惊喜的科学

对游客来说，九月的蔚蓝海岸是沐浴夏日余晖、在蒙特卡洛著名赌场赌博的时光。然而，对保险业高管来说，却是严肃的业务时间。每年秋天，这个与机会同义的城市，成为那些不喜欢冒险的人的世界之都。

每年九月的约会（Rendez-vous de Septembre），世界各地的保险和再保险公司的代表齐聚一周，评估全球市场状况以及来年可能发生的灾难。在巴黎咖啡馆的鸡尾酒会和丰维耶港的游艇上，他们讨价还价，以承保风险组合，例如加州地震市场或东海岸飓风市场的份额。

复杂性理论家斯图尔特·考夫曼（Stuart Kauffman）研究由许多小部分组成的系统如何自发地聚合成有组织的单元。“这个理论将许多事物联系在一起，”他说，“如果你稍稍眯眼，你会觉得生物圈和经济圈中正在发生类似的事情。”

Complexica Inc. 咨询和软件开发公司的联合创始人罗杰·琼斯（Roger Jones）去年九月前往蒙特卡洛，贡献他在计算灾难性风险方面的丰富专业知识。琼斯的背景在保险界并不寻常。他在洛斯阿拉莫斯国家实验室担任物理学家和计算机科学家长达17年，之后才响应了附近圣达菲一群松散的科学家（他们自称复杂性理论家）的诱惑。这种新一代科学家构建精密的计算机模型，模拟城市、雨林和股票市场等各种复杂系统的动态。自1997年以来，琼斯一直致力于开发一个名为“保险世界”（Insurance World）的软件程序，该程序使用复杂性理论来模拟整个行业。“保险是惊喜的行业，”他说，“而复杂性是惊喜的科学。”

但去年九月，琼斯和蒙特卡洛的所有其他保险公司在“9·11”事件中仍然措手不及。“一名出租车司机告诉我纽约遭到袭击，我一开始不相信他，”琼斯说，“然后我试图用手机给美国打电话，线路被占线了。那时我才开始想，啊哦。”当他赶到会议中心时，那里一片死寂。“两千人立即停止谈判回家了，”他说。作为保险公司，他们立刻知道自己面临的是有史以来代价最惨重的灾难。这是一个充满风险的新世界，他们甚至无法确定自己的公司一年后是否能维持偿付能力。那一周的所有交易——更不用说数不清的数百万份人寿和财产保险单——可能变得一文不值，就像双子塔在毒烟中消失时落在曼哈顿市中心的大量纸张一样。

琼斯立即向他在圣达菲的总部发送了一条消息，开始调整他独特的计算机建模程序，以反映新的现实。“保险是一个经典的复杂系统，由许多不同的实体组成——保险公司、再保险公司、消费者、政府监管机构和各种资本市场——所有这些实体都遵循各自的行为规则，”琼斯说。“由于国际经济日益全球化，所有这些实体之间的互动非常强烈，简单的因果关系不再适用。《保险世界》软件捕捉所有实体正在做的事情，并作为保险公司的‘大脑假肢’，扩展他们的直觉，使他们能够适应突发事件并在复杂的环境中生存。”

琼斯在未来几个动荡月份中预测保险业结构变化的努力，也可能是一个独特的机会，来检验尚处于萌芽阶段的复杂性理论，该理论迄今为止承诺甚多但兑现甚少。

在过去十年中，复杂性理论研究人员创建了许多不同的计算机模拟器，试图找出构成细胞、人类和公司等复杂系统通常不可预测行为的简单规则。琼斯的朋友兼业务伙伴，分子生物学家兼复杂性理论专家斯图尔特·考夫曼甚至建立了一个计算机模型，模拟数十亿年前地球原始汤中的分子如何自组织成活细胞。但大多数复杂性模型只显示出好坏参半的结果，一些科学家认为它们是基于一厢情愿的想法。尽管如此，考夫曼共同拥有的BiosGroup Inc.公司已为财富500强客户完成了50多个项目。该公司使用复杂性理论分析来解决诸如如何控制游乐园人流或如何缩短制造商产品进入社区商店所需时间等具体问题。

Complexica和BiosGroup是圣达菲高科技社区Info Mesa的一部分，近年来这里涌现了大量初创公司。这些公司大多为政府实验室、大学、生物科技公司、制药商、投资公司以及需要将大量原始数据提炼成可理解模式的企业开发软件。Info Mesa汇集了非凡的人才：新墨西哥州拥有美国人均博士科学家最多的地方。仅BiosGroup一家就雇佣了大约50名科学家，其中包括曾专门研究太阳中微子、癫痫发作和遥感的研究人员。

