Future-proofing startups: Stress management principles based on adaptive calibration model and active inference theory
面向未来的初创企业:基于适应性校准模型和主动推理理论的压力管理原则
摘要：
本文将适应性校准模型（ACM）和主动推理理论（AIT）与未来证明初创企业联系起来。ACM包括应激反应系统根据个体的生活史和变化的外部环境，将能量分配给替代的行动选择。更广泛地，在AIT中，人们通过采取行动使内部生成模型与外部状态的感觉输入保持一致来生存。文章的第一贡献是针对初创企业未来证明方法的需求，提供了基于ACM和AIT的八项压力管理原则。需要未来证明方法，因为通常十分之九的初创企业无法存活。第二贡献是将ACM和AIT与初创企业生命周期阶段联系起来。第三贡献是提供实际例子，展示ACM和AIT在组织实践中的广泛相关性。这些贡献超越了以往关注创业压力和组织压力的文献。特别是，本文不是关注特定的压力因素，而是关注初创企业的压力反应模式如何根据初创企业内部状态和/或外部状态的变化进行重新校准/更新。总体而言，文章为将与能量、行动和生态适应性相关的生命力物理学构建与人类组织联系起来做出了贡献。
关键词：主动推理理论（AIT）；适应性校准模型（ACM）；双环学习；资源保护；自由能原则；生命力物理学；初创企业；压力；三环学习
1. 引言
初创企业是由旨在发展可扩展企业的创业者创立的。然而，尽管初创企业的创始人追求增长，但初创企业的失败率大约为90%。因此，通常情况下，只有十分之一的初创企业能够生存下来，而不是增长。此外，预测哪家初创企业会成功非常困难，以至于随机分配创业资金可能比基于分析初创企业的计划更为有效[1-4]。因此，需要新的观点来更好地促进初创企业的生存和增长：特别是在广泛气候变化环境挑战中[5-10]。在这里，未来证明是相关的。这涉及到预测未来的挑战并应用方法以最小化它们的影响[11-15]。
为了提高组织绩效，一个长期确立的方法是定义可以在广泛设置中成功指导操作的原则[16,17]。在2021年，有观点认为，为了避免加剧气候变化并发展人类企业对气候变化的韧性，更倾向于基于自然的方法[18,19]。然而，迄今为止，尚未考虑将指导自然的组织的原则作为为未来证明初创企业提供原则的基础。尽管与初创企业相关的自然术语“生态系统”被广泛使用[20,21]。相比之下，本文将适应性校准模型（ACM）[22]和主动推理理论（AIT）[23]与初创企业的未来证明联系起来。
ACM涉及应激反应系统根据个体的生活史和变化的外部环境，将有限的时间和精力分配给替代的行动选择[22]。ACM与组织生命周期相关，从拥有初创企业想法的企业家到成长为大型组织的少数初创企业。例如，在涉及企业家的文献中认识到了管理压力的必要性[24,25]以及大型组织[26,27]。主动推理理论（AIT）是一种生命力过程理论[23]，是自由能原则（FEP）[28]的推论。在AIT中，包括人类在内的生物体实施内部生成模型以生存。这涉及到人类为了生存而采取行动，使他们的内部生成模型与来自外部状态的感觉输入保持一致。根据FEP，这是为了解决活跃系统减少外部状态的长期平均不期望惊喜的需求：即，来自世界[28]。
在结合AIT的压力研究中，压力源于试图将内部状态与外部状态对齐的存在信息熵：即，压力源于对生存的不确定性[29,30]。相应地，压力可能导致内部生成模型中的更高目标崩溃[29]，压力可能导致制定不适应的内部生成模型，这些模型具有负面的先验预期，这些预期覆盖了正面的感觉输入[30]。
在以下各节中，ACM和AIT可以提供生命力原则，以解决应激反应系统通过行动支持或破坏生存的潜力。ACM和AIT与初创企业的未来证明在剩余的五个部分中相关。在第2节中，将ACM与初创企业的生命周期阶段联系起来。在第3节中，将ACM和AIT与商业模式开发和市场营销联系起来。在第4节中，将ACM和AIT与初创企业实践联系起来，即需要生物体维持非平衡稳态（NESS）。在第5节中，提出了基于ACM和AIT的初创企业未来证明的压力管理原则。在第6节中，提出了主要贡献并提出了进一步研究的方向。本文中ACM和AIT一起应用，因为在主动推理中，自组织系统必须根据预期的潜力选择替代的行动方案，以使内部生成模型预测的感觉数据与外部状态生成的数据保持一致。然而，AIT没有定义自组织系统可以选择的应激管理行动序列（即，政策）。因此，ACM通过提供一组定义的压力反应模式来补充AIT，这些模式确实提供了初创企业可以选择的压力管理政策。
本文旨在做出三项贡献。第一，为解决初创企业未来证明方法的需求做出贡献。第二，将ACM和AIT与初创企业的生命周期联系起来，以便为根据初创企业内部状态的变化和初创企业寻求生存的外部状态的变化重新校准/更新应激反应模式提供原则。这与以往关注特定压力因素的研究不同[24-27]：而不是重新校准/更新应激反应模式。第三，提供实际例子，展示ACM和AIT在组织实践中的广泛相关性。以往的研究已经解释了AIT对于提供大量低品种商品和/或服务的人类组织的相关性：例如，部署质量管理系统的大规模生产组织。然而，以往的研究强调了需要进一步调查AIT与人类组织的相关性[31]。总体而言，本文有助于将与能量、行动和生态适应性相关的生命力构建与人类组织实践联系起来。
2. 适应性校准模型（ACM）：初创企业生命周期
