当AI卷入俄乌战争，窃听读取情报影响战局

　　4 月 15 日消息，据外媒 Wired 报道，在俄乌战争中，一种人工智能（AI）工具正在被用于窃听俄罗斯士兵在战场上的通信内容。该工具是由美国人工智能企业 Primer 开发，Primer 主要是为情报分析师提供人工智能服务。
　　使用机器学习工具分析图像等数据已经在情报界得到了很好的应用。同时，使用人工智能收集和分析数据最终有可能成为战场作战的核心。美军正在投资数百万美元开发能够在现场采集和分析不同信号的人工智能软件。人工智能已经不仅仅应用在科学研究、工作生产中了。
　　目前的俄乌战争更多的是使用近百年以来常用的坦克、大炮等武器，而随着美国等不断研究人工智能在军事领域的应用，未来的战争有可能更依赖于人工智能的作用。01. 士兵遭袭后撤退 沟通对话被 AI 监听
　　3 月初，几名在乌克兰的俄罗斯士兵采用未加密通道无线电通信，通信内容被捕获到了。被捕获的无线电通信内容揭示了在遭到炮火袭击后，惊慌和迷茫的士兵是怎样互相沟通，执行撤退任务的：
　　其中一名代号为 Sneg 02（雪 02）的士兵用俄语说道：＂Vostok，我是 Sneg 02。我们在高速路上必须左转。＂
　　代号为 Vostok（东方）的士兵回复说：＂知道了。没有必要再移动了，转为防守状态。完毕。＂
　　随后，第三位士兵试图联系一个代号为 Yug 95（南 95）的士兵：＂Yug 95，你和上级有联系吗？告诉他要小心高速公路上有炮火袭击，高速公路上有炮火袭击。不要纵队前进，移动的时候小心些。＂
　　这位士兵越来越激动。他继续对 Yug 95 说道：＂上电台，告诉我，你的情况和对方炮兵的位置，以及对方炮兵使用的是什么武器。＂这位士兵又开口讲了：＂给我你所在的位置，Yug 95，回答我的问题。说出你位置的名字！＂
　　▲ 战场中的场景（来源：Wired）
　　当这些士兵们使用非加密无线电通道沟通时，一个人工智能工具正在窃听他们的对话。
　　这个 Primer 研究出的人工智能工具能够自动抓取、转录、翻译和分析俄罗斯军队士兵采用未加密通信通道进行的对话。虽然目前，乌克兰军队是否也拦截了俄罗斯方面的通信尚不清楚，但是人工智能系统被大规模的用于监视俄罗斯军队行动的事实表明，复杂的开源情报在军事冲突中的重要性日益增加。
　　俄罗斯军队的许多通过不安全通信通道传输的内容已经被发布到社交媒体上，并且还有人对此进行了翻译和分析。还有一些来自相关人员用智能手机拍摄的视频的剪辑和在社交媒体上的发帖，被人用类似的方式加以分析、解读。
　　但是，用自然语言处理技术来分析俄罗斯军方的通信内容还是非常新鲜的。因为对于乌克兰军队来说，破译截获的通信仍然需要耗费人力，分析师会在某一特定场所花时间进行信息的翻译和命令解释。
　　Primer 开发的工具还展示了机器学习在情报信息分析方面的价值。在过去十年里，由于大型神经网络算法可以借助大量的训练数据不断学习，在图像识别、语音转录、翻译和自然语言处理等方面，人工智能技术的处理能力有了显著的进步。
　　现在，人们使用人工智能的现成代码和 API 可以完成语音转录、人脸识别等任务，并且这些技术通常都有很高的准确度。
　　面对俄罗斯军队在人数和装备上的优势，通信拦截很可能对乌克兰的地面部队产生影响。02. Primer 升级其人工智能工具 增加 4 项新功能
　　Primer 已经在售卖其研发并经过数据训练的人工智能算法。这些人工智能算法可以转录和翻译电话内容，其中还有能够提取关键术语或短语的算法。
　　Primer 的首席执行官肖恩・古利（Sean Gourley）说，他们公司的工程师修改了他们卖的这种人工智能工具，让这种工具可以完成 4 项新功能。
　　第一项功能是收集从网页输出数据源中捕获的音频数据，这些音频数据是使用仿真无线电接收器硬件的软件捕获的广播通信。
　　第二项功能是消除噪音，包括持续的闲谈和播放着的音乐等背景音。
　　第三项功能是转录并翻译俄语讲话。
　　第四项功能是将与战场形势相关的关键性陈述标注出来。在某些情况下，这个过程会涉及重新训练机器学习模型，从而可以识别出在俄罗斯士兵对话中的军用车辆或者武器的通俗性术语。
　　▲ Primer 的端到端平台提供了人工智能基础架构，可快速构建、部署和定制模型，以适应不断发展的情报和国防需求（来源：Primer）
