Мудрость толпы. Почему вместе мы умнее, чем поодиночке, и как коллективный разум влияет на бизнес, экономику, общество и государство

4

Следует ли из сказанного выше, что каждому из нас следует изолироваться от окружающих и игнорировать их мнения и поступки? Нет, это не совсем так (впрочем, если мы прекратили следовать исключительно советам наших друзей, то действительно будем принимать более правильные коллективные решения). Во многих случаях подражание действительно работает. По крайней мере, в таких обществах, как американское, где при отсутствии особого контроля сверху получать знания, наблюдая за поведением остальных, — простое и полезное правило буравчика. Вместо того чтобы самим принимать решения по поводу того или иного действия, мы отводим другим людям роль ведущих. Приведем несколько примеров из повседневной городской жизни. В пасмурный день, когда я не уверен, брать ли с собой зонт, выходя из дома, простейшим решением (даже проще, чем включить радиоприемник и послушать прогноз погоды) будет выйти на порог и посмотреть, ходят ли люди по улице с зонтами. Если большинство из них несут зонты, я тоже возьму с собой зонт, и подобная тактика, скорее всего, меня не подведет. Приведу аналогичный пример. Я живу в Бруклине и у меня есть машина, которую я паркую на улице. Дважды в неделю около 11 утра мне приходится убирать машину из-за уборки улиц, и, как правило, приблизительно в 10:45 так же поступают водители всех остальных автомобилей, запаркованных на проезжей части. Однако время от времени, выходя из дома в 10:40, я вижу, что все машины до сих пор стоят на своих местах, и делаю вывод, что в этот день уборка отменяется. Тогда я тоже спокойно оставляю свою машину на месте. И я подозреваю, что большинство водителей похожи в этом на меня: они пользуются знаниями других.

В некотором смысле подражание — это своего рода рациональная реакция на наши когнитивные ограничения. Объем знаний каждого конкретного индивида значительно ограничен. Становясь объектом подражания, люди могут специализироваться на этом, и выгода от их действий станет очевидной, если другие начнут им подражать. Подражание к тому же не требует руководства сверху. Соответствующая информация с большой скоростью циркулирует внутри системы даже при отсутствии влияния авторитетов. Но желание людей подражать, разумеется, не безусловно. Если ценой моего доверия к неточной информации станут несколько штрафных квитанций, я приложу все усилия, чтобы раздобыть точный график уборки улиц. И я не утверждаю, что люди, подходившие к группе участников эксперимента Милграма, ничему не научились; можно предположить, что в следующий раз увидев парня, задравшего лицо к небу, они не остановятся с такой готовностью, ожидая увидеть вверху что-то интересное. В конечном итоге, чтобы подражание осуществлялось, оно должно постоянно приносить плоды.

Роль подражания в нашей жизни столь велика, что экономист Герберт Саймон считал стремление к подражанию закрепленным генетически. Подражание, по всей видимости, является ключевым средством передачи ценного опыта даже у животных. Впечатляющий пример — поведение макак на острове Кошима в Японии. Ученым, исследовавшим поведение обезьян, в начале 1950-х годов удалось заметить, как годовалая самка макаки по имени Имо каким-то образом догадалась вымыть клубень сладкого картофеля в ручье, прежде чем съесть его. Вскоре трудно было найти среди макак острова Кошима ту, которая не мыла бы бататы перед употреблением их в пищу. Несколько лет спустя Имо опять проявила свои способности. Исследователи иногда давали макакам пшеницу (наряду с бататами), причем кормили их на пляже, где она быстро смешивалась с песком. И вот Имо догадалась, что если бросить горсть песка с пшеницей в океан, песок пойдет ко дну, а пшеница останется на плаву. И через несколько лет большинство макак бросали пшеницу с песком в океан и пользовались преимуществами знаний сородичей.

На первый взгляд, истории об Имо резко противоречат главной идее этой книги. Одна особенная макака натолкнулась на верное решение, и основательно изменила обезьянье "общество". В чем же тогда проявилась мудрость толпы?

Мудрость проявилась в решении обезьян подражать Имо. Дело в том, что, по моему мнению, группы гораздо более эффективны в выборе возможных решений проблемы, чем в их генерировании. Изобретательность присуща индивидууму (хотя, как мы увидим, процесс изобретения неизбежно включает коллективные характеристики), но выбор лучшей инновации — это коллективное занятие. В случае правильного выбора подражание — это мощное средство быстрого распространения хороших идей, будь то культура, бизнес, спорт или искусство поедания пшеницы. В своем лучшем проявлении подражание можно рассматривать как способ ускорения эволюционного процесса — сообщество может стать более совершенным без извечной необходимости генетического отбора в течение многих поколений.

Ученые Роберт Бойд и Питер Дж. Ричерсон — пионеры в изучении проблем передачи социальных норм. В своем исследовании они попытались выяснить, как группы приходят к коллективно полезным решениям. Наблюдая за поведением испытуемых, они создали ряд компьютерных моделей и попытались выяснить, какой из разных типов поведения лучше всего соответствует среде существования. Согласно этим моделям, каждый участник исследования мог примерить на себя тот или иной тип поведения и понаблюдать за результатами, а также проанализировать поведение другого человека, уже выбравшего для себя самый подходящий вариант. Бойд и Ричерсон установили, что самым выигрышным для всех вариантом является тот, в котором значительное число участников подражают другим. Но это верно лишь когда люди готовы прекратить подражание и самостоятельно учиться, если это сулит им значительные выгоды. Иными словами, если люди просто-напросто следуют за другими, не учитывая объективные обстоятельства, благополучие группы терпит крах. Разумное подражание может быть полезным группе (способствуя быстрому распространению полезных идей), но слепое копирование всегда губительно.

Отличить один вид подражания от другого — задача, разумеется, непростая, поскольку немногие бывают готовы признаться в своей чрезмерной доверчивости или подверженности "стадному эффекту". Очевидно, что разумное подражание характеризуется несколькими особенностями: во-первых, изначально широким спектром вариантов выбора и полнотой информации; во-вторых, готовностью, по крайней мере, некоторых людей доверять своим собственным суждениям больше, чем коллективному решению.

Существуют ли такие люди? На самом деле их больше, чем вы могли бы предположить. Прежде всего им свойственна чрезмерная самоуверенность: они склонны переоценивать свои способности, уровень познаний, свое искусство принимать решения. Причем, чем сложнее стоящая перед ними проблема, тем более они самонадеянны. В сфере принятия решений это чревато генерированием ошибочных суждений. Но общество в целом только выигрывает от наличия в нем самоуверенных индивидов, которые реже бывают втянуты в негативный информационный каскад, а порой способны даже прерывать такие каскады. Помните, что информационные каскады существуют благодаря людям, которые ценят общественную информацию выше собственной. Самоуверенным людям такое не свойственно. В большинстве случаев они игнорируют коллективную информацию и доверяют своей интуиции. Поступая так, они создают помехи сигналу, который получают все остальные, и ставит под сомнение непогрешимость общественной информации. У них появляются последователи, рискующие надеяться на себя, а не слепо следовать за толпой.

Стремление к подражанию свойственно отнюдь не только людям, избегающим риска. Например, в 1943 году социологи Брайс Райан и Нил Гросс опубликовали результаты исследования степени доверия фермеров штата Айова новому, более продуктивному сорту кукурузы, выведенному на основе гибридных семян. Их работа была признана самым влиятельным научным трудом по инновациям — Райан и Гросс обнаружили, что фермеры не стремились как можно полнее изучить преимущества нового сорта, хотя им предоставлялась подробная информация, в частности, о повышении урожайности на 20%. Они ждали, пока другие фермеры добьются успеха, чтобы потом последовать их примеру. Так подтверждается действие информационного каскада. Но даже узнав об успехе соседей, фермеры не спешили засевать все свои поля гибридными семенами. Сначала они испытывали семена на небольших экспериментальных участках. Только на своем опыте убедившись в эффективности нового вида, они полностью перешли на эти семена. Девять лет прошло с тех пор, как первый фермер засеял поле новой кукурузой, пока это нововведение поддержала половина фермеров региона. Согласитесь, это нельзя назвать поспешностью в принятии решений.

В увлекательном исследовании использования новых высокоурожайных сортов злаковых культур индийскими фермерами во время Зеленой Революции 1960-х годов Кайвана Мунши рассказывается о том, как по-разному принимали это решение фермеры, выращивавшие рис и пшеницу. По наблюдениям Мунши, в регионах, где основной культурой была пшеница, земельные условия были относительно одинаковы, и урожайность на разных фермах особо не отличалась. В результате фермеры, выращивавшие пшеницу, обращали пристальное внимание на соседей и принимали решение, ориентируясь на их урожаи. В регионах, где выращивали рис, напротив, земельные условия были весьма различны, а следовательно, и урожайность в соседних хозяйствах могла быть совершенно разной. В итоге, при принятии решений фермеры не слишком зависели друг от друга. Но зато они больше экспериментировали с семенами на собственной земле, прежде чем внедрить их в широкую практику. Что также показательно, даже фермеры, выращивающие пшеницу, не засевали новые сорта до тех пор, пока не становилось известно, какой урожай собирали те, кто засеял новые семена.

