编者按
对于熟悉民主经济计划理论的读者而言，这个问题或许显得有些奇怪。毕竟，我们已经拥有不少关于未来经济制度的设想：通过民主协商确定社会需求，利用计算机协调生产活动，以劳动者自治取代资本的专断，让经济计划摆脱官僚机构的垄断。然而，在以否定性为批判传统的马克思主义理论下，我们却无法寄希望于找到正确的制度原则，并设计出足够完善的协调机制，让社会以符合预期的方式运行。
这里的矛盾是，我们根本不可能预先知道什么样的制度是正确的，任何解决方案都有被任何人放置于和市场经济同等的位置被批判的权利。那么，被提出的诸多解决方案就不得不将承认自身是“可能失败的”这个问题意识纳入到自己的实现环节当中。
在工程学中，一个可靠的系统绝不能建立在某个部件永不损坏、某段程序永不出错的假设之上。工程师必须承认故障的不可预知性，并通过冗余、故障隔离和局部自治，使系统能够在部分组件失效时继续运行。但在社会制度的设计中，我们却经常反其道而行之：试图寻找正确的理论、正确的路线、正确的领导机构，并寄希望于这些正确性能够得到持续的维护。
这两种思路之间的差别，实际上涉及一个更加根本的哲学问题：我们如何理解历史的偶然性?如果社会秩序不是某种先验原则的必然展开，而是在无数偶然的实践、冲突和协作中逐渐形成的，那么，未来社会的制度设计就不能以消灭偶然性为目标。恰恰相反，一种具有生命力的制度，必须能够容纳偶然性，使不同的实践得以并行、竞争、修正和重组，并让新的社会秩序从这些实践中产生。
本文讨论了分布式计算在经济计划中的位置和基于此衍生出的一种新算法的可能性，与其将全社会的经济活动交由一个中心统一求解，不如让生产单位通过局部信息交换和自主协调形成全局秩序。但这种技术选择的意义远不止于提高计算效率或消除单点故障，这也为民主经济计划提出了一个新的问题：即使生产者和消费者拥有提出计划的权力，为什么我们仍然需要一个掌握全局信息、负责协调和验证计划的中央机构?当整个社会的生产秩序依赖于某个中心的持续运转时，我们是否又在技术架构中重新制造了一种政治上的必然性?如果历史的必然性只能在偶然性中产生，我们又该如何组织一个承认这一事实的社会?
也许，未来社会的希望并不在于我们终于找到了某种永远正确的制度，而在于我们能够寻求一种不再要求任何人、任何组织、任何制度永远正确的潜力。
分布式革命
前言
信息技术已经颠覆了这个时代几乎所有人的生活方式，我们显然无法无视这些鲜活的生产力在未来社会形式当中的关键地位。一种常见的批评声音会说，谈论这些眼花缭乱的高科技，实际上只不过是一种技术决定论。列宁曾说过这样一句话，共产主义就是苏维埃政权加全国电气化，但却没有人说列宁是电气主义者。事实上，除了原始公社时期，我们无法想象一个没有工业化的共产主义社会。之所以每当新技术迸发出来后，人们总是争先恐后地认为这将是某种颠覆性的新力量，正是因为技术进步的成果就是在历史上向我们这般呈现的。不是每一次的技术进步都在为社会制度的变革做出均等的贡献，关键在于，我们是否能辨别现存的哪些技术具备着哪种潜在的具体影响。
在正式进入相关讨论之前，我们需要明确一个被颠倒过来的现状。解释信息技术的位置，对于任何声称自己是这个时代的理论体系，不是一个补充操作，而是一个必要操作。真正的技术决定论，不是讨论技术带来的功能性，而是被技术决定。技术决定论的本质，是一种陈旧的宏大叙事铺设下的意识形态惯性，无论这种惯性来自于工业革命的震慑，还是来自于某种保守观念，它们都最终表现为向技术的臣服。在这个意义上，其实存在着两种技术决定论。
