Как выглядит будущее?

Важные поворотные моменты представляют собой то, что физики определяют термином «фазовые переходы» – например, применительно к переходу воды из жидкого состояния в твердое при замерзании (Arthur 2013: 10–11; Nicolis 1995). Речь здесь идет о «неопределенности», а не просто о рисках, и подобные переходы крайне трудно «предсказать». Специалистами, занятыми проблематикой изменения климата, активно обсуждается вероятность фазового перехода в случае возможного увеличения среднемировых температур на несколько градусов в течение нескольких ближайших столетий, что приведет к таянию значительной части полярных льдов.

Эрвин Ласло в связи с этим говорит о переломных «точках хаоса», в которых осуществляется переход систем с одного пути на другой (Laszlo 2006; Ласло 2011). В странах глобального Севера одним из таких моментов стал период, пришедшийся примерно на 1990 г., когда многие политические, информационные и коммуникационные системы синхронно прошли стадии адаптации и эволюции и оказались в обобщенной «точке хаоса». Это стечение обстоятельств привело среди прочего к возникновению интернета, исчезновению коммунизма советского образца, появлению нового формата новостных передач – круглосуточного вещания в прямом эфире, введению ежедневных торгов в круглосуточном режиме на основных финансовых рынках, стремительному распространению мобильных телефонов и появлению более дешевых бизнес-моделей в сфере транспорта и связи (Urry 2007: 5–7; Урри 2012а: 70–73).

Таким образом, если система проходит определенный порог, изменения могут быть не постепенными, а резкими. «Переключения» системы осуществляются посредством положительной обратной связи и того, что Брайан Артур называет «распространением изменений через взаимосвязанное поведение» (Arthur 2013: 11). Одним из примеров здесь может служить проведенный Кейнсом анализ падения доверия потребителей, которое каскадным образом распространяется в среде населения, провоцируя через механизмы положительной обратной связи крупные экономические и социальные кризисы (Keynes 1936; Кейнс 2007). В системе происходит переворот, как, например, тогда, когда с начала 1990-х гг. начался стремительный рост интернета и миллиарды людей и организаций адаптировались к нему и эволюционировали вместе с ним (Gore 2013). Еще один пример: в середине 1990-х практически одновременно все офисные работники обнаружили, что им нужны факсы, в результате чего продажи данных устройств в течение последующих нескольких лет взлетели до небес. Отправка и прием факсимильных сообщений быстро вошли в моду, а система связи между организациями преобразилась, причем каждая организация равнялась в этом на другие. Копирование деятельности одних организаций другими было абсолютно нормальным явлением, поскольку полностью соответствовало выведенным Кейнсом практическим правилам относительно того, как именно людям следовало вести себя в экономической и социальной жизни (см.: Ormerod 2012: 94–97). Подражание другим и, соответственно, стадное поведение часто представляют собой «рациональный» образ действий для каждого индивида и ключевой фактор для формирования представлений об определенных вариантах будущего и их реализации – в рассматриваемом примере речь идет об объединении всех организаций посредством сети факсов.

Однако хотя копирование друг друга и может быть оптимальным образом действия для отдельных людей или организаций, это может приводить к проблематичным системным последствиям. Стадное поведение увеличивает вероятность краха системы. Применительно к финансовым системам Энди Холдейн и Роберт Мэй утверждают, что «избыточная однородность в рамках финансовой системы – когда все банки поступают одинаково – в состоянии минимизировать риски для каждого банка в отдельности, но при этом в максимальной степени увеличивается вероятность коллапса всей системы» (Haldane and May 2011: 353). Таким образом, стадное поведение повышает вероятность краха системы, примером чему, как указывает Пол Ормерод, может служить практически мгновенный коллапс финансовой и банковской сферы в августе 2008 г. (Ormerod 2012: 101–102).

Еще одна отличительная черта сильно связанных систем заключается в том, что им свойственны относительно рутинные, «нормальные аварии» (Perrow 2007): процессы протекают крайне стремительно, поэтому возможности «отключить» их не существует; вышедшие из строя части системы невозможно изолировать, как невозможно и поддерживать дальнейшее функционирование системы. В случае с сильно связанными системами восстановление баланса после его нарушения, которое может быть относительно тривиальным, невозможно. Последствия же распространяются стремительно, хаотичным и необратимым образом по всей системе.

Это может провоцировать «аварии», поскольку каскадные последствия ведут к периодическим «поломкам», в результате которых, к примеру, происходит нарушение функционирования городов (Nye 2010).