Част IV от монументалния труд на Лъчезар Томов за консерватизма, либертарианството, либерализма и сложните системи (от десет части)
Предговор
Част I
Част II
Част III
Консерватизъм и либерализъм като стратегии за управление на риска
Отвращение от риска срещу самочувствието на предприемача
Отвращението от риска е добре документиран феномен[i], при който изправени пред избор, свързан с риск и неопределеност, хората избират предотвратяването на загуби пред спечелването на еквивалентни печалби. Загубата на дадена сума пари ще предизвика повече загуба на задоволство, отколкото печалбата на същата сума пари ще предизвика повишаване на задоволството. Причината е асиметрията в еволюционния натиск върху печалбите и загубите – за да можеш да печелиш, първо трябва да оцелееш. Загубата води към нулата, докато печалбата – към безкрайността. Нулевите ресурси са отпадане от популацията, съответно рискът от загубата на дадени пари може да е много по-голям от ползата на същите, когато са печалба. В случай на серийни залагания, като например сто последователни залога на един човек в казино вместо еднократното залагане на сто човека в казиното, това когнитивно отклонение се превръща в рационално действие, тъй като тук има риск от банкрут и стандартната функция на ползата не работи[ii][iii]. При вероятност от 1% да фалират, във втория случай 99 от хората, ще избегнат фалита, докато в случая на серийно залгане той е сигурен. Друг пример е с руската рулетка – при 1/6 вероятност да се спечели 0лв. и 5/6 да се спечели някаква сума стандартният анализ „риск-полза“ ще даде заключението да се играе, докато всъщност при достатъчно на брой игри ще се постигне невъзвратима загуба. Както авторите на научната статия казват:
„Динамичният подход към проблема със залагането прави избягването на риска оптимално поведение за дадена динамика и ниво на богатство, предполагайки различна концепция за рационалност“
Консервативното управление на риска е оптималното и рационалното в случая със серийното залагане и въобще със серийното поемане на рискове. Рискове, които нямат нищо общо като произход и природа – от лоша храна, от екстремни преживявания, от посещения в опасни квартали, всъщност се натрупват, тъй като са изпитвани от един човек. Индивидуалното когнитивно отклонение се превръща в рационално поведение.
Това отвращение от риска намира своя израз в основния принцип на медицината – primum non nocere (първо, не вреди). Само по себе си, това когнитивно отклонение също може да е опасно в не-серийния си вариант, тъй като при някои действия трябва първо да има вреда, за да има след това необходимата по-голяма полза, като да счупиш лошо зараснал крайник, за да го наместиш. Реформите в Източна Европа са пример за такива действия, при които временно се увеличава безработицата поради приватизацията на губещи предприятия, за да се постигне по-висока ефективност на икономиката, поради намаления държавен дълг и ниска безработица. Иронията е, че в случая на България те са предприети от консервативни политически сили, което е отвращение от риска от втори ред – рискът от социална революция, породена от мизерията е смекчен чрез качествено преустройство на икономическите и обществени системи и рязко подобрение на стандарта на живот. Реакционерството на консерватизма в Източна Европа и България изглежда революционно, но то е всъщност проява на отвращение от риска от втори ред – големите загуби се предотвратяват чрез по-малки и временно отклонение от принципитие на еволюционната промяна, за да се върне държавата на правилния път.
Обратната страна на отвращението на риска е предприемаческото самочувствие – стартирането на високорисков бизнес, поради игнориране на външната среда и вяра в собствените сили. Слепотата за външния натиск, за средата, за случайността, променливостта и Фортуна е есенциална за абстрактната част от процесите на развитие на сложните системи – т.нар. фазови преходи. Тя е есенциална и за либерализма като движеща сила на прогреса. Тя е предприемането на огромни рискове за индивида, носещи печалба на цялото общество. Тя е построяването на бъдещия свят сега с всички положителни и отрицателни последствия от това. Самочувствието на индивида и подценяването на рисковете с пряко свързани с идеите на либерализма за ролята му в дуализма индивид-общество. Либерализмът е плод на абстрактното мислене и на догматичния подход към познанието, на дедуктивното мислене и редукционизма, коренящи се в научната и философска революция в Древна Елада. Той е построен върху логика, а не вероятности, върху отрицанието на ролята на външната среда и в утвърждаването на ролята на индивида и на вътрешните сили на системата за революционно преустройство и построяване на свят, базиран на теория – държавата на рационално мислещите философи на Платон[iv]. Силите на естествения отбор и фазовите преходи намират своето разделение в света на човешката мисъл, подложени на абстрактната сила на разума, създаваща изкуствено противопоставяне между допълващи се сили и по-точно две различни прояви на един и същ процес. Те имат множество прояви – в ежедневието, в науката, в изкуството, в обществото и политиката, дори в биологията, чрез методите на изкуствен отбор и генно инженерство.