第一种技术决定论宣称技术可以改变人的生活。这实际上是在说，你什么都不需要做，只需要等待技术去改变现实，这里除了一种绝对的乐观主义和实证考察之外，什么也没有。这种决定论的本质是政治主体的缺位，它将技术进步视为一种自发的、具有目的论色彩的线性过程。在这种视角下，技术被抽象为一种能够自动解决社会矛盾的外部力量。工业革命在早期资本主义时代表现出惊人的生产力，于是，技术进步被视为市场投机的注脚，新技术被打包为一种设计好的、等待售卖的消费主义生活方式，而意识形态的再生产则围绕着新的或旧的物质再生产的方式提供配套服务。如果不触及这个根本的命题，那么任何在乐观的等待中叫好的人，只会看见技术被受控制地展现出最扭曲的一面。人们在对新技术，比如早期的互联网或当下的生成式人工智能的惊叹中，无意识地接受了资本对这些技术的应用边界所做的设定。所以，我们必须要强调的是，信息技术与工业革命、电气化在推动社会变革的潜力上存在质的差异，这直接体现在我们在现状部分提到的各种公有化潜能。
第二种技术决定论更为隐蔽，它无视技术，或者将技术视作一个补充性的环节进行讨论。这种姿态通常基于一种过时的假设：生产关系可以脱离其物质载体而被独立讨论。然而，当技术本身已经成为了旧秩序的一个环节，却抱以一种漠不关心的态度，这实际上是在放任技术自然地为人所用，和第一种技术决定论，除了心态以外，没有本质差别。当算法直接决定了剩余价值率的波动(如外卖平台的配送算法)和意识形态的分发路径(如社交媒体的推荐机制)时，技术就不再是生产关系的辅助，而是生产关系本身的物化表现。协议、标准和接口在事实层面执行了法律的功能。无视技术架构的讨论，相当于在法治社会讨论公正却拒绝阅读成文法。对技术的漠不关心并非保持了中立，而是默认了资本对技术的现有解释权和使用权，实际上是把技术的解释权完全拱手让给了旧秩序的维护者。这种技术冷感让旧秩序在技术外壳的掩盖下完成了更深层的加固。
技术不是生产关系的补充，而是生产关系本身。在过去，机器作为固定资本是可见的、沉重的;而今天，信息技术作为生产关系是隐形的、弥散的。承认技术的关键地位，不是为了陷入对高科技的崇拜，而是为了重夺被定义的权力。马克思主义之所以在十九世纪具有毁灭性的力量，是因为它深入到了大工业的每一个齿轮当中，揭示了价值是如何在棉纺机和蒸汽机之间流动的。而在二十一世纪，如果理论不能进入编译器、不能进入神经网络的参数逻辑、不能进入分布式账本的共识机制，那么这种理论就只能沦为一种文学性的感叹。所以，我们必须讨论技术，明确它在实践当中的位置。这是我们这个时代区别于以往的最大的不同，也是最有潜力的机遇。
集中的理论困境
总而言之，我们正处于一个技术红利与组织洼地极度错位的时代。一切线索都在指向着、呼吁着一种新的生产关系的到来。而为了实现这个目的，技术既扮演着当前秩序维护者的最高形式，同时也是下一阶段生产关系的预制件。它可以将劳动者分裂为个体，但我们也可以依靠它的力量再次团结起来。零散的觉醒自然是不够的，劳动者们需要在此基础上寻求团结和力量，从而展开有效的实践。为此，我们需要重新思考如何构建一种高容错率的、可以着手开展的组织与协调方案。
在《走向新社会主义》一书中，科克肖特从宏观计划、战略计划、详细计划三个层次的角度阐述了他的经济模型。当我们谈及一种计划经济形式，它在历史和人们的刻板印象当中通常是中心化的。如果从数学和工程学的角度审视，一个试图将全国经济信息集中于单一超级计算机进行实时求解的模型，是否具备实践上的可行性?我对此并不持乐观态度。让我们从信息传输、计算结构、系统鲁棒性三个维度进行分析。
首先看信息传输。即便采用对集中式最宽松的假设，计划更新按层级错峰、批量传输、无需实时响应，集中式模型的负载特征仍然与互联网基础设施存在本质差异。互联网平台的流量虽大，本质上是海量用户对相对有限数据池的读写：热门内容被千万次重复请求，CDN、边缘缓存、负载均衡因此能将压力削减几个数量级。而计划系统的流量是双向且异质的：每个制造单元上传的库存、产能、设备状态各不相同，请求的生产指令同样由其自身状态唯一决定。计划系统几乎没有可复用的缓存命中，其通信量由真实需要交换的信息总量决定，而非由内容的重复度决定。这意味着集中式方案不能像互联网平台那样，用成熟的减压机制把一个名义上的天文数字摊薄成工程上可处理的负载。
