Самые серьезные и разрушительные события в экономике и финансах, начиная от рыночных «пузырей» и заканчивая долговыми кризисами, бегством вкладчиков и даже всплесками корпоративной коррупции, обусловлены влиянием положительных обратных связей. Вопрос о том, почему экономисты за редким исключением на протяжении пятидесяти лет так старательно игнорировали этот факт, следует направить социологам и историкам. Так или иначе, эта эпоха, похоже, действительно подходит к концу. Вооружившись идеями и методами, позаимствованными из других областей науки, мы теперь можем исследовать обратные связи и нестабильность на рынках так детально, как никогда прежде. Экономисты уже не очень похожи на синоптиков, не разбирающихся в бурях.

Легко представить появление не слишком в отдаленном будущем американского или европейского центра финансового прогнозирования, являющегося в технологическом плане эквивалентом нынешних самых передовых физических лабораторий, например Европейского центра физики элементарных частиц или национальной лаборатории в Лос-Аламосе. Тысячи исследователей будут проводить эксперименты по моделированию динамики взаимодействий между крупнейшими мировыми игроками и контролировать состояние финансовой сети, связывающей банки, правительства, хеджевые фонды, страховые компании, рейтинговые агентства и другие заинтересованные учреждения. Мощные компьютеры займутся тестированием различных сценариев и будут рассчитывать сотни показателей, характеризующих степень долговой нагрузки, плотность финансовых связей или концентрацию рисков в отдельно взятых секторах рынка. Эксперты будут анализировать полученные с помощью моделирования результаты в поиске слабых мест, как это делают сейчас инженеры, моделирующие поведение электросетей и других сложных технологических систем в различных условиях.

Практически не вызывает сомнения, что все эти усилия создадут возможность заглянуть в ближайшее будущее и значительно расширят нашу способность зондировать состояние финансовой системы и получать ответы на вопросы из категории «что, если…». Чего нам в настоящее время не хватает для реализации этих планов, помимо готовности экономистов, так это данных. Для обеспечения безопасности и стабильности ядерного реактора инженеры должны иметь доступ к каждой детали происходящих процессов, а также возможность изучения каждого компонента и его связей с другими компонентами. То же самое должно быть верно для любого правительственного агентства, в функции которого входит поддержание стабильности на финансовых рынках. На сегодняшний день мы не обладаем достаточной для этого информацией. Правительственные органы исторически собирали финансовые данные на институциональном уровне, не интересуясь характеристиками имеющихся между различными учреждениями финансовых связей. Очевидно, что в отсутствие таких сведений мы не можем с достаточной долей уверенности утверждать что-либо о финансовых взаимосвязях, о создаваемых ими положительных обратных связях или об общей динамике и степени благополучия финансовой системы в целом.

Финансовый кризис подстегнул агентства к сбору гораздо большего объема данных о финансовых сетях. Так, в Соединенных Штатах, согласно акту Додда – Фрэнка, была создана новая служба финансовых исследований и разработок, в функции которой входит снабжение политиков более качественными финансовыми данными. Частные хеджевые фонды в скором времени будут обязаны передавать регулирующим органам информацию о своем воздействии на различные классы активов, о размере используемого кредитного рычага и о степени своей уязвимости перед дефицитом ликвидности. Если регуляторы признают главенствующую роль положительных обратных связей в создании системных проблем и будут использовать собранные данные для активного отслеживания таких обратных связей, это может стать важным шагом в правильном направлении.

Возможно, мы станем свидетелями настоящей революции в области сбора данных. Современные сенсорные системы – поскольку компьютеризированные компоненты встраиваются сегодня практически в каждый используемый нами объект – смогут собрать в течение следующих десяти лет больше данных, чем, возможно, было собрано за всю человеческую историю. Никто пока еще не имеет четкого представления о том, как все эти данные могут быть использованы в моделях прогнозирования, но дайте свободу своему воображению. Если чрезмерный оптимизм или пессимизм является причиной многих рыночных кризисов, значит, коллективная оценка реальности почти наверняка находит свое отражение в физиологии вовлеченных в это людей. Джон Коутс и его коллеги выяснили (в ходе экспериментов, упомянутых в главе 9), что четкие указания на гормонально обусловленные типы поведения трейдеров можно обнаружить в их слюне. Создав сеть из специализированных сенсорных датчиков, например, привлекая волонтеров, которые собирали бы физиологическую информацию и загружали ее непосредственно в единую базу данных, мы могли бы получить ясную картину гормональных изменений, происходящих в финансовом сообществе.

Конечно, ни один из прогнозов, основанных на таких данных, не будет соответствовать идеалу Лапласа о совершенном знании будущего, которое на самом деле имеет скорее философское значение. Действительно, синоптики, например, не стремятся к этому идеалу, у них всегда данные об атмосфере неполные, поэтому они используют в своей работе аппроксимирующие уравнения. Поскольку существует такая неопределенность, при изучении атмосферы ученые проводят тысячи экспериментов по моделированию, изменяя исходные данные случайным образом и получая в итоге тысячи возможных прогнозов будущего. В результате формируется состоящее из догадок «облако», или «множество», которое определяет границы того, что может произойти в будущем. Такие прогнозные множества могут аналогичным образом применяться и в финансово-экономической сфере путем моделирования нескольких различных вариантов поведения людей и фирм. При этом компьютерные объекты, являющиеся участниками модели, должны быть наделены собственным независимым интеллектом, чтобы они могли генерировать такие методы и действия, которые не в состоянии заранее запрограммировать создатели модели. Результатом этого будет, конечно же, не одно-единственное предсказание, а диапазон возможных вариантов развития событий.

Когда размышляешь о таком будущем, начинают вырисовываться некоторые деликатные вопросы. В результате разработки масштабных вычислительных систем с огромными массивами данных, полученных в ходе мониторинга финансово-экономической сферы и способных проектировать ее вероятное будущее, мы получим чрезвычайно ценные сведения. Их следует рассматривать как общественное благо – сродни чистому воздуху и воде. Каким образом можно гарантировать, что эти знания не окажутся в руках какой-то отдельной группы и не будут использованы в ее интересах? Дэйв Клифф предполагает, что было бы разумно, чтобы правительство вкладывало в развитие таких прогнозных центров ресурсы настолько значительные, чтобы их не могли бы позволить себе инвестировать представители частного бизнеса – как это делается в случае с исследованиями в области ядерного синтеза или освоения космоса.

Такие вопросы совершенно естественно возникают в контексте серьезных усилий, направленных на понимание того, как положительные обратные связи проявляются в нашем социально-экономическом мире. Необходимость решения подобных вопросов является той ценой, которую мы платим за то, чтобы вырваться из-под влияния мифа о совершенном саморегулируемом рыночном равновесии. Это переход в такой мир, в котором нам придется смириться с возможными неожиданностями и с необходимостью сохранять бдительность. И хуже всего было бы заменить заблуждение о рыночном равновесии какой-нибудь новой фантазией, которая позволила бы нам снова обманывать себя, полагая, что теперь, когда мы по достоинству оценили силу воздействия обратных связей, мы можем выстроить совершенную рыночную теорию. Мы не в состоянии устранить хрупкость финансовой системы, но можем способствовать ее укреплению, прилагая настойчивые усилия к избавлению от наших предубеждений и предрассудков о том, что может и что не может произойти в будущем.