美國情報(bào)界“數(shù)據(jù)+智能”戰(zhàn)略體系初探

王振宇

2019年，前美國家情報(bào)總監(jiān)丹·考茨提出：“情報(bào)界的首要任務(wù)是縮小數(shù)據(jù)和決策之間的鴻溝”。美國防創(chuàng)新委員會（U.S.?Defense?Innovation?Board）斷言：“無論誰收集和組織最多關(guān)于我們自己和對手的數(shù)據(jù)，都將保持技術(shù)優(yōu)勢。如果不能將數(shù)據(jù)視為戰(zhàn)略資產(chǎn)，將把寶貴的時間和空間拱手讓給競爭對手?！?/p>

通過十余年的探索，美國情報(bào)界認(rèn)為通過“數(shù)據(jù)+智能”作為解決方案能夠有效應(yīng)對“數(shù)據(jù)過載”“認(rèn)知偏見”“合作障礙”等問題，并有望滿足美國決策者對于情報(bào)機(jī)構(gòu)提出的更準(zhǔn)確、更快速、更客觀的要求。從技術(shù)上看，“數(shù)據(jù)+智能”就是以數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)資料，通過結(jié)合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理、云存儲、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、可視化等多種技術(shù)，從大量的數(shù)據(jù)中提煉、發(fā)掘、獲取情報(bào)（知識），為決策者在制定決策時提供有效的數(shù)據(jù)智能支持，減少或者消除不確定性。在此基礎(chǔ)上，美國情報(bào)界通過利用美國政府、國防部及其自身發(fā)布的“數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”“人工智能戰(zhàn)略”等初步形成了“數(shù)據(jù)+智能”戰(zhàn)略體系，將幫助情報(bào)工作保持其技術(shù)優(yōu)勢。

美國決策者認(rèn)為，數(shù)據(jù)技術(shù)和智能技術(shù)是維護(hù)國家安全的重要基石。2012年，奧巴馬政府發(fā)布《大數(shù)據(jù)的研究和發(fā)展計(jì)劃》，2016年，美國政府再次發(fā)布“大數(shù)據(jù)的研究和發(fā)展計(jì)劃”。在此基礎(chǔ)上，2019年12月，美國發(fā)布《聯(lián)邦數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與2020年行動計(jì)劃》。以上數(shù)據(jù)戰(zhàn)略指出，美國聯(lián)邦政府將“指導(dǎo)進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，通過政策設(shè)計(jì)和方法協(xié)調(diào)，在尊重隱私和機(jī)密性的前提下，使用數(shù)據(jù)完成任務(wù)，服務(wù)公眾、管理資源，為各相關(guān)機(jī)構(gòu)管理和使用聯(lián)邦數(shù)據(jù)提供指導(dǎo)”。

在大國博弈日益突出的背景下，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為國家重要的競爭要素和戰(zhàn)略資源。美國政府頒布的《聯(lián)邦數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與2020年行動計(jì)劃》中提出，“將數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略資產(chǎn)開發(fā)成為核心目標(biāo)”。同樣，美國防部也于2019年10月頒布了《國防部數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》，提出“國防部是一個以數(shù)據(jù)為中心的機(jī)構(gòu)，通過快速使用數(shù)據(jù)來獲取作戰(zhàn)優(yōu)勢和效率”。

人工智能戰(zhàn)略方面，美國政府分別發(fā)布了《美國人工智能倡議》（2019年2月）、《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃：2019年更新》（2019年6月），人工智能國家安全委員會提交《初始報(bào)告》（2019年7月）、《中期報(bào)告》（2019年11月），白宮科技政策辦公室發(fā)布《美國人工智能倡議：首年總結(jié)報(bào)告》（2020年2月）。美國防部也發(fā)布了《國防部人工智能戰(zhàn)略》（2019年2月）。美情報(bào)總監(jiān)辦公室發(fā)布的《通過機(jī)器增強(qiáng)情報(bào)》（AIM，2019年）戰(zhàn)略構(gòu)成了“情報(bào)+智能”戰(zhàn)略體系的最后一環(huán)。

