國際認知戰中的智能化新趨勢：特征、應用及對策

【內容提要】人工智能時代背景下，國際認知戰日益呈現出技術數智化、內容敘事化、信息武器化等智能化的新趨勢和新特征。智能化的國際認知戰主要利用智能算法開展精細畫像并精準推送定制化信息，應用深度偽造技術偽造多模態信息并模糊受眾認知，運用社交機器人自動批量傳播信息并引導議題內容，基于生成式人工智能傳輸價值觀偏見并主導認知方向。國際認知戰的智能化新趨勢可能引發全球信息失序、加劇公眾認知偏差、增大識別難度、阻礙世界文明交流互鑒等風險挑戰，應重點從科學認識與防范、培塑全球媒介素養、強化人才隊伍建設、推進構建人類命運共同體等方面做好應對。

認知戰是涵蓋與論、心理、科技等多領域作戰的集合體，主要以觀點、態度、觀念、思維、立場等為直接作戰爭奪對象，通過影響、塑造、控制和操縱等多種認知手段推動構建有利己方認知態勢和實現戰略自的，甚至在極端情境下可以削弱敵方抵抗意志和撕裂社會結構。①②在當前高度信息化、數據全面滲透、數字化轉型升級與智能化浪潮席卷全球的新時代背景下，認知戰的作戰樣式正經歷著深刻變革。國際認知戰的作戰樣式日益多樣化、復雜化，其操縱手段也愈發智能化、精準化。從烏克蘭危機、巴以沖突等國際沖突，到公共衛生、氣候變化等各類國際傳播熱點議題中，均呈現智能化這一新趨勢。國際認知戰的博弈主體利用智能算法進行個性化內容推送，加深受眾固有偏見；應用深度偽造技術生成虛假信息或模擬真實人物行為，從文字、圖片到音頻、視頻，全方位誤導公眾判斷；部署智能機器人作為隱匿于網絡暗處的“煽動者”，批量散播信息并擴大傳播聲量，蓄意挑起對立情緒；以及通過大數據分析預測公眾情緒與輿論走向，將帶有價值傾向性的內容融入到生成式人工智能系統當中。國際認知戰的智能化新趨勢正日益成為國際競爭和大國博弈新常態，它可能加劇國家間的認知隔閡與偏見，對國際關系的和諧穩定發展構成嚴峻挑戰，對各國的國家安全帶來嚴重威脅，亟待對其趨勢特征、實踐應用以及應對策略展開研究。

一、人工智能時代國際認知戰的趨勢與特征分析（一）技術數智化：智能化、精準化、自動化開展認知干預

人工智能、大數據等技術的革新與發展，使得認知戰進入了一個全新的智能化時代。這種技術驅動的認知操縱改變了傳統認知博弈的運行機制，認知域博弈從單向度、無差別、泛眾化的認知干預轉變為全方位、針對性、精準化的認知覆蓋和觀念形塑。博弈主體依托人工智能、大數據等數智技術，利用先進算法、海量數據挖掘來分析認知受眾的價值偏好、心理特征、興趣習慣等方面，精準識別和定位不同受眾的認知盲區，通過部署社交機器人、運用生成式人工智能等按照預設的認知方向和受眾偏好生產和傳播具有迷惑性、誘導性的認知內容，以實現認知內容的智能推薦、精準覆蓋、自動傳播，從而在新的認知場域中影響、感染和塑造目標對象在特定議題上的態度立場，最終產生認知質變。