复杂性理论的诞生地是圣达菲研究所，一个非营利性智库，考夫曼在1980年代中期与计算机科学家约翰·霍兰德、经济学家布赖恩·亚瑟、数学家约翰·卡斯蒂和物理学家默里·盖尔曼在此联手。“那是一场思想的爆发，”考夫曼说，“那令人惊叹的有趣、兴奋和热情洋溢。我们正在研究复杂适应系统科学，而我们所有人当时都不知道自己在说什么。”

考夫曼和他的同事们很快就认定，所有复杂适应系统的一个关键特征是，它们的整体行为模式并非由中央权威决定，而是由独立实体之间相互作用的集体结果决定。一群鸟群提供了一个初步的例子。鸟群流畅的动作看起来像是精心编排的，尽管大多数鸟群都没有领导者。鸟群协同行动是因为每只鸟都遵循一套基本规则。在迄今最成功的复杂性模拟之一中，计算机科学家克雷格·雷诺兹创造了一群人工“鸟群”（他称之为“boids”），它们能自发地以同步有序的方式绕过随机障碍物，尽管没有关于群体行为的总体设计。（观看演示，请访问 www.red3d.com/cwr/boids。）雷诺兹对每只鸟进行编程，使其避免碰撞，与其最近的邻居保持相同的速度和方向，并向鸟群中心移动。

自组织系统（考夫曼和其他复杂性理论家称之为“涌现行为”）的例子无处不在：蚂蚁群有组织的觅食不是由蚁后的指令决定的，而是由数千只工蚁之间的局部互动决定的；现代工业城市的社区发展不是由中央规划委员会的指令决定的，而是由个人做出的独立选择决定的。

但也许复杂性理论和涌现行为最令人惊叹的应用是考夫曼试图解释地球生命起源的尝试。考夫曼一直坚信达尔文的自然选择理论不能完全解释自然界中的秩序和多样性模式，他设计了一个精密的计算机模拟，以证明单个酶——蛋白质分子——可以自行组织成一个自我复制的酶集合。在模型中，任何特定的酶都有百万分之一的机会催化给定的反应，从而形成另一个酶。考夫曼理论认为，只要有足够的酶和足够的能量，一个自我维持、自我复制的非平衡系统就会出现——换句话说，一个生命模型。该系统可能使用DNA进行自我复制，但也有可能不使用。在考夫曼看来，只有两件事很重要：N，系统中潜在酶的数量，这必须是一个很大的数字；以及P，任何酶催化特定反应的概率。

当 N 达到 10,000 时，P 的比率约为 1:10 亿，模型运行得非常完美。人工生命爆炸式增长并蓬勃发展。但到目前为止，还没有人尝试在湿实验室中复制考夫曼的壮举。“这并不意味着斯图尔特错了，”德克萨斯大学的生物化学家安德鲁·埃灵顿说，“这只是意味着，他一如既往地超前于时代太多。”

到20世纪90年代中期，同样的批评也开始针对复杂性理论本身。即使是考夫曼的朋友兼导师，进化生物学家约翰·梅纳德·史密斯，也将计算机建模描述为“缺乏事实的科学”。然而，大约在同一时间，投资者开始在圣达菲研究所附近徘徊。1995年，一家现名为凯捷安永的咨询公司向考夫曼提出了一个他没有拒绝的提议：600万美元的种子资金，用于组建新的合伙企业，这最终成为BiosGroup。这与他进行创造人工生命实验的实验室是一个截然不同的智力游乐场——现在他负责帮助高管赚钱。

考夫曼随后启发的一位高管是宝洁公司供应链协调员拉里·凯勒姆（Larry Kellam）。他的问题是：如何更快地将帮宝适、Charmin和其他250种产品送达零售店。像宝洁这样的大型制造商的供应链是一个松散的结构网络，包括批发分销商、仓库、卡车运输公司和零售店。这个网络中的每个代理都有自己的、有时甚至相互冲突的目标。例如，仓库经理可能希望保持低而稳定的库存以降低成本。而制造商则可能希望大批量生产产品。几十年来，宝洁的供应链周期，从原材料到交付产品，平均为130到140天。通过消除一些最明显的官僚主义和浪费问题，该公司成功地将周期缩短到65天。凯勒姆面临的挑战是将其缩短到30天。

罗杰·琼斯融入“保险世界”模拟的公式增强了高管们的直觉。“如果你沉浸在数据中，你就能说出正确的答案，”他说，“但你不知道为什么。”

