"איפכא מסתברא" כמתודולוגיה אסטרטגית לאתגור קונספציות מחשבתיות במערכות צבאיות וביטחוניות
מבוא
ההיסטוריה של ישראל רצופה כישלונות וכשלים מודיעיניים ואסטרטגיים, שהמובהקים ביניהם התרחשו במלחמת יום הכיפורים (1973) ובמתקפה של חמאס ב-2023. בשני אירועים אלו נחשפה הנטייה של מערכות ביטחון ומודיעין להישען על קונספציות מקובעות ובלתי מאתגרות, ובכך להימנע מחשיבה מנוגדת. עקרון "איפכא מסתברא", אותו מוביל ד"ר יריב וינצר, מהווה תגובה ישירה לאותו קיבעון מחשבתי ומבוסס על צורך בסיסי בחשיבה ביקורתית מתמדת. מטרתו של עקרון זה היא להציג חשיבה נגדית ולאפשר שיח פתוח, שבו מאתגרים את הנחות היסוד ואת הקונספציות השליטות במערכות אלו, במיוחד מתוך תחום המודיעין.
קונספציות מסורתיות במערכות צבאיות והצורך בחשיבה מנוגדת
לפי ד"ר וינצר, התפיסה הקונספציונלית במערכות הביטחון בישראל, כפי שבאה לידי ביטוי בכישלונות ב-1973 ו-2023, יוצרת קיבעון מחשבתי שבו נוטים לקבל דעה קיימת ולאתגר את עמדות הפיקוד והמערכת. תופעה זו מונעת מעובדים, מפקדים וקצינים להעלות חשיבה ביקורתית מחשש לפגיעה בקידומם האישי, מה שמוביל לקבלת דעות מתוך צייתנות לנרטיבים מסורתיים. המנגנונים הצבאיים והביטחוניים הופכים מונוטוניים, וכך נוצרת תחושת ביטחון מופרזת אשר מקשה על המערכת להבחין בסימנים מעידים להפתעות אסטרטגיות.
ד"ר וינצר טוען כי "המיתוס 'חושב בעדנו'", כלומר, אנו נוטים להישען על נרטיבים מסורתיים השולטים בתודעה שלנו, ובכך מתבטלים בפני קונספציות מבלי לאתגר אותן באמת. הוא מציין את הסכנה בקונספציה של "שלום כלכלי", שבה נוטים מנהיגי הצבא והפוליטיקה להאמין שהאויב מורתע מתוך אינטרסים כלכליים, אף על פי שהמציאות האסטרטגית עשויה להיות שונה בתכלית.
עקרון "איפכא מסתברא" ככלי לאתגור קונספציות במודיעין ובביטחון
עקרון "איפכא מסתברא" מציע שיטה לא-שגרתית לעידוד חשיבה מנוגדת, המאפשרת ערעור יסודי של ההנחות הקיימות ומונעת התבצרות בתפיסות מסורתיות. גישתו של וינצר שואפת לבנות מערכות ניתוח דינמיות הכוללות רעיונות מתחרים, ובכך להוביל לחשיבה מורכבת ולהכנה טובה יותר לתרחישים בלתי צפויים. גישה זו מנוגדת למודלים המסורתיים שבהם העלאת השערות מנוגדות נעשית על פי מנגנון מלאכותי המיועד לתפקיד זה בלבד.
וינצר מדגיש את הצורך בקידום שיח קבוצתי וסיעור מוחות אשר יוביל לדיון פתוח ולא-פורמלי, בו רעיונות מנוגדים צומחים מתוך תהליך טבעי ולא מתוך מנגנון מובנה ומלאכותי. באופן זה, חברי הארגון נחשפים למגוון דעות ומתודות המאפשרות להם לאתגר את הקונספציות הנוכחיות ולהשיג תובנות חדשות ומותאמות למציאות המשתנה.
מפי ד"ר וינצר: "עקרון 'איפכא מסתברא' מייצג שיטה לא-שגרתית למניעת התבצרות בדעה קיימת ולקידום חשיבה נגדית, במיוחד בקרב אנשי מודיעין. אני מבקר את המודל המלאכותי הקיים שבו מועלות השערות נגדיות כתפקיד בפני עצמו, וטוען שיש צורך בגישה טבעית יותר, אשר תכלול רעיונות מנוגדים באופן אורגני מתוך סיעור מוחות קבוצתי ולא מבוקר באופן חיצוני בלבד. על ידי יצירת דעות שונות ומתחרות בתוך המערכת, ניתן להגדיל את היכולת לעמוד בפני הפתעות אסטרטגיות, כמו מה שמכונה 'ברבור שחור'."
