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大家好，2026年3月17日星期二，欢迎收看1030期睡前消息。请静静介绍话题。
参考消息网3月8日报道，人工智能初创公司Anthropic收到美国国防部正式通知，被列入“高风险”企业名单。可能会丢掉几十亿美元的政府订单。
之前美国军队抓走马杜罗之后，有媒体报道，Anthropic的软件已经被用于对委内瑞拉的战争。
督工，美国国防部为什么要拒绝Anthropic 公司的产品？
这是一个被政治立场放大的程序性问题。
Anthropic原来卖给国防部一个AI模型Claude，用来分析特定的语言信息，提高计算机使用效率。Claude模型不仅可以给出可用的代码，还很早就仿照人类的思路去解读屏幕信息，受到程序员欢迎。亚马逊等大公司都用Claude提高办公效率。最近一轮融资之后，Anthropic的估值已经达到3800亿美元。2024年11月开始，美国政府开始用购买Claude的服务，用于处理情报，参与战争行动。
美国国防部和Anthropic的核心争议是，Anthropic坚持要在合同中保持两项“红线”：
第一，禁止使用Claude的项目对美国公民进行大规模国内监控。
第二，禁止用AI开发全自主武器系统，不能让AI做出杀人的最终决定。
美国国防部没有正面反对这些协议，而是说，现有法律禁止美国军队进行国内大规模监控，同时，国防部现有规定本来也不允许致命武器自主开火。所以，额外增加这两个限制条款，只会增加麻烦。
双方在口头立场上一致，但都拒绝按对方的意图修改合同，所以要关系破裂。这种程序上的争论，很大程度上反应了政治倾向。
Anthropic公司的CEO阿莫迪有很明显的左翼价值观，特朗普说这个公司的管理层是“左翼疯子”。特朗普的人工智能主管大卫·萨克斯在播客上说Anthropic是“坚定的左翼分子”，还说Anthropic与一些民主党捐款组织有关系。
这倒也不是冤枉它，Anthropic之前确实聘用过一些拜登时代的官员。2024年大选前，阿莫迪说特朗普是“封建军阀”。顺便说一下，反特朗普的左翼，不等于喜欢中国。阿莫迪用类似的理由，也反对其他企业向中国出售先进AI芯片。
现在美国国防部解除了Anthropic的合同，眼下来说对公司收入影响不大。但是长期来看，政府和军方的AI采购，会快速转向竞争对手，比如说马斯克的Grok和奥特曼的OpenAI。将来AI产业洗牌的时候，这些实打实的政府订单，很可能会决定哪一家公司能走到下一阶段。
Anthropic担心自己的AI模型会用来直接杀死人类，有这种可能吗？
目前还做不到，只能说有这种趋势。随着作战反应时间越来越快，用AI处理情报，很可能会导致人类指挥官不断下放权力，最终让AI有杀人的权限。
美军使用AI由来已久，不是从2026空袭伊朗开始的，也不是从年初抓了马杜罗开始的。美国军方在情报分析中的人工智能应用，最早可以追溯到20世纪80年代和90年代的专家系统和模式识别。
1988年，美国陆军研究与分析中心（TRADOC）主导开发了“鹰项目”，这是一个一个基于 AI 技术的军级战斗模型。1991年海湾战争期间，美国国防高级研究计划局（DARPA）开发的动态分析与重新规划工具（DART）投入使用，用于后勤规划和决策支持，主要方式是分析数据、协助指挥。
2017 年，美国国防部启动了“Maven” 项目，这是专门用于情报分析的人工智能，利用AI处理无人机的大量监控数据，自动化识别视频和图像中的物体和模式，以增强情报、监视和侦察能力。Maven项目2018年底投入使用，这是AI首次大规模部署用于实时情报分析。
同样是2018年，美国国防部建立了人工智能战略及联合人工智能中心（JAIC），到2026年，美国国防部已有600多项与人工智能相关的工作，这其中就包括2022年以后的很多大语言模型。
与21世纪初伊拉克战争期间相比，美军在2025年利用人工智能的情报信息处理速度提升了大约100倍。按照华盛顿邮报的说法，对某一个目标，Claude大模型能让一个只有20人的团队完成情报处理、目标识别、优先排序和审批工作，这在伊拉克战争期间需要2000人才能完成。