批评者或许会指出：并非所有商品之间都存在生产关联，经济系统的投入产出矩阵是高度稀疏的。一个轴承制造商并不需要知道巧克力工厂的生产计划。稀疏性通常被认为有利于降低计算复杂度，这正是现代矩阵求解算法利用的特性。然而，在集中式计划经济的计算情境中，稀疏性带来的是截然相反的问题。一个高度稀疏的投入产出网络意味着：绝大多数经济关系是局部耦合的。这本来是好消息，它提示计算的天然位置就在局部，钢厂故障的波及面首先出现在它的一阶、二阶下游，不会波及全网。但全局同步求解框架恰恰要求把所有局部耦合强行拉进同一个求解循环。生鲜食品的供需匹配可能需要每日甚至半日更新;电子元器件的生产计划可能按周调整;而重型机械、基础设施材料的计划周期也许以月为单位。在一个集中式求解框架中，这些不同时间粒度的需求被强行压缩进同一个更新周期，要么为迁就进度最快的节点而进行大量冗余计算，要么因更新频率不足而导致时效敏感型商品的供需失配。稀疏性在这里不是计算上的便利，而是一面镜子：它照出经济系统的真实拓扑是局部的、多尺度的，而集中式架构的单一时钟、单一求解平面与这个拓扑处处相抵。一个架构如果总是与其要处理的对象结构相错配，代价就不会消失，只会以冗余计算、供需失配和计划滞后的形式被转嫁给生产一线。
最后，集中式计算架构存在一个在工程学上被判为不可接受的脆弱性：单点故障。无论是因为硬件故障、软件缺陷、电力中断，还是恶意网络攻击，在集中式架构下，中央计算机宕机意味着全国经济计划的计算与分发系统停摆。制造单元无法获取更新的生产指令，物流系统失去调度中枢，原材料供应无法匹配，成品交付陷入混乱。一个节点的计划缺失，会通过供应链逐级放大。在分布式系统设计中，单点故障是必须通过冗余和去中心化消除的底层架构缺陷。现代互联网之所以能够维持极高的可用性，正是因为它在设计原则上拒绝了任何单一中心节点对系统全局的控制权。讽刺的是，集中式计划经济模型所依赖的计算架构，恰恰违背了其自身赖以运行的计算机科学在过去半个世纪里最核心的工程教训。
综合以上三点，需要澄清这个结论的确切含义。单点故障可以通过多副本冗余缓解，算力瓶颈可以通过分层分解与异步迭代绕开。一个足够优秀的工程团队，原则上能造出一个“还能用”的集中式系统。但请注意，这些让步的具体内容：为了消除单点故障，需要多中心副本与故障切换;为了绕开算力瓶颈，需要把全局求解分解为局部子问题;为了匹配异质的更新频率，需要把不同时间尺度的决策权下放给不同层级。每一次让步都把系统推向同一个方向：计算发生在信息产生的地方，决策权向局部主体分散，任何节点都不再垄断全局一致性。换言之，集中式架构的可行化路径，就是它的分布式化。当一座超级计算机为了活下去而被迫长出层级、副本、局部自治与异步协商，它保留下来的就只有名字。而名字背后剩下的东西只有一个：由某个中心垄断“谁的局部计划是合规的”这一验证权。
所谓验证权，即中央计划经济面临的核心困境，在参与式经济理论中有一个精确的名字：委托代理问题。中央计划局是委托人，地方生产单位是代理人。中央需要地方的生产能力信息才能制定合理的计划，但地方有系统性的激励去谎报自己的能力，通常是低报，因为低报可以让自己更容易超额完成指标，从而获得奖励。这种激励与地方管理者的身份无关，无论他是干部、技术官僚，还是基层工人，只要参与者被置于这样一个信息单向汇报、任务单向下达的架构中，他的行为就会趋向于策略性博弈。
中央对此的反应通常有两种。第一，制定惩罚措施和举报机制，试图用猫鼠游戏的方式挤出真实信息。第二，诉诸社会主义觉悟，试图让地方人员从内心认同诚实上报的价值。但第一种反应只是让博弈升级，而未曾改变博弈的结构;第二种反应将系统性的机制缺陷转嫁为个人的道德负担，除了最天真的人，没有人会相信单靠这一招可以根除问题。
