[论文阅读] AI+ | 从 “刚性科层” 到 “智能协同”：一文读懂 AI 应对国家安全风险的核心逻辑
从 “刚性科层” 到 “智能协同”：一文读懂 AI 应对国家安全风险的核心逻辑
论文信息
- 论文原标题：人工智能应对国家安全风险：科层化治理的技术重塑之路
- 主要作者及研究机构：
- 彭勃：上海交通大学国际与公共事务学院、国家安全研究院教授
- 林铭海：上海交通大学国际与公共事务学院、国家安全研究院博士研究生
- 基金项目：
- 国家社科基金重大项目“超大城市治理的理论逻辑与数字化转型路径研究”（22&ZD171）
- 国家社科基金重点项目“总体国家安全观下特大城市社会治理创新研究”（21AZD047）
- 上海人工智能实验室支持
- 引文格式（GB/T 7714）：彭勃,林铭海.人工智能应对国家安全风险：科层化治理的技术重塑之路[J].上海交通大学学报(哲学社会科学版),2025,33(10):61-83.
- DOI：10.13806/j.cnki.issn1008-7095.2025.10.002
一段话总结
本文基于风险社会理论，聚焦现代风险“乌卡（VUCA）”特性与国家安全科层制治理机制的结构性张力，指出科层制在应对复合风险时存在认知阻碍、边界封闭、响应迟滞、适应刚性四大困境；通过分析人工智能依托“算力、大数据、算法”三大引擎形成的自适应学习、多模态信息处理、复杂关联识别、情境感知与系统推理四大核心技术特性，阐述其对科层治理的系统性重塑（组织结构弹性化、流程体系智能化、决策逻辑系统化、协作方式生态化），并从信息能力建设、决策支持加强、运行机制优化、跨域协作创新四大实践进路提出AI赋能路径，同时指出技术嵌入与组织路径依赖、算法治理与行政责任等理论困境，为国家安全治理现代化提供理论与实践指引（基金支持：国家社科基金重大项目22&ZD171、重点项目21AZD047）。
思维导图
详细总结
一、研究背景与理论基础
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现实与政策背景
- 国家安全定位：治国安邦根本大计，《中华人民共和国国家安全法》界定为“安全状态+保障能力”，覆盖“人民、政治、经济、军事、科技”等五大要素，形成“总体国家安全观”。
- 时代挑战：全球化与科技革命下，国家安全风险呈现**“乌卡（VUCA）”特性**（易变性Volatility、不确定性Uncertainty、复杂性Complexity、模糊性Ambiguity），突破传统治理框架。
- 政策支撑：党的二十大部署“国家安全体系和能力现代化”，二十届三中全会《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》单列该任务（王小洪，2024）。
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现有研究脉络
学界研究主要分三类，均未聚焦AI对科层治理的深层作用机理：研究脉络 核心内容 代表文献示例 脉络1：AI的潜在风险与规制 强调AI衍生风险及管控措施 张广胜（2023）《生成式人工智能的国家安全风险及其对策》 脉络2：理论范式建构 分析AI影响国家安全的机理与理念 肖晞等（2023）《人工智能赋能国家安全：理念、机理与路径》 脉络3：具体场景应用 聚焦公共卫生、特大城市等场景 周慎等（2020）《人工智能在突发公共卫生事件管理中的赋能效用研究》 -
理论支撑
- 核心理论：风险社会理论（乌尔里希·贝克），指出社会从“工业社会（财富分配主导）”转向“风险社会（风险分配主导）”，现代风险具有“自反性”（科技理性成风险源）。
- 科层制理论：韦伯科层制为工业社会产物，核心特征为工具理性、层级控制、专业分工、流程标准化，存在“一体两面”特性（优势：规范性；弊端：适应刚性）。
二、传统科层化安全治理的结构性困境
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科层制的核心特性与固有弊端
特性维度 核心内涵 制度优势 固有弊端 工具理性 线性因果思维，追求手段技术合理性 行动可计算、资源效用最大化 价值-技术分离，难应对非线性风险 纵向权力链条 层级明确的指令传导与审批机制 决策统一、协调成本低 决策迟滞（逐级审批）、基层“指令依赖” 横向专业分工 按职能分解治理目标，专业聚焦 提升复杂事务处理效能 部门壁垒（治理缝隙）、数据孤岛 流程标准化 基于规则的程序化运行 行为规范、避免个体干扰 程序刚性（难适配非标准情境）、目标替代 -
现代风险的五大特征（与科层制的张力来源）
- 二律背反机制：治理系统本身成风险源（如抗生素→超级细菌、《巴塞尔协议II》→影子银行风险），挑战工具理性。
- 测不准性机理：风险具有不可感知性、非线性（蝴蝶效应），观测行为干扰风险状态（如流行病爆发性传播），突破科层制“可测量假设”。
- 孤岛结晶效应：分散风险点跨域共振成系统风险（如全球供应链风险：地缘冲突+自然灾害+技术安全），冲击横向专业分工。
- 拓扑延展结构：风险多维度耦合、级联扩散（如经济安全→政治安全），与层级审批的时效性冲突。
- 认知建构特性：风险受话语权力影响（如疫情政治化），挑战科层制“专家理性”假设。
