中情局的高级AI：前官员琳达·韦斯戈尔德的观点

在最近的一次INSA网络研讨会上，前中情局（CIA）分析副主任琳达·韦斯戈尔德（Linda Weissgold）分享了她对人工智能在情报界不断演变角色的看法。

韦斯戈尔德承认中情局内部越来越多地使用高级算法，特别是神经网络学习AI，但她强调这些技术不会取代人类分析师。

来自公共竞赛的高期望

近六年前，国家情报总监办公室（ODNI）赞助了一项竞赛，以评估算法复制人类分析性情报报告的能力。 

回顾过去，结果可能显得令人印象深刻不足，获胜作品由一位法国程序员撰写，难以做到完全通顺。然而，在当时，ODNI认为这些结果“令人非常鼓舞”。

据琳达·韦斯戈尔德称，如今高级神经网络学习AI算法已在中情局投入运营。尽管如此，必须澄清的是，AI并不生成最终的分析报告。相反，AI用于增强分析过程，为人类分析师提供支持并增强其能力。

生成式AI的局限性

琳达·韦斯戈尔德指出了生成式AI的一个根本局限性——其形成答案背后的固有神秘性。她强调了AI搜索的信息范围存在模糊性，以及其程序员设定的参数和偏见缺乏透明度。

“我们不知道程序员的参数及其偏见是什么，”韦斯戈尔德表示，强调了AI生成响应中固有的不确定性。

琳达·韦斯戈尔德认为AI不会在情报界取代人类分析师的关键原因之一是问责制问题。她以自己担任乔治·W·布什总统情报简报员的经历为例，强调了人类分析师能够为其评估提供清晰且可问责的解释的重要性。

“我无法想象走进办公室，在回答总统的问题[时]说，‘你为什么这么说？’‘哦，我不知道，因为黑箱就这么告诉我的。’这永远是不可接受的，”韦斯戈尔德断言。

对AI的细致观点

韦斯戈尔德对AI的看法是细致入微的。虽然她认识到AI在处理海量数据和协助分析初期阶段的价值，但她坚信最终判断应留给人分析师，因为他们能提供背景、判断和问责。

本质上，这位前中情局官员的观点强调了情报界的普遍情绪——即AI应被视为有价值的工具，而非人类分析师的替代品。AI可以快速高效地处理海量数据集，但缺乏进行细致分析和解释所需的人文关怀。

前景与合作努力

随着AI 技术的不断进步，其在情报机构中的作用很可能也会随之演变。人类分析师与AI系统之间的协作可能会更加融合，从而实现更高效、更有效的情报收集过程。