本号往期文章曾介绍过美国情报界的风险投资公司In-Q-Tel的情报(中央情报局的黑科技从哪里来?揭秘CIA风险投资公司In-Q-Tel、中央情报局的黑科技从哪里来?揭秘CIA的风险投资公司In-Q-Tel(续一)),今天介绍的是美国国家情报总监办公室(ODNI)下属的进行情报界前沿科技研究的机构----IARPA。文中观点不代表本号立场。
IARPA的logo
情报高级研究项目活动(IARPA - Intelligence Advanced Research Projects Activity)是美国国家情报总监办公室(ODNI)下属的一个组织。作为一个服务于美国情报界(USIC)的研究机构,其主要目标是对复杂问题进行高风险和高回报的研究,这些研究可能为美国提供压倒性的情报优势。研究领域包括人工智能(AI)、量子计算、机器学习和合成生物学。IARPA并不直接将技术部署到实战。它通过与美国情报界内的客户分享其研究成果,从而为美国国家安全做出贡献,这些客户随后能够将其应用到自己的业务中。然而,它的大部分研究都是非机密的,并向公众开放。
1 历史背景
IARPA成立于2007年,是ODNI 9/11后改革的一部分。其目标是更好地应对国家安全威胁,最大限度地减少意外,并提高情报预见能力。IARPA是模仿另一个机构——国防高级研究计划局(DARPA)——是1958年苏联发射第一颗卫星进入轨道后创建的。虽然DARPA主要为国防部服务,但IARPA的任务与开发新技术和为情报界的需求进行高级研究密切相关。
国家情报总监办公室印
1.1 高级研究项目活动
高级研究项目活动(ARPA)组织在更广泛的研究框架中发挥着至关重要的作用。他们专注于接受高风险但可能取得突破性成果的研究。第一个ARPA - DARPA -成立于1958年冷战期间。它通过GPS和隐形技术等创新,将军事战略从大规模轰炸转变为精确打击。DARPA的影响力延伸到人工智能、微电子和互联网等基础技术领域。最近取得的成就包括自主海军舰艇、先进军事能力、城市安全核探测系统和快速反应mRNA疫苗平台,这些都促进了COVID-19疫苗的快速开发。2006年,IARPA的成立是为了满足情报界的需求。同样,2009年成立的高级能源研究计划局(ARPA-E)旨在创新能源技术。这两个ARPA通过将它们与重大挑战联系起来,为研究界注入了活力。
ARPA模型的关键要素包括:
期限有限的项目(3-5年),旨在实现大胆的目标。
与公司和大学合作。
将专业知识与执行能力相结合的杰出项目经理。
能够监督不同项目组合的领导能力。
2 组织结构
作为一个组织,IARPA是一个相对扁平的结构,其员工由项目经理(PM)领导,他们负责3-5年的研究计划。他们的定时雇佣是为了确保新鲜的想法和观点不断涌入。研究人员被鼓励承担风险,并接受失败作为过程的一部分。同行评议、精确的文档和对结果的分析是常态。IARPA内部有多个办公室:
预测意外办公室:旨在通过预测情报和开发提供及时和准确预测的新方法来描述和减少不确定性。
敏锐分析办公室:这个办公室项目的目标是从收集的信息中获得最大的洞察力。
安全与安全行动办公室:负责应对美国对手实施的可能影响网络世界行动的新能力。
情报收集办公室:该办公室项目的目标是显著提高从所有来源收集的数据的价值。
2.1 项目经理
要申请成为IARPA的项目经理,感兴趣的研究人员可以提交他们的兴趣信和简历,并回答由DARPA前主任George H. Heilmeier设计的一系列问题。这些问题有助于更好地理解执行研究项目所需的背景、成本和努力:
你想干什么?
目前是如何做的?谁做的?现有方法的局限性是什么?
你知道最先进的技术吗?你是否彻底考虑过所有的选择?
你的方法有什么新颖之处?你为什么认为你能在这个时候成功?
