关于竞争性假设分析法(ACH)几个关键概念的辨析

李星煜

(信息工程大学 郑州 450001)

0 引 言

竞争性假设分析法(Analysis of Competing Hypotheses，ACH)是美国著名情报学者小理查兹·J. 休尔(Richards J. Heuer, Jr.)在20世纪80年代创新提出的一种情报分析方法，其首次系统完整地阐述反映在1999年公开发行的《情报分析心理学》(PsychologyofIntelligenceAnalysis)之中。以此为基础，休尔于21世纪初进一步提出了结构化分析的理念，并于2005年与帕洛·奥托研究中心(Palo Alto Research Center，PARC)联合推出了ACH软件2.0版(软件界面及主要功能区见图1)。在这个版本中，休尔对ACH方法做了最终完善，同时也正式开启了由ACH向结构化分析技巧的发展进化。正如他在软件说明文件《运用ACH改进情报分析》(ImprovingIntelligenceAnalysiswithACH)中所指出的：“ACH会带着分析人员经历一个结构化的分析过程；这个过程不同于传统的直觉判断，也更不容易出现分析错误。”[1]

图1 ACH软件2.0版界面及主要功能区简介[2]

我国对于ACH方法的关注大约始于2005年。此后的10余年中，ACH方法始终受到学者的较多关注，有的还将其运用于相关教学活动中。2008年、2015年，《情报分析心理学》中译本由军事谊文出版社、金城出版社分别以内部和公开形式出版。当前国内关于ACH方法的研究成果大致可分为三类：一是对ACH方法的介绍和阐述，代表成果是张晓军主编的《美国军事情报理论著作评介》[3]和殷勇山的硕士学位论文[4]，此后李景龙、高金虎等人著作中的介绍[5-10]，或崔华华、王野、辛越、时幼冰等人的文章[11-14]，基本没有超出殷文。二是运用ACH方法解决实际问题，主要成果有辛永涛、施国良、白雪等人的文章和2018年梁利明的硕士学位论文[15-18]。三是对ACH方法的改进优化，代表学者有王肖戎、姚泽清、周杰、梁陶等[19-23]。以上成果最大贡献在于揭示了ACH方法基于科学证伪的方法论基础和基于认知心理学的理论基础，较完整地介绍了该方法以8个步骤为核心的主要内容，然其对ACH方法的某些评析则有所失据，尤其是关于其实际运用及优化研究，更显薄弱。其中一个重要原因，在于学界对ACH方法某些重要概念存在理解上的偏差甚至误区。然而，与美国其他情报理论研究者一样，休尔非常重视概念的界定和使用。从《情报分析心理学》开始，到设计发布ACH软件，直至最后集大成形成结构化分析技巧，休尔始终在强调、解释他所提出和运用的几个关键概念。

1 关于假设(hypothesis)与假定(assumption)

假设(hypothesis)和假定(assumption)是ACH方法中最为基本的两个概念，在其他的美国情报分析理论中也属于重要概念。它们在英文中有着明确的区别，但是翻译到汉语之中，则大量存在统译、混用为“假设”的现象，由此导致了对ACH方法及有关情报分析理论的误读误解。目前国内学者有意识地对两个概念进行区分且作出不同翻译的，大约有张魁、杜效坤等人[24-26]；能够明确作出解释的，则仅见于杨恩毅翻译的《战略情报的批判性思维》(CriticalThinkingforStrategicIntelligence)一书：“本书涉及hypothesis、assumption、presumption三个词，都与假设相关。Hypothesis(假设)是研究者根据自己对现象的观察或前期的研究对不同现象(变量)的关系做出的一种推测，需要进一步检验；assumption(假定)是我们为方便推理所做的一个限定，可推断为真实的表述，从中可得出某种结论，也可译为‘理所当然的hypothesis’；presumption则着重指以可能性为依据的推测。”[27]这个注解已算大有进步，但亦未能有进一步说明，故而对于理解ACH方法还显得不够。

