ChatGPT是OpenAI開發的一個大型語言模型(LLM)，它的發布和廣泛使用引起了公眾的極大關注，主要是因為它能夠快速提供可應用于大量不同上下文的現成答案。這些模型具有巨大的潛力。曾經被認為只能處理平凡任務的機器學習，已經證明自己有能力完成復雜的創造性工作。LLM正在不斷改進，并定期推出新版本，技術改進越來越快。雖然這為合法企業和公眾成員提供了巨大的機會，但對他們和對基本權利的尊重也可能是一種風險，因為罪犯和不良行為者可能希望利用LLM來實現自己的邪惡目的。為了響應公眾對ChatGPT日益增長的關注，歐洲刑警組織創新實驗室與來自組織的主題專家組織了許多研討會，以探索罪犯如何濫用ChatGPT等法學碩士，以及它如何幫助調查人員的日常工作。參加講習班的專家代表了歐洲刑警組織的所有專業知識，包括業務分析、嚴重和有組織犯罪、網絡犯罪、反恐以及信息技術。得益于研討會中所代表的豐富的專業知識和專長，這些實踐會議激發了對ChatGPT的積極和消極潛力的討論，并收集了廣泛的實際用例。雖然這些用例并不反映所有潛在應用程序的詳盡概述，但它們提供了可能的一瞥。本報告的目的是審查專門專家研討會的成果，并提高人們對LLMs可能對執法界工作產生的影響的認識。由于這類技術正在迅速發展，本文件進一步簡要展望了未來可能發生的情況，并強調了目前可以做些什么以更好地為其做好準備的一些建議。重要通知:在研討會中被選中的LLM是ChatGPT。選擇ChatGPT是因為它是目前對公眾可用的最高規格和最常用的LLM。本次活動的目的是觀察LLM在面對刑事和執法案件時的行為。這將幫助執法部門了解衍生和生成AI模型可能帶來的挑戰。本報告的較長和較深入版本僅供執法部門使用。

在過去的幾年里，人工智能（AI）系統的能力急劇增加，同時帶來了新的風險和潛在利益。在軍事方面，這些被討論為新一代 "自主"武器系統的助推器以及未來 "超戰爭 "的相關概念。特別是在德國，這些想法在社會和政治中面臨著有爭議的討論。由于人工智能在世界范圍內越來越多地應用于一些敏感領域，如國防領域，因此在這個問題上的國際禁令或具有法律約束力的文書是不現實的。

在決定具體政策之前，必須對這項技術的風險和好處有一個共同的理解，包括重申基本的道德和原則。致命力量的應用必須由人指揮和控制，因為只有人可以負責任。德國聯邦國防軍意識到需要應對這些發展，以便能夠履行其憲法規定的使命，即在未來的所有情況下保衛國家，并對抗采用這種系統的對手，按照其發展計劃行事。因此，迫切需要制定概念和具有法律約束力的法規，以便在獲得利益的同時控制風險。

本立場文件解釋了弗勞恩霍夫VVS對當前技術狀況的看法，探討了利益和風險，并提出了一個可解釋和可控制的人工智能的框架概念。確定并討論了實施所提出的概念所需的部分研究課題，概述了通往可信賴的人工智能和未來負責任地使用這些系統的途徑。遵循參考架構的概念和規定的實施是基于人工智能的武器系統可接受性的關鍵推動因素，是接受的前提條件。

