На примере Швейцарии я хочу показать, что политические системы обладают естественной анихрупкостью, а стабильность достигается созданием шума – когда есть механизм, который позволяет шуму следовать естественным путем, а не сводит его к минимуму.

У Швейцарии имеется еще одно свойство: возможно, это самая удачливая страна в истории, однако в ней традиционно очень низок уровень университетского образования (по сравнению с остальными богатыми странами). Швейцарская модель даже в банковском деле вплоть до нынешнего момента базируется на ученичестве, на передаче знаний от мастера к ученику, и знания эти не столько теоретические, сколько профессиональные. Иными словами, основа тут – «техне» (практические навыки и know how, «знать, как»), а не «эпистеме» (книжное знание и know what, «знать, что).

Рассмотрим теперь математические аспекты процесса. Как влияет на естественные перемены вмешательство человека? У переменчивости «снизу вверх» и переменчивости естественных систем есть определенные математические свойства. Переменчивость порождает вид случайности, который я называю Среднестаном, множество колебаний, пугающих, однако в совокупности гасящих друг друга (на каком-то временном промежутке или в группе самоуправлений, образующих большую конфедерацию или сообщество). В отличие от Среднестана, неуправляемый Крайнестан, как правило, стабилен, но иногда там царит полный хаос, поэтому ошибки в Крайнестане чреваты ужасными последствиями. Среднестан колеблется, Крайнестан скачет. В первом перемен много, но все они незначительны, во втором перемены редки и масштабны. Все то же самое, что с доходом таксиста и доходом банковского служащего. Два типа случайности отличаются качественно.

Среднестан характеризуется множеством колебаний, и ни одно из них не глобально; Крайнестан – малое количество колебаний, и все они глобальны.

Разницу между ними можно описать и по-другому: ваше потребление калорий – это Среднестан. Если сложить все калории, которые вы потребили за год, даже без поправки на вранье самому себе, ни один день в отдельности нельзя будет сравнить с целым (день – это максимум 0,5 процента от целого, 5000 калорий, а за год вы можете потребить их 800 тысяч). Поэтому исключение или редкое событие незначительно влияет на совокупность событий в долгосрочном плане. Вы не можете удвоить свой вес ни за один день, ни даже за месяц, ни, по всей видимости, за год – но можете удвоить активы или потерять половину средств за секунду.

Для сравнения возьмите продажи романов: больше половины продаж (и, вероятно, 90 процентов прибыли) дает 0,1 процента книг, так что исключение, некое событие, вероятность которого равна одной тысячной, играет здесь значительную роль. Финансовые процессы – и другие экономические процессы – это скорее Крайнестан, так же как история, которая меняется скачками и резко переходит из одного состояния в другое[35].

Рис. 3. Шум в самоуправлениях или распределенные колебания на ливанских базарах (первый график) в сравнении с централизованными – или управляемыми людьми – системами (второй график); или, аналогично, доход таксиста (первый) и доход наемного работника (второй). Второй график меняется ступенчато, от одного Черного лебедя к другому. Чрезмерное вмешательство в плавные процессы или процессы саморегулирования ведет к тому, что система одного типа, Среднестан, превращается в систему другого типа, Крайнестан. Этот принцип распространяется на все виды систем с ограниченной переменчивостью, такие как здоровье, политика, экономика, даже чье-либо настроение с прозаком или без. Точно так же Силиконовая долина, которую развивают предприниматели (первый график), отличается от банковской системы (второй график).

Рисунок 3 показывает, как вредно лишать антихрупкие системы естественной переменчивости (в основном путем наивного вмешательства). Помимо шума в самоуправлениях, та же логика применима к ребенку, который, прожив какое-то время в тепличных условиях, сталкивается с улицей; к системе, политическая стабильность которой держится на диктатуре «сверху»; к попытке взять под контроль цены; к преимуществам, которые дает размер корпорации, и т. д. Мы переключаемся с системы, которая производит равномерные, но контролируемые колебания (Среднестан) и близка к статистической «колокольной кривой» (из благородного семейства распределения Гаусса, оно же нормальное распределение), на систему, которая весьма непредсказуема и развивается в основном скачками – я называю их «жирные хвосты». Этот термин – синоним Крайнестана – означает, что отдаленные события, которые называются «хвостами», играют тут несоразмерную роль. Одна система (первый график) переменчива; она колеблется, но не тонет. Другая (второй график) тонет, хотя создает иллюзию стабильности, если не считать редких катастроф. В долгосрочном плане вторая система куда более переменчива – но эта переменчивость весьма масштабна. Накладывая ограничения на первую систему, мы в итоге, скорее всего, получим вторую.

Заметим, что Крайнестан отличает очень низкий уровень предсказуемости. Когда мы имеем дело со вторым, псевдоплавным типом случайности, сбои случаются редко, но они всякий раз масштабны и часто чреваты катастрофами. На деле, как мы докажем в Книге IV, любая система, в основе которой лежит планирование, именно поэтому обречена на неудачу. Считается, что планирование помогает корпорациям выжить, но это миф: мир слишком случаен и непредсказуем и не позволяет видеть будущее. Корпорация выживает, потому что ее приспособленность взаимодействует с меняющейся внешней средой.

Позвольте мне оставить на время спецжаргон, а также графики жирных хвостов и Крайнестана – и вернуться к разговорному ливанскому языку. Жители Крайнестана часто бывают одурачены событиями прошлого и воспринимают все в обратном смысле. Глядя на динамику второго графика на рис. 3, легко перед большим падением поверить в то, что система абсолютно безопасна, особенно когда эта система прогрессивно соскочила с «ужасного» типа очевидно переменчивой случайности (слева) и стала якобы куда более стабильной (справа). Кажется, что переменчивость резко снизилась, но на деле это не так.

Рис. 4. Индюшка использует «доказательства»; не зная о Дне благодарения, она делает «точный» прогноз, основываясь на прошлых событиях. Ил. Джорджа Насра.

Мясник откармливает индюшку тысячу дней; с каждым днем аналитики все больше убеждаются в том, что мясники любят индюшек «с возрастающей статистической достоверностью». Мясник продолжает откармливать индюшку, пока до Дня благодарения не останется несколько суток. Тут мясник преподносит индюшке сюрприз, и она вынуждена пересмотреть свои теории – именно тогда, когда уверенность в том, что мясник любит индюшку, достигла апогея и жизнь индюшки вроде бы стала спокойной и удивительно предсказуемой. Этот пример развивает метафору Бертрана Рассела. Ключевой момент: неожиданность тут – это событие, которое я называю Черным лебедем, но оно касается только индюшки, а не мясника.