对于这两个词在ACH方法(甚至更广泛的美国情报分析理论)中的理解，至少需要把握以下三个方面：

1.1假设(hypothesis)是头脑中新生的，假定(assumption)是思维中已有的在休尔的术语体系中，假设(hypothesis)是问题(即不确定性)的可能答案。这些答案不是现成的，需要通过多种办法来提出，休尔在后来发展出的结构化分析技巧中，就介绍了简单假设生成法(Simple hypotheses)、多重假设生成法(Multiple hypotheses generator)、四象限假设生成法(Quadrant hypothesis generation)等三种典型的假设形成方法；这些答案也不能是相似的或交叉的，而必须是互斥的，根据休尔的建议，一般可根据情报分析的“6W”要素或事物发展的相反态势，组合形成互斥的假设集合[28]；这些答案还不是唯一的，因此需要情报分析人员对它们进行评估并作出选择判断(不仅要挑选出最有可能的假设，还要全面评估所有假设)，以消除不确定性。所以，休尔把判断称作“分析人员用来填补知识空白”的“分析跃升”，它“超越了现有信息”，所解决的问题将“从已知进入到不确定[的领域]”[29]。而对于假定(assumption)，休尔认为它属于思维模型或思维定式的一部分，指导了分析人员对新的信息的认知和处理；分析人员并不是在头脑空空的状态下开展工作的，在信息不足的情况下更加需要倚重“思维模型”“预有认知”“假定”等，帮助其理解事件、处理信息，休尔形象地把它们称为分析人员过滤信息的“透镜”[29]。

1.2假设(hypothesis)是基于不完善的信息而作出的猜想，假定(assumption)是基于已知信息形成的理解认识牛津词典对假设(hypothesis)作如下解释：“基于少量已知事实但尚未证明为真或正确的观点或解释。”[30]在情报分析中，“少量已知事实”意味着所面对的信息是不完善的，包括信息不完整、模糊不清甚至被故意扭曲等，其原因可能是己方搜集能力不足、敌方严加保密甚至实施欺骗，也可能是决策管理层所给时间紧迫有限等。休尔《情报分析心理学》的主要内容，就是揭示人们在信息不完善的情况下处理信息、作出判断的一般规律，并提出优化、改进的方法建议。根据不完善的信息，是无法得出清晰且准确的答案的；在此情况下所作的回答，只能是猜想，内在地带有或然性。关于假定(assumption)，通用词典和专用词典的释义各有侧重。例如，牛津词典的解释是：“虽然并无证据，但认为或感觉某事物为真或将会发生。”[30]美军军语词典的解释则是：“关于作战环境的特定推定，虽缺乏证实性证据但认为为真，为持续制定计划所必须。”[31]但可以看出，它们都强调了两个要素：其一，它是一种主观认知(如：认为决策者应当是理性的)或推定(如：早上发现地面是湿的，认为昨晚下雨了)。它们或者源于直接经验，或者来自间接经验，但无论是何种经验，都是一种已知信息。其二，它缺乏实证基础(proof)。假定(assumption)一词并不特别强调认知或推定的正确性，正因为如此，由于经验有对有错，所以认知的内容或真或伪。

