看板 Military作者 Pegasus170 (魯蛇肥宅台勞＋前義務役)標題 [討論] 人工智慧軍隊夢/電腦情人夢時間 Sun Jan 25 22:16:04 2026
剛剛看到板上有人鼓吹軍隊導入人工智慧，正好讓我想起某個很久以前赤松健的漫畫「電腦
情人夢/A.I. が止まらい！」。
在漫畫中有一段關於莎蒂做菜的故事，就是在描述人工智慧跟現實最大的鴻溝：物理現實世
界與人工智慧間的橋樑。
在我們學習人工智慧的課程中，教材們都會提到一個觀念：解構被學習的資料跟給予標籤化
。
雖然人工智慧不必然跟機器學習有關，但是目前使用機器學習來提高人工智慧採樣效能則是
顯學，所以我們就專注在這點上好了。
我們先從文字資料開始，先把文章中所有的文字給予標籤，然後每個標籤的背後，都是多維
度的向量組合。而這些向量，都是各個獨立指標（如果互相之間還有關聯，就必須再拆分到
獨立為止），而指標的多寡與品質，就會造成不同品質的人工智慧輸出。這部分雖然可以用
大量語言模型來做推土機式學習（這部分請參考加藤元浩的「神通小偵探/Q.E.D. 證明終了
」 ），但是在特化領域微調時，還是需要人力充分介入/輸入各種特化資訊與參與判讀。
在文字內容向量化之後，這些資訊都是以人工智慧自己的演算法型態儲存著，然後再來就是
根據提示的需求組合後，解碼輸出成人們看得懂的文字。
有好這些文字能力，後面才有機會繼續進行下兩步：文字的作戰計劃與作戰需要的各種地圖
及部署圖。
影音圖像的話那就更複雜，還要經過雜訊化/解雜訊化處理，讓人工智慧反覆學習出正確的
雜訊消除。而在無提示根
與有提示學習之間，就會產生一個演算法來導向更精確的結果，這點跟文字處理其實很像。
而在圖像學習過程中，最麻煩的是如很把圖像意義連接上文字的標籤。當然可以用前面敘述
的無提示學習為開始，但是到最後還是會用有提示學習來微調跟確認。
而影音圖像學習，特別是要製作戰區地圖這種東西時，不可能採用所有圖面點距雜訊化，而
且要把圖像也拆分成比較數量少的元素，再替每個原素做出類似文字的標籤及向量組合，然
後還要把圖像標籤的向量組合連結上文字標籤群。這樣才會產生有意義的軍事用地圖及部署
圖。
這個時候你地圖上的每個單位甚至武器裝備才有意義。
當然啦！作戰是瞬息萬變的，所以我們在讓電腦學習的過程中，為了避免向學習樣本致敬/
抄襲的狀態，造成「依樣畫葫蘆」的輸出，會刻意讓學習的標籤不要過度細緻及過度精確。
可是電腦情人夢中提到的問題「味覺」解決了嗎？沒有喔！
人工智慧學習的方式是根據現有的各種影音文字來學習，就算你把含有現實物理世界特性的
虛擬世界導入，但是虛擬世界中無法模擬所有的物理狀態，特別是人們極限下的思考及感覺
參數群。
所以看到問題了嗎？仍舊是「如何建立物理現實世界與人工智慧間的橋樑」。
人工智慧是可以模擬氣象甚至整合到人工智慧操作的虛擬世界中，但是我們為了避免致敬，
還是得刻意減少細緻度，結果又跟現實脫節！而這個一脫節，就變成無法讓人工智慧自行規
劃甚至執行戰略及戰術部署的罩門。
這個罩門的具體展現就是我們經常看到的人工智慧幻覺 AI Hallucination以及無法檢證細
節造成掛一漏萬AI Overreliance。
這個三島與夢的輕小說「我是星際國家的惡德領主！ /
俺は星間国家の悪徳領主！」就可以從人工智慧美女天城跟男主角描述過去人工智慧造成的
災難之中看出來。
目前的人工智慧沒有辦法理解現實世界的突發狀況及環境，也沒有感官及偵測/接收機制來
定性與定量地動態學習我們所在的世界。
然而我們人類的大腦，可是不斷地透過我們的身體五官及皮膚與肌肉在學習、輸出、反饋我
們每天接觸的真實世界。這點就是人工智慧跟我們真實世界的智慧最大的落差與隔閡，因為
我們身體就是我們大腦智慧跟武理現實外界的橋樑。而以人為主體的「戰爭」，就是人類最
極限的集體行動之一。
好了，說了一大篇，繼續來週末美食副時間：
就用蘭州拉麵及小菜來替習近平致敬中華人民共和國前解放軍副軍委張又俠吧！
https://i.imgur.com/wg0I05r.jpeg
https://i.imgur.com/kfUkW1H.jpeg
還有張前上將可能在秦城監獄中很需要的雲南白藥（這個梗來自「逆統戰：烽火 東南亞篇
」）：
https://i.imgur.com/BePBdta.jpeg
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智慧女神與其化身
https://i.imgur.com/imeGCqb.jpg
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 142.189.13.200 (加拿大)