Принципът на предпазливостта и сблъсъкът на инженерството с еволюцията
Принципът на предпазливостта казва, че ако за предложено действие или политика съществува риск от нанасяне на тежки вреди върху общите блага (глобално въздействие върху околната среда или здравето на хората), те не трябва да бъдат предприемани в отсъствието на пълна сигурност и консенсус в научните среди. Тежестта на доказателството следва да е върху този, който предлага действието или политиката[v]. Този принцип е директно свързан с консервативния мироглед, който е въплъщение на високо ниво на самия механизъм за естествен отбор на идеи, който е захранван от случайността, променливостта, произволността на въздействието на външния свят върху системата, биологична или друга. Самото мислене с вероятности и индуктивният подход към науката идват от консервативни, църковни хора – Томас Бейс, който е презвитериански свещеник и е автор на едноименната теорема за изчисляване на условна вероятност, т.е. каква е вероятността да е настъпило дадено събитие, при условие, че друго преди него се е случило – т.нар. апостериорна вероятност. Бейсовата интерпретация на вероятностите се използва дори когато няма случайни процеси – тя отразява субективната вероятност или степента, с която твърдението е подкрепено от съществуващите доказателства. Бейсовата рамка за извеждане най-общо показва как тази субективна вероятност следва да се променя рационално, с новопостъпващите доказателства. Този подход е наречен от друг свещеник – епископ Джоузеф Бътлър „самият водач на живота“. Самият Бътлър използва вероятностите, за да покаже, че основните тези на Християнството е по-вероятно да са верни[vi]. Интересното е, че Бейсовата рамка се налага и в науката след краха на мечтите за логически основи на математиката, изразени от великия математик Хилберт; „Никой няма да ни изпъди от рая, който Кантор построи“[vii]. Особено важен проблем е този с теория на струните, при която имаме качествено ново математическо описание на свойствата на елементарните частици, но то не дава възможност за емпирична проверка на хипотезите чрез експерименти[viii]. Възможното решение е чрез Бейсовата рамка, при която определени не-емпирични аргументи се разглеждат като кандидати за увеличаване на сигурността в смисъла на теорията и за вероятността тя да е вярна. По същество това е промяна на модела за потвърждение от търсене на най-добрата проверка, към търсене на най-доброто обяснение. Отстъплението от проверката на времето e по същество връщането към абстрактното (обръщение към естетиката на описанието) и опит за намиране на сигурност там, където не съществува. Липсата на такава в науката, когато тя се развие дотолкова, че да развие неподлежащи на проверка тези, е причината да се извика принципът на предпазливостта. Това важи особено за тези нейни области, които са свързани с изучаване на сложни системи, които са непълно познати и дори познаваеми, каквито са екосистемите.
Насим Николас Талеб публикува изследване за рисковете от генномодифицираните храни, от което става ясно как инженерната, рационалистична мисъл в генетиката става причина за възникване на риск от глобална екокатастрофа[ix]. Най-общо тезата, че ГМО попада под категорията на системен риск се основава на два компонента – първият е непредсказуемостта на дългосрочните ефекти при селекция на ГМО, поради радикално различния начин на модифициране на гени (хоризонтален траснфер на единични гени от други видове, вместо обичайното кръстосване и естествен или изкуствен отбор). Вторият е използването на монокултура, която сама по себе си носи риск от щети (една зараза ще унищожи цялата реколта поради липсата на разнообразие). Първият подход е по-опасен, тъй като представлява рационалистично и редукционистко променяне на отделни единични гени в огромна, многосвързана мрежа, без да има предсказуемост както за дългосрочните, така и дори за краткосрочните ефекти. Няма модели или симулации, с които да се верифицират ефектите от трансфера на гени след стотици, хиляди и десетки хиляди поколения[x]. В случаите на редактиране на гени на жив организъм, методът CRISPR–Cas9 води до стотици неочаквани и непредсказани от алгоритми и модели мутации[xi].
