Злой рок. Политика катастроф - Нил Фергюсон

то как может классическая трагедия оказаться чем-то иным, помимо простой попытки рационально объяснить невезение – ту же чуму, постигшую Фивы в дни правления царя Эдипа? Как заметил Джиллетт Пенн, фокусник-атеист: «Удача – это статистика, принятая на свой счет».

Бабочка Лоренца

Как известно, Эдвард Лоренц, основоположник теории хаоса, предположил, что взмах крыльев бабочки в Бразилии может вызвать ураган в Техасе. В сложных нелинейных системах даже незначительное возмущение может привести к серьезным последствиям. «Эффект бабочки» Лоренц сформулировал в 1961 году, когда экспериментировал в Массачусетском технологическом институте (MIT) с компьютерной моделью, которую разработал, чтобы имитировать разные погодные условия. (Лоренц, математик по образованию, стал метеорологом во время Второй мировой войны.) Как-то раз он решил повторить моделирование, но округлил одну переменную с 0,506127 до 0,506. К его удивлению, это крошечное изменение радикально преобразило смоделированную компьютером погоду.

Впрочем, мало кто прочел новаторскую статью Лоренца, опубликованную в издании Journal of the Atmospheric Sciences («Журнал атмосферных наук») под названием «Детерминистический непериодический поток»[212]. Лишь примерно десять лет спустя он перевел свое озарение на язык неспециалистов – в лекции «Предсказуемость: может ли взмах крыльев бабочки в Бразилии вызвать торнадо в Техасе?». «Два частных случая метеорологической обстановки, – утверждал он, – различающихся чем-то столь же малым, как непосредственное влияние одной-единственной бабочки, по прошествии достаточного времени разовьются в две ситуации, различающихся уже чем-то столь же значительным, как торнадо». Впрочем, в лекции, прочитанной в 1972 году, Лоренц добавил важную оговорку: «Если взмах крыльев бабочки может способствовать возникновению урагана, то столь же вероятно, что он может способствовать и его предотвращению»[213]. С точки зрения Лоренца, именно из-за этого так трудно предсказывать погоду на долгий срок.

То же самое, и даже в большей степени, применимо и к экономическому прогнозированию. В 1966 году экономист Пол Самуэльсон, нобелевский лауреат и профессор MIT, как и Лоренц, в шутку сказал, что падение цен на акции в США послужило верным предвестником «девяти из последних пяти рецессий». На самом деле экономисты-аналитики выполняют свою работу намного хуже, чем метеорологи. С 1988 по 2019 год наблюдалось 469 случаев спада национальных экономик, и к весне того года, в котором случался каждый из них, Международный валютный фонд верно предсказал только четыре[214]. Что же до масштабного экономического кризиса 2008–2009 годов, то лишь очень немногие экономисты предвидели его с точностью, сколь-либо близкой к реальной. По большей части, как выразилась Ее Величество Королева, они «не видели, к чему идет дело».

Проблема в том, что и погода, и экономика – системы сложные. А если говорить только об экономике, то она постепенно усложнялась еще со времен промышленной революции. Сложная система состоит из очень большого числа взаимодействующих компонентов, организованных в асимметричную структуру, и балансирует где-то между порядком и беспорядком – «на грани хаоса», как выразился Кристофер Лэнгтон, специалист в области теории вычислительных систем[215]. Система может хорошо работать довольно долго, и будет казаться, что она пребывает в равновесии, но на самом деле она все время адаптируется – и, возможно, наступит момент, когда она достигнет «самоорганизованного критического состояния». А потом слабейший триггер (бабочка, взмахнувшая крыльями, или знаменитая последняя песчинка, которая рушит всю груду песка) может запустить «фазовый переход» из одного состояния в другое.

Вскоре после масштабных фазовых переходов на сцену выходят историки – их влекут события, «обитающие» в хвостах вероятностных распределений. К сожалению, помощи от этих историков, как правило, никакой. Неверно понимая, что собой представляет сложная система, они объясняют любое большое бедствие долгосрочными причинами, часто углубляясь в прошлое на десятки лет. Летом 1914 года, к откровенному изумлению большинства современников, начинается чудовищная мировая война. Вскоре историки разрабатывают сюжет, соизмеримый со случившейся бедой. В нем присутствуют алчные до власти немцы, в 1897 году начавшие строить военно-морской флот; Османская империя, чья власть на Балканах слабеет с 70-х годов XIX века; и Бельгия, сохраняющая нейтралитет в силу перемирия, подписанного еще в 1839 году. Именно это Нассим Талеб справедливо осудил как «ошибку нарратива» – создание психологически приятных историй по принципу post hoc, ergo propter hoc[216][217]. Привычка рассказывать такие истории настолько стара, что от нее неимоверно трудно избавиться. Недавние версии ретроспективного заблуждения возводят террористические атаки 11 сентября к казни Сейида Кутба, исламского писателя и вдохновителя организации «Братья-мусульмане»♦ (притом что казнь эта произошла в 1966 году)[218]; или приписывают финансовый кризис 2008 года к мерам финансового дерегулирования, принятым еще в конце 1970-х[219].

На самом деле для объяснения внезапного фазового перехода часто хватает и непосредственных триггеров кризиса. Чтобы понять, почему это так, нам необходимо признать, что «толстохвостые» феномены, столь любимые историками, по большей части представляют собой нарушения, а иногда и полный сбой в работе сложных систем. Сложность – это термин, который сейчас широко используется как в естественных, так и в компьютерных науках, когда специалисты хотят осмыслить широкий круг различных систем, – таких как спонтанно организованное поведение полумиллиона муравьев или термитов, позволяющее им строить сложные муравейники и гнезда; или возникновение человеческого интеллекта из взаимодействия сотни миллиардов нейронов в «волшебном ткацком станке» центральной нервной системы; или действие антител в иммунной системе для борьбы с чужеродными бактериями и вирусами; или «фрактальная геометрия», посредством которой простые молекулы воды складываются в изящные снежинки с бесчисленными вариантами шестикратной симметрии, а растительные клетки формируют листья папоротника; или совершенный биологический порядок, объединяющий многочисленные виды флоры и фауны тропического леса[220].

Есть все причины думать, что созданные человеком экономики, общества и политические образования разделяют многие черты сложных адаптивных систем. Более того, такие экономисты, как, например, Уильям Брайан Артур, более двадцати лет строят свои теории на этом предположении, выходя и за пределы освященной традицией идеи Адама Смита о «невидимой руке», которая правит рынками с помощью взаимодействия отдельных людей, стремящихся к максимизации личной выгоды, и за рамки воззрений Фридриха фон Хайека, критиковавшего экономическое планирование и управление спросом[221]. Артур полагает, что сложной экономике свойственны такие черты, как рассредоточенное взаимодействие разнообразных агентов; слабый контроль со стороны центра; многоуровневая организация; непрерывная адаптация; постоянное создание новых ниш и отсутствие общего равновесия. В этой версии экономики Кремниевая долина – это сложная адаптивная система. Как и сам интернет.

Исследователи из Института Санта-Фе много лет пытались понять, как применить подобные идеи к другим аспектам коллективной человеческой активности[222]. Возможно, эти усилия могут напомнить, как мистер