信息生态视角下AIGC 技术对开源情报工作的影响及解决对策

郝 抗 冯 楠 郝 强

（中国人民警察大学,河北 廊坊 065000）

数字化时代，信息技术的快速发展成为情报工作难以跳脱出的外部环境，情报学者们应不断精进技术以提升情报应用水平是永葆竞争力的最优解。正如吴晨生等学者所言：“世界的发展、科技的换代，以及人文的变更所汇聚成的巨大洪流，不仅加速我们所处时代的变换，更使得情报服务工作正在历经涅槃。”基于“情报3.0”的概念，他们认为旧有的“情报2.0”框架难以指导崭新时代下情报工作的开展[1]。在AIGC技术蓬勃发展的当下，若一个行业背离人工智能技术则难以迈向下一个发展的机遇。因而，探讨AIGC技术影响下开源情报工作的运行方式，并提出相应的优化对策，对探索开源情报领域的AIGC技术未来发展趋势至关重要。

1 信息生态理论的概念

信息生态理论是从生态学角度分析信息的理论。在生态学发展过程中，为了解决多方面的问题需要不断与其他学科相互融合，进而形成了诸如人类生态学、产业生态学等分支学科。信息生态理论的提出便是信息领域与生态学理论交汇的典范[2]，其所形成的视野就是要将人和社会组织所处的信息环境作为一种普遍的生态现象来研究。而计算机与通信技术进步所带来的信息资源在社会经济发展中不断发挥重要作用，也不断丰富信息生态理论的内涵。

人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，以下简称AIGC）作为一种新兴技术，正逐渐引起社会广泛关注。在艺术创作与传媒领域，有人提出了基于深度学习自动生成动画中间帧或故事梗概；在自动驾驶领域，基于AIGC合成数据被广泛应用于自动驾驶系统研发中仿真环境的构建。而在开源情报领域，开源情报工作需要处理大量的信息和数据，包括社交媒体数据、新闻报道等。AIGC技术具备处理大规模数据的能力，能够自动化地生成概要、摘要、分类、标签等内容，从而加快信息处理的速度和效率。其不局限于文本生成，还包括图像、音频和视频的生成，这为开源情报工作提供了多样化的分析工具。

信息生态理论强调信息在特定环境中的相互作用和影响，将AIGC作为信息的一部分进行研究能够更好地理解其在信息生态系统中的角色及其影响。这种综合性研究框架可以涵盖AIGC的产生、传播、接受以及对社会、文化和技术环境的影响，为全面理解AIGC的影响力奠定了基础，也为后续理解AIGC技术提供了方便。

2 AIGC技术影响开源情报工作的信息生态因子分析

信息生态因子是指能够影响信息生态发展的各种影响因素，包括信息人、信息资源、信息环境等生态因子。本文着重探讨所列举出的因素。

2.1 信息人生态因子分析

信息人是指在信息生态系统中主动地创造、传播、获取和利用信息的个体或群体。其通过与信息资源和环境的互动，参与信息的生产、传播和应用过程，信息人的概念强调了个体在信息生态系统中的能动性。在开源情报工作过程中，不同类型的用户在信息传播中发挥着不同的作用，共同促进了信息的流转，使得开源情报在流转中产生价值。在AIGC技术影响下的开源情报工作生态系统中，信息人所指的是特定的情报人员、特定的情报产品用户以及受AIGC技术影响的不特定受众。

但在AIGC技术的发展过程中，“信息人”的主体性出现了异化现象，可用马克思主义的“异化劳动”理论来进行解释。技术发展使得越来越多的工作被自动化和智能化，这会导致一些信息人在工作中失去了原本的主动性和创造性，增加了其与劳动过程的疏离感，从而引发异化现象。

为了减少技术对信息人的异化，就更需要重塑其在信息生态系统的主体性。信息人的作用和行为决定了信息的生成、流动和影响力，对信息生态的发展起着至关重要的作用。在信息生态的建设和发展中，应充分重视和支持信息人的创造力、需求和参与，以实现信息生态的可持续发展。确立信息人主体地位，构建“人—机协作与互构”关系对于其在信息生态系统中的主动关系以及信息生态系统的多样性、互动性特征是马克思主义“异化劳动”理论于现实中的一种需求的投射。

2.2 信息资源生态因子分析

信息资源是影响信息生态系统的重要信息因子，指在人类社会中传递、流动和交换的各种形式的数据、知识、观点、意见和消息。由于AIGC技术的蓬勃发展，巨量信息充斥着各个领域，又得益于互联网的发展，使得信息呈指数级增长，庞杂而分散的信息出现了碎片化和去中心化的特点。但碎片化的信息能够通过AIGC技术的大规模数据训练和多源信息整合功能，将从互联网、文献、新闻、论坛多个渠道获取到的信息进行初步处理，为下一步的自动化信息处理和多语言处理做好准备。

