算法認(rèn)知戰(zhàn)的致效機(jī)理與關(guān)鍵技術(shù)探析

全球媒體時(shí)代，迅猛發(fā)展的人工智能技術(shù)正深刻改變著網(wǎng)絡(luò)輿論的傳播生態(tài)。在日漸激烈的大國(guó)博弈中，認(rèn)知空間安全問(wèn)題已越發(fā)凸顯。習(xí)近平總書(shū)記明確指出，要“探索將人工智能運(yùn)用在新聞采集、生產(chǎn)、分發(fā)、接收、反饋中，用主流價(jià)值導(dǎo)向駕馭‘算法’，全面提升輿論引導(dǎo)能力”。在互聯(lián)網(wǎng)、人工智能深度嵌入社會(huì)生活的背景下，國(guó)與國(guó)之間的博弈愈加呈現(xiàn)出戰(zhàn)場(chǎng)媒介化、信息武器化以及攻擊網(wǎng)絡(luò)化的特征，推動(dòng)戰(zhàn)爭(zhēng)領(lǐng)域的作戰(zhàn)主體擴(kuò)展、作戰(zhàn)領(lǐng)域泛化，使戰(zhàn)爭(zhēng)的社會(huì)化特征更加凸顯。認(rèn)知域作為構(gòu)建于物理域、信息域之上的高階作戰(zhàn)空間，成為現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)綜合顯效的重要領(lǐng)域，被譽(yù)為現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)制權(quán)爭(zhēng)奪的最高層次?？臻g領(lǐng)域的多維性和參戰(zhàn)力量的多元性，在快速發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)化、信息化、智能化技術(shù)的加持下，使得算法認(rèn)知戰(zhàn)成為認(rèn)知域作戰(zhàn)在新時(shí)代的新形變。1算法認(rèn)知戰(zhàn)研究的文獻(xiàn)梳理認(rèn)知域作戰(zhàn)是一種古老而又新興的軍事實(shí)踐活動(dòng)，隨著人類(lèi)社會(huì)信息傳播模式演進(jìn)且不斷發(fā)展迭代，走過(guò)了以“謀略+信息”為核心的攻心伐謀戰(zhàn)、以“謀略+信息+宣傳”為核心的心理輿論戰(zhàn)。當(dāng)前，信息技術(shù)革命催生了現(xiàn)代傳播技術(shù)，特別是以電腦、手機(jī)等電子產(chǎn)品為載體的社交媒體的興起，使得信息傳播走向自下而上、分布式自組織、開(kāi)放式的“大集市”模式，催生出以“謀略+信息+算法”為核心的算法認(rèn)知戰(zhàn)。敵我雙方依托網(wǎng)絡(luò)空間媒體平臺(tái)，以虛假信息、選擇性傳播等手段，對(duì)敵方進(jìn)行認(rèn)知攻擊。算法認(rèn)知戰(zhàn)是通過(guò)開(kāi)源數(shù)據(jù)與社會(huì)計(jì)算等新技術(shù)，利用數(shù)字平臺(tái)的傳播疊加效應(yīng)與心理學(xué)中的沉錨效應(yīng)，作用于目標(biāo)對(duì)象認(rèn)知，影響其情感、動(dòng)機(jī)、判斷與行為。近年來(lái)，對(duì)于認(rèn)知域博弈的關(guān)注、討論和研究逐漸增多。在知網(wǎng)中以“認(rèn)知域作戰(zhàn)”為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索共有55篇論文，其中，2014年以來(lái)的論文有37篇，2022年以來(lái)的論文有19篇，涉及“算法認(rèn)知戰(zhàn)”相關(guān)內(nèi)容的論文有6篇。此外，網(wǎng)絡(luò)媒體也出現(xiàn)了大量的相關(guān)文章，在百度搜索引擎以關(guān)鍵詞“算法認(rèn)知戰(zhàn)”檢索有上千萬(wàn)條信息，大都是近1年內(nèi)發(fā)布的。綜合現(xiàn)有文獻(xiàn)可知，認(rèn)知域作戰(zhàn)從媒體空間的輿論博弈到技術(shù)賦能的廣泛傳播，從算法定制的深度滲透到虛假信息的定向攻擊，均呈現(xiàn)出智能化、強(qiáng)制性、泛在性等特征，其博弈的焦點(diǎn)是網(wǎng)絡(luò)能力優(yōu)勢(shì)、信息能力優(yōu)勢(shì)和輿論話(huà)語(yǔ)優(yōu)勢(shì)。對(duì)于算法認(rèn)知戰(zhàn)的洞見(jiàn)主要包括以下3個(gè)方面：1.1算法認(rèn)知戰(zhàn)產(chǎn)生的直接原因是網(wǎng)絡(luò)傳媒的興起劉志富等人提出“奪取認(rèn)知域優(yōu)勢(shì)是網(wǎng)絡(luò)空間戰(zhàn)略博弈的重要構(gòu)成”“認(rèn)知域能力建設(shè)是掌握網(wǎng)絡(luò)空間戰(zhàn)略博弈主導(dǎo)權(quán)的重要手段”，并從主體性、虛擬性和無(wú)限性3個(gè)維度論述了網(wǎng)絡(luò)空間認(rèn)知域的基本特征，將認(rèn)知域作戰(zhàn)的空間拓展到網(wǎng)絡(luò)空間領(lǐng)域。