Przez dziesięciolecia główne modele gospodarcze nie pozwalały dokładnie przewidzieć poważnych kryzysów, od krachu w 2008 r. po trwającą katastrofę klimatyczną. Teraz doświadczony naukowiec i były zwycięzca rynku proponuje radykalne rozwiązanie: supersymulator, który symuluje każdą firmę na Ziemi i podejmuje realistyczne decyzje w miarę zmian gospodarczych. Cena? Około 100 milionów dolarów.
Porażka tradycyjnych modeli
Tradycyjne modele ekonomiczne działają na założeniach, które po prostu nie odpowiadają rzeczywistości. Albo nadmiernie upraszczają rzeczywistość do punktu bezużyteczności, albo stają się niemożliwe obliczeniowo, gdy zostaną powiększone w celu odzwierciedlenia pełnej złożoności rynków globalnych. Doprowadziło to do ciągłych niepowodzeń w prognozowaniu, co kosztuje biliony dolarów strat i utrudnia skuteczną politykę klimatyczną.
Problemem nie jest tylko dokładność; ona jest w podejściu podstawowym. Istniejące modele zakładają idealną racjonalność, czyli agenci (firmy, konsumenci) wiedzą wszystko i podejmują optymalne decyzje. To jest nierealne. Prawdziwi uczestnicy uczą się na błędach, naśladują innych i działają w warunkach niepełnej informacji.
Rozwiązanie złożoności
Ekonomia złożoności oferuje inną ścieżkę. Symulując miliony agentów, z których każdy ma proste, ale ewoluujące zasady, system może generować nowe zachowania odzwierciedlające wzorce ze świata rzeczywistego. Takie podejście znacznie zmniejsza wymagania obliczeniowe, jednocześnie zwiększając realizm. Jak wyjaśnia profesor Doyne Farmer, fizyk, który stał się ekonomistą,: „Chcemy zrobić dla planowania gospodarczego to samo, czym Mapy Google są dla planowania ruchu… mądrą i użyteczną odpowiedzią”.
Wyniki rolników mówią same za siebie. Zasłynął dzięki wykorzystaniu wczesnych komputerów cyfrowych do wykorzystania wad kasynowej ruletki w latach 70. XX wieku, a następnie budowaniu automatycznych systemów transakcyjnych, które w latach 90. pokonały Wall Street. Teraz stosuje ten sam rygor analityczny do modelowania ekonomicznego.
Stosowanie złożoności do zmian klimatycznych
Kryzys klimatyczny stanowi szczególnie dotkliwą porażkę tradycyjnych modeli. Obecne prognozy konsekwentnie zaniżają tempo wdrażania energii odnawialnej i redukcji kosztów. Zespół rolnika buduje model obejmujący 30 000 przedsiębiorstw energetycznych i 160 000 aktywów, symulując podejmowanie przez nie decyzji w dynamicznym środowisku.
Wczesne wyniki wskazują na potencjalnie znaczne oszczędności: szybkie przejście na czystą energię mogłoby zaoszczędzić światu biliony dolarów. Model jest nie tylko teoretyczny; opiera się na danych rzeczywistych z okresu 25 lat, co pozwala na dokładniejsze prognozowanie i planowanie strategiczne.
Dlaczego teraz?
Trzy kluczowe czynniki sprawiają, że to podejście jest dziś wykonalne:
- Moc obliczeniowa: Nowoczesne komputery są w stanie sprostać wymaganiom obliczeniowym wielkoskalowego modelowania opartego na agentach.
- Dostępność danych: Ogromne zbiory danych na temat działalności gospodarczej, produkcji energii i zachowań przedsiębiorstw stanowią surowiec do realistycznego modelowania.
- Postępy teoretyczne: Nauka o złożoności oferuje nowe narzędzia — w tym uczenie maszynowe — umożliwiające radzenie sobie z ewoluującymi strategiami i wstrząsami systemowymi.
Zaproszenie do inwestycji
Zespół Rolnika aktywnie poszukuje środków finansowych na przyspieszenie rozwoju. Cena 100 milionów dolarów to okazja, biorąc pod uwagę potencjał złagodzenia bilionowych strat gospodarczych i usprawnienia polityki klimatycznej. Jak mówi Farmer: „Jeśli ktoś chce dać nam miliony dolarów na pomoc w budowie tych modeli, jesteśmy gotowi to przyjąć”.
Opracowanie tego modelu złożoności to nie tylko przedsięwzięcie naukowe; to pilna potrzeba. Porzucając przestarzałe założenia i akceptując prawdziwy bałagan systemów gospodarczych, możemy w końcu stworzyć narzędzia, które trafnie przewidują i zarządzają kryzysami XXI wieku.