以服務(wù)情報(bào)工作為核心。發(fā)展情報(bào)智能化需以現(xiàn)實(shí)情報(bào)工作為核心，以解決情報(bào)能力桎梏為目的?？v觀情報(bào)流程，限制情報(bào)機(jī)構(gòu)能力的桎梏包括關(guān)鍵數(shù)據(jù)搜集難、低價(jià)值數(shù)據(jù)多、數(shù)據(jù)處理復(fù)雜、情報(bào)分析受人為因素影響等。

2012年，奧巴馬政府發(fā)布《大數(shù)據(jù)的研究和發(fā)展計(jì)劃》

美國發(fā)展情報(bào)智能化的步驟是從高度自動化到初級智能，最后發(fā)展至高級智能。通過智能化的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)能夠降低海量數(shù)據(jù)處理的難度。同時，人工智能系統(tǒng)能夠?qū)λ鸭降臄?shù)據(jù)自動分類、關(guān)聯(lián)、打標(biāo)簽，對關(guān)鍵內(nèi)容予以提示，從而降低數(shù)據(jù)處理的任務(wù)量。此外，人工智能最重要的一個發(fā)展方向就是自動（機(jī)器）推理。通過機(jī)器推理有望降低情報(bào)分析人員差異化導(dǎo)致的情報(bào)分析差異化，并在一定程度上克服認(rèn)知偏見。

同其他新興技術(shù)相同，人工智能技術(shù)從實(shí)驗(yàn)性成果轉(zhuǎn)化為應(yīng)用型成果，需要跨越科技研發(fā)的“死亡之谷”。為了整合來自政府機(jī)構(gòu)、私營部門、外國合作伙伴、國家實(shí)驗(yàn)室、聯(lián)邦資助的研究和發(fā)展中心（FFRDC）、大學(xué)附屬研究中心（UARC）以及學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的技術(shù)成果，情報(bào)高級研究計(jì)劃局（IARPA）通過強(qiáng)化“科技+產(chǎn)業(yè)+資本”的三面體，以實(shí)施資助項(xiàng)目、召開挑戰(zhàn)賽等方式，資助學(xué)術(shù)團(tuán)體，吸引企業(yè)參與合作，幫助智能化技術(shù)跨越“死亡之谷”，降低開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，加速機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的成果轉(zhuǎn)化。

通過研究發(fā)現(xiàn)，僅僅通過融資，無法幫助創(chuàng)新順利落地并商業(yè)化。成功跨越“死亡之谷”并不是僅僅有新穎的技術(shù)和足夠的資金支持就可以完成，創(chuàng)新產(chǎn)品需要消費(fèi)者和市場的認(rèn)可。單純的學(xué)術(shù)研究方向存在“自發(fā)性”和“無序性”，而企業(yè)研發(fā)過于看重于投資回報(bào)率。按照學(xué)者安德魯·彼得森的觀點(diǎn)，三方面的資本會在“死亡之谷”不同階段起著不同的關(guān)鍵作用：物質(zhì)資本（已有物質(zhì)資源）、智力資本（已有知識和技能）、社會資本（社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系）。美國情報(bào)界通過整合以上三方力量，加速人工智能技術(shù)的發(fā)展。

美國情報(bào)界的技術(shù)戰(zhàn)略重點(diǎn)是迅速采用數(shù)字技術(shù)和信息技術(shù)，這些技術(shù)中，人工智能技術(shù)是最有效率且最具有性價(jià)比的。人工智能技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)較為成熟，應(yīng)用于情報(bào)行業(yè)的適應(yīng)性很強(qiáng)。相比于量子計(jì)算、腦機(jī)接口等理論性很強(qiáng)的技術(shù)，投資于人工智能技術(shù)的情報(bào)項(xiàng)目能夠獲得更為顯著的成果轉(zhuǎn)化效果。

