عدم اليقين النايتي: اتخاذ القرار حين يتعذر حساب المخاطر

لا تتسم جميع القرارات الصعبة بالنوع ذاته من غياب المعرفة. ففي بعض الأحيان، تتوفر بيانات كافية لتقدير احتمالية النتائج المختلفة. وفي أحيان أخرى، تكون الحالة جديدة أو فريدة لدرجة أن تحديد نسب مئوية دقيقة يولد مظهرًا زائفًا من المعرفة لا نملكه في الواقع.

ويُطلق مصطلح عدم اليقين النايتي على هذه الحالة الثانية. حيث صاغ Frank H. Knight هذا التمييز في كتابه Risk, Uncertainty, and Profit الصادر عام 1921: فالمخاطرة تقبل معالجة احتمالية ذات دلالة؛ أما عدم اليقين، في المقابل، فلا يوفر أساسًا يمكن الدفاع عنه لبناء ذلك التوزيع الاحتمالي.

وهذا التمايز لا يفصل بين الحساب العقلاني والارتجال، بل يفصل بين مسألتين تتطلبان أدوات متباينة.

فكرة أساسية: توجد مخاطرة عندما نستطيع تقدير الاحتمالات استنادًا إلى أساس ذي صلة. ويوجد عدم يقين نايتي عندما يغيب هذا الأساس، حتى وإن كنا لا نزال قادرين على التفكير العقلاني والتصرف.

المخاطرة وعدم اليقين ليسا مترادفين

في لغة الحياة اليومية، يُستخدم مصطلحا «المخاطرة» و«عدم اليقين» أحدهما مكان الآخر غالبًا. أما بالنسبة إلى Knight، فإن التمييز أكثر دقة.

توجد مخاطرة عندما يمكن تصنيف النتائج المحتملة ضمن فئة متماثلة بدرجة كافية ونمتلك أساسًا لتقدير تواترها. ولا يشترط أن يكون التنبؤ مثاليًا؛ إذ يكفي أن يستند الاحتمال إلى أساس ذي صلة ويكون قادرًا على توجيه القرار.

فعلى سبيل المثال، لا تعرف شركة التأمين ما إذا كان منزل بعينه سيتعرض لحريق في العام القادم. ومع ذلك، يمكنها جمع حالات كثيرة ذات خصائص قابلة للمقارنة، ورصد معدلات التواتر، وتعديل تقديراتها، وتوزيع التكلفة المتوقعة بين عدد كبير من المؤمّن عليهم. وتظل النتيجة الفردية غير محسومة، بيد أن المجموع ككل يمكن معالجته إحصائيًا.

ويتحقق عدم اليقين، بالمعنى النايتي، عندما لا يكون هذا الإجراء قابلاً للدفاع عنه. فقد يكون القرار فريدًا، أو السوابق غير قابلة للمقارنة، أو التغيرات ذات الصلة تحول دون بناء فئة مستقرة. وقد يكوّن الأفراد آراءً وتقديرات، لكنها لا ترقى لتكون احتمالية قابلة للقياس.

ويمكن تلخيص هذا الفارق على النحو الآتي:

• في حالة المخاطرة، تتيح البيانات وفئة المقارنة المرجعية تقدير احتمالات مفيدة.
• في حالة عدم اليقين، تجعل فرادة الحالة أو ندرة النظائر المقارنة هذا الأساس غير كافٍ.
• في كلتا الحالتين توجد معرفة غير مكتملة؛ وما يتغير هو كيفية تبرير القرار.

منتج دون سوابق قريبة

لنتخيل شركة تقيّم طرح منتج جديد بالفعل. يمكنها تقدير بعض العناصر: تكلفة التصنيع، أو الطاقة الإنتاجية لمصنعها، أو وقت التوزيع. كما يمكنها دراسة منتجات مشابهة واستطلاع آراء العملاء المحتملين.

