#1509111
TrendMan
"A szintetikus populációk nem „átlagemberekkel”, hanem sokféle, eltérően reagáló egyén digitális másaival lehet szimulálni társadalmi és gazdasági folyamatokat – mondta el a Portfolio-nak adott interjújában Dávid-Barrett Tamás, az Oxfordi Egyetem viselkedéskutatója, az FHSR Global alapító vezérigazgatója. Úgy látja, a gyors szerkezeti átalakulások korában a klasszikus előrejelzés elveszíti értelmét, mert a múlt adatai nem írják le a kialakuló új rendszert. A hangsúly ezért nem egyetlen számon vagy pályán, hanem a lehetséges forgatókönyvek, reakciók és alkalmazkodási utak feltérképezésén van. A makroszintű jelenségek megértését alulról, az egyéni viselkedésekből és azok heterogenitásából érdemes újra felépíteni, amit az AI-alapú szintetikus populációk tesznek először valóban kezelhetővé. Ez a megközelítés nem jóslásra, hanem döntéstámogatásra szolgál: egyfajta „jövő-homokozót” ad, ahol kockázat nélkül lehet kipróbálni, hogyan mozdulhat el egy komplex rendszer különböző beavatkozások hatására.
A Portfolio AI & Digital Transformation 2025 konferenciáján decemberben elhúzta a mézesmadzagot az előadása végén és arról beszélt, hogy a szintetikus populációk a mesterséges intelligenciák „leképezései”. Hogyan képzeljünk el egy szintetikus populációt?
Úgy, hogy van egy valós ember, mondjuk egy István, aki megfogható, létező. De aki figyeli őt – mondjuk a felesége –, annak a fejében róla is van egy modell. Rengeteg megfigyelése van, és ebből összeáll benne egy „István-modell”. Ez nem ténylegesen Ő, hanem egy belső, szintetikus kép róla, amiből a másik következtet a viselkedésére.
Amikor valami váratlant csinál, a fejében futó „biológiai nagynyelvű modell” – ha szabad így mondanom – frissíti ezt a belső modellt a jelek alapján. Ez egy állandó ismétlődő folyamat. Még akkor is van egy alapmodell, amikor mondjuk ismeretlenül készül valakivel egy randevúra: tudsz pár adatot a másikról, de kevés az ismereted. Aztán jönnek a jelek, és a modell egyre pontosabb lesz.
Ami a szintetikus populációban történik, az ennek a logikáját viszi át ipari léptékbe. Nem egy Istvánt modellezünk, hanem tízezret – és nem csak Istvánt, hanem Orsit, Tamást, Petit, Jenőt, mindenkit.
Ezekből épül fel egy nagy, sokszorosított, populáció. És amikor bejön egy új jel, nem egyetlen modellt frissítünk, hanem az egész populációt: az összes embert benne. Így lehet olyan kérdéseket feltenni, amiket egyetlen emberről vagy egyetlen átlagról nem tudnánk.
Ez a „tízezer István” azt jelenti, hogy ugyanannak az embernek tízezer változatát futtatják?
Igen: ahogy egy ember fejében is van egy részben kitöltött kép a másikról – ahogy mondjuk a példaként használt István feleségének is volt az első találkozás előtt, példiul 25 éves, jóképű, vicces, és mellé odaképzel dolgokat, amire nincs adat, de „konzisztens” a képpel –, a szintetikus modellek is így működnek. Van valami, amit tudunk, és van, amit a modell plauzibilisen kiegészít, amíg új jelek nem érkeznek. Csak itt nem egyetlen mentális kép van, hanem rengeteg variáns. Ettől lesz belőle populáció.
Amikor szintetikus populációkról beszélünk, ezeket előrejelző eszköznek kell elképzelnünk, vagy inkább modelleknek, amelyek a döntéstámogatást és a lehetőségtér feltérképezését szolgálják – és hol húzza meg a határt a kettő között?
A fogalmakat szétválasztanám: modellezés és előrejelzés nem ugyanaz. Attól, hogy a modellek egyre jobbak, az előrejelzés még romolhat, mert maga a világ lett bonyolultabb. Nem biztos, hogy a gondolkodást segítő rendszer rosszabb lett; lehet, hogy az „alattad levő” világ komplikáltabb.