Выбор сорта кукурузы или пшеницы — возможно, самое важное решение, которое приходится принимать фермерам, поэтому не стоит удивляться, что они принимают такие решения самостоятельно, вместо того чтобы слепо подражать тем, кто испробует новые сорта раньше них. Далее мы сможем убедиться, что есть вещи, распространение которых более или менее подвержено каскадам. Например, появление в моде новых веяний управляется каскадами, поскольку, когда речь заходит о моде, то, что нравится вам, и то, что нравится другим, со всей очевидностью зависит одно от другого. Я люблю одеваться в таком-то стиле, но трудно себе представить, что стиль, который мне нравится, независим от того впечатления, которое я хочу произвести, т.е. от предпочтений окружающих. Подобные каскады характерны и для повседневной жизни. Например, мы смотрим телевизионные шоу, чтобы затем обсудить их с друзьями, так же, как и посещаем рестораны, ведь никто не любит обедать в пустых ресторанах. Никто не покупает iPod потому, что он есть у других людей, но в кинотеатры мы зачастую ходим исключительно по этой причине. Существование информационных каскадов приносит определенную пользу технологическим компаниям (в этом случае их называют полезными), поскольку первые пользователи распространяют хвалебные отзывы о преимуществах новой продукции и привлекают тем самым других потребителей. Ключевая мысль, которую я хочу донести до вас, очень проста, если не банальна: чем важнее решение, тем ниже вероятность возникновения каскада. По-видимому, это неплохо, поскольку чем важнее решение, тем выше вероятность, что коллективный вердикт группы окажется верным.

5

Информационные каскады интересны тем, что они являются методом сбора информации так же, как система голосования или рынок, причем методами довольно успешными. Во время экспериментов в учебных классах, где каскады легко моделируются и анализируются, группы выбирают лучший вариант в 80% случаев - этот показатель гораздо выше, чем потенциальный индивидуальный показатель каждого отдельного участника. Фундаментальная проблема каскадов в том, что люди принимают решения последовательно, а не вместе и сразу. На то есть веские причины: люди осторожны, одни скорее соглашаются на эксперименты, чем другие, разным бывает и финансовое положение. Но в целом все проблемы, которые могут быть вызваны каскадами, объясняются разной скоростью принятия решений. Если вы хотите усовершенствовать организацию или процесс принятия финансовых решений, лучший вариант — сделать все возможное, чтобы решения принимались одновременно, а не одно за другим.

Интересное доказательство этому можно найти в уже упомянутых мною экспериментах в учебных классах. Экономисты Анджела Ханг и Чарльз Плотт провели исследование, основанное на проверенном временем методе, когда студенты вслепую достают из ваз цветные стеклянные шарики. В данном случае перед участниками поставили две вазы. В вазе А было в два раза больше светлых шариков, чем темных, а в вазе Б — наоборот. Вначале участникам предложили по очереди вынимать по одному шарику и определять, что это была за ваза. При правильном ответе они зарабатывали пару долларов.

Участники эксперимента могли воспользоваться двумя источниками информации. Во-первых, у них был шарик, который они достали. В случае, если в руки попадал светлый шарик, большая вероятность была, что он лежал в вазе А, темный шарик — наоборот. Это была их "личная информация" и им запрещалось называть цвет своего шарика вслух. Затем все участники сообщали о своих догадках по поводу того, что это была за ваза. Так был сформирован второй, коллективный источник информации, послуживший причиной потенциального конфликта. Если три человека перед вами называют вазу Б, но вы достаете светлый шарик, будете ли вы и дальше настаивать, что это ваза А, если группа считает иначе?

Большинство студентов в подобной ситуации называли вазу Б, что было вполне разумным поступком. А в 78% случаев запускался информационный каскад, что было вполне ожидаемым. Но затем Ханг и Плотт изменили правила. Студенты по-прежнему доставали шарики из вазы и принимали решения по порядку. Однако на этот раз, вместо того чтобы платить каждому студенту за правильный ответ, им платили исходя из того, был ли правильным коллективный ответ группы (принятый большинством голосов). Заданием студентов было теперь не продемонстрировать свои индивидуальные способности, а попытаться насколько возможно повысить интеллектуальный потенциал группы.

Что теперь требовалось от студентов? Во-первых, каждый из них должен был больше опираться на собственную информацию и уделять меньше внимания сведениям, полученным от остальных участников. (Вы помните, что коллективные решения наиболее успешны в тех случаях, когда формулируются на основе разнородной информации.) В нашем случае, однако, собственная информация была неточна. Поэтому, уделяя внимание лишь ей, участник мог принять скорее неверное, чем правильное решение. Но шансы на повышение группового интеллекта были. Поощрение людей к принятию неверных решений на самом деле сделало всю группу в целом разумнее. И когда значение имела точность совместных решений, люди более тщательно анализировали собственную информацию. Коллективное решение в итоге оказалось точнее, чем суждения групп, участвовавших в каскаде.

По сути дела Ханг и Плотт в своем эксперименте устранили (или по крайней мере ослабили) влияние элемента очередности в процессе принятия решений, сделав предыдущий выбор менее важным для окончательного вывода. Очевидно, реализовать это в экономике не так просто — мы не можем заставить компании задерживать выпуск новой продукции, ожидая вердикта широкой общественности. С другой стороны, организации могут и должны принимать сигналы, поступающие от людей одновременно, а не один за другим. Если вникнуть глубже, результат эксперимента Ханг и Плотта (вынудивших участников группы стать независимыми) решает проблему самостоятельности. Один из ключей к успеху группы состоит в том, чтобы ослабить внимание ее членов к суждениям и поведению друг друга.

Собрать воедино, или Что общего между ЦРУ, Linux и искусством децентрализации

1

В апреле 1946 года на форуме, организованном газетой New York Herald Tribune, генерал Уайлд Билл Донован выступил с речью, озаглавленной так: "Наша внешняя политика нуждается в Центральном разведывательном управлении". Во время Второй мировой войны Донован руководил Управлением стратегических служб (УСС) — главной на тот момент разведывательной структурой США. Когда война закончилась, генерал заговорил о необходимости создания в мирное время более мощного варианта УСС. До войны обязанности по сбору разведывательной информации были распределены между различными военными подразделениями. Однако ни одному из них не удалось предсказать нападение на Перл Харбор (несмотря на факты, которые теперь, в ретроспективе, представляются явными свидетельствами подготовки японцев к массированному удару). Так Перл Харбор показал всему миру ущербность разведывательной системы США, и руководство страны оказалось перед необходимостью выработки комплексного подхода к сбору разведданных. А учитывая потенциальный конфликт с Советским Союзом, считавшийся в 1946 году реальной угрозой, и создание новых технологий (Донован упоминал о "ракетах, атомной бомбе, бактериологическом оружии"), американские границы представлялись совсем уж незащищенными. В своих апрельских тезисах Донован апеллировал именно к этим аргументам, утверждая, что Соединенным Штатам требуется "централизованная, объективная, независимая разведывательная структура".

Публичные заявления Донована вызвали шквал острой критики, что, разумеется, не способствовало его карьерному росту. Не приветствовали его предложения и в службе разведки, что ставило под вопрос возвращение генерала на государственную службу. Тем не менее в 1947 году Конгресс США принял Законопроект о национальной безопасности, утверждающий создание Центрального разведывательного управления (ЦРУ). Как пишет историк Майкл Уорнер, целью законопроекта было "внедрить единую разведывательную систему с единым руководством". Разрозненная сеть разведывательных структур Соединенных Штатов делала страну беззащитной перед внезапными нападениями. Авторы же законопроекта рассчитывали на то, что централизация и единая структура обеспечат в будущем государственную безопасность.

Однако фактически централизации разведывательных служб не произошло. Хотя в послевоенный период ЦРУ играло значительную роль, по прошествии времени оказалось, что разведывательное сообщество стало еще более фрагментированным, чем когда бы то ни было. Оно превратилось в своего рода "азбучный суп"[15]. Его "ингредиентами" были агентства с пересекающимися обязанностями и задачами, включая не только само ЦРУ, но и Совет национальной безопасности, Национальное агентство визуальной информации и картографии, Национальное управление аэрокосмической разведки, Разведывательное Управление Министерства обороны, а также разведывательные управления при командовании трех основных родов войск. В дополнение к этому ФБР (отвечавшее за соблюдение законов и порядок внутри страны) действовало практически вне сферы влияния этого разведсообщества, несмотря на то что информация об иностранных террористах, орудующих в Соединенных Штатах, несомненно, представляла бы интерес для ЦРУ. Централизованный сбор, хранение и анализ информации остались всего лишь мечтой, поскольку американское разведывательное сообщество так и не стало единым органом, представляя собой набор практически самостоятельных, децентрализованных групп, действующих с одной целью (защитить США от нападений), но очень разными методами.

