与其他国家安全任务相比，情报界可从人工智能技术的快速应用中受益更多。随着每一个可能的平台——包括机器和人类——对全球信息网格的贡献，随着传感器的数量呈指数级增长，数据的增长数量、速度和种类都影响着情报分析的质量。确定信息的真实性和价值将会更加困难。情报分析人员将面临的挑战是如何提供将信息转变为可操作情报的关键背景。
人工智能将帮助情报专业人员在大海中捞针，寻找关联关系，并通过识别发展趋势，发现以前隐藏的迹象和警告，以及那些具有破坏性危险的阴谋。人工智能将改善情报循环的每个阶段，从任务收集、处理、利用到分析和传播。人工智能算法可以筛选海量数据，找到模式，检测威胁，识别关联，并做出预测。人工智能工具可以让卫星图像、通信信号、经济指标、社交媒体数据和其他大量信息的来源更易理解，可以找到开源数据和其他情报来源之间的关联，并帮助情报机构在目标定位和收集活动中更加精准高效。应用于情报任务的现有和新兴的人工智能技术包括用于图像分析的计算机视觉、生物识别技术(如人脸、声音和步态识别）、自然语言处理、大型数据库的算法搜索和查询功能等。最重要的是，人工智能能够实现不同数据流的数据融合，从而创建出一张综合的态势图。
在针对技术水平对等的对手、流氓国家或恐怖组织的军事场景中，AI赋能的情报、监视和侦察平台以及人工智能的指示和警告（I&W）系统对于本报告第3章中讨论的先进作战能力至关重要。通过这些自动化的功能，支持人工智能的系统将以准实时的效率优化平台、传感器和资产的任务分配和收集，以响应动态情报需求或环境变化。在战术行动的边缘，“智能”传感器将能够对原始情报进行预处理，并对要传输和存储的数据进行优先排序，这在通信网络被迫降级的情况下或低带宽环境中尤其有用。一旦收集到信息，智能处理系统就可以对信息进行分类，识别趋势和模式，总结关键含义，并准备最高优先级的信息供人类审查（或根据情报分析人员定义的条件标记特别感兴趣的项目）。这包括先进的I&W系统，使作战人员能够更早地预测和了解新出现的威胁，使他们能够主动塑造环境，以及接近战术边缘的系统，识别敌方的那些拒止和欺骗行为。当与人类的判断相结合时，这些能力将增强所有领域的威胁感知意识，使决策周期更紧密、具有更多关键信息，为不同的行动方案提供建议，并允许对敌方的行动发起快速反击。
由于采用了正在加速融合的这些新技术，美国迫切需要调整策略。世界各国的情报部门都在高速运转，我们的对手利用人工智能工具的能力，意味着情报部门可能更容易受到欺骗、信息战、数据来源和方法暴露、网络行动与反情报活动的影响。情报部门是政府内部建立一些底层基础设施以支持人工智能的早期推动力，例如，在2013年曾签订了一个情报部门的商业云服务。此外，2019年情报机构使用机器增强型智能(AIM）倡议为更广泛的采用人工智能提供了方向和框架，一些情报机构在人工智能的利用方面取得了巨大进展，使他们领先于政府其他部门。然而，在权威部门、政策、预算、数据共享和技术标准方面的关键障碍阻碍了情报机构充分发挥其潜力，如果不对安全审查过程进行实质性改革，这些建议都不会有效。
基于各个情报机构已经取得的进展，各情报部门应该设定更大的目标，在情报界的每一个可能的方面利用和集成人工智能能力，作为未来情报更大愿景的一部分。
从现在开始，情报机构应优先考虑将情报周期的每个阶段最大程度地自动化，并在情报分析人员审查之前通过人工智能的分析系统处理所有可用的数据和信息。情报产品也应该以机器速度进行传播——这意味着它们必须是机器可读的格式——整个情报机构的系统必须能够在没有人工干预的情况下接收和使用它们。以这种方式优化人工智能使能的系统将需要一种完全不同的方法来创建和审查完成的情报产品。情报部门应该要求所有的情报产品都包括一个人类可读的版本，同样重要的是，一个自动化的机器可读版本，可以被情报部门中的其他分析系统吸收。所有未来的情报系统都应该针对面向人工智能的数据收集和处理进行优化。
一旦情报部门在单个情报学科内实现了流程自动化，它就应该将这些流程融合成一个连续的渠道，通过一个不断学习和分析引擎的联合架构来处理所有来源的情报。这种变革可能会导致人机合作的新形态，超越目前人类独立认知的极限。这种系统将使正在进行的事态发展更加清晰，并帮助对新出现的威胁进行更准确和可靠的预测分析。随着情报分析人员对人工智能系统的信任增加，人类与机器主导的分析的比例将更倾向于机器。
