Dlaczego patrząc przez behawioralne okulary, widzimy świat prostych zależności, a nie konsekwencje złożoności? Obserwując świat bezpośrednio dostępny naszym zmysłom, lokalny, znany, swojski, który dość dobrze rozumiemy, doświadczamy tego, że zdarzenia zawsze rozkładają się wokół pewnej średniej. Są częstotliwościowo stabilne. Weźmy rzuty monetą. Prawdopodobieństwo wyrzutu orła czy reszki wynosi 50%. Prawdopodobieństwo wyrzucenia serii orłów czy reszek jedna po drugiej maleje wraz z długością serii, układając się w znany wszystkim normalny rozkład prawdopodobieństwa zwany od nazwiska swojego odkrywcy rozkładem Gaussa, albo też inaczej jeszcze – krzywą dzwonową.

Ale świat to nie rzucanie kością czy monetą. Świat jest systemem złożonym. System złożony cechuje możliwość łączności między elementami, wpływ na siebie nawzajem i ich adaptatywność. Rozkład normalny Gaussa dotyczy zdarzeń niezależnych, niewpływających na siebie, niemających wewnętrznej pamięci. A nami, zagnieżdżonymi w antropogenicznych systemach złożonych, rządzi, jak to określił Nassim Nicholas Taleb w swojej książce „Czarny Łabędź” – nasza niewiedza³⁵. Nieprzeczytana biblioteka. To, czego nie wiemy o ukrytych przed naszymi oczami zależnościach pomiędzy z pozoru często niepowiązanymi, ale na głębszym poziomie zależnymi od siebie zdarzeniami.

Świat, będąc systemem złożonym, generuje nieustanie zdarzenia, które nas zaskakują. Bańki spekulacyjne, kryzysy, wojny światowe, lokalne konflikty zbrojne, kataklizmy przyrodnicze, których skala wydawała się nieprawdopodobna, upadki firm, walut, całych społeczeństw

W latach 60. ubiegłego wieku Benoît Mandelbrot przedstawił środowisku ekonomicznemu³⁶, że oparty na szeregu czasowym wykres zmian cen towarów i papierów wartościowych ma tak zwany „wymiar fraktalny”³⁷. Chaotyczne wykresy zmian cenowych obrazowane w różnych skalach czasowych są podobne. Spostrzeżenie to dotyczy też rynków walut, obligacji, instrumentów pochodnych. Fraktalny wymiar takich wykresów nie zgadza się z normalnym, gaussowskim rozkładem ryzyka, ale pasuje do potęgowego rozkładu zdarzeń w systemach złożonych. A systemy złożone mają swoją łączność, wpływ, adaptatywność, pamięć.

Logika przypadkowości fraktalnej jest inna niż gaussowskiej. Jest logiką prawdopodobieństwa występowania zdarzeń w jakiejś, trudnej często do bezpośredniego zauważenia, formie wzajemnej zależności. Mierzone prawdopodobieństwa występowania różnych zjawisk – dystrybucji bogactwa, wycen instrumentów finansowych, trzęsień ziemi, wielkości firm, reakcji rynków, terminowego i jakościowo poprawnego wykonania jakiegoś produktu czy usługi, mają swoje wykładniki. Ale chcąc określić prawdopodobieństwo zdarzeń mało prawdopodobnych, rzadkich – jak to określa Taleb – „czarnych łabędzi”, napotykamy na bariery związane ze zmierzeniem wykładnika³⁸. Im mniej prawdopodobne zdarzenie, im bardziej ukryta zależność, tym większą dokładność trzeba osiągnąć, opierając się o dane zebrane w przeszłości. A drobna niedokładność szacowanego wykładnika pociąga za sobą diametralną zmianę prognozowanego wyniku. Oczywiście możemy zaufać jakiejś teorii i na jej podstawie do takich oszacowań użyć wygenerowanego w oparciu o nią modelu, ale teoria i model zawsze mają jakieś uproszczenia, słabości, niedostrzeżone lub pominięte w ramach uproszczeń zostają pewne zależności, a więc nie można tego ślepo odnosić do rzeczywistości, ponieważ możemy w efekcie otrzymać katastrofalne konsekwencje.

Umysł człowieka intuicyjnie odnajduje się w klasycznej krainie prawdopodobieństw Gaussa. Świat natomiast, będąc systemem złożonym, generuje nieustanie zdarzenia, które nas zaskakują. Bańki spekulacyjne, kryzysy, wojny światowe, lokalne konflikty zbrojne, kataklizmy przyrodnicze, których skala wydawała się nieprawdopodobna (np. trzęsienie ziemi, które wywołało falę tsunami niszczącą Fukushimę), upadki firm, walut, całych społeczeństw. Za niebezpiecznie rosnącą skalę tych zdarzeń – wraz ze wzrostem złożoności systemu antropogenicznego – jesteśmy niestety współodpowiedzialni.

Nassim Nicholas Taleb w swoim bestsellerze „Czarny łabędź” formułuje podstawową prawdę, którą zaleca przyjąć za podstawę wszelkiego modelowania³⁹:

ŚWIAT JEST EPISTEMOLOGICZNIE NIEPRZEJRZYSTY.

Nigdy nie będziemy wiedzieli o nim wszystkiego. Nie zobaczymy wszystkich związków, zależności. Świat, w szczególności ten ożywiony, a jeszcze bardziej ten nasz – antropogeniczny, jest systemem złożonym. Składającym się z niezależnych elementów, ale pozostających w łączności, wpływających na siebie, adaptujących się do siebie i pamiętających w pewnym zakresie przeszłość (wystarczająco, aby skomplikować przyszłą sytuację). W takim świecie wszelkie modele mają twarde ograniczenia. Trudne, a czasem niemożliwe do dokładnego ustalenia wykładniki prawdopodobieństwa możliwych do wystąpienia w ramach tych modeli zdarzeń. Nieznaną, ze względu na zmiany wywołane adaptacją tworzących je elementów, datę ważności, gwarantującą ich poprawne działanie.

Czy zatem należy zaniechać oszacowywania niepewności, nieprzewidywalności i ryzyka? Czy modelowanie rzeczywistości ma sens? Oddam w tej sprawie głos Talebowi: „Jak już wspomniałem, dla oddolnych empiryków świat naprawdę wygląda inaczej pod względem epistemologicznym. W tej perspektywie nie ma jednego równania, które rządzi wszechświatem; musimy obserwować dane i stawiać hipotezy dotyczące przebiegu rzeczywistych procesów, a następnie „kalibrować” i dostosowywać nasze równanie na podstawie dodatkowych informacji. W miarę przebiegu zdarzeń porównujemy to, co widzimy, z tym, co spodziewaliśmy się zobaczyć. Odkrycie, że historia biegnie naprzód, a nie wstecz, zazwyczaj uczy pokory, zwłaszcza tych, którzy zdają sobie sprawę z błędu narracyjnego. Panuje przekonanie, że biznesmeni mają wybujałe ego, ale w rzeczywistości często odrabiają lekcję pokory, obserwując różnice między decyzją i jej skutkami, między precyzyjnymi modelami a rzeczywistością”⁴⁰.

Skromne i ograniczone działania „oddolnych empiryków” nie zaspokajały jednak potrzebujących większych idei ludzkich umysłów. Stąd wzięła się potrzeba dalej idących określeń, podziałów i klasyfikacji myślenia, jak radzić sobie ze zmiennością, ze złożonością świata.