AI 导致 OSINT 中批判性思维的缓慢崩塌
[中文正文内容]
OSINT 曾经是一场思维游戏，现在它正变成一场信任游戏，这应该让你感到恐惧。
我亲眼目睹了分析师们进行可靠的调查，然后慢慢地将越来越多的思考转移到 GenAI 工具上。起初，这只是小事。你使用 ChatGPT 总结一份文档或翻译一篇外文帖子。然后它帮助起草你的报告。然后它生成线索。最终，你不再像过去那样进行批判性思考。你验证得更少，质疑得更少，依赖得更多。
我们告诉自己正在“更聪明地工作”。但在某个时刻，我们停止注意到实际有多少思考被卸载了。
这并不是对 AI 的抨击。我每天都在使用它，ChatGPT、Copilot、Claude、Gemini。它们像其他人一样融入我的工作流程。但专业技能正在下降。分析师们正在跳过困难的部分。他们信任 GenAI 来完成繁重的认知工作，这正在从根本上改变我们的运作方式。
当 OSINT 变得太容易、太高效、太舒服时……你应该担心。专业技能不仅仅是速度，更是判断力。而判断力并非来自语言模型。如果我们继续这样下去而不反击，不积极保持定义我们专业的批判性习惯，我们就有可能成为自动化的操作员，而不是调查员。
这篇博客是一记警钟。为了我自己。为了任何在 OSINT 工作的人。为了教授它的人，以及刚刚入门的人。如果我们不重新掌握这场游戏的思考方面，我们将彻底输掉比赛。
应该让你警惕的研究
他们的发现是一个警告。
该研究揭示了一个清晰的模式：用户对 AI 的信心越高，他们的批判性思考就越少。相反，他们对自己越有信心，他们就越有可能质疑输出结果，验证信息，并深入思考任务。
让这一点沉淀一下：对 AI 的信任取代了对自己的信任，随之而来的是思考的消失。
重点来了：
普遍来看，对 GenAI 的高度信任导致批判性思维的减少和认知努力的降低。
参与者并不懒惰。他们是经验丰富的专业人士。但是，当工具快速、自信、清晰地响应时，他们停止了做困难的部分。他们停止了质疑。停止了验证。停止了应用将自动化与调查分开的心理摩擦。
可怕的是，许多用户仍然相信自己在进行批判性思考，因为 GenAI 让他们感觉很聪明。
研究人员看到了一种新类型的行为出现：
- 用户没有形成假设，而是向 AI 寻求想法。
- 他们没有验证来源，而是假设 AI 已经这样做了。
- 他们没有评估多个视角，而是整合和编辑了 AI 的摘要并继续前进。
这不是假设。这正在发生，在现实世界的工作流程中。如果你在 OSINT 领域，你知道这有多危险。
在我们的工作中，你不能承受虚假的自信。你不能承受幻觉的来源、错误的翻译帖子或被操纵的摘要。但是，你对 GenAI 的信任越多，没有摩擦，没有怀疑，你面临的风险就越大。
该研究并未直接关注 OSINT。但它不必如此。这些发现在这里比其他任何地方都更具冲击力。因为如果我们在该领域失去批判性思维，我们不仅会失去准确性，还会失去完整性。
这对 OSINT 意味着什么
在 OSINT 中，我们处理的是碎片。没有任何东西能整齐地交给我们。我们从混乱中构建背景：推文、照片、论坛、泄露、元数据、卫星图像、死链接、奇怪的文件名。每个优秀的分析师都知道，工作不仅仅是收集数据。它还在于用它来思考。
这就是风险所在。
Lee 等人的研究并非专门针对 OSINT，但它准确地描述了 OSINT 商店、政府团队、威胁情报部门和世界各地的开源社区中正在发生的事情。从思考到提示，从分析师到编辑的渐进式转变。让我们谈谈现实。
受 GenAI 自满情绪影响的真实 OSINT 场景
场景 1：图像验证
你将一张抗议照片上传到 Gemini 等工具中，并询问“这是在哪里拍摄的？”它给出了一个令人信服的回复：“巴黎，靠近 Place de la République。”这听起来很正确。你继续前进。
但是，训练有素的眼睛会注意到标牌是比利时的。车牌不正确。架构不匹配。你信任了 AI，并且错误地将位置识别为另一个国家。
场景 2：感兴趣人物的简介
你使用 Claude 总结一个人的在线状态。它生成了一个清晰的叙述：积极分子、技术工人、无害。但它完全忽略了他们与极右翼论坛的联系，因为该模型没有显示边缘平台。你永远不会检查。那个人最终会在一个敏感的公共活动上发言。
场景 3：虚假信息活动检测
