阿富汗撤軍期間，美國曾開發神預測塔利班恐攻的 AI 系統

長達 20 年的阿富汗戰爭可說是美國史上最長戰爭，雖然我們最終看到的是混亂撤軍及隨後塔利班的接管與掌權等不甚光彩的一面，但美國在與塔利班作戰期間並非一無是處，他們在撤軍期間曾經使用 AI 成功追蹤多起恐攻。

戰爭向來是發明之母，從坦克到原子彈再到 AI

英國泰斗級歷史學家 A.J.P. Taylor 曾說：「戰爭向來是發明之母。」美國陸軍戰爭學院（the U.S. Army War College）軍事戰略、規劃和作戰系主任 Thomas Spahr 在今年稍早之際發布的一份報告中呼應這樣的觀點指出，第一次世界大戰期間促進了坦克的發展、第二次世界大戰發明了原子武器，而美國在史上最長戰爭即將結束時，曾使用 AI 來追蹤公開來源情報（Open-Source Intelligence）。

隨著 2019 年美國和北約盟友組成的聯軍開始在阿富汗全境減少駐軍，益使得維持人力情報網路來監控塔利班行動變得愈益困難。到了 2019 年底，塔利班對美國和聯軍部隊發動的襲擊次數飆升到近十年來前所未見的水平，促使駐防在阿富汗的維安部隊開發了一項名為「Raven Sentry」的 AI 專案計畫。

Raven Sentry 計畫旨在透過大量資料的篩選來減輕人類分析師的負擔，這些資料來自「天氣模式、日曆事件、清真寺或宗教學校周圍的活動增多，以及歷史集結整備區的活動」等。儘管這項技術在一開始曾遇到一些挑戰，但一組情報官員團結起來，成立了一個被稱為「nerd locker」的團隊，因而開發出能「可靠預測」恐攻的系統。

最終也參與該計畫的 Spahr 表示，到了 2019 年，隨著數位生態系統的基礎設施發展快速，加上感測器和原型 AI 工具的進步，因此能夠偵測和快速組織這些分散的反叛份子襲擊指標。

儘管該 AI 計畫因 2021 年 8 月 30 日的撤軍而被縮減，但其成功歸功於對早期失敗和技術專長有所容忍的「文化」。開發 Raven Sentry 的團隊「意識到資深軍事和政治領導人對適當監督以及戰鬥系統中人與演算法之間關係的擔憂。如果領導層無法容忍在計畫開發過程中的實驗，那麼 AI 測試注定會失敗。

AI 預測恐攻準確度達 70%，生成式 AI 在烏克蘭和中東戰役中神助攻

到了 2020 年 10 月，Raven Sentry 在預測襲擊可能發生恐攻的時間和地點方面達到了 70% 的準確度。結果此一技術在當前包括中東和烏克蘭的重大戰爭中被證明至關重要。Spahr 並指出，生成式 AI 和大型語言模型的進步正在提升 AI 的能力，而烏克蘭和中東的持續戰爭展示了新的進展。至於美國及其盟友若希望保持 AI 技術的競爭力，那麼就必須教育那些對不斷湧現的技術持懷疑態度的領導人，唯有如此才能「平衡電腦速度與人類直覺之間的緊張關係」。

但戰爭最終成事在人，所以對手也會透過一些簡單、常識性的解決方案來適應美國的最先進技術。例如伊拉克叛亂份子就學會了在街上燃燒輪胎以削弱美國戰機光學系統表現的解決方案，更早越戰時北越遊擊隊也透過挖掘隊道來避開高空觀察，所以未來美國的對手也將學會期騙 AI 系統並破壞資料輸入的法門，這也將成為今後更強大 AI 系統開發上必須納入考量的重點。