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Von Yoan Delhotal
Das Bestreben, die Zukunft vorherzusagen, fasziniert die Menschheit seit langem. Wer es schafft, das Geheimnis der Zukunft zu lüften, kann nur ein Gott der Gegenwart sein.
Auch wenn Algorithmen für maschinelles Lernen und andere mathematische Modelle in der Hinsicht effektiver erscheinen als die Orakel der Antike, ist es uns immer noch nicht gelungen, dieses Rätsel zu lösen. Aber ist eine solche Lösung heute überhaupt realistisch denkbar?
In einer deterministischen Weltanschauung, in der jeder physikalische Zustand durch seinen vorherigen Zustand definiert ist, wäre es theoretisch möglich, die aufeinanderfolgenden zukünftigen Zustände aller Dinge präzise vorherzusagen, wenn wir über alle Daten zu den physischen Zuständen der Objekte verfügen würden, die einen Einfluß auf die Zukunft haben, die wir vorhersagen wollen, und wenn wir alle kausalen Regeln der physischen Welt vollständig verstehen würden.
Aber gerade die Tatsache, daß wir uns auf eine axiomatische Grundlage stützen müssen, ist ein Symptom dafür, daß wir einige der physikalischen Gesetze, die die Welt um uns herum regieren, nicht verstehen. Bestimmte Dinge müssen als wahr angenommen werden, auch wenn wir nicht alle zugrundeliegenden Mechanismen verstehen, weil wir sie mathematisch nicht bestimmen können.
Es wäre daher naiv zu glauben, daß eine Vorhersage, die auf diesem axiomatischen Verständnis der Welt beruht, immer richtig sein könnte, erst recht in Zeiten der Unsicherheit. Und tatsächlich zeigen uns viele aktuelle Trends und Ereignisse, daß die Unsicherheit neue Höhen erreicht: seien es der Wandel des globalen geopolitischen und wirtschaftlichen Paradigmas, die zunehmenden politischen und sozialen Spannungen auf der ganzen Welt, das Aufkommen der KI, die Instabilität unserer Finanz- und Bankensysteme und vieles mehr. Die Veränderungen und Trends, die diese Unsicherheit hervorrufen, und die damit verbundene potentielle Volatilität sind ein fruchtbarer Nährboden für unvorhergesehene Ereignisse.
Das sind seltene, nicht vorhersehbare Ereignisse, positive oder negative, mit massiven Folgen: Im Falle einer negativen Überraschung kann das eine Krise sein, im Falle einer positiven ein wichtiger wissenschaftlicher Durchbruch.
Sie sind selten, weil es sich um die extremsten Ereignisse handelt, und sie sind nicht vorhersehbar, weil wir ihren Ausgangspunkt, ihre Auswirkungen oder ihren Zeitpunkt nicht genau messen können. Gerade solche Ereignisse machen es in Zeiten der Unsicherheit noch schwieriger, die Zukunft vorherzusagen.
Dieses Konzept wurde von Nassim Nicholas Taleb entwickelt, einem libanesisch-amerikanischen Schriftsteller, Statistiker, Philosophen und Ökonomen, er widmete einen Großteil seines Lebens der Erforschung von Zufälligkeit, Unsicherheit und der Frage, wie man die Nichtlinearität von Effekten für sich nutzen kann. Ich möchte heute einen Ansatz vorstellen, der auf seiner Arbeit basiert und darauf abzielt, den bestmöglichen, erwarteten Nutzen aus dieser Unsicherheit zu erzielen und gleichzeitig die Risiken, denen wir dadurch ausgesetzt sind, zu begrenzen.
Abb. 1a: Linear-proportionale Beziehung zwischen Ursache und Wirkung
Wenn wir von „erwartetem Nutzen“ sprechen, meinen wir den durchschnittlichen Effekt, den wir von einem ungewissen Ereignis erwarten können, indem wir die möglichen Ergebnisse analysieren.
Wenn ich beispielsweise „Kopf oder Zahl“ spiele, 50 Cent setze und bei Kopf (in 50% der Fälle) 1 Euro gewinne und bei Zahl (in 50% der Fälle) 0 Euro, beträgt mein erwarteter Gewinn 50 Cent (im Durchschnitt über einen längeren Zeitraum).
In diesem speziellen Fall ist die Beziehung jedoch linear: Wenn ich mich entscheide, den Umfang des Ereignisses zu erhöhen und meinen Einsatz von 50 Cent auf 50 Euro zu erhöhen, steigt auch der erwartete Gewinn von 50 Cent auf 50 Euro; sie entwickeln sich proportional (Abbildung 1a).
