伊朗科學家在街上慘遭「演算法」奪命!揭開人工智慧暗殺背後的黑科技
伊朗科學家在街上慘遭「演算法」奪命!揭開人工智慧暗殺背後的黑科技

如果你還記得2021年8月五角大樓曾公開宣布,在一次對阿富汗的空襲行動中,他們成功操控無人機「斬首」了一名IS阿富汗分支頭目。那麼,你對下面我們要講的故事,就不會感到太新奇。

2020年11月27日,伊朗核計畫之父、首席核科學家Mohsen Fakhrizadeh在與太太通往鄉下度假別墅的高速公路上被以色列情報機構摩薩德(以色列情報特務局)暗殺。由於Fakhrizadeh在伊朗國家高科技項目中擁有巨大的號召力和象徵地位,他的去世,曾在當時引發國內大規模遊行。

 Mohsen Fakhrizadeh
事故現場。右上為Mohsen Fakhrizadeh
圖/ 虎嗅網

但在當時關於案發現場和這場暗殺執行方式的很多細節,都存在諸多疑點和爭議。

譬如,當時據幾個目擊者稱,現場曾發生過劇烈爆炸,還有多名槍手之間發生了機槍掃射。但事發幾天後,伊朗官方和一些新聞機構卻稱,整個暗殺行動的始作俑者是個「機器人」,整個行動通過遙控進行。

由於Mohsen Fakhrizadeh被害讓民眾頗為氣憤,因此當時「機器人暗殺說」曾招致很多人在Twitter等社交媒體上對保全團隊大加嘲諷,認為他們是在掩蓋自己的真實能力。譬如,紐約時報援引了一位憤怒網友的說法:

「你為什麼不直接說特斯拉製造NISSAN,它自己開車,自己停車,開了槍,然後自己爆炸?」

但就在美國時間9月18日下午, 紐約時報首次揭開了這起科學家暗殺事件的真相:

竟然真的是「機器人殺手」幹的。

在Fakhrizadeh經過的路邊,一把嵌入了人工智慧演算法與多個攝影機的遙控槍,被架設在一輛藍色Nissan皮卡汽車裡。

需要注意的是,紐約時報把這款遠端遙控槍稱為「 Computerized machine gun 」,也就是「計算機化機槍」。它可以通過衛星被遠端操控,每分鐘可發射600發子彈。

此外,更需要注意的是,這其實是這款AI計算機殺手的首次射擊任務。

蓄謀已久的暗殺

紐約時報特別指出,為了阻止伊朗的核武器開發計劃,多年來,以色列情報機構摩薩德一直在執行高度密集的破壞與暗殺行動,其中目標就包括多名核科學家。

「以色列在早期的暗殺行動中使用了各種各樣的方法。名單上第一位核科學家在2007年中毒。第二起發生在2010年,死因是一枚安裝在摩托車上的遙控引爆炸彈。」 紐約時報整理調查了這幾年摩薩德的暗殺動向,發現他們的計劃只在2012至2015年略有中斷。

「從2010年到2012年,在接下來的四起暗殺事件中,每一起都是騎著摩托車的襲擊者在悄悄靠近目標汽車,要不是從車窗向他開槍,就是在車門上綁上黏性炸彈後加速離開。」

