COVID-19，一個幽靈，

在全世界上空游蕩

隔離了近三個月，好不容易穩定下來，

靈魂都快生銹了，剛想出去踏個青。

沒想到意大利告急，伊朗告急，西班牙告急，美國告急，連巴西也開始告急。

原來以為它怕熱，誰知道病毒已經從北半球晃悠到了南半球。

許多海外學子以及華裔也回到祖國，輸入性疫情蠢蠢欲動，無癥狀疫情境況不明。

這個時候，處于非常危險的階段，存在疫情二次爆發可能，容不得絲毫大意。

特別是上海、北京、深圳、廣州、杭州這樣的一線城市。

很多中老年人已經不戴口罩，在公園“相親角”開始相互打探對方家底。

渾然不知每一次社交都是社會風險模型的一次指數傳播，但凡有一個感染者，帶來的可能是群體性的冪律擴散。

未來人類風險到底有多大？

疫情二次爆發可能性有多高？

城市該采取什么樣的應對措施？

面對詭異莫測的病毒、不可預測的超級傳播、密切接觸的人群，在一個全球化時代，到底該如何從數學模型上去研究，抑制COVID-19在中國二次性爆發的風險？

中國疫情會不會二次反彈？

病毒只要不感染到你，很多人永遠認為自己是一個幸運者。

數學可以打消你的僥幸念頭，在一個總人口確定的復雜社會網絡中，沒有人可以逃出數據的“魔掌”。

如何控制疫情，很多專業人士會提到一個簡單的疾病傳播數學模型——S-I-R。

S-I-R模型將沒有患過病的人稱為易感者（Susceptible）；

傳染疾病者就是感染者（Infective）；

第三類被委婉地稱為移出者（Removed）。

S-I-R模型說明了對感染者進行社會隔離的重要性。如果感染者被隔離，他們可以有效地從感染者這一類別，轉移到不會傳播病毒的移出者類別。
這個行為能夠降低疾病傳染給易感者的機率，縮小疫情的規模。