ACM探讨了生物体如何部署应激反应系统在其生命周期中分配有限的时间和精力以求生存[22]。初创企业可以有四个生命周期阶段：商业模式开发、转型、扩展和退出。在商业模式开发阶段，组织通常是非正式的。在转型阶段，最初阶段松散的结构化非正式性转变为可以促进快速扩展的更有结构的形式。在扩展阶段，功能专家接管了以前由通才担任的角色，正式程序取代了临时决策。在某个时候，通过首次公开发行股票、私人销售、合并或收购进行“退出”[32]。从生态适应性的角度来看，这四个阶段可以被视为两个阶段：适者的到来和适者的生存[33]。特别是，具有最高生态适应性的物种的到来是通过自然创新过程实现的。随后，通过自然选择有用适应性，适者生存。生态适应性是生物体通过竞争、合作和/或改变环境的建设在环境生态位中生存的潜力[34]。
在初创企业成立之初，当它只是一个有想法的个体时，初创企业的应激反应系统可能是其创始人的应激反应系统，这将涉及个体的交感神经系统、副交感神经系统和下丘脑-垂体-肾上腺轴（HPA）之间的相互作用。交感神经系统为身体在任何潜在危险中的“战斗或逃跑”反应做准备。这由副交感神经系统补充，它抑制身体过度劳累，使身体恢复到平静和镇定的状态[35]。同时，HPA控制对压力的反应并调节许多身体过程，包括能量的储存和消耗。随着初创企业生命周期的进展，这些功能需要被资源充足的正式操作程序所取代[27,36]。
在生命周期阶段分配时间和精力至关重要，因为两者都是有限的。因此，在生态适应性的不同组成部分之间分配它们存在权衡。例如，在投资利用现有信息以促进当前市场产品与投资探索新信息以实现新市场产品之间。在ACM中，每个权衡是资源分配中的一个决策节点，每个决策节点影响下一个决策节点，这在生命周期过程中形成了一个链，打开了一些选项的同时关闭了其他选项[37]。
在ACM中，没有最好的生命过程。而是存在适应性发展可塑性，涉及内部和外部变量之间的相互作用。关于内部变量，应激反应系统作为一个整合机制，它介导了在不同环境条件下具有适应性的不同生活策略的发展。这导致了通过组织研究中描述的双环学习实现的条件适应性发展变化[38]。特别是，应激反应系统在发展过程中编码的信息反馈到系统本身的长期校准上。这种双环学习导致了应激反应模式、应激评估和随之而来的与生活史相关的行为的个体差异的适应性模式。关于变化的外部变量，在不同时间的不同地点，资源可用性、环境特征和不确定性可能会发生变化。适应性发展可塑性的目的在于最大化生态适应性[22]。从ACM的角度来看，从一种生命周期阶段过渡到下一个阶段可以是应激反应校准的切换点。例如，在初创企业生命周期中，在从非正式结构过渡到正式结构时出现领导和官僚主义危机时[32]。
通过应激反应系统，适应性校准模型（ACM）处理了代偿性反应的协调。代偿性是指通过生理或行为变化实现内部稳定性的过程——与通过维持生物体内状态在一个设定点来维持内部稳定性的稳态（homeostasis）形成对比[22]。此外，ACM包括了从环境中编码和过滤信息，从而调节对环境输入的开放性。特别是，应激反应系统不断地“抽样”环境，其多年的激活模式提供了环境关键维度的表征，然后可以用来指导个体发展中的生活史策略。不同的策略可能需要对应激反应系统进行不同的校准。此外，ACM还包括调节可能影响生态适应性的特质和行为[22]。
在ACM中，提出了四种典型的应激反应模式：敏感型（I）、缓冲型（II）、警惕型（III）和冷漠型（IV）。敏感型模式（I）的特点是对身体和社会环境的开放性，这使得通过低风险的合作生活史策略，能够快速调整以适应环境中的暂时性扰动。缓冲型模式（II）的特点是与社会环境的积极互动中，应激反应适度，涉及长期关系。与更可能出现在保护性、低压力发展背景中的敏感型模式相比，缓冲型模式在不同环境条件下分布更广泛。警惕型模式（III）在压力环境中发展，使人们能够有效应对物理和社会环境中的危险和威胁。在警惕型模式中，心理资源被用来监控和应对可能的威胁来源和/或社会竞争，而不是像敏感型模式（I）那样最大化学习和放松探索。在冷漠型模式（IV）中，普遍的无反应性抑制了社会学习和对社会反馈的敏感性，这也可能通过阻断环境中的危险和威胁信息，增加冒险行为。
不同的应激反应模式可能导致对同一事件的不同评估：即对同一事件的不同压力评估[22]。
图1提供了初创企业的ACM总结。基于[22]，该图示显示应激反应系统（SRS）过滤和/或放大不可预测/不可控的事件以及威胁/危险，与可以抵消它们的支持系统相关。同时，SRS过滤和/或放大环境中的新奇事物和社会反馈。过滤和/或放大调节生活史特征，就竞争行为、合作行为和/或建设行为的时间和能量分配决策而言。最初，SRS位于创始人的心理运动特征之中。随后，SRS位于组织特征中，如政策声明。贯穿始终，这些包括影响SRS并通过主动推理中的双环学习进行校准的应激反应模式（I、II、III或IV）。在接下来的部分中，通过主动推理的适应性校准与初创企业生命周期阶段相关联。
商业模式开发与转型：适者生存时代的到来
3.1. 商业模式开发：内部生成模型的构建
