«Думай медленно — предсказывай точно. Искусство и наука предвидеть опасность»

Думай медленно — предсказывай точно. Искусство и наука предвидеть опасность (fb2) - Думай медленно — предсказывай точно. Искусство и наука предвидеть опасность [Superforecasting: The Art and Science of Prediction] (пер. Виктория Анатольевна Дегтярева) 2193K скачать: (fb2) - (epub) - (mobi) - Филип Тетлок - Дэн Гарднер

Филип Тетлок, Дэн Гарднер Думай медленно — предсказывай точно Искусство и наука предвидеть опасность

Superforecasting:

The Art and Science of Prediction

Печатается с разрешения авторов и литературного агентства Brockman, Inc.

© 2015 by Philip Tetlock Consulting, Inc., and Connaught Street. Inc.

© В. Дегтярева, перевод, 2017

© Издание на русском языке AST Publishers, 2018

Исключительные права на публикацию книги на русском языке принадлежат издательству AST Publishers.

Любое использование материала данной книги, полностью или частично, без разрешения правообладателя запрещается.

* * *

|

Новую книгу Филипа Тетлока и Дэна Гарднера уже называют «самой важной работой о принятии решений со времен „Думай медленно — решай быстро“ Даниэля Канемана». На огромном, остро актуальном материале современной геополитики авторы изучают вопрос достоверности самых разных прогнозов. Возможно ли было предсказать победу Дональда Трампа на президентских выборах 2016 года? А развитие Карибского кризиса в начале 1960-х? Как заглянуть в будущее и принять правильное решение, от которого зависят судьбы миллионов?

Авторы анализируют наиболее известные прогнозы и предлагают практические, эффективные способы мышления, которые помогают делать точные предсказания: правильно расставлять приоритеты, разбивать сложные проблемы на ряд мелких и вполне разрешимых, искать баланс между взглядом снаружи и изнутри проблемы — вот лишь несколько лайфхаков, которые научат вас прогнозировать будущее!

Самая важная книга о принятии решений со времен «Думай медленно — решай быстро» Даниэля Канемана.

The Wall Street Journal

* * *

Посвящается Дженни, вечно живой в сердцах твоих матери и отца, словно это было вчера.

Глава I Скептик-оптимист

Мы все делаем прогнозы. Когда думаем о том, чтобы сменить работу, вступить в брак, купить дом, вложить во что-то деньги, запустить в производство новый продукт или уйти на покой, то принимаем решение, исходя из предположений, что принесет нам будущее. Это и есть прогнозирование, и зачастую мы занимаемся им самостоятельно. Однако, когда происходят крупные события: обваливаются финансовые рынки, надвигаются войны, меняются лидеры, — мы обращаемся к экспертам, интересуемся мнением таких людей, как Том Фридман.

Если вы состоите в штате Белого дома, то можете найти его в Овальном кабинете беседующим с президентом США о проблемах Ближнего Востока. Если вы генеральный директор компании из Fortune 500, вы, вероятно, застанете его в Давосе, в обществе саудовских принцев и миллиардеров, управляющих хедж-фондами. Но даже если вы не завсегдатай Белого дома или роскошных швейцарских отелей, вы все равно можете знать Тома по его колонкам в New York Times и книгам-бестселлерам, рассказывающим, что и почему происходит сейчас и чего нам ждать от будущего[1]. Миллионы людей читают эти книги.

Билл Флэк, как и Том Фридман, прогнозирует будущее, однако спрос на его предсказания гораздо ниже. Билл много лет трудился в Министерстве сельского хозяйства США, занимаясь частично физической, частично бумажной работой, но сейчас он живет в Карни, штат Небраска. Билл — уроженец этого штата, коренной «кукурузник». Он вырос в Мэдисоне, городке посреди фермерских полей. У его родителей была собственная газета Madison Star-Mail, писавшая о местных спортивных соревнованиях и ярмарках. Билл хорошо учился в старших классах и поступил в Университет Небраски, где получил степень бакалавра естественных наук. Затем продолжил образование в Университете Аризоны, намереваясь защитить диссертацию по математике, однако понял, что это выходит за пределы его возможностей (как он сам сформулировал, «меня ткнули носом в мою ограниченность»), и бросил обучение. Впрочем, потраченное время не пропало впустую: Аризона — настоящий птичий рай, и уроки орнитологии превратили Билла в увлеченного наблюдателя за пернатыми. Флэк стал подрабатывать, выполняя полевые исследования для ученых; потом устроился в Министерство сельского хозяйства и надолго там задержался.

Сейчас Биллу пятьдесят пять, он на пенсии, но говорит, что, если б кто-нибудь предложил ему работу, он не стал бы отказываться сразу, подумал бы над предложением. У Билла много свободного времени, и немалую его часть он тратит на прогнозирование.

Флэк уже успел ответить примерно на три сотни вопросов вроде «аннексирует ли официально Россия часть украинской территории в ближайшие три месяца?» и «выйдет ли какая-нибудь страна в следующем году из еврозоны?». Подобные вопросы, безусловно, важны и сложны, над ними постоянно бьются корпорации, банки, посольства и службы разведки. Взорвет ли Северная Корея до конца этого года атомную бомбу? Сколько еще стран в ближайшие восемь месяцев сообщат, что на их территории обнаружен вирус Эбола? Станут ли Индия или Бразилия постоянными членами Совета Безопасности ООН в ближайшие два года? Для большинства людей ответы на них — тайна, покрытая мраком. Присоединятся ли новые страны в ближайшие девять месяцев к Плану действий по подготовке к членству в НАТО? Проведет ли в этом году Региональное правительство Курдистана референдум о национальной независимости? Если какая-нибудь некитайская телекоммуникационная фирма выиграет контракт на предоставление интернет-услуг в Шанхайской зоне свободной торговли в ближайшие два года, получат ли китайские граждане доступ к «Твиттеру» и/или «Фейсбуку»? Когда Билл впервые видит подобный вопрос, то, скорее всего, и понятия не имеет, как на него отвечать. «Да что вообще такое эта Шанхайская зона свободной торговли?» — наверное, думает он, прежде чем со всей серьезностью взяться за задание. Билл собирает факты, анализирует все аргументы — и выдает ответ.

Но никто в мире не опирается в своих решениях на прогнозы Билла Флэка и не просит его выступить на CNN. Его ни разу не приглашали в Давос, на дискуссию с Томом Фридманом, а жаль. Ведь Билл Флэк — выдающийся прогнозист. Мы это знаем, потому что каждое его предсказание было датировано, задокументировано и проверено на точность независимыми научными обозревателями. Список его достижений впечатляет.

Билл не одинок. Тысячи людей на планете отвечают на те же самые вопросы. Все они добровольцы. Большинство не так успешны в прогнозах, как Билл, но около двух процентов могут с ним сравниться. Среди них — инженеры, юристы, ученые и художники, сотрудники крупных корпораций и небольших предприятий, профессора и студенты. Мы встретимся со многими, включая математика, кинорежиссера и нескольких пенсионеров, готовых с радостью делиться плодами своих невостребованных талантов. Я называю их суперпрогнозистами — потому что они такими и являются, и тому есть надежные доказательства. Цель моей книги — объяснить, почему эти люди так хороши в своем деле и как другие могут научиться тому же.

Разве можно сравнивать наших малоизвестных суперпрогнозистов со знаменитыми интеллектуалами вроде Тома Фридмана? Вопрос интересный, но ответить на него невозможно, так как точность предсказаний Фридмана никогда не подвергалась независимой оценке. Конечно, есть диаметрально противоположные мнения его поклонников и критиков — из серии «он предсказал „Арабскую весну“!», или «он лажанулся с вторжением в Ирак в 2003-м», или «он предугадал экспансию НАТО». Но никаких «железных» фактов, свидетельствующих о послужном списке Тома Фридмана, не существует; лишь бесконечная череда мнений — и мнений о мнениях[2]. И ничего не меняется. Каждый день новостные СМИ пересказывают чьи-то прогнозы, не сообщая и даже не задаваясь вопросом, насколько их авторы хороши в своем деле. Каждый день корпорации и правительства платят за предсказания, не зная, точны они, или бесполезны, или ни то ни се. И каждый день все мы — лидеры государств, директора крупных компаний, инвесторы, избиратели — принимаем важнейшие решения, основанные на прогнозах, качество которых нам неизвестно. А ведь ни один футбольный или любой другой клуб не наймет игрока, не поинтересовавшись прежде статистикой его выступлений. Фанаты ревностно следят за информацией о членах команд. И однако, когда заходит речь о прогнозистах, которые помогают принимать решения, гораздо более важные, чем состав спортивной команды, мы совершенно спокойно пребываем в неведении[3].

С этой точки зрения разумно полагаться на прогнозы Билла Флэка. И вполне вероятно, что в его роли смогут выступить многие из читателей этой книги, ведь прогнозирование — не тот талант, который либо есть, либо нет. Каждый может его в себе развить, а книга покажет, как это сделать.

Анекдот про шимпанзе

Я испорчу сюрприз, так как сразу скажу суть шутки: среднестатистический эксперт примерно так же точен, как шимпанзе, играющий в дартс.

Возможно, вы уже слышали этот анекдот. Он довольно известен, а в определенных кругах, можно сказать, печально знаменит. Его печатали в New York Times, Wall Street Journal, Financial Times, Economist и других изданиях по всему миру. Звучит он так.

Один исследователь собрал группу экспертов — ученых, знатоков и пр. — и попросил сделать прогнозы на тысячи тем: об экономике, биржевых рынках, выборах, войнах и других животрепещущих проблемах. Прошло время, заказчик проверил точность полученных предсказаний, и выяснилось, что в среднем она была такой же, как если бы он просто пытался угадать. Конечно, «просто угадать» — это не смешно, для концовки анекдота не годится. А вот шимпанзе, бросающий в цель дротики, годится. Потому что шимпанзе смешные.

Тем заказчиком был я — и до поры до времени ничего против этого анекдота не имел. Мое исследование задумывалось как самое тщательное в научной литературе изучение суждений экспертов. Это была длительная и тяжелая работа, занявшая двадцать лет, с 1984 по 2004 год, и результаты ее оказались гораздо более существенными и практически применимыми, чем в вышеизложенном анекдоте. Однако я не возражал против такой шуточной интерпретации, потому что анекдот повысил популярность моего исследования (да, у ученых тоже бывают свои пятнадцать минут славы). К тому же я сам в свое время использовал старую метафору с играющим в дартс шимпанзе, и мне не к лицу было слишком уж громко жаловаться.

Я не возражал еще и потому, что на самом деле этот анекдот имеет под собой серьезное основание. Откройте любую газету, посмотрите любое телевизионное шоу — и вы увидите экспертов, предсказывающих грядущее. Мало кто из них осторожничает в прогнозах; большинство говорит смело и уверенно. Есть и такие, кто объявляет себя просто-таки олимпийскими оракулами, способными видеть будущее на десятилетия вперед. Но за очень редким исключением они выступают перед камерами вовсе не потому, что действительно обладают хоть какими-нибудь талантами в прогнозировании, не говоря уже о точности их суждений. Просто старые прогнозы, как старые новости, быстро забываются, а видных экспертов почти никогда не просят публично сравнить свои предсказания с тем, что получилось на самом деле. У всех этих «говорящих голов» есть один несомненный талант: они умеют уверенно рассказывать интригующие истории. Этого достаточно. Многие подобные «эксперты» разбогатели, продавая свои неопределенной ценности прогнозы генеральным директорам корпораций, официальным представителям правительств и обычным людям — тем, которые никогда не станут глотать лекарства, не проверенные на эффективность и безопасность, однако с готовностью платят за предсказания, столь же сомнительные, что и эликсиры, навязанные заезжим шарлатаном. Эти так называемые эксперты — и их клиенты — определенно заслуживали «тычка под ребра», и я радовался, что мое исследование оказалось для них своеобразным холодным душем.

Моя работа становилась все более популярной, и через некоторое время я осознал, что ее воспринимают не так, как мне хотелось. Исследование наглядно свидетельствовало: при ответах на большую часть поставленных вопросов результаты среднестатистического эксперта практически не выходят за рамки простого угадывания. Однако «большая часть» — это все-таки не значит «все». Легче всего поддавались предсказанию события, требовавшие заглянуть всего на год вперед. Но чем более далекое будущее эксперты пытались спрогнозировать, тем больше неудач терпели: точность их предсказаний на три-пять лет вперед приближалась к уровню играющей в дартс шимпанзе. Это было важное открытие, говорящее о пределах экспертизы в нашем сложном мире — и пределах того, чего могут достичь даже суперпрогнозисты. В итоге же все получилось как в игре «Испорченный телефон», где участники шепчут на ухо друг другу одну и ту же фразу, а в конце обнаруживают, что она превратилась в совершенно другую. Так произошло и с моим исследованием. Из-за множественных пересказов его смысл изменился, тонкости пропали, и в итоге все свелось к выводу «Эксперты-прогнозисты бесполезны» — что, конечно, полная чушь. Были варианты и грубее, вроде «Эксперты знают не больше шимпанзе». Моя работа стала излюбленным аргументом нигилистов, считающих, что будущее непредсказуемо, и невежественных популистов, которые настаивают, что слову «эксперт» обязательно должно предшествовать выражение «так называемый».

Неудивительно, что анекдот про шимпанзе меня утомил. Ведь мое исследование никак не подтверждает экстремальные выводы, легшие в его основу, они мне совсем не близки. И сегодня это особенно актуально.

Руководствуясь отношением к экспертам и их прогнозам, можно разделить людей на самые разные группы, от ниспровергателей до яростных защитников, и все будут в чем-то правы. С одной стороны, на рынке прогнозирования действительно орудует немало подозрительных дельцов, предлагающих сомнительные откровения. Да и у прогнозирования есть пределы, которые могут оказаться непреодолимыми, — наше желание узнать будущее всегда будет сильнее наших способностей. С другой стороны, ниспровергатели все-таки заходят слишком далеко, объявляя прогнозирование как таковое мартышкиным трудом. Лично я верю, что заглянуть в будущее возможно — по крайней мере в некоторых ситуациях и до определенной степени. И любой умный трудолюбивый человек без предрассудков в состоянии культивировать в себе необходимые для этого навыки.

Можете называть меня скептиком-оптимистом.

Скептик

Чтобы понять мою «скептическую» половину, представьте себе молодого тунисца, который толкает перед собой деревянную тележку, груженную фруктами и овощами. Дело происходит в тунисском городе Сиди-Бузид, на пыльной дороге, ведущей к рынку. Когда нашему герою было три года, его отец умер. Он кормит семью тем, что одалживает деньги, покупает овощи и фрукты — и надеется, что выручит за их продажу столько, чтобы хватило вернуть долг и оставить немного себе на жизнь. Так повторяется изо дня в день. Однако этим утром к нему подходят полицейские и говорят, что заберут его весы, потому что он нарушил какие-то распоряжения. Юноша знает, что это ложь. Полицейские вымогают деньги, но у него нет ни гроша. Офицер бьет нашего героя по лицу и оскорбляет его мертвого отца. В конце концов они уходят, забрав с собой весы и тележку. Юноша идет в город — жаловаться на полицейских. Однако чиновник, к которому он обращается, занят на встрече и не может его принять. Разъяренный, униженный, бессильный, наш герой уходит. Спустя какое-то время он возвращается с канистрой и, встав напротив мэрии, обливается бензином и поджигает себя.

В этой истории необычна только концовка. В Тунисе, да и во всем арабском мире, бессчетное количество бедных уличных торговцев. Взяточничество среди полицейских там тоже повсеместно, и люди ежедневно подвергаются унижениям, подобным тем, что описаны в нашей истории. И это не имеет значения ни для кого, кроме полицейских и их жертв.

То унизительное событие, о котором мы рассказываем, произошло 17 декабря 2010 года и побудило двадцатишестилетнего Мохаммеда Буазизи поджечь себя, а его самосожжение вызвало волну протестов. Полиция откликнулась на них с привычной жестокостью, но недовольство не утихало, только множилось. В надежде успокоить людей диктатор Туниса, президент Зин эль-Абидин Бен Али, навестил Буазизи в больнице.

Мохаммед Буазизи умер 4 января 2011 года. После его смерти народные волнения усилились. 14 января Бен Али сбежал, найдя себе роскошное пристанище где-то в Саудовской Аравии, чем и закончилась двадцатитрехлетняя клептократия.

Арабский мир завороженно наблюдал за тунисскими событиями. Протесты постепенно распространились на Египет, Ливию, Сирию, Иордан, Кувейт и Бахрейн. После трех десятилетий правления египетскому диктатору Хосни Мубараку пришлось покинуть свой пост. В других странах протесты переросли в бунты, бунты — в гражданские войны. Так началась «Арабская весна» — с одного-единственного бедняка, неотличимого от остальных, который подвергся издевательствам со стороны полиции. Точно такое же происходило и происходит со многими людьми, но уже, увы, не вызывает волнений.

Одно дело — посмотреть назад и прочертить причинно-следственную линию, как я сейчас сделал, связав Мохаммеда Буазизи со всеми событиями, в которые вылился его одиночный протест. Тому Фридману, как и многим другим экспертам, особенно хорошо удаются подобные реконструкции; к тому же он неплохо знает Ближний Восток, потому что сделал себе имя как журналист, работая корреспондентом New York Times в Ливане. Но даже Том Фридман, если бы оказался на месте событий тем фатальным утром, смог ли бы заглянуть в будущее и предсказать самосожжение, волнения, свержение тунисского диктатора и все, что за этим последовало? Конечно же, нет. Никто бы не смог. Возможно, учитывая свою осведомленность об этом регионе, Фридман бы отметил, что высокий уровень нищеты и безработицы, рост количества отчаявшейся молодежи, беспредел коррупции и безжалостность репрессий превращают Тунис и другие арабские страны в пороховые бочки, готовые вот-вот взорваться. Однако внимательный наблюдатель и за год до случившегося мог бы прийти к точно такому же выводу. И за два года. На самом деле нечто подобное о Тунисе, Египте и еще нескольких странах можно было говорить десятилетиями. Возможно, они и были пороховыми бочками, но не взрывались — до 17 декабря 2010 года, когда с одним из бедняков полицейские перешли всякие границы.

В 1972 году американский метеоролог Эдвард Лоренц написал статью с заголовком, приковывавшим внимание: «Предсказуемость: может ли бабочка, взмахнувшая крыльями в Бразилии, вызвать торнадо в Техасе?». За десять лет до этого Лоренц случайно обнаружил, что крошечные вариации в компьютерной имитации погодных условий (например, округление 0,506127 до 0,506) могут вызвать существенные изменения в прогнозах на отдаленное будущее. Это открытие вдохновило создание «теории хаоса»: в нелинейных системах, таких как атмосфера, даже маленькие изменения изначальных условий могут стремительно вырасти до огромных пропорций. Иными словами, говоря абстрактно, какая-нибудь бабочка в Бразилии действительно может взмахнуть крыльями и вызвать торнадо в Техасе — хотя, с другой стороны, целые полчища бразильских бабочек могут отчаянно махать крыльями всю свою жизнь и не породить ни малейшего ветерка на расстоянии нескольких миль. Конечно, Лоренц не имел в виду, что бабочка может оказаться причиной торнадо в том же смысле, в котором я окажусь причиной разбитого стакана, если стукну по нему молотком. Он имел в виду, что если бы эта конкретная бабочка в конкретный момент не взмахнула крыльями, то невообразимо сложный комплекс атмосферных явлений и реакций развернулся бы по-другому — и торнадо могло бы не быть, так же как могло бы не быть «Арабской весны», по крайней мере в той форме, в которой все случилось, если бы тем декабрьским утром в 2010 году полиция оставила в покое Мохаммеда Буазизи и разрешила ему продавать фрукты и овощи.

Эдвард Лоренц обратил внимание ученых на серьезную ограниченность предсказуемости, затронув тем самым глубоко философский вопрос[4]. Веками считалось, что растущее количество знаний должно вести к большей предсказуемости; что поскольку реальность похожа на часы, пусть потрясающе огромные и сложные, но все-таки часы, — то чем лучше ученые станут разбираться, как они устроены, как крутятся их шестеренки, как функционируют пружины и гири, тем легче будет описать их действия детерминированными уравнениями и предсказать, что эти «часы» будут делать. В 1814 году французский математик и астроном Пьер-Симон Лаплас довел эту мечту до логического завершения:

Мы можем рассматривать настоящее состояние Вселенной как следствие его прошлого и причину его будущего. Разум, которому в каждый определенный момент времени были бы известны все силы, приводящие природу в движение, и положение всех тел, из которых она состоит, будь он также достаточно обширен, чтобы подвергнуть эти данные анализу, смог бы объять единым законом движение величайших тел Вселенной и мельчайшего атома; для такого разума ничего не было бы неясного, и будущее существовало бы в его глазах точно так же, как прошлое[5].

Лаплас назвал свою воображаемую сущность демоном. Если бы демону было известно все о настоящем, думал Лаплас, он мог бы предсказать все в будущем. Он был бы всезнающим[6].

Однако Лоренц вылил на мечтателей ушат холодной воды. Если часы символизируют идеальную предсказуемость Лапласа, то их противоположность — облако Лоренца. Школьное естествознание учит, что облака образуются из испарений воды в соединении с частицами пыли. Это просто. Однако то, почему то или иное облако принимает ту или иную форму, зависит от сложного взаимодействия капель. Чтобы зафиксировать эти взаимодействия, разработчикам компьютерных моделей нужны уравнения, высокочувствительные к малейшим ошибкам сбора информации, из серии «эффекта бабочки». Так что, даже если узнать о формировании облаков все, что только можно, все равно не удастся предсказать форму, которую примет каждое из них. Можно только подождать и увидеть. Тут кроется одна из величайших иронических улыбок истории: в наши дни ученые знают гораздо больше, чем их коллеги столетие назад, и обладают гораздо большими мощностями для обработки данных, однако гораздо меньше верят в возможность абсолютной предсказуемости.

Это серьезная причина существования «скептической» части моего «я». Мы живем в мире, где действия одного практически бесправного человека могут вызвать волновой эффект, который распространится на весь мир — и в той или иной степени затронет всех нас. Женщина, живущая в пригороде Канзас-Сити, может думать, что Тунис — это вообще где-то на другой планете и ее жизнь никак с ним не связана; но если она выйдет замуж за штурмана ВВС, совершающего полеты из близлежащей базы Уайтмен, то с удивлением обнаружит, что действия одного никому не известного жителя Туниса привели к протестам, которые привели к бунтам, которые привели к свержению диктатора, которое привело к протестам в Ливии, которые привели к гражданской войне, которая привела к интервенции НАТО в 2012 году, которая привела к тому, что ее мужу теперь приходится уворачиваться от зенитного огня над Триполи. Такую цепь событий проследить легко. Другие связи вычислить сложнее, однако они повсеместны и касаются всех — начиная с цены бензина на ближайшей заправке и заканчивая массовыми сокращениями на соседнем предприятии. В мире, где бабочка в Бразилии может заменить солнечный техасский день на бушующий в городе торнадо, ошибочно считать, что кому-нибудь под силу заглянуть далеко в будущее[7].

Оптимист

Однако одно дело — признавать пределы предсказуемости, а другое — объявить все предсказания бессмысленным занятием. Давайте поближе посмотрим на день из жизни женщины, живущей в пригороде Канзас-Сити. В 6:30 утра она кладет документы в дипломат, садится в машину, едет привычным маршрутом в деловой центр города, на работу, и паркуется там. Как и каждое буднее утро, она входит в офисное здание с античными колоннами и статуями львов у дверей — Компанию по страхованию жизни Канзас-Сити. Сев за свой стол, женщина какое-то время работает с таблицами, в 10:30 участвует в селекторном совещании, несколько минут тратит на сайт «Амазона», до 11:50 отвечает на электронные письма. После этого она идет в итальянский ресторанчик пообедать с сестрой.

На жизнь этой женщины влияет множество непредсказуемых факторов: лотерейный билет в кошельке, «Арабская весна», которая привела к тому, что теперь ее муж летает над Ливией, подорожание бензина на пять центов за галлон из-за военного переворота в стране, о которой она даже не слышала. Но в той же или даже большей степени ее жизнь предсказуема. Почему она ушла из дома в 6:30? Потому что не хотела попасть в пробку. Или, иначе говоря, женщина предсказала, что позже попадет в пробку, и почти наверняка была права, потому что час пик очень легко спрогнозировать. Сидя за рулем, она постоянно предсказывала поведение других водителей: что на красный свет они остановятся на перекрестке, что будут ехать каждый по своей полосе и предупреждать о маневрах указателями поворота. Она ожидала, что люди, заявившие об участии в селекторном совещании, действительно примут в нем участие, — и не ошиблась. Она договорилась встретиться с сестрой в полдень, так как указанные на двери ресторана часы работы свидетельствовали, что он в это время будет открыт, а часы работы — надежный источник информации.

Подобным обыденным прогнозированием мы занимаемся постоянно — так же, как другие люди постоянно делают предсказания, которые определяют наши жизни. Когда сотрудница страховой компании включает утром компьютер, она немного увеличивает потребление электричества в Канзас-Сити, и то же самое делают остальные «рабочие пчелки». Коллективно они вызывают резкий подъем потребления электричества, причем примерно в одно и то же время каждое рабочее утро. Но для поставщиков электроэнергии это не проблема: они предсказывают суточные взрывы спроса и в соответствии со своими прогнозами распределяют нагрузку. Когда женщина заходит на «Амазон», сайт предлагает товары, которые могут ей понравиться: этот прогноз сделан на основе ее предыдущих приобретений, истории посещения других сайтов и множества прочих факторов. Вообще в интернете мы постоянно сталкиваемся с подобными предсказаниями: программы-поисковики персонифицируют результаты наших запросов, помещая то, что нам должно быть интереснее всего, на верхние строчки, но так ненавязчиво, что мы редко обращаем на это внимание. Наконец, взглянем на место работы нашей героини. Компания по страхованию жизни Канзас-Сити занимается прогнозированием инвалидности и смерти, причем весьма успешно. Конечно, точную дату своей смерти никому из нас знать не дано, однако люди, которые работают в этой компании, отлично представляют, какова примерная продолжительность жизни человека определенного пола и благосостояния. Эта компания была основана в 1895 году, и, если бы ее актуарии не были хорошими прогнозистами, она бы давным-давно обанкротилась.

В такой же или даже большей степени предсказуема и вся наша реальность. Я только что погуглил время завтрашних рассвета и заката в Канзас-Сити, штат Миссури, и узнал его точно, до минуты. Эти прогнозы надежны, будь они на завтра, послезавтра или пятьдесят лет вперед. То же самое касается приливов, затмений и лунных фаз — все это можно предсказать с помощью точных как часы научных законов, а аккуратность таких прогнозов удовлетворит и самого демона-предсказателя Лапласа.

Конечно, любой из вроде бы предсказуемых фактов может внезапно разлететься вдребезги. Хороший ресторан, скорее всего, будет открыт в заявленные на двери часы работы, но может оказаться и закрытым по какой угодно причине: менеджер проспал, случился пожар, ресторан обанкротился, в стране случилась пандемия или ядерная война, или же кто-то провел физический эксперимент, который случайно создал черную дыру, засосавшую в себя нашу Солнечную систему. То же касается всего остального. Даже прогнозы закатов и рассветов на пятьдесят лет вперед могут оказаться неверными, если в течение этих пятидесяти лет на Землю упадет гигантский метеорит и сдвинет ее с орбиты. Невозможно быть уверенным ни в чем, даже в смерти и налогообложении. Ведь существует не равная нулю возможность изобретения технологий, которые позволят загружать содержимое наших мозгов в компьютерную сеть хранения данных, или появления нового общества, настолько граждански активного и процветающего, что государство будет спонсироваться добровольными пожертвованиями.

Так на что же больше похожа реальность — на часы или на облако? И можно ли предсказать будущее или нет? Эти противопоставления — первые из множества ложных дихотомий, с которыми нам доведется столкнуться. Потому что мы живем в мире часов, облаков и целого клубка других метафор. Предсказуемость и непредсказуемость сложным образом сосуществуют в затейливо взаимопроникающих системах, которые образуют наши тела, наше общество и всю нашу Вселенную. Прогнозирование чего-либо зависит от того, что именно мы пытаемся предсказать, на какой отрезок времени и при каких обстоятельствах.

Давайте обратимся к области специализации Эдварда Лоренца. Прогнозы погоды на пару дней вперед в большинстве случаев вполне надежны, но, когда речь идет о трех, четырех, пяти днях, становятся все менее точными. Пытаясь заглянуть в будущее больше чем на неделю, мы с равным успехом можем пригласить в качестве консультанта играющую в дартс шимпанзе. Таким образом, сказать, что погода предсказуема, нельзя; можно только утверждать, что она предсказуема до определенной степени при определенных обстоятельствах. А при попытках дать более точное определение нужно быть очень осторожными. Вот, например, такая, казалось бы, простая вещь, как взаимоотношение времени и предсказуемости, вроде бы подчиняется правилу: чем дальше заглядывать в будущее, тем сложнее что-то увидеть, — однако есть и весьма значимые исключения из этого правила. Предсказание долгого «бычьего» рынка на бирже может принести большую выгоду, пока однажды не обернется разорением. А предсказание, что динозавры — верхняя ступень пищевой цепочки, было надежным на протяжении десятков миллионов лет, пока какой-то астероид не запустил катаклизм, открывший экологические ниши для крошечных млекопитающих, которые в конце концов эволюционировали в особей, пытающихся спрогнозировать будущее. Если не вспоминать о законах физики, то можно сказать, что универсальных констант не существует, а значит, отделение предсказуемого от непредсказуемого — сложная, практически невозможная работа.

Метеорологи знают об этом лучше, чем кто бы то ни было. Они постоянно делают прогнозы и проверяют их на точность; именно поэтому мы знаем, что прогнозы на день-два вперед обычно точны, а на восемь — не очень. По результатам анализа собственных предсказаний метеорологи корректируют свои представления, как работает погода, подправляют модели, которыми руководствуются, и пробуют снова. Прогноз, замер, исправление. Повторить. Идет непрестанный процесс пошагового улучшения, объясняющий, почему прогнозы погоды хороши и постепенно становятся все точнее. Однако у этого улучшения есть предел, потому что погода — классическая иллюстрация нелинейности. Чем дальше прогнозист пытается заглянуть, тем больше у хаоса возможностей взмахнуть крыльями бабочки и смести все ожидания. Увеличение вычислительной мощи компьютеров и усовершенствование моделей прогнозирования могут сдвинуть пределы предсказаний в чуть более отдаленное будущее, но постепенно прогресс замедляется и отдача от него скатывается к нулевым отметкам. До какой степени еще удастся улучшить результаты прогнозирования той же погоды? Никто не знает. Но представление о текущих границах наших возможностей — уже успех.

Во многих других важных областях приходится продвигаться буквально на ощупь, в темноте. Там прогнозисты понятия не имеют, насколько точны их предсказания на короткие, средние или длительные периоды, как не знают и того, можно ли в принципе их улучшить. Максимум, что у них есть, — смутные предположения. Дело в том, что процедура «прогноз — замер — исправление» результативна только в узких границах высокотехногенного прогнозирования. В частности, ей следуют макроэкономисты из некоторых банков, маркетологи и финансисты крупных компаний и аналитики опросов общественного мнения, такие как Нейт Сильвер[8]. Чаще же всего бывает так, что прогнозы делают, но дальше с ними ничего не происходит. Их точность если и проверяется, то определенно не с той частотой и тщательностью, чтобы можно было делать какие-то выводы. Каковы причины этого? Самая распространенная — особенности спроса на такие прогнозы. Их потребители: правительства, бизнесмены, публика — не требуют свидетельств точности. Поэтому такие прогнозы никак не оценивают, а значит, и не исправляют. Но без исправлений не может быть никакого улучшения. Представьте себе мир, в котором люди любят бегать, но понятия не имеют, с какой скоростью бежит среднестатистический человек и какова максимальная скорость самого быстрого из них, потому что не установили основных правил: каждый бегун должен двигаться по своей дорожке, начинать забег после выстрела стартового пистолета, заканчивать после преодоления определенной дистанции. Также у них нет никаких судейских коллегий и статистики результатов по замерам времени. Каковы шансы, что беговая скорость в этом мире будет увеличиваться? Очень небольшие. Улучшают ли тамошние бегуны свой результат, бегают ли они со скоростью, на которую в принципе способен человек? Опять-таки — вряд ли.

«Меня поразило, как важны измерения для улучшения человеческого существования, — писал Билл Гейтс. — Можно достичь невероятного прогресса, если задать ясную цель и найти меру, которая будет вести прогресс по направлению к этой цели… Это может показаться элементарным, но просто поразительно, как часто это не делается — и как сложно сделать это правильно»[9]. Он прав в том, что нужно для достижения прогресса, и остается только удивляться, как редко нечто подобное осуществляется в прогнозировании. Даже первый, самый простой шаг — постановка ясной цели — и тот еще не был сделан.

Можно подумать, что цель прогнозирования — точно предвидеть будущее, но зачастую все на самом деле не так — или, по крайней мере, это не единственная цель. Иногда прогнозы делают для развлечения. Помните Джима Крамера с канала CNBC и его фирменное восклицание «Бу-у-уя!» или Джона Маклафлина, ведущего «Маклафлин груп», который орет на участников своей передачи, чтобы те предсказывали вероятность того или иного события «по шкале от нуля до десятки, где нуль — нулевая вероятность, а десять — метафизическая уверенность»? Иногда прогнозы делают, чтобы популяризировать какую-нибудь политическую программу или побудить людей к тем или иным действиям — именно так ведут себя активисты, когда предупреждают об ужасах, якобы грозящих нам, если мы не изменим своего мнения. Иногда прогнозы нужны, чтобы пустить пыль в глаза, — так делают банки, когда платят знаменитому умнику, чтобы тот составил для богатых клиентов прогноз мировой экономики в 2050 году. А некоторые прогнозы служат для того, чтобы успокоить публику, уверить ее в том, что все надежды оправданны и все будет происходить по ожидаемому сценарию. Особенно подобные прогнозы — когнитивный эквивалент погружения в теплую ванну — любят политики.

Такую мешанину целей мало кто осознает, и поэтому трудно даже начать работать над замерами и прогрессом. Вообще говоря, не похоже, чтобы вся эта запутанная ситуация хоть как-то улучшалась.

Но в то же время именно подобная стагнация — весомая причина моего оптимизма. Мы знаем, что множество областей, в которых нам хочется уметь предсказывать (политика, экономика, финансы, бизнес, технологии, повседневная жизнь), вполне поддаются прогнозированию — до определенной степени и при определенных обстоятельствах. Но очень многого мы пока не знаем. А для ученых незнание — это стимул, возможность совершить открытие. И чем больше мы не знаем, тем больше эта возможность. Благодаря же откровенно удивительному отсутствию энтузиазма в большинстве областей прогнозирования эта возможность просто огромна. Все, что нужно сделать, чтобы ею воспользоваться, — поставить четкую и точную цель и серьезно подойти к вопросам измерений.

Я занимался этим большую часть своей карьеры. Исследование, показавшее результат играющего в дартс шимпанзе, было первым этапом. Второй начался летом 2011 года, когда мы с моим партнером (по исследованиям и по жизни) Барбарой Меллерс запустили проект «Здравое суждение» (Good Judgment Project, GJP) и пригласили добровольцев присоединиться к нему с целью предсказания будущего. На наш призыв откликнулся Билл Флэк, а помимо него еще пара тысяч человек в первый год и тысячи в последующие четыре года. В итоге более двадцати тысяч любознательных непрофессионалов пытались выяснить, распространится ли в России волна протестов, рухнет ли цена на золото, закроется ли индекс Nikkei на отметке выше 9500, начнется ли война на Корейском полуострове, — искали ответы на множество вопросов, касающихся сложнейших мировых проблем. Варьируя экспериментальные условия, мы могли оценить, какие факторы улучшают прогноз, в какой степени и на какой период времени, а также можно было определить, как он уточнится, если наложить друг на друга лучшие методы. В таком изложении задача кажется простой, однако это не так. На самом деле получилась сложная программа, потребовавшая больших затрат сил и талантов мультидисциплинарной команды из Калифорнийского университета в Беркли и из Пенсильванского университета.

Несмотря на свою масштабность, GJP был лишь частью гораздо более крупного исследования, проспонсированного Агентством передовых исследований в сфере разведки (Intel-ligence Advanced Research Projects Activity, IARPA). Пусть пресное название не вводит вас в заблуждение: IARPA — это агентство, созданное в рамках разведывательного сообщества, которое отчитывается лично директору ЦРУ. Его задача — поддерживать смелые исследования, которые могут вывести работу американской разведки на новый качественный уровень. А большая часть работы американской разведки — предсказание глобальных политических и экономических тенденций. По грубым подсчетам, сейчас в Соединенных Штатах действует двадцать тысяч разведывательных аналитиков, занимающихся буквально всем: от несущественных загадок до глобальных вопросов, вроде вероятности тайного нападения Израиля на иранские ядерные установки и выхода Греции из еврозоны[10]. Каково качество их работы? Сложно ответить, потому что разведывательное сообщество, как и многие другие предсказатели, никогда не стремилось тратить деньги на оценку точности получаемых прогнозов. Тому есть целый ряд причин, более или менее уважительных, и мы к ним еще вернемся. Пока же существенно то, что при огромной значимости такого прогнозирования для национальной безопасности мы мало что с уверенностью можем сказать о его качестве — и о том, оправдывают ли это качество многомиллиардные вложения и задействование двадцати тысяч человек. Чтобы изменить ситуацию, IARPA объявило турнир предсказателей: пять научных команд, возглавляемых лучшими экспертами в соответствующих областях, соревновались в создании точных прогнозов для сложных проблем, с которыми разведывательные аналитики сталкиваются каждый день. GJP был в числе участников. Каждая команда представляла собой исследовательский проект и могла использовать любые эффективные, по мнению ее членов, методы. Главным требованием было предоставление прогнозов в девять утра по Североамериканскому восточному времени каждый день с сентября 2011-го по июнь 2015 года. Благодаря тому что каждая команда отвечала на одни и те же вопросы в одно и то же время, турниру удалось обеспечить равные для всех условия и собрать богатую коллекцию информации о том, что, как и когда срабатывает. За четыре года IARPA поставила участникам около пяти сотен вопросов на тему разнообразных мировых событий. Временные рамки были ограничены сильнее, чем в моем предыдущем исследовании, — большинство прогнозов охватывали период от месяца до года вперед. В итоге набралось более миллиона индивидуальных суждений о будущем.

За первый год GJP обошел официальную контрольную группу на 60 %. За второй год — на 78 %. GJP оказался лучше своих соперников — Мичиганского университета и МТИ, причем с заметным отрывом, от 30 до 70 %, и обогнал даже профессиональных разведывательных аналитиков, имеющих доступ к секретной информации. По итогам двух лет результаты GJP настолько превосходили результаты его конкурентов, что IARPA рассталась с остальными командами[11].

Позже я углублюсь в детали; сейчас же хочу просто отметить два ключевых вывода этого исследования. Первый: дар предвидения существует на самом деле. Некоторые люди, вроде Билла Флэка обладают им в избытке. Они, конечно, не гуру и не оракулы, способные заглянуть на десятилетия в будущее, но у них есть реальный, измеримый талант прогнозировать то, как в течение трех, шести, двенадцати или восемнадцати месяцев могут развернуться важные события. Второй вывод касается того, почему прогнозисты так успешны. Суть не в том, кто они, а в том, что они делают. Предсказание — не загадочный дар, дающийся при рождении; это результат определенного хода мысли, сбора информации, уточнения своих представлений. Соответствующие мыслительные привычки может выработать и культивировать в себе любой умный, думающий, целеустремленный человек. Причем начать обучение не так уж сложно. Меня больше всего удивил совершенно неожиданный результат проведенного исследования — тот эффект, который оказывает на участников руководство, излагающее базовые принципы прогнозирования. Позже мы его рассмотрим и познакомимся с кратким его содержанием, данным в приложении в виде Десяти заповедей. Чтобы прочитать это руководство, нужен всего час; при этом оно улучшило точность предсказаний примерно на 10 % в течение всего турнирного года. Да, на первый взгляд, 10 % — довольно скромная планка, но ведь она была достигнута практически без дополнительных усилий. Не стоит забывать, что даже скромные улучшения предвидения, выработанные с течением времени, в сумме дают неплохой результат. Я говорил об этом с Аароном Брауном — автором книг, ветераном Уолл-стрит и главным менеджером по рискам AQR Capital Management, хедж-фонда с активами на сумму более 100 миллиардов долларов. «Разницу сложно заметить, потому что она не очень внушительна, — сказал он, — но, учитывая длительность эффекта, это разница между человеком, который постоянно выигрывает и зарабатывает этим себе на жизнь, и человеком, который неизменно терпит крах»[12]. Международная звезда покера, которую мы позже встретим на страницах этой книги, полностью бы с ним согласилась. Разница между корифеями и дилетантами, как она считает, в том, что корифеи видят разницу между ставкой 60 к 40 и ставкой 40 к 60.

И все-таки: если точность предвидения можно улучшить с помощью измерений и если получаемые в результате преимущества столь существенны, почему же измерения точности прогнозов не являются общепринятой практикой? По большей части ответ на этот вопрос лежит в области нашей психологии: мы убеждаем себя, что знаем то, о чем на самом деле понятия не имеем, — например, точный ли прогнозист Том Фридман. В главе 2 я подробно рассмотрю эту психологическую особенность. Она веками тормозила прогресс в медицине. Когда врачи наконец признали, что их опыт и восприятие — ненадежные средства оценки эффективности лечения, они обратились к научному тестированию — и только после этого медицина начала быстрыми шагами двигаться вперед. Та же самая революция должна произойти и в прогнозировании.

