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人工智能技术推动美国情报工作转型研究目录1. 引言1应用背景21.1. 人工智能技术的快速发展21.2. 战争实践的有效牵引21.3. 情报工作的现实需求3应用现状31.4. 编织智能侦察网络，拓宽多源情报搜集31.5. 运用先进智能系统，提高情报分析效率41.6. 利用智能防护软件，有效进行网络安防534依托各类智能手段，有效进行情报欺骗6发展趋势分析61.7. 加强统筹规划，提高发展速度61.8. 明确未来方向，注重人机协作61.9. 健全法规体系，保证有效监管71.10. 提升风险意识，克服潜在挑战8人工智能技术推动情报生产流程优化82. 情报智能化转型的特点10启示123. 结语13引言近年来，随着深度学习强化学习”等人工智能技术的飞速发展，人工智能 技术已经发展出诸多面向军事情报领域的应用。现代人工智能技术己经彻底突破 传统人工智能所展现出来的局限，并在数据处理、模式识别，机器人技术、博弈、 数据挖掘、机器辅助分析、网络空间安全等方面发挥巨大作用。对于美国情报界 怎样。此外，伴随着全球突发事件频发，情报分析效率的提升也是情报转型的 重中之重。美国情报界认为，首先，利用深度学习技术的数据工具可对情报数据流的背 后现象和趋势进行推断，判断事物的因果关系。通过人工智能技术构建的情报可 视化网络有助于挖掘事件深层脉络与潜在含义。其次，利用图形分析技术和机器 推理能够有效规避分析人员的认知偏见，通过对情报目标（人员、建筑物、组织 网络）等数据进行自动化美联、自动筛选，有利于形成对整体形势与态势的掌握。 再次，通过人工智能算法对数据进行清洗、聚类、关联、描绘节点，能够有效过 滤相互冲突的情报数据，有效抵制情报欺骗。最关键的是，通过人工智能技术的 情报数据处理、辅助分析系统能够提升情报分析自动化水平，提升情报分析效率。人工智能技术实现情报早期预警。数据不能揭示所有的事情，比如危机中对 手的决策。美国情报学者杰克戴维斯认为：预警属于情报分析领域，是对敌方 行为的预判，需要不断对敌方行为进行持续评估和改进。有学者认为，实现有效 预警的方式是建构指标群。但由于战略对手通过隐真示假、思维误导等战略互动 行为导致情报预警成功率低下，因此情报预警要解决的两个关键性问题是预警时 效性问题和预警真实性问题。以美情报高级研究计划局（IARPA）开展的知识发现与传播项目为例，该项 目通过信息提取/聚类、自然语言处理（NLP）、社会网络分析等技术，能够帮助 情报分析者从多个大型异类的数据源中有效获取预警关键信息。同时，该机构开 发的KRNS项目通过知识发现、神经系统科学、决策论、数据训练等人工智能技 术帮助情报分析人员克服情报预警分析的认知偏见。综上，通过应用人工智能技 术构建的自动化情报预警系统能够有效提升情报预警效率，从而为决策留有充足 的余地。6 .情报智能化转型的特点通过人工智能项目对接情报任务需求。美国情报界智能化转型的核心任务是 引进民间成熟的人工智能技术服务现实情报任务需求。为迎合情报任务需求，实 现人工智能技术与情报工作的无缝衔接，IARPA设置四个相对应的办公室：智能 搜集办公室、深入分析办公室、安全运行办公室和意外预测办公室。这四个下属 办公室分别对应人工智能技术增强的情报搜集、数据处理、情报分析、计算能力 等方面。人工智能技术发展的核心资源是数据、算法与算力，IARPA开展的人工智能 项目就围绕着上述三个方面展开。其中智能搜集办公室开展的人工智能项目与智 能化情报搜集相关，涉及地理空间情报（Amon-Hen项目）、身份识别信息（Odin 项目、BEST项目）。