摘要：6月1日，乌克兰使用第一人称视角无人机袭击了数个俄罗斯空军基地。这种廉价的飞行器由飞行员通过摄像头信号远程操控。据报道，乌克兰使用机器学习算法引导无人机到达目标区域。

社交媒体上充斥着爆炸者的火焰。装满无人机的集装箱照片。双方就损失规模发表了挑衅性的声明。

6月1日，乌克兰使用第一人称视角无人机袭击了数个俄罗斯空军基地。这种廉价的飞行器由飞行员通过摄像头信号远程操控。据报道，乌克兰使用机器学习算法引导无人机到达目标区域。

这次被称为“蜘蛛网”的袭击展示了现代战争的硬件能力。随着企业和政府竞相开发通用人工智能（AGI，一种能够快速理解、学习和应用知识的先进人工智能系统），这次行动也让我们得以一窥未来战争的可能面貌。

乌克兰安全局的行动摧毁了距离前线最远8000公里的目标。随着事态平息，分析人士开始怀疑，FPV无人机是否真的能够覆盖任何目标。

一些报道称，数十架战略轰炸机（据称其中一些能够运载核武器）被117架FPV无人机摧毁或致残，但莫斯科方面反驳称，只有少数几架飞机被击中。西方评估认为，实际击落的飞机数量不少于10架。

此次袭击规模虽然惊人，却并非其最引人瞩目的方面。毕竟，此次行动是在5月底俄罗斯发动无人机袭击之后进行的，当时俄罗斯动用了近500架无人机。乌克兰的袭击规模可能较小，但其后勤保障的出色表现弥补了这一缺陷。

首先，零件被走私入境，无人机组装完毕。乌克兰安全局局长瓦西里·马柳克告诉BBC，这些零件随后被装上带有秘密隔间的卡车，由毫无戒心的俄罗斯信使运送到空军基地附近的地点。货物到达目的地后，卡车顶篷会收起，露出隐藏的硬件。然后，无人机就起飞了。

诚然，这次袭击证实了消耗性无人机是21世纪的武器。但乌克兰的袭击则是一个直观的例子，展现了通用人工智能将如何成为一种作战工具，以及人类将如何与通用人工智能协同作战。

毫无疑问，通用人工智能驱动的战争即将到来。过去两年，人工智能行业加大了对军事应用的投资，并将“安全”作为其组织原则之一。

前沿实验室正在将自身融入国家安全领域。例如，OpenAI于2024年6月任命美国陆军退役将军保罗·中曾根为其董事会成员。2024年12月，这家人工智能巨头宣布与国防军事技术公司Anduril合作开发无人机防御系统。而我的前雇主谷歌也在今年早些时候提出了“人工智能时代的国家安全要务”。

科技行业对国家安全和人工智能的提及，往往具有某种变幻莫测的性质。人们并不总是能清楚地知道他们指的是防御性还是进攻性人工智能能力，甚至难以将前者与后者截然区分开来。

在武装冲突的背景下，情况变得更加扑朔迷离。军事规划人员早已设想，一个足够强大的通用人工智能系统最终或许能够操控无人机，但乌克兰对俄罗斯的打击让我们对未来有了更清晰的认识。

“蜘蛛网”行动筹备了18个月。在此期间，150架小型攻击无人机和300枚爆炸装置被走私到俄罗斯，用于实施此次袭击。

乌克兰安全局可能并非一次大规模走私，而是通过零散的走私来逃避侦查。他们可能将零部件跨境运输，使用幌子公司，或贿赂官员以通过检查站。

战争迷雾弥漫。我们或许永远无法知晓真相，但可以确定的是，最终交付的无人机被装进了特殊的移动集装箱里，从外观上看并不显眼。

据报道，卡车司机都讲述了类似的故事。一名商人找到他们，要他们运走一些看起来像木屋的东西，然后运送到俄罗斯各地。他们答应了，并没有多想。

卡车就位后，袭击就开始了。在预定时刻，每个集装箱的顶板都会被远程打开，释放出一群无人机（很可能是通过搭载俄罗斯电信网络进行远程操控的）。

AGI可以分析运输路线，找到最安全、最快捷、最不显眼的货物运输方式。它可以规划卡车路线，避开繁忙的检查站，选择边防人员不足的运输时间，甚至还能考虑到卫星立交桥或无人机监视。

这样的系统能够协调多式联运物流（例如飞机、火车和汽车），其时间安排是任何人类团队都无法比拟的。更不用说，它还能分析交通模式、铁路时刻表和天气数据，从而找到发动袭击的最佳时机。

这种假想的作战通用人工智能可以自动生成包含完整注册文件、税务记录和网站的公司实体，作为掩护。它可以伪造驾照、护照和员工身份证，并通过自动验证——速度远超当今人类。

除了文书工作之外，AGI还可以管理一整套欺骗技术。例如，AGI可以发射虚假的GPS信号来迷惑卫星追踪，或者入侵设施的闭路电视监控，在特工移动设备时循环播放旧录像。当需要打击时，AGI可以引导每架无人机组成一个统一的蜂群，飞向目标，并进行优化以避免碰撞，并保持一定的间隔以最大限度地扩大覆盖范围。

AGI甚至可以监控电子战环境，并在感知到当前信道受到干扰时切换频率。如果防空系统开始追踪无人机群，AGI可能会命令所有无人机分散或下降到贴近地形的高度，以增加其生存几率。

一旦目的地进入射程，AGI可以帮助无人机自主识别目标类型并瞄准最具破坏性的撞击点（例如，引导无人机到达飞机油箱的准确位置）。

诚然，这些仍然只是对AGI未来能力的预测，而且很可能存在局限性。

像焊接雷管、平衡转子和包装弹头这样的精密手工工作，如果没有定制的生产线，仍然很难实现大规模自动化。机器人可以做到，但仍然需要人工进行初始设置。

此外，炸药会冒汗，锂离子电池组会膨胀，廉价的FPV机身如果放在没有气候控制的仓库里也会变形。定期维护，比如更换干燥剂包或更换膨胀的电池，可能仍然至关重要。一群由通用人工智能驱动的无人机可能仍然需要能够在不引起注意的情况下四处走动的看护人员。

最后，抗干扰链路需要频谱许可证、定制SIM卡配置，或走私到国内的盗版基站。部署这些通信基础设施（如天线或中继器）需要地面部队的协助。

但即使我抱有强烈的怀疑态度，我也很难将乌克兰袭击事件视为一张来自未来的明信片。问题在我们看来或许难以克服，但你永远不应该指望机器能想出非同寻常的解决方案。

我担心，我们面临的最好情况是，此类攻击的实施速度可以稍微快一点。最糟糕的情况是，只需少数人就能以更快的速度完成类似“蜘蛛网”式的行动。

思考通用人工智能的含义是有益的，因为它提醒我们，权力将流向那些能够以比对手理解速度更快的速度操控复杂性的人。复杂性是信息时代战争的战略货币，而通用人工智能则是复杂性的加速器。

如果AGI落入不法之徒之手，发动致命袭击可能会变得容易得多。这对于大国和流氓行为者来说都一样。这是新的战略现实，每支军队都必须为此做好规划。

乌克兰的“蜘蛛网”袭击告诉我们，AGI战斗机的硬件已经准备就绪。剩下的就是软件了。

来源：脑瘤科李医生