从分歧到制度架构：加速技术变革下的认知正则化

《Futures》：From divergence to regime architecture: Epistemic regularization under accelerating technological change

　　

•加速技术变革产生的是认识论分歧，而不仅仅是不确定性。
•当未来变得结构性不可比时，概率和共识便会失效。
•认识论正则化重新构建判断框架，而不强制收敛。
•数值正则化的类比阐明了分歧下的判断。
•该框架支持跨分歧未来的以稳健性为导向的治理。

引言
加速技术变革已成为当代社会技术系统的定义性结构条件（Geels, 2005, Alfaraz and Tully, 2025）。与人工智能（AI）、数字平台、自动化、能源转型和数据密集型基础设施相关的发展日益通过非线性动态、强化反馈和制度基线的转变来展开（Metzler and Garcia, 2024, Lockwood, 2022）。在此背景下，未来轨迹不仅多样化，而且往往以扩张性、极端性和难以分析比较的方式产生分歧。这些动态带来的挑战不再局限于预测准确性或模型不确定性。相反，它关乎未来导向知识的生产、解释和用于判断的认识论基础。

未来研究和前瞻学术长期以来一直承认不确定性、多元性和预测的局限性是未来导向研究的核心条件。情景规划、探索性建模和参与式前瞻正是为了超越单点预测并容纳多种合理未来而发展起来的（B?rjeson et al., 2006, Van der Heijden, 2005）。这些方法强调学习、反思性和稳健性，而非预测（Kwakkel and Pruyt, 2013, Stirling, 2010）。然而，在加速技术转型的条件下，一种更深层的困难浮现出来。问题不仅仅在于存在多种未来，而在于未来空间日益难以聚合、排名和稳定化（Arthur, 1989, Birko et al., 2015, Grunwald, 2014）。虽然前瞻研究承认多元性，但往往低估了结构性分歧的认识论后果（Mangnus et al., 2021）。

本文认为，加速技术变革下的分歧应被视为一种认识论条件，而不仅仅是一种方法异常。许多主导性的未来导向知识方法，无论是定量的还是定性的，往往通过将替代未来置于共享的评价空间中来组织判断（Van der Heijden, 2005, Kwakkel and Pruyt, 2013, Stirling, 2010）。这一点不应被解读为对概率的一般性批评。例如，主观概率并不一定要求重复、频率或完全可比的事件类别。它也可以被赋予独特或历史上独一无二的发展过程。本文的担忧更为具体。当概率分布、期望值、共识度量或情景矩阵被用于在替代未来之间提供政策判断时，它们通常依赖于某种基础，通过这些基础这些未来可以被关联、对比或共同解释。在结构性连续性的条件下，这一假设仍然有用。然而，当技术变革产生制度层级变革、临界点和规则改变型创新时，可比性的基础本身变得不稳定。在这种情况下，问题不仅仅是不确定性增加。相反，进行判断的认识论条件也发生了改变。

所谓主导性方法，并非指某一种单一的情景格式，如 2x2、三情景或五情景设计。相反，它指的是一个更广泛的家庭式未来导向实践，包括基于概率的评估、共识导向的德尔菲法、情景矩阵和基于稳健性的评估。当替代未来在共享的评价框架内被组织、比较或解释时，这些方法被视为主导性的。

在此类背景下，基于概率和共识的推理并不一定在总体上失效，相反，作为判断的合法基础，它们越来越难以维持。为在性质而非程度上不同的未来分配可能性，在逻辑上可能仍然是一致的，尤其是在主观概率的意义上。然而，如果这种分配成为首要的组织动作，它可能会给结构性不相容的轨迹强加过早的顺序，并掩盖对治理至关重要的制度差异。同样，在制度层级分歧下寻求专家收敛可能会产生程序性封闭，而不解决根本差异（Barker, 2024, Rulkens et al., 2024, Ranalli and Lagewaard, 2022）。困难不在于数据不足或建模不当，而在于使聚合和收敛有意义的评价空间的侵蚀。

为解决这一问题，本文引入了“认识论正则化”的概念，作为对分歧下未来导向判断的重构。借鉴数学和复杂性理论中的正则化实践，认识论正则化并不旨在消除分歧或恢复收敛（Spelda and Stritecky, 2024, Beaumont and C.d. Coning, 2022, van der Merwe, 2025）。相反，它试图在这样一个层面上结构化解释：在此层面，分歧的未来可以通过其生成逻辑、制度配置和变化方向模式相互关联，而无需被迫纳入单一的可能性或同意量表。认识论正则化并非作为一种新的预测技术、优化方法或决策支持工具提出。它是作为一种认识论动作提出的，阐明了当概率和共识在结构性不可比性下变得脆弱时，判断如何保持纪律严明。

这种重构中的关键一步是区分概率空间和可能性空间。许多未来导向分析，即使不是明确定量的，也是在概率本体论下运作的，其中未来隐含地按可能性（分布函数的存在）、期望或风险排序（Fenton-O′Creevy and Tuckett, 2022, Bevan, 2022）。然而，在结构性分歧下，未来日益居住在可能性空间而非概率空间中（Stirling, 2010, Cilliers, 2000），在此空间中，历史模式和分布函数失效。它们对应于替代性的转型制度，而非来自共享分布的结果。将此类未来视为彼此的概然变体可能会掩盖因果架构和系统方向性上的差异，而这些差异在分析上至关重要。

