间谍与人工智能

20 世纪 50 年代初，美国在与苏联的激烈竞争中面临着严峻的情报挑战。二战时期德国过时的侦察照片无法再提供有关苏联军事能力的足够情报，而美国现有的监视能力也不再能够穿透苏联的封闭空域。这一缺陷激发了一项大胆的登月计划：开发 U-2 侦察机。在短短几年内，U-2 任务就提供了重要的情报，捕获了苏联在古巴的导弹设施的图像，并将铁幕后面近乎实时的见解带到了椭圆形办公室。

今天，美国正处于类似的时刻。华盛顿与其竞争对手之间关于全球秩序未来的竞争正在加剧，现在，就像 20 世纪 50 年代初一样，美国必须利用其世界级的私营部门和充足的创新能力来击败对手。美国情报界必须利用国家的力量来源，以当今世界的速度向政策制定者提供见解。人工智能 (AI) 的集成，特别是通过大型语言模型 (LLM) 的集成，为改进情报操作和分析提供了突破性的机会，从而能够为决策者提供更快、更相关的支持。然而，这场技术革命也有显着的缺点，特别是当对手利用类似的进步来发现和对抗美国的情报行动时。随着人工智能竞赛的展开，美国必须挑战自己 首先——首先从人工智能中受益，首先保护自己免受可能利用该技术作恶的敌人的侵害，首先根据民主的法律和价值观使用人工智能。

对于美国国家安全界来说，履行承诺并管理人工智能的危险将需要深刻的技术和文化变革以及改变机构工作方式的意愿。美国情报和军事界可以利用人工智能的潜力，同时降低其固有风险，确保美国在快速发展的全球格局中保持竞争优势。即使这样做，美国也必须透明地向美国公众、世界各地的民众和合作伙伴传达该国打算如何根据其法律和价值观以道德和安全的方式利用人工智能。

更多、更好、更快

人工智能彻底改变情报界的潜力在于它能够以前所未有的速度处理和分析大量数据。分析大量收集的数据以生成时间敏感的警告可能具有挑战性。美国情报部门可以利用人工智能系统的模式识别功能来识别和警告人类分析人员潜在的威胁，例如导弹发射或军事行动，或分析人员知道美国高级决策者感兴趣的重要国际事态发展。这种能力将确保关键的威胁警告是及时的、可操作的和相关的，可以更有效地应对迅速出现的威胁和新出现的政策机会。集成文本、图像和音频的多模态模型增强了这种分析。例如，使用人工智能将卫星图像与信号情报进行交叉引用，可以提供军事行动的全面视图，从而实现更快、更准确的威胁评估，并可能为决策者提供新的信息传递方式。

情报分析师还可以将重复且耗时的任务转移给机器，以专注于最有成就感的工作：生成原创且更深入的分析，提高情报界的整体洞察力和生产力。外语翻译就是一个很好的例子。美国情报机构很早就对人工智能驱动的能力进行了投资，并且这种赌注已经得到了回报。语言模型的功能变得越来越复杂和准确——OpenAI 最近发布的 o1 和 o3 模型在准确性和推理能力方面展示了显着进步——并且可用于更快地翻译和总结文本、音频和视频文件。

尽管挑战仍然存在，但未来的系统经过大量非英语数据的训练，可能能够辨别方言之间的细微差异，并理解俚语或互联网模因的含义和文化背景。通过依靠这些工具，情报界可以专注于培训一支高度专业化的语言学家队伍，这些语言学家可能很难找到，通常很难通过许可程序，并且需要很长时间才能接受培训。当然，通过向适当的机构提供更多的外语材料，美国情报部门将能够更快地对他们收到的堆积如山的外国情报进行分类，从而大海捞针中找出真正重要的东西。

美国必须挑战自己，成为人工智能竞赛的第一名。

这种速度对决策者的价值不可低估。模型可以快速筛选情报数据集、开源信息和传统人类情报，并生成摘要草稿或初步分析报告，供分析师验证和完善，确保最终产品全面且准确。分析师可以与高级人工智能助手合作，以协作方式解决分析问题、测试想法和集思广益，改进分析的每次迭代并更快地提供最终的情报。

