导语：2026年7月10日，美国战略与国际问题研究中心（CSIS）发布《人工智能与恐怖主义的未来》（Artificial Intelligence and the Future of Terrorism）的研究简报，评估人工智能对恐怖主义与反恐工作的现实影响。报告指出，人工智能更可能强化恐怖主义去中心化、独狼化、数字宣传和信息战等既有趋势，而不是立即创造全新形态的恐怖主义；同一技术也将增强国家反恐能力，但会带来隐私与公民自由风险。为此，报告建议社会在保持技术竞争力的同时，建立独立审计、公私协同、化生风险评估和法治监督机制。

一、变化将是累积而非颠覆

报告首先反对一种常见叙事：人工智能会让恐怖组织迅速获得灾难性攻击能力，甚至创造自动化杀伤系统或危险病原体。报告认为，这类担忧不能完全忽视，但若把注意力只放在最极端情景上，就会误判恐怖组织实际如何使用技术。

从历史看，恐怖组织通常不是技术先锋。它们资源有限、组织脆弱，失败会暴露网络、破坏避难地、疏离支持者并招致国家报复。因此，许多恐怖组织更偏好可靠、廉价、心理冲击明确的方式。枪支、简易爆炸装置、自杀式袭击和车辆袭击之所以长期存在，正是因为它们门槛低且效果可预期。

但保守并不意味着不会适应，恐怖组织往往善于吸收已经商业化、社会化或被国家和企业验证过的技术。极端组织曾系统利用社交媒体、加密通讯和网络宣传；一些武装组织也已把无人机、精确制导弹药和信息行动纳入更广泛的政治军事活动。人工智能的作用很可能延续这一模式：不是由恐怖组织自研前沿系统，而是利用商业模型、开源工具和日常软件中逐渐嵌入的能力，降低成本、优化流程并扩大影响。

二、宣传招募是最直接场景

报告认为，人工智能对恐怖活动最直接的影响可能出现在宣传、招募和极端化动员领域。恐怖主义本身就是一种暴力宣传，组织通过袭击制造恐惧、争取关注、吸引追随者并激化社会分裂。生成式人工智能大幅降低了生产文本、图像、音频、视频、翻译、海报和社交媒体内容的成本，使小组织和个人也能以较低资源维持高频传播。

更重要的是，人工智能让宣传能够更细分、更个性化。不同受众可能收到围绕宗教身份、反政府情绪、族群怨恨、移民议题、男性气质、孤独感或阴谋论定制的信息。过去跨语言、跨文化传播需要翻译和专门媒体团队，如今语言生成与翻译工具能让跨国运动更容易触达目标群体。深度伪造音视频还可能冒充政治人物、宗教人士、受害者或武装人员，制造虚假暴行叙事、夸大战果或伪造社会动员势头。

这种能力在危机时刻尤其危险，袭击发生后，信息环境往往混乱，事实尚未确认，谣言和情绪化内容迅速传播。人工智能生成的图像、视频和叙事可能在核实机制反应前激化恐慌、报复心理或政治对立。恐怖组织并不需要受众完全相信假内容，只要制造困惑、愤怒和不确定性，就可能达到战略效果。

三、独狼与低能力行为者更受影响

报告特别关注人工智能对孤立个体和小型组织的影响。现代人工智能系统正从信息检索工具转向可对话、可陪伴、可持续互动的系统。若极端主义者构建带有意识形态倾向的聊天机器人，这些系统就可能模拟招募者、导师、思想顾问或情感陪伴者，回答疑问、确认不满、减少犹豫，并持续引导用户进入更激进的信息环境。

这并不意味着接触极端内容会自动导致暴力。报告指出，多数孤独或不满个体不会成为恐怖分子，极端化仍取决于身份、社会关系、政治环境、心理状态和组织网络。人工智能的作用更可能是强化既有怨恨和路径，而不是单独制造暴力动机。

