智能化時代美國情報分析轉(zhuǎn)型工作研究*

王靜雅 申 華 沈 彥

(信息工程大學(xué)洛陽校區(qū) 洛陽 471003)

近十年來，隨著初級人工智能技術(shù)的不斷成熟并逐步運用于人類社會生產(chǎn)、生活中，智能化時代的序幕漸漸拉開。在此背景下，各國情報部門紛紛啟動轉(zhuǎn)型工作，意圖搶占未來國家安全領(lǐng)域斗爭的制高點。智能化時代的情報對抗、分析能力將是敵我雙方戰(zhàn)斗力的“度量尺”[1]。因此，在這輪情報轉(zhuǎn)型競賽中，分析既是轉(zhuǎn)型的發(fā)力點，也是轉(zhuǎn)型成效評價的落腳點。受此影響，智能化時代情報分析轉(zhuǎn)型成為當(dāng)下國家安全領(lǐng)域最前沿、最熱門也是最緊迫的研究課題之一。目前，美國在該問題的理論探索與實踐上無疑走在世界前列。無論是美情報行業(yè)內(nèi)的研究人員，還是智庫、高校等研究團(tuán)體，都在緊密追蹤智能化時代分析轉(zhuǎn)型問題，誕生了諸如《利用新興技術(shù)推動情報分析轉(zhuǎn)型》[2]、《技術(shù)革新與空軍情報分析的未來》[3]等一系列研究成果。然而這些研究成果大多將視角聚焦于技術(shù)環(huán)節(jié)，沒有從整體上把握智能化時代美國情報分析轉(zhuǎn)型的總體設(shè)計并系統(tǒng)梳理美方情報分析轉(zhuǎn)型舉措。因此，本文利用文獻(xiàn)分析法與案例分析法，從美情報部門的實踐入手，在厘清核心概念的基礎(chǔ)上，分析美情報部門如何在智能化時代的歷史浪潮下，對其分析工作進(jìn)行轉(zhuǎn)型，具體涉及轉(zhuǎn)型的驅(qū)動因素、思路及舉措，并由此得出總結(jié)與啟示。

1 核心概念辨析

1.1 智能化時代

目前，國內(nèi)外學(xué)界尚未對“智能化時代”形成統(tǒng)一定義，且存在“智能時代”“智能化時代”“人工智能時代”等概念混用的情況[4-6]。造成這一現(xiàn)象的根本原因在于智能化是世紀(jì)之交出現(xiàn)的新實踐[7]，影響上述定義的核心要素——云計算、大數(shù)據(jù)、邊緣計算等智能技術(shù)群仍處于不斷發(fā)展變化中，而其發(fā)展又存在諸多不確定性。因此，學(xué)者們在使用上述概念時，往往基于個人、團(tuán)隊的學(xué)術(shù)經(jīng)驗和相關(guān)研究成果進(jìn)行理論界定。

本文認(rèn)為，相較“智能時代”“人工智能時代”，“智能化時代”這一概念更能反映智能技術(shù)群對當(dāng)前與未來社會發(fā)展的影響。在漢語中，“化”表示“轉(zhuǎn)變成某種性質(zhì)或狀態(tài)”[8]，有“融合、擴(kuò)展、演變之意”[7]，使用“智能化時代”，最能表現(xiàn)出人類社會受智能技術(shù)群影響而產(chǎn)生社會演進(jìn)的動態(tài)過程，體現(xiàn)了當(dāng)今時代發(fā)展的特點與趨勢。

此外，鑒于“智能化時代”是一個動態(tài)演進(jìn)的過程，因此還需要對本文所涉及的“智能化時代”進(jìn)行更詳細(xì)的界定。目前，學(xué)界普遍認(rèn)為“智能化時代”將經(jīng)歷兩個演進(jìn)階段：第一階段是以“人在回路上”(Human-on-the-loop)、“人在回路中”(Human-in-the-loop)模式[9-10]為主的初級智能化時代，這一階段，各國主要發(fā)展、應(yīng)用“在特定領(lǐng)域、任務(wù)上等于或超過人類的智能技術(shù)”[11]；第二階段是以“人在回路外”(Human-out-the-loop)模式[9-10]為主的高級智能化時代，通用人工智能、超級人工智能成為現(xiàn)實。需要看到的是，后者所涉及的相關(guān)技術(shù)在發(fā)展上還存有不確定性，同時考慮到各國對人工智能崛起的擔(dān)憂以及對可靠、可信、可控智能技術(shù)的追求，可以預(yù)見，在當(dāng)前及未來一段時間內(nèi)人類社會將處于初級智能化時代。因此，本文在探討“智能化時代美國情報分析轉(zhuǎn)型”時將聚焦于初級智能化時代情報分析轉(zhuǎn)型的相關(guān)內(nèi)容。