初创企业的第一个阶段可以涉及五项活动[39]。首先，围绕初创企业的想法制定可证伪的假设。其次，将这些假设嵌入到设计中的商业模式中。第三，开发最小可行产品以测试商业模式。第四，通过识别“早期倡导者”客户来发展客户，从他们那里获得反馈，这些反馈可以指导发现和/或创造更多客户。第五，进行多次迭代的测试，以决定是否继续坚持初创企业的想法。这五项活动共同涵盖了构建-测量-学习-反馈循环，这可能导致初创企业拥有一个明确定义的商业模式，包括其价值主张、市场细分、成本结构、收入流等[39]。在这五项活动中，机会创造、效果实现和拼凑是共同的。在关注机会创造的初创企业学术研究中，创业利润的机会是通过在不确定性中行动内在形成的，其中结果难以确定[40,41]。同样，在关注效果实现的学术研究中，机会通常是行动者的内在因素，他们专注于可以做些什么来朝着尚未确定的近期未来终点迈进[42,43]。此外，在关注拼凑的学术研究中，行动者是创造性的。特别是，他们利用手头的任何资源来创造新的问题解决方案[44,45]。在精益创业、机会创造、效果实现和拼凑中，行动的需求是共同的。在报告行动理论和行动学习的学术研究中，行动的重要性进一步被强调[46,47]。
同样，行动是AIT的核心[48]。特别是，人类通过采取行动减少他们内部模型与现实之间的信息差距来生存[30]。这涉及到采取行动，目的是使内部生成模型预测的感觉数据与外部状态生成的数据保持一致。更好的对齐包括通过好奇心在探索新的外部状态中获得的洞察力来制定新的内部生成模型[49]。对于其他生物来说，这种探索可能需要亲自出现在新的外部状态中。相比之下，人类可以在不亲自出现在新的外部状态中的情况下进行好奇心驱动的探索：例如，通过万维网发现。此外，关于新的外部状态的信念至少部分可以只存在于设想未来外部状态的人的心中：例如，一个初创企业已经成立并发展成为具有全球影响力的大型组织的未来的外部状态。因此，制定内部生成模型可以涉及想象一个未来的外部状态。特别是，一个人可以想象自己在未来中处于想象的未来外部状态中[50]。通过这种复杂的主动推理，初创企业的创始人可以同时考虑“如果我那样做会发生什么”和“如果我那样做，我会相信会发生什么”[51]。此外，通过心理理论，初创企业的创始人可以考虑其他人对采取的行动的看法，以及其他人对初创企业创始人采取行动的看法[52]。因此，初创企业的创始人可以制定内部生成模型，这些模型可以包含位于未来外部状态中的替代潜在初创企业。这些内部生成模型可以包含替代的行动方案，如商品/服务的市场提供、创始人对这些市场提供的感觉、创始人对潜在客户对市场提供的感觉的估计，以及创始人对社会对初创企业创始人和初创企业的感觉的估计。
与日常生活中的详细内部生成模型相比，针对潜在未来初创企业的内部生成模型可能缺乏细节。它们可能是需要从外部状态中获取更多样本才能成为可以为精益创业提供基础的方案模型的概念模型。这些方案模型可以用于制定关于初创企业想法的可证伪假设。需要从外部状态中获取更多的样本以将这些假设嵌入到商业模式中。然后，需要更多的样本来开发最小可行产品以测试商业模式。在精益创业的第四阶段，内部生成模型与外部状态的对齐开始涉及外部状态中的行动。这些外部状态中的行动包括机会创造、效果实现和拼凑。特别是，与早期倡导者客户的互动，以获取最小可行产品开发中的迭代反馈。也就是说，初创公司提出的市场产品版本具有足够的功能，可以被早期客户使用，然后他们可以为未来的产品开发提供反馈。随后，在精益创业的第五阶段，运行测试可以涉及通过改变从外部状态中抽取的样本和改变外部状态中的行动来对齐已经变得详细的内部生成模型与外部状态。例如，通过从更广泛的潜在客户群体中获取关于最小可行产品的反馈来改变抽取的内容，以及根据他们的反馈修改最小可行产品来改变外部状态中的行动。随后，为了使初创企业能够通过实施其商业模式生存下来，创始人将需要利用在精益创业活动的五个阶段中进行的探索性主动推理[53]所获得的信息。
如图2所示，理想情况下，在初创企业经历了精益创业活动之后，它将拥有一个与其预期潜在客户的描述相一致的元生成模型。元生成模型包含适用于许多不同情境中许多不同活动的特质。例如，个人的元生成模型可以包括个性类型，这在许多不同情境中构成先前的预期[54]。初创企业潜在客户的元生成模型可以包含他们试图实现的目标的描述，以及他们对初创企业产品/服务的相关需求。描述可以包括视觉图像，这些图像可以提炼包括人口统计学、地点、职业、爱好、数字素养水平、可支配收入等多个细节。如图2所总结的，元生成模型是自我在世界中的自创生模型，并为在世界中采取行动的原因提供基础。特定活动生成模型为在世界中如何采取行动提供基础。例如，市场营销管理活动的生成模型或运营管理活动的生成模型。连同感觉输入，这些生成模型影响从世界中采取的行动所经历的感觉输入。这种多层次生成模型通常被称为具有层次结构，符合自上而下的预期和自下而上的感觉输入的概念[54]。
这个模型是层次结构的，因为“为什么”状态预测“怎么样”状态，而这些状态本身预测感觉数据。这个模型的反转（即，推理）则涉及将“什么”信息传递回层次结构中，以推断“怎么样”状态，进而推断“为什么”状态。对于实践者论文来说，这里通俗地使用了元生成模型这个术语。它用来指代生成模型中额外的层次或因素。前缀“元”-被用来表示“旁边”的意思。这可以被视为一个层次生成模型中的上级层次，位于倒数第二层次的“旁边”。或者，它可以被视为构成生成模型的剩余因素中的“旁边”的额外因素。这个元层次旨在传达随时间保持不变的潜在或隐藏状态，这些状态为生成模型的其他部分中的（活动依赖的）状态转换提供情境化。因此，这里使用元生成模型来总结可以对活动特定模型的“怎么样”产生“为什么”影响的众多相互关联的变量。总的来说，元生成模型中越可能的先前预期被认为可以预测感觉输入（即，先前概率越高），就越会关注先前预期，先前预期对所经历的事情的影响就越大。相比之下，先前概率越低，就越会关注感觉输入以及先前预期与实际经历之间的预测误差[54]。