这样做的下场是双向的。中央计划机制在猫鼠游戏中会内生地偏袒更简单的管理对象。一个一长制下的经理，比一个实行委员会制的集体更容易被监控和博弈。这解释了为什么中苏两国在实践中都滑向了一长制管理，而更广泛的基层经济民主，如中国的“两参一改三结合”，终究是昙花一现。而由于验证权被垄断在中心，由中心负责判断哪些生产计划符合全局利益，哪些不符合，地方单位就会围绕验证标准优化自己的表现，而非回应真实世界的需要。中央计划机制在博弈论层面上倾向于不利于社会主义民主。它不是一个与政治无关的技术选择;它所要求的信息单向集中结构，本身就是一种权力关系。
这种权力关系在现实实践当中表现为科层制官僚阶级的再生产。中央需要一个稳定可控的地方，地方虽然承担交付指标的任务，但这种对上级负责的态度赋予了其合法性，二者共同维持着彼此的存在。而劳动者在这个系统当中可能只是作为一种指标存在着，即劳动力的提供者，以及某种情绪和意见的参考。特别是当评价与考核不得不借助量化的方式体现时，产量是比生产过程是否维护了劳动者的正当权益更为直观的指标。所谓的算法和模型，在某种意义上是对生产关系的直接表达。
例如说，苏联OGAS的失败不是一种浅显的关于算法自身的失败，而是同一种生产关系的内部矛盾。任何执行代议制的革命政权，都必须面临路线斗争的问题：到底是向消灭代议制，即加强无产阶级民主的方向运动，还是向加强代表们自身存在的方向运动。OGAS并不向任何方向倾斜，它更倾向于固定在一个常态的位置。一方面，它需要一个由理学和工学知识分子组成的代议专家团队运作整个控制论机器，这意味着需要在某种程度上保留这种代议制;而另一方面，它的存在将消灭大量现存的、冗余的官僚，筛选出更具相关专业度的维护者，这使得建制派不会支持这项计划，更不必说市场派的意见了。即使OGAS真的在当时落地，它也需要权衡如何处理这些知识分子出身的、掌握实权的管理者们，这就意味着一种新的斗争形势。总的来说，如果不能彻底或是渐进式地解决委托与代理的矛盾，这个结构会始终伴随着革命政权的存亡。
因此，集中式模型的这一原则性失败所给出的否定性规定是清晰的：任何未来可行的经济计划系统，必须消除真实信息的生产者与拥有决策权的主体的分离。
分布式原则
当代主流经济学描述生产，大多采用生产要素到产品的单向链条：资本与劳动投入，产出消费品，最终归结为效用。斯拉法在《用商品生产商品》中恢复的则是古典传统：经济是一个商品生产商品的循环。煤用于炼钢，钢用于制造采掘设备，采掘设备又用于开采煤的这种闭路依存关系，是现代经济系统的运行逻辑。形式上，令 xᵢ 为第 i 种商品的总产出，aᵢⱼ 为生产一单位商品 j 所需消耗的商品 i 的数量，dᵢ 为对商品 i 的最终需求，即不再进入任何生产过程、直接用于消费的部分。数量体系为：
即：商品 i 的总产量，等于所有其他部门在生产中消耗的 i，加上社会最终消费的 i。每种商品对应一个这样的等式，全部等式相互关联。价格体系为：
其中 r 是统一利润率，w 是工资，lⱼ 是生产一单位商品 j 所需的劳动量。两式共用同一套技术系数矩阵。
这组联立方程描述的是均衡状态，而不是达到均衡的过程。它说明了经济在供需恰好一致时的状态，但没有说明如何达到该状态。此外，求解它需要一个前提：全部技术系数和全部最终需求在同一时刻被某个主体掌握。历史上两种制度分别以不同方式满足这个前提。中央计划依赖一个掌握全部数据的机构，一次计算出全部产量。市场则依靠价格，没有任何主体掌握全局，但价格将商品的供需状况压缩为一个数值传递给每个交易者，各交易者根据自己获得的数值决策。本文则讨论第三种可能：既没有中央计算机构，也没有价格制度，只存在若干各自掌握局部信息的生产节点，它们能否仅通过相互通信达到均衡。