1.2 美國情報分析轉(zhuǎn)型

美情報部門使用的“轉(zhuǎn)型”(transformation)概念來源于上世紀(jì)末的美國防部。美國防部將“轉(zhuǎn)型”定義為通過對概念、能力、人員和組織進(jìn)行重新整合，來塑造未來不斷變化的軍事競爭與合作，目的是利用美方優(yōu)勢，保護(hù)美方面對非對稱威脅時的弱點，維護(hù)美戰(zhàn)略優(yōu)勢地位[12]。受“9·11”事件影響，美情報部門在2004年啟動了情報改革(intelligence reform)，然而改革結(jié)束后，美情報部門發(fā)現(xiàn)其分析工作仍未完全達(dá)到改革預(yù)期目標(biāo)，這些目標(biāo)還需要依靠后續(xù)不斷的轉(zhuǎn)型來完成。在此背景下，2008年美情報部門明確提出了“分析轉(zhuǎn)型”(analytic transformation)的概念，并指出“分析轉(zhuǎn)型”是通過改變情報分析模式、信息處理方式、已知內(nèi)容管理方法以及與搜集人員、用戶等溝通形式等，來提升情報的質(zhì)量和效用[13]。綜合上述定義可以看出，“美國情報分析轉(zhuǎn)型”的內(nèi)涵至少包括四方面：一是分析轉(zhuǎn)型是主動性的不是被動反應(yīng)式的；二是分析轉(zhuǎn)型是一個持續(xù)性的過程；三是分析轉(zhuǎn)型的目標(biāo)是實現(xiàn)情報分析能力的整體提升；四是分析轉(zhuǎn)型的實現(xiàn)需要借助多樣化手段，圍繞著影響情報分析效能與質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)展開，如分析模式、與用戶的關(guān)系等。

基于以上界定，本文所研究的“智能化時代美國情報分析轉(zhuǎn)型”在核心內(nèi)涵上也就得以明確，即在初級智能化時代的背景下，美情報部門如何對其分析的業(yè)務(wù)模式、組織體制、服務(wù)保障等進(jìn)行持續(xù)、主動的調(diào)整，從而實現(xiàn)分析能力的躍升，最終使其分析工作適應(yīng)時代的變化與需求。

2 美國情報分析轉(zhuǎn)型驅(qū)動因素

任何時代，安全威脅的演變、業(yè)務(wù)環(huán)境的變化以及新技術(shù)的應(yīng)用都是驅(qū)動情報轉(zhuǎn)型的核心要素。當(dāng)前，智能感知、智能決策與智能行動等智能技術(shù)群，不斷對美情報部門所面臨的安全形勢、業(yè)務(wù)環(huán)境及技術(shù)運用產(chǎn)生影響，驅(qū)動其分析轉(zhuǎn)型。

2.1 安全威脅的未知性不斷加劇

美情報部門認(rèn)為，美正面臨著建國以來最復(fù)雜的安全環(huán)境[14]。一方面，以俄羅斯、朝鮮、伊朗為代表的傳統(tǒng)威脅依然對美構(gòu)成重大挑戰(zhàn)[15]，且在智能化時代，這些傳統(tǒng)威脅不斷呈現(xiàn)出新的特點。例如，過去十幾年來，美俄之間不斷利用人工智能技術(shù)在輿情干擾等各個安全領(lǐng)域展開競爭博弈。另一方面，非傳統(tǒng)安全威脅不斷涌現(xiàn)，恐怖主義、新冠肺炎疫情、氣候問題等威脅接連爆發(fā)。對于美情報分析工作而言，傳統(tǒng)與非傳統(tǒng)安全威脅相互交織[14](如圖1所示)，并在智能技術(shù)群的影響下形成級聯(lián)效應(yīng)，最終會導(dǎo)致未知威脅的大量涌現(xiàn)。即與冷戰(zhàn)時期明確的威脅對象——蘇聯(lián)，明確的威脅形式——軍事、政治、經(jīng)濟(jì)等相比，智能化時代的安全威脅未知性不斷增強，且情報部門往往缺乏應(yīng)對先例。