所以你的每一次“自我隔離”，就是對防疫的重大貢獻。

別低估了自己的力量，你正在修正這個數學模型。

疫情是繼續擴散還是消失，很大程度上取決于R?這個基本再生數。

如果疾病的R?小于1，每位感染者平均將該疾病傳染少于一個其他個體時，那么該疾病將迅速消失，疫情無法繼續蔓延。而如果R?大于1，那么疫情將指數增長。

S-I-R模型教導人類要去控制R?這個基本再生數。

但如何去控制R?這個指標？

R?到底最終成長為破壞性的“魔丸”還是乖乖寶“靈珠”？取決于兩大原因。

一是病毒本身：

?病毒的單獨存活時間；

?病毒的傳播方式；

?病毒的潛伏天數；

?病毒復發能力。

二是病毒所在的社會特點：

?總人口和人口密度；

?交通節點，國際化程度，外來人口比例；

?城市管理能力、人口素質和公共衛生系統；

?城市應急反應能力如信息的傳遞和接收、避免高危人群聚集、降低醫療系統交叉感染、醫療物資的及時供應。

很明顯，COVID-19這個病毒非常的狡猾，它進化出幾乎完美的傳播模式。

它在空氣中和器物表面存活時間1天到3天；潛伏期長達2個星期以上；潛伏期還可以傳染；部分患者有可能重新發作。

這些特點綜合起來導致COVID-19傳染系數是2.6，這是非常可怕的指數增長。

病毒的特性（第一點）人類沒有辦法進行控制，只能交給科學家去對付。

但病毒所在的社會（第二點），也就是它生長的土壤，卻是每一個人構成的，這是我們自己可以控制的。

縱觀全球，風險指數極高，歐美疫情處于爆發期，該如何管制好病毒生長土壤，管控全球化風險社會，是控制疫情最重要的舉措，需要認真思考。

全球化之雙刃劍，

人類進入高風險社會

人類遷徙到哪里，傳染病就傳播到哪里。

古代的鼠疫，當代的艾滋，現在的COVID-19都隨著人類的腳步傳遍世界。

人類社會的全球化是一柄雙刃劍。

全球化導致人類活動范圍空前擴大，與此同時，風險指數也越來越高。

主要有5種巨大風險：

?高科技風險：核污染、核戰爭、基因編輯造成的基因庫污染。

?環境污染和生態紊亂：空氣、水污染跨國界傳播，極端氣候全球同時涌現。

?傳染病：艾滋、非典、中東呼吸綜合征、日本腦炎、非洲埃博拉、COVID-19取代了古代的麻風、天花、鼠疫，發病頻率增大、病菌種類增多、變異速度加快。

?經濟危機：經濟大國的經濟出現問題，全球金融市場都會紊亂甚至崩潰，失業波及全球。

?難民危機和族群沖突：人口流動性增大，價值多元化，因為戰爭或移民引發的族群沖突此起彼伏。

這些統統都是跨國界的人造風險，這五種風險隨時又產生連鎖反應。

現在的COVID-19疫情，就有可能導致經濟危機，甚至不可預測的種族沖突。

對比古代，主要是自然風險；全球化時代，人為因素越來越大。
它們有4個特點：

?抽象化：難以通過日常感覺捕捉到，需要專業知識進行認知分析和推理。

?延時性：風險蔓延時間相當長，難以把控全部后果，無法預測結束時間。

?無國界：本地的小風險很容易因為蝴蝶效應擴散成全球危機。

?復雜化：單一化的危機，擴散到全球后，引發多元的次生災害和危機并發。

在古代，一只亞馬遜熱帶雨林中的蝴蝶扇翅膀，兩周后在美國得克薩斯引發一場龍卷風，這可能只是混沌定理的一種形象比喻。

而今天，一只滇南古窟里的蝙蝠偷襲了一只小豬，兩周后在華爾街金融市場引發萬億震蕩，這不再只是一種毫無理由的猜測。

全球化的風險時代，人的行為的實際后果往往超出當事人的想象力。

COVID-19造成的全球傳染已經產生許多并發癥，正在互相作用：

?經濟金融貿易受到嚴重打擊，恢復時間漫長。

?糧食危機加重，一些國家減少糧食出口，缺糧國家可能爆發饑荒，饑荒又引發難民危機。

?處理疫情不利的國家內部，可能發生動蕩；國際疫情防控協作不暢，導致外交危機。

?經濟危機和政治危機反過來繼續削弱疫情防控能力。

貌似繁華似錦，其實處處危機。

看似飛速發展，其實步步驚心。

為什么會這樣？因為人類社會已經是一個極其復雜的混沌系統。

復雜系統的“均衡博弈”

為什么行為后果遠超出當事人的意圖和預測？

因為風險社會本質是一個“類混沌”的復雜系統。

復雜系統涵蓋幾乎所有人類現象和自然現象，從金融、產業鏈、互聯網、人際關系網，到細胞結構、腦神經網絡、生命、生態系統、地球氣候、星系團。系統內的元素之間的網絡連接錯綜復雜，形成4種基本的網結方式：規則網、小世界網、隨機網、無標度網。