想想以色列 2018 年 1 月的经历，当时其情报机构摩萨德秘密闯入伊朗的一处秘密设施，窃取了约 20% 的详细记录伊朗 1999 年至 2003 年间核活动的档案。据以色列官员称期间，摩萨德收集了约 55,000 页文件以及存储在 CD 上的另外 55,000 个文件，其中包括照片和视频——几乎全部是波斯语。获得档案后，高级官员就向情报专业人员施加了巨大压力，要求其对其内容进行详细评估，以及是否表明伊朗正在进行制造炸弹的努力。但这些专业人员花了几个月的时间和数百个小时的劳动来翻译每一页，手工审查相关内容，并将这些信息纳入评估中。凭借当今的人工智能功能，该过程的前两个步骤可以在几天甚至几小时内完成，从而使分析师能够快速理解情报并将其置于背景中。

最有趣的应用之一是人工智能可以改变决策者使用情报的方式，使他们能够通过类似 ChatGPT 的平台直接与情报报告交互。此类功能将允许用户提出具体问题，并从数千份带有来源引用的报告中接收汇总的相关信息，帮助他们快速做出明智的决策。

美丽新世界

尽管人工智能提供了许多好处，但它也带来了重大的新风险，特别是当对手开发类似技术时。中国在人工智能方面的进步，特别是在计算机视觉和监视方面的进步，威胁着美国的情报运作。由于该国由独裁政权统治，缺乏隐私限制和公民自由保护。这种缺陷使得大规模数据收集实践成为可能，从而产生了巨大的数据集。政府批准的人工智能模型接受大量个人和行为数据的训练，然后可用于各种目的，例如监视和社会控制。华为等中国公司在世界各地电信系统和软件中的存在可以使中国能够随时获取大量数据，特别是可用于训练面部识别模型的大量图像，这对于拥有大量美军的国家来说尤其令人担忧基地。美国国家安全界必须考虑建立在如此广泛的数据集之上的中国模型如何为中国带来战略优势。

不仅仅是中国。“开源”人工智能模型的激增，例如 Meta’s Llama 以及法国公司 Mistral AI 和中国公司 DeepSeek 创建的模型，正在以相对较低的速度将强大的人工智能功能交付给全球用户。负担得起的成本。这些用户中有许多是良性的，但也有一些不是良性的——包括独裁政权、网络黑客和犯罪团伙。这些恶意行为者正在利用法学硕士快速生成和传播虚假和恶意内容或进行网络攻击。正如信号拦截能力和无人机等其他情报相关技术所证明的那样，中国、伊朗和俄罗斯将有充分的动机与客户国和地方组织（如真主党、哈马斯和伊斯兰革命卫队）分享他们的一些人工智能突破。瓦格纳公司，从而增加了对美国及其盟国的威胁。

美国军事和情报界的人工智能模型将成为对手有吸引力的目标。随着它们变得越来越强大并且对美国国家安全决策至关重要，情报人工智能将成为重要的国家资产，必须保护它们免受试图危害或操纵它们的对手的侵害。情报界必须投资开发安全的人工智能模型，并建立红队标准和持续评估，以防范潜在威胁。这些团队可以使用人工智能来模拟攻击，发现潜在的弱点并制定缓解策略。积极采取措施，包括与盟友在反人工智能技术上的合作和投资，至关重要。

