战场数字展示的局限性

技术通常被视为战争的仆人。然而，对在日常使用该技术的过程中所做的假设进行审视，就会将其转变为一个模棱两可的形象，并拥有所认为的更多能动性。防务界认为用于了解战场的数据种类有对有错，这导致技术的动员方式可能会破坏有效的战略。

简单地说，战争应被视为国家和非国家行为者为达到政治目的而使用的工具。著名军事哲学家冯-克劳塞维茨早在几百年前就提出了这一观点，至今仍是军事领导人的必修课。回到今天，西方使用数据的方式可以说破坏了这一目的。

所实践的战争在很大程度上依赖于快速决策周期，先进的信息技术可以生成战场的数字图像，并从中提取目标。然而，这是建立在对技术和知识本身性质的信念之上的，而这些信念在很大程度上没有受到质疑。这些信念将人类带入了一个代价高昂、潜在危险的战术兔子洞，更糟糕的是，它们阻碍了挑战关于战争及其目的的隐含假设。

实证主义范式及其对理解冲突的影响

人们通过 “助推器 ”或 “战斗力倍增器 ”等术语来理解为战争而动员的各种技术，这些术语意味着无论在何种环境下，这些因素都能实质性地改善战斗部队在战场上的表现。一个多世纪以来，西方国家明确围绕技术编写战略防御条令和概念，认为技术能创造对战场及其内容的详细了解。集体采用不断进步的技术与提高准确性、杀伤力以及在战斗中使用部队的效率和速度息息相关。

然而，这种对技术的制度决定论态度--即认为技术是战场成败的主要因素的规范性信念--却有着不为人知的后果。承认决定论如何掩盖了技术选择所带来的后果，就能更诚实地评估技术在战斗中的效用。在探讨决定论如何构建了对技术影响的集体理解，从而混淆了技术的社会成分之前，有必要先解决如何集体理解知识这一现象的问题。

实证主义是认识论的一个分支--研究知识本身的形式--侧重于从感官经验和逻辑中得出的知识，而忽略了其他知识。它建立在启蒙理性的基础上，相信对世界的客观认识是可能的。实证主义是西方军事力量理解知识的主要视角。

主要通过观察，利用监视平台、信号情报和开源情报等来源的数据，在软件中创建数字表征。这并不是关于战争和战斗的全部知识，但制度性实证主义偏好意味着会本能地排除一些数据和信息，并将某些理解方式置于其他方式之上。因此，某些形式的战场知识是不可能存在的。当战术行动与更广泛的战略问题相联系时，围绕技术和知识的这两个基本假设就会产生问题。

对如何理解知识的过滤决定了哪些数据可以使用、哪些不能使用、如何处理，从而限制了对战场的理解。因此，复杂的非结构化数据（如社会文化背景）被排除在决策支持工具之外，包括那些用于确定目标的工具。战争是建立在通过软件工具创建的数字表征基础上的，而这些数字表征则是基于这些未被认可的过滤器。可以说，这导致了一种还原性分析，因为最终依赖的高度结构化数据排除了什么。

简而言之，实证主义在一个本质上是主观的、建立在人类经验基础上的领域中寻求理性和客观的结构。因此，认识论的偏好，也就是理解和构建知识的方式，比人们通常认识到的更为重要。难以量化的、支持直觉决策的知识（如人们为什么打仗和坚持打仗）被排除在决策支持工具的核心算法之外，因为它与技术的认识论基础并不直接兼容。

在这些工具成为导致战场暴力的核心过程的环境中，这一点很重要，而且潜在的危害显然是真实存在的。这也是哲学重要的原因，技术的使用既是一个认识论问题，也是一个技术发展问题。可以说，在战斗中用来构建数字表征的工具只能提供基于认识论对数据类型偏好的狭隘态势感知，而不是可能的全部战场知识。在这种范式下构建的敌方数字表征只能有限地了解战术敌方当下在做什么，而不能了解为什么以及如何到达这个时刻。战略分析很少适合量化，因此，认识论和技术偏好使战争始终聚焦于战术战斗。

狭隘的态势感知如何限制战略理解

所有这些都预示着，在未来，依赖于狭隘态势感知的技术过程将使战争实践从更广泛的战略目的进一步转向对单个战术交战的管理。狭隘的态势感知强制推行了一种重战术成功轻战略进展的还原态度，而决定论偏好所驱动的技术前瞻性又强化了这种态度。支持战斗数字化呈现的工具并不能产生对战争目的的前瞻性、直观性和战略性理解--相反，战争正在发生，必须进行。