יישום "איפכא מסתברא" במערכות מודיעיניות לאחר מלחמת יום הכיפורים
בעקבות הכישלון במלחמת יום הכיפורים, שבה הפכה "הקונספציה" לדוקטרינה רשמית שניטרלה את החשיבה הביקורתית, הוקמה ועדת אגרנט במטרה לחקור את הכשלים במודיעין ובצבא. הוועדה המליצה להקים גוף "איפכא מסתברא" שתפקידו היה לאתגר את התפיסות השלטות ולבחון אפשרויות הפוכות. אף על פי כן, וינצר מציין כי הגוף נותר חסר השפעה אמיתית ולא הצליח לערער באמת על הנחות היסוד שהפכו את הקונספציה לבעייתית כל כך.
קידום חשיבה מנוגדת במערכות דינמיות ואינטגרטיביות
וינצר מצביע על הצורך בשיטות ניתוח המותאמות לשינויים חברתיים ותרבותיים. לדעתו, מודלים אלו צריכים להתמקד בסיעור מוחות שכולל קשת רחבה של דעות ותפיסות עולם. בגישה זו, מערכות הביטחון נדרשות לייצר מבנים חשיבתיים שיכולים להתמודד עם משתנים מורכבים ובלתי צפויים, וזאת על ידי אימוץ מנגנוני חשיבה דינמיים.
לדעתו של ד"ר וינצר, השיטה של המציגה את רעיון "הברבור השחור" כמסגרת לניתוח סיכונים, היא מרכיב נוסף שעל מערכות הביטחון לקחת בחשבון. גישה זו מתמקדת בהבנת ההשפעות התרבותיות והאידיאולוגיות על הקונספציות הקיימות. בניית מערכת פרשנית מתחרה יכולה לייצר עמידות בפני תפיסות סטטיות ולהגביר את הגמישות המחשבתית.
סיכום מסקנות
המחקר מדגיש כי עקרון "איפכא מסתברא" בגישתו של ד"ר יריב וינצר הינו קריטי לא רק ככלי פרקטי במודיעין וביטחון, אלא כתשתית ניהולית המסייעת להימנע מקיבעון מחשבתי. היישום המלא של גישה זו במערכות צבאיות ואזרחיות יאפשר יצירת סביבה בה רעיונות מנוגדים עולים באופן טבעי, ולא כחלק ממנגנון מלאכותי.
וינצר מדגיש את החשיבות בקיום מנגנונים המאפשרים תהליך קבלת החלטות מושכל ומגוון, ושואף להקים מסגרות שיח גמישות, המסוגלות להתאים את עצמן לשינויים מהותיים ולצמצם את השפעת המיתוסים והנרטיבים התרבותיים על תהליך קבלת ההחלטות.
המסקנה היא שעל מנת למנוע כישלונות דומים בעתיד, יש לטפח גישות ניתוח מתחרות, המותאמות להבנת ההשפעות החברתיות והתרבותיות על תהליכי קבלת ההחלטות האסטרטגיות, ולשלב אותן באופן מתמשך כחלק מהשגרה בארגון.
"הברבור השחור"
מבוא
מושג "הברבור השחור" (The Black Swan) מתאר אירועים נדירים ובלתי צפויים, אשר השפעתם מכרעת והם משנים את מהלך ההיסטוריה או המציאות בצורה משמעותית. המונח נכנס לתודעה האקדמית בעיקר בזכות הכלכלן והפילוסוף נאסים ניקולס טאלב, שהגדירו בספרו The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable (2007). בספרו, טאלב מציין כי העולם מונע מאירועים אשר רובם אינם ניתנים לניבוי מראש והם נחשבים לבלתי סבירים עד כדי התעלמות או הכחשה.
הרקע למושג והקשר להיסטוריה
המונח "ברבור שחור" מקורו בהיסטוריה האירופאית, כאשר עד המאה ה-17 הייתה הנחה רווחת כי כל הברבורים לבנים. תפיסה זו נשברה לאחר שמגלי ארצות גילו ברבורים שחורים באוסטרליה. האירוע המחיש כיצד תופעות או קונספציות שנטבעו מתוך הסתמכות על נתונים מוגבלים עשויות להוביל אותנו למסקנות שגויות כאשר מתגלים נתונים חדשים המערערים את ההנחות הקיימות.
טאלב השתמש במטאפורה זו כדי להמחיש את התופעות שאינן צפויות וכיצד הנטייה שלנו כפרטים וכארגונים להסתמך על תצפיות העבר מובילה אותנו להחמיץ אירועים בעלי השפעה עצומה. למשל, התפשטות האינטרנט, קריסת השווקים ב-2008, או מתקפת ה-11 בספטמבר 2001 – כל אלו דוגמאות לאירועי "ברבור שחור" ששינו את ההיסטוריה והפכו את המציאות על פיה.
