【资料】美国《下一代情报》系列文档1

昨天给大家推送了美国《下一代情报》系列文档的》，今天接着介绍该系列的其他文档：

1、《情报界的未来工作场所》

本文讨论了美国情报界（IC）未来工作场所的变革需求，特别是在COVID-19大流行带来的颠覆性影响下，IC必须打破传统的安全隔间设施（SCIF）工作的障碍，以便更灵活地适应远程工作和安全信息处理。

主要观点

未来工作的必要性

COVID-19和未来可能的疫情要求IC必须立即行动，打破工作障碍，以便在非专用保密工作场所以外运作。

实现21世纪的运营韧性与信任劳动力的生长

通过更新政策指导、重新布置可远程完成的工作、实施试点项目、建立新员工在安全认证过程中处理非机密任务的程序等措施来提高运营弹性和劳动力的信任度。

转变传统安全文化

必须改变长久以来根深蒂固的文化障碍，拥抱灵活性，以适应不断的变化和意外挑战。

数字化时代的政策解决方案

更新信息环境政策，改善跨领域解决方案，促进安全区域间的发现与协作，保护信息安全。

公开来源世界的工艺传承

积极发展并分享数据源和工艺，以改善全球安全，并在公开领域内开展活动，与伙伴国家、非政府组织、行业和学术界协调行动。

实施可信安全的网络基础设施

支持员工意识，解决架构的优劣，整合风险管理，减少企业脆弱性，实时感知网络危机。

总结

文章强调了新冠疫情下的IC工作模式必须变革，以增强运营韧性并培养信任劳动力。它提出了从现在开始必须采取行动的重要原则，如更新政策、提升跨领域协作、采用开放源码世界的工艺、实现可信安全的网络基础设施。通过这些措施，IC能够适应未来威胁，提高工作效率，同时降低成本，提升劳动力市场竞争力。不这样做的话，IC的效力将会严重退化。

2、《彻底透明：扩大与商业情报共享的伙伴关系》

本文讨论了美国国家安全战略中的情报透明度问题，特别是关于扩大与商业情报分享的合作伙伴关系。文本属于《下一版情报》系列论文，对应于2023年国家情报战略的第四个目标，旨在为美国国家安全策略和优先事项提供支持。

主要观点

透明度作为情报战略

近年来，美国的透明度政策在情报领域取得了显著成效，增强了美国与伙伴国家以及全球民众的信任。

乌克兰战争中的透明度教训

在俄乌战争中，美国的情报透明度展示了详细、有说服力的信息，加强了与伙伴国家之间的信任关系。

风险规避与合作

尽管透明度政策取得成功，美国情报界在共享情报方面依然存在谨慎，担心泄露“源”和“方法”给对手。

商业情报的价值

商业情报可以成为建立伙伴情报能力的一种手段，有助于保障边境安全、维护选举诚信和理解关键的食品水资源问题。

建设伙伴情报能力

通过增强像PiX、EDA和Tearline.mil这样的平台，美国可以向伙伴国家提供更多的商业情报能力，强化合作。

总结

文章强调了透明度在现代情报战略中的重要性，特别是在提升公众信任和伙伴国家关系方面。通过对乌克兰战争的例子分析，指出透明度不仅能有效展示美国的实力和决心，还能增进与伙伴国家之间的合作关系。同时，文中也提到了美国内部对于情报共享的谨慎态度，担心机密情报可能被对手利用。为了克服这一挑战，文章提出了利用商业情报作为推进伙伴国家情报能力建设的途径，主张建立更广泛的非官方情报分享平台，并通过合作制定策略来应对共同的安全威胁，从而实现美国及其伙伴国家的安全与稳定。核心观点是，通过增加透明度和分享商业情报，美国能够加强与伙伴国家的关系，促进全球的信任与合作。

3、《创建可互操作且反脆弱的数字平台：感知建构的新范式》

本文讨论了美国情报界（IC）当前数字平台和技术基础设施的缺陷，以及创建一个更好技术的紧迫性。它提出了一种新的范式——可互操作的和抗脆弱的数字平台，以改善情报搜集、整合和分析。

主要观点

改进情报操作的技术途径

当前的工具和数据碎片化、技术基础设施分散、脆弱且不够健壮，无法及时为决策者提供支持。
必须转向工程化的生产线，实现动态发现、集成和数据价值利用，构建未预料到的解决方案。

感知基础设施框架（SIF）的概念

SIF包括三个相互连接的层：联邦感知数字平台、分析互操作性服务套件和数据与分析工厂。
这种框架能够实现跨组织的动态共享、验证和保护，提高风险管理、确保贡献者得到认可，同时增强意识能力。

