，“城东一栋房子里有一枚炸弹即将爆炸！”“炸弹由捕鼠器、ACDelco牌AA电池和镀锌管碎片组成，似乎与炸弹手有关。”恐怖分子喊道。第五颗炸弹已经在联邦快递传送带上了！”在比赛中，利用各类数据抽丝剥茧，做出预测，然后与前线特工紧密合作，阻止悲剧的发生。这有关系吗听起来比下棋、写文章、打游戏、替人巡逻、流水线上“打工人”还酷？近日，美国情报高级研究计划活动（IARPA）提出利用人工智能预测地缘政治事件，然后找出恐怖分子、黑客，或者任何被认为是美国敌人的人，所以我们就借此机会谈谈人工智能是否可以作为情报分析员。科学算命：美国情报机构有一个新员工，IARPA的一些独立项目，从技术角度来说，都是耳熟能详的名字：量子计算、低温计算、人脸识别、通用语言翻译n等这些看似人畜无害的项目，似乎和BAT这种大厂的实验室没什么区别。但作为一个由间谍和博士精英组成的机关，一切显然没有那么简单。IARPA可以说是美国政府的秘密项目中风险最大、影响最深远的项目之一，因为它需要告诉政策制定者未来事件中可能出现的地缘政治。他们的担忧大多是硬核话题，例如：七国集团成员是否会（在特定日期）对叙利亚发动军事进攻？委内瑞拉一个月能生产多少石油等等？那么AI在其中扮演什么角色呢？例如，由IARPA资助的一个名为SAGE的项目使用机器学习进行协作预测。专家预测更准确、更快。”通过这种混合模型，SAGE可以向人类提供机器从图表中获得的信息、可视化的趋势，以及AI做出的具体预测。项目负责人兼美国南加州大学维特比信息科学研究所（ISI）人工智能系前不久表示，SAGE成功预测了朝鲜何时试射导弹，听起来是不是很刺激？能够预知未来，绝对会成为部落中最强大的巫师。不过这孩子不说不说，想必大家都很想知道这种神秘莫测的能力到底是怎么来的。耳目、先锋、参谋：分析师的职场密码，AI学会了多少花样？明明连天气预报都不能及时预知，怎么突然预知国家大事呢？根据南加州大学计算机科学家FredMoore的说法，用FredMorstatter的话来说，“人工智能之所以有效，是因为人类有硬币的一面，而机器有另一面”——不是查明时事和制定战略，而是与以前的分析工具集成。比，让人类更准确的抵达未来。说人话是为了提高“猜对”的概率和效率。以双十一为例。电商网站“猜你喜欢”的几率越来越高，这要归功于分析预测模型。国家大事也遵循这个规律。在各种犯罪行为发生前，通过异常的间谍活动、社交网络动态、消费记录等，分析研究主体的行为和活动，将潜在的危害扼杀在摇篮中。因此，AI在政治预测中的作用更像是情报分析员，而不是打哪儿的超级特工。情报分析员应该具备哪些能力？简而言之，就是三个：耳目、利兵、参谋。AI到了什么阶段？1.无处不在的数字“耳目”。预测的前提是在数据收集过程中能够为分析人员提供足够规模的准确有效的数据。古代的大巫师们，都是通过烧龟甲、观星相来“占卜”的。IARPA的运作模式是通过人工智能对数据采集进行自动化管理。据《匹兹堡邮报》报道，该系统“可以全天候记录全球所有人的生活”。这包括每个Facebook帖子、Twitter和YouTube视频；每个收费站的标签号码；每次GPS下载、网络搜索和新闻提要；每一个街头摄像头视频，甚至每一个外卖订单和餐厅预订……IARPA的系统让程序日夜不停地持续访问和捕获这些数据，并将它们向上游发送以支持决策。2.前瞻性的典范“先锋”。每个人对数据的敏感度和使用数据的能力都不一样。一个对各种信息和智能变化不敏感的人，自然无法从中获得洞察力，对未来做出判断和预测，也就是缺乏态势感知（SituationAwareness，SA），AI也是如此。在阅读大量信息和情报的基础上，结合国内外复杂的政治、经济、科技、文化等环境，寻找规律，这需要一个复杂的高性能模型。模型是预测的基本方法论，就像媒体总是用“义乌指数”来预测美国大选的结果一样（大多数竞选者的道具，比如旗帜，都是义乌生产的）。一个有效的预测模型可以成为一把利刀，斩断大数据的团团，剥出茧。