从ACM的角度来看，初创企业的元生成模型包括开始初创企业生活史策略的有限时间和精力分配决策。在初创企业元生成模型由一位创始人发展的情况下，它可以是那个人的压力反应模式（I、II、III或IV）的表达，反映了那个人到目前为止的生活史策略。由于初创企业元生成模型的制定涉及创造性地探索未来环境中生存和增长的潜力，它可能涉及由应激反应系统抽样的那些想象中未来环境中的机会和/或威胁的过滤和/或放大。如果只涉及一位创始人，业务发展可能只涉及那个人对替代想象未来环境的压力评估。
3.2. 转型：内部状态与外部状态之间的界面
内部生成模型与外部状态之间的互动发生在界面状态（即，马尔可夫毯状态[31]）上。对于初创企业来说，通过涉及分析市场特征、制定市场产品和根据市场反应调整市场产品的营销活动，实现向规模化发展的转型。理想情况下，营销将导致下图3所总结的情况，即销售预测（即预测发生的事情）和实际销售（即实际发生的事情）之间存在零预测误差和零相对熵。可以为预测分配概率，并且可以在事件发生时为事件分配概率。例如，一些销售订单的最终价值可能在初始订单接收后的几个月内才能确定：与此同时，可以为总销售价值分配概率。相对熵（D），有时称为库勒贝克-莱布勒散度，是衡量参考概率分布（例如，销售预测）和相关概率分布（例如，总销售价值）之间差异的指标。通过初创企业的产品/服务营销符合产品/服务的规格，可以实现零预测误差和零相对熵。这可能导致市场销售与初创企业的销售预测相匹配的情况。然而，糟糕的营销，如市场产品定价不当，往往是初创企业失败的原因[2]。
主动推理理论（AIT）可以从期望落空的角度解释初创企业产品在市场上未能生存的原因[55]。具体来说，初创企业的市场营销可能导致潜在客户对其产品或服务抱有积极的信念。潜在客户的积极信念可能导致他们对尝试初创企业的产品或服务抱有积极的期望。基于信念的积极期望可能导致他们对尝试初创企业产品或服务时将经历的情况做出具体的积极预测。然而，如果他们在采取行动尝试初创企业的产品或服务时，他们的积极期望没有得到确认，他们就会体验到关于预期体验的预测误差带来的不想要的惊喜。客户由此产生的行为与初创企业内部模型预测的相反，反过来又给初创企业带来了不想要的惊喜。特别是，对于初创企业来说，这是一个不想要的惊喜，因为初创企业相信自己的市场产品，并预测其市场产品将带来正面的现金流，因为它期望潜在客户会尝试它，并希望在未来再次体验它。此外，许多潜在客户对初创企业的产品或服务体验到不想要的惊喜，威胁到初创企业的生存，因为它将没有销售收入来覆盖其运营的支出。相反，初创企业将出现不可持续的负现金流。
如图4所示，可容忍的期望落空的极限可以包括两个来源。第一，预期的初创企业市场产品提供的首选感觉输入与实际感觉输入之间的差异。第二，对不想要的惊喜的一些额外容忍度，可以被描述为行动上的浮动或松弛[56]：在这种情况下，是尝试初创企业市场产品的行为。如果一个行动被执行多次，可容忍的期望落空的极限可以在统计过程控制（SPC）图表中定义[31]。然而，如果行动是一次性的，例如，在潜在客户试用初创企业的产品/服务期间，那么可容忍的期望落空的极限就是一次性的。如果潜在客户期望首选感觉输入与实际感觉输入之间没有差异，那么预期的差异就是零。此外，潜在客户不期望在使用初创企业的市场产品时，其内部生成模型与实际在外部世界中使用它之间存在任何信息差距。
预期差异和可容忍的期望落空极限可以从预期自由能（EFE）和变分自由能（VFE）上限的角度与主动推理理论（AIT）相关联。VFE可以被视为代理的内部模型与现实之间的信息差距[30]，这种差距会随着内部状态和/或外部状态的变化而变化。如果在某个人感觉输入处评估的VFE上限非常大，内部模型与现实之间的信息差距可能过于宽泛而无法持续。因此，在AIT中，通俗地说，代理选择一系列行动（即，策略），这些行动将带来未来的观察结果，以最小化VFE。由于未来结果尚未被观察到，需要选择能够最小化预期自由能（EFE）的行动：即，在采取行动后内部模型与现实之间的预期信息差距。从概念上讲，EFE可以与VFE相关联，注意到VFE可以被表达为复杂性减去准确性（即，最小化自由能导致对世界最准确但最简单的解释）。在EFE中，VFE的准确性项被负模糊性所取代，复杂性项被风险所取代。这意味着预期自由能倾向于最小化模糊性和风险的未来。旨在最小化EFE的行动选择寻求解决不确定性并最大化奖励。当对状态的信念非常不确定时，行动倾向于是探索性的。相反，当对状态的信念信心很高时，行动选择将倾向于利用在探索期间获得的信息，以最大化奖励。需要注意的是，VFE和相关构造，如EFE，没有与感觉输入相同的测量单位。相反，VFE是感觉输入在对数概率空间中的函数。
如图4a所示，初创企业产品的潜在客户可能预期会有一些差异，并且对于超出预期的差异也有一定的容忍度：即，对于行动带来的不想要的惊喜有一些额外的浮动/松弛。术语“容忍度”不是AIT的一个基本特征。相反，它是一个在工业中广泛使用的术语。在这里，容忍度意味着预测和最大允许误差之间的差异。在重复过程的SPC图表中，容忍度位于过程均值和过程控制限之间。容忍度对应于预测和AIT术语中可以描述的最大负面证据之间的差异，即内部生成模型[31]。这种对不想要的惊喜的额外容忍度可能源于初创企业的竞争对手的现有市场产品未能为潜在客户提供首选的感觉输入。考虑一个在非洲谋生的例子，他通过租用旧自行车进行送货[57]。这是一项极其劳累的工作，涉及成千上万的踩踏和推动动作，可能消耗数千卡路里的能量。该人通过每天不稳定的能量消耗和能量摄入的平衡来谋生。生存取决于通过送货赚取的钱比支付自行车租赁费和购买踩踏和推动租用自行车所需的食物卡路里要多。