以人工智能為代表的信息技術(shù)的發(fā)展速度遠(yuǎn)超其他領(lǐng)域的發(fā)展速度。對情報(bào)工作而言，以傳感器為代表的情報(bào)搜集設(shè)備的發(fā)展速度是緩慢的。傳感器能力升級的周期數(shù)以年計(jì)（或十年），但能力提升可能只有20%、30%或50%。以美國鎖眼（Keyhole）光學(xué)照相偵查衛(wèi)星為例。鎖眼-9型光學(xué)偵查衛(wèi)星最早發(fā)射于1971年，其偵查分辨率為0.3米。而鎖眼-12型光學(xué)偵查衛(wèi)星最早發(fā)射于1990年，其分辨率為0.15米。三代鎖眼衛(wèi)星發(fā)射間隔為19年，而分辨率總共提升一倍。相比之下，以人工智能為代表的人工智能發(fā)展速度則遠(yuǎn)超傳統(tǒng)情報(bào)技術(shù)發(fā)展步伐。從2012年到2018年，主要人工智能（AI）研究項(xiàng)目中使用的計(jì)算能力（“算力”）數(shù)量增加了30萬倍，平均每3.4個月翻一番。未來的情報(bào)工作最顯著的變化將來自情報(bào)工作搭上了信息技術(shù)快速發(fā)展的“便車”。

“情報(bào)+智能”戰(zhàn)略體系

“情報(bào)+智能”的戰(zhàn)略體系能夠全面推動情報(bào)界發(fā)展人工智能的戰(zhàn)略規(guī)劃，這是情報(bào)界利用“數(shù)據(jù)+智能”戰(zhàn)略體系發(fā)展人工智能技術(shù)的目標(biāo)。該體系解決了情報(bào)界發(fā)展人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)支持問題，實(shí)現(xiàn)了人工智能領(lǐng)域基礎(chǔ)研究的借力，形成了情報(bào)界技術(shù)投資的路徑。在美情報(bào)總監(jiān)辦公室發(fā)布的2019版《國家情報(bào)戰(zhàn)略》中提出情報(bào)界應(yīng)“加強(qiáng)情報(bào)活動的整合與協(xié)調(diào)，實(shí)現(xiàn)最佳的任務(wù)執(zhí)行效果”“加強(qiáng)創(chuàng)新，不斷改進(jìn)情報(bào)工作”“利用更加強(qiáng)大、具有獨(dú)特性和有價(jià)值的伙伴關(guān)系支持國家安全成果”“提高國家安全信息透明度”。

美國情報(bào)界所推行的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略分別體現(xiàn)在《聯(lián)邦數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》《國家情報(bào)戰(zhàn)略》和《國防部數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》中。數(shù)據(jù)是人工智能進(jìn)行學(xué)習(xí)、測試的基礎(chǔ)?！堵?lián)邦數(shù)據(jù)戰(zhàn)略與2020年行動計(jì)劃》中提出，“通過政策設(shè)計(jì)和方法協(xié)調(diào)……使用數(shù)據(jù)來完成任務(wù)、服務(wù)公眾，管理資源”。同時，該戰(zhàn)略提出的四個領(lǐng)域均有助于情報(bào)界發(fā)展人工智能技術(shù)：企業(yè)數(shù)據(jù)治理;訪問、使用和擴(kuò)充;決策和問責(zé)制;商業(yè)化、創(chuàng)新和公共使用。美國防部在《國防部數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》中提出三個重點(diǎn)領(lǐng)域：通過數(shù)據(jù)優(yōu)勢獲取聯(lián)合全域作戰(zhàn)優(yōu)勢、利用數(shù)據(jù)支持高級領(lǐng)導(dǎo)管理、利用數(shù)據(jù)支持決策層決策。以上三個領(lǐng)域構(gòu)成了情報(bào)界發(fā)展人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)支持。同時，《國防部數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》中的8項(xiàng)指導(dǎo)原則（數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)利用、數(shù)據(jù)搜集、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)適用性、數(shù)據(jù)可用性與可訪問性、數(shù)據(jù)自動化管理）有助于美國情報(bào)界利用強(qiáng)大的數(shù)據(jù)環(huán)境實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)優(yōu)勢，從而維持其情報(bào)優(yōu)勢。此外，《情報(bào)界科技戰(zhàn)略》對于增強(qiáng)全源數(shù)據(jù)處理和管理也提出了解決方案。