圖1 傳統(tǒng)與非傳統(tǒng)安全威脅相互交織

2.2 業(yè)務(wù)環(huán)境的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)日益嚴(yán)峻

大數(shù)據(jù)是智能化時代情報分析業(yè)務(wù)環(huán)境的核心特征。與冷戰(zhàn)時期相比，數(shù)據(jù)獲取不再是分析工作的難點，關(guān)鍵是如何對獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的組合與利用，確保分析產(chǎn)品生產(chǎn)、使用、管理等效益的最大化。美情報部門認(rèn)為，伴隨著情監(jiān)偵手段的不斷完善，傳統(tǒng)分析業(yè)務(wù)模式在大數(shù)據(jù)面前暴露出巨大局限性[16]。一方面，情報部門搜集和存儲的數(shù)據(jù)量呈幾何式增長，另一方面，情報處理和分析能力的增長遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于數(shù)據(jù)的增長速度，情報工作的整體效益因此受到影響[3]。對此，負(fù)責(zé)美空軍情報、偵察與監(jiān)視事務(wù)的副參謀長大衛(wèi)·德普圖拉曾悲觀地表示，“……(在未來)將溺死在傳感器構(gòu)建的數(shù)據(jù)游泳里”[3]。

2.3 分析技術(shù)的更新滯后于時代發(fā)展

自戰(zhàn)后現(xiàn)代情報體制建立以來，美在情報工作上的競爭優(yōu)勢主要來源于其強大的情報技術(shù)，然而在分析領(lǐng)域，美方對新技術(shù)的發(fā)展、運用相對滯后，這一點在智能化時代表現(xiàn)得尤為突出。在美國，情報分析長期被視為一門技藝(tradecraft)，也被認(rèn)為是一項以人為主體的工作，很多分析人員對運用先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行分析的準(zhǔn)確性持“懷疑”態(tài)度。例如，自分析轉(zhuǎn)型工作啟動以來，美情報部門開發(fā)了許多分析技術(shù)工具，如分析空間(A-Space)及其升級版創(chuàng)新空間(Innovation Space)[17]、情報百科(Intellipedia)、Palantir分析系統(tǒng)等，但分析人員卻常常表示，“我的產(chǎn)品沒有軟件或圖形編輯需求，因此PowerPoint或Excel的功能足夠了”[17]。事實上，當(dāng)前美情報分析的諸多工作依然靠人工來完成，與情報其他領(lǐng)域尤其是搜集領(lǐng)域的智能化水平相比，分析技術(shù)智能化的程度以及更新速度滯后于時代發(fā)展。

2.4 為用戶提供滿意服務(wù)的難度逐漸增大

智能化時代，美情報分析工作在用戶服務(wù)上面臨三大難題：一是用戶數(shù)量急速增長。分析服務(wù)的用戶不僅囊括了總統(tǒng)、內(nèi)閣成員等傳統(tǒng)的國家及軍事情報用戶，還包括了那些因安全形勢變化而出現(xiàn)的新用戶，這些新用戶的數(shù)量隨著智能化時代安全形勢的變化持續(xù)增長。例如，數(shù)據(jù)顯示，2009年，僅在反恐領(lǐng)域，美情報部門就需要為1.8萬個反恐相關(guān)部門提供分析保障，這一數(shù)字目前還在增長[18]。二是用戶需求日益多樣。伴隨著用戶數(shù)量的不斷增加，用戶的需求在內(nèi)容、類型等方面的差異也十分明顯，如同樣是針對新冠肺炎疫情，美衛(wèi)生與公共服務(wù)部(United States Department of Health and Human Services)要求提供與流行病相關(guān)的情報分析，美國際開發(fā)署(United States Agency for International Development)要求提供政策性評估，美軍方則關(guān)心與疫情相關(guān)的軍事醫(yī)療情報分析等。三是用戶對分析工作要求越來越高。當(dāng)前，用戶通過社交媒體能夠很輕易地獲得感興趣的信息，這一變化對分析服務(wù)提出了更高的要求。例如，用戶不再要求情報部門簡單地觀察和確認(rèn)事實情況，而是要以更快、更全面、更具深度的分析來準(zhǔn)確預(yù)測對手的意圖和行為。對此，美國前國家情報委員會副主席馬克·洛文塔爾指出，“……情報分析部門面臨巨大壓力，他們需要全面了解潛在的對手，包括他們的組織、傾向和能力”[19]。

