AI如何嵌入情报核心任务

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作者：微信文章

人工智能（AI）正以前所未有的深度融入情报工作的核心任务，从情报收集、分析研判到决策支持都在发生变革。

过去几年里，各国情报机构和执法部门纷纷探索将AI技术嵌入日常流程，以应对海量数据和复杂威胁。

这不仅提高了效率，也带来新的挑战和思考。

本文将通过三个典型实例，剖析AI是如何深度嵌入情报核心任务的，以及这样做所取得的成果与经验。



案例一：情报界的大语言模型—CIA的开源情报对话助手

2023年，美国中央情报局（CIA）宣布正开发一款类似豆包或KIMI的大型语言模型工具，计划在整个情报共同体内部署，用于处理海量开源数据并辅助分析师。

这一消息表明，CIA正尝试将前沿AI技术嵌入情报分析的核心任务中。

AI嵌入该情报任务过程：
1、需求驱动现代情报分析师每天要面对海量的公开信息（新闻、电邮泄露、社交媒体等）。传统人工阅读筛选已捉襟见肘。
CIA开源情报中心负责人Randy Nixon指出，希望这款聊天机器人能帮助分析师快速筛选信息、找到原始来源。由此可见，这一AI项目的出发点是情报收集和预分析自动化，解决情报人员淹没在数据洪流中的痛点。2、模型研发与训练
CIA并未公开使用何种底层模型，但可能是在OpenAI GPT的基础上作定制。这款AI需要经过特殊训练，学习识别情报相关内容，并附带保密和安全设置，确保不会外泄机密或受外部操控。训练数据 likely包括大量历史情报报告、开源资料以及CIA自有数据库，以使AI具备情报专业知识和措辞习惯。模型需要达到的要求包括：能以对话方式回答分析师提问、总结长篇文档、发现关联模式，同时给出信息来源。后者极为重要，因为情报讲求可追溯性，AI生成的结论若无来源支撑，分析师无法采用。3、内部测试与反馈
2024年初，这款CIA版大语言模型开始在小范围内测。分析人员会提出各种查询，比如“汇总过去24小时某国媒体对特定事件的报道”、“查找某恐怖分子代号相关的所有公开资料”等。
AI助手快速给出回复，并列出引用的原始新闻链接。测试表明，这大大节省了分析师搜索和整理时间。
CIA内部报道显示，试点部门的效率提高了数倍，分析师可以将更多精力用于高级研判而非初步检索。4、全面部署据报道，CIA计划将该工具部署到全美情报共同体18个机构供共同使用。
2025年，这款AI情报助手开始在五角大楼、国家安全局（NSA）、国防情报局（DIA）等单位上线。每天早晨，分析人员打开电脑就能向AI提问，比如“今晨有哪些值得关注的全球安全动态？”AI基于通宵抓取的全球新闻和社媒数据，产出一份简洁的brief，附带原始链接。这相当于AI参与了情报的一线信息收集与初筛任务，成为分析小组的“虚拟队员”。
成效与意义：
美国情报圈内部评价认为，AI助手让分析师从繁琐的数据筛选中解放出来。过去人工浏览100篇报道可能要数小时，如今AI几分钟就梳理出核心内容。据称，一份原本要几天完成的情报摘要报告，在AI协助下数小时即可成稿，而且遗漏明显减少。这套AI工具作为一个统一平台，也改善了各情报机构间的信息共享。因为大家都在提问和使用它，AI的知识库不断丰富，避免了信息壁垒。这某种程度上建立了情报协作的“中枢大脑”，突破了部门 silo。当然AI可能产生错误结论或引用不准确信息（所谓“幻觉”）。
CIA在部署时加强了模型监督，要求AI每条回答必须提供来源。分析师也被训练不要盲信AI，而要用专业判断复核。这种“AI+人类”协作模式成为新范式：AI负责快速搜集归纳，人类负责最终评估和拍板。