馬太效應和二八定律背后的無標度網

這個復雜系統至少有5個特點：

?自發演化出有序化的均衡結構。

?自由度數量多，不同維度、層次因素非線性疊加后，涌現出新模型。

?內部網絡結構錯綜復雜，不確定因素非常多，難以把控。

?存在少數關鍵節點，它的微擾會引起系統性漲落甚至徹底崩潰。

?漸變和突變交替進行，系統演化會突然分叉。

 復雜系統

復雜系統不同于經典力學的線性因果結構，它是立體鑲嵌結構，結果和原因的位置經常互相糾纏、顛倒、循環，形成一種拓撲混沌。

系統的復雜均衡看起來像“造物主”設計而成，實際上由基本元素自發協作產生，人造的復雜系統不能自我繁殖和生長。

人工設計

社會是復雜系統的典型。面對復雜社會，人類存在三種治理共識：

?計劃主義-完全的中心化

以計劃之手代替市場之手，強化個人英雄主義，把復雜社會的結構單一化。這種社缺乏彈性，只要第一波打擊的強度超過它的臨界點，它就會崩潰。

?無政府主義-完全的去中心化

把復雜社會完全流動化、碎片化，只有很小的控制。這種社會像粘液，整體強度不夠，容易征服和分解，但不容易消滅，因為它每一個小塊的生存能力很高。

?法治-中心化和去中心化的均衡

法治主義綜合兩者的優點，避免兩者的缺點，它用抽象規則整合復雜網絡，同時鼓勵內部多樣化團體的生長和發育。這種社會整體上像金剛石，非常硬；內部又像水，流動性、靈活性非常高，資源優化能力強。現代法治國家能夠取得社會自發生長和控制之間的平衡。

任何一個良序運轉的社會都是人工自覺設計的組織和自發協調的市場之間的均衡，如果一般均衡被扭曲，就會產生“有組織的不負責任”現象，社會問題必然高發。

風險社會的典型案例：武漢

全球化時代來臨之后，

越是新崛起的城市越高風險，

越是人口集中的城市越高風險，

越是交通節點的城市越高風險，

越是淡漠公共衛生的城市越高風險，

越是缺乏現代治理經驗的城市越高風險。

武漢作為國內發展最快的城市之一，具備以上特點。

為什么COVID-19疫情在武漢如此嚴重？需要好好分析與復盤，為全世界所有城市治理提供借鑒。

先說一個特殊存在，也就是全球存在的野味市場。
不僅僅是中國，印尼，緬甸，老撾的野味市場規模也不小。

雖然現在不能確定病毒最初源頭來自哪里，但野味交易市場的存在，就是對城市的威脅：不同種類的野生動物一年四季不斷地集中在一個小小空間，這幾乎是天然的病毒進化實驗室。不管最終的調查結果如何，城市對野味市場一定要嚴加控制。

COVID-19與SARS最相似

可以摸擬一下現實情境，COVID-19病毒的祖先可能是從原始森林某只蝙蝠身上帶來，一開始傳染能力弱，并不傳染人，但在野味市場千奇百怪的動物免疫系統的刺激下，病毒向各個方向進化，借助中間宿主，一個分支逐漸適應人體，最終變異出可以攻擊人體肺細胞的表面蛋白ACE2，這是非常有可能的。 