Осуществить ее будет непросто. Глава 3 расскажет, какие усилия нужно приложить, чтобы тестировать предсказания так же тщательно, как современные экспериментальные методы лечения. Это сложнее, чем может показаться. В конце восьмидесятых я разработал методологию и составил на тот момент самую большую аналитическую подборку политических прогнозов экспертов. Одним из ее результатов много лет спустя стал тот самый анекдот, который теперь вызывает у меня раздражение. Другое же открытие, совершенное в ходе моего исследования, не получило и десятой доли внимания, уделенного анекдоту, хотя заслуживает его гораздо больше: из всех экспертов одна группа действительно обладала хоть и скромной, но реальной способностью к предвидению. В чем же заключалась разница между «способными» экспертами и совершенно безнадежными, опустившими общий результат до уровня играющего в дартс шимпанзе? Дело не в каком-то мистическом даре, и не в доступе к информации, которой нет у других, и не в определенной совокупности воззрений — как раз мнения у них зачастую расходились очень широко, и не имело значения, что именно они думали. Важно то, как они думали.

Отчасти вдохновившись этим открытием, IARPA и запустила тот беспрецедентный турнир по предсказаниям. Глава 4 посвящена тому, как это происходило и как выявляли суперпрогнозистов. Почему они так хороши в своем деле? На этот вопрос отвечают главы 5–9. Когда знакомишься с этими людьми, сложно не заметить их выдающийся ум, и можно заподозрить, что все дело именно в интеллекте. Однако это не так. Суперпрогнозисты также отличаются математическими способностями. Как и у Билла Флэка, у многих есть степени в точных и естественных науках. Значит ли это, что секрет — в математике? Вновь ответ «нет». Даже дипломированные математики-суперпрогнозисты, делая предсказания, редко пользуются цифрами. А еще они в основном повернуты на новостях, отслеживают развитие мировых событий и постоянно обновляют свои прогнозы, поэтому возникает соблазн объяснить их успех бесконечными часами, потраченными на изучение информации. Это тоже будет ошибкой.

Суперпрогнозирование действительно требует определенного уровня интеллекта, математических способностей и знаний о том, что происходит в мире, однако этим требованиям, вероятно, соответствует любой человек, который читает серьезные книги о психологических исследованиях. Так что же тогда поднимает прогнозирование на уровень «супер»? Как и в случае с экспертами из ранней моей работы, суть — в том, как думает прогнозист. Я еще рассмотрю это подробнее, но если говорить в двух словах, то, чтобы стать суперпрогнозистом, необходимо мышление, отличающееся внимательностью, открытостью, любопытством и — прежде всего — самокритикой. Также требуется умение сосредотачиваться. Тип мышления, вырабатывающий повышенную проницательность, не может сформироваться безо всяких усилий. Только целеустремленный человек может пользоваться им более-менее регулярно; именно поэтому наши исследования демонстрируют, что самый главный параметр результативности в данном случае — постоянное стремление к самосовершенствованию.

В последних главах я разрешу кажущееся противоречие между необходимостью трезвых суждений и эффективным руководством, отвечу на два самых серьезных вызова моему исследованию и завершу свою работу — что логично для книги о прогнозировании — рассуждениями о том, что день грядущий нам готовит.

Прогноз о прогнозировании

Впрочем, возможно, вы считаете, что все это безнадежно устарело. В конце концов, мы живем в эпоху невероятно мощных компьютеров, неподвластных пониманию алгоритмов и Больших данных. Что же касается изучаемого мной прогнозирования, то в его основе лежит субъективный фактор — размышления и суждения живых людей. Не пора ли прекратить заниматься догадками?

В 1954 году блистательный психолог Пол Мил написал небольшую книгу, вызвавшую значительный резонанс[13]. В ней анализировались двенадцать исследований, согласно которым хорошо информированные эксперты, предсказывавшие, добьется ли студент учебных успехов или вернется ли заключенный, условно отпущенный на свободу, обратно в тюрьму, в своих прогнозах оказывались не так точны, как простые автоматизированные алгоритмы, подытоживавшие объективные данные (итоги теста на способности или записи о поведении в тюрьме). Заявление Мила расстроило многих экспертов, но и последующие исследования — на данный момент их проведено уже более двухсот — показали, что в большинстве случаев статистические алгоритмы точностью превосходят субъективные суждения, а в той горстке исследований, где это не так, играют вничью. Учитывая, что алгоритмы, в отличие от субъективных суждений, — это быстрый и дешевый способ прогнозирования, ничья засчитывается за их выигрыш. Теперь уже вывод неоспорим: если у вас есть надежный статистический алгоритм, используйте его.

Этот вывод никогда не угрожал царствованию субъективных суждений, потому что мы очень редко располагаем надежными алгоритмами для решения конкретной проблемы. Непрактично заменять математикой старый добрый мыслительный процесс — и в 1954-м, и даже сейчас.

Однако потрясающий прогресс в области информационных технологий свидетельствует, что мы приближаемся к историческому перелому в отношениях человечества и машин. В 1997 году созданный на базе IBM компьютер Deep Blue обыграл шахматного чемпиона Гарри Каспарова. В наши дни имеющиеся в продаже шахматные программы могут обыграть любого человека. В 2011 году суперкомпьютер IBM Watson обошел чемпионов телевикторины Jeopardy! Кена Дженнингса и Брэда Раттера. Для инженеров, создававших Watson, это была гораздо более сложная задача, но они с ней справились. Сейчас уже вполне возможно представить себе соревнование по прогнозированию, в котором суперкомпьютер разгромит как суперпрогнозистов, так и суперумников. После этого люди, конечно, будут и дальше делать прогнозы — но, как случилось с участниками Jeopardy!, мы будем наблюдать за ними исключительно ради развлечения.

Я поговорил об этом с главным инженером Watson Дэвидом Феруччи. У меня не было сомнений, что Watson без проблем выдаст ответ на вопрос о настоящем и будущем — например, «Как зовут двух российских политических лидеров, которые обменялись должностями за последние десять лет?», — однако мне хотелось узнать мнение Дэвида о том, сколько времени пройдет, прежде чем Watson или кто-то из его цифровых потомков сможет ответить на вопрос «Обменяются ли два российских политических лидера должностями в ближайшие десять лет?».

В 1965 году эрудит Герберт Саймон считал, что всего через двадцать лет наступит эпоха, когда машины смогут делать «любую работу, которую могут делать люди». Но тогда вообще часто высказывали подобные наивно-оптимистические мысли, и это одна из причин, по которой Феруччи, работающий в области искусственного интеллекта уже тридцать лет, более осторожен в подобных оценках[14]. Он отметил, что компьютерная наука гигантскими шагами движется вперед и способность машин отслеживать тенденции заметно растет. А их обучение, в сочетании с растущим взаимодействием «человек — машина», которое подпитывает учебный процесс, обещает еще более впечатляющий прогресс в будущем. «Это одна из экспоненциальных кривых, и мы сейчас все еще находимся у ее основания», — сказал Феруччи.

Но все-таки есть огромная разница между вопросом «Как зовут двух российских политических лидеров, которые обменялись должностями за последние десять лет?» и вопросом «Обменяются ли два российских политических лидера должностями в ближайшие десять лет?». Первый вопрос — исторический факт, компьютер может его найти. Второй требует от компьютера высказать обоснованные предположения относительно намерений Владимира Путина, характера Дмитрия Медведева и динамики российской политики, а затем объединить эту информацию в личное мнение. Люди проводят подобный анализ постоянно, но это далеко не просто. Человеческий мозг — удивительный инструмент, раз способен выполнять такие невероятно сложные задания. Даже если учитывать стремительный прогресс компьютеров, они еще не скоро освоят тот тип предсказаний, которым занимаются суперпрогнозисты. И Феруччи вообще не уверен, что мы когда-нибудь увидим под стеклом в Смитсоновском институте человеческую особь с табличкой «субъективное суждение».

Машинам все лучше удается «подражать человеческому мнению» и, соответственно, предсказывать поведение, но «между подражанием мнению и его осмыслением, а также выработкой собственного есть разница», говорит Феруччи. Эта ниша всегда будет занята человеческим суждением. В прогнозировании, как и в других областях, мы будем наблюдать, как от человеческого суждения постепенно отказываются, к отчаянию белых воротничков, но будем встречать и все больше случаев синтеза — как, например, в «шахматах свободным стилем», когда люди и компьютеры соревнуются командами. Люди будут пользоваться несомненной силой компьютеров — но периодически их обыгрывать. В результате должна получиться комбинация, которая может (иногда) превосходить как людей, так и машины. Переосмысляя дихотомию «человек против машины», можно сказать, что комбинация Гарри Каспарова и компьютера Deep Blue может оказаться более плодотворной, чем исключительно человеческий или исключительно компьютерный подходы. Феруччи считает, что если что-то и устареет, то это гуру-модель, которая многие политические дебаты превращает в возню в песочнице: «Я противопоставляю вашим аргументам Пола Кругмана мои контраргументы Ниала Фергюсона и атакую вашу статью Тома Фридмана моим блогом Брета Стивенса». Но он видит свет в конце этого длинного темного тоннеля. Феруччи считает, что будет все более странным следовать советам людей, которые не основываются ни на чем, кроме собственного мнения. Человеческая мысль окружена психологическими западнями — факт, который начали широко признавать только последние пару десятилетий, — «поэтому я хочу, чтобы эксперт-человек работал в паре с компьютером, преодолевая человеческие когнитивные ограничения и предрассудки»[15]. Если Феруччи прав — а я думаю, так и есть, — нам нужно будет объединить компьютеризированное прогнозирование с субъективными суждениями. Поэтому настало время отнестись серьезно и к тому, и к другому.

Глава II Иллюзии знания

Увидев пятна на тыльной стороне ладони пациента, дерматолог заподозрил неладное и взял на анализ участок кожи. Цитолог подтвердил базально-клеточную карциному. Пациент в панику не ударился: он сам был врачом и знал, что эта форма рака редко распространяется за пределы новообразования. Карциному удалили. Перестраховываясь, пациент записался на прием к знаменитому онкологу.

Тот обнаружил в правой подмышке пациента узелок. Как давно он там появился? Пациент не знал. Онколог заявил, что узелок нужно удалить; пациент согласился. В конце концов, онколог был опытным, и если он сказал: «Вырезать!», кто же будет спорить? Была назначена операция.

Когда прошло действие анестезии и пациент очнулся, то с удивлением обнаружил, что вся грудь у него перевязана бинтами. Вскоре появился и онколог, с весьма мрачным лицом. «Должен сказать вам правду, — начал он. — В подмышечной впадине у вас много раковой ткани. Я сделал все возможное, чтобы извлечь ее, удалил малую грудную мышцу, но, боюсь, этого недостаточно, чтобы спасти вам жизнь»[16]. Последняя фраза была лишь неудачной попыткой смягчить удар. Онколог ясно дал понять, что жить пациенту осталось совсем недолго.

«На какое-то мгновение мир будто остановился, — позже написал пациент. — Я ненадолго замер в удивлении и шоке, а затем повернулся на бок, насколько смог, и без зазрения совести разрыдался. Об остатке того дня почти ничего не помню». На следующий день, с ясной головой, он «разработал простой план, как провести оставшееся мне время… Когда я закончил, странное чувство умиротворения охватило меня, и я уснул». В последующие несколько дней к пациенту приходили посетители, пытались его утешить, и ему эта ситуация отчего-то казалась неловкой. «Вскоре выяснилось, что они испытывали большее смущение, чем я», — вспоминал он[17]. Пациент умирал — и никуда от этого факта было не деться. Требовалось сохранять спокойствие и делать что должно. Причитания были бессмысленны.

Этот печальный эпизод случился в 1956 году, однако Арчи Кокран, тот самый пациент, не умер — к счастью, поскольку впоследствии он стал видной фигурой в медицине. Онколог ошибся. У Кокрана не было рака — вообще не было, как выяснил цитолог, исследовавший удаленные в ходе операции ткани. «Помилование» стало для Кокрана таким же шоком, как и «смертный приговор». «Мне сказали, что цитологические данные еще не поступили, — написал он много лет спустя, — однако я ни на секунду не усомнился в словах онколога»[18].

В этом-то и проблема. Кокран не подверг сомнению слова врача, сам врач тоже не сомневался в своем суждении — и оба они, таким образом, даже не рассматривали вероятность неверного диагноза и не считали нужным дождаться отчета цитолога, прежде чем закрывать книгу жизни Арчи Кокрана. Но не стоит судить их слишком строго. Такова человеческая природа: мы слишком быстро приходим к определенному мнению и слишком медленно его меняем. И если не обращать внимания на то, как именно мы совершаем эти ошибки, то они будут повторяться постоянно. Подобная ситуация может продолжаться годами, всю жизнь или даже несколько веков, как свидетельствует долгая и жалкая история медицины.

Спор слепцов

Почему долгая — понятно: люди пытались лечить больных с тех пор, как человечеству вообще стали известны болезни. Но почему жалкая? Это не очень ясно даже читателям, знакомым с предметом нашего разговора, потому что, как заметил британский врач и автор книг Дрюин Бёрч,

большинство изложений истории медицины поразительно нелепы. В них рассказывается о том, во что люди верили, когда пытались лечить других, но почти ничего — о том, были ли они правы[19].

Могли ли припарки из страусиных яиц, применяемые врачами Древнего Египта, излечивать открытые раны головы? А действия Хранителя Царской Прямой Кишки в Древней Месопотамии — в самом ли деле они помогали поддерживать прямую кишку правителя в надлежащем состоянии? А кровопускание? Все доктора, с древних греков и до врачей Джорджа Вашингтона, уверяли, что это отличное восстанавливающее средство, — но работало ли оно? Популярные книги по истории медицины, как правило, обходят такие темы стороной, однако если, оценивая эффективность этих средств, мы воспользуемся достижениями современной науки, то станет ясна печальная истина: большинство подобных вмешательств были бесполезны или даже ухудшали состояние больных. Вплоть до совсем недавнего (в исторических масштабах) времени у больного человека, как правило, шансы выздороветь оказывались выше, если он не мог обратиться за медицинской помощью, — ибо безопаснее было дать болезни идти своим чередом, чем допустить вмешательство доктора. И методы лечения, сколько бы ни проходило времени, практически не улучшались. Когда в 1799 году заболел Джордж Вашингтон, лечившие его светила медицины делали ему бесконечные кровопускания, заставляли принимать ртуть, чтобы добиться диареи, вызывали рвоту и утыкали кожу старика банками, чтобы появились кровоподтеки. Врач в аристотелевских Афинах, в нероновском Риме, в средневековом Париже или в елизаветинском Лондоне одобрительно кивнул бы, услышав о столь чудовищном плане лечения.

Вашингтон умер. Наверное, подобный исход должен был бы заставить врачей усомниться в своих методах, но, говоря по справедливости, смерть Вашингтона ничего не доказывает, кроме того, что выбранный курс лечения не смог предотвратить летального исхода. Возможно, лечение и помогало, но недостаточно быстро или эффективно, чтобы справиться с поразившим Вашингтона недугом; возможно, оно не помогало вообще; есть и вероятность, что оно только ускорило смерть. Нельзя понять, какой из трех выводов правилен, рассматривая только один случай. Но даже если проанализировать множество таких историй болезни, добиться правды очень сложно, чтобы не сказать невозможно: слишком много задействованных факторов, слишком много возможных объяснений, слишком много неизвестных величин. А если врачи уже склонны думать, что лечение работает, — и они так и считают, иначе не прописывали бы его, — подобная неоднозначность, скорее всего, будет засчитана в пользу радостного вывода, что их назначения на самом деле эффективны. Чтобы преодолеть предрассудки, нужны весомые доказательства и куда более смелые эксперименты, нежели «пустите кровь пациенту и ждите, не станет ли ему лучше». А ничего подобного никогда не делалось.

Давайте вспомним Галена, врача II века н. э., служившего при римских императорах. Никто ни до него, ни после не оказал такого влияния на целые поколения врачей. Его работы в течение тысячи с лишним лет были непререкаемым медицинским авторитетом. «Я, и я один, открыл истинный путь медицины», — писал Гален с присущей ему скромностью. И в то же время он ни разу не проводил ничего похожего на современный эксперимент. Да и зачем? Эксперименты — это то, что нужно, когда не уверен в истине. А сомнения Галена никогда не одолевали. Исход каждого случая, каждой болезни подтверждал его правоту — и неважно, насколько сомнительными представлялись доказательства кому-то не столь мудрому, как само светило медицины. «Все, кто пьют это средство, быстро выздоравливают. За исключением тех, кому средство не помогает, — они все умирают. Совершенно очевидно, что оно не помогает только в неизлечимых случаях»[20].

Гален, конечно, случай крайний, но не единичный: подобные ему регулярно появляются в истории медицины. Это мужчины (исключительно мужчины), которые твердо стоят на своем и совершенно не сомневаются в собственных суждениях. Они проповедуют придуманные ими самими методы лечения, изобретают дерзкие теории, обосновывающие эффективность этих методов, объявляют соперников коновалами и шарлатанами и распространяют свои откровения с рвением первых христиан. История их появления тянется от древних греков к Галену, а от него — к Парацельсу, немцу Самуэлю Ганеману и американцу Бенджамину Рашу. В американской медицине XIX века гремели яростные сражения между ортодоксальными врачами и группой харизматичных фигур, провозглашавших новые, порой очень любопытные теории. Среди них было, например, томсонианство, последователи которого утверждали, что причина большинства болезней — переизбыток холода в организме, а также теория анального отверстия Эдвина Хартли Пратта, суть которой один из критиков описал, почти ничего не преувеличив: «Прямая кишка — средоточие существования, она содержит в себе основу жизни и выполняет функции, которые обычно приписывают сердцу или мозгу»[21].

Общепризнанные или оригинальные, почти все подобные теории были неверны, а методы лечения, которые они предлагали, варьировались от поверхностных до опасных. Некоторые врачи об этом догадывались, но большинство продолжало практиковать как ни в чем не бывало. Невежество и самоуверенность оставались главными характеристиками медицины. Как отметил хирург и историк Айра Рутков, врачи, которые яростно обсуждали различные теории и методы лечения, были «словно слепцы, которые спорят о цветах радуги»[22].

К открытию лекарства от самоуверенности докторов невероятно близко удалось подойти в 1747 году, когда британский корабельный врач Джеймс Линд разбил двенадцать страдающих от цинги матросов на пары и назначил каждой разное лечение: уксус, сидр, серную кислоту, морскую воду, протертую кору и цитрусы. Это был эксперимент, порожденный отчаянием. Цинга смертельной угрозой нависала над моряками, путешествующими на далекие расстояния, и даже самоуверенность врачей не могла скрыть тщетность попыток вылечить ее. Таким образом, Линд сделал шесть выстрелов наугад — и один из них попал в цель. Двое матросов, которым давали цитрусы, быстро поправились. Однако, несмотря на распространенное поверье, этот момент не стал эврикой, давшей толчок эпохе экспериментирования. «Поведение Линда было похоже на действия современных врачей, но он не осознавал этого, — отметил Дрюин Бёрч. — Он настолько не мог сделать выводы из собственного эксперимента, что даже сам не до конца поверил в особую ценность лимонов и лаймов»[23]. Годы спустя моряки продолжали заболевать цингой, а врачи продолжали прописывать им бесполезные лекарства.

И лишь в XX веке идея исследований методом случайной выборки, тщательных замеров и статистических подсчетов получила широкое распространение. «Ланцет» в 1921 году задался вопросом:

Применение статистического метода к медицине — заурядная затея, на которую будет впустую убито время, как утверждают одни, или важная ступень в развитии нашего искусства, как заявляют другие?

Британский специалист по статистике Остин Брэдфорд Хилл с жаром поддержал вторую версию и создал основу для современных медицинских исследований. Если бы абсолютно идентичные пациенты были помещены в две группы и эти группы получили бы разное лечение, писал он, мы бы знали, что именно оно стало причиной разных результатов. Способ кажется простым, но воспользоваться им невозможно, потому что не бывает абсолютно идентичных людей, даже если они однояйцевые близнецы, и чистота эксперимента так или иначе будет нарушена различиями в организмах тестируемых. Решение проблемы лежит в области статистики: случайный отбор пациентов в ту или иную группу означает, что различия между ними, какие бы они ни были, нивелируются, если в эксперименте примет участие достаточное количество людей. А значит, можно будет с уверенностью утверждать, что именно лечение вызвало разницу наблюдаемых результатов. Этот способ несовершенен — в нашем неупорядоченном мире вообще нет места совершенству, — но он убеждает даже убеленных сединами мудрецов.

Сейчас это кажется до смешного очевидным, ведь в наши дни исследования методом случайной выборки — обычное дело. Однако первое их появление вызвало революцию, потому что до того момента медицина никогда не была наукой. Действительно, периодически она срывала плоды с древа науки — такие как микробная теория или рентген, — да к тому же рядилась в научные одежды: образованные мужи с внушительными титулами анализировали примеры из практики и докладывали о результатах, читая в прославленных университетах лекции, щедро пересыпанные латинскими терминами. Однако именно наукой медицина не была.

Больше всего она тогдашняя походила на науку самолетопоклонников — этот насмешливый термин много позже придумал физик Ричард Фейнман, ссылаясь на возникшее в те годы явление — тихоокеанский карго-культ. Он появился после окончания Второй мировой войны, когда американцы убрали свои авиабазы с отдаленных тихоокеанских островов, оборвав тем самым единственную связь тамошних жителей с внешним миром. Ведь во время войны самолеты доставляли сюда всевозможные диковинные грузы, и, конечно, островитянам хотелось получать их и дальше. Поэтому они «устроили что-то вроде взлетно-посадочных полос, по сторонам их разложили костры, построили деревянную хижину, в которой сидит человек с деревяшками в форме наушников на голове и бамбуковыми палочками, торчащими, как антенны, — он диспетчер, — и ждут, когда прилетят самолеты»[24]. Однако те так и не вернулись. Соответственно, наука самолетопоклонников — всего лишь псевдонаука, имеющая все внешние атрибуты того, чему подражает, но упускающая главное — научную суть.

Медицина также упускала суть, и сутью этой было сомнение. По замечанию Фейнмана, «сомнение — не то, чего следует бояться, это очень важная вещь»[25]. Оно движет науку вперед.

Когда ученый говорит вам, что не знает ответа, — он невежественный человек. Когда говорит, что у него есть предположение, как это должно работать, — он не уверен. Когда уверен, как это должно работать, и говорит: «Готов поспорить, это должно работать вот так», — он все еще испытывает сомнение. И для того, чтобы осуществлялся прогресс, нам крайне важно признавать и это невежество, и это сомнение. Потому что, когда мы испытываем сомнение, мы предлагаем обратиться к новым направлениям в поисках новых идей. Скорость развития науки не равняется исключительно скорости, с которой вы делаете наблюдения. Гораздо более важна скорость, с которой вы создаете что-то новое, чтобы протестировать его[26].

Именно из-за отсутствия сомнений, а также научной строгости медицина не становилась наукой и претерпевала многовековую стагнацию.

Тестирование медицины

К сожалению, эта история не заканчивается тем, что врачи хлопнули себя по лбу и немедленно начали проверять свои убеждения научными тестами. Идея испытаний методом случайной выборки распространялась крайне медленно; первые серьезные исследования состоялись только после Второй мировой войны и дали блистательные результаты. Однако и после этого врачи и ученые, продвигавшие модернизацию медицины, постоянно сталкивались с индифферентным и даже враждебным отношением со стороны медицинских правящих кругов. «Слишком многому из того, что делалось во имя здравоохранения, не хватало научного подтверждения», — жаловался Арчи Кокран на медицину 1950–1960-х годов, когда Государственная служба здравоохранения Великобритании «не особо интересовалась тем, чтобы доказывать эффективность тех или иных методов и распространять их». Находившиеся под ее контролем врачи и институты не хотели расставаться с мыслью, что только их суждения соответствуют действительности, и продолжали заниматься всё тем же, потому что делали так всегда, а официальные авторитеты их в этом поддерживали. В научном подтверждении никто из них не нуждался, так как все они были просто уверены в своей правоте. Кокран презирал такое отношение, называл его комплексом Бога.

Когда создали отделения кардиологической помощи, в которых содержались пациенты, восстанавливающиеся после инфарктов, Кокран предложил провести исследование методом случайной выборки и определить, будут ли у таких отделений лучшие результаты, чем в случае с прежним методом лечения, когда пациента отсылали домой под присмотр врача, прописав ему постельный режим. Медики возмутились. Им было очевидно, что отделения кардиологической помощи гораздо более эффективны, и отказывать пациентам в лучшем уходе ради эксперимента — неэтично. Но Кокран не из тех, кого легко осадить. Во время войны он попал в концлагерь, где лечил таких же военнопленных и не раз пытался противостоять системе, громко осуждая поведение агрессивных немецких охранников. В итоге испытание состоялось. Одних случайно выбранных пациентов поместили в отделения кардиологической помощи, других отправили на домашний постельный режим под врачебным наблюдением. Когда прошла половина срока испытания, Кокран встретился с кардиологами, которые ранее пытались препятствовать его эксперименту, и сообщил им, что у него имеются предварительные итоги. Разница в результатах двух методов лечения оказалась статистически несущественной, подчеркнул он, но, судя по всему, лечение в отделениях чуть более эффективно. «Их возмущению не было предела. „Арчи, — сказали они, — мы всегда считали твое поведение неэтичным. Ты должен немедленно остановить исследование!“» Но тут Кокран раскрыл карты: на самом деле он поменял результаты, и состояние больных, содержащихся дома, было слегка лучше, чем у тех, кто находился в кардиологических отделениях. «Последовала мертвая тишина, и мне стало не по себе: ведь они, в конце концов, мои коллеги-медики».

Повышение уровня сердечных заболеваний среди заключенных привлекло внимание Кокрана к судебной системе, и тут он опять столкнулся с тем же самым безразличным отношением со стороны тюремных охранников, судей и суперпрогнозистов из МВД. Люди никак не хотели понимать, что единственная альтернатива контролируемому исследованию, дающему достоверную информацию, — бесконтрольный эксперимент, результаты которого лишь иллюзия истины. Кокран привел в пример «короткий, резкий, шоковый» подход тэтчеровского правительства к юным правонарушителям: их на короткий срок помещали в истинно спартанские тюрьмы с очень строгими порядками. Сработало ли? Ответ получить невозможно, так как правительство просто применило этот подход повсеместно в судебной системе. Если бы после применения нового подхода уровень преступности снизился, это могло означать как то, что сработали предпринятые меры, так и то, что уровень преступности снизился по сотне других причин. Если бы уровень преступности повысился, это могло означать, что новый подход не сработал или даже навредил, а возможно, если бы не он, преступность выросла бы еще больше. Конечно, политики отнеслись бы к этому факту иначе: те, кто находится у власти, заявили бы, что новый подход сработал, а оппозиция — что он провалился. Но никто не знал бы наверняка, и политики уподобились бы слепцам, спорящим о цветах радуги. А вот если бы правительство применило новый подход «методом случайной выборки, тогда бы к нынешнему моменту можно было знать, насколько он эффективен, и продвинуться в своих представлениях на шаг вперед», отметил Кокран. Однако этого не произошло. Правительство просто решило, что новый подход сработает точно так, как ожидается, продемонстрировав тем самым, по сути, приверженность той же токсичной смеси невежества и самоуверенности, которая продлила эпоху темных веков медицины на долгие тысячелетия.

По автобиографии Кокрана чувствуется, в каком отчаянии он тогда пребывал. Почему люди не могут понять, что для четких и верных выводов одной интуиции мало? Это было «совершенно обескураживающе».

И в то же время, когда один выдающийся онколог сообщил этому самому Арчи Кокрану, столь скептически настроенному ученому, что его тело поражено раком и он вот-вот умрет, тот безропотно смирился. Не подумал: «Это ведь всего лишь субъективное мнение одного человека, он может ошибаться; я лучше подожду отчета цитолога. И вообще, почему он отрезал кусок моей плоти до того, как пришел цитологический отчет?»[27] Кокран воспринял вывод лечащего врача как факт и приготовился к смерти.

Таким образом, мы сталкиваемся с двумя загадками. Первая — скромное мнение Арчи Кокрана: для четких и верных выводов одной интуиции мало. Очевидно, что это правда; почему же люди так сопротивляются ей? Почему, в частности, онколог принялся резать живую плоть, не дождавшись цитологического отчета? Вторая загадка касается самого Кокрана: почему человек, который подчеркивал, как важно не торопиться с выводами, так быстро решил, что болен неизлечимым раком?

Размышление о мышлении

Мы естественным образом отождествляем мышление с идеями, образами, планами и чувствами, которые возникают в человеческом сознании или проходят через него. А чем же еще может быть мышление? Если я спрошу вас: «Почему вы купили эту машину?» — вы скажете нечто вроде: «Хороший пробег, приятный внешний вид, отличная цена» или что-то еще. Но этими мыслями вы можете поделиться только через интроспекцию, то есть после того, как заглянете внутрь себя и проанализируете собственные мысли. А интроспекция, в свою очередь, захватывает только крошечный кусочек сложного процесса, происходящего у вас в голове.

Описывая механизм человеческого мышления и принятия решений, современные психологи часто пользуются моделью, которая разделяет вселенную наших мыслей на две системы. Система 2 — прекрасно знакомая область сознательного, которая состоит из всего, на чем мы обычно сосредотачиваемся. О системе же 1 нам практически ничего не известно, кроме того, что это область автоматических перцептивных и когнитивных операций — вроде тех, которые вы применяете, чтобы трансформировать напечатанный на странице текст в осмысленные предложения, или тех, что задействованы, когда вы одной рукой держите книгу, а другой тянетесь за стаканом, чтобы сделать из него глоток. Это сверхбыстрые процессы, и мы их не осознаем, не «фиксируем» — однако же функционировать без них не можем. Не имейся у нас таких механизмов — мы попросту были бы парализованы.

Нумерация не случайна: система 1 действительно «срабатывает» первой. Она очень быстрая и постоянно находится во включенном состоянии, действуя как бы «на заднем плане». Если вам задают вопрос, а вы немедленно выдаете ответ — он поступает из системы 1. Система 2 задействуется, чтобы обдумать ответ: выдерживает ли он критику? Подкреплен ли доказательствами? Процесс анализа требует усилий, и именно поэтому стандартная процедура принятия человеком решения такова: система 1 выдает ответ, а система 2, «включаясь» чуть позже, подвергает его проверке.

Другой вопрос, всегда ли система 2 вовлекается в эту процедуру. Попробуйте решить задачу: «Бита и мяч вместе стоят 1 доллар 10 центов. Бита стоит на доллар больше, чем мяч. Сколько стоит мяч?» Если вы когда-либо читали условие этой знаменитой задачи, то почти наверняка тогда немедленно выдали ответ «Десять центов», практически не раздумывая и, скорее всего, ничего не считая. Цифра просто появилась у вас в голове. Можете поблагодарить за это систему 1 — быстро, просто и никаких усилий.

Но правилен ли этот ответ? Подумайте над условием задачи как следует.

Возможно, вы сейчас поняли пару важных моментов. Во-первых, сознательная мысль требует усилий: обдумывание проблемы предполагает продолжительную сосредоточенность и занимает целую вечность — конечно, по сравнению с мгновенным суждением, которое формируется сразу после взгляда на вопрос. Во-вторых, ответ «Десять центов» неправильный, хотя и кажется правильным. Он очевидно неверен — и это становится ясно, если как следует подумать.

Описанная мной задача — один из пунктов прекрасного психологического эксперимента, теста когнитивной рефлексии (cognitive reflection test, CRT), который показал, что большинство людей, даже самых умных, не очень склонны к размышлениям. Они читают вопрос, решают: «Десять центов», записывают этот ответ в качестве окончательного и не дают себе труда как следует задуматься. Скорее всего, они даже не заметят, что ошиблись, — не говоря уже о том, чтобы найти правильный ответ (пять центов). Это нормальное человеческое поведение, мы привыкли полагаться на догадки и интуицию. Система 1 следует примитивной психологической логике: если что-то ощущается как правильное, то так оно и есть.

В эпоху палеолита, когда наш мозг эволюционировал, такой способ принятия решений был весьма хорош. Может, сбор всех возможных данных и тщательный их анализ — действительно лучший способ получить точный ответ, но первобытный охотник, который сверяется со статистикой по поголовью львов, прежде чем решить, стоит ли беспокоиться о тени, двигающейся в высокой траве, вряд ли проживет достаточно долго, чтобы передать следующему поколению свои гены максимальной точности. Иногда жизненно важны именно мгновенные суждения. Как сформулировал Даниэль Канеман,

система 1 создана, чтобы делать поспешные выводы из минимума данных[28].

Так что там насчет тени? Стоит ли беспокоиться? Приходит ли вам на ум лев, который выпрыгивает из зарослей и нападает на кого-нибудь? Если эта мысль легко возникает в вашей голове (а такое обычно не забывается), вы можете сделать вывод, что нападение львов — обычное дело, и насторожитесь. Сейчас, когда мы проговариваем весь процесс мышления, вам может показаться, что он протекает медленно и включает в себя много расчетов и анализа; на самом же деле он весь помещается в рамки системы 1 — это быстрая автоматическая реакция, которая занимает несколько десятых секунды. Вы видите тень. Бац! Вы испугались — и уже бежите. Это так называемая эвристика доступности, одна из многих операций системы 1, открытых Даниэлем Канеманом и его коллегой Амосом Тверски, а также другими исследователями, работающими в области быстро развивающейся науки о суждениях и выборе.

Определяющее свойство интуитивного суждения — нечувствительность к качеству данных, на которых оно строится. Так и должно быть: система 1 может поставлять выводы со скоростью света только в том случае, если не будет останавливаться, чтобы оценить качество полученной информации или поискать более достоверные сведения. Она должна относиться к имеющимся данным как к надежным и достаточным. Для системы 1 эти автоматические установки так важны, что Канеман дал им громоздкое, но на удивление запоминающееся название ЧВТИЕ (что вижу, то и есть)[29].

Конечно, система 1 не может решать все, что ей захочется. Наш мозг требует порядка. Мир должен иметь смысл, а это значит, что у нас должна быть возможность объяснить все, что мы видим и думаем. Обычно с этим проблем не возникает, потому что мы способны на изобретательные конфабуляции благодаря «вшитому» в наш мозг умению — придумывать истории, которые придают миру осмысленность.

Представьте, что вы сидите за столом в исследовательской лаборатории и смотрите на ряды картинок. Вы выбрали одну — изображение лопаты. Почему именно ее? Конечно, сейчас вы не сможете ответить на этот вопрос без дополнительной информации. Но если бы вы действительно сидели за столом и указывали на картинку с лопатой, сказать «Я не знаю» вам было бы гораздо сложнее, чем вы думаете. Психически здоровому человеку необходимы разумные причины поступать так или иначе. Очень странно заявлять: «Понятия не имею, почему я это делаю» — особенно когда тебя слушают не обычные люди, а нейроученые в белых халатах.

В ходе своего знаменитого исследования Майкл Газзанига смоделировал странную ситуацию, в которой здоровые люди действительно понятия не имели, почему делают то или другое. Но все его испытуемые были пациентами с «разделением мозга»: правое и левое полушария у них не могли сообщаться друг с другом, потому что соединяющее их мозолистое тело было хирургически рассечено (это традиционный метод лечения тяжелых случаев эпилепсии). Такие люди нормально функционируют, но особенность их мозга позволяет исследователям коммуницировать только с одним полушарием, левым или правым: когда им показывают картинки (слева или справа), второе полушарие информации не получает. Это все равно что разговаривать с разными людьми. В данном случае с левой половины поля зрения (которая передает информацию правому полушарию) испытуемому показывают изображение снежной бури и просят подобрать картинку, которая имеет отношение к этому изображению. Одновременно с правой стороны поля зрения (которая передает информацию левому полушарию) показывают изображение куриной лапы. Человек делает выбор — скажем, картинку с лопатой, — и его спрашивают, почему он выбрал именно эту картинку. Левое полушарие понятия не имеет почему. Но испытуемый в этом не признается; вместо этого он придумывает историю. Один пациент сказал: «О, это просто. Куриная лапа относится к курице, а лопата нужна, чтобы чистить курятник»[30].

Такое побуждение к объяснению возникает с завидной регулярностью — скажем, каждый раз, когда закрывается фондовый рынок и мы слышим что-то вроде: «Индекс Доу-Джонса вырос сегодня на 95 пунктов из-за новостей о том, что…» Зачастую даже быстрой элементарной проверки достаточно, чтобы выяснить, что новости, которые якобы повысили индекс, на самом деле появились значительно позже его повышения. Но даже такую проверку редко когда осуществляют. И трудно придумать случай, чтобы можно было услышать: «Рынок сегодня вырос по любой из сотни разных причин или из-за их сочетания, так что никто толком ничего не знает». Вместо этого, как и пациент с разделенными полушариями, которого спрашивают, почему он выбрал картинку с лопатой, журналист выдумывает правдоподобную историю из того, что подвернется под руку.

Стремление объяснять все и вся почти всегда служит нам во благо: это движущая сила попыток человека понять окружающую реальность. Проблема в том, что мы слишком быстро переходим от недоумения и неуверенности («Понятия не имею, почему моя рука показала на картинку с лопатой») к четкому уверенному выводу («О, это просто»), минуя промежуточную стадию («Это одно возможное объяснение, но есть и другие»).

В 2011 году, когда в столице Норвегии из-за мощного взрыва заминированного автомобиля погибли восемь человек и пострадали более двух сотен, первой реакцией на событие стал шок. Это ведь случилось в Осло, одном из самых мирных и благополучных городов на планете. Интернет и новостные кабельные каналы во всем разобрались тут же: это явно совершили радикальные исламисты; взрыв был направлен на уничтожение как можно большего количества людей; автомобиль был припаркован у офисного здания, в котором работает премьер-министр, так что за этим должны были стоять исламисты. Так же как за терактами в Лондоне, Мадриде и на Бали. Так же как за 9/11. Люди поспешно гуглили информацию, подтверждающую их гипотезу, и получали ее: норвежские военные были в Афганистане как часть миссии НАТО; на территории Норвегии проживает плохо интегрированное мусульманское сообщество; всего неделю назад был осужден за подстрекательство радикальный исламский проповедник.

Затем появилась новость о еще более шокирующем преступлении, произошедшем вскоре после взрыва: о массовом, с десятками жертв расстреле в летнем молодежном лагере правящей Норвежской рабочей партии. И тут в головах людей окончательно все совпало: никаких сомнений, это координированные атаки исламских террористов. Неясно только, местные ли они или засланные из «Аль-Каиды», но никто уже не сомневался, что преступники — мусульмане-экстремисты.

Однако, как выяснилось, преступник оказался всего один. Звали его Андерс Брейвик. Он не был мусульманином; более того, он ненавидел мусульман. Атаки Брейвика были направлены против правительства, которое, по его мнению, своей политикой мультикультурализма предало Норвегию. После ареста Брейвика тех, кто поторопился с выводами, осуждали, обвиняли в исламофобии — не без оснований, впрочем, потому что некоторые уж слишком рьяно накинулись на всех мусульман скопом. Однако, если учитывать известные к тому времени факты и богатую историю массовых терактов за предыдущее десятилетие, причины подозревать мусульманских террористов действительно были весомые. Ученый назвал бы их правдоподобной гипотезой — но обращался бы с этой гипотезой совершенно иначе.

Как все люди, ученые обладают интуицией. За бесчисленными прорывами в науке часто стоят догадки и озарения — когда человек чувствует, что ему открылась истина, даже если у него нет доказательств. Взаимодействие системы 1 и системы 2 может быть весьма тонким и продуктивным. Но ученых учат осторожности. Они знают, что, как бы ни хотелось назвать выношенную идею Истиной, нужно сначала дать слово альтернативным объяснениям. И всегда следует серьезно рассматривать вероятность того, что изначальная догадка неверна. На самом деле в науке лучшее доказательство правдивости той или иной гипотезы — эксперимент, который устраивают с целью доказать, что она ложна, но не преуспевают в этом. Ученый должен быть в состоянии ответить на вопрос: «Что может убедить меня в том, что я не прав?» Если он не может ответить — это знак, что ученый слишком привязался к своим убеждениям.

Ключевой фактор в данном случае — сомнение. Ученые могут так же сильно, как все люди, чувствовать, что знают Правду. Но они понимают, что чувства следует оставить в стороне и заменить их тонко отмеренной степенью неуверенности. Эта неуверенность впоследствии может быть уменьшена — с помощью дальнейших исследований, — но никогда не станет равна нулю.

Описываемая нами научная осмотрительность противоречит сути человеческой натуры. Как показали новостные спекуляции после норвежских терактов, у людей есть природная склонность хвататься за первое подходящее объяснение и радостно собирать подтверждающие его доказательства, не проверяя их на достоверность и пропуская факты, не укладывающиеся в теорию. Психологи называют такое поведение предвзятостью подтверждения. Мы практически никогда не ищем доказательства, которые опровергают наше первое предположение, а даже когда их суют нам под нос, активно проявляем скептицизм: ищем — и находим! — причины, пусть самые малоубедительные, чтобы подвергнуть сомнению предъявленные доказательства или вообще их отбросить[31]. Вспомните абсолютную уверенность Галена, что его прекрасное лечение исцеляет всех, кто ему следует, кроме «неизлечимых случаев», когда пациенты умирают. Это чистейший случай предвзятости подтверждения: «Пациент выздоравливает — значит, мое лечение работает; пациент умирает — это ничего не значит».

Такой способ мысленного построения достоверной модели сложного мира очень плох, но он отлично удовлетворяет стремление мозга к упорядоченности, потому что дает «чистенькие» объяснения и не оставляет нерешенных проблем. В такой системе все ясно, последовательно и устойчиво. А раз «все совпадает», мы уверены, что знаем истину. Даниэль Канеман заметил по этому поводу:

Нам следует серьезно относиться к допущению сомнения, но заявления о полной уверенности в чем-либо часто говорят лишь о том, что человек сочинил у себя в голове правдоподобную историю, но эта история совершенно необязательно соответствует действительности[32].