3 美國情報分析轉(zhuǎn)型思路

分析轉(zhuǎn)型是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程，為適應(yīng)智能化時代安全形勢、業(yè)務(wù)環(huán)境、技術(shù)應(yīng)用等的變化，美情報部門重點在分析生產(chǎn)、分析流程、分析保障、分析環(huán)境四個領(lǐng)域(關(guān)系如圖2所示)展開轉(zhuǎn)型工作，意圖借助多樣化舉措實現(xiàn)分析能力的躍升。其具體轉(zhuǎn)型思路包括：

圖2 美國情報分析轉(zhuǎn)型領(lǐng)域關(guān)系

3.1 強調(diào)智能賦能，優(yōu)化分析生產(chǎn)模式

進(jìn)入21世紀(jì)以來，機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、交互式可視化等智能技術(shù)不斷取得重大突破，為美情報部門解決大數(shù)據(jù)難題提供了解決方案。美方認(rèn)為，大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)都對分析效能的提升有著巨大影響，傳統(tǒng)分析領(lǐng)域中的一系列工作，如圖像識別、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、數(shù)據(jù)格式化、數(shù)據(jù)標(biāo)記等低級例行的分析處理工作，如若單純依靠人力來完成，將浪費分析人員大量時間；相反，如果依托上述技術(shù)展開，將能完成對多個“信息流”的實時處理，極大提升分析效率[2]。此外，智能技術(shù)手段還可以最大限度避免分析人員的思維偏見。雖然分析人員一直致力于生產(chǎn)無偏見的產(chǎn)品，但是偏見總是無意識地存在于分析人員的頭腦之中。例如，中央情報局分析人員往往比國務(wù)院情報研究局分析人員更依賴人力資源提供的情報，而國務(wù)院情報研究局則更重視外交渠道的來源信息[19]。對此，智能化技術(shù)手段的運用可以幫助分析人員更加客觀地對數(shù)據(jù)進(jìn)行識別、分類、關(guān)聯(lián)分析和評估，在很大程度上規(guī)避認(rèn)知偏見[20]，提升分析的客觀性和準(zhǔn)確性。因此，需要構(gòu)建人機(jī)協(xié)作的分析生產(chǎn)主體。

3.2 圍繞威脅感知，重塑分析業(yè)務(wù)流程

當(dāng)前美情報部門的分析生產(chǎn)工作主要按照“情報周期”(Intelligence Cycle)流程運轉(zhuǎn)，一般需要經(jīng)過計劃與指導(dǎo)(Planning and Direction)、搜集(Collection)、處理與加工(Processing and Exploitation)、分析與生產(chǎn)(Analysis and Production)和分發(fā)(Dissemination)等環(huán)節(jié)。在這種模式下，分析工作圍繞的是“預(yù)設(shè)目標(biāo)”，即用戶或業(yè)務(wù)主管“感興趣的領(lǐng)域或問題”進(jìn)行[19]，分析人員是在“挑選”數(shù)據(jù)而不是利用“所有”數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。如果威脅或者目標(biāo)是已知的或者固定的，那么分析工作照上述模式是可以順利進(jìn)行的，而如果威脅和目標(biāo)是動態(tài)的、未知的，那么分析部門往往措手不及，此時便會出現(xiàn)所謂的“分析失誤”“預(yù)警失敗”等。顯然，分析工作如果依然按照這種線性、規(guī)劃式的流程開展將無法適應(yīng)智能化時代的發(fā)展。在威脅未知、形勢變化飛速的背景下，美情報部門必須對情報分析所依托的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行再造，將對威脅的感知視為關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

3.3 聚焦智能服務(wù)，創(chuàng)新分析保障模式

分析產(chǎn)品如果不能為用戶所用，那么其情報價值就無法體現(xiàn)。智能化時代，面對服務(wù)對象及分析需求的不斷變化、傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化保障模式不再適用的情況，美情報部門希望利用智能手段進(jìn)一步優(yōu)化分析服務(wù)模式：一是在產(chǎn)品的生產(chǎn)上，更加貼合用戶的實際需求，生產(chǎn)定制化、個性化、分析過程透明化的分析產(chǎn)品；二是在產(chǎn)品的分發(fā)上，以更加精準(zhǔn)的方式投送到用戶手中；三是在產(chǎn)品的使用上，以更加形象化、生動化、便于理解的形式向用戶傳遞內(nèi)容；四是在產(chǎn)品的管理上，對分析產(chǎn)品的流向和流量進(jìn)行更加科學(xué)的監(jiān)控等。