 COVID-19與其它病毒的親緣距離

全世界可能很多地方存在這個病毒，但為什么武漢成為受害者呢？

這與武漢這個城市有關，作為一個上千萬人口的復雜系統，各種關系糾纏在一起，成為風險指數極高的社會，很容易被病毒攻克，我們從以下核心系統來研究下這個“樣本”：

?決策系統

病毒傳播被初期，決策過程缺乏醫學素養和流行病學意識，忽視病毒威力，輕視一線醫生的預警，高估現代醫學面對病毒的快速反應能力。

?法律系統

野味市場這塊天然的高密度病毒實驗室存在這么久，法律的警惕性非常薄弱。

?社會組織系統

社會自組織薄弱，缺乏大量多樣化社會團體的協作，封城期間只依靠單一化官方組織，很多問題解決不了。

?學術系統

有研究和鑒別能力的專家保持沉默，專業意見沒有得到重視，百姓聽不到專業聲音。

?信息系統

本地信息體系缺乏獨立性，一直為錯誤信息搖旗吶喊，導致結果愈演愈烈。

…………

整個城市只有少數人在思考、在負責，關鍵信息節點不能透明公開，社會缺乏自行行動的能力，城市各個子系統問題重疊起來，很容易引發了危機。

社會非常像人體內的器官組織，人體均衡運行既需要大腦神經的強力控制，更需要極其多樣化的器官，彼此自發競爭和協作。

以上的分析，同樣適用于88年上海30萬甲肝感染、03年珠三角佛山開始的非典。

武漢只是一個樣本，全世界所有城市，如果社會的一般均衡系統發育扭曲，就有較高概率發生各種災難。

越復雜，越脆弱。城市越大，越脆弱。

海恩法則通過統計告訴我們，一次嚴重災難的背后，早就發生過至少1329次輕微征兆，只是人們沒有及時消除隱患，才釀成大禍。

永恒悖論：

現代社會的“安全-控制均衡模型”

你越想要安全，那你越想控制更多。

但你控制得越多，系統就越脆弱。

系統越是脆弱，社會越不安全。

這是一個古代的“獨裁者悖論”。

為了安全，城市管理者想法設法去控制社會的細節運轉。

但天底下沒有免費午餐，凡事皆有代價，安全控制下的社會體系缺乏自我訓練，就像一個被家長看大的孩子，沒有自我修復能力，社會會周期性崩潰。

社會在控制和安全之間，存在一個互相試探、博弈形成的均衡。

安全的可能性邊界曲線

任何組織的規模增長，都會伴隨著內部摩擦成本的增長，隨著組織規模擴大，控制的邊際成本也加速提高，當組織趨近于控制社會所有資源時，邊際成本也趨于無窮大。全盤計劃崩潰的原因也在于此。

邊際均衡模型

模型告訴我們，控制是有代價的，控制強度一旦超過最優點，控制本身會反噬安全，原因在于：

?什么都想控制，會導致分不清事項的輕重緩急。

?控制權力增大后，會吸引投機者進入中心，擾亂中心節點運轉。

?控制本身會壓制被控制對象的活力，使得受控節點缺乏解決問題的能力。

?控制對象會徹底虛化，放射虛假信息，層層累積之后，控制中心得到的反而是混亂信息。

?控制程序有自發的膨脹趨勢，反噬控制程序的效率本身。 

長此以往，強控制的效率會很差，應付危機的能力也會下降，直到強控制崩潰，就好像堅硬的金屬總會疲勞崩斷。

“超級智能”可以徹底控制社會風險嗎？

人類是安全控制中最大的弱點。

如果引入超級智能（大數據、超級計算機、人工智能、深度學習的合體），引入一個AI作為領袖，我們可以從一開始就控制住COVID-19病毒嗎？

這仍然是幻想，大數據并不能實現中心化的持久安全，原因是：

?大數據和超算所使用的數，基本是有理數，有理數天生適合預測。然而連續統定理證明，在兩個有理數之間存在無窮多無理數，人的行為、自然界包含著許多無理數，如增長現象涉及的自然增長倍數e，周期循環現象涉及的圓周率π，混沌現象涉及的混沌數δ，黃金分割數Ω。

歐拉公式統一了增長現象和周期現象

?大數據需要一個前提：準確的數據。然而數據的產生是個體自發抉擇形成的，自愿的行為才會產生準確的數據。大數據監控本身會扭曲初始數據的真實性，來自不同方向的扭曲數據反饋到系統中心線性疊加之后，數據偏離真實情況更厲害。

?計算機大量應用和運行，本身制造的天量數據永遠跑在超算的計算能力前面，熵+永遠大于熵-，這就像粒子速度不可能大于光速。

?計算機、人工智能背后的程序基礎是二進制，非此即彼，確定無疑。然而人的行為卻不是非此即彼的二元選擇，人是矛盾的，經常會做出自己也理解不了的行為。

?二進制基礎上的軟件，遵循的是線性運算。把非線性問題局部簡化成線性，本質都是近似運算。不管線性運算如何線性疊加，它仍然無法模擬復雜系統的非線性本質。

?設計大數據、深度學習的軟件的是人，設計者會在程序參數和權重上加上自己的偏好。

二進制、程序、大數據本身是人創新的結果，它們無法超出人的理性，而人的理性無法超出自然規律。線性思維假定時空是均勻變化的，忽視時空存在漲落，在邏輯上存在著非邏輯的跳躍：

