人工智能正在加快进入军事体系，中美军事人工智能关系面临的真正问题，并不是双方是否会在人工智能领域展开更激烈的竞争，也不是人工智能是否将引发“变革”。对于中美这样拥有复杂军事体系、全球利益与战略考量的大国而言，更加现实和紧迫的问题是，随着人工智能越来越多地嵌入情报、预警、指挥、网络行动、无人平台乃至军事决策过程，哪些共同风险将不以双方主观意愿为转移地出现，又有哪些风险可以通过沟通与合作加以管理？
2024年11月，中美元首在利马会晤时共同确认，应保持人类对核武器使用决策的控制，并审慎、负责任地发展军事人工智能。2026年9月习近平主席访美期间，双方再次确认继续开展人工智能对话。习近平主席提出，中美可以就人工智能的风险和收益交换意见，共同防止人工智能被滥用恶用，并强调保持人类对人工智能技术的管控。这些高层沟通非常重要，而下一阶段的关键问题便是在原则基础上明确在哪些具体环节，人工智能的军事应用可能使中美关系（特别是一旦进入危机状态）更加难以控局？
一、比“机器是否开火”更重要的是机器如何改变人所看到的世界
军事人工智能的讨论很容易陷入两个极端。一种观点强调赋能影响，将人工智能视为一种具有决定性影响的技术，认为率先取得优势的一方便可能获得压倒性优势；另一种则强调比较窄的风险领域进行警示，主要围绕自主武器和“机器杀人”等问题展开。这两种讨论都很有意义，但也可能均忽略了对于中美双边关系之类场景中更为重要的问题。
人工智能是一种嵌入既有军事体系的赋能技术。它对预测性维护、情报筛选、目标识别、无人平台控制、网络防御和作战规划等不同领域产生的影响并不相同，常常不会自动转化为单向军事优势，更不能简单带来战略优势。军事关系中的摩擦、组织惯性、对手反制和政治约束等不会因为人工智能而消失。
当前军事人工智能治理的一个突出特点，是集中于最终使用武力的决定。例如，一个自主系统是否能够自行选择和攻击目标，或者核武器使用决定是否必须由人作出。这些问题当然重要，但是对于中美关系而言，更值得警惕的风险更可能发生在开火之前。现代军事决策是一个复杂的过程。前方出现的情况首先经过不同的传感器平台和网络、情报系统收集，通过算法筛选、融合、分类和预测进行处理，形成人机环路生成的威胁判断，然后进入人的决策过程。人工智能正在越来越多地影响这条链条中的多个环节。
这意味着当前和可预期未来的现实风险并非由一个“黑箱人工智能”在最后一步取代了领导人，而是决策体系中的诸多环节逐渐变得部分自主化、黑箱化，且多数环节看起来并足以单独构成危险。在这样的流程中，数据可能存在系统性偏差，模型可能受到数据投毒、对抗性欺骗或分布变化影响，算法无法真正降低现实的不确定性，而不同系统之间还可能形成被放大的错误。决策者最终仍然作出决定，保有形式上的自主决策权，但他所看到的战场、威胁和对方意图，已经在很大程度上经过复杂人-机网络或流程的过滤。
因此，真正意义上的“人类控制”不能只是最后由人来按下某个按钮。它还需要保证人在此前的信息链条中拥有政治、法律、机制和文化所保障的足够时间、替代信息、质疑能力以及改变建议和步骤的可能。中美之间值得优先讨论的，不应是所有军事人工智能应用，而应是同时具备三个特点的风险 —— 后果严重、发生可能性高、涉及双方体系互动。按照这一标准，有三类问题是尤其突出的：人工智能对战略判断和军事决策的影响，特别是危机当中；中美无人和自主系统之间的频繁直接互动；人工智能进入核指挥、预警和其他战略系统后产生的危机升级风险。
在这三个风险领域，任何一方单纯靠提高自身能力（包括人工智能相关能力），都无法将风险彻底消除。反而恰恰因为能力越强、使用越广泛，体系耦合越复杂，风险越难以控制。
二、人工智能可能破坏危机中的“共享事实基础”
首先是人工智能对危机稳定和管控的影响。危机稳定不仅取决于一方是否准确判断事实，也取决于双方能否形成某种最低程度的“共享事实基础” —— 我不仅需要知道发生了什么，还需要对对方看到了什么、如何理解正在发生的事情，以及对方认为我知道什么具有一定可信判断。这种共同认知从来都是脆弱的，而人工智能可能使它变得更加困难。
未来中美双方会越来越依靠各自并不透明的人工智能系统处理海量军事信息，使用不同的数据来源、训练体系、模型和军事概念。即便面对同一个事件，两套系统也可能分别将其解释为不同性质的行为。这种差异并不一定带来明显错误，各自模型和研判体系都可能给出看似非常高的置信度，却得出完全不同的结论。
于是，传统意义上的“战争迷雾”便会出现一种新的表现，信息更多了，双方单方面对事实本身的认知或许更加确信，但彼此距离却可能被放大且不可解释。如不做特别安排，过去或许能够缓解共同认知脆弱性的机制和人的因素其影响空间会被压缩。
在核危机中，这种问题尤为危险。人工智能可以帮助发现异常、融合多源异构情报和识别潜在攻击迹象，但也可能扩大错误预警概率、缩短核实时间，使领导人更容易产生一种“机器已然看清情况”的错误确定感。
总之，核心的危险并不一定是机器比人更加“冲动”和乐于冒险、升级，但是机器很可能给双方提供缺乏共享事实基础的高度信心。这一问题应在人工智能与战略稳定的讨论中得到更多重视。
三、落实人工智能-核风险管控