　　古利说，具备动态训练和再训练人工智能模型的能力将成为一个未来战争的关键性优势。他称，Primer 向外部各方提供了该工具。但 Primer 拒绝透露都是谁。古利谈道：＂我们不会说谁在使用这个人工智能工具，或者用户用这个工具来做什么。＂还有其他几家美国公司向乌克兰提供技术、信息和专业知识来对抗俄罗斯。
　　一些俄罗斯军队使用不安全的无限电频道来进行通信这一事实让一些军事分析专家感到惊讶。美国 New America 智库高级研究员、专门研究现代战争的彼得・W・辛格（Peter W. Singer）说，这似乎表明俄罗斯方面在这次行动中存在资源和准备不足。
　　辛格补充说，俄罗斯在过去的冲突中，比如在车臣，使用国拦截公开通信来打击其对手，因此俄方应该知道使用不安全通信的风险。
　　哈佛大学间谍历史学家考尔德・沃尔顿（Calder Walton）说，俄乌战争已经表明了开源信息对于情报人员的珍贵性。人脸识别工具已经被用来识别冲突视频中的一些人。
　　俄乌冲突凸显了挖掘不同情报来源的重要性。例如，乌克兰军队可能通过卫星、无人机或其他成像的天线附近寻找头发花白的人，进而成功地瞄准一些俄罗斯的将军。俄罗斯士兵使用的手机有时候也会透露他们的位置和任务细节，以及他们的情绪状态。
　　沃尔顿称，美国的 NSA 和英国的 GCHQ 这两个信号情报机构很可能拥有该人工智能工具升级后的版本。03. AI 卷入国际冲突 图像、语言分析有优势
　　其实，Primer 只是数量越来越多的人工智能情报分析公司之一。这些公司使国防机构和私营企业更容易的使用这类人工智能技术。提供卫星通信和成像的企业等私人科技企业参与到俄乌战争，该类事件引发了人们对于这些企业被赋予的权利以及如何卷入国际冲突的思考。
　　利用开源的情报数据意味着需要进行大量信息的筛选。政策研究非营利组织战略与国际研究中心（the Center for Strategic and International Studies）的高级研究员艾米丽・哈丁（Emily Harding）说，任何人都无法处理大量的开源情报。哈丁曾在 2022 年 1 月份写过一份关于使用人工智能技术进行开源情报数据挖掘的报告。哈丁指出，情报界在使用机器学习工具进行图像分析方面做的更好。她还说，Primer 是以其解析语言能力而著称。
　　人工智能的新进展可能会使该技术成为进行文本和语音分析的更强大工具。近年来，由于一种名为 Transformer 的大型机器学习模型的出现，人工智能已经能够使用文本来进行问题总结和回答了。
　　这种类型的模型能够更好地理解输入，比如句子中的一长串单词。基于 Transformer 模型，已经有人研究出了能够＂写出＂连贯新闻文章甚至能编写能执行给定任务的计算机代码的人工智能模型程序。
　　不过，哈丁还指出，情报界还将不得不与困扰在其他领域部署人工智能时相同的问题进行＂斗争＂，比如由质量差或者不具代表性训练数据等导致的算法偏差。她谈道，由于机器学习算法通产以不透明的方式工作，情报人员需要找到方法来建立对这些人工智能程序得出的结论的可信度。当然，错误转录的通信可能会在战场上产生致命的后果，例如将士兵送入危险境地或误导导弹袭击。
　　使用人工智能收集和分析数据最终可能成为战场作战的核心。美国军方正在投资数百万美元开发能够在现场采集和分析不同信号的人工智能软件。
　　一个名为＂战术情报目标接入节点（Tactical Intelligence Targeting Access Node）＂的美国陆军计划建议创建一个地面站，从而能够从许多不同的战场传感器和数据源中获得和提取情报。
　　如果说目前的俄乌战争更多的是依赖坦克和大炮等近百年来的战术，那么美国等正在准备的未来战争可能会严重依赖人工智能等新技术。这些新技术能够更快地提高关键信息，助力更快制胜。同时，有相关专家表述，在战场上使用人工智能时，欺骗和误导算法也同样重要。
　　Primer 的首席执行官古利说，他们关于人工智能和防御人工智能方面的理念是，无论人们将什么样的算法应用到战争中，这些算法都不会是人们最终获得的那个。04. 结语：当 AI 卷入战争，需警惕
　　在俄乌战争中，被用到的智能技术或产品可能远不止 Primer 提供的这些。从实际的效果来看，Primer 的人工智能工具已经可以获取、分析来自不安全通信渠道中的通话信息。
　　随着人工智能技术的发展，它们体现出来的能力也越来越强，如何用好人工智能可能是产业界和学术界都需要共同思考的问题。