У синтетических миров есть еще одно свойство, которое, к сожалению, пока никак не используется, а перспективы тут могут быть гораздо шире, чем перспективы эксплуатации искусственной макроэкономики. Хорошо спроектированный виртуальный мир является идеальной тестовой площадкой для экономических или социальных экспериментов. Его можно максимально приблизить к реальному миру, тщательно воссоздав взаимосвязи между субъектами с помощью специально прописанных правил и грамотной организации сообщества, а люди (главный недостаток всех экономических моделей заключается в том, что человеческий фактор в них либо не учитывается, либо усредняется) в нем самые настоящие.
Представьте, как здорово бы жило наше общество, если б правительство экспериментировало не на нас с вами, а на виртуальных персонажах огромной онлайновой игры. И только после того, как очередная реформа успешно прошла в виртуале, ее бы начинали внедрять в реальную жизнь. Наверняка многие из нас согласились бы терпеть некоторые неудобства, вызванные непопулярными мерами, если б знали, что от этих мер будет какая-то польза.
Ну и самый идеальный вариант - полное переселение властей предержащих в мир виртуальный. Пускай себе экспериментируют, строят коммунизмы и капитализмы, разделяют и властвуют - пускай делают что угодно, но не с нами и не здесь. Вся остальная страна вполне могла бы жить на абонентскую плату, собираемую с этих господ (наверное, не нужно объяснять, что это шутка?).
Шутки шутками, но синтетические миры действительно могут оказаться эффективным средством для создания экономических моделей. И не только экономических. Например, разработчики систем ИИ могут создать бота и отправить его в виртуальную реальность, где он будет собирать информацию об «окружающем мире», общаясь с обычными людьми в естественной обстановке. Конечно, сама среда накладывает некоторые ограничения, однако многие взаимосвязи сохраняют актуальность как в реальном, так и в виртуальных мирах.
Вполне возможно, что о чем-то подобном думал и Эд Кастронова, который недавно заявил, что экономика ему надоела, «математика - наука скучная и глупая (мечтал это сказать с 1986 года)», и теперь он будет уделять особое внимание социальной составляющей виртуальных миров.
В прошлый раз Эд открыл мир совершенно независимых и закрытых экономик, общей стоимостью под миллиард долларов. Посмотрим, что он обнаружит на сей раз.
А вы говорите - игрушки.
Тренируйся вон… на кошках
Говорят, что первым экономистом был Колумб. Отправился наобум открывать Америку, не зная толком, куда направляется (собственно, ехали-то в Индию, а получилось, как всегда). Зато - на государственные средства. А еще, говорят, что экономисты предсказывают двенадцать из пяти последних экономических спадов. И, конечно же, экономисты по праву пользуются народной любовью, уступая лишь метеорологам и политикам.
Причина подобной любви к экономистам очевидна. Неумение правильно спрогнозировать последствия собственных решений - ахиллесова пята экономической науки. Особенно ярко этот недостаток виден в политэкономии, где масштабы предполагают вовлеченность тысяч и миллионов людей.
Появляется, к примеру, замечательная теория, позволяющая удвоить ВВП. Как узнать, что произойдет, если применить ее на практике? Неслучайно методы экономического прогнозирования, особенно в последние годы, - тема постоянных и интенсивных научных изысканий. Однако заметных успехов что-то не видно. Так какими же способами прикажете выяснять, как будут развиваться события в экономике?
Методы прогнозирования, при всем их многообразии, можно разделить на две группы: математические модели и модели, основанные на социально-экономических методах. Приверженцы первых считают, что математика может описать любое действие. А в условиях макроэкономики, когда любые индивидуальные характеристики усредняются, погрешности математических моделей могут быть отброшены. Математические методы делятся на статистические, опережающие, методы аналогий и пр. Общее у них у всех одно - количественные оценки и использование математических функций для описания поступков людей.