網(wǎng)絡(luò)媒體傳播兼具大眾傳播與分眾傳播雙重屬性，為差異化認(rèn)知操縱提供了機(jī)遇。鄭敬華等人指出“認(rèn)知域是網(wǎng)絡(luò)空間安全問(wèn)題的核心”，強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)空間認(rèn)知域安全問(wèn)題是敵我雙方實(shí)施多層面對(duì)抗的焦點(diǎn)，從技術(shù)層面探討了“基于網(wǎng)絡(luò)行為”預(yù)測(cè)用戶(hù)特征信息的方法。從歷史角度衡量，自17世紀(jì)起，西方世界就已經(jīng)鋪設(shè)全球傳播的渠道，在信息全球化過(guò)程中，西方主導(dǎo)的數(shù)字網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)深深嵌入全球傳播體系中，甚至有學(xué)者稱(chēng)之為“平臺(tái)殖民主義”。最近爆發(fā)的局部沖突中，認(rèn)知域作戰(zhàn)表現(xiàn)出明顯的“代理人戰(zhàn)爭(zhēng)”特性，甚至在某種程度上“代理人”正在成為被背后大國(guó)“基礎(chǔ)設(shè)施”“算法數(shù)據(jù)”賦能和控制的“提線(xiàn)木偶”。1.2算法認(rèn)知戰(zhàn)發(fā)展的底層邏輯是致效機(jī)理的改變有學(xué)者認(rèn)為，在算法認(rèn)知戰(zhàn)視角下，認(rèn)知=數(shù)據(jù)+算法。段偉文指出，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能算法試圖將世界完全轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，繼而通過(guò)算法認(rèn)知實(shí)現(xiàn)對(duì)世界的自我調(diào)節(jié)。肖峰指出“算法成為聯(lián)結(jié)人的認(rèn)知和智能機(jī)器信息處理過(guò)程的紐帶，使得我們對(duì)認(rèn)知的理解和闡釋新增了算法的視角”“算法技術(shù)日益深刻地影響人的日常認(rèn)知，當(dāng)我們借助人工智能進(jìn)行認(rèn)知活動(dòng)時(shí)，機(jī)器算法就介入到我們的認(rèn)知過(guò)程中”“因算法歧視而深度影響我們認(rèn)知世界的視角和結(jié)果，形成所謂的群體極化或信息繭房效應(yīng)”。媒體平臺(tái)支撐下的規(guī)則操縱等，以千人千面的個(gè)性化推薦實(shí)現(xiàn)精確打擊，實(shí)現(xiàn)比大眾傳媒時(shí)代更為有效的宣傳。蔡翠紅指出，基于算法的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在行為分析中的作用有兩個(gè)，即分組和相關(guān)性，并給出了算法經(jīng)由認(rèn)知塑造進(jìn)而影響公共外交的大致作用路徑。1.3算法認(rèn)知戰(zhàn)演進(jìn)的關(guān)鍵要素是智能技術(shù)的發(fā)展信息傳播機(jī)制的不斷演進(jìn)將從多方面體系化重塑認(rèn)知對(duì)抗過(guò)程，從而推動(dòng)認(rèn)知域作戰(zhàn)發(fā)生根本性變革。隨著技術(shù)的迭代和升級(jí)，假新聞和誤導(dǎo)信息的隱蔽性越來(lái)越強(qiáng)，成為極具殺傷力的信息武器。深度偽造等技術(shù)的發(fā)展，突破了文本造假的限制，實(shí)現(xiàn)了圖像、音視頻篡改、偽造，極大地推動(dòng)了社交媒體“武器化”傾向，擁有強(qiáng)大社交媒體平臺(tái)的國(guó)家在認(rèn)知域作戰(zhàn)中的優(yōu)勢(shì)明顯。閻國(guó)華等人提出“部分社交媒體將一些內(nèi)容進(jìn)行深度偽造，達(dá)到顛倒是非的目的。盡管隨后很多真相得以澄清，但原先偽造內(nèi)容已在裂變式傳播下直達(dá)受眾視野，真相已不被關(guān)注或失去意義”。以ChatGPT為代表的社交機(jī)器人成為新的認(rèn)知作戰(zhàn)工具，有學(xué)者統(tǒng)計(jì)，某西方媒介上與中國(guó)相關(guān)的推文中有超過(guò)20%的文章疑似由社交機(jī)器人發(fā)布。２算法認(rèn)知戰(zhàn)的本質(zhì)內(nèi)涵算法賦能認(rèn)知域作戰(zhàn)的本質(zhì)是“政治+技術(shù)”，即借助科學(xué)計(jì)算、算計(jì)，影響和操控人的認(rèn)知過(guò)程和結(jié)果。不管戰(zhàn)爭(zhēng)形態(tài)如何演變，政治是制勝之魂，技術(shù)是制勝之要。沒(méi)有“技術(shù)”支撐的“政治”是沒(méi)有力量的政治，沒(méi)有“政治”約束的“技術(shù)”是沒(méi)有方向的技術(shù)。應(yīng)深刻把握算法與認(rèn)知之間的關(guān)系邏輯，找準(zhǔn)算法賦能認(rèn)知的關(guān)鍵。