3.4 加強集成共享，構(gòu)建分析生態(tài)環(huán)境

智能化分析生態(tài)環(huán)境是智能化時代美國情報分析能力建設(shè)的基礎(chǔ)工程，良好的生態(tài)環(huán)境將為情報分析提供暢通的數(shù)據(jù)信息共享、分析資源協(xié)作等。在過去的情報分析轉(zhuǎn)型中，美情報部門一直以相關(guān)政策、機(jī)制為行動依循，以基礎(chǔ)平臺為依托推動分析生態(tài)環(huán)境建設(shè)，由此誕生了國家情報界的“信息共享環(huán)境”(Information Sharing Environment，ISE)。但是，受官僚體制的影響，為對接各自用戶，一些情報界成員在現(xiàn)實工作中依然通過各自機(jī)構(gòu)的政策、機(jī)制、平臺進(jìn)行生態(tài)環(huán)境建設(shè)，如美國防部下屬的情報界成員常常依托“聯(lián)合信息環(huán)境”(Joint Information Environment，JIE)來完成日常業(yè)務(wù)工作，美國土安全部情報部門也有自己信息共享政策、平臺等。在此背景下，為實現(xiàn)智能化分析生態(tài)環(huán)境建設(shè)的目標(biāo)，美情報部門還需要對各種“環(huán)境”進(jìn)行深度融合集成。

4 美國情報分析轉(zhuǎn)型主要舉措

在上述轉(zhuǎn)型思路的指導(dǎo)下，美情報部門開始對其分析工作進(jìn)行轉(zhuǎn)型(如圖3所示)，其具體舉措如下：

圖3 美國情報分析轉(zhuǎn)型舉措

4.1 采用人機(jī)協(xié)作式分析生產(chǎn)模式，確保技術(shù)賦能

鑒于當(dāng)前的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，美情報部門一直在加強人工智能、數(shù)據(jù)管理等前沿技術(shù)研究，推動“人機(jī)協(xié)作”式分析，將分析人員從繁重、低級、可重復(fù)的數(shù)據(jù)處理任務(wù)中解脫出來，為分析人員提供更多的思考時間以及更好的數(shù)據(jù)信息呈現(xiàn)方式?！叭藱C(jī)協(xié)作”生產(chǎn)模式一方面能充分發(fā)揮分析人員在整體性、創(chuàng)造性工作上的優(yōu)勢，另一方面能充分利用機(jī)器在局部性、計算性、重復(fù)性工作上的長處。以美情報高級研究計劃局(Intelligence Advanced Research Projects Activity)的情報分析研究項目為例。該機(jī)構(gòu)下設(shè)的分析辦公室著眼于未來情報界成員面臨的共同分析挑戰(zhàn)，研發(fā)相關(guān)技術(shù)。在其研究項目中，比重最大、數(shù)量最多的研究領(lǐng)域是自動化處理與分析(見表1)，涉及大數(shù)據(jù)、可視化、語言處理、生物識別等前沿智能技術(shù)，目的便是通過機(jī)器的賦能效應(yīng)，構(gòu)建人與機(jī)器的分析協(xié)作。

表1 美國情報高級研究計劃局自動化處理與分析項目[21]

4.2 構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動式分析流程，解決威脅感知難題

在智能化時代，美情報部門正在逐漸轉(zhuǎn)變“以預(yù)設(shè)目標(biāo)為中心”的分析流程，將“數(shù)據(jù)的自動化觀察、關(guān)聯(lián)、分析”作為驅(qū)動分析工作的核心環(huán)節(jié)[22]。在數(shù)據(jù)驅(qū)動式分析流程中，數(shù)據(jù)會“自動提醒”分析人員忽略了哪些缺口和漏洞，并由此來驅(qū)動其他相關(guān)情報活動，加速整個流程的運轉(zhuǎn)。以美“基于活動情報”(Activity Based Intelligence，ABI)的分析流程為例：

