人文视野下的认知域及其国家安全战略价值

蓝江

【摘要】认知域已经成为今天世界范围内国家安全战略的一个重要阵地。在哲学上，认知域是让人的认识成为可能的基础，香农、福柯等思想家分析了在人类世界的信息传播和知识建构中认知域的基础性地位，而认知域之间的竞争也成为了导致后真相社会的认识论根源。进入数字时代和智能社会之后，認知域从人类的心理学和语言学领域进一步扩展到计算机算法和数据结构之上，新的认知域概念带来了一个前所未有的智能环境和空间，这个空间并不是中立的，而是具有国家属性的，是未来各个国家争夺的新领域。因此，对于未来国家安全战略而言，为了获得“领云”中的战略优势，必须在自主的算法系统、数据结构和操作系统的协作下建立一定的认知域主权，唯有如此，才能在智能空间和万物互联的世界维护和保障国家安全。

【关键词】人文视野  认知域  国家安全战略

【中图分类号】TP39                                     【文献标识码】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2023.11.005

2023年5月30日，习近平总书记主持召开二十届中央国家安全委员会第一次会议，强调要“加快推进国家安全体系和能力现代化，以新安全格局保障新发展格局”[1]。习近平总书记在会议上强调指出：“当前我们所面临的国家安全问题的复杂程度、艰巨程度明显加大。国家安全战线要树立战略自信、坚定必胜信心，充分看到自身优势和有利条件。要坚持底线思维和极限思维，准备经受风高浪急甚至惊涛骇浪的重大考验。要加快推进国家安全体系和能力现代化，突出实战实用鲜明导向，更加注重协同高效、法治思维、科技赋能、基层基础，推动各方面建设有机衔接、联动集成。”[2]在这段文字中，需要关注的是，国家安全体系已经与“科技赋能”“基层基础”高度联系在一起。随着科学技术及其应用的发展，需要我们在更多方面“联动集成”地思考国家安全战略问题。

今天，我们看到，云计算、大数据技术、深度学习、边缘计算、人工智能、虚拟现实、元宇宙等技术的新发展，已经在一定程度上挑战了以往对国家安全战略的认知，而这些由新科技领域形成的技术空间和虚拟现实的体系，其实并不是中立的，而是充满了意识形态和地缘战略的斗争，其中最为核心的体现就是美国国防部在2016年提出的“多域作战”（Multidomain Operations）观念[3]。“多域作战”已经超越了传统意义上对战争的认识，即除了人们经常理解的物理层面的武器作战（物理域），以及意识形态中的观念作战（观念域），还提出了“认知域”（cognitive domain）的作战问题。一方面，认知域作战不是纯粹的物理战斗，因为它完成的是对人类意识和认识的影响，其作用的对象是认知（当然不只是人类的认知，也包括了人工智能的认知）。另一方面，认知域也不是传统意义上的意识形态斗争，即它并非通过掌握新闻媒体、教育、情报等方面的内容，从而达到对人类的意识形态影响；与之相反，认知域更接近于数字技术和智能技术的底层算法层次，换言之，是在智能—数字时代让认知成为可能的东西，这种东西是在算法的底层架构了一个基本格式，或者是最朴素的算法模型，所有的数据和信息，都是在这个最基本的格式和模型上构成的，这种最基础的算法模型和基本格式就成为认知域作战的最重要的组成部分。

然而，对于认知域的研究，迄今为止大多出现在军事领域和理工类的技术领域，人文学科对这一新的国家战略的新领域，并不太熟悉。随着社会认识论研究的发展，尤其是数字技术、通信技术和智能技术的介入，我们需要重新看待人文学科视野下的认知域问题。因为认知域兴起带来的不仅仅是技术的变化，更促进了人们在巨大的信息茧房里的世界观、价值观、人生观的塑形，也涉及个体在基本认识上的构成。对于这个问题的理解和解释，不是一个纯粹的技术问题，而是需要人文学者参与思考的问题。我们在面对未来国家安全战略的时候，需要一个什么样的共同认识，如何在数字技术和智能技术的介入之下实现这种认知域的战略价值。