«Заманить и подменить»

Когда онколог разрезал подмышку Арчи Кокрана, он увидел ткань, которая, как ему показалось, поражена раковыми клетками. Так ли все было на самом деле? У предположения о раковых клетках как минимум имелось основание — узелок в подмышке пациента. Также на тыльной стороне его ладони была карцинома, а за несколько лет до описываемых событий Арчи Кокран занимался исследованием, в ходе которого подвергался воздействию рентгеновских лучей, и именно поэтому первый его лечащий врач настоял на консультации с онкологом. Что ж, все сходилось: без сомнений, это рак. А значит, нет смысла ждать отчета цитолога — надо как можно скорее удалить пациенту одну из мышц и объявить, что жить ему осталось совсем недолго.

Скептическая защита Арчи Кокрана не устояла, потому что ему тоже, как и онкологу, обоснования показались интуитивно убедительными. Однако, скорее всего, тут вступил в дело еще один ментальный процесс. Формально он называется подменой свойств, но я использую для него понятие из практики торговли — «заманить и подменить»: если поставить перед человеком сложный вопрос, он часто бессознательно — а значит, незаметно — подменяется более простым. «Нужно ли беспокоиться из-за тени в зарослях?» — сложный вопрос, на него невозможно ответить без дополнительной информации. Поэтому мы подсознательно его упрощаем: «Легко ли вспомнить случай, когда из зарослей на кого-то напал лев?» Этот вопрос становится заменой оригинального — и если на него дается утвердительный ответ, то и на первый вопрос ответ будет «да».

Таким образом, маневр из серии «заманить и подменить» по сути своей стоит в одном ряду с другими эвристиками Канемана. Так же как и эвристика доступности, он в основном относится к операциям подсознательной системы 1[33].

Конечно, мы не всегда совсем уж не отдаем себе отчета о махинациях нашего подсознания. Если кто-то спрашивает нас об изменениях климата, мы говорим, например: «Я не специалист по климату и не изучал эту науку. Если я дам ответ, основанный на собственных знаниях, ничего хорошего из этого не выйдет. Эксперты в данной области — климатологи». Так что вопрос «Реально ли изменение климата?» лучше заменить вопросом «Считает ли большинство климатологов, что изменение климата реально?». Поэтому и простой человек, понимая, что он не специалист, и слыша слова онколога, что у него неизлечимый рак, скорее всего, осознанно доверится эксперту, «заманит и подменит» вопросы в собственной голове и просто примет мнение врача как есть, не проверяя.

Однако Арчи Кокран не был обычным человеком. Он был выдающимся врачом. Он знал, что отчет цитолога еще не готов. Он лучше, чем кто бы то ни было, понимал, что доктора зачастую чересчур уверены в себе и «комплекс Бога» может привести их к ужасным ошибкам. И в то же время Кокран сразу же принял слова специалиста как есть — подозреваю, потому, что подсознательно заменил вопрос «Есть ли у меня рак?» вопросом «Тот ли это человек, который знает, есть ли у меня рак?». Ответ был: «Конечно! Он выдающийся онколог. Он своими глазами видел пораженные ткани. Это именно тот человек, который знает, есть ли у меня рак». И Кокран смирился. Да, я понимаю: никого не шокирует факт, что мы часто слишком спешим с выводами, — об этом знают все, кроме тех людей, кто никогда не общался с себе подобными. Но это на словах. На словах мы все знаем, что нужно как следует подумать, прежде чем делать окончательный вывод. И в то же время, когда перед нами предстает некая проблема, а в голове тут же возникает решение, которое кажется правильным, мы обходим систему 2 и объявляем: «Ответ — десять центов». Тут ни у кого нет иммунитета, даже у таких скептиков, как Арчи Кокран.

Этот автоматический, почти не требующий усилий способ создания суждений о мире можно было бы назвать настройкой по умолчанию, но термин не подходит. Настройка по умолчанию означает, что при желании ее можно изменить, — однако это не в нашей власти. Нравится нам или нет, система 1, тихо гудя, без передышки работает под шумным потоком нашего сознания.

Есть более удачная метафора, связанная со зрением. В то мгновение, когда мы просыпаемся, открываем глаза и видим хотя бы чуть больше, чем кончик нашего носа, в мозг начинают поступать образы — и включается система 1. Перспектива «за кончиком носа» субъективна и потому уникальна для каждого человека. Давайте мы ее так и будем называть.

Озарение и размышление

Какой бы несовершенной ни была перспектива «за кончиком носа», ее не стоит полностью списывать со счетов.

Авторы популярных книг часто представляют интуицию и аналитический ум в виде дихотомии — озарение vs размышление — и в дальнейшем отталкиваются от той или иной категории. Я сам — скорее из разряда тех, кто размышляет, а не испытывает озарения, но проблема в том, что «озарение — размышление» — это еще одна ложная дихотомия. Тут нет выбора «или-или»; тут вопрос, как сочетать то и другое в конкретной ситуации. Да, такой вывод не столь воодушевляет, как предложение просто выбрать тот или иной путь, зато у него есть преимущество: он истинный, как выяснили пионеры исследований этой дихотомии.

Пока Даниэль Канеман и Амос Тверски документировали недостатки системы 1, другой психолог, Гэри Клейн, изучал решения, которые принимают командиры пожарных команд и представители других опасных профессий, и выяснил, что «быстрые» суждения могут поразительно хорошо работать. Один из испытуемых рассказал Клейну историю. Его бригада выехала на обычный кухонный пожар, и он приказал подчиненным тушить пламя из гостиной. Сначала огонь утих, но вскоре разгорелся с новой силой. Командир забеспокоился. Он заметил, что в гостиной на удивление жарко, намного жарче, чем должно быть, если горит только кухня. И почему вокруг так тихо? Пожар, способный настолько повысить температуру помещения, должен производить гораздо больше шума. Не в силах избавиться от тревоги, командир приказал всем покинуть дом. И едва пожарные вышли на улицу, как пол в гостиной провалился — потому что настоящим источником огня была не кухня, а подвал. Откуда командир узнал о смертельной опасности? Клейну он сообщил, что это было ЭСВ (экстрасенсорное восприятие), но на самом деле мужчина просто убедил себя, чтобы хоть как-то объяснить тот факт, что он понятия не имел, откуда он знает. Командир пожарного отряда просто знал; этим и отличается интуитивное суждение.

Как видим, Канеман и Клейн пришли, казалось бы, к диаметрально противоположным выводам по поводу «быстрых» суждений. Далее они, конечно, могли бы упереться каждый в свое мнение и развернуть ожесточенную полемику — однако, будучи хорошими учеными, объединились, чтобы решить эту загадку. «Мы пришли к согласию по большинству вопросов», — заключили они в статье 2009 года[34].

В интуиции командира пожарной бригады нет ничего мистического, это простое распознавание алгоритма. Благодаря тренировкам или опыту люди могут зашифровывать алгоритмы глубоко в памяти — в огромных количествах и тончайших деталях, как, например, от пятидесяти до ста тысяч шахматных позиций в репертуаре лучших гроссмейстеров[35]. Если что-то в алгоритм не встраивается — как, например, более высокая, чем должна быть, температура при кухонном пожаре, — эксперт мгновенно распознает сбой. Но каждый раз, когда кто-то узнает Деву Марию в сгоревшем тосте или в плесени на стене церкви, мы понимаем, что способность считывать алгоритмы у нас отягощена склонностью к неверному распознаванию сигналов. И это, вкупе с множеством случаев, когда перспектива «за кончиком носа» способствует ясному, убедительному, но, увы, ложному восприятию, означает, что интуиция может подвести нас так же глобально, как выручить.

Что именно генерирует интуиция — заблуждения или озарения, зависит от того, насколько ценны сигналы в том мире, в котором человек работает, чтобы их можно было бессознательно подмечать и позже использовать полученные знания. Вот что пишут Канеман и Клейн:

Например, часто можно заметить явные признаки того, что здание вот-вот обрушится или что у младенца вскоре проявятся симптомы инфекции. С другой стороны, вряд ли есть информация — во всяком случае, публичная, — с помощью которой можно предсказать, как будут котироваться конкретные акции: если бы таковая надежная информация существовала, цена на акции ее бы уже отражала. Таким образом, у нас есть больше оснований доверять интуиции опытного командира пожарной бригады по поводу стабильности здания или интуиции медсестры по поводу состояния младенца, чем интуиции опытного биржевого брокера[36].

Но вообще говоря, изучение сигналов — вопрос возможности и усилий. Иногда их легко освоить: «Ребенку не нужна тысяча примеров, чтобы научиться отличать собак от кошек», — но многие алгоритмы требуют гораздо больших затрат сил: например, подсчитано, что нужно около десяти тысяч часов тренировок, чтобы выучить от пятидесяти до ста тысяч шахматных алгоритмов. «Без возможностей изучать алгоритмы интуиция может попадать в точку только благодаря счастливой случайности или магии, — заключают Канеман и Клейн, — а мы не верим в магию»[37].

Но тут кроется ловушка. Как заметили Канеман и Клейн, зачастую довольно сложно оценить, достаточно ли уже получено ценных сигналов, чтобы интуиция сработала. И даже если ясно, что их достаточно, все равно нужна осторожность. «Нередко я не могу объяснить конкретный ход, только знаю, что он кажется правильным, и, судя по всему, моя интуиция чаще права, чем ошибается, — заметил норвежский вундеркинд Магнус Карлсен, чемпион мира по шахматам и игрок с самым высоким в истории рейтингом. — Если я изучаю позицию, то очень быстро начинаю ходить по кругу и вряд ли после того способен на что-то толковое. Обычно я принимаю решение, что делать дальше, в течение 10 секунд; остальное время уходит на то, чтобы себя перепроверить»[38]. Карлсен уважает свою интуицию, и правильно делает, но он уделяет достаточно внимания и перепроверке, так как знает, что иногда интуиция подводит, а сознательная мысль может скорректировать суждение.

Это отличная практика. Перспектива «за кончиком носа» может творить чудеса, но может и чудовищно все искажать, поэтому, если есть время подумать, прежде чем принять серьезное решение, стоит им воспользоваться — и морально подготовиться: ведь то, что сейчас так явственно видится правдой, чуть позже может оказаться заблуждением.

Казалось бы, сложно спорить с советом, который своей банальностью может переплюнуть предсказание из китайского печенья. Однако иллюзии, которые дает нам перспектива «за кончиком носа», часто так убедительны, что мы пренебрегаем этим советом и следуем зову инстинкта. Давайте вспомним предсказание, сделанное Пегги Нунан, колумнистом Wall Street Journal и бывшим спичрайтером Рональда Рейгана, за день до президентских выборов 2012 года. Нунан тогда объявила, что Ромни победит. Ее вывод был основан на большом количестве людей, приходивших на его митинги. Кандидат «выглядит счастливым и благодарным», заметила Нунан. А еще кто-то, присутствовавший на завершении кампании, сообщил ей, что «в толпе наблюдались радость и оживление». Сложите все это вместе, заключила Нунан, и вы почувствуете «положительные вибрации». Сейчас нам легко высмеивать «вибрации» Нунан. Но кто не чувствовал ложной уверенности в исходе того или иного события — только потому, что у него было такое ощущение? Возможно, его не назвали бы «положительными вибрациями» — но суть-то та же[39].

В этом кроется сила перспективы «за кончиком носа». Она настолько убедительна, что тысячи лет врачи даже не сомневались в своих воззрениях и в гаргантюанских масштабах причиняли пациентам бессмысленные страдания. По-настоящему прогресс начался только тогда, когда признали: одной только перспективы «за кончиком носа» недостаточно, чтобы определить действенность методов.

Так вот, прогнозирование XXI века порою очень сильно смахивает на медицину XIX столетия. Есть теории, утверждения и дискуссии. Есть уверенные в себе и хорошо оплачиваемые знаменитости. Однако практически нет того, что можно назвать наукой, а в итоге мы знаем гораздо меньше, чем могли бы. И расплачиваемся за это. Хотя от плохого прогнозирования редко бывает столько вреда, сколько от плохой медицины, оно незаметно подталкивает нас к неудачным решениям и вытекающим из них последствиям, включая финансовые потери, упущенные возможности, бессмысленные страдания, войны и смерть.

К счастью, у врачей теперь есть от этого лекарство: столовая ложка сомнения.

Глава III Ведение счета

Когда врачи стали наконец сомневаться в себе, они переключились на испытания методом случайной выборки, чтобы научным образом выяснить, какое лечение работает. Кажется, нет ничего проще, чем методика точных замеров, привнесенная в прогнозирование: соберите прогнозы, оцените их точность, сложите цифры. И мы сразу же узнаем, действительно ли Том Фридман такой хороший прогнозист.

На самом деле все далеко не так просто. Давайте вспомним печально знаменитый прогноз, который Стив Балмер сделал в 2007 году, будучи генеральным директором Microsoft:

Нет ни одного шанса, что iPhone займет хоть сколь-нибудь весомое место на рынке. Ни единого.

Что ж, в наши дни, если напишете в строке поиска Google (или в поисковике Microsoft Bing, как предпочел бы сам Балмер) «Балмер, худшие технологические прогнозы», вы увидите, что эти слова бережно хранятся в зале предсказательного позора, вместе с классикой жанра вроде мнения президента Digital Equipment Corporation, который в 1977 году объявил, что «нет никакой причины, по которой хоть кто-нибудь захочет, чтобы у него дома был компьютер». И прогноз Балмера поместили в зал позора вполне уместно — потому что он оказался на удивление ошибочным. Как отметил в 2013 году автор рейтинга «Десять худших предсказаний в области технологии»,

iPhone занимает 42 % рынка смартфонов в США и 13,1 % глобального рынка[40].

Это очень даже весомо. А в 2013 году, когда Балмер объявил, что покидает Microsoft, другой журналист отметил:

Один только iPhone сейчас генерирует больше прибыли, чем весь Microsoft[41].

Но давайте рассмотрим прогноз Балмера более внимательно. Ключевое в нем — выражение «весомое место на рынке». Что именно входит в понятие «весомое место»? Балмер не уточнил. О каком рынке он говорил? О Северной Америке? Обо всем мире? И о рынке чего именно? Смартфонов или мобильных телефонов вообще?

Эти неотвеченные вопросы в сумме дают большую проблему. При определении, что в прогнозировании работает, а что нет, первый шаг — оценка самих прогнозов, а чтобы это сделать, мы должны исключить предположения относительно их значения — нам надо знать точно. Не может быть сомнений, точен прогноз или нет, а прогноз Балмера звучит неточно. Он и внешне выглядит неправильным, и ощущается таким же. Есть и серьезные объективные доводы в пользу его ложности. Но можно ли сказать, что он неверен, без обоснованного сомнения?

Не могу винить читателя, который думает сейчас, что все это слишком похоже на юридическую уловку и напоминает печально знаменитое высказывание Билла Клинтона: «Все зависит от того, какой смысл вкладывать в слово „есть“»[42]. В конце концов, предсказание Балмера воспринимается довольно легко, даже если буквальное его прочтение дает обратный эффект. Но давайте посмотрим на полный текст прогноза в том виде, в котором он прозвучал в интервью 2007 года газете USA Today:

Нет ни одного шанса, что iPhone займет хоть сколь-нибудь весомое место на рынке. Ни единого. Это пятисотдолларовый субсидируемый продукт. Он может принести компании много денег. Но если взглянуть на 1,3 миллиарда телефонов, которые продаются, то лучше 60, 70 или 80 % из них с нашим программным обеспечением, чем 2 или 3 %, которые придутся на долю Apple.

Многое сразу становится яснее. Во-первых, Балмер явно говорил о рынке мобильных телефонов вообще, поэтому его высказывание не следует воспринимать как прогноз, касающийся американского рынка сотовых или мирового рынка смартфонов. Используя информацию консалтинговой компании Gartner, я подсчитал, что в третьем квартале 2013 года доля iPhone в мировой продаже мобильников составляла 6 %[43]. Это выше, чем «2 или 3 %» из предсказания Балмера, но, в отличие от усеченной версии его слов, которую так часто приводят, не так уж смехотворно неверно. Обратите также внимание: Балмер не сказал, что iPhone станет для Apple убыточным продуктом. Он лишь предположил, что этот продукт «может принести компании много денег». И неопределенность все еще остается: насколько больше 2 или 3 % от глобального рынка мобильных телефонов должен захватить iPhone, чтобы это считалось «весомой» долей? Балмер не сказал. И о какой именно сумме шла речь в выражении «много денег»? Опять-таки нет информации.

Так насколько же неверно предсказание Стива Балмера? Безусловно, тон его был резок и уничижителен. В интервью, данном USA Today, он, по всей видимости, откровенно насмехался над Apple. Но слова Балмера были не такими резкими, как тон, и слишком двусмысленными, чтобы мы могли с определенностью заявить: да, его предсказание неверно, более того, настолько грандиозно неверно, что ему самое место в зале предсказательного позора.

Это довольно частое явление: на первый взгляд прогноз прозрачен, как только что вымытое окно, но в итоге оказывается слишком туманным, чтобы можно было достоверно оценить его точность. В связи с этим можно вспомнить об открытом письме, посланном в ноябре 2010 года Бену Бернанке, тогдашнему председателю Федеральной резервной системы. Подписанное длинным списком имен экономистов и экспертов, включая гарвардского историка экономики Ниала Фергюсона и Эмити Шлейс из Совета по международным отношениям, письмо призывало Федеральную резервную систему остановить практику крупномасштабных приобретений активов, известную как «смягчение денежно-кредитной политики», потому что она несет «риск обесценивания валюты и инфляцию». Этот совет проигнорировали, смягчение денежно-кредитной политики продолжилось, однако за последующие годы доллар США не обесценился и инфляция не выросла. Инвестор и комментатор Барри Ритхольц в 2013 году написал по этому поводу, что подписанты «чудовищно ошиблись»[44]. Многие тогда с ним согласились, но последовали и возражения: «Погодите, этого пока не случилось, но еще случится». Ритхольц и другие критики могут поспорить, что в контексте дебатов 2010 года авторы письма имели в виду, что, если продолжится смягчение денежно-кредитной политики, обесценивание валюты и инфляция произойдут в ближайшие 2–3 года. Возможно, что письмо следует понимать именно так — но напрямую в нем нет ни слова о временных рамках. Неважно, стал бы Ритхольц ждать до 2014-го, 2015-го или 2016-го. Сколько бы ни прошло времени, кто-нибудь все равно смог бы сказать: «Погодите, все еще будет»[45].

Кроме того, непонятно, на сколько именно должны упасть доллар и вырасти инфляция, чтобы это считалось «обесцениванием валюты и инфляцией». Что еще хуже, в письме упоминается «риск». Это слово означает, что обесценивание валюты и инфляция — вовсе не обязательное следствие. Так что, если прочитать прогноз буквально, он говорит о том, что обесценивание доллара и инфляция могут случиться, а могут и не случиться. А значит, если этого не случится, прогноз не обязательно окажется неверным. Авторы явно не это хотели донести до адресатов, и не так когда-то люди прочитали это письмо. Но именно это в нем написано, не больше и не меньше.

Итак, вот два примера прогнозов из тех, что попадаются нам чуть ли не каждый день. Оба — серьезные попытки умных людей подступиться к большим проблемам. Оба — на первый взгляд совершенно ясные. По прошествии времени их точность кажется еще более очевидной. Но это не так. Невозможно однозначно сказать, верны эти прогнозы или нет, по разным причинам. Суть в том, что правда тут от нас ускользает.

Оценивать прогнозы гораздо сложнее, чем предполагают. Этот урок я получил сложным путем — из обширного и мучительного опыта.

«Апокалипсис… произойдет»

В начале 1980-х многие думающие люди опасались, что концом человечества станут грибы ядерных взрывов. «Если мы будем честны с собой, то должны признать: если не избавимся от ядерных арсеналов, апокалипсис не просто может произойти — он произойдет обязательно, — писал Джонатан Шелл в важной книге „Судьба Земли“. — Если не сегодня, то завтра, если не в этом году, то в следующем»[46]. Противники гонки вооружений миллионами выходили на улицы крупных городов по всему западному миру. В июне 1982 года по Нью-Йорку с маршем прошло 700 тысяч человек — это была одна из крупнейших демонстраций в американской истории.

В 1984 году, получив гранты от фондов Карнеги и Макартуров, Национальный совет по исследованиям — исследовательская ветвь Национальной академии наук США — созвал комиссию из самых выдающихся ученых. Целью ее было, ни много ни мало, «предотвратить ядерную войну». В число членов этой комиссии входили три нобелевских лауреата: физик Чарльз Таунс, экономист Кеннет Эрроу и не поддающийся классификации Герберт Саймон, а также множество других светил, включая математического психолога Амоса Тверски. Я был наименее выдающимся из всех них, причем с большим отрывом: тридцатилетний политический психолог, только-только повышенный до старшего доцента в Калифорнийском университете в Беркли. Место за столом мне досталось благодаря не блистательной и полной достижений карьере, а, скорее, благодаря неортодоксальной исследовательской программе, тесно связанной с целью всего этого проекта.

Комиссия добросовестно выполнила свою работу, пригласив широкий круг экспертов: аналитиков разведки, военных офицеров, представителей правительства, специалистов по контролю над вооружениями, советологов, чтобы обсудить назревшие проблемы. Надо сказать, что эксперты тоже представляли собой особенное зрелище: все крайне осведомленные, умные, красноречивые — и вполне уверенные в том, что знают, что происходит и куда мы направляемся.

Хорошо, что по основным фактам мнение у всех было единым. Правивший много лет советский лидер Леонид Брежнев умер в 1982 году, на смену ему пришел дряхлый старик, который вскоре тоже отошел в мир иной, уступив место еще одному старику, Константину Черненко, — тот также, как ожидалось, должен был скоро умереть. В чем члены комиссии не могли достичь согласия — так это в том, что будет дальше. И либералы, и консерваторы сходились во мнении, что следующий советский лидер окажется еще одним непримиримым коммунистом. Ожесточенные споры велись о том, каковы могут быть причины такого поворота событий. Либералы считали, что жесткая политика Рональда Рейгана усилила позицию сторонников жесткого курса в Кремле — а соответственно, это приведет к неосталинистскому откату и ухудшению отношений между супердержавами. Эксперты от консерваторов, в свою очередь, полагали, что советская система идеально отладила искусство тоталитарного самовоспроизводства, поэтому новый босс будет таким же, как и прежний, а Советский Союз и дальше станет угрожать миру во всем мире, поощряя беспорядки и вторгаясь на территории соседних стран. Обе стороны ничуть не сомневались в своей правоте.

Относительно Черненко эксперты действительно не ошиблись — он умер в марте 1985 года. Однако затем поезд истории сделал резкий поворот, а, как однажды заметил Карл Маркс, на таких поворотах интеллектуалы часто в вагонах не удерживаются и вылетают наружу.

В течение нескольких часов после смерти Черненко генеральным секретарем КПСС Политбюро назначило пятидесятипятилетнего Михаила Горбачева. Человек энергичный и харизматичный, Горбачев быстро и резко сменил направление политики. Его курс на гласность и перестройку привел к либерализации Советского Союза. Горбачев также постарался нормализировать отношения с США и прекратить гонку вооружений. Рональд Рейган поначалу реагировал осторожно, но затем отнесся к инициативе с энтузиазмом, и в течение всего нескольких лет мир переместился от перспективы ядерной войны к новой эре, в которой многие люди, включая лидеров Советского Союза и США, видели проблеск надежды на полное уничтожение ядерного оружия.

Такой поворот событий мало кто предвидел. Однако прошло совсем мало времени, и большинство тех, кто ничего подобного не ожидал, почувствовали полную уверенность в том, что они точно знают как причину, по которой это произошло, так и то, что произойдет дальше. Для либералов все было предельно ясно. Экономика СССР рушилась, и новое поколение советских лидеров уже устало от борьбы с Соединенными Штатами. «Мы не можем продолжать так жить», — сказал Горбачев своей жене Раисе за день до вступления в должность[47]. Так что этого просто не могло не случиться — а значит, если посмотреть под правильным углом, ничего удивительного и не произошло. И нет, никакой заслуги Рейгана тут не было. Напротив, его риторика «империи зла» только укрепляла старую власть Кремля и задерживала неизбежное. Консерваторам объяснение тоже казалось очевидным: Рейган не поддался на провокации Советов, повысил ставку гонки вооружений, и Горбачеву пришлось сбросить карты. Все это было предсказуемо, если смотреть на ситуацию в верном ретроспективном свете.

В тот момент у моего внутреннего циника зародились подозрения: что бы ни случилось, эксперты легко забыли бы все свои неудачные прогнозы и нарисовали арку истории, которая демонстрировала бы, что они с самого начала ожидали такого развития событий. А ведь миру только что открыли огромный сюрприз, влекущий за собой важнейшие последствия. Если и он не зародил ни в ком даже тени сомнения, то что же тогда могло это сделать?

Я не сомневался в уме и репутации членов команды: в конце концов, многие из них получали внушительные научные награды и занимали высокие государственные посты, когда я еще ходил в младшие классы. Но одних только ума и репутации недостаточно. Элита национальной безопасности в тот момент смахивала на выдающихся врачей донаучной эры. Те тоже так и сочились умом и репутацией. Однако иллюзии, порожденные перспективой «за кончиком носа», могут обмануть кого угодно, даже самых лучших и выдающихся — и, наверное, именно самых лучших и выдающихся.

Оценивание оценок

Это заставило меня задуматься об экспертных прогнозах как таковых. Однажды за обедом в 1988 году мой тогдашний университетский коллега Даниэль Канеман поделился пригодной к тестированию идеей, которая в итоге оказалась провидческой. Он высказал версию, что ум и знания могут улучшить качество прогнозирования, но это преимущество быстро нивелируется. Люди, вооруженные научными степенями и десятилетиями опыта, могут оказаться лишь чуть точнее в своих прогнозах, чем внимательные читатели New York Times. Конечно, Канеман всего лишь предполагал, а даже у Канемана предположения — это только предположения. Точность прогнозов политических экспертов никто никогда не подвергал серьезной проверке — и чем больше я размышлял над этой задачей, тем лучше понимал почему.

Возьмем хотя бы проблему времени. Очевидно, что предсказания с размытыми временными рамками — это абсурд. Но прогнозисты постоянно их делают, как в том письме Бену Бернанке. Дело тут обычно не в нечестности — просто подразумевается некое общее понимание, какие временные рамки, пусть и грубо очерченные, имеются в виду. Именно поэтому прогнозы без указания времени не кажутся абсурдными. Но время проходит, воспоминания тускнеют, и подразумеваемые временны́е границы перестают быть очевидными. В результате часто возникает утомительная дискуссия об «истинном» значении прогноза. Ожидалось ли событие в этом году или в следующем? В этом десятилетии или следующем? Без временных ограничений такие споры невозможно разрешить к всеобщему удовлетворению, особенно когда на кону чья-то репутация.

Одна только проблема превращает многие каждодневные прогнозы в непригодные для проверки. Еще одна проблема: предсказания часто опираются на то, что их ключевые термины всем понятны и без четких определений (как «весомое место на рынке» у Стива Балмера). Такие расплывчатые формулировки — скорее правило, чем исключение, и они тоже переводят прогнозы в категорию непригодных для проверки.

Но это еще не самые большие препятствия на пути к оценке прогнозов; со степенью их вероятности возникает куда больше проблем.

Некоторые предсказания проверить легко: в них однозначно утверждается, что какое-то событие случится или не случится, как в прогнозе Джонатана Шелла: или мы избавимся от ядерного оружия, или «апокалипсис… произойдет». В итоге ни одна супердержава не уничтожила свой ядерный арсенал, но и ядерной войны не случилось — ни в том году, когда появилась книга Шелла, ни до сих пор. Поэтому, если читать прогноз Шелла буквально, прогнозист окажется очевидно не прав.

Но что, если бы Шелл сказал, что ядерная война случится «с большой вероятностью»? Тогда прогноз был бы не столь очевиден: Шелл мог чрезмерно преувеличить риск, но мог и оказаться совершенно прав — просто человечеству повезло выжить в самой отчаянной в истории нашей планеты игре в русскую рулетку. Тогда был бы только один способ проверить его предсказание: воспроизвести жизнь цивилизации заново сотни раз, и, если в большей части этих «перезапусков» она окончится в груде радиоактивных обломков, значит, Шелл был прав. Но этого мы сделать не можем.

Однако же давайте представим, что мы всемогущие создания и можем провести такой эксперимент. Мы прокручиваем историю сотни раз и выясняем, что 63 % их заканчиваются ядерной войной. Прав ли Шелл в этом случае? Возможно. Но мы все равно не можем судить определенно — так как не знаем, что именно имелось в виду под «большой вероятностью».

Похоже на семантическую увертку, правда? Но это явление гораздо более значительно, как в свое время с тревогой обнаружил Шерман Кент.

В разведывательных кругах Шерман Кент — легенда. Получив степень доктора философии в области исторических наук, Кент ушел с преподавательской должности в Йеле, чтобы присоединиться к отделу исследований и анализа только что образованного Бюро координации информации (БКИ) в 1941 году. БКИ превратилось в Управление стратегических служб (УСС), а УСС стало Центральным разведывательным управлением (ЦРУ). К 1967 году, когда Кент ушел в отставку, он успел существеннейшим образом повлиять на формирование в американском разведсообществе разведывательного анализа — методики исследования информации, собранной шпионами или слежкой, с целью выяснения ее значения и прогнозирования дальнейших событий.

Ключевое слово в работе Кента — «оценка». Как он писал,

оценивание — это то, что вы делаете, когда ничего не знаете[48].

А мы, подчеркивал он снова и снова, никогда на самом деле не знаем, что случится дальше. Таким образом, прогнозирование — это оценивание вероятности того, что что-то произойдет. Именно этим Кент и его коллеги занимались в течение многих лет в Управлении национальных разведывательных оценок обстановки. Это неприметное, но крайне влиятельное бюро занималось тем, что собирало всю доступную ЦРУ информацию, синтезировало ее и предсказывало дальнейшие события, что могло помочь высшим чинам в правительстве США определиться со стратегией и тактикой.

Работа Кента и его коллег не была идеальной. Самый громкий провал относится к 1962 году, когда в опубликованнной ими оценке обстановки утверждалось, что Советы не могут совершить такую глупость, как размещение наступательных ракет на Кубе, — в то время как это уже было сделано. Но по большей части прогнозы Управления очень ценились, потому что Кент поддерживал высокие стандарты аналитической скрупулезности. В национальных разведывательных оценках обстановки ставки были крайне высоки. Каждое слово имело значение. Кент взвешивал их крайне осторожно. Однако даже его профессионализм не смог предотвратить путаницу.

В конце 1940-х коммунистическое правительство Югославии разорвало отношения с Советским Союзом. Возникла угроза вторжения Советов на территорию страны. В марте 1951 года в США была опубликована Национальная разведывательная оценка 29–51:

Хотя невозможно определить, какой курс действий изберет Советский Союз, уровень милитаристской и пропагандистской подготовки [в Восточной Европе] указывает на то, что нападение на Югославию в 1951 году следует рассматривать как серьезную возможность.

Почти по всем стандартам это ясный, осмысленный язык. Никто из чиновников высшего ранга в правительстве, прочитавших эту оценку, даже не предполагал иного исхода прогноза. Однако несколько дней спустя, когда Кент разговаривал с представителем Госдепартамента, тот спросил его мимоходом: «Кстати, а что вы имели в виду под выражением „серьезная возможность“? Какой расклад вы подразумевали?» Кент сказал, что его прогноз пессимистичен: 65 против 35 он ставил на то, что нападение произойдет. Представитель Госдепартамента был поражен. Он и его коллеги восприняли «серьезную возможность» как гораздо меньшую разницу в раскладе[49].

Обеспокоенный, Кент вернулся к своей команде. Они все согласились на формулировку «серьезная возможность», когда составляли оценку, так что Кент спросил каждого человека по очереди, что именно, по его мнению, под этой формулировкой имелось в виду. Один аналитик сказал, что в его представлении это расклад примерно 80 к 20, то есть нападение в 4 раза более вероятно. Другой думал, что имеется в виду 20 к 80 — то есть ровно наоборот. Остальные ответы оказались между двумя этими крайними величинами.

У Кента словно почву из-под ног вышибло. Выражение, казавшееся таким информативным, оказалось настолько нечетким, что не несло почти никакого смысла. А возможно, все еще хуже — ведь оно привело к неправильному пониманию положения вещей, что было опасно. И как же быть с остальной работой, которую они делали ранее? Неужели они, «казалось бы, соглашались в течение пяти месяцев с оценками обстановки, по которым на самом деле не было никакого согласия? — написал Кент в своем эссе в 1964 году. — Были ли другие оценки усеяны „серьезными возможностями“ и прочими выражениями, имевшими разное значение как для составителей, так и для читателей? Что на самом деле мы пытались сказать, когда писали подобные предложения?[50]»

Кент имел основания волноваться. В 1961 году, когда ЦРУ планировало свергнуть правительство Кастро, высадив небольшую армию кубинских эмигрантов в заливе Свиней, президент Джон Ф. Кеннеди обратился к военным с просьбой дать непредвзятую оценку. Комитет начальников штабов заключил, что план имеет «неплохой шанс» на успех. Человек, который использовал слова «неплохой шанс», позже уточнил, что он имел в виду вероятность 3 к 1 против успеха. Но Кеннеди не сообщили, что именно имелось в виду под «неплохим шансом», так что он не без оснований воспринял этот прогноз как гораздо более оптимистический. Конечно, мы не можем быть уверены, что, если бы Комитет сказал: «Мы считаем, что операция провалится с вероятностью 3 к 1», Кеннеди отменил бы ее, но, безусловно, это заставило бы его гораздо более тщательно подумать, прежде чем дать приказ на высадку, обернувшуюся в итоге катастрофой[51].

Шерман Кент предложил решение. Во-первых, слово «возможно» для важных вопросов, по которым аналитики должны были делать прогнозы, решено было все-таки оставить, хотя оно и не означало никакой конкретной степени вероятности. Таким образом, все, что «возможно», подразумевало вероятность от чуть больше нуля до почти 100 %. Конечно, смысла в этом мало, поэтому аналитики должны были по возможности каждый раз сужать границы своих оценок. Чтобы избежать при этом путаницы, за каждым термином, который они использовали, установили численное выражение, которое Кент внес в таблицу[52].

Таким образом, если Национальная разведывательная оценка обстановки говорит, что нечто «вероятно», значит, это нечто случится с вероятностью от 63 до 87 %.

Простенькая схема Кента значительно снизила вероятность путаницы, но не стала общепринятой. Теоретически людям нравилась определенность, но, когда дело доходило до точных и ясных прогнозов, они не так уж стремились обозначить конкретные цифры. Некоторые говорили, что им это кажется неловким и неестественным. Ну, если всю жизнь используешь нечеткие формулировки, то, конечно, будешь испытывать именно такие ощущения — но это не особо серьезный аргумент против изменений. Другие выражали эстетическое отвращение: у языка есть собственная поэтика, считали они, и вставлять в него конкретные цифры — просто безвкусица, это делает человека похожим на букмекера. Кента этот аргумент не впечатлил. Тогда, кстати, и прозвучал его легендарный ответ: «Я лучше буду букмекером, чем чертовым поэтом!»[53]

И тогда, и сейчас высказывается более серьезное возражение: мол, обозначение степени вероятности числом может создать у читателя ощущение, что речь об объективном факте, а не субъективном мнении, а это опасно. Однако же для решения проблемы не нужно искоренять цифры. Нужно просто проинформировать читателей, что они, как и слова, служат только для выражения оценки, мнения — и ничего больше. Можно утверждать, что точная цифра как бы намекает: «Прогнозист точно знает, что это число верно». Но такой смысл не подразумевается, и предсказание не должно восприниматься так. Не нужно забывать и о том, что слова вроде «серьезная вероятность» предполагают то же, что числа, однако видимая разница цифр придает прогнозу определенность и снижает риск непонимания. У чисел есть еще одно преимущество: неопределенные мысли легко выражать неопределенным языком, однако, когда прогнозисты вынуждены оперировать числами, им приходится тщательно обдумывать свое мнение, прежде чем озвучить его. Этот процесс называется метапознанием. Практикующиеся в нем прогнозисты начинают лучше видеть тонкую разницу между разными степенями неопределенности — так же как художники со временем лучше различают мельчайшие оттенки серого.

Однако есть еще одно, более серьезное препятствие к принятию точных чисел в прогнозировании. Оно относится к ответственности за результат; я называю его «заблуждением не той стороны „может быть“».

Если метеоролог говорит, что дождь пойдет с 70 %-ной вероятностью, а дождь в итоге не идет, ошибается ли он? Необязательно. Прогноз подразумевает 30 % вероятности того, что дождь не пойдет. Так что, если дождь не пошел, прогноз может оказаться неудачным, но может быть и так, что метеоролог совершенно прав. Единственный способ узнать это точно — прогнать день заново сто раз: если в 70 % этих прогонов будет идти дождь, а в 30 % нет, значит, метеоролог составил верный прогноз. Но мы не всевластны и поэтому не можем вернуть этот день, не можем оценить точность прогноза. Однако люди все равно ее оценивают, и всегда одинаково: смотрят, на какой стороне от «может быть» (50 %) была вероятность. Если в прогнозе говорилось, что вероятность дождя 70 %, и дождь в итоге пошел, значит, прогноз верный. Если не пошел — неверный.

Такая простая ошибка невероятно распространена, ее допускают даже самые опытные, умудренные жизнью люди. В 2012 году, когда Верховный суд должен был огласить давно ожидаемый вердикт по конституционности реформы здравоохранения (Obamacare), на рынках прогнозов — то есть там, где у людей принимают ставки на возможные исходы, — вероятность, что закон будет отменен, держалась на уровне 75 %. Когда Верховный суд признал закон, весьма здравомыслящий репортер New York Times Дэвид Леонхардт объявил, что «рынок — мудрость толпы — оказался не прав»[54].

Распространенность этой элементарной ошибки имеет ужасные последствия. Если, допустим, разведывательное агентство говорит о 65 %-ной вероятности, что какое-то событие произойдет, оно рискует оказаться у позорного столба в случае, если это событие все-таки не случится. А риск велик — целых 35 %, что заложено в прогнозе. Как же избежать этой опасности? Придерживаться неопределенных формулировок. Используя термины вроде «неплохой шанс» и «серьезная возможность», прогнозисты могут заставить работать на себя даже «заблуждение не той стороны „может быть“»: если событие произошло, «неплохой шанс» задним числом объявляется чем-то значительно большим, чем 50 %, и получается, что прогнозист был прав. Если же событие не произошло, этот шанс может съежиться и обозначать значительно меньше 50 % — и опять-таки прогнозист оказывается прав. Неудивительно, что со столь ложными стимулами люди предпочитают гибкие формулировки точным цифрам.

Кент эти политические барьеры не смог преодолеть, но с годами доводы, которые он приводил в пользу применения цифр, только укреплялись: одно исследование за другим показывало, что словам, касающимся вероятностей, таким как «может быть», «возможно», «вероятно», люди придают очень разное значение. И все равно разведывательное сообщество сопротивлялось. Только после провала с предполагаемым оружием массового поражения Саддама Хусейна и последовавших за ним крупных реформ выражение степени вероятности в числах стало более приемлемо. Когда аналитики ЦРУ сообщили президенту Обаме: они на 70 или 90 % уверены, что загадочный человек, прячущийся в пакистанском убежище, — Усама бен Ладен, — это был маленький посмертный триумф Шермана Кента. В некоторых областях числа и вовсе стали стандартом: так, в прогнозах погоды «небольшая вероятность ливней» уступила место «тридцатипроцентной вероятности ливней». Но увы, язык неопределенности до сих пор настолько распространен, особенно в СМИ, что мы редко замечаем его бессодержательность, просто не обращаем на это внимания.

«Думаю, долговой кризис в Европе не решен и может быть очень близок к критической отметке, — сказал гарвардский экономический историк и популярный комментатор Ниал Фергюсон в январе 2012 года. — Дефолт Греции может быть вопросом ближайших дней». Был ли он прав? Популярное понимание слова «дефолт» включает в себя полный отказ от выплаты долга, а в Греции этого не произошло в течение ни последующих дней, ни месяцев, ни лет. Однако есть также техническое определение дефолта, и именно он случлся в Греции вскоре после интервью с Фергюсоном. Какое именно определение имел в виду Фергюсон? Непонятно. Поэтому, хотя у нас есть основания полагать, что он был прав, мы не можем быть в этом уверены.

Но давайте представим себе, что в Греции не произошло вообще никакого дефолта. Смогли бы мы сказать, что Фергюсон был не прав? Нет. Он ведь только сказал, что дефолт «может» произойти, а «может» — пустое слово. Оно говорит только о возможности чего-то, без уточнения степени ее вероятности. «Может» произойти практически все что угодно. Я могу с уверенностью предсказать, что на Землю завтра могут напасть инопланетяне. А если не нападут? Это не будет означать, что я не прав. Каждое «может» снабжено сноской, в которой мелким шрифтом приписано «или не может». Однако интервьюер не заметил мелкий шрифт в прогнозе Фергюсона и не попросил его уточнить, что именно он имел в виду[55].

При серьезном отношении к оценкам и улучшениям такие прогнозы никуда не годятся. В прогнозах нужно указывать четко определенные термины и временны́е рамки. Они должны использовать числа. И еще один необходимый момент: прогнозов должно быть много.

Мы не можем заново проиграть историю, поэтому не можем оценить одно вероятностное предсказание; ситуация меняется, когда мы располагаем множеством вероятностных прогнозов. Если метеоролог говорит, что завтра пойдет дождь с вероятностью 70 %, этот прогноз оценить невозможно. Но если он предсказывает погоду на завтра, послезавтра, послепослезавтра — и так в течение месяцев, — все прогнозы можно свести в таблицу и определить кривую показателей. Если прогнозирование идеально, дождь будет идти в 70 % случаев, когда предсказывается вероятность 70 %, что он пойдет; в 30 % случаев, когда объявляется вероятность 30 %, и т. д. Это называется калибровка. Она может быть изображена в виде простого графика. Идеальную калибровку выражает диагональная линия на графике.

Идеальная калибровка

Если кривая метеоролога сильно выходит вверх за эту линию, значит, у него недостаток уверенности: то, что она предсказывает с 20 %-ной уверенностью, происходит в 50 % случаев (см. следующую страницу). Если кривая сильно опускается за линию вниз, значит, у метеоролога переизбыток уверенности: то, что он предсказывает с 80 %-ной уверенностью, происходит в 50 % случаев.