2.3 信息环境生态因子分析

开源情报是相对于秘密情报而言的，是指产生于公开渠道的信息且被及时收集利用，并分发到用户以满足其特定需求的情报。在信息生态系统中，开源情报依靠的公开信息源便是信息环境。开源情报的公开性体现在信息来源公开、数据公开、分析方法公开、结果公开等方面。这种公开性有助于促进知识的流通和传播，提供更多的资源供专业人士、决策者和研究人员使用。开源情报工作的最大价值便在于此，从公开信息源头实现基础性信息的全域获取。公开渠道采用AIGC技术并不会缩小其获取信息的范围，并且AIGC技术可以通过自然语言处理和机器学习算法抓取特定领域或主题的信息，从而加快收集的效率，减少人工处理的工作量。

简而言之，当情报人员需要对一个全新领域的情报信息进行收集与分析，往往需要率先花费一定的时间成本了解这一领域的背景资料，以作为开展后续情报工作的前置流程之一，而AIGC技术的出现可以帮助情报人员全面快速地获取信息。

3 AIGC技术对开源情报工作的影响

3.1 对开源情报的预处理更为高效

开源情报的海量数据及其多样性、复杂性的特点极易使得人力在进行信息预处理时产生误差，从而影响情报产品的质量，以及后续的分析与决策。

AIGC技术有助于快速准确地处理海量数据，对多样性和复杂性的信息进行自动分析和分类，有效地提高情报处理的效率和准确性。同时，AIGC技术不受主观因素和人力疲劳的影响，可以提供更客观和一致的处理结果。通过引入AIGC技术，可以减轻人力对开源情报预处理的负担，提高情报的质量和时效性，为后续的情报分析和决策提供更可靠的基础。以社交媒体为例，其蕴含丰富的开源情报，通过AIGC技术的分析和解读，可以高效提取社交媒体上的文本、图像、视频和用户行为等信息，获取有用的情报内容。

AIGC技术在情报刻画方面也颇具潜力，通过自然语言处理和生成模型，可从大量的开源信息中抓取关键信息，自动生成简明扼要的情报摘要和报告。这种情报生成和总结的自动化能力提高了情报分析的速度和效率。

3.2 开源情报的获取更为全面

AIGC技术可实现自动化的信息收集，通过自动算法和机器学习模型，对大规模开源信息源进行扫描和筛选。这种自动化的信息收集能力能够关注到既往的历史数据，显著扩大了情报收集的范围和覆盖面，让情报人员能够多渠道获取更全面的信息源。

一方面，AIGC技术的多模态信息处理能力强大，能够满足大众媒介所依靠的内容生成或编辑校审的需要，处理对象不再局限于文本信息，还包括图像、音频和视频等多种形式的信息。这种多模态信息分析能力使得开源情报收集的来源更加多样化和丰富。

另一方面，AIGC技术的成熟与发展拓宽了开源情报收集的来源渠道。通过信息收集的自动化与多模态信息分析等显著特性，AIGC技术为开源情报收集提供了更广泛、多样化和实时的信息基础，为决策制定和情报分析提供了更全面的支持。

3.3 开源情报获取来源真假难辨

AIGC技术的广泛应用使得信息得到快速传播，但也出现了虚假信息通过社交媒体等渠道迅速传播的现象。由于在AIGC技术生成的大量内容中，包含着与真实信息无法区分的虚假信息，一旦被传播出去，则会加大了虚假信息的负面影响和危害性。

有学者认为，广泛应用AIGC技术的内容生产会使真相的挖掘能力和可信水平降低。尽管大众传播媒介的出现提高了公众对信息核查能力的要求，令更多人有条件自行进行多源印证，但作为信息环境的大众媒体本身对还原事件真相的维度、效度、深度、速度以及思维方式已不能满足受众需求，其事实识别能力也难以适配和响应社会需求[3]。若传媒业在新闻场景中不审慎地采用AIGC技术则会制造与客观事实不同的伪现实场景，也就是“去真相化”。同样地，如若在开源情报领域滥用AIGC技术，同样会造成上述的一系列困扰。

4 开源情报工作的应对策略探讨

4.1 增强关于AIGC技术开源情报的可靠性评估

开源情报的获取来源纷繁复杂，获取渠道多种多样。同时AIGC技术的盛行也导致其中混杂了大量虚假情报，对开源情报的搜集效率造成了负面影响。由于AIGC技术的快速生成和高度仿真的特点，虚假情报往往难以辨别，混淆了真实信息的辨识[4]。这进一步加大了开源情报搜集的困难度和时间成本。因此，加强对AIGC技术影响下的开源情报的可靠性评估与溯源显得至关重要。