为了让2025年的情报机构在利用AI方面准备就绪，需要采取以下行动：
建议
增强情报部门的科技领导能力。国家情报总监（DNI）应指定国家情报总监办公室（ODNI）内的科技局长（S&T）为情报部门的首席技术官（CTO），并授权该职位推动情报部门采用人工智能应用程序来解决作战情报要求。为此，情报部门首席技术官应监督AIM战略，制定并实施必要的通用技术标准和政策，以便在整个情报部门中快速、负责任地扩展支持人工智能的应用程序，并领导采办改革，以确保情报部门能够快速采办和部署系统给其情报专业人员。应授予情报部门的 CTO额外的权限，以制定和监督情报机构的研究和工程实施、技术开发、技术转移、适当的原型活动、实验和开发测试等相关活动的政策。
建议
改变风险管理实践以加速新技术的采用。就像国防部一样，情报部门需要平衡新技术上线所涉及的技术风险，并快速更新新技术，以应对由于没有跟上步伐而导致的重大操作风险。定期的软件升级应该尽可能自动化。为了在各机构之间更容易地共享软件工具，信息技术系统的相互认可应成为标准。
为了协调这些变化，情报总监办公室应设立一个高级风险管理委员会，重点关注技术现代化。它的任务应该是权衡采用新技术的风险和不采用新技术的机会成本。它的目标应该是确保情报分析人员能够利用他们为了完成工作所需的工具。
情报机构将需要来自国会情报委员会的支持——例如，在更敏捷的软件开发框架内灵活使用资金。为了支持更大的灵活性，情报机构应该开发数据驱动的方式来传达行动收益，以及对不作为所导致的风险进行评估。
建议
改善情报机构和国防部之间的协调和互操作性。情报部门必须积极追求与国防部在机器速度下进行的情报行动的自动化互操作性。要做到这一点，安全管理人员和网络管理员必须在快速和安全的数据交换方面建立更大的信心。情报总监办公室、负责情报和安全的国防部副部长和联合人工智能中心(JAIC）应该在与情报活动相关的人工智能项目上进行更多的协调，以最大限度地减少重复工作，同时最大限度地提高人工智能能力的开发、测试、评估、部署、参与国际情报活动，以及相关政策和其权威性的通用方法。他们应该共同努力，创造可互操作和共享的资源及工具——如本报告第二章所述的人工智能研发生态系统中设想的资源和工具——并建立一种在可行时共享所有人工智能功能的文化。
建议
利用人工智能对开源和公开信息进行分析。情报机构应该开发一种协调和联合的方法，将人工智能应用于开源情报(OSINT），并努力将开源分析整合到所有情报领域的现有情报生产过程中。
建议
优先考虑并加速收集科学和技术情报，以便更好地了解对手的能力和意图。这样的收集要求情报机构显著提高其分析人员的技术成熟度以及能力。这必须包括大力培训、招聘和留住具备必要技能的情报分析人员。这些分析人员必须指导收集情报的要求，并提供及时、准确的评估。为了更好地协调这些主题的情报，包括收集竞争对手之间的科技合作情报，国家情报总监应在国家情报委员会内任命一名新兴技术收集主管。
建议
在情报机构引进更多的科技专家，积极推行绝密级及以上安全审查改革，实行成员间安全审查对等。情报总监办公室应制定并实施一种基于人工智能的数据和科学方法来进行安全许可裁决，从而大大缩短调查时间。
建议
推进和继续发展一个可融合不同领域和来源的专用情报机构信息技术环境。这种由人工智能支持的技术架构可以帮助自主集成跨多个领域的情报，目前这些领域通常需要人工干预来共享原始数据或完成的分析。这样做将有助于情报部门将来自不同信息源的意见混合起来，从而创建一个复合图景。例如，信号情报通常依赖于人类情报或地理空间情报。同样，人类情报的价值几乎总是可以通过在其之上叠加信号情报或开源信息而得到增强。
建议
将融合预测分析作为新标准。成功地融合所有信息源/所有领域情报的能力将能够以目前不可能的方式实现准确的预测分析。政府对COVID-19病毒的反应让人们看到了融合数据集为此类分析提供信息的可能性。例如，美国北方司令部（与JAIC和国民警卫队合作）从几十个不同的数据集建立了预测模型，帮助确定COVID-19热点地区，并协调对关键物资的需求。
建议
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