近年来，随着科学技术的发展，在战争需求的强大推动下，战争形态正在发生深刻演变，同时也强烈牵引着军事情报工作相关技术的创新发展。人工智能技术作为被人们普遍认为是最有可能改变未来世界的颠覆性技术，在美国军事情报工作中已经有了一定的应用。研究其在军事情报工作中的当前运用及发展趋势，可为我国军事情报领域人工智能技术快速发展提供借鉴与参考。
引言
美国计算机和认知科学家约翰·麦卡锡及其同事在 1956 年达特茅斯会议上创造了 “人工智能”一词。在近十几年人工智能技术取得了高速的发展，一般认为人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。从 20 世纪 50 年代至今，人工智能技术的发展主要经历了推理期、知识期和机器学习期三个研究阶段。
近年来，在战争需求的强大推动下，军事智能化的步伐日益加快，战争形态加速演变，对情报工作提出了更高的要求。但在当前信息技术主导下的数字时代，信息过载、分析师认知偏见、经验主义、情报素材效用低下、数据类型复杂等问题广泛存在。面对上述问题，前中央情报局情报副主任梅迪纳称，情报工作必须从根本上改变，才能在信息革命中幸存下来。人工智能技术在情报工作的发展应用，将在很大程度上缓解此类问题，推动情报工作快速发展。
01 · 应用背景
1.1 人工智能技术的快速发展
近年来，人工智能技术发展速度迅猛，在机器翻译、无人驾驶、医疗诊断、物流配送、军事作战等应用领域均取得了实质性进展。随着以 “阿尔法狗”为代表的人工智能系统在人机围棋大战中多次战胜世界顶级高手，人工智能技术再次引起全世界的广泛关注，被普遍认为是最有可能改变未来世界的颠覆性技术。全球掀起了新一轮人工智能技术发展浪潮，各世界大国纷纷发布人工智能技术战略文件来进行顶层设计，谋划抢占新一轮科技革命的制高点。随着技术的快速进步，人工智能技术的使用必将更加普及，更加显著地影响人类的生产生活方式。
1.2 战争实践的有效牵引
军事智能化已成为新一轮军事变革的核心驱动力，势必会催生新型作战思想，精简战场力量构成，改变传统作战方式，影响战争制胜机理。但准确、实时、不间断的情报作为谋取信息优势和争取战争主动权的基础地位不会变，同时又要求情报保障作战必须更快、更准、更连续。随着大数据、云计算和深度机器学习等新技术的出现，人工智能技术在数据信息搜集、挖掘、融合、储存和处理方面取得极大进展。鉴于日益繁杂的战场形势对将人工智能技术用于支持军事情报工作的需求愈发强烈，人工智能技术在军事情报领域中的应用已经进入到持续爆发期。
1.3 情报工作的现实需求
在当前的网络数字时代，陆、海、空、天、网等多维空间内每分每秒都诞生着海量数据，情报分析员每天都要处理大量关于个人、非国家行为体和国家的数据信息。以图像分析为例，据悉，20 名分析师在 24 小时内持续工作所能处理的数据，不到一台美国空军用于城市监视的广域图像传感器所收集到的 10%，大量劳动力被海量数据所淹没。
美国 《福布斯》杂志发表题为 《重新定义军事情报：战场上的大数据》一文指出，自 “9·11”以来，无人机和其他监视技术的数据量增长了1600%，分析数据信息就像在高速的消防带中饮水一样困难，需要开发具备智能功能的新软件用于数据的获取和分析。美国陆军中将迈克尔·奥茨曾说， “数据并不缺乏，缺乏分析。”，因此，如何利用现代信息技术和人工智能技术，提高情报分析处理的自动化程度和效率，成为当前情报工作面临的重点问题。现实需求是推动技术发展的强力 “催化剂”，相较于人工分析处理数据信息，人工智能技术在海量数据分析中具有绝对优势，如通过图像理解、生物识别技术和深度机器学习能力对收集图像进行处理分析，高质量地实现图像自动识别和目标提取，从而减轻人类的工作量。
02 · 应用现状
高科技主导下的现代战争，交战双方的核心竞争发生在认知领域，谁具有信息优势，谁就占据了战场主动权。与人脑相比，人工智能技术具有反应迅速、储存量大、响应主动且不受体力限制的优势，可以极大提高情报工作的效率，确保情报工作成果精准化并实现情报工作流程的智能化。下面对人工智能技术在美国军事情报工中的当前应用现状进行梳理总结。