这个人可能对初创企业提供的电动货运自行车（电动自行车）的租赁市场产品抱有复杂的期望[58]。特别是，他可能预测租赁成本会更高，但预测这将被减少购买食物以获得能量来踩踏和推动传统自行车的当前成本所抵消。正如图4a所总结的，对不想要的惊喜的容忍度是最小的。这是因为这个人几乎没有多余的资源来应对不想要的惊喜[59]。
在图4b中，尝试电动自行车的感觉输入不如预期，但在可容忍的范围内：例如，比使用传统旧租赁自行车进行相同交付时的疲劳要好。这是因为同样的交付完成了，同样支付了费用，但踩踏和推动的数量减少了。相比之下，在图4c中，尝试电动自行车的感觉输入比可容忍的极限还要糟糕：例如，比使用传统旧租赁自行车进行相同交付时的疲劳还要糟糕。这是因为使用电动自行车没有足够减少踩踏和推动的动作，以抵消其额外的租赁成本。因此，踩踏和推动的数量几乎相同，但购买食物的钱减少了。因此，对期望落空的容忍度可能涉及比较替代的内部生成模型。在这种情况下，是继续租用旧自行车的内部生成模型与开始租用电动自行车的内部生成模型之间的比较。然而，当生活处于能量输入和能量输出之间的不稳定平衡时，可容忍的期望落空的极限是存在的：即，超出极限就无法生存。
由于这个人通过每天不稳定的能量消耗和能量摄入的平衡来谋生，任何额外的能量消耗都可能通过恶性循环威胁到这个人的生存，由于疲劳而无法完成交付将导致收入减少，购买食物的钱也减少。这个例子说明了生存可能取决于解决内部生成模型和外部状态之间的信息差距。在这种情况下，首选感觉输入和可容忍的期望落空极限之间的信息差距可以被描述为生存信息赤字。关于如何解决这种生存信息赤字的方式的不确定性是存在信息熵的来源。例如，送货员可能会推测电动自行车可能以不同的方式被用来增加交付的数量和/或减少踩踏和推动的能量消耗。然而，分配给这些推测选项的任何推测概率都与无法生存的能量输入和能量输出之间的不匹配有关。
如果大多数潜在客户对初创企业的电动自行车产品体验的预测误差不超过图4b所总结的情况，那么该产品可以为向规模化转型提供基础。相反，如果大多数潜在客户体验的预测误差超出了他们可容忍的期望落空极限，如图4c所总结的，那么该产品就不能为向规模化转型提供基础。在这种情况下，初创企业应该通过双环学习[38]更新其元内部生成模型，这一学习受到其从负面客户反馈中的第一环学习的指导。例如，它的价值主张应该被修改。
通过ACM（适应性校准模型）的双环学习，初创企业可能会重新校准其压力反应模式。例如，具有敏感型（I）压力反应模式的初创企业创始人可能会因为感知到在预期的商业环境中生存的威胁而转向警觉型（III）压力反应模式。然而，这可能导致夸张的压力评估。而且，如果这种模式是永久性的，可能会适得其反，因为在警觉型（III）模式中，心理资源被用来监控和应对可能的威胁和社会竞争的来源，而不是像在敏感型（I）模式中那样最大化探索和学习。
4. 扩展和退出：适者生存
4.1. 扩展：维持非平衡稳态（NESS）
初创企业的内部状态需要通过维持非平衡稳态（NESS）在其周围的外部世界中生存。维持稳态涉及初创企业的内部状态不会消散到外部状态中。例如，初创企业可以通过运营管理确保其内部资源不会通过破产程序被外部债权人占有，从而维持稳态。维持非平衡稳态涉及初创企业能够根据外部状态的变化不断内部适应。内部适应可以是对外部状态变化的反应，和/或主动引起外部状态的变化。非平衡稳态可以从通过稳态维持的近平衡，到通过代偿性调节处理的远平衡不等[29]。作为生态适应性最强的生存者，取决于做出比同一环境中的竞争对手更好的适应。对于初创企业来说，内部适应可以包括改进业务流程，外部适应可以包括改进其市场产品运营的支持基础设施。
稳态可以被描述为一个调节近平衡稳态中基本变量的一阶反馈循环。例如，初创企业通过勤勉地执行日常行动（如发送发票）确保支出至少与收入相匹配。在组织研究中，对流程的改进，如发送发票，来自于单环学习[38]。代偿性可以被描述为一个当一阶反馈失败，稳态向远平衡移动时，重新组织系统的输入-输出关系的二阶反馈循环。代偿性重组旨在通过重新建立基本变量的稳定性来恢复近平衡稳态。在组织研究中，代偿性类似于双环学习[38]。代偿性涉及应激反应系统，它协调分配时间和精力到不同的活动，这些活动旨在促进生态适应性[60]。也就是说，促进生物体与其意图生存的环境生态位的兼容性[61]。非常重要的是要避免由于二阶反馈循环持续过载而导致的代偿性过载。这是因为代偿性过载可能导致倦怠[62]，这是初创企业失败的常见原因[2,63]。此外，代偿性过载可能导致更高目标的崩溃[29]。相应地，初创企业可以通过多种方式重新组织其输入-输出关系，包括通过转向另一个商业模式来改变其市场[64]。
初创企业的稳态和代偿性可以受到偏见的影响[65]。这些偏见可能包括初始的过度自信，随后对失败行动方案的承诺逐步升级。这些偏见是内部生成模型决定注意力、期望和行动的例子，而不考虑来自外部状态的感觉输入，如市场分析的负面感觉输入[54]，例如市场分析的负面感觉输入。重要的是，内部生成模型可能受到压力的负面影响[30]，而压力在初创企业创始人中很常见[63]。根据ACM和AIT，更新内部生成模型可以基于改变从外部状态中抽取的感觉行动。对于初创企业来说，这可能包括停止关注负面市场信号的来源，并继续基于由有偏见的内部模型产生的错误预期采取相同的行动，认为这将导致生存。在ACM中，这可能涉及重新校准到压力反应模式IV，冷漠。如果这种模式是永久性的，将是适得其反的，因为模式IV涉及普遍的无反应性，这抑制了社会学习和对社会反馈的敏感性，这也可以通过阻断环境中的危险和威胁信息而增加冒险行为。负面市场信号可能包括潜在客户对初创企业市场产品缺乏兴趣。