既然你已经提供了1和2的明确答案,你是否创造了一个引人注目的选择?
你的方法的一阶分析揭示了什么?
如果你成功了,又有什么区别呢?
我们为什么要关心?
要花多长时间?要花多少钱?期中和期末考试是什么?
你的项目计划是什么?你将如何衡量进步?你的里程碑/指标是什么?你们的转型战略是什么?
一个研究项目通常持续三到五年。一旦一个计划被启动,项目经理就可以参与到各种被认为是满足计划目标所必需的组织中。这通常包括公司、大学、非营利组织、其他政府实体,以及具有进行所需研究的专业知识和资源的组织。IARPA在研究项目的整个生命周期中都与情报界保持密切联系。这促进了参与者之间的协作社区,并确保新功能可以快速转交给美国情报界客户。除了项目经理职位,IARPA的网站还定期发布其他开放职位和参与机会。
IARPA播客:从怀疑到怀疑
3 任务和研究重点
IARPA的核心任务是开展跨学科和跨机构的研究,以应对美国情报界的持续挑战,同时弥合学术研究和情报行动需求之间的差距。约70%已完成的研究移交给美国政府机构和合作伙伴。然而,有时研究超出了政府的需要。2012年,物理学家David Wineland获得了由IARPA资助的量子计算研究的诺贝尔物理学奖。IARPA研究的一些关键领域包括:
量子优势:自2009年以来,IARPA领导了美国政府在量子技术开发方面的投资。
生物识别技术:IARPA的生物识别项目帮助提高了身份识别的速度和准确性。身份情报适用于反恐、关键基础设施保护和边境安全。
预测:IARPA的预测项目创造了数以百万计的预测,这些对地缘政治事件中比较众包与个人判断的预测准确性有重要的见解。
人类语言技术(HLT):IARPA HLT项目改进了人工智能/机器学习(AI/ML),以更好地应用语音识别技术并从任何人类语言中提取信息,改变了美国情报界处理外语信息的方式。
除此之外,IARPA还开展了广泛的科学领域的研究,如数学、物理、化学、生物学、神经科学、语言学、政治学、认知心理学等。
3.1 当前项目
IARPA发布了大量当前的研究项目。其中一些有趣的例子包括:
偏见效应和显著的生成人工智能限制(BENGAL - Bias Effects and Notable Generative AI Limitations):旨在减少大型语言模型(LLM)中的偏见、威胁和漏洞,使其能够在情报界安全使用。
基于网络心理学的网络防御重塑安全(ReSCIND - Reimagining Security with Cyberpsychology-Informed Network Defenses):旨在通过利用认知偏见和人类局限性来增强网络防御能力,这些偏见和局限性可以被强化和操纵以削弱攻击者。
利用智能无线电系统保护分隔信息(SCISRS - Securing Compartmented Information with Smart Radio Systems):旨在开发智能无线电技术,以自动检测和表征射频(RF)异常,这些异常可能表明复杂射频环境中安全数据的泄露。
太空碎片识别和跟踪(SINTRA - Space Debris Identification and Tracking):旨在了解太空轨道碎片与周围环境的相互作用,以探测、跟踪和描述致命的不可追踪轨道空间碎片,以实现更安全的太空活动。
BENGAL研究项目
SINTRA研究项目
4 结论
IARPA在美国情报界中的独特作用在于其开创性的研究方法。它为高回报和潜在的突破性成果承担了高风险。通过在情报范围内保持其风险承受能力,它解决了独特的挑战,例如预警情报和减轻认知偏见。随着美国、中国和俄罗斯之间的战略竞争加剧,IARPA保持领先一步(科学)的风险仍然很高。此外,ARPA模式已经证明自己是推动创新研究和加速其实际实施的可行工具。因此,IARPA和类似机构可以作为范例,将这种模式扩展到教育、卫生或气候变化等其他领域。
作者:Artem ;来源:OSINT网络情报微信号
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