Злой рок. Политика катастроф

Конечно, есть люди, совершенно несведущие в истории. «Это крайне необычная ситуация, – сказал один финансовый эксперт в марте 2020 года изданию Financial Times. – Подобного кризиса мы никогда еще не встречали»^[200]. Вот яркий пример того, что люди, называющие кризис «беспрецедентным», как правило, просто не знают истории и проявляют свое невежество во всей красе. Лишь немногим лучше были неудачные исторические аналогии, к которым часто прибегали люди, пытающиеся понять последствия пандемии. В марте архиепископ Кентерберийский уподобил ее ядерному взрыву: «Первичное воздействие колоссально, – сказал он, – но последствия будут длиться годами, и мы сейчас даже и близко не можем представить, как они изменят наше общество»^[201]. Но он заблуждается. Если вы хотите понять почему, просто подумайте о том, что стало с Хиросимой и Нагасаки, когда в августе 1945 года над ними взорвались первые боевые атомные бомбы. «Малыш» в одно мгновение убил в Хиросиме примерно столько же людей, сколько за полгода до того погибло при бомбардировке Дрездена – около 35 тысяч. Но к концу 1945 года жертв среди японцев стало намного больше – 140 тысяч в Хиросиме и 70 тысяч в Нагасаки. А кроме того, многие умерли впоследствии – от лейкемии и рака, вызванных радиоактивным излучением от обоих взрывов.

На момент написания этих строк (22 октября 2020 года) COVID-19, по оценкам, убил более 1,1 миллиона человек по всему миру примерно за десять месяцев. Весьма вероятно, что это число занижено, если судить по отношению избыточной смертности к ожидаемому количеству смертей во многих странах^[202]. Несомненно, в предстоящие месяцы, когда моя книга пойдет в печать, эта цифра возрастет. И она действительно сравнима с числом жертв самых жестоких сражений мировых войн. Однако в отличие и от ударной волны, которая следует сразу за ядерным взрывом, и от последующей радиации, SARS-CoV-2 – это вирус, которого можно избежать, если общество и отдельно взятые люди будут соблюдать надлежащие меры предосторожности. Одна и та же «бомба» упала на Тайвань, Италию и штат Нью-Йорк. На сегодняшний день на Тайване от COVID-19 умерли семеро, в Нью-Йорке – 33 523. Я не хочу сказать, будто геополитические аналогии непременно безосновательны и лишь изучение других пандемий поможет нам понять эту. Скорее нам необходимо счесть COVID-19 одной из тех редких катастроф, которые случаются в истории человечества через нерегулярные периоды времени. Помимо пандемий к ним относятся масштабные войны, насильственные революции, вулканические извержения, землетрясения и стихийные бедствия – скажем, природные пожары и наводнения. Историков, как правило, влекут такие необычайные события, и прежде всего рукотворные. И все же ученые редко всерьез размышляют о том, что общего у всех таких катастроф.

Как мы видели, пандемии подобные той, что охватила мир в 2020 году, происходят так же часто, как крупные войны. Создатели одной из очень влиятельных эпидемиологических моделей предположили, что при отсутствии немедикаментозных мер пандемия 2020 года может убить во всем мире до 40 миллионов человек^[203]. В сравнении с населением планеты (7,8 миллиарда человек) эта цифра близка к уровню смертности на полях сражений Первой мировой. Сейчас кажется ясным, что окончательное количество жертв COVID-19 будет не столь высоким – либо потому, что модель, созданная в Имперском колледже Лондона, переоценила коэффициент летальности при заражении инфекцией; либо потому, что социальное дистанцирование, экономические локдауны и другие меры и правда помогли избежать массовой гибели людей. Но в начале кризиса никто этого гарантировать не мог. Если бы Первая мировая война, согласно ожиданиям многих современников, продлилась не более пяти месяцев, она бы тоже оказалась далеко не столь смертоносной.

У этих двух разных бедствий есть одна примечательная черта: современники не раз предсказывали их за годы до того, как те произошли. В этом смысле обе катастрофы служат примерами того, что Мишель Вукер назвала «серым носорогом», – чего-то «опасного, очевидного и весьма вероятного», – и стоят в одном ряду с «ураганом „Катрина“, финансовым кризисом 2008 года, обрушением моста в Миннесоте в 2007 году, кибератаками, природными пожарами и дефицитом воды»^[204]. И все же, когда Первая мировая война и пандемия COVID-19 действительно случились, они были восприняты как поразительные события – «черные лебеди». Нассим Талеб понимает под «черным лебедем» любое событие, которое «на основе нашего ограниченного опыта кажется нам невозможным»^[205]. Благодаря эволюции и образованию у нас есть определенные эвристические искажения, из-за которых мы ожидаем, что большая часть явлений (скажем, рост людей) будет подчиняться нормальному распределению. Но статистическое распределение природных пожаров – если ограничится одним примером – пусть и не всегда, но часто описывается с помощью других правил, а именно – степенными законами. Не существует «типичного» или среднего лесного пожара. На графике распределение пожаров предстанет вовсе не в виде знакомой нам колоколообразной кривой с большинством случаев вокруг медианы. Скорее, если графически отобразить величину пожаров в сравнении с частотой их встречаемости, используя при этом логарифмические шкалы, мы получим прямую линию^[206].

Степенные законы (или распределения, которые примерно их напоминают) на удивление повсеместны, хотя уклон линии на графике, конечно, варьируется^[207]. Эти законы описывают и то, как распределяются размеры метеоритов и космического мусора на орбите Земли, величина лунных кратеров, сила солнечных вспышек и масштаб извержений вулканов – не говоря уже о тех закономерностях, в соответствии с которыми добывают свой корм разные травоядные. Многое подчиняется степенным законам и в мире людей: ежедневная прибыль фондовой биржи; кассовые сборы; частотность слов в большинстве языков; частотность фамилий; масштабы перебоев в электроснабжении; число обвинений в расчете на преступника; индивидуальные ежегодные расходы на здоровье; убытки вследствие «кражи персональных данных»… Что же касается распределения 315 «смертельных конфликтов», которое вывел Льюис Фрай Ричардсон (см. первую главу), то оно: 1) не было в полной мере степенным законом: формально это распределение Пуассона, то есть, по сути, случайный паттерн, применимый не только к войнам, но и к радиоактивному распаду, к «раковым кластерам», к точкам приземления торнадо и к запросам, обращенным к веб-серверам. А в минувшую эпоху с помощью этого распределения представляли смерти кавалеристов, погибших от удара лягнувшей лошади.

В данном случае точное математическое различие между степенными законами и распределениями Пуассона не должно нам мешать. Нам достаточно знать, что оба распределения не поддаются прогнозам. Изучая смертоносные конфликты, Ричардсон стремился найти в своих данных те или иные закономерности, которые могли бы объяснить сроки и масштаб войн. Проявлялась ли какая-нибудь долговременная тенденция к их большему или меньшему количеству? Были ли войны обусловлены географической близостью государств – или другими факторами: социальным, экономическим и культурным? В обоих случаях ответ был отрицательным. Данные указывали, что войны распределялись случайным образом. (По словам Ричардсона, «вся совокупность в целом не указывает на какую-либо тенденцию к тому, что убийственных распрей становится больше или меньше»)^[208]. В этом войны действительно напоминают пандемии и землетрясения. Мы не можем заранее узнать ни того, когда и где случится то или иное событие, ни того, каким будет его масштаб. И хотя некоторые современные исследователи по-прежнему видят в своих данных обнадеживающее движение к спокойствию и миру^[209], более убедительная точка зрения гласит, что человечество все так же склонно к «лавинам конфликтов» и каскадам «беспорядочно разветвляющихся» вооруженных столкновений^[210].

Представление числа конфликтов разной величины в сравнении с количеством умерших в каждом из них. Источник: L. F. Richardson, Statistics of Deadly Quarrels. На сегодня две мировые войны остаются единственными смертельными конфликтами в 7 баллов (с десятками миллионов жертв). На сегодня в результате убийств в 0 баллов (то есть с числом жертв от одного до трех человек) погибло почти столько же людей, сколько во время мировых войн

Возможно, есть одно исключение. Дидье Сорнетт рассмотрел события в высшей степени невероятные, выходящие за пределы распределения по степенному закону, – и назвал их «драконьими королями». Он находит примеры в шести областях: это размеры городов; акустическая эмиссия, связанная с разрушением материалов; возрастание скорости в гидродинамической турбулентности; финансовые крахи; интенсивность эпилептических припадков у людей и животных; и (вероятно) землетрясения. Сорнетт утверждает, что «драконьи короли» – это «исключительные события, которые статистически и механистически отличаются от своих меньших собратьев». Они «в той или иной мере предсказуемы, поскольку механизмы, с которыми они сопряжены, выражены иначе, нежели у других событий. Часто „драконьи короли“ связаны с неким происшествием (фазовым переходом, бифуркацией, катастрофой, переломным моментом), чья развивающаяся структура порождает предвестников, к которым полезно прислушаться»^[211]. Однако остается неясным, с какой достоверностью можно определить таких предвестников, прежде чем «драконий король» нанесет свой удар.

