Конкретные приемы обсуждаются в разделе о технологическом прогнози­ровании в главе 3. 20 страница

Роль “исследований и разработок” как составной части науч­ной и экономической деятельности будет рассмотрена в следую­щем разделе. Сейчас же, рассматривая измерения технического прогресса, следует обратиться к новым видам знания, представ­ленным технологическим прогнозированием.

Способны ли мы сегодня предвидеть [будущее] лучше, чем раньше, по крайней мере в таких относительно познанных обла­стях, как технология? Современное состояние прогнозирования отличается от прежнего тремя факторами: 1) пониманием того, что в обществе идет сложный процесс дифференциации, что тре­бует исследования различных видов систем и их взаимоотноше-

⁴⁶ Nelson R.R., Peck M.]., Kalachek E.D. Technology, Economic Growth and Public Policy. P. 43.

 

ний; 2) развитием новых методов, преимущественно статисти­ческих, а зачастую и математических, облегчающих систематиза­цию и анализ данных образом, позволяющим выявлять различ­ные темпы изменений, происходящих в различных секторах об­щества; 3) наличием достаточного количества эмпирических дан­ных, дающих возможность выявлять детальный структурный со­став секторов и выражать тенденции развития в виде последова­тельных временных рядов.

Самым простым и, возможно, наиболее важным достижением является наличие обширных статистических данных. В 1790 году в английском парламенте дебатировался вопрос о том, увеличи­вается или уменьшается население страны. Разные люди, осно­вываясь на своих ограниченных эмпирических сведениях, отста­ивали прямо противоположные доводы. Вопрос был разрешен путем проведения первой современной переписи населения. Од­нако важно и то, какое количество специалистов способно ком­петентно работать с этими данными. Дж.Шпенглер был недалек от истины, когда говорил: “Сегодня экономисты не только могут больше уделять внимания проблеме народонаселения, чем в пред­шествующие 80 дет, когда этому вопросу они посвящали от 1 до 1,5 процента своих статей; имеется также больше экономистов, способных выполнять эту работу. Сегодня в мире работает боль­ше экономистов, чем их жило за предыдущие 4 тысячи дет, и их число возрастает даже быстрее, чем численность населения”⁴⁷.

Попросту говоря, чем больше имеется в наличии информации (вы только посмотрите на количество исходных данных, необхо­димых для построения системы национальных счетов!), тем лег­че составить схему поведения переменных и сделать прогноз. Если не все наши основные экономические и социальные проектировки, то большая их часть основана сегодня на концепции валового национального продукта. При этом поразительно сознавать, сколь недавно была учреждена государственная система сбора и публи­кации подобных макроэкономических данных, восходящая к бюд­жетному посланию президента Ф.Д.Рузвельта 1944 года. [Сле­дует иметь в виду], что систематическое технологическое про­гнозирование и сегодня пребывает в зачаточном состоянии. Во всеобъемлющем обзоре вопросов технического прогнозирования,

⁴⁷ Spengler J.J. Presidential Address // American Economic Review. May 1966.

 

подготовленном для Организации экономического сотрудниче­ства и развития, Э.Янтш пишет: “подавляющая часть техничес­ких прогнозов делается сегодня без последовательного использо­вания специальных методов... Потребность в формальных мето­дах стада осознаваться всего несколько лет назад. Хотя начало систематического технического прогнозирования может быть от­несено примерно к 1950 году, а первые шаги к нему — к 1945-му, широкий интерес к его специальным методам впервые проявился около 1960 года, а первые эксперименты с применением новых методов относятся к концу 50-х. Теперь, в середине 60-х, наблю­дается заметный интерес к более совершенным многоуровневым методам и интегрированным моделям, которые могут быть при­способлены для компьютерного программирования”⁴⁸.