2.1 编织智能侦察网络，拓宽多源情报搜集
众所周知，情报分析最可靠的形式是全源情报，即 “将情报和所有相关来源的信息整合起来，以分析影响作战的情况或条件”。从近几场局部战争来看，为了搜集更多的数据信息，美军不遗余力地在陆、海、空、天、网等多维空间编织各类智能侦察网络，基于智能传感器技术的军用无人系统更是大量投放战场，在战场上发挥了重要作用。美国拥有的空中无人系统多达 8000台，海上水中无人系统 6000 台，地面无人系统超过 1. 2 万台。在阿富汗和伊拉克战争期间，美军为了占据信息优势，对敌实施快速打击，在太空投入了包括 “锁眼”“大鸟”和 “大酒瓶”等100 多颗卫星在内的太空侦察系统; 在空中将“全球鹰”“空中幽灵”“捕食者”“先锋”和“死神”等先进的无人机及侦察直升机大量投放实战; 在海上和水下，美军也大量设置了各种无人潜航器和自动识别系统，能够在敌方海军基地和港口实施水下监视和跟踪，这些系统已成为美军行动中不可或缺的一部分。
在网络空间搜集情报也是美军获取信息的重要手段。前中情局职员爱德华·斯诺登披露了“棱镜”计划，该计划旨在通过远程电脑终端实施绝密电子监听，其实质就是利用智能网络技术在网络空间内搜集各种情报， “棱镜门”事件印证了美国情报战火在网络世界早已蔓延开来。美军通过网络，使用计算机病毒、木马程序和逻辑炸弹等智能网络武器实施网络攻击活动，以手中的键盘潜入到世界各个国家的电脑网络，并且根据当前任务驱动，有重点地对一些国家的政府主干网络、军事网站、军事研究机构和军事论坛进行全时监控浏览，完成情报搜集、摧毁和破坏等使命任务。如在协助美伊联军收复摩苏尔的战役中，网络司令部参战分队通过网络大量搜寻 “伊斯兰国”及其支持者在邮箱和社交媒体中暴露的目标信息，使用快速定向技术进行定位配合美军实施点杀，对藏匿于摩苏尔的 “伊斯兰国”头目巴格拉迪进行了至少 4 次精确定位侦察，却因“战术配合而非技术原因未能实现斩首”。在美国 “网络风暴”和 “网络卫士”等常规演习中，网络分队通过发送智能网络 “钓鱼”电子邮件，搜集掌握假想敌 “目标属性、规模和威胁水平”，并通过传送恶意文件谋求获取更加详细的目标信息。其低成本、战术级、潜隐性、收效高的特性，令网络空间成为美军侦察和搜集情报的重要来源。
军事卫星搜集情报
2.2 运用先进智能系统，提高情报分析效率
目前，人工智能技术在情报分析应用中发挥作用比较明显的当属以专家系统、知识图谱、数据挖掘、机器学习等为代表的智能技术。就专家系统来说，它是一个以情报领域的专家知识与经验为基础的智能计算机程序系统，利用知识库中情报专家的知识和情报专家解决问题的方法和思维来处理该领域问题。同时，该系统可引入深度学习算法，随时人机交互，完善知识库储备，并具有自主学习和纠错能力，能够在应用实践中不断完善自身能力，主要作用为语音理解、图像分析、事物分类、诊断预警和计划生成。这类智能系统在军事情报分析中的应用广泛，大幅提高了情报分析效率。
此外，美国国防部算法战跨职能团队使用深度学习和神经网络技术为部队开发用于目标探测、识别与预警的计算机视觉算法，该小组于2017 年 12 月部署到中东，显著提高了对无人机收集视频的 “处理、利用与分发”能力，支持辅助美军挫败 “伊斯兰国”的行动。由美国空军提议研发的数字企业多源开发软件(MEADE)能够直接回答问题或通过与用户交互，协助引导情报分析人员找到答案，并作为虚拟助手帮助情报分析师处理海量数据信息。
美国 《人工智能技术与国家安全》报告指出，对于社交媒体的数据监测、分析以及筛选是美国国家安全的重要保障之一 。借助数据挖掘技术，对网络空间内海量信息进行关联分析，从而获得与国家安全、恐怖活动相关的情报。为了应对 “9·11”事件以来在世界范围内频发的恐怖事件，美国 “人工智能暗网”项目通过收集网络空间内国际恐怖组织在网站、论坛、聊天室、博客、视频、虚拟世界等产生的 “所有”网络内容，用多语言数据挖掘、文本挖掘和网络挖掘技术执行链接分析，成功预测和破获了近百起恐怖主义袭击危险。
