Модели, которые разработало НАСА - основанные на давно известных и эмпирически проверенных уравнениях движения планет и знаниях агентства о возможностях собственных ракет - представляют собой предел человеческих достижений в построении моделей. Их карта - это не территория, но она представляет соответствующие особенности территории достаточно хорошо, чтобы компьютерное моделирование более или менее точно воспроизводило опыт работы ракеты в космическом пространстве. Такое моделирование возможно благодаря знаниям НАСА о Солнечной системе (она может быть точно представлена относительно простым набором уравнений), потому что агентство уверено в стационарности этой системы, и потому что нет необходимости предвидеть, как эта система будет реагировать на действия агентства. В той части Солнечной системы, которую моделирует NASA, нет радикальной неопределенности. Но, к сожалению, почти во всех экономических проблемах существует такая неопределенность, особенно в финансах и макроэкономике, где ошибочное представление о том, что модели "малого мира" можно применять так же, как и модели "аэродинамической трубы", оказалось столь дорогостоящим.
Модели "аэродинамической трубы" играют незначительную роль в экономике, несмотря на широко распространенные попытки разработать подобные модели для макроэкономического прогнозирования. Как признавал Сэвидж, "суждения и опыт, относительно которых невозможно сформулировать полные и четко определенные общие принципы", имеют решающее значение для выбора подходящей модели "малого мира". Микроэкономические исследования последних двух десятилетий все больше фокусируются на простых моделях малых миров, которые дают предложения, поддающиеся эмпирической проверке. В современной макроэкономике и в теории финансов продолжается поиск модели, которая является полным описанием большого мира, модели, которая, подобно модели Солнечной системы НАСА, приближается к "миру, как он есть на самом деле". Но представление о том, что экономисты могут построить модели "аэродинамической трубы" в этих областях, больше не имеет смысла, когда этот мир неизбежно характеризуется радикальной неопределенностью.
Многие экономисты в этих областях в ответ на критику говорят, что "все модели ошибочны". Они не имеют в виду, что модели математически неверны. Они имеют в виду, что модели "неправильны" в том смысле, в каком "неправильны" описание Таккером уголовного правосудия и изложение Шекспиром истории Шотландии. Но замечание о том, что "все модели неверны", требует оговорки второй частью знаменитого афоризма Джорджа Бокса - "но некоторые из них полезны". Дилемма заключенного описывает идею, имеющую широкое применение, а Макбет - это проницательное изображение обычной человеческой глупости. Уместная критика моделей в макроэкономике и финансах заключается не в том, что они "неправильные", а в том, что они не оказались полезными в макроэкономике и ввели в заблуждение в финансах.
Когда мы даем такую критику, мы часто слышим другую мантру, которой придерживаются многие экономисты: "Чтобы победить модель, нужна модель". Напротив, мы считаем, что для победы над моделью нужны факты и наблюдения. А реакция королевы напоминает нам о том, что если модель явно не может ответить на проблему, к которой она обращена, ее следует положить обратно в ящик с инструментами. А если она не может ответить ни на одну экономическую проблему, ее вообще не должно быть в ящике с инструментами. Во время финансового кризиса люди, имеющие доступ к самым лучшим консультациям, обнаружили, что экономические модели не помогают им понять, "что здесь происходит". Никто в здравом уме не спросил бы королеву: "Так какова ваша модель?", а мудрый государь разумно искал бы не другую экономическую модель, а другого советника по экономическим вопросам. Не обязательно иметь в наличии альтернативный инструмент, чтобы понять, что водопроводчик, пришедший с отверткой, - не тот мастер, который нам нужен.
В книге Майкла Льюиса "Проект "Undoing" , в показательном отрывке описывается трансформация мышления Амоса Тверски после того, как он провел семинар на курсе, который вел Дэниел Канеман. До этого Льюис описывает мышление Тверски так: "Пока вы не сможете заменить теорию лучшей теорией - теорией, которая лучше предсказывает то, что произошло на самом деле, - вы не выкинете теорию". После семинара "он относился к теориям, которые он более или менее принимал как обоснованные и правдоподобные, как к объектам подозрений". Он принял "необычное для него состояние ума: сомнение". После финансового кризиса было бы разумно относиться к большинству формальных макроэкономических моделей с некоторой долей сомнения. Точно так же, как мы скептически относимся к компетентности водопроводчика, когда вода продолжает заливать пол на кухне.
