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          考研英語閱讀素材:情報機構與人工智能會碰撞出怎樣的火花?

          發布日期:2021-04-25 09:54:57  來源:浙江中公考研

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          今天給大家帶來的內容是:情報機構與人工智能會碰撞出怎樣的火花?

          (本文選自《經濟學人》20210306期)

          背景介紹:

          隨著互聯網的普及,尤其是電子商務、在線業務和社交媒體全面展開,越來越多經濟社會運行實現了數字化,間諜衛星、偵察無人機、監控系統也在源源不斷地提供可用視頻和圖像。各國情報機構很快就從信息饑渴轉向了信息充裕,但與此同時也開始面對新的棘手問題,即如何從大量非結構化的語音、圖形和圖像數據中找到有價值的信息。情報機構迫切希望利用人工智能來提升數據處理能力。

          Spy agencies have high hopes for AI

          情報機構對人工智能寄予厚望

          This isn’t their first attempt

          這并非他們首次嘗試人工智能

          When it comes to using artificial intelligence (AI), intelligence agencies have been at it longer than most. In the cold war America’s National Security Agency (NSA) and Britain’s Government Communications Headquarters (GCHQ) explored early AI to help transcribe and translate the enormous volumes of Soviet phone-intercepts they began hoovering up in the 1960s and 1970s.

          說到人工智能(AI),情報機構對其探索的歷史比其他任何機構都要長。冷戰時期,美國國家安全局(NSA)和英國政府通信總部(GCHQ)探索了早期的人工智能技術,從而對他們在二十世紀六七十年代開始截獲的大量蘇聯電話進行轉錄和翻譯。

          Yet the technology was immature. One former European intelligence officer says his service did not use automatic transcription or translation in Afghanistan in the 2000s, relying on native speakers instead.

          不過,當時這項技術還不成熟。一名前歐洲情報官員表示,在2000年代,他所在的機構并未在阿富汗使用自動轉錄或翻譯的技術,而仍然依靠母語人士。

          Now the spooks are hoping to do better. The trends that have made AI attractive for business in recent years—more data, better algorithms, and more processing power to make it all hum—are giving spy agencies big ideas, too.

          如今,特工們希望人工智能技術能變得更強大。近年來,使人工智能對商業更具吸引力的那些趨勢(更多的數據、更好的算法以及更強大的數據處理能力)也給情報機構帶來了巨大的靈感。

          On February 24th GCHQ published a paper on how AI might change its work. “Machine-assisted fact-checking” could help spot faked images, check disinformation against trusted sources and identify social-media bots that spread it.

          2月24日,英國政府通信總部發表了一篇關于人工智能或將如何改變其工作方式的論文。“機器輔助的事實核查”可以幫助其識別虛假圖像,對比可信來源核查虛假信息,并識別出傳播該虛假信息的社交媒體機器人。

          AI might block cyber-attacks by “analysing patterns of activity on networks and devices”, and fight organised crime by spotting suspicious chains of financial transactions.

          人工智能甚至可以通過“分析網絡和設備上的活動模式”來阻止網絡攻擊,并通過發現可疑的金融交易鏈來打擊有組織犯罪。

          Other, less well-resourced organisations have already shown what is possible. The Nuclear Threat Initiative, an American NGO, recently showed that applying machine learning to publicly available trade data could spot previously unknown companies and organisations suspected of involvement in the illicit trade in materials for nuclear weapons. But spy agencies are not restricted to publicly available data.

          其他一些資源匱乏的組織已經證明了人工智能的潛力。美國非政府組織“核威脅倡議”最近發現,將機器學習應用到公開的貿易數據中,便可發現一些過去不為人知的涉嫌參與核武器材料非法貿易的公司和組織。而情報機構并不局限于公開的數據。

          Some hope that, aided by their ability to snoop on private information, such modest applications could pave the way to an AI-fuelled juggernaut. “AI will revolutionise the practice of intelligence,” gushed a report published on March 1st by America’s National Security Commission on Artificial Intelligence, a high-powered study group co-chaired by Eric Schmidt, a former executive chairman of Alphabet, Google’s parent company, and Bob Work, a former deputy defence secretary.

          一些人希望,借助于其對私密信息的窺探能力,這類不起眼的應用程序可以為人工智能驅動的巨頭鋪平道路。3月1日,由谷歌母公司 Alphabet 前執行董事長埃里克·施密特和前國防部副部長鮑勃·沃克共同擔任聯合主席的美國國家安全委員會人工智能研究委員會發布了一份報告稱:“人工智能將徹底改變情報的獲取方式。”

          The report does not lack ambition. It says that by 2030 America’s 17 or so spy agencies ought to have built a "federated architecture of continually learning analytic engines" capable of crunching everything from human intelligence to satellite imagery in order to to foresee looming threats.

          這份報告并不乏雄心壯志。報告稱,到2030年,美國大約17家情報機構將建立起一個“持續學習分析引擎的聯合架構”,該架構能夠分析從人類情報到衛星圖像的一切信息,從而預見到迫在眉睫的威脅。

          The commission points approvingly to the Pentagon’s response to covid-19, which integrated dozens of data sets to identify covid-19 hotspots and manage demand for supplies.

          該委員會對五角大樓應對新冠肺炎疫情的方式表示贊同,五角大樓整合了數十組數據,以識別疫情熱點并管理供應需求。

          Yet what is possible in public health is not always so easy in national security. Western intelligence agencies must contend with laws governing how private data may be gathered and used.

          然而,在公共衛生領域可行的事情不一定在國家安全領域同樣行得通。西方情報機構必須應對有關如何收集和使用私人數據的法律。

          In any case, the constraints facing AI in intelligence are as much practical as ethical. Machine learning is good at spotting patterns—such as distinctive patterns of mobile-phone use—but poor at predicting individual behaviour.

          無論如何,人工智能在情報領域所面臨的實踐上的限制不亞于道德約束。機器學習擅長識別模式(比如手機使用的獨特模式),但并不善于預測個人行為。

          That is especially true when data are scarce, as in counter-terrorism. Predictive-policing models can crunch data from thousands of burglaries each year. Terrorist attacks are much rarer, and therefore harder to learn from.

          在缺乏數據的情況下尤其如此,比如在反恐方面。預測性警務模型每年可以處理數千起入室盜竊案的數據。但恐怖襲擊實踐卻少見得多,因此也更難進行分析學習。

          (紅色標注詞為重難點詞匯)

          重難點詞匯:

          transcribe [trænˈskraɪb] v. 轉錄;抄寫

          intercept [ˌɪntərˈsept] v. 攔截;截斷 n. 截獲的情報

          spook [spuːk] n. 鬼;間諜;特工

          involvement [ɪnˈvɑːlvmənt] n. 參與;牽連

          burglary [ˈbɜːrɡləri] n. 入室偷竊

          原標題:經濟學人 | 情報機構與人工智能會碰撞出怎樣的火花?

          文章來源:https://mp.weixin.qq.com/s/B5avcxKusfKqzyzEU7f7VA

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