Мы находимся в уникальном моменте за 200 000 лет или около того, когда Homo sapiens ходил по Земле. Впервые за эту долгую историю люди способны координировать свои действия в глобальном масштабе, используя детализированные данные об индивидуальном поведении, для создания надежных и адаптируемых социальных систем. Пандемия 2019-2020 годов продемонстрировала этот потенциал. Никогда прежде не было коллективного, эмпирически обоснованного ответа того масштаба, которого требовал COVID-19. Да, реакция была неоднозначной, неравномерной и хаотичной - мы возимся при слабом освещении, но это при слабом свете рассвета.

В этот исторический момент мы должны признать и использовать тот факт, что мы живем в сложной системе - системе с множеством взаимодействующих агентов, коллективное поведение которых обычно трудно предсказать. Понимание ключевых свойств сложных систем может помочь нам прояснить и справиться со многими новыми и существующими глобальными проблемами, от пандемий до бедности и экологического коллапса.

В сложных системах последнее, что произошло, почти никогда не говорит о том, что будет дальше. Мир всегда меняется - отчасти из-за факторов, находящихся вне нашего контроля, а отчасти из-за нашего собственного вмешательства. На последних страницах своего романа « Сто лет одиночества» (1967) Габриэль Гарсиа Маркес подчеркивает парадокс того, как человеческая свобода действий одновременно позволяет и вмешивается в нашу способность предсказывать будущее, когда он описывает одного из персонажей, переводящих важную рукопись. :

Однако еще до того, как дойти до последней черты, он уже понимал, что никогда не выйдет из этой комнаты, поскольку было предсказано, что город зеркал (или миражей) будет стерт с лица земли ветром и изгнан из памяти людей в самый точный момент. момент, когда Аурелиано Бабилония закончит расшифровывать пергаменты.
Наш мир не так уж сильно отличается от головокружительных фантазий Маркеса - и линейное мышление, основанное на простых причинно-следственных рассуждениях, которым человеческий разум может по умолчанию не следовать , не является хорошим инструментом политики. Напротив, жизнь в сложной системе требует от нас принятия и даже обуздания неопределенности. Вместо того, чтобы пытаться точно прогнозировать и контролировать результаты, нам нужно разрабатывать системы, которые были бы надежными и достаточно адаптируемыми, чтобы выдерживать широкий спектр возможных вариантов будущего.
 Представьте себе сотни светлячков, вспыхивающих вместе летним вечером. Как это случилось? Считается, что решение светлячка мигать зависит от мигания его соседей. В зависимости от правила копирования, которое они используют, эта координация заставляет группу синхронизироваться либо « скачкообразно », либо «быстро». В своей книге « Образцы культуры» (1934) антрополог Рут Бенедикт утверждала, что каждая часть социальной системы зависит от других ее частей окольными путями. Такие системы не только нелинейны - целое - это больше, чем сумма частей - но и поведение самих частей зависит от поведения целого.

Подобно роям светлячков, все человеческие сообщества коллективны и взаимосвязаны . Коллективное, то есть наше совместное поведение порождает эффекты в масштабах всего общества. Вместе с тем, наше восприятие и поведение зависят от восприятия и поведения других, а также от социальных и экономических структур, которые мы вместе строим. Как потребители, мы замечаем нехватку туалетной бумаги в супермаркете, поэтому запасаем ее, а затем и молока, яиц и муки. Мы видим, что наши соседи носят маски, поэтому тоже наденьте маску. Торговцы на рынках впадают в панику при обнаружении нисходящего тренда, следят за стадом и, повторяя Маркеса, в конечном итоге вызывают резкое падение, которого они опасаются.

Эти примеры показывают, как коллективные результаты наших действий возвращаются, как в добродетельных, так и в порочных кругах, чтобы влиять на систему в целом - укрепляя или изменяя паттерны, которые мы изначально воспринимали, часто неочевидными способами. Например, некоторые приложения для отслеживания контактов с коронавирусом могут информировать пользователей о местонахождении зараженных людей, чтобы их можно было избежать. Такая связь между местным поведением и информацией в масштабах общества является привлекательной, поскольку, кажется, упрощает принятие решений для занятых людей. Тем не менее, мы знаем из многолетней работы над роением и синхронностью - подумайте о мигающих светлячках - что динамика связанных систем может быть удивительной.

