TCPED路径下生成式人工智能对情报工作的影响--以ChatGPT为例

[研究目的]探讨ChatGPT对TCPED路径下情报工作的影响,为优化类ChatGPT生成式人工智能在情报工作的实际应用表现提供启示,促进我国类ChatGPT生成式人工智能模型的构建与优化。[研究方法]以ChatGPT技术迭代为研究起点,分析ChatGPT对情报工作各阶段的影响和ChatGPT技术风险与考验,并以美国情报界现行TCPED全路径情报视角解析ChatGPT对TCPED路径下情报工作的影响。[研究结论]研究表明,ChatGPT在介入TCPED全路径情报工作时仍面临响应深度不足、负面数据危害严重、意识形态渗透等挑战,启示情报机构通过搭建领域特定模型、增加防护能力储备、加强数据前置审查等措施优化类ChatGPT生成式人工智能的使用。