Чи можливо передбачити розпад імперії чи початок війни

Чотириста років тому на території сучасної Чехії ефектним способом зробити політичну заяву було викинути ворога з вікна.

23 травня 1618 року в канцелярії Празького граду група протестантських шляхтичів звинуватила двох католицьких королівських намісників у нехтуванні їхніми правами. Запекла сутичка завершилася тим, що католицьких намісників та їхнього секретаря викинули з вікна третього поверху.

Дивовижно, але всі троє після цієї дефенестрації вижили - завдяки простягнутим рукам ангелів, які злетіли, щоб їх підхопити, якщо вірити католикам. Згідно з протестантською версією подій, їхнє падіння пом'якшила значно менш гламурна купа гною.

Ця сутичка могла б залишитися не більш ніж приміткою в багатовіковій історії довгої кривавої ворожнечі між двома християнськими течіями в середньовічній Європі. Але її наслідки виявилися значно масштабнішими.

Інцидент спровокував очолене протестантами Чеське повстання проти католицького імператора династії Габсбургів, яке переросло в одну з найруйнівніших війн в європейській історії - Тридцятирічну війну. Виснажливі три десятиліття конфлікту втягнули понад десяток держав і забрали мільйони життів унаслідок повсюдних руйнувань, голоду та хвороб.

Це лише один із багатьох прикладів в історії, коли подія мала несподівано далекосяжні наслідки.

Історія рясніє такими випадками.

Східнонімецький чиновник, який обмовився під час пресконференції і спричинив наплив тисяч людей до Берлінського муру, прискоривши завершення холодної війни.

Водій ерцгерцога Франца Фердинанда, який звернув не туди в Сараєві й опинився на шляху вбивці, запаливши порохову бочку, що спричинила Першу світову війну.

Туніський торговець фруктами, який підпалив себе після того, як поліція конфіскувала його ваги, й запустив повстання Арабської весни, що охопили шість країн і призвели до повалення чотирьох державних лідерів.

Озираючись назад, можна сказати, що попереджувальні сигнали були помітні. Цілу низку чинників можна вважати трутом для катастрофічної події. Проблема в тому, щоб заздалегідь знати, яка саме іскра спалахне.

Але дослідники сподіваються, що одного дня складні моделі штучного інтелекту зможуть передбачати, як і коли можуть розгортатися великі світові події.

Вони вірять, що за наявності достатнього обсягу даних можна буде простежити, як хвилі від, здавалося б, незначних інцидентів перетворюються на припливи, здатні зрушувати фінансові ринки, спричиняти революції або призводити до війни. Уже зараз технології ШІ дають уявлення про те, що може бути можливим.

Використати минуле для прогнозування майбутніх криз

Ідея передбачати майбутнє на основі закономірностей, виявлених у минулому, далеко не нова. У першій половині XX століття соціолог Питирим Сорокін започаткував підхід, заснований на даних, щоб пояснити, чому розпадалися імперії минулого.

Для цього він намагався кількісно виміряти суспільну нестабільність у різні епохи, збираючи дані про "мікроподії", такі як політичні вбивства або заворушення, і "макроподії", такі як громадянські війни та революції.

У випадку Стародавнього Риму він використав свої дані, щоб обґрунтувати, що, на його думку, спричинило занепад імперії: надмірний матеріалізм і гедонізм, які призвели до декадансу та "перезрілості".

Сьогодні дух роботи Сорокіна підтримує науковець із теорії складних систем Пітер Турчин в Лабораторії світової історії Оксфордського університету у Великій Британії. Понад десятиліття Турчин і його команда дослідників накопичували 80 000 одиниць якісних і кількісних даних про суспільства, що простягаються від палеоліту, намагаючись пояснити минуле та передбачити майбутнє.

"Ми шукаємо моменти кризи", - каже дослідниця Саманта Голдер, яка працює над проєктом.

Від колапсу пізньої бронзової доби до розпаду Іспанської імперії Габсбургів кризам присвоюють бали, що відображають їхній географічний масштаб та інтенсивність. Ці дані аналізують на предмет закономірностей за допомогою прогностичних обчислювальних моделей - процесу, який наразі не використовує ШІ, але незабаром може почати.

Команда Турчина використовувала свою базу даних, щоб висунути гіпотези про те, чому виникають моменти кризи. Як вони з'ясували, революції зазвичай випливають зі збігу чинників, зокрема зубожіння частини населення та зростання кількості еліт, які змагаються за обмежену кількість керівних посад.

"Якщо це відбувається одночасно і держава має фінансову кризу, революції та громадянські війни стають імовірнішими", - каже Голдер. Як показовий приклад вона наводить Французьку революцію.