ChatGPT系列報告地址：//www.zhuanzhi.ai/topic/tpcac5a15a1c8b5293bfc970b97839eaf7

01ChatGPT是全要素生產率提升的核心 　　ChatGPT將顯著提升我國全要素生產率 　　全要素生產率（Total Productivity Factor，TFP)由技術創新、技術效率、規模效率和配置效率等因素決定，未來隨著我國進入高質量發展階段，TFP的改善可有效對沖人口老齡化帶來的壓力，TFP決定了我國潛在增長中樞。 　　ChatGPT在很多傳統領域會產生勞動力替代，但也會產生很多新的就業機會。2004年之后，中國從劉易斯的二元經濟發展階段進入到新發展階段，農村人口從過剩變為短缺，勞動年齡人口占總人口的比重開始下降。 　　ChatGPT可與人類開展連續對話，ChatGPT可勝任報告起草、詩歌創作、代碼撰寫等復雜任務。通過“學習”和“理解”人類語言，標志著人工智能技術應用將進入快車道。通過對超過1萬億個人類詞匯和1700億個模型參數進行高效迭代訓練，ChatGPT具備強大的自我學習、推理和歸納總結能力。 　　02ChatGPT是人工智能科技革命的縮影 　　ChatGPT是人工智能科技革命的縮影 　　ChatGPT是人工智能科技革命的縮影。實際上，2010年前后，以人工智能、云計算、大數據、物聯網等組成元素的新一輪科技革命開始孵化、孕育和成長，如智能汽車、新能源汽車已經開始逐步替代傳統汽車，廣泛地應用生產生活。 　　ChatGPT可以理解為一個高情商、理性且學識淵博的聊天機器人，歸納學習能力強，但在專業領域尚不具備預測能力，如宏觀經濟預測、大類資產價格走勢等。不過，在可預見的未來，ChatGPT將在養老、教育、醫療、內容創作等領域實現廣泛的應用。

**刷爆的ChatGPT什么算法這么強！臺大李宏毅老師國語講解《ChatGPT (可能)是怎么煉成的 》！ **

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　AIGC多模態跨模態應用逐漸成熟，市場空間廣闊。 　　廣義的AIGC指具備生成創造能力的AI技術，即生成式AI。可以基于訓練數據和生成算法模型，自主生成創造新的文本、圖像、音樂、視頻等內容。2022年被稱為AIGC元年，未來兼具大模型和多模態模型的AIGC模型有望成為新的技術平臺。據《中國AI數字商業產業展望2021-2025》報告，預測AI數字商業內容的市場規模將從2020年的40億元，增加到2025年的495億元。 　　ChatGPT產品歷經多代技術演進，產品與商業模式逐漸成熟。 　　ChatGPT是文本生成式AI，過去的傳統AI偏向于分析能力，主要基于已有內容；現在文本生成式AI基于底層Transformer模型，不斷訓練數據和迭代生成算法模型，歷經GPT-1、GPT-2、GPT-3，模型不斷升級，到ChatGPT的GPT3.5模型，已可以自主生成各種形式的內容。近期收費版ChatGPTPlus版本發布，AI商業化序幕逐漸拉開。 　　AI商業化落地在即，行業算法側和算力側投資機會有望超預期。 　　根據數據顯示，ChatGPT總算力消耗約為3640PF-Days，按國內的數據中心算力測算，需要7-8個數據中心才能支持其運行。各模態AI數據訓練到應用均需要算法和算力的加持，未來要想大規模應用，算法訓練和算力部署均需先行。

提綱

• 戰術無人機營--一個場景
• 背景和框架
  • 未來戰斗行動的開展
  • 人工智能
  • 政治和法律框架
• 目標
  • G1：提高日常工作的效率
  • G2: 提高行動能力
  • G3: 解決潛在的能力差距
• 驅動力
  • DF1: 潛在對手的人工智能能力
  • DF2：作戰行動的動態性不斷增強
  • DF3: 更少的合格人員
  • DF4: 資源短缺
  • DF5: 信息的數量和密度
  • DF6：信息技術和人工智能發展的動態性
• 陸軍發展的行動領域(FoA)
  • FoA1：現有系統的進一步發展
  • FoA2：新的武器系統和武器裝備
  • FoA3：人員/物資的人工智能能力管理
  • FoA4：在培訓中使用人工智能
• 組織結構的行動領域
  • 招聘人工智能專家
  • 軍隊、研究和工業之間的合作
  • 國際合作
  • 使用測試和實驗結構
  • AI數據基礎設施和組織
• 總結
• 附件：德國陸軍概念和能力發展中的實施措施

在軍事上有許多行動領域使用人工智能。除了對正在使用的系統進行持續的進一步開發和人工智能鑒定，特別是具有新特性的未來系統將能夠從人工智能的應用中受益。日常工作中的人員和物資管理，以及培訓，也提供了主要的潛在行動領域。

一個精心定義的政治和法律框架是必不可少的，特別是對于軍事力量的使用。因此，目前和將來使用自動化和自主系統必須符合FMoD的政治和法律要求。除了政治和法律方面，從軍事角度來看，使用致命性自主武器系統也是一種不可取的、非預期的選擇。

