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如果真正理解了系统论，就会明白一个系统无论多么精密，都必然存在缺陷，因此，“草台班子”的诞生具有必然性。
但是这个现象完全可以反过来理解：草台班子一样可以把戏唱完，三个臭皮匠顶一个诸葛亮，大量的劣质元器件按照一定的架构被组织成一个摇摇欲坠的系统，就是有可能实现优质元器件单打独斗永远都实现不了的功能。
系统必然存在固有缺陷的原因如下：
要想完成一个目标，必然要满足两个条件，一是在思维中明确目标，二是在现实中施加力量。
如果目标不明确，那么力量就会朝着错误的方向释放，结果就会与最初的需求背道而驰；
如果不施加力量，那么目标就只能停留在主观想象中，客观世界不会因为想象自发改变。
为了明确目标，所需要完成的工作就是“决策”；为了改造现实，所需要完成的工作就是“执行”。
无论是决策还是执行，都需要使用元器件的“性能”。
单个元器件的“性能”是有限的，它只能实现非常微小的目标。
为了实现更大的目标，就需要汇聚更多的“性能”，就需要大量元器件相互合作，形成“系统”。
最初，系统的目标并不大，每个元器件都可以独立思考、决策，系统的目标被100%完美地执行，这就是“小而美”的系统。
后来，系统的目标越来越繁多、复杂，要想制定完美的目标决策，就需要随时分析内外局势、制定整体目标、规划前进路线、了解和激发元器件性能、分配系统内资源、协调元器件之间的矛盾、让信息指令在系统内充分流通……决策所需要的性能远远超出了单个元器件的性能。
此时，元器件们意识到，“决策”所需要的是“信息”，信息是可以复制的；“执行”所需要的是“能量”，能量是守恒的、不可复制的。因此，完全可以分化出一小部分元器件，专门负责决策，然后将决策的结果复制成无数份传递给其他负责执行的元器件。
由此一来，系统就分化成了“决策层”和“执行层”。
然而，决策层只负责制定系统总体的目标，如何将这个整体的目标一步一步分解，最终分配给执行层不同的功能区域、分配到一个个元器件头上呢？
于是，又有一部分元器件被分化出来，负责将决策层所提出的终极目标与执行层所实际具有的能力连接起来，寻找一条可以让目标分解落地的路径，这就是系统的“传递层”。
决策层、传递层、执行层构成了一个金字塔形状的系统（其实叫根状系统更贴切一些），这就是世界上绝大多数系统的架构。
系统被分化成不同的功能层次后，问题就出现了：
决策层知道系统应该实现的整体目标是什么，但是不清楚底下执行层的实际执行能力如何，这导致决策可能脱离实际、无法实现；
执行层知道自己能干些什么，但是不理解决策层制定的整体目标诞生的背景、过程，这导致实际执行过程中可能违背了目标背后的本义；
传递层更是两头堵，它既不完全理解决策层的目标是怎么来的，也不完全清楚执行层的执行能力如何，这导致他错误地理解上级分配的目标、然后更加错误地对下级进行指示，这种错误随着传递层数的增加呈指数级增长，最终分解出既违背系统初心使命、又不切实际无法落地执行的指令。
决策层发现自己的指令被执行歪了，又额外设置了一套监测考核系统，制定了一系列指标来调控传递层和执行层的行为，然而这些监测指标所监测的通常是系统根状结构的末梢指征，这些末梢的指征只会离顶端的核心目标越来越远。
传递层为了完成指标，只能层层加码将上级分配的任务超额分配给下级，确保问题不出在自己身上，这就是官僚主义；执行层接到了完全超出自己能力范围、而又无法理解其本意的任务，只能为了完成表面的指标疲于奔命，甚至被迫造假只为完成指标，这就是形式主义。
最终，执行层做出来的结果就会与决策层所制定的目标大相径庭，这就是系统的固有缺陷。
上述推理论证了，即使在理想情况下，系统仍然会存在固有缺陷。而在现实中，问题只会更多：
决策层往往不能准确地预测未来、不能制定正确的目标、不能规划最优的路线，最常见的问题是，系统为了维护自身的生存安全和运转所需的资源，制定了与系统的任务相矛盾的目标；
执行层并不总是由高效能元器件组成，低效能元器件甚至负作用的元器件比比皆是；
元器件往往不能优先为系统整体的利益考虑，元器件首先要实现自身的、对内的稳定，然后才能承担起对外的责任，而有些元器件的自我需求是永无止境、欲壑难平的。
