Научный взгляд на устройство вселенной

РИСКОВАННОЕ 
ДЕЛО 231
перименты. Однажды в радиошоу Coast to Coast меня спросили, 
буду ли я продолжать эксперимент — каким бы потенциально ин-
тересным он ни был, — если существует вероятность подвергнуть 
опасности весь мир. К неудовольствию консервативной аудито-
рии радиоканала я ответила, что мы уже проводим такой экспе-
римент с выбросами углерода в атмосферу. Почему это тревожит 
лишь немногих?
Как и в случае с открытиями в научном мире, резкие изме-
нения редко происходят без всяких предварительных признаков. 
Мы не знаем наверняка, что климат изменится катастрофически, 
но мы уже видим признаки перемен — тающие ледники и т. д. Воз-
можно, в 2008 г. экономика рухнула внезапно, но многие финан-
систы знали достаточно и успели покинуть рынки до катастрофы. 
Новые финансовые инструменты и высокое содержание углеро-
да потенциально способны подтолкнуть грядущие радикальные 
перемены. В подобных ситуациях вопрос заключается не в том, 
существует ли риск. Здесь нам нужно определить, какие следует 
принять меры предосторожности, чтобы устранить возможные 
опасности, и решить, какой уровень рисков считать приемлемым.
РАСЧЕТ РИСКОВ
В идеале одним из первых шагов должен быть расчет рисков. 
Иногда мы, люди, просто неверно оцениваем вероятности. Когда 
журналист Джон Оливер расспрашивал Уолтера Вагнера, одного 
из истцов в деле против БАКа, о черных дырах, то Вагнер полно-
стью потерял доверие, которое к нему, может быть, кто-то испы-
тывал; он оценил вероятность того, что БАК уничтожит Землю, 
в 50%, потому что это событие либо произойдет, либо нет. Джон 
Оливер недоверчиво отозвался на это: «Не уверен, что вероят-
ность работает так, как вы говорите». К счастью, Оливер прав, 
и мы способны оценивать вероятности лучше, чем Вагнер.
Но сделать это иногда очень непросто. Подумайте, к примеру, 
о вероятности губительных изменений климата, или о вероят-
ности возникновения кризиса на Ближнем Востоке, или о судь-
бе экономики. Существуют и гораздо более сложные ситуации. 

232 АППАРАТУРА, 
ИЗМЕРЕНИЯ 
И ВЕРОЯТНОСТИ
Дело не только в том, что уравнения, описывающие риски, сложно 
решаются. Дело в том, что мы зачастую просто не знаем, что это 
за уравнения. В вопросе о климатических изменениях мы можем 
строить модели и изучать исторические записи. В двух других си-
туациях мы можем поискать исторические аналогии или попы-
таться построить упрощенные модели. Но во всех трех случаях 
любой прогноз будет смазан сильнейшими неопределенностями.
Точный и надежный прогноз — дело сложное. Даже когда мы 
изо всех сил стараемся учесть в модели все существенные нюан-
сы, входные данные и предположения, лежащие в ее основе, мо-
гут существенно повлиять на результат. Оптимистичный прогноз 
не имеет смысла, если модель построена на предположениях, свя-
занных с серьезными неопределенностями. Чтобы прогноз имел 
какую-то ценность, необходимо тщательно рассматривать эти не-
определенности и никогда о них не забывать.
Прежде чем обратиться к другим примерам, позвольте мне 
привести в качестве иллюстрации к проблеме забавный случай. 
В начале своей научной карьеры я обратила внимание на то, 
что Стандартная модель допускает для определенной величины 
гораздо более широкий диапазон, чем предсказывалось ранее, 
за счет квантово-механической составляющей, размер которой 
зависел от недавно (на тот момент) измеренной и удивитель-
но большой массы t-кварка. Когда я представила свои выводы 
на конференции, мне предложили построить график зависимости 
предсказанной мной величины от массы t-кварка. Я отказалась, 
зная, что эта величина зависит от слишком многих параметров 
и что оставшиеся неопределенности не позволят построить здесь 
простую кривую. Однако среди коллег нашелся «специалист», ко-
торый, недооценив неопределенности, все-таки построил график 
(мне почему-то кажется, что сегодня многие прогнозы в реаль-
ной жизни делаются именно так), и некоторое время на его пред-
сказание достаточно широко ссылались. Со временем, когда эту 
величину измерили, и она не попала в предсказанный диапазон, 
такая несогласованность нашла простое и верное объяснение: 
эксперт был слишком оптимистичен в оценке неопределенно-
стей. Очевидно, лучше избегать подобного подхода как в науке, 

