Радикальная неопределенность не может быть описана в вероятностных терминах, применимых к игре случая. Дело не только в том, что мы не знаем, что произойдет. Часто мы даже не знаем, что может произойти. Когда мы говорим о радикальной неопределенности, мы не имеем в виду "длинные хвосты" - мыслимые и четко определенные события, низкую вероятность которых можно оценить, например, длинную полосу проигрышей в рулетку. И мы говорим не только о "черных лебедях", определенных Нассимом Николасом Талебом - удивительных событиях, которые никто не мог предвидеть, пока они не произошли, хотя эти "черные лебеди" являются примерами радикальной неопределенности. Мы подчеркиваем огромный диапазон возможностей, который находится между миром маловероятных событий, которые, тем не менее, могут быть описаны с помощью распределения вероятностей, и миром невообразимого. Это мир неопределенного будущего и непредсказуемых последствий, о котором необходимо строить догадки и неизбежные разногласия - разногласия, которые зачастую никогда не будут разрешены. И именно с этим миром мы чаще всего сталкиваемся. Поэтому последствия радикальной неопределенности выходят далеко за пределы финансовых рынков; они распространяются на индивидуальные и коллективные решения, как , так и на экономические и политические; от решений глобального значения, принимаемых государственными деятелями, до повседневных решений, принимаемых читателями этой книги.
Как для Найта, так и для Кейнса признание всепроникающей природы радикальной неопределенности было важным для понимания того, как работает капиталистическая экономика. Найт считал, что именно радикальная неопределенность создает возможности для получения прибыли предпринимателями, и что именно их умение и удача ориентироваться в радикальной неопределенности являются движущей силой технического и экономического прогресса. За пятнадцать лет до "Общей теории" Кейнс опубликовал "Трактат о вероятности", и понимание эволюции его взглядов на риск и неопределенность необходимо для интерпретации его более поздних работ. Но в "Общей теории" он вновь выразил мысль Найта с характерной литературной пышностью: "Если животный дух притупляется, а спонтанный оптимизм ослабевает, оставляя нас зависеть только от математических ожиданий, предпринимательство угасает и умирает". Кейнса волновали не столько микроэкономические факторы инноваций, сколько макроэкономические факторы Великой депрессии. По его мнению, именно (нематематические) ожидания - "состояние уверенности" - затрудняли достижение или восстановление равновесия, описанного классическими экономистами.
Но Кейнс и Найт проиграли битву за то, чтобы поставить радикальную неопределенность в центр экономического анализа (в Главе 5 мы объясним почему). Большинство экономистов сегодня уделяют - в лучшем случае - поверхностное внимание разнице между риском и неопределенностью. Проблема радикальной неопределенности якобы была укрощена с помощью вероятностных рассуждений. Эта вера заразила другие области общественных наук, включая статистику, социологию и психологию, и даже право.
И вот вместо того, чтобы признать радикальную неопределенность и принять политику и стратегии, которые будут устойчивы ко многим альтернативным вариантам развития событий, банки и предприятия работают, полагаясь на модели, которые претендуют на знание будущего, которого у нас нет и никогда не может быть. Эти модели пытаются управлять неопределенностью, предполагая, что анализ коммерческих и финансовых рисков аналогичен анализу рулетки. Мы не знаем, как выпадет тот или иной спин, но мы знаем возможные исходы и частоту каждого из этих исходов, если бы мы играли в эту игру снова и снова. Однако неопределенность принимает множество форм, и лишь немногие из них можно представить таким образом.
Три основных положения проходят через всю книгу. Во-первых, мир экономики, бизнеса и финансов является "нестационарным" - он не управляется неизменными научными законами. Большинство важных вызовов в этом мире являются уникальными событиями, поэтому разумные ответы неизбежно представляют собой суждения, отражающие интерпретацию конкретной ситуации. Разные люди и группы будут делать разные оценки и приходить к разным решениям, и часто объективно правильного ответа не будет ни до, ни после события. А поскольку то, что мы наблюдаем, не является результатом стационарного процесса, обычные статистические выводы редко применимы, и прогнозы часто основаны на изменчивом песке.