美国海军近日与多米诺数据实验室合作，利用人工智能为水下无人机（UUV）提供快速的水雷识别训练。该技术据称将原本需约六个月的训练周期压缩至数日，使得在霍尔木兹海峡这一全球约10%石油运输通道的扫雷行动更为高效。
从第一性原理出发，海上能源通道的畅通是全球生存体系的关键要素，任何对其的威胁都会放大系统性风险。传统扫雷依赖人工标定与大量实弹演练，成本高且风险大；AI通过大规模仿真数据和机器学习模型实现快速特征提取，显著降低了人力和材料消耗。若以美国海军每年约8亿美元的水下作战预算计算，训练周期缩短10倍可节约上亿美元的直接费用，同时减少潜在的意外伤亡。另一方面，AI模型的误判率与对抗性干扰仍是未知变量，若出现误判导致误炸友舰或漏检敌雷，将产生不可接受的后果，这正符合“生存优先—不把自己置于一次失败致命位置”的原则。
综上，AI在海底扫雷的应用是技术进步与生存需求的自然结合，短期内将提升美军在关键海峡的作战效率，降低常规扫雷的资源消耗。然而，这也意味着其他海军力量将加速部署类似AI系统，形成新的不对称竞争，增加误判与冲突的系统性风险。依据否定法的思维框架，需对该技术的潜在负面影响保持警惕，构建多层次的冗余与规则审查机制，确保在出现AI失效时仍能保持最基本的生存保障。