这次Anthropic公司和美国军队爆发争论，直接诱因确实是有媒体报道，军队在Claude的辅助下策划了对马杜罗的突袭。
但是人工智能不等于大语言模型。人工智能有很多分类，深度学习是机器学习的一种，机器学习则是人工智能的一种。大语言模型是深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的成功案例。大语言模型擅长处理巨大的文字数据或者视频图片数据。大语言模型的核心技术是注意力机制，谷歌有一篇论文曾经说过——“注意力是一切”。
战场上收集的数据量看似巨大，但是和实验室中训练AI的“干净”数据相比，战场上有价值的数据量其实不大。现代战场上每个一线装备，都可以携带传感器，把信息传回情报中心，尤其是带摄像头的无人机大量投入使用，会产生大量原始传感器数据。所以情报分析AI的核心问题是处理噪声大、不完整、甚至相互矛盾的低质量数据。
同时，对于特定的战争，缺乏高质量的训练数据去对比原始数据。一般的大语言模型效果会很差。大家可以想一想自己使用大语言模型的经验，当你连续胡说八道，而且坚持自己观点的时候，或者某个小众领域的关键信息，全部来自一篇错误软文的时候。大语言模型也会跟着胡说八道，给不出有效建议。
所以战场上用来处理情报的主要工具，是并不时髦的机器学习算法。2017年开发的Maven项目就是利用卷积神经网络技术开发的AI处理计算机视觉任务，让无人机拥有了可靠的的自主导航能力。直接效果，就是乌克兰无人机的命中率从人工操作时代的30-50%提升至70-80%。美国和以色列对关键目标的杀伤率，每个月都有提升，在几年时间内，“斩首行动”从可选项，变成了战争的常态。
现在防御方面也开始使用无人机和AI，攻守两方面的AI肯定会形成竞争，相互压缩对方的操作时间。为了保证进攻的成功率，操作员确实有可能把最终攻击目标的决定权交给AI，放弃最终的确认程序。
现在对伊朗的战争使用了多款AI模型，除了前面提到的Claude，还有包括Gemini在内好几种通用商业模型，再加上军队自己开发的特定AI工具。来自卫星、无人机、传感器和其他来源的大量数据，都交给AI处理。AI可以标记潜在目标、对威胁进行排名、识别模式并建议优先级。
一般来说，人类军官只需要在AI提供的方案中做选择题，明显压缩了火力反应时间，避免浪费情报。战争前 12 小时，美国和以色列发动打击接近900次，几乎每一次攻击都能命中高价值目标，包括哈梅内伊本人。
但是，要AI从一开始就摆脱人类，在整个攻击链条中自主决策，目前看来，这只是美国国防部长赫格塞思的吹牛。因为AI产业的特征，是商业产品领先于军事产品，如果AI能在军队替代人类，大概率之前已经做到L4级自动驾驶，替代所有的出租车司机了。所以说机器杀人是未来的可能性，不是当下的现实。
金融时报3月2日报道，以色列特工提前攻破了德黑兰的交通摄像头网络，可以让AI盯着德黑兰的视频直播，指挥导弹定点清除，这能做到吗？
报道说，摄像头视频，直接传到以色列的服务器，可以用来绘制城市地图，确认行动时间，甚至推测哈梅内伊等人的生活模式，这明显低估了交通摄像头的数据量。
伊朗也许落后，但起码也有自己的电信部门，能观察到明显超出日常需求的数据流动。德黑兰的交通摄像头，视频信息实在是太大了，哪怕只是一小部分传输到国外，也很难避免被发现，更不要说实时看直播。
当然以色列人也可能在伊朗国内有一个数据中心，拿到数据之后压缩，只把关键数据传到国外。但这也需要产生从交通系统到数据中心的稳定流量，长时间运行不太可能被忽视。所以，以色列很可能只是拿到了一部分交通摄像头的数据，然后用假新闻掩护真正发挥作用的间谍。
从各方面交叉验证的信息看，以色列的大多数情报，还是公开搜集的开源情报，然后用AI分析。以色列国防部的8200 部队，也就是技术情报中心，开发的AI名字是薰衣草（Lavender）。2024年，一个参与了加沙行动的以色列情报官员向《卫报》介绍过薰衣草AI的原理。
和美国的军事AI一样，薰衣草的基本原理也不是最近几年流行的大语言模型，而是成熟技术，可以看做机器学习驱动的数据库和评分系统，专门处理来自人口的大规模监控数据。比如说电话的使用模式、更换号码的频率、社交网络的彼此联系、位置追踪。通过这些行为"特征"，以色列为给每一个加沙人创建了实时更新的个人资料。
