Umělé společnosti: cesta k pochopení lidského společenství?

Příspěvek pojednává o tématu umělých společností a základních principech jejich fungování.

Jednoho dne v druhé polovině 60. let neměl ekonom Thomas C. Schelling během letu z Chicaga do Bostonu žádnou knihu na čtení, a proto si vymyslel malou hru. V té době se zrovna zabýval problémem rasové segregace, čili jevu, kdy většina lidí jedné barvy pleti bydlela v sousedství příslušníků stejné rasové skupiny. Schelling si nakreslil linku, na kterou náhodně rozmístil křížky a kolečka - každý symbol reprezentoval jednoho jedince, jenž příslušel k jedné ze dvou etnických skupin. Jedinci v této uměle vytvořené společnosti byli tolerantní - ke spokojenosti jim stačilo, aby alespoň dva z šesti nejbližších sousedů byli stejné rasy jako oni sami. Schelling začal postupně přemisťovat nespokojené jedince a v době, kdy letadlo přistávalo v Bostonu, se na lince začaly tvořit velké jasně oddělené skupiny příslušníků pouze jednoho etnika. Tehdy bylo Schellingovi jasné, že narazil na něco velmi zajímavého - možné vysvětlení společenského jevu na základě uměle vytvořeného zjednodušeného modelu společnosti.

Základním posláním věd zabývajících se společností je vysvětlení pozorovaných společenských jevů a zákonitostí. Při bližším pohledu na fenomény jako osvojení norem nebo eskalace násilí se muže zdát, že pro tyto úkazy neexistuje žádná globální příčina - zdá se, že se objevily jaksi samy od sebe. Pokud by tomu tak ovšem bylo a jejich vznik by byl náhodný, nesledovali bychom podobné vzorce vývoje společnosti v různých epochách na různých místech planety. V případě, že vyloučíme objektivní příčinu přesahující každého jednotlivce, je třeba obrátit svou pozornost na jednoho konkrétního člena společnosti - na člověka. Nabízí se tedy otázka: je možné, aby chování samostatně jednajících různorodých jedinců vedlo ke vzniku globálního jevu? Další, dost možná složitější otázkou je: pokud ano, jaké chování jednotlivců může vést ke vzniku daného globálního jevu? Na tyto otázky nám možná mohou odpovědět právě umělé společnosti.

Co jsou umělé společnosti?

Jak již samotný název napovídá, umělé společnosti (artificial societies) jsou výpočetní modely, konkrétně výpočetní modely založené na agentech (agent-based computation models). Jedná se o modely zachycující určité aspekty chování jedinců (lidí) ve světě (lidské společnosti). Každý takový model popisuje svět, ve kterém se agenti (jedinci) pohybují, a pravidla, kterými se agenti ve světě řídí - např. pohyb, vzájemné jednání atd. Protože je reálný svět velmi komplexní, je potřeba při tvorbě modelu zanést určité zjednodušující předpoklady a zvolit, jaké konkrétní chování jedinců nás zajímá. Z důvodu rychlejšího vyhodnocování lze celý model zapsat jako program, stejné výsledky bychom však dostali i v případě, že bychom simulaci světa prováděli ručně jako Thomas C. Schelling. V případě, že používáme umělé společnosti, tak buď hledáme chování jedinců, které vede ke specifikovanému globálnímu stavu (společenskému jevu), nebo chceme zjistit, k čemu může vést určitý vzorec chování. Zde je důležité si uvědomit, že pokud máme k dispozici určitý typ chování, který vede k nějakému jevu, neznamená to, že se nám povedlo tento jev vysvětlit. Je třeba zpětně kontrolovat, zda dané chování odpovídá skutečnosti. Na druhé straně, pokud bychom si mysleli, že máme k dispozici vysvětlení nějakého jevu, ale nevíme, jaké chování jedinců jej způsobuje, nevíme ve skutečnosti, jak došlo k jeho vzniku. Tyto myšlenky elegantně shrnul Joshua M. Epstein v jednoduché větě: „If you didn't grow it, you didn't explain it.", kterou lze volně přeložit jako: „Pokud jste jev nevypěstovali, pak jste jej ani nevysvětlili."