我们假设每个节点是一类商品的生产者。节点 i 只掌握三项信息：自己生产的商品;自己生产一单位产品所需消耗的投入品及数量，即自己的那一列技术系数;自己的产能上限 Cᵢ。它不知道全社会的需求总量，不知道其他节点的技术状况，也不知道系统的总产出。它的通信对象仅限于上下游。于是，我们可以将“每种商品产量恰好满足需求”改写为缺口最小化问题。引入缺口变量 gᵢ ≥ 0，表示商品 i 未被满足的需求量;产量 yᵢ 不超过产能。系统目标是使全部缺口的加权和最小：
这个约束的含义是：商品 i 的产量加上缺口，不得少于其他各部门对它的消耗加最终需求;未能满足的部分必须记为缺口，不能从核算中消失。ρᵢ 是商品 i 的缺口权重：同样是百分之二十的缺口，发生在粮食上会导致饥荒，发生在汽车上则影响有限，因此 ρ(粮) 远大于 ρ(车)。这一权重不能由系统内部计算得出，它是社会性的输入，其决定方式在本章末尾讨论。
采用平方形式的惩罚有两点理由：缺口越大，单位缺口的代价越高;并且使整个问题成为凸优化问题，我们便可以通过拉格朗日乘子法尝试解决它。对商品 i 的供给约束而言，其乘子 λᵢ 度量的是：若商品 i 的可用量增加一单位，全系统的缺口代价能降低多少。因此 λᵢ 就是商品 i 稀缺程度的度量：粮食缺口越严重，λ(粮) 越高;汽车产能过剩，λ(车) 接近零。这一变量在经济学中有既定名称：影子价格。这其实意味着，价格不是市场制度特有的产物，而是任何在资源约束下进行统筹的过程都会产生的量。
有了可分解的问题，第二步是将求解过程分解到各节点。交替方向乘子法(ADMM, Alternating Direction Method of Multipliers)是求解分布式凸优化问题的标准框架。整个过程由三类操作循环构成：
局部决策。每个节点根据收到的需求信息和当前的稀缺度读数，在自己的产能约束下独立确定产量，使自身的局部代价最小。这一步不需要全局信息。
相邻节点间的信息交换与核对。上下游节点交换供需数据，检查双方的数字是否一致：一方需求一百吨而另一方只能供给八十吨时，差额记为缺口。参与交换的对象由技术关系确定：aᵢⱼ 不为零的节点对才需要交换信息，其余节点之间无需通信。因此通信网络的连接方式与投入产出矩阵的结构一致，生产的技术关系直接给出网络的拓扑。
读数更新。核对中出现的缺口转化为相应商品稀缺度读数的上调：缺口二十吨，该商品下一轮的读数相应提高。读数更新后回到第一步，各节点在新的读数下重新决策，部分节点增加产量，部分节点转向其他供应来源。
以上三步循环执行。在问题为凸、通信时延有界、更新步长满足一定条件下，可以证明该循环收敛到全局最优。也即这个没有中央机构的过程最终达到的配置，在理论上，与掌握全部数据的计划机构一次计算所得的结果相同。但这个基本机制还远远不能运行。一个用商品生产商品的经济，有两类失效模式是结构性的。
第一是循环依赖导致的死锁。斯拉法体系的特征恰恰是闭路：生产煤需要钢，生产钢需要采掘设备，采掘设备去采煤。在异步网络中，这种循环意味着节点 A 等待 B 的原料，B 等待 C，C 等待 A，全部节点同时挂起，互相等待。一种解决思路是，在请求中加入时间戳与交付期限。时间窗把循环依赖沿时间轴展开为本期与下期之间的先后关系，让本期的产出进入下期的投入，使得循环在网络的时间维度上被拆解为序列。
第二是需求过载导致的拥堵震荡。如果所有节点都使用相同的最短路径算法和相似的参数更新逻辑，可能会导致所有节点都发现供应节点 X 最优，X 拒绝大部分请求，导致所有人同时惩罚 X 并转向供应商 Y，接着 Y 又被挤占，拥堵在网络里震荡而非消除。