此外，由美国水晶球公司开发的大数据分析“哥谭”平台已被美国情报界广泛使用，该平台可以帮助组织合并、管理、保护和分析大量数据，对语义、时间、地理空间和全文本进行分析。“哥谭”平台把人工智能算法与强大的引擎融合在一起，形成具有精准搜索和挖掘功能的智能搜索引擎，可对信息进行深度挖掘，然后通过人工智能算法在数据之间进行关联分析与预测，该平台在 2011 年美军击毙本·拉登的行动中和阿富汗战场上发挥了重要作用。
2.3 利用智能防护软件，有效进行网络安防
在全球网络信息化程度高速发展的大背景下，具有隐蔽性、复合型、针对性、多路径性特点的恶意软件、漏洞后门、分布式拒绝服务攻击和高速持续威胁攻击日益增多，不断增长的网络攻击和入侵使各国军政机构面临巨大风险。美国前国家安全局局长兼美国网络司令部司令迈克·罗杰斯上将曾指出，“人工智能技术和机器学习是网络安全的基础。”
基于人工智能技术代理、神经网络应用、专家系统、深度学习的人工智能技术安全工具已广泛用于网络防御，并发挥了积极作用。如由赛门铁克软件公司研发的目标攻击分析工具能够在各个端点发布可疑活动并整理该信息，以确定每个操作是否有隐藏的恶意活动，可用于发现隐身、针对性和高速持续威胁的攻击。2010 年，美国国防高级研究计划局在 Intercept X 工具中创建了第一个网络基因组程序，以揭示恶意软件和其他网络威胁的 “DNA”，还可利用行为分析来限制新的勒索软件和启动记录攻击。IBM 公司研发的QＲadar Advisor 软件具备自动调查事故，通过认知推理提供关键见解，识别高优先级风险并加快响应周期，能够帮助安全分析师评估威胁事件，以降低应对威胁事件带来风险的能力。
2019 年 1 月 14 日，美国防部发布公告称，陆军的阿伯丁试验场正在研究人工智能技术如何保护战术网络和通信免受网络攻击，加强利用机器学习来自动检测网络漏洞，确保自动化网络决策，对以前未知的恶意软件和网络攻击作出自适应反应，推动人工智能技术在网络防御中更广阔的应用。同样，美国国防高级计划局明确表示，将在网络安全智能化方面加大投入力度，设计出可以自动攻击其他系统同时可以自我防御的程序，目前开展的研究社会工程主动防御项目和人机探索软件安全项目,就是其 中优秀的代表。
网络安防
2.4 依托各类智能手段，有效进行情报欺骗
《孙子兵法》曰: “兵者，诡道也”。情报欺骗一直是战争传统而重要的工具。信息化条件下，情报欺骗性质没变，但模式已经发生了很大的变化。近年来，基于神经网络技术的 “深度伪造”开始崭露头角，使伪情报制作变得相当简便。该软件通过向计算机提供算法学习来模仿人的面部表情、习惯和声音，将虚假视频与假音频结合起来，散播虚假消息，让他们说出想要的任何内容。同样，生成合成图像、文本和音频的功能可用于在线冒充他人，或通过社交媒体渠道分发人工智能技术生成的内容影响公众舆论。
情报机构可以利用这项技术通过 “合成人”制造谎言和混乱，有效利用情报欺骗传播舆情、夸大事实、煽动民众、制造恐慌，同时还可以利用各类网络智能武器实施信息诈取和情报欺骗。例如美军两款代号为 “野蜂”和 “病毒步枪”的智能网络兵器可无线监测电脑电磁辐射、自动识别出无线网络信号，通过 “鲸吞式解码攻击”或强行无线 “写入”病毒的方式控制目标电脑，进而发送欺骗信息，实施情报欺骗，误导对手。俗话说:“眼见为实、耳听为虚”，但是现在眼见未必为实。
03 ·发展趋势分析
随着人工智能技术不断向前发展，其在美国军事情报工作中一定会有更广泛的发展应用，但同样也面临着各种各样的问题与挑战，未来前景及发展走向仍需要密切关注。
3.1 加强统筹规划，提高发展速度