Принципът за предпазливостта се прилага само за системни рискове от катастрофални последици, но е част от консервативния спектър от мерки, при които непълното знание за дадена система е основани да се избегне прилагането на извлечени само от разсъжденията мерки, които не са били изпробвани многократно в контролирана среда. Публичните политики, прилагани от държавите могат да бъдат примери за подобен тип инженерство, движено от теория и редукционистки представи за системите (игнориране на взаимодействията). Социологът Робърт Мъртън е въвел т.нар. „закон за непредвидените последствия“[xii], при който дадена политика на държавата предизвиква каскадни, мрежови ефекти, често с негативни последствия. Примери са сухият режим в САЩ, който удря малките производители и неочаквано води до консолидация на производството под контрола на мафията, останала без конкуренция. Засилването на печалбите на мафията в отговор довежда до увеличаване на нейната активност в други сфери и общо увеличаване на престъпността. Безусловните социални помощи понякога водят до зависимост на безработните и намаляват вероятността те или техните деца някога да си намерят работа. В икономиката типичен пример е ефектът, който откриването на петрол има върху други сектори на стопанството. Всичко това е резултат от взаимодействия и динамични компенсации, които са непредвидени, а понякога и непредвидими в дългосрочен план. Непредвидените последствия се отнасят за всяка политика – както на регулиране, така и на дерегулиране. Примери са защитата от регулация на деривативите през 2000-та година в САЩ, която се оказва „ключова повратна точка в похода към финансовата криза през 2008-а година“[xiii]. Същата криза е пример за неочаквани последствия и по друга линия – целта на правителството да увеличи броя на собственици на домове в САЩ води до изкуствено ниски лихви, които окуражават безрасъдното ипотекиране, което допринася за финансовата криза. Тези и други примери сочат, че принципът на предпазливостта и неговите варианти трябва да бъдат спазвани, когато се опитва промяна в състоянието на сложна система като обществото като тук отново сигурността е на страната на еволюционния подход и естествения отбор на политики. Този отбор може да донякъде да бъде ускорен чрез симулационно моделиране, както са направили в щата Илинойс, за да предвидят страничните ефекти от дерегулацията на производството на електрическа енергия. Мотивите са били да се избегнат проблемите, предизвикани от дерегулацията в Калифорния, която позволява на „Енрон“ и други производители да откраднат милиарди от потребителите чрез изкуственото създаване на дефицит[xiv]. Предимствата на рационалното мислене от предишно ниво тук се използват в рационален, а не рационалистичен контекст – силата на математическото моделиране като помощ в намаляването на риска от намеса в сложната система на енергийния пазар. Така отново виждаме взаимодействието между двата подхода и породените от тях светогледи в успешен за обществото вариант – когато новото е осмислено, проверено и интегрирано в традицията.
Детерминистичност, случайност, вяра и знание
Пътят на дедуктивните разсъждения е път, изграден от камъните на сигурността. Аксиомите, които пораждат теореми, които се доказват със сигурност, сами по себе си не могат да бъдат доказани – в тях вярваме, че са истинни, т.е. верни. Пътят, водещ от общото към частното е път сигурен, поради принадлежността на второто множество към първото – това е и пътят на радикалните, непредсказуеми преустройства на системите. Пространството на всички възможни техни структури е поначало малко – сложните системи не могат да имат случайни, произволни структури, в тях има ред, за да могат да функционират, наложен от вътрешните закони на тяхното развитие, производни на физическите закони, или най-малкото ограничени от тях (като законът за запазване на енергията или за нарастване на безпорядъка в напълно затворените системи). Фазовият преход на една система е по същество дедуктивен процес – от множеството на допустимите структури една е избрана за трансформацията на системата. Тук няма чиста случайност, която е на долните нива (мутации на отделни гени), които предизвикват прехода. Изборът на подмножество с един елемент е напълно детерминистичен на това ниво, по вътрешната логика на системата, заключен от външната среда. Нивата в йерархията на системата не са силно свързани и горното може да не знае какво прави долното – както съзнанието не знае какво прави мозъкът. Либерално мислещите хора, при които оценяването се измества в полза на новото, радикално различното и изведеното чрез дедукция са съответно хора, при които усетът за Външното е изключен. Всичко е плод на индивида, той постига всичко сам, всичко е детерминистично, сигурно и логично, няма място за непредсказуемост, хаос и произвол, защото всичко произлиза от собствената воля. Либерализмът по необходимост приема атеизма като производен на детерминистичното светоусещане.