Недавнее исследование в области физики природыОбнаруженные переходы в упорядоченные состояния, такие как стайка у рыб (все рыбы плывут в одном направлении), могут быть, как это ни парадоксально, вызваны случайностью или «шумом», который отвечает самим себе. То есть несоосность рыб вызывает дальнейшее смещение, что в конечном итоге приводит к переходу к стайной стайке. Большинство из нас не догадывается, что шум может вызывать предсказуемое поведение. Результат предлагает нам подумать о том, как такие технологии, как приложения для отслеживания контактов, хотя и информируют нас на местном уровне, могут негативно повлиять на наше коллективное движение. Если каждый из нас изменит свое поведение, чтобы избежать заражения, мы могли бы создать коллективный паттерн, которого стремились избежать: более высокий уровень взаимодействия между инфицированным и восприимчивым или высокий уровень взаимодействия между бессимптомным.

Сложные системы также страдают от особой уязвимости к событиям, которые не следуют нормальному распределению или «кривой колокола». Когда события распределяются нормально, большинство результатов знакомы и не кажутся особенно поразительными. Хороший пример - рост: довольно необычно для мужчины быть выше семи футов; рост большинства взрослых составляет от 5 до 6 футов, и нет известных людей ростом выше 9 футов. Но в коллективных условиях, где заражение формирует поведение - бегство по банкам, борьба за туалетную бумагу - распределения вероятностей для возможных событий часто бывают тяжелыми.Вероятность экстремальных событий, таких как обвал фондового рынка или массовый рост инфекций, гораздо выше. Эти события все еще маловероятны, но они происходят чаще и больше, чем можно было бы ожидать при нормальном распределении.

Обучение меняет поведение агента. Это, в свою очередь, меняет поведение системы.

Более того, если происходит редкое, но чрезвычайно важное «хвостовое» событие, это повышает вероятность дальнейших «хвостовых» событий. Мы могли бы назвать их хвостовыми событиями второго порядка ; они включают колебания фондового рынка после большого падения и толчки после землетрясений. Начальная вероятность хвостовых событий второго порядка настолько мала, что их практически невозможно вычислить, но как только происходит хвостовое событие первого порядка, правила меняются, и вероятность хвостового события второго порядка увеличивается.

Динамика хвостовых событий осложняется тем фактом, что они являются результатом каскадов других маловероятных событий. Когда COVID-19 впервые разразился, фондовый рынок понес ошеломляющие потери, за которыми последовало столь же ошеломляющее восстановление. Часть этой динамики потенциально может быть связана с тем, что бывшие игроки, делающие ставки на спорт, у которых нет спорта, на которые можно делать ставки, вышли на рынок в качестве спекулянтов, а не инвесторов. Прибытие этих новых игроков могло увеличить неэффективность и позволить опытным долгосрочным инвесторам получить преимущество перед игроками, делающими ставки с другими целями. В другом контексте мы можем в конечном итоге увидеть взрывной рост протестов Black Lives Matter в 2020 году как пример события третьего порядка: «черного лебедя», вызванного убийством Джорджа Флойда, но зараженного вирусом, который непропорционально сильно повлиял на чернокожее население Соединенных Штатов, рецессия, изоляция и повсеместное разочарование отсутствием политического руководства. Статистик и бывший финансист Нассим Николас Талебутверждал, что черные лебеди могут играть непропорционально большую роль в разыгрывании истории - возможно, отчасти из-за их масштабности, а отчасти потому, что их невероятность означает, что мы редко готовы с ними справиться.

