新兴技术为美国情报机构带来的机遇与挑战

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　　导 读

　　在当今的信息化战场和未来的智能化战场上，优先和全程掌握 “制信息权”都是战争各方全力争夺的焦点。形成体系结构优势需要信息体系支撑，生成综合对抗优势需要信息融合赋能，形成整体优势需要信息联动控制，实施精确打击需要信息保障，夺取其他制权也必须以掌握制信息权为前提。不仅是在战时，和平时期的情报工作也是各国政府重点关注的关键领域之一。2020年4月，美国智库战略与国际问题研究中心（Center for Strategic and International Studies, CSIS）发布了题为《情报优势：新兴技术给美国情报带来的机遇与挑战》（The Intelligence Edge：Opportunities and Challenges from Emerging Technologies for U.S. Intelligence）的专项报告，系统阐述了美国利用人工智能、机器学习等新兴技术为情报机构赋能的理论和目标，具有深刻的前瞻性和理论价值。本文总结了报告中的核心内容，并做简要评析。

　　
CSIS的这份报告认为，新兴技术已经重塑了情报领域存储和处理信息的方式，而在未来几十年内，它很可能还会改变情报领域的所有核心过程——从搜集到分析再到传递。推动这一进程的是以下四大技术趋势的融合：网络化、多模传感器（networked, multimodal sensors）的大量使用；“大数据”的爆炸增长；专门适用于情报领域的人工智能算法和应用程序的进步，如计算机视觉和自然语言处理技术等；处理数据和搭载人工智能系统的计算机能力的增长。战略与国际问题研究中心的技术和情报工作小组（CSIS Technology and Intelligence Task Force）已经展开了一项为期一年的研究，了解人工智能、机器学习、云计算以及高级传感器等技术如何提升情报系统的能力。

　　一、新兴技术如何影响情报领域的核心过程

　　（一）情报搜集

　　在一个传感器激增、数据和计算量呈指数增长的世界里，人工智能可以帮助情报搜集组织自动化地搜集数据并简化其处理流程：人工智能应用程序可以对数据进行可视化处理，帮助分析人员接收和利用数据，从而为决策者提供关键信息；它还可以在各种“INTs”（地理空间情报（GEOINT）、信号情报（SIGINT）、人类情报（HUMINT）和开源情报（OSINT）等）中识别并确定搜集目标的优先级。

　　人工智能是一个强大的情报搜集工具。人工智能特别适合于搜集大量数据的技术手段，比如处理和分析从信号空间和地理空间搜集的海量传感器数据。对于地理空间信息来说，人工智能的计算机视觉功能可以自动处理大量的图像数据，执行那些关键却很耗时的任务，比如大量的图像识别和分类等。对于信号空间来说，人工智能在自动处理电子信号情报（ELINT）方面同样有用，“语音-文本”的转换和其他自然语言的处理能力又有助于破译我们截获的通信信息（COMINT）。

　　人工智能可以解放人类操作员的部分工作。人工智能可以替人类操作员做那些繁杂的事务，从而让人类操作员完成一种最高级的任务：策反外国特工来获取情报。通过整理开源数据，人工智能算法可以帮助人类操作员发现潜在目标并对其进行评估。更高级的数据分析可以构建招募目标的“数字生活模式”，预测他们的活动轨迹并考察他们是否能够得到我们需要的信息。这些工具还可以用来监控他们是否绝对安全，是否有反窃密的风险。

　　（二）情报分析

　　新兴技术还可以改变传统的数据分析过程，增强分析人员应对持续增长的数据和利用机器向决策者提供及时情报的能力。中央情报局（CIA）前首席学习官约瑟夫加廷（Joseph Gartin）写道：“未来的数据分析将受到人工智能、大数据和机器学习强大又具有破坏性的影响，长期以来人类一直在努力地想达成这一效果。”对数据分析师和他们的分析方式来说，这一改变可能是一件好事。分析人员可以利用人工智能更有效地发现和过滤数据，用机器处理过的数据来验证和测试他们的判断，使简单、必要但又耗时的任务达到自动化完成的效果。由此，人类可能就拥有更大的“战略带宽”，去完成其他更关键的任务。

　　智能搜索、数据融合和数据可视化。分析师需要能够利用人工智能、学习来筛选数据流，识别数据的模型、趋势和潜在威胁，并将它们整合到分析结果中。有了人工智能，战略分析师和数据科学家就可以合作为特定的问题创造更智能的查询和搜索算法，建立更广泛、更有创造性、更有效的网络，把关键但往往很隐晦的信息（比如“对手X对Y的策略是什么?”之类的问题）挖掘出来。

　　增强分析结果的可信度。当专业情报人员搜集关键数据并形成初步判断之后，数据分析师就可以对那些大数据和机器得出的初步结果进行测试。这一确证过程可以增强分析线的效能，如果出现了相互矛盾的结果就让数据分析师重新审视他们的假设，反之则开启下一个周期。这还有助于增加分析过程的严谨性，有助于分析人员进行批判性思考，避免偏见和群体思维。

　　分担繁重的分析任务。除了提供用于分析的数据，人工智能也可以执行某些类型的分析任务，使分析人员能够把更多的战术性或消耗大量时间的任务交付给机器。在一些人类没有太大优势的领域（如预测分析和长期预测等）中，计算机完全可以补充进来替代人类。

　　（三）情报传递

　　新兴技术还可以改变将情报传递给决策者的方式，确立决策的领先优势。云计算和情报领域数字基础设施已经“为利用独特的数据搜集能力取得决策优势铺平了道路”。除此之外，云计算和人工智能工具还可以改变数据分析师、政府组织和盟友之间共享和传递情报的方式。

