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。

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。