当前分析领域面临的挑战

政府机构中普遍的功能性基础设施和操作框架过于陈旧，难以实现数据分享和情报融合。
分析人员受到技术和数据孤岛的限制，需要更高层次的协作和信息共享能力。

应对策略：云基础架构和组件的重用

使用经过市场验证的云平台等方法，构建面向感知的数据和分析基础设施。
重用组件和通用功能，允许非技术人员动态配置能力，而不是重复开发相同功能。

敏捷性和适应性的重要性

数据专家和分析师需要预构建工具，以便在不断变化的操作需求下，迅速部署、改造或适应。

总结

文章强调了为改善美国情报界的运营效率和效果，有必要创建一套新的技术基础设施标准，即可互操作的和抗脆弱的数字平台。通过构建感知基础设施框架（SIF），本文提出了解决技术缺口的系统性方法，包括改进数据和工具的互通性、加强抗脆弱能力并提升分析效率。同时，文章也指出，必须更新现有的功能性基础设施和操作框架，以打破数据和情报分享的障碍，并促进更敏捷、更有适应性的分析能力。总之，本文主张通过技术革新和管理改革，来提升美国情报界的数据处理能力和决策质量，以应对日益增长的全球安全威胁。

4、《创建跨机构企业设计规范的建议》

文本是由Nick Pesce、Don Lamb和Chris Basel三位作者提出的关于为创建跨机构企业设计规范提出25条建议，旨在克服现有系统间的集成和互操作障碍，提升情报社区（IC）的计算和技术管理能力。

主要观点

跨机构企业设计规范的必要性

必须解决结构和文化障碍以实现集成和互操作性。
缺少统一的企业开发规范导致跨机构互操作性风险，影响领导决策所需的数据访问和共享。

提议的方法和框架

提出可定制框架，支持机构间协作开发企业整合设计规范。
框架包括核心团队、子团队以及角色和责任，确保系统能力在广义上无缝互操作。

企业整合挑战

缺乏足够详细的设计规范，造成跨机构整合和服务开发困难。
企业文化改变阻力大，存在如“谁你认识”隐性流程、组织政治、权力斗争、不同绩效标准等问题。

文化挑战的缓解策略

提出通过激励措施支持跨企业整合和互操作性。
加速技术进步要求机构文化从烟囱式思维模式转向整合企业解决方案。

新方法与框架实施

强调多学科的跨机构SMEs共同参与设计规范开发的好处。
提出了具体过程区域和必需文档，指导机构构建和交付企业能力。

治理与指导方针

需要高级领导层到规格设计团队之间的角色和责任分担。
建议使用治理结构和指南来支持跨机构团队的工作。

参考架构与要求

解释了参考架构的重要性，并强调了其在实现跨企业设计规范中的作用。
明确了需求收集、用户故事和用例开发等系统工程活动的重要性。

总结

本文提出了创建跨机构企业设计规范的重要性和紧迫性，给出了一个灵活的框架，以支持机构间协作开发规范，确保系统间能够无缝互操作。文中强调了文化变革的挑战，并提出通过激励措施来缓解这些问题。同时，本文强调了参考架构在实现跨企业设计规范中的关键作用，并详细介绍了开发规范所需遵循的关键过程区域和相关文档。总体来看，本文提出了一个全面的指南，以帮助情报社区克服现有障碍，实现更加高效和协调的集成解决方案开发。

5、《打击恶意信息和影响活动——我们需要采取整体应对措施》

本文讨论了美国政府在面对敌对信息操作（IO）和影响力活动时的挑战，并提出了应对这些挑战的全面对策。文中指出，由于各国不断提升的信息操作能力和速度，美国政府需要一个全局性的计划，以评估威胁、开发有效响应措施并实施相应的解决方案。

主要观点

整体应对信息操作

美国政府的IO对策应是整体性的，理解行为者和行动的意图、能力和连接性，以评估攻击向量及成功率。

战略塑造对手行为

必须足够灵活以赢得公众信任，忠实于美国价值观念，并合法合规。

预测能力

创建一个信息环境，让对手的信息对受众的吸引力降低。

反制信息操作的必要性

面对其他国家通过决策优势、美国制造混乱、延迟美国行动或增加模糊性来获得利益的需求，美国必须持续对抗信息操作。

信息操作中的挑战

管理反信息操作流程：整合权限、资源和角色。
控制叙述空间：通过协调美国的讯息努力来避免冲突。
数据管理：通过建立IO知识库、关键技术以及所需劳动力来在这种看似自发的环境中占主导地位。

