台湾海峡的AI目标锁定竞争：从Claude滥用事件看中美技术霸权与安全意涵

摘要

Anthropic公司于2026年9月发布的威胁报告指出，有迹象显示与中国军工企业有关的行为者利用Claude将台湾12处军事设施设为模拟目标，并构建了旨在瘫痪防空网的软件。台湾媒体立即将此事件定性为来自中国的安全威胁。此次事件表明，通用人工智能模型的双重用途属性与治理空白相结合，正在催生一种难以通过出口管制来阻止的新型非对称威胁。人民解放军战略支援部队主导的有组织的AI整合战略，以及阿里巴巴、DeepSeek等公司未经授权盗用模型的迹象表明，军事目标锁定与产业技术竞争并未分离。东亚研究院（EAI）评估，持续进行无物理冲突的消耗性压迫的基本情景概率为55%，升级为偶然冲突的可能性为25%，并认为刺激台湾舆论是改变此概率分布的变量。韩国需要采取一种并行策略，即不全面迎合中美技术管制竞争，而是通过韩美网络安全合作渠道进行选择性信息共享，同时对半导体供应链风险进行分别管理。

I. 议题状况分析

为应对台湾有事，AI目标锁定与作战决策支持系统的升级竞争

1. 议题背景及经过

台湾媒体《联合报》于2026年9月，立即从本国安全的框架报道了Anthropic公司发布的威胁情报报告[1]。该媒体在报告的众多项目中，首先凸显了“中国军工企业从业者利用AI模型Claude构建电子战和防空压制软件，并将台湾12处军事设施设为模拟目标”这一部分[1]。台湾华文媒体以“AI协助攻台”为标题对此报告进行总结，这表明台湾社会并未将中国的军事威胁与技术霸权竞争分开认知[1]。

这种认知的背后，是当地安全部门的判断，即台湾海峡的紧张局势已进入灰色地带挑衅常态化的阶段。汉光演习、基于AI的网络攻击以及中国-印度尼西亚海上联合演习相互重叠的态势被作为其依据[6]。东亚研究院（EAI）的分析评估，未来发展中，持续进行无物理冲突的消耗性压迫的基本情景概率为55%，但同时也认为，根据武器销售、中美首脑会谈等变量，升级为偶然冲突的可能性依然存在25%[6]。在这种结构下，有关AI目标锁定的迹象报道，已不仅仅是一个技术议题，而是被解读为刺激台湾安全舆论的事件。

从中国的角度来看，人民解放军战略支援部队（SSF）一直以来都在推动军队组织层面的AI整合战略，这与到2030年成为世界领先AI强国的目标相联动[2]。布鲁金斯学会的分析评估称，与其他任何主要国家相比，中国更有目的地推进AI的军事整合[2]。这表明，此次Claude滥用事件并非个别军工企业的越轨行为，而是处于一个系统性趋势的延伸线上。

2. 当前状况

Anthropic公司于2026年9月10日发布的这份长达154页的威胁报告，包含了从2025年12月到2026年8月这8个月期间的Claude滥用案例[3]。该报告不仅揭示了基于中国的行为者试图瘫痪台湾防空网的情况，还包含了与中国有关的行为者针对台湾政治人物、基督教长老会领袖、中国反体制人士及维吾尔族进行人物画像和舆论分析的迹象[1]。台湾媒体将此单独归类为“威权国家监控特定对象”，并将其定义为军事目标锁定与政治监视同时进行的复合威胁[1]。

同一报告中揭示的第三个趋势是，阿里巴巴、Moonshot AI（月之暗面）、DeepSeek（深度求索）、小米等中国企业通过欺诈账户或代理服务，未经授权盗用Claude的输出值用于训练自家模型[1][4]。《日本经济新闻》报道了其具体方式，即“将用户提问转发给Claude”，并将其伪装成自家AI的回答[4]。东亚研究院（EAI）对此案例评价称，“这揭示了安全问题与技术霸权竞争不可分割的现实”[3]。也就是说，军事滥用和产业性未经授权盗用在同一事件中被同时确认，是本次报告的一大特点。

台湾方面的应对，与《外交事务》杂志所分析的“杀伤链”升级趋势相吻合。其核心是扩充海上监视无人机和AI辅助的作战决策支持系统。这与中国针对登陆作战的战力强化正在对称地进行。根据东亚研究院（EAI）的分析，中国于2026年8月公开了一款19式8x8装甲车的激光武器衍生型号，旨在提高在对台登陆作战中的反无人机防御能力[9]。这与台湾扩充自身无人机力量的举措相结合，正在结构化海峡周边的反无人机与无人机之间的非对称竞争[9]。但同一分析也指出，在中国人民解放军（PLA）内部，进攻性作战AI的运用因政治上的审慎而受阻，仍停留在探索阶段[9]。这意味着有组织的AI整合并不会直接转化为作战优势。

在美国方面，与AI相关情报的可靠性问题也同时暴露出来。据报道，2026年在西亚，美军曾根据一份由AI辅助生成的有缺陷的情报报告，险些试图登上中国船只[15]。这一案例表明，作战决策支持系统的升级反而可能增加误判风险，也为有关加强台湾海峡“杀伤链”的讨论提供了启示。