后真相社会下的认知域

在5G通信技术、认知科学、智能技术、数字技术高度发展的今天，有一个很知名的概念，就是“后真相”（post-truth）。在2016年唐纳德·特朗普战胜希拉里·克林顿当上了美国总统之后，这位号称以Twitter治国的总统成为人们竞相议论的对象，其中，在美国知识界，对这个问题最有名的解释，就是Twitter、Facebook（现改为Meta）、Instagram、TikTok等社交媒体带来了一个被“后真相”包裹着的认知，在这种认知的支配下，形成了所谓的后真相社会。后真相社会并不是说大家不再相信真实的东西，也不是人们只看那些虚假的新闻，而是说真实和虚假的标准，在突然之间变得无效。换言之，我们不能在真与假的二元论基础上来理解后真相问题，而是什么样的基础构成了真与假的区分，这个构成的基础和区分的工具是否具有普遍性和通用性。笔者在之前的一篇文章中就强调过，真相是建立在认识论基础上的一个事实判断，“人之所以为人，并不会因此囿于这个认识论上的藩篱，一定会使用各种方法去趋近于真相。在趋近于真相的过程中，也就是一旦我们走出自我意识的圈子，面对所谓的真实世界的时候，一定需要某种工具，而这种工具是作为我们前行的基础和支撑。”[4]简言之，数字技术和智能技术的发展，真正带来的问题不是假象取代了真相，而是人类社会在认知上用以区别真与假的工具和基础产生了问题。以往人们可以信赖科学的研究、经验的判断以及数据分析得出的事实，而今天人们被包裹在真与假掺杂的信息和数据里，在各种文章、图片、视频等信息的冲击下接受了所谓的“事实”。随着ChatGPT和Midjourney等生成式智能应用的出现，各类信息都是可以生成和修改的，看起来像是真实的照片或视频，其实可以应用人工智能程序经过分析合成而产生，在这样的资讯面前，我们究竟依靠什么来判断信息的真与假，如何塑造数字技术和智能技术下的真实。

以数据为例，之前的数据统计和分析信息是相对可靠的，而大数据时代，出现了各种不同类型的数据信息。一些重要的數据信息，如国内生产总值GDP，消费物价指数CPI，采购经理指数PMI等，都是统计一个国家经济状况的核心数据。这些数据互相映衬，很难造假，所以成为经济学分析一个国家或地区经济发展状况及其趋势的主要依据。从这些数据中，我们可以看到一个经济体的实际经济状况。但是，在大数据时代，这些数据其实包含着一些很难统一的因素。例如，赫克托·麦克唐纳在其《后真相时代》一书中就曾经列举一个案例，“当科技改变我们的活动和我们重视的事情时，国内生产总值和人类福祉的差异正在变得越来越重要。大多数发达国家的国内生产总值已经连续多年保持停滞。评论家认为，这意味着我们的生活水平也处于停滞状态。不过，在这段时间里，我们的机器、沟通和医学质量得到了显著提高，我们获得了几乎无穷无尽的知识、音乐、电视、书籍、网络和游戏资源……由于所有这些事情都不需要花一分钱，因此这些价值大部分被国内生产总值的统计数据忽略了”[5]。在某种意义上，GDP的统计数据当然是真实的，而我们对自己周边生活的感受也是真实的，但是这两种所谓的“真实”在数据上并不完全匹配，甚至无法在统一的理论框架下来解读，这意味着，并不是经济学和统计学的数据出了问题，也不是我们对周围生活的感知出了问题，真正的问题是：我们的认知在何种意义上是一种认知，并主导着我们对周围事物的思考？

为了解答这个问题，我们可以回溯到法国哲学家米歇尔·福柯那里，在他的《知识考古学》中，有一个十分经典的问题，即知识是如何形成的？福柯解释说，知识“涉及一些应该被话语实践形成的要素，以便科学话语如有必要便可形成，而科学话语不仅被它的形式和严谨性所规定，还被它涉及的对象、它运用的陈述类型、它使用的概念和它应用的策略所规定。因此，科学不见得要关联着过去或现在应该被经历的东西，以便科学特有的理想性的意图得以建立，而是要关联着过去应该被说出来的东西——或者现在应该被说出来的东西——以便有一种在必要情况下符合科学性的实验标准或形式标准的话语能够存在”[6]。福柯关心的知识问题的根据在于，知识并不在于真实的事实性，也不在于其真理性，而是在于这些所谓的“真实”如何在话语中说出来。简言之，事实的发生，真相的存在是一回事，而如何用“符合科学性的实验标准或形式标准的话语”将这些真相表述出来是另一回事。在前面提到的数据案例中，我们之所以相信数据，是因为近代以来的实证科学体系，已经把科学话语建立在严格的数据分析和演算之上，只有那些符合数据分析和表述的话语，才是真正的科学话语，只有这种话语才能表述出“真相”。例如，在今天的欧美各国，消费物价指数CPI之所以如此重要，是因为今天的经济学话语认为CPI是反映一段时期内居民所购买的生活消费品和服务项目价格变动趋势和程度的相对数，当然，这是对所有居民（包括城市居民和农村居民）消费物价指数进行综合计算的结果。在经济学话语中，我们之所以关注CPI，是因为这个指数直接与通货膨胀（或通货紧缩）的状况紧密相关，其可以衡量人民生活的实际生活水平。但是问题在于，我们之所以相信CPI，其根本是我们对近代以来的实证科学的基础的信任；也是对经济学话语中，如何构成和统计CPI，以及经济学对CPI指数与实际通货膨胀水平的相关性解释的信任。唯有当我们具有对经济学话语以及实证科学的信任，并将这种话语作为我们知识的底层，这些数据才在政府机关、媒体、学术界以及人们的日常生活中表现为真实的知识。为了说明这一点，在《词与物》和《知识考古学》中，福柯使用了“知识型”（épistémè）这一概念。用福柯的话来说，“知识型是指能够在既定时代把那些产生知识论形态、科学、可能还产生形式化系统的话语实践连接起来的关系集合；它是指朝向知识论化、科学性、形式化的那些过渡在每一种话语形成中进行定位和得以实现所依据的方式”[7]。总而言之，所谓的知识型，就是我们在科学和日常生活中，用来表述知识和真理的话语实践的规则。