Одна из причин, по которой хвостовое событие первого порядка может вызвать дальнейшие хвостовые события, заключается в том, что оно изменяет воспринимаемую стоимость наших действий и меняет правила, по которым мы играем. Это изменение правил игры является примером другой концепции ключевой сложной системы: нестационарности . Второй, канонический пример нестационарности - адаптация, о чем свидетельствует гонка вооружений, вовлеченная в совместную эволюцию хозяев и паразитов. Подобно Красной Королеве и Алисе в « Алисе в Стране чудес» , паразит и хозяин должны «бежать» быстрее, просто чтобы не отставать от новых решений, которые предлагает другой, когда они сражаются во времени эволюции.

Обучение изменяет поведение агента, что, в свою очередь, изменяет поведение системы. Возьмем, к примеру, фирму, которая подставляет свои цифры в квартальных отчетах о прибылях и убытках, или ученицу старшей школы, которая все свое время тратит на подготовку к вступительным экзаменам в колледж, а не на развитие аналитических навыков, которые должен оценивать тест. В этих примерах показатель представлен как показатель способности. Люди в системе начинают связывать результативность по этим показателям со счастьем акционеров или поступлением в колледж. Когда это происходит, метрика становится мишенью для игры и, как таковая, перестает быть объективной мерой того, что она намерена оценивать. Это известно как закон Гудхарта, резюмируемый деловой пословицей: «Худшее, что может с вами случиться, - это достичь ваших целей».

Другой тип нестационарности относится к концепции, которую мы называем потоком информации . Система может не меняться, но объем имеющейся у нас информации о ней есть. В то время как обучение касается того, как мы используем доступную информацию, поток информации связан с качеством данных, которые мы используем для обучения. Например, в начале пандемии оценки скорости бессимптомной передачи инфекции были очень разными. Эта вариация частично возникла из-за того, что научились создавать хорошую модель заражения COVID-19, но такжеиз-за потока информации, вызванного распространением вирусов, и поэтому на раннем этапе заражается лишь небольшое количество людей. Это приводит к скудным данным о количестве лиц без симптомов и бессимптомных симптомов, не говоря уже о количестве людей, подвергшихся воздействию. Вначале шум в данных имеет тенденцию подавлять сигнал, что действительно затрудняет обучение.

Эти формы нестационарности означают, что биологические и социальные системы будут «не в равновесии», как это известно в литературе по физике и сложным системам. Одна из самых больших опасностей жизни в неравновесной системе заключается в том, что даже вмешательства, основанные на данных и моделировании, могут иметь непредвиденные последствия. Рассмотрим усилия правительства по обеспечению социального дистанцирования, чтобы сгладить кривую заражения COVID-19. Хотя социальное дистанцирование сыграло решающую роль в снижении уровня инфицирования и помогло избежать переполнения больниц, эта стратегия позволила создать множествобиологических, социологических и экономических эффектов второго и третьего порядка. Среди них массовая безработица, упущенная выгода, нестабильность рынка, проблемы с психическим здоровьем, рост насилия в семье, социальный позор, игнорирование других неотложных проблем, таких как изменение климата, и, что, возможно, наиболее важно, вмешательства второго порядка, такие как вливание ликвидности резервными банками. на рынки, правительства принимают масштабные законопроекты о стимулировании экономики, а также возможные изменения в законах о конфиденциальности, чтобы учесть необходимость обеспечения социального дистанцирования и отслеживания контактов.

Do свойства сложных систем означают, что прогнозирование и управление безнадежными предприятиями? Они, безусловно, затрудняют прогнозирование и отдают предпочтение планированию сценариев для множественных событий, а не прогнозированию наиболее вероятных. Но неспособность предсказать будущее не исключает возможности безопасности и качества жизни. В конце концов, природа полна коллективных, связанных систем с одинаковыми свойствами нелинейности и нестационарности. Поэтому мы должны искать способы, которыми биологические системы справляются, адаптируются и даже процветают в таких условиях.

