Экономика несет на себе все классические признаки сложности. Она состоит из большого количества отдельных частей, которые подчиняются немногим простым правилам. (Например, брокер, выполняя приказ на продажу, запускает головокружительную цепную реакцию действий и противодействий.) Миллионы таких однообразных простых действий — купить, продать или держать — формируют основу для рыночной тенденции к самоорганизации
[35]. Вот почему колонию муравьев можно практически считать единым «суперорганизмом», так как ее поведение далеко превосходит возможности каждого отдельного муравья в рамках системы. Многие сложные системы также обладают свойством адаптивности — рынки, к примеру, постоянно меняются, реагируя на новую информацию, — и колонии муравьев немедленно выдают массовую реакцию на новые возможности или угрозы
[36]. Действительно, обработка и производство информации заложены в самой природе некоторых сложных систем
[37].
Исследования сложности превратились в одну из наиболее многообещающих областей научной мысли. Они по сути своей междисциплинарны, будучи плодом деятельности физиков, специалистов по теории информации, биологов и других ученых, которые вместе пытаются понять то, что нельзя охватить единственной областью исследований.
Количество, или уровень сложности, зависит от четырех факторов: это гетерогенность, сеть, взаимозависимость и адаптация. Представим их как четыре узла, предлагает Скотт Пейдж, директор Центра исследований сложных систем Мичиганского университета. В одной точке, говорит Пейдж, все эти узлы обращаются в ноль. Мы обитали в изолированных, однородных сообществах, плохо приспособленных для адаптации к быстро меняющимся условиям, но в течение тысяч лет этот факт мало что значил. Так, разрушение Римской империи заняло века. «За последние годы мы довели объем на всех этих узлах до 11, — утверждает Пейдж
[38]. — И мы никак не уразумеем, каковы будут последствия»
[39]. И именно незнание приводит нас к третьему фактору воздействия.
Неопределенность
И снова мы возвращаемся к нашему вопросу на миллион (нет, на целый миллиард): что дальше? Никто не знает… Ни высокооплачиваемые консультанты McKinsey & Company, ни аналитики на каком-нибудь суперсекретном объекте АНБ, ни уж точно авторы этой книги — ответа не даст никто. Введение к книге мы начали с того, что за последние несколько сотен лет человечество продемонстрировало весьма прискорбные умения, когда дело заходило о предсказании будущего. На самом деле эксперты и футуристы лидируют в этом списке разочарований, уступая даже результатам случайных выборок
[40]. (Wall Street Journal много лет вела популярную колонку, в которой предсказания финансовых аналитиков сравнивались с результатами случайных бросков дротиков дартс в страницы со списками ценных бумаг; дартс почти всегда выигрывали.) Если в прежние дни прогнозы напоминали игру в наперсток, всё еще более неопределенно сегодня, когда степень мировой сложности с нашей легкой руки начала расти со скоростью турбокомпрессора.
Климатологи постоянно твердят, что глобальное потепление — это неправильный термин. Не в каждом регионе температура растет. На самом деле то, что наблюдается во многих регионах, — это возрастание экстремальных погодных явлений
[41]. Все дело в том, что масштабное повышение температуры вносит больше вариабельности в любой конкретный погодный паттерн, а в результате в некоторых областях становится суше, в других растет влажность, и почти везде увеличивается число ураганов. Глобальное потепление принесло отнюдь не одно лишь повсеместное повышение температуры — оно критически увеличило волатильность климатической системы; потепление в действительности — лишь начало возрастающей метеорологической неопределенности.
На протяжении большей части истории успехи человечества были напрямую связаны с умением давать точные прогнозы. Средневековый купец знал не так уж много; но если ему было известно, что в Рейнланде сильная засуха, он мог предсказать, что за пшеницу в этом регионе можно запросить хорошую цену. В эпоху сложности, однако, непредвиденное развитие событий может изменить правила игры за считаные дни.
И именно в этом месте наша книга отходит от простого описания условий асимметрии, неопределенности и сложности, чтобы дать некоторые советы о том, что с этим делать.
Незнание — благо. Действительно, мы вступили в эпоху, когда признание собственного невежества дает стратегические преимущества перед тратой ресурсов (подкомиссии, «мозговые центры», прогнозы объемов и рынков сбыта) на достижение все более неверной цели предвидения грядущих событий.
Как построить компанию, правительственное учреждение, факультет университета или даже карьеру на принципе незнания? Не правда ли, звучит как какой-нибудь замысловатый коан дзен — мистический и, в конечном итоге, не имеющий ответа. Но мы способны воспользоваться уроками людей, которые, чтобы вернуться к методу мышления Уильяма Гибсона, побывали в будущем, одновременно пребывая в настоящем. Специалисты из самых разнообразных сфер, таких как военное дело, науки о жизни, технологии и даже новостные СМИ, начали создавать организации, прямо завязанные на сложность и непредсказуемость. И у них гораздо больше общего, чем можно представить.
* * *
Так случилось, что Media Lab — отличный отправной пункт, откуда можно бросить взгляд на образ этого будущего разума, поскольку принципы более или менее встроены в ее ДНК. Термин «медиа» всегда толковали весьма свободно как «способ передачи информации» или «материал или форма, которую использует художник, писатель или музыкант», но также как «субстанция, которая где-то существует или растет» или просто как «нечто, используемое для определенной цели»
[42].