誕生于反恐、反叛亂戰(zhàn)場的“基于活動情報”被譽為“情報機(jī)構(gòu)從全球反恐戰(zhàn)爭中汲取的最寶貴財富”[22]，它以目標(biāo)人群的重要動向(activity)為分析重點，通過描繪目標(biāo)人群的生活模式(Patterns of Life，POL)，實現(xiàn)甄別、關(guān)聯(lián)威脅目標(biāo)并預(yù)測威脅目標(biāo)行動的目的[23]。其分析流程如圖4所示，整個流程核心環(huán)節(jié)在于對數(shù)據(jù)的處理以及在此基礎(chǔ)上的分析。具體到這兩個環(huán)節(jié)，不同來源的數(shù)據(jù)經(jīng)過地理參考標(biāo)注、標(biāo)準(zhǔn)化等預(yù)處理后，將利用時空元數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)和存儲，而后會根據(jù)分析人員需要再次進(jìn)行處理，分析人員可在時空粒度下生成派生產(chǎn)品或進(jìn)行多源軌跡關(guān)聯(lián)等，并依托商業(yè)部門開發(fā)的各種工具展開分析，生成有關(guān)目標(biāo)人群(或事物)的生活模式，最后再由分析人員根據(jù)具體情況進(jìn)行分析，實現(xiàn)對目標(biāo)地區(qū)情況的實時掌控。

圖4 “基于活動情報”分析流程[24]

“基于活動情報”是美方情報分析流程轉(zhuǎn)型的有益嘗試，它實現(xiàn)了用數(shù)據(jù)來驅(qū)動整個分析工作。在融合海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，將工作重點拓展到對可能包含威脅目標(biāo)群體的整體理解與感知，從而避免傳統(tǒng)分析流程中遺漏、忽視重要未知目標(biāo)的情況。以美反恐作戰(zhàn)中的情報分析工作為例。在傳統(tǒng)分析流程中，分析人員工作的重點是已知恐怖嫌犯A，所有的分析資源都圍繞著A展開。然而，現(xiàn)實中可能還存在著未知恐怖分子B或C，分析人員可能會預(yù)測到A的行動，但是對B和C的威脅，分析人員將可能無法感知。而在“基于活動情報”情報分析流程中，分析工作將聚焦到包括恐怖分子A、B、C在內(nèi)的群體，通過搜集和融合所有數(shù)據(jù)，描繪出整個目標(biāo)群體人員的生活模式，最終篩選、甄別出A、B、C三個威脅目標(biāo)并預(yù)測其行動。

4.3 推進(jìn)分層分類產(chǎn)品保障，實現(xiàn)優(yōu)化服務(wù)

智能化時代，美情報部門在分析保障模式上基本沿用了過去“常規(guī)保障+靈活保障”的形式，為政府高層、軍事指揮高層、各重要部門等提供日常保障的同時，還能夠就臨時性分析任務(wù)抽調(diào)人員組成國家級支援小組。而在分析產(chǎn)品的保障上，則吸納了智能化時代的新理念，對產(chǎn)品體系、表達(dá)和管理等進(jìn)行了創(chuàng)新。

在產(chǎn)品體系上，美情報部門正在對二戰(zhàn)以來形成的以基本情報、動態(tài)情報、預(yù)測評估情報為主的分析產(chǎn)品體系進(jìn)行創(chuàng)新，產(chǎn)品類別得到不斷拓展。近年來，隨著威脅目標(biāo)的未知性不斷加強，美情報部門提出了發(fā)現(xiàn)類(discovery)分析產(chǎn)品的概念，以期加強對目標(biāo)情報的實時掌控。雖然目前還沒有正式寫入官方文件，但是美方已經(jīng)在進(jìn)行相關(guān)產(chǎn)品的生產(chǎn)。

在產(chǎn)品表達(dá)上，美情報部門正在研究把最新的增強現(xiàn)實(AR)、混合現(xiàn)實(MR)、虛擬現(xiàn)實(VR)、觸控技術(shù)等融入到分析產(chǎn)品的表達(dá)之中，提升分析產(chǎn)品的可讀性。例如，美地理空間情報局已經(jīng)和著名的3D地理空間數(shù)據(jù)開發(fā)公司Vricon進(jìn)行合作，整合3D數(shù)據(jù)，開發(fā)相關(guān)工具，增強分析產(chǎn)品的可視化展示速度和實用度[25]。

在產(chǎn)品管理上，越來越多的商業(yè)大數(shù)據(jù)知識管理技術(shù)如推薦引擎、出處跟蹤、wiki等被運用到了分析產(chǎn)品管理之中，在實現(xiàn)分析產(chǎn)品生產(chǎn)、存儲、分發(fā)、訪問等過程透明化的同時，促進(jìn)了情報產(chǎn)品管理的可追溯性和可監(jiān)控性[26]。

