【觀點】AI進入軍事情報體系：衛星影像辨識之外，我們的制度準備好了嗎？／魯云湘

魯云湘（政策與戰略研究人員）

國防部電訊發展室近期採購「衛星影像AI自動辨識系統」。據10月13日媒體報導，系統預計於116年4月底前完成交貨及驗收，可在數分鐘內，從10公里乘以10公里的衛星影像中，辨識10公尺以上的船艦、飛機、飛彈發射車及雷達車等目標。國防部早於114年3月公布相關原型開發計畫，提出自動辨識目標、比對歷史影像及協助戰略預警的構想。方向值得肯定，但採購不代表已具備實際作戰能力。

這套系統最直接的益處，是減輕情報人員逐張判讀、標示目標及比對影像的負擔。倘若能先由系統篩選疑似目標與異常活動，再由專業人員複核，便可將人力投入兵力活動變化及軍事意圖研判。對需要長期觀察的港口、機場與軍事設施而言，這項效益尤其明顯。

但影像處理速度不等於情報時效。衛星取得影像，受到重訪週期、感測器性能及天候影響；即使幾分鐘就能完成辨識，也不代表影像是在幾分鐘前拍攝，更不能據此認定具有全天候即時監視能力。媒體所稱辨識10公尺以上目標，也須區分目標尺寸、影像解析度及辨識準確率。能找到疑似物體，未必能判定裝備型號或作戰狀態；公開資料目前亦不足以確認偵測率、誤報率與漏報率。若把初步辨識的結果當成已完成驗證的情報，處理速度愈快，反而可能使錯誤資訊更快進入後續研判。

辨識結果還涉及責任歸屬。AI可以提供線索，卻不能把疑似目標直接當成已確認的情報，更不能據此逕行作成軍事決策。情報人員仍須交叉查證，指揮體系則依任務、情勢及權責判斷。此外，當人員過度信任系統標示，忽略與其他情報不符之處，也可能產生自動化偏誤。這與自主武器系統討論的人類監督原則相通，但不能混為一談：依公開用途，這是一套情報輔助系統，並非自主執行攻擊的武器。

制度面更值得注意。115年1月14日施行的《人工智慧基本法》，第4條列有人類自主、資訊安全、透明與可解釋及問責等原則；第19條要求政府使用人工智慧時進行風險評估，並依業務性質訂定使用規範或內控機制。然而，數位發展部同年7月發布的《人工智慧風險分類框架》明確排除軍事用途，交由國防相關規範辦理。排除的是這份分類框架，並非軍用AI全面不受基本法拘束。軍事用途的風險如何分級、審查與驗證，仍須由國防體系具體落實。

國防部在114年4月16日立法院公聽會書面意見中，已提出軍事AI特別規範及風險管理等構想，115年5月也舉辦AI治理相關研討。然而，設有治理組織，不代表個別系統的管理程序已經完備。現有公開資訊尚未交代這套衛星影像辨識系統的風險分級、人工複核及驗收細節。

具體而言，驗收是否測試不同地形、季節、遮蔽及影像品質下的辨識結果？有無訂定偵測率、誤報率及漏報率標準？模型更新後由誰重新驗證？如果辨識錯誤，又由誰負責修正與紀錄？這些事項不必公開機敏技術內容，但應納入履約驗收、內部稽核與適當監督。

此外，電展室今年6月另有733萬5,000元的「AI平臺建置」採購案，尚無公開資料證明與衛星影像系統整合。新系統所需的運算設備、資料儲存、模型維護及人員訓練，也不能只看初期採購金額。尤其衛星影像可能涉及敏感情報，資料由何處取得、在哪裡運算、廠商可以接觸到什麼內容，都必須有明確的安全與權限管理。美國國防部（今戰爭部）Maven計畫的公開經驗同樣顯示，資料供應、運算環境與模型更新，是系統持續運用必須面對的課題。

軍事機密不宜要求全面公開，但政府仍可在適當範圍內，說明風險評估、驗收與監督機制是否建立。衛星影像AI的價值，是讓情報人員從例行比對中騰出時間，處理真正需要專業判斷的問題。技術能加快資料處理，卻無法代替情報查證；系統可以協助研判，最終決策與責任，仍須由人承擔。（照片翻攝示意圖）