逻辑与认知相互影响、紧密联系，在科学理论的构建中发挥了重要作用，同时也是管理决策的前提和理论基础。但对于管理决策而言，精准的逻辑论证往往难以实施。正规的逻辑论证过于重视理性主义的形式化，应用形式公理方法和数学逻辑方法来论证推理特别是应用于管理决策存在明显的局限性，而非精准逻辑推理在管理决策中则颇具实用性。通过基于经验的归纳推理方法，运用自然的齐一性和事情发展的恒常性去推理事物，可以评估和预测行动计划与决策。表面上看，这种归纳逻辑推理并不是精确的科学理论，但人类社会过于复杂，如果管理决策都要用精准逻辑论证，则容易陷入“不可知论”和“怀疑论”。而归纳逻辑在很多情况下都颇具有效性，因此可以假设归纳推理是有效的。这样，很多管理决策的研究就可以通过这种方法去论证，管理决策的计划和制度的评估便有了有效的评估方法。这种方法的运用能够增强解决社会问题的理论论证能力，为非精准逻辑的可行性提供依据。

　　从精准逻辑推理到非精准逻辑推理

　　对于逻辑推理论证的发展而言，精准的演绎逻辑推理需要增加归纳逻辑推理等非精准的逻辑推理，以便于扩大逻辑论证的应用范围。这对于管理决策的科学合理性而言具有重要意义。特别是如今人工智能等新科技爆炸式发展，社会问题的复杂性越发凸显，逻辑论证推理面临极大挑战。扩大逻辑论证方法，对于解决管理决策问题具有很大作用。

　　逻辑论证推理是否具有科学合理性，有赖于科学认知的确定性。传统的精准逻辑具有严格性和精确性，处理概率事件的结果是“非此即彼”。相对于传统的精准逻辑，非精准逻辑可以运用含糊方式对事件结果进行回答，通常回答为“亦此亦彼”。传统的精准逻辑推理即精准推理，所用的认知是正确的、论据是正确的，因此推出的结论是精准的。精准推理的结论只有两种，一种是真的，另外一种是假的。在科学理论的论证过程中，往往运用的是精准逻辑的精准推理，这样才能有正确的结果。非精准逻辑推理是建立在非经典逻辑推理基础上的论证推理，具有不确定性特征，通常应用于复杂性系统。非精准逻辑的推理过程不同于传统的逻辑推理，依靠的论据具有不确定性，推理依靠的认知也不一定是正确的，通常会用含糊理论或概率的方法来验证，结论也存在不确定性。

　　虽然科学认知也具有时效性，并且不断受到证伪主义的冲击，但它是科学共同体或社会决策团体共同协调的约定结果。人类是在科学认知的基础上构建起一个庞大的知识体系。逻辑的推理论证离不开科学认知，科学认知成为逻辑推理的背景知识。科学认知是逻辑推理论证的理论基础，也是管理决策的科学理性依据和理论前提。逻辑推理是一种行之有效的具备科学合理性的论证方法。但对于管理决策而言，没有办法对所有的管理决策方案都采用精准的数理符号逻辑推理，这时非精准逻辑推理则颇具可行性与有效性。应用非精准逻辑的归纳逻辑，也是一个具有科学合理性的评估方法。

　　积极应对非理性思维与复杂性问题

　　非精准逻辑推理是以科学认知为根据的一种思维论证过程。相对于社会活动的决策而言，科学认知有时会受到大众认识的影响，特别是在认知不足的情况下，这种表现尤为明显。并且，在各种复杂性的社会环境影响下，人的思维可以从理性思维变成非理性思维。在这种情况下，非精准逻辑推理的理性思维过程就会受到各种非理性思维的干扰。要使得逻辑与认知具有科学合理性，非精准逻辑推理必须与大众认知的心理逻辑相结合，进行科学分析，得出更为有效的推理结论。