深入分析办公室所开展的项目与情报分析有所联系，但更 多的是对数据和信息进行分析，而不是常规所认为的情报分析，所开展的项目涉 及语言数据处理（BETTER项目、MATERIAL项目、BABEL项目、KDD项目、SCIL 项目）、视频数据处理（ALADDIN项目）、图像数据处理（Janus项目）等。安 全运行办公室所开展的项目大多与人工智能技术并不直接相关，而是侧重于提升 计算能力，能够从侧面提升人工智能技术的计算能力，所开展的项目涉及高性能 计算,包括C3项目、HECTOR项目、LogiQ项目、SuperTools项目等。意外预测 办公室所开展的项目与机器推理、自动化分析相关，涉及网络安全自动检测（CAUSE项目）、机器辅助分析（ACE项目、ForeST项目、OSI项目等）、自动 政治事件预测（Mercury项目）等。创新人工智能技术开发模式。创新人工智能技术开发模式是美国情报界关注 的重点。在引进成熟的美国防高级研究计划局（DARPA）项目经理负责制外，美 国情报界采用来自民间信息技术产业界的敏捷开发方法。敏捷开发方法指基于现实开发进度，允许项目用户频繁的参与项目开发进 程，对开发进程进行反馈，并将反馈意见并入后续开发当中。敏捷开发方式能够 在开发过程中控制开发进度，控制成本和风险。该方式能够通过迭代增量的方式 来不断改进产品特性，逐步产生理想的解决方案，先建立局部再拓展到整体，将 风险分散并尽早得到反馈以改进人工智能产品。美国政府问责局认为，通过采用敏捷开发方法能够充分调动人工智能项目全 体利益相关者的积极性，最大限度了解用户的需求。同时，通过敏捷开发方法能 够设置项目开发优先级和参与度指标，降低人工智能项目开发风险。注重培养引进人工智能人才。时任负责人力资源的国家情报副总监黛博 拉克彻尔指出，“未来几十年，情报界面临加速的技术变革.情报界劳动力战略 管理势在必行。情报界认为，发展能够适应信息化智能化时代的变革，需要对 现有劳动力进行培养和升级。对现有劳动力的培养和升级并不意味着情报界所有 人员都要学习Python算法编写，而是每个情报界人员都要了解智能化时代情报 界所面临的挑战和情报界所需要做出的改变。图5情报界不是所有人员都要学习Python算法编写美国情报界认为，应用人工智能技术，能够重塑情报界的人力资源构成，更 新情报流程，并最终改变情报界的文化。人力资源是情报界共同事物的重要构成, 情报界认为需要对人力资源进行专业化。在人力资源政策方面，情报界未来将最大限度的提高权限和政策优惠，以确 保人工智能人才在情报界招聘、雇佣、培训等领域受到优待。人力资源政策支持 情报界发展人工智能的战略，并降低使用人工智能人才的障碍。同时，情报界将 通过“教育服务协议扩大情报界的博士后实习计划，这样有助于在博士毕业前与 同行业进行人才竞争。此外，情报界将支持临时的民间人才至官方机构进行实习 轮换。最后，情报界希冀通过调整政策和资金配比，提高美国国内和国外人工智 能技术领域毕业生的保留率和吸引力，并允许人工智能领域专家在获得许可前即 进行一定的工作。7.启示总结美国情报界发展人工智能技术的战略规划的路径，可以将其称之为情报 界投资策略。这种投资以商业项目孵化为主，辅以人力资源改革、盟友合作优化。 美国情报界将人工智能项目孵化视作战略规划的重点，从短期看是确实可行的， 因为这一成熟的技术转化方式己经被“DARPA模式证实是行之有效的。以啊拉 丁视频项目、“巳别塔语音项目为代表的人工智能项目己经结项，对情报工作 的帮助亦是直观的。但是，美国情报界对于人工智能技术基础研究领域的投资远低于对应用领域 成果转化的投资。美国情报界对人工智能技术成果转化的模式是一种风险投资的 商业模式，该商业模式在商业界己经被证实是极具效率的。但美国情报界与商业 界不同的一点是，商业项目风险投资通过商业市场作为“筛选器，将投资回报率 低、市场兼容性差、适应性差的项目淘汰了。