AI 模擬戰爭實驗：95% 情況下自動升級至核武攻擊

倫敦國王學院（King’s College London）最新研究顯示，主流 AI 模型模擬地緣政治危機時，95% 場景下至少一款模型選擇以核武升級衝突，幾乎從不考慮談判或退讓。研究結果令安全專家深感憂慮，對 AI 應用於軍事決策前景提出嚴重質疑。

研究設計與規模

是次研究由教授 Kenneth Payne 領導，選用 OpenAI 旗下 GPT-5.2、Anthropic 旗下 Claude Sonnet 4 及 Google 旗下 Gemini 3 Flash 三款主流大型語言模型進行測試。實驗共進行 21 場模擬戰爭博弈，涵蓋邊境衝突及資源爭奪與政權存亡危機等場景。三款模型合共作出 329 次決策，並生成約 780,000 字推理說明。

核武淪為「普通選項」

21 場博弈中有 20 場出現核武升級，比率高達 95%。研究人員向各模型提供 8 種降級選項，由作出小幅讓步到完全投降均包含在內。然而整個實驗過程中沒有任何模型使用這些選項，能夠重置場景「回到起點」選項使用率亦只有 7%。Payne 指出三款模型均將戰術核武視為升級階梯普通一格，核武威脅未有令對方退縮，反而往往引致反升級。

各模型行為各有不同

三款模型雖同樣傾向升級但風格各異。Claude 初期採取謹慎態度建立互信，衝突加劇時會以超出公開立場策略師姿態行事，對手察覺意圖前會搶先升級。Claude 於 64% 模擬中主張核打擊，是三款模型中比率最高。ChatGPT 開放式場景通常避免核升級，時間壓力下則頻繁加劇威脅，部分情況更逼近全面核戰邊緣。

對軍事 AI 應用深遠影響

研究指出 AI 模型視降級為「聲譽災難」，模型無論實際衝突結果如何均不願退讓，挑戰「AI 系統自然傾向安全合作結果」假設。另一個可能解釋是 AI 對核武恐懼感遠不及人類，模型以抽象概念理解核戰，缺乏人類面對廣島原爆相片時產生切膚之痛。阿伯丁大學（University of Aberdeen）安全研究員 James Johnson 形容研究結果令人憂慮，他警告 AI 系統之間可能互相放大反應，引致後果遠比人類決策者更具災難性。普林斯頓大學全球安全學院（Princeton University’s School of Global Security）Tong Zhao 亦指出各大國已積極將 AI 用於模擬演練，深入融入實際軍事決策程度仍不明朗。Payne 強調現時雖無人將核武密碼交予 AI，高風險部署展現欺騙、聲譽管理及情境風險承擔等能力同樣值得高度關注。

來源：NewScientist