غير أن الأسئلة الحاسمة قد لا تجد إجابة احتمالية متماسكة: هل ستظهر استخدامات للمنتج لم يتوقعها أحد؟ هل ستتغير أذواق الجمهور؟ هل سيدخل منافس بعرض أفضل؟ وهل تصح المقارنة مع أسواق سابقة؟

إن تخصيص نسبة 60% لاحتمالية النجاح لا يحل المعضلة إذا لم تكن هناك فئة من عمليات الإطلاق المماثلة بدرجة كافية يمكن استخلاص تلك النسبة منها. فالرقم قد يعبر عن رأي منضبط، لكنه لا يكتسب بذلك الأساس المتين ذاته الذي يتسم به تواتر إحصائي محسوب استنادًا إلى حوادث متماثلة عديدة.

وفي قرار واحد، قد يتعايش هذان المجالان جنبًا إلى جنب؛ إذ قد تكون الأعطال الروتينية لآلة ما قابلة للتأمين، في حين قد يظل استقبال الجمهور المستقبلي للمنتج غير مؤكد. فتصنيفات Knight هي تمايزات تحليلية وليست قوالب نقية ينطبق عليها كل قرار واقعي دون عناء.

تحذير: لا تحول النسبة المئوية بمفردها عدم اليقين إلى مخاطرة. فقبل الوثوق بها، يتعين التساؤل عن مصدرها وعما إذا كانت الحالات المرجعية المستخدمة قابلة للمقارنة حقًا.

عند غياب معادلة كافية، يتدخل التقدير

إن التصرف في ظل عدم اليقين لا يعني العمل خبط عشواء؛ بل يعني اتخاذ القرار في ضوء معرفة جزئية: كالخبرة، وإشارات العملاء، وفهم القطاع، وقدرات الفريق، والحجج المتعلقة بالمستقبل الممكن. ولا يلغي أي من هذه العوامل المجهول، لكنها جميعًا قادرة على تحسين التقدير.

كما تحتفظ النماذج بفائدتها أيضًا؛ فتحليل السيناريوهات قد يوضح ما يمكن أن يحدث إذا كان الطلب مرتفعًا أو متوسطًا أو منخفضًا. وبإمكان تحليل الحساسية أن يكشف أي الافتراضات أكثر تأثيرًا في النتيجة. وما يعجز النموذج عن فعله هو خلق توزيع معروف حيث لا يوجد أساس يدعمه.

لهذا السبب، لا يعد التقدير ذريعة لتجاهل الأدلة، بل يتمثل في تفسير الأدلة غير المكتملة، والمقارنة بين التفسيرات، وتخصيص الموارد دون امتلاك قاعدة مسبقة تحدد الإجابة الصحيحة. ويظل القرار معقولاً وقابلاً للنقد والمراجعة، دون أن يُختزل في مجرد تطبيق عملية حسابية.

وهذا بُعد جوهري من أبعاد التقدير الريادي. إذ يتعين على صانع القرار استكشاف أي المعلومات يستحق الانتباه، وأي أوجه القياس مضللة، ومتى تبرر الفرصة تحمل الالتزامات. وفي مرحلة لاحقة، تتيح الخبرة التعلم، حتى وإن كانت لا تضمن أبدًا انتماء الموقف القادم إلى الفئة نفسها.

الربح والخسارة: النتيجة قد تمضي في كلا الاتجاهين

ربط Knight عدم اليقين بالتنظيم المؤسسي وبظهور الأرباح والخسائر. فقبل معرفة الطلب الفعلي، لا بد لشخص ما أن يتعاقد، أو ينتج، أو يحدد الأسعار، أو يستثمر؛ وتقوم هذه الالتزامات على توقعات قابلة للخطأ.

فإذا تجاوزت النتيجة التكاليف والالتزامات المتكبدة، قد يتبقى دخل فائض موجب. وإذا أخفقت التوقعات، تقع الخسارة. وفي هذا الإطار، لا يُعد الربح مكافأة تلقائية على التعرض للمجهول، كما لا يمكن تفسير كل مكسب بمجرد عدم اليقين وحده؛ بل هو إحدى النتائج الممكنة لاتخاذ القرار قبل معرفة العواقب النهائية.

