Экономика потерпела неудачу в борьбе с климатическим кризисом. У этого исследователя сложности есть ошеломляющий план, как это исправить | Зеленая экономика

яЭто ошеломляющая идея: экономическая модель мира, в которой каждая компания представлена индивидуально и принимает реалистичные решения, которые меняются по мере изменения экономики. Из этой поразительной сложности рождаются прогнозы беспрецедентной ясности. Они будут иметь преобразующий характер: больше не будет слепого полета к глобальным финансовым крахам, не будет больше климатической политики, которая не сможет изменить ситуацию.

Этот суперсимулятор мог бы быть создан для того, что проф. Дойн Фармер называет выгодную цену в 100 миллионов долларов благодаря достижениям в области науки о сложности и вычислительной мощности.

Если вы думаете, что это звучит безумно надуманно, то вы делаете ставку против человека, который с друзьями обыграть казино в рулетку в 1970-х годах, используя первый носимый цифровой компьютер, и опередил Уолл-стрит в 1990-х годах с помощью автоматизированного компьютерная компания быстрой торговли который позже был продан банку UBS.

фермеры, сейчас в Оксфордском университете— тихий эрудит, чьи академические приключения привели его от космологии к теории хаоса и теоретической биологии. Теперь его 50-летняя карьера поставила его перед самой большой задачей: «Мы хотим сделать для экономического планирования то же, что карты Google сделали для планирования дорожного движения, чтобы мы могли дать любому, у кого есть экономический вопрос, разумный и полезный ответ».

Традиционные экономические модели либо слишком просты, чтобы давать полезные прогнозы, либо слишком сложны, чтобы с ними могли справиться даже современные компьютеры. Экономика сложности открывает путь, говорит Фармер, и даже не обязательно должна быть намного лучше, чтобы стать хорошей инвестицией.

Глобальный финансовый крах 2008 года, спровоцированный обвалом рынка недвижимости в США, обошелся миру примерно в 10 триллионов долларов. «Если бы в 2006 году у центрального банка США была модель, которую мы могли бы построить сейчас, они бы сказали: «Ух ты, это действительно будет катастрофа – мы должны действовать сейчас и избавить мир от множества страданий».

Если бы модель стоимостью 100 миллионов долларов была достаточно дальновидной, чтобы сократить хотя бы 1% потерь, она окупила бы инвестиции в 1000 раз.

Это не просто разговоры: Фармер и его коллеги построили ретроспективную модель сделок с недвижимостью в США на основе огромного количества данных, которые могли бы дать важную информацию. Совсем недавно они построили сложную модель того, как экономика Великобритании отреагировала на пандемию Covid, которая, по их словам, указала бы на лучший компромисс между защитой здоровья и защитой экономики.

Но Фармер, которому 73 года, теперь нацелился на климатический кризис: «В старости я хочу делать хорошие вещи для мира, и я думаю, что это самая большая проблема, с которой мы сталкиваемся, возможно, наряду с политической поляризацией, которая, к сожалению, сама по себе создает [the climate crisis] еще сложнее справиться. Мир испытает много боли из-за того, что не сможет справиться с изменением климата.

«Во-вторых, это область, где провал экономических моделей проявляется наиболее резко», — говорит он. “Я думаю, что модели, которые у нас есть, совершенно неадекватны и даже вводят в заблуждение. Например, послужной список этих моделей в том, что касается того, что будет делать возобновляемая энергия, действительно ужасен. Они постоянно предсказывали, что ее внедрение будет очень медленным, а стоимость будет снижаться очень медленно”. В действительности затраты резко упали, а внедрение прошло быстро.

Руководствуясь этим, первым шагом команды Фармера на пути к комплексной модели всей мировой экономики стало рассмотрение энергетического сектора. Модель охватывает все 30 000 компаний и их 160 000 нефтяных вышек, электростанций и других активов и основана на обширном наборе данных за 25 лет о том, как они работали.

«Мы буквально моделируем процесс принятия решений всеми энергетическими компаниями в мире», — говорит он, каждая из которых представлена в модели отдельным цифровым агентом. «Мы можем смоделировать всю энергетическую систему мира, чтобы увидеть, сколько энергии поставляет каждая компания и по какой цене».

Модель все еще находится в разработке, но она должна гораздо лучше прокладывать лучший путь к будущему зеленой энергетики, чем сегодняшние экономические модели. Это могло бы привести к трансформации – исследование на основе данных Фармер и его коллеги в 2022 году обнаружили, что быстрый переход на чистую энергию может сэкономить миру триллионы долларов.