人工智能是一種高技術，需要大量的專業知識和開發努力。為了實現這一目標，德國陸軍正在尋求與歐洲工業和研究的密切合作。在德國陸軍發展的背景下已經建立的技術與能力（TmC）模式正被用作進一步活動的起點。

為了能夠充分應對未來所有與人工智能相關的挑戰，德國陸軍必須擁有合格的人工智能人才。在這方面，聯邦國防軍面臨著來自民用部門的強烈競爭。為了滿足短期內的需求，軍隊正在依靠現有的OR/M&S人員。

目前所有的數據表明，利用人工智能的方法和程序可以大幅提高陸軍的效率和效力。為了能夠適當地應對即將到來的挑戰，必須采取與組織程序和結構有關的措施。因此，"陸軍中的人工智能 "立場文件建議為陸軍設立人工智能工作臺，為陸軍設立人工智能開發中心，為陸軍設立人工智能數據中心。只有這樣才能全面覆蓋人工智能領域的創新、人工智能系統的培訓和數據的提供。

下文將在附件中詳細介紹使早期實現成為可能所需的所有措施。

德國陸軍概念和能力發展中的實施措施

2018/2019年，在德國陸軍概念和能力發展中心開展了關于人工智能（AI）主題的 "技術與能力 "形式。在一系列研討會的過程中，根據北約綜合作戰計劃指令（COPD），確定了人工智能在陸軍所有能力領域以及武器和服務中的應用，并按行動路線進行分類。下面詳細列出了五個應用領域，每個領域都有不同的行動路線。

根據內容和發展的成熟度，這些措施和行動方針的實施是通過CD&E和R&T活動進行的，或者在CPM的范圍內通過適當的舉措進行。與聯邦國防軍的能力概況相匹配是至關重要的。陸軍概念和能力發展中心負責實施。

• 1 圖像分析

這個領域匯集了基于人工智能的目標識別和分類系統領域的所有活動。這些項目正在逐步建立起一種功能，以模塊化的方式擴展陸軍的各種保護和效果組件，包括從ISR到基于效果的自動系統。一個重點是將現有的民用方法用于軍事目的。

• 2 戰術無人機

這一領域匯集了與不同幾何形狀的小型無人機系統有關的所有活動。這些活動包括從偵察到障礙物，再到進攻性武器系統。不管是什么活動，重點都是在防御和部署自己的TaUAS的能力。一個重要的挑戰是，特別是創造出足夠堅硬和強大的TaUAS，使其能夠使用被動傳感器系統，在非常有限的通信和沒有GPS的情況下，在白天和晚上半自主地行動。

• 3 下一代戰斗管理系統（NGBMS）

這一領域匯集了所有側重于指揮和控制的活動。它既包括實現單一的功能，在適用的情況下，也可以在已經進行的活動中進行改裝，也包括將可能用于超戰爭情況的系統和方法概念化。沒有任何跡象表明有任何明顯的雙重用途。挑戰在于對指揮和控制過程的相關部分進行建模，以創建超戰可行的指揮和控制組件。理想情況下，指揮和控制過程的一部分可以按照博弈論的思路被描述為一個游戲，這樣人工智能就可以在決策支持或指揮和控制的自動手段的意義上使用。MUM-T是這方面的一個關鍵挑戰。

• 4 材料和基礎設施

這一領域匯集了后勤、維護和IT管理領域的所有活動。該行動路線包含了各種可以相對快速實施的措施，并有助于更好地應對當前在支持方面的挑戰。許多力爭實現的功能正在民用部門以非常類似的形式使用或開發。

• 5 分析方法

這個領域匯集了各種單獨的解決方案，其中人工智能和大數據可以為有關數據分析和優化的經典問題提供支持。數字化和人工智能提供了一個新的質量機會，因為某些問題（識別，......）可以實時和提前解決（也適用于車輛）或技術設備（如防火墻）。

2022年9月7日，美國戰略與國際問題研究中心（CSIS）發布了《軟件定義戰爭：國防部構建向數字時代轉型的架構》報告，明確了國防部必須采用新的軟件設計和架構方法，以幫助美軍保持對全球對手的作戰優勢。本文針對報告的主要內容進行了編譯。