※ 作者: Pegasus170 2026-01-25 22:16:04
※ 文章代碼(AID): #1fTYMcIZ (Military)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Military/M.1769350566.A.4A3.html
※ 編輯: Pegasus170 (142.189.13.200 加拿大), 01/25/2026 22:19:09
※ 編輯: Pegasus170 (142.189.13.200 加拿大), 01/25/2026 22:22:58
推 sas1942: 推這篇 話說回來那位怎麼一直被鞭啊 還有看到蘭州拉麵圖 我就很好奇 不知道維尼有沒有在秦城監獄 設置會員制餐廳 好招待張前上將 特製雪醬蘭州拉麵啊XD1F 01/25 22:27
推 VANNN: 你的技術問題不是AI戰爭鼓吹者關注的重點....5F 01/25 22:27
※ 編輯: Pegasus170 (142.189.13.200 加拿大), 01/25/2026 22:46:12
→ Pegasus170: 沒有基礎知識在那邊吹軍事AI化就只是空話而已。7F 01/25 22:47
※ 編輯: Pegasus170 (142.189.13.200 加拿大), 01/25/2026 22:49:50
推 utn875: 正確，蘭州拉麵一定要有香菜，但中間怎看似沙茶醬？8F 01/25 22:50
推 EYESOFDARKKE: 這作品超老XDDDD
不過AI對現實感知，或許會在實體AI真的能夠大規模實際部署後，會以另一種質變方式改進這類缺點，到時人類作用搞不好是決定爬哪座山跟上海牙法庭（X10F 01/25 22:52
※ 編輯: Pegasus170 (142.189.13.200 加拿大), 01/25/2026 22:56:57
推 sas1942: 關於那位的觀點 我很想吐槽的是 明明維尼是因為政治鬥爭 才搞大清洗 那位卻認為維尼想引進AI才搞大清洗 真的是讓我無語呢wwwwwwww14F 01/25 22:57
→ Pegasus170: 剛剛加上AI Hallucination跟AI Overreliance
那個不是沙茶醬，是辣油跟下面的花椒碎末。
為何會挑電腦情人夢？因為那個作品是我在大學時代閱讀到當時日文アフタヌーン漫畫月刊時從第一話開始追，還在「椰林風情BBS」上發文介紹……在當軍武板主之前，我還當過椰林風情BBS政治板板主……遠目中17F 01/25 22:58
推 EYESOFDARKKE: 我是從純情房東翹房客逆流回來看這部的，後來跟同好閒聊才知道不少人也是這樣XD24F 01/25 23:23
→ Pegasus170: 我都53歲了，當然是先從電腦情人夢開始啊！26F 01/25 23:25
推 abc12812: 幻覺是gen ai本身的架構導致的吧
要生成就一定會有機率生出假的東西吧27F 01/25 23:26
→ Pegasus170: 但你把人工智慧的幻覺型理由當真，當然後面執行起來就是整個AI Overreliance的災難。
要AI做功課出錯大不了就是被教授當掉，但是大到組織規劃甚至戰爭這樣玩，就是巨大的財務損失跟不少人命枉死。29F 01/25 23:31
推 wizyume: 想不到能在軍武看到有人提這部我很喜歡的作品XD35F 01/25 23:39
推 earldunn: 現在風向有兩種，一種是ai可以替代人，另一種是人機協作。我覺得軍事是往人機協作這方向走，這不是代表ai弱，而是人類會害怕全用ai卻反過來自傷。36F 01/25 23:55
→ Pegasus170: 人機協作是比較符合目前人工智慧的能力跟算力狀態。
軍人也要吃飯拉屎，人工智慧因為沒有此一感覺，所以在計算上只靠使用書面或者影音資訊學習。但真實的軍人絕對會知道衛生紙需要怎麼算跟下大雨之下那些衛生紙會報廢多少^_^39F 01/25 23:58
推 miname: 現在LLM的回答都是Transformer的幻覺45F 01/26 00:07
→ Pegasus170: 感謝樓上最精確的一句話，我沒辦法寫到這樣簡潔！46F 01/26 00:22
推 dos01: 天城是老婆 不是人工智慧謝謝47F 01/26 00:39
推 ctes940008: 惡德領主裡面好像也是AI叛變？很多作品都用這設定49F 01/26 00:40
推 dos01: 設定上是AI叛變 但是劇情開始的時間點已經是在AI
