文│中国电科网络空间研究院研究员 计宏亮；中国电科网络空间研究院高级工程师 刘雪
算法认知对抗是以智能算法为核心，通过数据驱动的方式精准操控目标人群的认知、情感和决策的新型战争形态。与一般算法风险、平台治理问题不同，本文探讨涉及国家安全领域的算法认知对抗，本质上是“技术+政治”深度融合，利用算法技术放大信息传播效能，影响目标受众意识形态、价值观和行为模式等认知，从而实现政治性的战略目标。以生成式人工智能为代表的新兴技术正全面渗透到政治、经济、军事等多个领域，对认知空间产生结构性影响。在此背景下，认知对抗的形态逐步由传统的图文对抗向智能化、算法驱动的算法认知对抗转型，日益成为国家间战略博弈与意识形态竞争的重要场域。本文探讨算法认知对抗的发展历程、作用机制与治理思考，回应智能化时代认知空间安全面临的新挑战。
一、算法认知对抗的发展历程与时代特征
算法（Algorithm）是近代计算机科学的专业术语，指解决特定问题或执行任务的一系列明确、有效的步骤。其本质是内嵌于信息技术系统的一种复杂问题的解决逻辑，与算力、算据（即数据）并称为人工智能技术的三大引擎。我国人工智能企业深度求索（DeepSeek）通过动态稀疏路由算法、数据价值密度优化等方法，打破了人工智能大模型与大规模算力捆绑的传统开发范式，凸显了算法在人工智能发展中的关键作用。
随着人工智能技术发展，算法认知对抗逐步深刻融入大国博弈进程。美国等西方国家已经将算法认知对抗作为实现国家政策目标和确保地缘政治优势的重要手段，并进行了一系列战略布局和实践。2013年，美国大西洋理事会（AtlanticCouncil）发表的文章《“震网”事件预示算法战时代来临》（Stuxnet and the Dawn of AlgorithmicWarfare），提出算法战概念。2017年，美军成立算法战跨职能小组（AWCFT），推动算法与军事指挥系统深度融合。2018年前后，深度强化学习、脑机接口等技术开始应用于认知干预领域，将算法战与网络战、心理战相结合，形成覆盖物理域、信息域、认知域的混合博弈体系。2022年以来，生成式人工智能技术迅猛发展，推动认知对抗进入智能化阶段。2025年3月，美国非常规战争网站（Irregular Warfare Initiative）发表文章《利用人工智能了解中国大战略》（Harnessing AI to Understand China"s Grand Strategy），提出要构建“中国战略生成式模型”（PRC-StrateGPT），用以计算中国的战略布局，揭示了美国利用新技术进行战略博弈的企图。
当前，算法技术已逐渐被引入认知对抗研究与实践，在认知战领域形成了不可忽视的力量，成为智能环境认知对抗的重要驱动力，并体现出明显的时代特征。一是作战主体从人类主导走向人机协同，并向智能体系统自主行动加速迈进。二是攻击目标从群体下沉至个体，智能算法实现了类似原子化的精准操控。三是作战速度大幅提升，强化学习模型可实时分析受众反馈，自动调整叙事策略。四是作战空间日益多维泛在，社交媒体、智能推荐、搜索引擎、虚拟助手构成了“认知基础设施”，日常生活场景即作战空间。
二、算法认知对抗的内在机理与实现路径
作为智能化条件下的典型新型作战样式，算法认知对抗本质上是依托智能技术赋能，将人类认知过程解构为可计算、可干预、可评估的技术链条，通过认知干预的作用机制和典型模式，综合运用关键技术实现对群体认知动向精准制导，其内在机理与实现路径可拆解为以下三个层次。
（一）算法认知对抗的作用机制
算法认知对抗是传统的舆论战、心理战等手段在智能化时代的表现形式，其核心驱动力是人工智能、大数据等技术的快速发展与深度融合，作用机理在于利用智能算法等新技术从传播、心理和社会三个维度对“感知—判断—决策—行动”的认知环路施加影响，通过“内容、技术、渠道”映射认知科学体系的社会、心理和计算三个层面，借助数字平台的传播叠加效应与心理学的沉锚效应，作用于受众认知，影响受众的情感、动机、判断与行为，实现“谋略算法化、算法武器化”，进而达到操纵舆论、引导认知、分化社会共识等目标。