而美国情报界是官僚组织，没有商 业市场的淘汰环节，缺少了商业模式中最重要的物竟天择环节。而美国情报界 的投资预算是有限的，.目.只能接受风险相对较低，前景较为明朗的人工智能项目。 这就导致在未来，情报界只能采用商业界较为成熟的人工智能技术。同时，美国情报界内数据共享和内部协作一直以来都存在较为突出的问题。 在发生重大情报失误之前，彻底改变这一现状具有较大难度。情报制度、文化和 采办的惯性将持续至卜-一次重大情报失误和丑闻。8.结语虽然人工智能技术已在情报领域得到了广泛应用，但是，鉴于人们正在为人 工智能技术寻找预防和应对“欺骗”的方法，我们不能过于乐观，但也不能简单 忽略挑战的严肃性，同时更不能杞人忧天，过度放大风险来阻碍技术发展。当今 时代，人工智能技术在情报领域的运用机遇与挑战并存。而言，发展能够直接应用于情报工作的人工智能技术，是改进情报识别、情报搜 集、数据处理、情报分析、情报共享与协作的重点。美国计算机和认知科学家约翰麦卡锡及其同事在1956年达特茅斯会议上 创造了 人工智能一词。在近十儿年人工智能技术取得了高速的发展，一般认 为人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及 应用系统的一门新的技术科学。从20世纪50年代至今，人工智能技术的发展 主要经历了推理期、知识期和机器学习期三个研究阶段。近年来，在战争需求的强大推动下，军事智能化的步伐日益加快，战争形态 加速演变，对情报工作提出了更高的要求。但在当前信息技术主导下的数字时代, 信息过载、分析师认知偏见、经验主义、情报素材效用低下、数据类型复杂等问 题广泛存在。面对上述问题，前中央情报局情报副主任梅辿纳称，情报工作必须 从根本上改变，才能在信息革命中幸存下来。人工智能技术在情报工作的发展应 用，将在很大程度上缓解此类问题，推动情报工作快速发展。1. 应用背景1.1. 人工智能技术的快速发展近年来，人工智能技术发展速度迅猛，在机器翻译、无人驾驶、医疗诊断、 物流配送、军事作战等应用领域均取得了实质性进展。随着以“阿尔法狗为代 表的人工智能系统在人机围棋大战中多次战胜世界顶级高手，人工智能技术再次 引起全世界的广泛关注，被普遍认为是最有可能改变未来世界的颠覆性技术。全 球掀起了新一轮人工智能技术发展浪潮，各世界大国纷纷发布人工智能技术战略 文件来进行顶层设计，谋划抢占新一轮科技革命的制高点。随着技术的快速进步, 人工智能技术的使用必将更加普及，更加显著地影响人类的生产生活方式。1.2. 战争实践的有效牵引军事智能化已成为新一轮军事变革的核心驱动力，势必会催生新型作战思 想，精简战场力量构成，改变传统作战方式，影响战争制胜机理。但准确、实时、 不间断的情报作为谋取信息优势和争取战争主动权的基础地位不会变，同时又要 求情报保障作战必须更快、更准、更连续。随着大数据、云计算和深度机器学习 等新技术的出现，人工智能技术在数据信息搜集、挖掘、融合、储存和处理方面 取得极大进展。鉴于日益繁杂的战场形势对将人工智能技术用于支持军事情报工 作的需求愈发强烈，人工智能技术在军事情报领域中的应用己经进入到持续爆发 期。1.3. 情报工作的现实需求在当前的网络数字时代，陆、海、空、天、网等多维空间内每分每秒都诞生 着海量数据，情报分析员每天都要处理大量关于个人、非国家行为体和国家的数 据信息。以图像分析为例，据悉，20名分析师在24小时内持续工作所能处理 的数据，不到一台美国空军用于城市监视的广域图像传感器所收集到的10%, 大量劳动力被海量数据所淹没。2. 应用现状高科技主导下的现代战争，交战双方的核心竞争发生在认知领域，谁具有信 息优势，谁就占据了战场主动权。与人脑相比，人工智能技术具有反应迅速、储 存量大、响应主动且不受体力限制的优势，可以极大提高情报工作的效率，确保 情报工作成果精准化并实现情报工作流程的智能化。