而首席核科學家Mohsen Fakhrizadeh則從2007年開始,則一直是他們的頭號暗殺對象。

這位伊朗核計劃中的先驅人物,其大部分職業生涯都是頂級國家機密。而媒體對其功績的「公開表揚信」中,有兩點格外引人注意——

一方面,他在無人機技術自主研發中發揮了關鍵作用;另一方面,當國家被禁進口敏感裝置與技術時,他找到了獲得一部分裝置或技術的辦法。

但這位被形容為「極為固執己見的老頭」,對保全措施極為不上心,甚至拒絕出行乘坐裝甲車,堅持親自開車,去大學上課也堅持親自到場,從不喜歡遠端。

因此,這場看似是由機器與演算法100%主導的暗殺,其實也有「保全措施嚴重失誤」和「本人對生命危險的態度近乎漫不經心」的雙重催化劑,才最終被執行。

那麼,人工智慧究竟在這裡面發揮了什麼作用?很多細節大大出乎我們的意料。

致命演算法

根據紐約時報的詳細描述,從技術層面來看,我們雖然眼睛沒在現場但卻極為震撼:這簡直是一場無懈可擊的計算與工程化實戰。

對於摩薩德來說,他們有一個長期堅持的任務執行原則,那就是「沒有救援(脫身方法),就沒有行動」。因此,讓特工安全脫身也是他們計劃中至關重要的一部分。

但這次,遠端操控的方法,直接讓這一點幾乎可被忽略。

而在現場,最重要的是解決這三個問題——如何把需要的裝置在現場佈置完善?如何讓機槍準確瞄準目標?如何讓這套裝置最終不被發現?

「機關槍、機器人以及各種零件加起來有一噸重。而這些裝置被盡可能拆解成幾百個小部分,通過各種方式、路線和時間,一件一件秘密搬運過來,然後再秘密組裝起來。最後以一輛車的形式停靠在Mohsen Fakhrizadeh必經的高速公路旁。」

紐約時報援引一位情報人員的話指出,他們把FN MAG機槍連接到一個先進的機器人裝置,這款系統與西班牙著名國防技術服務商Escribano研發的 陀螺穩定遠端控制武器系統SENTINEL 20 (哨兵20)並無太大差別。

最後,這個機器人系統以合適的形態被嵌入這輛Nissan皮卡的內部空間裡。卡車上安裝了可以監視各個方向的攝影機,讓駕駛室內部視角不僅能全面了解目標經過時的細節,還能全面了解周圍環境。

但即便如此,精準打擊也絕對不可能簡單。

首先,計算遠端操控有個大部分人都知道的毛病——時間延遲 ,即便是衛星通信也是如此。換言之,等到操控員在螢幕看到目標時,現實中的目標可能已經過去了;

其次,安裝在卡車上的機關槍,每次射擊後都會在後座力作用下猛烈搖晃,從而改變後續子彈的軌跡。

槍
類似機槍示意圖。
圖/ 虎嗅網

「根據科學預估,攝影機拍攝到目標讓狙擊手看到,再到狙擊手反應到機槍的時間(不包括他的反應時間)大約為1.6秒。」 紐約時報指出,這個時間間隔足以錯過最佳瞄準時機。

也許你已經猜到了。沒錯,人工智慧就是在這個節點上發揮了關鍵作用——

它被編進控制演算法中,用來補償延遲、槍體振動以及車速形成的多元化誤差。

除了這些關鍵節點,紐約時報還提到,另一個實現精準打擊的前提是「 確保Mohsen Fakhrizadeh是開車的那個人」 ,否則只要是任何一個其他人開車,都會出現射擊位置偏差,從而加大風險。

「他們的辦法是在主幹道的一個交叉路口再放一輛看起來廢棄的轎車,這輛車裝有攝影機,這裡距離任務執行地還有四分之三英哩。由於Mohsen Fakhrizadeh的車前往度假地,必須在路口掉頭(因此能清晰拍攝到駕駛座位上的人)。」

在這一切安排就緒後,就發生了當天駕車的Mohsen Fakhrizadeh被機器人發射15槍後,身體多處中彈並倒下的悲劇。而這輛皮卡最終也「自盡」爆炸,大部分裝置被拋向空中後遭到損毀。

最後,讓人十分震驚的是,紐約時報特別指出,這15發子彈幾乎沒有一枚擊中坐在他的旁邊幾英吋的妻子。而調查人員判斷這種準確性來源於人臉識別技術。

從現實應用角度,這些操作細節好像並非那麼難以想像。譬如我們熟悉的交通和汽車感知裝置——攝影機;人臉識別對於普通大眾來說幾乎成了家常便飯式的技術;