1.3假设(hypothesis)是用来检验的，假定(assumption)是用来批判的诸多词典在解释假设(hypothesis)时，几乎都突出了它是“有待检验的”这一特点。作为ACH方法的核心概念，休尔曾数次对该词进行了专门界定，强调假设(hypothesis)是一种“可检验的”解释或命题。例如，《情报分析心理学》指出：“本书是在最广泛的意义上使用‘假设’(hypothesis)一词，意指有待通过搜集和提出证据(evidence)来检验的可能的解释或结论。”[29]2.0版ACH软件说明文件和使用指南中亦指出：“假设(hypothesis)是关于何为真或已经、正在或将要发生何事的可检验的命题。”[1,32]从ACH方法来看，其最具创新之处就是用具有可操作性的工作程序来实现这一理念，即：分别列出假设(hypothesis)和证据(evidence)，并逐条评估后者对于前者的证实关系和证实程度。关于假定(assumption)，如上文所述，它是分析人员对事物的已有理解和认知，因此本身就可能含有认知局限、主观偏见、逻辑缺陷甚至错误理解(常见的情报分析缺陷参见表1)；另一方面，假定(assumption)又是分析人员思维模型的构成基础，是展开分析推理的预有前提，其正确与否直接影响了最终的结论。正是由于假定(assumption)自身的潜在问题和在分析活动中的重要作用，美国学者一贯对它保持着高度警觉。道格拉斯·麦克伊钦(Douglas MacEachin)曾强烈质问：“多少次我们在事后发现，问题并不在于[情报分析的]逻辑，而是由于其中的某个前提(无论它在当时看起来多么合理)是错误的？多少次我们不得不承认，错误的前提并非源自实证基础，而是来自思维模型(有时也称为‘假定’)所产生的结论？”[29]因此，休尔在开创ACH方法时，反复要求将这种存在于内心的主观认知或推理清晰地表达出来，并让它接受质疑，以保证分析的客观性：“[严谨的情报分析管理系统应当]鼓励情报产品清晰描述其中的假定(assumption)和推理逻辑链，明确结论中不确定因素的程度和来源。”[29]这一思想连同“信息的结构化”和“探究多种解读”，被杰克·戴维斯(Jack Davis)总结为休尔在批判性思维方面提出的三大技巧之一[29]。在更加系统地提出结构化分析技巧之后，休尔明确提出了“关键性假定核验”(Key Assumptions Check)技巧，并将其作为与假设检验密切配合使用的工具。

表1 常见的情报分析缺陷[33]

2 关于证据(evidence)

证据(evidence)是ACH方法中与假定(assumption)紧密相关的又一个重要概念，休尔对其阐述比较松散，而且在不同时期还有所差异，因此一般人在实际运用中往往根据常识，与强调客观性的“事实”或与强调已被证实的“证明”相混淆，从而带来实际运用中的偏差。综合休尔的各种论述，应从以下几个方面对证据(evidence)进行理解和把握：

第一，从功能作用角度看，证据(evidence)必须“从最广泛的意义上进行解读”。它是指“对判断假设具有影响的一切因素”[29]；只要是用来评估假设的内容，无论具体为何，均应纳入“证据”。需要强调的是，此处所指“证据”，是ACH二维矩阵最左侧纵列条目的名称(见图1)，与填入其中的具体“证据”并不相同，这也是许多人对于“证据”一词理解不准确的重要原因之一；当逐一列出“证据”时，则依序编号为E1、E2、E3……

第二，从内涵和内容来看，证据(evidence)指义甚广，内容繁杂，且因时间流变而更显关系错综。从最初提出ACH方法到2005年推出2.0版软件，休尔所阐述的ACH方法第二个步骤，均是“列出肯定或否定每一假设的重要的证据(evidence)和论点(argument)清单”，其中“论点”(argument)又具体包括“假定”(assumption)和“逻辑推论”(logical deduction)[1，29，32]；在具体运用时，证据(evidence)和论点(argument)均应列入ACH矩阵的“证据”条目之中。此外，休尔也要求分析人员应关注“证据缺失”问题，但并未明确是否应当列入。2011年，休尔在与伦道夫·H. 弗逊(Randolph H. Pherson)共同出版的《情报分析结构化分析技巧》(StructuredAnalyticTechniquesforIntelligenceAnalysis)一书中，对“证据”条目所含内容做了新的表述，即包括“证据(evidence)、论点(arguments)、假定(assumptions)以及某个假设为真时我们期望看到但却缺失的事物”[28]。这个表述略有变化，但显然更加清晰，下面以此为参照逐一梳理说明(见表2)。

