前幾期我們聊 Demis Hassabis 和 DeepMind，看 AlphaGo 第二局第 37 手怎麼震驚整個圍棋界。
那一手讓李世乭愣了 12 分鐘，西方頂尖圍棋手 Michael Redmond 看著棋盤喃喃自語「不，這不對吧」。那是人類第一次看到 AI 顯得有創造力的時刻。
但 2017 年那部關於 AlphaGo 的紀錄片上映之後，繼續往前走的並不只有 Hassabis。DeepMind 團隊用這套東西去解蛋白質摺疊，去拿諾貝爾獎。也有人，看完之後選擇把它帶上戰場。
在 Palantir 重生那篇，讓我們看到美國海軍陸戰隊上校 Drew Cukor 把 Palantir 從棺材裡拉出來。但 Project Maven 之後做的事，遠遠不只是救一家公司。
將近快十年的時間過去了，Project Maven 這套系統實際在戰場上做了什麼？它怎麼從兩個人在五角大廈薪資冊上的小計畫，變成北約 10 個成員國排隊等的東西？它究竟帶來了哪些影響與代價？
這期會聊：
- AlphaGo 在五角大廈長出來的另一個版本：演算法戰爭
- 第一次部署的真實樣貌：把雲標成校車、搞垮整個軍事網路
- AI 在 Baghdadi 突襲中第一次贏過人類
- 殺傷鏈正在被拆開：當人類在迴路裡只剩兩個位置
行政庶務：下週我們休息一週~
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AlphaGo 橫空出世後，催生出 Project Maven
那年《 AlphaGo》這部紀錄片，最重要的觀眾不只在 DeepMind 內部。
對 Hassabis 來說，AlphaGo 是通往蛋白質摺疊和未來諾貝爾獎的中繼站。同一部紀錄片，後來被一位美國海軍陸戰隊上校反覆看了 8 遍以上。
他正是 Drew Cukor。
那年某個傍晚，Cukor 坐在書桌前，旁邊放著記事本和筆，一遍又一遍倒帶重看。某些片段他至少看了 8 遍。他全神貫注地看著李世乭逐漸流露出的困惑與恐慌，看著 AlphaGo 下出第二局那一記不該有人會下的落子。
對 Cukor 來說，AlphaGo 帶給他的啟發是這個結論：人類單獨一人，永遠不夠，但人類加上機器，則永遠更強。他認為這將對戰場上有著深遠的意涵。
這個結論背後還有一層更大的結構性焦慮。Cukor 看 AlphaGo 紀錄片那段時間，美國剛在阿富汗、伊拉克花了 15 年打反恐戰爭，被裝備差很多的對手拖住，回過神來才發現中國已經追上來。
中國的造船能力、工業實力一路攀升，美國的製造業基礎卻在退步。長期跑五角大廈的彭博記者 Katrina Manson 花了三年訪談 Maven 內部成員，把整個過程寫成《Project Maven: A Marine Colonel, His Team, and the Dawn of AI War》一書。
她在書裡的判斷是：關稅作用有限，沒有製造業的優勢，AI 看起來是一條「可行的捷徑」，讓美國保住軍事領先地位。Project Maven 就是這條捷徑的第一個落點。