Прежде чем мы обратимся к природе, сделаем несколько замечаний о человеческой инженерии. Наш вид пытается создать социальные и экологические результаты с самого начала истории культуры. Это может хорошо работать, когда проектирование является итеративным, «снизу вверх» и выполняется в течение длительного времени. Но многие такие вмешательства оказались бессильными или, что еще хуже, катастрофическими, как это обсуждалось антропологом Стивом Лансингом в своей книге « Священники и программисты: технологии власти в искусственно созданном ландшафте Бали».(2007). В одном из разделов Лансинг сравнивает эффективную местную систему водоснабжения на Бали, которой уже 1000 лет, с системой, созданной инженерами центрального правительства во время зеленой революции 20-го века. Такой подход сверху вниз нарушил хрупкий остров и его береговые экосистемы и подорвал коллективное управление.

Фиаско случается, когда мы используем грубые данные для принятия качественных решений. Другие причины включают поверхностное понимание причин и следствий и предположение, что прошлое содержит наилучшую информацию о будущем. Этот вид «обратного» предсказания с узким фокусом на последнем «плохом» событии делает нас уязвимыми для слепоты восприятия. Посмотрите, как США отреагировали на террористические атаки 11 сентября 2001 года, вложив значительные средства в предотвращение терроризма за счет других проблем, таких как здравоохранение, образование и глобальная бедность. Точно так же во время кризиса COVID-19 множество комментаторов подчеркнули, что инвестиции в здравоохранение являются ключевым вопросом. Пандемия ясно дала понять, что здравоохранением пренебрегают, и оно важно, но поставить его в центр наших усилий - значит снова быть под контролем прошлого.

Поклонники «Властелина колец» могут помнить план персонажа Арагорна по привлечению внимания Саурона к Черным воротам, чтобы главные герои Фродо и Сэм могли проскользнуть в царство Саурона другим путем (логово ужасающего паучьего монстра). План основывался на страхе Саурона перед прошлым, когда предок Арагорна вырезал мощное кольцо в центре истории из пальца Саурона. Дело в том, что узкий, эмоционально нагруженный фокус эффективно мешает нам воспринимать другие проблемы, даже если они возникают прямо у нас под носом. В сложных системах критически важно обеспечить защиту от этой тенденции, которую мы беззаботно называем предвзятостью Саурона .

Есть более эффективные способы принятия последовательных решений в масштабах всего общества. Как заметил математик Джон Аллен Паулос о сложных системах: «Неопределенность - единственная существующая уверенность. А знание того, как жить в условиях незащищенности, - единственная безопасность ». Вместо того, чтобы приоритизировать результаты на основе последнего произошедшего плохого события - применения лазерной фокусировки к терроризму или неравенству или вложения огромных ресурсов в здравоохранение - мы могли бы черпать вдохновение из сложных систем в природе и процессов проектирования, которые способствуют адаптируемости и устойчивости для ряда сценариев. это могло произойти.

Этот подход получил название эмерджентной инженерии. Он кардинально отличается от традиционной инженерии, в которой преобладает прогнозирование, попытка контролировать поведение системы и ее проектирование для достижения конкретных результатов. Напротив, эмерджентная инженерия принимает неопределенность как потенциально конструктивный факт жизни.

Применительно к общественным вызовам возникающая инженерия дает другой способ решения проблем. Например, в рамках политики конструктивной неопределенности людям может быть гарантировано минимальное высокое качество жизни, но не будут гарантированы социальные структуры или институты в какой-либо конкретной форме. Вместо этого экономические, социальные и другие системы будут спроектированы так, чтобы они могли плавно переключать состояния в зависимости от контекста. Это потребует тщательного балансирования между вопросами о том, что хорошо и что правильно, с одной стороны - справедливости, равенства, равных возможностей - ис другой стороны, стремление к надежности и адаптируемости. Это провокационное предложение, и экспериментирование с ним, даже в относительно небольших масштабах, например, в сфере здравоохранения или финансового рынка, потребует преодоления болота философских, этических и технических вопросов. Однако успех природы предполагает, что у нее есть потенциал.

Человеческое сердце придает устойчивость, бьется в ритме, который не хаотичен и не периодичен, а фрактален.

