烏克蘭的終極藍圖：打造一套AI戰爭作業系統

貫穿這一切的主軸是「速度」。茨沃克強調，該中心的核心目的就是極大幅度地加速整個前線的數據分析，好讓人類指揮官能比以往任何時候都更快地獲得可執行的建議。

「勇敢一號資料庫」：用真實戰爭數據訓練AI

這項藍圖中的一個關鍵拼圖，是2026年1月啟動的**「勇敢一號資料庫」（Brave1 Dataroom）。這個與美國Palantir Technologies**公司合作打造的安全環境，讓開發者能使用經過整理的真實戰場數據集來訓練和測試AI模型。

該項目的初步重點是開發用於偵測和攔截空中威脅（例如「見證者」自殺式無人機）的自主系統。在資料庫內，開發者可以取得直接來自前線的可見光與熱成像數據——這些資料是實驗室中絕無可能複製的。烏克蘭國防部長米哈伊洛·費多羅夫（Mykhailo Fedorov）曾表示，這項計畫為具有直接戰場相關性的AI解決方案創造了技術基礎。

這項合作也標誌著烏克蘭將其國防AI努力產業化的企圖心。到了2026年5月，費多羅夫與總統澤倫斯基已在與Palantir執行長亞歴克斯·卡普（Alex Karp）的會議中，討論擴大合作事宜；Palantir更將該資料庫形容為一個「以前線數據訓練新世代戰場AI」的平台。進入該資料庫需要安全審查許可，這確保了機敏數據被保存在一個受控的生態系統中。

俄羅斯也在競速追趕

茨沃克清楚指出，莫斯科當局並未原地踏步。一位烏克蘭高階防空指揮官曾表達憂慮，認為俄羅斯正日益使用AI來規劃對城市的無人機與飛彈攻擊，這項發展可能顯著縮短每次攻擊的規劃時間。

這正是茨沃克論述的核心：「哪一方系統掌握的數據更多、對數據的理解更透徹、並能提出解決方案——那一方就將取得優勢……問題在於我們能以多快的速度建立解決方案，以及我們如何將其付諸實用」。這是一場不亞於熱戰的數據戰。

人類的瓶頸

茨沃克警告中，或許最令人不安的部分，是關於人類角色的定位。烏克蘭目前對作戰決策維持嚴格的「人在迴路中」（human-in-the-loop）政策。但茨沃克告誡這可能難以為繼。

「AI系統最終可能會超越人類，屆時人類的存在反倒會拖慢決策速度。接下來的問題便是：我們該如何跟上自主系統所提出的決策？」

這就是烏克蘭推動AI發展的核心矛盾。追求更快的速度能帶來明確的戰術優勢，但減少或削弱人類的判斷力，卻會引發有關責任歸屬、控制權以及災難性錯誤風險的深層次問題。茨沃克的這番話，與其說是一個預測，不如說是對一個令人不安的未來的體認：如果這場「作業系統之戰」真的化為現實，那麼這個未來或許將無可避免。