Primer的人工智能技术帮助情报行业分析数以千计的公共新闻来源并识别信息战战役
9月，阿塞拜疆和亚美尼亚再次就高加索山区有争议的纳戈尔诺-卡拉巴赫地区发生战斗。到那时，该地区的信息战已经进行了几个月。
这场战役是使用为美国特种作战司令部(SOCOM)开发的人工智能技术来识别的，SOCOM负责监督美国特种部队的行动。
人工智能系统来自专注于情报行业的Primer公司，通过分析数千个公共新闻来源确定了信息运动中的关键主题。在实践中，Primer的系统也可以分析机密信息。这份由连线编撰的分析报告显示，俄罗斯新闻媒体是如何在7月份开始推动一种旨在支持其盟友亚美尼亚、削弱其敌人阿塞拜疆的叙事。
雷蒙德·托马斯(Raymond Thomas)是一名退役将军，曾领导SOCOM，现在是Primer董事会成员，他说国防部面临着大量信息和错误信息。他说：“为了跟上步伐，你不可能在一群人阅读的情况下做到这一点。”“这必须是机器支持的。”
Primer本月早些时候表示，它已经赢得了一份“数百万美元”的合同，为SOCOM和美国空军开发其技术的一个版本。这项技术利用自然语言处理的最新进展来识别文档中的人物、地点和事件，并将这些信息串在一起以揭示趋势。
国防和情报行业需要分析大量的非机密信息，如社交媒体和机密报告，从而为Primer、Splunk、RedHorse和Strategic Analysis等公司创造机会。这越来越多地涉及到从不同形式的数据(如语音记录和图像以及文本)中提取洞察力。
Primer的投资者包括美国中央情报局(CIA)支持的风险投资公司In-Q-tel，该公司也为上月上市的Palantir提供了资金。Palantir开始提供收集和可视化不同类型信息的工具，如手机记录和互联网流量。它现在还提供了使用人工智能来解析和组织文本的技术。
最近机器对语言理解的飞跃，通过向大型机器学习模型提供大量的文本训练数据，可能会对智能和商业产生重大影响。Primer专注于情报行业，但它之前赢得了一份向沃尔玛提供技术的合同，用于识别购买趋势和供应链问题。
Primer对俄罗斯信息运动的分析提供了一个简单的例子，说明人工智能如何帮助组织信息和识别错误信息。将阿塞拜疆和土耳其描绘成纳戈尔诺-卡拉巴赫的侵略者的努力，可能提供了紧张局势升级的早期预警信号，或者是俄罗斯试图挑起麻烦的迹象。这份报告将来自3000多个文件的985起事件归结为13个关键事件。人类分析员需要几个小时才能完成分析，但Primer系统在大约10分钟内就完成了。这项技术可以使用几种语言，包括俄语、汉语和英语。
报道称，到8月中旬，俄罗斯媒体发布了越来越多的报道，声称阿塞拜疆的盟友土耳其正在向亚美尼亚增兵；其他新闻来源没有提到集结，表明这可能是一场协调一致的信息行动的一部分。退役将军兼Primer董事会成员托马斯表示：“能够整理所有这些信息和错误信息，以便做出决策，这是非常关键的。”
新美国安全中心(Center For New American Security)高级研究员、前中央情报局(CIA)情报分析师马丁·拉塞尔(Martin Jn Rasser)表示，Primer的技术表明，人工智能最近的进步可以提供军事优势。他表示，SOCOM需要快速处理大量情报信息，而且它在使用技术时往往具有前瞻性。SOCOM拒绝置评。
围绕人工智能用于国防的炒作很多，但Rasser表示，公司现在正在为美国情报行业带来有价值的解决方案。“我们现在已经过了蛇油阶段，”他说。在研究了关于俄罗斯信息运动的报告后，他说，这项技术似乎是尖端的。“他们似乎有相当复杂的自然语言能力，”他说。
Primer的技术确实建立在用于自然语言处理的机器学习的最新进展之上。在一篇博客文章中，该公司概述了它如何定制机器学习模型，向大量非结构化文本数据馈送，以创建一个能够准确地对文档中的姓名、地点和组织进行正确分类的系统。这很棘手，因为实体可能用不同的方式表示-例如，作为“巴黎”或“法国首都”。
布鲁金斯学会专门研究人工智能的研究员克里斯·梅塞罗尔(Chris Meserole)表示，Primer的技术是分析师未来如何与人工智能系统合作的一个很好的例子。“从可以理解一切的人工智能的意义上说，这并不是令人兴奋的，但他们正在做的是一项艰巨的技术挑战。”这是一项令人印象深刻的技术，“他说。
人工智能可能越来越多地被视为军事和情报机构的竞争优势，因为快速增长的信息源以及更复杂的信息运动。据估计，1995年至2016年间，分析师需要阅读的情报量增长了10倍。“随着时间的推移，它只会继续呈指数级增长，你只能线性地增加人力，”梅塞罗尔说。
他补充说，Primer的方法可能会扩展到军事情报以外的用途。他表示：“无论是情报部门还是”财富“500强公司，(该公司的主张是)以一种人类团队可以管理的方式组织所有数据。”
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