新常态

这些挑战不可能凭空消失。等待人工智能技术完全成熟的时间过长也会带来风险；美国的情报能力将落后于中国、俄罗斯和其他全力发展人工智能的国家。为了确保情报——无​​论是时效性警告还是长期战略洞察——继续成为美国及其盟国的优势，美国情报界需要适应和创新。情报部门必须快速掌握人工智能技术的使用，使人工智能成为其工作的基础要素。这是确保未来的美国总统获得尽可能最好的情报支持、领先对手并保护美国敏感能力和行动的唯一可靠方法。实施这些变革需要情报界内部的文化转变。如今，情报分析师主要根据原始情报和数据构建产品，并得到现有人工智能模型的支持，用于语音和图像分析。展望未来，情报官员应探索一种符合现有法律的混合方法，使用在非机密商业数据上训练并利用机密信息进行改进的人工智能模型。这种技术与传统情报收集的融合可能会导致人工智能实体在正常和异常活动的综合视图、自动图像分析和自动语音翻译的基础上为图像、信号、开源和测量系统提供方向。

为了加速转型，情报领导者必须倡导人工智能集成的优势，强调其提供的改进的功能和效率。美国情报和国防部已经组建了新任命的首席人工智能官员队伍，作为其机构内的领导者，促进人工智能创新并消除技术实施的障碍。试点项目和早期胜利可以增强人们对人工智能能力的动力和信心，从而鼓励更广泛的采用。这些官员可以利用国家实验室和其他合作伙伴的专业知识来测试和完善人工智能模型，确保其有效性和安全性。为了使变革制度化，领导者应该制定其他组织激励措施，包括晋升和培训机会，以奖励创造性方法以及那些有效利用人工智能的员工和单位。

白宫制定了国家安全机构使用人工智能所需的政策。乔·拜登总统关于安全、可靠和值得信赖的人工智能的 2023 年行政命令概述了道德和安全地利用该技术所需的指导，而 2024 年 10 月发布的国家安全备忘录 25 是该国利用该技术的基本战略人工智能的力量和风险管理以促进国家安全。现在，国会需要尽自己的一份力量。各部门和机构需要拨款来创建创新和实验所需的基础设施，开展和扩大试点活动和评估，并继续投资于评估能力，以确保美国正在构建可靠和高性能的人工智能技术。

情报领导者必须倡导人工智能集成的优势。

情报和军事界致力于将人类置于人工智能辅助决策的核心，并为此创建了框架和工具。 各机构需要指导分析师如何使用人工智能模型，以确保情报产品符合情报界的可靠性标准。在训练和使用大型语言模型时，政府还需要对处理美国公民的数据保持明确的指导。在新兴技术的使用与保护公民的隐私和公民自由之间取得平衡非常重要。这意味着加强监督机制，更新相关框架以反映人工智能的能力和风险，并在国家安全机构内培育人工智能发展文化，利用技术的潜力，同时维护美国社会的基础权利和自由。

与 20 世纪 50 年代不同的是，当时美国情报机构通过自行开发许多关键技术而在高空和卫星图像领域占据领先地位，而赢得人工智能竞赛将要求该界重新思考如何与私营企业合作。私营部门是政府大规模实现人工智能进步的主要手段，正在投资数十亿美元用于人工智能相关的研究、数据中心和计算能力。鉴于这些公司的进步，情报机构应优先利用商业可用的人工智能模型，并利用机密数据对其进行改进。这种方法使情报界能够快速扩展其能力，而无需从头开始，从而保持与对手的竞争力。NASA 和 IBM 最近合作创建了世界上最大的地理空间基础模型，并随后将该模型作为开源项目发布给人工智能社区，这是此类公共项目如何进行的典型演示。私人伙伴关系可以在实践中发挥作用。

当国家安全界将人工智能融入其工作时，必须确保其模型的安全性和弹性。建立安全部署生成式人工智能的标准对于维护人工智能驱动的情报操作的完整性至关重要。这是国家安全局新的人工智能安全中心及其与商务部人工智能安全研究所合作的核心重点。

随着美国在塑造全球秩序的未来方面面临日益激烈的竞争，其情报机构和军方迫切需要利用该国在人工智能领域的创新和领导地位，特别关注大型语言模型，以提供更快、更准确的信息。向政策制定者提供相关信息。只有这样，他们才能获得驾驭更加复杂、竞争激烈且内容丰富的世界所需的速度、广度和深度的洞察力。

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