福柯关于知识型的界定，已经十分接近于今天的认知域问题。实际上，从信息论的鼻祖克劳德·香农开始，就已经将认知域问题作为思考数据、信息和认知的最基础问题。在其最重要的著作《传播的数学理论》中，他十分明确地指出：“通信的基本问题是在某一点上准确或大概复制在另一点上选择的信息。信息常常是有意义的。换言之，它们根据某一系统指涉某些物理实体或观念实体，或与之有关联。”[8]这里的关键词不是信息的复制，而是“选择”。在信息传播中，我们一开始面对的并不是准确的信息，而是一大堆讯号，这些讯号无法整合为有意义的信息，为了信息的传播，香农认为需要创造一套系统形式，从而降低信息的熵，让无意义的信号或噪音可以在系统之中变成有意义的信息，而真正在传播中实现的，恰恰是这种被系统加工过的信息。信息是具有意义和内容的符号体系，而在系统加工之前，他们就是无意义的信号，我们的认知和知识只能在有意义的信息之上运行，而无法理解噪音和杂乱的符号。由此可见，我们的知识或认知所能把握的一定是在经过福柯式的“知识型”或香农的“系统形式”加工后的内容信息，也就是说，如果没有这些“知识型”和“系统形式”，我们便无法形成有效的认知。在这个意义上，我们可以把这种将各种噪音和杂乱符号、信号加工成有意义的信息或知识系统称之为“认知域”。“认知域”是让我们的知识和认知成为可能的东西，没有“认知域”，我们便无法从周围的世界中获得有意义的信息，也无法形成任何知识和认知。

作为最基础的系统规则和形式，“认知域”不仅决定了我们知识的可能性，也决定了我们可以形成什么样的认识，例如，我们对疾病的认识，实际上也取决于不同的“认知域”。在传统中医的“认知域”中，不同的疾病建立在经络学说基础上，如对于感冒，张仲景的《伤寒论》中的解读是“太阳中风，阳浮而阴弱。阳浮者，热自发，阴弱者，汗自出”[9]。而在法国生物学家路易斯·巴斯德发现了微生物的存在之后，现代医学则将感冒发烧等症状与细菌或病毒的侵袭关联起来。从这里可以看出，对于同种症状表象，如果基于不同的“认知域”，实际上会形成完全不同的认知。而更为重要的是，认知域实际上并不是唯一的，各个认知域之间是相互竞争和补充的关系，如果某个认知域占据了主流地位，也就决定了人们更可能采用什么样的知识和认知。

回到后真相社会的问题，通过认知域概念的引入，我们发现，后真相社会关涉的并不是真与假的问题，而恰恰是不同认知域之间的竞争与冲突的问题。某种之前占据统治地位的认知域逐渐衰落，从而让各种不同的新认知域兴起，这些新认知域并不代表着新的真理的诞生，而是反过来冲击传统认知域视之为“真知识”的存在。例如，特朗普的上台，正是代表某种特定群体的认知域正在挑战美国主流的认知域系统，并让之前的主流认知域感受到后真相社会的来临。也正是因为如此，在全球范围内，意识形态斗争演化为更深层次的认知域斗争。

生成式人工智能与认知域

绘画的人工智能系统Midjourney与ChatGPT一样，成为2023年来人们关注的焦点话题。一般来说，Midjourney会针对用户给出的一系列关键词，画出用户所希望的图像，如“画出一对印度夫妻在恒河里的形象”，Midjourney会根据在语料库和数据库中学习得出的逻辑，给出一幅基本满足用户要求的作品。然而，我们是否可以设想这样的情况：我们在用户界面上输入一系列乱码时Midjourney是否也能绘画？答案是肯定的。当有人尝试给出一系列对人类来说完全无意义的字符时，Midjourney仍然能够继续作画，无论这幅画是否满足用户的要求。而实际在哲学层面上，这产生了一个后果，即对于用户来说毫无意义的字符，被人工智能程序变成了有意义的画面。输入这串乱码的用户，并没有赋予这串字符意义，最后的结果却是，输出的画面具有认识论上的意义，那么问题在于，其中的认知意义从何而来。