反信息操作能力

创建有抵抗力的反恶意讯息：美国需要提高对不良讯息的抵抗力，采用系统性和前瞻性的国家响应机制，并产生使对手处于防御状态的影响力。

协同的计讯息和影响力战役

美国政府的反信息操作工作必须与公共教育和国防机制相结合，具备操作速度、足够的权限、敏捷的结构和可持续的资源。

定义信息操作和影响力活动

影响对手决策环境的操作自古已有，但过去十年中，影响力操作的规模、范围和速度发生了巨大变化。

信息操作活动的目标和驱动因素

行为者通过操作情报、外交、经济、军事、政治、文化和社会信息来创造对自己有利的条件。

对立的叙事和影响力活动

敌对势力利用谎言、误解和误导来影响公众舆论，从而实现自己的战略目标。

协调的反信息操作宣传运动

美国政府在信息操作方面与俄罗斯和中国等国的政策、机构和惯常做法作斗争，它们被确定为我们国家安全战略的主要安全挑战。

总结

本文强调了美国政府在面对敌对信息操作和影响力活动时的挑战，并提出了一系列综合对策，包括整体性地评估和应对信息操作威胁，制定有效的响应策略，以及建立能够抵御不良信息的公众态度。核心观点是，为了对抗信息操作的威胁，美国需要一个全局性的计划，以预测和对抗对手的信息操作，同时建立一个能够抵御不良信息影响的社会环境。

6、《打破人工智能的认知偏见》

这篇论文由Mike Shea撰写，发表于2021年3月，由MITRE Center for Technology & National Security Intelligence发布。文章讨论了人工智能（AI）在情报分析中的应用现状和挑战，特别是AI在认知偏见下的局限性，以及探索如何利用AI帮助发现未知的情报。

主要观点

AI在情报分析中的角色

AI擅长基于已知证据自动化地从大量数据中找到相关信息，但在发现与初始假设矛盾的证据方面效果有限。

AI的偏差问题

许多AI模型可能基于有偏的训练数据，这会导致模型本身也存在偏见。文章建议将机器学习与人类认知结合，以减少双方的偏见，形成更强的合作伙伴关系。

探索未知的方法

文章提出了两种潜在途径：通过集成多种机器学习算法来拓宽搜索范围，以及增强结构化论证过程，利用信息检索系统帮助分析师查找支持或反驳初始假设的信息。

未来的投资方向

文章强调需要更好的工具帮助分析师组织证据，识别论据中的潜在差距；在搜索引擎中嵌入分析竞争假设的功能；以及探索AI如何协助分析师构建结构化的论证路径或寻找支持论点中每个节点的证据。

相关的IARPA项目

文章提到了一些相关的IARPA项目，如FUSE、ForeST和CREATE，它们都在探索使用自动化系统发现“未知的未知”的方法，建议进一步调查这些项目的潜力和相关性。

总结

文章强调，尽管AI在自动化信息和情报分析任务方面非常有效，但它往往局限于寻找已知的证据，难以发现我们未曾考虑过的重要信息。为了克服这一局限，我们需要开发新型AI工具和算法，帮助分析师探索和评估替代假设。这些工具应能够拓宽分析师的搜索范围，发现与初始假设不一致的证据。同时，未来在AI和ML方面的投资应该侧重于改善分析师的工具和流程，使分析竞争假设变得更加高效和准确，从而为情报社区的客户提供更强大和更精确的评估结果。

7、《多样性和包容性——情报界的当务之急》

这份文件是由MITRE发布的关于2020年9月技术与国家安全系列的第3号研究报告，主要探讨了多样性与包容性对于情报界（IC）的重要性，并提出了相关建议。

主要观点

多样性是一项任务必要条件

美国面临的未来挑战需要IC充分理解并正确评估其动态环境，这要求建立来自不同社会文化背景的专家团队，以最大化分析价值。

投资多样性与包容性

对于支持美国的政策决策制定和战争努力来说，更高质量的情报收集和分析是必不可少的。当通过包容的文化赋能时，多样性可以帮助更好地理解目标、夺回美国人民的信任、并抵消破坏IC能力的认知偏见。

改变中的国内动态

IC必须理解自身众多构成群体的不同关注点和优先事项，以最有效地支持国家。这有助于将情报置于上下文中，并确定何时以及如何分析主题对美国利益构成威胁、脆弱性或机会。

提高分析质量和支持创新

IC分析师客观分析的努力受到各种认知偏见的影响。然而，在多样化和相互联系的国内和全球环境中，团体间偏见特别令人担忧。通过建立更多样化的团队，可以抵消这些偏见，提高分析质量和创新性。

