人工智慧（AI）愈來愈被當作讓戰爭更精準、更理性的技術解方。然而，這種近乎進步主義的想像，正逐漸被現實推翻。根據《全球災難性風險報告2026》（Global Catastrophic Risks Report 2026）的警示，AI 已不再只是軍事系統中的輔助工具，而是實質嵌入戰場決策支援系統（Decision Support Systems, DSS），並開始重塑戰爭的速度、權責結構與政治判斷本身。
被壓縮的時間，被犧牲的判斷
問題核心不在於 AI 是否「夠聰明」，而在於它是否「可被理解與控制」。報告作者丹尼斯．賈西亞（Denise Garcia）指出，與傳統遵循明確規則的軍事軟體不同，機器學習系統依賴資料訓練，在面對陌生或高度變動的戰場情境時，可能產生不可預期的輸出。當這類建議被置於高度緊張、敵我資訊不完整的軍事指揮鏈中，錯誤將不再只是技術問題，而是可能引發升高衝突的政治事件。
尤其值得警惕的是 AI對「時間」的重新定義。AI 的優勢在於加速，它能在極短時間內整合情資、比對監控數據並生成行動建議。然而，正是這種速度，壓縮了人類進行政治判斷與倫理思考的空間。報告直言，當決策時間被壓縮至秒級，指揮官更容易依賴 AI 建議，而非等待更完整、可反思的分析。
核武、誤判與不可逆的風險
此一風險在核武指管系統（Nuclear Command, Control and Communications, NC3）中被放大到極致。報告多次警告，若 AI 被整合進早期預警、飛彈防禦或核武決策流程，將削弱「第二擊」能力的可信度，並增加誤判與假警報的可能性。
而冷戰時期仰賴「人類遲疑」所維繫的核武嚇阻穩定性，在 AI 加速下將可能瓦解。戰爭並非因為更理性，而是因為決策速度太快，而變得不再可控。當決策節奏超越人類理解與反思的能力，任何一個錯誤訊號，都可能被視為必須立即回應的威脅。
黑箱決策與難以問責
更深層的問題，在於責任的消失。國際人道法律建立在可歸責的人類主體之上，假設戰爭決策來自能理解情境、衡量比例並承擔後果的行動者。然而，當 AI 決策系統的運作邏輯呈現黑箱化，問責也將難以落實。
報告指出，這種「問責落差」（accountability gap）正在侵蝕既有的法律與倫理邊界，使違規行為不再是例外，而逐漸成為制度性結果。當沒有人能清楚說明「為何做出這個決定」，民主與法治的基礎也將隨之動搖。
全球治理追不上技術競逐
從全球層次來看，軍事AI的治理顯然落後於技術應用的速度。無論是聯合國致命性自主武器系統政府專家小組，或是近年倡議的「負責任軍事 AI 使用政治宣言」，多半仍停留在自願性原則，缺乏一致的風險評估框架與實質約束力。
首先，「有意義的人類控制」（meaningful human control）不能只是外交場合的宣示語言，而必須落實為國內制度。凡涉及致命風險或可能升高衝突的 AI 決策支援系統，都應清楚界定其僅具建議性質，並保留可追溯、可問責的人類決策節點。若 AI 在實務上成為自動授權工具，等同於在制度上放棄人類的政治責任。
其次，民主監督必須及早進場。國會與相關監督體系應建立專門的軍事AI風險審查機制，即使在機密限制下，也必須對民意代表負責，否則將侵蝕民主問責的制度根基。
軍民界線模糊下的治理責任
再者，軍事 AI 高度仰賴民間科技能量，勢必模糊產業、學術與國安之間的界線。若僅以標案與保密協定處理，長期將導致科技社群被動納入軍事邏輯，而缺乏公共倫理討論。
有鑑於此，台灣有必要建立跨部會、跨領域的軍民 AI 治理平台，讓工程、法律與公民社會能在制度內共同界定風險，而非事後承擔政治後果。若然，不僅有助於降低區域誤判，也符合台灣長期主張的規則導向國際秩序。
AI 不會自動地讓戰爭變得更理性，但制度選擇可以避免風險失控。對台灣而言，真正的安全，不在於讓軍事決策速度更快，而在於確保即使在最快的系統中，人類的決策責任仍然透明可見、也可以被追究。