Das ist aber nicht immer der Fall. Wir sprechen dann von Nichtlinearität der Effekte. Abbildung 1b zeigt die Nichtlinearität der erwarteten Auszahlungskurve in Bezug auf die Größe des Ereignisses oder die Volatilität. Wenn wir beispielsweise versuchen, die durchschnittliche Fahrzeit von Punkt A nach Punkt B als Funktion der Anzahl der Autos auf dieser Straße zu modellieren, würden wir etwa folgendes Ergebnis erhalten:
Wenn keine oder nur sehr wenige andere Fahrzeuge unterwegs sind – die linke Seite der Grafik –, können wir mit unserer Höchstgeschwindigkeit fahren und eine minimale Fahrzeit erreichen, die aber natürlich durch die physikalischen Gegebenheiten begrenzt ist. Es gibt immer eine Mindestfahrzeit, egal wie leer die Straße ist.
In der Mitte der Grafik ist die Anzahl der Autos noch erträglich und hat wenig oder keinen Einfluß auf die Fahrzeit für jeden Fahrer. Doch auf der rechten Seite sieht man, wie die Probleme beginnen: Ab einem bestimmten Punkt steigt die Fahrzeit viel schneller an als die Anzahl der Autos im Verkehr.
Wir sehen, daß wir uns in einer Situation konkaver Nichtlinearität befinden, in der die negativen Auswirkungen schneller zunehmen als das Ausmaß der Bedingungen, die Volatilität – in diesem Fall die Anzahl der Autos.
Wenn die Unsicherheit zunimmt und die Volatilität, also die Anzahl der Autos, ansteigt, werden wir immer häufiger mit Situationen konfrontiert sein, in denen die Fahrzeit extrem lang ist, weil die Anzahl der Autos weit über dem Normalwert liegen kann. In Zeiten der Unsicherheit treten Extremfälle häufiger auf.
Aus diesem Grund sollten wir den Versuch, die Zukunft vorherzusagen, beiseitelassen und uns stattdessen auf die Analyse der wahrscheinlichen Folgen dieser Extremfälle für unsere Systeme konzentrieren, um unseren erwarteten Nutzen zu maximieren.
Dazu versuchen wir nicht unbedingt, das Verhältnis zwischen Veränderungen in der Größe einer Wirkung und ihren Folgen genau zu messen. Wir wollen vor allem einen Trend ableiten, wie sich der erwartete Nutzen im Verhältnis zur Volatilität entwickelt.
Wir könnten versuchen, diesen Prozeß zu verallgemeinern, um den Trend der Auswirkungen eines Ereignisses als Funktion der Größe der Auswirkungen zu bewerten.
Beispielsweise können wir versuchen, den Trend des erwarteten Nutzens aus wissenschaftlicher Forschung zu bestimmen. Auch in diesem Bereich sind die Gewinne nicht linear: Forscher machen nicht jeden Tag ein Prozent Fortschritt, um dann am hundertsten Tag eine Entdeckung zu machen. Es kann jahrelang nichts passieren – und dann wird plötzlich an einem einzigen Morgen eine revolutionäre Entdeckung gemacht.
Um das zu modellieren, stellen wir alle wahrscheinlichen Szenarien dar und versuchen, jedes einzelne mit einem individuellen erwarteten Nutzen zu verknüpfen:
Abb. 1c: Nichtlineare „konvexe“ Beziehung zwischen Ursache und Wirkung
Wenn wir versuchen, diese Szenarien entlang der Unsicherheitsskala zu modellieren, stellen wir fest, daß die Forschung in den meisten Fällen Kosten oder einen nur marginalen Gewinn bedeutet, daß sie jedoch in den extremsten Fällen einen potentiell unendlichen zu erwartenden Gewinn bietet.
Auch hier haben wir es wieder mit einer Situation der Nichtlinearität zu tun – diesmal jedoch nicht mit einer konkaven, sondern mit einer konvexen (Abbildung 1c).
An dieser Stelle können wir unsere Arten der Nichtlinearität von Effekten in zwei verschiedene Kategorien einteilen:
Nassim Nicholas Taleb nennt Situationen mit konkaver Nichtlinearität „fragil“, weil sie einer Volatilität ab einem bestimmten Punkt nicht standhalten können, woraufhin die negativen Effekte aufgrund ihrer Nichtlinearität enorm sein können.