总结

本文强调了多样性与包容性对于提高情报质量、支持创新、维护国内安全和有效执行情报任务的重要性。IC有必要建立并维持一支更加多元化的员工队伍，以准确理解不断变化的战略环境，并在全球范围内收集和分析情报。同时，文章也提醒我们必须持续关注和应对内在偏见，通过培育包容性文化来增强团队的分析能力和决策质量。总体来看，推动IC内部的多样性和包容性是一个核心任务，这关系到国家安全和政策制定的长远效益。

8、《改进情报分析——借鉴群体智慧》

本文讨论了美国情报界(简称IC)改善情报分析的方法，具体而言是采用群体智慧来改进判断预测。文中探讨了群体智慧预测平台的有效性，以及其在提高预测精度和促进组织学习方面的作用。同时，文章还探讨了传统主观分析的局限性，并提供了将市场机制应用于决策支持的案例。

主要观点

群体智慧预测平台

群体智慧预测平台能够为地缘政治预测和其他形式的人类分析判断带来透明度和严谨性。
通过汇总多个独立个体的分析预测，可以达成比群体中大多数个体更为准确的共识估计。

改进传统主观分析

针对IC的挑战，鼓励产生校准良好且准确的主观判断是一个持续的挑战。
社会科学研究显示，人类是不完美的判断机器，容易受到偏差的影响。

基于市场的决策支持

市场被视为一种群体判断的变体，集体信念通过买卖压力之间的平衡体现为证券的价值。
信息市场作为一种聚合和总结分布式信息以预测不确定事件可能性的手段，已经得到了广泛的应用。

结构化预测环境中的群体智慧

在特定情况下，汇总和总结多个独立个体的意见能够在准确性上优于群体中的大多数个体。
实时动态更新特性使得群体智慧预测平台成为传统书面分析报告的有力补充。

实施中的挑战和未来方向

在采用群体智慧平台时，组织需要考虑参与者招募和保留等挑战。
尽管有关群体智慧的平台和方法的有效性有了可靠的理论和技术证据，但如何被决策者接受仍是未知数。

总结

文章提出，群体智慧预测平台能够有效提升IC的分析判断准确性，并通过实时动态更新和信息共享促进组织学习。同时，文章强调了传统主观分析的局限性，并提出了通过市场机制和信息聚合来改善预测的可行方法。尽管群体智慧在理论和技术层面具有坚实的基础，但在实践中仍面临如参与者招募、文化接纳等挑战。因此，文章提倡IC应采纳群体智慧预测平台，作为其判断和决策工具箱中的重要组成部分。

9、《公共聊天机器人的新兴风险和缓解措施》

文本为MITRE技术报告，主题是关于利用大型语言模型（LLMs）辅助的公共聊天机器人的新兴风险和缓解措施。报告介绍了LILAC（LLM辅助聊天机器人干预列表），旨在减少与使用聊天机器人生成新内容相关的负面后果风险，并提供了一份资源清单，以帮助开发人员和部署者应对风险。

主要观点

引入LILAC

LILAC是一个关于如何最小化与使用LLMs的公共聊天机器人相关的负面后果风险的资源。

聊天机器人的风险

基于实际事件和报告，指出了聊天机器人可能带来的风险，如输出不适当的内容或模拟人类造成安全问题。

缓解策略

提出了不同的缓解策略，并通过“瑞士奶酪模型”解释了如何通过应用多种缓解策略来降低风险。

研究方法

报告中描述了两个调查，一是识别聊天机器人的风险，二是寻找减轻这些风险的策略。

使用LILAC

提供了如何使用LILAC的指南，包括风险分类和缓解策略的应用协议。

总结

本文提出了LILAC，一个用于理解和应对基于LLMs的聊天机器人所带来的风险和挑战的资源。通过整理和分析实际案例，LILAC为开发者和实施者提供了一种框架，以减少不适当的输出和用户误解等风险，并促进更可信和安全的聊天机器人技术发展。核心观点是，通过采用适当的缓解策略，可以有效管理大型语言模型在聊天机器人中的应用风险，确保公众聊天机器人的应用能够在最大化利益的同时将风险降到最低。

10、《关于开源情报的主流叙述被误导了》

本文讨论了开源情报（OSINT）的分析方法，指出现有的“收集然后分析”模式不可持续，建议利用算法在开源领域内自动化概念构建，并倡导分析师将重心转移到验证算法输出的准确性和重要性上。