В последние годы термин "поздний капитализм" стал активно использоваться в общественных и академических дискуссиях, обозначая современный этап экономического развития, который сопровождается ростом неравенства, концентрацией капитала, развитием цифровых и военных отраслей, а также сложными изменениями в производственных процессах. Однако многие критики и аналитики воспринимают это понятие как просто синоним текущего состояния капитализма, выражая через него личное неудовольствие или беспокойство по поводу нынешнего положения дел. Но можно ли подойти к феномену "позднего капитализма" иначе, используя методологию и понятия из совершенно иной области знаний, а именно машинного обучения? Рассмотрим такую нетривиальную параллель, чтобы понять корни и суть проблем современного рынка. Идея переобучения - ключевой процесс в машинном обучении, который имеет непосредственное отношение к тому, как функционирует и трансформируется рыночная экономика. Переобучение возникает, когда алгоритм начинает слишком буквально запоминать особенности обучающей выборки, включая случайные и нерепрезентативные факторы, что приводит к снижению его способности правильно обрабатывать и прогнозировать новые данные.
Это аналогично ситуации, когда человек или система начинают верить в несуществующие закономерности, которые на самом деле являются лишь случайными совпадениями - проявление так называемой "суперстиции" в сфере аналитики и прогнозирования. Если сравнить рынок с нейронной сетью, можно увидеть, что деньги в экономике выполняют роль информации, циркулирующей между узлами - участниками рынка, компаниями, инвесторами и потребителями. Рыночная система, подобно искусственной нейронной сети, способна учиться и адаптироваться, накапливать опыт и корректировать свое поведение на основе получаемой обратной связи. Ее целью является оптимальное распределение ресурсов и создание ценности. Однако, как и в случае с переобученной моделью, когда рынок начинает слишком сильно реагировать на мелкие, случайные колебания и гоняется за краткосрочной прибылью без учета долгосрочной ценности и перспектив, он рискует потерять свою эффективность и стабильность.
Переход от фордистской массовой промышленности к постфордистским моделям с автоматизацией и гибкими производственными сетями, массовое распространение цифровых технологий, увеличение роли финансовых рынков и потребления в кредит - все это признаки современного капитализма, который развивается в условиях высокой сложности и динамичности. В этом контексте единичные прецеденты и краткосрочные успехи начинают восприниматься как закономерности и примеры для слепого копирования. Ярким символом такой тенденции служит бум стартапов и инвестиционные пузыри, где каждая новая попытка повторить удачный проект иногда не приносит реальной добавленной стоимости, а лишь усиливает циклы спекуляций и неэффективного расходования ресурсов. Проблема в том, что рыночная система не просто учится на опыте, но и склонна увязнуть в сложных схемах, которые создают видимость высокой компетентности и инновационности, но на деле могут приводить к росту финансовой и экономической нестабильности. Чем сложнее и витиеватее становятся финансовые инструменты, тем труднее для регуляторов и самих участников рынка оценить их реальную ценность и риски.
Это способствует распространению "переобученных" практик, которые дезориентируют экономических агентов и препятствуют рациональному распределению капитала. Сохранение и поощрение сложности ради самой сложности, будь то в программном обеспечении, финансовых продуктах или корпоративных структурах, в значительной мере препятствует более прозрачной и устойчивой работе рынка. В итоге рыночные сигналы, которые некогда служили эффективным "спидометром" ценности, начинают давать искажённую информацию. Порой дорогостоящие активы оказываются переоценёнными, а перспективные инициативы недооценёнными, что ведет к избыточной волатильности и неадекватным инвестиционным решениям. Лучшие практики борьбы с переобучением в машинах включают ограничение чрезмерной сложности моделей и тестирование их на данных, не участвующих в обучении, чтобы повысить способность к обобщению.
Перенос этих принципов на экономическую систему подразумевает необходимость упрощения финансовых и производственных моделей, усиления прозрачности, а также введения ограничений на избыточно сложные и непрозрачные операции. Регуляторы могли бы в большей степени фокусироваться на том, чтобы предотвращать излишнюю спекуляцию и создавать условия для того, чтобы рынок работал как настоящий механизм оценки реальной ценности, а не как канал для переосмысления и дублирования случайных и кратковременных трендов. Тем не менее, полное исправление "переобученного" капитализма - задача чрезвычайно сложная и, вероятно, недостижимая отдельными акторами внутри экономической системы. Это гораздо глубже и масштабнее, чем способность одного потребителя, одного инвестора или даже отдельного правительства. Поэтому важно научиться адаптироваться и функционировать в условиях экономики, в которой рыночные цены не всегда отражают истинную ценность активов и производства.
В таких условиях ориентироваться только на рыночные сигналы опасно, и для принятия решений требуется гораздо более широкий анализ и критическое восприятие информации. Можно провести аналогию с автомобилем, у которого сломан спидометр: водитель не может полагаться на прямое отображение скорости и вынужден использовать дополнительные ориентиры, чтобы не превысить норму и своевременно реагировать на обстановку. Аналогично, участники рынка должны диверсифицировать источники информации, развивать навыки анализа и создавать собственные методы оценки ценности, не полагаясь исключительно на рыночные индикаторы. Итогом становится вывод, что "поздний капитализм" - это не столько стадия неизбежного исторического процесса, сколько симптом системной ошибки, переобучения самой рыночной модели, когда экономика преследует ложные закономерности и теряет способность эффективно создавать и распределять стоимость. Понимание этой аналогии позволяет осмыслить причины рыночных кризисов, спекуляций и социальной напряженности, а также ищет пути к формированию более устойчивого и рационального экономического будущего.
Таким образом, пересмотр наставлений машинного обучения и понимание природы переобучения помогают по-новому взглянуть на современный рынок и его проблемы. Это требование к обществу и политикам задуматься об упрощении избыточно сложных финансовых схем, повышении прозрачности и принятии ответственности за здоровое функционирование экономики. В противном случае капитализм рискует превратиться в систему, неспособную полноценно учиться, адаптироваться и служить интересам широкой общественности. .