（二）內容敘事化：隱蔽化、主導化、情感化進行認知誘導

人工智能時代背景下，各種敘事策略被應用于認知敘事中，隱蔽敘事、主導敘事、情感敘事是其重要敘事方式，直接影響認知受眾的思維觀念和行為模式。第一，博弈主體以隱蔽化的敘事手段，借助×（原推特）、臉書等社交媒體渠道，將具有欺騙性、目的性的認知內容巧妙包裝成看似中立、客觀、準確的內容。以蘊含特定觀點與立場的文化滲透、價值觀輸出、輿論引導等間接方式，潛移默化地削弱和改變目標受眾認知。人工智能時代下，傳播主體多元化、信息制造高效率、內容傳輸高密度、用戶身份匿名化等突出特征使得對全部內容進行追蹤和溯源變得極為困難，這也進一步加劇了認知攻擊的隱蔽性；第二，主導敘事是博弈主體又一常用的敘事策略。博弈主體通過算法推薦等技術，精心宣傳具有一致傾向性的敘事內容，以此統一輿論導向和擴大輿論聲勢，最終促使目標受眾將這些內容吸收、內化和鞏固，形成認知認同；第三，情感化敘事是煽動對立情緒、調動對抗心理、引發情感共鳴的重要手段，有助于博取社會同情和操縱受眾認知。烏克蘭危機中，烏克蘭方面大量利用婦女兒童等弱勢群體作為“新聞”素材來煽動民眾的反戰反俄情緒，試圖博得國際社會的同情與關注。例如，烏克蘭指責俄軍空襲了馬里烏波爾的一家婦產醫院造成母親、兒童等人員傷亡，隨即關于馬里烏波爾婦產醫院被俄軍轟炸的視頻（配有煽情背景音樂）、極具視覺沖擊力的圖片大量在推特平臺中出現。期間，一張臉上流著鮮血、站在被炮彈摧毀的婦產醫院外的孕婦照片多次出現，對公眾產生了強烈的情感沖擊效果。CNN、BBC等多家西方媒體跟進報道時譴責該導彈空襲是“暴行”，是“正在發生針對烏克蘭人的種族滅絕的證據”。俄羅斯國防部則否認了上述指控，并且俄羅斯駐英國大使館在其官方社交賬號發文稱，該事件炒作的“遭襲孕婦”實為一名烏克蘭“網紅”扮演，臉上的血跡只是“逼真的化妝”。

（三）信息武器化：多模態、病毒性、政治化貫穿認知博弈

認知域是國家意識形態斗爭的新領域，也是大國競爭博弈的重要場域，通過實施認知策略、將認知域武器化，最終構建符合自身立場、有利于己方價值的認知環境和認知場域。③在全球化背景下的認知戰中，信息是其核心裝備和攻擊武器，借助人工智能驅動的多維度分析、多主體協同以及多渠道分發，可以迅速將虛假信息、誤導信息傳播到目標方，以達到混淆視聽、制造混亂、重塑認知圖譜的自的。在此過程中，策略性地融合文本、圖片、音頻、視頻等多模態信息形式，充分利用社交媒體、新聞媒體、電子郵件等多種信息傳播平臺，憑借用戶基數龐大、信息以指數級速度迭代傳播等優勢，實現信息的裂變式傳播與病毒式擴散，這也使得國際認知戰演化成為一種極具破壞力的高度武器化攻擊形態。進一步來看，認知戰深嵌國家戰略體系，其信息內容往往被賦予了濃厚的政治色彩。尤其在人工智能時代，技術背后的數據和算法是新的權力象征，能夠從一定程度上影響人的政治判斷和政治選擇，間接把控政治走向和政治議程，進而形塑有利于己方立場的認知框架和認知共識。