社会、政府、企业如此，人作为一个复杂系统也是如此。大脑作为决策层，知道知识是好的，但是它不知道应该从哪里获取知识，于是设计了多巴胺系统奖励新形成的认知，可是从专业教材中获取新知识的速度远远跟不上刷一条15秒短视频形成新认知的速度；大脑知道获取能量是好的，但是它不知道哪些食物具有能量，于是设计了味觉系统追求具有甜味、香味的食物，于是高糖高油高盐的食物成为主流，肥胖和糖尿病也随之而来。
要想提升整个系统的运行效率，只有两种方式，第一种是在无数次尝试中优化底层模块，最后底层模块完全能够自主运行，不再依赖系统指令，就像人的条件反射一样。第二种就是使用哲学武器，深入开展调研，研究底层逻辑，在设计层面优化，而不是靠各种补丁（就是分割线下面说的两种方法）。
既然任何一个复杂系统都注定会出错，为什么我们的社会还能稳定运行？
系统可以通过两种机制来弥补自己的错误：
第一种是重复运行（在控制论中叫做反馈调节）。一个系统做出正确行为的概率哪怕只有10%，它也至少解决了10%的问题，它的反馈系统可以继续针对剩下的90%的问题再发出一次指令，这样剩下的问题就只有81%了，系统循环个十次漏洞基本就被补完了，但是一座新的屎山也形成了，屎山的问题就是效率低，解决方式就是重构优化。
第二种是多套系统并行，同时投入多份资源，多套系统共同完成一个目标，哪怕99%的系统都失败了，只要有一个成功，其它系统就可以复制它的决策。多系统的缺点是容易形成过激行为，本来只需要捶一拳警告一下，十个系统一人捶一拳直接把人锤死了，需要一个节流器。
系统虽然能够弥补自己的错误，但是并非没有代价：
直接的代价就是投入资源的浪费，以及产生的错误和垃圾需要有人来承受代价，通常来说承受代价的都不是系统本身，而是依赖于消耗某些资源，但资源终究是有限的，有些耗材还会反抗。
系统虽然打了补丁，但是补丁只是阻挡了错误的后果，并没有消灭错误本身，当错误发生的频率越来越高，那么多个错误同时出现的时候，系统的容错阈值就可能被突破，导致整个系统的突然崩溃，这种崩溃一般是难以预见的，就像人的猝死，就像楚人一炬，可怜焦土。
世界上之所以存在大量混乱低效的系统，是因为人们并没有真正理解并运用系统论，他们总是陷入两个极端：要么认为决策层应该主导一切，空想式地提出目标，然后期待执行层能够自发地实现目标；要么认为执行层应该主导一切，觉得只要每个执行层都能完美地运行，整个系统也能够自发地组织起来、以最大化的效率运行。
这两种思路都是错误的，或者说是不完整的。到底是决策层还是执行层真正掌控了整个系统？逻辑其实是这样的：表面上看，系统的所有行动本质上都由执行层完成，所以执行层决定了系统的输出结果；但是决策层的作用是通过提前预测，把合适的元器件放到合适的位置上，然后只需静待元器件来输出想要的结果，这其实就是“无为而治”。
在一个低效的系统中，决策层试图精确操控每一个元器件的行为，试图让元器件理解决策层的意图，试图让元器件去做违背元器件本身性质的行为，这必然要花费几倍的成本。
而在一个高效的系统中，决策层了解并顺应元器件的性质，对元器件的行为进行预判，在此基础上，根据想要实现的目标，设计一个组织结构，然后把合适的元器件放在结构中合适的位置上，系统的目标就会自然而然、高效地实现。
当然，这种方法并不是万能的，也有一定的局限性，因为如果每个元器件都是扶不上墙的烂泥、都是虫豸，那无论怎样设计也不可能实现复杂的目标。反之，如果每个元器件都是能够自行理解系统目标的超级精英，那即便没有决策层来将他们组织起来，他们也能够自发地各司其职、高效地实现目标。
综上所述：
系统实际性能=元器件理论最大性能之和×系统架构合理性×系统管理效率
元器件性能越高，元器件理论最大性能之和越大，系统管理效率也越高
所以，系统实际性能与系统架构合理性正相关，与元器件性能的平方正相关
也就是说，把有限的资源用来提高元器件的性能，比用来优化系统结构效率更高。
可以试举例来说明这一原理：如果让一群博士生穿越回古代，但是必须遵守古代的落后制度体系，再让一群没受过现代教育的古代人穿越到现代，允许他们使用高效的现代治理体系，把两者相比较，那么前者组成的组织实际效能更高。
其实我的系统论思想是来自于两款游戏，一款是Dread Hunger，另一款是戴森球计划，前者启发了我的灵感，后者彻底完善了我的系统论思想。