简单地从网络和复杂性理论的角度看待问题是解决方案的一部分。BiosGroup物理学家比尔·麦克雷迪（Bill Macready）在研究生院研究超导性，他说：“想象一下你停在路边，前面有人停车，后面也有人停车，保险杠之间只有一英寸的距离。你无法出去。但如果你们都协调好自己的松弛部分，你们就能都出去。”在供应链网络中，“松弛部分”是每个企业在运营中建立的微小误差范围——位置、交货时间和容量的灵活性。一个卡车司机能够走不同的路线，或者一个仓库能够接受更大的货物，都可能使整个链条顺利运行。因此，由麦克雷迪领导的团队构建了一个网络的计算机模型，以找到复杂系统中隐藏的协同效应。凯勒姆表示，宝洁不仅将实现30天的目标，还将把商品从制造商运到消费者手中的成本降低20%。宝洁的老板们对此印象深刻，最近向BiosGroup投资了500万美元。

然而，与“9·11”事件后模拟保险风险相比，控制供应链网络，无论其多么复杂，都是一项相对简单的任务。用复杂性理论的术语来说，保险业是一个处于混沌边缘的复杂适应系统——控制与失败之间的微妙平衡。

促使罗杰·琼斯模拟保险动态的事件是1992年袭击南佛罗里达的安德鲁飓风，该飓风导致了前所未有的超过200亿美元的保险赔付。几家大型保险公司倒闭了。圣达菲研究所的约翰·卡斯蒂随后召集了一个由保险和再保险公司高管组成的联盟，他们对开发一个模型来预测未来灾害的影响感兴趣。卡斯蒂寻求了琼斯的帮助，随着“保险世界”软件设计的演变，Complexica应运而生。

《保险世界》是复杂性理论家们设计的最精密的计算机模拟之一。该模型包含100,000个变量，代表单个公司的不同方面，包括客户忠诚度、定价策略以及它们面临诉讼、产品责任、不断变化的监管政策和不断变化的人口结构等风险的程度。它计算外部事件（如飓风或洪水）对行业资本流动的直接影响，以及随着利率波动和单个公司随时间调整策略而产生的连锁反应。

最近的恐怖灾难让琼斯敏锐地意识到，保险与其他复杂系统（如政府和资本市场）相互交织。十多年前苏联解体就是一个很好的例子。“政府官僚机构对地缘政治格局的突然转变反应迟缓。因此，情报界仍然持有冷战思维，对9月11日发生的事情没有准备，”琼斯说，“情报失误导致保险业遭受了有史以来最大的经济损失，这反过来又影响了股票市场，因为那是保险业转移部分风险的地方。”

九月袭击的直接影响是吸走了世界保险市场约400亿美元的资金。琼斯将这一损失描述为“一个巨大但可控的扰动”——除非发生另一场巨大的灾难。“只要不是像安德鲁飓风那么大，行业可以吸收另一次自然灾害，”琼斯说，“但许多小公司将倒闭。”联邦政府也将面临压力，作为最后一道保险防线介入。“但政府本身就是一个处于近乎瘫痪状态的复杂系统。官僚们不习惯应对突发变化或迅速做出决策。而且，最重要的是，随着炭疽恐慌，我们看到了参议员被迫离开办公室，试图在人行道上开展业务的景象。”

琼斯发现情感是一个特别难以量化的因素。“现在，即使是事故也与恐怖主义威胁联系在一起，”他说，“以11月美国航空587航班在纽约坠毁为例。通常情况下，空难发生后，人们在一周内就会恢复飞行，但这次不同。还有那个家伙在亚特兰大逆行跑下自动扶梯，导致整个航空系统瘫痪半天的情况。这是我们以前从未想过的一个全新的风险级别。”

如今，琼斯只对一件事充满信心：整个系统的适应能力将帮助保险业。“即使一些公司倒闭，对巨灾保险的需求也会上升。费率会上升。这将吸引初创公司，”他说，“这是一个习惯于灾难的行业。这就是他们的业务。而且这些人大多数都神经钢铁般坚韧。”

与此同时，考夫曼提出了另一个预测：复杂性理论的前景良好。“我们已经证明，我们可以将这些模拟工具应用于非常实际的商业问题，”他说，“我们开创了一个新行业。”

复杂性模型 保险业拥有庞大的金融资源网络，以平衡在发生重大损失时对消费者的支付。但像1992年的安德鲁飓风或去年9月11日的恐怖袭击这样异常巨大的灾难，即使是最具弹性的网络也可能不堪重负。巨灾债券是应对这种情况的一种方式。凭借敏锐的远见，保险机构可以出售巨灾债券，以帮助减轻对其资产的冲击。