表2 ACH矩阵“证据”条目所含内容

此处所称证据(evidence)已不再是矩阵中的条目名称，休尔还曾称作“确凿证据”(concrete evidence或hard evidence)[29，32]]，其内容可能是主观认知，也可能是客观事实，后者也被休尔冠以“事实证据”(factual evidence)、“确凿事实”(hard fact)等名[28]；但无论为何，证据(evidence)都是经过证实、准确无误的内容，在这个意义上，它与证明(proof)同义。论点(argument)也被休尔称作“逻辑推论”(logical deduction)。休尔认为，它和假定(assumption)都是基于已有事实或已知信息而产生的，只不过论点(argument)是主观推断，假定(assumption)是主观认知；二者都会导致对假设(hypothesis)产生“强烈的先入之见”，往往对分析结论具有更重要的决定性作用。休尔认为，ACH矩阵是对分析人员思维活动的“精确呈现”，因此必须将它们包含在内；但对比证据(evidence)，二者均未经过检验和证实，正误待辨，因此必须接受批判。[28-29，32]

值得注意的是，基于丰富的分析实践实验，休尔极为重视应当看到但尚未看到的事物，强调应把“证据缺失”纳入ACH矩阵[28]。他曾多次以福尔摩斯故事中没有听到狗叫声的情况为例，指出这个未发生的情况说明，罪犯是内部人员而非陌生人。休尔特别指出，“在分析敌方发起军事进攻的可能性时，敌军尚未采取的行动可能比能观察到的已有行动更为重要”，并把列出和研究此类证据作为破解敌方拒止与欺骗行动的有效办法[32]。

第三，从实际运用来看，ACH矩阵“证据”条目中的内容往往会与假定(assumption)相互转化。休尔特别重视人们大脑中预先存有特别是表现为潜意识的“假定”，要求把它们纳入“证据”之中。休尔曾指出，如果分析人员觉得ACH矩阵的计算结果与主观感觉相去甚远，一个重要原因可能就是“证据”条目不完整，因为人的思维“可能受到了并未列入其中的假定或逻辑推论的影响”，所以分析人员必须“认识到未表述出的或未受到质疑的(以及往往未意识到的)假定在其分析中所起的作用”，而ACH方法恰好可以帮助找出影响分析人员思维的一切因素[28]。这些被忽视的因素，一部分通常是分析人员非常熟悉或认为是“常识”的主观认知(例如“人们会趋利避害”)，反映为上表“确凿证据”中的主观部分，休尔建议运用“关键性假定核验”技巧来发掘；另一部分则更具迷惑性，即表2中的“事实证据”或“确凿事实”。对于后者，休尔明确指出应当区分“证据”本身和对“证据”的解读评估，因为“关于某条证据与特定假设符合度的评分，往往是以假定为基础的”[28]。在实际运用中，这种对证据的解读评估往往带有分析人员强烈的个人倾向性。例如，对于“某天气温为30℃”这一事实，不同的人会分别作出“气温不高”和“气温偏高”两种截然不同的解读。休尔指出，ACH方法的一大优势，就是可以汇集不同观点并精确凸显不同之处，观察“对于证据(evidence)的各种解读或不同的假定(assumption)，是如何影响各种假设(hypothesis)的可能性的”[32]。对于真伪难辨的证据，休尔甚至给出建议：可以从正反两方面形成假定，把该证据输入两次[32]。从这个意义上讲，用来评估假设的，不是“证据”，而是对“证据”的解读和推理；在这个过程中，“证据”首先催生出或转化为“假定”，“假定”再以“证据”的形式进入ACH矩阵，作为评估“假设”的基础。

3 关于结论(conclusion)

严格地讲，“结论”并不是ACH方法的基本概念，但是一般人从情报分析工作的实际出发，往往把得出结论视为最主要的工作成果甚至最后的步骤，进而把这种认识也带入到ACH方法之中，这就与休尔的设计思想不太相符了。对于ACH方法中“结论”一词的含义，可以从以下几个方面认识和理解：

其一，就环节而言，“得出结论”只是ACH方法的中间步骤。在休尔创立的ACH方法8个步骤中，涉及“结论”的分别是：第5步“就每个假设的相对可能性作出暂时性结论，然后努力对假设进行证伪而非证实”。第6步“分析结论相对于关键性证据的敏感度；思考一下，如果证据是错的、带有误导性或者可以作出不同解读，这对分析会产生什么影响”。第7步“报告结论；就所有假设的相对可能性进行讨论，而不仅仅是最有可能的假设”。虽然休尔指出，分析人员在熟练掌握ACH方法后，也没必要完成所有的8个步骤[29]，但从国内现有研究成果看，对于第8步(提出未来应观察的标志物)重要性的认识存在相当不足，部分学者甚至没有任何原由地将此步骤忽略，而把ACH方法的终点直接定格在第7步甚至第5步[11,14-15,17]。显然，这不是休尔的本意，也没有把握住ACH方法的重点。