近年来，美国国防部、各军种和情报界通过制定方针政策、成立专门负责机构、加大资金投入、注重军地部门合作和注重人才培养等举措不断推动人工智能技术应用在情报工作中的发展壮大。2017 年 7 月，美国国防高级研究计划局发布《人工智能与国家安全》报告，称 “人工智能的未来进步有可能成为一种变革性的国家安全技术”，鼓励情报工作与人工智能技术相结合，扩大情报界对人工智能技术的应用。2017 年，仅中央情报局一家就同时与工业界开展了 137 项人工智能技术项目的研究开发。2019 年 1 月 26日，美国国家情报总监办公室发布《运用机器强化情报计划》，旨在通过人工智能、流程自动化和情报界官员强化技术维持美国的情报优势，即“AAA”战略。该计划是美国情报界首份指导人工智能技术应用于情报领域的国家战略，有助于情报界在各方面与人工智能技术的融合，推动情报界在组织机构和行为方式上发生巨大变革。人工智能技术已经成为美国情报工作更新升级的强大动力，未来一个时期必将成为人工智能在情报领域的高速发展阶段。
3.2 明确未来方向，注重人机协作
人类和人工智能系统只有实现 “人 + 机”的协同作战，才会产生 “1 + 1 ＞ 2”的功效。自2016 年 《国家人工智能技术研究和发展战略规划》发布以来，美国关于人工智能技术的各类会议、研讨会和工作组均把人机协作放在优先位置。2019 年美国政府更新发布的 《国家人工智能技术研究和发展战略规划》着重强调开发补充和增强人类能力的人工智能技术系统，更加关注未来的工作。无论是装备还是人员，通过人工智能技术的数据评析后都会得到更强大的功效加成，但完全脱离开人类指导检验的人工智能技术就像是无源之水、无根之木。人始终是军事情报工作的主体，人机协作也将成为人工智能技术在未来军事情报工作中发展的方向。
人机协作
3.3 健全法规体系，保证有效监管
任何新技术的发展都会带来史无前例的监管难题，人工智能技术也不例外。据 《人工智能:美国的态度和趋势》报告披露，美国民众在一份对未来十年内可能对其造成困扰的事件进行排序的调查问卷中，把不断削弱的数据隐私和日益复杂的网络攻击排在了第一位。鉴于人工智能技术使用的广泛性，利用人工智能技术广泛收集普通公众的个人信息用于情报分析，存在着明显的侵犯隐私和应用范围扩大的问题，容易引发安全问题和社会争议。美国政府一直对人工智能技术的广泛应用和相关监管框架保持高度关注，并在自动驾驶等特定领域出台了一系列监管政策与措施，实践卓有成效。2019 年 4 月 16 日，美国中情局前副局长迈克尔·莫雷尔与胡佛研究所高级研究员艾米·泽加特联名发表文章，警告美国情报机构必须应对技术进步带来的新情况，否则将 “注定失败”。预计美国将很快成立专门针对人工智能技术在情报领域运用的监管机构，并制定相应法律、政策并研发安全标准和规范，尽快参与到人工智能技术在情报领域运用的监管与执法中去。
3.4 提升风险意识，克服潜在挑战
人工智能技术在美国军事情报领域已经有了初步应用，但同样面临许多挑战。如军用人工智能技术系统目前透明度不高，很难理解中间的推演过程; 基于人工智能技术的情报分析结果难以获得决策者的信任，这也是今后人工智能技术情报项目开发者所面临的一大挑战。军事行动具有高风险这一特性意味着运用的人工智能技术系统需要极度稳健可靠，但现在大部分人工智能技术培训的测试是基于学习大量的训练数据，容易受到输入数据难以察觉的操作影响，输入的数据是否安全卫生，数量是否充足，都是影响结果的重要因素。人工智能最大的 “克星”当属来自人类的欺骗或 “诱导输入”，哪怕只是照片被放错位置，一张坦克的照片就可能被误判为汽车，但人眼就很容易辨别出个中差异。此外，人工智能技术还面临着来自黑客攻击、技术复制和恶意使用的危险，甚至可能危害到国家安全。
结·语
虽然人工智能技术已在情报领域得到了广泛应用，但是，鉴于人们正在为人工智能技术寻找预防和应对 “欺骗”的方法，我们不能过于乐观，但也不能简单忽略挑战的严肃性，同时更不能杞人忧天，过度放大风险来阻碍技术发展。当今时代，人工智能技术在情报领域的运用机遇与挑战并存。
文字| 胡荟，吴振齐（解放军信息工程大学），来源：《国防科技》 2020年第41卷第2期
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