案例二：FBI借助AI迅速锁定罪犯

2024年，美国联邦调查局（FBI）利用AI技术在侦办复杂案件中取得显著进展。

例如，在持续追查2021年1月6日美国国会山S乱参与者过程中，FBI大量使用了人脸识别和地理数据分析等AI工具。

据《IEEE Spectrum》统计，2023年后提交的案件中有超过三分之一提及用了人脸识别，比2023年前不到5%的比例大幅提升。

AI已经嵌入FBI取证和研判的核心任务，成为“案件侦破的倍增器”。

AI嵌入情报/执法任务过程：
1、视频图像分析国会S乱涉及数百小时的现场视频和图像，以往人工查看难以全部识别。
FBI部署了AI视觉识别系统，将嫌疑人的驾照证件照与现场所有公开照片视频进行比对。
2023年新技术让这一过程高度自动化，“嫌疑人照片一键搜全场”成为现实。例如，一名叫Josh Coker的嫌犯没有公开炫耀或被他人指认，但AI通过匹配他的驾照照片和现场监控截图，将其身份锁定。无需探员逐帧查找，AI几秒钟就完成了过去几周才能做完的识别工作。2、手机定位和大数据分析
FBI还运用了AI处理庞大的通讯定位数据。通过申请谷歌的地理围栏令（geofence      warrant），获取当日在国会区域5,000多部手机的位置记录。
AI算法对这些数据进行清洗、聚类，从中筛出可疑设备，将清单从数千缩小到约1,500个。随后AI将这些设备号与运营商用户信息对接，直接生成了一批可疑人员名单。这一过程中，AI不仅在海量数据中发现异常聚集模式，还通过关联分析把不同来源数据联系起来（如谷歌账户、电信用户等），这是人工难以做到的。统计显示，到2023年底，约20%的起诉文件首要线索来自定位数据，比2022年前增加了五倍。3、自动报告与线索汇总
FBI研发的内部软件（例如利用Splunk等数据平台）结合AI，可以自动生成案件线索报告。对于每个嫌疑人，系统调取其社交媒体发帖、出入境记录、财务交易等公开与执法数据库信息，汇总成档案。探员在出现场前就能通过平板电脑即时调阅AI整理的“人物情报包”。这意味着AI深度嵌入了FBI的情报整理任务，取代以往多个部门人工整合的繁琐工作。4、决策辅助在一些复杂案件中，AI甚至帮助预测嫌犯动向，辅助决策。根据嫌疑人的数字足迹和过往行为模式，AI模型评估其潜逃风险或再次犯罪可能，从而帮助探员决定是否连夜抓捕或如何布控。这种机器学习风险评估已逐步融入执法流程，为指挥官提供客观参考。
成效与意义：
借助AI，FBI对国会s乱的调查在两年多时间里起诉了1200多人，而没有AI辅助的历史案件可能要多年才能达到类似规模。这印证了AI对执法效率的巨大提升。上百名嫌犯在AI协助下浮出水面，其中很多人本以为自己匿名混迹人群中不会被抓，但数字时代无法隐藏。FBI探员感慨，有些案件从头到尾几乎“没有人工情报员参与”——AI从数据提取到身份锁定一气呵成，探员只是负责最后的抓捕和讯问。这表明AI已经能够自主完成过去需要大量人力的情报筛查工作。AI的深度运用也引发隐私和法律讨论。例如广泛的人脸识别和地理围栏搜索引发对公民隐私的担忧。这倒逼执法机构制定更严格的使用规范，确保AI侦查手段在法律框架内。例如，人脸识别结果只能作为线索，须辅以其他证据证实，以避免误抓无辜。传统上，情报部门与执法有分工，如今在AI工具加持下，两者界限模糊。搜集情报、分析情报、执法行动几乎同步进行。
AI平台既连接情报数据库又连着办案系统，实现了一体化。这提示我们，未来情报人员需要更多执法思维，而执法人员也需要情报分析技能，AI成为桥梁。


案例三：国际调查中的AI参与——战争罪证据分析

在国际安全领域，AI也被深度嵌入战争情报和法律调查等核心任务。

一个鲜明例子是，2024-2025年间，联合国的伊拉克IS罪行调查团队（UNITAD）和国际刑事法院（ICC）利用AI对冲突地区的大量视频、影像和文件进行分析，极大推动了战争罪证据的收集和处理。