因此，在与技术的决定论关系基础上不加批判地使用实证主义分析方法，会带来一种非常现实的危险，即战争永远被视为程序的仆人。这正是因为决策支持软件及其算法（包括用于瞄准的算法）的目的是不断重构战场的数字表征。工具、数据和认识论态度的结合，使战术进程的管理和交付得到了回报，而战术进程也就心照不宣地成为了战争的主要目的。换句话说，技术对战术战斗支持的日益关注，将注意力和支持不可阻挡地引向战术战斗，而远离战略问题，这是难以共同抵制的。

如前文所述，对技术的决定论观点也限制了对这一问题（如果存在的话）的理解。系统化、流程化、数据化战争被广泛认为是自然进化的顶级战争形式。几十年来，它一直是北约盟国军事思想的核心，但相关人员却很难承认它的局限性。

这正是因为人们对其所处体系的共同理解实际上是由基本假设形成的，而这些基本假设没有被看到，更不用说解决了。机构对技术和认识论的理解基础决定了可以了解哪些问题，因为它们决定了如何理解技术，以及哪些知识被认为是正确的和错误的。

认识论的框架决定了衡量成功与失败的标准，决定了如何评判技术成果，因此也决定了如何理解软件生成的数字表征的成功。例如，在当代冲突中，目标被摧毁往往是通过观察得到确认的，但认识论框架却意味着，由于社会代价被认为是不可知的，因此后果就被搁置了。对数据化战争的认识论后果进行探讨，很可能会凸显出战略失败的社会和经济成本是如何削弱战术效率的。

前进之路：扭转确定性假设

要解决这种对战略理解的影响，必须解决两个相互交织的关键问题。正如已经看到的，当前的范式依赖于战场的数字化呈现，而这种呈现受到认识论偏好的限制。这就限制了对战斗本身的理解，尤其是在反叛乱或反恐等情况下，以人类地形为表征对象时，问题就更大了。举例来说，认识到数字构建的战斗视角无法解释人们为何战斗，也就意味着认识到狭隘的态势感知只能告诉基础数据和算法所构建的报告内容。它无法理解战争的目的是什么，也无法理解目标在更广泛的战略问题和战争的政治目的中的位置。

对技术依赖的前提必须受到挑战，以便将更大程度的主观性和非结构化理解带回到对战斗的分析中。本文认为，理解技术的框架将效率优化放在首位，而牺牲了效能，这反过来又意味着战术战斗优先于战争的战略和政治目的。这样做的结果是，理解战争的框架导致了暴力，但对总体战略成功的贡献却微乎其微。

第二个必须解决的问题是数据化对部队结构的影响。为支持数据化战争而对技术进行决定论式的前瞻，会给武装部队带来巨大的技能成本和负担。必须采购数据方面的专门知识，这往往要以牺牲其他行业和技能为代价。

技术效率和优化的说法对于许多私营行业来说并不陌生，这些行业希望通过数据科学在拥挤的市场中获得竞争优势。这种提高效率的方法必须以更少的资源完成更多的任务，而在资源有限的武装部队中，这就为进一步优化创造了条件。围绕数据化和狭义态势感知的更多优化会消耗更多有限的资源，从而必须进一步提高效率，并导致整个结构为追求采用而自食其果。

因此，国防的一个问题应该是，优化在多大程度上代表了战争的战略目标？国防部门还必须自问，从硅谷借鉴的采用模式在多大程度上适合一个从根本上说不是以营利为目的的领域？

结论

本文最终指出了一种现象，即对技术的态度将战争抽象为过程。抽象化将视线从激烈的战斗转移到舒适的流程管理中，同时将战争缩小为围绕战术战斗效率的资源优化问题。

可以说，战争不是一个优化的问题，而是一种由文化和信仰驱动的政治活动，它得益于对技术的合理利用。现在，未来的战争将不可避免地由数据主导，战斗人员的经验也将以技术为媒介。然而，目前与技术的关系能在多大程度上实现技术拥护者所承诺的战争中的战略主导地位还远不确定。

技术支持和兴趣的重点在于优化战术战斗，这是一个恶性循环，正在削弱战略思维能力。这就要求这些参与战争的人对技术框架持更加反思的态度，以正确审视对技术的依赖在哪些方面是有害的。首先，应审视哪些数据因不符合当前认识论的偏好而被排除在分析之外。可以说，排斥为伤害开辟了空间，使技术成为更多而不是更少滥施暴力的工具。

必须更好地认识到被排除在分析之外的数据所造成的限制后果，以及无情地追求以数据为导向的效率所造成的后果。通过这样做，可以让技术在战争中扮演合法的、最终是战略和政治目的的服务者的角色，使摆脱条令的死胡同。

参考来源：CETaS