薰衣草系统在已经被验证过的哈马斯成员上进行训练，识别这些人共享的常见特征，例如特定的通信模式，与已知人物的关联。如果特定年龄组的男性有非正常手机使用情况，就会被标记。但数据具体的权重是机密。
然后薰衣草系统会对目标给出1 到 100 之间的概率分数，表示他们积极参加军事行动的概率。分数超过某个水平，这个人会成为潜在目标。在AI投入使用的前期，薰衣草系统生成了3.7万个疑似人员名单。
以色列国防部认为薰衣草系统的准确性已经符合要求。因为以色列军队可以随机抽样之后，做线下验证。经过检查，薰衣草系统的标记准确率能达到90%。以色列方面承认，就算有有10%的概率出错，他们还是批准了薰衣草系统给军事行动提供建议。虽然最终打击还需要人类批准，但这在一定程度上做到了AI杀人。
现在对伊朗的战争，以色列8200部队应用了类似的 AI 方法——生活模式追踪。增加了卫星数据之后，薰衣草系统用于分析伊朗革命卫队指挥官、核工作人员或导弹操作员的生活模式。哈梅内伊的死是否和薰衣草系统有关系，目前还不知道，但肯定有很多其他伊朗关键人物的身份，是薰衣草系统发现的。
美国和以色列的军事AI用的都是成熟技术，而且在之前的战争中就使用过。为什么最近几年，美国和以色列攻击对方领导人的成功率越来越高了？
因为在AI发展的同时，卫星侦察能力和精确打击能力也在发展，给AI提供了发挥的空间。
自从出现侦察飞机以来，人类在战场上面对的最大问题，就不是情报太少，而是情报太多。分析信息，比拿到信息更重要。
第一次世界大战爆发的时候，飞机是一种发明十几年的新东西，比2026年的智能手机历史还要短。木头和纺织物建造的双翼飞机是主要的飞行器。其中美国军队1917年4月才参加战争，距离战争结束只有1年半。
这期间，美国组建了13个空中摄影分队，拿到了1.8万张航空照片，已经需要接近1000人分析照片情报。到了第二次世界大战，仅仅在欧洲战区，美国陆军航空队第七侦查大队执行了6千次任务，拿到300万多张照片。
当时美国陆军的情报分析能力不够，只能让统治世界上百年的英国情报系统插手，双方分工明确，美国飞机拍照，英国人解读。英国皇家空军组建了专门的情报分析工作部门，叫中央解读单位（ACIU），总计有1700人。诺曼底登陆之前，这个部门每天处理8.5万张照片。
太平洋战场这边，美军指望不上英国的技术支持了，美国海军自己培训了几百个分析师，用于处理海军侦察机的照片。从功能上来说，这些分析师和现在的图像AI，在做一样的事情。
冷战士气，美国建造了U-2, 黑鸟这类战略侦察机，1959年又发射了间谍卫星。哈勃天文望远镜，就是反过来看宇宙的侦察卫星民用版。和哈勃望远镜一个水平的“锁眼”卫星，美国发射了16个。
当时大多数照片还是存在胶片上，为了保证能第一时间拿到信息，美国人开发了天地接力系统，侦察卫星把胶卷容器弹出来，直接进入大气层。在大气层顶部打开降落伞，然后用飞机空中回收。
用了这么大的代价，就是为了提前拿到侦察照片。如果解读照片信息的流程能快一点，也等于发射了更多的卫星，节约了回收资源。1961年中央情报局成立了国家摄影解读中心，由CIA，国防部共同运营。整个美国情报行业雇佣了5.9万人做密码破译和图片分析工作。这个团队最重要的成果，就是1962年解读照片，看到了苏联导弹的阴影，确认苏联在古巴建设了核武器发射阵地，这导致美国总统肯尼迪发出世界大战的威慑，迫使苏联撤出古巴的导弹。一直到现在，中国人要想知道自己的家乡在城市化之前的面貌，最好的办法，还是去美国网站，看已经解密的冷战早期卫星照片。
冷战结束后，人类进入信息时代，高清晰度照片可以数字化传输，美国人再次发现，分析照片的能力，跟不上拍摄照片的速度，不能指导精确打击。1991年海湾战争，美国第一次大规模使用导弹和隐身飞机作战，飞行员发现，卫星照片可能是精确的，但是和传统大比例尺地图很难相互匹配，不能指导作战。轰炸结束之后，飞行员说自己命中目标，但是没有专业机构分析卫星照片，不能确认目标是否已经消灭，往往还要再轰炸一次。