Ще у 2010 році Турчин застосував ці методи, щоб передбачити, що 2020 рік буде особливо хаотичним. Він попереджав, що період інтенсивної політичної нестабільності спричинить "темна тріада" соціальних недуг: надлишок еліт, які борються за владу, падіння рівня життя та слабка фіскальна держава. Після глобальної пандемії, яка сколихнула світову економіку, і періоду гострої політичної турбулентності Турчин виглядав далекоглядним.

Зараз команда використовує ШІ для допомоги в збиранні та класифікації величезних історичних масивів даних. Але в майбутньому вони сподіваються застосовувати штучний інтелект і для прогнозування.

"Алгоритми машинного навчання… могли б посилити математичне моделювання, яке ми здійснюємо, - каже Якоб Жамбок, науковий асистент, який також працює з Турчиним. - Ми дивимося в цьому напрямку".

Критики, зокрема покійний антрополог Девід Гребер, ставили під сумнів ідею, що історію можна використовувати для прогнозування майбутнього. А випадкові, одноразові події типу "чорних лебедів", які можуть запускати періоди потрясінь, за своєю природою неможливо передбачити. Але в багатьох випадках існують попереджувальні сигнали, що передують таким тригерам.

Моделювання хаосу

Не дивно, що одними з тих, хто досі приділяв цій сфері найбільшу увагу, є уряди та військові.

У 2020 році секретний розвідувальний проєкт США використав ШІ під назвою Raven Sentry для прогнозування атак талібів в Афганістані.

За даними статті, опублікованої в журналі Воєнного коледжу Армії США, інструмент ШІ отримував дані про історичне насильство в регіоні разом із розвідданими в реальному часі, включно з погодними даними, дописами в соціальних мережах, новинними повідомленнями та комерційними супутниковими знімками.

Модель досягла точності 70%, приблизно порівнюваної з людськими аналітиками, "просто з набагато вищою швидкістю".

Один з оборонних підрядників, залучених до проєкту, Rhombus Power, стверджує, що використав генеративний ШІ для прогнозування вторгнення Росії в Україну, аналізуючи відкриті дані, зокрема супутникові знімки, рухи на ракетних об'єктах і місцеві бізнес-транзакції. Однак ці прогнози не були оприлюднені заздалегідь, тому перевірити заяви компаній не вдалося.

Інші дослідники також розробляють нейронні мережі, спрямовані на прогнозування продовольчих криз, у деяких випадках використовуючи лише кліматичні дані. Проте деякі науковці залишаються скептичними щодо надійності ШІ для таких прогнозів.

Наприклад, Британський інститут Алана Тюрінга з досліджень ШІ оцінив рівень зрілості технологій прогнозування на основі ШІ. Їхній висновок? Загалом, імовірно, до цього ще не зовсім дійшли.

"Одне з випробувань у створенні чогось подібного полягає в тому, що нелегко отримати правильні навчальні дані для ШІ, щоб передбачати майбутні конфлікти", - каже Анна Кнак, старша наукова співробітниця Інституту Тюрінга, яка спеціалізується на національній безпеці та проводила цей аналіз.

"Проблема в тому, що коли ми думаємо про такі речі, як Арабська весна, 11 вересня, Іран чи Кашмір, уся ця інформація розпорошена по фрагментованих джерелах у межах розвідувальної спільноти", - додає вона.

"Дуже складно передбачити навіть нинішні думки деяких наших державних лідерів", - продовжує Кнак.

Її звіт дійшов висновку, що зараз два найперспективніші способи, якими ШІ може допомогти, - це точніше відстеження індикаторів ризику конфлікту та визначення можливих наслідків одразу після того, як стається шок.

Майже так само корисно, як знати, коли станеться катастрофа, - розуміти потенційні хвильові ефекти, каже Юджин Чаусовскі, старший директор The New Lines Institute у США, дослідницького та політичного аналітичного центру, який займається прогнозуванням.

"Де може відгукнутися ця криза - не лише геополітично, а й економічно?" - каже він.

Протягом минулого року Чаусовскі та його команда моделювали різні версії кризи в Ормузькій протоці, яку ми нині переживаємо. У партнерстві зі стартапом у сфері ШІ Mantis Analytics вони використовували ШІ для посилення своїх аналізів - оцінюючи вторинні впливи на енергетичні ринки, напівпровідники та сільське господарство.

Інструменти ШІ "дали нам змогу значно розширити потоки даних, з якими ми працюємо", - каже Чаусовскі, - від моніторингу відкритих джерел і світових новин до "статистичних баз даних з усього - від торгівлі до енергетики та критично важливих мінералів".

Це допомагає підвищити точність симуляцій, які вони проводять. Вони також експериментували із залученням ШІ до симуляцій конфліктів разом із експертами-людьми, де боти по черзі виконували ролі державних лідерів.