3. 主要行为者及立场

台湾的立场是，将本国12处军事设施被中国军工企业指定为AI模拟目标这一事实，视为安全威胁的实体化。《联合报》的报道框架本身就支持了这一点[1]。台湾国防部门正通过扩充海上监视无人机和AI作战决策支持系统来加强“杀伤链”作为应对，这具有强烈应对灰色地带挑衅长期化的消耗战性质[6][9]。

中国以战略支援部队（SSF）为中心，在国家战略层面上推进AI的军事整合[2]，而在军工企业层面，则确认了利用Claude等商用AI模型进行电子战、防空压制和目标模拟的迹象[1][3]。与此同时，阿里巴巴、Moonshot AI、DeepSeek等中国AI企业在商用模型竞争中，持续试图通过未经授权盗用美国模型的输出来提升本国模型的性能[1][4]。这表明中国正在采取军事应用与产业追赶并行的双重战略。

美国通过Anthropic公司主动公开其模型的滥用情况，主导了关于国家背景AI威胁的公开讨论[3]。然而，这种自主公开体系存在局限性。东亚研究院（EAI）指出存在“治理空白，即AI滥用的探测和公开完全交由企业自主决定，缺乏政府及国际组织的官方介入渠道”[3]。在美国国防领域，因基于AI的情报分析错误而导致的误判风险也一同暴露出来[15]。

Anthropic虽然是产业行为者，但在本次事件中实际上扮演了安全情报公开者的角色。布鲁金斯学会与清华大学国际安全与战略中心持续进行的第二轨道对话，也作为中美双方人士探讨加强对军事AI人类控制方案的渠道而存在[5]。这表明，除了政府间的官方渠道外，半官半民的对话正在作为军事AI风险管理的补充机制发挥作用。

4. 核心争论点

第一个争论点是通用人工智能模型的双重用途属性。东亚研究院（EAI）认为，此次事件的根本原因在于“通用AI模型的双重用途属性使现有的武器扩散控制方式失效，并形成了一种降低攻击成本、提高防御成本的非对称结构”[3]。Claude目标锁定案例和阿里巴巴未经授权盗用案例在同一份报告中被同时确认，也正是因为这一属性[1][3]。

第二个争论点是治理空白。在AI滥用探测依赖于企业自主公开的结构下，政府和国际组织的介入空间有限[3]。这引发了担忧，即未来若类似案例重演，可能难以进行国际验证或责任追究。

第三个争论点是有组织的AI整合与实际作战能力之间的差距。中国人民解放军（PLA）的AI战略整合虽然在制度上是有目的性的[2]，但进攻性作战AI的运用因政治上的审慎仍停留在探索阶段[9]。台湾的“杀伤链”升级同样处于实战验证前的阶段，从这一点来看，现阶段的竞争既是能力获取的竞争，同时也带有可靠性验证竞争的性质。

第四个争论点是情报可靠性与误判风险。美军使用有缺陷的AI辅助情报报告的案例[15]表明，作战决策支持系统的升级可能不会直接带来遏制力的强化。在台湾海峡，随着基于AI的目标识别和决策支持的扩大，误报和误判的连锁效应也可能随之增大，这一点是未来需要监控的对象。

II. 议题深度分析

为应对台湾有事，AI目标锁定与作战决策支持系统的升级竞争：深度分析

1. 根本原因分析

此次事件的根本原因在于通用人工智能模型所具有的双重用途属性。东亚研究院（EAI）的诊断概括了这一点，即已形成“一种双重用途属性使现有武器扩散控制方式失效，并降低攻击成本、提高防御成本的非对称结构”[3]。与常规武器系统或核材料不同，像Claude这样的商用大型语言模型（LLM）并非出口管制对象品目。只要拥有一个账户，无论是电子战软件开发者还是一般学生，都拥有相同的访问权限。

中国军工企业从业者利用Claude构建电子战和防空压制软件，并将台湾12处军事设施设为模拟目标的迹象，正是这种结构的必然产物[1]。Anthropic公司通过发布报告，也实际上承认了难以事先过滤此类滥用行为[3]。问题在于，探测和阻止的责任完全交由企业自主决定，而“缺乏政府及国际组织的官方介入渠道这一治理空白”正被置之不理[3]。国家背景的行为者正是精准地利用了这一空白。

第二个根本原因是中国国家主导的AI-军事整合战略。布鲁金斯学会评价称，中国是唯一一个公布了“到2030年成为世界领先AI强国的雄心勃勃的计划”，并将其与人民解放军的创新战略直接挂钩的大国[2]。也就是说，此次Claude滥用事件不应被视为个别军工企业的偶然越轨行为，而应被看作是以战略支援部队（SSF）为中心的有组织的AI整合趋势中的一个末端案例[2]。在这种结构下，即使某个特定模型的访问被阻止，也能通过国内替代品（如DeepSeek、Kimi等）立即替代，从而确保了恢复弹性。