Van még egy fontos dolog, ami nekem nagyon erős élmény volt: amikor a szerkezet gyorsan változik, a régi adatok egyszerűen nem kapaszkodók többé.
Ezt a rendszerváltás utáni átmeneteknél láttam közelről. Bejött a politikai változás, mindenki szabadságot várt, aztán egyik napról a másikra derült ki, hogy közben ott állsz egy teljesen más jellegű helyzettel: állami kézben lévő gazdaságokkal, széteső intézményekkel, hiányzó bankrendszerrel, hiányzó közvetítő mechanizmusokkal. A környezet olyan tempóban alakult át, hogy amit tegnap még „igaznak” hittél a számok alapján, az holnapra értelmezhetetlenné vált. A múltbeli idősorok nem segítettek, mert nem ugyanazt a rendszert írták le, mint ami már épp kialakulóban volt. Ilyenkor tényleg az történik, hogy a múlt adatai nem hogy pontatlanok, hanem egyszerűen nem vihetők át a következő hónapra.
Ráadásul ezt nem elméletként mondom: akkoriban ezek az országok – Közép-Európa, de hasonló logikával más gyors átmenetek is – kvázi laboratóriummá váltak. Jöttek kívülről kész receptek: monetáris sokkterápia, privatizációs minták, fejlesztési sémák. Papíron mindegyik valamilyen modellezett logikát követett, de a gyakorlatban sokszor nem volt mihez „csatlakoztatni” őket, mert a közvetítő intézmények, a piaci infrastruktúra, a szabályok és ösztönzők nem úgy működtek, ahogy egy tankönyvi modell feltételezi.
Ebből az lett számomra a tanulság, hogy nem arról van szó, hogy »rosszabbak lettek a modellek«, hanem arról, hogy az a világ, ami alattuk van, olyan gyorsan változtatja a saját szerkezetét, hogy az előrejelzés, mint műfaj, veszít az értelméből.
Ebből következett az is, hogy ilyen helyzetben nem az a lényeg, hogy valaki odajön, és azt kérdezi: mennyi lesz a GDP, mennyi lesz az államkötvény hozama, mekkora lesz a visszaesés tizedesjegyre pontosan. Ezek a kérdések egy stabilabb világ logikájából jönnek. Ilyenkor sokkal inkább az a feladatod, hogy szcenáriókban gondolkodj: leírd a lehetőségeket, a kifutásokat, azt, hogy ha ez történik, abból mi következik, és ha amaz történik, akkor hogyan néz ki a pálya. A döntéshozónak nem „egy számot” adsz, hanem kapaszkodókat adsz ahhoz, hogy egy bizonytalan térben tudjon mozogni.
Erre úgy tekintek, mint egyfajta jövő-homokozó vagy jövő-Lego: nem egyetlen végkimenetelt próbálsz kitalálni, hanem építőkockákat adsz egy lehetőségtérhez. A kérdés ilyenkor nem az, hogy mi lesz pontosan, hanem az, hogy mik a lehetséges pályák, mitől billen egyik irányba vagy a másikba, és milyen reakciók működnek különböző forgatókönyvek mellett. És ez az, ami a befektetőknek és a döntéshozóknak ténylegesen használható: nem az illúzió, hogy „megmondtuk előre”, hanem az, hogy végig tudják gondolni, mire hogyan érdemes felkészülni.
A vámháborúk kapcsán egyre több elemző, közgazdász beszélt arról, hogy az előrejelző modellek használhatatlanná váltak, mert Donald Trump második elnöksége után túl sok az esemény és túl gyorsan változik a világ. Akkor most ugyanaz a helyzet zajlik, mint a rendszerváltáskor csak már nem egy-egy országban, hanem globális léptékben?
Igen, olyan, mintha az egész világ egyszerre vált volna feltörekvő gazdasággá. Nem egyszerűen gyors változásról van szó, hanem gyors szerkezeti átalakulásról: intézmények, piacok, ösztönzők és viselkedési minták egyszerre mozdulnak el.
