人工智能是引領未來的戰略性技術，世界上一些主要發達國家把發展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略。隨著互聯網的普及和飛速發展，人工智能漸漸成為國際競爭的新焦點，將深刻影響情報收集分析能力。

人工智能對情報收集分析的影響

人工智能是計算機科學、信息論、神經生理學、心理學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。人工智能解放了人腦，讓人從繁重的重復性工作中解放出來，專注于發現性、創造性的工作。

大數據時代，我們身邊充斥著各種各樣的數據與信息，這些數據與信息成為重要的情報源。美國國防情報局總部的墻上就有一行字，告誡要注意普通民眾的意見、評論和玩笑。由此可見我們身邊的數據與信息具有非常大的價值，準確高效地收集并分析這些信息為我所用，人工智能將會發揮極大作用。

2017年7月12日，美國權威智庫發布的《人工智能與國家安全》報告提到，情報工作者如果能從監控、社交媒體等渠道獲取越來越多的數據，通過對這些數據進行篩選、分類和組織，有助于及早發現威脅國家安全的各種情報。

當前，數據海量增長，只靠人力要想收集全部數據，很難完成，也不太現實。因此，推進機器學習或者應用人工智能來收集分析情報，將大大緩解分析人員的負擔。人工智能對于情報收集分析的主要影響集中在以下兩點。

一、信息來源更加廣泛。相比于人工智能收集數據的能力，之前計算機技術只能算是小兒科。以往我們獲知的情報信息大多是郵件、手寫文檔、電話錄音和照片等，這些情報是陳舊的、小范圍的，信息的不確定性高。如今步入大數據時代，攝像頭和無人機正在源源不斷地向情報機構輸送著大量的圖片和視頻，社交網絡上每分每秒都在生成海量的信息，這使得信息來源更加廣泛，如果能及時對這些信息進行處理，將把很多社會安全事件遏制在萌芽階段。

二、分析方法更加科學。以前，情報學在研究中普遍采用的是確定性研究方法。但是，該方法必須適應于人類社會組織，而人類社會組織屬于復雜系統，本身帶有不確定性，因此確定性研究與情報活動本身并不匹配。分析技術又被認為是情報學的核心技術，人工智能分析技術是基于大數據建立研究范式的，在特定條件下，人工智能對于不確定性研究對象的分析能力已經超過人力分析，而且對于大量、多維性的數據分析占有絕對優勢。因此，人工智能采用的分析方法更加科學，分析結構更加準確，有效避免了某些人為因素導致的偏差，這將會大大節省人力。

基于以上兩點，我們可以看出人工智能有著強大的信息優勢，將極大提升數據收集與分析能力，并提升產生新數據的能力，這對于情報收集分析將產生重大影響。

情報收集分析中的人工智能應用

當前，人工智能廣泛應用于公開信息的深度挖掘，主要用于發現數據與數據管理、信息與事實之間的關聯。作為信息技術革命的發源地和領跑者，美國在迎接人工智能新未來的過程中一馬當先，也不斷將人工智能運用到情報收集分析工作當中。

一、人工智能用于軍事情報的收集分析。隨著移動互聯網基礎設施的普及，以及無人機、攝像頭等傳感器的發展，情報工作要處理的數據量激增。以美國為例，美國國防部大量采購和部署了配有高清攝像頭的無人機，并將其廣泛應用于阿富汗和伊拉克兩個戰場，以期從源源不斷傳回的海量視頻資料中獲得敵人異常行動的蛛絲馬跡，然而這些海量的視頻信息讓數量龐大的美國情報分析員忙得焦頭爛額，效率十分低下。為解決這一問題，美國國防部于2017年4月成立“算法戰跨職能小組”，推動國防部加速運用人工智能、大數據及機器學習等關鍵技術，以期從海量情報中快速獲取有用的戰場情報。這將有助于減輕全動態視頻分析方面的人力負擔，將情報分析員從海量的信息辨識、分揀和提煉工作中解放出來，產生更多具有實際價值的情報，提高軍事決策水平。