AI在此类调查中的应用，显示了它如何帮助情报人员从混乱战场的信息中提炼关键证据。

AI嵌入任务过程：
1、无人机与卫星图像分析
UNITAD在调查ISIS大屠杀现场时，使用无人机航拍了大量影像，然后用AI进行三维模型重建和比对。
AI通过将无人机影像与卫星图、高精度激光扫描数据融合，重建出数字化犯罪现场。这帮助调查员确定乱葬坑的位置、规模，以及周边地形变化。
AI图像识别还能标记出影像中可疑的人为痕迹（比如新翻动的土壤、车辆轮胎印），为现场勘察提供重点区域。在过去，这样的分析需要专家一帧帧人工比对，而AI能自动在几小时内完成，并输出直观的3D模型给法官检视。2、语音和视频识别大量IS宣传视频和无线电通信记录也是证据来源。
AI的人脸和声纹识别技术可以在上千小时的视频音频中快速检索出特定人物出现的片段。例如，锁定某名嫌疑指挥官的面部特征后，让AI去IS发布的所有视频中搜寻，很快找出他曾出现在某次处决现场的视频片段，并确认时间地点。另外，通过AI的语音转录和翻译，把阿拉伯语、库尔德语的对话转换成英文文本，让调查员理解其中策划犯罪的内容。这些技术极大节省了多语言、多媒体情报的分析时间。3、大数据证据整理
ICC开发了一个名为“Zeteo”的平台，利用AI/ML对海量数据进行“丰富化”处理。它可以自动给文档打标签、人物串联、事件时间线整合。例如，从缴获的IS硬盘和手机中提取出10万份文件，AI按内容分类成不同主题（战斗命令、后勤清单、人质名单等），并建立人物关系图。当检察官需要证明高层指挥官与直接行凶者的联系时，AI已经把邮件、命令记录与人员档案关联，绘制出一张链条图：显示某命令从上级传达到下级、再由谁执行。这解决了战争罪检控中“连接最高责任人与具体罪行”的难点。4、辅助司法程序
AI分析的结果以可视化、时间轴、网络图等形式呈现在法庭上，帮助法官和陪审团理解复杂案情。用AI重建的沉浸式3D场景在法庭展示，让人身临其境地看到犯罪现场。这在2025年的一些战争罪审判中成为强有力的证据展示手段。
AI还可以检查证据内部一致性，比如比对证人证词和视频证据是否矛盾，并提示检察官。这等于为法律战提供了一位细致入微的“助理”。
成效与意义：
战场环境的复杂性和信息噪声很高。
AI以其高速计算和模式识别能力，穿透了战争迷雾，在海量公开/机密数据中找到关键证据。一段无人机录像也许肉眼看不出端倪，但AI发现了角落里一辆挖土机和新土堆，从而揭露新的乱葬坑位置。这类洞见只有AI才能以如此速度和规模提供。传统的战争罪证据分析可能需要多年，AI让流程提速不少。
UNITAD官员表示，有些调查因为AI工具协助提前数月完成，使得幸存者能够更早得到伸张正义的机会。
ICC在2023年启动的证据管理平台，也明确将“全面应用AI/ML提升证据收集效率”作为战略目标。可见AI已经成为国际司法正义的助推器。在法庭上使用AI证据也引发讨论。一方面，AI生成的分析是否可靠、是否偏向某方，需要解释透明度。为此，专家往往出庭说明AI的工作原理，确保法官理解证据出处。另一方面，有观点担心法官对AI过于信任（所谓“自动化偏见”）。不过，通过培训法官和引入专家，至少目前这些AI产出证据被全球多家法院接受。


AI深入情报的挑战与展望



上述三大案例，折射出AI嵌入情报任务的巨大潜力，同时也伴随挑战。综合来看：
无论是CIA分析、FBI破案，还是国际调查，AI都显著提升了效率和准确度。机器擅长的海量数据处理、模式发现，让情报人员从繁琐工作中解放出来，有更多时间进行创造性分析和判断。AI不仅提供信息，还能辅助决策。但要谨记机器算法可能带有偏差或不确定性，人类决策者不能将责任完全转移给AI。最优实践是AI和人的结合：机器给出建议，人类综合考量后拍板。AI需要大量数据，这涉及隐私权和数据安全。在情报领域更是如此——如何在利用开源数据的同时不侵犯隐私，需要政策法规的护航。未来可能会制定更严格的AI情报使用规范以保护公民权利。情报系统对AI高度依赖也带来风险。如果AI系统被攻击或出错，后果严重。因此必须构建安全可控的AI：模型训练过程防止引入有害样本，使用时有监控审计机制，一旦异常立即有人介入。AI时代的情报工作需要跨学科人才。分析师要懂数据科学，程序员要懂情报流程，法律专家要懂算法原理。这要求情报机构在培训和招聘上做出相应改变，培养复合型团队。
展望未来，AI的探索只是开始。

可以预见，更多AI将嵌入情报链条：从自动生成针对不同决策者的情报简报，到用深度学习预测地缘政治事件概率，再到实时翻译分析全球通讯。

美国情报战略所强调：“快速拥抱AI是保持优势的关键”。

与此同时，我们也应保持对AI的审慎态度，确保在追求效率的同时，不丢失专业判断和道德准绳。

总之，人工智能正在改变情报工作的面貌，使之更加高效、全面和智能。

但无论技术如何进步，人类智慧始终是情报的灵魂。

有了AI这个强大的助手，未来的人类情报官员将有更锋利的“剑”和更牢固的“盾”，去守护国家安全和世界和平。

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