2.1何謂算法——深刻洞悉算法的認(rèn)知特性廣義算法認(rèn)為不僅計(jì)算機(jī)需要算法，人們的日常生活也涉及算法的使用。認(rèn)知中所貫穿的算法表現(xiàn)為人的“思維方法”“認(rèn)知圖式”“思考模式”等，可稱(chēng)為“認(rèn)知算法”。這樣的算法用日常的語(yǔ)言表達(dá)出來(lái)就是“自然語(yǔ)言算法”。人腦中的認(rèn)知算法部分可轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)人腦的認(rèn)知算法向電腦的程序算法轉(zhuǎn)變。一是算法是人類(lèi)認(rèn)知的“方法論”。計(jì)算機(jī)算法本質(zhì)上是人腦中認(rèn)知方法在機(jī)器上的外化與顯現(xiàn)，是人類(lèi)認(rèn)知的方法論存在。二是算法是人類(lèi)認(rèn)知的翻譯官。算法成為人的認(rèn)知與計(jì)算機(jī)運(yùn)行之間的紐帶，算法將人的意圖翻譯給機(jī)器，成為人與機(jī)器之間的“聯(lián)結(jié)裝置”。三是算法是人類(lèi)認(rèn)知的倍增器。算法是人的認(rèn)知功能的外部承載。對(duì)人來(lái)說(shuō)，算法是“怎么想”的思路，而對(duì)于計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)，算法就是“怎么做”的指令。2.2算法何為——全面剖析算法的認(rèn)知影響隨著算法的發(fā)展給人類(lèi)認(rèn)知帶來(lái)的影響顯而易見(jiàn)，歸結(jié)起來(lái)主要是3個(gè)方面。一是認(rèn)知增強(qiáng)。算法所承載的那部分功能越來(lái)越自成體系，甚至在某些系統(tǒng)中具備了類(lèi)似于人的自洽循環(huán)，這就表明在該領(lǐng)域機(jī)器算法可以相對(duì)獨(dú)立地運(yùn)行，進(jìn)而在一定程度上實(shí)現(xiàn)對(duì)人類(lèi)活動(dòng)的替代。二是認(rèn)知拓展。機(jī)器算法的快速高效，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)人的認(rèn)知活動(dòng)的加持賦能，以往需要多人協(xié)同認(rèn)知或個(gè)人長(zhǎng)期認(rèn)知的活動(dòng)，可以借助機(jī)器算法快速實(shí)現(xiàn)。三是認(rèn)知訓(xùn)練。機(jī)器算法越來(lái)越深度介入人的認(rèn)知活動(dòng)和過(guò)程中，在公共互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上，底層算法會(huì)內(nèi)化為平臺(tái)的一部分，反過(guò)來(lái)人不得不接受這些機(jī)器算法的“訓(xùn)練”。2.3算法為何——準(zhǔn)確把握算法賦能的底層邏輯算法對(duì)人類(lèi)認(rèn)知的影響可以歸結(jié)為增強(qiáng)認(rèn)知、拓展認(rèn)知和訓(xùn)練認(rèn)知，由此得出算法認(rèn)知戰(zhàn)的底層邏輯。一是增強(qiáng)認(rèn)知帶來(lái)的類(lèi)人化認(rèn)知攻擊。認(rèn)知域作戰(zhàn)本質(zhì)上是人心的爭(zhēng)奪。在特定算法的加持下，機(jī)器可以按照設(shè)定的攻擊模式，不知疲倦地對(duì)特定對(duì)象和群體展開(kāi)自主式、飽和式攻擊，高效率、高強(qiáng)度、高密度是機(jī)器攻擊的重要特征。二是拓展認(rèn)知帶來(lái)的精準(zhǔn)化認(rèn)知干預(yù)。算法認(rèn)知戰(zhàn)是算法戰(zhàn)和認(rèn)知戰(zhàn)的結(jié)合，也是人的認(rèn)知智慧與機(jī)器的算力賦能高度融合的產(chǎn)物。認(rèn)知域作戰(zhàn)進(jìn)入由“算計(jì)”到“計(jì)算”，并逐步走向由“計(jì)算”支撐的“精準(zhǔn)算計(jì)”的新階段。三是訓(xùn)練認(rèn)知帶來(lái)的常態(tài)化認(rèn)知塑造。在傳統(tǒng)的“認(rèn)知影響理論”的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)“認(rèn)知滲透”的算法化，推動(dòng)算法成為社會(huì)認(rèn)知系統(tǒng)的規(guī)制安排，對(duì)目標(biāo)對(duì)象所接受的信息進(jìn)行過(guò)濾與篩選，甚至因算法歧視而深度影響其認(rèn)知世界的視角與結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)對(duì)象潛移默化的認(rèn)知影響。３算法認(rèn)知戰(zhàn)的致效關(guān)鍵算法認(rèn)知戰(zhàn)的有效實(shí)施，離不開(kāi)算法、內(nèi)容和平臺(tái)3大核心因素。