Большая часть современного технического прогнозирования все еще строится на учете того, что воображают в качестве возможно­го инженеры и писатели. В 1892 году немецкий инженер Пдесснер предсказал технические разработки (сверхкритичный пар и тур­бины для паров металла) и [некоторые] новые функциональные возможности (печать текстов “с голоса” и телеуправление), кото­рые относились — а в определенной степени и сегодня относят­ся — к отдаленному будущему. А.Кларк, который в своих серьез­ных научно-фантастических произведениях сделал ряд наиболее рискованных прогнозов, утверждает, что все, что теоретически воз­можно, будет, несмотря на технические трудности, достигнуто, если существует достаточно сильное желание это сделать. “Фан­тастические” идеи, говорит он, осуществлялись и в прошлом, и только исходя из того, что они по-прежнему будут осуществлять­ся, мы можем в какой-то мере надеяться на возможность предска­зывать будущее⁴⁹. Большая часть такого рода надежд имеет “по­этический” характер, поскольку в них слишком мало уделяется внимания существующим ограничениям, особенно экономическим. Фантазия, возможно, необходима, однако только при условии, что она ставится соответствующими методами в определенные рамки. М.Макдухан, с его склонностью к парадоксам, говорил, что совер­шенствование интуиции есть сугубо техническое дело.

⁴⁸ Jantsch E. Technological Forecasting in Perspective. Organization for Economic Cooperation and Development. Paris, 1967. P. 109.

⁴⁹ См.: Clarke A.C. The Promise of Space. N.Y., 1968.

 

Большая часть первоначальных импульсов к развитию систе­матического технологического прогнозирования была обуслов­лена признанием его необходимости со стороны военных, а его пионером стал Т. фон Кэрман — известный ученый в области • аэродинамики, работавший в Калифорнийском технологическом институте. Его доклад о перспективах развития авиационных дви­гателей часто называют первым современным техническим про­гнозом⁵⁰. Позже он положил начало разработке обобщенных пя­тилетних технических прогнозов ВВС США и технических про­гнозов НАТО. Предложенные им новшества были довольно про­стыми. Как писал Э.Янтш, Т. фон Кэрман не пытался давать точ­ные характеристики функциональной технической системе буду­щего, а рассматривал ее основные потенциальные возможности и ограничители, ее вероятные функциональные способности и ключевые параметры; делая упор на оценку иных комбинаций перспективных базовых технологий, т.е. на оценку альтернатив­ных технических вариантов, он стремился ограничивать свои про­гнозы достаточно определенными временными рамками — 15—20 годами.

В этом отношении, как отмечал Дж.Б.Куинн, технические прогнозы весьма схожи с рыночными иди хозяйственными про­гнозами. Ни один квалифицированный менеджер не станет ожи­дать, что рыночный прогноз позволит предсказать размеры или характеристики отдельных рынков с точностью до десятой еди­ницы измерения. Разумно предполагать, что исследователь при­близительно определит наиболее вероятные, иди “ожидаемые”, размеры рынка и оценит вероятность и последствия формирова­ния вариантов рынка с иными характеристиками. В этом смысле Дж.Б.Куинн отмечает: “За исключением непосредственной пря­мой экстраполяции ныне существующих методов, предсказание точного характера технологии, применение которой будет доми­нировать в будущем, является тщетной задачей. Однако можно разработать “набор прогнозов” функциональных характеристик, потребность в использовании которых наиболее вероятна в буду­щем. Можно сформулировать вероятностные оценки того, какие функциональные характеристики будет способен обеспечить к

⁵⁰ Кагтап Т., von. Towards New Horizons. Report submitted on behalf of the U.S. Air Force Scientific Advisory Group. November 7, 1944.

 

определенному моменту будущего конкретный класс техники. Наконец, можно проанализировать, какие потенциальные послед­ствия будет иметь появление к определенному сроку в будущем этих технико-экономических возможностей”⁵¹.

Происшедшему в 60-е годы “скачку” в развитии технического прогнозирования в значительной мере способствовали труды Р.Ленца-младшего, работавшего в отделе аэронавигационных систем Системного командования ВВС США (авиабаза Райт-Патгерсон, штат Огайо). Небольшую монографию Р.Ленца “Тех­ническое прогнозирование”, в основе которой лежит его магис­терская диссертация, выполненная десятью годами ранее в Мас­сачусетсском технологическом институте, особенно часто цити­руют за содержащуюся в ней классификацию и систематизацию методов технического прогнозирования⁵². Он подразделил типы прогнозирования на экстраполяцию, аналогии роста, трендовую корреляцию и динамическое прогнозирование (т.е. моделирова­ние) и попытался показать области применения каждого типа как по отдельности, так и в сочетании друг с другом. Э.Янтш в своем обзоре, подготовленном для ОЭСР, дал перечень ста раз­личных методов (хотя многие из них являются лишь модификациями некоторых статистических или математических методов) ^/ и свел их в четыре группы, названные им интуитивными, иссле­довательскими и нормативными методами, а также методами обратной связи.

Четыре из этих подходов, показавших наиболее обнадежива­ющие результаты и наибольшую практическую применимость, будут проиллюстрированы ниже: это S-образные и огибающие кривые (экстраполяция), дельфийский (интуитивный) метод, методы морфологического проецирования и построения дерева целей (матрицы и контексты) и исследование периода распрост­ранения, или предсказание темпов изменения во внедрении уже разработанных новых видов техники.

Экстраполяция. Основу любого прогнозирования составляет та или иная форма экстраполяции, т.е. усилия, имеющего целью

⁵¹ Quinn J.B. Technological Forecasting // Harvard Business Review. April 1967.

⁵² lenz E.C., Jr. Technological Forecasting. Air Force Systems Command. June 1962.

 

уловить развитие какой-то устойчивой тенденции из прошлого в ближайшее будущее. Наиболее часто используется несовершен­ный метод — четкое проецирование на будущее прежней тенден­ции, выраженной отрезком прямой или кривой линии. Линейные проекции отражают развертывание последовательных временных рядов — населения, производительности или расходов, — про­исходящее постоянными темпами. Применение этого метода свя­зано с очевидными трудностями. Время от времени в системе происходят скачкообразные изменения. Как уже отмечалось, если рассчитывать рост производительности сельского хозяйства за 25 лет начиная с середины 30-х годов и исходить при этом из темпов предыдущего двадцатипятилетия, то индекс (если при­нять 1910 год за 100) в 1960 году составил бы 135—140, хотя в действительности он достиг 400. Напротив, если экстраполиро­вать линейным образом сложившиеся в последние 20 лет темпы роста расходов на научные исследования и разработки на следу­ющее двадцатилетие, это означало бы, что вскоре на эти цели расходовалась бы большая часть ВНП.

Большинство экономических прогнозов все еще базируется на линейных приближениях, так как представляется, что темпы хозяйственных изменений подчиняются именно такому типу за­кономерностей. В других же областях — таких, как изменение количества населения, объема знаний иди спекулятивного спро­са, где рост представляется экспоненциальным, — различные ав­торы, от П.Ф.Верхальста до Д.Прайса, пытались применять S-об-разные, или логистические, кривые. Трудности, связанные с их использованием, как мы видели выше, проистекают из того, что либо необходимо придерживаться посылки о неизменности ок­ружающей среды, либо признавать ее открытость [и наблюдать, как] кривые утрачивают свою устойчивость и становятся бес­порядочными. Сравнительно недавно внимание ряда авторов, особенно исследующих проблемы технического прогнозирова­ния, привлекла идея “эскалации”; она предполагает, что по мере того, как каждая кривая на своей траектории переходит в пря­мую, она дает начало новой, продолжающей повышательную тен­денцию.

Понятие эскалации, в разработку которого в последние годы внесли наибольший вклад Б.Фудлер, Р.Ленц и Р.Эйрес, стало (под названием “огибающей кривой”) самым заметным мето дом технического прогнозирования⁵³. При его использовании максимизация параметров любого конкретного изобретения (скажем, скорости самолета) или класса техники фиксируется в течение длительного периода времени, до тех пор, пока она не достигнет максимального предела, который называется “огиба­ющей характеристикой”. При этом принимается предложение о существовании конечного значения данной характеристики, при­чиной чего является либо ее теоретически обоснованный есте­ственный предел (например, полет над поверхностью Земли мо­жет осуществляться со скоростью не более 16 тыс. миль в час, превышение которой ведет к переходу летательного аппарата на космическую орбиту), либо некое внешнее ограничение (на­пример, темп использования ресурсов обусловлен оценкой по­толка ВНП США к 1985 году в полтора триллиона долларов). Приняв в качестве условия конечное насыщение, прогнозист изображает как ранее осуществленные, так и предполагаемые новые этапы эскалации, соединяя “выпуклые” стороны их инди­видуальных кривых касательными. Огибающие кривые факти­чески представляют собой большие S-образные кривые, образо­ванные из множества меньших кривых того же рода, отражаю­щих последовательное уменьшение темпов роста по мере того, как кривая приближается к верхним пределам, обусловленным внутренними или внешними ограничителями.

Говоря иными словами, необходимо знать о существовании иди исходить из предположения абсолютного конечного предела развития любого вида техники, а затем уже исчислять устойчи­вые темпы роста, отражающие движение по пути к этому преде­лу. Тот факт, что в данный момент отсутствуют технические возможности для продвижения за пределы нынешнего уровня, сам по себе не является препятствием для таких построений, по­скольку предполагается, что в будущем произойдет “прорыв” в \ технологическом развитии.

Анализ с использованием огибающей кривой, как отмечает Д.Шон, строго говоря, является не прогнозом какого-то конк­ретного изобретения, а скорее оценкой предполагаемых эффек­тов последовательных инноваций, связанных с совершенствова-

⁵³ Здесь я в основном лишь излагаю положения работы Р.Эйреса, базируясь на ряде его аналитических записок, подготовленных для Гудзоновского института.

нием некоторых параметров⁵⁴. При этом предполагается, что по­скольку каждый параметр имеет определенную внутреннюю ло­гику развития — например, увеличение эффективности внешних систем передачи энергии сгорания, ускорение темпов возраста­ния энергии в ускорителях физических частиц, увеличение мощ­ности и скорости самолета (см. диаграмму 3-1), — то это обяза-

⁵⁴ См.: Schon D. Forecasting and Technological Forecasting // Bell D. (Ed.) Toward the Year 2000: Work in Progress. Boston, 1968.

 

дом технического прогнозирования⁵³. При его использовании максимизация параметров любого конкретного изобретения (скажем, скорости самодета) или класса техники фиксируется в течение длительного периода времени, до тех пор, пока она не достигнет максимального предела, который называется “огиба­ющей характеристикой”. При этом принимается предложение о существовании конечного значения данной характеристики, при­чиной чего является либо ее теоретически обоснованный есте­ственный предел (например, полет над поверхностью Земли мо­жет осуществляться со скоростью не более 16 тыс. миль в час, превышение которой ведет к переходу летательного аппарата на космическую орбиту), либо некое внешнее ограничение (на­пример, темп использования ресурсов обусловлен оценкой по­толка ВНП США к 1985 году в полтора триллиона долларов). Приняв в качестве условия конечное насыщение, прогнозист изображает как ранее осуществленные, так и предполагаемые новые этапы эскалации, соединяя “выпуклые” стороны их инди­видуальных кривых касательными. Огибающие кривые факти­чески представляют собой большие S-образные кривые, образо­ванные из множества меньших кривых того же рода, отражаю­щих последовательное уменьшение темпов роста по мере того, как кривая приближается к верхним пределам, обусловленным внутренними или внешними ограничителями.

Говоря иными словами, необходимо знать о существовании иди исходить из предположения абсолютного конечного предела развития любого вида техники, а затем уже исчислять устойчи­вые темпы роста, отражающие движение по пути к этому преде­лу. Тот факт, что в данный момент отсутствуют технические возможности для продвижения за пределы нынешнего уровня, сам по себе не является препятствием для таких построений, по­скольку предполагается, что в будущем произойдет “прорыв” в \ технологическом развитии.

Анализ с использованием огибающей кривой, как отмечает Д.Шон, строго говоря, является не прогнозом какого-то конк­ретного изобретения, а скорее оценкой предполагаемых эффек­тов последовательных инноваций, связанных с совершенствова-

⁵³ Здесь я в основном лишь излагаю положения работы Р.Эйреса, базируясь на ряде его аналитических записок, подготовленных для Гудзоновского института.

нием некоторых параметров⁵⁴. При этом предполагается, что по­скольку каждый параметр имеет определенную внутреннюю ло­гику развития — например, увеличение эффективности внешних систем передачи энергии сгорания, ускорение темпов возраста­ния энергии в ускорителях физических частиц, увеличение мощ­ности и скорости самолета (см. диаграмму 3-1), — то это обяза-

⁵⁴ См.: Schon D. Forecasting and Technological Forecasting // Bell D. (Ed.) Toward the Year 2000: Work in Progress. Boston, 1968.

 

тедьно приведет к его имманентному развитию. Считается так­же, что в результате неизбежно появится какое-то изобретение, которое круто взметнет кривую вдоль большого S.

Наиболее активный пропагандист экстраполяции на основе оги­бающей кривой, сотрудник Гудзоновского института Р.Эйрес, ут­верждает, что этот метод действует даже тогда, когда экстраполя­ция выходит за пределы “существующего состояния техники” в каждой конкретной области, поскольку можно ожидать, что темпы изобретений, которые были характерны в прошлом, будут сохра­няться до достижения каждым конкретным параметром “абсолют­ных” теоретических пределов (например, скорости света, темпера­туры абсолютного нуля и т.п.). Поэтому о возможностях того иди иного параметра (например, энергии конкретного ускорителя эле­ментарных частиц) не следует судить лишь по ограничениям конк­ретной характеристики компонента; необходимо рассматривать [данное явление, данную ] “макропеременную” в историческом кон­тексте. Обобщая развитие конкретных типов техники, можно выя­вить вероятный рост некоего параметра, скачкообразно отталкива­ющийся от предыдущей точки касания огибающей кривой.

Специалисты в области технического прогнозирования утверж­дают, что в большинстве случаев на основе таких огибающих кри­вых полезно строить экстраполяции в терминах логарифмического роста, отходя от этой посылки лишь в том случае, если для этого возникают убедительные причины. Например, прогноз роста ско­рости самолета для любого периода после 30-х годов, построенный путем подобного проецирования, дал бы более точные сведения о ее максимальном значении, чем прогноз на основе существующих тех­нических ограничений. Главной слабостью метода экстраполяции на основе огибающей кривой является то, что он не позволяет про­гнозировать развитие отдельных видов техники, а имеет дело с фун­кциональными характеристиками “макропеременных”. Р.Эйрес от­мечает, что чем на менее обобщенной основе (с большим внимани­ем к отдельному компоненту) проводится анализ, тем более вероят­но, что его результат, в силу внутренних причин, будет отклоняться в консервативную сторону. Представляется почти нормальным, что минимальный прогресс, проецируемый на основе анализа компо­нентов, в действительности оказывается низшим пределом реально­го прогресса, поскольку в основе такого прогноза лежит посылка о том, что каких-либо технических новшеств не предвидится. При

Эффективность систем преобразования энергии в двигателях внешнего сгорания Источник: взято из книги: Thirring H. Energy for Man, copyright 1958 by Indiana University Press, published by Haper & Row Torchbooks. Воспроизведено с разрешения Indiana University Press и George C. Harrap and Company.

анализе отдельного класса технических средств для огибающих кри­вых могут быть достаточно легко установлены верхние пределы ро­ста, однако дело обстоит иначе для индивидуальных видов техники, поскольку их развитие корректируется появлением новшеств, заме­ной отдельных разновидностей другими и “эскалацией”.

Макропеременные также имеют свои очевидные пределы⁵⁵. Так, при построении кривой, выражающей рост максимального коэф­фициента полезного действия тепловой энергетической установ­ки с 1700 года (см. диаграмму 3-2), кривая претерпела типичную

⁵⁵ Если при определении параметров прогнозирования попытаться умень­шить ошибки для конкретного вида техники путем группирования “микропере­менных” в более крупные классы, возникает логическая проблема классифика­ции: может появиться искушение пойти по пути произвольного отбора и сведе­ния вместе тех переменных, которые дают четкую кривую. Такого рода попыт­ка упростить проблему может только исказить картину. Большинство моделей, чтобы быть полезными, — и это можно видеть на примере экономики — очень сложны и включают сотни переменных и уравнений. Однако такая сложность необходима, коль скоро мы хотим, чтобы прогнозы были реальными.

 

“эскалацию” с 1—2 процентов до 44, которых этот показатель достиг сегодня. Рост происходил достаточно скачкообразно, со­ставляя каждый раз порядка 50 процентов от уже достигнутого уровня, однако интервалы между последовательными “скачками” неуклонно сокращались. На этом основании Р.Эйрес предсказы­вает, что к 1980 году максимальный рабочий КПД таких устано­вок достигнет порядка 55—60 процентов. Учитывая, что созда­ние коммерческой энергетической установки есть длительный про­цесс, многие могут усомниться в достоверности такого прогноза. Однако поскольку такая эффективность может быть обеспечена рядом способов, которые сегодня уже находятся в стадии разра­ботки (газовые турбины, топливные элементы, термоядерный син­тез, МГД-генераторы), такой прогноз осуществим. Между тем рост коэффициента полезного действия после 1980 года может поставить вопрос о поведении кривой, поскольку действие толь­ко одного усовершенствующего фактора, повышающего эффек­тивность на 50 процентов, довело бы данную характеристику до 90 процентов, и дальнейший прогресс такими же темпами, оче­видно, стад бы невозможным.

Важно понять центральную идею логики проецирования оги­бающей кривой. Посылкой, на которой основан данный метод, является положение, что для любого класса техники существует набор фиксированных пределов (таких, как абсолютная скорость света). Признав это в качестве условия, можно оценить проме­жуточную траекторию технического развития как “эскадацион-

ную” серию S-образных кривых, продвигающихся к верхнему пределу.

Слабость этой теории частично отражает общую проблему любого прогнозирования и состоит в выборе параметров и оценки их места относительно как настоящего времени, когда кривая переходит в очередную прямую, так и принятого конечного пре­дела — внутреннего иди внешнего. В более общем виде можно сказать, что в случае, когда рассматриваются функциональные характеристики переменных (такие, как скорость самолета), не существует разработанной концепции, способной объяснить, почему прогресс должен осуществляться именно таким образом, за исключением наблюдения, что некоторые технические пара­метры имеют тенденцию возрастать в логарифмической прогрес­сии, или посылки о том, что в недалеком будущем может по­явиться некое изобретение, которое послужит причиной очеред­ной эскалации. Что касается последнего тезиса, прогнозисты стали все больше полагаться на мнение, впервые высказанное У.Ф.Огберном и значительно углубленное Р.К.Мертоном, согласно ко­торому изобретение представляет собой многосторонний, а иногда и одновременно происходящий в разных местах процесс. Посколь­ку изобретательство во все большей степени становится обезли­ченным социальным процессом, не зависящим от таланта или ге­ния отдельных людей, те или иные изобретения являются реак­цией на общественные потребности и экономический спрос. А там, где есть спрос, будут найдены и новые возможности его удовлетворения. Однако нет особых оснований полагать, что та­кие изобретения будут появляться “по графику”.

Интуитивный метод. В большинстве случаев обыденного про­гнозирования простейшим методом является выяснение мнения эксперта, в первую очередь человека, знающего соответствую­щую область лучше других. Конечно, остается вопрос, кого сле­дует считать экспертом, каким образом можно оценить надеж­ность его прогнозов и, если мнения экспертов различаются, на каком из них следует остановиться. Чтобы решить эту проблему “эпистемологии неточных наук”, О.Келмер, в ту пору математик корпорации РЭНД, разработал “дельфийский метод” — упоря­доченную, планируемую и основанную на определенной методо­логии процедуру получения и использования экспертных мне­ний. Идея процедуры проста: она предусматривает последова­тельную индивидуальную постановку одних и тех же вопросов большой группе экспертов в какой-либо конкретной области и сведение этих мнений путем сопоставления их в ходе последую­щих раундов к какому-то набору вариантов иди единому согла­сованному мнению. С целью проверить эффективность этого метода О.Хедмер вместе с Т.Гордоном провел в РЭНД исследо­вание в области долгосрочного прогноза⁵⁶.

Для него было выбрано шесть широких проблем: “прорывы” в науке, рост населения, автоматизация производства, прогресс в исследованиях космоса, вероятность и возможность предотвра-

³⁶ Описание “дельфийского метода”, а также результаты исследований, про­водившихся в корпорации РЭНД, содержатся в книге: Helmer О. Social Tech­nology. N.Y., 1966.

 

щения войны и будущие системы оружия, — и по каждой из них была сформирована группа экспертов.

К участникам группы по изобретениям и “прорывам” в науке обратились с просьбой в письменной форме дать перечень нов­шеств, в которых, по их мнению, существует неотложная необхо­димость и которые могут быть осуществлены в ближайшие 50 дет. Всего было названо 49 возможных нововведений. Во втором ра­унде, опять в письменной форме, участников группы попросили оценить среднюю вероятность появления каждого из названных новшеств в указанные сроки. На основании этих ответов были установлены предельные и усредненные сроки реализации каж­дого из прогнозируемых достижений. (Так, было предсказано, что экономически оправданное опреснение морской воды станет возможным в период между 1965 и 1980 годами, усредненным сроком в этом случае оказался 1970 год; контролируемая термо­ядерная энергия появится в период между 1978 и 2000 годами, усредненный срок — 1985 год.) Во втором раунде участники опроса продемонстрировали значительную близость мнений по десяти позициям. Из остальных 39 они отобрали 17 для дальней­шего изучения. В третьем раунде экспертов попросили назвать вероятные сроки этих 17 “прорывов”; если при этом индивиду­альные мнения отклонялись за пределы диапазона, установлен­ного на основании средних 50 процентов ответов, эксперта про­сиди обосновать его утверждение. В четвертом раунде диапазон сроков был еще больше сужен, и в конечный перечень оказалось включено 31 новшество, по которым было достигнуто приемле­мое согласие, при этом давались также особые мнения большин­ства и меньшинства.

Хотя такая процедура является достаточно сложной и трудо­емкой, она была принята по двум причинам: во-первых, она ис­ключает иди уменьшает нежелательное влияние на эксперта об­стоятельств, связанных с непосредственным обсуждением про­блемы (таких, как психологическое воздействие мнения большин­ства, опасения, связанные с выражением отличной от общеприз­нанной точки зрения и т.п.), и, во-вторых, позволяя через систе­му последовательных раундов обеспечивать обратную связь, она дает респондентам время для дополнительного обдумывания сво­его мнения и либо его подтверждения, либо обнаружения новых возможностей для выбора своей позиции.

С какой степенью “достоверности” можно принять этот ме­тод и получаемые с его помощью результаты? Основная труд­ность связана не с тем иди иным отдельным прогнозом, а с отсут­ствием четкого понимания контекста, в котором он должен рас­сматриваться. Каждый прогноз формируется как отдельный, изо­лированный случай, хотя все участники опроса, конечно же, при­знают, что осуществление любого из предсказаний зависит не только от реализации иного частного варианта, но, в гораздо большей степени, от состояния нации в целом. Совокупной по­сылкой, лежащей в основе всех этих прогнозов, является то, что общая ситуация в Соединенных Штатах и мире останется в це­лом неизменной. Однако социальные системы и отношения меж­ду ними подвержены изменениям, и эти изменения в большей мере определяют возможность реализации научных прорывов, чем техническая осуществимость любого из них. Короче говоря, если цель прогнозирования состоит в том, чтобы способствовать про­грессу, оно должно осуществляться в рамках контекста соци­альных, политических и экономических отношений, свойствен­ных тому иди иному периоду времени. То, что подучил РЭНД в результате использования “дельфийского метода”, — это набор вероятных возможностей, однако то, каким образом они смогут реально осуществиться, зависит от системы, в которой они выз­ревают. И искусство — или наука — прогнозирования может подучить надлежащее развитие лишь тогда, когда нам удастся существенно продвинуться вперед в создании моделей самой социальной системы.