朝高科技發展的未來戰爭:比起武器,斷網或斷電更能決定輸贏!
朝高科技發展的未來戰爭:比起武器,斷網或斷電更能決定輸贏!

本文摘自《巨科技》,天下文化出版

才經過短短二十年,西方狙擊手成功射殺敵人的距離,就拉長了近一倍。這是以色列國防軍神槍手基爾(Tom Gil)的感想,他不久前從1,800多公尺遠,擊殺了一名男子。如今步槍系統相當先進,因此從比1,800公尺還遠的地方擊中目標,已不再是新鮮事。2009年,英國狙擊手哈里森(Craig Harrison)就在阿富汗刷新了狙殺紀錄。他射殺了兩名塔利班組織的機關槍手,距離長到驚人,有2,475公尺遠,子彈在空中飛了將近六秒鐘。

最近幾十年來,各項軍事科技都有類似的進展,不過現在看來很多亮眼的表現,將可能因為未來幾十年軍事科技持續創新,而顯得落後了一截。某些方面的進步會對西方國家帶來優勢,部分得歸功於卓越的國防科技研發工作。然而,其他方面的進展卻會威脅美國及其盟國最精銳的先遣部隊,西方國家的安全作戰範圍會受到限制,對抗伊朗及旗鼓相當的中國、俄羅斯時,就會面臨極大的挑戰。

鋼鐵人戰隊出動

部分西方特種部隊會穿上全套防彈、又具動力系統的外骨骼裝甲,就像「鋼鐵人」一樣。這套裝甲的原型由美國特種作戰司令部研發,屬於戰術突擊輕型操作服(TALOS)計畫的一部分,終將整合進武器系統,監控士兵的生理狀態,並提供超人般的力量。未來這種機械裝甲會逐漸主宰陸海空,想擊垮西方軍隊必定會處處碰壁。

美國海軍前部長馬布斯(Ray Mabus)表示,無人戰鬥機必須成為「新的主流」,尤其是搭載自動駕駛系統的機型。然而,無人機到底要多麼「自動」,卻大有爭議。官方表示開火與否,留待「參與戰事的人員」決定,不會交給機器人;不過,已經有機器人決定開火的例子,像是如果飛彈接近得太快,海軍來不及反應的話,保護戰艦的機器人就會自行啟動。還有,很重要的是,技術專家正在設計各式軟體,以利無人機做出更適當的決策。

美國五角大廈也挹注資金,投入「道德倫理」軟體的開發。假設有一枚從某特定位置發射的飛彈,可能違反戰爭準則,例如上學日對學校發射榴霰彈,程式就會先查詢資料庫後、立即做出決定。開發這套軟體目的,是為了協助人類做出決策,並不是要取代人類。然而令人擔心的是,一般認為中國和俄羅斯正在設計意圖取代人類決策的軟體。研究機器戰爭的法國空軍專家顧非(Emmanuel Goffi)強調,如果有人因此死亡,責任歸屬注定會遭到「非常、非常、非常淡化的處理」。這樣一來就成了大問題,畢竟「你不能把戰爭罪行怪到機器人頭上」。

機器人大戰也會帶來其他令人頭痛的問題。一旦機器人取代真人士兵,有些武裝團體可能會因為看不到人類敵軍,惱羞之下就會漸漸拿炮火瞄準平民。此外,機器人性能一旦提升,也可能會使得各國政府不願再仔細衡量得失,就貿然開戰。如果政府官員認為不須把人類士兵推入險境就能開戰,政治風險極低的情況下,機器人戰爭可是會讓人趨之若鶩。

遠程飛彈智慧化

機器人技術最困擾西方軍事戰略家的地方在於:若和火箭科學一起發展,對手將能開發或進口破壞力十足的精準飛彈,且大小兼有。中國國務院新聞辦公室2015年公布了《中國的軍事戰略》白皮書,文中提到,中國的軍隊會跟隨全球趨勢,「加速向資訊化戰爭演變」,飛彈和其他武器裝備一樣,也會走向「遠程精確化、智慧化、隱身化」,足以擊中遠端目標,尤其是海上的敵軍。