实际上，这恰恰是分布式鲁棒性的优势区间。在一个上游供应更加分散的网络中，物流成本天然地承担了分散拥堵的作用。如果仅仅考虑静态的物流成本，并且供应商产能充足，整个网络实际上会被自然分割成类似泰森多边形的结构。每个节点都会待在离自己物流成本最低的供应商的市场辐射区内，互不干扰。这时候，我们可以通过计算每个区域的消费密度，分析可能产生的拥堵点。即使拥堵仍然发生了，各供应节点可以通过调整自己边的权重去平衡自己所在的区域的密度，使拥堵向四周分散。除此之外，上下游节点对彼此间的历史履约率、交付及时性、违约记录也会影响权重核算。
而正因为这套协调机制的结构如此，它的政治性质不是另行附加的设计，而是从同一个结构中直接得出的。先看这个结构本身做了什么。它把经济的协调分散在全部节点上，不设任何中心：每一步运算只用到局部信息，每一条通信只连接相邻的生产环节，没有任何一步必须等待所有其他步骤完成。异步性因此不是工程上的迁就，而是这个结构的本质。节点加入和退出网络，不中断任何其他节点的运行;某个区域受损，只有经过它的链条停摆，绕行路径立即由寻路机制重建。协作网络没有可以被一次性摧毁的位置。
这个性质立刻越出了经济范围。政治组织历来表现为中心化的结构，原因很简单：协调需要中心，占领中心就占领了组织。而在这个网络中，协调本来就不经过任何中心，生产如此，协调生产的信息流也如此，它在生产链条上逐级流动，不汇聚于任何一点。于是政治组织可以采取与生产组织相同的形态：不是堡垒，而是一份协议。堡垒被占领即告失守;协议没有占领的对象，压制性力量面对的不是一个可摧毁的总部，而是一张失去任何节点都能继续运转的网。需要说明的是，协议的物理层，即设备、能源、线路，仍是物质的，豁免是结构性的、相对的，不是绝对的。
链条上的信息流还解决了另一个古老的问题：决策权与利害关系的对应。代议制度的虚假之处在于代表权与利害脱钩：决策者不承受决策的后果，承受后果的人没有决策权;而任何让决策权跟着人头走的方案，都需要先回答“谁相关”这个在大型社会中几乎无法回答的问题。在这里，答案由网络自己给出：议案沿着生产链条传递，波及哪些节点，哪些节点就自动收到表决请求;波及消失，表决权随之失效。相关性不是被认定的，是被路由的，在政治层面意味着表决权的分配不需要任何选举机构来执行。种粮食的人和依赖粮食的人表决粮食的事项，链条之外的节点根本收不到这个议案。
至于参与成本，它由结构的两个既成性质分摊。日常的大规模协调本来就在异步循环中自动进行，产量调整、缺口申报、读数更新都不需要表决，绝大多数人无需为经济的常规运行付出任何参与时间，宏观层面依据历史数据生成的计划表单自动执行，人们只在表单明显失真时介入。需要专业判断的事务，由不在链条上的代理提供意见：代理可以发言，但因其不承受后果而不持有表决权，意见被采纳的记录计入声誉。专业性与决策权由此分离，且都无处固化为阶层。知识不带来表决权，表决权不产生于职位，而任何位置都不因占据时间延长而增值。职业政客阶层的生产条件，在结构上就不存在。
行文至此，一个看似激进的结论已经呼之欲出：分布式计算与集中式计算之争，不是技术路线之争，而是政治路线之争;反过来同样成立：社会主义民主与官僚集中制之争，不是抽象的政治哲学之争，而是具有精确技术内涵的架构选择。政治哲学与技术手段是同一块硬币的两面。于是，分布式原则的核心规定是，不存在一个与生产实践相分离的、独立的、垄断信息解释权的计划中心。信息的产生、本地知识的运用、生产计划的提出，必须源于同一个实践主体。而如何评判合规，则是从大量并行实践中通过迭代竞争涌现出来、被回溯性地承认为标准的。
实践模型