下面对人工智能技术在美国 军事情报工中的当前应用现状进行梳理总结。2.1. 编织智能侦察网络，拓宽多源情报搜集在网络空间搜集情报也是美军获取信息的重要手段。前中情局职员爱德 华斯诺登披露了“棱镜计划，该计划旨在通过远程电脑终端实施绝密电子监听, 其实质就是利用智能网络技术在网络空间内搜集各种情报，棱镜门事件印证 了美国情报战火在网络世界早已蔓延开来。美军通过网络，使用计算机病毒、木 马程序和逻辑炸弹等智能网络武器实施网络攻击活动，以手中的键盘潜入到世界 各个国家的电脑网络，并且根据当前任务驱动，有重点地对一些国家的政府主干 网络、军事网站、军事研究机构和军事论坛进行全时监控浏览，完成情报搜集、 摧毁和破坏等使命任务。如在协助美伊联军收复摩苏尔的战役中，网络司令部参 战分队通过网络大量搜寻“伊斯兰国及其支持者在邮箱和社交媒体中暴露的目 标信息，使用快速定向技术进行定位配合美军实施点杀，对藏匿于摩苏尔的“伊 斯兰国头目巴格拉迪进行了至少4次精确定位侦察，却因战术配合而非技术 原因未能实现斩首。在美国“网络风暴和“网络卫士等常规演习中，网络分队 通过发送智能网络“钓鱼电子邮件，搜集掌握假想敌“目标属性、规模和威胁 水平，并通过传送恶意文件谋求获取更加详细的目标信息。其低成本、战术级、 潜隐性、收效高的特性，令网络空间成为美军侦察和搜集情报的重要来源。图1军事卫星搜集情报2.2. 运用先进智能系统，提高情报分析效率目前，人工智能技术在情报分析应用中发挥作用比较明显的当属以专家系 统、知识图谱、数据挖掘、机器学习等为代表的智能技术。就专家系统来说，它 是一个以情报领域的专家知识与经验为基础的智能计算机程序系统，利用知识库 中情报专家的知识和情报专家解决问题的方法和思维来处理该领域问题。同时， 该系统可引入深度学习算法，随时人机交互，完善知识库储备，并具有自主学习 和纠错能力，能够在应用实践中不断完善自身能力，主要作用为语音理解、图像 分析、事物分类、诊断预警和计划生成。这类智能系统在军事情报分析中的应用 广泛，大幅提高了情报分析效率。美国人工智能技术与国家安全报告指出，对于社交媒体的数据监测、 分析以及筛选是美国国家安全的重要保障之一。借助数据挖掘技术，对网络空 间内海量信息进行关联分析，从而获得与国家安全、恐怖活动相关的情报。为了 应对事件以来在世界范围内频发的恐怖事件，美国“人工智能暗网项目 通过收集网络空间内国际恐怖组织在网站、论坛、聊天室、博客、视频、虚拟世 界等产生的“所有网络内容，用多语言数据挖掘、文木挖掘和网络挖掘技术执 行链接分析，成功预测和破获了近百起恐怖主义袭击危险。此外，由美国水晶球公司开发的大数据分析哥谭平台己被美国情报界广泛 使用，该平台可以帮助组织合并、管理、保护和分析大量数据，对语义、时间、 地理空间和全文本进行分析。“哥谭平台把人工智能算法与强大的引擎融合在一 起，形成具有精准搜索和挖掘功能的智能搜索引擎，可对信息进行深度挖掘，然 后通过人工智能算法在数据之间进行关联分析与预测，该平台在2011年美军击 毙本拉登的行动中和阿富汗战场上发挥了重要作用。2.3. 利用智能防护软件，有效进行网络安防在全球网络信息化程度高速发展的大背景下，具有隐蔽性、复合型、针对性、 多路径性特点的恶意软件、漏洞后门、分布式拒绝服务攻击和高速持续威胁攻击 日益增多，不断增长的网络攻击和入侵使各国军政机构面临巨大风险。美国前国 家安全局局长兼美国网络司令部司令迈克罗杰斯上将曾指出，人工智能技术和 机器学习是网络安全的基础。2019年1月14日，美国防部发布公告称，陆军的阿伯丁试验场正在研究 人工智能技术如何保护战术网络和通信免受网络攻击，加强利用机器学习来自动 检测网络漏洞，确保自动化网络决策，对以前未知的恶意软件和网络攻击作出自 适应反应，推动人工智能技术在网络防御中更广阔的应用。