“城市東部的一所房屋有炸彈即將爆炸！”

“炸彈是由捕鼠器，ACDelco品牌AA電池和鍍鋅管碎片組成的，似乎跟轟炸機有關(guān)?！?/p>

“恐怖分子來電，第五枚炸彈已經(jīng)在聯(lián)邦快遞的傳送帶上了！”

上述劇情如果發(fā)生在好萊塢電影里，此刻一定會出現(xiàn)一群運籌帷幄的聯(lián)邦調(diào)查局分析師，在蛛絲馬跡中開展一場爭分奪秒的競賽，利用各種類型的數(shù)據(jù)中，抽絲剝繭，作出預判，再與一線特工們緊密合作，阻止悲劇的發(fā)生。

這事兒聽起來，是不是比下象棋、寫文章、玩游戲、替人巡邏、流水線“打工人”要炫酷多了？

最近美國情報高級研究項目活動（IARPA）提出利用人工智能來預測地緣政治事件，進而找出恐怖分子、黑客或任何被認為是美國敵人的人，所以我們就借此機會，聊聊AI做情報分析師這事兒，到底靠不靠譜。

IARPA所自主的一些項目，從技術(shù)角度看都是我們熟悉的名字：量子計算、低溫計算、人臉識別、通用語言翻譯等等，這些看起來人畜無害的項目，好像和BAT這種大廠的實驗室沒啥不一樣。

但作為一個由間諜以及博士精英們組成的機構(gòu)，一切顯然不會這么簡單，IARPA可以說是美國政府秘密項目中風險最大、影響最深遠的一個，因為它需要告訴決策者未來可能發(fā)生的地緣政治事件。

他們關(guān)注的大多是諸如：G7成員國是否會（在某一特定日期）對敘利亞發(fā)動軍事攻擊？委內(nèi)瑞拉一個月內(nèi)究竟能生產(chǎn)多少石油等等，之類的硬核題材。

那AI在其中扮演了什么角色呢？比如IARPA資助的一個名叫SAGE的項目，就是利用機器學習來進行協(xié)同預測，通過合作將大量的人類非專家預測因子集中起來，使它們“比單一的人類專家預測得更準確、更快”。

通過這一混合模型，SAGE可以向人類提供機器從圖表中獲得的信息，將趨勢可視化呈現(xiàn)出來，以及AI做出的具體預測。

該項目的負責人、南加州大學維特比信息科學研究所（ISI）人工智能部主任阿蘭·加爾斯泰安（Aram Galstyan），前不久就發(fā)聲說，SAGE成功預測了朝鮮何時將發(fā)射導彈試射。聽起來是不是很刺激？

放在上古時代，擁有占卜未來能力的AI絕對會成為部落里權(quán)利最高的大巫師。不過子不語亂力亂神，想必大家更想知道這種玄而又玄的能力到底是怎么來的。

明明AI連預測個天氣都時準時不準，怎么就突然能預報國家大事了？

用南加州大學計算機科學家弗雷德·莫爾斯塔特（Fred Morstatter）的話來說，“AI之所以有效，是因為人類有硬幣的一面，而機器有硬幣的另一面”——不是針砭時事、運籌帷幄，而是與以前的分析工具相比，讓人類更加準確地抵達未來。說人話就是提高“猜中”的概率和效率。

就拿雙十一剁手來說，電商網(wǎng)站的“猜你喜歡”合你心意的幾率越來越高多了，其中就有分析預測模型的功勞。

國家大事也同樣遵循這一定律，在各類犯罪行為發(fā)生之前，通過不正常的間諜活動、社交網(wǎng)絡(luò)動態(tài)、消費記錄等等，來分析和研究對象的行為與活動，將潛在損害扼殺在搖籃里。所以AI在政治預測中起到的作用，更像是一個情報分析師，而非指哪兒打哪兒的超級特工。

一個情報分析師應(yīng)該具備哪些能力？簡單來說有三個：耳目、尖兵、參謀，AI又做到了哪一階段？

1.無處不在的數(shù)字“耳目”。

預測的前提，是在數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)就能夠提供給分析師們足夠規(guī)模的準確而有效的數(shù)據(jù)。

古代的大巫師靠燒龜殼、看星象來“未卜先知”。而IARPA的操作模式，就將數(shù)據(jù)收集通過人工智能進行自動化管理，根據(jù)《匹茲堡郵報》的報道，該系統(tǒng)“能夠全天候記錄世界各地所有人的生活?！?/p>

其中包括了每一篇Facebook帖子、推特和YouTube視頻；每一個收費站的標簽號碼；每一個GPS下載、網(wǎng)絡(luò)搜索和新聞提要；每一個街頭攝像機視頻，甚至是每一次外賣下單和餐廳預約……

IARPA的系統(tǒng)讓程序沒日沒夜地不斷訪問并抓取這些數(shù)據(jù)，輸送到上游來支撐決策。

2.先知先覺的模型“尖兵”。

每個人對數(shù)據(jù)的敏感度和運用能力是不同的，一個對各種信息和情報變化不敏感的人，自然無法從中洞察并做出對未來的判斷和預測，也就是缺乏態(tài)勢感知（Situation Awareness，SA）的能力，而AI亦如是。

要在讀懂大量信息和情報的基礎(chǔ)上，結(jié)合復雜的國內(nèi)外政治、經(jīng)濟、科技、文化環(huán)境等等，找到規(guī)律，這就需要復雜且高性能的模型了。

模型，也就是一種預測的基本方法論，就像媒體們總愛拿“義烏指數(shù)”來預測美國大選結(jié)果（競選者的應(yīng)援道具如旗子等大多是由義烏生產(chǎn)的）一樣。一個有效的預測模型，可以成為一把尖刀，在紛繁的大數(shù)據(jù)中間庖丁解牛、抽絲剝繭。

