复杂性科学思维下的军事情报观念嬗变

申 华

在军事情报研究随着人工智能技术兴起而渐趋兴盛的当下，有个值得关注并警惕的动向：军事情报基础理论的“失语”。加强军事情报基础理论创新，一方面需要回应甚至前瞻指导情报实践走向；另一方面，要对情报实践历史演变进行哲思总结。复杂性科学为深化军事情报学术研究提供了新视角。本文依据复杂性科学理论，尝试对世界军事情报活动中的理念转型作一初步揭示。

复杂性科学的兴起及其军事应用

复杂性理念作为一种哲学思维，在以孙子与克劳塞维茨为代表的古代中西方兵学传统思想中均有深刻揭示。《孙子》指出，夫兵形，像水；兵者，诡道也。克劳塞维茨《战争论》指出，战争中的行动像是在阻力重重的介质中的运动。以复杂性理念驾驭复杂性战争是中外军事艺术传统的精髓之一。

西方军事科学有推崇自然科学的倾向，率先运用物理学、数学寻找战争规律与原理。一战以来，从利德尔·哈特的“间接路线战略”，到柯林斯的“大战略”，都尝试创造了驾驭战争复杂性的作战艺术。

牛顿以来一直居于主导的理性的自然科学，主张世界是稳定、有序、可预测的，同时这也成为世界观上线性观和还原论的思想束缚。计算机之父、博弈论之父冯·诺依曼提出，20世纪应着力解决的焦点问题是复杂性问题。复杂性科学，采用大数据、人工智能、复杂网络、统计物理等多学科交叉综合方法，研究各类诞生于秩序与混沌边缘的复杂系统，诸如互联网、社会经济系统、生命生态系统、脑与认知系统、物理化学系统等。在20世纪下半叶诞生的，横跨生物、技术和社会学等领域的复杂性系统中，世界是个非线性的相互关联、相互进化的世界。

复杂性科学是研究在没有中央控制、依据简单操作规则的大型组件网络中，产生复杂的集体行为、精密的信息处理，以及通过学习或进化实现适应的系统。其中，系统底层个体的相互作用可产生更高层次和整个系统全新的行为模式，即所谓涌现；系统底层个体相互作用并相适应，使系统生成非线性动力学，整体不再是部分之和，输入之因与输出之果不成正比，无法仅凭输入知识预测系统输出，即所谓非线性。复杂性系统理论是新知识体系，也是新思维方式，有助于形成思想的内在复杂性，成为认识创新、构建新军事概念与理论的隐喻源泉。

复杂性科学解构传统科学范式及其假设系统，挑战人们对还原论的信仰。这一新的自然科学认识论，迅速应用到军事领域。二战前后，英国人发明雷达应对德军飞机轰炸时创造了运筹学。冷战期间，组合运用系统工程、控制论、信息论与计算机科学、自动化指挥控制的系统科学在美国应运而生。美国军方资助的兰德公司成为应用这一方法的典范。

克劳塞维茨的《战争论》指出，战争中的行动像是在阻力重重的介质中的运动

军事情报观念嬗变

复杂性思维要求，军事情报工作要确立“索取有度”、灵活应变的观念。运用复杂性系统思维看，“乌卡（VUCA）时代”已来临。乌卡是波动（Volatile）、不确定（Uncertainty）、复杂（Complexity）和模糊（Ambiguity）的集合。因此，战争阻力依然存在，不确定性仍是战争本质属性，寻求复杂情报问题的单一答案越来越不合时宜。

军事情报是一门追踪形势与威胁变化、捕捉真相的学科，换句话说，要在流动易变的不确定世界中找寻确定性，从而驱散战争迷雾，实现对敌方能力与意图的透视。这一学科也有着复杂性，也是复杂性科学的适用对象。

复杂性科学视角下，情报需求与情报能力间的失衡，是情报活动的永恒命题。根源在于：万物互联的信息环境作为复杂系统，充斥着时效转瞬即逝的海量异构噪音与信息，包含“黑天鹅”“灰犀牛”“疯狗浪”等不可控因素。在其中，既有生存环境等大国共同面临的挑战，也有地缘以及意识形态上的竞争与冲突，这几者在智能技术群的影响下形成级联效应，最终导致未知威胁涌现。如2023年《美国国家情报战略》所称，美国正面临着一个日益复杂而且相互关联的威胁环境，大国博弈风险、非国家行为体挑战和全球共同威胁交织叠加共振。因此，以战场多域、战术混合为关键特征的战争样式转换，逼迫军事情报生产方式的适应性转型。军事情报生产环境的复杂性要求情报活动复杂性的同步与同构，用复杂性思维指导情报工作。