叛變之後很久的事情 只是當成背景來說而已50F 01/26 00:41
→ dos01: 阿 還有合理化的寫歧視AI這件事 本質上不影響劇情總而言之 引路人萬歲~!53F 01/26 00:42
噓 hanmas: “人工智慧是可以模擬氣象甚至整合到人工智慧操作的虛擬世界中，但是我們為了避免致敬，
還是得刻意減少細緻度，結果又跟現實脫節！” 這句子是在寫什麼？55F 01/26 01:13
→ Pegasus170: 越接近完美的人工智慧輸出會更有可能變成跟過去致敬/相同，所以在設計演算法時，不會太過複雜。但是不夠複雜又無法覆蓋所有戰場高能產生的狀況，比如真實世界得氣象異變造成的戰場上不利狀態。例如徒然出現的大行造成登陸船團出事。59F 01/26 01:44
推 dos01: 換句話說 就是越好預測 當所有人都知道你會兵分99路的時候 那就反過來利用你的佈署64F 01/26 02:03
→ bnn: 終究只是要贏過三流人類指揮官就可以上場開始用了67F 01/26 08:05
→ rommel1990: 真正有實用性的量子電腦應該會先出現，才會考慮應用在指揮戰爭上68F 01/26 09:11
推 wardraw: 感謝版主科普與版友指正
昨天對大清洗的論述中特別提到C5ISR/AI導入軍隊 是擔憂我軍在相關技術導入與轉型速度落後共軍 大家把這項當作次次次要的補充因素即可 主因仍為政治考量我也認同 只是後面陷入非黑即白的迷思 變成肯定與否定AI的二元論戰
近來大家對AI這詞敏感 原因大概是有人以AI生成的內容來進行論證而造成眾人麻煩 若只用AI做摘要 應該還在可接受範圍 然而損失迴避乃人性 大家從AI獲得的正效用可能要達到兩倍以上才足以彌補負效用
導入AI我也認同並非一蹴可幾 但考量未來戰場無人機自主化資訊量大增等因素 還是期望國軍能往這方面努力 國防部關於AI的文章其實不少 大家可以先搜尋看看：
人工智慧 site:mnd.gov.tw
個人AI小白認為初步導入戰場的AI可能不需達到現在大型LLM的規模 因為要餵的訓練資料種類相對精簡 如地理資訊、氣候資料、敵人數量、武器/載具種類、移動軌跡、交火/傷亡程度等等 相對於包山包海的LLM訓練資料可說是數量級的差別 只是這些與戰爭有關的資料仍待大量實戰、演習、兵推來輸入補足
https://reurl.cc/laWx9l
國防部將以軍購特別預算採購「AI輔助與C5ISR系統」AI導入戰場的那一天或許比你我想像的更近 我認為在台海戰事一定有其扮演的角色存在 在共軍往此發展之際 我們也不能落後太多
最後 關於AI演進的空想 有人說AI將軍、AI主席 我是想到AI掌控人民生活各方各面的國家系統 對人民各種產出貢獻、怠惰違規進行分析評價 再轉換為點數以換取生存資源的烏托邦/反烏托邦世界 或許中國會是最先/最可能達成此一目標的國家…
(註 上述文字基本都是用手打 沒有用AI生成/統整 有用AI我會講 我風格就是這樣 別再亂扣帽子啦)70F 01/26 09:47
國軍採購C5ISR 新增網路運用強化立即接戰能力
國防部將以軍購特別預算採購「AI輔助與C5ISR系統」，對此學者說明，C5ISR所指的是現代軍隊建立指揮鏈的作戰概念標準，而非某特定的軟體或物件。相較我國現行的C4ISR，C5ISR則新增「網路」運用作為，強調以「軍事物聯網」連結各作戰載具或火力單位，生成戰場共同圖像並強化部隊立即接戰能力。 國防部 ...
推 kira925: ....你推這一大堆 但是告訴大家你根本不懂AI這樣?那堆資料量比未來訓練LLM還複雜好嗎103F 01/26 10:03
→ wardraw: 概念有 沒到根本不懂 但歡迎高手指正105F 01/26 10:04
推 VANNN: 與其暢想未來可能性,,不如觀注現今發展到那個階段如美軍抓馬杜羅時 AI與人協作才是重點..不是AI主導排除掉軍委/將軍用AI來取代目前還不太可能發生106F 01/26 10:09
推 wardraw: 我認知上若將LLM比喻為與打理人類生活的robot管家戰場AI大概像有限目標與運作環境的robot taxi109F 01/26 10:11
推 utn875: LLM只是一個AI模型方法，接近戰爭應用的例如alphastar玩星海，有transformer 但與LLM無關111F 01/26 10:58
推 fragmentwing: abc 所以才需要有AI去降低幻覺比例啊 也不是什麼新東西 對抗式生成就有類似的 只是需要把他反過來用113F 01/26 11:08
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