2024年中美元首关于保持人类掌握核武器使用决定的共识，是一个重要的政治和战略起点。这一要求的落实则不是停留在“人工智能不得自行发射核武器”这一风险链条的最后一步。人工智能所带来的复杂性和风险更可能出现在核武器使用决定之前的环节，包括战略预警、情报融合、网络防御、目标识别、态势评估以及核指挥控制通信体系（即NC3）。
这些环节和相关系统值得特别关注，不仅因为它们非常重要，更因为对这些系统的干扰极容易带来战略误读。例如，一次网络渗透可能只是情报搜集，也可能被解释为核打击之前的准备；对通信网络的干扰可能属于常规军事行动，也可能被判断为试图削弱报复能力；人工智能可以帮助攻击方更快发现漏洞，同时也可能帮助防御方更快识别异常，但双方都无法完全知道对方系统看到的究竟是什么、会怎样解释。
现阶段显然没有必要也不可能要求双方（或任何其他具备类似能力的国家）承诺任何情况下不攻击对方的如上系统。因为这会触及更复杂的威慑和作战问题。更现实的讨论可以首先收窄在如下问题：第一，人工智能系统不得自行决定对诸如对方NC3系统发动具有战略后果的行动；第二，可能产生重大战略效果的AI辅助网络或军事行动必须具有明确、可追溯的人类授权；第三，中美可以逐步讨论哪些系统遭到攻击后最容易产生战略误判，并建立可靠的危机沟通机制。
这类安排首要保护的是双方在危机中仍然能够判断对方意图的最低条件。沟通机制所带来的不应是关于政治和战略责任的相互指责，而是确保自身安全和避免相互升级的澄清程序。
四、自主平台相遇可能比“自主战争”更早出现
另一个现实问题，是中美无人和自主平台之间的相遇。未来数年，中美在西太平洋海空域部署无人水面舰艇、无人潜航器、无人机和其他半自主平台的数量都可能增加。它们不需要达到“完全自主”程度，就足以带来新的危机管理问题。
例如，如果无人平台通信中断后会发生什么？当一个无人系统接近对方舰艇时，应保持多大距离？一个系统如何向对方表明自己正在自主运行？自主系统如何识别警告信号？失控平台是否应进入预设返航模式？
这些问题并没有“禁止自主武器”的原则宣示那样宏大，但它们可能更早变成现实的政治、战略和军事危机引爆点。中美可以考虑在既有海空相遇规则和危机沟通机制基础上，逐步讨论自主军事平台相遇规则。这并不需要双方公开算法，也不需要限制正常能力的发展，而是为机器参与的军事互动建立最低程度的可预测性。
五、风险可以降低但不会消失
军事人工智能治理最需要避免的一个政策误区，是把合作成功与否等同于风险是否被消除。有些风险可以通过制度安排明显降低。例如，自主平台之间的危险接近可以通过行为规则减少；如发生重大AI事故可以通过通知机制避免误判；核与战略系统可以通过强制人工复核、多个独立信源和决策时间缓冲降低错误空间。
但是另一些风险则可能长期存在，管控两国之间的风险并不能也不应该以牺牲两国国防能力建设和军事力量存在为前提。例如，中美不可能完全了解对方的军事人工智能能力和使用方式；军民两用技术在两国都不可能被完全分割；人工智能模型无法彻底消除错误、黑箱和对抗环境的影响；双方的军事战略、风险偏好和威胁认知也不可能趋同。中美都不可能因为存在风险便停止使用具有实际军事价值的人工智能技术和系统。
因此，中美军事人工智能治理需要承认一个现实 —— 有效治理不等于消除风险，而是避免风险在平时和危机中突破两国和平互动能够承受的范围。这意味着在政策层面需要做好两种准备：
第一， 通过单方面或双边措施控制可以降低的风险，包括人工控制、可靠性测试、危机沟通、事故通知、无人系统行为规则以及对某些严重后果用途的约束；
第二， 为无法消除的风险建立韧性机制，例如包括保留替代信息渠道、防止单一模型决定战略判断、为战略决策保留时间冗余，并确保AI系统失效时决策体系仍然能够运行。
防范和降低风险的措施与韧性建设应当被视为互补而非替代策略。
六、中美治理合作需要降低预期，但不能降低责任
从中国角度来看，军事人工智能治理不能建立在任何一方以安全为由限制另一方正常技术发展和正当防卫能力的基础上，更不应将中国人工智能能力的发展本身视为需要被治理的风险源。中国此前提出，各国特别是大国不应利用人工智能谋求绝对军事优势并损害其他国家正当安全利益，同时强调分类分级治理、人的最终责任以及武器系统处于人类控制之下。这一立场与国际社会更广泛的全球安全关切是一致的。
真正值得警惕的并不是哪一个国家拥有更强人工智能，而是人工智能是否使大国之间越来越难以理解对方，是否压缩了危机控制时间，是否使一个技术错误更容易被解释为战略敌意。
2026年9月，中美元首再次确认继续开展人工智能对话。这再次夯实了治理合作的机会，但同时不宜把目标预期设定得过高。中美当前很难形成共同的军事人工智能发展模式，很难建立全面的军事AI治理制度。更现实的任务，是优先识别那些双方都不愿发生、又无法通过自身军事优势完全避免的风险。如果能够在前述重点且有限的领域逐步形成最低程度的可预测性、可沟通性和可管控性，便是非常重要的成果。
在人工智能时代，大国战略稳定可能越来越不取决于双方是否掌握“真实”、相同的信息，而取决于当双方看到不同的世界时，是否仍然保留有效的机制去发现和解释这种不同，并避免因为这种不同而走向冲突。这或许是中美军事人工智能风险治理现实且重要的起点，也是中美“建设性战略稳定关系”从愿景转化为行动的重要场景。