有100多年了吧?西方科学主义高举着追求真理的旗帜实行地方割据造成了今天山头林立各自为政的军阀混战局面。
这是对使命的亵渎对文明的背弃。
前面Ai给出的那套治理体系虽然过于严苛但是急症用猛药乱世需重典。
古往今来虽然从来就没有真正完美的方案不过我们得承认那套方案有不足: 最明显的是太“飘”了太依赖那些数学符号——比如用贝蒂数等于52对应鲸歌频率看着挺唬人但跟实际能观测的社会变量根本对不上说难听点有点像用数学符号搞“占卜”好看但不顶用。
再就是验证机制跟不上。
原来用什么Jones多项式证明“宇宙稳定性”可这跟咱们实际关心的民生稳不稳定、社会抗不抗风险压根没个能说清的因果关系你没法证明它对也没法证明它错这不就成了空谈? 还有个大问题是算不了。
模型里说要“整合统一场”但需要的计算能力根本没谱——比如那种非交换几何的积分现在的超级计算机都算不了等于画了个没法实现的饼。
在原有方案上我们做了部分改进和调和主要在于可行性再完美的理论不能落地也是纸上谈兵。
那怎么改呢?得从四个层级一步步来既要保留原来想整合多维度的野心又得落地到能实操的层面。
先说层级0叫“社会动力拓扑层”原来叫“经典层”现在换个思路。
不用静态的代数拓扑了改用动态网络和数据聚类的方法。
简单说就是把九宫变成9个实实在在的节点——比如坎宫对应水务集团和社区离宫对应能源公司然后用实时数据把它们连起来。
比如“坎宫”和“离宫”之间的联系就用能源和水资源的协调程度来算数据实时更新。
最后看这个网络顺不顺比如基础设施的冗余度够不够目标是让网络效率至少达到85%别一有点事就掉链子。
然后是层级1“群体决策代数层”原来叫“量子层”。
不用那些玄乎的算子代数了改用随机过程和博弈论。
核心是算清楚各个宫的“效用”怎么变——比如某个决策对坎宫(民生)的好处得考虑大家的协作收益还要减去决策过程中的不确定性(比如意见太分散)。
怎么验证呢?可以在武汉搞个试点:找归元寺的禅修组(靠静默达成共识)和高校团队(靠数据算)让他们解决同一个民生问题看看哪组决策的不确定性收敛更快效果更好。
层级2叫“资源-意识对偶层”原来叫“暗物质层”。
不用什么镜像对称了改用“最优传输”的思路——说白了就是算清楚资源(比如水、能源)怎么分配才能跟大家的实际需求和意识(比如社区里大家最关心什么)匹配上。
比如坎宫的水资源分布和离宫的能源需求能不能通过数学模型找到最合理的分配方案最后让“错配成本”降到一个阈值以下别出现“这边水多到浪费那边却缺水”的情况。
最后是层级3“抗扰度量化层”原来叫“反物质层”。
不用扭结理论了改用随机微分方程。
核心是算社会扛得住多大冲击——比如政策调整的力度、社会摩擦的大小甚至突然来个“黑天鹅”事件(像极端天气、供应链断了)社会能不能稳住。
判断标准可以简单点比如社会波动的预期值能不能控制在基尼系数的30%以内别因为一点事就乱套。
光有模型还不够得有实实在在的验证办法还得低成本能落地。
比如层级0的“动力拓扑”想知道基础设施鲁棒不鲁棒不用搞复杂计算看看武汉地铁的客流数据和共享单车的GPS路径分析一下交通网络的冗余度就行数据直接从市政交通的API里拿。
层级1的“决策代数”验证群体共识效率就对比禅修组的脑电α波(越同步说明越专注)和在线投票的时长脑电数据用设备测投票数据从政务平台的日志里调看看哪组更快达成一致。
层级2的“资源对偶”想知道能源和民生匹配得好不好把电网的负荷曲线和社区团购的数据(能反映大家的实际需求)放一起聚类分析数据从国家电网和美团这些平台拿看两者的匹配度高不高。
层级3的“抗扰度”可以看看疫情封控后的恢复速度用手机信令的人口流动数据算恢复率有多快就能知道社会抗冲击的能力怎么样。
具体到武汉咱们可以搞个“九宫优化引擎”一步步跑起来。
第一步先搭动态网络。
把水务局、电网、地铁监控这些实时数据接进来实时画出九宫的网络看看哪个节点跟哪个节点的联系顺不顺。
第二步搞双轨决策实验。
找禅修组和AI团队用同一批民生问题的数据各自出方案然后比较哪个方案实施成本低、公众满意度高。
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