Учтите, что человеческое тело замечательно функционально, учитывая все, что могло пойти не так с его примерно 30 триллионами клеток (и 38 триллионами бактериальных клеток в микробиоме тела). Природа поддерживает работу с помощью двух широких классов стратегий. Первый гарантирует, что система будет продолжать функционировать перед лицом возмущений или «возмущений»; второй позволяет системе уменьшить неопределенность, но позволяет вносить изменения, позволяя процессам протекать в разных временных масштабах.

Первая стратегия основана на так называемых механизмах устойчивости . Они позволяют системам продолжать бесперебойную работу даже тогда, когда возмущения повреждают ключевые компоненты. Например, паттерны экспрессии генов считаются устойчивыми, если они не изменяются под воздействием факторов окружающей среды или генетических нарушений, таких как мутации. Есть много механизмов, которые делают эту инвариантность возможной, и много споров о том, как они работают, но мы можем упростить здесь, чтобы дать основную идею. Одним из примеров являются теневые энхансеры : частично повторяющиеся последовательности ДНК, которые регулируют гены и работают вместе, чтобы поддерживать стабильную экспрессию генов при возникновении мутации. Другой пример - дупликация гена.в которых гены имеют резервную копию с частичным функциональным перекрытием. Эта избыточность может позволить дубликату компенсировать повреждение исходного гена.

Механизмы устойчивости может быть сложно построить как в естественных, так и в инженерных системах, потому что их полезность не очевидна, пока что-то не пойдет не так. Они требуют упреждения характера редких, но разрушительных возмущений. Тем не менее природа обнаружила богатый набор механизмов устойчивости. Примирение - примирение после ссор и восстановление отношений до исходного уровня до конфликта - не просто человеческое изобретение. Это распространено во всем животном мире и наблюдается у многих различных видов. В другом контексте считается, что сложная структура человеческого сердца обеспечивает устойчивость к возмущениям в широком диапазоне масштабов за счет биения в ритме, который не является ни хаотическим, ни периодическим, но имеет фрактальный характер.состав. Надежный дизайн, в отличие от типичных подходов в инженерии, фокусируется на обнаружении механизмов, которые поддерживают функциональность в изменяющихся или неопределенных средах.

У природы есть еще один набор хитростей в рукаве. Временные рамки, в которых работают системные процессы, имеют решающее значение для ее способности прогнозировать и адаптироваться к будущему. Прогнозировать легче, когда что-то меняется медленно, но если что-то меняется слишком медленно, становится трудно вводить новшества и реагировать на изменения. Чтобы разрешить этот парадокс, природа создает системы, работающие в разных временных масштабах. Гены изменяются относительно медленно, но экспрессия генов происходит быстро. Результаты боев в обезьяньей группе меняются ежедневно, но для изменения их структуры власти требуются месяцы или годы. Быстрые сроки - схватки обезьян - имеют большую неопределенность и, следовательно, обеспечивают механизм социальной мобильности. Между тем, медленные временные рамки - структуры власти - обеспечивают последовательность и предсказуемость, позволяя людям выяснять закономерности и разрабатывать соответствующие стратегии.

Степень разделения шкалы времени между быстрой и медленной динамикой также имеет значение. Если есть большое разделение и структура власти меняется очень медленно, никакие победы в битвах не приведут юную обезьяну к вершине - даже если эта обезьяна, набравшись опыта, стала действительно одаренным бойцом. Большое разделение означает, что «реальная» информация на индивидуальном уровне - например, о том, что молодая обезьяна стала хорошим бойцом - займет много времени, чтобы отразиться в структуре власти. Следовательно, если структура власти меняется слишком медленно, хотя это может защитить от бессмысленных изменений на индивидуальном уровне, это не будет информативным о закономерностях - о том, кто действительно может успешно применять силу, когда такие вещи, как способность нашей молодой обезьяны, действительно меняются.

Более того, иногда среда требует внедрения инноваций в систему в целом, а иногда требует покоя. Это означает, что есть преимущество в возможности регулировать степень разделения шкалы времени между быстрым и медленным процессами, в зависимости от того, полезно ли, чтобы изменение «внизу» ощущалось на «вершине». Эти моменты возвращают нас к нашим предыдущим замечаниям о нестационарности - степень разделения шкалы времени - это способ уравновешивания компромиссов, вызванных различными типами нестационарности в системе.