二、人工智能在國際認知戰中的實踐應用

（一）利用智能算法開展精細畫像并精準推送定制化信息

在人工智能時代背景下，智能算法已成為信息從生成到分發、傳播到接收這一系列過程中的核心邏輯與實施手段，在認知戰的全過程及各個方面均貫穿著算法博弈、算術對抗與算力較量。利用智能算法可以對目標對象的個人身份、心理特征、行為習慣、興趣偏好等進行綜合分析計算，形成精準化的人群畫像，準確估計和預測目標對象的心理需求、認知狀態和有可能產生的行為模式，從而對其實施有針對性的信息推送，進一步將己方的數據優勢、信息優勢、算法優勢轉化為智能優勢、戰力優勢和制勝優勢。正如《衛報》《紐約時報》等報道的咨詢公司劍橋分析（CambridgeAnalytica）助攻特朗普的國際政治競選事件中，劍橋分析公司收集用戶身份、朋友關系網和“點贊”等數據信息來識別美國選民性格，根據分析結果在持槍權議題上，針對冒險型沖動性格用戶、保護者型性格用戶、理性思考和運籌帷幄型性格用戶投送針對性的政治廣告。④在新冠疫情溯源、抗疫政策等議題上，國際社交媒體平臺借助算法的交互特性，收集分析用戶對中國問題的固有認知態度，隨后將一系列不實信息和定制化的極端內容精準投送至用戶，以此達到污名化中國的目的。戰爭沖突議題中，烏克蘭通過限流封刪、添加標簽、降低推文內容可見度等減少來自俄羅斯媒體的內容曝光度，并開展一系列宣傳攻勢以塑造戰場英雄、宣傳民眾苦難、樹立堅強幸存者的己方國家形象，從而影響民眾認知和爭取國內及國際社會的支持。在巴以沖突中，以色列通過人工智能算法分析社交媒體用戶的偏好，有針對性地推送以軍作戰相關信息，側重宣傳以軍為減少傷亡和保護平民生命而做出種種努力的“正義性”、強化自身的“受害者”形象、指控哈馬斯開展的軍事行動是“恐怖主義襲擊”，以此消解國際與論的理性認知和對哈馬斯的支持。

（二）應用深度偽造技術偽造多模態信息并模糊受眾認知

深度偽造主要依賴生成式對抗網絡 （GAN），是一種基于深度學習的新型媒體偽造算法技術，能夠進行文本生成、圖片合成、音頻處理、視頻創作的多模態信息偽造，其高度仿真性顛覆了“眼見為實”的觀念，易產生認知混淆和構成認知威脅。③9圖片偽造方面，一張顯示五角大樓發生爆炸的偽造圖片在推特上瘋傳，這引發了“今日俄羅斯”（RT）和印度媒體共和電視（RepublicTV）的迅速轉發報道，并造成了當日美股震蕩；音頻偽造方面，以斯洛伐克議會選舉為例，這場選舉關乎斯洛伐克對烏克蘭的軍事援助及對北約的支持立場，然而在選民即將投票的關鍵時刻，一段該國進步黨領袖米哈爾·西梅奇卡與記者討論如何操縱選舉并從該國少數民族羅姆人手中購買選票的偽造音頻流傳于網絡，社交媒體上有成千上萬人進行轉發分享，最終這位支持北約并與西方利益保持一致的候選人被支持與俄羅斯建立更密切關系的對手擊敗；視頻偽造方面，有研究表明，人工智能現已能夠大規模制作與真實視頻極為相似的合成視頻，即所謂的“深度偽造”，在政治類視頻中的深度偽造可能加劇新聞欺騙，導致普遍的不確定性和憤世嫉俗情緒。烏克蘭危機中，烏克蘭總統澤連斯基“呼吁士兵放下武器投降”、俄羅斯總統普京宣布“已實現和平”、烏克蘭父親戰前與女兒揮淚訣別等深度偽造視頻在社交媒體中大量傳播，具有高度的視覺和聽覺欺騙效果。