美軍是世界上裝備最精良、歷史最悠久、組織最龐大的武裝部隊，但也面臨許多問題：一是美軍裝備水平遠遠落后于行業先進軟件水平；二是美國國防部壟斷了國家的作戰職能，使得其無需面對通常形式的行業競爭；三是新興技術初創公司的崛起以及與競爭對手技術能力差距的縮小，使得美軍不得不進行定期“技術更新”。這些問題產生的根源在于國防部和其他美國聯邦機構從根本上是以硬件為中心的組織，使其向以軟件為中心、風險承受能力更高的組織過渡是非常困難的。因此，美國國防部未能采用新技術，未能改變其固有的工作規程，未能設計和試驗新的作戰概念。

美國國防部需要做出改變，其中關鍵是設計一種靈活、大規模、適應性、低成本的架構以提供關鍵服務，以改變人類在信息和決策環中的角色，并最終在決策環節影響作戰速度、準確性、規模和技術。因此設計這種作戰系統架構需要具備如下特性：一是更快的決策和執行速度；二是快速更新和優化系統；三是降低建立和部署系統的成本；四是改善交付新功能的成本和速度。目前網絡戰、馬賽克戰以及下一代作戰網絡都已引入上述概念，但尚不深入。下圖展示了國防部基于上述概念設計的大型自主通信網絡和武器系統的集成概念圖。

圖1 大型自主通信網絡和武器系統的集成概念圖

從發展的眼光看，軍事裝備架構的關鍵在于軟件，其正在顛覆和重組整個行業，尤其是依賴人工流程的零成本活動。若要想獲取足夠的競爭力，軟件就必須成為業界模式和作戰模式的核心。

摘要

在過去的15年里，人工智能（AI）代表了一個快速擴張的領域，它將從本質上徹底改變分析過程。歷史上以人為中心的流程和能力正迅速被不斷擴大的數據收集所淹沒，從而創造了一個人工智能工具可以填補的空白。使商業行業受益的人工智能應用提供了類似的機會，在軍事領域內增加價值。海軍陸戰隊正在大力投資擴大其在整個海軍陸戰隊情報、監視和偵察體系（MCISRE）的收集能力。2015-2020年MCISRE計劃指導所有情報學科的情報、監視和偵查資產的現代化。隨著收集能力的擴大，處理和利用信息的分析工具必須以類似的方式發展。為了擴大其分析能力，海軍陸戰隊情報部門必須建立一個戰略，確定如何整合人工智能能力。本論文利用當前的人工智能技術能力，提出了一個在MCISRE中整合它們的戰略。該戰略將在理論、組織、訓練、物資、領導/教育、政策和設施（DOTMLPF）方面提供一個整體的前景，為高級領導層提供物質和非物質解決方案的建議，以支持人工智能在MCISRE內的整合。

1 導言和概述

1.1 簡介

人工智能（AI）是一個快速擴張的領域，它將從本質上徹底改變分析過程。歷史上以人為中心的流程和能力正迅速被數據收集的擴展所淹沒，這就產生了一個缺口，而人工智能工具提供了填補這一缺口的能力。到目前為止，人工智能的大部分應用都集中在商業行業。信息技術、營銷、會計和客戶服務行業都從人工智能的算法和系統開發擴展中受益（Ramaswamy，2017）。軍事領域，包括海軍陸戰隊情報、監視和偵察事業（MCISRE），同樣可以從人工智能的商業行業應用中受益。

海軍陸戰隊在擴大整個MCISRE的情報、監視和偵察（ISR）能力方面進行了大量投資。2015-2020年MCISRE計劃指導所有情報學科的收集能力的現代化（HQMC-I，2014）。隨著收集能力的擴大，分析能力必須以類似的方式共同發展，以防止收集和利用之間出現差距。為了擴大其分析能力，海軍陸戰隊情報部門必須建立一個戰略，確定如何對待人工智能能力的整合。

這篇論文將探討當前的人工智能技術能力，并提出一項戰略，以利用它們應用于MCISRE。該戰略將在理論、組織、訓練、物資、領導/教育、人員、設施和政策（DOTMLPF-P）方面提供一個整體展望，為高級領導層提供物質和非物質解決方案的建議，以支持人工智能在情報企業中的整合。