Situationen mit konvexer Nichtlinearität sind nach Taleb „Optionen mit kontrollierten Kosten“, deren erwarteter Nutzen potentiell unendlich sein kann und die von Natur aus von Volatilität profitieren, weil der Großteil der Gewinne in den extremen Szenarien liegt.
Um das Beste aus einer unsicheren Zeit zu machen, ohne die Zukunft vorhersagen zu können, gibt es daher zwei wichtige Hebel, die wir nutzen können:
Nachdem wir nun die Grundzüge dieses Ansatzes definiert haben, wenden wir uns dem zu, was bereits existiert, und der konvexen Natur der Menschheit zu.
Von Anbeginn der Zeit hat die Menschheit verstanden, daß es keine tragfähige Lösung ist, wenn sich jeder der Welt allein stellt. Die Organisation von Individuen in sozialen Gruppen hat sich als beste Überlebensstrategie durchgesetzt – und auch als beste Strategie für die Weitergabe von Wissen an alle Individuen, aus denen diese Gruppen bestehen. So haben wir heute verschiedene souveräne soziale Gruppen, die miteinander und mit den Individuen, aus denen sie bestehen, interagieren: Das ist es, was ich als das „Menschheitssystem” bezeichne.
Abb. 2a: Schematische Darstellung eines Menschheitssystems
Abbildung 2a ist eine stark vereinfachte Darstellung des Konzepts, das ich gerade beschrieben habe. Wir sehen eine bestimmte Anzahl von Knotenpunkten, die die Nationen darstellen, aus denen sich unser Menschheitssystem zusammensetzt. Jede dieser Nationen ist ein eigenes System, das sich aus Individuen und aus sozialen Gruppen innerhalb der Nation zusammensetzt.
Diese verschiedenen Nationen treffen unterschiedliche Entscheidungen und verfolgen unterschiedliche Wege, insbesondere durch ihre staatliche Politik, um ihr eigenes System zu beeinflussen. Diese Strategien können äußerst vielfältig und komplex sein. Sie sind nur durch das Feld der Möglichkeiten begrenzt und in der Regel so konzipiert, daß sie an den aktuellen lokalen Kontext und an die „Entwicklungsbedürfnisse” angepaßt werden können.
Diese unterschiedlichen Strategien führen zu ebenso unterschiedlichen Ergebnissen, einige davon haben insgesamt positive Auswirkungen auf die Nation, die sie umsetzt, andere insgesamt negative.
Aus probabilistischer Sicht gilt: Je mehr unterschiedliche Strategien nebeneinander bestehen, desto eher tendiert die Wahrscheinlichkeit, daß alle scheitern, gegen null. Umgekehrt tendiert die Wahrscheinlichkeit, daß sich langfristig ein bedeutender Durchbruch ergibt, gegen eins.
Durch die Ausnutzung konvexer Nichtlinearität, angewandt auf das Gesetz der großen Zahlen, sichern wir uns bedeutende Fortschritte. Diese Vielzahl koexistierender und unabhängiger Strategien ermöglicht es uns also auf Makroebene innerhalb des Menschheitssystems, immer einige soziale Gruppen zu haben, die sich entwickeln, und niemals eine totale Sackgasse für die Menschheit zu riskieren.
Praktisch bedeutet das für die Menschheit einfach: Wir sollten nicht alles auf eine Karte setzen.
Einige dieser Nationen werden in ihrer Geschichte mit unvorhergesehenen Ereignissen konfrontiert sein, die durch ihre unterschiedlichen Strategien hervorgerufen werden. Das kann eine positive Überraschung sein, wie beispielsweise eine wissenschaftliche Entdeckung, eine neue revolutionäre Technik oder ein anderes Ereignis, das einen großen positiven Einfluss auf eine Gesellschaft hat. In Lyndon LaRouches Vokabular ausgedrückt: Diese Ereignisse haben ein starkes negentropisches Potential.
Es kann sich aber auch um eine negative Überraschung handeln, wie einen Krieg, eine Krise oder ein anderes äußerst negatives Ereignis, das diese Nation schwer beeinträchtigt.
Wir können eine Asymmetrie zwischen den potentiellen Auswirkungen dieser beiden Arten von Ereignissen beobachten: Positive Überraschungen können einen viel größeren Einfluß auf die Menschheit haben als negative Überraschungen (Abbildungen 2b, 2c).
Um dies vollständig zu verstehen, müssen wir die Verbindungen zwischen den Nationen in unserem Menschheitssystem hinzunehmen. Das können unter anderem Handel, Informationsaustausch, Lobbyarbeit, sogar Konflikte sein.