Два вида нарушения калибровки: недостаток уверенности (над линией) и переизбыток уверенности (под линией)

Этот метод хорошо подходит для прогнозов погоды, потому что погода каждый день новая, и прогнозы быстро накапливаются. Для таких событий, как президентские выборы, он не годится — ведь должны пройти века, причем не потревоженные войнами, эпидемиями и прочими чрезвычайными происшествиями, которые нарушают чистоту глубинных причин, чтобы сформировалась какая-то статистика. Тут поможет творческий подход. Например, можно сосредоточиться на результатах конкретного штата в президентских выборах — и тогда получим за выборы не один, а 50 прогнозов.

И все равно остается проблема. Из-за того, что для калибровки требуется много прогнозов, оценивать те, которые касаются редких событий, непрактично. И даже когда речь идет о повседневности, мы должны быть терпеливыми сборщиками информации — и осторожными ее интерпретаторами.

Как бы ни была важна калибровка, дело не только в ней, потому что, говоря об идеальной точности прогноза, мы представляем себе не «идеальную калибровку». Идеальность — это божественное всезнание, когда после слов «это случится» что-то случается, а после слов «это не случится» — не случается. Технический термин для такого всезнания — «разрешение».

Два графика на странице 84 показывают, как калибровка и разрешение запечатлевают разные аспекты хорошего прогнозирования. График сверху представляет идеальную калибровку, но плохое разрешение. Калибровка здесь идеальна, потому что, когда прогнозист говорит, что что-то случится с вероятностью 40 %, это происходит в 40 % случаев, а когда говорит, что вероятность 60 %, — это действительно происходит в 60 % случаев. Но разрешение при этом плохое, потому что прогнозист никогда не выходит за теневые рамки зоны «возможно», между 40 и 60 %. График внизу представляет великолепные калибровку и разрешение. Калибровка вновь идеальна, потому что события происходят с прогнозируемой частотой: предсказанное с вероятностью 40 % происходит в 40 % случаев. Но на этот раз прогнозист гораздо более решителен и точно распределяет высокие вероятности событиям, которые происходят, и низкие вероятности событиям, которые не происходят.

Комбинируя калибровку и разрешение, мы получаем систему оценки, которая полностью выражает наше ощущение от того, что должен делать хороший прогнозист. Если кто-то говорит, что событие Х произойдет с вероятностью 70 %, и событие происходит — это достаточно неплохой прогноз. Но если кто-то предсказал Х с вероятностью 90 % — его прогноз лучше. А прогнозист, достаточно смелый, чтобы предсказать Х с уверенностью 100 %, получает наивысшую оценку. Однако самоуверенность наказуема. Если кто-то говорит, что Х — верный случай, то он должен понести убытки, если Х не случится. Вопрос о том, насколько велики эти убытки, дискуссионен, но наиболее верно думать о нем в терминах тотализатора. Если я говорю, что «Янкиз» побьют «Доджерс» с вероятностью 80 % и готов на это поставить, я предлагаю вам ставку 4 к 1. Если вы принимаете и ставите со своей стороны 100 долларов, вы заплатите мне 100 долларов, если «Янкиз» выиграют, а я заплачу вам 400 долларов, если они проиграют. Но если я скажу, что вероятность победы «Янкиз» 90 %, я подниму ставку до 9 к 1. Если, по моему мнению, вероятность победы 95 %, ставка поднимается до 19 к 1. Это экстремальное значение. Если вы согласитесь поставить 100 долларов, я заплачу вам 1900 в случае, если «Янкиз» проиграют. Оценочная система в прогнозировании должна использовать подобное наказание.

Хорошо откалиброванный, но трусливый (сверху);

хорошо откалиброванный и смелый (снизу)

Математическая основа этой системы была разработана Гленом В. Брайером в 1950 году. Соответственно, ее результаты называются результатами Брайера. По сути, они показывают дистанцию между вашим прогнозом и тем, что на самом деле случилось. Поэтому тут как в гольфе: чем ниже результаты, тем лучше. Идеал — ноль. Прогноз от подстраховщика с вероятностью 50 на 50 или произвольное угадывание в целом даст результат Брайера 0,5. Прогноз, максимально неверный, — то есть такой, в котором утверждается, что событие произойдет с вероятностью 100 %, а оно не происходит, — получает катастрофический результат 2,0, настолько удаленный от Истины, насколько это вообще возможно[56].

Итак, мы прошли долгий путь. У нас есть вопросы для прогнозирования с четко сформулированными терминами и временны́ми рамками. У нас есть много предсказаний с числами и есть математическая основа для подсчета результатов. Мы устранили двусмысленность настолько, насколько это вообще в человеческих силах, и готовы полным ходом отправиться в эпоху Нового Просвещения, так?

Значение математики

Не вполне. Вспомните: основная суть наших занятий — определение возможности оценить точность предсказаний, чтобы понять, что в прогнозировании работает, а что нет. Чтобы сделать это, мы должны интерпретировать значение результатов Брайера, что требует еще двух параметров: эталона для сравнения и сопоставимости.

Давайте предположим, что у вас обнаружили результат Брайера 0,2. Это далеко от божественного всезнания (0), но намного лучше угадывания шимпанзе (0,5), так что такой результат соответствует уровню ожидания от, скажем, человеческого существа. Но этим дело не ограничивается. Значение результата Брайера зависит от того, на что именно составляется прогноз. Например, очень просто представить обстоятельства, при которых результат Брайера 0,2 будет выглядеть разочаровывающим. Например, возьмем погоду в Фениксе, штат Аризона. Каждый июнь там очень жарко и солнечно. Прогнозист, который будет следовать бездумному правилу «всегда ставь 100 % на жарко и солнечно», получит результат Брайера, близкий к нулю, и легко обставит результат 0,2. Настоящее мастерство покажет здесь только тот прогнозист, который способен на большее, нежели бездумно предсказывать «без изменений». Это момент всегда недооценивают. Например, после президентских выборов 2012 года Нейта Сильвера, а также Сэма Вонга из Принстона и других предсказателей превозносили за то, что они угадали итоги по всем пятидесяти штатам, но при этом почти никто не заметил, что самое грубое универсальное предсказание «без изменений» (если штат голосовал за демократов или республиканцев в 2008 году, он сделает то же самое в 2012-м) дало бы результат 48 из 50. Поэтому восторженные восклицания, слышные в то время: «Он угадал все 50 штатов!» — самую малость преувеличивали суть дела. К счастью, предсказатели выборов — профи, они знают, что улучшение прогнозов, как правило, происходит миллиметр за миллиметром.

Еще один эталон сравнения — другие прогнозисты. Кто может обставить всех остальных? Кто может побить совокупный прогноз? Как они умудряются это делать? Чтобы ответить на эти вопросы, требуется сравнить результаты Брайера — что, в свою очередь, требует равных условий. Прогноз погоды в Фениксе гораздо легче предсказания погоды в Спрингфилде, штат Миссури, где она постоянно меняется, так что несправедливо было бы сравнивать результаты Брайера метеорологов в Фениксе и в Спрингфилде. Результат Брайера 0,2 в Спрингфилде может быть знаком того, что перед нами — метеоролог мирового класса. Вывод простой, но несет в себе важную подоплеку: выкапывание старых прогнозов из газет редко предоставляет возможность сравнить, так сказать, яблоко с яблоком, потому что вне пределов турниров прогнозисты редко предсказывают одинаковые события в один и тот же временной период.

Сложите вместе все эти соображения — и мы готовы приступать. Как Арчи Кокрану и другим пионерам медицины, основанной на свидетельствах, нам нужно проводить аккуратно организованные эксперименты. Собрать прогнозистов. Задать им, избегая двусмысленностей, большое количество вопросов с конкретными временными рамками. Потребовать от прогнозистов, чтобы они использовали выраженные в числах степени вероятности. И подождать какое-то время. Если исследователи сделали свою работу, результаты будут четкими. Информацию можно проанализировать и получить ответы на ключевые вопросы («Насколько хороши прогнозисты?», «Кто из них лучший?», «Что их отличает?»).

Экспертное политическое суждение

Этим я и начал заниматься в середине 1980-х, но сразу натолкнулся на сложности. Несмотря на то, что я практически умолял лучших специалистов принять участие в исследовании, никто из них не согласился. И тем не менее я умудрился завербовать 284 серьезных профессионала, дипломированных эксперта, зарабатывающих на жизнь анализом политических и экономических тенденций и событий. Некоторые из них были из академической среды — университетов или НИИ. Другие работали в разных департаментах правительства США, в международных организациях вроде Всемирного банка или Международного валютного фонда или в СМИ. Кое-кто из них даже был довольно знаменит, другие хорошо известны в профессиональных сообществах, некоторые только начинали карьеру и пока ничем не прославились. И все равно следовало гарантировать им анонимность, потому что даже те эксперты, которым далеко было до уровня элиты вроде Тома Фридмана, не хотели рисковать своими репутациями ради нулевой профессиональной отдачи. Анонимность также гарантировала, что участники не будут испытывать давления или бояться попасть впросак, а значит, сделают лучшие предположения. Эффекты публичности могли подождать до следующего исследования.

Первые вопросы, заданные экспертам, касались их самих. Возраст? (Средний — сорок три года.) Рабочий опыт в соответствующей области? (Средний — 12,2 года.) Образование? (Почти все прошли постдипломную подготовку, у половины — кандидатские степени.) Также их спросили об идеологических воззрениях и предпочтительных подходах к решению политических проблем.

Вопросы для прогнозов задавали временны́е рамки от одного до десяти лет вперед и затрагивали различные темы, поднимающиеся в текущих новостях: политических и экономических, местных и международных. На такие темы обычно рассуждают эксперты в СМИ и коридорах власти. Это означало, что нашим экспертам иногда попадались вопросы по их специализации, но чаще — нет, что позволило сравнивать точность прогнозов настоящих профессионалов и умных и хорошо информированных любителей. В общем и целом наши эксперты сделали примерно 28 тысяч предсказаний.

На задавание вопросов ушли годы. Затем потянулось ожидание — испытание терпения даже для людей со стажем. Я начал эксперимент, когда Михаил Горбачев и советское Политбюро были ключевыми игроками, вершащими судьбы мира. К тому моменту, когда началось оформление результатов, СССР существовал только на исторических картах, а Горбачев снимался в рекламе для «Пиццы Хат». Окончательные результаты появились в 2005-м — спустя 21 год, шесть президентских выборов и три войны после того, как я поучаствовал в комиссии Национального совета по исследованиям, заставившей меня задуматься о прогнозировании. Я опубликовал результаты в академическом трактате «Экспертное политическое суждение (Expert Political Judgment): насколько оно хорошо? Откуда мы можем это узнать?». В целях упрощения я буду называть всю эту исследовательскую программу аббревиатурой EPJ.

И результаты…

Если перед тем, как открыть эту книгу, вы не знали комических результатов EPJ, то сейчас они вам уже известны: среднестатистический эксперт оказался точен примерно как шимпанзе, играющий в дартс. Но, как предупреждают студентов на вводных уроках статистики, средние показатели могут вводить в заблуждение. Отсюда старая шутка про статистиков, которые спят, сунув ноги в духовку, а голову в морозилку из-за комфортности средней температуры.

По результатам EPJ эксперты разделились на две статистически отличающиеся группы. Первая не смогла подняться выше произвольного угадывания, а в долгосрочных прогнозах умудрилась проиграть даже шимпанзе. Вторая группа обошла шимпанзе, хоть и не с разгромным счетом, так что особых поводов для гордости у них тоже не было. На самом деле они всего лишь слегка превзошли простые алгоритмы вроде «всегда предсказывай отсутствие изменений» или «предсказывай текущий уровень изменений». И все же, каким бы скромным ни был их дар предвидения, он имелся.

Так почему же одна группа выступила лучше другой? Дело было не в ученых степенях и не в доступе к секретной информации. Дело было и не в том, что они думали: были ли они либералами или консерваторами, оптимистами или пессимистами. Основным фактором было то, как они думали.

Одна группа имела свойство опираться на Большие Идеи, хотя они и не сходились во мнениях по поводу того, какие из Больших Идей правдивы, а какие ложны. Одни хоронили человечество вместе с окружающей средой («У нас заканчиваются все ресурсы!»), другие праздновали наступление эры изобилия («Мы всему можем найти малозатратные заменители!»). Некоторые были социалистами (предпочитавшими государственный контроль над стратегически важными направлениями экономики), другие — фундаменталистами свободного рынка (сторонниками минимальной регуляции). Какими бы ни были их идеологические отличия, объединяла всех экспертов крайняя идеологизированность мышления. Они пытались уместить комплексные проблемы в облюбованные ими причинно-следственные шаблоны, а все, что не помещалось, отбрасывали как помехи, не имеющие отношения к делу. Категорически не приемля неопределенность, они толкали свои аналитические выкладки к границе (а иногда и выталкивали за нее), используя термины вроде «кроме этого» и «более того» и складывая одну на другую причины, по которым они должны быть непременно правы, а остальные — ошибаться. В результате эксперты были необычайно уверены в себе и имели большую склонность объявлять вещи «невозможными» или «непременными». Даже после того как их предсказания со всей ясностью не сбывались, они, сроднившись со своими выводами, с большой неохотой меняли мнение, говоря при этом: «Вы еще подождите!»

Другая группа состояла из более прагматичных экспертов, которые пользовались множеством аналитических инструментов, выбор которых зависел от конкретной проблемы, с которой они сталкивались. Эти эксперты собирали как можно больше информации из как можно большего количества источников. При обдумывании проблемы они часто переключали мыслительные механизмы, пересыпая свою речь такими переходными знаками, как «однако», «но», «хотя» и «с другой стороны». Они говорили не об уверенности, а о возможностях и вероятностях. И хотя никто не любит объявлять: «Я был не прав», эти эксперты с большей готовностью признавали свои ошибки и меняли мнения.

Несколько десятилетий назад философ Исайя Берлин написал прославленное, но мало кем читаемое эссе, в котором сравнил стили мышления великих авторов разных эпох. Чтобы оформить свои наблюдения, он воспользовался отрывком из древнегреческого стихотворения, которое около 2500 лет назад предположительно написал поэт-воин Архилох: «Лиса знает много разного, а еж — одно, но важное». Никто никогда не узнает, на чьей стороне был Архилох — лис или ежей, но Берлину больше нравились лисы. Я не чувствую потребности принять чью-то сторону, мне просто понравилась метафора, потому что она ухватывает суть собранной мной информации. Поэтому я назвал экспертов Больших Идей ежами, а более «эклектичных» — лисами.

Лисы превзошли ежей. И превзошли не только благодаря трусливому поведению — играя осторожно и делая прогнозы с 60 или 70 % вероятности, в то время как ежи смело ставили на 90 или 100 %. Лисы превзошли ежей и в калибровке, и в разрешении. У лис был дар предвидения. У ежей — нет.

Как ежи умудрились выдать результаты, которые оказались слегка хуже произвольного угадывания? Чтобы ответить на этот вопрос, давайте познакомимся с типичным ежом[57].

Ларри Кудлов, бывший ведущий делового ток-шоу на CNBC и широко публикующийся эксперт, начинал как экономист в администрации Рональда Рейгана, а позже работал с Артом Лаффером, теории которого были краеугольным камнем экономической политики страны того времени. Большая Идея Кудлова — это экономика с приоритетом предложения. Когда президент Джордж У. Буш последовал этой модели, значительно снизив налоги, Кудлов был уверен, что немедленно последует экономический бум столь же значительного масштаба. Он даже назвал его «бумом Буша». Реальность не оправдала ожиданий: рост и создание новых рабочих мест наблюдались, но при взгляде на долгосрочное среднее число показатели разочаровывали, особенно при сравнении с эрой Клинтона, которая началась со значительного повышения налогов. Однако Кудлов стоял на своем и год за годом упрямо продолжал объявлять, что «бум Буша» произошел, как и было предсказано, даже если комментаторы его не заметили. Он назвал это явление «величайшей нерассказанной историей». В декабре 2007-го, через несколько месяцев после первых признаков финансового кризиса, когда экономика шаталась вовсю и многие обозреватели беспокоились, что вот-вот наступит спад — если уже не наступил, Кудлов был настроен оптимистично. «Нет никакого спада, — писал он, — на самом деле мы вот-вот вступим в седьмой год бума Буша»[58].

Национальное бюро экономических исследований позже объявило декабрь 2007 года официальным стартом Великой рецессии 2007–2009 годов. По прошествии месяцев экономика все ухудшалась, тревожное состояние усиливалось, но Кудлов не поддавался. Нет и не будет никакого кризиса, настаивал он. Когда Белый дом сказал то же самое в апреле 2008-го, Кудлов написал: «Президент Джордж У. Буш может оказаться величайшим экономическим прогнозистом страны»[59]. В течение весны и лета экономическое состояние все ухудшалось, но Кудров это отрицал. «Кризис только у нас в голове, на самом деле его нет»[60], — писал он и продолжал повторять это вплоть до 15 сентября, когда обанкротился инвестиционный банк Lehman-Brothers, Уолл-стрит погрузилась в хаос, глобальная финансовая система замерла, а люди по всему миру почувствовали себя как пассажиры в падающем самолете, которые вытаращили глаза и вцепились в ручки кресел.

Как Кудлов мог столь последовательно ошибаться? Как и все мы, прогнозисты-ежи первым делом видят все в ракурсе «за кончиком носа». Это естественно. Но еж еще и «знает одно, но важное» — Большую Идею — и использует ее снова и снова, когда пытается предсказать, что случится дальше. Можно сравнить Большую Идею с парой очков, которые ежи никогда не снимают, все видят через них. Но это не просто очки: это очки с зелеными линзами — как те, что носили посетители Изумрудного города в «Волшебнике страны Оз» Фрэнка Баума. Иногда, наверное, это может оказаться полезным — очки с зелеными линзами могут подчеркнуть что-то, что без них не заметят: например, оттенок зеленого в цвете скатерти, не видный невооруженным взглядом, или легкая прозелень текущей воды. Но гораздо чаще очки с зелеными линзами искажают реальность. Куда ни посмотришь — везде видишь зеленое, правда это или нет; а очень часто это неправда. Ведь и Изумрудный город на самом деле не был изумрудным — так только казалось людям, которых заставляли носить зеленые очки! Так что Большая Идея ежа не улучшает его предсказательного дара — она его искажает. И большее количество информации не помогает — ведь она вся видится через те же самые очки с зелеными линзами. Это может увеличить уверенность ежа, но не его точность — плохое сочетание, как ни посмотри. Предсказуемость результата? Когда ежи в исследовании EPJ делали прогнозы на темы, в которых лучше всего разбирались, по их специальностям, их точность ухудшалась. Американская экономика — специализация Ларри Кудрова, но в 2008 году, когда все яснее становилось, что она столкнулась с проблемами, Кудров не видел то, что видели другие. Он просто не мог. Для него все было зеленым.

При этом ошибка Кудлова не повредила его карьере. В январе 2009 года, когда американская экономика находилась в кризисе, хуже которого не бывало со времен Великой депрессии, на канале CNBC дебютировало новое шоу Кудлова The Kudlow Report. Это тоже согласуется с выявленной EPJ закономерностью: чем более знаменит эксперт, тем менее он точен. Не потому, что редакторы, продюсеры и публика выискивают плохих прогнозистов — они выискивают ежей, которые по природе своей плохие прогнозисты. Воодушевленные своими Большими Идеями, ежи рассказывают простые, яркие, четкие истории, которые захватывают и удерживают аудиторию. Любой, кто проходил журналистское обучение, знает первое правило поведения на публике — «Изъясняйтесь просто, примитивно». И, что еще лучше для выступлений, ежи уверены в себе. Анализ, проводимый с единственного ракурса, позволяет им легко нанизывать одну на другую причины, по которым они правы — со всеми своими «более того» и «кроме этого», даже не рассматривая другие ракурсы с их досадными сомнениями и возражениями. Таким образом, как показало EPJ, ежи скорее скажут, что какое-то событие определенно произойдет или не произойдет, что удовлетворяет большую часть публики. Люди обычно тревожатся, сталкиваясь с неопределенностью, а «может быть» подчеркивает эту неопределенность жирным красным карандашом. Простота и уверенность ежей портят способность к предвидению, зато успокаивают нервы — что хорошо для их карьерного роста.

Лисы не так успешны в СМИ. Они менее уверенны, реже могут заявить, что что-то «невозможно» или «очевидно», и скорее остановятся на какой-то степени «может быть». К тому же их истории сложны, полны «но» и «однако», потому что они смотрят на проблему с одной стороны, потом с другой и с третьей. Эта агрегация множества ракурсов плохо смотрится на телевидении, зато хороша для прогнозирования. На самом деле она составляет его сущность.

Глаз стрекозы

В 1906 году легендарный британский ученый сэр Фрэнсис Гальтон отправился на деревенскую ярмарку и понаблюдал, как люди по виду живого быка угадывали, какой у него будет вес после того, как его «забьют и освежуют». Их средний вариант — то есть коллективное суждение — был 1197 фунтов: на один фунт меньше, чем оказалось в действительности — 1198 фунтов. Это была самая ранняя демонстрация феномена, популяризованного в бестселлере Джеймса Шуровьески «Мудрость толпы». Сам феномен теперь носит такое же название. Агрегация суждений многих людей по точности постоянно превышает точность суждения среднестатистического члена группы и зачастую оказывается такой же невероятно «предсказательной», как в случае с определением веса быка. Однако коллективное суждение не всегда более точно, чем индивидуальные предположения. На самом деле в любой группе, скорее всего, окажутся отдельные люди, которые выдадут лучший результат, чем группа в целом. Правда, эти предположения «в яблочко» больше говорят об удаче — ведь и шимпанзе, который много играет в дартс, иногда попадает точно в цель, — чем об искусстве угадывающего. Это становится очевидным, когда угадывание делается много раз. При каждом повторении проявятся отдельные личности, угадавшие более точно, чем вся группа, но каждый раз это будут разные личности. Для того чтобы постоянно превосходить средний результат, нужен редкий дар.

Некоторые называют мудрость толпы чудом агрегации, но это явление легко избавить от мистического налета. Главное — понять, что полезная информация часто широко распространяется, и там, где у одного человека имеется ее обрывок, другой обладает более важным кусочком, третий — еще несколькими и т. д. Когда Гальтон смотрел, как люди угадывают вес обреченного быка, он наблюдал за тем, как они ретранслируют имеющуюся у них информацию в цифры. Мясник, смотревший на быка, передал информацию, имевшуюся у него благодаря тренировке и опыту. Человек, регулярно покупавший в лавке мясо, добавил свою информацию. То же самое сделал и человек, который помнил, сколько весил бык на прошлогодней ярмарке. Таким образом все и сложилось. Сотни людей вложили полезные данные и вместе создали фонд информации гораздо более ценной, чем обладал каждый из них. Конечно, вместе с тем они также поделились мифами и ошибками — и тем самым создали фонд неверной информации, такой же большой, как первый. Но между этими фондами большая разница. Вся ценная информация указывала в одном направлении, на вес 1198 фунтов, а ошибки имели разные источники и указывали в разных направлениях. Кто-то предположил результат выше правильного, кто-то — ниже. Таким образом, ошибки перечеркнули друг друга. Накопление ценной информации и обнуление ошибок дали итоговый результат, оказавшийся потрясающе точным.

Эффективность агрегации прогнозов зависит от того, что именно вы объединяете. Агрегация суждений множества людей, которые не знают ничего, произведет большое количество ничего. Агрегация суждений людей, которые знают немногое, — уже лучше, и если их наберется достаточное количество, она может добиться впечатляющих результатов. Однако агрегация суждений того же количества людей, которые знают многое о многих разных вещах, более эффективна, потому что общий фонд информации становится намного больше. Агрегация агрегаций тоже может продемонстрировать впечатляющие результаты. Хорошо проведенный опрос общественного мнения агрегирует множество информации о намерениях избирателей, однако агрегация опросов в «опрос опросов» собирает множество информационных фондов в один большой фонд. Это и есть суть того, что делали Нейт Сильвер, Сэм Вонг и другие статистики во время президентских выборов 2012 года. Такой опрос опросов может быть объединен с другими источниками информации, например в нечто вроде Polly Vote — проекта академического консорциума, который предсказывает результаты президентских выборов, агрегируя различные источники, включая опросы избирателей, суждения политических экспертов и разработанные политологами количественные методы. Проект работает с 1990-х и имеет хороший послужной список, часто придерживаясь кандидатуры, которая впоследствии становится победителем, даже если результаты опросов изменились, а эксперты передумали.

А теперь посмотрим, как подходят к прогнозированию лисы. Они используют не одну аналитическую идею, а множество, и ищут информацию не в одном источнике, а во многих. Все это они затем синтезируют в один вывод. Другими словами, лисы совершают агрегацию. Они могут быть индивидуалами-одиночками, но делают, в сущности, то же, что делала толпа Гальтона: интегрируют разные ракурсы и содержащуюся в них информацию. Единственное реальное отличие в том, что этот процесс происходит в одном черепе. Однако производить такого рода агрегацию внутри своей головы может быть совсем не просто. Представьте себе игру «Угадай число», в которой игроки должны угадать число от 0 до 100. Человек, чей вариант подходит ближе всего к двум третьим среднестатистического варианта всех участников, выигрывает. И представьте, что за это дается приз: читатель, который подойдет ближе всего к правильному ответу, выигрывает два билета бизнес-класса на рейс Лондон — Нью-Йорк.

Газета Financial Times на самом деле провела этот конкурс в 1997 году по инициативе Ричарда Талера, пионера бихевиоральной экономики. Если бы я читал Financial Times в 1997 году, как бы я выиграл эти билеты? Я мог бы начать с размышления о том, что, раз можно называть число от 0 до 100, варианты будут распределены произвольно. Итого средним числом должно оказаться 50. А 2/3 от 50–33. Значит, моим предположением должно быть 33. В этот момент чувствую себя очень довольным и уверенным, что догадался правильно. Но прежде чем я скажу: «Это окончательный ответ», я делаю паузу и думаю о других участниках — и тут до меня доходит, что они должны были пройти через тот же мыслительный процесс, что и я. А это означает, что они все пришли к числу 33. А 2/3 от 33–22. Итого мой первый вывод неверен, и я должен предположить 22.

Вот теперь я чувствую себя на самом деле очень умным. Но погодите-ка! Ведь другие участники тоже должны были подумать о других участниках, как и я! А это означает, что они все должны были предположить 22. То есть средний вариант на самом деле 22. А 2/3 от 22 — около 15. Значит… Видите, куда все идет? Из-за того, что участники знают друг о друге — и каждому из них известно, что о нем знают другие, — число должно уменьшаться и уменьшаться до точки, из которой оно уже не может уменьшиться. И эта точка — 0. Вот мой окончательный ответ. И я уверен, что выиграю. Ведь у меня железная логика. А еще я вхожу в число хорошо образованных людей, которые знакомы с теорией игр, так что знаю, что ноль называют решением равновесия Нэша. Ч. Т. Д. Единственный вопрос заключается в том, кто полетит со мной в Лондон.

И знаете что? Я ошибся. В конкурсе, который состоялся на самом деле, многие люди пришли к такому же результату, но 0 не был правильным ответом. Этот ответ даже не приближался к правильному. Средним вариантом всех участников стало число 18,91, поэтому правильным ответом было 13. Как же я мог так ошибиться? Дело было не в логике — она не дала никаких сбоев. Я ошибся потому, что посмотрел на проблему только с одного ракурса — ракурса логики. Как насчет других участников? Все ли они из тех, кто внимательно все обдумает, найдет логику и последовательно пройдет по ней до окончательного ответа 0? Если бы они были полностью рациональными жителями планеты Вулкан из сериала «Звездный путь», так бы оно и было. Но они люди. Возможно, нам следует предположить, что читатели Financial Times немного умнее среднестатистической публики и лучше отгадывают загадки, но они все не могут быть безупречно рациональными. Безусловно, некоторые из них не дадут себе труда задуматься над тем, что другие участники решают ту же задачу, и остановятся на окончательном варианте 33. Возможно, другие заметят здесь логику и пойдут дальше, до 22, но на этом остановятся. И именно это случилось: 33 и 22 были популярными ответами. И из-за того, что я не обдумал проблему с разных ракурсов и не включил их в свое суждение, я ошибся. Следовало посмотреть на проблему с обоих ракурсов — как логики, так и психологии — и объединить то, что я увижу. При такой агрегации необязательно должны быть только два ракурса. В игре Талера «Угадай число» мы легко можем представить себе третий ракурс и использовать его, чтобы улучшить результат. Первый ракурс — ракурс рационального вулканца. Второй — ракурс человека, тоже иногда включающего логику, но слегка ленивого. А третий — тех участников, которые определили первые два ракурса и объединили их, чтобы сделать свое предположение. В оригинальном телесериале «Звездный путь» безупречно логичным вулканцем был мистер Спок, импульсивным человеком — доктор Маккой, а капитан Кирк представлял собой синтез их обоих. Так что третий ракурс мы назовем ракурсом капитана Кирка. Если среди участников окажется всего несколько капитанов Кирков, на математику это сильно не повлияет, но если их будет больше, то изощренное мышление таких людей может прилично изменить результат — и наш собственный результат улучшится, по крайней мере немного, если мы примем во внимание этот третий ракурс и включим его в наше суждение. Это будет непросто. Расчеты становятся сложными, и при определении окончательного результата — 10, 11, 12? — потребуется исключительная скрупулезность. Но иногда в этих тонких различиях и заключается разница между хорошим и великим, как мы увидим позже, когда познакомимся с суперпрогнозистами. И нет никаких причин останавливаться на трех или четырех ракурсах, хотя в игре «Угадай число» дальше заходить непрактично. В других же контекстах четвертый, пятый и шестой ракурс могут сделать суждение еще более точным. В теории количество ракурсов безгранично. Поэтому лучшая метафора для этого процесса — зрение стрекозы.

Как и у нас, у стрекозы два глаза, но их органы зрения сконструированы совсем по-другому. Каждый представляет собой огромную выпуклую сферу, поверхность которой покрыта крошечными линзами. В зависимости от разновидности стрекозы в одном глазе может находиться до 30 тысяч таких линз, и каждая из них занимает свое место, слегка отличающееся от того, что занимают соседние линзы; таким образом, каждая линза обладает неповторимым углом зрения. Информация от этих тысяч уникальных ракурсов поступает в мозг стрекозы, где преобразуется в такое потрясающее зрение, что стрекоза одновременно видит практически все во всех направлениях, причем с такой ясностью и точностью, что это позволяет ей с большой скоростью ловить летающих насекомых.

Лиса с выпуклыми глазами стрекозы — уродливая метафора, но это ключевая причина, по которой предвидение лис лучше предвидения ежей с их зелеными очками. Лисы агрегируют ракурсы.

К сожалению, агрегация не дается легко. Ракурс «за кончиком носа» настаивает на том, что отображает реальность объективно и правильно, поэтому нет никакой необходимости сверяться с другими ракурсами. И слишком часто мы с ним соглашаемся. Мы не рассматриваем альтернативные точки зрения и тогда, когда очевидно, что это следует сделать, — например, за покерным столом. Даже слабые игроки, в принципе, знают, что крайне важно уметь взглянуть на игру глазами соперников. Он поднял ставку до 20 $? Что это говорит мне о его мыслях и картах? Каждая ставка — подсказка о том, чем располагает ваш соперник (или хочет, чтобы вы думали, что он этим располагает), и единственный способ собрать их воедино — представить себя на его месте. Те, кто хорошо умеют вставать на место других, могут заработать много денег. То есть мы можем сделать вывод, что любой человек, воспринимающий покер серьезно, должен быстро этому научиться — или искать себе другое хобби. Однако очень часто ничего такого не происходит.

«Вот простой пример, — говорит Энни Дьюк, знаменитый игрок в покер, профессионал, победительница Мировой серии покера и бывшая аспирантка на кафедре психологии. — Любой, кто играет в покер, знает, что можно сбросить карты, ответить или поднять ставку. И если игрок, который не очень хорошо разбирается в игре, видит, что другой игрок поднимает ставку, он автоматически думает, что у игрока сильные карты — как будто размер ставки каким-то образом соотносится с тем, какие у игрока карты». Это ошибка. Дьюк обучает покеру и, для того чтобы ее ученики обрели зрение стрекозы, проводит их через игровую ситуацию. Карты сданы. Вам нравятся ваши карты. В первом из нескольких раундов торговли вы ставите определенную сумму. Другой игрок немедленно и значительно повышает вашу ставку. И что, как вы думаете, есть на руках у этого игрока? Дьюк обучала тысячи студентов, «и, как правило, они говорили: „Я думаю, у него очень хорошие карты“». Тогда она просила их представить себе такую же ситуацию, только они играют против нее. Карты сданы. Карты у них на руках не просто хорошие — они непобедимые. Дьюк делает свою ставку. И что же вы сделаете? Поднимете ставку? «И они говорили мне: „Нет“». Если они поднимут ставку, Дьюк может подумать, что у них сильные карты, — и сбросить свои. Они не захотят ее пугать. Им нужно, чтобы Дьюк осталась в каждом раунде торговли, чтобы они подняли банк как можно больше, прежде чем его выиграть. Так что они не будут поднимать, они будут только отвечать. Затем Дьюк проводит их через ситуацию, в которой карты у них не непобедимые, но все-таки очень хорошие. Будете ли вы поднимать? Нет. Как насчет комбинации послабее, которая все равно вполне может победить? Нет. «Они никогда не поднимут ни с одной из хороших комбинаций, потому что не захотят меня спугнуть». И тогда Дьюк спрашивает у них: «Почему же вы считаете, что оппонент, который поднимает ставку, имеет на руках хорошие карты, если вы сами с хорошими картами так бы не поступили?» «И только после того, как я проделываю с ними это упражнение», говорит Дьюк, люди понимают, что не смогли по-настоящему посмотреть на стол глазами оппонента.

Если бы студенты Дьюк были праздными пенсионерами, впервые севшими за покерный стол, это бы говорило только о том, что дилетанты, как правило, отличаются наивностью. Но «это люди, которые достаточно давно играют в покер, относятся к игре с большой страстью, считают себя достаточно хорошими игроками и платят мне по 1000 долларов за семинар, — говорит Дьюк. — И при этом не понимают базовой концепции»[61].

Посмотреть на реальность не изнутри, а снаружи, действительно под другим углом — сложная задача. Но лисы скорее попробуют это сделать. Благодаря темпераменту, или привычке, или сознательному усилию они имеют обыкновение рассматривать ситуацию с других ракурсов.

Но вспомните старую шутку с рефлексивным парадоксом. На свете существуют два типа людей: одни верят, что есть два типа людей, а другие нет. Так вот, я отношусь ко второму типу. Моя модель лис/ежей — не дихотомия. Это спектр. В EPJ мой анализ включил в себя типы, которые я назвал гибридными: «лисоежи», то есть лисы, сдвинувшиеся немного в сторону ежовой части спектра, и ежелисы, то есть ежи с небольшим лисьим налетом. Но даже расширение категорий до четырех не захватывает все типы человеческого мышления. Люди могут думать и действительно думают по-разному в разных ситуациях: они могут быть, например, бесстрастными и расчетливыми на работе, но импульсивными и интуитивными при совершении покупок. К тому же наши мыслительные привычки могут меняться, эволюционируя иногда незаметно для нас самих. Но мы также можем приложить усилия и переключить рычаги с одного режима на другой[62].

Ни одна модель не может полностью отразить богатство человеческой натуры. Модели нужны для упрощения, поэтому даже лучшие из них неидеальны. Но они необходимы. Наше сознание полно моделями. Без них мы не можем функционировать. А обычно мы довольно-таки хорошо функционируем, потому что некоторые наши модели неплохо приближены к реальности. «Все модели неверны, — заметил статистик Джордж Бокс, — но некоторые из них полезны». Модель лиса/еж — начальный пункт, но не окончательный.

Забудьте анекдот про шимпанзе. Важно то, что проект EPJ обнаружил скромную, но реальную способность к предвидению, и главным фактором успеха оказался стиль мышления. Следующей задачей было выяснить, как его улучшить.

Глава IV Суперпрогнозисты

«Мы считаем, что Ирак продолжает развивать программы оружия массового поражения (ОМП), демонстративно не подчиняясь резолюциям и ограничениям ООН. Багдад располагает химическим и биологическим оружием, а также ракетами, дальность которых превосходит ограничения ООН. Если оставить ситуацию без контроля, у него, вероятно, в течение десяти лет появится ядерное оружие»[63]. Изложено бесстрастно, но после обнародования в октябре 2002 года эта информация произвела мощнейший эффект. Террористы совершили злодеяния 9/11 всего 13 месяцев назад. Соединенные Штаты вторглись в Афганистан, чтобы свергнуть «Талибан», приютивший Усаму бен Ладена. Затем администрация Джорджа У. Буша переключила внимание на Ирак Саддама Хусейна и предположила, что у того есть связи с «Аль-Каидой», что Ирак стоял за 9/11, что Ирак был угрозой для других стран Ближнего Востока и текущей из этого региона нефти, что Ирак не уничтожил ОМП вопреки требованию ООН, что Ирак наращивает арсенал и становится с каждым днем все опаснее. У Саддама Хусейна была или скоро появится возможность нанести удар по Европе, утверждал Белый дом, и даже по Соединенным Штатам. Критики возражали, что Белый дом давно уже решил вторгнуться в Ирак и теперь преувеличивает опасность, используя цветистый язык («Мы не хотим, чтобы дым от ружья превратился в грибовидное облако» — слова Кондолизы Райс), чтобы обеспечить поддержку этой войны[64]. Именно в этот момент появилась Национальная разведывательная оценка (НРО) 2002–16HC. Вообще НРО — это приведенные к общему знаменателю мнения ЦРУ, Управления национальной безопасности, Разведывательного управления Министерства обороны и других тринадцати разведывательных организаций, известных вместе как разведывательное сообщество, или РС.

Точные цифры не подлежат разглашению, но, по грубым подсчетам, бюджет РС более 50 миллиардов долларов, а штат его сотрудников — 100 тысяч человек. Из них 20 тысяч — разведывательные аналитики, чья работа заключается не в том, чтобы собирать данные, а в том, чтобы анализировать уже собранную информацию и оценивать, как она повлияет на национальную безопасность[65]. И этот невероятно разработанный, дорогой и опытный разведывательный аппарат заключил в октябре 2002 года, что ключевые заявления администрации Буша относительно иракских ОМП соответствовали действительности. Многие люди сочли это убедительным. Известно, что работа разведки — говорить властям правду, а не то, что политики, временно находящиеся у власти, хотят услышать, поэтому НРО оказалась для них решающим фактором. После этого саддамовские программы ОМП, занимающиеся производством смертельного оружия, и нарастание угрозы со стороны Ирака стали неопровержимыми фактами. Что делать по поводу этих фактов — уже другой вопрос, но отрицать их могли только люди, ослепленные политикой. Даже самые едкие критики правительства вроде Тома Фридмана, презрительно называвшие администрацию Буша «бушменами», были уверены, что Саддам Хусейн что-то где-то да прячет.

Сейчас мы знаем, что эти «факты» оказались ложными. После вторжения в 2003 году США в поисках ОМП перевернули Ирак вверх тормашками, но ничего не нашли. Это был один из худших — если не худший — провалов разведки в современной истории. РС подверглось унижению. В СМИ появились обвинения, были проведены официальные расследования и знакомый ритуал слушаний, на которых комитеты Конгресса разносили официальных лиц разведки, слушавших их со взмокшими мрачными лицами.

Что же пошло не так? Была выдвинута версия, что РС поддалось нажиму Белого дома и политизировалось, но официальные расследования это опровергли. Опроверг эту версию и Роберт Джервис, что для меня более весомо, потому что у Джервиса сорокалетний опыт проницательного, непредвзятого изучения разведки. Джервис — автор книги «Почему разведка ошибается», в которой тщательно препарирует как провал разведки в предсказании Иранской революции 1979 года (в этом случае Джервис провел для ЦРУ анализ минувших событий, которые в течение десятков лет были засекречены), так и ложную тревогу по поводу саддамовского ОМП. В последнем случае заключение РС было искренним и обоснованным, решил Джервис.

«Но заключение не могло быть обоснованным, — возможно, подумаете вы. — Ведь оно оказалось неверным!» Такая реакция понятна — и тоже неверна. Помните, вопрос был не о верности заключения, а о его обоснованности. Чтобы ответить на него, нужно поставить себя на место людей, которые делали выводы в то время. А это означает пользоваться только той информацией, которая была у них. Той информации хватало, чтобы практически каждое крупное разведывательное агентство на планете подозревало, с варьирующейся степенью уверенности, что Саддам что-то прячет. Не потому что кто-то обладал неопровержимыми доказательствами, а потому что он вел себя как человек, который что-то прячет. Чем еще можно было объяснить его игру в прятки с инспекторами ООН по вооружению, когда на кону стояло вторжение в страну и падение установленного им режима?

Но мало что на свете сложнее мысленного путешествия во времени. Даже историкам непросто поставить себя на место человека определенной эпохи и не отвлекаться на знания о том, что случилось позже. Так что вопрос «Было ли суждение РС обоснованным?» очень сложен. Зато просто ответить на вопрос «Было ли суждение РС правильным?». Как я отмечал в главе 2, в подобной ситуации возникает соблазн использовать пример «заманить и подменить»: заменить сложный вопрос на простой, ответить на него и всерьез верить, что вы ответили на сложный вопрос.

Подмена, которая осуществляется в данном случае (вопроса «Было ли это хорошее решение?» на вопрос «Имело ли оно хороший результат?»), одновременно популярна и пагубна. Опытные игроки в покер считают эту ошибку заблуждением новичка. Новичок может переоценить вероятность, что следующая карта будет хорошей, повысить ставку и в результате везения выиграть, что не делает его поведение мудрым поступком. И наоборот: профессионал может верно оценить высокую вероятность получения хорошей карты, повысить ставку и в результате невезения проиграть, но это не значит, что его поведение было глупым. Хорошие игроки в покер, инвесторы и руководители высшего звена это понимают. Те, кто не понимает, не могут оставаться профессионалами в том, чем занимаются: они извлекают из опыта ложные уроки, и их суждения со временем становятся все хуже и хуже.

