战争AI模型究竟长什么样？初创公司Smack正训练模型规划战场行动
当Anthropic等公司还在为AI军事用途设限而争论时，初创公司Smack Technologies已悄然获得3200万美元融资，专门开发用于规划和执行军事行动的AI模型。这家由前美国海军陆战队特种作战司令部指挥官Andy Markoff联合创立的公司，正通过类似AlphaGo的试错学习方式训练模型，旨在超越Claude等通用模型在军事场景下的能力。
军事AI的“特种部队”
Smack Technologies的创始人背景与硅谷主流AI公司截然不同。CEO Andy Markoff曾是美国海军陆战队特种作战司令部指挥官，参与过伊拉克和阿富汗的高风险特种作战任务。联合创始人Clint Alanis也是前海军陆战队员，而技术负责人Dan Gould则来自Tinder，曾任技术副总裁。
这种军事+技术的组合让Smack在军事AI领域拥有独特视角。Markoff直言：“当你服役时，你宣誓要光荣、合法地服役，遵守战争规则。对我来说，部署技术并确保其符合道德使用的人应该穿着制服。”
如何训练战争AI？
Smack的模型训练方法借鉴了Google 2017年的AlphaGo程序，通过试错学习识别最优任务计划。具体策略包括：
- 让模型在各种战争游戏场景中运行
- 由专家分析师提供信号，告诉模型其选择的策略是否会成功
- 通过反复迭代优化决策能力
Markoff表示，虽然公司没有传统前沿AI实验室的预算，但已投入数百万美元训练首批AI模型。
与通用AI模型的根本差异
Markoff指出，当前大型语言模型（如Claude）并非为军事用途优化。这些通用模型擅长总结报告，但存在两大局限：
- 缺乏军事数据训练：未在军事特定数据集上训练，不了解战场环境、战术原则和作战流程
- 物理世界理解不足：不具备人类水平的物理世界理解能力，难以控制物理硬件
“我可以告诉你，它们绝对不具备目标识别、火力控制或任务规划的能力，”Markoff强调。
硅谷的军事AI争议背景
军事AI使用已成为硅谷热点话题。此前，美国国防部官员与Anthropic高管就约2亿美元合同条款发生冲突，最终国防部长Pete Hegseth宣布Anthropic为供应链风险。争议焦点之一正是Anthropic希望限制其模型在自主武器中的使用。
Markoff认为，这场争论掩盖了一个事实：今天的LLM本就不是为军事设计的。Smack则采取了不同路径——从一开始就专门为军事应用构建AI。
军事AI的伦理边界
与Anthropic明确限制自主武器使用不同，Smack对特定军事用途禁令的态度似乎更为宽松。公司更强调使用者的责任而非技术本身的限制。这种立场反映了军事背景创始人对“工具vs使用者”伦理框架的不同理解。
行业影响与未来展望
Smack的崛起标志着军事AI专业化趋势的加速。随着国防部门对AI需求增长，专门针对军事场景优化的模型可能成为新赛道。这不仅涉及技术能力差异，更触及数据访问权限、伦理框架和部署责任等深层问题。
对于AI行业而言，军事应用始终是最敏感也最具争议的领域之一。Smack的案例表明，当通用AI公司因伦理顾虑犹豫时，垂直领域的专业玩家可能迅速填补市场空白。未来军事AI的发展，将在技术创新、伦理约束和地缘政治需求之间寻找微妙平衡。