基于算法認(rèn)知戰(zhàn)的作戰(zhàn)概念模型，依據(jù)混合戰(zhàn)爭(zhēng)、多域聯(lián)合作戰(zhàn)和智能化戰(zhàn)爭(zhēng)的視域，構(gòu)建致效機(jī)理拓?fù)鋱D，邏輯關(guān)系如圖1所示。圖1算法認(rèn)知戰(zhàn)致效機(jī)理框圖3.1謀略和算法的結(jié)合是加大勝算概率的核心支撐網(wǎng)絡(luò)空間媒體獨(dú)特的傳播技術(shù)、傳播結(jié)構(gòu)、傳播機(jī)制，使得信息技術(shù)的拓展應(yīng)用能夠迅速轉(zhuǎn)化為作戰(zhàn)效能，造假技術(shù)衍生出的虛假信息，數(shù)據(jù)挖掘加持下的分眾傳播，智能算法催生出的精準(zhǔn)操縱，使得算法優(yōu)勢(shì)主導(dǎo)認(rèn)知優(yōu)勢(shì)，算法的博弈就是綜合科技實(shí)力的博弈。認(rèn)知域作戰(zhàn)中的海量數(shù)據(jù)通過(guò)高效可靠的算法進(jìn)行處理后，先于對(duì)手快速形成作戰(zhàn)情報(bào)，從而贏得先機(jī)和主動(dòng)權(quán)。因此，占有算法優(yōu)勢(shì)的一方，可以俯視對(duì)手，智能化賦能后甚至可以實(shí)現(xiàn)“答案先于問(wèn)題”“能力先于需求”，產(chǎn)生改變游戲規(guī)則的顛覆性能力。同時(shí)，算法能以其高速、精確的計(jì)算過(guò)程，敏捷靈活應(yīng)對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的高速變化，適時(shí)提出極具針對(duì)性的應(yīng)變策略，呈現(xiàn)出人性化、個(gè)性化、高效率等特征，達(dá)到提升作戰(zhàn)效能的作用。3.2基于算法賦能的內(nèi)容是誘發(fā)認(rèn)知失調(diào)、固化或改變進(jìn)而達(dá)成己方目標(biāo)的關(guān)鍵因子算法認(rèn)知戰(zhàn)以?xún)?nèi)容為起點(diǎn)，通過(guò)有效的內(nèi)容制造和生產(chǎn)，來(lái)獲得“意義之爭(zhēng)”的合法性，搶占戰(zhàn)爭(zhēng)的正義性和合理性的制高點(diǎn)，核心在于塑造正義的自我和失道的對(duì)手。內(nèi)容的核心是以意識(shí)形態(tài)話(huà)語(yǔ)來(lái)闡釋?xiě)?zhàn)爭(zhēng)的正義性，以之為基礎(chǔ)不斷拓展外延。作戰(zhàn)過(guò)程中，內(nèi)容制造是基于對(duì)用戶(hù)的深刻洞察，通過(guò)差異化、情感化等設(shè)計(jì)，確保產(chǎn)出高質(zhì)量的內(nèi)容。同時(shí)，注重傳播技能和敘事方法，實(shí)現(xiàn)自上而下、有組織、有策略的內(nèi)容制造與自下而上、借助自組織力量的社會(huì)動(dòng)員的有機(jī)融合，快速形成“有道伐無(wú)道”的斗爭(zhēng)態(tài)勢(shì)。3.3平臺(tái)是算法釋能、內(nèi)容抵達(dá)的最重要空間作為網(wǎng)絡(luò)空間中信息和用戶(hù)的載體，新型網(wǎng)絡(luò)傳播平臺(tái)是搜集情報(bào)的“富礦”和洞察輿情的窗口，是算法認(rèn)知戰(zhàn)中的“航空母艦”。算法認(rèn)知戰(zhàn)借助平臺(tái)優(yōu)勢(shì)融入個(gè)體生存空間，滲入瀏覽信息和發(fā)表意見(jiàn)的過(guò)程，助推認(rèn)知博弈下沉，戰(zhàn)爭(zhēng)不再有局外人。通過(guò)算法“微操”，認(rèn)知域作戰(zhàn)進(jìn)入受眾的認(rèn)知建構(gòu)過(guò)程，改變其接收和獲取信息的習(xí)慣，重塑認(rèn)知和判斷模式。算法認(rèn)知戰(zhàn)中，平臺(tái)話(huà)語(yǔ)權(quán)就是戰(zhàn)場(chǎng)主導(dǎo)權(quán)。一些強(qiáng)國(guó)甚至通過(guò)限制或封禁他國(guó)官方媒體賬號(hào)，造成他國(guó)在認(rèn)知較量中的失聲或失語(yǔ)，足以顯示平臺(tái)在算法認(rèn)知戰(zhàn)中的重要地位。４算法認(rèn)知戰(zhàn)的基本行動(dòng)構(gòu)想算法認(rèn)知戰(zhàn)具有敏捷、高效、精準(zhǔn)、隱形的特點(diǎn)，能在一定時(shí)空范圍內(nèi)，在受眾毫不知情的情況下，形成高強(qiáng)度、持續(xù)性的思維認(rèn)知壓迫，完成作戰(zhàn)意圖的滲透和不同意見(jiàn)的壓制，影響對(duì)手決策、匯聚民意聲勢(shì)，推動(dòng)形成影響戰(zhàn)爭(zhēng)走勢(shì)的決策和行動(dòng)。