وتسهم هذه العلاقة في فهم الوظيفة الريادية: حيث يختبر أفراد شتى خططًا مختلفة، ويصححون الأخطاء، ويعيدون تخصيص الموارد. ومن منظور الليبرالية الكلاسيكية، يكتسب هذا المسار أهميته لأن التنسيق الاقتصادي لا ينطلق من معلومات كاملة. ومع ذلك، فإن عدم اليقين بمفرده لا يثبت تفوق مؤسسة ما؛ إذ تقتضي المقارنة بين الترتيبات المؤسسية فحص الحوافز، والمسؤولية، والحقوق، والقدرة على التعلم.

فكرة أساسية: في ظل عدم اليقين، لا توجد أرباح مضمونة. فالتقدير ذاته الذي يتيح فرصة قد يولد خسارة، وتسمح كلتا الإشارتين بمراجعة الخطط.

مفاهيم يحسن عدم الخلط بينها

لا يعني عدم اليقين النايتي الجهل المطلق؛ فالشركة قد تملك معرفة واسعة بتقنياتها وعملائها، لكنها تفتقر إلى توزيع احتمالي يمكن الدفاع عنه للنتيجة الأكثر أهمية بالنسبة إليها.

كما أنه ليس مرادفًا للتقلب؛ فقد يتذبذب السعر تذبذبًا حادًا، ومع ذلك يتوفر له سجل تاريخي مفيد لنماذج معينة. وعلى العكس من ذلك، قد تنطوي قرارات معينة على نتائج ظاهرة قليلة وتظل في الوقت عينه شديدة عدم اليقين عند انعدام سوابق قابلة للمقارنة.

وثمة مفاهيم لاحقة مثل الغموض، أو مفارقة Ellsberg، أو «البجعات السوداء»، تتقاطع مع مسائل قريبة الشبه، غير أنه لا ينبغي تقديمها على أنها متطابقة أو نسبتها بأثر رجعي إلى Knight. والأمر ذاته ينطبق على المعرفة المشتتة: فالصلة مفيدة للنظر في حدود المعرفة الاقتصادية، لكنها تنتمي إلى مسار تطور فكري مختلف.

سؤال عملي قبل الشروع في الحساب

تتجلى فائدة هذا التمييز قبل فتح جدول البيانات الحسابي: ما الذي يبرر الاحتمالات التي نستخدمها؟ إذا كانت هناك حالات كثيرة ذات صلة وقابلة للمقارنة نسبيًا، يمكن لتحليل المخاطر تنظيم عملية اتخاذ القرار، حتى مع بقاء هوامش للخطأ. أما إذا كانت الحالة فريدة والمقارنات هشة، فمن الأجدر الإقرار بحدود الحساب الكمي.

وهذا لا يفرض الشلل أو الجمود، بل يوجب الجمع بين السيناريوهات، والتجارب المصغرة، والتعلم، والمسؤولية، مقرونة بإقرار متواضع: بعض العواقب يمكن تقديرها حسابيًا، وبعضها الآخر يتطلب التقدير. ويكتسب عدم اليقين النايتي أهميته لأنه يحول دون الخلط بين الدقة الرقمية والمعرفة الحقيقية، ويذكرنا بأن اتخاذ القرار يتمثل أيضًا في التصرف بعقلانية حين يتعذر تحويل المستقبل بعدُ إلى جدول من الاحتمالات.

المصادر

• Frank H. Knight، Risk, Uncertainty, and Profit (1921)، لا سيما الفصلين السابع والتاسع.
• G. Townsend وR. Hunt وJ. Rady، “Chance, probability, and uncertainty at the edge of human reasoning” (2024).
• Ross B. Emmett، “Uncertainty and the social organization of economic activity” (2021).