在行动层面，人工智能也可能帮助低能力行为者提升准备效率。它可以协助整理公开信息、进行目标研究、翻译资料、起草文件、规划路线、编写代码、分析开源情报和改进通讯安全。许多信息原本就存在于网络上，关键变化是人工智能能更快组织、解释和个性化这些信息。报告据此判断，最可能出现的不是高复杂度袭击急剧增加，而是较低层级行为者能力的温和提升，但即便只是小幅提升，在独狼威胁已然存在的环境中也值得警惕。

资金活动也会受到影响。报告认为，人工智能更可能通过诈骗和欺骗强化恐怖融资，而不是带来高度复杂的金融创新。生成系统可以协助制造更具可信度的钓鱼信息、合成身份、伪造文件、虚假慈善募捐和在线骗局。恐怖组织过去就常借用有组织犯罪和非法金融网络的方法，人工智能主要是提高这些既有手段的效率与可信度。

四、极端风险需警惕但不能夸大

围绕化学、生物、放射性和核风险的讨论，是报告中最敏感的部分。作者承认，前沿模型可能帮助恶意行为者更快获取专业知识、缩短学习曲线，并在特定环节上改进技术方案。人工智能与无人机、图像识别、传感规避或开放模型结合，也可能使某些攻击准备更有效率。

然而，报告同样强调现实限制。生物武器化并不是信息问题本身，仍需要实验设施、材料获取、隐性知识、安全流程、组织能力和持续资源。理论模拟或模型回答并不自动转化为可执行攻击。多数恐怖组织追求象征性、政治性或战略效果，不一定愿意承担大规模生物袭击带来的失控后果，因为这可能伤及其支持者、削弱政治目标并招致毁灭性反击。

报告还讨论了国家支持和代理活动。具备网络、情报和影响力行动能力的国家，可能利用商业人工智能为代理组织提供更隐蔽的技术支持、宣传优化、开源情报分析或网络辅助。但国家支持者通常也会顾及升级风险，不愿让代理组织获得不可控能力。因此，较可能出现的是信息、网络和定向支持能力增强，而不是无差别灾难性袭击。

更值得关注的，是少数追求无差别伤亡或社会崩溃的个人、邪教式团体和虚无主义极端分子。对这类行为者而言，低概率与高后果相乘，足以构成持续监测理由。因此，报告主张既不能陷入技术决定论，也不能因概率较低而忽视后果严重的极端场景。政策重点应放在科学评估、红队测试、国际协调和模型安全审计上，而不是把所有风险都简化为末日叙事。

五、反恐能力增强也带来治理难题

报告指出，人工智能也会显著强化国家反恐能力。情报机构可以用机器学习进行模式识别、异常检测和数据分析，辅助预测恐怖活动的时间、地点和目标类型；执法和安全部门可以识别可疑采购、异常旅行、资金流动和碎片化线索；社交媒体分析工具则可帮助发现宣扬暴力、招募成员或扩散极端叙事的内容。但这些能力伴随深刻的法律和政治风险。恐怖主义本身是低频事件，行为预测具有高度不确定性。算法评分高，并不等于某人会实施暴力。若系统设计不当，就可能放大偏见、制造误报、诱发过度监控，并让无辜者被错误标记。

因此，作者提出五项治理方向：一是要求人工智能反恐系统接受独立审计，不能只依赖企业自我保证；二是加强政府、人工智能企业和相关机构之间的制度化信息共享与危机协调；三是持续开展化生风险测试、红队评估和国际科学合作；四是保留司法审查、透明监督和问责机制，确保安全政策不侵蚀法治与公民自由；五是避免技术决定论，把极端主义放回身份、治理、冲突、组织和社会心理等更广阔背景中理解。报告指出，人工智能不会一夜改变恐怖主义，但会通过许多小而累积的变化，重塑恐怖组织和反恐国家之间的互动。

（本文内容系“启元洞见”公众号原创编译，转载时请务必标明来源及作者）

参考来源：美国战略与国际问题研究中心

参考题目：Artificial Intelligence and the Future of Terrorism

参考链接：https://www.csis.org/analysis/artificial-intelligence-and-future-terrorism

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