1.2 問題陳述

2012年9月14日，15名塔利班叛亂分子突破了堡壘營的東部邊界（加勒特，2013）。在威脅被消除時，兩名美國軍人死亡，八人受傷，十幾架飛機被摧毀或損壞（加勒特，2013）。隨后的調查提供了因果關系，其中包括不適當的安全人員配置、沒有觀察到的地形、缺乏深度防御、缺乏巡邏和缺乏當地機場的安全（加勒特，2013）。所有這些因素都與不適當的友好行動路線（COA）的制定有關。報告中列出的其他促成因素包括通過錯誤的威脅評估低估了敵人，以及沒有考慮到所有可能的敵人COA。現有的人工智能工具可以應用于軍事領域，以更好地促成友軍的COA決策，并對敵人的能力和意圖提供更好的預測分析。如果軍事領導層配備了人工智能能力，他們可能已經為攻擊做了更多準備，并防止了巨大的生命和飛機損失。

在過去的15年里，人工智能的能力已經迅速擴大。能力的增長與同期人工智能創業公司14倍的擴張相對應（Shoham等人，2017）。盡管有這樣的增長，海軍陸戰隊卻未能在整個MCISRE中利用和充分納入人工智能。由于沒有納入這樣一種關鍵能力，未能適應人工智能技術，通過降低分析能力對海軍陸戰隊的情報作戰功能產生了負面影響。數據收集正在以指數級的速度擴展，人類歷史上產生的當前全球數據的90%是在過去兩年中收集的（Savitz，2013）。隨著數據收集的不斷擴大，海軍陸戰隊的分析退化將變得巨大，在收集和分析人員處理和利用數據的能力之間產生了差距。缺乏正式的戰略來整合整個MCISRE的人工智能，導致了這個問題。一項定性研究，調查DOTMLPF-P對人工智能整合的考慮，可以幫助制定一個有凝聚力的戰略，這將有助于解決這個問題。

1.3 目的聲明

這項研究的目的是對商業和美國防部（DoD）的人工智能能力和軟件與海軍陸戰隊的分析工具集進行評估和并列，以確定潛在的能力和整合方法。這種識別和隨后的建議旨在擴大情報分析員的分析技術，以彌補海軍陸戰隊在收集和利用大數據之間不斷擴大的能力差距。DOTMLPF-P的建議被整合到MCISRE的AI戰略中，代表了最終的結果。該研究將確定和考慮。

• 海軍陸戰隊的分析工具和戰術、技術和程序（TTPs）

• 人工智能賦能能力

• 商業上可用的人工智能能力

• 人工智能的軍事應用的分析要求的差異

• DOTMLPF-P分析，以確定整合人工智能的要求。

1.4 研究問題

1.海軍陸戰隊情報監視和偵察事業（MCISRE）如何將已經開發的商業人工智能軟件和硬件能力納入其系統架構，以提高整個企業的分析能力？

2.鑒于商業人工智能的新興能力，需要對軟件和/或就業概念進行哪些調整以確保它們支持軍事分析要求？

3.將人工智能納入海軍陸戰隊情報工作的DOTMLPF-P考慮和影響是什么？

4.海軍陸戰隊應在此戰略的基礎上追求哪些技術選擇？

1.5 潛在利益、限制和假設

所進行的研究為海軍陸戰隊提供了一個機會，以確定將人工智能應用于其軍事情報工具集的優勢和風險。可交付的成果將是一項人工智能戰略，該戰略將為負責戰斗開發和整合的副司令部（DC CD&I）的未來記錄項目以及海軍陸戰隊總部情報部（HQMC-I）的政策提供信息。由于新興的商業人工智能能力目前不存在記錄項目，該研究將限于文獻和商業人工智能領域的研究，并利用演繹推理來達成戰略的建議。該戰略的一個假設是，MCISRE不會用額外的人力解決任何挑戰，所有提議的人工智能解決方案必須考慮到這一限制。這一假設是基于海軍陸戰隊部隊結構的最新趨勢。

1.6 論文布局

第二章是文獻綜述，研究了人工智能領域的學術工作，并對整個MCISRE實施人工智能所需的關鍵知識概念進行了闡述。第二章將分為兩部分，前半部分側重于通過研究戰術、技術和程序（TTPs）來了解目前如何進行情報工作。后半部分將重點關注情報周期各階段的人工智能使能能力。第三章解釋了用于推斷已確定的人工智能使能能力的方法，結合實地研究，制定構成人工智能整合戰略基礎的建議。第四章是介紹DOTMLPF-P的關鍵考慮。第五章介紹了結論和對未來研究的建議。

