Примечательно, что в границах одного абзаца [ibid.] знание превращается у Хайека в информацию, порождая у читателя вопрос: так что же существует в распределенном виде - знание или информация? По всей видимости, и то, и другое. Распределенное знание для Хайека - эмпирическая реальность, отраженная в теоретической конструкции полного и внутренне согласованного знания. Однако тот факт, что Хайек говорит о распыленном знании (или знаниях), а не о множестве локальных знаний, и то, в чем он видит функции рынка, свидетельствует о неустранимости идеи знания как картины, абстрагирующейся от многого, что открывается в локальных перспективах, но и имеющей то, чем локальные перспективы похвастаться не могут, - системное представление целого. Критика Хайека обращена не против возможности нераспыленного знания, а против возможности производства такого знания «отдельным разумом», и имеет не только теоретико-познавательный и методологический, но и социально-экономический и философско-политический характер (критика модели централизованного планирования).
Вопреки Хайеку, нераспыленное знание сознательно производится (в том числе в контексте решения управленческих задач), а не только спонтанно формируется посредством механизмов, которые нельзя отнести к результатам человеческой проектной деятельности. Вместе с тем знание производится не одним, а многими умами, и в таком виде становится знанием каждого в отдельности, подвергаясь при этом большим или меньшим искажениям. Речь идет о различении личностных знаний и знаний как общего достояния, принадлежащих - принимающихся и использующихся - многими индивидуальными субъектами. Частью эти знания объективированы в успешной деятельности и ее результатах, частью зафиксированы посредством знаковых систем и в таком виде потенциально принадлежат многим. Присвоение подобных знаний - вписывание в уникальную индивидуальную систему личностных знаний - сопряжено с их искажением. Поскольку человек - общественное существо, не только индивидуален, но и коллективен, постольку искажения не тотальны, хотя их тем больше, чем самобытнее личность реципиента. Присвоение знания - творческий процесс, не сводимый к процессу, подобному загрузке данных в память компьютера. Хайек проговаривается об этом, говоря о распространение информации, а не знания. Действительно, то, что коммуницируется, выступает для каждого не столько знанием, сколько информацией - в соответствии с представлением о различии знания и информации через отсылку к субъекту (необязательно человеку, как это прописывает, например, Л.А. Микешина [Микешина, 2005, с. 364-365], но и субъекту как познавательной и, шире, деятельностной инстанции, которую можно описывать в оптике, например, информационно-управленческих систем [Бодякин, 2007]). Таким образом, знание и информация могут быть различены функционально: знание - продукт познавательной деятельности, а информация - ресурс. Знание - не только системно, т. е. структурировано, внутреннее согласовано, упорядоченно, проинтерпретировано и вписано в более широкие пласты знания, а значит, обосновано и достоверно, тогда как информация этими характеристиками может не обладать или обладать не в полной мере. Знание еще и релятивно в отношении определенных познавательных задач, т. е. знание становится знанием, когда может быть использовано для ответа на определенный вопрос - чисто познавательный или прагматически-утилитарный. Поэтому знания - продукты познавательной деятельности - могут выступать для конкретного субъекта познания в качестве информации. Отсюда и распространенное отождествление информации с данными. Так, для экономиста, исследующего спрос на какой-то продукт, знания участников рынка предсказаний, воплощенные в соответствующих котировках, представляют собой только данные, или, как иногда образно, но точно выражаются, «голую информацию». Распределенное знание Хайека, следовательно, является не столько действительной формой существования знания о сложных системах, сколько таким знанием в потенции. Другими словами, мы называем его знанием, а не совокупностью локальных личностных знаний именно потому, что оно должно и может быть собрано тем или иным способом.
Дельфи и краудсорсинг: коллективы как системы сбора и обработки информации
Способ интеграции локальных знаний, ведущий к выделению релевантных данных (информации), предлагаемый Хайеком, не только не является единственно возможным, но и наилучшим. Хайек прав: отчасти данные могут быть сепарированы без целенаправленных усилий, за счет того, что функционирование исследуемой системы, например социального института, само подсказывает, какая информация значима, а какая - нет. Но для современной управленческой практики этого недостаточно, поскольку стратегия саморегулирующихся систем, в частности, саморегулирующегося рынка, сопряжена с издержками, последствия которых могут не окупаться, в случае рынка - ни экономически, ни в более широком социально-гуманитарном плане.