余遠(yuǎn)來(lái)等人提出的認(rèn)知域作戰(zhàn)流程，主要包括用戶(hù)畫(huà)像、吸引注意、誘導(dǎo)反應(yīng)、干預(yù)強(qiáng)化、監(jiān)督反饋5個(gè)階段，算法認(rèn)知戰(zhàn)在大致作戰(zhàn)流程上與之相近，遵循認(rèn)知域作戰(zhàn)基本規(guī)律，算法認(rèn)知戰(zhàn)的作戰(zhàn)階段同樣可劃分為用戶(hù)畫(huà)像、吸引注意、暗示參考、誘導(dǎo)反應(yīng)、干預(yù)強(qiáng)化、監(jiān)督反饋6個(gè)環(huán)節(jié)，算法對(duì)具體環(huán)節(jié)的賦能模式又呈現(xiàn)出差異性。從基本作戰(zhàn)流程確立和構(gòu)建對(duì)象過(guò)程方法論模型兩個(gè)方面的邏輯關(guān)系如圖2所示。圖2算法認(rèn)知戰(zhàn)理論模型構(gòu)建4.1用戶(hù)畫(huà)像算法在網(wǎng)絡(luò)空間中發(fā)揮著監(jiān)控、偵察、預(yù)警的作用，強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力以及優(yōu)秀的持續(xù)架構(gòu)，使得算法能夠通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息的篩選來(lái)實(shí)現(xiàn)以上功能。從個(gè)人角度來(lái)說(shuō)，算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)于個(gè)人心理狀態(tài)的用戶(hù)畫(huà)像；從社會(huì)層面上來(lái)說(shuō)，算法實(shí)現(xiàn)了社會(huì)意識(shí)形態(tài)分布、社會(huì)心理傾向、社會(huì)心理結(jié)構(gòu)等的繪制。這些從宏觀上表述社會(huì)心理總體狀況的結(jié)果構(gòu)成了認(rèn)知域世界的“地圖、地表、地貌”，了解掌握這種客觀存在是開(kāi)展認(rèn)知域作戰(zhàn)行動(dòng)的必要前提。用戶(hù)畫(huà)像的實(shí)現(xiàn)可依托面向特定對(duì)象的聚類(lèi)和關(guān)聯(lián)性挖掘算法。聚類(lèi)算法是按照用戶(hù)相似度指標(biāo)把個(gè)體或群體分割成不同的類(lèi)或簇，使類(lèi)內(nèi)用戶(hù)個(gè)體或群體的相似性盡可能大，類(lèi)間用戶(hù)相似性盡可能小，達(dá)到同類(lèi)聚、異類(lèi)分的效果。完整的用戶(hù)聚類(lèi)方法的基本步驟分為用戶(hù)信息采集、信息標(biāo)準(zhǔn)化（白化）、用戶(hù)特征提取、特征選擇、聚類(lèi)以及性能評(píng)估。關(guān)聯(lián)性挖掘的主要目標(biāo)是從不同的用戶(hù)活動(dòng)事件中，挖掘出頻繁項(xiàng)及對(duì)應(yīng)的用戶(hù)關(guān)聯(lián)規(guī)則。即計(jì)算某一用戶(hù)或用戶(hù)群體活動(dòng)事件發(fā)生與另一用戶(hù)或用戶(hù)群體活動(dòng)事件存在交集的頻度，頻度越高說(shuō)明用戶(hù)間關(guān)系越緊密。運(yùn)用于用戶(hù)分析的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的代表性算法有Apriori算法和FP-grpwth算法。4.2吸引注意吸引注意是實(shí)施認(rèn)知攻擊的前提。算法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)于從個(gè)人到社會(huì)的實(shí)時(shí)監(jiān)控與態(tài)勢(shì)預(yù)警，對(duì)于作戰(zhàn)目標(biāo)人群也可以予以標(biāo)記。同時(shí)，算法在自然語(yǔ)言生成方面的發(fā)展會(huì)使得信息的生產(chǎn)效率與質(zhì)量得到徹底的變革，通過(guò)實(shí)時(shí)分析作戰(zhàn)目標(biāo)的心理狀態(tài)，生成可以對(duì)其產(chǎn)生預(yù)期引導(dǎo)效果的信息，并進(jìn)行針對(duì)性投放。這些量身打造的信息將會(huì)吸引作戰(zhàn)目標(biāo)的注意，并引導(dǎo)他們動(dòng)搖原有的認(rèn)知框架，產(chǎn)生進(jìn)一步的探索行為。吸引注意的關(guān)鍵是準(zhǔn)確估計(jì)目標(biāo)對(duì)象的心理狀態(tài)或心理需求，而個(gè)體或群體的心理需求與個(gè)體本質(zhì)特征和個(gè)體行為通常是非線(xiàn)性關(guān)系，采用傳統(tǒng)線(xiàn)性回歸類(lèi)方法難以得到準(zhǔn)確估計(jì)。當(dāng)前，處理這種復(fù)雜非線(xiàn)性映射問(wèn)題較為有效的算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它通過(guò)一個(gè)預(yù)設(shè)的多層網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬對(duì)象心理反應(yīng)機(jī)理，不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，使該網(wǎng)絡(luò)的響應(yīng)與對(duì)象心理反應(yīng)機(jī)理保持一致，以預(yù)測(cè)目標(biāo)對(duì)象心理狀態(tài)和需求。