這一部分可以說是科技競賽的核心機密了，IARPA到底采用了哪些算法創(chuàng)新我們不得而知，但從大體來看，一般通用的包括決策樹、回歸技術(shù)、聚類算法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等，結(jié)合NLP自然語言處理來理解網(wǎng)絡(luò)信息，來綜合判斷事件的走向與結(jié)果。這也是一個科技廠商的大練兵場，比如在2015年巴西世界杯期間，谷歌、微軟、百度、高盛等巨頭就對全部64場比賽的勝負結(jié)果，以及冠軍和黑馬進行了預測，哪家準確率更高大家可以自己搜搜看。

3.不令而信的決策“參謀”。

光有模型，那豈不是沒有人類啥事兒了？如果要評選“最晚被AI搶走崗位的職業(yè)”，那情報分析師一定位居前列。原因無他，分析的目的是為行動服務(wù)的。

尤其是IARPA這樣的情報機構(gòu)，最終是要針對各種可能的突發(fā)政治事件、公共危機、恐怖活動等等，迅速產(chǎn)出針對性、國家性的戰(zhàn)略決策。

這就需要兩個前提：第一，創(chuàng)新。分析師更強調(diào)基于隱性知識的處理和分析，并在此基礎(chǔ)上提出自己的論斷和建議。對于未來不確定的事物，個人的既有知識與經(jīng)驗就極為重要了。如果拿情報流程鏈來說的話，數(shù)據(jù)收集與模型分析大概處于前半段，而后半段能改變事情走向的則來自于專家的智慧結(jié)晶。

尤其是一些主觀層面的信息，必須面對面溝通才能從表情、言談舉止中反映出來，依然需要人類分析師出馬，AI在后端提升的效率優(yōu)先；還有一些隱藏信息，像是一些國家大政方針之類的報告等等，在網(wǎng)絡(luò)上可能根本就沒有任何數(shù)據(jù)留存，也讓AI心有余而力不足。在這個AI連小學生作文都寫不好的當下，人類分析師的飯碗自然端的穩(wěn)穩(wěn)的。

IARPA就每3年到5年輪換一批項目經(jīng)理，這些人往往來自各個領(lǐng)域，比如語言學、航空航天、原子物理、人工智能、生物識別、神經(jīng)科學等等。

第二，影響力。

分析師所找到的“政策密碼”，不能閉門造車，最終要在現(xiàn)實中接受檢驗，而執(zhí)行力度就取決于其建議被認可的程度了。如果是AI上馬，它能保證執(zhí)行者不用三令五申就會遵守服從嗎，能讓隊友們勇往直前時不需要為判斷失誤而擔憂嗎，預測錯誤導致行動失敗的責任又如何劃分呢？

換句話說，分析師兜售的是一種具有不確定性的“思想商品”，這就需要其具備能夠與他人發(fā)生關(guān)系、獲得認可，并推動他人更充分地展開行為的能力。

技術(shù)與影響力，在分析師這一角色的能力體系中互為表里。少了后者的AI，目前只能當個“工具人”。

讀到這里，或許我們不會對IARPA的AI動作有太高的憂慮感。不過，此前我國也有領(lǐng)導人提出了“從科技規(guī)律出發(fā)前瞻思考世界科技發(fā)展走勢，提出咨詢建議，開展科學評估，進行預測預見，在國家宏觀決策中發(fā)揮建設(shè)性作用”的意見。

我們能從IARPA打造AI情報師的經(jīng)驗中，去粗取精找到什么收獲嗎？

盡管兩國國情不同，但從美國政府機構(gòu)將AI引入情報工作的動作以及引起的輿論反響中，也可以幫我們規(guī)避掉許多不必要的煩惱。

目前來看，IARPA的AI實踐有幾點值得探討。

首先，AI預測結(jié)果只在小部分范圍內(nèi)有效，并沒有更多案例被曝光。除了技術(shù)本身的原因之外，許多地方的數(shù)據(jù)覆蓋范圍并不普遍也有著直接關(guān)系。數(shù)據(jù)是預測的前提，數(shù)據(jù)不足自然會出現(xiàn)失真的情況。

還有一些領(lǐng)域的規(guī)律不明顯，充滿了突發(fā)事件和意外影響，比如商界相對于農(nóng)林牧漁等傳統(tǒng)行業(yè)，時不時就有人為因素影響，這些都需要不斷實時修正。

因此，AI在信息 、知識的獲取和處理上所體現(xiàn)出的極強能力，值得重視，卻也不用過度緊張。

另外，IARPA在AI情報分析上過度發(fā)力，已經(jīng)開始侵犯公民的信息邊界。此前就有媒體曝出，IARPA對國家安全局收集的數(shù)百萬私人海外通信進行數(shù)據(jù)挖掘，盡管其目的是防止恐怖活動，但濫用和侵犯隱私權(quán)的可能性也已經(jīng)引起了不少觀察家的警覺。

在美國，這樣的事情還不在少數(shù)，2017年，F(xiàn)acebook收到了來自世界各國政府的78890條信息請求，41%來自美國，其中85%的請求得到了批準，同時也向谷歌、蘋果和其他公司提出了類似的要求。

美國國土安全部（U.S.Department of Homeland Security）的一篇帖子也顯示，他們正試圖創(chuàng)建一個系統(tǒng)，能夠“全天候訪問有密碼保護的影響力人群的個人社交媒體，并從內(nèi)容、情感、數(shù)量等方面進行分析”。

如何平衡好公民隱私安全與國家利益之間的問題，考驗著政府對待數(shù)字化、智能化技術(shù)的管理水平。

而在沒有給出具有說服力的共識方案之前，我想大多數(shù)人都會更希望這一天更慢一點到來。