РИСКОВАННОЕ 
ДЕЛО 233
так и в любой жизненной ситуации. Мы хотим, чтобы прогнозы 
имели смысл, а это возможно только при тщательном учете не-
определенностей.
Реальные ситуации бывают еще более «упрямы» и требуют, 
чтобы мы еще осторожнее обращались с неопределенностями 
и неизвестными. Нужно с оглядкой подходить к прогнозам, в ко-
торых невозможно учесть или просто не учтены все эти вещи.
Одна из проблем прогнозирования связана с корректной оцен-
кой системных рисков, которые почти всегда очень трудно переве-
сти в количественную форму. В любой крупной взаимосвязанной 
системе меньше всего внимания уделяется крупномасштабным 
элементам, которые «тянут» за собой модели множественных от-
казов, возникающих из-за многочисленных взаимосвязей между 
меньшими частями. Информация может потеряться при передаче 
или просто остаться незамеченной. Такие системные проблемы 
способны многократно умножить последствия любых других по-
тенциальных рисков.
Будучи членом комиссии по безопасности исследовательских 
программ NASA, я не раз сталкивалась с подобными структур-
ными проблемами. Как известно, подразделения космического 
агентства раскиданы по всей стране. И если о своей технике и обо-
рудовании отдельные центры агентства еще заботятся, то каче-
ство связи между ними никого особенно не интересует и денег 
в эту инфраструктуру вкладывается куда меньше. В путешествиях 
между подразделениями информация легко теряется. В адресован-
ном мне электронном письме аналитик по рискам Джо Фрагола, 
работавший в NASA и аэрокосмической отрасли и проводивший 
на этот счет специальное исследование, писал: «Мой опыт говорит 
о том, что анализ рисков, проведенный без совместного участия 
специалистов по конкретным вопросам, команды системной ин-
теграции и риск-аналитиков, не имеет смысла. В частности, так 
называемые риск-анализы под ключ превратились в упражнения 
по статистике и представляют в настоящее время лишь академи-
ческий интерес». Слишком часто аналитикам приходится посту-
паться либо широтой, либо подробностью, хотя в долгосрочной 
перспективе важно и то и другое.

234 АППАРАТУРА, 
ИЗМЕРЕНИЯ 
И ВЕРОЯТНОСТИ
Одним из самых наглядных примеров подобной ошибки (из це-
лого ряда других) стал инцидент на платформе British Petroleum 
в Мексиканском заливе в апреле 2010 г. В лекции, прочитанной 
в Гарварде в феврале 2011 г., Черри Мюррей, декан Гарвардско-
го университета и член Национальной комиссии по утечке неф-
ти на платформе Deepwater Horizon, назвал ошибки руководства 
BP одной из серьезнейших составляющих аварии. Ричард Сирс, 
бывший вице-президент компании Shell Oil Co., который в комис-
сии был старшим советником по науке и техническим вопросам, 
рассказал, что руководство BP мыслило, как он выразился, «ги-
перлинейно»; оно пыталось решать проблемы по очереди, одну 
за другой и даже не пыталось сформировать общую картину про-
исходящего.
Физика элементарных частиц — высокоспециализированная 
и сложная отрасль, цель которой — выделить простые элементар-
ные составляющие и научиться строить четкие прогнозы на базе 
наших гипотез. Наша задача — получить доступ к маленьким рас-
стояниям и большим энергиям, а не разбираться в сложных вза-
имосвязях. Хотя мы зачастую не знаем, какая из предложенных 
моделей верна, мы можем предсказать — для каждой конкретной 
модели, — какого рода событий следует ожидать, к примеру, когда 
протоны в коллайдере столкнутся друг с другом. А когда мелкие 
масштабы входят в более крупные, то эффективные теории этих 
крупных масштабов говорят нам, какое место занимают в них мел-
кие масштабы и какие ошибки мы можем совершить, если про-
игнорируем такие детали.
Однако в большинстве реальных ситуаций нет того четкого 
и понятного разделения по масштабам, о котором мы говори-
ли в главе 1. Несмотря на то что иногда мы пользуемся одними 
и теми же методами, уже несколько нью-йоркских банкиров успе-
ли заявить, что «финансы — это не раздел физики». В банковском 
деле без знаний о взаимодействиях на мелких структурных уров-
нях, как правило, невозможно предвидеть крупномасштабные ре-
зультаты тех или иных действий.
Отсутствие четкого понимания границ между масштабами 
может привести к катастрофическим последствиям. Возьмем 