（三）運用社交機器人自動批量傳播信息并引導議題內容

社交機器人實質上是一種數據驅動的技術工具，它能夠自動生成內容、建立社交網絡以及進行信息傳播分發，并且通過數據處理模擬出具有人格化特征的虛擬主體。

目前，“人+社交機器人”共生的傳播生態與技術模式已經成為開展傳播活動的普遍圖景，其具有影響輿論生成邏輯的能力。社交機器人作為不易察覺的“意見環境塑造者”，通常在×等平臺上冒充真實（人類）用戶，以放大和壓制特定的信息流、提前并頻繁轉發新出現的新聞、標記或提及有影響力的人物等操縱路徑來影響人類認知，將來自社交機器人的低可信度內容傳播給社交媒體用戶，@以達到網絡滲透、輿論引導與攻擊、認知干預與控制等目的。例如，在2016年美國總統大選中，機器人參與傳播的虛假新聞或擴散極具偏見的新聞文章影響了與論和總統選舉走向。@在2017年海灣斷交危機中，有至少 71% 的活躍賬戶為機器人，批量生產和宣傳關于卡塔爾的負面信息，并營造卡塔爾基層反對塔米姆政權的假象。此外，在國際敘事方面，澳大利亞研究所“負責任技術中心”發布的一篇題為《像病毒一樣—新冠病毒假消息的協同傳播》研究報告顯示，一批有組織的“網絡水軍”在社交媒體上步調一致地散布所謂“新冠病毒是中國制造的生物武器”的陰謀論。僅在短短十天內，共計有882條與該陰謀論相關的原創推文，在其發布后被高度自動機器人賬號、機器人與人工混合賬號以及人工賬號迅速轉發，估算閱讀量高達500萬次。該研究進一步分析發現，涉華陰謀論的網絡傳播擴散模式還具有高度協同特征，即存在一個包含2903個賬號的共同轉發網絡，并且它們之間產生了超4000次的聯系或轉發關系。另一篇由斯坦福大學網絡觀察室和社交網絡分析機構格拉菲卡研究公司聯合發布的報告《聽不到的聲音一一五年來親西方的隱蔽影響力行動評估》顯示，在推特、臉書、照片墻和其他五個社交媒體平臺間，存在一個相互關聯的賬戶網絡，這些賬戶分為不同群組，使用欺騙策略，通過具有掩蓋政治動機的策略手段，即按照一定時間間隔自動發帖、使用相同圖片時對圖片說明和標題做少許修改、在發出的帖子之間插播一些關于文化、自然美景之類的內容，開展協同行動，以此對中東和中亞地區推廣親西方敘事，實施支持美國及其盟友并反對俄羅斯、中國、伊朗等國家的敘事框架。@

（四）基于生成式人工智能傳輸價值觀偏見并主導認知方向

生成式人工智能作為新的國際傳播行動者、新的知識獲取和認知模式、新的真實性問題、新的國家能力象征，@本身并非是“中立”的橋梁或產生“鏡像”反映，而是通過特有的邏輯框架與表達方式來對客觀世界進行描述和呈現。在資本、政權等影響下，可能會在國際關系中催生出一種“馬太效應”，進而形成一種“技術利維坦”的政治格局，并將生成式人工智能作為混淆視聽、奴役他國民眾的戰略敘事工具。生成式人工智能通過人機交互生產內容，為意識形態觀念跨文化、國別、地域傳播提供了技術便利，進一步加劇了信息繭房效應并形成技術霸權。生成式人工智能可能在國家政治、環境保護、種族與刻板印象等議題中產生價值觀偏見，這在一定程度上主導了受眾和社會的認知方向，加劇了認知偏執風險。

在國家政治性議題上，ChatGPT多語言模型可能會根據其不同類型的訓練語言形成“政治身份”和政治偏見。通過提出關于美國和中國備受關注的相同政治問題后，研究發現簡體中文版GPT模型傾向于提供親中信息以及對中國問題有較少的負面情緒，而英文版GPT對中國的負面情緒明顯增多。

在環境保護議題上，基于ChatGPT3.5，有超過三分之二的答案來源于美國、歐洲、加拿大或澳大利亞的生態修復證據，在很大程度上忽略了來自低收入和中低收入國家的證據以及土著和社區的生態修復經驗，直觀來看，對高收入國家相關的信息提及頻率是低收入和中低收入國家的7.8倍。

