乌克兰战场无人机数据催生新的“狂野西部”数据交易市场

乌克兰的战场上散落着无人机的残骸，无人机如今已牢固确立为现代战争的关键武器。然而，在所有残骸背后，国防行业迎来了新的金矿。无人机产生的数据将远比它们参战的那些冲突持久，并日益成为塑造甚至民用生活的 AI 架构的一部分。

每一次飞行中，无人系统都会收集成千上万个数据点，涵盖图像、视频到控制器输入。这些记录共同揭示了一台机器和一名操作员如何应对不断变化的战场局势。

乌克兰如今已开始将这种经验转化为资源。今年一月，乌克兰国防部宣布，将向军工承包商和私营公司开放其在数万架次无人机飞行中收集的数百万数据点，此后已有超过100 家公司以及英国政府获得了访问权限。

对于一个处于战争状态的国家而言，这是吸引资金和合作伙伴关系的快捷方式。但这一步骤也将前线变成了模型训练的前沿阵地，充分利用了战争混乱所创造出 AI 公司难以独自复现的条件。

其他国家与战场很可能效仿乌克兰的做法，但治理这一新兴产业的责任不能仅仅落在一个为国家生存而战的国度身上。这一法律真空必须由参与该产业发展的各国和公司共同填补。

爆发式增长

乌克兰的战场并非首批产出用于训练和开发模型的数据的地方：美国在叙利亚和也门上空飞行的无人机所收集的数据，曾为 2010 年代末首批半自主军用硬件的研发提供依据。

如今的不同之处在于，这些数据访问正在用于构建更广泛的生态系统，其对于国防企业的财务价值也极为巨大：战场数据提供了在没有任何实验室能够复现的条件下所收集的庞大机器经验量。

这是因为最能用于训练 AI 模型的数据往往来自异常情况：视野消失的瞬间、信号被干扰的时刻，或是人工操作员临场发挥的场景。AI 公司花费数年时间以及巨额资金，试图捕捉足够的此类案例，以提升模型的鲁棒性。但战争的频率是受控测试无法企及的。

这种持续变化的地形，正是无人机数据价值超越战场的根本原因。用于配送或遥感的商用无人机或许从未遭遇过炮火，但仍必须在人们行为难以预测的世界中，依靠不完整的信息进行操作。而战争将这个同样的问题压缩到了一个更短的时间线内。

经过处理并与操作员的行动记录相互比对，这些数据便将作战记录转化为训练数据集。战斗由此变成了一种商业资产。

许多冲突中都已经出现过这种训练闭环——无人机影像为后续军事技术提供 feed，且该市场有望继续扩大。专注将数据加工为可用于 AI 训练的专用平台 Enabled Intelligence 表示，已向业界开放超过50 万小时的乌克兰冲突无人机影像，供新一代模型使用，并宣传这些影像在军事与民用系统中的潜在用途。

闭合数据闭环

许多如今定义了我们现代战争时代的无人机，最初都是民用技术。但它们近期借助新型商用 AI 系统实现了性能飞跃，使得廉价机器能够在环境变化过程中自主运行——无论是单机还是成群行动。每一次飞行都会生成一份关于系统所遇状况的记录。

这些数据价值极高。用于训练自主系统的受控实验室环境虽能模拟失败情形，却无法与充满真实风险的战场实况相提并论。通过 Project Maven 等项目，军方情报机构近十年来一直掌握着 Predator、Reaper 等传感器密集型无人机产生的数据，但这些数据始终封闭在国防体系内部——只能通过受限的涉密渠道获取，且仅用于开发新武器系统，最终又回馈给产出数据的军方自己。如今，这份经验正在向一个广泛得多的开发网络开放。 闭环就此形成。为战场改造的商业技术所产生的数据，正回流到它们最初的产业，成为政府和私营部门共同依赖的数据基础设施的一部分。 曾在乌克兰上空信号干扰环境中训练过的无人机，如今被投入农业领域，帮助农民在缺乏手机信号的偏远地区完成农田测绘与勘测——而这正是上一代技术无法胜任的场景。 其他国家很可能效仿乌克兰出售战场数据，而我们对由此诞生的新市场还毫无准备。 不法分子固然可能获取这些数据，但现有的交易管控已在缓解这一风险。情报人员会审查潜在买家的基础设施，防止数据流向敌方或恶意行为者。 不过，训练数据带来了新的溯源难题。商业数据集的流转尚可追踪——只要在数据中埋入联系方式，几经转手便能暴露端倪——但 AI 训练数据的来源却会在技术本身的作用下彻底消失。另一重风险在于，这种数据利用会催生一种“抽取型经济”：远离战火的富裕国家坐享前线国家以生命为代价换来的成果，甚至可能形成让战争持续下去的市场激励——战争沦为永不枯竭的数字金矿。

危机四伏的新边疆

现行法律规范了军队如何进行战争，但对于一个问题却几乎一无所知：当战斗产生的记录脱离其作战语境，被包装成数据，并授权给产品流通范围远超原始制作地的公司时，会发生什么。

设计这些系统的公司的责任尚未明确。乌克兰正在建立访问控制系统，这已写入新签署的英乌AI协议，但没有政府在积极监管数据被吸收进模型后重新流入民用市场时会发生什么。

这些记录关乎鲜活的生命。镜头中可见的士兵和平民并未同意成为数年后可能发售产品的训练素材。然而，传感器数据、摄像头录像以及平民躲避无人机袭击时的坐标，如今已构成了决定未来机器如何运作的数据基础。

这是一个知情同意的问题。数据中的人物——无论是目标、操控者还是旁观的平民——都成了训练材料的一部分。基于这些数据建立的自主能力并不会止步于战场边缘。它们会进入其他军用或商业系统，如配送车辆或农业机械。一旦进入民用生活，数据中嵌入的错误与假设也会随之进入模型。

战场数据不应被视为普通商用材料，但目前没有任何机构或监管机构对此拥有管辖权。在此期间，提供国防数据访问权限的政府应将其视为受控武器转让般对待，记录其来源、许可其使用者，并限制进一步共享。乌克兰已开始着手应对这一问题，其Avengers Labs计划允许公司在不直接访问敏感数据库的情况下使用战场数据训练模型。然而，这只缓解了问题的一个方面。

政府应要求披露：当基于战时材料训练的模型后来被纳入民用产品时，必须予以公开。此类监管的目标应是让从战场到商用的路径变得透明可见。

这些公司真正挖掘的是经验。而士兵无法同意自己的经验以这种方式被使用——作为训练数据来产生模型优势，并最终支持一种在远离战场的环境下使用的产品。

问题不再仅仅是科技公司能卖出什么技术用于战争，而是他们能从中榨取什么。

为了防止这个新兴产业的过度行为危害我们，我们需要一套监管体系，确保战场数据无论流向何处——从战斗到模型再到商业产品——都能受到约束。

Cory Alpert 是墨尔本大学的研究员，关注人工智能对民主的影响。他曾在美国拜登白宫任职。