До 11 сентября 2001 года недостатки такой системы были незаметными, хотя служба разведки не смогла предотвратить взрыв во Всемирном торговом центре в 1993 году, а также взрывы американского посольства в Кении и корабля ВМС США "Коул" в Йемене. Но только после 11 сентября несовершенство американской системы сбора разведданных уже не вызывало сомнений. После расследования причин трагедии конгресс официально признал, что разведывательное сообщество США "не сумело воспользоваться информацией индивидуального и коллективного характера, на основании которой было бы возможно предотвратить самый крупный теракт в истории США". Иными словами, Перл Харбор повторился.

Слушания в Конгрессе были, несомненно, классическим примером обсуждения в понедельник утром субботнего футбольного матча. Оглядываясь назад, мы понимаем, что накануне теракта служба разведки располагала сведениями, имеющими отношение к происшедшему 11 сентября. Но могла ли она на основании этих данных предугадать последующие события? В своем классическом исследовании под названием Warning and Decision ("Упреждение и решение"), посвященном анализу причин провала разведки, приведшему к нападению на Перл Харбор, Роберта Волстеттер приводит множество свидетельств надвигающейся атаки японцев, но она же отмечает, что неразумно ожидать от человеческих существ правильной интерпретации сигналов, поступающих из "бурлящего и туманного хаоса" вокруг них. Стратегии внезапности, как полагает Волстеттер, нечего противопоставить. И если оказалось невозможно предугадать масштабное нападение японских ВМС, в котором участвовали сотни самолетов и кораблей, а также тысячи солдат, то что говорить о террористическом акте с участием всего девятнадцати человек?

И все же мы не прекращаем задавать себе вопросы. С учетом почти полной неспособности разведывательного сообщества предусмотреть четыре крупнейших теракта, совершенных в период с 1993 по 2001 годы, неужели нет надежды, что иной принцип организации разведывательной системы помог бы правильно интерпретировать имевшиеся данные "коллективного характера"? Точно предсказать атаки на Всемирный торговый центр и Пентагон было нереально. Но предсказать вероятность такого нападения было вполне по силам раздведслужбам.

Конгресс пришел к выводу, что лучших результатов можно было бы добиться при более качественной обработке информации. В частности, речь шла о недостаточном "обмене данными" между различными разведывательными управлениями. Вместо формирования общей картины происходящего, свидетельствующего об угрозе для США, различные разведывательные управления делали огромное количество разрозненных прогнозов. Наиболее ярый критик работы разведуправлений сенатор Ричард Шелби утверждал, что ФБР, в частности, было изувечено своей "децентрализованной структурой с крайне разрозненной системой сохранения информации, представленной совершенно независимыми друг от друга отделами". Разведывательное сообщество в целом потерпело неудачу оттого, что информация не была передана нужным людям. Шелби предлагал вспомнить об идее, за которую полвека назад ратовал Билл Донован. Во главе американской разведки должно стоять единое управление, способное "формировать общую картину и не зависеть от конкурирующих друг с другом бюрократов". Децентрализация завела Соединенные Штаты в тупик. Централизация расставит все по своим местам.

2

Подвергнув критике децентрализацию, Шелби бросил вызов принципу, в последние пятнадцать лет завладевшему умами ученых, бизнесменов, инженеров. В бизнесе инновационные теории управления предполагали отказ от осуществления супервизии и непосредственного управления в пользу формирования рабочих групп и самоуправляемых команд[16], а наиболее эксцентричные мыслители называли отжившим явлением сами корпорации. В физике и биологии ученые уделяли все больше внимания самоорганизуемым, децентрализованным системам (колонии пчел и муравьев), которые, не имея центра управления, подтвердили свою жизнеспособность и приспособляемость к окружающей среде. Социологи подчеркивали важность сетей социальных связей, позволяющих людям устанавливать контакты и взаимно координировать свои действия, обходясь при этом без руководства. И наконец, развитие Интернета (в определенном смысле это наиболее наглядная децентрализованная система в мире) и взаимодействующих технологий, таких как одноранговый обмен файлами (представленный фирмой Napster), ясно продемонстрировало возможности децентрализации (экономические, организационные и прочие).

Идея мудрой толпы также не подвергает сомнению преимущества децентрализации. Подразумевается, что если вы сформируете большую группу независимых друг от друга участников с целью решения некой проблемы и заинтересуете их, вместо того чтобы направлять их усилия "сверху", то совместное решение этой группы, скорее всего, окажется успешным. Агенты американской разведки и аналитики были людьми, лично заинтересованными в достижении успеха, система была децентрализованной, а работали они над одной и той же проблемой — обеспечением безопасности страны. Так где же произошел сбой? Почему не удалось предсказать кровавые теракты 11 сентября 2001 года? Была ли причиной этого рокового провала именно децентрализация?

Прежде всего давайте ответим на более простой вопрос: что мы подразумеваем под децентрализацией? Это емкое понятие, и в последнее время оно у всех на устах. Птичьи стаи, свободная рыночная экономика, мегаполисы, одноранговые компьютерные сети — все это примеры децентрализованных систем. В иных контекстах в пример приводились американская система бесплатного среднего образования и структура современных корпораций. При наличии множества отличий все эти системы обладают одной общей особенностью: ни одна из них не имеет органа центрального управления (или всезнающего прозорливого планировщика), т.е. важные решения принимаются отдельными людьми на основе ограниченной информации и специальных знаний.

В области принятия решений и устранения проблем в децентрализованных системах поощряется и, следовательно, активно внедряется специализация — труда, интересов, внимания и т.д. Специализация, как мы знаем со времен Адама Смита, делает человеческий труд более производительным и эффективным. Она расширяет спектр различных мнений и информации внутри системы (даже если интересы каждого отдельного индивидуума сужаются).

Децентрализация также чрезвычайно важна в плане того, что экономист Фридрих Хайек описал как неявное знание. Неявное знание — это знание, которое нельзя без труда агрегировать[17] или передать другим, поскольку оно специфично для конкретной должности, места работы или опыта, но имеет при этом ценность. (По сути, понять, как воспользоваться преимуществами неявных знаний отдельных индивидуумов — это первейшая задача любой группы или организации.) С этим же связано предположение касательно самой сердцевины децентрализации, а именно: чем ближе человек к реально существующей проблеме, тем вероятнее, что он найдет верное решение. Эта практика уходит корнями в древние Афины, где решения о местных празднествах оставались за демосом, а не за Афинским собранием. Кроме того, мелкие преступления передавались в местные суды. Свидетельства этого можно найти и в Библии: тесть Моисея советовал ему судить о "делах важных", а остальные дела передавать мелким управляющим[18].

Сила децентрализации состоит в том, что, с одной стороны, она поощряет независимость и специализацию, а с другой — позволяет людям координировать свои действия и решать сложные проблемы. Существенный недостаток децентрализованной системы — отсутствие гарантий того, что ценная информация, полученная в одной части системы, станет всеобщим достоянием. Иногда такая информация так и не распространяется по системе, и от этого ее ценность уменьшается. Нужна такая организация, где отдельные ее члены могли бы развивать специализацию и накапливать частные знания (увеличивая общий объем информации, доступной для всей системы). При этом должна быть возможность агрегирования частных знаний и частной информации в коллективное целое, подобно поисковой системе Google, опирающейся на индивидуальные знания миллионов владельцев и посетителей сайтов, что помогает находить нужные сведения точнее и быстрее. Чтобы достичь этого, любая "толпа" (будь это рынок, корпорация или разведывательное управление) должна повышать пользу индивидуального знания в глобальном и коллективном масштабах (и мы знаем, что это достижимо), позволяя ему оставаться специфическим и частным.

3

В 1991 году финский хакер Линус Торвальдс создал собственную версию операционной системы Unix, назвав ее Linux. Затем он опубликовал исходную программу, чтобы те, кто разбирается в системных командах, смогли ознакомиться с его детищем. Что более важно, он опубликовал также такой текст: "Если ваши усовершенствования бесплатны, я бы хотел связаться с вами, чтобы ввести их в систему". Это решение оказалось мудрым. Как упоминается в одной из статей о Linux: "Из десяти человек — первых пользователей Linux — пятеро прислали отчеты о выявленных ошибках операционной системы, предложения об усовершенствовании кодов и введении новых функций". Со временем процесс усовершенствования Linux стал массовым движением, поскольку теперь уже тысячи программистов работали бесплатно, внося десятки тысяч больших и малых исправлений в операционную систему, делая Linux все более надежным и жизнеспособным продуктом.