Пътят на опитността, от своя страна е индуктивен – от частното се търси общото. То може да не е само едно, а да са много общи множества. Пълна сигурност никога не може да бъде постигната по този път – това е разликата между модела на Реалността и самата Реалност. Времето избистря картината, но тя остава само рисунка. Проблемът на индукцията е в това, че всички наблюдения до текущия момент могат да бъдат оборени от един контрапример – натрупаният с хилядолетия извод „всички лебеди са бели“ е оборено по случайност с откриването на Австралия и черните лебеди в нея[xv]. Естественият отбор на идеи, също както на гени, е подвластен на инцидента, наречен от Марк Твен „най-великият откривател“[xvi]. Това е по същество външна сила, извън контрола на системата, произволна и непредсказуема, наречена от древните римляни Фортуна. Случайността следователно не е чужда на консервативно мислещите хора, при които оценяването на аргументи се измества в полза на многократно претеглените и изпитани в практиката – в полза на оцелелите. Външните, произволни сили заемат голяма част от техния светоглед и от тях възникват религиите. Абстрактно мислещият умствен апарат на човека търси закономерности навсякъде и дори осъзнатата случайност и произволност са маски на една по-велика воля. В този случай е алгоритмично неопределимо дали това е мит или реалност.
Алгоритмична сложност по Колмогоров
Андрей Николаевич Колмогоров е човекът, който аксиоматизира Теория на вероятностите и дава свой отговор на един въпрос, стар като мисълта – „Какво е случайност?“. Негов е критерият за алгоритмична сложност на символен низ[xvii] – дължината в брой битове на най-кратката програма на даден език за програмиране, която може да го възпроизведе. Случаен символен низ тук е такъв символен низ, който е по-кратък от всяка програма, на даден универсален компютър, която служи за неговото генериране. В един определен смисъл, такъв символен низ е несвиваем – не може да му се намери по-кратко описание – няма крайно правило, което да го породи. Алгоритмичната случайност е безкрайна сложност, което означава, че случайните сигнали са такива, в които няма ред, или има безкрайно сложен ред – ако има ред, той ще се използва за изчислението на сигнала в програма, която сама по себе си е по-кратка от него. Двете тълкувания са еднакво валидни за хората, като крайни същества. Рационалността на вярата в безкрайно сложен закон не е по-малка от рационалността на вярата в липсата на закон – тук имаме вяра и в двете тълкувания, тъй като и двете са валидни, т.е. нямаме сигурност по отношение на тях.
Алгоритмичната сложност е свързана с непълнотата на формалните системи по Гьодел и проблемът за спирането на компютърните програми по Тюринг. Не само, че случайните символни низове са с безкрайна сложност, но и самата алгоритмична сложност е неизчислима функция. Една функция на Колмогоров сама по себе си е програма с крайна дължина и ако я извикаме в цикъл да върне символен низ със сложност C, която е по-голяма от нейната собствена дължина L – C>L , изпадаме в противоречие. Причината за него е тъй като тази сложност означава, че той не може да бъде възпроизведен в по-кратка програма от C. Това е непреодолима граница в нашето познание за алгоритмичната сложност на информацията – фактът, че не можем да я изчислим. Нещо повече – имаме и съществена непълнота, аналогична на тази от теоремата на Гьодел – за достатъчно сложни символни низове, ние не можем да докажем формално, че даден символен низ е сложен. Ако е достатъчно сложен, не можем да докажем формално сложността му
Вяра и суверие в контекста на случайността
Не всичко в природата е случайно – имаме смесица от детерминистични (циклични или ациклични) природни сили и случайност, шанс и произвол. Не всичко е извън контрола на системата – възможността да определи кое е в него е важен аспект от нейното оцеляване и развитие. Вярата в този контекст е правилното разпознаване на това, което принадлежи на детерминистичния доминион и това, което принадлежи на случайния, атеизмът е приемането, че всичко принадлежи на първия, а суеверието – че всичко принадлежи на втория. Примерът е отношението към ваксината за Ебола в периода на пандемията в Африка 2013-2016 година. Експерименталната ваксина е на 80% ефективна, което означава, че общо такъв процент от ваксинираните са предпазени от заболяванията, следователно това оставя място на случайността[xviii]. Вярващият човек в регионите, обхванати от епидемията съответно ще сложи ваксината за 80% детерминистичност и ще се помоли в храма за останалите 20%, докато суеверният ще отиде на шаман вместо да си бие ваксината. Това обяснява израза „Помогни си сам, за да ти помогне и Господ“ като „направи това, което е под твой контрол, като необходимо условие да ти помогнат силите, които са извън него“. Подобен е и изразът „съдбата обича смелитe“.
