美英情报联盟的未来

国际情报合作最终是要以低成本的方式扩大情报收集、分析、技术、谍报技术，以及培训的渠道。情报学者詹妮弗·西姆斯将此种类型的合作描述为“一种基于易货交易的分包情报收集形式”，其中情报信息、访问权限或专业知识是“货币”。这种情报联络的交易方式使伙伴关系双方能够利用其相对优势，例如地理、政治和技术优势，实现双方的共同利益。但与此同时，像美英两国紧密的情报联盟，两个军种之间的差异可能会增加混乱或引发分歧，在联合作战的情况下会使违规风险增加。

长期以来，盟国（包括美国和英国）共享情报信息的效率低下一直被视为会增加开展情报业务的成本。所有机构和学科都在努力解决这个问题，但这些障碍并没有削弱个别领导人、官员开展联合行动或进行双边分析的意愿。

情报盟友之间的信息和技术共享以相互关联的框架、政策和协议的组合为指导，旨在平衡一系列复杂的、重叠的承诺，包括法律，反情报，人员、实体和信息安全，以及隐私和公民自由方面的考虑。

推动美英之间的情报合作，并不意味着两国不能追求不同的利益。事实上，最近两国关系出现了一些明显的矛盾。然而，双边关系长期以来对此类分歧具有极高的灵活性，面对俄罗斯、朝鲜和伊朗等国家的一系列举措，更有可能让大西洋两岸的利益保持一致。

CSIS和RUSI的研究最后提出了一个跨情报信息共享、安全、获取和情报技术领域的广泛互操作性的愿景。其核心动机是，在美英两国都认为这样做最符合自身利益的情况下，加速并最大化两国之间的双边情报合作。正如下面的技术、安全和政策建议旨在实现强大的协作一样，这些愿景的基础是可扩展的，并适合扩展到其他伙伴国。

 1.信息共享政策现代化

2.实现联合技术开发

3.推动新型技术转型

调查结果：新兴技术可能从根本上改变国际情报合作机会。

建议 5：美国情报高级研究计划局 (IARPA) 应与英国合作伙伴合作，带头评估隐私增强技术 (PET) 如何在符合现有信息共享法规的情况下增强双边数据分析。

在整个研究过程中，研究团队反复探索双边“数据湖”的概念，其中运营数据和分析（根据广泛的双边共享协议达成一致）可以自动推送给美国和英国的用户。尽管这一理念实现了互操作性的最终愿景，但这种模式无法适应现有的国内和国际法律。

理论上，美英“数据湖”最重要的优势之一是两国能够扩大对机器学习 (ML) 和人工智能能力所依赖的基本“数据燃料”的访问。PET 可以通过启用对批量数据的可信分析性能来补充这些功能，而无需授予对数据集中特定的敏感信息的访问权限。这可以让 AI/ML 系统生成更好的基于数据的洞察力，而无需对任何单个数据条目的具体细节进行去匿名化。制定适当的技术基础设施以促进此类技术的联合使用和制定有效的监督机制来管理此类能力的使用都需要付出巨大的努力。

建议 6：美国情报界应与英国情报界合作，评估人工智能如何实现现有信息共享流程的自动化。

正如建议1中所讨论的，当前的信息共享政策必须现代化，特别是管理美国 IC 对外披露计划的政策。在努力简化美国情报界与盟友共享情报信息的能力的同时，美国和英国应该研究如何使用人工智能来实现情报共享流程的自动化。在创建“tearlines”时，情报官员通常需要审查一份完整的情报报告，从报告中识别关键信息，并编写一份概要，以保护敏感来源和获取方式。利用自然语言处理（NLP）技术的人工智能经过情报工作人员的一段训练时间之后,可以比人类更高效且高质量的完成“tearlines”。在当前的威胁环境中，决策周期很短，向广泛的合作伙伴（外国情报机构、私营部门、非政府实体和公众）快速发布信息至关重要。除了加快流程之外，人工智能工具还可降低当前信息共享模式下的相关行政和劳力负担，优化人力物力资源。