Подробные механизмы, с помощью которых природа осуществляет разделение временных шкал, все еще в значительной степени неизвестны и являются активной областью научных исследований. Тем не менее, люди все еще могут черпать вдохновение из идеи разделения шкалы времени. Когда мы проектируем системы будущего, мы могли бы встроить механизмы, которые позволят пользователям, таким как рыночные инженеры и политики, настраивать степень разделения или взаимосвязи во временной шкале между индивидуальным поведением, с одной стороны, и учреждениями или агрегированными переменными, такими как доходность акций. или время на выборной должности с другой стороны. У нас уже есть грубые версии этого. Финансовые рынки уязвимы для сбоев из-за неотъемлемого отсутствия разделения по шкале времени между торговыми индексами и индексами фондового рынка, так что в периоды панических продаж индекс может потерять значительную стоимость в считанные часы.называется «выключателем» - правило приостановки торговли при обнаружении признаков сильного падения. Однако автоматический выключатель на самом деле не регулирует разделение между сделками и показателями индекса. Он просто останавливает торговлю, когда кажется вероятным крах. Более явный подход к настройке мог бы заключаться в замедлении торговли в опасные периоды путем ограничения величины или частоты сделок в заданном окне и в разрешении торговли по желанию, когда среда более предсказуема. Есть много возможных альтернативных механизмов настройки; Что лучше всего подходит для рынков, - это, в конечном счете, вопрос эмпирический.

Sобвалы рынка - это мост к еще одному удивительному свойству природы: наличию переломных моментов или критических точек , как их называют в физике. Когда система «сидит» около критической точки, небольшой удар может вызвать большой сдвиг. Иногда это означает переход в новое состояние - группа косяков рыб (слабо выровненная) обнаруживает акулу (шок) и переключается на стайку (высоко выровненную), что хорошо для быстрого плавания и сбивает с толку хищника. Эти переломные моменты часто представляются в популярных статьях как нечто, чего следует избегать, например, когда речь идет об изменении климата. Но на самом деле, как показывает пример с акулой, сидение рядом с критической точкой может позволить системе соответствующим образом адаптироваться при изменении окружающей среды.

Как и в случае разделения шкалы времени, переломные моменты могут быть полезными конструктивными особенностями - если расстояние от них можно модулировать. Например, в недавнем исследовании большого обезьяньего общества, содержащегося в неволе, было обнаружено, что социальная система близка к критической точке, так что небольшой подъем возбуждения - возможно, вызванный жарким днем ​​- может вызвать каскад агрессии, который подтолкнет группа из мирного состояния в такое, в котором все борются. В этой группе оказались влиятельные личности, которые контролировали конфликт, беспристрастно разгоняя драки. Увеличивая или уменьшая частоту вмешательства, эти люди могут настраивать чувствительность группы к возмущениям - насколько далеко распространяются каскады агрессии - и тем самым настраивать расстояние от критической точки.

Мы до сих пор не знаем, насколько широко распространена подобная настройка в биологических системах. Но, как и степень разделения шкалы времени, это то, что мы можем встроить в человеческие системы, чтобы сделать их более гибкими и адаптивными - и, следовательно, лучше реагировать на нестабильность и потрясения. В случае здравоохранения это может означать наличие финансовых и технологических возможностей для строительства и демонтажа временных очистных сооружений в любой момент, возможно, с использованием напечатанного на 3D-принтере оборудования и биоразлагаемых или многоразовых материалов. В экономике рыночные корректировки, которые лопают пузыри, прежде чем они станут слишком большими, в некоторой степени выполняют эту функцию - они рассеивают энергию, накопившуюся в системе, но сохраняют каскад достаточно маленьким, чтобы рынок не обрушился.

Мы не идеальные обработчики информации. Мы совершаем ошибки. То же самое и с рынками.

