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复杂性科学思维 复杂性科学

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复杂性科学(复杂性科学思维)
敏感的大象VS愚蠢的预测
前段时间，长春长生毒疫苗的新闻突然刺痛了公众的神经 。有一段时间，人们怒不可遏，所有人都指责疫苗生产企业是赚黑钱的无底洞生意 。
然而 ， 我们今天不打算谈论有毒的疫苗 。毕竟无论如何都要怪长春长生 。
我感兴趣的是，这次“毒疫苗”事件和我们以前所说的“卖假药”不同:他没有用没有疗效的维生素冒充“真药”；相反，他们确实生产了疫苗，但生产了“毒疫苗” 。
你不觉得奇怪吗？既然一个公司花了大价钱生产药物，为什么还要生产有毒疫苗？这不是给自己找麻烦吗？
在国家医疗产品管理局(国家美国食品药品监督管理局)的通知中提到，事故原因之一是长春长生“擅自改变工艺参数和设备” 。太奇怪了 。他们为什么改变工艺参数和设备？有必要偷工减料降低生产成本吗？
这种“偷工减料”的答案当然是我们最容易想到的道德审判 。至于真相如何 ， 目前从公开的信息中似乎无法得知 。
但是最近北师大张江老师在混沌大学创新学院的一堂课上讲了复杂科学的思维方式，让我有了新的启发:除了技术，剂量对疫苗效果的影响也很重要 。
需要说明的是，张江先生不是疫苗生产方面的专家，我是疫苗方面的外行 。不过，我大概明白张江的逻辑 。
【复杂性科学思维 复杂性科学】我举个不太恰当的例子——技术上可能根本不正确，但逻辑上是一样的 。
假设你做疫苗 ， 按照技术规定:灭活1000升病毒需要1升灭活剂 。现在 ， 为了满足市场需求，扩大生产，工厂引进了10000升的生产设备 。这时候需要加多少灭活剂？
你可能会想 ， 这不就是一道小学数学题吗？大家都知道1000升要用1升灭活剂 ， 10000升要用10升灭活剂 。让我生产疫苗 ， 我绝对不会偷工减料 。正所谓“加工虽繁 ， 不敢省工 ， 口味虽贵，不敢减材 。”我必须用真材实料，对客户负责...
停下，停下...
编者按:在生物尺度缩放的过程中，有些因素是线性的 ， 而有些因素是非线性的 。疫苗发挥作用的实际过程是复杂的，以上例子只是思想实验 。
当你为自己的正直和童心感到骄傲的时候 ， 你可能已经在不知不觉中犯了一个致命的错误 。
为什么？我们先来看另一个人类历史上非常相似的案例 。(具体见:生活规模、城市规模、公司寿命 ， 其实遵循的是同一个规模法则 。)
1962年，人们做了这样一个实验:他们想给大象注射迷幻药LSD 。然而，人们不知道应该给大象多少剂量 。
这时，他们发现大象的体重约为猫的3000倍，已知猫服用LSD的安全剂量 。那很简单 。按照猫的安全剂量乘以3000就可以了 。这不是大象用的致幻剂剂量吗？
你看，这个推理过程是不是和我们刚才假设的疫苗生产过程很像？
结果注射完试剂五分钟后，大象虚脱，一小时四十分钟后，大象直接死亡 。
……
人们悲哀地得出结论，大象对LSD试剂极其敏感 。
大象太敏感是真的吗？其实不是的 。后来人们才知道，大象之所以会死，并不是因为大象敏感，而是因为我们错误地估计了形势变化的规模 。事实上，LSD的安全剂量并不能与动物的体重成比例增加——尽管线性比例计算是我们最习惯的思维方式 。
就像给孩子吃药一样 。简单地根据孩子的体重增减药物剂量是极其危险的 。同样 ， 在疫苗生产中，抗原的最终浓度和灭活剂的浓度很可能不是简单的正比关系 。如果凭直觉调整，很可能会好心办坏事 。
虽然我们的大脑习惯于对未来发展进行线性外推，但对于一个复杂的系统，其变化趋势往往是非线性的 。
潮流背后
成本也在增加 。
我们几乎每天都在做一件事:为了做出决定，我们需要评估形势的未来发展 。
那么我们如何推断未来呢？通常我们会根据目前的发展势头来估计未来的变化:如果公司今年业绩优异，营业额持续增长 ， 那么我们会估计公司明年业绩大概率持续增长 。
总的来说 ， 这似乎很有效 。但是，如果我们习惯了这种判断，那么迟早有一天，我们会突然发现，为什么昨天看起来势头还不错的企业，一夜之间就出现了大逆转 。诺基亚和乐视也是如此 。
为什么？
这是因为人们有一个误区，认为预测趋势就是看事物的走向 。

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