　　推送定制的情报信息。云计算和人工智能在情报领域和决策机构之间已经被大量使用，数据分析师需要能够根据不同的情报需求，更好地为不同的消费者提供“定制的”情报。全球云系统还可以帮助分析师向全球更多地方的更多决策者（军事、外交和情报运营商等）提供定制化的情报，让情报更有实用价值。

　　加强各方的协同能力。除了交付最终的情报产品，云计算和人工智能还可以让不同位置的数据分析师更有效地协作。数据分析师可以利用公共的或可访问的数据架构来共享数据集、改进并测试算法、联合使用人工智能工具来产生分析结果、传递情报，并在更多的分析师之间合作分析。由此，使用云系统的协作可以增强分析结果的可靠性，向上级提供可靠的反馈。

　　增大信息共享程度。云计算和人工智能还可以有效改善情报信息在客户、消费者或选民之间的共享能力。在美国政府内部，多层云架构可以使情报部门更容易且更安全地与军事、司法等机构共享信息与政策；在政府之外，云计算和数据清理工具可以帮助情报部门与私营部门共享一些敏感但非机密的重要信息，比如关键基础设施的网络威胁和社交媒体平台上的虚假信息活动等；在美国以外，云计算和人工智能还可以改善美国与盟友和合作伙伴共享和开发情报的方式。

　　二、美国情报领域的挑战与发展方向

　　（一）情报情报战略：打一场智能情报战

　　美国人工智能国家安全委员会（AI National Security Commission）指出：“要转移到那些拥有更好的数据连接、更强的计算能力、更高效的算法和系统更加安全的领域。”随着人工智能和相关技术渗透到情报工作中，战场必将超越军事领域，进入情报领域。

　　快速推进技术突破。该报告认为，美国的竞争对手有能力将民用和军用人工智能研发结合起来，并将商业部门的创新应用于军事和情报领域。这使它们能够集中国家资源和专业知识，能够更快地调整技术来适应不断变化的作战环境。

　　建立更强大的防御系统。报告指出，由于人工智能监视功能和生物识别工具的进步，一个“无处不监控”的世界将增加人员暴露的风险。而且，使用人工智能的网络攻击还可以针对数据搜集和通信平台，利用恶意软件访问、利用或破坏关键数据和情报。一旦系统被攻破，外国情报机构就可以利用“反人工智能”技术，将“有毒的”或虚假的数据注入系统，欺骗美国的情报算法。

　　（二）情报组织：让官僚机构和安全系统各司其职

　　未来十年，美国情报工作将有大量机会运用新兴技术，但组织体制的结构障碍以及情报和数据架构的安全性可能会产生很大阻碍。

　　改革采办流程。情报领域的技术采购时间表往往以年为单位，而商业领域的创新周期是如此之快以至于这些技术在几个月内就会过时了。情报领域漫长的研发、测试和评估时间反映了其独特的需求、极大的风险和安全要求，但同时也将阻碍整个领域快速获取、集成和使用人工智能技术的能力，更不用说大规模或跨企业的能力了。此外，新技术的采办也会给现有的人工智能技术带来适应性难题；为了适应不断变化的情报需要和操作环境，一些关键性任务也会变得非常困难（例如重新训练机器学习算法）。

　　消除组织间的分歧。人工智能工具需要访问所有的训练和验证数据集，以便全源数据分析人员的使用，但是重要的数据常常隐藏在情报领域组织的漏洞中，或者隐藏在无法访问的数据架构中，严重阻碍了数据共享过程。而且，各个机构的数据标准大都不同，甚至在同一个机构内部也可能如此，这就意味着分析人员仍然需要做大量的时间密集型工作来处理和整理数据；这些数据访问、体系结构的困难在与外国伙伴合作时只会进一步加剧。

　　（三）情报系统：勇于自我革命

　　由于外部威胁和内部障碍丛生，虚假与错误信息暴涨、情报攻击不断增加，专业人员、情报组织和整个情报系统都将感受到这一严峻挑战。

　　机构革命。在过去几十年里美国建立了独特的情报体系，但这样的机构可能并不适合未来加入人工智能和其它先进技术的情报工作。此外，政府的情报技术与商业情报技术相比可能并不能占到便宜，这就会使整个情报机构显得多余，甚至会被淘汰。

　　人员革命。情报机构的内部就是情报专业人员了。不过，在一个大量使用人工智能的工作场所，谁会被招募进入情报机构工作呢？另外，如何对非专业的管理人员进行再培训呢？曾经花了十年时间研究阿拉伯、中东和情报谍报技术的情报官员和政治分析人士也需要学习如何编码吗？情报专业人员的基本素质和工作内容很可能会发生巨大变化，现有的人员需要勇于自我革命，为一个技术驱动型的未来做好准备。

　　结 语

　　新兴技术具有不可思议的巨大力量来增强、改进和转换情报的搜集、分析和传递过程。想要完全驾驭这些新兴技术，需要对人员、相关流程和组织形态等领域进行积极调整。一方面，尽管技术本身正在趋于成熟，但将新兴技术用于情报领域还有许多的问题亟待解决，比如哪些新兴技术在情报搜集领域最具影响力？如何优化“分析机器”的性能？如何利用新兴技术来协调各方的合作？另一方面，新兴技术的发展会使一些情报任务和专业人员被淘汰，而那些勇于自我革命、积极用新兴技术武装自己的人员却能够在未来的情报领域立足。只有将专业人才与新兴技术有机地融为一体，情报机构的真正价值才能够体现。

　　原报告网址：

　　https://www.csis.org/analysis/intelligence-edge-opportunities-and-challenges-emerging-technologies-us-intelligence