AI責任迷思背後，更黑暗的是「被加速的殺戮官僚」

本篇文章更新時間：2026/03/28
如有資訊過時或語誤之處，歡迎使用 Contact 功能通知或向一介資男的 LINE 社群反應。
如果本站內容對你有幫助，歡迎贊助支持 。

AI責任迷思背後，更黑暗的是「被加速的殺戮官僚」：讀 Kevin T Baker 的〈AI got the blame for the Iran school bombing. The truth is far more worrying〉深度筆記

編輯前言：這篇刊於《The Guardian》的長文揭露一件令人不寒而慄的真相：伊朗小學遭美軍轟炸，罪魁禍首不是 Claude，也不是任何 LLM，而是一個被「加速化」的軍事官僚流程，以及我們選擇不去面對的人類決策。

文章來源：AI got the blame for the Iran school bombing. The truth is far more worrying

核心觀點 (Key Takeaways)

• 小學被炸並非因為 Claude 選了錯誤目標，而是 Maven 系統使用了「多年未更新」的軍事資料庫。
• 社會討論被 LLM 的「魅力」綁架，忽略了真正造成危害的是壓縮「kill chain」的人類決策。
• Palantir 的 Maven 將軍事流程全面軟體化，使判斷消失在程序中，形成作者稱之的「官僚雙重束縛」。

深入解析

美軍 2026 年「Operation Epic Fury」中誤炸伊朗 Minab 小學，引發社會第一時間將矛頭指向 Anthropic 的 Claude。美國國會、媒體都急著問：是不是 LLM 自主選了錯誤目標？是不是 AI 會脫序？

但 Kevin T Baker 點破：

“A chatbot did not kill those children. People failed to update a database, and other people built a system fast enough to make that failure lethal.”

關鍵根本不是 Claude，而是深植於美軍基礎設施中的「Maven Smart System」。

Maven 的本質：不是 LLM，而是加速官僚

作者指出，Maven 的 AI 和 LLM 毫無關係，核心技術是物件辨識、感測器融合——和自駕車或 Google Photos 一樣，只是多了武器選擇和流程自動化。LLM（如 Claude）只是後來才被塞入當作「文件查詢與摘要工具」，不參與目標選擇與打擊決策。

真正的問題是：

• Maven 壓縮了整個「kill chain」
• 減少審查人力
• 加快從「偵測→決策→攻擊」的速度

在演習 Scarlet Dragon 中，20 名士兵竟能做到 2003 年伊拉克戰爭時 2,000 人的工作量。更極端的是，目標是「每小時 1,000 個擊殺決策」。

這意味著什麼？

在每 3.6 秒必須作出一次判斷的情況下，沒有人會去查 Google Maps 看一眼那棟建築到底是不是學校。

「AI 魅力效應」如何扭曲公共討論？

作者引用 Morgan Ames 的「魅力機器」（The Charisma Machine）概念指出：某些技術會吸走所有注意力——無論支持者或批評者都被它吸住，其他更重要的結構性因素反而被忽略。

在此次事件中：

• 大眾只談 Claude
• 忽視 Palantir 的 Maven
• 忽視資料庫多年未更新
• 忽視人類決策者壓縮流程的選擇
• 忽視國會根本沒有授權這場戰爭

AI 成了替死鬼，一場政治與官僚體系的災難，被重新包裝成「AI 失誤」。

「官僚雙重束縛」：判斷不能不在，但也不能被承認

Baker 指出軍事官僚最深層的矛盾：

• 系統需要人的判斷才能運作
• 卻不能承認判斷存在，因為這會讓整套程序顯得「不科學」或「不客觀」

於是軍方會用「數字」代替判斷，讓程序看起來更機械、更中立。

“Judgment is politically vulnerable. Rules are not.”

關鍵是 Maven 把所有「原本人在會議中處理的不確定性、例外情況」全部軟體化。軟體化後，這些判斷空間消失了。

結果就是：

• 軍事程序不再彎曲，只會斷裂。
• 所有人都在「遵循程序」。
• 但程序早就錯了。

筆者心得與啟發

讀完這篇文章，我最大的震撼在於：整起事件不是 AI 太強，而是官僚體系太急著把人排除在外——用「自動化」將人類本該負責的判斷移除，卻仍維持「人類有最終決策」的假裝。

我們以為 AI 問題是：

• 模型是否對齊？
• 是否會幻覺？
• 是否可能脫序？

但真正的問題是：

• 誰定義了「加速」？
• 誰決定流程中哪些「阻力」是無用，哪些其實是保護機制？
• 誰在壓縮 kill chain？又是誰從中獲利？

這篇文章讓我重新提醒自己：

• 新科技最大的風險不是它能做什麼，而是我們選擇讓它取代什麼。
• 當我們把「慢」視為缺點，就等於放棄了「判斷」與「責任」。

最後，作者的一句話最讓我無法忘記：

“Calling it an ‘AI problem’ gives those decisions, and those people, a place to hide.”

AI 不會替我們決定戰爭，也不會替我們更新資料庫，更不會替我們承擔責任。真正該被檢討的，是加速、外包、官僚化的決策體系——以及那群躲在技術詞彙背後、逃避政治責任的人。