Так что нельзя назвать оксюмороном заключение, которое сделал Роберт Джервис: что оценка разведывательного сообщества была одновременно обоснованной и неверной. Однако — и этот момент ключевой — Джервис все равно подверг разведывательное сообщество критике. «Это были не просто ошибки, но ошибки, которые можно было исправить, — написал он об аналитиках РС. — Анализ мог и должен был быть лучше». Оказалась бы разница существенной? В каком-то смысле — нет. «Результатом могла бы стать менее уверенная оценка разведки, нежели фундаментально неверное заключение».

Так что РС все равно могло бы решить, что у Саддама есть ОМП, но проявить при этом меньше уверенности. Вам может показаться, что мы лишь слегка критикуем РС. На самом деле все крайне серьезно: ведь менее уверенное заключение РС могло бы очень сильно изменить ситуацию. Если бы некоторые конгрессмены установили планку «за пределами разумного сомнения» в вопросе поддержки вторжения, то их бы не устроила 60–70 %-ная уверенность РС, что Саддам производит орудие массового поражения. Резолюция Конгресса, дающая добро на использование силы, могла бы не пройти — и Соединенные Штаты могли бы не вторгнуться в Ирак. Редко когда в истории ставки поднимались выше этой — тысячи жизней и триллионы долларов[66].

Но в НРО 2002–16HC не говорилось о 60 или 70 %. Там говорилось: «Ирак продолжает…», «Багдад располагает…». Подобные утверждения не допускают сомнений. Они эквивалентны утверждениям «Солнце встает на востоке, а садится на западе». На брифинге в Белом доме 12 декабря 2002 года директор ЦРУ Джордж Тенет использовал слова «верное дело». Позже он протестовал, что его цитату выдернули из контекста, но это неважно, потому что словами «верное дело» действительно характеризовалось отношение РС. И это необычно. Анализ разведки всегда включает в себя долю неуверенности, причем иногда большую, и аналитики это знают. Однако в отношении иракского ОМП РС пало жертвой завышенной самооценки. В результате оно не просто ошиблось — оно ошиблось в случае, по поводу которого заявило, что не может ошибаться. Последующий анализ продемонстрировал, что РС никогда даже серьезно не допускало и мысли об ошибке. Джервис писал:

Не было никаких «красных команд», чтобы атаковать взгляды подавляющего большинства, не было анализа от адвокатов дьявола, никаких документов, которые предоставляли бы противоположные варианты. Самое поразительное: никто даже не высказал мнение, близкое варианту, который мы сейчас считаем истинным.

Как едко заметила комиссия по президентскому расследованию катастрофы, «одно дело — не сделать заключение о том, что Саддам прекратил производить запрещенное оружие, и совсем другое — даже не допустить такой возможности»[67].

РС — огромная бюрократическая система, которая медленно реагирует даже на шок серьезнейших неудач. Джервис сказал мне, что произошло после окончания его анализа провала 1979 года, когда американская разведка не смогла предвидеть Иранскую революцию (а это была величайшая геополитическая катастрофа той эпохи): «Я встретился с главой кабинета (ЦРУ) по политическому анализу, и она сказала мне: „Я знаю, что вы от нас пока ничего не слышали, и это должно было подтвердить все ваши опасения, но мы собираемся устроить большую встречу, на которой все проанализируем и обсудим с вами“. И это был конец истории. Ничего подобного не произошло». Однако шок от провала с ОМП был другим. Бюрократическая система была сотрясена до основания. «Они это восприняли близко к сердцу», — сказал Джервис[68].

В 2006 году было создано Агентство передовых исследований в области разведки (IARPA). Его миссией было финансирование самых передовых исследований, которые потенциально могли сделать разведывательное сообщество более эффективным и проницательным. Как можно догадаться по названию, IARPA была создана по образу и подобию DARPA (Агентства передовых исследований в области обороны). Это знаменитое оборонное агентство, чьи исследования, относящиеся к военной сфере, имели и имеют огромное влияние на весь мир. Работа DARPA даже поспособствовала изобретению интернета.

В 2008 году Дирекция национальной разведки, которая находится на верхушке всей системы шестнадцати разведывательных агентств, попросила Государственный совет по исследованиям создать комиссию. Задачей комиссии стало объединение исследований по хорошему прогнозированию и помощь РС в их применении. По стандартам Вашингтона это было дерзкое (или поспешное) решение. Далеко не каждый день бюрократия платит одному из самых уважаемых научных институтов в мире, чтобы тот провел объективное исследование, результаты которого могли бы доказать беспомощность этой самой бюрократии.

В работе комиссии принимали участие заслуженные ученые разных областей знаний, а председателем был назначен психолог Барух Фишхофф. Я тоже был в числе участников — возможно, из-за шумихи, которую поднял, когда в вышедшей в 2005 году книге «Экспертное политическое суждение» бросил вызов: «Можете ли вы побить играющую в дартс шимпанзе?» Спустя два года мы выдали заключение, которое было на 100 % в духе Арчи Кокрана: не верьте, пока не протестируете. «РС не должно опираться на аналитические методы, которые нарушают задокументированные поведенческие принципы или не имеют никаких доказательств эффективности, помимо интуитивной привлекательности», — отмечалось в нашем заключении. РС рекомендовалось «тщательно проверять текущие и предложенные методы в условиях, как можно более близких к реальности. Подобный подход к анализу, базирующийся на доказательствах, будет стимулировать дальнейшее обучение, необходимое для того, чтобы РС обходило противников государства в проницательности и динамичности»[69].

Это совсем простая идея, но, как происходило в медицине в течение тысячелетий, ею стандартно пренебрегают. Например, ЦРУ дает своим аналитикам инструкцию, написанную Ричардсом Хейером, бывшим аналитиком, которая содержит в себе полезные психологические подсказки, включая предубеждения, которые могут помешать мышлению аналитика. Это тонкая работа. И в этом есть смысл: базовое знакомство с психологией может помочь аналитикам избегать когнитивных ловушек и таким образом выдавать лучшие суждения. Но так ли все на самом деле? Никто не знает. Это никогда не проверялось. Некоторые аналитики думают, что подобная подготовка имеет такую инстинктивную привлекательность, что ее не нужно подвергать проверке. Звучит знакомо, правда?

Даже на вопрос на 50 миллиардов долларов — «Насколько точны прогнозы разведывательных аналитиков?» — нет ответа. Конечно, некоторые думают, что они знают. Высокопоставленные чиновники могут утверждать, что РС не ошибается в 80 или 90 % случаев, но это только предположения. Как врачи XIX века, которые были уверены, что их лекарства излечивают пациентов в 80–90 % случаев, они могут быть правы, или почти правы, или совсем не правы. В отсутствие мерок для подсчета точности не существует ни одного осмысленного способа призвать разведывательных аналитиков к ответственности за точность. Заметьте слово «осмысленного» в последнем предложении. Потому что, когда директора национальной разведки тащат распекать в Конгресс — это тоже ответственность за точность. Пусть к ответу в данном случае призывают люди плохо проинформированные и своевольные, пусть процедура не служит никакой иной цели, кроме как политической игре на зрителя, но это ответственность. По контрасту, для того чтобы осмысленно призвать к ответственности, требуется не просто расстроиться, когда что-то пошло не так. Требуется систематическая оценка точности — по всем вышеизложенным причинам. Но прогнозы разведывательного сообщества никогда не подвергались систематической оценке. Вместо этого существует ответственность за процесс: разведывательным аналитикам говорят, что они должны делать, когда проводят исследования, думают и оценивают ситуацию, и они несут ответственность за соответствие этим стандартам. Рассматривали ли вы альтернативные гипотезы? Искали ли вы контрдоказательства? Это все разумно, но суть прогнозирования не в том, чтобы проставить галочки во всех пунктах списка «как делать прогноз», а в том, чтобы предвидеть будущее. Ответственность за процесс, а не за результат — это как если бы от врачей требовали, чтобы они мыли руки, осматривали пациента и думали обо всех симптомах, но не проверяли при этом, как работает назначенное ими лечение.

Разведывательное сообщество не одиноко в таком подходе к работе. Количество организаций, которые производят или покупают прогнозы, не заботясь о том, чтобы проверить их на точность, просто ошеломляет. Но благодаря шоку от катастрофы, которая случилась с предсказанием ОМП в Ираке, а также тычку со стороны комиссии Государственного совета по исследованиям и усилиям некоторых преданных своему делу чиновников, РС решило что-нибудь по этому поводу предпринять. А именно IARPA решило. Агентство передовых исследований в области разведки очень мало кому известно за пределами разведывательного сообщества. И это неудивительно. В этом агентстве нет шпионов и приключений, нет там и аналитиков, которые интерпретируют информацию. Его работа — организовывать и поддерживать исследования с высоким риском, но и высокой отдачей, которые повысили бы возможности РС. В этом IARPA похоже на DARPA, но последнее гораздо более знаменито, потому что оно крупнее, дольше существует и часто финансирует высокие технологии. Большинство разведывательных исследований не столь экзотично, хотя может иметь такую же важность для национальной безопасности.

Летом 2010 года два официальных представителя IARPA, Джейсон Мэтни и Стив Рибер, навестили Беркли. Мы с Барбарой Меллерс встретились с ними в отеле с видом на Сан-Франциско — настоящей приманкой для туристов. Новости, которыми они поделились, были такими же прекрасными, как открывавшаяся из окна панорама. Они планировали претворить в жизнь главную рекомендацию заключения Государственного совета по исследованиям — а я-то с уверенностью предсказал, что эта рекомендация благополучно покроется пылью. IARPA решила спонсировать масштабный турнир, чтобы выяснить, кто сможет изобрести лучшие методы для производства прогнозов, подобных тем, которые разведывательные аналитики делают каждый день. Сбежит ли президент Туниса в уютное изгнание в течение ближайшего месяца? Унесет ли начавшаяся эпидемия птичьего гриппа жизни более десяти человек в ближайшие шесть месяцев? Упадет ли евро ниже отметки 1,20 доллара в течение года?

IARPA искала вопросы в обитаемой зоне сложности — не такие простые, чтобы на них мог ответить любой внимательный читатель New York Times, но и не до такой степени сложные, что на них не мог ответить ни один человек на планете. IARPA считала, что в обитаемой зоне можно будет найти новых талантливых прогнозистов и протестировать новые методы культивирования талантов. Будущий турнир не должен был походить на проведенное мною ранее исследование EPJ: самые большие временные рамки в нем предполагались меньше самых маленьких в моем. IAPRA не хотело тратить время и заставлять людей делать то, что, как мы теперь знаем, просто невозможно. Человеческое зрение никогда не сможет распознать нижнюю строчку таблицы Снеллена со стометрового расстояния. И как бы вы ни упражняли глазные мышцы, вы этого не измените. Как показало EPJ и другие исследования, человеческая система мышления никогда не сможет предсказать поворотные моменты в жизни людей и государств на несколько лет вперед, и никакие героические поиски суперпрогнозистов этого не изменят.

План IARPA заключался в том, чтобы с помощью турниров стимулировать лучших исследователей делать точные вероятностные оценки для вопросов из обитаемой зоны[70]. Команды исследователей будут соревноваться друг с другом и с независимой контрольной группой. Команды должны обойти общий прогноз («мудрость толпы») контрольной группы, причем с отрывом, который мы все тогда сочли устрашающим. IARPA хотело, чтобы за первый год команды превзошли этот стандарт на 20 %, а к четвертому году отрыв уже должен был достичь 50 %.

Но это было только частью плана. Внутри каждой команды исследователи могли проводить эксперименты в стиле Арчи Кокрана, чтобы определить, что́ на самом деле работает против внутренних контрольных групп. Например, исследователи думают, что базовый тренинг поможет улучшить точность прогнозистов. Но если они проведут тренинг всем прогнозистам, что это докажет? Если их точность возрастет, это может быть благодаря тому, что тренинг сработал. Или вопросы стали легче. Или прогнозистам просто повезло. Если же точность снизится, это может быть из-за того, что тренинг возымел обратный эффект, или, возможно, точность без тренинга снизилась бы еще сильнее. Не было бы ни одного способа это выяснить. Узнаете проблему? Та самая, с которой сталкивались врачи в течение всей истории медицины. Арчи Кокран увидел решение: прекратить притворяться, что ты что-то знаешь, и начать эксперименты. Тренинг можно было провести с одной случайно выбранной группой прогнозистов и не проводить с другой. Все остальные факторы не должны меняться. Затем сравниваются результаты. Если прогнозисты, прошедшие тренинг, стали более точными, чем не прошедшие, значит, он сработал.

Возможности исследований ограничивались только воображением, но, чтобы их реализовать, нам нужно было большое количество прогнозистов. Мы с коллегами распространили информацию о проекте через блоги и профессиональную сеть: «Хотите ли вы предсказывать будущее мира? У вас есть шанс! И вам даже не нужно выходить из дома: просто уделяйте каждый день какое-то время политически-экономическим загадкам и выдвигайте ваши лучшие предположения». Наши общие усилия не пропали даром. За первый год в проект записалось несколько тысяч добровольцев. Из них 3200 прошли нашу начальную серию психометрических тестов и приступили к работе. Мы, как я уже говорил, назвали нашу команду исследователей и всю программу «Проект „Здравое суждение“».

Исследования подобного масштаба стоят много миллионов долларов в год. Но не это делало инициативу IARPA такой дерзкой по бюрократическим меркам. В конце концов, ежегодный бюджет разведывательного сообщества около 50 миллиардов долларов — это больше, чем ежегодный ВВП большинства стран. Рядом с такой горой денег стоимость турнира IARPA выглядела скромным муравейником. Нет, дерзость крылась в том, что проект мог выявить.

Вот одно из возможных открытий: представьте себе, что вы собрали пару сотен обычных людей для предсказания геополитических событий. Вы видите, как часто они редактируют свои прогнозы и какова точность этих прогнозов, и используете эту информацию, чтобы отобрать около сорока лучших. Затем вы просите всех делать много прогнозов. На этот раз рассчитываете общий прогноз группы — «мудрость толпы», — но с дополнительной нагрузкой, данной сорока лучшим прогнозистам. Затем вы вносите в прогноз окончательную поправку — «экстремизируете» его, то есть сдвигаете ближе к 100 или к 0 %. Если в прогнозе указывается 70 % вероятности, вы можете повысить процент, скажем, до 85. Если 30 % — уменьшить до 15[71].

А теперь представьте, что прогнозы, которые вы делаете таким образом, обходят по точности прогнозы остальных групп и все доступные методы, зачастую с большим отрывом. Ваши прогнозы превосходят даже те, которые выдают профессиональные разведывательные аналитики, имеющие доступ к секретной информации, — с отрывом, который тоже секретен.

Подумайте, каким шоком для профессионалов разведки, которые всю свою жизнь занимаются предсказанием геополитических событий, могло бы стать поражение, нанесенное несколькими сотнями обычных людей и небольшим количеством простых алгоритмов.

И это действительно произошло. Я описал метод, который мы использовали, чтобы победить в турнире IARPA. В этом методе нет ничего ослепительно инновационного. Даже прием экстремизации основан на довольно-таки простом принципе: когда комбинируются суждения большой группы людей, чтобы рассчитать «мудрость толпы», собирается вся полезная информация, распределенная между всеми этими людьми. Но никто из них не имеет доступа ко всей информации. Один человек знает часть, другой знает еще немного и т. д. Что случится, если этим людям дать всю информацию? Они станут более уверенными — и изменят вероятность своих прогнозов ближе к 100 или 0 %. И если вы тогда рассчитаете «мудрость толпы», она тоже станет более экстремальной. Конечно, невозможно дать каждому человеку всю информацию, поэтому мы экстремизируем, симулируя то, что случилось бы, если бы мы это сделали.

Благодаря IARPA мы теперь знаем, что несколько сотен обычных людей и обычная математика могут не просто соревноваться с профессионалами, находящимися на службе многомиллиардной организации, но и превосходить их[72].

И это только одно из тревожных открытий, которое спровоцировала IARPA, решив провести турнир. А что, если бы турнир выявил существование обычных людей, которые могут и безо всякой магии алгоритмов обходить РС? Представьте, какая бы это была угроза.

Даг Лорч, седобородый лысеющий очкарик, на вид совершенно не представляет угрозы. Он выглядит как программист — и он действительно был программистом в IBM. Сейчас он на пенсии. Живет в тихом районе Санта-Барбары с женой-художницей, которая пишет чудесные акварели. Его аватарка в «Фейсбуке» — уточка. Даг любит кататься на своем маленьком красном кабриолете Miata по солнечным улицам, наслаждаясь калифорнийским ветерком, но целыми днями этим заниматься не будешь. У него нет специальных знаний в международных отношениях, но есть здоровое любопытство по поводу того, что происходит в мире. Он читает New York Times и может найти на карте Казахстан, так что он вызвался участвовать в проекте «Здравое суждение». Раз в день, примерно на час, его столовая превращается в центр прогнозирования. Он открывает свой ноутбук, читает новости и пытается предугадать судьбы мира. В первый год Даг ответил на 104 вопроса из серии «Дадут ли Сербии официальный титул кандидата на вступление в ЕС к 31 декабря 2001 года?» и «Превысит ли твердая цена золота на Лондонском рынке (в US долларах за унцию) 1850$ к сентябрю 2011 года?».

Это крупный объем прогнозирования, но на самом деле Даг делал гораздо больше. В исследовании EPJ я просил экспертов выдать только один прогноз на каждый вопрос и позже оценивал результат. Однако в турнире IARPA прогнозисты могли уточнять свои прогнозы в режиме реального времени. То есть если прогнозистке впервые поступал вопрос с временным лимитом на полгода в будущее, она могла сделать изначальный прогноз, что событие, допустим, произойдет за эти шесть месяцев с вероятностью 60 %. Но на следующий день в новостях она могла услышать что-то, что убеждало ее изменить вероятность на 75 %. С целью подсчета баллов эти прогнозы позже засчитывались за отдельные. Если за неделю не происходило ничего, что могло бы заставить прогнозистку поменять мнение, прогноз оставался на 75 % в течение этих семи дней. Затем она могла узнать новую информацию, которая заставила бы ее снизить вероятность до 70 % — и прогноз оставался на этой позиции до следующего изменения. Такой процесс продолжался в течение всего полугода, пока вопрос не закрывался. В этот момент все ее прогнозы складывались, подсчитывались — и выводился результат Брайера для данного вопроса. И это только один вопрос, а за четыре года было задано почти 500 вопросов на тему международных отношений, и тысячи прогнозистов — участников GJP произвели значительно более одного миллиона прогнозов на будущее. Но даже на индивидуальном уровне числа складывались очень быстро. Только за первый год Даг Лорч сделал примерно тысячу отдельных прогнозов. Точность Дага была такой же впечатляющей, как объем работы. К концу первого года общий результат Брайера у Дага был 0,22, что позволило ему занять пятое место среди 2800 участников проекта «Здравое суждение». Напоминаю, что результат Брайера измеряет разницу между прогнозами и реальностью, где 2,0 означает, что ваши прогнозы — полная противоположность реальности, 0,5 — то, что получается при произвольном угадывании, и 0 — идеальная меткость. Так что 0,22 — это для начала впечатляющий результат, учитывая сложность вопросов. Взять, к примеру, такой, заданный 9 января 2011 года: «Произойдет ли в Италии реструктуризация или дефолт к 31 декабря 2011 года?» Сейчас мы знаем, что правильный ответ на этот вопрос — нет. Чтобы получить 0,22, среднестатистический прогноз Дага на этот вопрос в течение всех одиннадцати месяцев должен был быть «нет с примерно 68 % вероятности» — очень неплохо, учитывая волны финансовой паники, которые захлестывали еврозону в этот период. И Даг должен был быть столь же точным в среднем по всем остальным вопросам.

На второй год Даг присоединился к команде суперпрогнозистов и показал даже лучший окончательный результат Брайера — 0,14, что сделало его лучшим прогнозистом из всех 2800 добровольцев. Он даже обошел на 40 % рынок прогнозирования, на котором трейдеры покупают и продают фьючерсные сделки на исходы этих же вопросов. Он был единственным человеком, который обошел алгоритм экстремации. И Даг не просто превзошел «мудрость толпы» контрольной группы — он побил ее на 60 %, а это означает, что он в одиночку побил четырехлетнюю цель, поставленную IARPA перед многомиллионными исследовательскими программами, которые могли пользоваться любым трюком из руководства по прогнозированию, чтобы улучшить свою точность.

По любым человеческим стандартам результаты Дага Лорча невероятно хороши. Единственный способ заставить его выглядеть обыденно — это сравнить с божественным всезнанием, результатом Брайера 0, а это все равно что умалить талант Тайгера Вудса во времена расцвета его спортивной карьеры из-за того, что он не всегда мог попасть в лунку с одного удара.

Успехи превратили Дага Лорча в угрозу. Ведь он — человек без соответствующего опыта и образования, безо всякого доступа к секретной информации. Единственной оплатой, которую он, как и все остальные добровольцы к концу каждого сезона, получил, был подарочный сертификат Amazon на 250 долларов. Даг Лорч — обычный пенсионер, который, вместо того чтобы коллекционировать марки, или играть в гольф, или строить модели самолетов, стал делать прогнозы — и оказался настолько в этом деле хорош, что практически не оставил возможности опытному разведывательному аналитику — с зарплатой, допуском к секретным материалам и рабочим местом в штаб-квартире ЦРУ — его превзойти. Кто-нибудь может поинтересоваться, почему США тратят миллиарды долларов каждый год на геополитическое прогнозирование, если вместо этого можно подарить Дагу сертификат — и пусть себе этим занимается.

Конечно, если бы Даг Лорч был уникально одаренным оракулом, он бы не представлял большой угрозы для статус-кво. Один человек может сделать ограниченное количество предсказаний. Но Даг не уникален. Мы уже встречались с Биллом Флэком, бывшим сотрудником Министерства сельского хозяйства из Небраски. Из числа 2800 добровольцев было еще 58 человек, которые заняли верхние позиции в итоговых таблицах первого года. Они стали нашим первым классом суперпрогнозистов. Их коллективный результат Брайера составил 0,25 — в сравнении с 0,37 остальных прогнозистов. И этот разрыв еще сильнее увеличился за последующие годы, так что к концу четырехгодичного турнира суперпрогнозисты обошли других участников на 60 %. Еще один критерий качества работы суперпрогнозистов — то, как далеко они могли заглядывать в будущее. В течение всех четырех лет турнира суперпрогнозисты заглядывали вперед на триста дней точнее, чем обычные прогнозисты заглядывали на сто. Другими словами, обычным прогнозистам нужно было утроить свое предвидение, чтобы смотреть на то же расстояние, которое доступно суперпрогнозистам.

Насколько важна разница параметров? Давайте условно скажем, что результат Брайера у обычного прогнозиста равен зрению 0,2. Офтальмолог дает этому прогнозисту очки, которые улучшают его зрение до 0,5. Это улучшение на 60 %. Насколько это важно? 0,5 даже близко не стоит с ястребиным зрением. Но посмотрите на табличку Снеллена на этой странице. Изменение результата с 0,2 до 0,5 приводит к тому, что человек может разглядеть со второго по пятый ряд — и в итоге у него появляется гораздо больше возможностей поймать мяч, узнать друзей на улице, прочитать мелкий шрифт в контрактах и избежать лобовых столкновений. В общем и целом это разница, меняющая жизнь.

Таблица Снеллена

А теперь давайте вспомним, что суперпрогнозисты — любители, которые предсказывают глобальные события в свободное время, располагая только той информацией, которую сами смогут накопать. И в то же время они каким-то образом умудрились поднять планку настолько высоко, что даже профессионалам стало сложно ее перепрыгнуть, не говоря уже о том, чтобы сделать это с отрывом, который оправдывал бы их офисы, зарплаты и пенсии. Конечно, было бы замечательно провести прямое сравнение суперпрогнозистов и разведывательных аналитиков, но такая информация будет строго охраняться. Однако в ноябре 2013 года редактор Washington Post Дэвид Игнатиус сообщил, что «участник проекта» сказал ему, что суперпрогнозисты «показали результат в среднем на 30 % лучший, чем аналитики разведывательного сообщества, которые могут читать перехваченную и прочую засекреченную информацию»[73].

IARPA знало, что такое может случиться, когда устроило турнир, именно поэтому его решение так необычно. Тестирование, очевидно, может быть в интересах организации, но организация состоит из людей с собственными интересами, из которых самый явный — это сохранение и упрочение комфортного статус-кво. Как знаменитые и прославленные эксперты категорически не желают рисковать репутациями в ходе публичной проверки точности их предсказаний, точно так же и ключевые игроки внутри организаций вряд ли захотят попробовать свои силы в турнирах прогнозирования, если это будет означать, что их суждения подвергнутся проверке. Боб, сидящий в кресле генерального директора, не захочет знать, что какой-то экспедитор по имени Дэйв лучше прогнозирует состояние рынка, чем он сам, — не говоря уже о том, чтобы это узнали другие. Однако же IARPA пошло именно на такой шаг: поставило миссию разведывательного сообщества выше интересов конкретных членов этого сообщества. Во всяком случае, тех, которые не хотели раскачивать бюрократическую лодку.

Сопротивление тяготению — но как долго?

Цель аргументов, которые здесь приведены, — убедить читателя. Но я надеюсь, что вы не убеждены по поводу этих суперпрогнозистов. Пока еще. Представьте, что я попросил каждого из моих 2800 добровольцев предсказать, как упадет монетка, которую собираюсь подбросить: орлом или решкой. Они предсказывают. Я бросаю монетку и записываю, кто был прав. Повторяю процедуру 104 раза (количество прогнозов, сделанных за первый год турнира). Результаты будут выглядеть как классическая гауссова кривая:

«Орел или решка»

Абсолютное большинство моих прогнозистов верно предсказали, как упадет монета, примерно в 50 % случаев — их можно найти в середине кривой. Но некоторые выдали другие результаты. Кто-то в основном ошибался (левая часть кривой), кто-то в основном угадывал верно (правая часть кривой). Что эти экстремальные результаты говорят нам о мастерстве людей, которые их получили? Если вы не верите в экстрасенсорику, то ничего. Тут нет никакого мастерства. Человек, правильно предсказывающий, как упадет монетка, не демонстрирует способность к прогнозированию падения монетки — не важно, сколько раз он это сделает, один или сто. Это все — чистая удача. Конечно, нужно много удачи, чтобы правильно угадать 70 % из 104 подбрасываний, и если в вашей игре участвовал только один угадывающий, это было бы крайне маловероятно. Но с 2800 участниками маловероятное становится вполне вероятным.

Это не сложные материи. Но неправильно интерпретировать случайность очень легко. У нас нет для нее интуитивного чувства. Случайность невидима с ракурса «за кончиком носа». Мы можем ее увидеть, только если посмотрим со стороны.

Психолог Эллен Лэнгер продемонстрировала, как плохо мы воспринимаем случайность, в серии экспериментов. В одном она попросила студентов Йельского университета поучаствовать в игре «Орел или решка» и угадать, как упадет подброшенная кем-то тридцать раз монетка. Студенты не могли видеть, как монетку подбрасывают, но им после каждого броска сообщали результаты. Результаты, правда, были подтасованы: у всех студентов оказался одинаковый результат — 15 угадываний и 15 промахов, но при том половине студентов сказали, что они угадали первые несколько раз подряд, в то время как другие начали с череды промахов. Затем Лэнгер спросила у студентов, как, по их мнению, у них получится, если эксперимент повторить. Студенты, которые начали с череды угадываний, имели завышенное представление о своих способностях и заявили, что снова будут блистать. Лэнгер назвала это «иллюзией контроля» и «иллюзией предсказания». Подумайте о контексте: в эксперименте участвовали студенты элитного университета, которые знали, что их интеллектуальные способности тестируют с помощью занятия, являющегося воплощением случайности. Как написала Лэнгер, можно было ожидать от них «сверхрациональности». Однако первый же результат, с которыми столкнулись студенты, обманул их и заставил искренне верить в то, что они могут предсказать случайные итоги[74].

За пределами лабораторий Йельского университета иллюзии подобного рода — обычное дело. Взять хотя бы деловые новости по телевизору, где говорящих голов часто представляют, упоминая их драматические успехи в прогнозировании: «Педро Зифф предсказал обвал 2008 года!» Это делается для укрепления их репутации, чтобы мы захотели узнать их следующий прогноз. Но даже если предположить, что предыдущий их прогноз был успешным — а это далеко не всегда соответствует действительности, — нам это практически ничего не говорит о точности гостя, как поняли бы зрители, если бы включили ненадолго мыслительную систему 2. Даже играющий в дартс шимпанзе может попасть в яблочко, если бросит достаточное количество дротиков. И любой может запросто «предсказать» очередной обвал биржевого рынка, если постоянно будет предрекать, что тот вот-вот обвалится. В то же время многие люди серьезно воспринимают эти пустые заявления.

Еще один вариант заблуждений — выделить необыкновенно успешного человека, показать, что совершенное им было крайне маловероятно, и заключить, что ему или ей просто не могло настолько повезти. Такое часто происходит в новостях, посвященных Уолл-стрит. Кто-нибудь обходит рынок шесть или семь лет подряд, журналисты пишут биографию великого инвестора, рассчитывают, как маловероятно добиться таких результатов исключительно благодаря удаче, и триумфально объявляют, что это — доказательство мастерства. Ошибка? Они игнорируют факт: огромное количество людей пыталось сделать то, что удалось этому великому. Если их было множество тысяч, вероятность, что кому-то настолько повезет, резко увеличивается. Подумайте о победителе в лотерее. Фантастически маловероятно, что один конкретный билет, зачастую из множества миллионов, выиграет главную лотерею, — но мы не думаем, что победители в лотерею обладают высоким искусством выбора билетов, потому что знаем: продаются миллионы билетов, и существует большая вероятность, что где-нибудь кто-нибудь купит выигрышный.

Похожую ошибку можно найти, если покопаться в нераспроданных тиражах бизнес-книг: корпорация или генеральный директор в ударе, успех следует за успехом, деньги гребутся лопатой, а журналы пестрят льстивыми биографиями. Что дальше? Неизбежно появляется книга, перечисляющая эти успехи и уверяющая читателей, что они добьются таких же, если просто будут делать то же, что делали эта корпорация или генеральный директор. Истории могут быть правдивыми или сказочными, но понять это невозможно. Ведь подобные книги редко предоставляют убедительные доказательства того, что именно перечисленные качества или действия привели к счастливым результатам. И уж совсем маловероятно, что к таким же счастливым результатам придут те, кто будет стараться им подражать. И очень редко в таких книгах признают, что в дело мог вмешаться фактор, находящийся за пределами контроля героя, — а именно удача[75].

Чтобы не уподобляться этому несчастному жанру, я должен однозначно заявить, что предоставленные до сего момента свидетельства не доказывают, что суперпрогнозисты действительно супер, и уж точно не призывают читателей отправиться в Санта-Барбару и сесть за руль красного кабриолета в надежде научиться предсказывать будущее так же точно, как Даг Лорч. Так что же мы должны думать о Даге и других? Они суперпрогнозисты или суперсчастливчики?

Не торопитесь с ответом. Это еще одна назойливая фальшивая дихотомия — из тех, что жужжат, подобно комарам, вокруг попыток судить о суждениях. Большая часть вещей в жизни включает в себя мастерство и удачу в различных пропорциях. В смеси могут присутствовать практически одна удача и очень малое количество мастерства или практически одно мастерство и совсем немного удачи — а также один из тысячи других возможных вариантов. Из-за такого многообразия очень сложно вычленить, что относится к мастерству, а что — к удаче. Эту проблему глубоко исследовал глобальный финансовый стратег Майкл Мобуссин в своей книге «Уравнение успеха». Но, как заметил Мобуссин, существует элегантное «правило большого пальца», то есть общий принцип, который можно применить к спортсменам и генеральным директорам, биржевым аналитикам и суперпрогнозистам. Он включает в себя так называемую регрессию к среднему значению.

Некоторые статистические концепции одновременно легко понять и легко забыть. Регрессия к среднему значению — одна из них. Вот, например, средний рост мужчины — 173 см. А теперь представьте мужчину, рост которого 183 см, и подумайте о возможном росте его сына (см. график). Изначальный импульс вашей системы 1 может подсказать вам, что его рост тоже 183 см. Это возможно, но маловероятно. Чтобы понять почему, нужно подключить серьезные рассуждения системы 2. Вообразите, что мы знаем рост всех людей и рассчитали корреляцию роста отцов и сыновей. Мы обнаружим сильное, но неидеальное отношение, корреляцию около 0,5, как видно по линии, идущей через данные, на графике справа. Она говорит нам, что, если рост отца 183 см, нам нужно сделать компромиссное предположение, основанное как на росте отца, так и на среднем росте популяции. Наше лучшее предположение для роста сына будет 178 см. Рост сына уменьшился в сторону среднего значения на 5 см, заняв промежуточную позицию между средним ростом населения и ростом отца[76].

Но, как я сказал, регрессию к среднему значению так же легко забыть, как и легко понять. Допустим, вы страдаете от хронической боли в спине. День на день не приходится: иногда вы чувствуете себя хорошо, иногда боль терпимая, но периодически становится ужасной. Конечно, именно в тот день, когда испытываете ужасную боль, вы решите обратиться к гомеопату или какому-нибудь другому распространителю медицинских услуг, не подтвержденных научными доказательствами. На следующий день вы просыпаетесь и… чувствуете себя лучше! Лечение работает! Возможно, тут подействовал эффект плацебо — но возможно и то, что вы почувствовали бы себя лучше, даже если бы вообще не получили никакого лечения, благодаря регрессии к среднему значению. Этот факт просто не приходит вам в голову, если вы не задумаетесь как следует, вместо того чтобы прийти к выводу, который делает ваш ракурс «за кончиком носа». Эта скромная маленькая ошибка ответственна за множество вещей, в которые люди верят, хотя им не следовало бы этого делать.

Лучшее предположение о росте сына, исходя из роста отца, предполагающее корреляцию 0,5 между двумя переменными

Если же вы будете постоянно держать в голове регрессию к среднему значению, она может стать ценным инструментом. Представьте, что у нас есть 2800 добровольцев, которые второй раз предсказывают исход 104 подбрасываний монетки. Распределение опять будет выглядеть как гауссова кривая с большинством людей в районе 50 % и крошечным количеством, которые правильно предскажут почти все или почти ничего. Но кто на этот раз покажет изумительные результаты? Скорее всего, другие люди. Корреляция между раундами будет близка к нулю, и лучшее предсказание по поводу успеха любого прогнозиста будет в районе 50 % — другими словами, произойдет тотальная регрессия к среднему значению.

Чтобы доказать это безошибочно, представьте, что мы попросим только тех, кто показал изумительно хорошие результаты в первом раунде, повторить упражнение. Благодаря регрессии к среднему значению очень вероятно, что большинство во второй раз покажут результат хуже. И ухудшение будет самым большим у тех, кому в первом раунде больше всего повезло. Угадавшие в первый раз 90 % могут резко понизить свой успех, до 50 %. Конечно, есть вероятность, что несколько человек и во второй раз покажут выдающийся результат, но тот факт, что остальные быстро регрессируют к среднему значению, заставит нас задуматься, прежде чем мы объявим их гуру подбрасывания монеток. Пусть они выполнят это упражнение снова. Рано или поздно удача от них отвернется.

Таким образом, регрессия к среднему значению — незаменимый инструмент в тестировании степени удачи в показателях: Мобуссин отмечает, что медленная регрессия чаще наблюдается в деятельности, в которой доминирует мастерство, быстрая же больше ассоциируется со случайностью[77].

Чтобы проиллюстрировать это утверждение, давайте представим себе двух людей, участвующих в турнире IARPA, — Фрэнка и Нэнси (см. график). В течение первого года Фрэнк выдавал ужасные результаты, а Нэнси — выдающиеся. На гауссовой кривой внизу Фрэнк помечен нижним показателем 1 %, а Нэнси — верхним показателем 99 %. Если их результаты были вызваны исключительно удачей — как с подбрасыванием монетки, — в течение второго года мы можем ожидать, что Фрэнк и Нэнси регрессируют к среднему значению, т. е. к 50 %. Если их результаты были в равных долях обусловлены мастерством и удачей, мы можем ожидать половинчатую регрессию: Фрэнк поднимется примерно до 25 % (между 1 и 50 %), а Нэнси опустится до 75 % (между 50 и 100 %). Если же их результаты полностью зависели от мастерства, не будет никакой регрессии: Фрэнк проявит себя так же ужасно в течение второго года, а Нэнси будет все так же блистать.

Степень удачи в турнире определяет степень регрессии к среднему значению от одного года к другому

Так и какие же результаты получились у суперпрогнозистов за несколько лет? Это ключевой вопрос. И ответ на него — феноменально хорошие. Например, за второй и третий год мы увидели процесс, обратный регрессии к среднему значению: суперпрогнозисты в общем и целом, включая Дага Лорча, на самом деле увеличили свой отрыв от других прогнозистов.

Но этот результат должен вызвать подозрение у внимательных читателей. Он означает, что за результатами суперпрогнозистов стоит совсем мало удачи — или ее и вовсе нет. А учитывая то, что они предсказывали — и редкую неопределенность, которая кроется в некоторых вопросах, — я сильно в этом сомневаюсь. Некоторые ситуации разрешились в последний момент благодаря внезапным событиям, которые никто с этой стороны от Господа не способен был предугадать. В частности, задавали вопрос на тему, произойдет ли фатальное столкновение судов в Восточно-Китайском море. Ответ оказался утвердительным, причем произошло это в последний момент перед окончанием срока, на который задавался вопрос, когда разозленный капитан рыболовецкого судна пырнул ножом южнокорейского офицера прибрежной охраны, конфисковавшего его судно за нарушение границы. Другие вопросы покоятся на сложных взаимодействиях между системами переменных. Возьмите, к примеру, вопрос о цене на нефть, который давно уже считается могилой для репутаций прогнозистов[78]. Количество факторов, которые могут как повысить цену на нефть, так и понизить ее, огромно: от действий нефтяников в США до действий джихадистов в Ливии и производителей батарей в Силиконовой долине. А количество переменных, которые могут повлиять на указанные факторы, еще больше. Многие из этих случайных связей еще и нелинейные — что, как показал Эдвард Лоренц, означает, что даже такое крошечное действие, как взмах крыльями бабочки, может иметь драматические последствия.

Итак, перед нами загадка. Если удача играет существенную роль, почему мы не наблюдаем существенную регрессию суперпрогнозистов как единой команды к общему среднему значению? Их показатели должен увеличивать какой-то противоположный процесс. И несложно догадаться, какой именно: по окончании первого года, когда была определена первая когорта суперпрогнозистов, мы поздравили их, объявили, что они «супер», и определили их в команды с другими суперпрогнозистами. Вместо регрессии к среднему значению их результаты стали еще лучше. Это позволяет предположить, что награждение статусом «супер» и размещение в командах с интеллектуально стимулирующими коллегами настолько улучшило показатели, что позволило нивелировать регрессию к среднему значению, которую мы бы увидели в противоположном случае. За третий и четвертый год мы «собрали свежий урожай» суперпрогнозистов и сформировали из них элитные команды, что дало нам новые возможности для сравнения сопоставимых понятий. Новые когорты продолжали показывать такие же хорошие или даже лучшие результаты, чем в предыдущий год, опять-таки вопреки гипотезе о регрессии.

Но, как отлично знают работники Уолл-стрит, смертные не могут бесконечно сопротивляться законам статистического тяготения. Постоянство в показателях суперпрогнозистов как группы не может замаскировать неизбежную ротацию некоторых из числа лучших. Корреляция между качеством результатов, выдаваемых отдельными личностями от одного года к другому, составляет около 0,65 — это слегка выше, чем между ростом отцов и сыновей. Так что следует ожидать значительной регрессии к среднему значению. И мы именно это и наблюдаем: каждый год примерно 30 % отдельных суперпрогнозистов выпадают из двух процентов высшего звена. Однако демонстрируется и хорошее постоянство с течением времени: получается, что 70 % суперпрогнозистов остаются суперпрогнозистами. Вероятность, что такое постоянство возникнет в среде тех, кто играет в игру «Орел или решка» (где корреляция от года к году составляет 0 %), — менее 1 к 100 000 000. Однако вероятность такого постоянства в среде суперпрогнозистов (где корреляция составляет 0,65) уже гораздо выше, около 1 к 3[79].

Все это подводит к двум ключевым выводам. Во-первых, мы не должны относиться к звездам любого года как к несокрушимым, даже к Дагу Лорчу. Удача играет свою роль — и вполне ожидаемо, что и у суперпрогнозистов может выдаться плохой год и они будут демонстрировать обычные результаты, так же как и спортсмены высшей лиги не каждый год находятся в лучшей форме.

Но более существенный — и более обнадеживающий — вывод заключается в том, что суперпрогнозисты не просто удачливы. В основном их результаты отражают мастерство. И это порождает важный вопрос: почему суперпрогнозисты так хороши?

Глава V Суперумные?

В 2008 году Сэнфорду «Сэнди» Силлману диагностировали множественный склероз. Болезнь пока что не угрожала жизни, но очень изнуряла Сэнди. Он чувствовал себя слабым и изможденным. У него болели спина и бедра, он с трудом ходил. Даже набирать текст на клавиатуре стало для него проблемой. К 2011 году, вспоминает Сэнфорд, он окончательно осознал, что будущее не сулит ему ничего хорошего. Вскоре пришлось оставить и работу по изучению атмосферы.

Сэнди было пятьдесят семь. Он понимал, что потеря работы образует брешь в его жизни, которую нужно чем-то заполнить и заниматься этим «чем-то» в том темпе, который он может себе позволить. Поэтому, прочитав о турнире по прогнозированию, который набирает добровольцев, он записался и начал делать прогнозы для проекта «Здравое суждение». В электронном письме, которое отослал с помощью программы, переводящей речь в текст, он сообщил мне:

Когда люди перестают работать, они чувствуют себя слегка потерянными и слегка бесполезными. Я подумал, что GJP может стать для меня «переходным проектом»: меньше давления и ответственности, чем на работе, но все же что-то значимое и поддерживающее мозг в рабочем состоянии.

