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IPP评论|英国智库RUSI报告：人工智能与国家安全( 四 )


大卫?安德森在2016年撰写的一份审查报告阐述了英国政府通信总部是如何批量拦截信号情报的 。 这项技术可分为三个步骤 ， 即“采集”、“筛选”和“核查” 。 首先 ， 评估通信的情报价值 ， 选择承载 。 然后 ， 对选定承载的通信量进行一定的过滤 ， 筛选出有潜在情报价值的通信 ， 同时丢弃无情报价值的通信 。 最后 ， 将剩余的通信输入数据库进行有针对性和非针对性的搜索 ， 以获得有情报价值的通信 。 由于数据量巨大 ， 情报分析人员通常会采取应用分类法来确定哪些情报最有价值 ， 然后对筛选出的搜索结果进行核查 。
英国调查权利专员办公室（IPCO）最近的年度报告指出：“绝大多数通过批量采集获得的情报并未经过情报分析人员的审查 ， 但会根据特定标准进行自动筛选审查 ， 使我们尽可能地获得有价值的情报 。 ”
如果使用得当 ， 人工智能可比人工操作更有效地识别多个海量数据集内部和之间的关联 ， 进而提高筛选和过滤的准确性 。 然而 ， 使用人工智能识别重要情报与使用行为分析法检测（预测）可疑活动不能相提并论 。 为了有效地从海量数据中提取有用的信息 ， 人工智能可作为人机交互工作流的一部分 。 当搜索或过滤通过批量采集获得的情报时 ， 使用人工智能可最低限度地减少人工审查内容 ， 以此降低间接入侵的风险 。
行为分析法
行为分析法可定义为将复杂算法应用于分析和预测人类行为的一种分析方法 。 安全机关可通过基于行为分析法的人工智能预测各种对国家和个人的威胁 。
人工智能用于反恐情报分析已成为目前关注的焦点 。 2017年伦敦和曼彻斯特恐怖袭击事件发生后 ， 就有官员提出改良英国安全机关的数据使用方式 ， 以提高其反恐能力 。 大卫?安德森最近撰写的报告描述了开发相关技术所需的能力和数据 ， 其中提到：“随着人工智能提取信息能力的不断增强 ， 行为分析法在人工智能中的应用也越来越成熟 ， 届时现有的技术难题将会迎刃而解 。 ”
大卫?安德森指出 ， 行为分析法永远不会过时 ， 不仅可用于完善现有的反恐风险评估机制 ， 而且还可用于侦测可疑目标 ， 例如分析个人心理变化、犯罪分子进行犯罪活动前的行为等 。 目前有大量的学术文献研究临床（自主）决策与统计（非自主）决策的相对优势 ， 但学术界对它们的理解和评价仍存在巨大争议 。 上世纪50年代的一些实证研究显示 ， 无论在学术或实践上 ， 统计预测都比非结构化临床判断更准确 。 有专家认为 ， 在评估个人层面的风险时 ， 综合预测准确率从根本上是有误导性的 ， 而且有证据表明 ， 基于专业判断的风险评估机制优于基于统计法的风险评估机制 。
此外 ， 由于恐怖暴力事件的发生频率较低 ， 统计风险模型的历史数据集通常较小 。 根据学术文献中的案例分析 ， 恐怖分子的个人背景、行为模式、犯罪动机 ， 以及犯罪诱因等方面皆存在巨大差异 。 因此 ， 恐怖分子之间的共同点很少 。 正如美国弗吉尼亚大学法学教授约翰·莫纳汉（John Monahan）总结的那样：“大多数现有研究未能从统计学的角度明确地找出诱发恐怖主义的因素 ， 难以进行微观化的风险评估 。 ”将统计法纳入风险评估机制的另一个问题是使用行为分析法可能会导致个人背景信息的丢失 。
考虑到行为分析法的局限性 ， 本报告建议开发增强智能系统 。 这种系统能够整理来自多个来源的信息 ， 并可对重要的数据项进行标记以供人工核查 。 尽管如此 ， 在评估个人行为模式或心理状态的变化仍需要一定的人为判断 。 美国软件和服务公司Palantir最近发表的一篇文章指出：“人工智能被过分夸大了 。 机器的作用并不是取代人类 ， 而是服务人类 。 在数据泛滥的今天 ， 增强智能使安全机关能够以更加透明的方式做出数据驱动的决策 。 ”
伦敦警察局局长克雷西达·迪克（Cressida Dick）在2020年的RUSI年度讲座上强调：“虽然我们需要借助各种先进技术开展工作 ， 但我们不会把所有的希望都寄托在人工智能上 。 人工智能的目的是增强人类智能 ， 而不是取代人类智能 ， 这也是公众所期望的 。 ”


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