复杂性理论：将混乱转化为机遇

复杂的系统中包含许多元素，从它们之间的相互作用中能够产生集体规则与模式。复杂性研究专注于探索这些动态过程中所包含的法则——从自然界中复杂的原子、分子与细胞系统，到复杂的社会与经济系统。复杂性研究致力于跨学科探讨如何通过一个复杂系统中诸多元素的相互影响（例如材料中的分子、生物体中的细胞或市场和组织中的人）发展出规则与结构——或产生混乱与动荡。如果初始条件最微小的变化便能激起其他方面的敏感反应，这样一个系统可以被称作混乱。这也就是人们所说的“蝴蝶效应”，因为在不稳定的天气条件下，蝴蝶翅膀的轻微扇动可能会引发全球天气变化。

市场与公司都是复杂的经济系统的代表。在市场与公司中，人们在不同的职位上相互作用。汽车行业是一个很好的例子，其产品和商业模式近年来发生了巨大变化。除了完成传统车辆研发任务之外，汽车公司还格外关注数字化与人工智能这两个飞速发展的领域。愈来愈繁多的产品种类和技术增加了复杂性。

在古典自由主义的传统、类似于 18世纪和 19 世纪的经典物理学，以及经济系统中，这种复杂性迄今为止尚未得到重视。相反地，人们通常会采纳一种线性平衡动态化。根据这种动态化，经济力量的自由自我组织应当能够自动带来“国家的繁荣”（亚当·史密斯， Adam Smith）。然而，作为一个不断与其他市场和自然交换物质、能源和信息的开放系统，市场经济无法实现最终的平衡状态。类似于一个生物生态系统，市场经济同样处于持续变化中，并且会敏感地对边缘条件中最微小的变化作出反应。此外，一个经济系统中的实际操作者是具有学习能力的人类：消费偏好的短期波动、生产行为的不灵活反应，以及原材料与地产市场中的投机行为都为经济系统中的敏感反应提供了绝佳的例子。这种高反馈系统被称为“非线性”。只有这种非线性模型能够展示出，两个处于竞争关系的产品在盈利增加且获得积极反馈的情况下，如何受到偶然初始波动的极大影响。初期阶段微小的市场优势（例如在某一区域更大的市场占有率、政治关联、更好的“关系”）能够在竞争过程中不断变大，并促使这一产品实现突破。由此，一项技术能够更加简单地获得更为显著的成功，虽然在初期还不能预言这种发展趋势。

即便一项技术标准（例如一种电脑操作系统）从专业角度来看并非最佳解决方案，但最终依然能够得到大众认可。非线性动态表示，最佳选择方案并不是凭空自动产生的——无论是在进化中、经济中还是政治中。我们应当知道，在竞争初期注意不要低估情况中最微小的变化，或放弃初步尝试。

对人类的理解力而言，掌控整个流程中的一切细节有些要求过高——例如在由激增的复杂性所决定的系统发展中。因此机器学习愈来愈多地应用在生产与销售中，以便能够训练机器人等系统元件与人类的协同合作，从而完成自己的任务（工业 4.0）。

然而，未来市场将继续主要依赖于推动公司创新潜力的人类活动。当我们能够利用复杂系统的非线性动力学时，复杂性管理才是成功的。尤其具有重大意义的是“混乱边缘”的行为：对企业而言，最重要的是找出公司如何在不稳定边缘顺着它的典型波动进行移动，以激发创新推动力。因为在“混乱边缘”处，能够发展出一种不同寻常的创造力。

例如一个发展稳健的企业周围会围绕着许多初创公司，由此会引发结局未知的创新型波动。公司在混乱边缘有约束地进行运营——这是硅谷的成功秘诀。对此前获得成功的路径过度依赖，束手束脚而不思求新的公司最终将被超越并走向消亡。此外，全球范围内的一个历史事例展示了人们如何在混乱边缘得以幸存并获得成功：共产主义下的中国在可控制的前提下一步步开放了资本主义自由贸易区，并实现了前所未有的经济繁荣。相比之下，前苏联在其计划经济末期变得僵化不堪，并最终走向灭亡。

本文首次发表于《保时捷工程杂志》2019年第1期。

照片：Udo Keller基金会/汉堡

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