而利用神經網路結構為智慧感測器遲滯問題做補償誤差,其實也是自動駕駛等尖端技術領域廣泛關注的議題。

但讓人不容忽視的是,槍械這一幾百年來不斷進化的武器,在被計算機化和技術疊加複雜化之後,顯然也「追隨」著之前多次執行「斬首任務」的戰鬥無人機,加入了常人難以想像的高科技武器庫。

事故現場
圖/ 虎嗅網

讓伊朗甚至核研發領域無法忍受的是,科學家被迫害對於國家計劃和核技術發展無疑是一個巨大損失。但這位一直似乎對生死都不太在意的科學家,曾在2020年11月接受伊朗媒體採訪時有過這樣的表達:

「讓他們殺人吧,想殺多少殺多少,但我們不會被禁足。他們殺害了科學家,而我們有希望稱為烈士。」

本文授權轉載自:虎嗅網

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責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #演算法
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以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範
以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範

當全球聚光燈都匯集在那動輒使用上萬顆圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)、耗能堪比核電廠的資料中心時,另一場關乎AI永續發展的運算革命正悄悄發生。這場革命的核心,是如何以更低能耗、更高效率的方式支撐下一世代的人工智慧。而耐能智慧(Kneron)正是這場轉變的推動者之一。

早在2015年,當多數企業仍沉浸在雲端運算帶來的紅利時,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠便選擇了「邊緣運算」之路的賽道,投入AI系統單晶片(System-on-Chip, SoC)與神經網路處理器(Neural Processing Unit, NPU)的開發。「如果 GPU 是需要龐大設備才能運行的錄影帶,中央處理器(Central Processing Unit, CPU)是性能平庸的 影音光碟(Video Compact Disc, VCD),那麼 NPU 就是能在輕薄裝置中高效運算的 MP3。」劉峻誠用一個簡單的譬喻如此描述著,這不只是晶片製程的改進,而是從架構層重新定義AI運算的方式。

十年磨一劍,如今耐能智慧的NPU晶片已成功進入物聯網、安防、車用與伺服器等不同領域。從智慧水表、穿戴裝置到車用語音系統,乃至企業伺服器與工業應用,都能在有限功耗下執行即時AI運算。合作夥伴從國內上市櫃企業到歐美等地的國際大型企業,都能看見耐能智慧身影,「我們從GPU、CPU進不去的地方出發,讓晶片像樂高積木一樣,從只需一顆晶片的穿戴式裝置,到需要多顆晶片的伺服器,都能使用我們的晶片。」劉峻誠說。

面對算力與能源雙重瓶頸,耐能智慧以新架構迎戰生成式AI時代

面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於
面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於雲端,必須開發能兼容多模態資料並在低功耗環境下運行的自主架構。
圖/ 數位時代

「語言模型和影像模型的資料處理方式完全不同,」劉峻誠解釋到,語言模型要短時間內處理大量資料,但影像模型則需要長時間、連續的低流量傳輸。而傳統AI架構無法同時兼容這兩種特性,這造成了終端AI應用面臨「資料流衝突」的瓶頸。也正是在這樣的挑戰下,成為耐能智慧下一階段的技術突破口。生成式AI不再只屬於雲端,運算正快速轉移至終端,從智慧家庭到醫療、車用、製造現場,都迫切需要能在低功耗環境下即時運行的AI系統。

但更大的壓力來自能源現實與國家安全。劉峻誠表示,GPU架構的能耗與散熱需求驚人,一個大型AI資料中心每年電費可高達60億美元,碳排放量更是巨獸等級。「如果繼續用GPU支撐生成式AI,將會對淨零碳排的目標帶來嚴重衝擊。」劉峻誠坦言並進一步指出,臺灣雖是全球GPU製造重鎮,但本地可用算力有限。「我們製造了全世界近8成的GPU,卻沒有自己的算力,」他語帶無奈,「如果國家級AI應用仍須仰賴境外基礎設施,國家的核心技術與自主權將受制於人,不利於在AI時代掌握主導地位。」

