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IPP评论|英国智库RUSI报告：人工智能与国家安全( 三 )


人工智能在商业领域中的运用也具有重要的价值和意义 。 人工智能可在前台和后台使用：在前台 ， 基于计算机视觉和自然语言处理的人工智能系统可根据图像信息 ， 用语音引导用户完成电子商务交易；在后台 ， 人工智能系统可通过图像扫描 ， 对发票进行全自动化的数据转换 ， 在贷款业务中进行交叉引用数据 ， 整理巨量信息 ， 例如行业公告、财务数据等 。 同样 ， 使用人工智能可大大减少政府的工作量 。
监管自动化也可提高政府的工作效率 。 德国新责任基金会（SNV）最近的一份报告提出了七种以数据驱动的监管工具 ， 这些工具可使监管机构进行未经宣布的检查和审计 ， 人工智能便是其中之一 。 本报告建议将简单描述法、高级机器学习和统计分析技术相结合 ， 开发一种可用于识别数据不正当使用和非法活动的“行为检测系统” 。 监管自动化不仅有助于督促被监管机构遵守国家法律 ， 而且还能给监管机构的员工腾出时间处理更复杂的技术问题 。
2. 人工智能对网络安全的重要性
当今网络威胁的增长速度已远远超过了人类应对的速度 。 鉴于网络攻击频率的迅速上升 ， 越来越多的人工智能网络防御系统被用于检测和防御网络威胁 。 传统的防病毒技术是基于病毒特征码和特征库的 ， 而基于人工智能的防病毒技术无需借助病毒数据库就能识别潜在的网络威胁 。 英国人工智能网络安全公司Darktrace最近的一份报告称：“传统的网络安全工具可识别已知的威胁 ， 而人工智能却可识别未知的网络威胁 。 随着网络犯罪分子创新能力的不断增强 ， 提升网络安全能力已变得十分必要 。 ”
基于人工智能的网络检测系统可对各种网络活动进行分析 ， 对异常活动做出实时响应 。 用户认证也是一个值得关注的方向 。 最近有研究提出了一种“行为的生物测定法” ， 即根据用户数字活动的特征判断用户的安全性 ， 例如用户使用鼠标的习惯、输入的字词、语言特征等 。 这也是一种增强网络安全的有效手段 。
3. 人工智能在情报领域的应用
人工智能可对非结构化或繁杂的数据集进行分析 ， 并找出有价值的信息 ， 提高情报工作的效率 。 人工智能在情报领域的应用可大致分为三个方面：
认知自动化
数据筛选、标记、分类
行为的生物测定法
认知自动化
人工智能最明显的优势是“认知自动化” ， 即人类感官数据化（如自然语言处理和视听分析） 。 这项技术可大大减少人工分析数据的时间 ， 同时还可降低情报外泄的风险 。
使用语音到文本的转换可减少处理音频数据的人力 。 机器翻译也有明显的优势 ， 可用于文本的转录 ， 也可直接应用于音频数据 。 最近 ， 语言分析技术取得了长足的进步 。 “说话者识别”的应用可提高搜索语音数据的效率 。 2019年2月 ， 美国人工智能研究组织OpenAI公布了一个大规模无监督语言模型GPT-2 。 该模型可生成连贯的文本段落 ， 并能够执行基本的阅读理解、机器翻译、问答和总结 ， 在许多语言建模基准上表现出色 。 最近研究表明 ， 受过机器学习训练的模型可根据语言风格识别作者的身份 。
人工智能还可提高视频数据处理的效率 ， 物体分类和面部匹配技术的应用也可以大幅度减少搜索视频的时间 。 另一个优势是对不同的视频进行分类 ， 防止有害内容对用户造成不良影响 ， 例如涉及暴力或性虐待的视频 。 视频摘要在视频分析和基于内容的视频检索中扮演着重要角色 ， 例如 ， 机器学习算法在视频摘要中的应用 ， 即采用“关键帧捕获”技术捕获原始视频的内容 ， 生成视频摘要 。 这项技术可用来记录某一时间段内视频所发生的变化 。 美国软件工程研究所（SEI）正在开发多视频摘要技术 ， 其最终目标是通过识别和搜索多个视频中的行为模式 ， 预测未来可能发生的事件 。
数据筛选、标记、分类
英国安全机关采集的数据主要是通过体积缩减系统进行处理的 ， 这个系统能够对数据进行过滤、搜索和筛选 。 如果在这一过程中使用人工智能 ， 就可提高体积缩减系统的效率 ， 确保情报分析人员只接触到与手头任务相关的数据 ， 最大限度地减少间接入侵 。 美国国家研究委员会（UNRC）在2015年的一份报告中称：“虽然目前仍没有可完全取代大规模信号情报采集的技术 ， 但可提高情报采集的针对性及控制所采集情报的使用 。 英国需要开发一种可限制对情报的访问、审核和使用的系统以加强隐私保护 。 ”


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