Allgemeiner gesagt verkörpern diese Verbindungen alle Einflüsse und Interaktionen zwischen den Knotenpunkten eines Systems – in diesem Fall den Nationen, die miteinander interagieren.
Diese Verbindungen spielen eine entscheidende Rolle für die Auswirkungen positiver Überraschungen. Eine wichtige Entdeckung im wissenschaftlichen Bereich oder jeder andere revolutionäre Fortschritt verbreitet sich in der Regel im gesamten System, sobald seine Unumgänglichkeit allgemein anerkannt ist.
Nach der Erfindung der Dampfmaschine war die Effizienzsteigerung so groß, daß alle, die Zugang dazu hatten, sie nutzen wollten, und alle, die sie noch nicht hatten, alles taten, um Zugang zu ihr zu erhalten.
Was Wissen, Techniken und Werkzeuge betrifft, hat die Menschheit diese systemische Fähigkeit, diejenigen Entdeckungen und Fortschritte auszuwählen, die einen unbestreitbaren Nutzen bringen, und sie im gesamten System zu verbreiten.
Umgekehrt können wir beobachten, daß negative Überraschungen auf einen bestimmten Ort und eine bestimmte Zeit beschränkt bleiben. Eine Hungersnot oder ein Krieg betrifft einen bestimmten Bereich unseres Welt-Systems, kann sich aber nicht auf die gesamte Menschheit ausbreiten.
Zusammenfassend läßt sich sagen, daß wir ein Menschheitssystem haben, das uns folgendes ermöglicht:
Die Entwicklung des Menschheitssystems basiert also auf einer Vielzahl gezielter Erkundungen des Bereichs der Möglichkeiten mit Hilfe von Experimenten, während es uns gleichzeitig ermöglicht, eine erfolgreiche Strategie auszuwählen, sobald sie sich durch ihre Vorteile bewährt hat.
Wir können also sehen, daß das Menschheitssystem von Natur aus recht gut organisiert ist: Es ermöglicht uns, die besten Vorteile positiver Überraschungen zu nutzen und gleichzeitig die Auswirkungen negativer Überraschungen zu begrenzen. Dieses System ist von Natur aus antifragil.
Bei genauerer Betrachtung war diese inhärente Antifragilität eher mit technischen Einschränkungen als mit einer bewußten Absicht verbunden. Heute ermöglicht uns die Technologie, weltweit sofort zu kommunizieren, in wenigen Stunden mit dem Flugzeug und in wenigen Tagen mit dem Schiff zu reisen. Das erhöht unsere organisatorischen Fähigkeiten erheblich.
Angesichts dieser neuen Möglichkeiten steht die Menschheit nun vor einer Entscheidung: Wie sollen wir uns unter Nutzung aller neuen Technologien global organisieren?
Die amerikanische Antwort – oder allgemeiner gesagt die Antwort der Finanzwelt – liegt auf der Hand: Diese Organisation wird auf finanzieller Optimierung basieren.
Optimierung an sich ist kein schlechtes Instrument, aber wenn sie ausschließlich nach finanziellen Maßstäben definiert wird, führt das uns auf fragile Wege, die zwar kurzfristig profitabel, langfristig jedoch gefährlich sind.
Um das zu veranschaulichen, können wir das Beispiel der Globalisierung heranziehen: Je mehr sich der globale Markt öffnet, desto mehr Optimierungsmöglichkeiten haben private Akteure.
Im Jahr 1800 war es üblich, Schuhe lokal für den heimischen Verbrauch herzustellen (Abbildung 3a). Im Jahr 2025 ist es denkbar, daß eine Schuhsohle in Bangladesch und ein Schuhoberteil in Malaysia produziert werden, beide in Indien zusammengefügt und dann an Kunden in Frankreich geliefert werden (Abbildung 3b).
So etwas ist heute gang und gäbe. Private Akteure jagen nach jedem noch so kleinen Gewinn, den die Globalisierung bietet, um ihre Kosten zu senken, auch wenn es bedeutet, daß ihre Lieferkette absurd komplex wird.
Wenn alles läuft, erzielt das Unternehmen einen erheblichen Gewinn – der jedoch auf die erzielten Einsparungen beschränkt ist, die niemals die ursprünglichen Produktionskosten übersteigen können.