РИСКОВАННОЕ 
ДЕЛО 235
коллапс банка Barings. До своего падения Barings, основанный 
в 1762 г., был старейшим коммерческим банком Британии. Он 
финансировал наполеоновские войны, покупку Луизианы и стро-
ительство канала Эри. Тем не менее в 1995 г. несколько неудачных 
ставок, сделанных одним-единственным трейдером в крохотной 
сингапурской конторе, его разорили.
Чуть ближе к нам по времени махинации Джозефа Кассано 
из страховой компании AIG едва не привели к гибели компании 
и создали угрозу крупного финансового коллапса уже в мировом 
масштабе. Кассано возглавлял относительно небольшое (400 че-
ловек) подразделение AIG Financial Products в составе этой компа-
нии. Дела AIG обстояли относительно стабильно до тех пор, пока 
Кассано не начал использовать кредитно-дефолтные свопы (слож-
ный финансовый инструмент, продвигаемый банками и относя-
щийся к категории внебиржевых деривативов) для хеджирования 
ставок по обеспеченным долговым обязательствам (биржевым 
деривативам).
Задним числом мы знаем, что его схема хеджирования пред-
ставляла собой пирамиду. Тем не менее группа Кассано легко дове-
ла объем внебиржевых деривативов до 500 млрд долларов, из кото-
рых более 60 млрд долларов было завязано на низкокачественные 
ипотечные кредиты. Если бы, как в физике, мелкие подразделения 
объединялись в крупные системы, то информация об их действиях 
(или их результаты) в надлежащем порядке появилась бы на более 
высоком уровне и руководитель среднего звена смог бы без тру-
да вмешаться в ситуацию. Но разделение масштабов в компании, 
к несчастью, широко нарушалось, причем без всякой на то необхо-
димости; в результате махинации Кассано остались практически 
незамеченными. Его деятельность не регулировалась. Эти внебир-
жевые деривативы были рассредоточены по всему миру, и никто 
не разглядел потенциальных последствий такой практики. Когда 
разразился кризис низкокачественной ипотеки, AIG оказалась 
к нему не готова и рухнула под тяжестью убытков. Заплатить по ее 
долгам пришлось американским налогоплательщикам.
Регулирующие органы следили (до некоторой степени) 
за стандартными параметрами безопасности отдельных компа-

236 АППАРАТУРА, 
ИЗМЕРЕНИЯ 
И ВЕРОЯТНОСТИ
ний, но никто не рассматривал и не оценивал систему в целом 
и встроенные в нее взаимосвязанные риски. Сложные системы 
с перекрывающимися долгами и обязательствами нуждаются 
в лучшем понимании внутренних связей и всеохватывающем спо-
собе оценки, сравнения и принятия решений по рискам и компро-
миссам в интересах будущих прибылей. Эта проблема относится 
практически к каждой крупной системе.
Отсюда мы приходим к еще одному фактору, затрудняюще-
му расчет рисков и управление ими: человеческая психика, с од-
ной стороны, и рыночная и политическая системы, с другой, 
по-разному понимают долгосрочные и краткосрочные риски — 
иногда разумно, но чаще с позиции сиюминутной выгоды. Боль-
шинство экономистов понимали, что рыночные пузыри не могут 
бесконечно расти. Риск состоял не в том, что пузырь может лопнуть 
(неужели кто-то всерьез верил, что цены на недвижимость будут 
вечно удваиваться за небольшой промежуток времени?), а в том, 
что он лопнет в ближайшем будущем. Пользоваться ростом пузыря 
или даже раздувать его (пусть даже вы знаете, что поддерживать 
это раздувание до бесконечности невозможно) не всегда глупо 
и близоруко, но вы должны быть готовы в любой момент забрать 
свою прибыль (или бонусы) и прикрыть дело.
Если говорить об изменении климата, то мы не знаем, какими 
показателями можно описать таяние гренландской ледяной шап-
ки. Если же мы захотим определить, начнет ли она таять в опре-
деленный период времени, то вероятности окажутся еще более 
неопределенными. Но незнание конкретных чисел — не повод 
прятать голову в лед (или в талую воду).
Мы с трудом находим общий язык в вопросах о рисках, свя-
занных с изменением климата, и о том, как и когда нужно при-
нимать меры; причина в том, что изменения в окружающей среде 
нарастают относительно медленно. И мы не знаем, как опреде-
лить цену любого нашего действия или бездействия. Если бы 
изменения климата были резкими, а их последствия — драма-
тическими, мы бы с гораздо большей готовностью соглашались 
на немедленные меры. (Разумеется, как бы быстро мы ни дей-
ствовали, к тому моменту было бы уже поздно.) Это означает, 

