Читать книгу "Умные граждане – умное государство - Бет Новек"

Идея улучшения результата с ростом количества участников популярна уже много лет. Предположение о меньшей вероятности ошибок в процессах с участием большого числа граждан по сравнению с решениями, принимаемыми небольшим числом людей, задолго до маркиза де Кондорсе высказывали Аристотель, Макиавелли и Спиноза[433]. Для эпистемологических демократов голосование (в отличие от жеребьевки, диктатуры или олигархии) – это не просто моральное право. Эмпирически доказано, что голосование повышает качество принятых решений, поскольку агрегирование большого числа голосов снимает «проблему» политического невежества и неразумности среднестатистического гражданина. Опора на коллективный интеллект лежит в основе методик голосования большинства и сверхбольшинства, широко распространенных в демократиях. В отличие от Сомина и мыслителей, считающих акт голосования бессмысленным из-за малого веса каждого отдельного голоса, теория коллективного интеллекта утверждает, что значение имеет каждый голос, потому что совокупность голосов, как правило, дает правильный результат.

Однако сторонники голосования, опять же, недооценивают компетентность граждан. В отличие от Фишкина, стремящегося посредством экспериментов доказать ценность общественной дискуссии, Лэндмор и другие эпистемологические демократы относятся к лагерю теоретиков, развивающих абстрактные идеи вне социального контекста.

Лэндмор рассматривает концепцию выборов (широкая дискуссия с последующим голосованием), а не реальный избирательный процесс и реальное голосование, направленные на повышение качества принимаемых решений. Приводимые ею примеры рождены в искусственных условиях. На практике статистическая взаимосвязь между масштабными процессами, основанными на широком общественном участии, и их результатами может быть отрицательной или отсутствовать вовсе. Лэндмор не затрагивает проблему падения уровня доверия граждан правительству и не пишет о злоупотреблениях и некомпетентности современных демократий, хотя голосование в них является нормой.

Для усиления аргументации философы часто игнорируют усложняющие общую картину детали. Однако представление о гражданах как о талантливых «заготовках» без социально обусловленных особенностей поведения, без навыков или умений, характерное для эпистемологической концепции, не позволяет рассматривать граждан как талантливых специалистов, способных внести значительный вклад в процессы управления.

Политолог Генри Фаррелл[434] и его соавтор и исследователь, статистик Косма Шализи, также являются сторонниками эпистемологической картины мира. Они настаивают на том, что «демократия знает лучше». Стремясь усовершенствовать абстрактные концепции своих предшественников, авторы выстраивают компьютерные модели, направленные на улучшение современных институциональных структур, включая иерархические организации и рынки. Цель этих исследований – найти пути привлечения граждан к решению комплексных общественных проблем. Ученые уверены, что демократические методы работы способны обеспечить наилучшие результаты, а чтобы доказать действенность демократии, они используют математический и эмпирический инструментарий, а также сложные компьютерные симуляции. Одновременно Фаррелл проводит исследования способов сдерживания пристрастного поведения, которое мешает продуктивному участию.

Однако на сегодняшний день большинство приверженцев основного направления эпистемологической демократии все еще далеки от объединения теории с пониманием практики процесса принятия оптимальных решений, его контекста и наилучших стратегий и структур, в которых такой процесс может быть реализован. Интерес к теории коллективного интеллекта является важным шагом на пути к использованию компетенций граждан, но только лишь теоретического анализа явно недостаточно, чтобы предложить действенный рецепт альтернативной модели государственного управления[435]. Даже «эпистемологические демократы», поддерживающие идею использовать интеллектуальный потенциал граждан, до сих пор рассматривают индивидов в качестве носителей «знания» только в свете закона больших чисел. Теоретические работы, даже в области партисипаторной демократии, по-прежнему утверждают, что люди либо невежественны по своей природе, либо необразованны в силу обстоятельств.

Сквозь господствующую политическую теорию красной нитью проходит представление о гражданах как о неграмотных, склонных к агрессивности, неэффективных людях, способных в лучшем случае лишь к обсуждению, но не к продуктивным политическим действиям, за исключением голосования по конкретным вопросам. Институциональным структурам, серьезно относящимся к компетентности граждан, очень непросто преодолеть подобные установки официальной политологии, истоки и сущность которых тесно связаны с профессиональной и социальной ориентированностью политических институтов, охраняющих статус правящей элиты и исключающих чужаков. Аналогичным образом, новая теория коллаборативной демократии (collaborative democracy), рассматривающая граждан в качестве партнеров государства в процессе решения проблем, не может отказаться от идеи доминирования профессионализма в политической теории и практике, поскольку она тесно «увязана» и с наукой, и с технологией. Эти разные области интеллектуальной деятельности – политика и наука – не так уж отделены друг от друга, они имеют множество связей и переплетаются все больше. Вероятно, на изменение нынешнего отношения к компетентности граждан наиболее серьезное воздействие окажут новые технологии и достижения в области компьютерных наук, что приведет к переходу на новую ступень эволюции политических институтов.

Глава 4

Технологии поиска экспертных знаний

Где знания, которые мы потеряли в потоке информации?

Т. С. Элиот, «Скала», 1934 год[436]

Люди, управляющие экономическими и общественными процессами, должны иметь точное представление о реальной ситуации, которое дают фактические данные. Удовлетворить потребность в актуальной информации помогает технология больших данных – метод сбора и обработки больших объемов разноформатных данных, в том числе собранных и с помощью электронных датчиков. За два последних десятилетия мы научились создавать и хранить новые виды контента в огромных объемах. В конце 2012 года было подсчитано, что общий объем цифровой информации, генерированной человечеством, оценивается почти в 2,8 зеттабайт (2,8 триллиона гигабайт); к 2020 году[437] прогнозируется его увеличение до 40 ЗБ.