Зараз, каже Чаусовскі, "втрачається частина нюансів і складності, які можуть бути на людському рівні". Цікаво, що ШІ також має тенденцію бути більш обережним, ніж люди, - наприклад, утримується від ескалаційних дій.

Програма розвитку ООН уже застосовує ШІ, щоб допомагати оцінювати вплив великих катастроф і подій. Після землетрусу в Гераті в Афганістані у 2023 році вона використала свій інструмент Rapid Digital Assessment на основі ШІ, щоб оцінити обсяги пошкоджень і завалів у будь-якій точці, що дало змогу точніше спрямовувати рятувальні зусилля.

ООН також інвестує в системи раннього попередження на основі ШІ в межах так званого "проактивного управління кризами". Вони поєднують історичні дані та дані, близькі до реального часу, на Панелі ризиків криз, щоб виявляти потенційні осередки насильства до того, як ситуація загостриться.

Наприклад, у Шрі-Ланці відстежують мову ненависті та макроекономічні дані, тоді як в інших місцях можуть аналізувати переміщення населення або міграцію.

Наступний фінансовий крах

Фінансові регулятори також сподіваються, що ШІ дасть їм фору у виявленні потенційних проблем. Вони мають доступ до "надзвичайно детальних, по суті даних у реальному часі про те, хто чим володіє в усій фінансовій системі", каже Антоніо Коппола, доцент фінансів Стенфордського університету.

Це, у поєднанні з методами ШІ на кшталт глибокого навчання, можна використати для кращого інформування про регулювання фінансових ринків.

Частина ролі фінансового регулятора полягає в розгляді політичних втручань, щоб запобігти або пом'якшити фінансові кризи. Замість прогнозування самих криз нинішня робота Копполи зосереджена на питанні: "якщо накриє ця велика хвиля стресу, де будуть проблеми? Хто саме потрапить у біду?"

У нещодавній публікації, що демонструє принципову можливість, Коппола створив модель, навчану на великомасштабному наборі даних, який складався з фінансових портфелів, що охоплюють близько $40 трлн багатства в системі тіньового банкінгу.

Тіньові банки надають послуги, подібні до комерційних банків, але існують поза межами звичайного фінансового регулювання та акумулюють значні фінансові ризики. Наприклад, система тіньового банкінгу сприяла кризі ліквідності під час пандемії Covid-19.

Коппола з'ясував, що після того, як модель ШІ навчали на 20 роках даних до 2019 року, вона змогла точно спрогнозувати, які ринки зазнали найбільших розпродажів фінансових активів у 2020 році і які інвестори зробили найбільший внесок у падіння ринку.

За словами Копполи, результати виявилися у 10 разів кращими за традиційні методи, засновані на економічній теорії. Водночас він поспішає додати, що ШІ не повинен замінювати традиційне економічне моделювання. Радше він може його доповнювати.

Далі Коппола вивчає, як ці моделі ШІ могли б включати неструктуровані дані, такі як новинні заголовки, щоб підвищити їхню точність.

Інші дослідники вже аналізують, як ШІ можна використати для прогнозування самих фінансових криз, але ця сфера все ще перебуває на початковій стадії.

Хоча може знадобитися кілька ітерацій, перш ніж ШІ почне точно прогнозувати кризи, він уже досягає успіхів у менш ризикованій сфері турнірів прогнозування, де учасники роблять ставки на ймовірність настання різних світових подій - від спортивних до політичних. Стартапи у сфері ШІ поступово піднімаються в таблицях лідерів, хоча люди наразі все ще посідають верхні позиції.

Але існує ймовірність, що саме ШІ може спровокувати наступну глобальну кризу. Багато економістів уже прогнозують "бульбашку ШІ", яка в разі лопання може мати руйнівні наслідки для фінансових ринків, тоді як керівники технологічних компаній застерігають про ширші суспільні потрясіння, які може спричинити ця технологія.

З огляду на це ми запитали чат-боти ШІ ChatGPT, Gemini та Claude про ймовірність того, що сам ШІ може спричинити майбутню глобальну кризу. Дослідження 2024 року показало, що, попри схильність до галюцинацій - вигаданих даних, - поєднання прогнозів кількох чат-ботів ШІ може досягати точності на рівні людських прогнозистів.

У відповідь на мої запити Claude відмовився назвати конкретну цифру, тоді як Gemini оцінив це як "50 на 50". ChatGPT, однак, оцінив імовірність того, що ШІ "сприятиме серйозній глобальній кризі в якийсь момент цього століття", на рівні "приблизно 20–40%". Ймовірність екзистенційної кризи він оцінив менш ніж у 5%.

Тож поки що, здається, нам залишається лише чекати й дивитися.