摘要：2024年10月10日，美国知名军事分析网站“战争困境”上发表了一篇题为《人工智能与情报分析：奇迹良方还是潜在挑战？》的深刻文章，该文由美国陆军中经验丰富的职业军事情报官诺亚·库珀执笔。文章深刻剖析了生成式人工智能（AI）成功渗透至情报领域的核心驱动力——情报
2024年10月10日，美国知名军事分析网站“战争困境”上发表了一篇题为《人工智能与情报分析：奇迹良方还是潜在挑战？》的深刻文章，该文由美国陆军中经验丰富的职业军事情报官诺亚·库珀执笔。文章深刻剖析了生成式人工智能（AI）成功渗透至情报领域的核心驱动力——情报界的广泛接纳与认可。然而，作者提醒我们，在可预见的未来，尽管AI在情报工作中的应用初显成效，但这些成果仍需经验丰富的情报分析师投入宝贵时间进行细致的验证与核实。
库珀强调，如同其他任何新兴技术一样，人工智能绝非一种“即插即用”的万能钥匙，而是一种持续进化、不断精进的技术潜能。它要求使用者具备前瞻性的视野、灵活的策略以及深厚的专业知识，以充分挖掘其潜力并有效应对伴随而来的种种挑战。以下是该文的详尽编译：
随着数字浪潮以前所未有的规模席卷全球，专业情报分析师正置身于一个浩瀚无垠的数据海洋中。这股数据洪流不仅给分析师带来了沉重的负担，还悄然放大了认知偏差所带来的负面影响。在此背景下，人工智能（AI）赋能情报分析被视为一个潜在的解决方案，但它究竟是破解困局的钥匙，还是会因自身的局限性（如大模型幻觉）而引入更多未知的风险？
事实上，人工智能既非无所不能的“灵丹妙药”，也非潜藏危机的洪水猛兽。与过往的新兴技术相似，AI并非一种即插即用的便捷工具，而是一种持续演进、不断壮大的技术能力。在当前的时代背景下，AI正通过应对一系列特定挑战，成为人类智慧的延伸，强化了分析能力。尤为值得注意的是，AI当前存在的种种局限，恰恰凸显了其作为人类情报分析师专业知识与判断力辅助工具的重要价值。
在全面拥抱AI辅助情报分析之前，我们需深入洞察情报分析师所面临的具体难题：①如何在海量数据中抽丝剥茧，精准捕捉关键信息；②如何有效整合非传统渠道的数据资源，拓宽情报来源；③如何克服认知偏见，确保情报评估的客观性与准确性。AI在解决上述问题方面具有巨大潜力，但前提是人类的智慧与经验必须深度参与其中，实现人机协同的最佳实践。
在数据洪流肆虐的当下，美国情报界正面临着一场前所未有的挑战：如何从每日涌入的浩瀚信息中甄别真伪、高效分类，成为了亟待解决的棘手问题。尽管已经斥巨资构建了自动化收集系统及相关基础设施，旨在存储、组织并构建庞大的数据集，以备未来情报分析员的检索与核查之需，然而，这些努力似乎并未能完全扭转局势。大量信息仍旧如散沙般散落各处，未能得到充分的分析与利用。诚然，数据过载相较于数据匮乏而言，或许尚可视为一种“幸福的烦恼”。然而，历史上的诸多情报失误，诸如2003年美军对伊拉克大规模杀伤性武器的误判、1973年以色列在“赎罪日战争”前夕的情报失准，以及2023年巴以冲突的再次爆发，无不警示我们：过量的数据非但未能助力情报分析的精准性，反而可能成为阻碍，尤其是当分析人员难以从海量信息中抽丝剥茧，准确把握对手意图的关键信号时。
面对日益膨胀的信息量，情报分析员需具备梳理、辨识与综合多元数据点的能力，以做出明智判断。这一过程若执行得当，将极大降低不确定性。然而，认知偏见与数据质量参差不齐的双重困扰，往往导致评估结果偏离真相，进而可能引发决策失误、军事行动风险骤增等一系列连锁反应。在此背景下，人工智能，尤其是基于大型语言模型的生成式人工智能技术（诸如ChatGPT），被视为提升分析效率的希望之光。此类技术能够总结冗长文本、翻译外语、执行开源情报分析等多重任务，甚至协助情报评估，但这并不意味着削弱人类分析师的核心作用，而是将其作为辅助工具，助力人类分析师识别信息中的瑕疵与矛盾。
然而，生成式人工智能并非尽善尽美。首先，其在解决长期存在的分析偏见问题上效果有限。这类技术依赖于既有的数据集，而这些数据集往往非结构化且可能存在缺陷。此外，当前的生成式AI模型易于出错，可能产生虚假或不准确的内容，即所谓的“幻觉”。这些幻觉与模型的发展紧密相关，即便经过大量数据训练，一旦遭遇陌生词汇、短语或主题，或数据不足时，模型便会依据对语言的理解进行推断，给出看似逻辑自洽实则可能错误的答案。
更为复杂的是，情报分析所需的信息已不再局限于政府掌控之内。非政府组织、私营企业、社交媒体平台等已成为关键数据提供者，掌握着洞察战略环境、构建准确情报评估所需的关键信息。因此，在情报分析中引入生成式人工智能，需妥善解决数据访问、质量控制及偏见消除等一系列潜在问题。
谈及情报分析，心理模型作为一种指导分析师思考对手行动或局势发展的范式，其效用因情境而异。理想状态下，多元心理模型的融合能够提升分析质量。然而，丰富的经验或知识也可能成为绊脚石，因为心理模型可能导致个体排斥新信息或错误处理信息，尤其是当这些信息与既有概念相悖时。1973年“赎罪日战争”前夕，以色列情报机构的失误便是一个典型例证。基于过往胜利形成的心理模型，使分析师忽视了阿拉伯国家的真实意图，最终导致了对局势的误判。