二、人工智能用于社交媒體信息的收集分析。除了用于軍事領域的情報收集分析外，美國中央情報局也將之用于日常生活信息的收集分析。以人工智能為基礎的算法不僅可以挑選出關鍵詞和名字，還可以分析出數據里隱藏的規律以及與其他事件之間的關聯，并且在一次次的規律尋找中不斷自我完善。人工智能的運用可以擴展情報處理的手段和范圍，找到有價值的碎片信息，可以為防務、情報以及國土安全分析人員就潛在的危機提供早期預警。因此，美國中央情報局充分利用人工智能技術，提升數據收集分析能力，尤其注重獲取社交媒體數據。他們通過搜索社交媒體，梳理海量的公共記錄信息，形成社交媒體大數據，并對這些數據進行篩查。這種方式，改變了美國情報機構過度依賴人類經驗的現狀，借助人工智能，提高了情報分析的精準度。

三、人工智能用于網絡輿情的分析。互聯網每天產生海量數據，大大增加了輿情信息的挖掘難度。運用人工智能，可以實現對互聯網所有輿情信息的實時跟蹤，并通過文本挖掘、自然語言處理、可視化分析技術，提供輿情監測、專題分析、智能報告、趨勢預測、輿情畫像、危機預警等服務。可以說，人工智能實現網絡輿情分析的自動化、智能化、精準化。當前，人工智能已經廣泛應用于政府公共管理和公共服務輿情方面，未來，隨著知識圖譜、圖片音視頻信息處理（感知智能）、自然語音處理技術（認知智能）的不斷應用，網絡輿情的自動化和智能化水平將顯著提升，比如把簡單的正負面傾向性分析上升到多維度的情感判斷，比如用機器人取代大部分輿情分析師的工作，讓輿情分析師將精力放在建模和效果評估上，而不是花大量時間進行日常枯燥報告的撰寫。

人工智能在情報收集分析中應注意的問題

人工智能需要數據的支撐，沒有數據的驅動，就無法進行各種分析與預測，也不能提供精準信息服務。海量數據的收集與分析，可能帶來用戶隱私信息的泄露。因此，人工智能應用于情報的收集，要充分考慮智能化應用與隱私安全的平衡。具體而言，要注意以下問題：

一、信息收集需要充分授權。2018年1月3日,支付寶的曬“個人賬單”事件，遭到國家互聯網信息辦公室和工信部的先后約談，其中不妥之處就是提前替用戶勾選同意芝麻信用收集用戶信息，并向第三方提供。這種做法侵害了用戶的知情權和自由選擇權。盡管用戶為了享受智能化服務，讓渡部分個人信息，但對用戶個人信息的收集與分析，必須首先獲得用戶授權。

二、大數據分析應有邊界。在人工智能條件下，一個國家的個人信息數據——包括年齡、血型、學歷、病歷、收入水平、消費記錄、思想傾向等都被收集、存儲和智能化計算，就可能關系國家安全。比如，通過各種智能穿戴設備、網絡平臺或者其他公共服務的智能系統可以生成和采集很多個人信息，這些信息經過網絡傳遞和設備之間的數據同步，被更強大的大數據中心所收集和處理，就可以實現對某一國人口信息、經濟社會信息的相關性分析。因此，對于敏感的密碼、指紋、簽名字跡、人臉特征等身份認證信息，更應該有明晰的界限，除特定情況并征得用戶授權外，用戶本人應絕對掌控，信息采集方也無權違規使用。

三、信息收集與利用要防止用戶隱私數據泄露。人工智能的各種應用會越來越多地抓取個人信息，如何防止用戶隱私數據泄露將是很大的挑戰。一方面，信息收集方要承擔起保障數據安全的義務，防止用戶隱私數據信息泄露，切實貫徹網絡安全法中“誰收集，誰負責”的原則。另一方面，用戶也要提高自身安全意識，對社交媒體上的各種行為要采取安全防范措施，注意保護自己。

（原載于《保密工作》2018年第4期）