В отличие от ОС Windows, которая принадлежит исключительно Microsoft и над усовершенствованием которой работают только сотрудники этой компании, Linux не принадлежит никому. Когда возникает проблема с функционированием Linux, она устраняется, если кто-то по собственной инициативе предлагает хорошее решение. Нет боссов, командующих подчиненными, нет штатных расписаний, диктующих обязанности. Вместо этого люди занимаются тем, что им интересно, и не обращают внимания на все остальное. Этот способ решения проблем представляется бессистемным (так оно и есть). Тем не менее он многократно подтвердил свою эффективность, и Linux остается единственным серьезным конкурентом компании Microsoft.

Речь идет о явно децентрализованной системе, что делает систему усовершенствования Linux разнородной. В традиционной корпоративной модели высшее руководство нанимает лучших специалистов, ставит перед ними задачи с учетом текущих проблем, оплачивает их труд и надеется на лучшее. Это неплохая модель, которая имеет значительное преимущество — позволяет легко мобилизовать сотрудников для работы над конкретной проблемой и добиваться лучших из возможных результатов. Но число вероятных решений неизбежно сокращается, как по математическим причинам (в компании работает определенное количество сотрудников, задействованных некоторое количество времени), так и исходя из реальностей организационной и административной политики. По существу, Linux не ограничена ни тем, ни другим. Поразительно, но оказывается, что множество программистов готовы приложить свои усилия к улучшению системы. Это гарантирует, что поле потенциальных решений будет грандиозным. Разнообразия программ и самих программистов достаточно, чтобы не был важен характер и масштаб любой ошибки — всегда найдется кто-то, кто ее исправит. И разнородности среди программистов также достаточно, чтобы кто-то распознавал ошибки по мере их возникновения. По словам гуру в области открытого кода Эрика Раймонда, "когда много глаз, любые ошибки незначительны".

По способу своего функционирования Linux подобна рынку, пример которого мы рассмотрели в главе 2, посвященной разнородности. Словно пчелиная колония, система рассылает множество разведчиков в надежде, что один из них обязательно найдет кратчайший путь к цветочной поляне. Это, возможно, менее эффективно, чем пытаться навскидку определить лучший маршрут к цветочному полю или даже выбрать лучшего разведчика и отправить на поиски именно его. Как бы там ни было, если сотни или тысячи программистов тратят время на поиски решений, которые найдут всего несколько их коллег, это — многие потерянные часы, которые можно было бы потратить с пользой. Но так же как способность свободного рынка генерировать множество вариантов и затем отобрать самый оптимальный, видимая расточительность Linux — это своего рода сила (та сила, на которую, к счастью или нет, не могут опираться коммерческие компании). Вы можете вырастить тысячи цветов и выбрать один — с лучшим ароматом.

4

Кто срывает самый ароматный цветок? В идеале — толпа. Но вот где важно достичь баланса между частным и общим: децентрализованная система может принести разумные результаты, только если существует механизм агрегирования информации, поступающей от всех участников системы. Без такого механизма нельзя полагать, что децентрализованная система принесет разумный результат. В случае эксперимента, с которого начиналась книга, этим агрегирующим механизмом был Фрэнсис Гэлтон, подсчитывающий голоса. В случае свободного рынка им является, несомненно, цена на товар. Цена товара отражает — неидеально, но эффективно — повсеместную активность покупателей и продавцов и обеспечивает необходимую инициативу, продвигающую экономику в направлении, отвечающем интересам покупателей и продавцов. Стоимость акций отражает — неидеально, но эффективно — суждение инвесторов о стоимости той или иной компании. В случае Linux это небольшое число программистов, включая самого Торвальдса, которые рассматривают каждое потенциальное изменение в исходной программе операционной системы. Будущие программисты для Linux есть по всему миру, но в конечном итоге все дороги ведут к Линусу.

Возникает закономерный вопрос, может и должно ли право решения о том, что будет включено в программу Linux, предоставляться столь малой группе людей. Если главная идея моей книги верна, то большая группа программистов, пусть и не таких опытных, как Торвальдс и его помощники, великолепно справилась бы с оценкой той или иной программы. Но оставим пока это. Дело в том, что если бы вообще никто не принимал решения, Linux не была бы столь успешной. Когда группа независимых друг от друга людей пытается решить проблему, не имея механизма агрегирования всех вариантов, тогда лучшее, на что они могут надеяться, — это решение, найденное самым умным человеком в группе, и нет гарантии, что оно будет наиболее эффективным. Но при наличии у той же группы инструмента для агрегирования всех вариантов коллективное решение имеет шанс оказаться более эффективным, чем решение самого профессионального участника. Следовательно, агрегирование (которое можно назвать особой формой централизации), как это ни парадоксально, важно для успеха децентрализации. Мы сомневаемся в этом, когда вспоминаем о плановой экономике бывшего Советского Союза, и представляем себе небольшую группу людей (или даже одного человека), принимающих решение, сколько нужно выпустить пар обуви. Однако не стоит смешивать понятия. Можно и нужно, чтобы коллективные решения принимались децентрализованными группами.

Понять, в каких случаях децентрализация является рецептом коллективной мудрости, очень важно, поскольку в последние годы ее представляют едва ли не идеальным решением любой проблемы. Памятуя о главной идее данной книги, я считаю, что децентрализованные способы организации человеческих усилий зачастую успешнее централизованных. Однако всегда нужно учитывать конкретные обстоятельства. В последнее десятилетие децентрализованные системы считают по определению успешными. Но достаточно лишь рассмотреть пример с дорожным затором (подойдет и пример интеллектуального сообщества в Соединенных Штатах), чтобы понять, что избавление от централизованного руководства само по себе не панацея. Кроме того, люди на ура восприняли идею о том, что децентрализация естественна, или спонтанна, оттого что наше представление о ней во многом опирается на данные, почерпнутые из биологии. Муравьи не учатся строить муравейник — это умение дается им от природы. Но в мире людей все не так просто. Создать децентрализованную систему не так уж просто, и еще труднее ее поддерживать. Кроме того, децентрализация очень легко превращается в дезорганизацию.

Чтобы проиллюстрировать вышесказанное, приведу пример — действия иракских военных во время американо-иракской войны 2003 года. В первые дни войны, когда иракские федаины[19] (партизаны) встретили американцев и британцев своим ожесточенным сопротивлением, их группировки можно было рассматривать как пример успешных децентрализованных групп, эффективно действующих в отсутствие центрального командования. Один газетный репортер действительно сравнил федаинов с муравьями в муравьиной колонии, каждый из которых находит путь к "лучшим" решениям благодаря связи только с бойцами по соседству. Но через несколько дней от впечатления, что федаины наращивают продуманный, организованный отпор, не осталось и следа, ибо стало ясно, что их атаки — не более чем беспорядочные, неорганизованные нападения, каждое из которых осуществлялось без учета того, что происходит по всей стране. Как сказал один из представителей британского командования, все это было тактикой, но не стратегией. Иными словами, разрозненные действия приверженцев Саддама не переросли в нечто большее именно оттого, что отсутствовал метод агрегирования их индивидуального опыта. Федаины во многом напоминали муравьев — они следовали только частным правилам. Но если муравьям в конечном итоге удается построить колонии, солдаты, поступающие таким же образом, гибнут. (Хотя можно объяснить это явление и тем, что главные боевые действия закончились, и конфликт перерос в противостояние между оккупационными силами США и партизанами, применяющими тактику коротких ударов. Тут важность агрегирования не столь велика, ибо целью становится не победа в борьбе с США, а нанесение достаточного урона, чтобы пребывание противника в стране стало для него неоправданным. В этих условиях достаточно и тактики.)

Ирония в том, что настоящей децентрализованной силой в войне между США и Ираком были Вооруженные Силы США. Американским войскам всегда предоставлялось больше инициативы на поле боя по сравнению с другими армиями, ибо господствовала теория о преимуществе "локальных знаний". В последние годы структура армии претерпела значительные изменения. Сегодня местному командованию предоставляется большая свобода действий, его обеспечивают более совершенными системами связи. Это значит, что тактика локальных боевых операций формирует мудрые коллективные решения. Высшее командование не изолировано от всего, что происходит на поле боя, и его решения неизбежно отражают локальные знания, полученные полевыми командирами. Например, во время атаки на Багдад командование США быстро адаптировалось к реальной слабости иракских войск после того, как полевые командиры сообщили о вялом сопротивлении или его отсутствии. Вопреки распространенным суждениям, Вооруженные Силы не стали структурой, управляемой снизу, т.е. децентрализованной системой. Субординация остается важным аспектом функционирования армии, и все боевые действия происходят в рамках того, что называется "намерением командования", составляющим, по сути, цели кампании. Но все чаще успех отдельных кампаний зависит как от быстрого агрегирования информации с мест сражений, так и от заранее разработанных централизованных стратегий.