И какой мозг! У Сэнди степень бакалавра искусств со специализацией в математике и физике от Университета Брауна, а также степень магистра естествознания по технологической программе МТИ и вторая степень магистра по прикладной математике в Гарварде. После этого он защитил диссертацию по прикладной физике в Гарварде и приступил к научному исследованию атмосферы в Университете Мичигана, где его работы с такими устрашающими названиями, как, например, «Эффекты дополнительных нонметановых летучих органических соединений, органических нитратов и прямых эмиссий кислородосодержащих органических соединений на глобальную химию тропосферы», принесли ему признание и награды. И его интеллектуальные интересы не ограничены областью математики и естествознания. Он страстный читатель, причем не только на английском. Он свободно говорит по-французски благодаря школьной программе и научной практике в Швейцарии. Также он говорит по-русски благодаря русской жене, а еще может говорить и читать по-итальянски, потому что, «когда мне было 12 лет, я решил, что хочу изучать итальянский, и начал заниматься этим самостоятельно». Еще он говорит по-испански, но уверен: испанский настолько похож на итальянский, что считать это знанием еще одного отдельного языка нельзя.

К сожалению, прогноз Сэнди о его здоровье оказался правильным. В 2012 году он ушел в бессрочный отпуск по болезни, хотя, как написал в типичном для себя мягком и любезном обращении к коллегам, «я бы предпочел рассматривать это эквивалентом раннего ухода на пенсию».

Более приятным было то, что значительное количество других прогнозов Сэнди также оказались точными. Первый год турнира, после случайного распределения в контрольный режим, при котором он должен был заниматься прогнозированием самостоятельно, Сэнди финишировал с результатом Брайера 0,19. Это позволило ему сравнять счет с абсолютным чемпионом и обойти примерно 2800 остальных, большинство из которых работали в более стимулирующих условиях. Сэнди был в восторге.

Слегка непрофессионально в этом признаваться, но, конечно, это очень будоражит. Чувствуешь себя потрясающе, такое приятное покалывание во всем теле. Только один раз со мной было подобное — когда я в старшей школе выиграл в математическом соревновании. Наверное, в душе я все еще старшеклассник[80].

Когда мы составили наш первый список суперпрогнозистов, имя Сэнди оказалось в верхней строке.

Сложно не подозревать, что причина выдающихся результатов Сэнди — его ум. То же самое касается и других суперпрогнозистов.

Через два года после начала проекта мы устроили встречу суперпрогнозистов в конференц-зале Хантсмен-холла в Уортонской школе. Уже из разговоров было понятно, что в зале собрались очень умные люди, внимательно отслеживаюшие новости, особенно в наиболее респектабельных СМИ. А еще они любят книги. Когда я спросил Джошуа Фрэнкела, что он читает для удовольствия, молодой режиссер из Бруклина начал сыпать именами таких интеллектуальных авторов, как Томас Пинчон, а поразмыслив немного, добавил, что недавно прочел биографию немецкого ученого-ракетостроителя Вернера фон Брауна и различные произведения по истории Нью-Йорка. Впрочем, Фрэнкел осторожно добавил, что книги о Нью-Йорке также нужны ему для работы, так как он продюсирует оперу о легендарном столкновении между великим нью-йоркским специалистом по городской планировке Робертом Мозесом и свободомыслящей противницей планирования Джейн Джекобс. С Фрэнкелом опасно было бы иметь дело на передаче Jeopardy!.

Так следует ли из этого, что суперпрогнозисты лучше просто потому, что они более эрудированные и умные, чем остальные люди? Это было бы лестно для них, но разочаровывающе для других. Эрудиция — то, что все мы можем повысить, но медленно. Людям, не поддерживавшим умственную активность, можно практически не надеяться догнать тех, кто учился всю жизнь. Интеллект кажется еще более серьезным препятствием. Есть те, кто верит в таблетки и компьютерные задачи, повышающие когнитивные способности, и когда-нибудь их правота, возможно, будет доказана, но большинство людей считает, что интеллект взрослого человека — относительно статичное явление, зависящее от того, насколько вам повезло в ДНК-лотерее при зачатии, и от того, насколько вам повезло родиться в любящей и обеспеченной семье. Если суперпрогнозирование — работа исключительно для гениев из организации «Менса» с тремя стандартными отклонениями в тесте IQ (а это 1 % населения), то подавляющее большинство остальных людей никогда в эти ряды не впишутся. Так и зачем пытаться?

Идея, что эрудиция и интеллект — движущая сила предвидения, правдоподобна, но, как отлично показал Арчи Кокран, правдоподобия недостаточно. Гипотезу надо протестировать. Благодаря второму руководителю проекта Барбаре Меллерс и добровольцам, которые прошли через утомительную череду психологических тестов до того, как начать прогнозировать, у нас была информация, позволившая это сделать[81].

Чтобы определить подвижный интеллект или природную способность к решению задач, добровольцам нужно было справиться с заданиями вроде того, что приведено на странице 137: заполнить пустое пространство внизу справа. Чтобы решить эту задачу, нужно идентифицировать закономерности распределения паттернов в ряду (каждый ряд должен содержать определенный символ в центре фигур) и колонках (каждая колонка должна содержать все три фигуры). Правильный ответ — вторая фигура во втором ряду[82].

Однако мощные навыки распознавания паттернов не особо вам помогут, если вы не знаете, где искать их в реальном мире. Так что мы измерили кристаллизованный интеллект, то есть эрудицию, используя как вопросы по государственному устройству США («Сколько судей входит в состав Верховного суда?»), так и более глобальные («Какие нации являются постоянными членами Совета Безопасности ООН?»).

Подвижный интеллект как индуктивное пространственное мышление

Прежде чем мы подойдем к результатам, вспомните о том, что в GJP вызвалось участвовать несколько тысяч человек за первый год, и те 2800 из них, которые оказались достаточно мотивированы, чтобы выдержать все тестирования и делать прогнозы, далеки от случайно выбранного образца. Это важно. Случайные выборки обеспечивают репрезентативность населения, из которого они взяты. Если этого нет, мы не можем предполагать, что наши добровольцы представляют большинство населения — как США, так и любого другого места. В конце концов, наши 2800 добровольцев — люди, которые прочитали о турнире прогнозирования в блоге или в статье, подумали: «Да, я хотел бы потратить довольно много драгоценного времени, анализируя политику Нигерии, долговые обязательства Греции, военные расходы Китая, добычу нефти и газа в России и другие сложные геополитические вопросы. И мне хотелось бы заниматься этим большую часть года безо всякого материального поощрения, если не считать подарочный сертификат на 250 долларов». Мы можем быть вполне уверены, что это люди необычные. Так что для понимания роли интеллекта и эрудиции в успехе суперпрогнозистов нужно сделать еще один шаг: мы должны сравнить интеллект и эрудицию суперпрогнозистов с интеллектом и эрудицией основного населения Соединенных Штатов.

Мы так и сделали — и что же обнаружили? Обычные прогнозисты продемонстрировали показатели по интеллекту и эрудиции выше, чем у 70 % населения. Результаты суперпрогнозистов были еще лучше: выше, чем у 80 % населения.

Обратите внимание на три момента. Первый: отличие в интеллекте и эрудиции между средним человеком и прогнозистом выражено сильнее, чем между прогнозистами и суперпрогнозистами. Второй: хотя суперпрогнозисты демонстрируют результат значительно выше среднего, он не запределен, и большинство из них и близко не попадают на так называемую территорию гениальности (концепция этой территории проблематична и часто определяется условно как верхний 1 % населения или уровень IQ от 135 и выше).

Так что, получается, интеллект и эрудиция помогают, но не поднимают порог слишком высоко — и в итоге, чтобы быть суперпрогнозистом, необязательно иметь ученую степень Гарвардского университета или уметь говорить на пяти языках. Этот вывод меня полностью удовлетворяет, потому что он совпадает с догадкой Даниэля Канемана, которой он поделился со мной много лет назад, когда я только начинал свое исследование: серьезные, углубленно знающие предмет эксперты не будут делать прогнозы намного лучше внимательных читателей New York Times. Вас это тоже должно удовлетворять: если вы все еще читаете эту книгу, возможно, ваших способностей для суперпрогнозирования вполне достаточно. Но требуемый уровень интеллекта и эрудиции — это еще не все. Множество умных и информированных прогнозистов турнира значительно отставали от точности суперпрогнозистов. А история так просто кишит выдающимися людьми, предсказания которых оказывались в итоге далеко не провидческими. Роберт Макнамара, министр обороны при президентах Кеннеди и Джонсоне, считался одним из «лучших и ярчайших», однако он совместно с коллегами пошел на эскалацию войны во Вьетнаме, твердо веря в то, что, если Южный Вьетнам достанется коммунистам, за ним последует вся Юго-Восточная Азия, а это подвергнет США опасности. Их уверенность не основывалась на серьезном анализе. На самом деле вообще ни одного серьезного анализа этого важнейшего прогноза не было проведено до 1967 года — то есть только через несколько лет после того, как приняли решение об эскалации[83]. Макнамара писал в автобиографии:

Наше решение базировалось на основаниях, которые имели серьезные изъяны. Мы не смогли критически проанализировать наши убеждения, ни тогда, ни позже[84].

В общем и целом, главное — не способность решать задачи. Главное — то, как вы эту способность используете.

Метод Ферми

Вот вопрос, который определенно не задавался на турнире прогнозистов: сколько в Чикаго настройщиков пианино?

Даже не думайте воспользоваться Google-поиском, чтобы ответить на него: итало-американский физик Энрико Ферми, центральная фигура в изобретении атомной бомбы, придумал эту маленькую тренировку для мозга за несколько десятилетий до изобретения интернета. И у студентов Ферми не было под рукой «Желтых страниц Чикаго». У них не было ничего — и в то же время Ферми ожидал, что они произведут достаточно точный подсчет.

За пределами класса Ферми большинство людей просто нахмурилось бы, закатило глаза, почесало за ухом и вздохнуло. «Ну, может…» — длинная пауза, после которой они выдали бы ответ. Каким образом они к нему пришли? Спросите у них — и они просто пожмут плечами и не скажут ничего более определенного, чем: «Мне показалось, что это правильно». Ответ словно вытащен из черного ящика; сами ответившие не представляют, откуда он взялся.

Ферми знал, что люди способны на большее. Ключевым действием должно было стать «вскрытие» вопроса другими вопросами, из серии «что должно быть правдой, чтобы это произошло?». В данном случае можно «вскрыть» вопрос, задав следующий: «Какая информация позволит мне ответить на этот вопрос?»

Так что же нам нужно, чтобы рассчитать количество настройщиков пианино в Чикаго? Их количество зависит от того, какой фронт работ по настройке пианино существует в Чикаго и сколько работы выполняет один настройщик. Так что я смогу ответить на этот вопрос, если буду знать четыре факта:

1. Количество пианино в Чикаго.

2. Как часто пианино настраиваются.

3. Сколько времени занимает настройка пианино.

4. Сколько часов в неделю работает среднестатистический настройщик.

Располагая первыми тремя фактами, я могу выяснить общее количество работы по настройке пианино в Чикаго. Затем я разделю это количество на число в последнем факте — и таким образом буду иметь очень хорошее представление о том, сколько в Чикаго работает настройщиков пианино.

Но у меня нет информации ни по одному из этих пунктов! Так что можно подумать, что я просто потратил время впустую, когда обменял один вопрос, на который я не знаю ответа, на четыре таких же.

Однако это не так. Ферми осознавал, что при делении вопроса на четыре мы лучше разводим известное и неизвестное. Таким образом, не исключается и угадывание, то есть вытаскивание числа из черного ящика. Но мы вывели процесс угадывания на свет и теперь можем его проинспектировать. Окончательный результат в этом случае обычно оказывается более точным, чем при вытаскивании из черного ящика любого числа, после того как мы прочитали вопрос впервые.

Конечно, это означает, что мы должны преодолеть глубоко укоренившийся страх показаться глупыми. Метод Ферми бросает нам вызов: сможем ли мы совершить ошибку? В этой ситуации я попытаюсь как можно лучше продумать каждый из четырех пунктов.

1. Сколько пианино в Чикаго? Я понятия не имею. Но так же, как я вскрыл первый вопрос, я могу вскрыть этот, спросив себя, что мне нужно знать, чтобы на него ответить.

а) Сколько людей живет в Чикаго? Не уверен, но знаю, что Чикаго — третий по величине город в США после Нью-Йорка и Лос-Анджелеса. И мне кажется, что в Лос-Анджелесе 4 миллиона человек или около того. Это уже что-то. Чтобы сузить количество вариантов, Ферми советовал установить интервал уверенности: промежуток вариантов, в которых вы уверены на 90 %, содержит правильный ответ. Я вполне уверен, что людей в Чикаго больше, чем, скажем, 1,5 миллиона. И меньше, чем, скажем, 3,5 миллиона. Но где правильный ответ в этом промежутке? Я не уверен. Так что возьму середину и предположу, что в Чикаго живет 2,5 миллиона человек.

б) Какой процент людей владеет пианино? Для большинства семей пианино слишком дороги, а большинству из тех, кто может этот инструмент себе позволить, он на самом деле не нужен. Так что я предположу, что пианино владеет один человек из сотни. Это ответ, больше похожий на вытащенный из черного ящика, но он — лучшее мое предположение.

в) Сколько организаций (школ, концертных залов, баров) владеют пианино? И опять-таки я не знаю. Но многие. А в некоторых, например в музыкальных школах, их должно быть много. И снова я сделаю догадку из разряда черного ящика и удвою количество пианино — до двух на сотню человек.

г) Со всеми этими предположениями я могу произвести несколько простых математических действий и вычислить, что в Чикаго 50 тысяч пианино.

2. Как часто настраивают пианино? Возможно, раз в год. Это кажется мне правдоподобным. Почему? Не знаю. Еще одно предположение из черного ящика. Сколько времени требуется на настройку пианино? Я бы сказал, два часа. И опять это предположение из черного ящика.

4. Сколько часов в неделю работает среднестатистический настройщик пианино? На этот вопрос я могу ответить.

a) Стандартная американская рабочая неделя — 40 часов, минус 2 недели отпуска. Не думаю, что рабочая неделя настройщика пианино чем-то отличается. Так что я умножу 40 часов на 50 недель, и у меня получится 2000 часов в году.

б) Однако настройщики пианино должны тратить какое-то время на путешествия между инструментами, поэтому я должен снизить это количество. Сколько времени они проводят между заказами? Предположу, что 20 % рабочего. Итого получится, что среднестатистический настройщик пианино работает 1600 часов в году.

Теперь я соберу все свои предположения, чтобы сделать окончательный подсчет: если 50 тысяч пианино нужно настраивать раз в год, и на настройку одного инструмента уходит два часа, это 100 тысяч часов на настройку пианино. Разделим это на ежегодное количество рабочих часов одного настройщика — и мы получим 62,5 настройщика пианино в Чикаго.

Значит, мой ответ будет: в Чикаго — шестьдесят три настройщика пианино.

Насколько я близок к правильному ответу? Многие люди за долгие годы пытались разгадать классическую загадку Ферми. В том числе психолог Дэниел Левитин, чью презентацию решения я здесь адаптировал[85]. Левитин обнаружил 83 упоминания настройщиков пианино в «Желтых страницах Чикаго», но многие были дубликатами — как, например, предприятия с несколькими телефонными номерами. Так что точное количество определить невозможно. Но мои подсчеты, основанные на большом количестве грубых прикидок, оказались на удивление близки к правде.

Ферми был знаменит своими подсчетами. С очень небольшим количеством или полным отсутствием информации под рукой он часто делал ориентировочные калькуляции вроде вышеизложенных — и приходил к итогу, который в результате последующей проверки оказывался на удивление точным. На многих факультетах физики и инженерного дела подсчеты Ферми или проблемы Ферми — странные задания вроде «рассчитайте количество квадратных дюймов пиццы, потребляемых всеми студентами университета Мэриленда в течение одного семестра» — входят в учебную программу.

Подходом Левитина к подсчету Ферми я поделился с группой суперпрогнозистов, и этот метод получил всеобщее одобрение. Сэнди Силлман сказал мне, что подсчет Ферми был так важен в его работе с атмосферными моделями, что стал «частью моего способа мышления».

Далее мы убедимся в том, что для прогнозиста это огромное преимущество[86].

Загадочное убийство

12 октября 2004 года Ясир Арафат, 75-летний лидер Организации освобождения Палестины, серьезно заболел; симптомы включали рвоту и боль в животе. В течение следующих трех недель ему стало хуже. 29 октября Арафата транспортировали на самолете в больницу во Франции. Он впал в кому. Десятилетия назад, еще до того, как Арафат стал государственным деятелем, он был мишенью бомбежек и обстрелов и пережил немало покушений израильтян. Однако 11 ноября 2004 года было объявлено, что человек, который когда-то казался несокрушимым врагом Израиля, мертв. Точно неизвестно, что именно его убило. Однако еще до его смерти появились слухи, что Ясира Арафата отравили.

В июле 2012 года исследователи в Институте радиационной физики при медицинском отделении университета Лозанны в Швейцарии объявили, что проверили некоторые личные вещи Арафата и обнаружили неестественно высокий уровень полония-210. Это зловещий знак. Полоний-210 — радиоактивный элемент, который при попадании внутрь организма может оказаться смертельным. В 2006 году Александра Литвиненко, бывшего русского шпиона, который жил в Лондоне и был одним из самых серьезных критиков Владимира Путина, убили с помощью полония-210.

В том же году, в августе, вдова Арафата дала разрешение на эксгумацию его тела и дальнейшее обследование результатов двумя независимыми агентствами, в Швейцарии и Франции. IARPA поставила перед суперпрогнозистами вопрос: обнаружит ли французское или швейцарское расследование повышенный уровень содержания полония в останках тела Ясира Арафата?

На первый взгляд, это сложный вопрос, загадочное убийство из серии «Место преступления: Иерусалим», со всеми византийскими хитросплетениями израильско-палестинского конфликта на заднем плане. Как может обычный человек его решить? Наверное, начнет с догадки, которая пришла в голову в тот же момент, когда он прочитал этот вопрос.

Насколько мощной будет эта догадка — зависит от человека. Кому-то, кто почти ничего не знал про Арафата и долгий израильско-палестинский конфликт, инстинкты просто шепнут что-нибудь. Но если человек хорошо разбирается в вопросе и долго интересовался политикой в этом взрывоопасном регионе, он услышит скорее крик: «Израиль никогда бы так не сделал!» — или, наоборот: «Конечно, это сделал Израиль!» Подобная догадка — ракурс «за кончиком носа». Она выскакивает из черного ящика. Как именно она возникает у человека, который ее испытывает, — не могу сказать. Но ее очень просто превратить в прогноз. Насколько сильно это убеждение? Если ваша догадка — «Израиль бы никогда так не сделал!», ваш прогноз будет 5 или 0 %. Если «Конечно, это сделал Израиль» — предскажите 95 или 100 %, и дело в шляпе. Если ваше мнение более амбивалентно, выберите что-нибудь ближе к 50 %. Когда знатоки, выступающие на телевидении, разражаются залпом прогнозов, они поступают примерно так же.

Точные прогнозы так не делаются. Если в перспективе «за кончиком носа» содержится ошибка, вы ее не отследите — так же, как не отследите, если скажете: «Десять центов!», отвечая на тест когнитивной рефлексии.

И здесь кроется ошибка. Нашли ее?

Прочитайте еще раз вопрос: «Найдет ли французское или швейцарское расследование повышенный уровень содержания полония в останках тела Ясира Арафата?» Ни вариант «Израиль бы никогда так не сделал!», ни вариант «Конечно, это сделал Израиль» на самом деле не являются ответом на него. Система 1 выполнила классический прием «заманить и подменить»: заменила сложный вопрос, который был задан на самом деле, легким вопросом, который задан не был.

Ловушки можно было избежать. Ключ к этому — метод Ферми.

Билл Флэк живет в Керни, штат Небраска, — в самом сердце Среднего Запада, на огромном расстоянии от Ближнего Востока. Мягко говоря, у него нет особых познаний в области израильско-палестинского конфликта. Но они ему и не нужны, чтобы начать работать над вопросом.

Думая, как Ферми, Билл вскрыл вопрос, задав себе другой: «Что нужно, чтобы ответ был утвердительным? Что нужно, чтобы он был отрицательным?» Билл понял, что первая ступень в его анализе не имеет ничего общего с политикой. Полоний быстро разрушается. Чтобы ответ был утвердительным, ученые должны иметь возможность обнаружить это вещество в останках человека, который мертв уже несколько лет. Смогут ли они это сделать? Сокомандник поделился ссылкой на отчет швейцарской команды по проверке вещей Арафата — и Билл прочитал его, ознакомился с принципом проверки на полоний и убедился в том, что обнаружить его возможно. Только после этого он перешел к следующей стадии анализа.

И вновь Билл спросил себя, как останки Арафата могли быть заражены достаточным количеством полония, чтобы результат получился положительным. Очевидно, что ответ «Израиль отравил Арафата» был одним из возможных. Но из-за того, что Билл весьма тщательно вскрыл вопрос, он понял, что есть и другие варианты. У Арафата было много врагов внутри Палестины. Они могли его отравить. Также было возможно, что «какая-нибудь палестинская фракция сознательно ввела ему яд посмертно, чтобы создать видимость: Израиль сотворил с Арафатом то же, что впоследствии было сделано с Литвиненко»[87], — сказал мне Билл позже. Эти варианты имели значение, потому что каждый дополнительный способ заражения полонием тела Арафата увеличивал вероятность того, что оно действительно было заражено. Билл также заметил, что всего лишь одна из европейских команд должна была дать положительное заключение, чтобы правильным ответом на вопрос стало «да», так что это тоже сдвинуло стрелку.

Процесс ответа еще только начался, но благодаря анализу Билла в стиле Ферми он уже избежал ловушки в стиле «заманить и подменить» и подготовил дорожную карту для дальнейшего анализа. Это был потрясающий старт.

Первым делом — взгляд снаружи

Так каков же следующий шаг? Большинство людей, достаточно разумных, чтобы не делать сразу заключения, основанные на интуиции по поводу виновности Израиля, подумают, что настало время засучить рукава и углубиться в сложную политическую обстановку, окружавшую Арафата в момент его смерти.

Но нет, еще слишком рано. Чтобы проиллюстрировать почему, я задам вопрос по поводу семьи Ренцетти.

Ренцетти живут в небольшом доме номер 84 по Честнат-авеню. Франку Ренцетти 44 года, он работает бухгалтером в компании по грузоперевозкам. Мэри Ренцетти — 35, она работает неполный день в детском саду. У них один ребенок, Томми, ему пять. Камилла, овдовевшая мать Франка, тоже живет с ними.

Вопрос такой: насколько вероятно, что у Ренцетти есть домашнее животное?

Чтобы ответить на него, большинство людей сразу начнут присматриваться к семейным деталям. «Ренцетти — итальянская фамилия, — подумает кто-нибудь, — а Франк и Камилла — итальянские имена. Это может значить, что Франк вырос с множеством братьев и сестер, но у него самого только один ребенок. Возможно, он хочет иметь большую семью, но не может ее себе позволить. Вполне вероятно, что в качестве компенсации он завел домашнее животное». Кто-то другой может подумать так: «Люди заводят домашних животных для детей, а у Ренцетти всего один ребенок, и он слишком мал, чтобы самостоятельно заботиться о питомце. Значит, это маловероятно». Подобные рассуждения могут оказаться очень соблазнительными, особенно если располагать бо́льшим количеством деталей, чем то, которое привел я.

Но суперпрогнозисты не станут рассматривать ни один из этих факторов — по крайней мере сначала. Первое, что они сделают, — выяснят, какой процент американских семей владеет домашними животными.

Статистики называют это базовой ставкой: насколько какое-то явление распространено внутри широкой категории. Даниэль Канеман придумал для него гораздо более выразительный визуальный термин: взгляд снаружи в противоположность взгляду изнутри, который применяется для рассмотрения специфики каждого отдельного случая. Несколько минут поисков информации в Google — и я знаю, что 62 % американских семей владеют домашними животными. Это взгляд снаружи. Начав со взгляда снаружи, я прихожу к выводу, что есть 62 %-ная вероятность того, что у семьи Ренцетти имеется домашнее животное. После этого я переключусь на взгляд изнутри, рассмотрю все детали о семье Ренцетти и использую их для того, чтобы сдвинуть эти изначальные 62 % вверх или вниз.

Предпочитать взгляд изнутри — естественно. Он обычно отличается конкретностью и наполнен привлекательными деталями, из которых можно сконструировать историю. Взгляд снаружи, как правило, абстрактен, лишен деталей и не подходит для сочинения историй. Так что даже умные, состоявшиеся люди регулярно забывают принимать его во внимание. Колумнист Wall Street Journal и бывший спичрайтер Рейгана Пегги Нунан однажды предрекла демократам большие проблемы: опросы общественного мнения обнаружили, что рейтинг Джорджа У. Буша, опустившийся на дно к моменту окончания его второго срока, через четыре года поднялся до 47 % и сравнялся с рейтингом действующего президента Обамы. Нунан посчитала это поразительным — и глубоко значимым[88]. Однако если бы она использовала взгляд снаружи, то выяснила бы, что рейтинг президента всегда возрастает после того, как он покидает свой пост. Даже рейтинг Ричарда Никсона повысился. Таким образом, совершенно не удивительно, что отношение к Бушу улучшилось, — и это явственно указывает на то, что Пегги Нунан извлекла из данного факта иллюзорные выводы.

Суперпрогнозисты не допускают подобных ошибок. Если бы у Билла Флэка спросили, произойдет ли в течение ближайших 12 месяцев вооруженное столкновение между Китаем и Вьетнамом на почве каких-нибудь пограничных споров, он не стал бы моментально вникать в особенности конкретного спора и текущего состояния отношений Китая и Вьетнама. Он бы вместо этого сначала посмотрел, как часто случались военные стычки в прошлом. «Допустим, конфликт между Китаем и Вьетнамом происходит каждые пять лет, — говорит Билл, — я использую модель пятилетнего повторения, чтобы предсказать будущее». Таким образом, взгляд снаружи говорит Биллу, что в любом году существует 20 %-ная вероятность столкновения. Установив этот факт, Билл посмотрит на текущую ситуацию — и подвинет цифру вверх или вниз.

Часто есть возможность найти другие взгляды снаружи. В проблеме Ренцетти процент владельцев домашних животных в Америке — один взгляд снаружи. Но он может быть уточнен. Отдельные дома, рассчитанные на одну семью, как дом 84 по Честнат-авеню, больше подходят для проживания домашних животных, чем многоквартирные. Таким образом, мы можем сузить угол обзора и направить его на процент владельцев домашних животных среди проживающих в американских отдельных домах — допустим, это 73 %. Второй взгляд снаружи лучше соответствует конкретному рассматриваемому нами случаю, так что, наверное, ставка 73 % будет лучше, чем изначальная.

Конечно, я упростил задачу, предлагая примеры, в которых взгляд снаружи очевиден. А каким он может быть в вопросе с Арафатом и полонием? Это сложно. Покойные близневосточные лидеры не эксгумируются регулярно, чтобы выяснить, не были ли они отравлены, поэтому мы не можем воспользоваться поиском в Google и выяснить, что яд обнаружен в 73 % подобных случаев. Но это не означает, что мы можем пропустить взгляд снаружи и сразу переходить к взгляду изнутри.

Давайте поразмышляем об этом, используя метод Ферми. У нас есть знаменитый человек, который мертв. Главные органы расследования считают, что оснований для подозрения у них достаточно, и поэтому эксгумируют тело. Как часто в подобных обстоятельствах расследование выявляет факт отравления? Я не знаю — и нет способа выяснить это. Однако я знаю, что, по крайней мере, возникают серьезные причины для судов и медицинских организаций заняться расследованием. Процент вероятности, таким образом, должен быть существенно выше нуля. То есть, скажем, как минимум 20 %. Но вероятность не может быть 100 %, потому что, если бы свидетельства были настолько четкими, их бы выявили до погребения. Так что давайте скажем, что вероятность не может быть выше 80 %. Это большой промежуток. Среднее значение — 50 %. Такой взгляд снаружи может служить нам отправной точкой. Возможно, вы задаетесь вопросом, почему именно взгляд снаружи должен идти первым. Что мешает углубиться сначала во взгляд изнутри и сделать выводы, а потом уже обратиться ко взгляду снаружи? Разве такой способ не сработает? К сожалению, нет, скорее всего, не сработает. Причина заключается в базовой психологической концепции, которая называется якорением.

Делая подсчеты, мы, как правило, начинаем с какого-то числа и «настраиваем» его. Число, с которого мы начинаем, называется якорем. Это важно, потому что мы, как правило, не «настраиваем» его до конца, а плохой якорь запросто может привести к плохому подсчету. Бросить плохой якорь на удивление легко. Классические эксперименты Даниэля Канемана и Амоса Тверски продемонстрировали, как легко повлиять на суждение людей, просто представив им число — любое, пусть даже очевидно бессмысленное, — как выбранное вращением барабана[89]. Так что суперпрогнозист, который начинает работу, углубляясь во взгляд изнутри, рискует, что его уведет в сторону число, не имеющее практически или совсем никакого смысла. Но если человек сперва займется взглядом снаружи, его анализ начнется с осмысленного якоря. А хороший якорь — очевидное преимущество.

Взгляд изнутри

Вы изменили вопрос соответственно методу Ферми, сверились со взглядом снаружи, и теперь наконец можно углубиться во взгляд изнутри. В случае с вопросом про Арафата и полоний это означает углубление в политику и историю Ближнего Востока. Тема эта весьма обширна, а значит, вам нужно заполнить книгами небольшую библиотеку и засесть в ней на полгода, так?

Не так. Подобное усердие может вызвать восхищение, но оно не приведет к нужному результату. Если вы будете внимательно изучать одно дерево, затем другое, затем третье, вы очень быстро заблудитесь в лесу. Правильный взгляд изнутри не включает в себя бесконечное блуждание и впитывание всей подряд информации в надежде, что вам каким-то образом явится откровение. В нем есть осмысленность и целенаправленность: это исследование, а не прогулка[90].

И снова ключ здесь — в методе Ферми. Когда Билл Флэк использовал этот метод для ответа на вопрос об Арафате и полонии, он осознал, что существует несколько путей, ведущих к ответу «да»: Израиль мог отравить Арафата; его могли отравить враги в Палестине; останки Арафата могли быть отравлены, чтобы его смерть выглядела как отравление. Гипотезы, подобные этим, — идеальная основа для исследования взгляда изнутри.

Начнем с первой: Израиль отравил Ясира Арафата полонием. Что нужно для того, чтобы это было правдой?

1. У Израиля был полоний или имелся к нему доступ.

2. Израиль хотел смерти Арафата достаточно сильно, чтобы пойти на большой риск.

3. У Израиля была возможность отравить Арафата полонием.

Каждый из этих элементов может быть изучен — на предмет свидетельств «за» и «против», — чтобы сделать вывод о вероятности, с которой они могут соответствовать действительности. После этого рассматривается следующая гипотеза, а затем еще одна.

Похоже на работу детектива — и это она и есть, или, точнее, настоящая работа детектива, а не то, что показывают в фильмах по телевизору. Методичное, медленное занятие, требующее больших умственных затрат. Но эффект от него гораздо больший, чем от бесцельного блуждания в лесу информации.

Теза, антитеза, синтез

Итак, у вас есть взгляд снаружи и взгляд изнутри. Теперь их нужно соединить — так же, как мозг соединяет ракурсы, полученные от двух глазных яблок, в единую картину.

Дэвид Рогг, суперпрогнозист и пенсионер, работающий неполный день инженером компьютерных программ в Вирджинии, проделал подобную работу, когда разбирал вопрос о террористах в Европе. Это было в начале 2015 года, вскоре после убийства одиннадцати человек из редакции парижского сатирического журнала Charlie Hebdo. От IARPA поступил следующий вопрос: «Состоится ли атака военных исламистов во Франции, Великобритании, Германии, Нидерландах, Дании, Испании, Португалии или Италии между 21 января и 31 марта 2015 года?»

В тот момент, когда СМИ полнились информацией об исламском терроризме и мусульманских сообществах в Европе, было очень соблазнительно сразу прибегнуть к взгляду изнутри. Но Дэвид так не поступил. Первым делом он нашел список исламских террористических атак в «Википедии». Затем посчитал количество атак в отдельных странах за последние пять лет. Всего их было шесть. «Так я рассчитал базовую ставку — она оказалась 1,2 атаки в год», — написал он в форуме GJP.

Определившись со взглядом снаружи, Дэвид переключился на взгляд изнутри. За предыдущие несколько лет движение Исламского государства Ирака и Сирии (ИГИС, или ИГИЛ) значительно усилилось. Сотни европейских мусульман к нему присоединились. И ИГИЛ неоднократно угрожало Европе террористическими атаками. Дэвид решил, что это сильно изменило ситуацию и информация от 2010 года и ранее уже утратила актуальность. Поэтому он выбросил ее из своих расчетов. Это подняло базовую ставку до 1,5 («что, я подозреваю, все равно низковато»), учитывая уровень угроз и скорость пополнения рядов ИГИЛ. Однако Дэвид также отметил резко усилившиеся меры безопасности после нападения на Charlie Hebdo, что должно было снизить вероятность новой атаки. Взвесив оба эти фактора, Дэвид решил: «Я подниму вероятность только, скажем, на 1/5 — до 1,8 [атаки в год]».

Для этого прогноза у него оставалось 69 дней. Так что Дэвид разделил 365 на 69. Затем умножил на 1,8. У него получился результат 0,34. Таким образом, он сделал вывод, что существует вероятность 34 %, что ответ на вопрос IARPA окажется утвердительным[91].

Это был образцово-показательный сплав внешнего и внутреннего взглядов. Но Дэвид не сказал: «Окончательный ответ — 34 %», как участник шоу «Кто хочет стать миллионером?». Если помните, он поделился своим анализом с участниками форума GJP. Почему? Потому что хотел знать, что думают его сокомандники. Иными словами, он искал другие ракурсы.

Взглянуть на ситуацию снаружи, изнутри и синтезировать оба взгляда — это не конец. Это хорошее начало. Суперпрогнозисты постоянно ищут другие взгляды, которые они могут синтезировать с собственными.

Есть много разных способов посмотреть на ситуацию в ином ракурсе. Что думают другие суперпрогнозисты? Какие у них сформировались взгляды снаружи и изнутри? Что говорят эксперты? Можно даже научить себя видеть другие ракурсы.

Когда Билл Флэк приходит к какому-то суждению, он часто объясняет свой ход мыслей сокомандникам — как это сделал Дэвид Рогг, — и просит, чтобы они его покритиковали. Частично он делает это, так как надеется, что они заметят некие огрехи и предложат свои ракурсы. Кроме того, изложение суждения в письменном виде — способ отстраниться от него, сделать шаг назад и внимательно рассмотреть. «Это самопроверка, — говорит он. — Согласен ли я с этим? Есть ли здесь логические дыры? Надо ли мне искать что-то еще, чтобы их заполнить? Если бы я был другим человеком, смогло бы это меня убедить?»

Очень верный ход. Исследователи обнаружили: если людей попросить просто представить, что их изначальное суждение неверно, серьезно подумать о причинах и затем сделать другое умозаключение, в результате появляется вторая оценка, которая, объединенная с первой, улучшает точность практически на столько же, как если попросить сделать умозаключение еще одного человека[92]. Того же эффекта можно достичь, если просто сделать перерыв в несколько недель и попросить людей сделать второе умозаключение. Такой подход, основанный на концепции «мудрости толпы», называется «толпа изнутри». Миллиардер и финансист Джордж Сорос — живое воплощение данного подхода. Ключ к его успеху, как он сам не раз заявлял, — в привычке отстраниться от самого себя, оценить свои суждения и предложить другой ракурс самому себе[93].

Есть и более простой путь получить новую перспективу рассмотрения вопроса: слегка изменить формулировку. Представьте вопрос вроде: «Даст ли правительство ЮАР визу далай-ламе в ближайшие шесть месяцев?» Наивный прогнозист тут же пойдет искать свидетельства того, что далай-лама получит визу, игнорируя те, которые предполагают, что он ее не получит. Более умудренный прогнозист знает о предвзятости подтверждения и будет искать свидетельства обоих исходов. Но если вы постоянно думаете над вопросом «Получит ли он визу?», ваше ментальное игровое поле будет наклонено в одном направлении — и вы можете незаметно соскользнуть в предвзятость подтверждения: «Это же Южная Африка! Представители черного правительства страдали от апартеида! Конечно, они дадут визу тибетскому Нельсону Манделе!» Чтобы проверить эту тенденцию, переверните вопрос с ног на голову и спросите: «Откажет ли правительство ЮАР далай-ламе в визе в ближайшие шесть месяцев?» Это крошечное изменение формулировки дает возможность сделать наклон поля в другом направлении и начать искать причины, по которым правительство может отказать в визе — и желание не злить крупнейшего торгового партнера среди них будет не последней.

Прогнозирование стрекозы

Взгляды снаружи, взгляд изнутри, другие взгляды снаружи и изнутри, вторые собственные мнения… так много ракурсов — и неизбежно много противоречивой информации. Аккуратный синтез противоположных взглядов снаружи и изнутри, который проводит Дэвид Рогг, может создать впечатление, что все просто, но на самом деле это не так. И сложность только повышается с повышением количества ракурсов, добавляемых в синтез.

Комментарии, которые публикуют суперпрогнозисты на форуме GJP, полны диалектических оговорок «с одной стороны… с другой стороны». Причем двумя сторонами суперпрогнозисты не ограничиваются. Один прогнозист, пытаясь понять, согласится ли Саудовская Аравия на решение ОПЕК о сокращении объемов производства в ноябре 2014 года, писал:

С одной стороны, Саудовская Аравия не сильно рискует, позволяя ценам на нефть оставаться низкими, так как у нее есть большие финансовые резервы. С другой стороны, она нуждается в высокой цене на нефть, чтобы расходовать больше на социальные нужды, что необходимо для поддержания лояльности к монархии. Однако же, с третьей стороны, саудовцы могут думать, что не в состоянии контролировать падение цен на нефть, учитывая ажиотаж добычи в Северной Америке и падающий глобальный спрос. Поэтому они могут счесть сокращение производства бесполезным. Окончательный ответ: скорее нет, 80 %.

Как в итоге выяснилось, саудовцы действительно не поддержали сокращение производства, к изумлению многих экспертов[94].

Это «глаз стрекозы» в действии. И да, такой взгляд требует больших умственных затрат. Суперпрогнозисты постоянно участвуют в дискуссиях со взвешиванием «за» и «против», причем заводят их далеко за пределы границы, на которой большинство людей слегло бы с мигренью. Они — полная противоположность людей, которые с ходу скажут: «Десять центов!» на тесте когнитивной рефлексии, и именно поэтому, что совершенно неудивительно, показали в этом тесте отличные результаты. Забудьте старый совет подумать дважды. Суперпрогнозисты часто думают трижды, а иногда это служит для них только разминкой перед тем, как по-настоящему углубиться в анализ.

И в то же время они обычные люди. Прогнозы — их хобби. Единственная их награда за это занятие — подарочный сертификат и право хвастаться на «Фейсбуке». Почему же они вкладывают в это дело столько усилий? Один из ответов — в том, что для прогнозистов это развлечение. «Потребность в когнитивной деятельности» — психологический термин для тенденции включаться в тяжелую умственную работу и получать от нее удовольствие. Люди с высокой потребностью в когнитивной деятельности — из тех, кто любит кроссворды и судоку, чем сложнее, тем лучше, и все суперпрогнозисты в тестах на эту потребность показывают высокие результаты.

Также с большой вероятностью здесь задействован элемент личности. В психологии личности одно из качеств «большой пятерки» — это «открытость к опыту», имеющая разные измерения, в том числе предпочтение разнообразия и интеллектуальное любопытство. Это качество безошибочно узнается во многих суперпрогнозистах. Большинство людей, не живущих в Гане, сочтут вопрос «Кто победит в президентских выборах в Гане?» бесполезным. Они не будут знать, с чего начинать и зачем вообще за него браться. Когда я привел этот гипотетический вопрос Дагу Лорчу и спросил, какой была бы его реакция, он ответил: «Что ж, это возможность узнать что-то о Гане»[95].

Но по существу, как и с интеллектом, здесь важны не столько присущие кому-то качества, сколько поведение. Из человека, который великолепно решает головоломки, мог бы получиться отличный прогнозист, но если он не подвергает сомнению базовые, эмоционально заряженные представления, он зачастую будет уступать человеку с меньшими интеллектуальными способностями, который имеет большую склонность к самокритическому мышлению. Самое главное — не ваша способность решать задачи, а то, как вы эту способность используете.

Посмотрите на Дага Лорча. Его природные способности очевидны. Но он не считает, что ему достаточно того, чем его наделила природа. Он культивирует свои способности. Даг знает, что, когда люди читают для удовольствия, они имеют склонность тяготеть к себе подобным. Поэтому он создал базу данных, в которую входят сотни информационных источников — от New York Times до мало кому известных блогов, — рассортированные по идеологической ориентации, тематике и географическому происхождению, а затем написал программу, которая выбирает, что ему следует читать следующим, используя критерий разнообразия. Благодаря простому изобретению он гарантированно знакомится с разными ракурсами. Даг не просто непредвзят. Он активно непредвзят.

Активная непредвзятость (АН) — концепция, разработанная психологом Джонатаном Бароном, кабинет которого находится напротив моего в Пенсильванском университете. Тест Барона на АН предлагает согласиться или не согласиться со следующими утверждениями:

Люди должны принимать во внимание свидетельства, которые идут вразрез с их убеждениями.

Полезнее обращать внимание на тех, кто с тобой не согласен, чем на тех, кто с тобой согласен.

Изменение мнения — признак слабости.