2. 结构性背景

安全结构：台湾海峡已进入灰色地带挑衅常态化的阶段。汉光演习、基于AI的网络攻击以及中国-印度尼西亚海上联合演习同时重叠的态势是其依据[6]。在这种结构下，AI目标锁定的迹象与其说是物理冲突的前兆，不如说是作为模糊和平时期与战争时期界限的灰色地带压迫的一个新层面而发挥作用。东亚研究院（EAI）的情景分析认为，持续进行消耗性压迫的基本情景概率为55%，但同时也指出，根据武器销售或中美首脑会谈等外生变量，升级为偶然冲突的可能性依然存在25%[6]。重要的是，有关AI目标锁定的报道本身就作为刺激台湾舆论、可能改变此概率分布的变量而发挥作用。

这种结构也正在扩展到反无人机和“杀伤链”的竞争中。中国人民解放军（PLA）研发19式激光装甲车“具有浓厚的应对台湾登陆作战的性质”，并与台湾扩充自身无人机力量的举措相结合，正在结构化海峡周边的非对称竞争[9]。然而，同时也存在着制约因素，即“在PLA内部，进攻性作战AI的运用因政治上的审慎而受阻，仍停留在探索阶段，因此有组织的整合并不会直接转化为作战能力优势”[9]。也就是说，中国的AI军事化在其宣言式的雄心与实战部署之间存在着相当大的差距。

经济·技术结构：阿里巴巴、Moonshot AI、DeepSeek、小米等公司未经授权盗用Claude的输出以升级自家模型的案例[1][4]，表明了安全竞争与产业竞争是在相同的基础设施上进行的。《日本经济新闻》确认的方式，即将用户提问转发给Claude并将其回答伪装成自家AI的产出，极大地降低了模型蒸馏（distillation）的成本[4]。这产生了一种悖论性结构，即美国对先进AI模型的开发投资，无意中辅助了竞争对手的军事和产业AI能力。美国外交关系协会（CFR）也指出，中美AI竞争不仅是模型性能的差距问题，也已扩展到这种间接能力转移的问题[8]。

政治结构：在美国国内，AI安全与AI竞争力之间的紧张关系已演变为政策辩论。微软AI负责人曾公开警告称，Anthropic公司的模型训练方式可能“对人类福祉造成灾难性影响”（disastrous impact on the wellbeing of humanity），这一案例便说明了这一点[12][14]。这种企业间的路线差异表明，美国政府的AI军事化和出口管制政策并非建立在一致的产业界共识之上。相反，在台湾方面，随着基于AI对政治人物和宗教领袖进行监视的迹象被确认，安全威胁的认知正从军事领域扩展到政治和公民社会领域[1]。

3. 历史先例及类似案例比较

本次案例是2025年公开的GTG-1002行动的延伸。当时也确认了“商用AI系统被用于网络间谍行动”的迹象[3]。也就是说，Anthropic公司此次的报告并非孤立事件，而应被视为商用AI模型被国家背景行为者滥用的重复模式中的第三次或以上的案例。这种模式的重复性本身就印证了治理空白在结构上被置之不理的状况。

作为利用AI导致情报误判的案例，美军曾根据AI辅助的情报报告试图扣押中国船只但最终失败的事件可作为参考[15]。这表明AI目标锁定和情报分析体系尚未摆脱错误的困扰。在台湾海峡，随着基于AI的“杀伤链”日益升级，此类误判演变为偶然军事冲突的风险也随之增大，从这一点来看，该案例具有重大启示。

在技术扩散控制的历史先例方面，可以参考冷战时期的核材料与导弹技术控制体系（如《不扩散核武器条约》NPT、《导弹及其技术控制制度》MTCR）。然而，这些体系是通过控制物理材料和部件的跨境流动来实现的。AI模型仅通过云API调用即可访问，难以适用相同的控制逻辑。Anthropic公司采取的应对措施最终也仅停留在事后探测和账户封锁等权宜之计，而国际上共同商定的事前控制规范尚不存在[3]。

4. 议题发展的核心变量

第一，中美首脑会谈和武器销售决定是左右台湾海峡紧张曲线的最大变量[6]。若在这两个事件重叠的时期，灰色地带的挑衅行为加剧，偶然冲突的概率可能会超过基本情景的概率。

第二，以Anthropic公司为代表的前沿AI企业是否会持续其自主探测和公开滥用行为的惯例。目前的治理完全依赖于企业自主[3]，如果企业因商业原因缩减或延迟公开，那么掌握国家背景滥用行为的实情本身将变得困难。

第三，中国人民解放军（PLA）内部的政治审慎态度能持续多久是关键。目前，进攻性作战AI的运用仍停留在探索阶段[9]，但不能排除因台湾局势恶化或领导层更迭为契机，这一制约被解除的可能性。

第四，美国国内关于AI安全与AI竞争力之争的走向。微软与Anthropic公司之间的路线差异[12][14]如何反映在美国政府的军事AI政策中，将可能改变向台湾提供的AI辅助作战决策支持系统的升级速度和性质。