Так, рынок формирует определенные горизонты видимости, а значит, и задает определенные перспективы развития для каждого участника и системы в целом. Обмен информацией в таком формате ограничен логикой текущего развития, не позволяет видеть новое, а также возможности нового - того, чего нет, но что может быть. Конечно, механизм цен указывает на недостатки и лакуны, требующие заполнения, - если стоимость некоторого жизненно важного товара год от года повышается, нужно искать ему альтернативу или пытаться изменить структуру производства таким образом, чтобы стоимость снижалась. Но эта ситуация из разряда «пока гром не грянул...». Ограничения накладываются и на цели, которые способны ставить участники рынка. И речь идет не только о том, что эти цели имеют исключительно экономический характер (а значит, не учитывают «потребностей» целого, в которое включена экономика, - общества). С точки зрения соображений долгосрочного обеспечения конкурентоспособности и одновременно социально-экономической стабильности такой подход также не является наилучшим [Pirozhkova, 2017]. Как пишет американский экономист Дж. К. Гэлбрейт, «наши летательные аппараты не устремились бы к Луне (и даже не особенно часто в Лос-Анджелес), если бы их создание зависело от рыночных стимулов» [Гэлбрейт, 2004, с. 501]. Помимо вопроса, действительно ли рыночная система способна функционировать и развиваться без сознательной управленческой деятельности, принципиальные ограничения стратегии саморегуляции рынка связаны и с тем, готовы ли мы жить по этой объективной логике, в частности, готовы ли мы переносить тяжелые кризисы.
Обозначенные слабые места предлагаемого Хайеком способа собирания распределенных среди членов общества знаний в целях социально-экономического планирования и управления делают актуальным поиск иных механизмов. Первым можно предложить вариант, подразумевающий вместо статистического учета информации, распределенной между большим числом специалистов (или неспециалистов), построение квази-измерительной системы, где знания каждого позволяют выносить оценку - текущего или перспективного положения дел. Подчеркнем, что речь идет об обобщающем описании и задействовании привычной стратегии научного исследования - выявления факторов, имеющих для состояния системы решающее значение, и поиск доминантных тенденций. Но обобщение производиться не внешним субъектом, а силами самой системы, которую делают рефлексивной - работающей не только над оценкой внешне заданной проблемы, но и над предложенными самой системой вариантами. То есть оценки не усредняются, а анализируются на последующих этапах функционирования системы, действует не столько механизм суммирования, сколько интегрирования. Это делает систему не только измерительной, но и вычислительной, т. е. способной не только собирать, но и обрабатывать данные. Системой описанного типа выступает коллектив экспертов в рамках процедур многотуровых опросов (т. н. метод Дельфи) - пример коллективного производства знания, которому при должной организации может приписываться довольно высокая степень достоверности.
Однако коллектив экспертов не автономен. Как любые инструменты измерения и вычислительные системы, он нуждается в кон- структировщике и операторе. Функции первого, разумеется, серьезно отличаются от функций инженера, проектирующего экспертные системы, хотя бы в том отношении, что база знаний (как и база данных) не помещается в человеческий коллектив, а присутствует там, причем в виде распределенного знания Хайека. «Конструктировщик» формирует базы знаний и данных опосредованно - через подбор участников коллектива, а также дополняет их, сообщая какую-то информацию. Обновление информации осуществляет и «оператор», ставящий перед экспертным коллективом те или иные задачи. В случае Дельфи- экспертизы конструктировщиком и оператором выступает организационная группа, без нее никакого знания - продукта коллективной экспертизы - получено быть не может. То же верно в отношении рынков предсказаний. Они обходятся без организационного начала и вместе с тем могут быть рефлексивны в той мере, в какой трейдеры анализируют и включают оценки других трейдеров в собственные выводы прогнозного характера. Но вновь обращаясь к компьютерным аналогиям, несложно заметить, что рынки предсказаний, с одной стороны, отвечают принципам автоматизации вычислений [Ильин, 2016], а с другой - не исключают полностью фигуры оператора также и по той причине, о которой говорилась выше, - показатели рынка должны быть кем-то проинтерпретированы.
В качестве еще одного способа объединения распределенных знаний сегодня указывают на краудсорсинг, в частности т. н. научный краудсорсинг. Краудсорсинг - процесс поддержки какого-либо процесса на добровольных началах преимущественно непрофессионалами или, по крайней мере, не требующий от привлеченных исполнителей, чтобы они были специалистами-профессионалами в некотором виде деятельности. В контексте теоретико-познавательного анализа на краудсорсинг часто указывают как на один из способов концентрации и интеграции знаний, однако можно представить этот процесс и иначе.
Краудсорсинг - вариант аутсорсинга, одной из современных форм разделения труда. Ее специфика - территориальная разнесенность различных производственных процессов и привлечение так называемых внешних исполнителей. Такие исполнители получают от команды, организующей реализацию проекта (в том числе исследовательского) и ответственной за нее, конкретные задания и обязуются предоставить конкретный продукт. Именно в делегировании части работ и состоит аутсорсинг. Кроме того, в отличие от приобретения уже готовых и стандартизированных товаров и услуг аутсорсинг предполагает работу под заказ, учитывающую специфические требования заказчика [Котляров, 2010]. Краудсорсинг повторяет эту логистику с той разницей, что исполнителями выступают непрофессионалы.