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科层治理的四大具体困境
- 认知阻碍：工具理性的线性思维与风险“测不准性、二律背反”失配，无法精准把握风险本质。
- 边界封闭：横向分工导致部门壁垒、数据孤岛，与风险“孤岛结晶”的整合需求矛盾，形成治理缝隙。
- 响应迟滞：纵向层级审批机制（如集权决策、基层授权不足），无法匹配风险“拓扑延展”的时效性需求。
- 适应刚性：标准化程序的预设性，难以应对风险的动态性与模糊性，导致“程序合规优先于结果有效”。
三、人工智能对国家安全治理的重塑
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AI的技术体系与核心特性
- 技术体系（三位一体支撑）：
层面 技术组成 核心作用 基础层 算力基础设施、大数据资源、算法机制 AI技术“三位一体”支柱 技术层 机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱 提供基础技术能力 模型层 深度神经网络、大型语言模型（LLM）、多模态模型、生成式模型 实现复杂智能功能的核心 功能层 数据分析、多模态感知、知识表示、语义推理、智能交互 支持治理应用场景 应用层 智能决策支持、智能监测预警、多模态情报分析平台 提供具体解决方案 - 四大核心技术特性：
- 自适应学习：从数据自主优化（如深度强化学习），应对风险“测不准性”。
- 多模态信息处理：整合文本/图像/视频等异构数据（Transformer架构支撑），破解“数据孤岛”。
- 复杂关联识别：通过知识图谱、因果推理发现深层关联，应对“孤岛结晶效应”。
- 情境感知与系统推理：结合数据驱动与规则推理（神经符号系统），适配风险“拓扑延展”与“认知建构”特性。
- 技术体系（三位一体支撑）：
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AI的四大重塑机制（对应解决科层困境）
重塑维度 核心目标 技术手段 解决的科层困境 组织结构重构 静态分层→弹性网状 知识图谱（跨域信息关联）、多智能体（动态角色调整） 边界封闭（部门壁垒、数据孤岛） 流程体系再造 标准程序→智能动态适配 流程挖掘（优化冗余环节）、情境感知系统（触发适配流程） 适应刚性（程序预设、难变动态风险） 决策逻辑变革 规则导向→智能推演优化 贝叶斯网络（因果推断）、多智能体仿真（情景模拟） 认知阻碍（线性思维、风险测不准） 协作方式演进 纵向指令→智能协同生态 联邦学习（数据不动模型共享）、区块链（分布式信任） 响应迟滞（层级审批、跨域协作低效）
四、AI赋能国家安全治理的实践进路
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信息能力建设：多维风险态势感知体系
- 核心机制：多源异构数据融合（整合政府/企业/公众数据）、知识图谱系统分析（揭示风险关联）、深度学习智能预警（分级感知+精准推送）。
- 应用场景：情报分析（整合开源情报OSINT、信号情报SIGINT）、风险监测（动态风险关联网络）。
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决策支持加强：科学风险处置机制
- 核心机制：多智能体仿真（情景模拟决策效果）、决策链路优化（扁平敏捷机制）、战略态势分析（系统动力学建模预测）。
- 应用场景：公共卫生应急（模拟社交距离、疫苗接种策略的影响）。
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运行机制优化：适应性风险管控体系
- 核心机制：流程挖掘再造（自适应流程系统）、多目标优化（资源精准调配）、强化学习闭环（监测-评估-调整-验证）。
- 应用场景：网络安全（自适应防御系统应对高级持续性威胁APT）。
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跨域协作创新：整体性风险防控格局
- 核心机制：知识图谱协作（跨部门业务关联）、联邦学习共享（数据隐私保护下协作）、区块链多中心治理（政府+企业+公众协同）。
- 应用场景：金融安全（跨机构风险监测，识别跨市场传导链条）。
五、结论与挑战
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理论价值
- 发展韦伯科层制理论：在保持科层稳定性的同时，突破其固有局限，形成“后官僚制智能整合范式”。
- 突破单一决定论：展现“结构-技术共演化”过程，而非“技术决定论”或“组织决定论”。
- 交叉学科视角：联结风险社会理论与组织理论，解释安全治理变革。
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现存挑战
- 技术嵌入与组织路径依赖：科层制度惯性可能制约AI效能，或形成“数字强化科层制”。
- 算法治理与行政责任：“算法黑箱”导致责任扩散，传统问责机制需重构。
- 技术理性与政治理性平衡：过度依赖技术可能消解国家安全的政治维度，陷入“技术决定论”。
- AI自身风险：AI是“双刃剑”，可能引发算法操纵、数据泄露等新型安全风险。