西方國家要以優越的電腦運算能力,在軍事方面一直取得優勢,再也不是件容易的事。這是因為西方各大學研發出的創新技術,散播的速率其實很快,蘋果或英特爾等公司販售給廣大市場的產品,都將因此提升性能,而這些產品也有可能被其他國家或組織應用到軍事用途。另一方面,為一般消費市場所做的產品研發,成本遠低於為軍事用途所做的研發;為了國防工事特別打造的技術,與可以應用於所有領域的元件或系統相比,前者的進步幅度與速率都會愈來愈跟不上後者。波音公司便看準此趨勢,直接買下性能頗佳的市售雷射測距器,再加以強化,整合至美國陸軍的反迫擊砲系統。

然而,西方國家的優勢不只在於推出的產品。與神權國家或其他威權體制下成長的軍人相比,在西方自由民主風氣下成長的軍人,作戰時會因為文化背景而享有優勢。西方的孩子在成長過程中,比較有機會為自己做出人生中的重要決定,也常從挫折中學習如何復原,長大後通常比較有能力提出頗具創意的點子,也勇於創新突破。上戰場時,就更有能力修正作戰方法,面臨意外的好機會時,因此更能好好把握;相對的,不在民主體制下成長的軍人,可能就比較反應不過來,甚至根本沒有權力做出選擇。

未來隨著機器人與通訊工具的發展,這項優勢會愈來愈大,原因在於這些技術會提升戰術情報的數量與品質,而最重要的是西方人因為有這種文化背景,也比較會運用所蒐集並提供給軍隊的戰術情報。民主國家的教育風氣是鼓勵學生解決問題,而且不僅要動動腦筋,還要有即時的資料做為輔助,例如,有可能是要思考雨後農地徑流造成的水井汙染,也有可能是要分析鄉鎮首長惹怒中央政府的動機。

不見血的網路戰成主流

然而有些軍事專家認為,網路戰力可比實際會移動的戰力,更能決定戰爭輸贏。「如果你家飛機不受飛航管制系統控制,如果可以斷掉你家的電,他們還能把你的名字消掉,錢瞬間蒸發,誰還會怕你啊?」

這類情況聽起來確實很嚇人,部分原因是未來的世界很難抵擋「邏輯炸彈」攻擊,一些難以歸罪或辨識的非國家團體,反而會因此獲得優勢。不過,以後打仗如果改用網路武器,是不是會造成更少破壞?

近來因為科技的進步,在戰場上濺血廝殺的情況,比較少見了。戰爭的型態可能會因網路武器,而逐漸往這種趨勢發展。如果讓電腦失效就能取勝,還有什麼理由殺人?

無論如何,2050年軍事工具與性能方面就算出現驚人進展,可能只是紛亂世局的一部分面貌而已。以色列軍事史學家凡克瑞菲德(Martin van Creveld)擔心的是另一部分。他認為,西方國家在軍事科技的研發工作,固然面面俱到,但是也愈來愈有可能引發危機。

科技進步可能會產生讓人安心的假象,政府因而降低作戰意願,對照今日強國怯於出兵制服在伊拉克、敘利亞、利比亞肆虐的伊斯蘭國,就有跡可循。這種情況歷史上早有借鏡。凡克瑞菲德指出,羅馬帝國在腐敗衰亡之際,就曾不斷投入資源,打造更精良的投射器,卻不花心思訓練實際上戰場的勇士。

同樣令人擔憂的是,有些專家認為,部分國家在軍事科技方面持續進步,敵對國家若認為自己無法開發同等武力,可能轉往投入核武。例如世界版圖上引人關注的巴基斯坦與俄羅斯,兩國分別面對印度與北約組織,在軍事科技方面都是以小搏大,因此都拒絕承諾不以核武開戰。另外,打造與發射小型戰術核彈的技術,勢必走向普及,也會驅使敵對國家改用核武反擊。

先進的軍事科技帶來的後果可能比想像中複雜,建議戰略家要深思。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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