2023年4月14日
複雑なシステム― パート2：ボトムアップの解決策による複雑さの管理
https://medium.com/coinmonks/complex-systems-part-2-managing-complexity-with-bottom-up-solutions-9d6fadd88cc4
第1部では、複雑なシステムにおける階層的な意思決定と制御の欠点を見ました。このミニシリーズの第2部では、これらのシステムを効果的に管理するために証明された3つの解決策について説明します。これらの解決策は、トップダウンの制御と意思決定からボトムアップの調整と協力への思考の根本的な転換によって生まれました。そして、これらの解決策が成功するためには、非常に重要な要素が必要です。
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解決策1：意思決定のための集合知
最初の解決策は、1906年に数学者のゴルトンが、参加者が牛の重さを推測する祭りで目にしたものです。彼は、正確な重さを推測した人はいなかったにもかかわらず、すべての推測の平均値がほぼ牛の重さに一致することを発見しました。この現象は繰り返し起こり、クラウドの知恵（相互作用がない場合）または集合知（アクター間に相互作用がある場合）と呼ばれます。
集合知/集合知効果の説明
この理論によれば、集団の中の個々の人々が真実を知っている必要はなく、それらの人々の相互作用によって真実が浮かび上がるとされています。言い換えると、複雑なネットワークのノード間のつながりに真実の知識があるということです（Part 1を参照）。集合知は、牛の重さの特定以上の複雑な問題にも使用することができます。
「3,000人の一般市民が、インターネット接続を持っているだけで、CIAの分析者よりもより正確な世界の出来事の予測をすることがしばしばある」- アリックス・スピーゲル←リンク記事訳
例えば、グッド・ジャッジメント・プロジェクトでは、一般市民に将来の世界的な出来事について尋ねられました。例えば、「北朝鮮はいつ次のミサイルを発射するか」、「ヨーロッパの難民の移動はどのように発展するか」などです。結果として、これらの市民は、機密情報にアクセスできるCIAのアナリストよりも、将来の世界情勢をより正確に予測することが多かったということがわかりました。
この結果は重要です。
民主主義が機能する理由の一つは、意思決定において彼らの人口の大部分を考慮することにより、独裁的なシステムよりも将来を感じることができ、環境の変化に適応するために必要な変化を引き起こすためにより良い位置にあるということが主張されています。
この方向性で興味深い研究の1つが予測市場です。
では、集合知はどのように機能するのでしょうか？複雑なシステムでは、次の3つのステップが保証されていれば、集合知は実際に生じることがあります：
- 公正で透明性の高い情報源への自由なアクセスは、出発点として不可欠です。
- その後、独立した意見形成や解決策の探求が必要です。特に、イノベーションには、実験や失敗を保護された環境で行うことを許容する文化的な背景が必要です。これは伝統的に「プライベートスフィア」と呼ばれています。
- 情報源にフィードバックする自由な情報交換が必要です。
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| 集合知は、透明で公平な情報への自由なアクセス、独立した意見形成や解決策探索、そして情報源にフィードバックする自由な情報交換が必要です。 |
興味深いことに、世界中の民主主義国家は、この集合的知性の異なる側面を強調しているようです。例えば、アメリカは言論の自由の側面を強調していますが、ドイツ語圏の国々はプライバシー（彼らの「憲法」にも明記されています）を好み、スカンジナビア諸国は情報への透明なアクセスを強調しています。例えば、他の誰の税金支払いを開示することができます（これは実際にはドイツ人を困惑させることがあります ）。これらの3つの要素を組み合わせることで、新しい利点が生まれる可能性があります。
解決策2：意思決定のためのデジタル民主主義
デジタル民主主義は、複雑な世界から生じる課題に対処するために、民主主義システムをアップグレードするために現在議論されています。