加强对AIGC技术影响下的开源情报的可靠性建设可以从以下两个方面着手。一方面，情报机构应综合考虑AIGC技术的特征演进和开源情报活动的适用环节，在遵守相关法律法规与寻求相应行业顶层设计的基础上制定AIGC技术应用的基本守则或指南，以规制可能带来的虚假信息或情报泄露等问题。一方面，情报人员应充分发挥其现有的专业情报资源和技术优势，尝试开发AI生成内容验证系统，并整合现有的情报收集与分析工具，逐步探索并建立溯源及可靠性验证技术体系，以增强AIGC技术的可靠性。

4.2 全面提升关于AIGC的情报产品质量

AIGC技术在应用于诸如媒体等内容生产领域时，强势的技术赋能将打破传统内容生产的时空偏向，以多元的呈现形式和丰富的内容形态实现深度融合目标，从而全面提升内容服务能力，给予用户便捷的传播体验[5]。这一优势同样可以迁移到情报产品的加工之中。

原始的信息只有经分析和加工处理后才能生成具有一定价值和实用性的信息产品[6]。作为情报工作成果的情报产品需要通过对原始情报的收集、筛选、整合、分析和评估等环节，将情报分析人员的专业判断和洞察力转化为有针对性、可操作的情报产品，其凝聚着情报工作者的智力劳动。

情报产品的设计和制作需要充分考虑受众的需求和背景，确保信息准确、全面、有用，并以易于理解和应用的方式呈现。情报产品的质量和效果直接关系到情报工作的成果和影响力，因此在AIGC技术蓬勃发展的当下，该技术是有效提升情报产品质量、促进决策制定和行动实施的重要工具。

第一，AIGC技术通过算法和模型的自动化处理，减少了情报分析和加工过程中人为主观因素的介入。传统情报产品的制作往往依赖于分析师的个人经验、判断和主观意见，导致情报产品存在一定程度的主观性。然而，AIGC技术以数据驱动和模型训练为基础，通过对大量信息的自动分析和处理，并基于事实生成客观的情报产品。这样可以减少情报产品的主观性，提高其客观性和准确性。

第二，AIGC技术的应用可以显著提高情报产品的时效性。情报工作通常面临人力不足的挑战，导致情报产品的生产周期较长、时效性降低。而AIGC技术具有高效、自动化的特点，能够快速分析和处理大量的开源信息，生成情报产品。这种自动化和高效性的特点极大地缩短了情报产品的制作周期，提高了情报产品的时效性。同时，AIGC技术还可以实现实时情报监测和更新，使情报产品更好地满足用户的实时需求。

4.3 引入AIGC技术作为开源情报工作的底层技术

作为开源情报重要来源的内容生产领域会面向一定的受众群体，强调内容价值和传播价值。相比之下，开源情报以特定情报用户为服务对象进行情报产品的分发，其主要目标是为决策提供服务。内容生产领域已经广泛使用AIGC技术作为提升效率的工具，并且在一定程度上影响了AIGC技术后续的发展。

开源情报的基本内涵是情报来源的公开，而情报来源的变化与传播媒介技术的发展密切相关。为了应对信息源头的人工智能化，开源情报工作不仅要应用AIGC技术，也可以引入其他领域的AIGC技术来促进该领域的发展，并为其适应时代挑战作出贡献。

例如，在开源情报工作中引入新闻智能化技术时，需要根据其特殊性结合实践进行相应改造，但要注意新闻产品不能替代开源情报。因为，新闻注重传播价值，旨在通过提供有趣或有用的内容来吸引读者，而开源情报则更加强调其效用性和竞争性，并且可能涉及一定的保密要求。因此，在引入和改造新闻智能化技术时，可能需要在增加保密功能模块等方面进行改造。具体的开源情报部门应根据现实需求进行调整，基于实际情况合理地引入技术，并确保该技术的应用符合开源情报的实际要求。这样的定制化改造可以更好地满足开源情报工作的特殊性和实际运行的要求。

5 结语

AIGC技术的出现标志着开源情报领域迎来了自动化和智能化的新时代。该技术有望提高情报获取与分析的效率和全面性，使情报分析人员能够更好地应对不断增加的信息量。不仅如此，AIGC技术还可以用于更智能的信息搜索和分类，帮助用户更轻松地找到所需的信息资源。这些方面的优势为情报领域带来了新的机遇，有望提高决策制定和竞争情报分析的质量。然而，AIGC技术也伴随着一系列挑战，其中最重要的是信息真伪性的问题。由于AIGC技术的应用，虚假信息的传播可能变得更加普遍，情报来源的真伪难以辨别，因此必须采取适当的对策来防止虚假信息的扩散。

在信息生态中，平衡技术的利弊、保护情报质量和信息真实性是一项持续的工作。情报领域在不断发展以应对技术的变革，同时还要保障开源情报仍然为决策制定、竞争情报和风险评估等活动提供可靠支持。在这一过程中，紧密合作、不断创新都将发挥关键作用，以确保开源情报继续发挥其在信息生态中的重要作用。