　　对于社会这一系统，管理决策面临复杂性问题。人们采用归纳推理有效性进行逻辑推理分析，可是管理决策问题过于复杂，对很多现象又缺少经验，难以寻找事物发展的恒常性，科学认知难以确定，从而出现认知不足的现象。这时的管理决策需要灵活运用归纳推理，以适应社会复杂性的动态变化。对于复杂性的管理决策问题，非精准逻辑推理应采取因果推理、概率方法、类比方法、归纳方法等的交叉结合，通过科学和理性的信息加工，使管理决策的有效性最大化。

　　组成社会的人群具有复杂性，不同人群对不同的事物有各种不同的认知。非精准逻辑推理不但要面对认知不足的情况，同时也要面对充满复杂性的大众认识。当逻辑推理运用DM模型、IS模型、贝叶斯定理模型等数学概率方法都解决不了社会的复杂性问题时，或许也只能求助于归纳推理。归纳推理可以考虑多方面的社会因素，而社会因素在人们的判断和决策中都发挥着重要作用。

　　如果应用科学认知的实验方法来研究判断和管理决策问题，注意的焦点往往有些狭窄。这时则需要运用归纳论证，从社会系统的整体性和开放性出发，评估所推理的问题，这样才可以使得管理决策的非精准逻辑推理具有更高的科学合理性。相比于传统的精准逻辑，非精准逻辑推理带来了更为宽广的论证方法应用空间。但管理决策面对的是复杂性系统环境，为了决策的科学性，非精准逻辑推理应结合社会学、心理学、统计学、经济学、控制论等理论和方法，为管理决策提供科学的推理论证。

　　人工智能管理决策中的应用

　　在目前的科技创新发展浪潮中，人工智能是颇受关注的科技问题。人工智能的飞速发展与大规模应用，使社会生活发生了前所未有的变化。科技发展是一把“双刃剑”，人工智能在带来便利和利益的同时，也会带来伦理困惑和安全风险。人工智能给管理决策的非精准逻辑论证带来了新的研究视域和挑战。如何让人工智能造福于人类，避免出现伤害人类文明的现象，避免损害人类的安全风险，是管理决策的非精准逻辑论证需要面对的问题。我们难以用精准的数理逻辑和演绎推理的形式去论证人工智能的社会创造潜能，而用非精准逻辑的归纳推理进行论证也是困难重重。因为缺少可供参考的经验，归纳论证的恒常性难以寻找。研究人工智能对管理决策的综合影响，应从社会学、哲学、心理学、经济学、法学等学科进行交叉研究，让人工智能带动社会和科技的发展，创造巨大的经济利益，同时使人工智能伦理道德符合人类所需，降低人工智能可能带来的安全风险。

　　关于人工智能的安全风险及负面影响，非精准逻辑推理论证必须采取非常谨慎的态度，保持高度关注。对此，管理决策通常采用一般的非精准逻辑论证方法进行预测与评估。但从非精准逻辑推理的溯因推理和归纳逻辑方面，我们没有办法得到足够的关于人工智能的经验和经历，归纳推理会遇到困难。对此，可以采用经济学、统计学、控制论等方法，结合非精准逻辑推理手段，得出具有一定科学合理性的发展决策。

　　人工智能的科技发展与社会影响，是一个具有复杂性的管理决策问题。对于这个问题的非精准逻辑推理，可以应用亚里士多德的三段论模态逻辑，也就是说人工智能有可能性、必然性、偶然性三种论证。因为存在不同的推理论证结果，对于人工智能的管理决策就变得模糊和困难，如何解决这些问题将是非精准逻辑未来的一个研究方向。

　　对于人工智能的管理决策发展论证，非精准逻辑推理应朝科学合理性的发展方向迈进。这要求对人工智能的逻辑论证必须从科技环境与社会环境的整体性和开放性出发，以演绎推理的数理逻辑为基础，结合经验性的归纳推理，进行理性思维判断的同时进行非理性因素分析。通过非精准逻辑推理的应用，把人工智能的管理决策设定在人类可以操控的范围之内，让人工智能的科技创新健康发展。

　　（本文系国家社科基金重大项目“汉语逻辑术语本土化与中国逻辑学话语体系建设研究”（21&ZD065）阶段性成果）

　　（作者系清华大学社会治理与创新研究中心副研究员）