在前面的讨论中，无论是中医和西医，新自由主义政治和特朗普的民粹主义政治，以及后真相社会的认知型，实际上还没有脱离人的认知范畴，即我们仍然讨论的是人类本身的认知域。那么，在人类之外是否还存在着其他认知域的可能？对于这个问题的回答，我们不用回到中世纪神秘主义的神学，其实在近代的物理学问题中，就有过类似的思考。例如，著名的麦克斯韦妖的问题。十九世纪的苏格兰物理学家詹姆斯·麦克斯韦，为了反对热力学第二定律，设想了一种状况：把一个绝热容器分成相等的两个，中间有一扇小门，在这个容器中，做着无规则运动的分子不停地撞击小门，结果是一部分运动较快的分子會进入到其中一格，而另一格则是那些运动较慢的分子，由于两格之间的分子运动速度不一样，导致了两格温度不一样。麦克斯韦时期的物理学似乎无法完美地解决这个悖论，于是，麦克斯韦只好假设出一个拥有智能的小妖，它可以鉴别出分子运动的速度，从而将一部分运动较快的分子通过“门”放入到另一格中，而其他运动较慢的分子停留在原先的格子中。这就是著名的麦克斯韦妖的问题。麦克斯韦妖之所以引起关注，不仅仅是因为它挑战了物理学经典的热力学第二定律，而是在于麦克斯韦妖如何获得判断分子速度的智能，进而这种判断的智能是否意味着麦克斯韦妖也拥有某种知识。如果按照福柯的说法，一旦麦克斯韦妖拥有知识，必然意味着它有知识型，即它会引发存在着非人类的认知域的问题。

进入二十世纪之后，比利时化学家伊利亚·普利高津用耗散结构理论解决了麦克斯韦妖的问题。然而，这并没有消除对于非人类认知域问题的思考。由于计算机技术的发明，基于机器学习的生成式人工智能技术的出现，仍然产生了不少关于非人类认知域的思考。例如，加拿大传播学家罗伯特·洛根曾提出：“下一个加工信息的方式从科学和数学中出现，其形式是计算机技术，这是独特的以赛博空间为基地的、自动加工和组织信息的方法。计算机技术的出现是为了应对科学技术的信息超载。最后，最新的语言形式出现了，那是以互联网和万维网为形式的语言，源自于计算机技术和电信技术的语言。互联网的出现是为了应对计算机技术产生的信息超载，以满足储存和传输信息超载的需要。”[10]所以，在洛根看来，随着计算机技术和数字技术的出现，已经出现了人类语言形式之外的新语言，而这种语言的出现势必意味着出现了新的认知域。在计算机语言构成的认知域里，由于不依赖于人类的生理性身体和感知来创造语言和陈述，势必意味着认知域的形式构成将超越传统语言学设定的范围，即存在着非人类或超越人类的认知域，为人类经验和思想之外的认知提供了基础。

对于这个问题，美国语言学家诺姆·乔姆斯基表达了不同的意见，他并不认为计算机语言和人工智能语言会带来新的认知域。乔姆斯基曾经提出了著名的“生成式语法系统”（generative grammar system），换言之，语言只需要依赖于一个非常简单的生成语法规则，就可以产生无限多的语句和认识。乔姆斯基认为：“语言的基本性质是：为了表达无限多的思想和对范围无限的新情况作出恰当反应而提供手段。”[11]不过，乔姆斯基本人并不认为生成语法系统会真正产生无限的知识，就像语言学的巴别塔一样；但问题在于，乔姆斯基意识到对于人类来说，之所以生成式语法不能无限地生成知识，原因恰恰在于人类生物性的有限性，以致于人类在语法、表达以及认知的生成上受制于人类大脑和身体感知的局限。不难理解，乔姆斯基的生成式语法系统也涉及了认知域的问题，即设定了最简单的语法规则，在这个规则基础上进行各种元素的无限关联，从而不断地生成意义和表述，达到不断地生产认知和知识的可能性。今天在人工智能领域流行的ChatGPT、文心一言、Moss等生成式人工智能，无论怎么变化，其基本模型都是乔姆斯基式的。尽管在2023年初，乔姆斯基本人站出来反对ChatGPT的应用场景，但其对ChatGPT的批判不是批判其基本的认知域模型，而是批判这种无限的生成系统会不断地侵犯人类的知识领域，造成超越人类生物性界限的情形。

