Страница 12 из 25
β.1. Широкий набор методов, который стали именовать словом «форсайт».
Это понятие определяет скорее не сама методика прогнозирования, а регулярность и целенаправленность создания прогнозов. В достаточно типичном справочнике по технологическому форсайту можно увидеть таблицу [295, с. 4], где перечисляются программы прогнозирования, начатые в разных странах. Япония, Германия,
Венгрия, Австрия – каждое государство с какого-то года начинает регулярно заказывать «картинку будущего». Задача этого форсайта – каждые три – пять лет давать управленцам авторитетный прогноз. Соответственно, методы используются самые разные: сценирование, планирование, поиск критических технологий, дорожные карты, – хотя метод «Дельфи» используют чаще остальных, он специально выделен. Некое обобщение и усреднение тут тоже присутствует, потому как чиновники желают получать прогнозы от достаточно известных, признанных научным сообществом футурологов, а не от шаманов. Но нетривиальное предложение или оригинальная гипотеза здесь уже имеют большие шансы на использование, чем при статистической обработке мнений футурологов.
γ. Метод сценирования, предложенный Г. Канном, возник из попыток спрогнозировать ход военных действий с помощью игры [290]. Первый шаг в классической методике сценирования – введение «базовых количественных и качественных тенденций развития и отслеживания изменений в обществе под их воздействием» [175, с. 25], то есть формулировка трендов. И. П. Бестужев-Лада дает схожую картину с большим количеством формул.
Часть футурологов на работе с трендами и останавливается. Долговременные тенденции выделяются, осмысливаются – и получается набор векторов, который работает в качестве шахматной доски, декорации сценирования, иначе говоря, «контент-анализ».
Два основных недостатка при использовании данного подхода – неоправданная экстраполяция и подмена наиболее вероятных событий желаемым вариантом будущего, который наступит сам по себе.
Работу Д. Нейсбита «Мегатренды» сложно назвать заведомо ошибочной [163], автор достаточно корректно описывает идущие процессы перехода от «индустриального» к «информационному» обществу – становление мировой торговли при развитии сетецентричной организации людей и т. п. Но вечный мир, который он рассматривает в качестве следствия из развития мировой торговли (книга написана в 1982 году, автор призывает больше торговать с СССР) отчего-то не наступил. Любой процесс количественного роста подчиняется сигмоидальной кривой, и где именно прервется этот рост в распространении качественно новых явлений, сказать тяжело.
Второй недостаток не менее распространен. Например, в книге «Метаморфозы власти» Э. Тоффлера можно прочесть такие рассуждения: «Соединенные Штаты в 80-х годах потратили 125 млрд. долл, в год на одежду. Половина ее произведена на фабриках с дешевым рабочим трудом, рассеянных по всему миру от Гаити до Гонконга. Завтра большая часть этой работы вернется в Соединенные Штаты. Причина тому – скорость» [217, с. 480]. Имеется в виду скорость обмена информацией. Якобы производства, «возвращенные домой», могут более гибко реагировать на рыночную конъюнктуру. Но с 1990-го двадцать пять лет подряд производства сплошными потоком выносились из США. И крайне редко туда возвращались. Деиндустриализация Соединенных Штатов и создание китайской «мастерской мира», куда и переезжали фабрики, определили новую геополитическую картину мира. Так что ошибочность прогноза = 100 %. Кроме того, технологическая сомнительность прогноза была ясна уже в 80-х – надо было просто оценить рост объемов передаваемой информации (прото-Интернет существовал). К 2000-му следить за тенденциями моды стало возможно из любой точки планеты, и в период пика глобализации фабрика должна была быть расположена там, где сохранялись минимальные производственные издержки.
γ.1. Сценирование на основе трендов требует отыгрыша поведения субъектов.
После установления долговременных тенденций надо выделить ключевых игроков-субъектов, задать рамки их действия, указать некую цель базового сценария.
Затем необходимо виртуально реализовать его – смоделировать, провести «командно-штабную игру», где принятие решений в критических точках будет задано личностными качествами игроков. От базового сценария идет переход к пространству сценариев – дереву развития событий, нескольким альтернативам, каждая из которых обладает своей логикой развития. Точки бифуркации, развилки – это переход к альтернативным сценариям; возможность такого перехода и определяет риски реализации базового сценария [175, с. 26].
Игроку требуется использовать окно возможностей, делая выбор в пользу той или иной линии поведения.
Этот прием в прогнозировании чрезвычайно удачен: он позволяет рассматривать человеческую свободу и инициативность не как фактор, усложняющий анализ будущего, снижающий вероятность прогноза, но как фактор, обеспечивающий исполнение футурологического рассуждения. Однако этот прием в полной мере применим лишь по отношению к единичному субъекту (человеку, организации, государству). Если же речь идет о системе противоборствующих организаций либо о разновекторных интересах людей в организации (например, коррумпированный чиновник, противоречия между метрополией и периферией или клановые противоречия внутри элиты), то эффективность этого приема значительно снижается. Допустим, каждая из противоборствующих сторон заказала подобный прогноз у одного и того же автора. В его рекомендациях возникнет конфликт интересов, как в известной китайской сказке: «Вот щит, который отбивает любое копье, а вот копье, которое пробивает любой щит».
Особенность сценарного метода в том, что он позволяет четко указывать направления и варианты развития событий, в том числе на средне- и долгосрочную перспективу (при корректно заданных трендах), но скверно предсказывает даты и точный формат событий.
При невозможности выявить все закономерности развития техники и общества можно задать варианты развития через типичные ходы человеческих рассуждений: сюжетность развития событий наблюдается всю человеческую историю и вряд ли завтра исчезнет.
Теория игр – частью которой в итоге оказалось сценирование – развивается уже больше половины столетия. Накоплен значительный опыт. Описано множество связей между теорией игр и математикой – например, «равновесие Нэша»: доказанная теорема о наборе стратегий в игре, в рамках которых один участник не может увеличить свой выигрыш, если другие игроки своих стратегий не меняют.
δ. В работах С. Б. Переслегина, наиболее известного сейчас российского футуролога [174–178]6, содержится целостный комплекс методов.
Во-первых, им широко применяются схемы противоречий, когда характерные противоположности или тенденции получают свое графическое воплощение.
Схемы эти отражают не только диалектические, но и триалектические противоречия. В идеале ими можно описать достаточно сложную структуру – скажем, три вида войны.
Схема 1. Основные виды войны
Во-вторых, используется «средовое прогнозирование» – противопоставляется среда и действующие в ней «объекты». «Объекты» – это конкретные фирмы (допустим, производители компьютеров), отдельные государства (ведущие войны), социальные страты (участвующие в конфликтах общества). Среда – это качественное изменение умственного труда после появления тех же компьютеров, изменение образа ведения войны, трансформация общественных противоречий.
«Мы полагаем, что выяснять, какие технологии возникнут в будущем, в значительной степени бессмысленно: такой прогноз всегда будет ограничен и контекстно ошибочен. Зато очень важно понять, как изменится в будущем технологическая среда: какие свойства по отношению к ней он приобретет, какие потеряет?» [175, с. 175]. «Например, мы не можем сказать, какие именно технологии приведут на рубеже 2050 года к полному решению проблемы РАО/ОЯТ в ядерной энергетике, но мы с большой долей уверенности утверждаем, что проблема будет решена, поскольку знаем законы динамики технологической среды и можем – в первом приближении – описать характеристические свойства среды в разные моменты времени» [175, с. 175–176].