来必然的趋势。

从冷兵器时代开始，人就在和工具结合。当时的机，是刀、箭、弓箭这些机械。后来到了热兵器，有了坦克、机枪。到了信息化自动化时代，有了卫星、雷达、无人系统。

每一步，都是人和机器的结合。

但千万不要认为人工智能是唯一的。真正的智能化是一个生态，是一个体系。

未来的自动化战争里，同样有机械化的、有自动化的、有信息化的、有网络化的、有智能化的——它是一个生态，缺一不可。

军事智能化的阶段划分，现在有一个初步共识：

这里面，中国的传统军事思想和现代作战技术装备如何有效结合，不仅是中国在研究的课题，也是全球的热门话题。

美国的五角大楼、西点军校，都把《孙子兵法》以及中国人民解放军的经典战役——豫东战役、七战七捷、淮海战役——放到了教学案例库里来研究。

粟裕大将，是人机融合最早的思考者和实践者之一。步炮结合、步兵和炮兵和坦克兵之间的协同，就是当时的人机——机械化和热兵器之间的结合。他能够打神仙仗，能够出其不意，典型代表就是在山东临沂，孟良崮歼灭了美式装备的国民党王牌军74师。

他对敌人作战意图和各种复杂关系的了解，也非常深入。作战时首先要看对手——对方个人的喜好偏好、人缘、内部团结与分裂的状况——来布置防守和攻击。知彼知己，才能百战不殆。

未来的人机结合，会越加复杂、越加生动。中国相信会领先于那些以科技为主的还原主义西方国家。但还要不骄不躁，认真踏实做好，取长补短，相得益彰，才能成为真正的赢家。

七

态势感知：人工智能的瓶颈

第七个问题：现代战争中的态势感知，和人机环境系统如何配合？

态势感知，是当前人工智能的一个难点，一个瓶颈问题。它的突破，也是人工智能能否发生颠覆性变化的指标。

这个思想的来源有两方面：一是《孙子兵法》里知彼知己的态势感知思想，二是美军米切尔·安德斯勒（时任空军首席科学家）的Situation Awareness思想。

态势感知，核心是态、势、感、知四个字的融合。

态——状态的获取。有人力采集（侦察兵、特工、特种部队），也有机器采集（卫星、无人机）。两者相互验证，得到最终确定的状态参数。

势——大势、中势、小势，短期、中期、长期。对势的分析，对人的素质要求非常高，机器很难做趋势判断，一般只做态的处理。

感——感觉。这需要有相应的军事素养和军事智能的理解。

知——知识。知识库、向量模型等等。感和知是相互驱动的——感中有知，知中有感；态中有势，势中有态。

但他们的转换、衔接、相互之间的演化，对军事素养要求非常高。到目前为止，这仍然是一个正在研究的难题。

这里有一个朴素的真相：有些事，机器现在还做不了，也许永远做不了。

八

伦理困境：AI战争的底线在哪里？

最后一个问题，也是最沉重的一个：AI战争中，有着怎样的伦理困境？

伦理困境，是现代智能化战争里的一个热点和难点。从联合国到各个主要军事大国，都在谈论这个问题。

基辛格，美国前国务卿，去世前写的最后一本书，就是关于人工智能的。他在书里提出了伦理道德和军事智能的关系问题。

因为——一个小公司可以通过人工智能技术来影响一个国家的发展。一个小国可以通过人工智能来挑起大国之间的核武器战争。这个后果，不是闹着玩的。

伦理问题，至少要从三个方面来看。

第一，伦理道德和数据的关系。数据造假、数据欺骗，数据的清洗和伦理道德之间有哪些关系？有些时候，伦理可以被数据取代——这事本身就值得警惕。

第二，AI能用在哪里，不能用在哪里。在核武器指控里，绝对不能使用人工智能技术。为什么？因为人工智能里有很多不足的地方，有幻觉，有不确定性的东西。这个地方一旦出错，对人类的危害是毁灭性的。所以伦理道德要和AI的使用密切相关。

第三，人机协同里的伦理问题。一个负责任的大国，要负责任地使用AI。这个时候是有底线的、有边界的、有约束的。而不是盲目地随便乱用。

这里还有一个很有意思的对比：美军的定义和中国的定义，不太一样。

美国空军的定义是：所谓自主，就是自我管理的品质与状态。对于群体智能而言，自主就是各组成成分的独立程度——强调的是独立程度。

而中国的定义是：所谓自主，一定要能够学习、能够协同、能够适应。中国人强调协同，强调责任，强调人机环的共同作用，强调和谐性、安全性、可靠性、可控性。

两种定义，背后是两种哲学。

所以，对于伦理道德这个问题，需要加强研究。尤其是对那些肆无忌惮的霸权主义思想，要有针对性地进行批判和剖析，来维护人类的正义。

这对于军事智能而言，是一个非常重要的话题。

最后，怎么看？

大白话三点吧。

一，AI战争的核心问题，不是技术有多强，而是底线在哪里。

二，算计和计算，是两件事。

三，东方军事思想的底色，是善，是不战而屈人之兵。

这句话，值得多读两遍。

不是因为战争离普通人有多近。而是因为，AI走进课堂的速度，比走进战场还快。

教师用AI备课、用AI出题、用AI分析学生——这些事，已经在发生了。谁来定义底线？谁来保证可控？谁来负责任？

这些问题，不是等仗打起来才想的。是现在就得想的。

就像《孙子兵法》里说的——「上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵，其下攻城。」

最好的AI，不是最能打的，是最能不战而屈人之兵的。

这话，对战争成立。对教育，也成立。