Nejdůležitějšími rysy umělých společností jsou různorodost a autonomie agentů, lokální interakce a omezená racionalita. Různorodost a autonomie agentů jsou velmi důležitým a realistickým předpokladem - každý jedinec má například svůj vlastní genetický kód nebo počáteční vzorec chování a zároveň se rozhoduje sám za sebe, čili činnost agentů není centrálně řízena. Lokální interakce znamenají, že chování jednotlivce by se mělo projevit pouze malou změnou světa v místě, kde se agent právě nachází. Omezenou racionalitou agenta myslíme, že agent má pouze omezené výpočetní zdroje (čili nemá dost času, aby uvážil všechny možnosti a důsledky) nebo že nemá úplné znalosti o světě, ve kterém žije (politický aktivista například nezná přesný počet přívrženců své myšlenky). Tento předpoklad ovšem neznamená, že jedinec nemůže mít, např. na základě informací od svých přátel, určitou více či méně přesnou představu o tom, „jak se vlastně věci mají". Samotný běh modelu se pak ve většině případů odehrává po fázích, kdy v každé fázi má několik agentů možnost provést nějakou akci (v případě Schellingova modelu se jednalo o přestěhování nespokojených obyvatel).

Úplatky, korupce a George Washington

Jedním z konkrétních příkladů umělých společností je vedle již zmíněného Schellingova sousedství model korupce vytvořený politologem Rossem A. Hammondem. Tento umělý svět je obývaný dvěma typy agentů - občany a úředníky. Každý agent má na počátku danou jistou náchylnost ke korupci a jistý okruh přátel. Pokaždé, když se potká občan s úředníkem, dojde k transakci, při které se každý z účastníků nezávisle rozhodne, zda ji chce provést čestně. Pokud se oba zúčastnění rozhodnou pro korupční jednání, je to výhodné pro obě strany. V případě oboustranně čestného jednání se nic zvláštního neděje a pokud se pro korupci rozhodne jen jedna strana, je ten, kdo se pokusil o nečestné jednání, „nahlášen" neviditelné policii. Předpoklad omezené racionality se v tomto modelu projevuje tak, že žádný agent neví, po kolika hlášeních bude uvězněn, kolik agentů je čestných a zprávy o ostatních jsou omezeny pouze na okruh jeho přátel. Poměrně přirozené je i chování agenta v případě, že se během krátké doby dostane větší množství jeho přátel do vězení - tehdy začne agent ze strachu před uvězněním jednat čestně. Ve světě žije i několik málo tzv. Georgů Washingtonů - ze zásady čestných agentů.

Tento jednoduchý příklad ukazuje, nakolik komplexní a složité může být chování v umělé společnosti. Přestože je původní společnost nastavena jako vysoce korupční prostředí, po určité době od spuštění modelu dojde k prudké změně a ve společnosti začne převažovat čestné jednání. Protože samotné výchozí podmínky jsou při každém spuštění různé, dochází ke změně při každém běhu po jiné době (od několika vteřin po několik hodin při spuštění na počítači). Jedno je však jisté: k přeměně společnosti dojde vždy. Tento jev lze vysvětlit tak, že po určité době v každém běhu modelu nastane situace, kdy větší množství agentů s velkým počtem přátel je zároveň ve vězení. Přátelé těchto agentů se ze strachu před uvězněním začnou chovat čestně, čímž ovšem zvětší šanci na uvěznění agentů, kteří se čestně nechovají. Tento jev se pak ve společnosti začne rychle šířit, až ji téměř úplně změní. Sám autor k tomuto dodává, že z reálného světa je známá řada měst a zemí, kde došlo k poměrně rychlé změně od vysokého stupně korupce k nízkému. Tento model naznačuje, že samotný strach z uvěznění může být při takové změně důležitý alespoň tak, jako reálná šance na uvěznění. Zajímavé zde také je, že v případě, že agenti vědí přesný počet hlášení, po kterých půjdou do vězení, nebo znají přesný počet aktuálně uvězněných agentů, k přerodu společnosti nikdy nedojde.

Model indiánského kmene, skupinového násilí nebo tvorby norem?

Jako další příklad uvedeme model civilizace Anasazi. Anasazi byl indiánský kmen žijící v oblasti Long House Valley (Arizona) mezi roky 800 a 1350 n. l. Proč tento kmen kolem poloviny 14. století náhle zmizel, archeologové neví, dlouhou dobu však převládala hypotéza, že tomu tak bylo z důvodu změny klimatu v oblasti. Vědci zabývající se umělými společnostmi Robert Axtell a Joshua M. Epstein ve spolupráci s archeology vytvořili dynamický model údolí odpovídající zjištěným klimatickým změnám mezi roky 800 a 1350 n. l. Do tohoto světa byly umístěny indiánské usedlosti s vlastnostmi jako počet obyvatel, délka života jedince nebo spotřeba jídla. Součástí modelu byla i pravidla pro rození dětí, zakládání nových usedlostí a pěstování obilí. Ačkoliv simulovaný vývoj indiánské společnosti nesouhlasil plně s archeologickými poznatky, byl dostatečně přesný a přesvědčivý na to, aby vyvrátil do té doby převládající názor, že za zmizením kmene stojí pouze klimatické změny.

