乌克兰无人机数据变成防务市场资产
MIT Technology Review AI··作者 Cory Alpert
关键信息
这些数据包括图像、视频、操控输入以及其他遥测信息，能记录机器和操作员如何应对不断变化的战场环境。报道提到，Enabled Intelligence 等公司已经在处理大量乌克兰无人机影像，用于AI训练，同时也指出这一市场的治理问题仍然没有得到解决。
资讯摘要
文章认为，乌克兰战场上无人机的残骸不仅是现代战争的结果，也正在成为一个不断扩大的数据市场的原材料。每次无人机飞行都会生成数千个数据点，包括图像、视频和操控输入，这些记录共同描绘了系统在快速变化且危险的环境中如何表现。乌克兰国防部在1月决定，将数百万个这样的数据点开放给防务承包商和商业公司，而截至目前，已有100多家公司以及英国政府获得了访问权限。报道指出，这对乌克兰很有吸引力，因为它能在战时带来资金和合作伙伴。文章还把这种变化描述为把前线变成一个可以直接训练AI模型的场所，利用战争环境中极难在其他地方复制的真实经验。
报道将乌克兰置于更长的军事无人机数据使用史中，提到美国无人机在叙利亚和也门采集的数据曾帮助形成2010年代后期第一代半自主军事硬件。不同之处在于，如今这种数据获取更开放，也更明确地面向商业化，企业正在把战场记录打包成AI训练素材。文章强调，最有价值的数据往往来自罕见的边缘场景，例如视野消失、信号干扰或人类操作员的临场调整，而这些是受控测试无法大规模复现的。由于民用和军用无人机都必须在不确定环境中运行，战争中提炼出的经验也会外溢到商业自治系统。文章最后警告说，这一行业的法律和伦理规则仍然很不成熟，不能只交由一个正在为生存而战的国家来定义。
资讯正文
乌克兰战场上散落着无人机的残骸，而无人机如今已牢牢确立为现代战争中的关键武器。但在这些残骸背后，国防领域正出现一座新的金矿。无人机生成的数据，其寿命将远远长于它们被用于作战的战争本身，并且正日益成为塑造乃至民用生活的人工智能架构的一部分。
每次飞行中，无人系统都会收集成千上万条数据，从图像和视频到控制器输入不等。这些记录放在一起，展示了一台机器和一个人在不断变化的环境中如何作出反应。
乌克兰现在已经开始将这种经验转化为一种资源。该国国防部今年1月宣布，将把在数万次无人机飞行中收集到的数百万个数据点提供给军事承包商和商业公司，自那以后，已有100多家公司以及英国政府获得了访问权限。
对于一个处于战争中的国家来说，这是一种快速吸引资金和合作伙伴的方式。但这一步也把前线变成了一个活跃的模型训练场，利用了战争的混乱所创造出的、AI公司难以自行复制的条件。
其他国家和战场很可能会效仿乌克兰，但监管这一新产业的责任不能仅仅落在一个为生存而战的国家身上。那一法律真空必须由参与这一产业发展的国家和公司共同填补。
爆炸式增长
乌克兰的战场并不是第一个产生用于训练和开发模型的记录的地方：美国无人机在叙利亚和也门上空收集的数据，为2010年代末第一代半自主军事硬件提供了依据。
如今不同之处在于，获取这些数据正被用来发展一个更广泛的生态系统。而对于国防企业来说，其财务价值巨大：战场数据提供了在实验室中无法制造的大规模机器经验，而且是在特定条件下收集的。
这是因为，对训练AI模型最有价值的数据来自异常时刻：能见度消失、信号被干扰，或人类操作者即兴应对的那一刻。AI公司花费数年和巨额资金，只为捕捉足够多这样的瞬间，让模型更稳健。但战争以受控测试无法匹敌的频率制造这些瞬间。
正是这种不断变化的地形，让无人机数据在战场之外也具有价值。用于送货或远程感知的商用无人机，也许永远不会遭遇炮火，但它仍必须在信息不完整的世界中运行，而在这个世界里，人类的行为难以预测。战争把同样的问题压缩进了一个短得多的时间线。
经过处理并与其操作者当时正在做什么的记录相匹配之后，这些数据便把作战记录转化成了训练集。战斗成了一种商业资产。
许多冲突已经出现过这样的训练闭环：无人机画面为后续几代军事技术提供数据，而这个市场也有望继续扩大。一家名为 Enabled Intelligence 的美国公司专门处理数据、将其转化为可用于 AI 训练的形式。该公司表示，自己已经提供了超过 50 万小时的乌克兰无人机画面，用于下一轮模型训练，并宣传其在军事和商业系统中的潜在用途。