Erre jön rá egy újabb csavar, hogy az intelligencia egyre kevésbé kizárólag biológiai: megjelenik a nem emberi, mesterséges gondolkodás, ami önmagában is alakítja a rendszert.
Így nemcsak az történik, hogy a szerkezet gyorsan változik, hanem az is, hogy a rendszer természete alakul át menet közben. Ebben a környezetben az a várakozás, hogy mindezt pontos számokkal előre lehet jelezni, egyszerűen félreérti a helyzetet. Ilyenkor nem a precíz előrejelzés hiányzik, hanem maga a világ lett olyan, amelyben az előrejelzés műfaja veszít az értelméből.
Ha a világ gyors szerkezeti változása miatt a hagyományos makromodellek elveszítik a kapaszkodóikat, akkor a szintetikus populációk jelentik azt az eszközt, amivel az egyéni reakciókból újra fel lehet építeni a makroszintű képet?
A makroszint végső soron mindig emberekből áll össze, ezért igen. A gazdaság, a politika, az intézmények vagy akár a társadalmi normák nem önálló entitások, hanem egyéni döntések, reakciók és alkalmazkodások összegződései. Az a kulcspont, hogy miközben a rendszerek szerkezete nagyon gyorsan változik, az emberi természet alapjai nem változnak ilyen tempóban.
Erről ma már sokkal többet tudunk, mint húsz–harminc éve: a viselkedéstudomány az elmúlt két évtizedben rengeteget tett hozzá ahhoz, hogy megértsük, hogyan hoznak döntéseket az emberek, mik a tipikus reakcióik bizonytalanságban, ösztönzőkre vagy nyomásra.
Ebből következik, hogy makroszintű jelenségeket nem felülről, aggregált átlagokból érdemes levezetni, hanem alulról, mikroalapokból összerakni. Én ezt a saját kutatásomban structural microfoundations jellegű gondolkodásnak neveztem el:
történik valami makroszinten – egy sokk, egy szabályváltozás, egy technológiai ugrás –, erre reagálnak az egyes emberek a saját logikájuk szerint, és ezek a mikroszintű reakciók állnak össze egy új makroszintű mintává.
A szintetikus populáció ezt teszi kezelhetővé: nem egy „átlagemberrel” dolgozik, hanem sokféle, eltérően reagáló egyénnel, akiknek az interakcióiból már értelmezhető módon rajzolódik ki, merre mozdulhat el a rendszer egésze.
A különbség most az, hogy egyesével is tudjuk modellezni az embereket, és nem kell mindent átlagolni.
Vagyis ebben a megközelítésben a heterogenitás nem zaj, amit ki kell simítani, hanem kifejezetten erőforrás, amivel dolgozni lehet?
Pontosan. A korábbi modellezési logika abból indult ki, hogy a különbségek zavaró tényezők. Kis adatrendszereink voltak, ezekből még kisebb, aggregált mutatókat képeztünk, és ezekre építettünk makromodelleket. A végeredmény tipikusan egyetlen előrejelzés volt, mellé egy hibasávval, ami azt jelezte, mennyire lehetünk „pontatlanok”. A rendszer lényege az átlag volt: minél jobban kisimítottad az eltéréseket, annál stabilabbnak tűnt a kép.
A Big Data sokáig nem szakított ezzel a logikával, hanem inkább felerősítette. Több adatból dolgoztunk, nagyobb statisztikai erővel, de továbbra is átlagokat számoltunk, csak magabiztosabban. A heterogenitás itt is valami volt, amit kezelni vagy csökkenteni kellett, nem pedig önálló információforrás.
A mostani AI-alapú ugrás ott hoz valódi törést, hogy megváltozik a kérdésfeltevés. Nem azt kérdezzük, mi az átlagos viselkedés, hanem azt, milyen mintázatok léteznek az eltérésekben. Ha ezeknek a mintáknak van belső logikájuk, akkor értelmesen leírhatók egészen kicsi archetípusok is. És onnantól kezdve megengedheted magadnak, hogy István, Dani, Orsi, Tamás vagy Peti tényleg különbözők legyenek, ne kelljen őket egyetlen „reprezentatív” emberré összemosni.