引言

軍事和民事情報組織經常被要求為指揮官和決策者提供支持，他們的決定影響著國家和國際安全。除其他特征外，如及時性和相關性，情報組織應做出有嚴格分析支持的評估，準確無誤，并明確傳達給決策者。不確定性對情報的評估和溝通功能都構成了關鍵挑戰。例如，分析員收到的信息的質量往往是不確定的，他們所依賴的概念模型也是如此。簡而言之，大多數分析都是在不確定的條件下做出的人類判斷。決策者可能希望完全消除不確定性，但情報組織必須努力將有關事件（概率）和他們的評估（信心）的揮之不去的不確定性盡可能連貫和清晰地傳達出去，以避免誤傳。

SAS-114研究工作組通過研究(a)在不確定情況下促進情報評估準確性的現有和新方法，以及(b)在這種評估中溝通不確定性的標準來應對這些雙重挑戰。本報告概述了SAS-114所完成的研究和分析，分為以下四個部分。

第一部分（第1-5章）研究了情報生產管理的組織方面。第1章概述了目前由科學知識有限的思想領袖制定的情報培訓如何未能解決不確定性溝通中固有的主觀性或鼓勵分析員的自我批判性認知。第二章根據英國國防情報局的經驗，提出了一個不確定性評估的框架，旨在為決策者創造最大價值，減少情報失敗的風險。第3章介紹了荷蘭國防情報和安全局利用 "魔鬼建議 "來改進分析產品。第四章介紹了關于加拿大情報從業人員認為自己及其組織在多大程度上符合美國情報界第203號指令規定的分析嚴謹性標準的研究。在第五章中，英國分析傳統技術培訓小組的成員討論了學術合作和內部研究如何促進循證傳統技術在其組織中的實施。

本報告的第二部分（第6-9章）重點討論了不確定情況下的信息評估。第6章介紹了一種基于預期信息價值建立情報收集優先級的新方法。第7章批判性地審查了目前評估來源可靠性和信息可信度的標準，并強調了未來研究的途徑。接下來，第8章介紹了 "可靠性游戲"，作為衡量來源因素對人類處境意識影響的一種游戲方法。第九章接著討論了風險游戲，這是一種評估專家如何處理異質信息、考慮信息質量和形成對同時發生的事件的信念的方法。

第三部分（第10-15章）探討了不確定性下的情報和風險評估。第10章討論了系統地監測地緣政治預測技能的重要性，并概述了這樣做的經驗方法。第11章重點討論了信息安全持續監測（ISCM）在防御性網絡行動中的挑戰，并討論了應用ISCM框架來改善情報評估。第12章介紹了關于競爭假設分析的有效性的實驗研究，以及分析后的重新校準和匯總方法，作為提高分析員判斷準確性的手段。第13章介紹了批判現實主義理論，以及批判話語分析和安全化理論的理論組成部分，它們共同為一種新穎的分析方法提供了框架：通過對比敘述進行分析。第14章接著介紹了一種以3值和6值邏輯的真值表形式結合分析判斷的透明方法。第15章的結論是一個分類系統，它有助于將分析技術與具體的情報問題相聯系。

本報告第四部分（第16-20章）根據SAS-114的最初目標，討論了情報制作中不確定性的交流。第16章研究了自然語言中固有的不確定性是如何影響報告質量的，并提出了一種識別、評估和權衡文本信息的證據性的方法。第17章對美國和英國在情報分析中交流概率的政策進行了批判性評論。第18章介紹了由SAS-114的成員和附屬機構收集的估計概率標準的注釋集。同樣，第19章介紹了SAS-114收集的用于評估和溝通分析信心的標準。第20章是報告的結尾，討論了數字時代的交流，特別關注商業開放源代碼情報中的不確定性溝通。

