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人工智能在美国情报中的作用
就像生活和商业的许多方面一样，人工智能 (AI) 正在改变全球情报行动的格局。事实上，复杂的 AI 功能的出现正在推动情报革命。对于美国情报界 (USIC) 和中央情报局 (CIA) 来说，AI 提供了前所未有的机会来增强情报行动和分析中的洞察力和决策能力，同时简化大型、复杂且全球分散的组织的后端业务运营。将 AI 整合到情报任务中旨在管理现代、无处不在的传感器技术产生的大量数据，并协助从这些数据中提取洞察力。USIC 的主要任务是通过收集和分析情报为总统和美国决策者提供决策优势。反间谍也是一项重要任务，中央情报局除了这些职责之外，还负责在总统的指导下开展秘密行动。如今，人工智能作为情报人员的合作伙伴，在所有这些任务中发挥着越来越重要的作用，从大量数据中提取见解，提高情报活动的效率和效力。近年来，人工智能取得了巨大进步，已经以深刻的方式改变了情报业务。人工智能有助于管理无处不在的传感技术产生的数据量激增，并促进这些数据在各种收集“INT”中的集成，包括人力情报 (HUMINT)、信号情报 (SIGINT) 和地理空间情报 (GEOINT) 等。例如，中央情报局利用人工智能进行内容分类、翻译和转录，以帮助分析师快速处理大量信息。最生动地体现在 OSIRIS 平台中，该平台由 CIA 的开源企业开发，并在美国情报界广泛共享。CIA 的 OSIRIS 平台展示了人工智能在开源情报 (OSINT) 中的强大集成，而几年前，这项任务主要依赖于人类的专业知识和劳动力。OSIRIS 现在使用大型语言模型来合成和呈现大量 OSINT，这本身就是人工智能驱动的工作流程的结果，它提供摘要并通过聊天机器人促进用户参与。该系统建立在数十年的人类专业知识和精选数据之上，由主题专家指导并以机器速度处理以提供可操作的见解。在网络安全方面，人工智能可以需要强调的是，OSIRIS 并不生产分析产品；相反，它帮助专业用户理解大量的 OSINT。聊天机器人可用于加强思维、质疑假设或探索替代方案——所有这些都是情报专业人员的有用功能。尽管人工智能最近取得了令人印象深刻的进步，但 HUMINT 对于解锁强大的洞察力和为美国决策者提供决策优势仍然至关重要。即使全球经济迅速数字化，也总会有一些秘密只存在于独裁者、暴君和恐怖分子的脑海中——随着网络威胁的数量和复杂性不断增加，这一现实只会得到加强。然而，人工智能仍然在经典间谍活动中发挥着重要作用——从人类来源秘密收集敏感情报的斗篷和匕首世界。人工智能和机器学习 (ML) 可以通过识别潜在情报来源（情报术语中的定位）或为潜在招募目标构建数字生活模式来提高 HUMINT 的成功率。通过对大量数据的解释，人工智能还可以成为评估数字威胁形势的宝贵工具，情报人员必须通过这些威胁形势在全球范围内悄悄移动和行动。情报专业人员与人工智能、人与机器之间的这种伙伴关系对于数字时代的成功越来越重要。除了 HUMINT 和分析任务之外，人工智能还通过自动化后台功能来增强 USIC 内的业务运营，从而释放人才以执行更高阶的认知任务。
挫败敌人：为国防工业基地提供反情报和威胁意识
袭击发生几个月前，已获批准的学者达瑞斯·史密斯博士参加了一次国际会议。史密斯博士是无人驾驶飞行器（UAV）燃料电池技术的专家。在会议召开前的几周，史密斯博士与另一位志趣相投的研究人员互发电子邮件，后者提出了一些有趣且极具智力挑战性的问题。他们约好在会议上见面。史密斯博士与他的新朋友进行了几次交谈。他绝不会故意泄露敏感或机密信息，但通过一系列看似无辜的对话，他分享了许多细节。虽然没有一个细节是机密的，但综合起来，它们描绘出了一幅更完整的画面。碰巧的是，他的新朋友是一个外国组织的代表，该组织在贸易展上搜寻有关无人机技术和专家的信息。史密斯博士提供的线索让他们走上了实现最终目标的道路。
国防部指令 5240.01，“国防部情报和情报相关活动以及国防情报部门对执法机构和其他民事当局的协助”，2024 年 9 月 27 日
a. 国防情报部门可以向国防部其他部门（包括国防部执法部门）提供情报和非情报协助，其条件与国防部其他部门相互协助的条件相同。国防情报部门必须考虑指挥关系；《美国法典》第 31 篇第 1535 节（在本发行中也称为“经济法案”）支持协议；《美国法典》第 18 篇第 1385 节（也称为“民兵法”）；以及任何其他适用法律和政策。在执行外国情报或 CI 以外的任务或职能时，国防情报部门将遵守适用于国防部非情报组织的国防部政策以及国防部政策为该任务或职能指定的任何具体操作参数。
技术情报平台的可见性
对IT遗产的看法有限或不可靠，从您的技术投资中获得最大的价值变得越来越困难。限制的情报导致软件蔓延的冗余应用程序以及重叠和成为货架软件的供应商。作为监管合规性的转变和发展，包括与环境社会治理（ESG）努力有关的政府要求；客户数据和个人身份信息（PII）；以及金融，医疗保健，保险和运输行业 - 对查询有效的响应变得可疑。
竞争政策 情报 人工智能
剑桥大学的 Diane Coyle 和多伦多大学的 Hayane Dahmen 对人工智能“开放性”的竞争效应提供了令人惊讶的见解。正如他们所解释的那样，“开放”被认为是生成人工智能 (genAI) 的竞争属性。然而，每个 genAI 模型的“开放性”可能会有很大差异，这种差异会影响企业的激励。开放程度也可能因技术堆栈的不同级别而异。此外，许多开放模型与现有的大型科技公司建立了合作伙伴关系，但条款并不公开。作者得出结论，竞争机构应在 genAI 市场中采用分级的“开放”概念，不仅要考虑模型的具体“开放”特征和所涉及的任何合作伙伴关系，还要考虑涉及相关上游模型和下游 AI 产品的生态系统的具体特征。
美国陆军情报与安全司令部空缺公告 INSCOM-AFSC-USAOG 09232024-001 意大利维琴察
这些是国防民事情报人员系统 (DCIPS) 内的军事情报民事例外职业 (MICECP) 职位。担任 DCIPS 职位的员工属于例外服务，必须遵守美国法典第 10 章以及国防部指令 1400.25。该职位位于美国陆军情报和安全司令部 MICECP。此空缺公告将填补全球各地的职位。如果被选中，最初的任务将是担任该职位并履行所述职责，并遵守 MICECP 程序。此外，根据计划需要，被选中者将被迫在指定级别重新分配到全球职位。通常，轮换每 5-7 年进行一次。被选中者还可能被部署以支持美国应急行动。