同样，美国国防高级 计划局明确表示，将在网络安全智能化方面加大投入力度，设计出可以自动攻击 其他系统同时可以自我防御的程序，目前开展的研究社会工程主动防御项目和人 机探索软件安全项目，就是其中优秀的代表。图2网络安防依托各类智能手段，有效进行情报欺骗孙子兵法曰：“兵者，诡道也。情报欺骗一直是战争传统而重要的工具。 信息化条件下，情报欺骗性质没变，但模式已经发生了很大的变化。近年来，基 于神经网络技术的深度伪造开始崭露头角，使伪情报制作变得相当简便。该 软件通过向计算机提供算法学习来模仿人的面部表情、习惯和声音，将虚假视频 与假音频结合起来，散播虚假消息，让他们说出想要的任何内容。同样，生成合 成图像、文本和音频的功能可用于在线冒充他人，或通过社交媒体渠道分发人工 智能技术生成的内容影响公众舆论。3. 发展趋势分析随着人工智能技术不断向前发展，其在美国军事情报工作中一定会有更广泛 的发展应用，但同样也面临着各种各样的问题与挑战，未来前景及发展走向仍需 要密切关注。4.1 .加强统筹规划，提高发展速度近年来，美国国防部、各军种和情报界通过制定方针政策、成立专门负责机 构、加大资金投入、注重军地部门合作和注重人才培养等举措不断推动人工智能 技术应用在情报工作中的发展壮大。2017年7月，美国国防高级研究计划局发 布人工智能与国家安全报告，称人工智能的未来进步有可能成为一种变革 性的国家安全技术，鼓励情报工作与人工智能技术相结合，扩大情报界对人工 智能技术的应用。2017年，仅中央情报局一家就同时与工业界开展了 137项人 工智能技术项目的研究开发。2019年1月26日，美国国家情报总监办公室发 布运用机器强化情报计划，旨在通过人工智能、流程自动化和情报界官员强 化技术维持美国的情报优势，即AAA战略。该计划是美国情报界首份指导人工 智能技术应用于情报领域的国家战略，有助于情报界在各方面与人工智能技术的 融合，推动情报界在组织机构和行为方式上发生巨大变革。人工智能技术已经成 为美国情报工作更新升级的强大动力，未来一个时期必将成为人工智能在情报领 域的高速发展阶段。4.2. 明确未来方向，注重人机协作人类和人工智能系统只有实现人+机的协同作战，才会产生1 + 1 2的功效。自2016年国家人工智能技术研究和发展战略规划发布以来， 美国关于人工智能技术的各类会议、研讨会和工作组均把人机协作放在优先位 置。2019年美国政府更新发布的国家人工智能技术研究和发展战略规划着 重强调开发补充和增强人类能力的人工智能技术系统，更加关注未来的工作。无 论是装备还是人员，通过人工智能技术的数据评析后都会得到更强大的功效加 成，但完全脱离开人类指导检验的人工智能技术就像是无源之水、无根之木。人 始终是军事情报工作的主体，人机协作也将成为人工智能技术在未来军事情报工 作中发展的方向。图3人机协作4.3. 健全法规体系，保证有效监管任何新技术的发展都会带来史无前例的监管难题，人工智能技术也不例外。 据人工智能:美国的态度和趋势报告披露，美国民众在一份对未来十年内可 能对其造成困扰的事件进行排序的调查问卷中，把不断削弱的数据隐私和日益复 杂的网络攻击排在了第一位。鉴于人工智能技术使用的广泛性，利用人工智能技 术广泛收集普通公众的个人信息用于情报分析，存在着明显的侵犯隐私和应用范 围扩大的问题，容易引发安全问题和社会争议。美国政府一直对人工智能技术的 广泛应用和相关监管框架保持高度关注，并在自动驾驶等特定领域出台了一系列 监管政策与措施，实践卓有成效。2019年4月16日，美国中情局前副局长迈 克尔莫雷尔与胡佛研究所高级研究员艾米泽加特联名发表文章，警告美国情报 机构必须应对技术进步带来的新情况，否则将“注定失败。