因此，本報告中的二十個章節涵蓋了廣泛的概念領域。SAS-114團隊希望，讀者會發現這套報告既能激發智力，又有實際用途。

內容提要

軍事和民事情報組織經常被要求為指揮官和策略制定者提供支持，他們的決定影響著國家和國際安全。除其他特點外，如及時性和相關性，情報組織應做出有嚴格分析支持的評估，準確無誤，并明確傳達給決策者。不確定性對情報的評估和溝通功能都構成了關鍵挑戰。例如，分析員收到的信息的質量往往是不確定的，他們所依賴的概念模型也是如此。簡而言之，大多數分析都是在不確定的條件下做出的人類判斷。決策者可能希望完全消除不確定性，但情報組織必須努力將有關事件（概率）和他們的評估（信心）的揮之不去的不確定性盡可能連貫和清晰地傳達出去，以避免誤傳。

SAS-114研究任務組通過研究來應對這些雙重挑戰。

a) 在不確定情況下促進情報評估準確性的現有和新方法；以及

b) 溝通此類評估中不確定性的標準。

本報告概述了SAS-114所完成的研究和分析，分為四個部分。

a) 第一部分（第1-5章）探討了情報生產管理的組織方面。

b) 第二部分（第6-9章）研究了不確定性下的信息評估。

c) 第三部分（第10-15章）研究不確定條件下的情報和風險評估；以及

d) 第四部分（第16-20章）研究了目前在情報生產中溝通不確定性的方法。

第一部分的核心主題是，情報組織需要積極主動地利用判斷和決策的科學。第一部分進一步說明了盟國的情報組織正試圖發展一種更加基于證據的分析技術和情報監督的方法。第二部分批判性地審查了目前評估信息有用性和質量的情報方法，并提出了替代方法。第二部分還介紹了測試分析員在不確定環境中如何評估信息質量的研究方法。第三部分描述了監測情報預測的準確性和監測防御性網絡風險的方法。第三部分還對支持情報分析的替代方法給予了極大的關注，包括通過對分析員的支持，以及通過從決策科學中提取的分析后方法。第四部分集中討論了自然語言和情報領域中不確定性的溝通。有幾章對目前向決策者傳達概率和置信度的情報（和其他專業）標準進行了批評分析。

盡管本報告所涉及的主題和調查方法多種多樣，但有幾個章節在一些關鍵結論上是一致的。首先，現有的交流信息質量、事件發生和評估準確性的不確定性的方法在多個方面存在缺陷，應促使北約下的情報界更密切地關注相關科學。具體來說，我們建議情報組織考慮使用數字概率，而不是目前使用的不確定性的模糊的口頭表達。其次，我們建議情報組織在符合科學標準的實驗中測試分析技術方法的有效性，并建議他們考慮在科學理論中具有更強基礎的替代方法。這一點至關重要，因為正如我們的一些研究表明，現有的方法可能不僅不能提高分析的嚴謹性，事實上還可能削弱分析員的評估質量。最后，我們建議情報組織采用積極的自我監測系統，除其他外，跟蹤他們提供給決策者的預測的準確性。

前言

SAS-114小組的前身是SAS-ET-CR探索小組，該小組于2014年12月在北約合作支持辦公室（CSO）召開了一次會議。最初的想法是專注于審查不確定性和風險的溝通標準。根據英國的建議，將范圍擴大，不僅包括不確定性的溝通，還包括在不確定性條件下如何進行評估。一年后，SAS-114研究任務小組（RTG）在CSO啟動，最初的團隊來自加拿大、丹麥、英國、荷蘭和美國，以及北約的海洋研究和實驗中心。隨后，它的成員擴大到包括德國、挪威、西班牙和瑞典。在第一年內，SAS-114也變得很明顯，它主要集中在情報分析領域。對情報的強調在活動中期的重新命名中被正式體現出來。SAS-114從情報界吸收了許多新成員，團隊的組成變得真正多樣化，包括科學家和情報專家的組合。每次會議的結構就像一個小型會議，旨在交流思想和新的發現，并做一些很少做的事情：給科學家和從業人員一個一年兩次的幾天空間來討論情報分析中的挑戰，并聽取可用于改善情報和向決策者傳達的前沿研究。因此，SAS-114也受益于來自科學界和情報界的大量特邀發言人。一個有代表性的例子是在會議記錄中，溝通不確定性，評估信息質量和風險，以及在情報分析中使用結構化技術（doi: 10.14339/STO-MP-SAS-114），其中概述了Arne Biering在哥本哈根Kastellet舉辦的研討會。SAS-114的會議結構與RTG的會議不同，是為了刺激坦率和公開的對話，并為合作的形成和發展提供機會。核心團隊并沒有著手設計所有成員都會參與的實驗。相反，在雙方興趣濃厚且每個參與成員都有貢獻的地方，形成了較小的合作集群。本報告中的許多章節概述了這種合作努力的結果。其中一些團隊的努力仍在進行中，并不是所有的團隊都已經成熟到可以在本報告中總結的地步。如果SAS-114在過去的三年里沒有什么成果，這可能會被理解為 "未完成的工作"，然而根據任何合理的標準，SAS-114已經有了很高的成果，正在進行的合作更適合被理解為團隊持續合作的力量和產生的潛力的明確標志，這將遠遠超過其預定的年份，甚至可能成為北約未來的一個或多個活動。