У астрологов есть преданные поклонники из числа людей, которые верят в влияние звезд на поведение человека. Мы не верим в ценность таких прогнозов и не считаем, что нам нужно иметь лучшую модель влияния звезд на бизнес или романтическую жизнь, чтобы понять, что предсказания астрологов - полная чушь. Также, если воспользоваться примером, приведенным Полом Ромером, не нужно иметь альтернативную теорию причин аутизма - которые почти наверняка многочисленны и сложны - чтобы знать, что утверждение о том, что это заболевание было вызвано тройной вакциной MMR, было не только ошибочным, но и опасно вводящим в заблуждение, и что эта ложь стала причиной смерти многих детей.
Экономика как Waze
Стоматолог при необходимости может решить проблему рефлексивности путем обезболивания пациента. У экономиста нет аналогичной возможности; экономика никогда не остается неподвижной. Поведение фондового рынка - это продукт не неизменных физических законов, а постоянно меняющихся экономических и социальных условий и переменчивой природы ожиданий инвесторов. Нестационарность и зависимость систем от нашего поведения и убеждений имеют большое значение. Хотя они смогли спрогнозировать путь MESSENGER на шесть с половиной лет и 4,9 миллиарда миль вперед, инженеры не могут с такой же или даже очень большой точностью спрогнозировать положение вашего автомобиля через двадцать минут, даже если им сообщить предполагаемое направление движения. И они не могут этого сделать, потому что базовые дорожные условия постоянно меняются - они нестационарны почти во всех смыслах, хотя иногда не в том, который важен, - и потому что время вашего прибытия зависит от того, что вы и другие автомобилисты решите делать в будущем.
Waze, система спутниковой навигации, предоставляемая компанией Google, имеет в своем распоряжении любые научные или инженерные знания, которые могут понадобиться компании. Даже центральные банки не имеют таких интеллектуальных ресурсов или данных, к которым имеет доступ Google. У Waze есть умные программисты и миллионы клиентов, предоставляющих данные в режиме реального времени. С помощью сложного программного обеспечения Waze может предсказать время вашего прибытия с большей точностью, чем это было возможно десять лет назад. Но прогноз все еще не очень хорош. И никогда таким не будет. Время, которое вам понадобилось вчера, чтобы доехать до дома, все еще почти так же хорошо предсказывает время, которое вам понадобится, чтобы доехать до дома сегодня, как и лучшая оценка, которую может дать современная технология.
Waze - это, прежде всего, не инструмент прогнозирования, а источник практических знаний, имеющих ценность для лиц, принимающих решения. Такая программа, как Waze, в течение нескольких секунд подскажет вам направление и типичное время в пути до незнакомого места назначения. Анализ этой проблемы рассматривает систему как стационарную - навык чтения карты перешел от медлительных людей к умным и быстрым компьютерам. Waze выдаст вам оценку времени прибытия для вашей обычной поездки домой, основанную на анализе прошлых частот. Но самая большая ценность приложения для пользователей заключается в его способности заблаговременно предупреждать о таких неприятных событиях, как неожиданные пробки, дорожные работы, аварии. Накапливая "большие данные", информацию о конкретной проблеме, полученную из многих источников, программа может предоставить указания о последствиях и предложения по альтернативным вариантам действий.
Что программисты Google не пытаются сделать, так это построить общую теорию дорожного движения, на основе которой все автомобилисты могли бы предвидеть траектории движения всех других автомобилистов на ближайшие несколько лет и принимать свои собственные решения соответственно, итерационно продвигаясь к равновесию, в котором каждый план поездки является оптимальным, учитывая оптимальные планы поездок всех других автомобилистов. И - что очень важно - они не пытаются сделать это даже при планировании будущего автономных транспортных средств, из которого в значительной степени, хотя и не полностью, исключен человеческий фактор в принятии решений. Построение оптимального плана движения для всех автомобилей в обозримом будущем не под силу даже программистам Google и самому мощному компьютеру. Даже если бы Waze построил такую модель, она должна быть почти идеальной, прежде чем она сможет быть хоть немного полезной в предоставлении информации, относящейся к нашей конкретной поездке.
Многие экономические модели были построены на основе предположения о существовании "репрезентативного" домохозяйства. Но хорошая модель транспортного потока не может быть основана на репрезентативном автомобиле - заторы возникают в значительной степени потому, что движение неоднородно. Если рассматривать "Лондон" как единое целое, это не даст полезного совета путешествующему автомобилисту; именно потому, что Лондон не является единым целым, нам нужны направления к конкретному пункту назначения. Упрощения, необходимые для представления совокупности в модели малого мира, сделают эту модель бесполезной. Моделирование расходящихся ожиданий и взаимодействия между людьми требует гораздо большей детализации.