传播机制。算法认知对抗的传播机制主要体现在精准推送与信息茧房、社交机器人与虚假信息传播，以及算法偏见与信息过滤等方面。精准推送技术通过分析用户的行为数据和偏好实现内容定制化，从而形成信息茧房，限制用户接触多元观点，导致用户认知窄化。社交机器人能够模拟人类行为大规模传播虚假信息，进而影响公众舆论。算法偏见和信息过滤机制系统性放大或压制某些观点，进一步扭曲信息生态。
心理作用机制。算法认知对抗对个体和群体的心理影响主要体现在认知干预与行为引导、情感计算与情绪影响，以及群体极化与回声室效应等方面。算法通过精准的内容推送和界面设计，能够潜移默化地影响用户的认知和行为，而这一过程往往具有隐蔽性。情感计算技术能够识别和预测用户的情感状态，借此推送特定内容，引发情绪极端化和非理性化。在群体层面，算法可能使观点分歧加深，社会共识难以形成。
社会影响机制。算法认知对抗对社会的影响主要体现在舆论引导与社会共识塑造、政治干预与民主进程影响，以及文化渗透与价值观重塑等方面。通过操控信息传播，可影响公众舆论与社会共识，在重大社会事件中尤其明显。在政治领域，算法可用于干预他国内部事务，影响民众态度与选举走向。在文化层面，算法认知对抗可能导致某些文化价值观被系统性放大或压制，影响社会的文化生态和价值观体系。
（二）算法认知对抗的典型运行模式
算法认知对抗依托大数据、人工智能、社交平台算法等技术，实现目标精准定位、内容定制生成、传播路径操控与认知过程干预，构建“技术赋能认知对抗、认知对抗反馈技术迭代”的闭环，具备比传统认知对抗更强的影响力与渗透力。随着大语言模型与虚拟现实等技术的发展，算法认知对抗的影响力将进一步扩大。
基于智能算法与社交机器人的精准渗透。智能算法推送结合人工智能、推荐算法与数字编辑技术，具有拟人化、个性化与高效率特征。通过用户行为数据构建心理与倾向画像，可实现内容精准投放。社交机器人成为一种潜在的影响力量，能够快速生成、发布与互动大量信息，在信息环境形成规模效应。
基于定制化内容生成的认知干预强化。内容生产是认知对抗的基础，主要包括形象塑造、意义争夺、信息误导等形式，围绕争议性话题，利用用户数据画像实现内容精准投放。深度伪造（DeepFake）等技术可以放大争议效应，且虚假新闻和误导信息（misinformation）隐蔽性越来越强，成为极具杀伤力的信息工具。自动化扩散特定叙事，可降低用户对干预的警觉。优先推送引发强烈情绪的内容，可能加速认知极化。利用AI生成内容制造信息混乱，可能损害公众对权威信源的信任。
基于传播渠道的规模效应与自适应迭代。数字平台成为最重要的传播渠道。人工智能生成内容（AIGC）技术可批量生成海量误导性信息，突破人工审核阈值。基于用户反馈的实时策略调整，可提升干预效果。由美国等西方国家主导的推特、脸书、优兔、谷歌等数字平台，已深深嵌入全球传播体系，在关键事件中体现平台与国家战略意图相结合的特点。在乌克兰危机中，俄罗斯的社交机器人及其“农场”之所以被很快清除，与美国等西方国家掌控数字平台密切相关。
（三）算法认知对抗的关键技术
算法认知对抗依托人工智能、大数据、脑机接口等关键技术，通过协同运作实现“用户画像—内容生成—精准传播—诱导反应”作用环路，完成对目标个体或群体的认知、情感和行为引导，达到传统手段难以实现的精准化、自动化、规模化和隐蔽化效果。
数据采集与用户画像。算法认知对抗依赖对海量用户数据的实时采集与分析，涵盖社交媒体行为（如点击、转发、评论）、地理位置、情感倾向等多维度信息。通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，构建精准用户画像，识别目标群体的认知偏好与情感弱点。例如，2025年，美国国土安全部等机构在脸书平台部署情绪分析技术，通过算法判定账户传播内容与美国政府涉华叙事的相关性，并清除特定账号。这是平台与国家意志相结合的算法认知对抗技术实践。