Интуиция — лучший ориентир для принятия решений.

Важно держаться своих убеждений, даже если сталкиваешься со свидетельствами против них.

Вполне предсказуемо, что суперпрогнозисты получили высокие результаты в тесте Барона. Но важнее то, что они — живое воплощение этой концепции. Слова у них не расходятся с делом.

Для супепрогнозистов убеждения — это гипотезы, которые нужно тестировать, а не сокровища, которые нужно охранять. Было бы слишком легкомысленно сводить суперпрогнозирование к слогану вроде тех, что клеят на бамперы автомобилей, но если бы мне пришлось это сделать, я бы выбрал именно эти слова.

Глава VI Суперкванты?

Мы живем в эпоху Больших данных. Гигантские, процветающие сети информационных технологий производят огромные объемы информации, которая может быть проанализирована специалистами по ее обработке, вооруженными мощными компьютерами и мудреной математикой. Из информации извлекаются порядок и значения. Реальность видится и предвидится, как никогда ранее. И большинство из нас, давайте будем честными перед самими собой, понятия не имеет, как специалисты по обработке данных делают все это. Их работа нас слегка устрашает, если не завораживает. Как в знаменитом высказывании заметил ученый и автор научной фантастики Артур С. Кларк, «любая достаточно продвинутая технология неотличима от волшебства».

Лайонел Левин, доцент математики в Корнелле, — один из таких волшебников. Его резюме включает в себя степень бакалавра математики в Гарварде, степень доктора философии по математике в Беркли, целый ряд престижных грантов и стипендий и еще более длинный ряд научных работ с такими оккультными названиями, как «Автомодельные пределы внутренних агрегативных моделей со множеством источников». Как и ожидается от математических волшебников, он молод. Он окончил Гарвард в том же году, когда разведывательное сообщество решило, что Саддам Хусейн со 100 %-ной вероятностью обладает оружием массового поражения.

А еще Левин — суперпрогнозист. И хоть это и исключительный случай, он подчеркивает основную черту суперпрогнозистов: они все хорошо умеют обращаться с цифрами. Большинство из них отлично справилось с тестом на базовые математические способности, включающим вопросы из серии «Вероятность получить вирусную инфекцию — 0,05 %. Сколько людей из 10 000 будет инфицировано?» (ответ — 5). И математические способности очевидны из их послужных списков. Многие из них имеют образование, связанное с математикой, естествознанием и компьютерным программированием. Даже Джошуа Франкель, режиссер из Бруклина, который сейчас обретается в мире творчества, учился в Нью-Йорке в физико-математической школе, и его первая работа после окончания колледжа включала в себя создание компьютерных визуальных эффектов. Я пока еще не встречал ни одного суперпрогнозиста, который имел бы затруднения с математикой, и большинство из них прекрасно умеют пользоваться числами на практике, что периодически и делают. Когда Билла Флэка просят предсказать что-нибудь вроде курсов обмена валют, он углубляется в их исторические колебания и создает модель, основанную на методе Монте-Карло. Для знатока это базовые вещи. Для всех остальных — что-то столь же экзотическое, как древнеарамейский язык.

На Уолл-стрит математических волшебников называют квантами — и математика, которую они используют, может выглядеть гораздо более эзотерично, чем модели Монте-Карло. Учитывая тягу суперпрогнозистов к информации, было бы логично подозревать, что именно это объясняет их выдающиеся результаты. Алгоритмический пасс рукой, произнесенное шепотом статистическое заклинание — и вуаля! Изумительно точный прогноз! Математикам может понравиться этот вывод, но люди, которые со школы не совершали никаких вычислений, прочитав это, покрылись холодным потом: ведь они только что увидели слово «вычисление», и оно воздвигло между ними и суперпрогнозистами крепостную стену со рвом.

На самом деле не существует ни крепостной стены, ни рва. Хотя суперпрогнозисты и правда периодически создают сложные математические модели или консультируются с другими людьми, это бывает редко. Подавляющее большинство их прогнозов — продукты тщательных размышлений и сбалансированных суждений. «Действительно была парочка вопросов, где мне пригодилась математика», — оглядывается Лайонел Левин на свой опыт прогнозирования, но в остальных случаях он полагается на субъективное суждение: «В основном я занимаюсь балансированием, нахожу релевантную информацию — и решаю, насколько она релевантна, как она должна повлиять на мой прогноз». Неиспользование математики для доцента математики даже предмет гордости. Люди по умолчанию будут предполагать, что его успех основан на профессиональных способностях, считает он, поэтому «я вроде как действую вопреки — стараюсь доказать, что могу быть хорошим прогнозистом, не используя математику»[96].

Однако тот факт, что практически все суперпрогнозисты хорошо обращаются с числами, не просто совпадение. Математические способности действительно помогают, но не потому, что позволяют создавать невероятные математические модели, позволяющие предвидеть будущее. Истина проще, тоньше и гораздо интереснее.

Где Усама?

В начале 2011 года внимание американского разведывательного сообщества привлек странный комплекс сооружений. Он был обнесен высокими стенами, что типично для богатого района пакистанского города Абботтабада. Но обитатели комплекса никому не показывались на глаза — очевидно, и не хотели. Это было необычно. Еще имелись обрывки и отголоски информации, в совокупности свидетельствовавшие о том, что это место — резиденция Усамы бен Ладена. Данное обстоятельство уже приближалось к уникальному.

Неужели действительно, спустя почти десятилетие после событий 9/11, обнаружили лидера террористов? Сейчас ответ на этот вопрос известен всем. Но тогда аналитики его не знали. Каждый должен был прийти к сложному заключению, которое могло повлечь военную операцию во взрывоопасной стране, располагающей ядерным оружием. Эти заключения и их последствия позже были экранизированы в фильме «Цель номер один».

«Я собираюсь встретиться с президентом, и когда посмотрю ему в глаза, мне хотелось бы знать, без всяких экивоков, что каждый из вас думает по этому поводу, — говорит актер Джеймс Гандольфини, играющий директора ЦРУ Леона Панетту в „Цели номер один“. Он сидит во главе стола совещаний и убийственным взглядом смотрит на сотрудников. — Итак, все очень просто. Он там, мать вашу, или не там?»

Первым отвечает заместитель директора. «Мы не работаем с определенностью, — говорит он. — Мы работаем с вероятностью. По моему мнению, существует 60 % вероятности, что это он». Панетта в фильме показывает на следующего. «Согласен, — говорит он. — 60 %». — «Я даю 80 %, — заявляет следующий. — Меня убеждает оперативная маскировка». — «Вы, парни, хотя бы по какому-то поводу можете к одному мнению прийти?» — негодует Панетта. Так он опрашивает всех сидящих за столом, одного за другим. Шестьдесят процентов, восемьдесят, шестьдесят. Панетта откидывается на спинку стула и вздыхает. «Это гребаная куча мнений, а?»

Давайте поставим фильм на паузу. Что больше всего хочет получить Леон Панетта в фильме? Согласие. Он хочет, чтобы все люди за столом пришли к единому мнению и чтобы он сам был уверен, что это мнение верно — или, по крайней мере, что оно лучшее из возможных. Большинство людей в подобной ситуации чувствовали бы себя так же. Согласие придает уверенности. Его отсутствие… пусть мы не используем цветистый язык, которым выражается вымышленный Панетта, но нам понятны его чувства. Однако вымышленный Панетта не прав. Людей за столом попросили высказать свое независимое суждение по поводу сложной проблемы и сообщить директору ЦРУ свое искреннее мнение. Даже если бы они все рассматривали одни и те же свидетельства — а на самом деле там наверняка были какие-то вариации, — вряд ли пришли бы к абсолютно одинаковым выводам. Все они разные, с разным образованием, подготовкой, опытом и типом личности. Умный руководитель не станет ждать единого мнения; а если оно появится — это предупреждающий знак, что перед ним результат группового мышления. Разброс суждений — отличное доказательство того, что люди за столом на самом деле думают каждый сам за себя и предлагают уникальный ракурс, под которым сами смотрят на проблему. Вымышленный Леон Панетта должен был прийти в восторг, услышав разные суждения от разных людей. Это была «мудрость толпы» в подарочной упаковке. Все, что ему оставалось сделать, — синтезировать полученные суждения. Для начала хорошо бы подошло обычное усреднение. Или он мог бы совершить взвешенное усреднение — так, чтобы мнения, которым он больше доверяет, оказались бы в финальном заключении более весомыми. В любом случае это глаз стрекозы в процессе работы.

Я спросил настоящего Леона Панетту об этой знаменитой сцене, и он подтвердил, что действительно произошло нечто подобное. «Многие из этих людей были разведывательными аналитиками, которые уже какое-то время участвовали в разведоперациях. В той комнате было много опыта», — вспомнил он. Но не много согласия. Суждения варьировались «от тех, кто считал, что шансы не выше 30–40 %, до людей, которые ставили на 90 % и выше, — и еще было множество мнений между этими величинами». Но настоящий Леон Панетта, бывший конгрессмен, глава администрации при президенте Клинтоне и министр обороны при президенте Обаме, отреагировал на разнообразие мнений совсем не так, как персонаж в фильме. Он его только приветствовал. «Я просил людей вокруг меня говорить мне не то, что, по их мнению, я хотел услышать, а делиться своими искренними мыслями по вопросу», — сказал Панетта[97]. Когда был руководителем администрации президента, он считал сбор и представление разных мнений важнейшей частью своей работы. Настоящий и вымышленный Леон Панетта — полная противоположность друг другу.

А теперь давайте вернемся к фильму. После того как вымышленный Леон Панетта выражает отвращение к разбросу мнений, Майя, главный персонаж «Цели номер один», получает шанс. Все это время она сидела в углу комнаты и кипела от возмущения. «Сто процентов, что он там, — заявляет она. — Ладно, хорошо, 95 %, потому что я знаю, что вас всех пугает определенность. Но на самом деле — сто!» Вымышленный Панетта впечатлен. В то время как все остальные мямлят что-то насчет неопределенности, Майя являет собой воплощение стенобитного тарана. После обнаружения загадочного комплекса сооружений она была настолько уверена, что бен Ладен скрывается именно там, что хотела немедленно разбомбить все в пыль. Неделями, которые тянутся и тянутся без принятия решения о нападении, она фломастером пишет, сколько дней прошло, на стеклянной двери кабинета своего начальника. Мы видим, как она гневно подходит к стеклу и выводит «21» большими красными цифрами, обводя в кружок. Затем она пишет 98, 99, 100 и подчеркивает толстым маркером. Мы чувствуем ее скрученное в пружину нетерпение. Майя права. Бен Ладен там. Не обращайте внимания на остальные мнения.

Вымышленный Панетта разделяет чувства Майи и зрителей. Остальные не желают прямо ответить «да» или «нет», позже говорит он помощнице, потому что они «зашуганные». Степени вероятности — это для слабаков.

Давайте снова нажмем на паузу и поразмышляем, как думает киношный Леон Панетта. Он видит только два варианта: «да, бен Ладен там» и «нет, его там нет». На его ментальном циферблате только два значения, там нет никакого «может быть», не говоря уже о градациях. Судя по тому, как разворачивается действие «Цели номер один», создатели фильма уважают эту позицию. И они рассчитывают на то, что зрители разделят их мнение. Усама бен Ладен там? Да или нет? Это мышление «без экивоков». Так думает Майя, и она права.

Или так кажется, пока вы не задействуете систему 2 и не подумаете еще раз. В реальности мнение Майи необоснованно. Учитывая свидетельства, которыми она располагала, человек в комплексе сооружений мог оказаться бен Ладеном. Кто-то может поспорить, что вероятность этого очень высока. Но 100 %? Абсолютная уверенность? Никаких шансов, что это не он? Нет. Человек в комплексе мог оказаться другим террористом. Или наркодилером, афганским полевым командиром, торговцем оружием, а возможно, богатым пакистанским бизнесменом, страдающим от параноидальной шизофрении. Даже если бы вероятность каждой из альтернатив крошечная, вместе они бы легко сложились в 1, 2, 5 % и больше — так что мы точно не могли быть уверены на 100 %, что это Усама бен Ладен. Имеют ли значение такие тонкие различия? Давайте вспомним, что разведывательное сообщество в свое время было на 100 % уверено, что Саддам Хусейн располагал оружием массового поражения. Так что ответ — да, имеют.

Конечно, пока Майя гневно расхаживала туда-сюда, существовала объективная правда. Бен Ладен действительно был там. Убеждение Майи оказалось верным, но оно было более экстремальным, чем свидетельства, которые могли его поддержать; таким образом, ее мнение было «верным, но необоснованным» — зеркальное отражение «неверной, но обоснованной» позиции, которую бы заняло разведывательное сообщество, если бы снизило свой «верняк» до 60 или 70 % по поводу Саддама Хусейна и ОМП. Итоговый результат — обернувшийся удачей для Майи и неудачей для разведсообщества — ничего не меняет.

Настоящий Леон Панетта понимает подобные парадоксы процесса-результата. И он гораздо меньше любит определенность, чем вымышленный Леон Панетта. «Ничто не может быть на 100 % точным», — несколько раз повторил он во время интервью.

Настоящий Леон Панетта мыслит как суперпрогнозист[98].

Третье место действия

Похожая сцена изображена в книге, написанной журналистом Марком Боуденом. Только на этот раз человек во главе стола — не вымышленный Леон Панетта, а настоящий Барак Обама.

Сидя в легендарном зале оперативных совещаний в Белом доме, Обама слушал высказывания различных офицеров ЦРУ по поводу личности человека в загадочном пакистанском здании. Лидер команды офицеров ЦРУ заявил: он практически уверен в том, что это бен Ладен. «Он обозначил свой уровень уверенности как 95 %», — написал Марк Боуден в книге «Финиш: убийство Усамы бен Ладена», в которой рассказывается о принятии решения, стоявшего за одним из самых успешных разведывательно-диверсионных рейдов в истории США. Второй офицер ЦРУ согласился с первым. Но остальные смотрели на ситуацию менее оптимистично. «Четыре старших офицера Директората национальной разведки сделали обзор дела и написали свои мнения, — приводит информацию Боуден. — Уверенность большинства — около 80 %. Однако у некоторых она была 40 или даже 30 %». Еще один офицер сказал, что на 60 % уверен: бен Ладен находится в том комплексе.

«Понятно, это все вопрос вероятности», — сказал в ответ президент, согласно изложению Боудена.

Боуден делает свое замечание: «С тех пор как агентство почти десятилетие назад сделало неверное заключение — о том, что Саддам Хусейн прятал оружие массового поражения, что запустило долгую и очень дорогостоящую войну, — ЦРУ ввело почти комическую процедуру взвешивания определенности… Это было похоже на попытки включить в здравые суждения математические формулы». Боудену определенно не понравилось, что ЦРУ использовало числа и степени вероятности. Так же, как и Бараку Обаме, если верить Боудену. «В итоге все это оборачивается, как обнаружил президент и как он потом мне объяснил, не большей определенностью, а большей неразберихой».

Боуден сообщил, что в более позднем интервью Обама сказал: «В этой ситуации тебе начинают предлагать вероятности, которые маскируют неуверенность, вместо того чтобы предоставить полезную информацию». Затем автор книги написал, что «для Обамы не составляло сложности признаться в этом самому себе. Если бы он начал действовать, основываясь на полученной информации, это была бы просто-напросто ставка в азартной игре. Крупная ставка».

Выслушав большой разброс мнений, Обама обратился ко всем собравшимся в комнате: «Это пятьдесят на пятьдесят, — сказал он, и все замолчали. — Послушайте, ребята, это все равно что подбросить монету. Я не могу принять решение в условиях, когда у нас нет большей уверенности»[99].

Боуден, очевидно, восхищается выводом Обамы. Но прав ли он?

Предоставленная информация обрывочна, но, судя по ней, общая оценка офицеров ЦРУ — «мудрость толпы» — была около 70 %. А Обама заявил, что вероятность «пятьдесят на пятьдесят». Что он имел в виду? Тут нужно быть осторожными, потому что у нас есть несколько вариантов.

Один из вариантов: Обама буквально имел в виду то, что сказал. Он услышал разброс мнений и остановился на 50 % как самом приближенном к действительности числе. В таком случае он неправильно воспринял информацию. Коллективное суждение выдало бо́льшую вероятность, и, если основываться на рассказе Боудена, у него не было оснований для того, чтобы счесть 50 % более точным вариантом. Это просто число, взятое из воздуха.

Но, как показали исследования, люди, которые выбирают понятие «50 %» или «пятьдесят на пятьдесят», часто не имеют этого в виду буквально. Они хотят сказать: «я не уверен», или «я не знаю точно», или просто «может быть»[100]. Учитывая контекст, подозреваю, что Обама имел в виду именно это.

В таком случае у его мнения могут быть основания. Обама выступал в роли руководителя, принимающего важнейшее решение. Он вполне мог считать, что должен приказать нанести удар, если есть любая существенная вероятность, что бен Ладен находится в комплексе сооружений. Неважно, какой была бы эта вероятность: 90, 70 или даже 30 %. Так что, вместо того чтобы тратить время на выяснение точной цифры, он просто прекратил дискуссию и двинулся дальше[101].

Конечно, я не знаю, о чем на самом деле думал Обама. Существует и еще одно возможное объяснение, которое гораздо сложнее доказать. Как и вымышленного Леона Панетту, Обаму мог встревожить большой разброс мнений. Отсутствие согласия могло заставить его подумать, что все эти мнения не заслуживают доверия. Поэтому он отошел на позицию, которую теоретики вероятности называют «априорное незнание», то есть состояние, в котором вы находитесь до того, как узнаете, упадет монетка орлом или решкой или, в этом случае, будет ли Обама в спальне, когда к нему постучатся «морские котики» из ВМС. И это была ошибочная позиция, потому что в данном случае он не воспользовался всей предоставленной информацией полностью[102]. Но в отличие от вымышленного Леона Панетты, ментальный циферблат Обамы содержал не только два значения, но еще и третье: может быть. На нем он и остановился.

Изложение Боудена напомнило мне фразу, сказанную вскользь примерно тридцать лет назад Амосом Тверски. Мы тогда входили в состав комиссии Национального совета по исследованиям, которой дали задание предотвратить ядерную войну. В вопросе вероятностей, сказал он тогда, у большинства людей есть только три установки: «случится», «не случится» и «может быть, случится». У Амоса было слегка хулиганское чувство юмора. Также он чувствовал абсурдность деятельности академической комиссии по спасению мира. Так что я на 98 % уверен, что он шутил. И на 99 % уверен, что его шутка отражает правду о человеческих суждениях.

Вероятность в каменном веке

Люди справлялись с неопределенностью с самого зарождения человечества. И все это время мы не имели доступа к статистическим моделям неопределенности, потому что их не существовало. Лучшие умы начали серьезно обдумывать вопрос вероятности на удивление поздно по историческим меркам — как гласит одно из мнений, только после публикации работы Якоба Бернулли Ars Conjectandi в 1713 году.

До этого у людей была только одна возможность — полагаться на перспективу «за кончиком носа». Вы видите тень, двигающуюся в зарослях. Стоит ли беспокоиться? Вы пытаетесь представить льва, нападающего из кустов. Если образ мгновенно появляется в голове — бегите! Как мы увидели во второй главе, так работает система 1. Если отклик достаточно силен, может возникнуть бинарное заключение: «Да, это лев» и «Нет, это не лев». Если он слабее, появится неопределенная средняя возможность: «Возможно, это лев». Что этому ракурсу, ракурсу «за кончиком носа», не под силу — так это суждение настолько тонкое, что можно делать различие между, скажем, 60 и 80 % вероятности: это лев. Такой процесс требует медленного, сознательного, осторожного обдумывания. Конечно, когда имеешь дело с серьезными проблемами выживания, как наши предки, такие тонкие различия обычно не нужны, даже могут быть нежелательны. Циферблат с тремя значениями дает четкие, быстрые указания. Это лев? ДА = беги! МОЖЕТ БЫТЬ = не теряй бдительности. НЕТ = расслабься. Возможность делать различие между 60 и 80 % вероятности мало что тут может добавить. На самом деле подобный тонкий анализ может замедлить принятие решения — и привести к гибели.

В этом свете предпочтение ментальных циферблатов с двумя и тремя значениями имеет смысл. И многие исследования подчеркивают этот пункт. Мать, готовая заплатить определенную сумму, чтобы снизить риск заболевания ее ребенка серьезной болезнью с 10 до 5 %, возможно, будет готова заплатить в 2–3 раза больше, чтобы снизить риск с 5 до 0 %. Почему снижение риска с 5 до 0 % гораздо ценнее снижения с 10 % до 5 %? Потому что оно дает больше, чем снижение риска на 5 %, — оно дает определенность. Как 0, так и 100 % имеют в нашей голове гораздо больший вес, чем должны бы были согласно математическим моделям экономистов[103]. И опять-таки это неудивительно, если подумать о мире, в котором эволюционировал наш мозг. В нем всегда существовала хотя бы крошечная вероятность, что где-то поблизости скрывается лев. Или змея. Или кто-то с дубинкой, желающий завладеть вашей хижиной. Или что-то еще из бесчисленных угроз, с которыми сталкивались люди. Но наши предки не могли постоянно находиться в состоянии бдительности. Это бы слишком нагружало мозг. Им нужны были зоны, свободные от тревог. Решение? Игнорируйте небольшие вероятности и используйте как можно чаще циферблаты с двумя значениями. Лев или есть, или его нет. Только когда между этими двумя значениями оказывается что-то неоспоримое, которое вынуждает признать третье «деление шкалы», мы поворачиваем стрелку нашего ментального циферблата на «может быть»[104].

Гарри Трумэн однажды пошутил, что хотел бы послушать отчет одноглазого экономиста, потому что ему надоело слышать постоянное «с одной точки зрения», «с другой…», — это сильно напоминает шутку Тверски. Мы хотим ответов. Уверенное «да» или «нет» гораздо больше нас удовлетворяет, чем «может быть», и этот факт объясняет, почему СМИ так часто обращаются к ежам, всегда уверенным в том, что произойдет, какими бы плохими ни оказались в итоге их прогнозы.

Конечно, иногда можно предпочитать уверенные суждения. При прочих равных наши ответы на вопросы вроде «Больше ли во Франции людей, чем в Италии?» скорее будут верными, когда мы уверены в их правильности, чем когда не уверены. Уверенность и точность находятся в прямой корреляции. Но исследования показывают, что мы преувеличиваем ее размер. Например, люди доверяют более уверенным финансовым аналитикам, чем менее уверенным, даже если их послужные списки равны. И ставят знак равенства между уверенностью и компетентностью, что принижает высказывание прогнозиста вроде: это имеет средние шансы на то, чтобы произойти. Как отмечено в одном исследовании, люди «воспринимают такие суждения как свидетельства, что прогнозист либо некомпетентен и не знает фактов конкретной ситуации, либо слишком ленив, чтобы тратить усилия на сбор информации, которая придала бы ему больше уверенности»[105].

Эта разновидность примитивного мышления в значительной степени объясняет, почему так много людей столь плохо воспринимают вероятность. Что-то может быть списано на простое невежество и непонимание — как, например, когда люди думают, что «70 % вероятности дождя в Лос-Анджелесе» означает «дождь будет идти 70 % дня, а 30 % идти не будет», или «будет идти дождь над 70 % Лос-Анджелеса, но не над остальными 30 %», или «70 % прогнозистов думают, что в Лос-Анджелесе пойдет дождь, а 30 % не думают». Но есть и более глубинные причины, скрывающиеся за подобными ошибками. Чтобы точно понять смысл высказывания «есть 70 % вероятности, что завтра пойдет дождь», мы должны понять, что дождь может пойти, а может не пойти и что из 100 дней, в которые предсказана возможность дождя, если прогноз хорош, дождь пойдет в 70 и не пойдет в остальные. Ничего больше нельзя вычеркнуть из нашей природной склонности думать «будет дождь», или «дождя не будет», или, если настаиваете, «возможно, пойдет дождь»[106].

Глубоко противная интуиции природа вероятности объясняет, почему даже умудренные люди часто совершают элементарные ошибки. Когда Дэвид Леонхардт заявил, что рынок прогнозов ошибся, ибо предсказал 75 % вероятности, что закон будет признан неконституционным, а этого не случилось, я с уверенностью предположил, что, если бы кто-нибудь указал ему на ошибку, он бы хлопнул себя по лбу и воскликнул: «Ну конечно!» Мое подозрение подтвердилось позже, когда Леонхардт написал отличную колонку именно об этой ловушке — если прогнозист говорит: существует 74 % вероятности, что республиканцы в ходе предстоящих выборов завоюют контроль над Сенатом, — а они его в итоге не завоевывают, не стоит делать заключение о том, что прогнозист не прав. Ведь «74 % вероятности, что это произойдет» означает также «26 % вероятности, что это не произойдет»[107].

Путаница, которую вызывает ментальный циферблат с тремя значениями, очень распространена. Роберт Рубин, бывший министр финансов, рассказал мне, как он и его тогдашний заместитель Ларри Саммерс часто чувствовали отчаяние от невозможности объяснить высшим политическим кругам Белого дома и Конгресса: 80 % вероятности, что что-то случится, не означает, что это случится точно. «Чуть ли не приходилось стучать по столу, чтобы сказать: „да, существует высокий процент вероятности, но это может и не случиться“, — рассказывал Рубин. — Но люди так мыслят: похоже, высокий процент вероятности они переводят в „это обязательно случится“». Однако если мы выведем этих, по всей видимости, образованных и состоявшихся людей из контекста, посадим их в класс и объясним: утверждение «существует 80 % вероятности, что что-то случится» означает также, что есть 20 % вероятности, что это не случится, — они, скорее всего, закатят глаза и скажут: «Но это же очевидно». Но за пределами классной комнаты, встречаясь с реальными проблемами, эти образованные, состоявшиеся люди возвращаются к своей интуиции. По словам Рубина, только когда шансы приближаются к равным, они легко схватывают, что нечто может и случиться, и не случиться. «Если говоришь, что шансы равны 60/40, люди вроде как понимают, о чем речь»[108].

Амос Тверски преждевременно ушел из жизни в 1996 году. Но если бы он это услышал, он бы улыбнулся.

Вероятность в информационную эпоху

Ученые имеют кардинально иной подход к вероятности.

Они ценят неопределенность или, по крайней мере, принимают ее, потому что в научных моделях реальности определенность — это иллюзия. Пусть Леон Панетта и не ученый, но он идеально это выразил, когда сказал: «Ничто не может быть на 100 % точным».

Наверное, это удивительно. Математик и статистик Уильям Байерс писал:

Большинство людей скорее ассоциируют науку с определенностью. Определенность, считают они, это состояние, не имеющее недостатков, поэтому ничто не может быть лучше абсолютной определенности. Научные результаты и теории как будто бы обещают подобную определенность[109].

Распространено мнение, что ученые открывают факты и обтесывают их в гранитные таблички. Эта коллекция фактов и есть то, что мы называем наукой. По мере продвижения работы, накапливания фактов неопределенность отодвигается назад. Основная цель науки — полное искоренение неопределенности.

Но это — взгляд на науку XIX века. Одно из самых больших достижений науки XX века — доказательство, что неопределенность невозможно искоренить из реальности. «Неопределенность реальна, — пишет Байерс. — А вот мечта о тотальной определенности — иллюзия»[110]. Это истина как на полях научного знания, так и на уровне самой, как сейчас выясняется, его сердцевины. Научные факты, которые для одного поколения ученых выглядят прочными, как скала, могут быть стерты в пыль достижениями следующего поколения[111]. Все научное знание осторожно. Ничто не вырублено в граните.

На практике, конечно, ученые используют язык определенности, но только потому, что не хотят, ссылаясь на какой-то факт, каждый раз включать громоздкое уточнение: «Хотя есть значительное количество свидетельств, поддерживающих этот вывод, и мы воспринимаем их с высокой долей уверенности, существует возможность, пусть и крайне маленькая, того, что новые свидетельства или аргументы могут заставить пересмотреть взгляды на данный вопрос». Но, когда ученые говорят о чем-то «это правда», описанная громоздкая конструкция всегда подразумевается в невидимой сноске — потому что ничто не может быть абсолютно определенным. (И да, моей работы это тоже касается, включая все, что написано в этой книге. Извините.)

Если ничто не определено, значит, циферблаты с двумя и тремя значениями имеют огромные недостатки. «Да» и «нет» выражают определенность. Их необходимо убрать. Единственное значение, которое останется, — «может быть», а ведь именно его люди интуитивно стараются избегать.

Конечно, циферблат с одним значением бесполезен. Это лев? Может быть. Найдут ли полоний в останках Ясира Арафата? Может быть. Человек в загадочном комплексе сооружений — Усама бен Ладен? Может быть. Понятно, что «может быть» нужно разделить на степени вероятности. Один из способов это сделать — использовать неопределенные слова вроде «вероятно» или «маловероятно», но, как мы уже видели, это вызывает опасную двусмысленность, поэтому ученые предпочитают цифры. И градация цифр должна быть настолько тонкой, насколько это в силах прогнозистов. Они могут означать как 10, 20, 30 %, так и 10, 15, 20 % или 10, 11, 12 %… Чем тоньше градация, тем лучше, если она охватывает реальные различия. То есть если предсказывают, что что-то случится с 11 %-ной вероятностью, это действительно происходит на 1 % реже, чем события с 12 %-ной вероятностью, и на 1 % чаще, чем события с 10 %-ной вероятностью. Такой сложный ментальный циферблат — основа вероятностного мышления.

Роберт Рубин — вероятностный мыслитель. Будучи студентом в Гарварде, он посетил лекцию, на которой профессор философии доказывал, что не существует доказуемой определенности, и «его слова совпали со всем, что я и сам думал», сказал он мне. Это стало аксиомой, которой Роберт руководствовался все двадцать шесть лет работы в банке Goldman Sachs, а затем советником президента Билла Клинтона и министром финансов. Неопределенность включена и в название его автобиографии «В неопределенном мире». Отвергая определенность, Рубин воспринимает всё как степени вероятности — и в этом ему нужна максимальная точность. «Когда я встретился с ним впервые, он спросил у меня, примет ли Конгресс законопроект, на что я ответил: „Абсолютно точно“, — рассказал журналисту Джейкобу Вейсбергу молодой референт министерства финансов. — Ему это не понравилось. Теперь я говорю, что вероятность 60 %, и мы еще можем поспорить, на самом деле она 60 % или все-таки 59 %»[112].

Пока он служил в администрации Клинтона — а это была золотая эра взлета акций и рубиномики, — Рубина просто возносили до небес. Как только разразился кризис 2008 года — начали критиковать так же страстно, как до этого хвалили; впрочем, судить, кто он на самом деле — герой, злодей или что-то посередине, — не в моей компетенции. Что мне интересно — так это то, как много людей отреагировало на вероятностное мышление Рубина, изложенное в очерке, опубликованном New York Times в 1998 году. Его сочли поразительным и вызывающе парадоксальным. Профессионалы пришпиливали мысли Рубина относительно мышления на стены своих офисов, рядом с вдохновляющими посланиями и фотографиями детей. «Люди в самых разных обстоятельствах говорили мне, что мой очерк оказал на них большое влияние», — вспоминал он в 2003 году. Такая реакция озадачила Рубина. Сам он думал, что не сообщил ничего удивляющего. Но когда расширил эту тему в своей автобиографии, реакция оказалась такой же. Более десяти лет спустя «после моих выступлений на различных конференциях ко мне все еще подходят люди и говорят: „У меня есть экземпляр вашей книги, вы не могли бы ее подписать?“ или „Меня это действительно заинтересовало и стало иметь значение для меня именно из-за обсуждения вероятностей“, — рассказывает Рубин. — Не могу понять, почему то, что кажется очевидным мне, для других людей оказывается откровением»[113].

Вероятностное мышление и ментальные циферблаты с двумя и тремя значениями, которые для нас более естественны, — это как рыбы и птицы: абсолютно разные существа. Каждое основывается на разном представлении о реальности и о том, как в ней ориентироваться. И тот и другой циферблат могут казаться невероятно странными тем, кто привык мыслить по-другому.

Неуверенные суперпрогнозисты

Роберту Рубину не понадобилось бы «стучать по столу», чтобы объяснить суперпрогнозистам: 80 % вероятности того, что что-то произойдет, означает также 20 % вероятности, что что-то не произойдет. Отчасти благодаря отличным математическим способностям суперпрогнозисты, как и ученые-естественники и математики, тяготеют к вероятностному мышлению.

Осознание непреодолимой неопределенности — сущность вероятностного мышления, но ее сложно измерить. Чтобы сделать это, мы воспользовались разграничением, которое предложили философы, между «эпистемической» и «алеаторной» неопределенностью. Эпистемическая неопределенность — что-то, что мы не знаем, но что познаваемо, по крайней мере в теории. Если надо предсказать, как будет работать загадочная машина, инженеры могут, в теории, вскрыть ее и выяснить это. Одержание верха над механизмами — прототип предсказания реальности, похожей на часы. Алеаторная неопределенность — это не просто что-то, что вы не знаете; это то, что непознаваемо в принципе. Неважно, как сильно вы хотите знать, будет ли идти дождь в Филадельфии через год, неважно, с каким количеством великих метеорологов вы посоветуетесь, — спрогнозировать погоду на год вперед вам не удастся. Тут вы сталкиваетесь с неразрешимой проблемой, похожей на облако неопределенностью, которую невозможно даже в теории устранить. Алеаторная неопределенность всегда обеспечивает присутствие сюрпризов в нашей жизни, как бы тщательно мы все ни планировали. Суперпрогнозисты осознают эту глубокую истину лучше, чем остальные. Когда они чувствуют, что в вопросе содержится непреодолимая неопределенность, как, например, в тех, что касаются курсов валют, они проявляют неизменную осторожность, удерживая свои изначальные оценки внутри пределов теневой зоны «может быть» — между 35 и 65 %, и крайне неохотно выходят за ее пределы. Они знают, что чем «облачнее» видимость, тем сложнее в ней обыграть в дартс того самого шимпанзе[114].

Еще одно свидетельство типа мышления — фраза «пятьдесят на пятьдесят». Для осторожных вероятностных мыслителей 50 % — всего лишь одно из огромного количества значений, поэтому они будут употреблять его не чаще, чем, скажем, 51 % или 49 %. Прогнозисты, которые используют циферблат с тремя значениями, намного чаще будут выбирать 50 % при оценке степени вероятности, потому что для них 50 % равняется «может быть». Таким образом, от тех, кто часто использует это значение, следует ожидать меньшей точности в прогнозах. Именно это продемонстрировали данные турнира[115].

Я однажды спросил Бриана Лабатта, суперпрогнозиста из Монреаля, любит ли он читать. Он ответил, что любит — как художественную, так и нехудожественную литературу. В каком процентном соотношении, спросил я. «Я бы сказал, 70 %… — Долгая пауза. — Нет, 65 на 35 нехудожественной к художественной»[116]. Удивительная точность для обычного разговора. Даже при составлении официальных прогнозов для турнира IARPA обычные прогнозисты, как правило, не были так точны. Вместо этого они тяготели к десяткам: чаще всего утверждали, что что-то произойдет с вероятностью 30 или 40 %, но не 35 %, не говоря уже о 37 %. Суперпрогнозисты использовали гораздо более тонкую градацию. Одна треть их прогнозов содержит использование единиц в процентной шкале, то есть они обычно тщательно обдумывали вопрос и решали, что вероятность чего-то, скажем, 3, а не 4 %. Как референт министерства финансов, которого его начальник Роберт Рубин научил тонко различать степени вероятности, суперпрогнозисты стараются быть настолько точными, что иногда обсуждают градации, которые большинству из нас показались бы несущественными: например, каков верный процент вероятности — 5 или 1 % или достаточно ли 1 % близок к нулю, чтобы округление было допустимо. И это не то же самое, что споры о количестве ангелов, которое может танцевать на кончике иглы, потому что иногда подобная точность имеет значение.

Из мира, где угроза или возможность крайне маловероятна, но возможна, мы перемещаемся в мир, где она практически невозможна. Это важно тогда, когда последствия маловероятного достаточно велики. Представьте себе вспышку вируса Эбола. Или финансирование нового Google.

А теперь напомню, что я призывал читателя быть скептичным, и скептик может в этот момент засомневаться. Легко произвести впечатление на людей, если потереть подбородок и заявить: «Существует 73 % вероятности, что акции Apple поднимутся за год на 24 %». Подбросьте несколько технических терминов, которые большинство людей не поймут: что-нибудь «схоластическое», какую-нибудь «регрессию», — и можно манипулировать уважением, которое человечество заслуженно испытывает по отношению к математике и естественным наукам, чтобы заставить зрителей кивать и хлопать вам. Эта тонкость градации — дымовая завеса, к сожалению, очень распространенная. Так как же мы можем быть уверены в том, что точность суперпрогнозистов действительно имеет значение? Как можем убедиться, что, когда Бриан Лабатт делает изначальный подсчет 70 %, потом задумывается и меняет его на 65 %, это означает, что он увеличивает точность? Ответ кроется в данных турнира. Барбара Меллерс доказала, что тонкость градаций увеличивает точность: обычный прогнозист, придерживающийся десяток (20, 30, 40 %), менее точен, чем человек, который использует более подробную шкалу (20, 25, 30 %), и еще менее точен, чем прогнозист, использующий единицы (20, 21, 22 %). В следующем тесте она округлила прогнозы, чтобы сделать их градацию менее тонкой: сначала до ближайшей пятерки, а затем до ближайшей десятки. Таким образом, все прогнозы потеряли один уровень градации. Затем она пересчитала результаты Брайера и обнаружила, что в ответ даже на самое маленькое округление, до ближайшего 0,05, суперпрогнозисты потеряли в точности, в то время как обычные прогнозисты почти ничего не потеряли даже от округления в четыре раза, до ближайшего 0,2[117].

Тонкость градации Бриана Лабатта — не дымовая завеса. Это точность — и ключевая причина, по которой он суперпрогнозист.

Большинство людей никогда не пытаются проявить такую же точность, как Бриан, предпочитая придерживаться знакомого, то есть циферблата с тремя значениями. Это серьезная ошибка. Как мудро отметил легендарный инвестор Чарли Мунгер:

Если вы не введете элементарную, хоть и слегка неестественную, математику элементарной вероятности в ваш репертуар, вы проведете всю жизнь, как одноногий человек на соревновании по пинкам под задницу[118].

Даже самые искушенные люди и организации не пытаются приблизиться к уровню Бриана. Взять хотя бы один пример: Национальный совет по разведке (НСР), который выдает Национальные разведывательные оценки, влияющие на крайне важные решения, как то: вторгаться ли в Ирак или вести ли переговоры с Ираном, — просит своих аналитиков делать прогнозы по пяти- или семибалльной шкале:

Степени градации вероятности в разведывательном сообществе

Это большой прогресс в сравнении с циферблатом с двумя или тремя значениями, но сильное отставание от того, чего могут достигнуть большинство преданных своему делу суперпрогнозистов. Я знаю людей, которые работали на НСР, и подозреваю, что они не использовали свои возможности на полную мощность. НСР — и любая другая организация, чьи сотрудники — «асы» в своем деле, — может получить похожие результаты, если будет их ценить и поощрять. И им следует этим заняться[119].

Помните, что награда — это более ясные перспективы на будущее. А это бесценно в жизненном соревновании по пинкам под задницу.

Но что это все означает?

В классической книге Курта Воннегута «Бойня номер пять» американский военнопленный пробормотал что-то, не понравившееся охраннику. Далее Воннегут пишет:

Американец удивился. Он встал шатаясь, плюя кровью. Ему выбили два зуба. Он никого не хотел обидеть своими словами и даже не представлял, что охранник его услышит и поймет.

— За что меня? — спросил он охранника.

Охранник втолкнул его в строй.

— Са што тепя? — спросил он по-английски. — Са што тепя? А са што всех труких? [120]

Воннегут постоянно возвращается к этой теме. «Почему именно я?» — со стоном спрашивает Билли Пилигрим, когда его похищают инопланетяне. «Это очень земной вопрос, мистер Пилигрим, — отвечает инопланетянин. — Почему вы? А почему мы? Почему вообще все?»[121]. Только наивный спрашивает: «Почему?» Те, кто более ясно видит реальность, не задаются таким вопросом.

Понять это очень непросто. Когда происходит что-то маловероятное и важное, люди задают вопрос: «Почему?»

Религиозная мысль о том, что все происходящее, даже трагедия, — часть божественного плана, очень древняя, и как бы человек ни относился к религии, несомненно, эта мысль может утешить людей и помочь им пережить то, что в другом случае было бы пережить невозможно. Опра Уинфри, женщина, которая преодолела все препятствия и достигла потрясающего успеха, персонифицирует и продвигает эту идею. В свое время в напутственной речи выпускникам Гарварда она, используя светскую терминологию, сказала:

Не существует такой вещи, как провал. Провал — это просто когда жизнь пытается повернуть тебя в другом направлении. <…> Учитесь на каждой ошибке, потому что каждый опыт, каждая встреча и особенно все ваши промахи существуют для того, чтобы научить вас и заставить вас быть теми, кто вы есть.

Все происходит по какой-то причине. Все имеет свою цель. В финальном выпуске своей легендарной передачи Уинфри высказалась, по сути, на ту же тему, используя уже религиозный язык: «Я вижу проявления благодати и Господа, и я знаю, что не существует совпадений. Их не бывает. Есть только божественный порядок»[122].

Религия — не единственный способ удовлетворить жажду осмысленности. Согласно данным психологов, многие атеисты также видят смысл в важных моментах наших жизней, и большинство из них утверждает, что верят в судьбу. Эту точку зрения можно описать так: «У всего, что происходит, есть причины, и в жизни существует определенный порядок, который определяет все события»[123]. Смысл — базовая человеческая потребность. Как показывают многие исследования, способность его находить — свидетельство здоровой, устойчивой психики. Среди выживших в атаках 9/11, например, те, кто увидел в творящейся жестокости смысл, с меньшей вероятностью пострадали от посттравматических стрессовых расстройств[124].