Сторонники социально-экономических методов прогнозирования стоят на позициях экономической психологии. Их главный постулат: экономика в первую очередь - наука о поведении индивидов и социальных групп. А поведение индивида, с этой точки зрения, математикой описывается довольно условно. Оценки здесь весьма общи, опираются, как правило, на качественные характеристики, а их точность весьма приблизительна.
Конечно, такое деление во многом искусственно - большинство уважающих себя экономических школ давно перешло на симбиоз методов, а кроме того, многие базовые теории экономического анализа (к примеру, теорию игр) нельзя однозначно отнести к той или иной группе.
Но у этих методов есть одна общая черта. Они все индуктивны и базируются на предположениях и экстраполяциях. То есть, условно говоря, считается, что человек будет вести себя в жизни определенным образом, потому что… Тут следует длинный список различных теорий - от «невидимой руки» и Маркса до показного потребления и тезисов очередной школы маркетинга.
Понятно, что чем точнее нужна оценка, тем сложнее должна быть модель прогноза. А часто, для относительно правдоподобных оценок, требуются чудовищно сложные системы.
Из этого тупика есть два выхода. Первый - условно экстенсивный. Примерно таким пользуются метеорологи и астрономы. Будучи не в состоянии прогнозировать мультипараметрические системы индуктивно, они начали активно использовать суперкомпьютеры. Выглядит это так. Берется суперкомпьютер (одна штука), загоняются в него все возможные данные, как-то: сила ветра, температура и атмосферное давление по разным метеостанциям, а также изменение в реперных точках, а суперкомпьютер гоняет терафлопы, симулируя ситуацию и выдавая прогноз. Прогноз может быть довольно точным, но, разумеется, не всегда. Риту вот американские синоптики переоценили, хотя вероятность того, что ураган ослабнет, захлебнувшись в теплых прибрежных водах, оставляли.
Второй вариант как раз вытекает из темы нашей статьи: возможность виртуализации экономики путем создания замкнутой экономической модели в рамках компьютерной игры. Достигнув определенного уровня развития, этот игровой мир начинает сращиваться с реальностью. На eBay начинают продавать за реальные деньги виртуальные компании, появляется твердый курс виртуальной валюты к доллару или евро, а артефакты, дающие преимущество в игре, становятся предметом спекуляции.
И когда сращивание реального и виртуального миров доходит до такой степени, мы получаем симулятор жизни. Иными словами, мы не прогнозируем развитие событий - мы просто проигрываем событие в системе с заданными условиями. Происходит симуляция экономических процессов, в которой участники не воображаемы, а реальны, их поступки и реакции не ограничиваются допущениями прогноза, а вполне осязаемы.
Достоинства этого способа несомненны: мы практически избавляемся от возможных погрешностей оценок, то есть нам не нужно что-то округлять или обобщать - любые действия участников будут лишены неизбежных в других моделях неопределенности и допущений.
В результате мы получаем полигон для обкатки экономических инноваций, позволяющий обойтись без упреков в экспериментах на народных чаяньях. Представьте, что приватизацию 1993 года и шоковую терапию сначала проверяют на сообществе какого-нибудь крупного игрового сервера. Тяжело вздыхаете? Так-то… С большой долей вероятности можно допустить, что многих ошибок удалось бы избежать.
Конечно, и этот способ не лишен недостатков. И главный из них - примитивизм системы. Любое копирование жизни, даже самое точное, всегда оказывается скуднее оригинала, упуская полутона и мелкие детали.
Есть сложности и с социальной выборкой. Все-таки заставить отождествлять для себя игру и жизнь можно лишь небольшую группу людей, как правило, молодых. И даже для самых приспособленных к подобному отождествлению жизнь и игра - разные вещи, где совершенно иные риски и ставки. Не случайно в идеализированных условиях игры, гораздо ярче, чем в жизни, проявляется оптимум Парето - в руках 20% игроков сосредотачивается 80% ресурсов. И всякие попытки админов убрать это распределение приводят к серьезным нарушениям игрового процесса. Сложные системы требуют сложных решений.