在电动自行车的例子中，电动自行车没有足够减少踩踏和推动的数量可能有几种原因。例如，它可能因为不适合布隆迪等国家的丘陵地形而不适合[57]。此外，可能需要额外的踩踏和推动才能到达电池充电中心，在那里归还空电池并收集充满电的电池。因此，初创企业可以通过代偿性重新组织其输入-输出关系来防止其非平衡稳态（NESS）的消散。这可能涉及生态位构建和参与更广泛的生态系统工程。换句话说，主要是将有限的时间和精力分配到建设行动上。
生态位构建涉及环境的适应性改变，以更好地促进生存[66]。这可能涉及适应性偏好[67]，人们为了生存而放弃第一偏好。例如，人们更愿意生活在地面以上，但如果建造地下定居点可以实现他们生存的主要目标，人们将适应这种偏好并改变环境[68]。在更广泛的范围内，生态系统工程可能涉及对环境的更深远的改变，这些改变对生态系统工程师来说是积极的，但对其他人来说是负面的[69]。因此，生态系统动态中可能存在生态-进化反馈[70]。这可能导致那些受到负面影响的人分散。当预期的生态适应性益处超过预期的生态适应性成本时，就会发生这种情况[71,72]。
在电动自行车的例子中，初创企业的生态位构建可能包括将其运营转移到地形平坦的地区，并建立一个中心，从那里出租和修理电动自行车，以及为电动自行车的电池充电和更换。然后，为了减少客户往返于这个中心的时间和能量消耗，初创企业可以通过在小型路边商店安排部分服务来扩展其生态位构建。例如，初创企业可以向路边商店运送充满电的电池，并收集客户留下的空电池。更广泛的生态系统工程可能涉及初创企业与其他组织合作，为其他机器引入电池动力，在多个地点设置多机器电池充电点。此外，初创企业还可以与其他组织合作，支持为电池充电点引入可再生能源[73,74]。这样的时间和精力分配给建设合作，与已建立的车辆租赁公司竞争，可能会导致维持非平衡稳态（NESS）并扩展初创企业的运营至其生命周期的退出阶段。
4.2. 退出：相对生态适应性
生态适应性可以分为绝对适应性和相对适应性。绝对适应性指的是在环境中生存的能力，而相对适应性则是指在环境中比其他生物生存得更好的能力。从数量上看，相对适应性的范围从0以上到1，其中最佳的相对适应性为1[61]。对于最有利的首次公开募股、私人销售、合并或收购，初创企业需要展示它正在建立最佳相对适应性的道路上。
例如，电动自行车的生态位构建和生态系统工程可能导致已建立的车辆租赁公司分散到其他地区，如电动自行车电力可能不足的丘陵地区。然而，由于这些地区已有已建立的车辆租赁公司，通过地理迁移可能无法生存。相反，已建立的车辆租赁公司的有利环境可能首先被电动自行车公司的生态位构建分割成碎片。然后，进一步的电动自行车生态位构建可能导致已建立的车辆租赁公司失去有利栖息地，因为它们的环境分裂成逐渐缩小和相互隔离的斑块[75]。
相比之下，随着电动自行车技术的进步，更广泛的生态系统工程可能导致新的电动自行车生态位变得不那么孤立，更加相互连接，形成一个包括丘陵和平坦地形在内的新的电动自行车环境。因此，已建立的车辆租赁公司的非平衡稳态（NESS）变得更加难以维持，它们的内部资源更有可能通过破产程序被外部债权人占有而分散到外部状态。然而，虽然已建立的车辆租赁公司的环境和NESS可能在过去几十年中生存下来，但电动自行车租赁公司的环境和NESS可能更短暂，因为氢燃料电池驱动的自行车的生态位构建已经开始[76]。
正如下面图5所总结的，市场现有企业，如已建立的车辆租赁公司，以及可能在不久的将来的电动自行车租赁公司，可能不会对新的市场预期做出反应，因为在市场现有企业工作的人们可能有偏见，导致他们只从外部状态的感觉中采样支持他们偏见的输入[77,78]。
组织中的偏见可能基于例如对过去投资的锁定，导致即使有感觉证据表明它们不再有效，也要坚持路径依赖的行动[79,80]。个人和组织可能无法认识到自己的偏见，即使认识到了，也很难减少这些偏见[81,82]。因此，维持内部状态在外部世界中可能因为市场现有企业的行动是由过时的元生成模型决定的，而不是从不断变化的外部世界中采样，而受到破坏。重要的是，如果电力已经被认为很快将被氢能等取代，这可能会阻碍有利的退出。
因此，为了避免削弱退出阶段的相对适应性，保持敏感型（I）或缓冲型（II）的压力反应模式很重要，以便能够对随着变化的物理和社会环境保持开放。而不是让警觉型（III）中的战斗/逃跑反应占主导地位，或者冷漠型（IV）的无反应性。如果这些模式是永久性的，可能无法实现在变化环境中更新内部生成模型所需的平衡压力评估和学习。
5. 初创企业未来证明原则
ACM和AIT基于那些经过数千年进化，在变化不大的自然环境中生存的生命体。相比之下，人类的生态位构建和生态系统工程可以在一代人之内带来许多环境变化。其中一些变化是无意的、负面的，且难以控制[83]。此外，与气候相关的环境变化正变得越来越广泛[5,6,7,8,9,10]。因此，在21世纪及以后维持人类组织的NESS可能取决于改变探索信息与利用信息的比例。特别是，可能需要花费更多的时间和精力进行探索，随后则有较少的时间来利用在探索期间获得的信息。此外，在21世纪及以后维持人类组织的NESS可能取决于能够应对更短的稳态周期和更多的代偿性实例。