На избыточность оценки аут- и краудсорсинговых форм организации научного исследования в качестве особой формы коллективного познания указывает концептуализация экономической природы аутсорсинга Д.И. Котляровым. Котляров предлагает смотреть на аутсорсинг как на процесс не передачи каких-то процессов, которые мог бы осуществлять сам заказчик (в нашем случае субъект научноисследовательской деятельности), сторонним акторам, а использования внешних ресурсов. Если прибегнуть к теоретико-деятельностной терминологии, можно сказать, что внешние исполнители оказываются специфическим деятельностным инструментарием, средством достижения цели, но не субъектами деятельности. В случае научного краудсорсинга субъектом оказывается группа ученых, проводящих исследование, а не сеть гражданских участников, привлекаемых для сбора или обработки информации. Фактически, эта система мониторинга или распределенных вычислений, только построенная из биологического материала, а не из хард- и софтвера, станций слежения и т д. Тот факт, что люди оказываются способны выполнять операции, реализация которых недоступна для электронно-вычислительных машин, еще не делает их субъектами производства знания. Более того, в отличие от Дельфи и даже рынков предсказаний «толпе» делегируются вполне определенные функции, перед ними ставятся конкретные задачи, и здесь уже в полной мере можно говорить именно об агрегировании данных, а не знаний.
От краудсорсинга и Дельфи к гражданской науке и делиберативному форсайту
Помимо научного краудсорсинга, существует более широкий феномен участия непрофессионалов в научной работе - т. н. гражданская наука, в которую научный краудсорсинг входит как одна из составляющих [Haklay, 2015]. Гражданская наука не сводится к использованию вычислительных мощностей и сбору информации, иерархические взаимосвязи трансформируются частично в равноправный диалог, частично в восходящее движение. Это происходит главным образом в силу дополнительных задач, решаемых в рамках гражданской науки, - образовательных и популяризации науки, предполагающих приобщение непрофессионалов к нормам научной деятельности. Подобная трансляция может иметь место и при научном краудсорсинге, как он был описан в предыдущем разделе, но она, что важно, не является обязательной. При точно сформулированной задаче, прописанном алгоритме действий, безразлично, насколько человек, реализующий данные ему задания, осознает принципы научного познания. Но если и тогда, когда краудсорсинг становится не только средством облегчить и удешевить научный процесс, но и каналом популяризации науки, а заодно и вербовки научных кадров, мы уже можем говорить о гражданской науке.
Что дает знакомство с нормами научной деятельности и их использование, пусть локальное, в плане оппозиции информация-знание? Осознание конечной цели, пути, ведущего к ней, и своей роли в движении по этому пути сообщает гражданину субъектность и вкупе со специфическими навыками, которыми могут обладать граждане, дает начало формам гражданской науки, противоположным научному краудсорсингу, - т н. науки восходящего типа (bottom-up science), когда не профессиональные, а «гражданские» ученые формируют повестку своего исследования [Haklay, 2015, p. 15] (сюда можно отнести и феномен гаражной науки [Ledford, 2010]). Таким образом, гражданская наука - это объединение познавательных усилий на базе научных методов и научного мировоззрения, хотя гражданская наука также предполагает встречное движение - большее доверие со стороны науки обществу и отзывчивость в отношении его нужд (в случае науки восходящего типа).
Что касается планирования и управления, то, как отмечает, например, политический историк Дж. Обер, обсуждавшиеся выше рынки предсказаний хороши для прогнозных задач, но не для плановых и проектных. Это же верно и в случае методики Дельфи-экспертизы. Если нужно вырабатывать программу действий, то требуется задействовать совершенно иные механизмы. Разбирая проблему объединения знания как вопрос организации демократического политического процесса и опираясь на реконструкцию полисной политической системы, Обер указывает в качестве механизма, дополняющего процедуры, подобные рынкам предсказаний, - опросов и голосований (процедуры, на его взгляд, «предсказательного» типа), на институты совместного рассмотрения тех или иных вопросов [Ober, 2009]. В действительности, и прогнозные задачи требуют чего-то большего, чем предсказательная стратегия [Пирожкова, 2017]. В планово-прогнозной и управленческой практике подобным «чем-то» является форсайт.
Форсайт опирается на парадигму участия [Popper, 2009], экстраполируя эксплицированные выше онтологический и гносеологический принципы на область социального будущего. Форсайт - деятельность постакадемического типа, по-прежнему (или, возможно, в принципе) далекая от методологического оформления, которая задействует и статистические методы, опросы и голосования, поэтому в данном случае мы говорим о форсайте определенного типа. Его можно назвать делибе- ративным форсайтом, или форсайтом по модели круглого стола. Здесь локальные знания не выстраиваются иерархически, форсайт работает с теми ситуациями, когда сепарация важного от неважного - будь то по хайековской логике целого или по принципу статистического обобщения - выключает значимые элементы, например, потенциальные точки возникновения новых трендов или факторы-джокеры [Pirozhkova, 2017]. Они неплохо схватываются в рамках Дельфи-экспертиз благодаря отбору вариантов не только по принципу популярности, но и по принципу новизны, но и эта классификация может оставить за бортом потенциально значимый фактор. Данное ограничение преодолевается, когда каждый может быть услышан всеми.