其二，从内容上看，结论所呈现的是证据与不同假设的对应关系和符合程度，而不是通过ACH矩阵的计算找出可能性最大的假设(见图1)。国内现有研究成果几乎都把ACH方法的重心放在了矩阵构建、证据赋值和计算结果上，对于所运用的案例，一般都是根据矩阵计算结果，将证据证伪数值最小的假设作为最终的分析结论。实际上，休尔从一开始就告诫大家应当正确使用和认识ACH方法：“决不能让你的结论受制于矩阵……得出结论的应当是你而不是矩阵。”[29]开发出ACH软件后，休尔进一步警告使用者不要太过看重计算数值：“如果分析人员把ACH当作能提供正确答案的神奇公式，那就大错特错了。这个程序只会根据你所选的证据以及对它的评估，说出你让它说的话。做决定的是你，而不是电脑。操控证据得到想要的任何答案，其实轻而易举，但这有违使用ACH方法的初衷。”[1]无论是手工作业，还是利用软件工具，休尔始终认为ACH方法旨在展现出能够体现各种可能性的多样化假设，挖掘出影响个人判断的一切显性和隐性因素(证据)，进而“精确反映出我们对于重要因素的判知以及这些因素与各个假设的概率的关联程度”[29]。至于矩阵的计算数值，它们只不过是“从最大可能到最小可能的假设的大致近似值”，并不意味着由此可以得出最终结论，更不保证“产生正确答案”[29,32]。在休尔看来，“分析判断从不确定，错误的可能却永远存在”，因此在ACH方法的结论中，应当“让决策者了解所有可能情形的相对可能性”，因为“决策者应当以所有的可能情形为基础作出决策，而不仅仅是最有可能的某种情形”[29]。

其三，就功能作用而言，ACH方法的结论不仅能用于决策参考，而且还可供分析人员用来完善思维、增强理性、预作观察。休尔开发ACH方法的根本原因，一是人的主观思维和直觉判断带有先天不足且难以依靠自身加以克服，另一个则是人的大脑记忆、处理能力有限，因此分析思维难以覆盖所有证据、兼顾所有因素、捕捉所有变化、比对所有情形。按照休尔的设计，ACH二维矩阵是用来“辅助思考和分析”的工具：一方面，它将需要解决的问题解构成并外化为假设和证据两大部分，使分析人员得以充分细致展开研究；另一方面，它也是一种“永久的速记记录”，可以完整呈现分析人员考虑到的所有证据以及对证据的主观解读[1]。通过这个“理性、系统”“合理的分析流程”，ACH方法所产生的结论可以“迫使我们更加公平地对待一切可能”：对于原本以为知晓的内容，降低自信程度；对于原来认为不太可能的假设，则“迫使我们花更多时间去分析”[29]105,109。反映在决策者身上，就是需要制定应急应变计划，以防不太可能的情形演变成真。对于分析人员而言，它可以强化对自身思维缺陷的警觉，检讨现有分析过程，促使更多关注意外情况；特别是对于事态的未来发展，它为分析人员提供了持续监控所需的观察指标(即具有诊断价值的关键性证据)，进而可以“指导未来的搜集、研究和分析工作”[29]110，这正是ACH方法第8步的基本内容。

以上所讨论的只是多数人理解和运用ACH方法时容易产生误解的几个概念。实际上，休尔在ACH方法中还创立或涉及了其他重要概念，如思维定势、思维模式，证据的诊断性、相关性、可信度，关键性证据、关键性假定、指标等等。如上述分析所展示的，我们对这些概念的理解，也要防范陷入思维定势，避免望文生义，唯此才能真正理解休尔的思想，掌握ACH等系列分析方法和技巧的要义。