SAS-114被證明是一個公開對話和自我形成研究合作的實驗，這一點在這份最終報告中得到了很好的體現。在報告中，讀者將發現沒有成員共同簽署的共識文件，而是一個結構化分析、研究結果、專業見解和影響SAS-114關鍵焦點的思想文章的多樣化集合。作為編輯，我偶爾會在實質性問題上對作者提出質疑，但這只是為了進一步突出論點，而不是為了強求一個共同的觀點。本報告中的20個章節分為四個部分：（a）情報生產管理的組織方面，（b）不確定性下的信息評估，（c）不確定性下的情報和風險評估，以及（d）情報生產中的不確定性溝通。最后一部分正視SAS-114的最初目標，追溯到探索小組，而前三部分則強調該活動自早期開始以來的發展。

序文

指揮官和策略制定者需要高質量的信息來做出適當的決定。在處理他們自己的部隊時，在正確的級別和正確的時間獲得正確的信息，雖然不是小事，但可以通過卓越管理來實現。然后，風險可以得到適當的衡量和說明。然而，如果不注入大量的不確定性，再好的管理也無法提供關于一個合格對手的決策質量信息。

大部分的不確定性來自于無法獲得第一手的信息，而不得不從不完整的或智能體的測量結果中進行推斷--這種情況對于其他行業的分析人員來說是很熟悉的，無論是市場研究、運營研究還是財務分析。然而，其中一些不確定性來自于對手使用積極的欺騙手段，試圖讓我們自己的偏見對我們不利，以掩蓋意圖和能力。為了適應我們用來描述對手行動路線的描述詞：如果第一個不確定性的產生者是最有可能的，那么第二個就是最危險的。它們共同為情報分析員提供了兩個不同但相關的挑戰：如何在這些條件下達成適當的評估，以及如何將這種不確定性適當地傳達給決策者。

雖然在大多數情報組織中，促進情報評估的準確性和溝通不確定性的直觀一致的程序已經使用了一段時間，但本報告中的研究表明，有些程序經不起科學方法的檢驗。這組論文中反復出現的主題是，隨著我們繼續在研究人員和從業人員之間不斷加深理解，不斷發展的判斷和決策科學可以幫助發展一種基于證據的情報分析技術。

科學和戰爭之間的共生關系并不新鮮。從最早的洞穴居民嘗試用棍子的大小、形狀和材料來保護家人免受攻擊，到隱形飛機的開發，研究、開發和國防從業人員之間的聯系在 "行動"、"防護 "和 "感知 "的操作功能中一直很緊密。指揮職能，包括其情報子集，已被證明對科學界的幫助有更大的阻力。文化、難以讓科學家獲得適當級別的批準，以及發表機密到無法進行同行評審的研究缺乏吸引力，是造成這種距離的一些因素。

本技術報告收集了豐富的思想文章、專業見解和研究成果，是科學家和從業人員特意聚在一起討論情報分析中的挑戰的產物，這表明我們最終正在打破這一鴻溝。兩個部落都肯定會從這種合作方式中獲益，但最大的贏家無疑是情報的消費者：指揮官、策略制定者和他們所服務的人。

• 克里斯蒂安-盧梭上將（退役）（MGen (Ret'd) Christian Rousseau，加拿大恐怖主義綜合評估中心主任；前加拿大國防情報局局長和加拿大部隊情報指揮部的創始指揮官。