本文核心为，以色列军方利用人工智能驱动的目标定位系统，发动了针对黎巴嫩真X党的袭击，该系统融合了来自各种来源的数据，包括智能手机、安全和交通摄像头、Wi-Fi 信号、无人机和社交媒体。

那天，以色列无人机的嗡嗡声不绝于耳，每当在黎巴嫩的艾哈迈德·图尔穆斯抬头时，它似乎都在他头顶盘旋，就像一只过于耐心的猛禽。

所以，当图尔穆斯在2026年二月份的一个星期一下午探望家人时，电话铃声响起，他听到电话那头说着带有口音的阿拉伯语的人是一位以色列军官，并没有感到太惊讶。

让他感到惊讶的是这个问题。

“艾哈迈德，你想和身边的人一起死，还是独自一人死？”

据接受采访的家庭成员称，图尔穆斯在挂断电话前只回答了一个词：“独自一人”。

以色列承认对图尔穆斯的袭击，这表明以色列军队一次又一次地掌握了情报战的主动权，而真X党似乎对此束手无策。

详细2026真实事件如下：

自 2024 年 9 月发生惊人的寻呼机袭击事件以来，当时以色列远程引爆了藏在真X党成员携带的寻呼机中的炸药，基层士兵、支援人员、现场指挥官、参谋长，都因人工智能驱动的目标定位系统而丧命。

该系统融合了来自智能手机、安全和交通摄像头、Wi-Fi 信号、无人机、政府数据库和社交媒体的数据，使以色列似乎拥有了近乎无所不知的能力，可以追踪真X党干部的每一个行动。

图尔穆斯可能通过多种方式成为军方的目标，这些方式本身都不是确凿的证据，但都可能成为算法的素材，最终导致他在二月份的那一天被击毙。

首先，他住在塔卢萨，这是一个什叶派占多数、支持真X党的村庄，这意味着图尔穆斯和其他居民的行动一直受到以色列无人机的监视。

一位曾与国防公司合作的人工智能专家表示，他后来对在加沙使用此类系统表示担忧，无人机的摄像头可能拍摄并记录了他的脸部，以及他的汽车品牌和车牌号和住址。

无人机可能使用了基站模拟器（被称为“黄貂鱼”），伪装成手机信号塔，诱骗他的智能手机连接，从而不仅可以获取图尔穆斯的数据，还可以实时掌握他的行踪。

这位人工智能专家表示，即使图尔穆斯更换了 SIM 卡，他仍然会被追踪到。这位专家因工作需要而要求匿名。

“这是一个庞大的数据管道：手机元数据、位置信息、SIM卡更换记录、应用程序使用情况、社交媒体行为，有时甚至包括银行或面部识别输入。很多数据都是从商业平台、移动网络、合作情报机构或地面间谍那里‘抓取’的，”这位人工智能专家说。

数据收集完成后，Palantir 的 Maven 等平台会对所有数据进行标准化、标记和评分，并将其与跨设备和账户的身份关联起来。Palantir 曾公开谈论其与以色列军方的合作。

然后，人工智能能够构建一个对象活动的时间线，并绘制出其关系网络。

相关人士称，以色列方面已经可以访问该国的大部分数据基础设施，包括存储手机用户信息或车辆登记信息的数据库，长达二十年之久；他们还入侵了真X党的地面网络及其通信部队。真X党在2011年至2024年期间参与叙利亚内战，进一步损害了该组织的安全。

“这些因素使得以色列能够建立一个精确的目标库，其中包括一线指挥官和高级领导人物，”谢哈德说。

人工智能在这个阶段发挥作用。它快速处理海量数据，检测模式，并将其与已知威胁人员或曾在标记区域附近出现过的人员的活动轨迹进行比对。它还会分析目标人员日常活动的偏差。所有这些信息都用于创建所谓的威胁画像。

据一位以色列上校在 2023 年 2 月以色列军方一篇关于人工智能在战斗中应用的文章中透露，其结果是该系统能够快速找到目标。

“该系统只需几秒钟就能完成这个过程，而过去这需要数百名调查人员花费数周时间才能完成，”以色列军方人工智能中心负责人约阿夫上校（仅透露姓名）说道。

但这位人工智能专家指出，一个令人担忧的问题是，这些系统使用数据而非逻辑来判断某人是否危险。如果这些信息有误，那么它就会不断重复同样的错误，而且“速度更快，判断更准确”。

“这会造成一种确定性的错觉，而这很危险，因为它会将相关性转化为行动，却往往忽略了背景，”这位专家说。

“这不像实验室，”他补充道。“那么，系统是如何识别人员身份的？当它标记某人时——是人为决定还是算法简单地切换一下开关？”

另一个问题是，这类系统依赖于跟踪平凡的日常活动（例如谁在和谁交谈，或者他们何时何地旅行）来计算某人是战斗人员的概率，这可能会导致误报。斯洛文尼亚犯罪学研究所的教授瓦斯吉·巴达利奇 (Vasji Badalic) 说道，他曾于 2023 年撰写了一篇关于元数据和大数据驱动的目标定位过程兴起的研究论文。

巴达利奇说：“亲属，或者从事宣传或财务工作的人，他们不是战斗人员，但机器会将他们识别为战斗人员，因为他们的沟通模式相似。”

利用机器学习技术在战区识别目标或预测事件并非新鲜事。在乔治·W·布什总统执政期间的伊拉克战争中，美军就曾大量收集手机元数据并进行处理，以寻找其认为可疑的活动。

美国国家安全局还开发了一个名为“天网”（SKYNET）的行为分析程序，用于识别阿富汗境内的基地组织信使。

到 2019 年，亚马逊和微软等公司已经拥有了足够的“计算能力”，可以对更复杂的场景进行数学运算，从而改进预测。

驻阿富汗美军利用这些技术进步开发了 Raven Sentry，这是一种人工智能系统，它通过收集自 20 世纪 80 年代以来的叛乱袭击报告以及诸如各个地区路灯数量等辅助信息进行训练。

据美国陆军战争学院的托马斯·W·斯帕尔上校（他曾撰写过关于“渡鸦哨兵”的文章）称，到 2021 年美国从阿富汗撤军时，该模型对即将发生的袭击地点的预测成功率达到了 70%，与人类分析师的预测成功率大致相当。

参考依据：《Inside Israel’s AI targeting system: How data from a phone become a death sentence》

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