在语言学上，乔姆斯基看到了不断吞噬各种各样语料库和数据的生成式人工智能的潜在力量，尽管生成语法系统仍然囿于人类本身的语言交流与思考，但人们已经意识到这种生成语法系统的潜力所在，这迫使乔姆斯基之后的人不得不思考一个问题：如果取消了人类生物性的限制，那么生成式语法系统是否可以成为一种完全无法被人类理解和掌握的认知域。2023年3月8日，在乔姆斯基等人发表于《纽约时报》的文章《ChatGPT的虚假承诺》中，乔姆斯基实际上否定了人工智能具有认知域的可能性，文章指出：“ChatGPT和类似的程序在设计上是无限的，它们可以‘学习（也就是说‘记忆）；它们没有能力区分可能和不可能。例如，ChatGPT与人类不同的是，人类被赋予了一种通用语法，将我们可以学习的语言限制在那些具有某种近乎数学般优雅的语言上，而这些程序却以同样的方式去学习人类可能习得的语言和不可能习得的语言。人类可以理性推测的解释是有限的，而机器学习系统却能够同时学习‘地球是圆的和‘地球是平的。”[12]乔姆斯基认为，生成式语法虽然可以无限生成语句，但它们只是机械地生成，而不是与真的判断建立起联系。尽管生成式人工智能系统能够生成“地球是圆的”和“地球是平的”两个句子，但它无法在生成的表述和具体客观事实之间建立有效的联系。只有人类能够在语言表述和真假判断之间建立关系，ChatGPT之类的人工智能并没有这种能力。在乔姆斯基看来，人工智能是没有认知域的，它只有一个基本的生成语法的体系，而这个体系并不构成专属于人类的认知域体系。这是因为，人工智能虽然能够创造出新的语句，如“地球是平的”，但在人类的判断中，这个语句不可能成为真正的知识，因为其无法与人类世界的事实对应起来，因此只能沦为无效的语言组合。

不过，如果认真分析乔姆斯基的逻辑，就会发现乔姆斯基对ChatGPT之类的生成式人工智能的批判，实际上陷入了一个循环论证。乔姆斯基认为，ChatGPT虽然能够根据基层的朴素贝叶斯算法生成由人类词汇组成的语句，这些语句却不构成知识上的创新，因为人工智能只能根据句法来无限地生成语句和表达，无法对语句本身作出真理或知识判断，而这种真理或知识判断是人类认知域所独有的。其实，在乔姆斯基指出ChatGPT无法进行真正的创造的同时，他自己也作了一个判断，而这个判断的基础就是人类基于认知域进行的感知和逻辑推理；换言之，乔姆斯基认为ChatGPT生成的是一個“虚假承诺”，并不是真正的知识创新，而其作出这一判断的基础是人类本身的认知域，与他指出“地球是圆的”的判断的基础是一致的。而在人工智能领域，语句的生成及其形式，并不需要对应人类生活领域中的判断结构，如被乔姆斯基批驳的生成性语句“地球是平的”，未必一定针对的是人类自身的认知域，而是可以在赛博空间中生成一个“地球是平的”的空间。例如，在网络游戏或元宇宙空间中，“地球是平的”这个判断是能够具有意义的。不过，这个意义的生成并不取决于人类自身的生活经验和逻辑推理，不依赖于现实世界，而是通过算法和虚拟现实技术形成了新的关系。在这个新的关系中，之前对于人类的认知域毫无意义的语句和表述，是可以生成为具有意义的知识的。最极端的例子就是前文提到的Midjourney，对于人类输出的一堆无意义的乱码，它可以生成有意义的图像。这堆乱码在人类的认知域中可能是无意义的，但基于Midjourney通过机器学习的认知域，则在乱码符号与数据之间建立了逻辑联系，也就是说在人类认知域无意义的乱码，在非人的智能认知域中可以获得意义。从这个意义上看，计算机技术和智能算法完全可以根据最基础的语言结构，生成具有意义的系统；这个系统可以是非人的结构，即非人的认知域，一些之前不具有意义的语句表达，可以在这个非人认知域上生成意义，并被智能终端设备所理解，包括人类本身也在这个新的认知域中得到重新阐释。在这个虚拟世界中，人的身体不会直接生成，而是会被虚体化，生成为一个数字孪生体。在数字世界中，我们不能依赖于身体的经验来建立知识，而是需要依赖于数字化的虚体来建立与各种语言、算法和虚拟物品之间的关系，而这种关系的基础不是之前现实世界中的认知域，而是在数字世界中重新生成的知识体系，即数字认知域。