增強(qiáng)全源數(shù)據(jù)處理和管理路線圖

在2019版《國家情報(bào)戰(zhàn)略》（NIS）中提出：情報(bào)界將（一）開發(fā)并維護(hù)獲取和評估數(shù)據(jù)的能力，以深入了解全球政治、外交、軍事、經(jīng)濟(jì)、安全和信息環(huán)境;（二）開發(fā)定量分析方法、數(shù)據(jù)分析技術(shù)和技巧，以提高情報(bào)界識別、分析和預(yù)測多個投資組合變化情況和新興趨勢的能力;（三）通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的審查和性能度量改進(jìn)業(yè)務(wù)流程;（四）采取一種先進(jìn)的方法來適當(dāng)?shù)卦L問數(shù)據(jù)，而不管數(shù)據(jù)存儲在哪里。將信息更好地組織成適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)格式并用元數(shù)據(jù)標(biāo)記以提高其質(zhì)量和可用性，將有助于向以信息為中心的情報(bào)過程的過渡;（五）繼續(xù)采用現(xiàn)代數(shù)據(jù)管理實(shí)踐，通過安全、現(xiàn)代化的系統(tǒng)和標(biāo)準(zhǔn)，使情報(bào)界數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)、可訪問和可利用;（六）利用先進(jìn)的分析技術(shù)和現(xiàn)代數(shù)據(jù)提取、關(guān)聯(lián)和賦能功能，最大限度地提高情報(bào)界數(shù)據(jù)的價(jià)值;（七）有效利用情報(bào)情報(bào)界伙伴關(guān)系的數(shù)據(jù);（八）利用情報(bào)元數(shù)據(jù)能夠更好地組織和服務(wù)情報(bào)流程升級，簡化數(shù)據(jù)到情報(bào)服務(wù)的流程;（九）為規(guī)避數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)，情報(bào)界應(yīng)改進(jìn)數(shù)據(jù)策略，以保持情報(bào)優(yōu)勢。

在此基礎(chǔ)上，美國情報(bào)界采用國家信息交流模型（NIEM）以統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式與標(biāo)準(zhǔn)，解決數(shù)據(jù)跨機(jī)構(gòu)兼容問題。最后，情報(bào)界云（IC?Cloud）、情報(bào)界信息技術(shù)業(yè)界通用平臺、分析空間等系統(tǒng)均有助于實(shí)現(xiàn)情報(bào)底層數(shù)據(jù)互通共享。

美國情報(bào)界所利用的人工智能戰(zhàn)略來自美國政府、國防部和情報(bào)界。2019年的白宮人工智能峰會中曾提出，“利用政府、商業(yè)界和學(xué)術(shù)界的經(jīng)驗(yàn)和最佳實(shí)踐，是使用人工智能加速改進(jìn)政府的有效方法?！泵绹l(fā)展人工智能技術(shù)的最佳實(shí)踐是“政府、商業(yè)界和學(xué)術(shù)界之間的協(xié)作”。同時，在人工智能人力資源方面，該會議提出“增加能夠開發(fā)和熟練使用人工智能技術(shù)的勞動力團(tuán)隊(duì)”。在特朗普政府簽發(fā)的12859號行政令《美國人工智能倡議》中，提出“聯(lián)邦政府尋求多個支柱來推進(jìn)人工智能發(fā)展，重點(diǎn)放在人工智能研發(fā)、數(shù)據(jù)和算力資源、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和管理、教育和勞動力、國際參與以及保護(hù)我們的人工智能優(yōu)勢等領(lǐng)域”。

2018年，美國防部發(fā)布《2018年國防部人工智能戰(zhàn)略概要——利用人工智能促進(jìn)安全與繁榮》（以下簡稱《戰(zhàn)略概要》）。《戰(zhàn)略概要》中提出，“人工智能融入決策和軍事行動可保持美國軍事優(yōu)勢”“人工智能裝備可降低運(yùn)行成本，提高戰(zhàn)備水平”“人工智能可增強(qiáng)預(yù)測、識別和應(yīng)對各種來源的網(wǎng)絡(luò)和物理威脅的能力”“人工智能技術(shù)有利于創(chuàng)建精簡高效的組織，人工智能可大大提升手工的、體力的、以數(shù)據(jù)為中心任務(wù)的執(zhí)行效率，從而簡化工作流程，提高重復(fù)任務(wù)的速度”“發(fā)展人工智能的關(guān)鍵是建立關(guān)鍵的人工智能構(gòu)建模塊和標(biāo)準(zhǔn)，培養(yǎng)和吸引人工智能人才”。《戰(zhàn)略概述》提出的五項(xiàng)戰(zhàn)略舉措均有助于情報(bào)界發(fā)展人工智能技術(shù)。這五項(xiàng)戰(zhàn)略舉措分別是：交付可應(yīng)對關(guān)鍵任務(wù)的人工智能能力;建設(shè)支持分布式開發(fā)和試驗(yàn)的通用基礎(chǔ)設(shè)施;培養(yǎng)卓越的人工智能人才;與商業(yè)界、學(xué)術(shù)界和國際盟友合作，通過吸引優(yōu)秀學(xué)者投身于與國防相關(guān)的長期研究、培養(yǎng)下一代人工智能人才、加強(qiáng)與美國工業(yè)界的伙伴關(guān)系、在海外發(fā)展國際盟友和伙伴關(guān)系以及與全球開源社區(qū)合作;引領(lǐng)軍事倫理道德和人工智能安全。