因此，未来证明的第一个组织原则是初创企业要正式定义他们的压力反应模式。这可以从初创企业创始人定义自己的ACM压力反应模式开始。例如，这可以在SWOT分析中进行，SWOT分析定义了与机会和威胁相关的优势和劣势[84]。没有最好的压力反应模式。相反，压力反应模式可能是优势也可能是劣势，这取决于环境中的机会和威胁。因此，初创企业需要评估他们的压力反应模式与环境中的机会和威胁的兼容性。如图1所示，应激反应系统根据可以抵消它们的支持过滤和/或放大威胁。然而，支持太少或太多都可能削弱应激反应系统促进生态适应性的潜力[22]。
第二个组织原则是初创企业要解决他们的压力反应系统在商业模式开发期间对从环境中采样的确定性影响。这可以通过使AIT成为一个明确的过程来解决，其中认识到内部生成模型与从环境中采样之间的关系。特别是，如图6所示，创始人的内部元生成模型（包括他们的压力反应模式）可能导致动机认知和一厢情愿的看待[77,78]，这一点应该被认识到。这很重要，因为它可能导致他们的初创企业的商业模式基于确认创始人先入之见和他们习惯性压力评估的有偏见的采样。而不是基于与潜在客户期望的一致性，如图2所示。
随着初创企业进入转型阶段，它们从非正式结构转向正式结构。因此，第三个组织原则是初创企业应从创始人的压力反应系统转变为一套资源充足的工作程序[27,36]，这些程序可以模拟交感神经系统、副交感神经系统和HPA的作用。
从转型阶段开始，第四个组织原则是初创企业应检查其压力反应模式与变化的外部环境的兼容性。特别是，检查双环学习导致的压力反应模式是否与当前环境良好对齐，或者由于固守过去的环境而导致严重错位[85]。在组织研究中，对隐含的双环学习的效应进行明确考虑可以被描述为三环学习[86]。在此过程中，初创企业可以思考它们自己对可容忍期望落空的极限是什么。如图4所总结的，像它们的客户一样，初创企业可以预期一些落空，并有一些缓冲资源来处理预期的落空和意外的落空[87,88]。然而，初创企业不能拥有无限的缓冲资源，需要认识到超出可容忍期望落空极限的环境不想要的惊喜将破坏生存。
当初创企业开始它们的扩展阶段，朝着退出阶段发展时，在这个阶段功能专家接管了以前由通才担任的角色，第五个组织原则是确保记录在工作程序中的正式压力反应系统在实践中不会被在领导和官僚主义危机中任命的功能专家的人类压力反应系统所取代[32]。
在朝着退出阶段的扩展阶段的指数增长期间，确保按照客户期望进行工作所需的资源不超过初创企业可用的资源至关重要。这很重要，以防止可能导致更高目标（如道德标准）崩溃的组织压力[89]。如果一系列小的组织错误累积起来，导致初创企业被所谓的“救火”所压倒：换句话说，陷入最后期限压力、加班工作和精力耗尽的泥潭[31,90]，那么按照客户期望进行工作所需的资源量就可能超出。这代表了稳态的一阶反馈循环的失败，该循环调节近平衡稳态中的基本变量。它也代表了压力反应系统协调代偿性的二阶反馈循环的失败，当一阶反馈失败时，该循环重新组织输入-输出关系。这是因为组织救火使组织更接近而不是远离远平衡。因此，特别是在朝着退出阶段的扩展阶段的指数增长期间，初创企业需要有能够解决内部运营紧急弱点的压力反应系统。特别是，可能破坏影响生态适应性的必需变量（如现金流）稳定性的紧急弱点[22]。因此，第六个组织原则是，压力反应模式需要通过明确的AIT过程更新，以确保它能够在指数增长期间解决内部运营的紧急弱点。
第七个组织原则涵盖了初创企业生命周期的所有阶段，即避免导致压力反应系统不适应的有毒压力。特别是，通过不重新校准/更新压力反应模式或因重新校准/更新到与环境不一致的压力反应模式而导致的不适应。为了避免有毒压力，有必要至少保持最低限度的资源，以实现生态适应性：即，实现在运营市场中的生存。这涉及到对资源损失的响应，例如由于预测误差导致的资源损失，进行资源开发以补充和/或增强资源储备。防止有毒压力的资源开发不必涉及大量的财务支出。例如，它可以包括休息、社会支持和/或刷新技能[91,92]。这种对资源损失的积极响应可以被正式化为初创企业主动推理的明确政策：最初由其创始人，随后由其管理层实施。这样做的理论依据是补充资源可以减少关于生存的潜在压力。因此，虽然对于资源将如何被部署以生存存在不确定性，以及与之相关的信息熵，但这不是关于生存本身的不确定性，与之相关的信息熵不是可以导致不适应压力的存在信息熵。正如下面的图7所总结的，保持资源是减少期望落空将压力从积极压力和可承受压力推向有毒压力的潜力的必要条件[93]。图7a总结了实际感觉输入在首选感觉输入的预期差异之内：即，感觉输入在预期范围内。在这种情况下，信息熵来自于特定工作任务的特定不确定性[94]：不是来自生存的不确定性。初创企业无需动用其备用资源（即，缓冲），压力可以是积极的，涉及短暂的轻微压力反应。图7b总结了实际感觉输入超出预期范围但处于初创企业备用资源的范围内。在这种情况下，如果压力是强烈但暂时的，压力可以是可承受的。图7c总结了实际感觉输入超出预期范围，超出了已经被先前预测误差减少的初创企业备用资源的范围。在这种情况下，如果压力是长期的，压力可能是有毒的。图7d总结了在处理先前的预测误差后，初创企业的所有备用资源都被消耗殆尽，实际感觉输入超出了预期范围。资源的损失可能会增加压力，因为可用于实现生态适应性的资源更少[91,92]。做出的预测误差越多，损失的资源越多，初创企业的生存不确定性就越大，存在信息熵的潜力就越高，可能导致不适应压力[29,30]。在这种情况下，压力更可能导致压力反应系统的适得其反的校准。