你将一系列 Telegram 消息输入 ChatGPT 并要求“摘要和模式”。它标记了一些关键字，但错过了细微的语言变化，这些变化指向一个已知的俄罗斯影响力单元，只有训练有素的头脑才能通过比较跨来源的措辞来注意到。但你已经停止阅读原始内容。你信任了摘要
这些不是极端情况。这些是现代 OSINT 工作流程中可能发生的日常失败。
关键是：在每种情况下，分析师的失败都不是因为不良意图或懒惰。他们失败是因为这些工具非常好，足以让人感到值得信赖，但又不够好，以至于很危险。
AI 不会破坏 OSINT。但不加质疑的 AI 会。
当分析师依赖输出而不是建立自己的推理时，他们会失去使 OSINT 强大的能力：解释、审问和转化的能力。你无法从幻觉的答案中转化。你无法调查你太快相信的谎言。
GenAI 不理解背景、风险、地缘政治细微差别，或者不良行为者如何使用语言来隐藏意图。它不知道何时怀疑自己。那是你的工作，但太多人忘记了这一点。
专业技能的渐进式消亡
专业技能不仅仅是一份工具清单。这是一种思考方式。这是一种在感觉不对劲时再次查看的习惯。这是验证元数据、交叉检查时间戳、发现与标题中的语言不符的街道标志。这是质疑显而易见的本能。
这种本能正在悄悄地消亡。
不是因为分析师变得懒惰，而是因为 AI 使工作感觉比实际更容易。你仍在工作。你仍在点击。但心理摩擦消失了。
这种摩擦曾经是专业技能的所在地。
让我们残酷地诚实地看待正在发生的事情：
过去与现在：OSINT 分析师过去常做的事情
过去：
- 看到模糊的图像，在三个工具中打开它，放大，旋转它，查找 EXIF，裁剪地标，并反向搜索五次。
- 阅读一篇不流利的俄语社交帖子，手动翻译它，检查俚语，查找相关的标签，并验证帐户的活动历史记录。
- 通过 WHOIS 追踪域名，查看子域名，搜索重用的基础设施，并绘制出连接的电子邮件地址。
现在：
- 将图像粘贴到 AI 工具中，阅读建议的位置，然后继续前进。
- 将一个线程转储到 ChatGPT 以进行总结。
- 询问 Gemini，“谁运行此域？”并接受顶级答案。
这与怀旧无关，而是与认识到行为的危险转变有关。我们越“信任工具”，我们就越少建立使工具变得有用的技能。我们正在自动化我们的优势。
GenAI 不仅速度快，而且具有说服力。它充满信心地写作。它填补了空白。它毫不犹豫，这创造了一种危险的准确性幻觉。分析师正在根据语言模型的信心而不是证据做出决定。它正在缓慢地、悄无声息地发生，就像腐烂一样。
当专业技能变得被动时，什么会消亡？
- 情境推理：发现某些东西何时加不起来，即使它“看起来正确”。
- 跨来源验证：用至少两个或三个不相关的来源确认一个事实。
- 假设检验：构建和打破你所看到的可能解释。
- 拒绝安顿：即使 AI 给出了合理的答案，也要保持挖掘的本能。
没有这些，OSINT 就变成了带有闪亮 UI 的自动化猜测。
毫无疑问，不良行为者知道这一点。他们会测试你的工具。向他们提供有毒的内容。利用 AI 重复、简化和幻觉的倾向。如果你的整个工作流程都建立在对机器的信任之上，那么你就会陷入陷阱。
专业技能很慢。专业技能让人感到不舒服。专业技能可以保持你的工作准确、可靠和值得信赖。没有它，你只是另一个输入提示并希望获得真相的人。
分析师的新角色：AI 监督者，而不是 AI 信徒
事实是：GenAI 将继续存在。它不会消失。对于 OSINT 而言，它不是敌人。但如果你不把它当作敌人来对待，它就是一种责任。
分析师的工作已经改变。或者说，需要改变。
你不再只是一个研究员、一个数据挖掘者、一个模式发现者。
你现在是一名 AI 监督者。一个挑战者。一个验证者。一个过滤器。
如果你将 ChatGPT、Claude、Gemini 或 Copilot 视为可靠的助手，它们最终会将你引向错误，因为它们不是助手。它们是高速、高信心的内容引擎，没有生活经验，也没有后果意识。你的角色是确保他们不会逍遥法外。
分析师心态必须如何转变：
旧角色| 新角色 ---|--- 向 AI 提问| 盘问 AI 的答案 接受摘要| 解剖摘要 使用建议| 打破建议 信任干净的答案| 追踪肮脏的起源 生成简介| 验证叙述 起草和发送| 起草、撕毁和重建
你不是为了被模型所说的话打动。你是为了打破它、测试它，并决定什么可以存活。这意味着：
- 通过手动 OSINT 方法运行 AI 的声明
- 事实检查它没有引用的内容
- 将 AI 输出与真实世界的源行为进行比较