4.3暗示參考由于算法已經(jīng)在事實(shí)上實(shí)現(xiàn)了對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輿論環(huán)境的強(qiáng)大掌握力，在設(shè)置社會(huì)輿論議題時(shí)，算法將會(huì)使得這些議題的出現(xiàn)與爆火顯得更加自然、平滑。同時(shí)在引導(dǎo)目標(biāo)群體不自覺(jué)參與到該類(lèi)議題的討論中時(shí)，動(dòng)作更加隱蔽，使得作戰(zhàn)目標(biāo)群體難以察覺(jué)自己的行為是受到操控的結(jié)果，在“自主判斷”中滑向?qū)κ炙诖姆较?。在這一過(guò)程中，算法既是引導(dǎo)議題發(fā)酵的“拱火者”，也是控制議題在符合預(yù)期范圍內(nèi)發(fā)展的“管理者”。暗示參考算法的作用原理在于設(shè)置的社會(huì)輿論議題在時(shí)間軸（域）、空間軸（域）、目標(biāo)人群心理空間等多維空間上，確保方向與網(wǎng)絡(luò)輿論方向一致，強(qiáng)度滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò)輿論周期性變化規(guī)律。因此，暗示參考成功與否的關(guān)鍵在于對(duì)社會(huì)輿論方向的預(yù)測(cè)以及網(wǎng)絡(luò)輿論周期性變化規(guī)律的估計(jì)。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)輿情大數(shù)據(jù)分析與建模方法可有效模擬社會(huì)輿論的波動(dòng)，實(shí)時(shí)反映網(wǎng)絡(luò)輿情方向與強(qiáng)度，在算法上可采用參數(shù)化方法對(duì)自回歸滑動(dòng)平均模型進(jìn)行建模，并估計(jì)模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情方向與強(qiáng)度實(shí)時(shí)估計(jì)。4.4誘導(dǎo)反應(yīng)人類(lèi)總是自覺(jué)或不自覺(jué)地將自己歸屬于某一價(jià)值觀趨同的集體，這種行為機(jī)制被稱(chēng)作社群效應(yīng)。作戰(zhàn)目標(biāo)在認(rèn)知框架受到影響后會(huì)不自覺(jué)地分離出原有社群，并主動(dòng)尋找符合自己現(xiàn)階段認(rèn)知框架的新社群。通過(guò)算法在網(wǎng)絡(luò)空間的監(jiān)控，可以利用適當(dāng)?shù)母深A(yù)來(lái)影響這一進(jìn)程，進(jìn)而誘導(dǎo)并實(shí)現(xiàn)作戰(zhàn)目標(biāo)群體的聚合。在這樣產(chǎn)生的小團(tuán)體內(nèi)，成員之間會(huì)相互強(qiáng)化正反饋，使得認(rèn)知干預(yù)的結(jié)果得到自我加強(qiáng)并自主擴(kuò)大影響力。誘導(dǎo)反應(yīng)的關(guān)鍵是在作戰(zhàn)目標(biāo)分離出原有社群的有限時(shí)域、空域內(nèi)，及時(shí)為其推送誘導(dǎo)信息，使作戰(zhàn)目標(biāo)完成新的聚合，其難點(diǎn)在于推送的誘導(dǎo)信息能夠超越作戰(zhàn)目標(biāo)需求和心理預(yù)期的“閾值”。當(dāng)前，具有高滿(mǎn)足度的智能推送理論能夠?qū)崿F(xiàn)誘導(dǎo)信息的推送，具有代表性的包括基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的智能推薦、協(xié)同過(guò)濾推薦、基于內(nèi)容的推薦、基于效用的推薦等推薦算法。4.5適時(shí)干預(yù)當(dāng)小團(tuán)體形成以后，其運(yùn)作與發(fā)展仍在實(shí)質(zhì)上處于算法的監(jiān)控之下，算法會(huì)實(shí)時(shí)分析個(gè)人心理狀態(tài)，監(jiān)測(cè)團(tuán)體內(nèi)部的總體演變進(jìn)程，并通過(guò)投放特定信息來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)團(tuán)體的衍化。在此過(guò)程中，算法的主要工作依舊是保證小團(tuán)體在總體演化方向上趨同于預(yù)期，同時(shí)，要避免小團(tuán)體的過(guò)激發(fā)展，從而導(dǎo)致不可控的結(jié)果。