In Extremfällen, in denen Unsicherheit und Volatilität vorherrschen, können die negativen Auswirkungen auf die physische Welt jedoch beträchtlich sein: Es kann zu unterbrochenen Lieferketten oder Kettenreaktionen führen, die ohne diese finanzielle Optimierung und Globalisierung niemals ein solches Ausmaß erreicht hätten (Abbildung 3c).
Die COVID-Krise ist ein perfektes Beispiel für die Anfälligkeit unserer optimierten Lieferketten, wenn sie mit einem Extremereignis konfrontiert werden. Diese Einsparungen aus Geiz, die mit dem Nachteil extremer Komplexität erzielt werden, werden zum Nährboden für große negative Überraschungen und erhöhen das systemische Risiko innerhalb des menschlichen Systems.
In diesem Paradigma der finanziellen Optimierung werden begrenzte, kurzfristige Gewinne mit einer größeren Anfälligkeit für systemische Risiken und eine Zunahme ihrer potentiellen Auswirkungen erkauft.
In gleicher Weise ist die Finanzwelt ständig bestrebt, ihre Methoden zu optimieren, um maximale Rentabilität zu erzielen.
Langfristig führt dies zu einem größeren Risiko, einem Verkauf von Finanzprodukten immer geringerer Qualität und einem immer dichteren System von Versicherungen und Rückversicherungen zwischen den Akteuren (Abbildung 4).
Auf dem Papier kann die Finanzwelt nicht zusammenbrechen. In Wirklichkeit führen jedoch alle diese Bemühungen um Optimierung und Risikominderung, die auf wachsender gegenseitiger Abhängigkeit der Akteure beruhen, zu einer Erhöhung des systemischen Risikos (Abbildung 5a), sodaß die Staaten gezwungen sind, einzugreifen, um den Zusammenbruch des Finanz- und Bankensystems zu verhindern, wie es während der Krise von 2008 geschehen ist (Abbildung 5b).
Aus Sicht der Finanzwelt ist diese Position verständlich: Sie erzielen Gewinne, wenn alles gut läuft, und im Krisenfall sind es die Staaten – und damit die Bürger – die die Rechnung für die Risiken bezahlen müssen, die sie uns auferlegt haben.
Allgemeiner gesagt, folgt die zentralistische, globalistische, „Eine-Welt”- und monetaristische Vision der Finanzoligarchie dem gleichen Muster: begrenzte Gewinne für sie, massive Risiken für uns.
Auf große Maßstäbe angewendet, führt diese Logik Nationen, die sich dorthin verführen lassen, auf einen fragilen Weg. Das System, das sie uns anbieten, ist nicht darauf ausgelegt, Unsicherheiten standzuhalten; es ist darauf ausgelegt, optimiert und profitabel zu sein, auch wenn es dadurch starr und fragil wird.
Angesichts wachsender Unsicherheiten müssen wir unsere Anfälligkeit für systemische Risiken reduzieren, die sich aus diesen konkaven Haltungen unserer „Eliten” ergeben.
Kehren wir zur ursprünglichen Frage zurück: „Wie können wir als Menschheit, ohne die Zukunft vorhersagen zu können, unseren erwarteten Nutzen maximieren?”
Wir beginnen einige Antworten zu finden; wir könnten:
Dieser Ansatz ermöglicht es uns theoretisch, nicht auf präzise, genaue Prognosen für die Zukunft angewiesen zu sein, um unseren erwarteten Nutzen für die Menschheit zu maximieren. Wir nutzen Unsicherheit, indem wir unser System so gestalten, daß es widerstandsfähiger gegenüber überraschenden Ereignissen ist. In Zeiten der Unsicherheit kann uns das potentiell weitaus größere risikobereinigte Gewinne einbringen, als wenn wir uns auf eine starre Prognosemethode beschränken, mit Daten aus einer Welt, die weitaus weniger unsicher ist als unsere eigene, reale Welt.
In unserem Vortrag haben wir uns heute auf Staaten konzentriert, aber dieser Ansatz ist nicht auf sie beschränkt; es ist auch eine Haltung, die wir individuell einnehmen können. Schauen Sie sich nur an, was wir gerade tun: Wir nehmen eine konvexe Haltung ein, ohne es überhaupt zu merken.
Wir verbringen unseren Sonntag hier gemeinsam auf eine bestimmte gesicherte Weise, im Austausch für die kleine Chance, daß wir die Welt verändern können. Laßt uns weiterkämpfen, dann werden wir eines Tages unsere positive Überraschung erleben – eine, die die ganze Welt verändert. Vielen Dank Ihnen allen.
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