Stejní autoři se také zabývali generováním vzorců spontánního skupinového násilí. Vědci se zde pokusili o pochopení vzniku a průběhu tak tragických událostí jako jsou masakry ve Rwandě a Bosně. Do čtvercového světa byli umístěni agenti dvou etnických skupin a každému agentovi byla přidělena hodnota strádání a ochoty riskovat. V tomto světě měla každá skupina vlastní hodnotu legitimity, která reprezentovala její názor na právo druhé skupiny na existenci. V případě snížení této hodnoty může dojít k tomu, že nejradikálnější či nejzoufalejší z dané skupiny se pokusí o vybití frustrace likvidací příslušníka opačné skupiny. Ukázalo se, že takové chování i několika málo agentů způsobuje lavinu násilí, která končí až úplným vyhlazením jednoho etnika. Vědci se zabývali i otázkou, co se stane, když v určitý okamžik přidáme do světa pořádkové síly. Odpověď byla pro tento model taková, že tím pouze oddálíme nevyhnutelné - po jejich stažení genocida pokračuje. Toto pozorování nás může vést k tomu, že v reálném světě pouhé přidání neutrálních jednotek problém nevyřeší, je třeba odstranit příčinu násilí: hlad, chudobu nebo vzájemnou nesnášenlivost. Každý z nás je ovlivněn normami a chováním svého okolí (lidově řečeno tím, „co by tomu řekli sousedi"). Sama tvorba norem ve společnosti je velice komplexním společenským jevem, kterým se Epstein také zabýval. V jím vytvořeném umělém světě žijí agenti, kteří si během svého života mohou osvojit jednu ze dvou norem. Výběr normy je u každého jedince na začátku běhu modelu proveden náhodně a je pouze symbolický - žádným způsobem neovlivňuje chování agenta. Stejně jako v reálném světě mohou agenti svůj názor měnit podle toho, jaká norma v jejich okolí převažuje. Počet sousedů, podle kterých se daný agent rozhoduje, se u každého jedince může při běhu modelu měnit - zvětšuje se, pokud má daný jedinec pocit, že může dostat víc informací o převažující normě ve společnosti, zmenšuje se v případě, že menší okolí je pro agenta dostatečně reprezentativní vzorek společnosti. Jedinec se také nemusí řídit svým okolím, ale může se rozhodnout podle své aktuální nálady, tj. náhodně změnit svůj názor s pravděpodobností, která je jedním z parametrů modelu. Experimentální pozorování ukázala zajímavou vlastnost modelu: zdá se, že průměrný agent se při své volbě normy spokojí s informací o poměrně malém počtu sousedů. Otázku, zda lze toto pozorování aplikovat na lidskou společnost, Epstein nezodpověděl, ukázal však, že pomocí umělých společností můžeme modelovat i tak těžko uchopitelný společenský jev, jakým tvorba norem bezesporu je.

Simulace se postupně stává všeobecně uznávanou metodologií vědy. Díky masivnímu rozvoji počítačových technologií v posledních třech dekádách se nám nyní otevřela možnost modelovat určité aspekty lidské společnosti a následně provést s těmito modely velké množství simulací. Přestože potenciál, který tyto umělé společnosti patrně ukrývají, nebyl dosud plně využit, můžeme již dnes s jejich pomocí odhalit možné příčiny některých společenských jevů a někdy i najít neočekávané souvislosti v reálném světě.

Literatura

EPSTEIN, J. M.: Generative Social Science. New Jersey: Princeton University Press, 2006, ISBN 0-691-12547-3, 356 s.

HAMMOND, R. A.: Endogenous Transition Dynamics in Corruption: An Agent-Based Computer Model. Working Paper No.19, Center on Social and Economic Dynamics, The Brookings Institution, 2000, 33s.

RAUCH, J.: Seeing Around Corners. URL http://www.theatlantic.com/doc/200204/rauch

Líbil se vám článek?
Stáhnout článek v PDF

0 komentářů

Přidat komentář

(If you're a human, don't change the following field)
Your first name.
(If you're a human, don't change the following field)
Your first name.

Přečtěte si také

Přihlášení Registrace
RSS Facebook Twitter YouTube
Zobrazit standardní verzi webu

Taky děláme

Feedback