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title: "CACE 原理 — Change Anything Changes Everything"
created: 2026-06-19
updated: 2026-06-19
type: concept
tags: [ml-engineering, technical-debt, system-complexity, maintainability]
sources:
  - https://arxiv.org/abs/1506.07756
  - https://towardsdatascience.com/six-choices-every-ai-engineer-has-to-make-and-nobody-teaches/
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# CACE 原理

## 定义

**CACE = Change Anything Changes Everything**（改变任何事物都会改变一切）。

来自 Sculley et al. (2015) 的经典论文《Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems》（NeurIPS）。在 ML 系统中，流水线上的一个小调整可能引发其他地方的惊人变化。

## 核心洞察

- 这种级联效应在线性回归中很少发生，但在**集成系统和神经网络中经常发生**
- **数据依赖比代码依赖更昂贵**——数据更难追踪、更难版本化、更难向继承者解释
- 实际的模型代码只是真实 ML 系统的一小部分——大部分是特征存储、管道逻辑、监控、重训练触发器及它们之间的粘合剂

## 实践含义

在为 2% 的精度提升选择更复杂模型之前，问自己：
> **一年后谁拥有它？** 如果答案是"不清楚"，那就是决策点。

隐含成本：18 个月的调试时间、重训练开销、以及"没人记得我们为什么这样做"的税。

## 参考

- [[ml-technical-debt|ML 技术债务]]
- [[ai-production-tradeoffs|AI 生产权衡]]
- [[nobrega-ai-production-tradeoffs-2026|原文文章]]