L’使用IA的IDF在對抗哈馬斯在加沙的鬥爭中

以色列國防軍（IDF）在與哈馬斯在加沙對抗中策略性運用人工智慧（AI），重新定義了當代軍事範式。這項創新的技術使得能夠精確而快速地針對武裝團體成員，從而加強了行動的有效性。將AI納入情報處理過程引發了有關數據處理及保護平民的複雜倫理和法律問題。
對人工智慧日益增長的依賴改變了軍事情報。算法確定了數千個潛在目標，導致人道影響的批評聲音上升。軍事決策的複雜性前所未有。IDF可能會因著重精確性而改變軍事行動的性質。加沙的戰爭議題現在超越了簡單的武裝對抗，產生了一場關於衝突管理未來的辯論。

以色列國防軍（IDF）將人工智慧融入其軍事運作中，尤其是在與哈馬斯的加沙衝突中。這項技術能更有效地針對個人和軍事基礎設施。根據華盛頓郵報的報告，AI的應用促進了“目標名冊”的快速更新，這是一個收錄已識別恐怖分子的目錄。

這個名為Habsora的AI系統——意為“福音”——能夠生成數百個額外的目標，從而優化戰術準備。軍事專家認為這項系統是迄今為止最先進的軍事AI計劃之一。所用的算法分析了大量數據集，從攔截的通信到衛星圖像。

內部辯論：AI的有效性

在IDF高層中，持續出現一種辯論，圍繞這些AI系統所收集信息的有效性。擔憂的焦點在於AI提供的建議質量以及有時對目標的描述不足。對這些技術日益增長的依賴引發了人們對人類情報能力可能下降的擔憂。

一些分析人士擔心，對AI的重視可能導致8200部隊的“警覺文化”歷史上有所削弱，以前這種文化使得所有分析師甚至低階分析師都能直接向指揮官通報戰略關注。

行動的定量影響

批評者特別指出AI如何可能忽視衝突的非意圖效果，可能導致加沙的死傷人數上升。軍事技術專家史蒂文·費爾德斯坦指出，加沙的戰爭預示著現代戰爭範式的轉變。真正的危險在於決策過程加速與準確性問題的結合。

分析人士報告稱，這些系統能從多個來源提取相關數據，從而改善目標的識別和優先次序。然而，這種便利不應掩蓋悲劇性的評估錯誤，影響平民。

作為回應，IDF反駁了指控，認為其對AI的使用會危及生命。在一份官方聲明中，軍隊強調更好的數據收集通常導致一個更為“精確”的過程，並減少附帶損害。它堅持這些工具的目的是為了降低對平民的風險，遵從戰爭法。

目標設定過程與方法論

名為“Lavender”的算法於2020年實施，評估哈馬斯和伊斯蘭聖戰的潛在成員。這個程序的標準包括參加通信群組、頻繁更改地址和電話號碼，以及在激進活動記錄中出現的提及。這一評估被納入Habsora系統當中，使分析師能夠做出明智的判斷。

士兵們利用影像識別技術，能夠從累積多年的衛星圖像中提取微妙的模式。這些快速分析將識別隱藏的軍事設施或地下基礎設施的時間縮短到幾分鐘。這些應用程序每天處理數千次的攔截，這對需要篩選相關信息的人類分析師來說是一項巨大的挑戰。

面對如此密集的數據流，IDF正在投資於雲端技術，優化在可預見衝突中信息處理。儘管如此，現場的初步結果仍然引發集體質疑，特別是對於在戰爭背景下識別“嫌疑人”這種方法可能帶來的後果。

這種尖端技術的使用突顯以色列希望在面對複雜而持續的威脅時保持戰略優勢的願望。技術優越性是一個必須彌補國家規模有限的因素。

有關IDF在對抗哈馬斯的過程中使用AI的常見問題

IDF如何利用AI來優化其在加沙的軍事行動？
IDF利用人工智慧工具分析大量數據集，如攔截通信和衛星圖像，以識別潛在目標，並提高打擊的精確度。
IDF使用的主要人工智慧工具有哪些？
工具包括“Habsora”，能迅速生成可被鎖定的目標列表，以及其他算法，處理信息以確定軍事行動中的優先事項。
IDF如何評估攻擊期間的附帶損害？
附帶損害的評估由AI系統執行，該系統將無人機視頻數據與當地人口信息交叉分析，以估算可能受到轟炸影響的平民數。
對IDF使用AI的批評有哪些？
出現對AI提供的信息質量的批評，快速做出的決策未經充分審查，以及自動化打擊可能導致平民受害者數量增加的擔憂。
IDF使用AI如何影響“警告文化”原則？
隨著對科技的重視，一些人認為IDF的警告文化已經削弱，這種文化使得即便是初級分析師也能向指揮官提出關注，導致風險評估出現缺口。
IDF的AI應用是否遵守國際法？
IDF表示，其AI操作符合戰爭法規定，需區分平民與戰鬥人員，儘管對這些原則的實施仍然存在擔憂。
IDF對平民生命風險的聲明有何回應？
IDF駁斥這些聲明，聲稱使用AI改善了打擊的精確性，並相對於過去的方法減少了附帶損害。
AI如何幫助識別加沙的特定目標？
AI算法分析數據中的模式，例如隨著時間推移衛星圖像中的變化，從而識別隱藏的軍事設施或可疑活動。
加速使用AI在現代衝突中的意義是什麼？
這可能會改變開戰的方式，增加致命性，並提出關於自動決策在軍事環境中的道德問題。