4.4 打造一體融合的分析環(huán)境，催生集成共享

在智能化時代，美情報部門以“自頂向下”和“自底向上”手段相結(jié)合的方式，進(jìn)一步推動情報分析生態(tài)環(huán)境建設(shè)。

一是“自頂向下”手段。在政策發(fā)布方面，繼續(xù)完善2系列情報界分析指令，發(fā)布情報界數(shù)據(jù)戰(zhàn)略以及智能技術(shù)運用戰(zhàn)略等，實現(xiàn)對分析標(biāo)準(zhǔn)、分析需求、分析協(xié)作、數(shù)據(jù)來源等的統(tǒng)一規(guī)范；在平臺建設(shè)方面，不斷完善“情報界信息技術(shù)業(yè)界”(Intelligence Community Information Technology Enterprise，IC ITE)建設(shè)，并針對情報界、國防部、政府其他部門、盟友、學(xué)術(shù)界等之間的信息共享障礙，最終打造“集成的、可互操作的云生態(tài)系統(tǒng)”，“在任何地方、任何時間、任何條件下都能實現(xiàn)安全訪問”[27]。

二是“自底向上”手段。隨著大數(shù)據(jù)在情報分析中重要性的不斷提升，不少情報機(jī)構(gòu)都認(rèn)識到了機(jī)構(gòu)間合作的必要性，因此開始主動推動情報數(shù)據(jù)融合。其中比較有代表性的是美國防情報局提出的“基于目標(biāo)生產(chǎn)”(Object Based Production，OBP)理念?！盎谀繕?biāo)生產(chǎn)”以“目標(biāo)”為“桶”，將有關(guān)目標(biāo)的所有數(shù)據(jù)、信息和情報“裝”起來[28]，以解決美情報部門各機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)、信息和情報存儲標(biāo)準(zhǔn)不一致的問題，在縮短分析人員檢索情報素材的時間，并為不同數(shù)據(jù)、信息和情報建立關(guān)聯(lián)，提升分析效率。

5 總結(jié)與啟示

智能化時代的到來，對于情報分析工作來說既是機(jī)遇又是挑戰(zhàn)。一方面，分析人員可以掌握海量數(shù)據(jù)，智能技術(shù)又可以幫助數(shù)據(jù)“不言自明”，情報分析的準(zhǔn)確性將得到前所未有的提升。但技術(shù)本身并不是靈丹妙藥[29]，美情報部門清醒地認(rèn)識到要想在智能化時代實現(xiàn)情報分析能力的提升，必須借助多樣化手段對情報分析工作進(jìn)行全方位轉(zhuǎn)型。其啟示包括：

一是轉(zhuǎn)型是情報分析工作適應(yīng)智能化時代發(fā)展的必由之路。轉(zhuǎn)型是主動的、持續(xù)的升級過程，當(dāng)人類社會面臨從一種形態(tài)向更高級形態(tài)不斷升級的時候，用轉(zhuǎn)型的方式推動情報分析能力的升級，既順應(yīng)了智能化時代動態(tài)演進(jìn)的歷史趨勢，也貼合了情報分析能力升級并非一蹴而就的特點。

二是思維方式的轉(zhuǎn)變是智能化時代情報分析轉(zhuǎn)型的根本動力。長期以來，支撐美情報分析的思維方式是工業(yè)化的線性思維，而智能化時代的情報分析則需要適應(yīng)智能化時代的思維方式。智能化時代的“網(wǎng)絡(luò)”“大數(shù)據(jù)”“人機(jī)共生”等反映的都是人與人、人與物、物與物之間的密切關(guān)系，需要的是整體性、體系性思維。因此在智能化時代的情報分析轉(zhuǎn)型中，必須從全局角度進(jìn)行整體考量，避免“只見樹木，不見森林”的情況。

三是智能化時代的情報分析轉(zhuǎn)型需要多措并舉。情報部門不僅要用體系性的設(shè)計推動轉(zhuǎn)型的展開，還需要關(guān)注技術(shù)驅(qū)動的影響，結(jié)合影響分析效能的各個要素如分析生產(chǎn)、分析流程、分析保障、分析環(huán)境等進(jìn)行具體考量，確保轉(zhuǎn)型工作統(tǒng)籌并行、落到實處。