维护军事人工智能中的决策主权：一个保障模型可替换性、人类权威和国家控制的商业秘密安全架构框架
计算机与社会
2026-04-24 v1 人工智能
密码学与安全
摘要
近期围绕前沿 AI 供应商与国家安全客户关系的事件，使一个结构性问题变得清晰可见：一旦一个由私人治理的模型嵌入军事工作流程，供应商不仅可以影响技术性能，还可以影响系统可能被使用的操作边界条件。本文认为，核心战略问题不仅仅是获取有能力的模型，而是维护决策主权：即国家即使在分析模块来自商业供应商时，也能保留对决策策略、版本控制、回退行为、可审计性以及最终行动批准的权威的能力。本文以 2026 年公开的 Anthropic-五角大楼争端、Project Maven 的更广泛历史以及近期美国、北约、英国和情报界的指导为背景，开发了一个商业秘密安全的“能量范式”架构表述，将其设计为一个分层的、模型无关的指挥支持设计。在此表述中，供应商模型仍然是可替换的分析组件，而路由、约束、日志记录、升级和行动授权则保留为国家拥有的功能。本文做出三点贡献：为军事 AI 定义了决策主权；为供应商引发的边界控制建立了一个威胁模型；并提供了一个公开的架构规范，展示了模型可替换性、人类权威和主权编排如何在不要求披露专有实现细节的情况下减少战略依赖。该论证是概念性的而非实验性的，但它对采购、治理和联盟互操作性产生了具体影响。
引用
@article{arxiv.2604.20867,
title = {Preserving Decision Sovereignty in Military AI: A Trade-Secret-Safe Architectural Framework for Model Replaceability, Human Authority, and State Control},
author = {Peng Wei and Wesley Shu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.20867},
year = {2026}
}