开源信息情报——个体智能闪光的大舞台

信息是决策的基础。连幼儿园的小朋友抢玩具，都要先观察一下哪儿玩具多，Ta心仪的玩具是在“硬女子”还是“弱汉子”手中。没有信息就决策，纯粹是冲着撞大运去的；被屏蔽了准确的信息，或者被笼罩在虚假的信息中，哪怕是再英明的领导，也会出昏招。

假设普京先生没有任何可以访问互联网的计算机和手机，他所有的手下都精心配合好了说辞，跟他汇报说：目前我们节节胜利，就差一点攻下基辅了。你猜后续他会怎样引领俄罗斯？（这是我的愚蠢假设，你也会觉得太离谱。但按照福山最近在大西洋月刊上的文章《这依然是历史的终结》，这种高层信息屏蔽就是俄罗斯的现状）

上面的假设确实有点太不可思议，那再假设：我在中国的大街上随便找十个路人问一下，你知道现在的俄乌局势怎样了？你估计明年会是怎么个走势？我猜十个中有九个说不准确——我们又不是普京，才不关心那里的事儿，合情合理；但十个人中有九个人能根据自己朋友圈🐑了的数量推测出这个城市的奥密克戎的感染率。有信息和没信息的差别清楚的很。

我们生活在一个恰恰比较尴尬的时代——机器的决策能力还不足以让人完全依赖：我们还是想要听专家的，但专家居然出尔反尔，前后矛盾，Ta们之间还互相攻击，甚至到人身攻击那种，因为Ta们有逃不开的人性；我们想去自己找信息，自己做判读，但信息多到让人头昏眼花，辨不清虚实，信息又窄到把我们困在茧房里，媒体用算法只给我们投喂我们想关注而且“甚合我意”的信息。而且大媒体、大平台有当前阶段略显强大的人工智能，而小平民却没一个趁手的机器助手帮助判断信息的真伪。

我们每个成年人“理应”有获取信息、甄别信息的能力，从而对自己的决策负责，就如同“每个人都是自己健康的第一责任人”一样，自己的迷惘怨不得政府。但我们人类又有那么根深蒂固的进化烙印，锚定效应，禀赋效应，从众效应。。。一堆无形的心理缺陷操纵着我们的大脑。这个时候，我们唯一能破解决策难题的法门就是一点点的积累，从广泛的源头获取信息，多看就好。

不仅如此挽救自己，从开放的互联网环境中找到有用的信息，将其转换为某种价值输出，是信息时代留给人类个体最后的闪光机会——未来所有产品的高附加值几乎确定无疑就是信息的价值，而人工智能会强大到抛开人类独自完成信息的归类、甄别、输出工作。

从数据到信息要上台阶，从信息到情报还得再上一级。情报这个词的英文是Intelligence，这个词在英文语境里更多时候是智能、才智的意思。我们可以想象，英语作为母语或者官方语言的人，在说到“我有情报”的时候，大脑会暗示自己“我也有才能”。我的才能从哪儿来？就是从信息的解读中来，将信息加工成有决策价值的高阶产品。

看卡塔尔世界杯，会让你觉得卡塔尔是个值得旅游、生活、投资的好地方吗？怎么一听到中东国家就是觉得不安全呢？你有什么有关卡塔尔的“情报”？

看看这五年，从新闻媒体、社交网站解读提炼的冲突信息。做成一张地图，别说是中东了，欧洲也不安全啊。地图得看细，都是哪些类别的公众事件？这些全部都是公开信息，你和我一样都可以处理、提取和分析。不见得一说到情报就是谍战，就是泄密，情报对企业、对个人都有“非军事”的意义。

从互联网上找上面示例的信息形成情报，制作地图，费事儿吗？在几年前，难！在当下，那就看你的“调用力”怎样了。

“调用力”是我跟万维刚老师借用的词，是指调用工具的能力，特别是指调用信息化工具的能力。其实什么时代的人，都需要操作工具的本领，在前工业时代，使用工具的能力比拼的是对工具的熟练程度（天才抛开不谈），信息时代比拼的是找工具的能力。调用信息工具的能力说的是：就是从来没干过的活儿，我也知道并且能快速找到用什么流行工具完成之，而且我是现学现用的。

万老师讲了一个故事:

2018年爱尔兰一个16岁的女高中生叫做劳拉·奥沙利文 (Laura O’Sullivan) ，她听说宫颈癌筛查因为涂片检验的过程中出现了一个事故，就觉得AI做宫颈癌图像的识别不是更可靠吗？劳拉虽然只会一点基本的编程，但她知道如何一点点分解这个任务：她联系丹麦一家医院找到宫颈涂片的开源数据集，从github上搜索“生成对抗网络”库来解决样本太少的问题，再找最新的神经网络python代码调试训练。就用她老爸的家用电脑，做出来的AI对宫颈癌早期判断的准确率就超过了人类医生。2019年劳拉获得了爱尔兰青年科学家大奖。

劳拉的调用力需要一点程序基础和一些数学基础，但绝对不需要对神经网络的数据原理细节搞得明明白白。但你觉得这些都对你来说门槛还是太高了，想做点简单的：

你假设俄乌战事明年会结束，美国有更多的精力放在中美竞争上。你判断美国会更加坚定的认为卡脖子好使啊。不方便直接对抗的，也不用武装封锁，就光明正大的把别人对他的依赖武器化——美国学者称为武器化的互相依赖（weaponized interdependence）就是卡脖子的文绉绉同义词。目前来看，中美竞争就在人工智能的算力上，制造高端芯片的全球依赖，妥妥的被美国人武器化了。你就想看看美国的芯片生产工厂都在哪里，台积电还会去哪儿投资，哪些城市会成为美国的芯片制造“芯硅”？你打算调用什么工具来获取这个情报？

现在，你可以有更加简单的工具：OpenAI的ChatGPT啊，直接问问她好了：

调用力得有一点钻研精神。你需要调研，调用点别的。你了解到ChatGPT只不过是OpenAI最近推广的小玩意，更加“好用”的智能是已经推出好长时间的达芬奇3模型，网站上直接就能调用啊。果然达芬奇3老老实实的回答了50个芯片厂商的位置。

你还是想去挨个判断一下正确的位置，你就得祭器搜索的大旗。虽然效率会慢点，也会更有意思。

因为做这样的情报收集工作，因此而解锁额外的技能，你学会了从卫星影像中看城市的变化和扩张态势。你看看你的家乡20年都是怎么发展而来今天的地理形状的。

在这个过程中，你会有这样的一个感觉：知道一个工具的存在，约等于你会调用这个工具；你会调用这个工具，约等于你会学习使用这个工具；你会学习这个工具，约等于你已经会用这个工具；所以，如果上面的三个“约等于”之间不至于有太大的障碍，那么“你知道工具的存在，约等于你能把这件事做出来”。这个时代，比拼的就是你知道不知道。

我为什么说，一个渺小的个体 ，就用你的信息见识，就可以在这个时代舞台上发光发热，因为在这个数据技术迅速进步、新事物新工具急剧涌现的当下，搜索高于学习，学习高于熟练。“我知道”比“我会”更有用，哪怕我这个知道只是一定初级的了解。模模糊糊的观念比对细节的熟悉更能给你掌控感，广泛调用信息化工具的能力比一两个熟练技能更能帮你把事情办成。

情报有什么价值，用不着再多唠叨了。从开源情报中遨游，可不是就为了愉悦自己玩玩而已，这是一个明确方向的大行当，英文单词是Open Source Intelligence，简写为OSINT。它的官方定义是，从可收集、可利用的公开信息中产生的任何情报，并及时传播给适当的受众，以满足特定的情报需求。传统上对情报机构来说，这可能意味着从外国新闻媒体中获得的信息。而当下对大多数人来说，它就是从互联网上获得的公开内容。这些内容大体上可以分为人、事、地，就是哪些人，哪些事儿在空间上的哪些地物中组合，及其意味着什么。从哪儿找这些内容？无非是新闻媒体、社交平台、在线地图以及政府非政府组织发布的各种文档、视频、数据集中。只不过这些内容浩瀚如烟，而且是加速浩瀚。

没有人和组织能全覆盖的经营开源信息，我和极海的小伙伴只专注在地理位置这一个维度，即便如此，也已经觉得地理位置信息是宇宙级的巨量了。好在我们有兴趣，有热情，更加关键的是，我们对自己的调用力信心十足。开源信息的宝藏不一定那么容易快速挖掘的到，但成为舞台上一个亮眼的角色，我们一定会出彩。