最开始的情况是一个不受任何先验限制的虚空。在伊庇鲁斯那里，这是平行的原子;在斯宾诺莎那里，这是实体的无数个平行属性;在卢梭那里，这是纯粹的自然状态。然而，从结果来看，这样的虚空是没能自持的，相遇没有任何缘由地发生了。随后，正如霍布斯所描述的，这些具有自然倾向的个体在自我保持的自由斗争中互相倾轧，从而演变成一切人反对一切人的战争。因此，我们可以观察到，社会并不是上帝神意或某种道德目的论的产物，而仅仅是这些原子化的个体在恐惧的驱使下，为了避免相互毁灭而偶然达成的一种临时且不对称的凝结。
在马基雅维利那里，短暂的相遇依然无法产生秩序，这需要将偶然转化为某种稳固的结构。那么，达成它的手段自然就不存在任何先验规定的对与错，更不必说是否符合这个时代的道德标准和行为准则。秩序不是与生俱来的，而是由某种切合形势的律令或协议在众多非议中惊奇地使得一众个体达成了共识的效果。
在哈肯的协同论中，序参量是主导系统从混沌走向有序的因素。系统最初通常处于一种无序或低序的稳定状态，此时，系统内部各元素各行其是，没有协同效应。当外部控制参数达到某个阈值时，系统原有的稳定性被打破。此时系统内部会产生许多小的扰动或涨落。这些涨落尝试形成不同的结构，我们称之为模式。在竞争中，绝大多数模式由于受到系统内部阻尼的作用，会迅速衰减消失。而极少数模式不仅没有消失，反而演化得非常缓慢且不断壮大。这些增长缓慢、寿命最长的少数变量，就演变成了序参量。序参量一旦产生，就会支配那些快速变化的子系统。子系统不再随意运动，而是被迫按照序参量划定的轨道进行协同运动。
这并不是说，人类社会的秩序是注定被少数人所支配的，而是秩序的形成需要人们为此付出一定的妥协。我们即使被许诺再多有关自由的美好设想，始终需要承认交付自己的部分自由，是构成社会秩序的基本操作。而这个过程的关键在于，我们应该选择一种什么样的方式决定何种秩序模式。强人政治之所以会成为利维坦的代名词，只是因为对社会局势的把握，对历史经验的研究，总是被动地集中在少数精英知识分子那里。倘若解决方案可以经由大众参与讨论，倘若在派别胜利后的代价不是对他者的倾轧，这将诞生出一种平等、高效的社会制度。
如果我们已经清楚秩序的诞生是偶然的，那么就很容易理解必然性仅仅是偶然性凝结后产生的回溯效果。这就意味着，在最开始的那一刻，没有任何预言是可靠的，所有实践者都必须后验地展示出自己的必然性。马克思曾做过一个比喻，人体解剖是猴体解剖的一把钥匙。他的意思是：只有当进化发展到了人体这个更高级、更复杂的阶段，其内在的结构，如骨骼、神经系统才真正发育完全并显现出清晰的逻辑。此时，我们再回头去看猴子的结构，才能明白那些原始的、模糊的器官究竟是为什么而准备的。我们无法在猴子的阶段通过指令规定它必须变成人，但当人这个高效的序参量涌现后，整个系统的演化路径被回溯性地赋予了意义。这反过来也强调了一件事，少数人的绝对支配是短视的，符合时代诉求的理念需要足够大的冗余和试错才能够在社群中胜出。
社会达尔文主义者将进化看作剔除，这是一种极权式的单向控制，目标是寻找所谓的最优解。但真实的演化逻辑是依靠多样化的基因组合对未知环境进行匹配。当外部环境突变时，正是那些看起来没用的基因中的某一个，会突然凝结为支撑系统生存的新序参量。如果一个系统为了追求效率而消灭了多样性，它就失去了对抗未来的自由度，在面对环境变化时会瞬间崩溃。不过，这里需要区分两个层面：在既定规则内，协调问题存在确定的最优，分布式算法能够达到它;但规则本身，即什么被生产、什么算紧急、哪种实践值得放大，不存在先验的最优，它只能经由多样性演化。
在传统的计划经济模式中，控制者假设自己拥有全知视角，预设了最优路径，然而控制者往往痛苦于无法预知当前的干预在未来会产生什么结果。但在这样的新模式中，系统不再强求单一的、自上而下的指令，而是设置大量并行的、具有差异性的实践单元，即实验性的生产分配模式。每个单元的涨落就是一次偏斜，它们在自治网络中相互碰撞、重组。在控制理论中，这是一种自组织演化控制。序参量不是被规定出来的，而是被承认出来的。首先，多个实践单元在某种条件下产生共振。随后，当某种实践模式在竞争和协同中表现出极强的生命力，能够吸收周围的资源并自我维持时，它就凝结成了序参量。只有在它已经统治了系统之后，我们才能回溯地说它是“必然的”。控制系统的任务不是去预测、定制规则，而是提供一种筛选和放大的机制。
