2026/06/28 by Bernd von Mallinckrodt · 1 voice
Engineering · Social Sciences · #Innovation, Sustainability, Human-Machine Systems #Military Strategy and Technology #Systems Engineering Methodologies and Applications
paper · doi:10.5281/zenodo.21001323
openalex publication_date 2026/06/28 · openalex created_date 2026/06/29 · openalex updated_date 2026/07/01
This synthesis paper proposes a domain-independent conceptual framework that connects established ideas from control theory, cybernetics, observability theory, resilience engineering, information geometry, and critical transition research. Rather than introducing new mathematical objects, the paper advances the hypothesis that endogenous optimization may progressively reshape a complex adaptive system’s own measurement architecture. This process can reduce effective observability, enlarge hidden-state dynamics, increase detection latency, and ultimately limit the system’s capacity for timely self-correction. The manuscript explicitly distinguishes between established scientific knowledge, the proposed integrative synthesis, and future mathematical formalization. It introduces the Structural Observability and Collapse Framework as a conceptual model for investigating how optimization-driven changes in measurement architecture may contribute to unexpected critical transitions across technical, biological, ecological, economic, political, organizational, and AI systems. The paper concludes with falsifiable predictions and an interdisciplinary research agenda intended to stimulate empirical and mathematical investigation. Keywords Complex Adaptive Systems; Observability; Control Theory; Cybernetics; Measurement Architecture; Structural Observability; Self-Correction; Early Warning Signals; Critical Transitions; Detection Latency; Hidden Dynamics; Information Geometry; Fisher Information; Projection Operators; Resilience Engineering; Systems Theory; Optimization; Goodhart’s Law; AI Safety; Complexity Science. Zenodo-Beschreibung (Deutsch) Beschreibung Diese Synthesearbeit schlägt einen domänenunabhängigen konzeptionellen Rahmen vor, der etablierte Ansätze der Regelungs- und Kontrolltheorie, Kybernetik, Beobachtbarkeitstheorie, Resilienzforschung, Informationsgeometrie und der Forschung zu kritischen Übergängen miteinander verbindet. Anstatt neue mathematische Objekte einzuführen, entwickelt die Arbeit die Hypothese, dass endogene Optimierungsprozesse die Messarchitektur komplexer adaptiver Systeme schrittweise verändern können. Dadurch könnten sich die effektive Beobachtbarkeit verringern, verborgene Zustandsdynamiken ausweiten, die Erkennung von Warnsignalen verzögern und letztlich die Fähigkeit eines Systems zur rechtzeitigen Selbstkorrektur einschränken. Das Manuskript trennt konsequent zwischen etabliertem wissenschaftlichem Wissen, der vorgeschlagenen integrativen Synthese und zukünftigen mathematischen Formalisierungen. Es führt das Structural Observability and Collapse Framework als konzeptionellen Rahmen ein, um zu untersuchen, wie optimierungsbedingte Veränderungen der Messarchitektur zu unerwarteten kritischen Übergängen in technischen, biologischen, ökologischen, wirtschaftlichen, politischen, organisatorischen und KI-basierten Systemen beitragen können. Die Arbeit schließt mit überprüfbaren Vorhersagen und einer interdisziplinären Forschungsagenda, die empirische und mathematische Weiterentwicklungen anregen soll. Schlüsselwörter Komplexe adaptive Systeme; Beobachtbarkeit; Regelungs- und Kontrolltheorie; Kybernetik; Messarchitektur; Strukturelle Beobachtbarkeit; Selbstkorrektur; Frühwarnsignale; Kritische Übergänge; Erkennungslatenz; Verborgene Dynamiken; Informationsgeometrie; Fisher-Information; Projektionsoperatoren; Resilienzforschung; Systemtheorie; Optimierung; Goodharts Gesetz; KI-Sicherheit; Komplexitätsforschung.