Ebben a keretben a heterogenitás nem hiba vagy zaj, hanem maga az információ: az a tér, amiben a rendszer valójában mozog.
Ebből akkor az következik, hogy a klasszikus értelemben vett „előrejelzés” – amikor egyetlen számot, egyetlen pályát próbálunk megmondani – fokozatosan elveszíti a jelentőségét?
Szerintem igen. Nem arról van szó, hogy ne lenne igény arra, hogy a jövőről gondolkodjunk, hanem arról, hogy maga a kérdés változik meg. Nem azt kérdezed többé, hogy mennyi lesz pontosan a GDP, az infláció vagy egy hozam egy adott időpontban, hanem azt, hogy mi a lehetőségtér, milyen irányokba futhat ki a rendszer, és milyen feltételek mellett történik az egyik vagy a másik.
Ez nagyon hasonlít ahhoz, ahogyan korábban szcenáriókban gondolkodtunk, csak a lépték változott meg radikálisan. Régen öt, hét vagy tizenöt forgatókönyvvel dolgoztunk, amelyeket fejben még nagyjából át lehetett látni. Most viszont olyan modellezési kapacitásunk van, hogy akár milliónyi lehetséges kifutást is párhuzamosan tudunk vizsgálni.
Ilyenkor az előrejelzés nem egy szám, hanem annak megértése, hogy ebben a hatalmas térben hol vannak a veszélyek, hol vannak a stabilabb pályák, és hol érdemes egyáltalán döntéseket hozni.
Miben különbözik mindez a játékelmélettől? Ott is különböző kifutásokat, lehetséges egyensúlyokat és stratégiákat modellezünk, és elvileg az alkalmazkodás is benne van a keretben.
A játékelméleti elemeket abszolút be lehet építeni, stratégiai játékokat is lehet futtatni ezekben a rendszerekben, de ez csak egy csatorna a sok közül. A lényegi különbség az, hogy a viselkedést nem kizárólag stratégiai racionalitásból vezetjük le. Az emberek reagálhatnak ösztönökre, normákra, megszokásokra, információhiányra vagy egyszerűen arra, hogy gyorsan alkalmazkodniuk kell egy megváltozott környezethez. Ezek a reakciók nem mindig írhatók le tisztán játékelméleti logikával.
Ha jól értem a kérdés mögötti dilemmát, akkor az valójában arról szól, hogy bizonyos helyzetekben mi ad jobb közelítést a valósághoz. Egy hagyományos közgazdasági vagy játékelméleti modell gyakran stabil struktúrákat és jól definiált ösztönzőket feltételez. Egy olyan keret viszont, amely eleve számol azzal, hogy a szereplők gyorsan alkalmazkodnak, tanulnak, és akár menet közben változtatják a szabályaikat is, sokszor közelebb kerül ahhoz, ami ténylegesen történik.
Nem azért, mert „okosabb”, hanem mert más kérdést tesz fel: nem azt, mi lenne az optimális stratégia egy rögzített játékban, hanem azt, hogyan alakul át maga a játék, miközben benne játszunk.
Jó példa erre a már említett vámháborús helyzet is. Sok hagyományos makromodell drasztikus GDP-visszaesést jelzett előre, miközben a játékelméleti vagy szektorális megközelítések jóval közelebb kerültek a tényleges kimenetekhez, mert eleve számoltak az alkalmazkodással: a szereplők készleteznek, csökkentik az árréseiket, új piacokat keresnek, átszervezik az ellátási láncaikat.
Ez egy nagyon beszédes példa. Rámutat arra, hogy nemcsak az történik, hogy a világ bonyolultabb lett, hanem az is, hogy a szereplők reakciósebessége drasztikusan felgyorsult. Mi magunk is ezt tapasztaljuk a saját munkánkban: ami korábban években volt mérhető, az ma sokszor hetekben. Olyan dolgokat csinálunk meg ma rutinszerűen, amelyekre három-négy héttel korábban még egyszerűen nem volt meg a technológiai kapacitás. És amikor ehhez a tempóhoz hozzászoksz, akkor minden más döntési helyzetben is azt várod el magadtól és a környezetedtől, hogy gyorsabban reagáljon.
De fontos, hogy a szintetikus populáció lényege nem merül ki a reakciósebességben. A valódi különbség a halmazban van.
Abban, hogy nem egyetlen „reprezentatív” szereplővel vagy egy átlagolt gazdasággal dolgozol, hanem egy sokszínű populációval, ahol különböző típusú szereplők különböző módon alkalmazkodnak. Ebben a heterogén térben keresed meg a lehetséges kifutásokat: nem azt, hogy mi történik átlagosan, hanem azt, hogy milyen utak nyílnak meg, kik tudnak gyorsan váltani, kik ragadnak be, és ezek együtt milyen irányba tolják el a rendszert egészét.
Ilyen szintű populációs szimulációhoz rengeteg megbízható adatra van szükség. Egy ilyen sokszínű, heterogén modellnél honnan jön az adat, amire ez az egész felépíthető?
Egy hibrid rendszerből. Nem egyetlen forrásról van szó, hanem több réteg találkozásáról. Az egyik réteg a nyers adat: ma már óriási mennyiségű empirikus ismeret áll rendelkezésre arról, hogy az emberek mit csinálnak, hogyan reagálnak, milyen döntéseket hoznak különböző helyzetekben. De önmagában az adat nem elég, mert attól még nem érted, mi van mögötte.
A második réteg a viselkedéstudományi tudás. Az a felismerés, hogy az ember nem egy „szabadon repülő golyó”, nem teljesen véletlenszerűen viselkedik. Vannak evolúciós és társadalmi mintázatok, viszonylag stabil motivációk, reakciók és korlátok, amelyek kultúránként árnyalódnak, de alapjaikban állandóak. Ez adja meg azt a keretet, amiben az egyéni viselkedések értelmezhetővé válnak.
A harmadik réteg az AI nagy kapacitású mintafelismerése. Az a képesség, hogy ezekből az adatokból és viselkedési alapelvekből ne átlagokat számoljunk, hanem mintázatokat találjunk. Ettől nő meg a modellek heterogenitása: képesek leszünk különbségeket kezelni, eltérő típusokat, eltérő reakciókat, nem pedig mindent egyetlen „átlagemberbe” összesűríteni. És ettől válik az egész rendszer alkalmassá arra, hogy valóban komplex, gyorsan változó helyzetekben is használható legyen.
Csakhogy a társadalmi rendszerek – államok, kormányok, nemzetközi szervezetek – pont az általánosításra épülnek, mert kollektív szabályokat egyszerűbb alkotni, mint személyre szabottakat.
Ez a régi világ logikája. Lehet, hogy sokáig praktikus volt, csak most más lesz a praktikus, mert más világban élünk.
Az a rendszer, amit mi az FHSR-el építünk, nagyon hasonlít ahhoz, ahogyan a személyre szabott marketing működik. Ha van egy kilencmilliós országod, akkor valójában nem egy egységes „piaccal” dolgozol, hanem kilencmillió nagyon különböző emberrel, eltérő élethelyzetekkel, ösztönzőkkel és korlátokkal.
Egy ilyen modellezési keretben meg tudod fordítani a klasszikus kérdésfeltevést. Nem azt kérdezed, hogy „itt van a termékem, kinek tudom eladni”, hanem azt, hogy „itt van egy sokszínű populáció, mire van tényleges igény, mit szeretnének az emberek a lábukon viselni, hogyan élnek, mire reagálnak”. Ez a szemléletváltás önmagában sokkal többet ér, mint az, hogy technikailag mennyire erős a rendszer.
A jelenlegi technológiával meg tudod csinálni azt, hogy egy terméket – mondjuk egy cipőt vagy egy pólót – gyakorlatilag mindenkihez külön igazíts.
De piaci szereplőként én pont egyszerűsíteni akarok: egyféle cipőt, egy gyártósor, 30 ország egy helyről lefedve. Ez sokkal olcsóbb és hatékonyabb.
Lehet, de a versenytársad egyénre szabott cipőt fog csinálni. Én láttam Kínában olyan gyárakat, amik már a „super fast fashion” felé mennek: bemész, interakció a géppel, visszajössz egy kávé után, és ott a frissen legyártott, személyre szabott termék. Lehet, hogy nem pont cipő, lehet póló – de az irány ez.
Ez összeér azzal, amiről már beszéltünk: a reakciósebesség és a flexibilitás lesz a norma. Ha te 20 év múlva is egyféle cipőt akarsz gyártani, ahhoz az kell, hogy „trendi legyen az egyformaság”. Szerintem ez kifelé megy.
Akkor ebből az következik, hogy elvileg akár teljesen személyre szabott törvények, szabályozások, adók jöhetnek?
Érdekes, hogy ezt kérdezed. Az FHSR-nél mi építünk egy társadalompolitikai rendszert is, ahol felmerül, hogy majdnem személyre szabott társadalompolitikát lehet csinálni – és ettől mindenki megijed.
De van egy nagyon konkrét, emberi példa: egy kormány azért kért tőlünk segítséget, mert náluk sok olyan család van, aki túl büszke ahhoz, hogy támogatást kérjen. A kérdés az, hogy hogyan találod meg őket úgy, hogy ne megalázó legyen, és hogyan találsz ki olyan konstrukciót, ami nem „segélynek” látszik, mégis célba ér.
Szerintem ez egy tiszteletteljes, szép probléma. Egy szintetikus populációs rendszer segíthet abban, hogy a döntéshozók innovációt keressenek.
A technológia már rendelkezésre áll ehhez, vagy még csak ígéret?
Az a technológia, ami a keresést, az innovációt megengedi, az lényegében készen van. Az, hogy ebből konkrét szakpolitikai megoldás lesz-e, az az elemző, a döntéshozó dolga.
Mi eszközt adunk: egy homokozót. Szabályozói homokozót, marketing-homokozót, adópolitikai homokozót. Abban várakat építesz, kipróbálod, hogy mi történhet. De hogy te mit építesz, az már nem az én dolgom.
A videojátékos sandboxoknál is azt látjuk, hogy egy idő után kialakul valamiféle belső struktúra, és visszajönnek ugyanazok a problémák, mint a valóságban – mondjuk az infláció vagy más egyensúlytalanságok. Fennáll a veszélye annak, hogy ezek a szintetikus rendszerek is ugyanígy „visszacsúsznak” ugyanabba a logikába?
Ha ugyanazok a jelenségek jönnek vissza, az önmagában nem probléma. Sőt, bizonyos értelemben ez még jó is. Ha egy ilyen rendszerben egyáltalán nem jelennek meg azok a minták, amelyekről tudjuk, hogy a valóságban léteznek, akkor inkább az a gyanús.
Nem az a cél, hogy egy steril, idealizált világot hozzunk létre, hanem az, hogy a rendszer viselkedése valamilyen értelemben ismerős legyen.
Én nem attól tartok, hogy ezek a rendszerek részben reprodukálják a valóságot. A fontos kérdés inkább az, hogy mit reprodukálnak még ezen felül, és mire használjuk őket. Ez nem egy előrejelző rendszer, nem arról szól, hogy megmondjuk: ennek vagy annak a szcenáriónak hány százalék az esélye.
Egy szcenárió a valóságban egyszer fog megtörténni, utólag pedig értelmetlen visszamérni, hogy „mennyi volt a valószínűsége”, hogy pont ez a helyzet áll elő.
Itt a mérce az, hogy hasznos-e annak, aki használja. Segít-e végiggondolni a lehetőségeket, segít-e kipróbálni különböző döntéseket következmények nélkül, segít-e abban, hogy egy komplex helyzetben ne egyetlen jó válasz után kutassunk, hanem megértsük, milyen irányokba mozdulhat el a rendszer. Ha ezt tudja, akkor betölti a szerepét.
Végül is akkor egy szimuláció, amivel olcsóbban lehet a valóságot tesztelni, mintha a társadalommal kísérleteznénk.
Olcsónak nem mondanám – de olcsóbb, mint rossz adórendszerrel gazdasági válságot csinálni.
Olyan, mint egy repülőszimulátor: olcsóbb ott összetörni egy Jumbo jetet, mint a valóságban, de a szimulátor is komplex.
Ráadásul ezek a rendszerek napról napra komplexebbek. Néha úgy érzem, a rendszer legalább öt nagyságrenddel „nagyobbat gondol”, mint amekkorát én valaha tudok. Ez teljesen megváltoztatja a viszonyunkat hozzájuk: építjük, belenézni elképesztően izgalmas, rengeteg tudás van benne – de az is világos, hogy egy emberi agy nem tud az egésszel egyszerre kapcsolatban lenni.
Az AI elterjedése mellett a világunkra ható másik nagyon erőteljes hatás a klímaváltozás egyre intenzívebb volta. Lehet ennek az egész megközelítésnek érdemi, akár pozitív környezeti hatása is, vagy ez teljesen attól függ, hogyan használják?
Ez nagyon erősen attól függ, hogy kinek a kezébe kerül, és attól is, hogy maga a rendszer egésze milyen irányba megy. Fontos látni, hogy ezzel a fajta megközelítéssel nem csak embereket vagy társadalmi rendszereket lehet nagy heterogenitással modellezni. Ugyanez a logika alkalmazható ökológiai rendszerekre, sőt akár a Föld fizikai rendszerére is. Ebben az értelemben megjelenik egy újfajta megértési képesség: jobban látod, hogy mi történik, és egy újfajta menedzselési lehetőség is, mert különböző beavatkozásokat tudsz tesztelni anélkül, hogy azonnal a valóságban kísérleteznél.
Ugyanakkor ezzel párhuzamosan ott van egy nagyon is valós bizonytalanság a technológia saját környezeti lábnyoma körül. Én is találkoztam olyan helyzettel, ahol arról beszéltek, hogy egyszerre több atomerőművet építenek csak azért, hogy a jövőbeli számítási kapacitás energiaigényét ki tudják szolgálni. Hogy ennek hosszabb távon mi lesz a következménye, azt egyszerűen nem tudjuk. Tehát miközben ezek a rendszerek több kontrollt és jobb rálátást ígérnek, közben új kockázatokat is termelnek. A kettő egyszerre van jelen, és ezt a feszültséget nem nagyon lehet kikerülni."
Ezt ismerem, de talán kérdéses az érvényessége.
Elméletben itt kellene szerepet kapnia az értelemnek, amely túlmutat az önérdeken.
vannak itt gondolatok :))
Én csak azt tudom, hogy Yoda azt mondta,
'Van még egy másik' !
Nem az van, hogy átszínezik a sztorit?
Lehet nem ov-re gondolt 'valódi vezető' megjelölés alatt?
Jó gondolat, csak az a helyzet, hogy Orbán Balázs és pajtiai kiépítettek egy bürokrata rendszert... azt valahogy nem látom, hogy ov megoldaná a dolgokat, inkább azt látni, hogy válságmenedzsel, de az is lehet én látom rosszul..
Ezekkel a gondolatokkal azért nagyvonalakban egyet lehet érteni:
https://infostart.hu/belfold/2025/10/21/orban-bala...
"Nietzsche szerint a rend és a káosz egyensúlya hozza létre a fejlődést, Max Weber pedig arra figyelmeztetett, hogy a bürokráciához való ragaszkodás gyengíti a teljesítményt és az alkalmazkodóképességet. A modern vezetéselmélet pedig azt tanítja, hogy a válság megoldása nem eljárásokon, hanem a vezető személyes képességein múlik.
Orbán Balázs kiemelte: a válságot a túlzott rend éppúgy okozhatja, mint a túlzott változás. A jó vezetőnek mindkettőt egyensúlyban kell tartania. „Most olyan időket élünk, amikor nem ideges kapkodásra, nem bürokratákra és nem válságmenedzserekre van szükség, hanem valódi vezetői minőségre” – fogalmazott."