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原标题：AI战：值得关注的新作战模式

2020年，麻省理工学院宣布发现了一种名为Halicin的新型抗生素。据说这种抗生素，能杀死对市面上所有抗生素产生耐药性的细菌，而且还不会让细菌产生耐药性，以至于它被称为“史上最强抗生素”。

需要引起注意的是，这个发现据说是用AI完成的。研究者先用2000多个已知具有抗菌活性的分子组成训练集，用它们去训练AI。AI不需要知道关于药物机理的假设，而是“自己学习”这些分子有什么特点，然后总结出一套“什么样的分子能抗菌”的规律。AI模型训练好之后，研究者用它筛选一个包含约6000个分子的分子库，这些分子具有潜在但尚未明确的医用价值。研究者要求AI按照三个标准从中选择一种抗生素：第一，具备抗菌效果；第二，并非已知的抗生素；第三，必须无毒。结果AI最后找到一个符合所有要求的分子，这就是Halicin。

用传统的研究方法，这些事几乎无法做成。因为，研究者不可能逐个测试6000个分子，成本太高了。但机器学习模型的出现使不可能变成可能。而且，这个案例真正颠覆我们认知的是——Halicin的抗菌机制是人类迄今所未知的。正如AlphaGo的升级版AlphaZero，它通过“左右互搏”跟自己对弈学会了下围棋，然后轻松打败人类乃至它的前辈AlphaGo，而且它的很多棋法令人匪夷所思。

这个案例带来的深层次启示在于，人类一直以来追求的所谓理性，也许并不足以洞察整个世界运行的底层法则。正如近代哲学家维特根斯坦提出的观点，他认为人类理性不可能穷尽所有知识，世界上永远存在一些模糊、复杂、无法定义的智慧。现代科学家也提出类似观点。如，加州理工学院教授斯蒂芬·沃尔夫勒姆在《一种新科学》中提出“不可约化的复杂”理论，意思是“凡是真正的复杂系统，都不可能用一个更简单的模型代替”。直白地说，就是“有些复杂天然存在，永远无法被简化”。这两种理论都与人类渴望通过构建模型来简化复杂世界的愿望大相径庭。

通过上述分析，人们似乎可以推导出一种全新观点：有些战争现象可以用制胜机理来解释，有些则做不到。

人类在研究战争史的过程中，习惯用各种原因来解释战争双方的胜负。这些解释是否真正符合客观实际？即使所有人都认同某一个解释非常“完美”，但时间不可逆转，这些解释是“无法证伪”的。而战争制胜机理目前很大程度上属于“经验科学”，即通过对大量战争实践进行解释并提炼总结得出的。也许这些原理能够解释大部分战争现象，但根据维特根斯坦的理论，总有些战争是这些原理无法解释的。

更值得警醒的是，AI正开始企图主导这个世界，包括战场。而AI的“作战思路”与人类截然不同。第一，人类先通过战争总结经验教训，然后用这些经验指导未来战争。这些经验都是“过去的数据”。而AI不同，实验表明，最新的AI模型可以不需要任何经验数据。只要构建了足够“聪明”的战争模型，AI就可以“左右互搏”、自我进化，快速成为顶级优秀指挥员。第二，人类总结战争经验的前提，是通过理性理解战争。如果某些战争“不可理解”，那么人类将无法从这类战争中获取任何经验，也就很难在这类战争中获胜。但AI不需要理解战争，或者说AI“理解”战争的方式与人类不同。在AI的“大脑”中，战争数据都以神经元参数的形式保存。也许AI并不能像人类一样解释战争背后的因果逻辑，但正如围棋领域对人类的超越，它的优势人类也无法企及。

至此，我们可以预见，未来可能会出现一种全新的作战模式——AI战。此类战争将具有如下特征：第一，人类主要在幕后保障和决策，前台则是AI“大脑”控制无人装备进行自主对抗；第二，AI会利用对方战争体系中的某些漏洞，而这些漏洞很难被人类指挥员所察觉和捕捉；第三，对抗双方战术新颖、战法复杂、节奏很快，某些行动甚至会颠覆人类认知；第四，某些战斗不同于过去的任何一种典型样式，人类也很难用现有的战争理论来解释；第五，AI升级迭代速度加快，永远不会“按常理出牌”，也不存在所谓的“指挥风格”；第六，没有同情、骄傲、沮丧等心理，它们极端冷静和理性，为实现战争目的不择手段，甚至不惜伤害普通民众。

从更深层次看，AI颠覆的不只是战争法则，更是物种的进化秩序。回到Halicin抗生素，细菌经过数百年进化，终于可以对抗目前市面上大部分抗生素了。但细菌“想不到”的是，AI分子模型可以使细菌的长期努力“一夜归零”。同样的道理，AI战争模型也可能让人类的数千年战斗经验“瞬间清零”。因此，尝试用全新的角度来看待AI时代的战争，可能是打赢未来战争的第一步。（毛炜豪）