军事行动中人工智能的伦理

深度学习系统如今介入了使用武力的军事决策，然而其内部逻辑难以审查，其评估实践可被操纵，其部署又使问责在分散的利益相关者之间出现断裂。这些系统带来的伦理挑战在根本上是认识论层面的：问题不只是是否应允许自主武器杀伤人员，而是当关键功能被委托给不透明算法时，负责任的人类判断所需的条件是否还能维持。 我们表明，这一认识论条件造成了具体的问责缺口：责任在设计者、操作人员和政策制定者之间扩散，而国际人道法预设了当前 AI 系统所不具备的判断能力。为弥合这一缺口，我们提出了一套治理框架，通过具名的问责角色、采用未公开基准的对抗性审计、分级部署阈值，以及拟议的 NATO 评估标准，将伦理约束程序化。 对八个有记录案例（1988-2025）的反事实分析表明，每一种治理机制都针对一类已记录的失效情形，但没有任何单一保障措施能够单独奏效：对军事 AI 的有效治理不仅需要技术约束，还需要能够保持人类判断有意义的制度基础设施。