智能生成与深度伪造。生成式人工智能可自动化生产文本、图像、视频等内容，甚至生成高度逼真的深度伪造信息。例如，在乌克兰危机中广泛传播的“乌克兰男子告别妻女”视频，就是通过算法生成的“模因”（meme）化内容，用以扰乱公众认知。此类技术大幅降低了虚假信息的生产成本与传播门槛。
精准分发与情感操控。社交平台算法通过协同过滤、兴趣推荐等技术，实现信息的个性化推送。例如，脸书的新闻流（News Feed）和TikTok的推荐算法，可强化信息茧房效应，放大特定观点或情绪（如恐惧、愤怒），形成情感共同体。在经济社会领域，通过散布“经济崩溃论”等虚假信息，可直接影响投资者情绪与市场行为。
混合现实与神经监测技术。脑机接口（BCI）和神经监测技术如脑电图（EEG）、功能性磁共振成像（fMRI）的潜在军事化应用，可能直接干预人类认知过程。非侵入式脑机设备可监测神经活动，生成针对性信息；侵入式技术甚至可能植入错误感知信号。这类技术模糊了物理与认知空间的界限，使“认知干预”进入新的阶段。
三、应对算法认知对抗挑战的建议
算法认知对抗已超越单纯技术竞争，演变为“算法—算力—数据—认知”四位一体的综合博弈。对此，应构建“理论布局+技术防御+社会治理”的复合策略体系，积极布局认知增强、数字孪生等前沿领域，应对算法与认知层面的双重挑战。同时，推动认知科学、传播学与计算机科学的跨学科融合，共建更具韧性的数字社会生态。
推动跨学科理论研究与布局。算法认知对抗涉及技术、心理、社会、法律等多领域，其复杂性与多维性要求加强跨学科综合研究能力。建议推动设立相关学术组织与跨学科研究平台，通过定期举办研讨会、工作坊等形式，促进不同领域专家的深度交流与合作，逐步在基础理论与应用研究方面形成创新力量。
加强技术创新，提升认知防御能力。支持认知增强、BCI、神经反馈等技术研发，挖掘其在认知防御中的应用潜力。推动数字孪生技术在关键基础设施（如能源、交通）领域的应用，构建仿真环境，预测和应对认知风险。优化算力基础设施，建设国家级智能计算中心，支持大模型训练与复杂数据分析。加快发展对抗性人工智能技术，开发反深度伪造检测工具和情感分析模型，实现虚假信息实时识别与拦截。推广联邦学习与隐私保护计算框架，推动数据本地化处理，降低数据滥用风险。
建立社会预警与协同响应机制。依托大数据和人工智能技术，构建覆盖网络舆情、社交媒体、文化传播等多渠道的动态监测网络，通过算法模型实时识别异常信息传播模式。在制度层面，整合多系统的数据资源与处置资源，确保从线索发现到溯源打击的快速响应。针对境外机构以学术合作、文化传播等名义开展的渗透活动，可通过多部门联合审查机制及时干预；针对社交媒体上煽动对立情绪的机器人账号集群，可以利用跨平台数据溯源锁定幕后操纵主体。整个机制需通过常态化攻防演练持续迭代，建设“蓝军”模拟新型认知攻击手段测试防御体系漏洞，并根据技术演进动态更新策略库，最终形成兼具韧性与适应性的认知防御体系。
随着智能技术的发展，认知攻防的核心驱动力已由原来的“人力主导”转向“算法赋能”，使认知对抗的形态发生深刻变革。当前，生成式人工智能、智能体技术推动各国不断加大智能化发展建设投入力度。同时，全球安全局势剧烈演变，大国博弈与地缘冲突深度交织。作为智能环境的重要博弈手段，算法认知对抗的对抗烈度将持续升级。因此，需立足国家安全高度，强化算法认知对抗体系化研究，构建技术防御、制度规范与素养提升协同发力的应对体系，切实维护智能时代的国家认知安全。
（本文刊登于《中国信息安全》杂志2026年第3期）
声明：本文来自中国信息安全，版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点，不代表安全内参立场，转载目的在于传递更多信息。如有侵权，请联系 anquanneican@163.com。