«Сложный зверь»

Новые модели сложности решают две фундаментальные проблемы основных экономических моделей. Во-первых, существующие модели предполагают, что экономические субъекты принимают идеальные и рациональные решения. Чтобы каждый агент мог принимать идеальные решения, он должен знать все о системе и все о том, что делает каждый другой агент.

В системах с несколькими агентами отслеживать практически все возможно. Но даже при наличии нескольких десятков агентов, не говоря уже о тысячах или миллионах, это становится невыполнимой вычислительной задачей даже для самых мощных машин в современном мире. «Поэтому модели обязательно остаются простыми, а это означает, что вы не можете хорошо смоделировать реальный мир, поскольку экономика — довольно сложное животное», — говорит Фармер.

Новые модели отличаются: они позволяют агентам принимать решения на основе простых правил: например, подражая лучшему или методом проб и ошибок. По иронии судьбы, это лучше отражает реальный мир, поскольку люди не принимают идеальных решений, как уже давно показала поведенческая экономика. Такое упрощение значительно снижает требуемую вычислительную мощность.

«В то время как обычный способ ведения дел ограничен пятью или максимум 10 различными агентами, а это было бы много, мы можем использовать их миллионы», — говорит Фармер.

Выделение простых правил, которые используют агенты, на основе анализа больших объемов реальных данных, делает модели еще более реалистичными и полезными. Но есть еще одна проблема, называемая Лукас критикуетЭто означает, что люди могут изменить способ принятия решений по мере изменения мира. У науки о сложности есть решение и для этой проблемы: использование машинного обучения, позволяющее агентам развивать свои стратегии.

«Уже есть исследования, показывающие это в очень простых условиях», — говорит Фармер. «Мы сможем сделать это в более сложных условиях – это пограничная проблема, над которой мы сейчас работаем».

Вторая фундаментальная проблема основных экономических моделей заключается в том, что предполагается, что они находятся в равновесии. Это означает, что спрос и предложение сбалансированы или что каждый агент действует идеально. Но реальный мир далек от равновесия – если бы оно было, не было бы катастроф. Чтобы объяснить это, ведущие экономисты вынуждены ввести внешние шоки: они называют это «пинкой лошадки-качалки».

Напротив, способ построения моделей сложности означает, что экономические циклы возникают без каких-либо потрясений. “Вы получаете причуды, бумы и спады и все такое, происходящее внутри компании, вызванное тем фактом, что агенты со временем меняют свои стратегии. Они учатся в динамичном мире, где они гоняются за хвостом друг друга, и все не стабилизируется”.

«Глубокая академическая колея»

Так как же у нас получилось сегодняшнее неэффективные экономические модели? Фармер указывает на несколько причин. «Мы застряли в очень глубокой академической колеи еще в 1960-е годы», — говорит он, когда большие дебаты о том, как заниматься экономикой, выиграли люди, которые говорили, что агенты — идеальные рациональные актеры. “Поэтому мы поступаем именно так с тех пор. Академический истэблишмент позволил себе стать слишком ограниченным и очень сопротивляется различным способам ведения дел”.

Другая причина — вычислительная мощность. «Тогда компьютеры были в миллиардную раз мощнее, чем сейчас, и [economic] данных не было, поэтому было гораздо сложнее делать то, что мы делаем сейчас», — говорит он.

Наконец, он говорит: “Экономика была колонизирована математиками, а не физиками. Физики имеют гораздо более практическую точку зрения. Экономисты-математики любят доказывать теоремы и создавать напыщенные модели. Физики говорят: “О, это неправильно, давайте просто засучим рукава и смоделируем мир”.

Цель разработки модели сложности глобальной экономики стала для Фармера неотложной задачей: “Я действительно хочу реализовать эту цель в течение 10 лет – надеюсь, мы сможем достичь этого даже за пять лет. Я достаточно взрослый, чтобы чувствовать определенную неотложность. Я хотел бы, чтобы это произошло до того, как я умру или стану старцем”.

Он считает, что это было бы революционный инструментчто позволяет политикам и лидерам бизнеса гораздо более уверенно прогнозировать влияние их решений, используя возможности и избегая ловушек. В случае климатического кризиса это может ускорить переход мира по более дешевому пути к прекращению выбросов.

«Это очень захватывающее начинание – следите за обновлениями», — говорит он. «Конечно, если кто-то захочет дать нам миллионы долларов на создание этих моделей, мы снимем шляпу».

Книга Дойна Фармера. Осмысление хаоса: лучшая экономика для лучшего мира был опубликован в 2024 году