מאפיינים של "ברבור שחור"
טאלב מציין שלושה מאפיינים מרכזיים לאירועי "ברבור שחור":
1. נדירות והפתעה: מדובר באירועים שמתרחשים בצורה בלתי צפויה ונדירה. השכיחות שלהם נמוכה כל כך עד שהם מחוץ להסתברות הרגילה של המערכת, ולכן הם אינם נלקחים בחשבון בתוכניות האסטרטגיות ובתהליכי קבלת החלטות.
2. השפעה עצומה: למרות הנדירות שלהם, השפעתם של אירועי "ברבור שחור" היא דרמטית, והם משנים את מהלך העניינים במגוון תחומים – כלכלה, ביטחון, טכנולוגיה ועוד.
3. הסבר בדיעבד (Hindsight Bias): לאחר שהאירוע מתרחש, ישנה נטייה אנושית להסביר אותו בדיעבד כ"ברור מאליו". זוהי הטיה מחשבתית המונעת מאתנו להכיר באמת באי-הוודאות וביכולת המוגבלת שלנו לחזות אירועים כאלה מראש.
הניתוח של טאלב ומשמעותו לתחומים אקדמיים שונים
טאלב מדגיש כי הסיבה לכך שאירועי "ברבור שחור" זוכים להתעלמות או להכחשה היא נטייתם של בני אדם להאמין בעולם מסודר וניתן לחיזוי, וכי אנו נוטים להכחיש את קיומם של סיכונים בלתי צפויים. גישה זו מתבססת על תפיסה של חוסר יציבות שמאפיינת את המציאות, וקוראת לאמץ אסטרטגיות גמישות ומודעות רבה יותר לאי-הוודאות.
במערכות הביטחוניות והמודיעיניות, מושג "הברבור השחור" מקבל משמעות קריטית בשל הסכנה שמערכות גדולות נוטות להישען על הנחות יסוד קיימות, מבלי לאתגר אותן או להכיר באפשרות של אירועים מפתיעים. זו גם הסיבה לכך
שד"ר יריב וינצר מציע להטמיע את גישת "איפכא מסתברא" כמנגנון שמטרתו לערער על תפיסות של קיבעון מחשבתי וליצור גמישות ארגונית.
היישום של מושג "הברבור השחור" בעולמות הביטחון והאסטרטגיה
באופן מעשי, מושג "הברבור השחור" מחייב מערכות ביטחוניות ואסטרטגיות להתייחס לאירועים בלתי צפויים כאל מרכיב יסודי בתהליכי קבלת החלטות. כפי שמציין ד"ר וינצר, המערכת הצבאית והמודיעינית בישראל נכשלת לעיתים קרובות בזיהוי אירועים כאלו, בשל נטייתה להתבצר בקונספציות מסורתיות ולהימנע מערעור הנחות יסוד.
לפי גישת "איפכא מסתברא", יש לקדם יצירת סביבות דינמיות שמתמקדות בסיעור מוחות ובחינה של תפיסות מתחרות, כדי להתמודד טוב יותר עם האיומים וההזדמנויות שאירועים מפתיעים מציבים. מודלים אלו מאפשרים גמישות רבה יותר ונכונות להתמודד עם אירועים בלתי צפויים שאינם ניתנים לחיזוי מראש.
מסקנות
מושג "הברבור השחור" מייצג את הצורך להכיר באי-וודאות כמרכיב בסיסי של המציאות, ולהתכונן לכך שתרחישים נדירים ובלתי צפויים עלולים להתרחש בכל רגע. במקום להישען על תחושת שליטה וביטחון מדומה, יש לפתח גישות חשיבה וביקורתיות אשר יאפשרו לארגונים להגיב בצורה גמישה ויעילה יותר לאיומים משתנים.
ד"ר יריב וינצר מציין כי באמצעות הטמעת גישות כמו "איפכא מסתברא", ניתן לייצר סביבות עבודה המקדמות סיעור מוחות אמיתי ומאפשרות להעלות תפיסות נוגדות. יישום כזה יכול לסייע במניעת הפתעות אסטרטגיות והקטנת ההסתברות לכישלונות כתוצאה מקיבעון מחשבתי – וכך להבטיח עמידות רבה יותר בפני אירועי "ברבור שחור".