Предупреждения активистов по борьбе с изменением климата о переломных моментах беспокоят. Проблемы возникают, когда расстояние от критической точки не может быть настроено, когда люди совершают ошибки (например, неправильно думают, что акула присутствует), и когда в системе нет устойчивости, то есть нет возможности вернуться к адаптивному состоянию после система была нарушена. Необратимые возмущения могут привести к полной реконфигурации или полному отказу системы. Если среда изменилась, может потребоваться реконфигурация, но это, вероятно, потребует дорогостоящего перехода, так как системе потребуется время и ресурсы, чтобы найти удовлетворительные решения для новой среды. Когда мир умеренно или очень шумно, наполнен случайными, неинформативными событиями, чувствительность к возмущениям опасна. Но это полезно, когда оправдан стратегический сдвиг (например,

Одна из многих проблем при разработке систем, которые процветают в условиях неопределенности, заключается в том, как улучшить качество информации, доступной в системе. Мы не идеальные обработчики информации. Мы делаем ошибки и имеем частичное, неполное представление о мире. То же самое и с рынками, как указал инвестор Билл Миллер.. Это отсутствие индивидуального всеведения может иметь как положительные, так и отрицательные последствия. С точки зрения системы, многие окна в мир предоставляют множественные независимые (или полунезависимые) оценки окружающей среды, которые обеспечивают форму «коллективного разума». Тем не менее, каждый человек также хотел бы получить полное представление, и поэтому у него есть мотивация копировать, делиться и красть информацию у других. Копирование и наблюдение могут способствовать индивидуальному обучению, но в то же время имеют тенденцию уменьшать независимость и разнообразие, которые ценны для группы в целом. Часто приводят пример так называемого стадного мышления трейдеров, которые, видя, как другие продают, паникуют и продают свои собственные акции.

Для того, чтобы экстренная инженерия была успешной, нам необходимо лучше понять, что делает группу разумной. Что мы действительно знаем, так это две фазы или части процесса - фаза накопления, на которой люди собирают информацию о том, как устроен мир, и фаза агрегации, в которой эта информация объединяется. Мы также знаем, что если люди плохо собирают достоверную информацию - если они неверно интерпретируют данные из-за собственных предубеждений или слишком уверены в своих оценках, - механизм агрегирования может компенсировать это.

Одним из примеров механизма агрегирования является алгоритм PageRank, который использовался на ранних этапах поиска Google. PageRank работал, придавая больший вес тем страницам, которые имеют много входящих соединений с других веб-страниц. Другой вид механизма агрегирования может не учитывать голоса людей, которые склонны приходить к такому же выводу, потому что они используют один и тот же процесс рассуждений, тем самым подрывая разнообразие. Или возьмем коллегию выборщиков США, которая изначально была задумана для «корректировки» результатов голосования, чтобы районы с плотным населением не полностью контролировали результаты выборов. Если, с другой стороны, сложно реализовать или определить хорошие механизмы агрегирования - например, есть много хороших аргументов.против коллегии выборщиков - это можно было бы компенсировать, инвестируя в улучшение способности людей накапливать информацию. Таким образом, общие когнитивные предубеждения, такие как самоуверенность, привязанность и неприятие потерь, поначалу менее вероятны. Тем не менее, при продумывании того, как разработать алгоритмы агрегации, оптимизированные для коллективного разума, также возникают этические проблемы, касающиеся конфиденциальности и справедливости.

Вместо того, чтобы пытаться точно предсказать будущее, мы попытались обосновать необходимость разработки систем, способствующих устойчивости и адаптируемости - систем, которые могут быть креативными и отзывчивыми при столкновении с множеством возможных сценариев. Пандемия COVID-19 предоставляет беспрецедентную возможность начать думать о том, как мы могли бы использовать коллективное поведение и неопределенность, чтобы сформировать лучшее будущее для всех нас. Самый важный термин в этом эссе - это не «хаотический», «сложный», «черный лебедь», «неравновесность» или «эффект второго порядка». Это: «рассвет».