情报服务观念上，需要将以往单向服务、连贯的工厂式生产模式，转变为整体效益观下的有所不能、有所不为、按需精确生产模式。以情报周期循环为中心的情报生产理论属于控制论范畴，体现出过于理想主义的情报观念。它预设情报无所不知、无所不能，因而使情报活动频受误解，并易成为“替罪羊”。将情报真相视为可行、透明与随时可用的事实，忽略了情报的延展性与昨是今非的动态性，使情报简单等同于直接发现目标。实际上，战争是不确定性的王国，情报的确定性与情报环境的复杂性成反比。事与愿违的是，情报环境的复杂性屡屡令情报真相成为“明日黄花”“后见之明”。

在以客观主义、对完全明确知识的执迷和还原论为基本特征的实证主义科学观指导下，军事情报生产是由假设驱动，偏执于决定论与因果关系；在复杂性科学指引下，军事情报学需要建立数据驱动，关注相关性，开展开放性研究的认识论新范式。

军事情报是流动、情景化的过程，而非客观的自成一体的封闭循环系统，为此需要反复持续的数据探索和完善迭代的归纳推理，以获得有意义的理解，来支持军事决策。面对纷繁复杂的情报信息，情报机构从整体上必须要有适应性与灵活性，从无限责任、无限作为转变为有限责任、有限作为，在追求可控与注重适应之间寻求平衡，实施灵活保障。

非线性原则要求，军事情报生产从“烟囱式”分工周期向协同进化式“流程再造”转变。首先，整体性思维要求摒弃本位质量观念，确立全面质量管理。一体化和合作是有机复杂系统的基本生存方式。复杂系统有一种自组织的涌现行为模式，整个系统展示出单一个体所不具备的整体灵活性，下层结构在产生上层结构时具有突变性。驾驭军事复杂性，就要运用情报系统内部的复杂性来耦合外部世界复杂系统。基于复杂性的智能化时代军事情报生产，需要打破情报系统的封闭性，关注系统开放性与审视系统边界，以体系性思维，从情报环境全局考量情报对象这一整体，避免“见木不见林”，推进情报机构间协同进化和合作，确立各环节的全面质量管理观念。

军事情报是一门追踪形势与威胁变化、捕捉真相的学科

其次，从拼图思维到过程思维和场景思维，从以情报职能为中心向流程为中心的业务流程再造转变，聚焦于满足用户需求。以美国为例，长期以来，支撑美情报生产的是工业化线性思维，将情报生产划分为计划与指导、搜集、处理与加工、分析与生产、分发等环节，围绕用户关注的领域或问题，按“情报周期”流程运转。这一生产循环通过等级控制与职能分工来降低复杂性，是个基于控制论的反馈回路，也是一个控制系统的隐喻。由情报用户不断调整其需求作为输入，进而优化情报的输出。情报机构报送情报即启动了控制反馈，通过对初始需求的满足度引发新的情报需求，启动情报循环。这一情报循环通常只能为复杂问题提供简单解决方案，只在系统中传递情报，缺乏组织的适应性、灵活性与工作层面的非正式协作。复杂性系统思维挑战这一刻板、固化的情报生产过程模式。21世纪以来，美国等大国情报失误背后，或多或少都与职能部门对目标任务进行机械式分工的机制有关。实质上，这正是复杂性思维的缺失所导致的。

进一步而言，场景思维、实验思维等将成为透视未来情报生产的重要思维方式，场景思维内嵌着未来导向、设计先行、体系建设理念，蕴含着着眼未来需求的想定。它要求情报部门“生产转型”，用体系性设计场景的思维，综合生产、流程、保障、环境等情报效能要素，优化情报生产模式、信息处理方式、已知内容管理方法以及与用户沟通形式等，来提升情报的质量和效用，如同“由搜寻蜘蛛变为在花园里搜寻蜘蛛网”。

万物互联的信息环境中，“黑天鹅”事件频发，这类事件通常难以预测，一旦发生会引起连锁反应，导致严重后果

美情报部门将对威胁的感知视为关键环节，逐渐转变“以预设目标为中心”的生产流程，再造“数据驱动、以活动为中心”的情报业务流程，以“结构化分析技巧”来解构情报复杂性，建立运用大规模互操作的情报信息系统的新型情报工作模式。数据驱动是指，数据的自动化观察、关联、分析，会自动提醒分析人员存在哪些缺口和漏洞，并由此驱动相关情报活动。近年来，美国相继发布《利用机器增强情报战略》《情报界推进云计算的战略规划》，旨在通过技术赋能情报。以活动为中心的情报是指，以目标人群的重要动向为重点，通过描绘目标人群的生活模式，甄别、关联威胁目标并预测威胁目标行动。它将工作重点拓展到对可能包含威胁目标群体的整体理解与感知，将不同来源的数据预处理成为相关联的时空元数据，而后进行多源轨迹关联等，生成有关目标人群的活动模式，从而实时掌控目标地区情况。