对于一个最优化的系统应该怎样设计这个问题，我在游玩戴森球计划的过程中得到了很大的启示。在游戏的初期，系统的目标是明确且有限的，这个时候就应该以系统的目标为起点，反向倒推系统需要哪些元器件，合理调配元器件的数量和整个系统的组织结构，这就有点像计划经济，适合小而美的结构。
但是到了游戏后期，系统庞大而复杂，需求众多，几乎所有的产线都要被调动起来，这个时候就不能根据系统的终极目标来倒推设计元器件了，而是要默认所有元器件都是被需要的，只需要集中注意力从终端开始建设每一个元器件产线，然后根据临时目的的不同将元器件组装起来形成需要的产品，我们需要做的就只是根据终端的需求量和库存量调控元器件的产量就好了。对应市场经济就是，企业端只需要考虑怎样用最低的成本最高的效率生产所有类型的产品，消费端只需要考虑怎样将原材料组装成优秀的产品供应给对应的客户群体，一切都是自发组织起来的，无需根据需求反向建造生产线。市场中的每个主体只需要根据供需和库存调整产量就好了。
从经济学推而广之到社会治理问题，在一个已经高度复杂的社会中，ZF只需要考虑企业生产保供、优化营商环境、促进个体居民增收等底层问题就好了，其他的一切都会自发地组织起来，完全不需要提出什么目标反过来要求元器件进行配合。
2024年11月24日凌晨1点更新：
这篇回答已经发表快四个月了，我很惊讶竟然没有一个人问我一句“什么是系统论”，只有人质疑：你这个系统论是哪来的？或者让我推荐学习材料的。我觉得我和各位的思维方式真的有巨大的区别。
在前面的补充中我曾经说过我的系统论来自于Dread Hunger这款游戏的启蒙，我就以这款游戏为例，演示一下系统论工具的实际使用。
DH这款游戏又名海上狼人杀，游戏背景是19世纪一群人开船去北极科考探险，游戏目标就是【让科考队员回到伦敦】。
现在，【让科考队员回到伦敦】就是我们的目标A，我们围绕这个目标建立一个系统，这个系统存在的目的就是实现目标A。
接下来，我们需要【逆向推理】实现目标A所需要满足的【因果关系】，由于科考队员不可能徒步跨越北冰洋，所以B1：【科考队员必须乘坐在船上】，B2：【船必须抵达伦敦】。
在这里，B1、B2就是为了实现目标A这个【结果】所必须满足的【原因】，记作B1×B2→A，B1B2和A之间的关系就叫做【因果关系】，从A反推出B1B2的过程就叫做逆向推理，由A、B1、B2构成的集合就可以称为“以A为目标的因果关系系统”。
我们可以继续向下推理，
为了满足条件B1：【科考队员必须乘坐在船上】，就需要满足进一步的前提条件
C1：【船员必须在船离开北极前登船】，
C2：【船必须能够浮在海上】，
为了满足条件B2：【船必须抵达伦敦】，就需要满足进一步的
前提条件C3：【船必须有足够的航行能力】，
C4：【阻挡船只前进的冰山必须被破坏】。
以此类推：
C1→D1【船员必须有一定的移动速度】
C1→D2【船员需要拥有足够的移动时间】
C2=【船的重力必须小于浮力】=【船必须没有漏水点】=【狼人对船造成的伤害必须小于船员修复船只的能力】→D3【狼人炸船的伤害必须足够少】
C2→D4【船员修船的劳动力必须足够多】
C3→D5【船只的发动机必须完好】
C3→D6【发动机内必须有足够的煤炭】
C4→D7【船员必须获取硝化甘油】
C4→D8【硝化甘油必须被安全护送至冰山】
继续推理：
D1=【船员的生命值必须不为0】→E1【船员受到的物理伤害必须小于生命值】
D1→E2【船员必须保持体温】
D1→E3【船员必须保持饱腹】
D2→E4【船员必须在暴风雪来临前的4天时间内做完一切工作】
D3→E5【船员必须抢夺狼人的物资】
D3→E6【船员必须拥有足够的战斗力】
D4→E7【船员需要尽量保持有生力量避免队友死亡】
D4→E8【船员必须获得足够的木板和钉子】
D5→E9【船员必须正确区分好人和狼人】
D5→E10【船员必须阻止狼人向发送机内扔火药】
D6→E11【船员必须花费足够的时间采集煤炭】
D6→E12【船员必须有足够的空间携带煤炭】
D6→E13【船员必须在运送煤炭过程中保护自身安全】
D7→E14【船员必须击杀搬运硝化甘油路径上的三只熊】
D8→E15【船员必须有足够的战斗力护送搬运硝化甘油的船员】
