美軍「Maven計畫」使用 Grok 模型 輔助打擊伊朗行動

美國國防部近日在法院文件中承認，Elon Musk 的 xAI 公司所開發的 Grok 政府版模型 已實際應用於美軍的 Project Maven（Maven計畫），這是美國軍方長期推動的 AI 輔助目標定位與作戰決策系統。根據五角大廈首席數位與人工智慧長 Cameron Stanley 的宣誓證詞，Grok 的導入大幅提升了作戰效率，並在對伊朗的「史詩怒火行動」（Operation Epic Fury）中發揮關鍵作用。

Project Maven（全稱 Algorithmic Warfare Cross-Functional Team）是美國國防部於 2017 年 啟動的專案，最初目的是解決無人機（尤其是 MQ-9 Reaper）每天產生海量影像資料，卻缺乏足夠人力分析的問題。

初期階段（2017-2018）：由 Google 承接部分電腦視覺（Computer Vision）工作，幫助自動辨識影像中的車輛、建築物與人員。然而，Google 內部員工強烈反對參與軍事項目，最終導致 Google 於 2018 年退出該計畫，引發外界對「AI 軍事化」的廣泛討論。

演進階段：計畫後續由多家承包商接手，其中 Palantir Technologies 扮演關鍵角色，將原本分散的工具整合成 Maven Smart System（MSS，Maven智慧系統）。

目前定位：MSS 已從單純的影像分析工具，擴展為整合衛星影像、雷達、訊號情報（SIGINT）等多源資料的即時作戰指揮與決策支援平台，能夠自動偵測目標、生成目標清單，並輔助「觀察-定位-決策-行動」（OODA Loop）循環。

該計畫被視為美軍推動「聯合全域指揮與控制」（JADC2）的重要基礎之一。

MSS 的核心原理是 多源資料融合 + AI 輔助決策：

• 感知層：整合無人機、衛星、地面感測器等多種來源的影像與數據。
• 分析層：使用電腦視覺與機器學習模型自動標註目標（如車輛、飛彈發射器、指揮所）。
• 決策支援層：透過大型語言模型（如原本的 Claude，後續加入 Grok）進行目標優先排序、打擊效果評估、以及後勤與風險分析。
• 執行層：將分析結果轉化為可執行的目標清單，並支援即時調整。

這種系統大幅縮短了從「發現目標」到「下達打擊命令」的時間，讓傳統需要數十人、數小時甚至數天的流程，壓縮至數分鐘至數十分鐘。

根據 Cameron Stanley 在法院文件中的宣誓證詞：
「Maven智慧系統（MSS）使美軍在史詩怒火行動期間 96 小時內，能向 2000 個不同目標 投射 逾 2000 枚彈藥。」

Stanley 指出，系統將原本分散在八、九個不同平台的目標鎖定流程，整合成單一介面，大幅提升了作戰節奏。他特別提到，Grok 政府版模型 的導入「大幅提升了作戰效率」，並讚揚 Elon Musk 的技術貢獻。

值得注意的是，Maven 計畫最初主要使用 Anthropic 的 Claude 模型，後續因多種因素（包含合約與技術考量），逐步引入其他模型，包括 xAI 的 Grok。

這項揭露來自美國司法部為捍衛 xAI 在密西西比州資料中心天然氣渦輪機案所提出的法律文件中。司法部主張，關閉相關設施將危害國家安全，因為這些基礎設施支撐了國防部關鍵的 AI 運算需求。
不過，Project Maven 自 2017 年以來便持續引發倫理爭議，包括：

• AI 在殺傷鏈（Kill Chain）中的角色
• 演算法偏誤可能導致誤傷
• 對「自主武器系統」的擔憂

儘管如此，五角大廈持續擴大 Maven 相關系統的應用，並將其定位為未來戰爭中不可或缺的「作戰乘數」。