РИСКОВАННОЕ 
ДЕЛО 237
что некатастрофические изменения климата тоже заслуживают 
внимания.
Но, даже если вероятность определенного исхода хорошо 
известна, человек по природе своей склонен по-разному оцени-
вать маловероятные события с катастрофическими результатами 
и весьма вероятные, но не столь драматичные события. Мы гораз-
до чаще слышим об авиакатастрофах и терактах, чем о дорожно-
транспортных происшествиях, хотя в них ежегодно гибнет гораздо 
больше людей. Люди обсуждали черные дыры, ничего не пони-
мая ни в физике, ни в вероятностях, потому что последствия ка-
тастрофического сценария казались очень страшными. С другой 
стороны, множество относительно мелких рисков совершенно 
не привлекают внимания, потому что их последствия не слишком 
заметны. Даже подводное бурение до аварии в Мексиканском за-
ливе многие считали совершенно безопасным.
Еще одна связанная с этим проблема состоит в том, что самые 
большие прибыли и потери возникают на «хвостах» вероятностно-
го распределения — среди наименее вероятных событий, которые 
мы к тому же знаем хуже всего. В идеале хорошо было бы про-
верить наши расчеты при помощи среднесрочной оценки или ус-
реднения предыдущих схожих ситуаций. Но если прежде ничего 
подобного не происходило (или если мы игнорируем такую воз-
можность), то у нас просто нет данных для статистической оценки. 
Когда риск или возможная выгода на «хвостах» распределения до-
статочно велики, то именно они фигурируют в прогнозах — если, 
конечно, вам заранее известно, что они собой представляют. 
Ясно только, что если событий слишком мало и усреднять нечего, 
то традиционные статистические методы неприменимы.
Причиной финансового кризиса стали события, которые 
не попали в поле зрения экспертов. Немало людей сумело зарабо-
тать деньги, основываясь на предсказуемых аспектах экономики, 
но к самым нежелательным сценариям привели события, кото-
рые считались весьма маловероятными. Моделируя надежность 
финансовых инструментов, специалисты, как правило, исполь-
зовали данные лишь за несколько последних лет и не учитывали 
возможность, что в экономике может наступить спад или что он 

238 АППАРАТУРА, 
ИЗМЕРЕНИЯ 
И ВЕРОЯТНОСТИ
будет таким резким. Оценки того, следует ли регулировать фи-
нансовые инструменты, основывались на данных за короткий 
промежуток времени, причем такой, на протяжении которого 
рынки только росли. Позже специалисты вынуждены были при-
знать принципиальную возможность падения рынков, но оценка 
возможных масштабов этого падения оказалась сильно занижена 
и невозможно было верно предсказать подлинную цену, которую 
экономике придется заплатить за недостаточное регулирование. 
Практически никто не обращал внимания на «маловероятные» 
события, подталкивавшие мир к кризису. Поэтому риски, которые 
в ином случае оказались бы очевидными, даже не рассматрива-
лись. На самом же деле даже маловероятные события необходимо 
учитывать, если они могут оказать на ситуацию существенное 
влияние.
Оценку рисков сильно затрудняет тот факт, что исходные по-
сылки, на которых она основана, тоже могут оказаться ошибочны-
ми, и вероятность этого, в свою очередь, очень сложно оценить. 
А без этого любые оценки становятся следствием предубеждений 
их авторов и, естественно, внушают законное недоверие. Кроме 
того, помимо личных предпочтений, скрытых в исходных посыл-
ках, многие решения в области практической политики должны 
приниматься с учетом неизвестного количества неизвестных — 
факторов, которые невозможно или не удалось предвидеть. Ино-
гда мы просто не в состоянии предугадать в точности именно 
то маловероятное событие, которое позже породит проблемы. Все 
это может превратить любые попытки прогнозирования в пустые 
упражнения для ума.
СМЯГЧЕНИЕ ПОСЛЕДСТВИЙ РИСКОВ
К счастью для нас, мы абсолютно уверены, что вероятность воз-
никновения в коллайдере опасных черных дыр чрезвычайно мала. 
Мы не знаем численного значения вероятности катастрофическо-
го исхода, но нам это и не нужно — она слишком мала. Любое 
событие, которое за все время жизни Вселенной наверняка не про-
изойдет даже однажды, можно смело игнорировать.

РИСКОВАННОЕ 
ДЕЛО 239
Однако в более общем случае можно сказать, что численная 
оценка приемлемого уровня риска невероятно сложна. Ясно, 
что мы хотим вообще исключить серьезные риски, то есть любые 
события, которые могут угрожать жизни, планете и вообще всему, 
что нам дорого. Но для тех рисков, которые мы можем принять, 
нам нужен способ оценки: мы должны знать, кто выиграет от это-
го события и кто проиграет. Короче говоря, необходима система, 
которая поможет нам оценить и предвидеть риски.
По поводу изменений климата и других потенциальных 
опасностей, которыми он занимается, специалист по оценке ри-
сков Джо Фрагола сказал мне следующее: «Настоящая проблема 
не в том, может ли все это произойти, и не в том, какие повлечет 
за собой последствия. Основная проблема в том, каковы вероят-
ность этих событий и связанная с ней неопределенность. И какую 

жүктеу/скачать 8,11 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: