Журнал Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики»

Недавно, 24 июня редакция журнала «Форсайт» вместе с ведущими экспертами из Великобритании, Германии, Нидерландов и России обсудили новые методы форсайта в контексте сложных систем. Оживленная дискуссия открыла новый горизонт возможностей в сфере прогнозирования.

Джордж Райт, профессор Университета Стратклайда (Великобритания), главный редактор журнала Futures and Foresight Science рассказал об особенностях сценарного мышления, особенно важного для разработки пост-ковидных сценариев мирового развития. При разработке сценариев важно учесть временной горизонт и географический фокус исследования, оценить роль заинтересованных сторон. Крупные организации, обладающие большим влиянием, смогут соблюсти свои интересы при любой траектории развития и воплотить в жизнь желательные сценарии. Поведение всех игроков моделируется с помощью ролевых игр.

Диана Мангаладжу, профессор Оксфордского университета (Великобритания) рассказала об объединении методов сценарного анализа и исследований сложных систем для изучения проблем устойчивого развития. Методы исследования сложных систем с успехом применяются в форсайт-проектах, но требуют более детального определения рамки исследований, выстраивания четкой связи между моделированием и сканированием горизонтов.

Ганс Висмет, профессор Технического университета Дрездена (Германия), Президент Саксонской академии наук, эксперт Фраунгоферовского центра международного менеджмента и экономики знаний IMW рассказал о новой экономической модели замкнутого цикла. Основными драйверами экономики замкнутого цикла являются новые цифровые технологии. Переход к экономике замкнутого цикла для компаний не должен быть убыточным, а напротив, приносить прибыль. Для решения существующих проблем необходимо уделять больше внимания устойчивому (зеленому) дизайну товаров и преодолению парадокса Джевонса (повышение эффективности использования ресурса может привести к снижению цены на него и, как следствие, увеличить объем его потребления).

Джеральдина Вессинг, старший аналитик и сценарный практик Shell рассказала о многолетнем опыте компании по составлению долгосрочных прогнозов с учетом социальных приоритетов. Ведущая роль в исследованиях будущего Shell отводится сценарному анализу в связи с растущей неопределенностью, сложностью тенденций и процессов современного мира. Команда, которой руководит Вессинг, размещена в департаменте стратегического планирования, но фактически выполняет функции независимого аналитического центра. Сценарии помогают компании пересматривать существующие стратегии и разрабатывать новые. Сценарии Shell представлены в нарративном формате, они рассказывают о различных вариантах будущего. Таким образом, сценарии становятся понятны лицам, принимающим решения в компании, и внешним читателям (исследования находятся в открытом доступе). Важная функция, которую выполняет команда сценарного анализа и прогнозирования, заключается в критическом анализе устоявшихся представлений и доминирующих принципов. Помимо разработки сценариев, исследовательская команда Shell выявляет критически важные факторы неопределенности, демонстрирует значимость исследований для различных подразделений компании, отраслей ТЭК и заинтересованных сторон. В исследовании Shell, основанном на комбинации количественных и качественных методов анализа, сформулированы три сценария: «Волны», «Острова» и «Небо 1,5». Последний из них учитывает необходимые ответы на вызовы, связанные с изменением климата и загрязнением окружающей среды. Помимо глобальных сценариев исследовательская команда Shell разрабатывает сценарии и дорожные карты по странам и регионам совместно с местными партнерами – неправительственными организациями, компаниями и органами власти.

Энтони ван Раан, профессор Лейденского университета (Нидерланды) представил библиометрические карты исследований сложных систем, которые позволили визуализировать исследовательские тренды, возникающие темы и коллаборации между учеными. Анализ показал значительное изменение тематики исследований и стран-лидеров за последние пять лет. Ранее в исследовательской повестке доминировали два крупных направления – изменение климата и генетический анализ, наибольшее число исследований производили ученые из США. В 2020-2021 гг. тематика изменения климата расширилась, появился кластер исследований новых технологий (включая машинное обучение, искусственный интеллект и др.), а на первое место по числу исследование переместился Китай. Пять лет назад результаты форсайт-проектов и изучения сложных систем в основном публиковались в журналах, посвященных исследованиям будущего, социальным и гуманитарным наукам. В настоящее время основной массив исследований представляют естественнонаучные журналы, фокус смещен на конкретные технологии декарбонизации экономики.

Риккардо Веккиато, профессор Кингстонского университета Лондона (Великобритания) проанализировал связь между форсайтом и когнитивными практиками в компаниях. В исследовании рассматривались ментальная ригидность, жесткие рамки восприятия информации и стратегические убеждения сотрудников, которые влияют на инновационную активность компании и принятие стратегических решений. В отраслях, изменения в которых происходят стремительно, неспособность менеджеров изменить свои статичные и основанные на предшествующем развитии представления и принципы ограничивает поиск новых решений на уровне компании. Одним из основных результатов форсайта является применение результатов исследования на практике, что предполагает способность изменить стратегические установки (ментальные модели), которые лица, принимающие решения, выносят из своего предыдущего опыта работы.

Клаус Майнцер, профессор Технического университета Мюнхена (Германия), Президент Европейской академии наук и искусств (Австрия) рассказал о технологиях машинного обучения и искусственного интеллекта в исследованиях сложных систем. В естественных науках первоначально применялись логические и основанные на знаниях алгоритмы, которые уступили место статистическим методам машинного обучения с использованием больших данных, и, в конечном итоге, комбинации указанных методов. Машинный анализ информации позволил быстро расшифровать структуру белков вируса SARS-CoV-2, и теперь мы знаем, что это не помогло остановить эпидемию. Необходимо масштабное форсайт-исследование, которое позволило бы смоделировать мутацию вируса и его распространение, а также создать систему раннего предупреждения для идентификации подобных угроз в будущем. При проведении форсайт-исследований искусственный интеллект может дополнять и уточнять мнения экспертов. Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта становятся новым фактором доминирования стран на мировой арене, и по-разному применяются в разных регионах мира. В США исследования традиционно тесно связаны с бизнесом, и часто им финансируются. В Европе наука поддерживается государственными фондами. В Китае существует государственная монополия на финансирование исследований и использование полученных результатов, в то время как этические ограничения чрезвычайно слабы. Глобальная конкуренция этих трех лидеров определит исход геополитического превосходства в будущем.

Елена Князева, профессор школы философии и культурологии НИУ ВШЭ предложила усилить методологию форсайта инструментами, используемыми в исследованиях сложных систем. Нелинейные методы прогнозирования позволяют идентифицировать долгосрочный горизонт, устранить неопределенность, уменьшить нестабильность, определить слабые сигналы, сформировать системы управления риском и раннего предупреждения.

Видеозапись семинара  
Презентации участников

Семинар организован в рамках гранта, предоставленного Министерством науки и высшего образования Российской Федерации (№ соглашения о предоставлении гранта: 075-15-2020-928).