在这个模型下，民主集中制的职能发生了重构。民主是偶然性的孵化者，集中则作为必然性的凝结核。民主不再仅仅是表达诉求的渠道，而是保证系统中存在足够的偏斜和多样性。而当某个局部实践单元的涨落展现出序参量的潜质时，集中机制通过算法分配、信息广播，迅速赋予其合法性和资源，促使这种偶然凝结为全局的规定性。上一节悬置的缺口权重如何决定，现在可以回答：它正是被承认出来的序参量之一，民主保证多种紧急性表达并存，集中保证其中被实践验证的那种获得资源。
如果我们把深度神经网络的训练过程看作一个经济系统的演化，那么随机初始化就是原子在虚空中的乱舞，而并行实践单元就是海量的参数扰动和梯度下降尝试。正如神经网络在收敛前产生的所有输出序列看起来都是垃圾信息，但在信息论层面，那是为了找到全局最优解而必须支付的代价。如果一个系统不允许浪费，即不允许非确定性的尝试，它就会由于缺乏探索而陷入局部最优解，在控制上表现为系统的脆性。
在深度神经网络中，我们并不预设每一个神经元的功能，而是通过反向传播，让参数在涨落中自发结成具有语义表达能力的权重矩阵。在这个系统中，梯度就是社会大众对各种并行实践单元的反馈、参与度和满意度涨落。民主集中制下的集中过程，本质上是网络权重的重分配。社会成员识别出哪些实践单元正在产生正向的社会价值，并给这些单元分配更多的资源权重。当大语言模型的预训练结束，其权重凝结之时，它就拥有了处理语言的必然性。同样，当自治网络中的某种生产分配模式在不断的碰撞中凝结下来后，它不再是某个人的天才发明，而是整个社会网络协同训练出的结果。
只有到这个阶段，我们终于可以说，一种共产主义的生产关系的曙光出现在了现实的天际线上。
附录
拉格朗日对偶问题说明
原问题定义如下：
x ∈ ℝⁿ：这是我们的决策变量，可以是一个 n 维向量;它必须有一个集合范围，这里是 n 维实数空间，因为我们要在其中寻找最优解
f₀(x): 这是我们需要最小化的目标函数;下标0是为了和约束函数区分，表明它是“第零个”函数
fᵢ(x) ≤ 0: 这是第 i 个不等式约束;需要 m 个这样的约束，所以 i 从 1 取到 m
hᵢ(x) = 0：这是第 i 个等式约束;需要 p 个这样的约束，所以 i 从 1 取到 p
s.t.：是“subject to”(受限于)的缩写
为了处理这些约束，我们引入新的变量，将约束整合到目标函数中。这构造出广义拉格朗日函数 L：
λᵢ：专门为每一个不等式约束 fᵢ(x) ≤ 0 引入的乘子;为什么必须要求 λᵢ ≥ 0?逻辑在于：
对于 fᵢ(x) < 0，取 λᵢ = 0，即松弛约束
对于 fᵢ(x) = 0，此时 x* 是局部极小值点，任何可行的微小移动 d，f₀(x) 都不能下降;向可行域移动，说明 d 沿着 fᵢ(x) 非正梯度方向，即 ∇fᵢ(x*)ᵀ d ≤ 0;f₀(x) 不下降，说明 d 沿着 f₀(x) 非负梯度方向，即 ∇f₀(x*)ᵀ d ≥ 0;如果 ∇f₀(x) 和 ∇fᵢ(x) 方向不是刚好相反，那就一定存在违反上述规则的 d，这只能说明：
λ: 是所有 λᵢ 组成的向量，λ = [λ₁, …, λₘ]ᵀ
νᵢ：专门为每一个等式约束 hᵢ(x) = 0 引入的乘子
ν：是所有 νᵢ 组成的向量，ν = [ν₁, …, νₚ]ᵀ
原问题首先可以等价地写成一个极小极大问题，考虑以下运算：
我们称
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