激进与保守的分野：事先预测或事后调整？
施化博客 ｜ 2026-09-22

我承认自己是保守派，与激进理念的拥趸者水火不相容，不过以前可不是这样。为什么会变成势不两立的现在这个样子，只因看到古今中外的激进主义者太不可取。不但不断地犯着低级错误，害人害己，还洋洋得意自以为高明。假如有人把激进保守分为左派和右派，我会大致上同意。

为什么说大致？因为左派右派太难分了。人是最为复杂的动物，很难用一个统一的标准衡量与区分。比如希特勒到底是左派还是右派？中国的左派是否等同于美国的左派？一万年都讲不清楚。所以，用不带褒贬的中性词汇激进和保守表达，比较合适。如今我发现了一个既简单又明晰的衡量标准，以这个标准检验，一个人，一个群体，一个国家，到底是激进还是保守，立马辨别出来，绝无含混。什么标准？简单一句话：事先预测还是事后调整。

估计这会令一些人爆笑：事先预测叫先见之明，事后调整叫马后炮，事后诸葛亮，连这么简单的常识都不知道，还在这里夸夸其谈？且慢，请听完下面的分解。

激进与保守在价值观和方法论上完全不同。前者不承认自己的渺小和局限，认定我才是改造世界的主宰；后者则从历史经验中看到，人不是神，不能狂妄，否则必定犯错吃亏。

原理是这样的。首先，从控制论、信息论与统计决策学的角度来看，事后处理（反馈控制）往往比事前预测（前馈控制）更可靠。事前预测设计，在系统受到扰动之前，基于自认的模型和信息提前采取行动，偏差较大且不稳定。事后应急处理（反馈控制 ），在系统受到实际扰动并产生真实偏差后，基于真实测量值采取纠偏行动 。两者可靠性用系统的最终偏差方差（即结果的不确定性与失误风险）来衡量，偏差越小越稳定。

其次，从信息论角度证明。事后处理所依据的信息密度和精确度，在数学和统计学上天然高于事前预测。事前处理的最终结果偏差有：1，预测误差（对未来干扰估计不准）；2，系统建模误差，对现实世界理解有偏差；3，控制实施误差，提前干预引发副作用。由于预测链条长，各项误差会叠加或指数级放大（黑天鹅效应）。

而与之相比，事后处理的误差则小得多。事后处理不依赖对未来的预测，只依赖对当前状态的测量，直接吸收现实中的随机扰动，将未知的外部变化转化为已知的测量误差，因此在统计学上方差更小、鲁棒性（Robustness）更强。这就是为什么工程学强调“冗余与韧性（Resilience）”，它往往比预测更具容错和快速修复能力，比完美的预测更靠谱。