在種族與刻板印象上議題上，預先訓練的通用語義模型（BERT）發現，與黑人男性相比，亞裔男性被刻板印象為缺乏陽剛之氣和缺少道德感/信任感。與黑人男性和黑人女性相比，亞裔男性和亞裔女性分別被刻板印象為肌肉不發達/運動能力較差、不太自信/支配欲較弱，但更善于交際/友好、更能干/聰明。

三、智能化國際認知戰的風險挑戰與應對策略

第一，智能化認知戰易引發全球信息失序和加劇國際沖突。要重視對智能化國際認知戰的科學認識、切實提升防范應對能力。認知戰中的信息內容往往具有誘導性、偏見性、目的性，這不僅可能導致虛假信息的泛濫，擾亂全球信息生態的秩序，還可能加劇社會矛盾的激化，觸發一系列社會動蕩、國際沖突的連鎖反應，甚至對國家意識形態安全構成嚴重威脅。因此，需要從國家安全戰略高度切實提升涉認知操縱相關內容的風險意識，對于潛在的認知風險保持高度警惕并及時研判和防控，進一步加強智能化認知防范與科學應對的能力建設。尤其面對全時、全域、全手段的認知塑造趨勢，應深刻把握認知戰開展的規律特點和發展趨勢，深入分析總結認知戰的策略手段和實踐做法，以更加全面地理解認知戰的復雜性與多樣性，從而為制定科學有效的防范策略提供堅實支撐。

第二，數智化、隱蔽化、敘事化的信息操縱加劇公眾認知偏差。應注重培塑受眾的媒介素養、不斷提升信息辨別能力。當前國際認知戰中，戰略意圖、操縱手段以及信息傳播等各方面均主要依托受眾深層的知識結構、情感因素與認同分歧來展開隱性的認知影響和長線的認知塑造，并借助大數據、人工智能等技術將認知戰內嵌于軍事行動、政治競選等全鏈條之中。通過設置信息“迷霧”與“陷阱”開展認知爭奪和國際博弈，制造了博弈雙方的認知對立，使受眾在潛移默化中接受并內化其中的觀點與立場，這加劇了公眾的認知偏差，并影響了公眾的判斷與決策。長遠來看，切實提升受眾對虛假信息和認知操縱的識別能力和批判思維是應對認知戰風險的長效機制，應進一步培塑受眾的媒介素養、算法素養及思辯素養，提高認知警覺性、信息辨別能力、風險應對能力，從而引導公眾構建健康、理性的認知框架，共同筑牢堅實的思想陣地。

第三，多場景、多主體、多手段等新特點增加了及時精準識別智能化國際認知戰的難度。應充分發掘智能技術潛力、加快培育復合型專業化人才。國際認知戰的作戰場景豐富、作戰主體多元、作戰對象廣泛、作戰手段多樣、作戰技術先進，這些因素相互交織，使得對于國際認知戰的及時精準識別變得較為困難與復雜，同時對專業化人才建設帶來了較高挑戰。對此，一方面，要以價值理性引導工具理性，積極研發基于大數據、人工智能驅動的更加高效、智能的監測和防御系統，對網絡信息進行實時監測與分析，及時發現并阻斷虛假信息、誤導信息的傳播路徑，在風險識別、響應處置、防御強化、指揮決策等方面提供堅實的技術支撐；另一方面，要培養高素質、專業化、國際化的國際傳播人才隊伍。應具備跨學科的知識架構，不僅精通新聞傳播學、國際關系學、心理學等領域的核心理論，還要廣泛涉獵信息技術、數據分析等前沿科學知識。此外，需要具備廣闊的國際視野，擁有出色的跨文化溝通能力，熟練掌握智能化數字技術，并對認知戰具有全面而系統的洞察，以便更好地在嚴峻復雜的國際環境中敏銳捕捉關鍵信息，并科學制定有效的應對方案。