5

Проблемой разведывательной службы США до 11 сентября 2001 года была не децентрализация, а ее тип. На первый взгляд, разделение зон ответственности между различными управлениями вполне оправдано. Специализация способствует более многослойной обработке информации и повышению качества анализа. Исходя из наших знаний о принятии решений, мы предполагаем, что чем разнороднее взгляды на проблему, тем вероятнее успех итоговых решений. На это указывает исполняющий обязанности директора разведуправления Министерства обороны Лоуэлл Джакоби в своих показаниях Конгрессу, когда пишет, что "информация, которую одна группа аналитиков расценивает как пустые слухи, может предоставить важнейшие ключи или раскрыть важнейшие взаимосвязи после ее изучения другой группой аналитиков".

На самом деле разведывательному сообществу недоставало реальных механизмов агрегирования не только самой информации, но и суждений. Иными словами, не было средства подключения к коллективной мудрости специалистов из Агентства национальной безопасности, сотрудников Центрального разведывательного управления и агентов ФБР. Была децентрализация, но не было агрегирования, следовательно, страдала организация. Предложение Ричарда Шелби (создание действительно центрального разведывательного управления) решило бы организационную проблему и помогло бы поставить во главе системы обработки информации одно управление. Но при этом заставило бы отказаться от всех преимуществ децентрализации (разнородность, частные знания, независимость участников). Шелби был прав в том, что информацией надо обмениваться. Но он полагал, что требуется один человек или группа людей, готовых находиться в центре событий, просеивать информацию и отделять зерна от плевел. А все, что мы прочли о процессе познания, предполагает, что небольшая группа людей, какими бы умными они ни были, никогда не окажется мудрее "толпы". И лучший инструмент для оценки информации коллективного характера, собранной разведывательным сообществом, — это коллективный разум разведывательного сообщества. Централизация — не решение. Агрегирование — да.

Были и остаются пути, посредством которых разведывательное сообщество может агрегировать информацию, не становясь излишне централизованной структурой. Для начала обычное взаимное подключение компьютерных баз данных различных управлений позволит ускорить обмен информацией, а управления при этом сохранят свою автономность. Удивительно, но и через два года после 11 сентября правительство так и не располагало единым "списком угроз", который пополнялся бы данными от всех участников разведывательного сообщества. В некотором смысле очень простые, почти механические средства помогли бы разведывательному сообществу значительно повысить свою эффективность.

Есть и другие, более перспективные возможности, и некоторые члены разведывательного сообщества пытались их исследовать. Важнейшей из них, впрочем, еще недостаточно проверенной, была программа FutureMAP, представлявшая собой неудавшийся план организации рынков решений (во многом напоминающих IEM), которые, теоретически, позволили бы аналитикам из разных управлений и администраций покупать и продавать фьючерсные контракты, основанные на прогнозах событий на Ближнем Востоке или где-либо еще. FutureMAP, финансируемая организацией DARPA (Управление перспективного планирования оборонных научно-исследовательских работ Министерства обороны США), состояла из двух частей. Первая предусматривала создание внутренних рынков, достаточно малых (примерно в двадцать-тридцать человек), открытых только для аналитиков из разведки и, возможно, небольшого числа приглашенных экспертов. Перед этими рынками ставилась задача предсказывать вероятность конкретных событий (например, террористические атаки), поскольку их трейдеры, делая выводы, могли опираться на секретную информацию и достоверные данные разведки. Надежда была на то, что развитие этих внутренних рынков позволит преодолеть внутриполитические и бюрократические распри, обусловившие провал сбора развединформации в США. Теоретически внутренние рынки вознаграждали бы участников не за угождение своему боссу или подразделению (или ублажение Белого дома), а за предоставление точных прогнозов. И поскольку они были бы открыты для представителей разных управлений, то мог ли предложить своего рода коллективное суждение — чего не удавалось достичь разведывательному сообществу в последнее десятилетие.

Второй частью FutureMAP был так называемый Policy Analysis Market (РАМ) (Рынок политических прогнозов), который летом 2003 года стал объектом резкой критики со стороны возмущенных политиков. Идея РАМ была весьма проста (аналогично идее внутренних рынков): также как IEM прекрасно справляется с прогнозами итогов выборов, а другие рынки великолепно прогнозируют будущие события, рынок, внимание которого обращено на Ближний Восток, мог бы предоставить более чем ценную информацию. '

РАМ отличало от внутренних рынков то, что к нему должна была иметь доступ широкая публика и на прогнозировании нежелательных событий могли бы зарабатывать рядовые граждане. Сенаторы Рон Уайден и Байрон Дорган, лидеры движения за отмену РАМ, обвиняли проект в "голословности" и "бесполезности". Возмущению общественности, по крайней мере той ее части, которая узнала о РАМ до того, как он был так бесцеремонно уничтожен, не было предела.

С учетом главной идеи этой книги вас не удивит, что я лично считаю РАМ потенциально очень полезной затеей. Тот факт, что рынок был бы открыт для публики, не означает, что его прогнозы были бы менее точными. Наоборот, мы уже неоднократно убеждались в том, что даже коллективное суждение трейдеров, которые не являются профессионалами, может оказаться поразительно точным. Что еще важнее — доступ ' к рынку широкой общественности привел бы к тому, что граждане, никогда не обращавшиеся в американское разведывательное управление, предоставляли бы (из чувства патриотизма, страха или по другим причинам) реальную информацию о положении на Ближнем Востоке.

С точки зрения Шелби, открыто высказавшего неудовольствие разведывательным сообществом, РАМ, как и внутренние рынки, помог бы уничтожить административные барьеры, препятствующие агрегированию информации и трансформации ее в единый, коллективный прогноз. Поскольку у трейдеров на рынке нет другого мотива, кроме верного прогноза (на их решения не влияют бюрократические или политические факторы), и они стремятся делать правильные выводы, гораздо выше вероятность, что они дадут честную оценку, вместо того чтобы высказывать мнение, которое соответствовало бы политическому климату или защищало честь мундира.

Сенатор Уайден отверг идею создания РАМ, назвав ее "волшебной сказкой", и заявил, что сбор разведывательной информации вполне по силам и DARPA. Но это суждение оказалось ошибочным — никто и не предлагал замену традиционного сбора информации рынком. Предполагалось, что РАМ может оказаться еще одним, дополнительным способом. В любом случае, если бы РАМ на самом деле был "волшебной сказкой", мы узнали бы об этом очень скоро, будь он внедрен. Отказ же от проекта привел лишь к тому, что мы понятия не имеем о том, смогли бы привнести рынки решений что-либо новое в нынешнюю систему сбора разведданных или нет.

Истинная проблема состояла в том, что, как ясно дали понять Уайден и Дорган, отвратительно и аморально наживаться на потенциальных катастрофах. Признаем, что омерзительно и жестоко делать ставки на кровавые покушения. Но признаем также, что американские правительственные аналитики ежедневно задаются теми же вопросами, какие задавали бы себе трейдеры РАМ: насколько стабильно правительство Иордании? Насколько вероятно падение династии Саудов? Кто станет главой Палестинской автономии в 2005 году? Если правительству США можно задаваться такими вопросами, трудно понять, почему это считается аморальным занятием для людей, к правительству отношения не имеющих.

Не надо стыдиться того, что люди смогут заработать на предсказаниях катастроф. Ведь аналитики ЦРУ занимаются этим не безвозмездно. Правительство оплачивает их усилия по предсказанию неблагоприятных событий, почему же не вознаградить информаторов, предоставивших ценные сведения?

Рассмотрим другой пример. Главная задача страховых компаний состоит в том, чтобы предугадать, когда умрет клиент. В случае традиционного полиса страхования жизни компания рассчитывает то, что вы умрете как можно позже; в то время как в случае пенсионного страхования компания будет ждать вашей скорейшей смерти. В этом есть нечто отталкивающее, но все мы понимаем, что это неизбежно. Вот что, в определенном смысле, зачастую делают рынки: они используют аморальные по сути предположения во имя общественного блага. Если стоимость более качественных разведданных — это всего лишь уязвленные чувства, она не представляется слишком уж высокой. И, разумеется, если люди станут зарабатывать на будущем, это будет менее аморально, чем то многое, что делали и продолжают делать наши разведывательные службы с одной-единственной целью получения информации. Если РАМ на самом деле помог бы укрепить национальную безопасность Америки, грех было бы этим не воспользоваться.