因應這場可能產生的算力主權的危機,耐能智慧決定以「多模態資料流衝突」與「低碳永續算力」這兩項挑戰為目標,開發新世代AI晶片架構。為加速這場技術革命並將臺灣的自主架構推向國際,耐能智慧投入全新晶片KL1140的開發,並成功得到由經濟部產業發展署推動的「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(以下簡稱晶創IC補助計畫)的支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下,以實質政策補助鼓勵業者布局AI、高效能運算或新興應用等高值化領域的關鍵技術,提升臺灣IC設計產業的國際競爭力與韌性。

從晶片創新到主權AI,晶創IC補助計畫助攻耐能跨入新戰場

耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯
耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯著提升。
圖/ 數位時代

「KL1140最大的突破在於多模態資料處理架構的創新。」劉峻誠直言其中關鍵。在晶創IC補助計畫的挹注下,耐能智慧得以加速開發新一代晶片,這不僅是十年研發累積的成果,更是政策資源與技術創新的結合,象徵著臺灣在AI架構自主化道路上的重要里程碑。

這項架構革新,使KL1140在效能與能效上都達到顯著飛躍。相較於前一代產品,效能提升6至8倍、能耗比提升10倍、體積縮小至四分之一;以往需10瓦才能運行的任務,現在僅需1瓦即可完成。「你看GPU要加風扇、要水冷,而我們不用,」他笑著說,而這就是低功耗的力量。

這樣的設計,使KL1140成為真正能落地的AI晶片,既可部署於穿戴、車用與工業場域,也能堆疊成伺服器模組,實現了靈活的異構運算(Heterogeneous Computing)基礎建設。透過晶創IC補助計畫的協助,耐能智慧不僅強化晶片設計,更能整合模組、子系統與軟體生態,打造可供企業與政府使用的在地AI解決方案,邁向「AI基礎建設提供者」的新定位。劉峻誠也透露,目前KL1140晶片已開始導入國際主權AI專案,協助能源與環境條件嚴苛的地區,利用該晶片低功耗與高算力的特性,順利發展AI自主。

「我們不是在打造更大的GPU,而是在打造更聰明的AI,」劉峻誠強調。「主權AI的關鍵不只是算力自主,更是能源自主。」他認為,晶創IC補助計畫的核心價值在於讓臺灣的IC設計業者能從單一產品開發,邁向整體系統構建,具備定義新架構、主導新標準的能力。KL1140晶片的問世,不僅讓耐能智慧從邊緣運算邁入AI 核心基礎建設的新格局,更代表臺灣在全球生成式AI時代中,擁有以低功耗、高自主性技術參與未來競局的關鍵實力。

從製造到定義,臺灣AI自主的新起點

在生成式AI帶動的新一輪技術競賽中,算力的分配將決定未來世界的科技秩序。劉峻誠認為,臺灣若要在這場變局中保持主導權,必須擁有能自我定義的架構與技術。「我們不只是為企業造晶片,而是在為國家建算力。」他說。從十年前堅持走上邊緣運算的冷門之路,到今日以KL1140晶片開啟主權AI的新典範,耐能智慧的發展軌跡正體現了臺灣IC設計產業的潛力與決心。未來,耐能智慧將持續推動更高能效、更高彈性的AI架構,讓臺灣不僅能製造世界的晶片,更能定義世界的智慧。

|企業小檔案|
- 企業名稱:耐能智慧
- 創辦人:劉峻誠
- 核心技術:專注邊緣AI SoC專用處理器研發
- 資本額:新台幣6億7520萬元

|驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介|
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作,所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」,目標在於藉由半導體與生成式AI的結合,帶動各行各業的創新應用,並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下,經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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