- 询问“它没有告诉我什么？”
AI 工具应该触发怀疑，而不是满足感。每次答案似乎太干净、太简单、太符合你的偏见时，你应该在你的大脑中感觉到 OSINT 的刺痛：“等等……证明它。”
你不会盲目地信任调查中的证人，仅仅因为他们说话充满信心。也不要信任模型。这与反对 AI 无关。这与维护认知主权有关。因为当你让模型为你思考的那一刻，你就停止成为调查员，而成为操作员。
重振 AI 时代的批判性思维
如果批判性思维正在消亡，那不是因为我们不在乎，而是因为我们停止练习它。好消息是？你可以把它拿回来。但这不会偶然发生。这需要意图。
以下是 OSINT 从业者如何在 GenAI 世界中保持敏锐：
有目的地引入摩擦
GenAI 速度很快。这是一个陷阱。
在信任它给你的任何东西之前，你需要（故意地）放慢速度。
策略：
- 停下来问：如果没有 AI，我会检查哪些来源？ 无论如何都要去检查它们。
- 要求自己在接受 AI 的输出之前找到一个与 AI 输出的矛盾之处。
- 使用第二个模型（Claude、Gemini 等）并强制产生矛盾：“给我相反的解释。”
重建你的来源纪律
GenAI 不像 OSINT 分析师那样引用。所以不要让它把你训练成懒惰。
策略：
- 如果模型给你一个名字、引言、链接或声明，不要只是在 Google 上搜索它。追踪它。
- 保持一个并排日志：AI 输出 vs. 验证的来源。差距在哪里？
- 使用摘要时，无论如何都要打开原始材料。始终如此。
将 AI 用作思考伙伴，而不是预言家
将 GenAI 视为初级分析师：想法不错，但需要监督。
策略：
- 要求它反驳你当前的假设。
- 将你的工作笔记提供给它并询问“缺少什么？我正在做出什么假设？”
- 使用它来模拟视角，而不是定义现实。
跨模型审问
不同的模型有不同的盲点。利用这一点。
策略：
- 在 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Copilot 中提出相同的问题。比较输出结果。
- 注意矛盾之处。调查_为什么_它们会有所不同。
- 将分歧视为信号，而不是噪音。
强制失败
如果你没有积极地尝试打破模型，你就没有批判性地使用它。
策略：
- 故意向其提供误导性提示，并观察其产生的幻觉。
- 跟踪它在模棱两可、矛盾或不完整数据下的行为方式。
- 了解它的失败模式并构建你的专业技能来填补空白。
继续做困难的事情
这些工具应该加快你的速度，但它们绝不应该_取代_困难的部分。
策略：
- 在用 AI 检查之前手动进行地理定位。
- 在阅读 AI 的摘要之前，编写你自己的摘要。
- 首先构建你自己的个人资料，然后要求 AI 对其提出质疑。
悄无声息的崩塌以及我们如何对抗它
OSINT 中批判性思维的衰落不会伴随着一声巨响而来。它会悄无声息地到来。它看起来像更快的报告。更清晰的叙述。提出的问题更少。它会感觉有效率。它看起来像进步。
直到它不再是。
直到你错过了真实的位置。信任了错误的来源。假定了错误的意图。归因了错误的行动者。到那时，你的专业技能将无法拯救你，因为你没有练习它。
这就是它的开始方式。它从信任摘要开始。从接受你没有检查的引文开始。用_听起来_像判断力的东西取代你的判断。崩塌不会很明显。它会感觉很方便。这就是它如此危险的原因。但重要的是：它是可逆的。
你不需要放弃 GenAI。你需要面对它。挑战它。打破它。质疑它。使用它，但绝不不经过战斗就信任它。你不仅仅是工具的用户。你是一名调查员。
你进行批判性思考。你追踪证据。你挑战假设。这就是工作。
不要让机器为你思考。
奖励：OSINT 反过度依赖清单
将其放在屏幕附近。当 GenAI 进入你的工作流程时使用它。
✅ 我是否验证了任何 AI 输出的原始来源？ ✅ 在接受答案之前，我是否查阅了非 AI 来源？ ✅ 我是否使用反假设或替代模型来质疑输出结果？ ✅ 我是否至少在两个人为策划的来源中交叉引用了数据？ ✅ 在接受 AI 版本之前，我是否手动执行了至少一项任务？ ✅ 我是否识别出 AI 输出中任何未陈述的假设？ ✅ 我是否将 GenAI 视为思考伙伴，而不是真理的来源？ ✅ 我是否故意将摩擦引入到流程中（减慢速度、比较、仔细检查）？ ✅ 我是否停下来询问：我正在信任什么而不进行验证？ ✅ 我们是否与我们的 OSINT 产品读者分享/引用了我们如何使用 AI？