Есть серьезные проблемы, которые рынку пришлось бы решать. Самая большая из них такова: если рынок продемонстрирует прозорливость, а Министерство обороны предпримет на основе прогнозов рынка действия, скажем, чтобы предотвратить ожидаемый государственный переворот в Иордании, такие действия сделают прогнозы трейдеров ошибочными и тем самым убьют в них желание делать верные прогнозы. Хорошо организованный рынок, вероятно, должен учитывать такие военные вторжения США, например, делая ставки зависимыми от действий США (или, как вариант, трейдеры будут учитывать в своих прогнозах вероятность действий США). Но это будет проблемой, только если рынок на самом деле будет делать точные прогнозы. Стань РАМ полностью ликвидным рынком, он, вероятно, сталкивался бы иногда с теми же проблемами, что и другие рынки, как, например, искусственные бумы и азартные пари. Но необязательно думать, что рынки работают идеально, достаточно верить, что они работают хорошо.

К тому же, хотя РАМ критиковали больше из-за того, что люди, мол, будут делать ставки на такие события, как убийство Арафата, большинство "игр", которые станет вести подавляющее большинство трейдеров РАМ, будут касаться более прозаических вопросов, таких как предстоящий экономический рост Иордании или боеспособность Вооруженных Сил Сирии. По своей сути РАМ не предназначался для того, чтобы предсказывать, что будет делать движение "Хамас" на следующей неделе или чтобы предотвратить очередное 11 сентября. Вместо этого он должен был дать нам более полное представление о состоянии экономики, социальной стабильности, боеготовности армий стран Ближнего Востока с учетом значимости подобной информации для интересов США в регионе. По моему мнению, вопрос состоит в том, чем могли бы пополнить агрегированное суждение политических аналитиков будущие эксперты по Ближнему Востоку, бизнесмены и ученые с самого Ближнего Востока (т.е. те люди, которые, вероятно, участвовали бы в торгах на рынке РАМ).

У нас еще появится возможность узнать, что они скажут, поскольку недавно NetExchange — компания, которой было поручено организовать РАМ, — объявила, что вскоре для публики станет доступной новая, переработанная версия Рынка политических прогнозов и на этот раз без какого-либо вмешательства со стороны правительства. NetExchange предусмотрительно разъяснила, что целью рынка ' будет не предсказание террористических атак, а широкомасштабное прогнозирование экономических, социальных и военных тенденций в регионе. Итак, перспективность РАМ будет, видимо, проверена на деле. Впрочем, кажется правдоподобным и даже вероятным, что американское разведывательное сообщество в конечном итоге вернется к идее использования внутренних рынков прогнозов (с участием только аналитиков и экспертов) как средства агрегирования разрозненных фрагментов информации и генерирования обоснованных прогнозов и политических рекомендаций. Возможно, это будет означать, что ЦРУ действительно заправляет, как презрительно выразились сенаторы Уайден и Дорган, "игорным домом". Но мы знаем об играх на тотализаторе одно: они позволяют очень эффективно прогнозировать будущее.

Потанцуем? Координация движений в сложном мире

1

Никто не уделял столько внимания улицам и тротуарам Нью-Йорка, как Вильям X. Уайт. В 1969 году Уайт, автор классической книги по социологии The Organization Man, получил грант на осуществление проекта, впоследствии названного Street Life Project ("Проект уличной жизни"), и затем на протяжении шестнадцати лет наблюдал за передвижением жителей Нью-Йорка по улицам этого города. Используя лишь видеокамеры и блокноты, Уайт и группа его помощников — молодых исследователей — сделали великолепную подборку материалов, которая стала основой для анализа повседневной жизни ньюйоркцев. Работа Уайта, которая легла в основу книги City ("Город"), полна захватывающих идей об архитектуре и урбанистическом дизайне, а также размышлений о том, как важно для города постоянно поддерживать высокую энергетику уличной жизни. Это еще и хвалебная песнь пешеходам. "Пешеход — существо социальное, — писал Уайт. — Но еще его можно считать транспортной единицей, при этом удивительно сложной и эффективной". Пешеходы, как заметил Уайт, способны даже на самых оживленных улицах передвигаться поразительно быстро, не сталкиваясь друг с другом. Что еще удивительнее — чем многочисленнее толпа, тем лучше у них это выходит. "Опытный пешеход, — отмечал Уайт, — перемещается слегка по диагонали, заглядывая через плечо впереди идущего человека. В таком положении у него максимальный выбор маршрутов, а человек, идущий впереди, служит своего рода системным интерфейсом".

Ньюйоркцы в совершенстве освоили "искусство избегания", подразумевающее периодическое легкое замедление ходьбы, чтобы не столкнуться со встречным пешеходом. В целом, пишет Уайт, "они ходят быстро и ловко. Они приотстают и обгоняют, одновременно атакуют и приспосабливаются. С помощью почти неразличимых жестов они подают друг другу сигналы о своих намерениях". В результате люди идут быстро, идут медленно, идут вприпрыжку, расходятся в разные стороны или "рисуют" траекторией своего передвижения узоры, согласуя их со встречными пешеходами, ускоряют и замедляют шаг, чтобы подстроиться к движению других. Это завораживающее и поразительно красивое зрелище".

То, что увидел Уайт (и о чем рассказал в своей книге нам), было изяществом скоординированной толпы, в которой множество мелких, едва уловимых изменений ширины, . темпа и направления шагов создают единый, относительно ровный и эффективно перемещающийся поток. Пешеходы постоянно предвосхищают поведение друг друга. Ни у кого из них нет четкой программы: куда, когда и как идти. Вместо этого они на основе точнейшего прогнозирования поведения окружающих ежесекундно осуществляют свой выбор. И, как правило, достигают успеха. Это своего рода коллективный талант в действии.

Однако это несколько иной талант, чем требующийся, при составлении таблицы результатов NFL или для работы поисковой системы Google. Задача, которую решает толпа прохожих, фундаментально отлична от проблемы типа "кто победит в матче между "Гигантами" и "Самцами" и с каким счетом?" Пешеходы прежде всего решают проблему координации, которая всегда присутствует в повседневной жизни. Когда выезжать на работу, чтобы не опоздать, но и не прибыть слишком рано? Где мы будем сегодня обедать? Как нам принять друзей? Как расположить сидения в метро? Все это — проблемы координации. К ним относятся и многие фундаментальные задачи, которые стоят перед любой экономической системой: как распределить трудовые ресурсы? Какой объем продукции производить? Как обеспечить качество производимых товаров и услуг? Проблема координации определяется тем фактом, что для ее решения человек должен принимать в расчет не только собственные суждения, но и мнения других людей, потому что действия каждого человека влияют на поведение окружающих и им обусловлены.

Очевидный способ координации поведения людей — через власть и принуждение. Хорошо скоординированы движения солдат на военном параде. То же можно сказать о действиях рабочих на конвейерной линии производства традиционного типа. Но в свободном обществе власть (включающая в себя законы или официальные правила) оказывает лишь ограниченное влияние на жизнь отдельных граждан, и, похоже, это вполне устраивает большинство наших современников. Это значит, что решения многих проблем координации должны не поступать "сверху", а формироваться "снизу". Лейтмотивом же каждого из этих решений может быть один и тот же вопрос: как люди, при отсутствии руководства, могут объединить свои действия в эффективную и упорядоченную систему?

На этот вопрос нет простого ответа, но это не означает, что он вовсе отсутствует. Действительно, проблемы координации не поддаются четким и ясным решениям, как многие другие, упомянутые выше. Хорошо, если найденные ответы можно назвать удовлетворительными, ведь об оптимальных трудно и помыслить. И эти ответы зачастую исходят от учреждений, общественных норм, истории, т.е. всего того, что формирует поведение толпы и ею же формируются. Когда речь заходит о проблемах координации, независимое принятие решений (т.е. принятие решений без учета мнений окружающих) бесполезно, поскольку намерения каждого человека зависят от его ожиданий в отношении окружающих и наоборот. Казалось бы, вероятность принятия группой мудрого решения должна быть крайне низкой. Поразительно, однако, то, что в большинстве случаев толпе удается принять правильное решение.

2

Рассмотрим для начала такую проблему. Вам нравится посещать некий местный бар, пользующийся популярностью. Проблема в том, что когда заведение переполнено, там не так уж уютно. Допустим, вы запланировали пойти туда в пятницу вечером. Но, с другой стороны, вы не хотите, чтобы бар оказался переполнен. Что делать? Чтобы ответить на этот вопрос, вам надо предположить, хотя бы в качестве аргумента, что все думают так же, как вы. Иными словами, в баре хорошо, когда там не так много народу, но плохо, когда там толчея. В результате, если все решат, что бар в пятницу вечером будет переполнен, туда пойдут немногие. Следовательно, бар будет полупустой, и все пришедшие хорошо проведут время. С другой стороны, если все подумают, что народу будет немного, туда пойдут все. (Эту проблему великолепно сформировал Йоги Берра, так отозвавшись об одном ночном клубе: "В этот бар больше никто не ходит — он слишком переполнен".) Фокус в том, чтобы добиться верного баланса, при котором каждую пятницу будет приходить достаточно (но не слишком много) людей.