4.6監(jiān)督滿(mǎn)足社會(huì)滿(mǎn)足是人類(lèi)實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值的重要組成部分，而得到社會(huì)的承認(rèn)、鼓勵(lì)就是實(shí)現(xiàn)社會(huì)滿(mǎn)足的主要途徑。處于小團(tuán)體中的個(gè)人在認(rèn)知框架上與團(tuán)體大環(huán)境相適應(yīng)，從而比現(xiàn)實(shí)生活更加容易獲得滿(mǎn)足感與歸屬感。團(tuán)體既對(duì)個(gè)人行為進(jìn)行監(jiān)督，個(gè)人也同時(shí)對(duì)團(tuán)體內(nèi)部成員進(jìn)行規(guī)約，在這種監(jiān)督他人與自我監(jiān)督行為中產(chǎn)生極大的滿(mǎn)足，從而在客觀上促進(jìn)了自身對(duì)于團(tuán)體的適應(yīng)性以及團(tuán)體自身的凝聚力，使得團(tuán)體能夠維持更久并進(jìn)行擴(kuò)張。算法認(rèn)知戰(zhàn)中，適時(shí)干預(yù)與監(jiān)督目標(biāo)是使受監(jiān)督群體朝著預(yù)期方向發(fā)展，動(dòng)態(tài)掌握其發(fā)展基本規(guī)律是保證目的達(dá)成的前提，因此充分了解群體內(nèi)部關(guān)系結(jié)構(gòu)極為關(guān)鍵。群體中個(gè)體間相互關(guān)系復(fù)雜，其形成的群體可等效為一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，弄清其內(nèi)部詳細(xì)結(jié)構(gòu)幾乎不可能，但可采用復(fù)雜系統(tǒng)辨識(shí)理論，將系統(tǒng)作為盲盒，通過(guò)構(gòu)建系統(tǒng)的輸入和輸出函數(shù)，利用輸入信息對(duì)系統(tǒng)的輸出響應(yīng)來(lái)分析、估計(jì)盲盒的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，建立能模仿真實(shí)系統(tǒng)行為的模型，利用適當(dāng)?shù)妮斎胄畔⒆饔糜谙到y(tǒng)，保持系統(tǒng)穩(wěn)定及預(yù)測(cè)系統(tǒng)未來(lái)的演變。５算法認(rèn)知戰(zhàn)的關(guān)鍵技術(shù)媒介即信息。人的社會(huì)生活及其所經(jīng)歷的意識(shí)活動(dòng)，是在各種傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)傳播媒介的交互作用與聯(lián)絡(luò)之中進(jìn)行的，算法認(rèn)知戰(zhàn)的內(nèi)在技術(shù)秉性決定了信息是起點(diǎn)。要從信息技術(shù)的原點(diǎn)上尋找創(chuàng)新的靈感，洞察強(qiáng)敵技術(shù)上的“阿喀琉斯之踵”。5.1算法賦能的多源信息融合技術(shù)多源信息融合是通過(guò)協(xié)同利用多源信息，使不同形式的信息互相補(bǔ)充，以獲得對(duì)同一事物或目標(biāo)更客觀、更本質(zhì)認(rèn)識(shí)的信息綜合處理技術(shù)。按照融合深度不同，多源信息融合可以劃分為特征及類(lèi)型融合、關(guān)系融合和聚類(lèi)融合。在特征及類(lèi)型融合方面，主要包括特征匹配、特征拆分、數(shù)據(jù)濾重、異構(gòu)加權(quán)等多個(gè)步驟；在關(guān)系融合方面，主要分為利用距離矩陣運(yùn)算的關(guān)系融合和利用主題模型方法的關(guān)系融合；在聚類(lèi)融合方面，重點(diǎn)是融合函數(shù)算法的設(shè)計(jì)，常用的融合函數(shù)有超圖劃分、概率積累、余弦相似度和信息熵等。典型的多源信息融合框架如圖3所示。圖3典型多源信息融合框架面對(duì)社交媒體的海量數(shù)據(jù)，要結(jié)合人工智能和認(rèn)知計(jì)算等技術(shù)，發(fā)揮機(jī)器在海量圖像視頻中的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、文本提取與理解等智能處理中的優(yōu)勢(shì)，開(kāi)展仿生智能算法、分布估計(jì)算法、邊緣計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法等研究，進(jìn)一步提升融合結(jié)果的科學(xué)性、客觀性和全面性。5.2知識(shí)驅(qū)動(dòng)的深度數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)見(jiàn)微知著，才能洞察先機(jī)。一些不被注意或隱藏的細(xì)節(jié)，往往最終產(chǎn)生了巨大的影響。社交媒體數(shù)據(jù)是一個(gè)典型的大數(shù)據(jù)，通過(guò)深度數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以見(jiàn)微知著。