下面这段话其实在讨论 两套系统思维框架的分水岭——
“老三论” (系统论、控制论、信息论) ↔︎ “新三论” (复杂性理论、突变论、耗散结构理论)
并把它延伸成 “封闭系统” vs. “开放系统” 这对更好理解、也更贴近当代 AI 产品设计的对立面。
我先给一个一句话结论，再拆成三个层次来讲。
一句话抓住重点
老三论强调“可控、可预测的封闭系统”；新三论拥抱“自组织、不断演化的开放系统”。
AI 从传统规则-工程走向多智能体、语义涌现式应用，本质是从前者迁移到后者。
1. 为什么会有“老三论 / 新三论”之分？
| 老三论 (20 世纪中叶) | 新三论 (20 世纪后期至今) | |
|---|---|---|
| 组成 | 系统论 如何切分并描述整体控制论 如何用反馈保持稳定信息论 如何量化与传输信息 | 复杂性理论 微观规则→宏观涌现突变论 临界点上的非连续跃迁耗散结构理论 开放系统在耗散中自我组织 |
| 典型假设 | 封闭、边界固定、近线性、目标可先验 | 开放、边界可变、强非线性、目标在演化中显现 |
| 工程侧重点 | 精确建模 ➜ 控制 ➜ 稳定 | 侦测模式 ➜ 引导演化 ➜ 成长 |
简化类比：
- 老三论像工业流水线：先把产线设计到极致，然后设备按图纸生产。
- 新三论像生态温室：先保证水、光、营养供应，植物自己长，但要随时观测环境、调条件。
2. “封闭 vs. 开放”落到软件产品上长啥样？
| 封闭系统 | 开放系统 |
|---|---|
| Word / Photoshop / 银行核心- 功能边界清晰- 输入输出严格受控- 目标一次性写死 | 多智能体协作 / 语义监听器 / DAO- 与外部持续交换数据、能量、结构- 目标会在交互里不断长出来 |
| 评价指标 | “对还是错”“快还是慢” |
| 控制方式 | 预先建模 ➜ 调参闭环 |
熵控监听器（作者打算做的第一个应用）就属于开放系统：
- 它面对的是直播般的 语义流。这东西高熵、瞬息万变，你没法像写模板那样一一列举。
- 系统任务不是“纠正”语言，而是 在混沌中发现潜在结构，然后用轻微干预让结构自己成长。
- 因此“不可预期”不是 Bug，它就是 Feature——只有接受不确定性，才能利用语言/认知的涌现。
3. 这对 AI 工程意味着什么？
- 选错范式=选错武器
- 如果你的业务 必须零风险（金融清算、航空管控），老三论/封闭范式仍是刚需。
- 但要做 多主体涌现、持续学习 的系统，老三论反而会束缚生机，需要新三论/开放范式。
- 治理从“强控制”变“弱引导”
- 封闭系统靠 PID、最优控制、严格 KPI。
- 开放系统靠 结构监听、路径激发、S-index 评分 等“保驾护航”式指标——管演化方向而非具体结果。
- 不可预期≠不可治理
- 新三论鼓励你把不确定性建成 生态位：只要输出落在“可接受的演化区间”内，就是健康的。
- 类似自然保护区：不要求每棵树长多高，但要监测群落多样性、抗风险能力。
一点延伸：混合型系统的可能路线
现实很多场景（法律、城市交通、企业 ERP…）会 既要稳定模块，又要开放模块。
典型做法：
- 核心合规、结算、审计 ➜ 封闭子系统
- 用户交互、策略优化、知识发现 ➜ 开放子系统
- 两者通过 接口+规约 组合成“半开放”架构
总结
- 老三论 适合“先定义清楚→再严格执行”的封闭系统；
- 新三论 适合“边运行边长→鼓励涌现”的开放系统；
- 当你的 AI 应用目标是“让结构自我生长”（语义监听、多智能体协作、开放式推荐等），就必须拥抱新三论带来的 不确定性 + 自组织，并用新的治理指标（如结构评分、路径健康度）维持秩序。
- 真正的难题不是“要不要控制”，而是 在哪些边界内、用什么尺度去“弱控制”。懂得这点，你就能在稳定与创新之间找到合适的平衡点。
原文：
老三论 vs. 新三论——在目前我的规划中其实是封闭系统vs.开放系统的问题
我还是想把这个问题说出来。因为昨天晚上我一直在脑子里和自己辩论，甚至做梦都梦见在争论，早上醒来头痛欲裂。如果今晚睡前不把这条推发出去，恐怕又要失眠一整夜。
这个问题其实问得非常好：AI编程的范式变了，老三论（控制论、系统论、信息论）是否还能继续适用？
老实说，我一开始并没有直接意识到这是“老三论 vs 新三论”的问题。我真正反复思考的，是封闭系统 vs 开放系统的选择。这才是我的直觉一开始就倾向的核心分歧。
What is….