数据闭环的形成
如今定义现代战争时代的许多无人机，最初都源自民用技术。但最近，它们又被新的、可商用的 AI 系统大幅增强，这些系统让廉价机器能够在环境变化时自主运行——无论是单独行动，还是以群体形式协同飞行。每一次飞行都会生成一份系统所遇情境的记录。
这些数据至关重要。通常用于训练这些自主系统的受控实验室环境可以模拟故障，但远不能与真实战场上的实况条件相提并论，而战场上又伴随着极其真实的风险。军事情报项目通过诸如 Project Maven 之类的计划，已经将由 Predator 和 Reaper 无人机等传感器密集型系统生成的数据保存了近十年，但这些数据的使用始终局限在国防领域之内。生成的数据只能通过受限、机密的渠道获取，唯一目的就是开发新的武器系统，而这些武器系统又会反过来回馈给最初生产数据的同一支军方。如今，这种经验正在被分享给一个更广泛的开发网络。
这个闭环现在已经形成。为战场改造的商业技术正在生成数据，而这些数据又会流回它们最初来自的行业，成为政府和私营部门共同依赖的数据基础设施的一部分。
在乌克兰上空遭受信号干扰的空域中训练出来的无人机，如今正被部署到农业领域，帮助农民在那些缺乏前几代技术所需手机信号的地方绘制和勘测田地。
其他国家很可能会步乌克兰后尘，出售其战场数据，而我们尚未为这将创造的新市场做好准备。
恶意行为者可能会获取这些数据，但采购控制措施已经在一定程度上缓解了这一风险。情报人员会仔细审查潜在客户的基础设施，寻找数据可能流向敌人或恶意行为者的途径。
不过，训练数据带来了一个新的追踪问题。商业数据集的流动可以通过植入的联系信息，在离原始买家两步之遥的地方被追踪；而 AI 训练数据的来源却会以一种嵌入技术本身的方式消失。另一个风险是，这种对数据的使用会形成一种剥削性经济：远离危险的富裕国家从前线国家承担的致命威胁中获益，从而可能为战争持续不断提供市场激励，把战争变成一座永无止境的数字黄金矿。
一个充满风险的新前沿
现有法律规范了各国军队可以如何进行战争。但对于在战斗中生成的记录一旦被剥离其作战背景、打包成数据，并授权给那些产品流通范围远超其生成地的公司之后会发生什么，这些法律几乎只字未提。
设计这些系统的公司所应承担的责任，至今仍未厘清。乌克兰正在建立访问控制措施，这一点也写入了新近签署的英乌 AI 协议中，但目前还没有任何政府在积极监管这样一种情况：数据一旦被模型吸收并重新流入民用市场，会发生什么。
这些记录中包含着活生生的人。出现在其中的士兵和平民，并未同意成为日后几年可能被售卖产品的训练材料。但来自平民在无人机袭击中逃离时的传感器数据、摄像画面和坐标，如今正构成那类会影响未来机器如何作出决策的数据。
这本质上是同意问题。出现在数据中的个体——无论是目标、操作者，还是站在一旁的平民——都成了训练材料的一部分。基于这些数据形成的自主能力，不会止步于战场边缘。这样的能力会进入其他军事或商业系统，例如配送车辆或农业机械。即便模型进入民用领域，嵌入数据中的错误和假设也会随之被带过去。
战场数据不应被当作普通商业材料对待。但目前还没有任何机构或监管者对这一问题拥有管辖权。与此同时，向国防数据提供访问权限的政府，应当把它视同受控武器转让来处理：记录其来源，注明许可对象，并限制其进一步共享。乌克兰已经开始着手应对这一问题。其 Avengers Labs 项目允许公司在不直接接触敏感数据库的情况下，使用战场数据训练模型。但这只能缓解其中一部分问题。
当以战时材料训练出的模型后来被纳入民用产品时，政府应要求披露。此类监管的目标，应当是让从战场到商业的路径变得可见。
这些公司真正挖掘的，其实是经验。而士兵无法同意自己的经验被如此使用——作为训练数据，生成模型优势，并最终支撑一款在远离战争发生地的地方被使用的产品。
问题不再只是科技公司能卖什么用于战争，而是它们能从战争中提取什么。
如果要保护我们自己免受这一新兴产业的过度侵蚀，就需要一个监管体系，跟随战场数据无论去往何处，从战斗到模型，再到商业产品。
Cory Alpert 是墨尔本大学的研究员，研究人工智能对民主的影响。他此前曾在拜登白宫任职。
一项新技术让这家公司比以往任何时候都能更深入地探究大语言模型（LLM）那些奇怪的运作机制。
来源与参考
收录于 2026-09-05