实际上，许多计算机研究领域的学者已经发现了这种数字孪生的非人认知域的存在，如意大利计算机学者和数学家罗伯托·萨拉科就指出，“技术和数字信息会有所帮助。认知数字孪生体领域的发展将支持知识的封装和共享，使知识聚合成元知识（meta-knowledge），使知识生成新知识。人工智能是这个领域强大的工具。创建认知数字孪生体的初衷就是封装机器（机器人）的知识。经过拓展的认知数字孪生体能映射一个人或一群人（团队或组织）的知识。后者的知识将超过所有人的知识的总和。”[13]在这个意义上，数字孪生体和网络空间的确构成了不同于生物性人类的认知域的新型非人认知域，这些新的认知域正在生成不同的智能环境下的知识体系，这些知识体系不仅包含人与物的主客体关系，人与人的主体间性关系，也包含了物与物之间的物体间性关系，以及各种终端设备、交换器、应用场景、传感器、服务器、基站等数据与数据之间的流通和交换关系。在未来的无人驾驶、环境智能、智能家居、智能城市、元宇宙等领域，这些数字技术和智能技术会创造出更多的认知域，如智能扫地机器人与安装了智能传感器的空调之间会基于智能家居环境构成一种物与物之间的知识交换系统，它们之间的数据交换根本无需处于智能环境中的人类个体知晓，人类个体唯一能做的就是去享用这些物与物之间交换的结果。换言之，在未来科技发展的道路上，会诞生诸多新的认知域形态，这些认知域将成为智能生活最重要的基础。而不同智能生产体系和消费体系，都不同程度地依赖于这些认知域。因此，人工智能技术和大数据技术将认知域问题带向了一个前所未有的高度，我们需要在国家安全战略视角下重新看待认知域的问题。

国家安全战略与认知域主权

随着认知域问题从纯粹的语言学和人类认识论维度，拓展到数字技术、通信技术和智能空间的维度，认知域从心理学和语言学范畴，也进一步延伸到数字和算法领域。从前文的后真相社会和生成式人工智能的分析，对于认知域问题，我们可以初步得出以下几个结论。

认知域是让认知成为可能的基础，这里的认知不仅涉及人类自身的认知，也涉及智能技术和生成的智能空间中的认知。我们可以将认知域看成一个意义生成的加工装置，在香农的理解中，通过信息加工，实现了熵减，即无意义的噪音和乱码被加工成有意义的信息输出。在数字时代和智能时代之前，这个加工过程必须通过人类的身体和大脑来完成，输出的信息是以语言的方式来实现的。然而，在进入到数字时代之后，大数据技术和智能技术也参与到信息加工的过程之中，构成了人类自身的认知域之外的智能认知域。

如果我们不局限于认识论范围，而是从社会本体论的角度来说，认知域不仅是人类和智能体认知的基础，也是让共同体得以统一的基础。在福柯看来，正是因为我们有着同样的话语构型（formation discursive）、同样的知识型，人与人之间的对话才成为可能，在这些对话的基础上生成的知识和话语，成为人类共同体赖以生存的基础。法国社会学家皮埃尔·布尔迪厄用“场域”的概念来形容人类的共同体根基，也就是说，我们之所以能够彼此共存，不仅是人类心理上的情感和移情，更重要的是我们在同样的话语和知识场域之中实践。在布尔迪厄看来，场域是一个“结构化了的社会空间……它变成了这样一个空间，在这里各个行为者竭尽全力地要改变或保护这个场域”[14]。简言之，认知域是一个场域，更进一步，是一个权力争夺的场域，由于场域达成了社会共同体的同一性，也就意味着谁掌握了认知域，谁就控制了共同体。在数字时代和智能时代，对认知域的控制，不仅仅意味着对人类共同体的掌控，也意味着对智能环境构成的未来共同体的掌控。

对于国家战略来说，由于认知域并不具有唯一性，意味着在智能世界和人类世界共同构成的未来共同体中，存在着多种不同的基层认知域之间的竞争，甚至是斗争。尽管在认知域大规模出现之前，人类历史上的各种斗争频繁上演，有战争的血腥戕害，有政治上的勾心斗角，也有意识形态上的尔虞我诈。但认知域不是战争，也不是政治，更不是意识形态。意识形态的斗争形势，取决于具体传播内容的灌输与接受，取决于对不同意识形态立场的坚持和选择，在前数字时代，这种意识形态的斗争实际上居于人类心理或社会群体内部。认知域则是完全不同的场域，在智能时代，认知域是由基层协议、基础算法和数据结构支撑的，也就是说，认知域有各种不同的形式基础，在这个基础上构成不同类型的知识。正如前文所分析的那样，这些形式基础在政治和价值上并不是中立的，它具有鲜明的立场性，所以，一旦我们选择了不同的认知域形式，也意味着我们选择了不同的共同体和政治立场。在今天高度平台化的数字时代，认知域的斗争就是通过各种不同的平台来实现的。当一个国家没有自己的数字平台（如欧洲国家没有具有影响力的社交软件），就意味着当代数字化的欧洲青年世代，势必是在美国的Twitter、Facebook（现改为Meta）、Instagram和谷歌、微软、苹果等社交平台上实现自己的交往，进入到被美国支配的认知域体系之中。即便其中传播的内容不是直接支持美国的内容，但一旦进入这个场域，势必意味着欧洲年轻世代在一定程度上成为这些数字平台的“牵线木偶”。