后面的就不再展开了，可以看出，我们以目标A为起点，建立了一个像金字塔一样分出B、C、D、E几个层次的因果关系网络，这张由因果关系串联起来的网就是一个【系统】，A就是这个系统的【目标】，也可以认为是系统的【决策层】，而系统最底层的执行环节E1、E2、E3……E15就是系统的【元器件】，也可以称之为【执行层】。
借助这个案例，我们可以尝试给出系统的定义：系统就是为了一个统一的【目标】而用因果关系联系起来的【元器件】的集合。系统有两个最基本的特性：1.联系，系统内的每一个元器件都是由因果关系联系在一起的，不存在任何一个不与系统内其他元器件产生因果关系的元器件；2.统一，系统内的每一个元器件都是为了实现系统的总目标而存在的，一切阻碍系统实现其目标的元器件在定义上都不属于这个系统，虽然它们在实际上极大可能与系统共存。
掌握了系统的定义，读者就可以自行推理出更多的结论，例如：如何设计一个理想中的系统；如何在现实中实际组建一个系统；在实际组建系统的过程中可能会遇到哪些问题；这些问题会导致系统存在哪些缺陷；一个存在缺陷的系统运行起来后会具有哪些特性；如何优化一个系统使其尽可能接近理想状态；如何破坏一个系统干扰其运行；如何误导一个系统的运行使这个系统为我们所利用……
不知道大家还记不记得赵本山、宋丹丹的经典小品中的一个笑话：把大象装冰箱，一共分几步？第一步，把冰箱门打开；第二步，把大象装进冰箱里；第三步，把冰箱门关上。
当你掌握了系统论工具的实际使用后，就可以看出上述操作方案实际上就是一个以“把大象装进冰箱”为目标的系统，但是这个系统只把目标向下分解了一层，停留在“传递层”的层面上，而当你想要把这个被细化分解后的目标进一步分解至执行层时就会发现，要想实现被分解出来的这些次级目标是不可能的，这个案例完美阐释了那些拍脑袋提出目标、拍脑袋进行任务分解的领导层是如何让基层执行者苦不堪言的，因为直到方案最终落地执行前，将目标细分都是轻而易举的，决策层和传递层都可以轻松的完成自己的工作，把总目标切碎成更加细致的目标，但是由于他们都不了解基层的执行能力，没有深入一线去摸底，所以问题只有在抵达最终执行层时才会得到揭露。那个花费几百万雇佣杀手，经过层层外包最后杀手只拿到几千块，最后任务失败的案例也是遵循这样的逻辑发生的，将任务层层外包分解是轻松无比的，钱不够的问题直到传递到杀手身上才会爆雷。
帕森斯在1937年就提出了社会结构功能主义，用系统的思想解释社会的运行，这甚至比系统论本身诞生的时间（1945）还要早，更令人惊讶的是，本质上作为系统论的基础的控制论的诞生时间也是1945，控制论的基础的信息论正式诞生时间则是1948。
其实这是符合人的认知规律的，人总是先要从现象中描述最宏观最整体的概念，然后才能一步一步地从表层概念中抽象出底层概念，尽管表层现象在逻辑上是由底层概念构成的。
然而我很难想象一个没有真正理解信息论和控制论的人会在初次接触学习系统论、社会学的结构功能主义时可以坚持不睡着，如果一个人没有首先掌握信息论和控制论，他会难以仅仅凭借学习就轻松地理解这些知识到底是在讲些什么。然而如果没有主动从系统开始认识世界的表层现象，人又应该如何掌握信息论呢？
由此可见，正确的学习/研究顺序并不是单程的，而总是从填鸭式地被动接受表象，再从表象中提炼出本质，再用本质反过来去真正理解表象。也许这就是所谓的看山是山，看山不是山，看山还是山？
2025年7月10日更新：
还是得实践那，兄弟们，游戏里面获取的经验并不靠谱。
问题出在哪呢，我们开篇分析过，实现一个目标需要决策和执行两项工作，在实践之前我一直以为，只要把决策不断向下分解，就能得到执行层应该做什么。但是现在我意识到，决策和执行从本质上就是两个不同维度的事情，决策是从上至下的，它只能在概念的层面被不断分解，但是分解到最后如何执行？这需要了解系统所掌握的资源、需要了解外部世界的运行法则才可以，不能只靠分解目标来得到执行方法。之所以在游戏中可以这么分解，是因为游戏设计师早已设计好了如何执行，而在现实世界，执行的具体方法是要依赖于实践的，是不可能仅仅通过在形式上、概念上对目标进行分解得到的。
正是因为这个最本质的区别，导致了无论是控制一个元器件，还是控制一整个庞大的系统，都会存在固有缺陷导致决策和执行的背离。如果决策是树，执行是果实，那么果实不是从树枝的末梢长出来的，而是需要人为地把事先就存在的果实串在树枝上的。