复杂系统的涌现特征与关键点干预原则，要求建设学习型情报组织，培养情报组织自适应能力。作为人造复杂系统，国际安全竞争的本质是，面对冲突性的混沌环境，在其边缘游刃有余，以预防特定情境的方法改变对手竞争关系的初始条件。而军事变革就是通过生成军事系统内部复杂性来应对外部世界复杂系统。

美情报部门将对威胁的感知视为关键环节

首先，生成应对复杂情境的灵活性，就需要建设“学习型情报组织”，激发情报团队创新力，实现组织共同进化。情报组织演变有遵循历史惯性的路径依赖特性。当代网络与通信技术复杂性现实下，灵活性、学习能力、适应性、判断力与创造力成为处理复杂问题的关键。通过建立共同愿景、团队学习、系统思考，军事情报组织作为复杂性系统能够实现自下而上的自我协调。自美国家情报总监办公室设立以来，创新与融合一直是美国情报协调活动的关键词，打破情报界“烟囱式”体制，将高度分散、去中心化的情报体系建设成为“复杂适应系统”的使命从未改变。正因此，美国2004年即提出，要建立具有充分灵活性、完整性、创新型、有韧性的国家情报界。2023年的《美国国家情报战略》仍在沿续这一任务。打造敏捷适应型团队，实现情报组织的共同进化，就要不断连接他人，掌握多元的思考工具，包容异端，实行边缘放权，“进化情报的算法”，提高情报团队比对手更快地学习和适应能力，让能力与威胁感知同步，及时掌握系统的扰动。

其次，运用系统观念，紧扣系统涌现关键点，加强集成共享，构建一体融合的情报生态环境。美情报部门尝试利用智能手段，吸纳了复杂性理念，建设情报智能化生产生态环境，对产品体系、表达和管理等进行了创新。一是产品生产更加贴合用户实际需求，生产定制化、个性化、分析过程透明化的分析产品；二是产品分发以更加精准方式投至用户；三是产品使用，以更加形象、生动、便于理解的形式向用户传递内容。

将情报生产生态环境深度融合集成建设作为重点。在政策发布方面，继续完善系列情报界生产指令，实现对生产标准、生产需求、生产协作等的统一规范；在平台建设方面，不断完善“情报界信息技术业界”建设，并针对情报界的信息共享障碍，最终打造“集成的、可互操作的云生态系统”，“实现全时全域安全访问”。美国防情报局提出的“基于目标生产”理念，以“目标”为“桶”，将有关目标的所有数据、信息和情报“装”起来，为不同数据、信息和情报建立关联，提升分析效率。

建立整体论军事情报研究范式

复杂性情报环境要求，更新还原论军事情报研究范式基础。以客观主义和还原论为基本特征的机械实证主义科学观，反映到军事情报领域，促使经验实证主义、因果决定论的假设驱动，成为军事情报理论的主流研究范式。

当前，世界的透明度在增加，各领域以及人类生活方式的技术复杂性也在增加，情报搜集处理与分析研究的碎片化倾向在加剧。但是，战略情报误判并没有因此减少，依然不断存续。这表明情报事务的综合性、复杂性在加大，而人的智能的提升是个艰难过程。军事情报学新的研究趋势是数据驱动范式，关注相关性，构建开放式认识论新体系。发展军事情报学理论，从对军事情报实践假设的演绎出发是突破口。

世界的透明度在增加，复杂性也在增加，情报搜集处理与分析研究的碎片化倾向在加剧

依据复杂性科学理论，透视军事情报活动的内在机理，实现军事情报学研究范式的理论基础变迁。一是要在军事情报基础理论方面，从国际政治学现实主义与历史学理论，转换为复杂性科学理论；二是在军事情报生产服务应用理论上，需要从因果还原的机械论范式，转换到复杂性系统科学，关注情报搜集上的缺口与噪音，加强竞争性假设、结构化分析等情报分析方法的综合集成。这需要以专著与期刊为载体，自觉遵循学术规范，基于全球军事情报实践历史逻辑与演进轨迹构建学科的核心概念、基本问题、理论框架，进而对情报生产与服务实践的原理、规律进行标准化、系统化。换言之，需要超越基于经验解释的常识智慧，运用跨学科理论与概念构建军事情报学方法论，以理论的矛盾调适、协同互补和整合创新，来建构复杂系统理论指导下的智能情报理论。