מודל בייסיאני
מבוא
מודל בייסיאני הוא מסגרת מתמטית וסטטיסטית המבוססת על תורת ההסתברות, המאפשרת לעדכן ולהעריך את ההסתברות של היפותזות בהינתן מידע חדש. המודל נקרא על שמו של המתמטיקאי והכומר האנגלי תומאס בייס (Thomas Bayes), שפיתח את העקרונות הבסיסיים של התיאוריה במאה ה-18. הגישה הבייסיאנית משמשת ככלי מרכזי בתחומים רבים, כולל סטטיסטיקה, למידת מכונה, בינה מלאכותית, כלכלה, מדעי הקוגניציה ועוד.
עקרונות בסיסיים
הבסיס למודל הבייסיאני הוא משפט בייס, המבטא את הקשר בין הסתברויות אפריוריות (קודמות) והסתברויות אפוסטריוריות (מעודכנות) של היפותזה
יישום המודל הבייסיאני
המודל הבייסיאני מאפשר לשלב מידע קודם עם נתונים חדשים כדי לעדכן את ההסתברות שהיפותזה מסוימת נכונה. התהליך כולל את השלבים הבאים:
1. הגדרת ההסתברות האפריורית , מבטאת את האמונה הראשונית בנכונות ההיפותזה.
2. חישוב פונקציית הסבירות, מעריכה עד כמה הנתונים החדשים סבירים בהינתן ההיפותזה.
3. חישוב ההסתברות האפוסטריורית, עדכון האמונה בנכונות ההיפותזה לאחר התחשבות בנתונים.
יתרונות הגישה הבייסיאנית
שילוב מידע קודם: מאפשר לשלב ידע קיים או אמונות קודמות בתהליך ההסקה.
עדכון דינמי: ההסתברויות מתעדכנות באופן מתמשך ככל שמתקבלים נתונים חדשים.
התמודדות עם אי-ודאות: מספק מסגרת להתמודדות עם אי-ודאות וחוסר מידע.
גמישות ויישומים רחבים: מתאים למגוון תחומים וניתן להתאים את המודל לצרכים ספציפיים.
דוגמה ליישום: אבחון רפואי
נניח שרופא מעוניין להעריך את הסיכוי שחולה מסוים סובל ממחלה נדירה. לפני קבלת תוצאות בדיקה, ההסתברות האפריורית למחלה נמוכה . לאחר ביצוע בדיקה עם רגישות וספציפיות ידועות, ניתן להשתמש במשפט בייס כדי לעדכן את ההסתברות האפוסטריורית ולספק הערכה מדויקת יותר.
ביקורת ואתגרים
בחירת ההסתברות האפריורית: לעיתים הבחירה סובייקטיבית ויכולה להשפיע על התוצאות.
חישוב מורכב: במודלים מורכבים, החישובים יכולים להיות מסובכים ודורשים שיטות נומריות מתקדמות.
גישה פילוסופית: הגישה הבייסיאנית מבוססת על פרשנות סובייקטיבית של הסתברות, מה שעלול להיות שנוי במחלוקת.
השוואה לגישה התדירותית (Frequentist)
הגישה התדירותית מתייחסת להסתברות כאחוז ההתרחשות של אירוע בניסויים חוזרים, בעוד שהגישה הבייסיאנית מתייחסת להסתברות כמדד לאמונה או לאי-ודאות לגבי אירוע מסוים.
בגישה התדירותית: הפרמטרים נחשבים קבועים, והנתונים הם אקראיים.
בגישה הבייסיאנית: הפרמטרים נחשבים משתנים אקראיים עם התפלגות הסתברות.
יישומים מודרניים
למידת מכונה ובינה מלאכותית: שימוש במודלים בייסיאניים ללמידה הסתברותית, כגון רשתות בייסיאניות ו-Naive Bayes.
עיבוד שפה טבעית: ניתוח טקסטים והסקת משמעות באמצעות מודלים בייסיאניים.
כלכלה ופיננסים: הערכת סיכונים וקבלת החלטות תחת אי-ודאות.
מדעי הקוגניציה: הבנת תהליכי חשיבה וקבלת החלטות אצל בני אדם.
מסקנות
המודל הבייסיאני מהווה כלי סטטיסטי עוצמתי המאפשר הסקת מסקנות תחת אי-ודאות באמצעות שילוב של מידע אפריורי ונתונים חדשים. הגישה מציעה מסגרת גמישה ודינמית להתמודדות עם מגוון רחב של בעיות בתחומים שונים. למרות האתגרים הקשורים בבחירת ההסתברויות האפריוריות ובמורכבות החישובית, המודל הבייסיאני ממשיך להיות בעל חשיבות מרכזית במחקר וביישומים מעשיים.
מקורות להעמקה
Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., & Rubin, D. B. (2014). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press.
Bernardo, J. M., & Smith, A. F. M. (1994). Bayesian Theory. Wiley.
Kruschke, J. K. (2015). Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R, JAGS, and Stan (2nd ed.). Academic Press.
Comentários