よく実施される場合、社会の集合知を活用し、デジタルツールと組み合わせることで、最高のアイデアを抽出し、組み合わせ、実施することができます。この概念の紹介は、ここ、ここ、そしてここにあります。使用される概念には、市民評議会（市民会議など）、コンサルプラットフォーム（vTaiwanやpol.isなど）、そして市民参加型予算などがあります。
デジタルの世界で民主主義を機能させるためには、集合知の前の3つに2つのステップが追加されます。
- Collective Intelligence（集合知）：人々が情報、アイデア、解決策を共有する（3つの集合知のステップの成果物）。
- 審議：革新的な方法で様々な解決策が審議プロセスによって組み合わされる。
- 投票：審議プロセスが大多数の収束につながらない場合、影響を受ける人々が最良の解決策を決定するために投票します。ここで、多数決はしばしば「多数派の専制」という問題を引き起こすため、さまざまな市民グループから予測できない反応を引き起こす可能性があります（Brexitの場合など）。これは、複雑で高いリスクのある問題に対して、多数決が有権者によって合法的に認識されないことが多いためです。したがって、二次的な投票方法（二次投票や修正ボルダカウントなど）が探求されています。
（注：修正ボルダカウントとは、参加者が好ましい解決策をランク付けする投票システムであり、グループ意思決定によく使用されます。チームメンバーに、投票で最初、2番目、およびその後の選択肢をランク付けするように求めることで、共通の合意に基づいた決定を下すのに役立ちます。）
要約すると、デジタル民主主義で利用される集合知は、実施に値する適切なアイデアの特定につながり、このように第1部で概説された規範的な課題の解決策を提供することができます。
それでも、成功した実施・制御方法がどのように実行されるべきかは、依然として問題です。特に、階層的な制御メカニズムは、望ましい状態が明確に定義されていても、複雑な世界ではしばしば失敗します（例：CO2削減）。
それでも、成功した実施・制御方法がどのように実行されるべきかは、依然として問題です。特に、階層的な制御メカニズムは、望ましい状態が明確に定義されていても、複雑な世界ではしばしば失敗します（例：CO2削減）。
解決策3：自己組織化による制御
自然界の複雑なシステム、例えば鳥の群れや人間の体などは、自己組織化する傾向があり、効率的で強靭な分散システムを生み出します。例えば、鳥の群れは、(１)捕食者からの保護と(２)食料資源の位置の両方を効率的にサポートし、同時に(３)本質的に自発的であり、また(４)強靭です。群れから1羽の鳥を取り除いても、1羽の鳥が群れ全体を支配しているわけではないため、ほとんど負の影響はありません。
鳥の群れは、局所的なフィードバックメカニズムによって制御されています。つまり、鳥が他の鳥に近づきすぎると、離れます。逆に、離れすぎると戻ってきます。このような単純なメカニズムによって、群れは時間と空間を移動し、メンバーをサポートします。実際、これらの単純なメカニズムは、自己組織化の核心的な概念を示しています。複雑なシステムが自己組織化するには、フィードバックが必要です。
鳥の群れは、局所的なフィードバックメカニズムによって制御されています。つまり、鳥が他の鳥に近づきすぎると、離れます。逆に、離れすぎると戻ってきます。このような単純なメカニズムによって、群れは時間と空間を移動し、メンバーをサポートします。実際、これらの単純なメカニズムは、自己組織化の核心的な概念を示しています。複雑なシステムが自己組織化するには、フィードバックが必要です。
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| 鳥の群れは、自己組織化する自然界の複雑なシステムであり、私たちの研究にインスピレーションを与えています。 |
自己組織化システムはどこにでもあり、人間の体や免疫システムもそのような自己組織化システムの例です。
自然界からこの成功メカニズムを取り出して、人工的なインフラや社会に適用できるかという問いが生じます。交通信号制御システムの文脈で示されたように、簡単な答えは「Yes」です。
従来、都市の交通信号制御システムはトップダウンで制御されており、中央の交通当局が都市内の信号機の切り替え方を計画し、例えば時間帯（朝/夕の交通）や特別なイベント（サッカーの試合など）に応じて異なる交通フローに優先順位を付けます。この計画の結果、世界中の人々が毎日目にすることができるのが渋滞です。もちろん、すべての渋滞が中央集権的な制御に帰因するわけではありませんが、以下の証拠から、このタイプの制御には少なくともいくつかの重大な課題があることが示唆されています。
