长期致力于研究复杂系统理论的美国卡内基梅隆大学社会与决策科学系经济与社会科学教授约翰·米勒在其所著的《直视全貌：商业、生命和社会生活中的复杂系统科学》一书中谈到，仅仅是因为交易企业以及其他在市的机构，都使用了自动化交易算法，还有就是高频交易的技术，从而产生了一连串的复杂联动，最终会令人惊讶地触发市场骚乱。
自动化交易算法、高频交易技术曾经被指出拥有很多优点，但此前美股曾经发生过的“闪电崩盘”事件，则充分显现了其致命瑕疵：因为以极短时间来处理大量的交易，而拥有相同算法、技术、模型而作出趋同选择的交易者、机构原本看上去最明智的选择，最终却被证明严重地偏离。
而这本书之所以要详述这场崩盘，是因为在股票市场中，无论是美国资产管理公司、做市商、高频交易商，包括美国股市的管理者们，每个人似乎都没有做错事，但结果却颇为荒谬——每个部分的合理，并不能构成整体的合理。这就引发出了《直视全貌》最重要论断：部分并不等于整体。即使所有人为自己的利益而选择，“看不见的手”也并不必然导致好的结果。
为什么会出现这样的现象？在《直视全貌》，作者给出了几个关键词：反馈、异质性、噪声，或许可以说明一些问题。
第一个因素是反馈及其带来的“蝴蝶效应”。我们生活在一个越来越复杂的社会。而复杂就意味着，当我们把越来越多的个体加入到一个系统中时，到某一个节点，这个系统就会出现质变。在一个越来越复杂的系统中，无论是正反馈抑或是负反馈，都会放大一件小事。倘若房贷容易申请，买房需求会提高，房价随之增长，这随之刺激了放贷方更愿意批准房贷。当然，反过来的过程也是一样的。
另一个因素是异质性，简单的说就是个人不同于其他人的选择。在一个市场里面，足够多的异质性会让市场更为稳定。举例来说，如果市场只有一种类型的投资人，大家对好消息或者坏消息的反馈足够灵敏，那么市场就会大起大落。与之相对应的是，当市场有多种类型投资人的时候，他们对变动信息的反应会出现差别，反而使得市场的价格保持了相对的稳定。
第三个重要的关键词是“噪音”，此处主要是指系统的误差。一般来说，削减这些误差往往会被认为能导向好的结果，但情况并不总是如此。比如说当人们在试图寻找新事物的时候，噪音的存在反而能提升整体的水平。
在笔者看来，科学尤其是实验室科学，给人类带来了确定性，人们在其之上构建了更复杂的世界：比如高峰期一分钟一趟的地铁，再比如股市中形形色色的成交价格。对于普通人来说，我们也喜爱确定性。但是，确定性的一切并不是事情的全貌。理解这些现象背后更为复杂的世界，我们需要的不仅是理性，直觉、感受乃至情感都不得不考虑在其中。就像《直视全貌》谈到的：我们其实被形形色色的不同“大脑”包围着，在这样的情况下仅仅谈论理性，或许是一个最大的谎言。
那么，如果说一个精心构建的系统出现了失灵，我们又该如何去重建它的秩序呢？正如作者坦言，重建或许并没有一个统一的路径。尽管存在标度定律、自组织临界性等理论，但《直视全貌》承认，当复杂性随处可见的时候，找出问题的解决方法往往很难。因此当复杂性随处可见，决策也变得无处不见。
无论如何，我们首先应该承认：在探索复杂的世界，我们的了解还远远不够。但复杂系统理论打破了传统科学中“确定性”与“不确定性”互相分割的思想禁锢，可以为我们提供解决复杂问题的新视角和新方式。
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