预计美国将很快成 立专门针对人工智能技术在情报领域运用的监管机构，并制定相应法律、政策并 研发安全标准和规范，尽快参与到人工智能技术在情报领域运用的监管与执法中 去。4.4. 提升风险意识，克服潜在挑战人工智能技术在美国军事情报领域已经有了初步应用，但同样面临许多挑 战。如军用人工智能技术系统目前透明度不高，很难理解中间的推演过程；基于 人工智能技术的情报分析结果难以获得决策者的信任，这也是今后人工智能技术 情报项目开发者所面临的一大挑战。军事行动具有高风险这一特性意味着运用的 人工智能技术系统需要极度稳健可靠，但现在大部分人工智能技术培训的测试是 基于学习大量的训练数据，容易受到输入数据难以察觉的操作影响，输入的数据 是否安全卫生，数量是否充足，都是影响结果的重要因素。人工智能最大的“克 星当属来自人类的欺骗或“诱导输入，哪怕只是照片被放错位置，一张坦克的 照片就可能被误判为汽车，但人眼就很容易辨别出个中差异。此外，人工智能技 术还面临着来自黑客攻击、技术复制和恶意使用的危险，甚至可能危害到国家安 全。4. 人工智能技术推动情报生产流程优化人工智能技术提升情报搜集、数据处理能力。信息化时代背景下，美国情报 机构在应对传统安全威胁的同时，也注重对于非传统安全威胁的识别、控制。整 个国家社会创造了大量的结构化和非结构化数据，这些数据规模之大，足以压垮 此前的情报分析模式和威胁识别方式。美国防创新委员会断言：无论谁收集和 组织最多关于我们自己和对手的数据，都将保持技术优势。如果不能将数据视为 战略资产，将把宝贵的时间和空间拱手让给竞争对手或对手。关于全源情报数 据量增长现象，思科公司在2007年一份报告中做出如下判断，“到2021年，预 估全球网络流量产生的数据将达到3.3ZB/年。同时，全球人均持有3.5台网络设 备。与此同时，美国家地理空间情报局局长公开估计，在目前收集速度加快的 情况下，到2037年，我们将需要800多万图像分析员来处理所有图像数据。美 国防情报局集成分析与方法负责人特里布希指出建设军事情报大数据项目的四 个难题分别是：数据一致性差、数据存储与访问广泛、数据解释力低下、数据系 统不兼容。以上四个难题是情报大数据的难题，也是实现统一数据标准，发挥情 报数据价值的方式。为了解决上述问题，美国情报界积极引用人工智能技术来推进情报数据管理 工作。通过智能传感器、监视器和生物识别技术能够实现关键目标自动识别、锁 定。利用计算机视觉（CV）、模式识别技术能够使得情报分析人员实现视频、语 音的自动提取和分析，从而大大提升情报搜集和处理能力。图4基于计算机视觉的人脸比对功能以军事情报技术数据库为例，2018年，美国防情报局经过实验研究和论证 后，决定开发机器辅助分析快速存储系统（MARS）作为实验研究示范项目。该 系统的建设目的是将当下存储基础军事情报的数据库（美国防部MIDB综合数据 库）转化成一个多维、灵活和严格的数据环境。MARS的最终设计目的是连接到 数以百计的国防部情报、规划和基于作战的工具和系统。该系统由五个模块构成, 分别是基础设施、战斗命令、情报任务数据、网络空间、空间和对抗空间。人工智能推进情报分析转型。情报分析是情报工作的核心。美国情报界认为, 人工智能技术有望推动情报分析转型。长久以来，情报分析采用以人为核心的工 作模式。情报分析受分析人员经验、阅历、受教育程度等多方面因素影响。同时, 情报分析学者认为，当前的情报分析工作模式主要有两种：观念驱动分析与数据 马冈动分析，两者均被分析人员的认知能力所影响。同时，情报分析常常伴随着对 手的误导与欺骗，这使得情报分析难度较高。近年来，随着非传统安全威胁的升级，美国决策者对于情报分析的需求不断 提升。决策者对于一件事情不仅想知道是什么为什么，还想知道事物未来会