美国《华盛顿邮报》12月29日详细披露以色列国防军依赖人工智能系统持续推进加沙地带军事行动，指出以军情报部门使用人工智能工具显著加速军事决策，导致更多巴勒斯坦平民伤亡。

2024年4月1日，在加沙城，人们走在被以军轰炸过的街道上。新华社发（穆罕默德·阿里摄）

　　《华盛顿邮报》题为《以色列为战争建造了一座“人工智能工厂”》的特别报道中指出，以军信号情报部门“8200部队”主管约西·萨里埃尔主导研发机器学习软件“福音”。这一人工智能系统运用数百种预测性算法，可供士兵快速查询以军积累多年的巨大数据池。

　　“福音”人工智能系统利用数据和算法，可提供加沙地带地道、火箭炮等军事目标的坐标。相关结果经验证后会放入获称“目标库”的数据库中。“目标库”包括巴勒斯坦伊斯兰抵抗运动（哈马斯）和黎巴嫩真主党相关人员及设施的精确坐标，可定位至具体地道和楼层。“福音”所用数据来自截取的通信信息、卫星图像以及无人机、F-35战斗机和海底地震监测系统传输的海量信号，还有收录手机号、社交媒体档案、已知联络信息、网络聊天群和内部文件的数据库。

　　为保证数据真实，情报分析员需经由至少两个不同渠道确认数据，之后数据还要获得一名高级别军官和一名合规军事律师“验证”才能录入“目标库”。

　　一名不愿公开姓名的以军前高层人士说，以军利用“福音”可经由数年间加沙地带卫星图像的微小变化判断哈马斯是否埋设火箭炮或挖通新地道，相关工作时长由先前的一周压缩至30分钟内。

2024年10月26日，以色列总理内塔尼亚胡（中左）、时任国防部长加兰特（中右）和以军高级指挥人员在位于特拉维夫的国防军总部内讨论军事行动安排。新华社发（以色列政府新闻办公室供图）

　　据报道，以军2023年10月7日在哈马斯突袭后对加沙地带发起“铁剑”行动，“目标库”所列军事目标很快被炸光。以军为持续打击哈马斯，大量依赖“福音”给出的目标。

2024年10月17日，以色列国防军总参谋长哈莱维（中）在加沙地带视察。新华社发（以色列国防军供图）

　　实际上，以军并未掩饰对“福音”的使用。以军2023年11月2日发表声明称，“福音”已协助以军轰炸加沙地带1.2万个目标，数百次袭击“可在刹那间实施”。了解情况的以色列历史学者亚当·拉兹估算，以军在密集轰炸高峰期平均每分钟可打击两个目标，速度“惊人”。以军前总参谋长阿维夫·科哈维2023年接受采访时也称，“福音”赋予以军“类似电影《黑客帝国》”的实时情报装置，先前以军的“目标库”年均新入50个目标，而“福音”一天就能生成约100个目标。

　　除了“福音”，以军还利用“薰衣草”机器学习系统来“计算”一名巴勒斯坦人是武装人员的概率。按照这篇报道说法，以军用拒绝公开的手段掌握巴勒斯坦人在家中的实时照片，运用面容识别技术与“薰衣草”中已知武装人员照片交叉比对。然而，即便比对看似精确，也无法区分对方是否已脱离武装组织，其亲人可能一并遭到空袭。

2024年1月27日，在加沙地带南部城市拉法，一名巴勒斯坦女孩坐在废墟上。新华社发（里泽克·阿卜杜勒贾瓦德摄）

　　以军依赖“福音”和“薰衣草”作决策引发担忧。以军高层收到的情报并未区分其来自人员分析还是人工智能系统，这会导致军方高层难以评估情报真实性。以军部分人工智能系统所用的阿拉伯语分析工具准确度也不高，无法像人类那样区分关键暗语的真实含义。

　　更严重的是，人工智能在战争环境中的应用缺乏审查，可能加剧平民伤亡。本轮巴以冲突爆发初期，约300名以军情报员日夜超负荷工作，判定军事目标。确认目标的依据标准从至少两个不同渠道降至一个，甚至有时只要目标是男性即可。

　　还有一次，以军下令用软件估算轰炸加沙地带北部约50座建筑可能造成的平民伤亡，但所用统计方法“过于简单”，要求情报员计算那一地区接收邻近信号塔信号的手机数量，来代表那里的实际人员总数，再计算其与当地预估居民总人数的比例，只要不高于25%便可实施轰炸。

这是2024年5月29日在以色列与加沙边境以方一侧拍摄的以军部队。新华社发（贾马尔·阿瓦德摄）

　　以军自诩这种方法可以减少平民伤亡。然而，这样估算可能忽略不少平民，准确度远不及人工估算。但由于人工估算耗时显著增加，以军更青睐人工智能。

　　关注以军在巴勒斯坦被占领土过度使用暴力的以色列人权组织“打破沉默”先前称，以军在本轮冲突中为杀死一名哈马斯低级别成员，可以冒空袭导致15名平民伤亡的风险；如果针对的目标为哈马斯中高级成员，可接受的平民伤亡代价可能呈“指数级”增加。

　　《华盛顿邮报》引述多名专家观点报道，人工智能系统固有的不准确性致其不适合应用在关乎生死的战争等环境。面对战争的“高压迷雾”，军事决策如果依赖人工智能作出，难以保证准确度。