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| 異なる交通参加者（歩行者、自転車、公共交通機関、自家用車）のためのボトムアップの自己組織化交通信号システムを利用して待ち時間を改善する。出典：http://stefanlaemmer.de/en |
渋滞を緩和するために、研究者たちは中央集権的な交通制御当局に頼らず、自己組織化を利用した交通信号制御システムを開発しました。このシンプルな設定は、スイスのルツェルン市などで展開されており、各交通信号機は、隣接する信号機からの情報（フィードバック）のみを考慮して、ローカルに信号を最適化することができます。特に、どの信号機やオペレーターもシステム全体の状態を完全に把握することはできず、ローカルなアクションに干渉することはできませんでした。この実験の結果、すべての交通参加者の平均待ち時間が減少しただけでなく、特定の利害関係者（公共交通機関など）を柔軟に優先することができることがわかりました。
この例は、自己組織化が私たちのテクノロジー主導の社会で効果的に活用できることを示しています。
では、自己組織化はどのように機能するのでしょうか？実際には、かなりシンプルです。
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| 自己組織化には、自律的な行動とリアルタイムのフィードバックが必要です |
行動者は（自由に/自律的に）行動できる必要があります。これらの行動は環境を変化させ、行動者に（リアルタイムの）フィードバックを提供し、彼らが自分の行動を改善できるようにします。行動者が行動することが妨げられたり、フィードバックが遅れすぎる場合、自己組織化は機能しません。
結論と展望
私たちの世界は複雑なシステムであり、そのようなシステムでは、確立された階層的な制御や意思決定メカニズムは失敗することがわかりました（Part 1）。このミニシリーズのこの部分で提示された3つの解決策は、私たちがより効果的に複雑な世界の課題を管理するための道筋を形成し、私たちに希望のきらめきを与えると同時に、重大な義務を負わせます。
私たちは、集合知、デジタル民主主義、自己組織化の出現に必要なので、希望のきらめきがあります。あなたや私のようなランダムな個人が、これらのメカニズムの最も重要な核心コンポーネントであり、個人的なバイアス、能力、そして（ユニークな）視点によって、正確にそれらが提供されます。特に、複雑なシステム理論から、小さな行動でも全体のシステムに深い影響を与えることができることがわかっており、したがって、私たち一人ひとりが世界をより良く変える能力を持っているということです。
そのため、個人の力の知識は、私たち一人ひとりが積極的に関わる責任を持つことにつながります。言い換えると、イマヌエル・カントの洞察を21世紀に持ち込む責任があるということです。つまり、自分たちが自ら招いた未熟さから解放することです。
この文脈では、Web3/ブロックチェーンが人々を力づけ、彼らの創造的な可能性と行動への動機を引き出すことで、これらのボトムアップの解決策を（少なくとも暗黙的に）成功裏に利用するため、人気を博したと思います。例えば、分散型自治組織（DAO）は、デジタル民主主義の具体例であり、集合知を利用して望ましいシステム状態を特定し（MakerDAOやBanklessDAOで成功裏に実行されたように）、その実装をコミュニティで制御するために、しばしばトークンインセンティブを使用します。一般的に、これらのトークン形式のブロックチェーンベースの暗号経済的インセンティブは、複雑なシステムのキャリブレーションを向上させることができるリアルタイムのフィードバックとして機能することができます（例えば、ファイナンス4.0で研究されています）。
今後のブログ投稿では、DAOとトークンインセンティブの概念について、より詳しく掘り下げ、複雑なシステムのこのミニシリーズで概説された理論的基盤を裏付けようと思います。
マーク・C・バランディーズ
チューリッヒ工科大学博士研究員、クリプトエコノミクス（暗号経済学）研究員、FHV講師。共有される見解は私自身のものです。学術的、哲学的、実践的な交流に常に関心を持っています。
翻訳：GPT
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