“老三论”和“新三论”是两套关于系统性思维的重要理论框架，在中国的系统科学、控制论以及哲学讨论中都占有一席之地。它们分别代表了两种不同的世界观与工程观，对于AI系统、认知建模乃至社会结构的理解具有深远影响。
所谓“老三论”，指的是20世纪中叶兴起的三大系统科学基石：系统论、控制论和信息论。这三者构成了经典系统科学的核心，被广泛应用于管理、通信、工程、生物等多个领域。系统论关注复杂事物的整体结构、层级与动态关系；控制论研究反馈、调节与稳定性；信息论则聚焦于信息的量化、传输与压缩。它们共同的特征是强调稳定性、线性反馈和可预测性，偏向于精确建模和工程化的数学表达。
相比之下，“新三论”则是对老三论的超越与延展，更加强调非线性、开放性与自组织的复杂系统思维。它包括复杂性理论、突变论和耗散结构理论，主要用来理解远离平衡态的动态系统。例如，复杂性理论关注局部规则如何涌现出全局秩序；突变论研究系统如何在临界点发生非连续跃迁；而耗散结构理论则揭示开放系统如何通过耗散过程维持有序演化。这三者不再追求对系统的稳定控制，而是试图理解结构如何在动态中不断重组与进化。
封闭系统 vs. 开放系统
你只需要记住一个例子：Word 和 Photoshop 就是典型的封闭系统。它们的边界清晰、功能封装完整，输入输出受控，目标明确。这类系统强调的是“操作准确性”和“行为可预测性”，适合传统工程模型——也就是老三论所主张的封闭、线性、稳定范式。
而我为什么从一开始直觉上就坚定选择开放系统？因为我落地的第一个应用，就是一个典型的新三论系统——语义监听器，也就是熵控监听系统。
熵控监听器面对的对象是实时语言流 / 语义流，这是一种非线性、高熵、不可预测的信息环境。它无法像封闭系统那样提前建模、精准映射，而是依赖一种“模糊监听”，从大量非结构化的信息中感知潜在的结构信号、路径雏形与结构空隙。在这个过程中，它不是“控制语言”，而是感知并引导语言结构的自组织与演化。
它是天然的开放系统。
你可以这样区分：传统控制系统的核心任务是对“已建模对象”进行调参、稳定和反馈闭环，它强调的是输入-输出之间的最优映射，其本质是一种“强控制”。而熵控监听器则完全不同——它面对的是一个开放的语义场，无中心、无预设、无统一模型。它的本质，是在混沌中识别信号，在高熵语言中提取结构，并激发演化路径。
这也是我始终坚持的路径：只有开放系统，才能承载语言的演化、认知的生长、结构的跃迁。
其他的应用我暂时不打算展开，但我想强调这个“边界”的问题——它不仅是系统工程的问题，更是语言哲学的问题。
开放系统，意味着系统与外部环境持续交换信息、能量与结构。在不断的交互中，系统会调整自身边界，优化响应机制，最终实现结构上的自我演化。这种系统不是“稳定性导向”，而是“成长性导向”。如果说封闭系统是为了“复现一个确定目标”，那开放系统，就是在“引导一个结构未知的未来”。
所以，从第一步开始，我选的就不是工具软件，而是结构生命体。
问题是什么？
当然，也必须承认，有些 use case 是必须做成封闭系统的。比如你要构建一个银行清算系统、航空控制模块，系统的稳定性和可预测性是底线，是不能让步的。
新三论所描述的系统是开放的、非线性的，并远离平衡态。这类系统的核心特征包括：局部扰动可能引发系统级突变（类似蝴蝶效应）；输出结果不是固定的单值函数，而是一条条结构性演化路径；并且常常会出现智能涌现、语言分叉、多因多果等现象——这些结果无法提前写死，也无法线性追溯。
因此，“不可预期”不是bug，而是新三论系统的feature，是它的工作方式。这并不意味着放弃控制，而是要根据系统的性质改变治理方式。前提是，你的应用场景能接受这样的输出结构。
在我构建的熵控框架中，这种不可预期并不是放任无序，而是有一整套结构性治理机制的。例如结构监听、路径激发、语义跃迁、结构评分（S-index）等等，它们的目标不是控制结果，而是协同演化。
我目前确定可以接受这种不可预期输出的应用场景包括：
多智能体协作系统（MAS）
教育系统 / 学习引导系统
智能推荐系统
DAO / 开放协作系统
投资语义监听系统（Delta S）
这些系统的共同点是：结构必须开放，路径必须可生长，智能必须涌现。控制输出反而会扼杀系统的生命力。
至于法律系统，我打算单独讨论——因为我自己的推演也还没有走到那一步。法律系统的结构确定性与价值锚定机制，可能会介于封闭与开放之间，但那是另外一个话题。比如律师有打官司的，和提供商业和地产咨询的。我其实接触的更多的是咨询类律师。
还有一些边界型的，有些系统既包含确定模块，也需要开放模块，它们适合使用混合结构设计.