Kъм Част V – Геометрия на консервативния и либералния светоглед
Библиография[i] Amos , Tversky ; Daniel, Kahneman. (1979) Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk.. In: Econometrica. RePEc:ecm:emetrp:v:47:y:1979:i:2:p:263-91.
[ii] Nicolas Nassim Taleb, The logic of risk taking, https://medium.com/incerto/the-logic-of-risk-taking-107bf41029d3 Retrieved at 02-09-2017
[iii] Ole Peters and Murray Gell-Mann, Evaluating gambles using dynamics, Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science , Vol. 26, Issue 2 , 10.1063/1.4940236 https://arxiv.org/pdf/1405.0585.pdf
[iv] Plato, Allan Bloom, The republic of Plato 2nd Edition – translated by Allan Bloom with interpretative essay, Basic Books, 1991 ISBN 0-465-O6934-7 http://www.inp.uw.edu.pl/mdsie/Political_Thought/Plato-Republic.pdf Retrieved at 19-08-2017
[v] D. Krieble et.al., The precautionary principle in environmental science, Environ Health Perspect. 2001 Sep; 109(9): 871–876 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1240435/
[vi] Joseph Butler. Analogy of Religion, Natural and Revealed (1736) http://www.gutenberg.org/files/53346/53346-h/53346-h.htm Retrieved at 20-08-2017
[vii] D. Hilbert Mathematische Annalen (1926) Volume: 95, page 161-190 ISSN: 0025-5831; 1432-1807/e http://gdz.sub.uni-goettingen.de/dms/load/img/?PID=GDZPPN002270641&physid=PHYS_0167 Retrieved at 20-08-2017
[viii] Dawid, R. String Theory and the Scientific Method. Cambridge: Cambridge University Press. 2013 doi:10.1017/CBO9781139342513 https://www.nature.com/articles/nmeth.4293.epdf Retrieved at 20-08-2017
[ix] N.N. Taleb, R. Read, R. Douady, J. Norman, Y. Bar-Yam, The Precautionary Principle (with Application to the Genetic Modification of Organisms). arXiv:1410.5787 (October 17, 2014) https://arxiv.org/pdf/1410.5787.pdf
[x] Nielsen KM1, Townsend JP. Monitoring and modeling horizontal gene transfer. Nat Biotechnol. 2004 Sep;22(9):1110-4. https://www.researchgate.net/publication/8373020_Monitoring_and_modeling_horizontal_gene_transfer Retrieved at 20-08-2017
[xi] Kellie A Schaefer et.al, Unexpected mutations after CRISPR–Cas9 editing in vivo, Nature, 2017 May 30;14(6):547-548. doi: 10.1038/nmeth.4293
[xii] Robert K. Merton. “The Unanticipated Consequences of Purposive Social Action”. American Sociological Review. 1 (6): 904. doi:10.2307/2084615. http://www.d.umn.edu/cla/faculty/jhamlin/4111/2111-home/CD/TheoryClass/Readings/MertonSocialAction.pdf Retrieved at 20-08-2017
[xiii] The Financial Crisis Inquiry Report, https://www.gpo.gov/fdsys/pkg/GPO-FCIC/pdf/GPO-FCIC.pdf Retrieved at 20-08-2017
[xiv] Марк Бюканън, Социалният Атом, Изток-Запад, 2011, стр.201-202.
[xv] Hume, David. An Enquiry Concerning Human Understanding. Gutenberg Press, 2nd ed. 1902, http://www.gutenberg.org/files/9662/9662-h/9662-h.htm
[xvi] Mark Twain. Mark Twain’s notebook, Harpers and Brothers, New York, 1855 https://archive.org/details/completeworksofm22twai
[xvii] Andrey Kolmogorov, On Tables of Random Numbers, Theoretical Computer Science. 207 (2): 387–395. MR 1643414. doi:10.1016/S0304-3975(98)00075-9. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304397598000759?via%3Dihub
[xviii] Thomas Hoenen, Allison Groseth and Heinz Feldmann, Current Ebola vaccines, Expert Opin Biol Ther. 2012 Jul; 12(7): 859–872. Published online 2012 May 5. doi: 10.1517/14712598.2012.685152 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3422127/
