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美國的人工智能情報系統，已經走到這一步

點擊：作者：學術plus觀察員來源：軍民融合觀察微信號發布時間:2022-04-27 10:19:02

2021年8月26日，美國蘭德公司發布研究報告《評估人工智能系統在情報分析中的效用》（Evaluating the Effectiveness of Artificial Intelligence Systems in Intelligence Analysis）。

報告介紹了人工智能系統在情報分析方面的作用，劃分出該系統的四個功能類型，并強調AI技術在情報分析中的效用不僅取決于技術系統本身，更取決于系統的使用方式。因此，情報分析師在其中的作用非常重要。此外，還介紹了評估AI系統性能的幾個指標，最后為該系統的進一步研發與應用提出建議。

隨著新技術的迅速發展普及以及信息社會帶來的數據過剩，美國軍方和情報界都非常關注如何將人工智能（AI）系統應用于情報分析，該系統的開發和部署也正在計劃與籌備中。然而，在國家安全背景下，在情報分析中部署AI系統首先需要確認系統本身的能力，才能更有效地為情報與決策提供服務。

報告主要內容一覽

1. 人工智能情報系統的四個主要系統類型：自動分析、收集支持、評估支持和信息優先化；

2. 從用戶使用與系統本身兩個方面對“信息優先化系統”進行性能評估，認為：該系統功效不僅取決于系統本身的性能，還取決于系統的使用方式；

3.為人工智能情報系統的設計、使用與發展提出意見和建議。

內容主要編譯自外文網站相關資料

僅供學習參考，歡迎交流指正！

文章觀點不代表本機構立場

1.情報周期

情報周期指的是情報分析的環節與過程，每個情報分析環節都對應著相應的AI系統的性能，不同分析層次的情報任務所適用的AI系統也有所不同。

本研究發現，傳統的情報周期理論與人工智能參與的情報分析實踐之間存在著不可避免的鴻溝。然而機遇與挑戰并存，可以通過系統地分析情報分析師使用人工智能操作的具體過程，找到二者的融合點，進而改進情報分析模型，不斷提升人工智能系統在情報分析中的效用。

圖：經Johnston改編的Treverton的“真實情報周期”示意

2.AI系統分類

人工智能情報系統的四個功能類別

研究以情報周期作為AI情報分析系統的基本模型，并將AI情報分析系統的功能分為四類：自動分析、收集支持、評估支持和信息優先化（如下圖所示）。在此基礎上，研究定性分析了在該系統每一種功能類別所對應的子系統在運行中的影響因素。

圖：人工智能情報分析系統功能類別與情報周期的關系

2.1 自動分析系統

自動分析（Automated Analysis）系統指的是可在無人監督的情況下自動轉換或豐富數據的工具，如：可轉錄、翻譯和總結信號情報（SIGINT）的工具。通俗地說，任何可以對情報數據做出結論的系統都可以歸到這一類別。這類系統的關鍵特征是，可以根據具體需求、以特定的方式將數據進行重組并以新的形式展示數據，而不是簡單將全部情報數據進行羅列。

2.2 收集支持系統

收集支持（Collection Support）功能為：可在已有可用信息基礎上，優化指導未來情報收集的功能。該功能對應的系統如：利用信號情報發現或跟蹤目標的系統。這類系統對攝像機的指向、情報、監視和偵察機的飛行位置，或哪條新線索被轉發給相關人員的問題都有影響。

2.3評估支持系統

評估支持（Evaluation Support）系統主要對應情報周期中的“評估”步驟，用于監控情報處理過程、評估情報產品的質量、判斷情報產品是否符合該情報分析的優先事項。例如：根據國家情報優先框架（NIPF）對報告進行分類，并跟蹤其中的優先事項。

2.4信息優先化系統

信息優先化（Information Prioritization）系統旨在獲取可用信息和分析師偏好，并將二者有效關聯，從而提升情報分析師的工作效率。例如：將情報分析師的歷史搜索或分析重點進行評級，為所有情報源進行標記，并推送適合該分析師情報。

3.性能評估

以信息優先化系統為例

3.1從用戶角度評估

評估人工智能情報系統的性能，需要首先從用戶、即情報分析師的角度出發，有以下兩個評估要點：

一是，該系統是否存在浪費時間的現象，即占用了分析師的時間，卻沒有提供應有的情報分析效果。

二是，該系統是否存在“錯過有用信息”的現象，即沒有收集到分析師需要的報告，導致情報產品出現缺失。這種現象相比前者更難量化。