時空漲落

?從局部預測全體的合成謬誤

程序往往是從局部性質開始，經過統計預測全體行為，然后通過貝葉斯動態修正。然而，局部元素的性質與整體的性質只是部分重合，整體會喪失一些元素性質，出現一些元素不具有的性質，這一減一增過程，正是大自然創造力的奧秘，而貝葉斯動態修正仍然是被動等待整體涌現的新信息，并不能預測真正的變化。

?從過去預測未來的時間謬誤

大數據收集的數據都是已經發生的事件信息，然后去預測未來變化，這是有局限性的。如果過去有的未來一定有，過去沒有的未來一定沒有，宇宙只會保持一片混沌，不會涌現復雜的分子、生命、星系；數學和計算機也不應該在人類社會無中生有。

凡是可以預測的變化，都不是變化。局部和整體之間有一減一增過程，過去和未來之間有消失和創生的過程。過程里的不確定性，是事物的內稟屬性，線性數學是處理不了的。當然，這不是否認數學的應用，而是認清數學的能力：給定條件下找出最優解。

所以，就算我們找到一位“超算”作為君王，也不能控制住COVID-19病毒。

黑客帝國建筑師

遠離疫情，

尋找社會安全運行的“計算公式”

是的，雖然我們竭盡全力。

可是，復雜的人類社會仍然漏洞百出。

就算求助于AI，但人工智能是線性思維，不能徹底清除不確定性。

那我們到底如何應對復雜的風險社會呢，如何應對可能二次爆發的疫情？

首先必須要接受，無論人如何努力，數學如何超越，超算如何強大，絕對安全永遠實現不了。

應對不確定性的唯一思路，是壓縮、分散不確定性，以小規模、小概率的形式廣泛分布在社會各個體和團體身上，收益和風險對等捆綁在每個人身上，自身負責。雖然時不時會出現一些小小的事故，但不會演變成大型災難。

在應對這些頻繁發生的小事故中，除了要求我們每個人時刻做到“自我隔離”外，具體的建議遵循以下公式：

i表示數量

從正向看，可以把它視為社會安全運行公式。
激勵公式中的每個要素，最大可能保證系統的安全。
從逆向看，可以將它視為疫情二次爆發計算公式。
沒有對這些要素進行有效治理，可能再次引發災難。

風險是復雜系統的內稟屬性，而且風險總是內稟地趨于爆發。復雜系統本身都有退化和熵增的絕對趨勢，總是自發地趨于混亂和無序，非人力能根除。這是人的永恒悲劇，在重建系統和系統老化之后崩潰兩個極端之間輪回，永無休止。

作為個體，我們唯一能做的，就是成為熵-的那部分，而不是成為熵+的那部分。

別大意，疫情這個時候最值得警惕

弱小和無知不是生存最大的障礙，傲慢才是！

有些人開始近距離嘮嗑，有些人開始呼朋喚友去喝茶。

歐美處于水深火熱之中，我們就好了傷疤忘了痛？

我們付出巨大犧牲好不容易將病毒封印住，不能因為自己怠慢而禍及他人。

在安全疫苗大規模推廣之前，謹防二次反彈和周期化。

無論是在地鐵上，還是在公交里；

無論是在電梯上，還是在樓道間；

無論是在自己城市，還是去其它城市，都要記得科學防疫。

個體千萬別忽視自己的力量，你的每一次“自我隔離”，就是對R?數值的削減。

管理者更應該承擔責任，你的每一次“科學治理”，都是對“疫情計算公式”的修正。

二次爆發，值得警惕，再警惕。