目前，數(shù)據(jù)挖掘主流技術(shù)方法包括決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸、關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類(lèi)、分類(lèi)、支持向量機(jī)、主成分分析和假設(shè)檢驗(yàn)等。典型的基于關(guān)聯(lián)挖掘的社交媒體動(dòng)向分析框架如圖4所示。圖4基于關(guān)聯(lián)挖掘的社交媒體動(dòng)向分析框架因此，要提升基于信息來(lái)挖掘信息的能力，就要從以信息獲取為主，向以信息深度認(rèn)知利用為主的方向轉(zhuǎn)變，能夠從海量和異構(gòu)數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取、關(guān)聯(lián)和融合，形成跨時(shí)空、跨領(lǐng)域和跨媒體的知識(shí)體系，同時(shí)開(kāi)展仿生智能算法、智能博弈技術(shù)、邊緣計(jì)算和分布式估計(jì)算法等研究，進(jìn)行事件理解和認(rèn)知模式的挖掘與推理，并將實(shí)際認(rèn)知環(huán)境與知識(shí)體系關(guān)聯(lián)，預(yù)測(cè)輿論變化趨勢(shì)，找出事件幕后推手，快速鎖定目標(biāo)，為后續(xù)認(rèn)知作戰(zhàn)決策奠定基礎(chǔ)。5.3真假難辨的深度偽造技術(shù)兵者，詭道也。在認(rèn)知域作戰(zhàn)中，需要運(yùn)用種種方法欺騙迷惑敵人。當(dāng)前的偽造技術(shù)多依賴(lài)于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)數(shù)據(jù)集的編碼器來(lái)找出潛在特征并解碼，用來(lái)訓(xùn)練參數(shù)，最后通過(guò)共享參數(shù)來(lái)達(dá)到深度偽造的目的。典型的深度偽造生成框架如圖5所示。圖5深度偽造生成框架深度偽造技術(shù)的快速發(fā)展，是對(duì)認(rèn)知域作戰(zhàn)的重大威脅和挑戰(zhàn)。有矛必然有盾，如何反深度偽造，快速鑒別信息真?zhèn)?，形成“狼?lái)了”效應(yīng)，讓深度偽造一方失去公信力和話(huà)語(yǔ)權(quán)，也是認(rèn)知對(duì)抗中重要的一環(huán)。當(dāng)前，反深度偽造主要分為主動(dòng)和被動(dòng)方法，主動(dòng)方法的原理是在音視頻和圖像數(shù)據(jù)中加入隱藏或不可見(jiàn)的水印或者標(biāo)記，以鑒別真?zhèn)?；而被?dòng)方法主要使用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)音頻、視頻、圖像數(shù)據(jù)的真?zhèn)螜z測(cè)。5.4人機(jī)融合的信息篩選推送技術(shù)信息繭房效應(yīng)表明，個(gè)體認(rèn)知、態(tài)度和行為等方面容易受到信息的無(wú)形影響。因此，如何在海量數(shù)據(jù)中，針對(duì)不同用戶(hù)特點(diǎn)，甄別、篩選出正確客觀的信息，是解決認(rèn)知沖突的一種重要途徑。要消解信息繭房導(dǎo)致的負(fù)面效應(yīng)，按照典型流程可分為用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建、用戶(hù)標(biāo)簽分類(lèi)、人機(jī)交互篩選和精準(zhǔn)信息推送等。典型的人機(jī)融合的信息篩選推送框架如圖6所示。圖6人機(jī)融合的信息篩選推送框架構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像模型，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)和相關(guān)方法全面收集用戶(hù)的相關(guān)數(shù)據(jù)，應(yīng)用數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)化和歸約方法處理數(shù)據(jù)并歸一化，再對(duì)用戶(hù)標(biāo)簽進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，構(gòu)建標(biāo)簽詞庫(kù)，進(jìn)行標(biāo)簽映射和生成用戶(hù)畫(huà)像；基于用戶(hù)畫(huà)像對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行分級(jí)，對(duì)用戶(hù)標(biāo)簽進(jìn)行由粗到細(xì)和逐個(gè)級(jí)別的關(guān)聯(lián)分析，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)用戶(hù)屬性的多樣化特征，構(gòu)建出用戶(hù)的多維特征標(biāo)簽