第四，智能化認知戰可能阻礙和威脅世界文明交流互鑒。應以全人類共同價值為引領、加快推進構建人類命運共同體。認知戰場的疆域已跨越國界限制，其影響正在向全球各個地方蔓延，一定程度上阻礙和威脅了不同文明之間的交流與互鑒，進而影響到了全球文化的多樣性和人類社會的和諧共生。為應對國際認知戰帶來的沖擊與風險，不僅需要強化本國認知作戰的戰略部署，更需要立足全球視野，突破零和博弈的思維桎梏，以國際傳播為抓手，以倡導全球人類共同價值、促進文明交流互鑒為出發點，進一步加強不同國家間、不同區域間的交流對話和經驗共享，致力于建構跨國交流與對話的常態化機制，共同推動構建人類命運共同體和提高化解國家間沖突矛盾的能力水平。對我國而言，應持續夯實認知敘事的國際傳播能力，通過官方敘事、媒體敘事、學術敘事、民間敘事、他者敘事的組合傳播，積極促進外宣內容適配不同文化的敘事邏輯，構建共通的認知空間和強化文化認同，全面打造全方位、立體式的認知敘事傳播平臺矩陣，并深入開展各種形式的文明交流互鑒活動，以推進國際社會對中國治理和中國智慧的深入理解和具身認知，最廣泛地爭取國際受眾和國際社會對我國的正向認知，塑造展示可信、可愛、可敬的中國形象。

本文系國家社科基金重大招標項目“國際輿論戰中涉華虛假信息傳播及對策研究”（24amp;ZD217）的階段性研究成果。

賴凱聲系暨南大學新聞與傳播學院教授、博士生導師，暨南大學國際學院副院長；劉映萱系暨南大學新聞與傳播學院博士研究生

「注釋」

① Cao，K.，et al.，“Countering cognitive warfare：awareness and resilience”，NatoReview，2021，

② 梁曉波：《認知作戰能力域外觀察》，《人民論壇·學術前沿》2023年第11期，第73-85頁。

③ 胡啟明、王佳：《認知域下我國意識形態風險及應對》，《南京郵電大學學報（社會科學版）》2024年第10期，第1-11頁。

④ 孫寶云、李艷、齊巍：《網絡安全影響政治安全的微觀分析一 以“劍橋分析”事件為例》，《保密科學技術》2020年第4期，第27-34頁。

⑤ 相德寶、曹春曉：《國際社交媒體平臺算法對涉華國際輿論的價值偏見及其治理》，《對外傳播》2022年第10期，第8-11頁。

⑥ Seow，JW.，etal.，“A comprehensive overview of Deepfake：Generation，detection，dsesd”，g.351-371.

⑦ 羅昕、周源：《深度偽造技術的傳播風險及其治理》，《青年記者》2023年第23期，第84-87頁。

⑧ 黎春嫻：《深度偽造會帶來全新的“認識威脅”嗎？》，《自然辯證法研究》2024年第8期，第66-73頁。

⑨ 趙國寧：《智能時代“深度合成”的技術邏輯與傳播生態變革》，《新聞界》2021年第6期，第65-76頁。

⑩"“Verified”Twitter accounts share fake image of“explosion” near Pentagon，causing confusion，CNN，https：//www.cnn.com/2023/05/22/tech/twitter-fake-image-pentagon-explosion/index.html，2023年5月23日。

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②2 鐘海、齊冰《生成式人工智能意識形態風險：邏輯審視、樣態呈現及防范對策》，《黨政研究》2024年第4期，第14-22+124頁。

②3 Zhou，D.amp; Zhang，Y.，“Red AI？ Inconsistent responses from gpt3.5 models onpolitical issues in the USand China”，arXiv preprint arXiv：2312.09917，2023.

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② 5 Bao，H W S.amp; Gries，P.，“Intersectional race-gender stereotypes in naturallanguage”，BritishJournalofSocialPsychology，vol.63，no.4，2024，pp.1-1786.

責編：霍瑤