Есть, конечно, простое решение этой проблемы: всего лишь назначить главного планировщика, наделенного большими полномочиями (своего рода обер-швейцара), который сообщал бы завсегдатаям, когда им лучше приходить в бар. Главный планировщик еженедельно издавал бы указ, запрещая приходить одним и разрешая это другим, таким образом обеспечивая оптимальное заполнение, но не переполнение бара. Хотя теоретически такое решение представляется разумным, на практике оно вряд ли осуществимо. Если такого рода центральное планирование было бы возможным, оно бы представляло собой слишком грубое ограничение свободы выбора. Люди посещают бар, когда у них возникает такое желание, даже если они подозревают, что именно сегодня там окажется не так уж уютно. В оптимальном решении данной проблемы должно учитываться, право человека самому выбирать способы времяпрепровождения, что означает: это решение должно базироваться на коллективном сочетании всех вариантов выбора каждого, посетителя бара.

В начале 1990-х годов над описанной проблемой работал экономист Брайан Артур. Он назвал ее El Farol problem, по названию местного бара в Санта Фе, в- который набивалась уйма народу в вечера, когда там звучала ирландская музыка. Артур буквально разложил проблему по полочкам. Провести вечер в El Farol приятнее тогда, когда он заполнен менее чем на 60%. В противном случае посетителям тесно и некомфортно. Значит, люди пойдут туда, если будут думать, что бар заполнен не более чем на 60%; иначе они останутся дома.

Каким образом каждый из потенциальных посетителей принимает по пятницам решение: идти или не идти в бар? Артур соглашается, что четкого ответа не существует: его нельзя вывести математическим путем, и разные люди тут полагаются на разные стратегии. Кто-то подумает, что в такую-то пятницу El Farol будет заполнен примерно так же, как и в предыдущую. Кто-то выведет некое среднее количество посетителей за последние несколько недель. А другие станут исходить из противоположного: на этой неделе количество посетителей будет обратно пропорционально количеству посетителей на прошлой неделе (на прошлой неделе было пусто, значит, на этой будет полно народу).

Далее Артур провел серию компьютерных экспериментов, в которых предсказывалось количество посетителей бара El Farol за сто недель. (По сути, он разработал несколько различных стратегий и запустил их в работу.) Поскольку агенты следовали разным стратегиям, Артур обнаружил, что число посетителей бара резко колебалось от недели к неделе. Колебания не были регулярными, скорее хаотичными, в них не наблюдалось четкой системы. В созданной модели бар порой заполнялся более чем на 60% три или четыре недели подряд, а иногда он был заполнен менее чем на 60% подряд четыре-пять недель. В результате не было найдено единой стратегии, которой можно было бы следовать в полной уверенности, что ваш выбор правилен. Стратегии некоторое время работали, а потом от них приходилось отказываться.

Изменения числа посетителей означали, что в ту или иную пятницу El Farol был слишком переполнен, чтобы кто-то мог хорошо провести время. А в другую пятницу люди оставались дома, хоть могли бы отлично провести время, пойди они в бар. Но вот что было самое интересное в этом эксперименте: в течение всех этих ста недель бар был заполнен в среднем именно на 60%, т.е. оптимально. (Когда бар заполнен на 60%, максимум посетителей получают удовольствие и никто не скучает.) Иными словами, даже если индивидуальные стратегии зависят от поведения отдельных людей, коллективное суждение группы может оказаться верным.

Через несколько лет после экспериментов Артура инженеры Энн М. Белл и Вилльям А. Сетарес применили другой подход к решению проблемы с посещаемостью бара. Артур полагал, что будущие посетители используют разные стратегии, чтобы предугадать поведение толпы. У Белл и Сетареса, однако, все посетители бара следовали одной и той же стратегии: если их прошлый поход в бар оказывался удачным, они шли туда снова. Если неудачным — они оставались дома.

Завсегдатаи бара у Белл и Сетареса были не такими искушенными, как у Артура. Их не очень волновало, что там думали другие посетители бара, и они не знали (как посетители у Артура), сколько было людей в El Farol в те вечера, когда они туда не ходили. Все, что они знали, это то, хорошо они провели время в El Farol в прошлый раз или нет. Если хорошо — они пойдут туда снова, если нет — останутся дома. Вы можете сказать, что они совсем не собирались координировать свое поведение с другими посетителями бара. Они полагались всего лишь на свои впечатления от El Farol.

Искушенная или нет, но эта группа посетителей нашла иное решение, чем участники эксперимента Артура. Через определенное количество времени (когда каждый посетитель приобрел опыт, требуемый, чтобы принять решение, идти или нет в El Farol) группа заполняла бар чуть меньше, чем на 60%, т.е. это показатель был чуть ниже, чем рассчитал бы воображаемый главный планировщик. Опираясь лишь на свой опыт и не беспокоясь о том, что будут делать другие, посетители бара пришли к коллективному, разумному решению, из чего следует, что когда дело доходит до проблем координации, независимое мышление может оказаться ценным.

Однако в этом эксперименте есть ловушка. Причина, по которой еженедельный график посещений этой группы был таким стабильным, состояла в том, что группа быстро разделилась на постоянных посетителей El Farol и тех, кто ходил туда редко. Что ж, это неплохое решение. А фактически, с утилитарной точки зрения (все получают равное удовольствие от посещения бара в тот или иной вечер), оно просто великолепно. Более половины участников эксперимента посещают El Farol почти еженедельно, и они - отлично проводят там время (ибо заведение редко бывает переполненным). И все же трудно сказать, что такое решение идеально, поскольку значительная часть группы редко ходит в бар, а если и ходит, то безо всякого удовольствия.

Правда состоит в том, что не вполне очевидно, какое решение — Артура или Сетареса и Белл — лучше, хотя оба выглядят достаточно привлекательными. В этом природа проблем координации: их очень трудно решить и любой хороший ответ — это триумф. Что и когда хотят сделать люди зависит от того, чего хочет каждый, и решение каждого влияет на решение другого, и нет внешней точки отсчета, чтобы остановить эту бесконечную спираль. Когда посетители ярмарки в эксперименте Фрэнсиса Гэлтона определяли вес быка, они пытались оценить реальность за пределами группы. Когда Артур с помощью компьютера искал решение проблемы El Farol, он, наоборот, пытался оценить реальность, которую мог создать выбор посетителей. С учетом этих обстоятельств даже приблизительное совпадение реального числа посетителей с "предсказанным" — великое чудо.

3

В 1958 году в Нью-Хейвене, штат Коннектикут, социолог Томас С. Шеллинг провел эксперимент с группой студентов, изучающих юриспруденцию. Он представил студентам следующий сценарий.

Вам надо встретиться с кем-то в Нью-Йорке. Вы не знаете, где должна состояться встреча, и не можете заранее связаться с этим человеком. Куда вы отправитесь?

Мыслимо ли вообще решить эту проблему? Нью-Йорк — огромный город, в котором множество мест для свиданий. И все же большинство студентов выбрали одно и то же: справочное бюро на вокзале Гранд Сентрал. Затем Шеллинг несколько усложнил проблему.

Вы знаете дату встречи с другим человеком, но не знаете время. Когда вам подходить к справочному бюро?

Здесь результаты оказались еще более ошеломляющими. Почти все студенты заявили, что подойдут туда ровно в полдень. Иначе говоря, если вы оставите двух студентов в разных концах крупнейшего города в мире и поручите им найти друг друга, шансы, что они пообедают вместе, очень велики.

Шеллинг добился сходных результатов в серии экспериментов, в которых успех участника зависел от того, насколько хорошо он координировал свои усилия по нахождению правильного решения с другими людьми. Например, Шеллинг разделил участников на пары и просил их сыграть в "орел или решка", чтобы сопоставить ответы партнеров. Тридцать шесть из сорока двух людей назвали "орел". Потом Шеллинг составил таблицу из шестнадцати квадратов и попросил участников зачеркнуть один квадрат (их вознаграждали, если все участники группы зачеркивали один и тот же квадрат). Оказалось, что 60% участников зачеркивали верхний левый квадрат. Даже если выбор был достаточно большим, люди успешно координировали свои действия. Например, когда просили назвать какое-то положительное число, 40% студентов выбирали единицу.