关键问题与答案
问题1：风险社会背景下，传统科层制国家安全治理面临的核心困境是什么？这些困境的根源是什么？
答案：
核心困境为认知阻碍、边界封闭、响应迟滞、适应刚性四大类：
- 认知阻碍：科层制基于工具理性的线性因果思维，无法应对现代风险的“测不准性”（非线性、不可感知）与“二律背反”（治理系统成风险源），导致风险认知不全面。
- 边界封闭：横向专业分工形成部门壁垒与“数据孤岛”，无法满足现代风险“孤岛结晶效应”（跨域共振成系统风险）的整合需求，产生治理缝隙。
- 响应迟滞：纵向层级审批的集权化决策（如基层“指令依赖”），难以匹配现代风险“拓扑延展结构”（多维度耦合、快速扩散）的时效性需求，错失干预时机。
- 适应刚性：流程标准化的预设性，优先“程序合规”而非“结果有效”，无法应对现代风险的动态性与模糊性（如非标准情境）。
根源：科层制是工业社会产物，其“工具理性、层级控制、专业分工、流程标准化”特性与风险社会中“风险主导逻辑、非线性风险、跨域系统风险”存在结构性张力，即科层制的“确定性治理逻辑”与现代风险的“不确定性本质”不匹配。
问题2：人工智能通过哪些核心技术特性，实现对国家安全科层化治理的系统性重塑？具体重塑机制是什么？
答案：
AI的四大核心技术特性是重塑基础：自适应学习、多模态信息处理、复杂关联识别、情境感知与系统推理。
具体通过四大机制实现系统性重塑，直接对应解决科层困境：
- 组织结构重塑（破“边界封闭”）：通过知识图谱建立跨部门信息语义关联，将“数据孤岛”转化为互联互通的知识场域；多智能体技术动态调整组织角色，推动结构从“金字塔式”向“弹性网状”转变，提升跨域协同能力。
- 流程体系重塑（破“适应刚性”）：通过流程挖掘分析历史数据，识别冗余环节并动态优化，替代静态标准程序（SOP）；情境感知系统基于实时风险特征触发适配流程，实现“规则驱动”向“情境驱动”转变。
- 决策逻辑重塑（破“认知阻碍”）：通过贝叶斯网络、结构方程模型构建系统因果模型，突破线性思维，把握风险复杂关联；多智能体仿真模拟不同决策的场景效果，实现“经验判断”向“数据+推演”的科学决策转变。
- 协作方式重塑（破“响应迟滞”）：通过联邦学习实现“数据不动、模型共享”（保护数据隐私），区块链构建跨部门信任机制，解决“横向协作避责”问题；多智能体自主匹配协作伙伴，形成“自组织动态协作网络”，提升响应速度。
问题3：人工智能赋能国家安全治理的实践进路包含哪些维度？各维度的核心机制与典型应用场景是什么？
答案：
AI赋能的实践进路包含信息能力建设、决策支持加强、运行机制优化、跨域协作创新四大维度，各维度核心机制与场景如下：
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信息能力建设（基础：风险感知）
- 核心机制：多源异构数据融合（整合政府/企业/公众数据）、知识图谱系统分析（揭示风险深层关联）、深度学习智能预警（分级感知+精准推送）。
- 典型场景：国家安全情报分析（整合开源情报OSINT、信号情报SIGINT，识别表面无关的情报线索）；大规模风险监测（如整合社交媒体、经济指标、环境数据，预测潜在风险趋势）。
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决策支持加强（关键：风险处置）
- 核心机制：多智能体仿真（模拟决策在不同场景的效果）、决策链路优化（构建“常规事件快处+重大风险科学决策”的差异化机制）、战略态势分析（系统动力学建模预测长期风险演化）。
- 典型场景：突发公共卫生应急（如模拟“社交距离管控”“疫苗优先接种”等策略对疫情传播的影响，辅助选择最优干预方案）。
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运行机制优化（保障：风险管控）
- 核心机制：流程挖掘再造（构建“情境识别-路径匹配-动态优化”的自适应流程）、多目标优化（实时调配资源，从“均质配置”到“精准投入”）、强化学习闭环（“监测-评估-调整-验证”循环优化）。
- 典型场景：网络空间安全（自适应防御系统应对高级持续性威胁APT，动态生成“一次攻击一套方案”的精准防护策略）。
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跨域协作创新（目标：整体防控）
- 核心机制：知识图谱智能协作（建模部门职能，实现“问题导向的主动协同”）、联邦学习安全共享（平衡数据共享与隐私保护）、区块链多中心治理（构建“政府主导+多元参与”的协同网络）。
- 典型场景：金融安全防控（跨监管部门、银行、保险机构构建协作系统，识别跨市场风险传导链条，实现系统性风险早期干预）。
总结
这篇论文精准抓住了“风险社会下国家安全治理”的核心矛盾，用AI技术为传统科层制“治病”，既不是“技术万能论”（承认技术与组织的张力），也不是“理论空谈”（提供可落地的进路）。它的价值在于：给学术界提供了“风险社会+科层制+AI”的交叉研究框架，给实务界提供了“从问题到方案”的操作指南，为国家安全治理现代化搭建了“理论-技术-实践”的桥梁。
当然，研究也有局限——比如没深入讨论不同地区的落地差异，对AI自身的安全风险（如算法被攻击）分析较少，这些可能是未来研究的方向。