这种转变的影响超越了作为专门领域的前瞻研究。创新理论和技术治理经常依赖未来导向知识来证明长期承诺和使命导向战略的合理性（Mazzucato, 2018, Schot and Steinmueller, 2018）。方向性、一致性和转型变化等概念假定替代未来可以在连贯的评价框架内进行比较和导向。当分歧成为结构性时，这些预设需要重新考虑。无法区分不可比的制度不仅挑战了前瞻工具，还挑战了未来导向治理的更广泛认识论连贯性。

为了超越纯粹的概念论证，本研究包括了一个在智能教育治理中的示范性实证说明。使用了基于角色的专家推理来区分不确定性和认识论分歧，并展示正则化如何通过依赖交叉一致性约束和聚类，将两极分化的判断转化为制度层级的情景架构，而不依赖平均化、概率排名或强制共识。该说明旨在使框架具有可操作性、可追溯性和可复制性，从而解决对认识论正则化仍然停留在理论层面的担忧。

本研究做出了三项贡献。首先，它将对加速技术变革下的分歧概念化为一种以不可比性为特征的认识论条件，阐明了为什么基于概率和共识的方法在制度层级变革下变得脆弱。其次，它引入了认识论正则化作为一种独特的判断模式，该模式结构化解释而不强制收敛。第三，它通过一个说明性案例研究展示了认识论正则化的操作价值，展示了如何通过认识论逻辑空间内的交叉一致性约束和聚类，将两极分化的判断转化为制度层级的情景架构。

因此，研究问题是：如何在不将其简化为概率排名、平均得分或强制共识的情况下，将结构性分歧的专家判断转化为可解释的制度架构？这个问题很重要，因为政策行为者日益面临不仅是不确定的，而且由竞争性治理逻辑结构化的技术未来。本文的新颖之处在于将分歧本身视为一个分析对象。并非在选择驱动因素后才使用情景，而是提出的框架利用分歧来识别哪些驱动因素需要在情景构建和政策稳健性分析之前进行制度层级的结构化。

鉴于本文的概念 - 方法性质，论证分为三个步骤展开。首先，2 分歧作为认识论条件，而不仅是多种未来，3 基于概率判断的认识论局限，4 分歧下的共识作为稳定机制，5 从概率和共识走向可能性空间，通过区分多种未来与结构性分歧，并阐明制度层级转变下概率、共识和合理性的局限，构建认识论问题。其次，第 6 节引入认识论正则化并指定其核心操作。第三，第 7 节在智能高等教育治理中展示该框架，从不确定性 - 分歧分离到形态学边界界定、集群化制度原型和治理投射。第 8 节讨论了该框架对前瞻实践和科技与创新治理的启示，结论部分总结了贡献、局限性和未来研究方向。

章节片段
分歧作为认识论条件，而不仅是多种未来
多元性已被确定是未来导向研究背景下的一个基础元素（Mangnus et al., 2021）。从情景规划到探索性建模，以多种未来取代单一预测已被广泛用作支持不确定性下学习的方式（B?rjeson et al., 2006, Van der Heijden, 2005）。这些未来通常被描述为合理的，但合理性不应被视为摆脱概率的简单出路。正如最近的工作

基于概率判断的认识论局限
概率长期以来一直充当未来导向判断的核心认识论基础（Ramsey, 1926, De Finetti, 1937）。无论通过统计模型正式化，还是通过可能性、风险和期望等概念隐含提出，概率推理通过将在共享的评价空间中定位替代未来，从而在不确定性下使行动成为可能（Wright and Goodwin, 2009, Ramírez and Selin, 2014）。通过这样做，它使结果变得可比并允许对其进行排名，

分歧下的共识作为稳定机制
当基于概率的判断在深度不确定性条件下难以维持时，共识通常被动员作为未来导向推理的替代稳定机制。专家间的协议可以在可能性估计看起来脆弱时提供协调、合法性和程序性结论。因此，在前瞻、技术评估和科技与创新政策中，共识导向的过程如德尔菲法在支持集体判断方面发挥了重要作用

从概率和共识走向可能性空间
基于概率排序和基于共识收敛在认识论分歧下的局限性表明，需要重新考虑行使判断的认识论条件。当可能性比较不足以阐明未来之间的结构差异时，当收敛并不一定反映认识论一致时，挑战在于判断的缺失，而在于评价框架本身的结构。许多未来导向分析

正则化解决的解析问题
在认识论分歧的背景下，判断的质量保持恒定；然而，其理性基础变得模糊或不一致。基于概率的聚合和概率知情的政策比较通常需要一个明确的基础来关联替代方案，尽管主观概率本身可以被赋予唯一事件。基于共识的收敛也预设了专家判断可以在共享的评价框架内对齐（

研究问题与提问
为了证明认识论正则化不仅仅是概念上的，本节将这些操作应用于智能高等教育治理中的结构化专家征询。该领域面临结构性紧张，因为生成式人工智能改变了评估、著作权、认证和平台控制。机构反应不同，专家意见不一。问题不在于缺乏数据，而在于制度层级上的分歧。研究问题是：当专家分歧反映竞争性

讨论
如前所述，此处的实证说明并不旨在预测智能高等教育的未来。其目的是测试是否可以将认识论分歧转化为结构化洞察，而不诉诸聚合或共识。结果表明，这种转化是可行的，但只有当分歧被视为架构而非错误时才成立。由此产生三个分析启示。

结论
加速技术变革产生了在结构上而非程度上分歧的未来。在此类条件下，概率和共识仍然有用，但其解释权威变得有条件，因为可比性不能预先假定。问题不在于证据不足；而在于共享评价空间的丧失。本文论证了必须将分歧视为一种认识论条件。当分歧反映竞争性制度假设时，

CRediT 作者贡献声明
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Reza Hafezi