Как некое событие превращается из «серого носорога» (легко предсказуемого) в «черного лебедя» (совершенно неожиданного) и, далее, в «драконьего короля» (огромного масштаба)? Для историка преображение «серого носорога» в «черного лебедя» – это наглядный пример проблем, связанных с когнитивными ошибками, о которых мы говорили в предыдущей главе. А по какой еще причине часто предсказываемое бедствие может разразиться как гром среди ясного неба? Но что касается преображения «черного лебедя» в «драконьего короля», то здесь речь идет о различиях между катастрофой, губящей невероятно много людей, и бедствием, последствия которого оказываются гораздо более значительными и далеко идущими, чем непосредственное число убитых. Стоит добавить, что «драконьи короли» – пусть это и было бы сложно доказать статистически – словно бы существуют и за пределами области катастрофы. Из неисчислимого множества святых и основателей религиозных культов, бывших в истории, только трое (Гаутама Будда, Иисус Христос и Мухаммед) основали мировые религии, способные привлечь сотни миллионов приверженцев и существовать на протяжении веков. Нам не исчислить и светских политических мыслителей – прошлого и настоящего, – и все же ни один из них не сравнится с Карлом Марксом, вдохновившим не только сотни миллионов последователей, но и многочисленные партии, революции и страны, в том числе и два крупнейших государства в истории мира – Советский Союз и Китайскую Народную Республику. И точно так же в истории человечества было много периодов технологических изменений, но только с одного, изначально нацеленного на производство тканей и применение энергии пара, началась промышленная революция. И кажется, что эти экстремальные наблюдения – уже не «черные лебеди», а «драконьи короли». Но насколько возможно предсказать их на практике – это пока совсем не понятно.

Если для столь многих природных и рукотворных феноменов характерны степенная зависимость или распределение Пуассона, то как история может быть цикличной? Если мир полон случайностей, то как может классическая трагедия оказаться чем-то иным, помимо простой попытки рационально объяснить невезение – ту же чуму, постигшую Фивы в дни правления царя Эдипа? Как заметил Джиллетт Пенн, фокусник-атеист: «Удача – это статистика, принятая на свой счет».

Бабочка Лоренца

Как известно, Эдвард Лоренц, основоположник теории хаоса, предположил, что взмах крыльев бабочки в Бразилии может вызвать ураган в Техасе. В сложных нелинейных системах даже незначительное возмущение может привести к серьезным последствиям. «Эффект бабочки» Лоренц сформулировал в 1961 году, когда экспериментировал в Массачусетском технологическом институте (MIT) с компьютерной моделью, которую разработал, чтобы имитировать разные погодные условия. (Лоренц, математик по образованию, стал метеорологом во время Второй мировой войны.) Как-то раз он решил повторить моделирование, но округлил одну переменную с 0,506127 до 0,506. К его удивлению, это крошечное изменение радикально преобразило смоделированную компьютером погоду.

Впрочем, мало кто прочел новаторскую статью Лоренца, опубликованную в издании Journal of the Atmospheric Sciences («Журнал атмосферных наук») под названием «Детерминистический непериодический поток»^[212]. Лишь примерно десять лет спустя он перевел свое озарение на язык неспециалистов – в лекции «Предсказуемость: может ли взмах крыльев бабочки в Бразилии вызвать торнадо в Техасе?». «Два частных случая метеорологической обстановки, – утверждал он, – различающихся чем-то столь же малым, как непосредственное влияние одной-единственной бабочки, по прошествии достаточного времени разовьются в две ситуации, различающихся уже чем-то столь же значительным, как торнадо». Впрочем, в лекции, прочитанной в 1972 году, Лоренц добавил важную оговорку: «Если взмах крыльев бабочки может способствовать возникновению урагана, то столь же вероятно, что он может способствовать и его предотвращению»^[213]. С точки зрения Лоренца, именно из-за этого так трудно предсказывать погоду на долгий срок.