人工智能能否成为突破人类认知偏见、提供公正客观评估的救星？这需要我们深入了解生成式人工智能如何作用于情报分析过程。其核心价值在于将复杂信息精炼为分析师更易管理的核心要素，处理来自多元渠道的结构化与非结构化数据，揭示人类难以察觉的联系。此外，通过融合多门类情报信息，生成式AI能够以更快的速度呈现更清晰的问题描述，这对于时间敏感的情报分析尤为重要。自然语言处理技术的进步，使得人工智能能够理解并回应人类的文本与语音，极大地减轻了翻译负担，提高了从海量文本数据中提取关键信息的效率。
然而，数据的质量与获取仍是关键。生成式AI的性能高度依赖于训练数据，若数据集存在偏见，模型将不可避免地传播并放大这些偏见。因此，确保高质量数据的输入至关重要。在数据成为商品、开源信息激增的今天，政府不再垄断数据资源。私营部门的数据同样宝贵，甚至更具价值。然而，政府从私营部门获取数据时面临诸多挑战，包括信任缺失、数据专有权争议及兼容性问题。
私营部门收集个人数据旨在提升产品与服务质量、理解消费者行为并增强客户忠诚度。虽然这些数据看似琐碎，但若与政府共享，可能损害消费者信任，引发公众不满。此外，数据共享涉及道德考量，尤其是个人是否同意政府获取其数据。数据代理行业同样庞大，它们从公私渠道收集数据并出售，用于营销、风险分析等领域。智库、非政府组织等也产生了大量公开数据。然而，与政府实体共享这些数据可能涉及数据专有性、模式变化、完整性及安全性等复杂问题。
尽管如此，这些数据集的整合有望极大丰富情报资源，为解决复杂情报问题提供宝贵见解。情报机构在获取与利用这些信息时，需谨慎行事，避免继承原始数据中的偏见。信任建立、数据专有权协调及兼容性解决将是关键。在此过程中，情报机构应积极探索与私营部门、非政府组织等的合作模式，以确保数据的合法、安全、高效利用。同时，加强内部培训，提升分析师对生成式AI技术的理解与运用能力，将是提升情报分析效率与准确性的重要途径。
综上所述，生成式人工智能在情报分析领域的应用前景广阔，但挑战与机遇并存。通过持续的技术研发、数据质量优化及合作模式创新，我们有理由相信，人工智能将成为情报分析领域不可或缺的强大助力，为国家的安全与稳定贡献智慧与力量。
结论
情报问题往往并非源自信息收集的匮乏，而是分析深度的不足所致。当情报工作遭遇挫败时，单纯依靠部署更为复杂且新颖的信息收集手段，或许并非最优解。相反，提升在海量数据集中迅速洞察并关联信息的能力，无疑将极大增强情报分析的效能，并促使评估结果更为精确。在此过程中，生成式人工智能技术的运用无疑能发挥一定作用，但它亦非万能钥匙，无法彻底根除认知偏见及心理模型所带来的困扰。
正因如此，情报机构在利用人工智能模型进行训练时，必须精心筛选数据，确保这些数据能够真实反映经过深思熟虑和严格验证的分析方法，从而有效规避偏见。数据作为人工智能系统的核心要素，其重要性不言而喻。因此，情报机构应积极探索合法途径，以获取私营部门的数据资源。然而，这一过程并非易事，因为私营部门往往出于对经济利益或消费者信任保护的考量，而对向政府实体提供数据持谨慎态度。
为了打破这一僵局，政府的积极介入与策略制定显得尤为重要。政府需在确保数据获取的同时，充分平衡私营组织的合理担忧，以建立起互利共赢的合作机制。此外，针对大型模型可能出现的“幻觉”问题，通过引入更高质量的训练数据以及检索增强生成（即一种能够对信息来源进行事实核查的功能）等先进工具，将有助于进一步提升模型的准确性和可靠性。
尽管在短期内，生成式人工智能在情报领域的应用仍需分析师投入大量时间进行验证和复查，这在一定程度上引发了对其实用性的质疑。然而，从长远来看，随着情报机构不断测试和优化各种模型，当前所投入的时间与精力必将在未来获得丰厚的回报。这不仅将推动生成式人工智能在情报技术中的深度融合，还将为情报工作带来前所未有的变革。
值得注意的是，生成式人工智能成功融入情报领域的关键在于情报界的广泛接受与认可。人工智能技术并非旨在取代人类，而是需要人类与之紧密合作，共同推动系统的运行与功能的优化。在情报行动中，面对复杂多变的环境，快速识别并应对变化，将准确信息及时传递给决策者，始终是情报分析员的核心职责。自动化与速度的提升，并不能免除分析员提出并思考关键问题的责任，这是确保情报及时性与准确性的基石。
对于情报专业人员而言，人工智能既不是万能的解药，也不是需要警惕的洪水猛兽。它更像是一种随着技术进步而不断完善的工具，能够为情报工作带来新的可能性。因此，情报专业人员应以开放的心态接纳人工智能技术，充分利用其优势，同时也不忘发挥人类的独特智慧与判断力。在未来的情报工作中，人工智能与人类分析师将携手共进，共同应对复杂多变的挑战，为国家的安全与稳定贡献智慧与力量。
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来源：华远系统一点号