为了解决这个问题，美国在1996年成立了国家图像测绘局，再次整合军队和政府的信息分析机构。但是，到了2003年，数据爆炸再次压倒了分析团队。面对一个几乎毫无还手之力的伊拉克，30天轰炸期间美军总计拍摄了4.2万张战场图片。为了处理每天1400张高清图像，联合情报行动中心的编制增加到接近3000人。
美国国家图像测绘局因此提出了新概念——地理空间情报，要借助计算机分析能力，把静态照片变成可以直接辅助作战的信息流，避免人类直接去理解照片。2003年底，国家图像测绘局改名美国国家地理空间情报局，简称NGA。
最近十几年，美国出现了马斯克的廉价可回收航天产业，航天器数量开始爆炸式增长。冷战期间，美国凭借航天飞机，最多的一年发射入轨重量644吨。2022年，美国发射了793吨入轨航天器，2024年是1786吨，2025年2800吨，其中包含了3000多颗星链卫星，至少100多颗星盾卫星。
星链卫星给出了最廉价的低延迟通讯方案，让无人机的视频可以瞬间传回后方。所以这次对伊朗的战争，美国主要的损失，就是十几架MQ-9无人机。这些无人机自己携带武器，也能给后方提供侦察情报。此外，星盾卫星可以低轨道运行，无死角拍摄地面情报。这些信息，都通过卫星中继，以激光信号的方式传回美国本土。
没人知道美国现在到底有多少战场数据，只能估算比伊拉克战争时期，至少多了几百倍。以美国或者任何现代国家的人力成本，不可能再用人类做出全面的照片情报分析。
美国国家地理空间情报局，或者说NGA还在常态化招聘图像分析人员，但主要任务是训练AI。2024年，NGA拿出7亿美元，雇佣商业公司做数据标注，提高AI自动识别目标的能力。这才有了近年“斩首战术”的高成功率。
从过去几十年的战争历史来看，美国最喜欢“让领导先走”的战术，只是不一定能抓住机会。1986年的黄金峡谷行动，美国用几十架飞机突袭利比亚，虽然用十几分钟就打垮了利比亚的防空系统，但是针对卡扎菲本人的轰炸失败了。卡扎菲在轰炸的前几分钟更换了居住地点，美国没有能第一时间确认，结果让卡扎菲活到了2011年。1998年，美国根据线人情报，从印度洋发射几十发巡航导弹，也是差了几分钟，没炸死本拉登。
但是到了21世纪，美国的情报反应时间明显缩短，2006年无人机提供的情报，确认了基地组织伊拉克分支负责人扎卡维的位置，两颗炸弹就把他炸死。2011年，早期的AI系统分析了几千小时的电话录音和17万张卫星照片，完全锁定了本拉登的居住地点和生活规律。利用十几分钟的时间窗口，美国突击队上门打死本拉登，还带走尸体用于DNA检测。这两次战斗，可以看做抓马杜罗和炸死哈梅内伊的预演。
2020年之后，还有几次攻击说明美国的情报处理能力越来越强，信息传输周期越来越短。2020年，美国干掉伊朗的圣城旅负责人苏莱曼尼，是用无人机发射导弹，打中了移动车队。2022年，同样的导弹打中基地组织负责人扎瓦赫里晒太阳的阳台。这两次攻击，导弹都没有携带炸药，而是凭借动能弹出刀片，把对方切碎。美国军队必须以几十厘米的精度确认目标位置，才能保证成功。这显然是计算机和AI才能保证的情报能力。
当代武器的杀伤能力，是卫星侦察能力、精确打击能力和AI分析能力的乘积。美国不断降低卫星发射成本，同时提升廉价的精确打击能力。AI分析能力甚至不是提升最快的方面。所以美国的战斗力以乘数增长，大多数中等国家之前的战争准备都相对过时了。
比如说乌克兰战场上用了好几年的海马斯火箭炮，是美国20世纪开发的陆军武器，2002年已经在伊拉克战场试用，2005年批量生产，距离现在20多年时间。这次对伊朗的打击，海马斯火箭拿到了升级版的PrSM弹药，可以在500公里外打地面目标或者军舰。美国对伊朗的远程精确火力，相当一部分来自波斯湾对岸的阿联酋沙漠，成本比航母或者巡航导弹要低得多。
有了过去几十年的铺垫，美国和以色列最近表现的精确杀伤能力就不算意外了。军事技术进步，还是一条连续曲线，只最近几年曲线斜率快速放大，给人直线上升的错觉。
我过去的节目一直说，过去十几年，尤其是在AI时代，世界上只有中美两个大国还在保持经济增长，外加韩国和台湾省两个附属于中美的经济体，也能分享增长红利。除此之外所有国家的实力，都在相对退步。现在看来，中美两个国家的硬实力增长，可能比之前预计的还要夸张，所以美国在战争的第一个小时就能活捉总统，炸死最高领袖。
感谢大家收看，1030期节目到此结束，我们周五再见！