正如下面的图8所总结的，第八个组织原则也涵盖了初创企业的所有生命周期阶段，即管理期望。特别是，要将外部期望与内部期望对齐，以避免所谓的期望差异/违反/落空[55,95,96]。例如，将客户对产品/服务的期望与初创企业对产品/服务的规范对齐。同时，将财务支持者对销售增长的期望与初创企业的销售增长计划对齐。期望的对齐可以最小化初创企业对其如何生存的不确定性。这是因为初创企业的内部生成模型与外部状态之间的信息差距最小。当信息差距最小时，任何预测误差都将在首选感觉输入的预期差异范围内，压力将最小化[29,30]。在组织研究中，初创企业在商业或财务上不会感到压力，因为销售预测将达到，现金流预测将在预期的偏差范围内。在AIT中，这对应于实际后验（例如，销售收入）与预期后验（例如，销售预测）匹配，与销售政策相关的自由能与预期自由能匹配，并且小于变分自由能上限[31]。当信息差距最小时，即在销售预测和现金流预测的预期偏差范围内，处理来自客户和资助者的感觉输入时所经历的任何压力都可以是短暂的轻微压力，可以被描述为积极压力[93]。应更新和重新对齐期望，以响应资源的损失和/或新资源的开发，以最小化未来期望差异/违反/落空的潜力[55,95,96]。
6. 结论
6.1. 主要贡献
本文提供了三个贡献。第一个贡献是满足初创企业未来证明方法的需求。通过定义基于ACM和AIT的八个组织原则来实现这一点，这些原则在下面的表1中进行了总结。这八个压力管理原则共同超越了以往关注创业压力和组织压力的文献。特别是，这些原则不是关注特定的压力因素，而是关注初创企业的压力反应模式如何根据初创企业内部状态和/或外部状态的变化进行重新校准/更新：而不是基于以前的内部状态和/或外部状态。通过这样做，这八个原则解决了初创企业在动态环境变化中面临的两个基本增长挑战：作为最适者的到来和作为最适者的生存。
第二个贡献是将ACM和AIT与初创企业的四个生命周期阶段联系起来。这样做时，ACM和AIT之间的重叠变得明显。特别是，两者都包含可以对从外部状态采样和在外部状态中采取的行动产生决定性影响的内部模型。此外，两者都包含通过所谓的双环学习来改变的内部模型[38]。在ACM中，这是压力反应模式（I、II、III、IV）的重新校准。在AIT中，这是内部生成模型的更新。在ACM和AIT中，双环学习并不一定导致内部状态与外部状态更好的对齐。相反，双环学习可能是不适应的[22,29,30]。从组织实践的角度来看，ACM和AIT都与动机认知、一厢情愿的看待（图6）、锁定和路径依赖（图5）等现象相关[77,78,79,80]，在这些现象中，内部模型中的先入之见可以覆盖来自外部状态的感觉输入。当个人和/或组织如此陷入他们的先入之见时，可能需要干预来帮助他们摆脱困境[30,81,82]。这可能涉及可以导致三环学习的反思[86]。
第三个贡献是提供实际例子，展示ACM和AIT在组织实践中的广泛相关性。这是通过跨越初创企业生命周期阶段的例子来完成的，这些例子也与其他类型的组织相关。这些包括与商业模式开发（图2）、市场营销（图3）、客户体验（图4）和组织救火（图7）相关的例子。此外，这些例子说明了生命科学理论与人类组织实践之间的一致性。例如，通过最小化长期平均惊喜来实现生存与组织最小化期望差异、期望违反和期望落空之间的一致性[55,95,96]。在这里，重要的是要注意，关于术语的确切含义，如EFE和VFE，以及它们之间的相互关系，正在进行辩论[97]。因此，技术术语与实践例子之间没有固定的确切对应关系[98]。总体而言，本文有助于将涉及能量、行动和生态适应性的生命力构建与人类组织的实践联系起来。
6.2. 进一步研究方向
进一步的研究可以包括针对表1中总结的八个原则的实施试验的行动研究。特别相关的是那些在非常不同的环境中发展起来的初创企业，涉及的个人和组织具有不同压力反应模式，因此对同一事件可能做出不同的压力评估。例如，北欧资源充足和南部非洲资源稀缺这样截然不同的环境。特别相关的是涉及气候变化带来的物理挑战中物质转换和/或运输的初创企业。这是因为不可控制事件的发生率可能增加，这些事件不可预测地增加了生存所需的能量消耗。例如，作为初创企业涉及使用电动自行车交付实物商品所需的能量增加。正如图7所总结的，当能量和其他资源的消耗反复超过预期时，有毒压力导致压力反应模式适得其反的校准的可能性更大。当初创企业涉及的个人和组织具有导致从相同情境中进行不同采样和压力评估的不同压力反应模式时，这可能特别成问题。
除了有助于初创企业未来证明的贡献外，这样的行动研究还可以导致与新环境中的压力评估[99]、资源枯竭与压力评估之间的相互作用[100]以及不确定性与焦虑之间的动态[101]相关的研究发现。更广泛地说，这样的行动研究可能导致与研究联合代理-环境系统相关的发现，其中环境随着代理的变化而变化——通常是由于代理自身的行动[102]。特别是，可能与研究代理先前信念对其推断的影响有关的研究具有相关性。例如，不能很好地代表环境的先前信念可能导致错误的推断[103]，这可能破坏生存。反过来，这些生命科学领域的进步有可能进一步通知初创企业的未来证明。例如，不确定性与焦虑之间的动态研究表明，采用信仰结构和明确的目标可以限制不确定性的体验。此外，它表明制定清晰的解释性叙述可以支持将不确定性转化为理解[101]。因此，针对初创企业未来证明的行动研究可以包括制定解释信仰结构和具体目标与初创企业打算生存的市场之间的关系的叙述。这样的练习可以被框架化为明确更新包含压力反应模式定义的初创企业的内部生成模型的信仰结构。
https://www.mdpi.com/1099-4300/23/9/1155