从这些结论中我们不难看出，在进入到数字社会和人工智能时代之后，认知域问题成为了一个十分重要的国家安全战略问题。对于这个问题的解释，我们同样可以回到布尔迪厄关于场域概念的解释。对于布尔迪厄来说，现代民族国家就是一个场域，它之所以是场域，是因为国家概念成为了现代国家范围内所有的话语和书写（如教育、行政文书、法院判决、媒体报道等）的最终基础。布尔迪厄说：“这是一些经过授权的行为，具有权威。而正如神之于亚里士多德，这种权威通过一条委派链，一步一步指向那个终极之地：国家。谁给教师做担保？谁给教师的评价做担保？这种倒推在所有其他领域都可见到。如果我们以司法审判为例，则更加不言而喻；同样，一个警察写的笔录、一个委员会制定的或一个部长颁布的规章也是如此。”[15]布尔迪厄的分析表明，在一个场域中，尽管我们书写的正式文字或许根本没有提到国家这个概念，但是我们在书面文字以及正式话语表达中，这些文字和书写的最终保障，在一个国家共同体中，就是由国家作为最终的基础来实现的。尽管我们看不见国家在日常生活中的在场，但是这个看似虚幻的概念恰恰是所有共同体行为和话语得以成立的前提。所以布尔迪厄认为，“它们都是由具有象征性权威的人完成并产生影响的行为。这一象征性权威，一步步指向一种虚幻共同体，指向终极共识。这些行为获得认同，人们之所以服从——即便他们进行反抗，其反抗也暗示着认同——是因为他们归根结底有意无意地参与了某种‘虚幻共同体。”[16]换言之，在布尔迪厄看来，一个国家之所以成为国家，不仅仅是因为它拥有一定的领土和领海，也不仅仅是因为它拥有一定数量的常住居民，更是因为国家构成了共同体的场域，而在这个场域中的所有人和行为，都获得了最终的保障，这种保障也是国家权威的体现。

尽管布尔迪厄分析的是近代以来的现代民族国家，但他对场域问题的分析也适用于数字时代和智能时代的认知域。对于今天的许多数字研究和智能研究领域的学者来说，数字空间的认知域直接涉及国家安全领域的策略，譬如说，美国社会学家、计算科学领域研究者本杰明·布拉顿就在其代表作《堆栈：软件与主权》中效仿了卡尔·施米特在《陆地与海洋》一书中对陆地国向海洋国转变的分析和论述思路。其中一个很重要的观点就是，海洋国第一次建立了领海的觀念，从而在一定程度上冲击了陆地国家的领土原则。领海和领空是在地中海文明和跨大西洋文明兴起之后，支配世界地缘政治格局的最基本的两个原则，这让大陆国家的领土原则变成了一个平行原则。布拉顿认为，在数字技术和智能技术大规模应用的今天，实际上出现了一个新的主权领域，即平台、算法、数据等构成的全新的数字空间领域。对于这个领域，布拉顿毫不客气地指出：“我们不仅要看到这种平台主权的出现，也要让其嵌入到战略决策的界面之上。”[17]布拉顿模仿施米特对于领土与领海的表述，创造了一个新词——“领云”，指出云端也是主权的领域，也需要被国家的主权权力干预。因为领云是通过数据、堆栈、算法创造出来的新空间，这个空间不是中性的，而是具有主权性质的。布拉顿指出，“堆栈通过占据空间来制造空间；它通过抽象化数据，吸收数据，并使之虚拟化来做到这一点，这就是为什么它甚至有可能考虑在根本上创造了一个领云的国度。如果行星尺度的计算空间是一种新的‘自由土地，那么这块新土地同时是领土、领海和领空，同样是有形和短暂的空间。它既可以在威斯特伐利亚国家及其内部法律视线之内，但又在其边界和主权之外；有时它既在其边界之外，又被法律和军事分界线所内化。”[18]也就是说，这个新生的领云的权力空间，实际上成为了陆地国家和海洋国家之后的新的主权形态。与之前布尔迪厄诉诸的“国家”概念的终极保障不同，在网络空间和领云中的行为和话语的最终保障，在今天不完全是由国家权力来实现的。如果反过来追溯这个问题就会发现，我们在数字平台（如抖音、B站、微博等）上的行为和言论的合理性，高度依赖于构成这个领云区域的基层算法和协议结构。例如，布拉顿就提到了TCP/IP和OSI结构，这些结构是二十世纪八九十年代由美国的数字团队开发出来的，并享有极高的网络主权，也是全世界使用互联网络的基础。我们之前分析的认知域，就是在这样的数据堆栈的基础结构上形成的，换言之，有什么样的底层协议和结构，就会有什么样的认知域，也会在网络和智能世界中形成对应的人类和智能体的认知。

