文/马特·因斯*
人工智能(AI)为整个智能周期的重大创新提供了基础。这一趋势可能会在未来几年持续下去，创造额外的分析带宽，重塑智能产品的制作方式，并将其传达给目标受众。
然而，尽管人工智能有可能推动智能生态系统的转型变革，但它并不是人类在这个循环中的可行替代品。几乎可以肯定，训练有素、精通数字技术的情报专业人员将保持高需求。
到目前为止，人工智能一直主导着2023年的技术讨论。像OpenAI的文本生成器ChatGPT和图像生成器Stable Diffusion和Dall-E这样的工具一直是人们越来越感兴趣和兴奋的主题。微软发布了人工智能增强版的必应搜索引擎。谷歌的母公司Alphabet也宣布了自己的人工智能聊天机器人巴德(Bard)。
其中许多技术可用于实现和优化情报的收集、处理、分析和传播方式。如果使用得当，像ChatGPT这样的大型语言模型(llm)可以通过完成许多重要的情报收集和处理任务来节省宝贵的分析时间。例子可能包括在网上搜集最新的抗议事件数据，对地缘战略重要性的新问题进行文献综述，或者创建和管理常规的开源情报源。
新兴的机器学习(ML)应用，如自然语言处理(NLP)，同样会减少分析师从事大量活动的需求，如语音到文本的转录、语音识别和语言翻译。对于人类来说，完成这些任务通常要花费更多的时间。
将人工智能和更高水平的自动化纳入情报评估过程，可能会增强情报专业人员的意义构建能力，以及向客户提供新见解的能力。新兴的人工智能数据分析工具将帮助分析师识别难以察觉的警告信号，如果不加以注意，可能会增加战略意外的可能性。
在Lumen5等人工智能视频制作工具的帮助下，智能提供商将能够重新构想战略智能产品和服务的传播和沟通方式。未来的人工智能参与和反馈工具同样可以帮助情报提供者更好地预测客户最感兴趣的主题。这可能会增加情报提供商根据特定客户信息需求和偏好定制产品的能力。
尽管人工智能具有重塑智能世界的巨大潜力，但纯粹的人工智能——尽管听起来很有吸引力——在智能工作中存在重大缺陷。在专门研究中使用对话式人工智能可能会给情报评估带来不准确和偏见。ChatGPT和其他法学硕士课程产生的文本令人信服，但往往是错误的，因此它们的使用可能会歪曲科学事实并放大谬误。
缺乏透明度，包括人工智能应用如何得出结论，也是一个令人担忧的问题。智力评估依赖于结构化的过程和清晰的解释和推理。因此，如果无内鬼请放心开车入口网站分析师无法解释基于机器的判断是如何达成的，客户对情报提供者的信心很可能会降低。
定义当前人工智能时代的工具和应用程序将使情报工作的几乎每个方面受益。但它们不足以取代人类分析师，后者的目的是理解复杂的全球发展，为决策者提供关键信息，并对最可能的结果做出判断。尽管ChatGPT有很多好处，但它缺乏完成这些智力活动所必需的一般智力、情商和创造力的同等水平。
此外，人工智能无法对重大全球事件的影响做出可信的判断，也无法复制严格的分析技术，后者允许分析师填补关键信息空白，并产生高影响力的预期分析。虽然人工智能可能可以向客户提供并捍卫分析师的顶级分析线，但它不能对其中包含的判断负责。
目前的人工智能技术还远远不能超过甚至匹配训练有素的人类分析师的理解和学习能力。专家预计，普遍比人类更聪明的人工智能系统还需要几十年的时间。这种目前假设的人工智能通常被称为通用人工智能(AGI)。
即使AGI到来，这种技术也不太可能发展出获得人类智能所需的人际关系(HUMINT)。或者，就此而言，建立情报评估所需的信任和信心水平，使情报产品对预期的决策者产生预期的影响。
因此，对于完成广泛的情报任务，人将继续发挥至关重要的作用。情报部门的工作人员应该放心，情报分析师的角色不会被简化为检查人工智能得出的见解是否准确、适当和符合目的。
在人工智能减轻了他们的工作量后，有了额外的时间，情vr体验馆需要多少钱报分析师将能够更好地优先处理更重要、更复杂的任务。这可能包括花更多的时间交付客户简报，以及了解他们的具体信息需求和客户正在使用情报产品来通知的决策。或者，这可能意味着更多的时间花在开发所有重要的人力资源上。
大规模采用人工智能还将为分析师创造更多的战略带宽，使他们能够理解不断发展的局势，并批判性地思考未来的安全和地缘政治格局。这只会在高度影响战略趋势的背景下变得更加重要，例如气候变化加速、去全球化和威权主义抬头，与更常规的作战问题相比，大多数情报提供者往往低估了这些趋势。
通过提高生产力，人工智能技术也为在智能环境中推进人类议程的其他方面提供了机会。这包括更灵活的工作模式的潜力，这有助于使情报界成为一个更加多样化、公平和包容的工作环境——所有这些都是吸引最聪明的人才进入这个领域的先决条件。
然而，为了保持领先地位，情报专业人员需要能够最大限度地利用人工智能。下一代分析师必须能够理解和解释人工智能衍生的发现，并在人工智能技术无法实现预期结果时识别和指出。
情报界和使用我们生产的产品的团队几乎肯定都需要积极主动地建立基线数字和数据技能。对于情报专业人员来说，这将确保我们能够在分析和支持流程中最好地利用人工智能和分析工具。能够建立自己的数字能力并将这些技能与其他传统情报能力结合起来的情报分析师，几乎肯定会在未来的情报环境中更好地发挥价值。
而对于智能产品的消费者来说，净收益将是成为更智能的客户的能力。提高人工智能素养将使使用智能的企业安全团队能够更i7 870好地质疑他们的提供商如何使用人工智能以及人工智能最终产品的实际工作方式，这样他们在购买服务时就可以清楚地知道他们是可靠的，并提供所需的服务。
人工智能和相关的新兴技术已经在重塑情报的收集、处理和评估方式。在未来的几个月和几年里，他们很可能会继续帮助进一步提高像Dragonfly这样的供应商的评估产品的相关性、及时性和可操作性。
也就是说，尽管人工智能——以及自动化和大数据——将成为情报从业者工具包中越来越重要的一部分，但它不会取代工具包(或分析师)。研究表明，人类和机器一起工作通常比人类或人工智能单独工作表现更好。几乎可以肯定，人类的创造力和原创性对于产生相关和创新的智力产出仍然至关重要。
随着人工智能应用的增加，确保情报从业者保持在循环中，对于确保人工智能的幻觉被发现，以及情报产品保持准确、可审计和战略性至关重要。更不用说情报提供者可以继续“对权力说真话”——尽管以一种可能更有针对性的方式。
*马特·因斯是地缘政治和安全情报机构蜻蜓的战略情报经理。
本文仅代表作者个人观点，并不代表地缘政治监测网的观点。