В чем секрет столь завидного единодушия? Шеллинг предположил, что участники неосознанно отслеживали четкие ориентиры или "центральные пункты" (впоследствии они стали называться "пунктами Шеллинга"). Пункты Шеллинга важны по ряду причин. Во-первых, они демонстрируют, что люди способны найти верное решение не только без централизованного руководства, но даже не общаясь друг с другом. Как писал Шеллинг, "люди могут согласовывать свои намерения и ожидания с другими, если каждый знает, как пытается решить ту же проблему другой человек". Это хорошо, ибо общение не всегда возможно, а при наличии большой группы людей такое взаимодействие либо сложно, либо неэффективно. (Впрочем, Говард Райнголд в своей книге Smart Mobs ("Умные толпы") убедительно доказывает, что новые технологии связи — от сотовых телефонов до портативных компьютеров — упрощают возможности общения друг с другом в условиях большого скопления людей и обеспечивают координацию действий.) Во-вторых, наличие пунктов Шеллинга предполагает, что опыт общения с миром у большинства людей разворачивается по одному и тому же сценарию, что упрощает успешную координацию. К примеру, два человека не встретились бы на вокзале Гранд Сентрал, если бы этот вокзал не вызывал бы у них аналогичные ассоциации. То же самое, очевидно, верно и в отношении выбора между "орлом" и "решкой". Реальность, разделяемая студентами Шеллинга, разумеется, культурного характера. Если вместо студентов вы предложите найди друг друга в Нью-Йорке паре из Маньчжурии, они, скорее всего, не встретятся. Но присущий всеобщей действительности культурный колорит не делает ее менее реальной.

4

Культурные особенности также позволяют осуществлять координацию путем установления норм и правил, регулирующих поведение. Некоторые из норм четко выражены и закреплены в законе. Мы соблюдаем правостороннее движение, поскольку проще всем придерживаться установленного правила, чем ожидать сколь угодно неожиданных маневров от водителей встречных автомобилей. Случайно столкнуться с собратом-пешеходом на перекрестке — это одно, а врезаться во встречный "Мерседес" — совсем другое. Большинство норм установлено давно, и представляется целесообразным быстрое создание новых форм _ поведения, необходимость в которых давно назрела. Журналист Джонатан Раух описывает случай, с которым столкнулся Шеллинг, преподавая в Гарварде. "Много лет назад, читая лекции в аудитории на втором этаже университета, он заметил, что оба узких лестничных пролета (один перед зданием, другой — позади него) были во время перемен забиты студентами, пытающимися разминуться друг с другом. В качестве эксперимента он попросил своих студентов, посещающих лекцию, которая начиналась в десять утра, подниматься исключительно по передней лестнице, а спускаться — по задней. "Прошло примерно три дня, — рассказывал мне Шеллинг, — прежде чем студенты, спешащие на лекцию к девяти утра, тоже стали подниматься по передней лестнице, а те, кто приходил в университет к одиннадцати, стали постоянно спускаться по задней". И, как отмечал Шеллинг, происходило это без каких-либо указаний со стороны его студентов. "Думаю, они внедрили это новшество, изменив собственный порядок передвижения", — говорит Шеллинг. Вдумайтесь: можно было бы просто дать всем студентам четкое указание, однако они сумели самостоятельно прийти к правильному решению, получив всего лишь своего рода намек.

Соблюдение правил нужно для поддержания порядка и стабильности. Это также позволяет сократить объем ежедневной познавательной активности. Правила позволяют нам действовать оптимальным образом в конкретных ситуациях, не утруждая себя подробным анализом всех сопутствующих обстоятельств, а когда речь заходит, например, о проблемах координации, именно благодаря правилам разные, не связанные между собой люди успешно организовываются, избегая конфликтов.

Рассмотрим, например, принцип, настолько очевидный, что мы даже не считаем его правилом: место занимает пришедший первым. Принято считать, что в метро, автобусе или кинотеатре места распределяются между пассажирами или посетителями в соответствии с тем, в каком порядке они заходят. В некотором смысле, каждое место в течение некоторого времени принадлежит человеку, его занявшему. (Однако в некоторых общественных заведениях, например, в кинотеатрах, человек может обозначить свое право на место, а затем ненадолго отлучиться, пребывая в относительной уверенности, что его никто не займет.)

Лучший ли это способ распределения мест? Вряд ли. Он, к примеру, не учитывает, сколько времени собирается занимать место каждый из посетителей. Нет никакой гарантии, что люди, желающие сидеть вместе, смогут занять соседние места. Кроме того, в этом методе — в его самой жесткой и непосредственной форме — не принимаются в расчет такие особые обстоятельства, как возраст или болезнь. (На практике, разумеется, люди учитывают эти факторы, но не всегда и не везде. Люди уступят пожилому человеку место в метро, но лучшее место в кинотеатре или на пляже — вряд ли. Теоретически мы могли бы учесть все эти обстоятельства. Но объем работы, необходимой, чтобы вычислить некий идеальный способ распределения мест среди посетителей общественных заведений или пассажиров транспорта, трудно себе вообразить. И несмотря на очевидные недостатки, у правила "садится пришедший первым" есть ряд преимуществ. Прежде всего оно простое. Когда вы садитесь в вагон метро, вам не надо развивать бурную мыслительную деятельность и стараться "вычислить" мысли и намерения окружающих. Есть в поле зрения свободное место — вы его занимаете. Нет — продолжаете стоять. Координация примечательна тем, что никто о ней не задумывается. И поскольку люди садятся и выходят из вагона в хаотическом порядке, шанс каждого из них найти себе место примерно одинаковый.)

Но как быть, если вам очень нужно сесть, а свободных мест нет? Что ж, ничто не мешает вам обойти правило и попросить кого-нибудь из сидящих уступить вам свое место. Так в 1980-х годах социальный психолог Стэнли Милграм предложил группе студентов-выпускников проехать на метро, спрашивая у людей позволения занять их место — вежливым, но настойчивым тоном. Большинство молодых людей отвергли такое предложение, мотивируя свое решение тем, что "человека могут за такое убить". Стать "подопытным кроликом" согласился всего лишь один студент. К своему изумлению он установил, что половина людей, к которым он обращался, соглашались уступить ему место, хотя он даже не сообщал причину своей просьбы.

Когда об этом узнали остальные студенты, Милграму без труда удалось убедить их включиться в эксперимент, причем к ним присоединился и сам Милграм. Все они получили аналогичные результаты: примерно в половине случаев обычной просьбы оказывалось достаточно, чтобы люди уступали места. Участники эксперимента обнаружили кое-что еще: самым сложным оказалось не уговорить незнакомых людей, а набраться смелости для обращения к ним. Студенты-выпускники сообщали, что в решающий момент их одолевали негативные эмоции: тревога, неловкость и смущение. Части студентов ни разу не удалось заставить себя попросить. Сам Милграм охарактеризовал этот опыт как "взвинчивающий нервы". Социальная норма "место занимает пришедший первым" укоренилась настолько глубоко, что ее нарушение требует значительных волевых усилий.

Эксперимент Милграма показал, что наиболее успешные нормы не только поддерживаются извне, но и интернализируются, т.е. становятся частью внутренних установок. Человек, занявший место в метро, не должен защищать или подтверждать свое право на данное место, ибо стоящие пассажиры станут доказывать их право еще более ревностно.

Даже при том, что интернализация крайне важна для неукоснительного соблюдения общественных норм и правил, зачастую необходимы и внешние санкции. Иногда, как в случае с дорожным движением, эти санкции принимают форму законов. Но, как правило, они гораздо менее официальны, как обнаружил Милграм, изучая поведение людей, пытающихся обмануть очередь. Исследователь снова отправил в бой своих бесстрашных выпускников, на этот раз с напутствием пробиваться без очереди в букмекерских конторах (где делают ставки) и в билетных кассах. В половине случаев студенты выполняли поставленную задачу без проблем. Но в отличие от метро, когда даже отказывая в просьбе уступить место люди просто говорили "нет" либо вообще отмалчивались, окружающие реагировали куда более эмоционально. В 10% случаев к "нарушителям" применяли физические меры воздействия (чаще всего несильно хлопали по спине и тянули за плечи, но иногда выталкивали из очереди). В 25% случаев люди протестовали вербально, призывая наглецов к соблюдению очереди. В 15% случаев нарушители отделывались лишь сердитыми взглядами.

Интересно, что ответственность за отпор нарушителю очереди возлагалась исключительно на того человека, перед кем непосредственно пытался пролезть посланец Милграма. Все стоящие в очереди позади нарушителя были недовольны, когда он вторгался, и те, кто стоял от него за два или три человека, иногда вмешивались в конфликт или комментировали происходящее, однако в целом все ожидали действий от того, кто оказался ближе всех к нарушителю. (Ближе всех, но позади: люди, стоящие перед нарушителем, почти не проявляли недовольства. Обратите внимание: хоть формального правила и не существовало, принятое толпой решение казалось самым удачным. Человек, оказавшийся прямо за нарушителем, не только был самым непосредственным пострадавшим, но ему проще всего было поднять скандал, не нарушая спокойствия всей очереди.)