鎖眼-9型光學(xué)偵查衛(wèi)星影像圖

在信息化和智能化沖擊情報(bào)領(lǐng)域的條件下，美國情報(bào)界通過“數(shù)據(jù)+智能”戰(zhàn)略體系能夠保持其領(lǐng)先的情報(bào)技術(shù)優(yōu)勢。通過高效、便捷的數(shù)據(jù)管理模式，能夠打通情報(bào)機(jī)構(gòu)間的數(shù)據(jù)壁壘。利用數(shù)據(jù)搜集、處理自動化技術(shù)，能夠提升情報(bào)數(shù)據(jù)處理效率，節(jié)省情報(bào)人員精力。采用智能化情報(bào)分析技術(shù)，有望克服情報(bào)分析認(rèn)知偏見。通過共享情報(bào)數(shù)據(jù)、算法模型、算力需求，能夠優(yōu)化稀缺資源，提升情報(bào)界在關(guān)鍵領(lǐng)域投資的效費(fèi)比。

此外，通過“數(shù)據(jù)+智能”的戰(zhàn)略體系能夠統(tǒng)一情報(bào)界內(nèi)對于數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)的認(rèn)知，改變情報(bào)界傳統(tǒng)封閉的文化。通過優(yōu)化情報(bào)界對于數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)的投資策略，有利于引進(jìn)商業(yè)界和學(xué)術(shù)界最新的研發(fā)成果和學(xué)術(shù)成果，為情報(bào)工作服務(wù)。同時，美國情報(bào)界在數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和人工智能戰(zhàn)略中均高度重視與盟友的數(shù)據(jù)合作，以此來彌補(bǔ)情報(bào)搜集中的缺漏。再次，美國情報(bào)界通過立法和撥款的方式確?！皵?shù)據(jù)+智能”戰(zhàn)略體系得到發(fā)展。在近年來頒布的《國防授權(quán)法》與《情報(bào)授權(quán)法》中均提及通過開展專項(xiàng)計(jì)劃（國家人工智能計(jì)劃，NAIP），成立專門機(jī)構(gòu)（國家人工智能研究所，NAIC），協(xié)調(diào)包括國家標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)研究院（NIST）、國家科學(xué)基金會（NSF）等聯(lián)邦部門參與、投資、管理數(shù)據(jù)技術(shù)和智能技術(shù)發(fā)展、培訓(xùn)相關(guān)人才、確立數(shù)據(jù)和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。最后，得益于美國高層人員與智庫間的“旋轉(zhuǎn)門”傳統(tǒng)，蘭德公司（RAND）、新美國國家安全中心（CNAS）、戰(zhàn)略與國際研究中心（CSIS）等智庫對于美國情報(bào)界發(fā)展“數(shù)據(jù)+智能”戰(zhàn)略體系也多有建議和批判。

美國情報(bào)界通過多年摸索和嘗試，已經(jīng)初步形成了“數(shù)據(jù)+智能”戰(zhàn)略體系，該體系對于美國情報(bào)界維持其技術(shù)優(yōu)勢具有體系推動作用。此外，通過該戰(zhàn)略體系，能夠有效協(xié)調(diào)美國情報(bào)界內(nèi)部數(shù)據(jù)與人工智能資源，吸引商業(yè)界和學(xué)術(shù)界在數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能等領(lǐng)域進(jìn)行合作。

責(zé)任編輯：陳曉芳