当然，网络和智能手机的链接仍然是今天数字技术和网络技术的主导，在这个领域中，对于国家安全策略来说，获得其中的领云的支配地位和认知域主权具有相当大的难度。然而，对于一个长期的国家安全战略而言，我们面对的不仅是当下的数字世界和互联网络的状态，更需要以高瞻远瞩的眼光，看到智能技术面对的下一个世代的领云。例如，随着5G和6G通信技术的发展，量子计算机的算力突破，我们可以畅想的是，在未来的智能环境和万物互联的广域环境中，智能手机的操作系统和认知域不再是唯一的支配性结构，这就需要其他公司和平台形成不同于安卓、Windows、IOS等操作系统之外的系统。例如，华为公司开发的LiteOS操作系统就是面向未来轻量级万物互联体系构建的系统，这种系统必然会形成人与物、物与物之间的中介的认知域体系。这一系统有赖于主权的支配，如果没有主权的支配，丧失了认知域的定义权和架构权，也就意味着在这个系统下的个体的思维和知识必然受到相应的冲击。

最后，我们可以看到，当我们从一个“域”的概念来思考数字网络和智能空间中的认知问题，并将其界定为“认知域”时，已经充分说明了这个概念本身就具有重要的国家安全战略的价值。领云和认知域的概念，为我们展现了未来国家安全和国与国之间竞争的基本形式。有学者指出：“数据是战略武器。随着信息革命的深入推进，大数据已经从引领新经济产业发展的关键要素，上升为关乎国家安全和国家综合竞争力的战略资源。一国拥有大数据的规模、数据的活性以及对数据的理解和运用能力，与其对世界局势的洞悉度、影响力和主导权密切相关，数据作为大国竞争的基础性战略资源地位更为突出，大数据跨境政治应用趋势日益凸显。”[19]实际上，这只谈到了数据层面的问题。数据当然是国家安全的重点，然而产生数据的系统和机制（即认知域）一旦被其他国家和机构所控制，其带来的破坏力远远高于意识形态输出和数据内容的影响。所以，对于当前中国的国家安全战略而言，开发自己的数据系统、操作系统、智能算法系统，从而掌握领云和认知域主权，一定是未来大国竞争和博弈的必要条件。尽管面对未来的人工智能的新世界还有很长的路要走，但我们必须在进入全新的认知域竞争和斗争之前，掌控认知域的基本武器，维护国家安全的战略主动权，筑牢国家安全的根基。

（本文系江苏省社会科学基金重点项目“全人类共同价值与构建人类命运共同体重大理念研究”的阶段性成果，项目编号：23ZXZA014）

注释

[1][2]《加快推进国家安全体系和能力现代化 以新安全格局保障新发展格局》，《光明日报》，2023年5月31日，第1版。

[3]Daniel Cebul， "What's Standing in the Way of Multidomain Operations？"， 6 September 2018， https：//www.defensenews.com/smr/defense-news-conference/2018/09/05/whats-standing-in-the-way-of-multidomain-operations/.

[4]藍江：《后真相时代意味着客观性的终结吗》，《探索与争鸣》，2017年第4期。

[5]赫克托·麦克唐纳：《后真相时代》，刘清山译，北京：民主与建设出版社，2019年，第113页。

[6][7]米歇尔·福柯：《知识考古学》，董树宝译，北京：生活·读书·新知三联书店，2021年，第213～214、226页。

[8]Claude E. Shannon and Warren Weaver， The Mathematical Theory of Communication， Urbana： The University of Illinois Press， 1964， p. 379.

[9]张仲景：《伤寒论》，北京：中国书店，1993年，第9页。

[10]罗伯特·洛根：《什么是信息：生物域、符号域、技术域和经济域里的组织繁衍》，何道宽译，北京：中国大百科全书出版社，2019年，第68页。

[11]诺姆·乔姆斯基：《句法理论的若干问题》，黄长著、林书武、沈家煊译，北京：中国社会科学出版社，1986年，第4页。

[12]Noam Chomsky， "The False Promise of ChatGPT，" New York Times， 8 March 2023， https：//www.nytimes.com/2023/03/08/opinion/noam-chomsky-chatgpt-ai.html.

[13]罗伯托·萨拉科、德里克·德克霍夫：《个人数字孪生体：东西方人机融合的社会心理影响》，何道宽译，北京：中国大百科全书出版社，2023年，第151页。

[14]Pierre Bourdieu， Acts of Resistance： Against the New Myths of Our Time， trans. by R. Nice， Cambridge： Polity Press， 1998， p. 40.

[15][16]皮耶尔·布尔迪厄：《论国家：法兰西公学院课程（1989—1992）》，贾云译，北京：生活·读书·新知三联书店，2023年，第16、17页。

[17][18]Benjamin H. Bratton， The Stack： On Software and Sovereignty， Cambridge： The MIT Press， 2015， pp. 32， 33.

[19]门洪华、徐博雅：《美国认知域战略布局与大国博弈》，《现代国际关系》，2022年第6期。

责 编∕张 贝