美国的人工智能情报系统，已经走到这一步

点击：作者：学术plus观察员来源：军民融合观察微信号发布时间:2022-04-27 10:19:02

2021年8月26日，美国兰德公司发布研究报告《评估人工智能系统在情报分析中的效用》（Evaluating the Effectiveness of Artificial Intelligence Systems in Intelligence Analysis）。

报告介绍了人工智能系统在情报分析方面的作用，划分出该系统的四个功能类型，并强调AI技术在情报分析中的效用不仅取决于技术系统本身，更取决于系统的使用方式。因此，情报分析师在其中的作用非常重要。此外，还介绍了评估AI系统性能的几个指标，最后为该系统的进一步研发与应用提出建议。

随着新技术的迅速发展普及以及信息社会带来的数据过剩，美国军方和情报界都非常关注如何将人工智能（AI）系统应用于情报分析，该系统的开发和部署也正在计划与筹备中。然而，在国家安全背景下，在情报分析中部署AI系统首先需要确认系统本身的能力，才能更有效地为情报与决策提供服务。

报告主要内容一览

1. 人工智能情报系统的四个主要系统类型：自动分析、收集支持、评估支持和信息优先化；

2. 从用户使用与系统本身两个方面对“信息优先化系统”进行性能评估，认为：该系统功效不仅取决于系统本身的性能，还取决于系统的使用方式；

3.为人工智能情报系统的设计、使用与发展提出意见和建议。

内容主要编译自外文网站相关资料

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1.情报周期

情报周期指的是情报分析的环节与过程，每个情报分析环节都对应着相应的AI系统的性能，不同分析层次的情报任务所适用的AI系统也有所不同。

本研究发现，传统的情报周期理论与人工智能参与的情报分析实践之间存在着不可避免的鸿沟。然而机遇与挑战并存，可以通过系统地分析情报分析师使用人工智能操作的具体过程，找到二者的融合点，进而改进情报分析模型，不断提升人工智能系统在情报分析中的效用。

图：经Johnston改编的Treverton的“真实情报周期”示意

2.AI系统分类

人工智能情报系统的四个功能类别

研究以情报周期作为AI情报分析系统的基本模型，并将AI情报分析系统的功能分为四类：自动分析、收集支持、评估支持和信息优先化（如下图所示）。在此基础上，研究定性分析了在该系统每一种功能类别所对应的子系统在运行中的影响因素。

图：人工智能情报分析系统功能类别与情报周期的关系

2.1 自动分析系统

自动分析（Automated Analysis）系统指的是可在无人监督的情况下自动转换或丰富数据的工具，如：可转录、翻译和总结信号情报（SIGINT）的工具。通俗地说，任何可以对情报数据做出结论的系统都可以归到这一类别。这类系统的关键特征是，可以根据具体需求、以特定的方式将数据进行重组并以新的形式展示数据，而不是简单将全部情报数据进行罗列。

2.2 收集支持系统

收集支持（Collection Support）功能为：可在已有可用信息基础上，优化指导未来情报收集的功能。该功能对应的系统如：利用信号情报发现或跟踪目标的系统。这类系统对摄像机的指向、情报、监视和侦察机的飞行位置，或哪条新线索被转发给相关人员的问题都有影响。

2.3评估支持系统

评估支持（Evaluation Support）系统主要对应情报周期中的“评估”步骤，用于监控情报处理过程、评估情报产品的质量、判断情报产品是否符合该情报分析的优先事项。例如：根据国家情报优先框架（NIPF）对报告进行分类，并跟踪其中的优先事项。

2.4信息优先化系统

信息优先化（Information Prioritization）系统旨在获取可用信息和分析师偏好，并将二者有效关联，从而提升情报分析师的工作效率。例如：将情报分析师的历史搜索或分析重点进行评级，为所有情报源进行标记，并推送适合该分析师情报。

3.性能评估

以信息优先化系统为例

3.1从用户角度评估

评估人工智能情报系统的性能，需要首先从用户、即情报分析师的角度出发，有以下两个评估要点：

一是，该系统是否存在浪费时间的现象，即占用了分析师的时间，却没有提供应有的情报分析效果。

二是，该系统是否存在“错过有用信息”的现象，即没有收集到分析师需要的报告，导致情报产品出现缺失。这种现象相比前者更难量化。