这部分可以说是科技竞赛的核心秘诀。我们不知道IARPA采用了哪些算法创新，但总的来说，通用的有决策树、回归技术、聚类算法、深度神经网络等。结合NLP自然语言处理理解网络信息，综合判断方向和方向。事件的结果。这里也是科技厂商的大练兵场。例如，2015年巴西世界杯期间，谷歌、微软、百度、高盛等巨头预测了全部64场比赛的结果，以及冠军和黑马。哪个有准确率？更高，你可以自己搜索。3.失信的决策“顾问”。如果只有模型，那么人类就没有了？如果要评选“最晚被AI抢走的工作”，那么情报分析人员肯定排在前列。原因无他，分析的目的就是为行动服务。特别是像IARPA这样的情报机构，最终要快速做出有针对性的国家战略决策，以应对各种可能出现的政治紧急情况、公共危机、恐怖活动等，这需要两个前提：第一，创新。分析师更强调基于隐性知识的加工和分析，并在此基础上提出自己的结论和建议。对于未来不确定的事情，个人的知识和经验是极其重要的。如果以情报流程链为例，数据收集和模型分析大概在上半场，而能够改变事物走向的下半场则来自专家的智慧。特别是一些主观信息必须面对面交流才能体现在面部表情、言语和行为上。仍然需要人类分析师，优先考虑后端AI的效率；还有一些隐藏的信息，比如一些国家政策。诸如此类的报告等，可能根本就没有任何数据存储在网络上，这也留给了AI绰绰有余的能量。在AI连小学生作文都写不出来的年代，人类分析师的饭碗自然是稳妥的。IARPA每3到5年轮换一组项目经理。这些人往往来自各个领域，如语言学、航空航天、原子物理学、人工智能、生物识别学、神经科学等。第二，影响力。分析人士发现的“政策守则”不可能闭门造车，终将在现实中得到检验，执行力度取决于其建议被认可的程度。如果推出AI，能否保证执行者服从不重复命令，能否让队友勇往直前时不担心误判，以及因预测错误导致行动失败的责任如何分担？换句话说，分析教师正在出售一种不确定的“思想商品”，它需要与他人建立联系、获得认可并推动他人更充分地表现的能力。技术和影响力在分析师角色的能力体系中是互斥的。没有后者的AI，目前只能是一个“工具人”。看完这里，或许我们就不会对IARPA的AI动作抱有太多的焦虑了。不过，在此之前，我国一些领导人也提出了“从科技规律的角度前瞻性思考世界科技发展趋势，提出咨询建议，进行科学评估，进行预测”的意见。和前瞻性，在国家宏观决策中发挥建设性作用”。IARPA建立AI情报部门的经验，我们能学到什么吗？变革前：AI情报隐患亟待解决虽然两国国情不同，但美国政府机构将AI引入情报工作的举动和舆论反响也能帮助我们避免很多不必要的麻烦。目前，IARPA的AI实践有几点值得探讨。首先，AI预测结果只在小范围内有效，并没有更多的案例被曝光。除了技术本身的原因，很多地方的数据覆盖还不普及也有直接的关系。数据是预测的前提，数据不足自然会导致失真。也有一些领域规律不明显，充满突发事件和意外影响。比如，相对于农林牧渔等传统行业，商业世界时不时会受到人为因素的影响，这些都需要不断实时修正。因此，人工智能在获取和处理信息和知识方面的强大能力值得关注，但也不必过分紧张。此外，IARPA在AI情报分析上的过度努力，已经开始侵犯公民的信息边界。此前有媒体透露，IARPA对美国国家安全局收集的数百万条私人海外通讯进行了数据挖掘。尽管其目的是为了防止恐怖活动，但其滥用和侵犯隐私权的可能性也引起了众多观察人士的警惕。.在美国，这样的事情并不少见。2017年，Facebook收到了来自世界各国政府的78890条信息请求，其中41%来自美国，85%的请求获得批准。它还向谷歌、苹果和其他公司提出了要求。类似的要求。美国国土安全部的一篇帖子还透露，他们正试图创建一个系统，允许“24/7访问受密码保护的影响者的个人社交媒体，并分析内容、情绪、数量等，以分析”。如何平衡公民的隐私安全与国家利益，考验着政府对数字化、智能化技术的管理。在给出令人信服的共识方案之前，我想大多数人都希望这一天来得慢一点。