Но как бы это мышление ни было полезно для психологии, оно плохо сочетается с научным взглядом на мир. Наука не отвечает на вопросы «почему» по поводу цели жизни. Она ограничивается вопросами «как», которые фокусируются на причинно-следственных связях и вероятностях. Снег, который падает на склон горы, может сорваться вниз и запустить лавину, а может и не сорваться. До того момента, как это случится или не случится, существует возможность и для того, и для другого. Событие не предопределено Господом, или судьбой, или чем-то еще. Событие не «предназначено». Оно не имеет смысла. «Возможно» означает, что, вопреки мнению Эйнштейна, Господь на самом деле играет в кости со Вселенной. Таким образом, есть напряжение между вероятностным мышлением и представлением о божественном порядке. Как растительное масло и вода, случайность и судьба не смешиваются. И, позволяя мыслям двигаться по направлению к фатализму, мы соответственно уменьшаем наши способности к вероятностному мышлению.

Большинство людей склонны верить в судьбу. Вместе с психологом Лорой Крей и другими коллегами я проверил эффект контрафактивных размышлений, то есть размышлений о том, как бы иначе могли повернуться те или иные события[125]. В одном эксперименте студенты Северо-Западного университета в Иллинойсе написали короткое эссе, в котором объясняли, почему они выбрали этот университет. Половину из них попросили перечислить варианты, что могло бы произойти, «если бы все сложилось по-другому». И в конце все должны были отметить степень согласия с тремя утверждениями: «Мое решение поступить в Северо-Западный определяет меня», «Поступление в Северо-Западный добавило осмысленности в мою жизнь» и «Мой выбор Северо-Западного стал одним из самых важных в моей жизни». Как и ожидалось, студенты, которые были вовлечены в контрафактивные размышления, то есть воображали, как бы по-другому повернулась их жизнь, наделили свое решение поступить в Северо-Западный большим смыслом. В ходе второго эксперимента участников попросили подумать о близком друге. И снова те, кто воображал, что было бы, если бы все повернулось по-другому, наделили отношения с другом большей значимостью. В ходе третьего эксперимента людей попросили определить поворотный момент в их жизни. Половину попросили просто описать факты: что случилось, когда случилось, кто в событии участвовал, что они думали и чувствовали. Другую половину попросили описать, какой их жизнь была бы сейчас, если бы этого поворотного момента не произошло. Затем все участники определили степень, в которой, как они считали, поворотный пункт был «знамением судьбы». Как и ожидалось, те, кто размышлял об альтернативных вариантах своей жизни, сочли избранную стезю предначертанной.

Подумайте о любви всей своей жизни и бесконечной череде событий, которые должны были произойти, чтобы свести вас. Если бы вы занимались тем вечером, вместо того чтобы пойти на вечеринку… Или если бы ваша супруга шла немного быстрее и не опоздала на тот поезд… Или если бы вы приняли приглашение друга отправиться на выходные за город… «Если бы» простираются за горизонт. Когда-то у вас с вашим партнером был ничтожно малый шанс на встречу. И тем не менее она произошла. Что вы об этом думаете? Большинство людей не считают: «Ух ты, какая удача!» Вместо этого они принимают крайнюю маловероятность того, что это могло случиться, и тот факт, что оно все-таки случилось, за доказательство, что так было предназначено.

Нечто на удивление похожее происходит во вселенских масштабах. Взять хотя бы Большой взрыв, главное научное объяснение возникновения Вселенной. Теория Большого взрыва говорит, какими тонко настроенными должны быть законы природы для того, чтобы появились звезды, планеты и жизнь. Любое мельчайшее отклонение — и мы бы не существовали. Большинство людей не откликается на это наблюдение фразой «Ух ты, как же нам повезло!» — или размышлением о том, не породили ли миллиарды Больших взрывов миллиарды параллельных миров, из которых несколько оказались по случайности пригодными для жизни. Так думают некоторые физики. Но большинство из нас подозревают, что за этим что-то стояло — возможно, Бог. Что это было предназначено.

Каким бы естественным ни было такое мышление, в нем кроется проблема. Выложите запутанную цепочку рассуждений в прямую линию — и вы увидите следующее: «Вероятность того, что я встречу любовь своей жизни, была крошечной. Но это случилось. Значит, было предначертано. Таким образом, вероятность, что это случится, была 100 %». Рассуждение не просто сомнительное — оно непоследовательное. Логика и психология здесь явно не согласуются.

Вероятностного мыслителя меньше отвлекают вопросы «почему», он сосредотачивается на вопросах «как». И это не семантические игры. «Почему?» обращает нас к метафизике, «как?» — к физике. Вероятностный мыслитель скажет: «Да, было крайне маловероятно, что я встречу мою супругу тем вечером, но я должен был где-нибудь находиться, и она должна была где-нибудь находиться, так что, к счастью для нас обоих, это „где-нибудь“ у нас совпало». Экономист и нобелевский лауреат Роберт Шиллер рассказывает историю о том, как Генри Форд решил нанимать работников на зарплату, которая в то время была сногсшибательной: 5 долларов в день. И это побудило обоих его дедов переехать в Детройт, чтобы работать на заводе у Форда. Если бы кто-нибудь сделал одному из его дедов более соблазнительное предложение о работе, или если бы кого-то из них лягнула в голову лошадь, или если бы кто-нибудь убедил Форда в том, что это безумие — платить рабочим по 5 долларов в день… если бы одно из почти бесконечной череды событий произошло другим образом, Роберт Шиллер никогда бы не появился на свет. Но вместо того чтобы увидеть в маловероятности своего существования руку судьбы, Шиллер приводит эту историю как иллюстрацию радикальной непредопределенности будущего. «Тебе может казаться, что история разворачивается логическим образом, который люди должны предвидеть, но это не так, — сказал он мне. — Это иллюзия ретроспективного взгляда»[126].

Даже перед лицом трагедии вероятностный мыслитель скажет: «Да, существовало практически бесконечное число путей, по которым могли бы пойти события, и крайне маловероятно, что они пошли бы по пути, который закончится смертью моего ребенка. Но они должны были пойти по какому-то пути — и пошли именно по этому. Вот и все». Если обратиться к терминологии Канемана, вероятностные мыслители используют взгляд снаружи даже для самых основных, формирующих личность событий, рассматривая их как квазислучайные билетики из лотереи вероятностей.

Или, если использовать терминологию Курта Воннегута: «Почему я? Почему не я?»

Если верно, что вероятностное мышление необходимо для точного прогнозирования, а фаталистическое мышление «это было предназначено» уменьшает способности к вероятностному, следует ожидать от суперпрогнозистов гораздо меньшей склонности видеть вещи предопределенными. Чтобы протестировать это, мы проверили их реакцию на фаталистические утверждения вроде:

Все идет согласно Божьему плану.

Все происходит по определенной причине.

Не существует случайностей и совпадений.

Также мы узнали их мнение по поводу вероятностных утверждений вроде:

Ничто не неизбежно.

Даже крупнейшие события вроде Второй мировой войны или 9/11 могли бы пойти по-другому.

Случайность часто выступает фактором нашей личной жизни.

Мы задали одни и те же вопросы прогнозистам, которые регулярно работают над прогнозами на волонтерской основе, студентам Пенсильванского университета и широкому кругу взрослых американцев. По девятибалльной шкале фатализма, где 1 — полное неприятие мышления «это было предопределено», а 9 — полное его принятие, основная масса взрослых американцев оказалась посередине. Студенты Пенсильванского университета показали результат чуть ниже, обычные прогнозисты — еще чуть ниже, а суперпрогнозисты заняли самую нижнюю строку, придерживаясь твердых взглядов отрицания судьбы.

Как для суперпрогнозистов, так и для обычных прогнозистов мы также сравнили индивидуальные «фаталистические» результаты и результаты Брайера и обнаружили серьезную корреляцию: чем больше прогнозист склонен к мышлению «это было предопределено», тем менее точны его прогнозы. Или, если выражаться яснее, чем больше прогнозист склонен к вероятностному мышлению, тем выше его точность.

Получается, что нахождение смысла в событиях позитивно влияет на психику, но ухудшает предвидение, что вызывает депрессивную мысль: неужели несчастье — цена за точность?

Я не знаю. Но эта книга посвящена не тому, как быть счастливым. Она посвящена тому, как быть точным, а суперпрогнозисты демонстрируют, что вероятностное мышление для этого необходимо. Экзистенциальные вопросы я оставлю другим.

Глава VII Пожиратели новостей?

Нельзя сказать, что суперпрогнозирование — шаблонный метод, но в то же время суперпрогнозисты часто решают вопросы примерно одинаково, как, в принципе, может и любой из нас. Сначала нужно расчленить вопрос на компоненты. Затем — как можно четче отделить известное от неизвестного, подвергнуть каждое допущение тщательному исследованию, взглянуть на вопрос снаружи и в сравнительном ракурсе, который уменьшает уникальность и рассматривает его как особый случай более широкого класса явлений. Затем следует переключиться на взгляд изнутри, который рассматривает уникальность проблемы, изучить сходства и различия между своим мнением и мнением других, уделяя особое внимание рынку прогнозов и другим способам извлечения «мудрости толпы». Синтезировать разные взгляды в одно зрение — острое, как у стрекозы, и, наконец, изложить свое суждение как можно точнее, используя подробную шкалу степени вероятности.

При добросовестном отношении такой процесс требует много времени и умственной энергии. Причем это действительно только начало.

Прогнозы — не то же самое, что лотерейные билеты, которые вы покупаете и накапливаете, дожидаясь розыгрыша. Это суждения, которые основаны на доступной информации, — и их нужно обновлять в свете изменяющихся данных. Если новые опросы общественного мнения показывают, что кандидат уверенно лидирует, следует увеличить вероятность, что он победит. Если участник рынка объявляет о банкротстве — соответствующим образом пересмотрите ожидаемые распродажи. Турнир IARPA не исключение. После того как Билл Флэк проделал первоначальную сложную работу и оценил возможности обнаружения полония в останках Ясира Арафата в 60 %, он мог поднимать или опускать вероятность с любой частотой и по любому поводу. Поэтому он внимательно следил за новостями и обновлял прогноз каждый раз, когда видел на то убедительную причину.

Это, очевидно, важно. Прогноз, который обновляется, чтобы отражать последнюю доступную информацию, с большей вероятностью будет ближе к правде, чем прогноз, не основанный на свежих данных. Дэвин Даффи изумительно обновляет свои прогнозы. Также он суперпрогнозист, записавшийся в проект «Здравое суждение» по необычной причине: он потерял работу в возрасте 36 лет, после того как завод, на котором он работал, закрылся. Сейчас этот уроженец Питтсбурга трудится в социальной службе правительства штата. «Мой самый полезный талант — способность хорошо проходить тесты, особенно с многовариантными ответами, — рассказал мне Дэвин в электронном письме. — От этого создается впечатление, что я умнее, чем на самом деле, часто даже у меня самого». Нет нужды говорить, что у Дэвина отличное чувство юмора. Как и многие суперпрогнозисты, он четко отслеживает развитие событий, используя для этого оповещения Google. Если, например, Дэвину нужен прогноз относительно сирийских беженцев, первое, что он делает, — ставит оповещение на «сирийские беженцы» и «УВКБ ООН», которое будет вылавливать все новости, где упоминаются как сирийские беженцы, так и Агентство ООН, отслеживающее их количество. Дэвин поставит оповещение на ежедневный режим, если думает, что ситуация может изменяться быстро — к примеру, когда речь идет о риске военного переворота в Таиланде, — а в остальных случаях — на еженедельный. Он читает оповещения сразу, как только они поступают, обдумывает, как содержащаяся в них информация может повлиять на будущее, и обновляет свои прогнозы, чтобы отражать все изменения. Только за третий сезон Дэвид сделал 2271 прогнозов по 140 вопросам. Это в среднем больше 16 прогнозов на каждый вопрос. «Я бы объяснял успех, которого на данный момент достиг в GJP, — написал он, — удачей и регулярными обновлениями». И его нельзя назвать необычным. Прогнозисты с приставкой супер- обновляют свои предсказания в среднем гораздо чаще остальных. Как видим, это важно.

Обновленный прогноз, скорее всего, основан на большем количестве информации — а значит, более точен. «Когда факты меняются, я меняю свое мнение, — говорил легендарный британский экономист Джон Мейнард Кейнс. — А вы что делаете, сэр?» Суперпрогнозисты поступают так же — и это еще одна серьезная причина, по которой они действительно «супер».

Но все-таки остаются подозрения. Возможно, вся тщательная мыслительная работа и взвешенные суждения, которые вкладываются в изначальный прогноз, не объясняют успех суперпрогнозиста. Возможно, их результаты выше просто потому, что они проводят гораздо больше времени за просмотром новостей и обновлением предсказаний. Я как-то раз спросил одного известного политолога, который возглавляет консалтинговую компанию, занимающуюся предоставлением политических прогнозов крупным корпорациям, не хотел бы тот поучаствовать в турнире IARPA. Он сначала заинтересовался, но когда узнал, что турнир включает в себя обновление прогнозов, заявил, что не имеет интереса в «соревновании с безработными фанатами новостей».

Мне не понравилось его отношение, но позицию я уяснил. Суперпрогнозисты действительно внимательно отслеживают новости и учитывают их в прогнозах, что не может не давать им большого преимущества перед менее активными прогнозистами. Если бы это было решающим фактором, то успех суперпрогнозистов не говорил бы нам ни о чем, кроме «надо быть внимательным человеком и постоянно обновлять прогнозы», — а это примерно такая же полезно, как информация, что, если опрос общественного мнения показывает уверенное лидерство какого-то кандидата, он, скорее всего, выиграет.

Но дело не только в этом. Во-первых, изначальные предсказания суперпрогнозистов были как минимум на 50 % точнее прогнозов обычных прогнозистов. Даже если бы турнир просил сделать только один прогноз и не разрешал его обновлять, суперпрогнозисты выиграли бы с большим отрывом.

Но преуменьшать сложность обновлений — огромная ошибка, и это едва ли не важнее. Суперпрогнозисты не просто бездумно подстраивают свои прогнозы в ответ на все, что показывают по CNN. Хорошее обновление предсказания требует такого же мастерства, как и при составлении изначального прогноза, — и зачастую таких же усилий. Иногда оно может быть даже более сложным.

Чрезмерность — Недостаточность

«Сограждане американцы, сегодня вечером я хочу поговорить с вами о том, что Соединенные Штаты вместе со своими друзьями и союзниками сделают, чтобы ослабить и в конечном счете уничтожить террористическую группу, известную как ИГИЛ, — сказал президент Обама в начале речи, которую транслировали по телевидению в прямом эфире 10 сентября 2014 года. — Я ясно продемонстрировал, что мы будем охотиться на террористов, которые угрожают нашей стране, где бы они ни находились. Это означает, что я без колебаний предприму действия против ИГИЛ как в Сирии, так и в Ираке».

Суперпрогнозисты обратили внимание на эту речь. На повестке турнира на тот момент стоял вопрос, предпримут ли иностранные военные силы какие-то операции на территории Сирии до 1 декабря 2014 года. Заявление Обамы сделало утвердительный ответ практически определенным. Последовало множество обновлений прогнозов, которого явно требовало заявление президента Обамы, — как новые данные опросов общественного мнения, показывающие массовое увеличение поддержки кандидата. Также не вызывало сомнений, каким должно быть обновление — максимальное увеличение вероятности. Но подобное развитие событий, как и требуемый на него отклик, очевидны всем, и никто не может дать самый лучший прогноз, всего лишь основываясь на общедоступных знаниях. Здесь все дело — в верной идентификации и реагировании на менее очевидную информацию, чтобы попасть в цель раньше остальных[127].

Значительно позже изначального прогноза Билла Флэка по вопросу с Арафатом и полонием швейцарская команда объявила, что слегка задержится с результатами, потому что им нужно провести дополнительные тесты (какие именно — не уточнялось). Что это означало? Заявление швейцарцев могло не иметь вообще никакого отношения к вопросу — например, лаборант слишком бурно отпраздновал день рождения и не пришел на работу. Выяснить это было невозможно. Но Билл к тому моменту знал о полонии достаточно и был в курсе, что полоний можно найти как в результате попадания в организм в чистом виде, так и в результате разложения свинца природного происхождения. Чтобы идентифицировать истинный источник, аналитики изымают весь полоний, ждут достаточно долго, чтобы еще какое-то количество свинца, если оно присутствует, разложилось до полония, и делают еще один тест. Задержка швейцарской команды могла означать, что они обнаружили полоний — и теперь проверяют, не может ли он оказаться результатом разложения свинца. Но это только одно из возможных объяснений, поэтому Билл осторожно поднял вероятность утвердительного ответа в своем прогнозе до 65 %. Это умное обновление. Билл заметил неочевидную информацию, которая дала подсказку, и продвинул степень вероятности в правильную сторону до того, как это сделал кто-либо еще, — а в результате выяснилось, что швейцарская команда действительно нашла полоний в теле Арафата.

Итоговый результат Брайера у Билла по этому вопросу был 0,36. Может показаться, что это не так уж впечатляюще, но не забывайте, что результат Брайера имеет значение только относительно сложности решаемой проблемы, и большинство экспертов были шокированы результатами. К окончанию срока рынок прогнозов, действующий внутри турнира IARPA, оценивал вероятность утвердительного ответа всего лишь в 4,27 %, что дало результат Брайера в пять раз хуже, чем у Билла. Учитывая сложность проблемы, тот факт, что Билл по большей части видел положительный результат теста более вероятным, — по-настоящему впечатляющая точность.

Но Билл продемонстрировал и обратную сторону: что даже те, кто лучше всего обновляют свои прогнозы, могут ошибаться. В 2013 году, когда IARPA спросило, посетит ли японский премьер-министр Синдзо Абэ храм Ясукуни, Билл был практически уверен, что ответ будет отрицательным. Ясукуни был основан в 1869 году для почитания памяти японских военных, и сейчас здесь упоминается в общем около 2,5 миллиона имен солдат. Для консерваторов вроде Абэ это очень важно. Однако среди военных, которым поклоняются в храме, — около тысячи военных преступников, в том числе «класса А». Посещение Ясукуни японскими лидерами неизменно вызывает возмущение у правительств Китая и Кореи, поэтому основной союзник Японии, правительство США, постоянно предупреждает японских премьер-министров, чтобы они не портили таким образом отношения с соседями. Рассмотрев эти факты, Билл посчитал, что Абэ не станет посещать Ясукуни. Это был обоснованный прогноз. Затем кто-то из приближенных к Абэ неофициально сообщил, что тот все-таки пойдет в храм. Время для обновления прогноза? Билл посчитал, что для Абэ совершенно нелогично посещать Ясукуни, и не стал вносить коррективы. 26 декабря Абэ посетил Ясукуни — и результат Брайера у Билла тут же ухудшился.

Подобные истории, казалось бы, подразумевают, что, если вы заметите потенциально важное новое свидетельство, нужно без колебаний резко повернуть штурвал корабля. Однако давайте посмотрим, что случилось, когда Даг Лорч вышел в Северный Ледовитый океан. «Будет ли распространение льда Северного Ледовитого океана 15 сентября 2014 года меньше, чем 15 сентября 2013 года?» — спросило IARPA 20 августа 2014 года. И пусть это вопрос всего на 26 дней в будущее, он оказался очень сложным. Ученые отслеживают лед Арктики с изумительной точностью, сообщая результаты каждый день, и в середине августа 2014 распространение льда было практически таким же, как год назад. Так будет ли там больше или меньше льда 15 сентября, чем годом ранее? Все, от ученых до суперпрогнозистов, сошлись на том, что результат будет приблизительно таким же. Даг сделал первый прогноз, в котором занял разумную позицию, поставив 55 % на то, что льда будет меньше. Двумя днями позже один из членов команды Дага нашел отчет Сообщества предсказаний морского льда. Это была ценнейшая находка. Ученые сделали двадцать восемь отдельных прогнозов, используя четыре разных метода, и все, кроме трех, предсказали, что в сентябре 2014 года льда будет меньше. Единственный недостаток — отчет был месячной давности. Когда имеешь дело с ежедневно меняющейся реальностью и твой прогноз смотрит в будущее всего на двадцать шесть дней, месяц — это большой срок. И все же, как мне сказал Даг, «это было чертовски убедительно». Даг резко развернул штурвал до 95 % вероятности утвердительного ответа. За последующие несколько недель потеря льда замедлилась. 15 сентября льда было больше, чем годом ранее. Результат Брайера у Дага от этого сильно пострадал[128]. Таким образом, после того как сделано изначальное предсказание, прогнозист сталкивается с двумя опасностями. Первая — не уделить должного внимания новой информации. Это недостаточная реакция. И второе — чрезмерная реакция на новую информацию: придание ей слишком большого значения и слишком радикальное изменение прогноза. Как недостаточная, так и чрезмерная реакции могут уменьшить точность. Также, в исключительных случаях, они могут разрушить отличный прогноз.

Недостаточность

Недостаточной реакция может оказаться по множеству причин, и некоторые из них вполне прозаичны. «Вот же, упустил я тут обновление своего прогноза!» — написал Джошуа Фрэнкел после того, как американские воздушные силы атаковали сирийские цели 22 сентября 2014 года, что закрыло вопрос, вторгнутся ли на территорию Сирии иностранные военные силы. Ошибка Фрэнкела? Как и все остальные, он видел выступление Обамы, который объявил о своем намерении выступить против ИГИЛ в Сирии. Но он не поднял вероятность в своем прогнозе с 82 до 99 %, как, по его же словам, следовало сделать, потому что события развивались очень быстро, а он «слишком замотался на работе, чтобы держать руку на пульсе». Иногда обновления подобны хорошим навыкам ведения домашнего хозяйства: нужно вовремя выметать старые прогнозы.

Но есть и более тонкое объяснение причины, по которой Билл Флэк недостаточно отреагировал на сообщение японского представителя власти о том, что Синдзо Абэ посетит храм Ясукуни. Политическая цена посещения Ясукуни высока. И у Абэ не было насущной потребности успокаивать консервативных избирателей, поэтому выгода от посещения оказалась бы совершенно незначительной. Вывод? Рациональное решение — не ходить. Но Билл проигнорировал чувства самого Абэ. Абэ — консервативный националист. Он уже посещал Ясукуни, хоть и не как премьер-министр. Он захотел сходить туда снова. Размышляя над своей ошибкой, Билл сказал мне: «Наверное, вопрос, на который я на самом деле отвечал, был не: „Посетит ли Абэ Ясукуни?“, а „Пошел бы я в Ясукуни, если бы был премьер-министром Японии?“»[129]. Очень проницательно. И это уже знакомое нам явление: Билл понял, что бессознательно применил прием «заманить и подменить» — заменил сложный вопрос простым. Отклонившись от настоящего вопроса, Билл отмел новую информацию, потому что она не имела отношения к «подменному» вопросу.

Это пример ошибки обновления, основанной на психологической предубежденности. Их всегда очень сложно отслеживать. Но один психологический источник ошибок особенно стоек и с большой вероятностью может привести к губящей прогноз недостаточности реакции.

7 декабря 1941 года, когда японский императорский флот напал на Соединенные Штаты в Перл-Харборе, американцы были в шоке не только потому, что их неожиданно втянули во Вторую мировую войну, но и потому, что это нападение открыло им глаза на опасность, которую мало кто осознавал: если Гавайи уязвимы, то уязвима и Калифорния. Защиту торопливо усилили, но многие высшие представители власти боялись, что все приготовления могут быть напрасными из-за шпионов и саботажников. Американцы японского происхождения «могут оказаться ахиллесовой пятой всех усилий гражданской обороны», предупреждал Эрл Уоррен. В то время Уоррен был генеральным прокурором Калифорнии. Позже он стал губернатором, затем председателем Верховного суда США, и его помнят сейчас как либерала, внесшего огромный вклад в школьную десегрегацию и развитие гражданских прав[130].

Но в ракурс «за кончиком носа» Уоррена в ходе Второй мировой гражданские права не попадали. В него попадала безопасность. Ответом Уоррена на предполагаемую угрозу стало решение заключить под стражу всех мужчин, женщин и детей японского происхождения. Это план осуществился в период с середины февраля до августа 1942 года, и 112 тысяч людей, две трети из которых родились в США, были отправлены на кораблях в изолированные лагеря, окруженные колючей проволокой и вооруженными охранниками. Никаких попыток саботажа не было предпринято в течение десяти недель до интернирования; не предпринимались они и до конца 1942 года, и в 1943 году. Некоторые сторонники интернирования считали, что это свидетельство в сочетании с крупными поражениями, которые терпела японская армия, означало, что политику можно смягчить. Но Уоррен и другие сторонники жесткого курса не соглашались, настаивая, что опасность существует по-прежнему и ничуть не уменьшилась[131].

Это крайний случай того, что психологи называют «ригидностью мнения». Люди могут быть ошеломляюще негибкими, они способны судорожно подбирать рациональные доводы, чтобы избежать признания новой информации, которая переворачивает их устоявшиеся представления. Вспомним аргументы, которые приводил в 1942 году генерал Джон Деуитт, страстный сторонник интернирования американцев японского происхождения: «Сам факт, что до сего момента не наблюдалось никакого саботажа, вызывает беспокойство и подтверждает предположение, что подобные действия будут предприняты»[132]. Или, если сформулировать проще, «тот факт, что ожидаемое мной не случилось, доказывает, что оно еще случится». К счастью, такое экстремальное упрямство — редкое явление. Чаще всего, сталкиваясь с фактами, которые невозможно игнорировать, мы неохотно уступаем и меняем мнение, но степень изменения, скорее всего, будет меньшей, чем следовало бы. Как мы увидели во второй главе, мозг любит четкость и упорядоченность — и, как только факты оказываются четкими и упорядоченными, он старается сводить их пертурбации к минимуму. Но не все пертурбации одинаковы. Помните цитату из Кейнса насчет изменения мнения перед лицом изменения фактов? Она цитируется в бесконечном количестве книг, включая одну из тех, что были написаны мной, и одну — моим соавтором. Погуглите — и вы найдете ее по всему интернету. Но, попытавшись найти ее источник, я не смог этого сделать. Вместо этого я нашел пост, написанный блогером Wall Street Journal, где говорилось, что никому еще не удавалось найти эту цитату в оригинале и два основных эксперта по Кейнсу считают ее апокрифом[133].

В свете этих фактов — и в духе высказывания, которое Кейнс, очевидно, никогда не произносил, — я заключил, что был не прав. И вот сейчас признаюсь в этом миру. Было ли мне сложно? Не особенно. Многие умные люди сделали ту же ошибку, так что ничего постыдного в ее признании нет. Цитата не являлась важной частью моей работы, и правота или неправота по ее поводу не входят в мою идентичность. Но если бы я поставил на эту цитату свою карьеру, моя реакция была бы не такой обыденной. Социальные психологи давно знают, что, если люди публично оглашают приверженность какой-то идее, это лучший способ зацементировать ее, повысить сопротивляемость к изменениям. Чем сильнее приверженность, тем сильнее сопротивляемость[134].

Жан-Пьер Бюгом — суперпрогнозист, который гордится своей способностью «менять мнения гораздо быстрее, чем сокомандники». Но он также замечает: «Это сложно, не могу не признать, особенно если речь идет о вопросе, в который я уже успел вложиться». Для Бюгома это военные вопросы. Он учился в Вест-Пойнте, а сейчас пишет диссертацию на тему американской военной истории. «У меня есть чувство, что я должен демонстрировать лучший результат, чем другие [по военным вопросам]. Поэтому, если понимаю, что не прав, я могу провести несколько дней в стадии отрицания, прежде чем начну критиковать себя»[135].

Приверженность может принимать разные формы, но легко представить себе ее степень, визуализировав детскую игру «Дженга», которая начинается с выстраивания башенки из прямоугольных деревянных блоков. Затем игроки по очереди вытаскивают блоки из башни, пока кто-то не вынимает тот, который обрушивает все строение. Наши представления о самих себе и о мире стоят друг на друге, как блоки в «Дженге». Мое убеждение в том, что Кейнс сказал: «Когда факты меняются, я меняю свое мнение», находилось на самом верху, ничего не поддерживая, и я без проблем взял и отбросил его в сторону, не потревожив ничего другого. Но когда Жан-Пьер делает прогноз по вопросу, который лежит в области его специализации, этот блок находится ниже, рядом с блоком самовосприятия, рядом с основанием башни. Его намного сложнее вытащить, не задев остальные, поэтому Жан-Пьеру не очень хочется его трогать.

Профессор Йельского университета Дэн Кахан провел много исследований, демонстрирующих, что наши суждения о рисках (контроль над оружием делает жизнь безопаснее или подвергает риску?) проистекают не из осторожного взвешивания свидетельств, а из самоидентификации. Именно поэтому взгляды людей на контроль над оружием часто коррелируют с их взглядами на климатические изменения, хотя между этими двумя проблемами нет логической связи. Психология властвует над логикой. А когда Кахан просит людей, которые страстно верят в то, что контроль над оружием либо увеличивает риск, либо уменьшает его, представить, что существует убедительное свидетельство, доказывающее, что они не правы, и затем спрашивает, поменяли бы они свое мнение, те обычно отвечают отрицательно. Блок этого убеждения держит на себе множество других. Вытащи его — и появится угроза хаоса. Поэтому многие люди отказываются даже представлять такую ситуацию. А когда блок находится у самого основания башни, его вообще невозможно вытащить иначе, как обрушив все строение. Столь сильная приверженность одному мнению приводит к крайнему нежеланию признать ошибку, что объясняет, почему люди, ответственные за арест и удержание в тюремном заключении 112 тысяч невинных, могли так упорно верить, что угроза саботажа действительно серьезна. Их приверженность ничто не поколебало. В глубине души Уоррен был гражданским либертарианцем. Для него признание, что он несправедливо заключил под стражу 112 тысяч людей, было бы равносильно обрушению кувалды на ментальную башню.

Это подразумевает, что суперпрогнозисты могут иметь неожиданное преимущество: они не эксперты и не профессионалы, так что в каждый прогноз вкладывают очень мало своего эго. За исключением редких обстоятельств — как, например, когда Жан-Пьер Бюгом отвечает на военные вопросы — они не привержены рьяно своим суждениям, и потому им легче признать, что прогноз отклонился от правильного курса, и подправить его. Это не означает, что суперпрогнозисты совсем не вкладывают в прогнозы свое эго. Им важна репутация в среде товарищей по команде. И если титул «суперпрогнозист» становится частью представления о себе, приверженность делу растет очень быстро. В то же время их ставки на самооценку гораздо ниже, чем у аналитиков ЦРУ и прославленных экспертов, которые рискуют репутацией, что помогает им избежать недостаточной реакции, когда появляется новое свидетельство, требующее обновления прогноза.

Чрезмерность

Представьте, что вы стали частью некого эксперимента по студенческой психологии. Исследователь просит вас прочитать информацию об одном человеке. «Роберт — студент, — говорится в ней. — Он занимается около тридцати одного часа в неделю». Когда вы прочитали, вас просят предсказать средний академический балл упомянутого студента. Оснований для вынесения суждения у вас мало, но количество часов, которое он уделяет занятиям, соотносится с вашим представлением о хорошем студенте, поэтому вы предполагаете, что его средний балл достаточно высок.

А вот другая ситуация: Дэвид — пациент психотерапевта, который сексуально возбуждается от жестоких садомазохистских фантазий. Вопрос: какова вероятность, что Дэвид окажется растлителем малолетних? И снова вы обладаете совсем малым количеством информации, но то, что есть, соответствует вашему стереотипу о растлителях малолетних. Так что вы отвечаете, что вероятность значительна. А теперь представьте, что я даю вам больше фактов о Роберте. Что, если я скажу вам, что он играет в теннис три или четыре раза в месяц? И что самые долгие его отношения продлились два месяца? Измените ли вы свое мнение о среднем академическом балле Роберта?

Вот еще информация о Дэвиде: ему нравится рассказывать анекдоты. Однажды он повредил спину, когда катался на лыжах. Изменит ли это вероятность того, что он растлитель малолетних?

Возможно, вы сейчас думаете: «Дополнительная информация не имеет отношения к вопросу. Я ее проигнорирую». И правильно сделаете. Она была тщательно отобрана на предмет полной нерелевантности.

Но в то же время такая нерелевантная информация нас смущает. В 1989 году я провел исследование, основанное на работах психолога Ричарда Нисбетта. Случайно отобранным участникам давались либо минимальные факты, либо они же плюс дополнительная информация, и после этого их просили угадать средний балл Роберта и оценить вероятность того, что Дэвид является растлителем малолетних. Как и ожидалось, те, кто получал нерелевантную информацию, теряли уверенность. Почему? Когда у вас нет никакой информации, кроме той, что подходит под имеющийся стереотип хорошего студента или растлителя малолетних, сигнал воспринимается как сильный и ясный — и наше суждение его отражает. Но при добавлении дополнительной информации мы начинаем видеть Роберта и Дэвида как людей, а не как стереотипы, что ослабляет уверенность[136].

Психологи называют это эффектом разбавления, и, учитывая, что сами стереотипы — источник предубеждения, можно было бы сказать, что их разбавление только к лучшему. И да, и нет. Да, возможно бороться огнем с огнем, а предубеждением с предубеждением, но эффект разбавления все равно остается предубеждением. Что тут происходит? Люди основывают суждения на обрывке информации, который считают полезным. Затем они сталкиваются с очевидно нерелевантной информацией — белым шумом, — которую, безусловно, должны проигнорировать, но не делают этого. Они дают ветру сдуть себя, оказываясь во власти случайного порыва не имеющей отношения к вопросу информации.

Такое «сдувание ветром» — чрезмерная реакция, распространенная и дорогая ошибка. Взгляните на типичный день биржевого рынка. Объем и волатильность торгов ошеломляют. Причины их сложны и представляют собой предмет множества исследований и обсуждений, но похоже, что как минимум часть объяснения заключается в чрезмерной реакции участников торгов на новую информацию[137]. Даже Джон Мейнард Кейнс — возможно, он и не говорил те знаменитые слова, но уж точно побуждал людей менять мнение в свете изменяющихся фактов — чувствовал, что

ежедневные флуктуации в доходах существующих инвестиций, которые, очевидно, носят эфемерный и незначительный характер, имеют тенденцию оказывать чрезмерное и даже абсурдное влияние на рынок[138].

«Многие инвесторы двигаются от акций к акциям или от паевого фонда к паевому фонду так, словно выбирают и отбрасывают карты в игре кункен», — заметил принстонский экономист Бертон Малкиел[139]. И расплачиваются за это. Многие исследования показали, что те, кто чаще торгует, получают худшую прибыль, чем те, кто придерживается старых добрых стратегий «покупать и держать». Малкиел процитировал одно исследование шестидесяти шести тысяч американских семейств за пятилетний период в 1990-е годы, когда рынок имел ежегодную прибыль 17,9 %. Семейства, торговавшие больше всего, имели прибыль только 11,4 %[140]. В торги вкладывалось много денег и усилий, и в то же время люди, которые ими занимались, получили бы большую прибыль, если бы потратили это время, например, на игру в гольф.

Как и в случае с недостаточной реакцией, ключ здесь — в приверженности, а в данном случае — в ее отсутствии. Участники торгов, которые постоянно продают и покупают, не имеют ни сознательной, ни эмоциональной привязанности к своим акциям. Они ждут, что какие-то из них упадут, и без сожалений с ними расстаются. Метафора Малкиела точна. Они привязаны к своим акциям не сильнее, чем игрок в кункен — к картам, которые держит в руке, отчего столь чрезмерно и реагируют на информацию, очевидно имеющую «эфемерный и незначительный характер».

Учитывая тот факт, что суперпрогнозисты практически не привязаны к своим прогнозам, можно ожидать от них больше чрезмерных реакций — как в случае с Дагом Лорчем и его командой, когда они поменяли вероятность с 55 на 95 %, основываясь на единственном отчете месячной давности, — чем недостаточных. Однако суперпрогнозисты зачастую умудряются избежать обеих ошибок. Они бы не были суперпрогнозистами, если бы этого не делали.

Так как же они это делают? В XIX веке, когда проза не считалась полноценной без глубокомысленной отсылки к греческой мифологии, любое обсуждение стоящих с противоположных концов опасностей вызывало ассоциации со Сциллой и Харибдой. Сцилла — чудовище, обитавшее на скале у побережья Италии. Харибда — водоворот у побережья Сицилии, недалеко от Сциллы. Моряки знали, что, если отклонятся слишком сильно в одном из двух направлений, они обречены. Суперпрогнозисты должны чувствовать то же самое, когда дело касается недостаточной и чрезмерной реакции на новую информацию, Сциллы и Харибды прогнозирования. Хорошие обновления — это поиск безопасного пути посередине.

Капитан Минто

В третьем сезоне турнира IARPA Тим Минто занял первое место с окончательным результатом Брайера 0,15 — изумительное достижение, практически сравнимое с выигрышем Кеном Дженнингсом в семидесяти четырех выпусках игры Jeopardy! подряд. Серьезной причиной такого впечатляющего результата сорокапятилетнего инженера программного обеспечения из Ванкувера было его мастерство обновлять прогнозы.

На первоначальные прогнозы Тим тратит меньше времени, чем другие лучшие прогнозисты. «Я обычно трачу от пяти до пятнадцати минут, то есть, возможно, всего около часа на новую пачку из шести-семи вопросов», — сказал он. Но на следующий день он вернется к этим вопросам, заново на них взглянет и сформирует второе мнение. Также он ищет в интернете доказательства противоположного. И занимается этим пять дней в неделю.

Все эти поиски заставляют его часто менять мнение. «Я постоянно обновляю прогнозы, — сказал он. — Так работает мое сознание, хотя чаще я применяю это на работе, в моей практике, чем в вопросах [турнира]»[141]. К моменту закрытия вопроса Тим обычно делает около дюжины прогнозов по нему; иногда общее их количество ближе к сорока или пятидесяти. На один из вопросов («Достигнут ли США и Афганистан соглашения по вопросу продолжающегося присутствия американских войск?») он сделал семьдесят семь прогнозов.

Может показаться, что капитан Минто плывет прямо к Харибде чрезмерной реакции. Но я пока не упомянул масштаб постоянных коррекций его курса. Почти во всех случаях они маленькие. И это имеет большое значение.

По мере того, как в Сирии разгоралась гражданская война и с места срывалось все больше мирных жителей, турнир IARPA спросил прогнозистов, будет ли «количество зарегистрированных сирийских беженцев, указанных в отчете Агентства ООН по делам беженцев от 1 апреля 2014 года» менее 2,6 миллиона. Вопрос задали в течение первой недели января 2014 года, так что прогнозистам нужно было заглянуть на три месяца в будущее. Ответ в итоге оказался утвердительным. Вот график обновлений прогноза Тима Минто в течение этих трех месяцев:

Как обновляется мнение у лучшего суперпрогнозиста

Тим начал с очень небольшого перевеса в сторону утвердительного ответа, что тогда имело смысл. Планку задали высокую, но ситуация в Сирии была тяжелой, и количество беженцев увеличивалось с каждым днем. Таблица демонстрирует, что случилось затем: Тим менял свой прогноз 34 раза. Некоторые изменения уводили его дальше от правильного ответа, но большинство шло в правильном направлении. Финальный результат Брайера по этому вопросу у Тима был впечатляющий — 0,07.

И обратите внимание, какие маленькие изменения делал Тим. Никаких драматических сдвигов на тридцать или сорок процентов. Среднее обновление крошечное, всего 3,5 %. Это крайне важно. Небольшое количество маленьких обновлений могло бы сдвинуть Тима в направлении недостаточной реакции. Множество больших обновлений могли бы подтолкнуть к чрезмерной. Но с большим количеством маленьких обновлений Тим благополучно проскользнул между Сциллой и Харибдой.

Может показаться, что немного странно мыслить в категориях таких крошечных изменений — «единиц сомнения», — но если у вас такое же детализированное мышление, как у Тима, то это естественно. Представьте: в начале сентября 2014 года вы прочитали, что Нейт Сильвер, выдающийся агрегатор опросов общественного мнения, дал республиканцам 60 %-ный шанс преимущества в Сенате на промежуточных выборах. Вам это кажется убедительным, поэтому в изначальном прогнозе вы указываете вероятность такого развития событий в 60 %. На следующий день вы обнаруживаете очередной опрос, который выявил, что поддержка республиканцев в предвыборной сенатской гонке в Колорадо выросла с 45 до 55 %. На сколько следует поднять процент в вашем прогнозе? Цифра должна быть больше ноля. Но, подумав, сколько еще гонок республиканцам потребуется выиграть, вы поймете, что даже победа в Колорадо серьезно ситуацию не меняет, и считаете, что максимальное число, на которое можно поднять вероятность, — 10 %. Итак, сейчас у вас есть промежуток от 1 до 10 %. Сколько гонок уже прошли благоприятно для республиканцев? Если ответ «гораздо больше, чем нужно, чтобы завоевать преимущество в Сенате», он предполагает, что следует остановиться выше по шкале. Если «еле-еле достаточно, чтобы завоевать преимущество», — ниже по шкале. На какие тенденции указывают опросы в этих гонках? Распространяются ли на них факторы, которые работают в Колорадо? Сколько времени осталось до выборов? Какова предиктивность опросов до сего момента в преддверии выборов? Каждый вопрос помогает вам прицелиться точнее. Сначала вы сужаете промежуток с 2 до 8 %, затем — с 3 до 7 %. В конце концов вы останавливаетесь на 4 % и поднимаете прогноз с 60 до 64 %.

Драматичности тут нет никакой. Если честно, это даже скучно. Тим никогда не станет гуру, которого пригласят делиться мистическими откровениями на телевидении, корпоративных вечеринках и страницах книг-бестселлеров. Но его способ работает. Данные турнира это доказывают: суперпрогнозисты не только обновляют свои прогнозы чаще, чем обычные прогнозисты, — они еще и меньше их изменяют.

В том, как все работает, нет мистики. Прогнозист, который не уточняет свое мнение в свете новой информации, не оценит ее по достоинству; в то время как прогнозист, который слишком увлечется новыми данными и построит предсказание исключительно на них, забудет о ценности сведений, на которых основывался первоначальный прогноз. Талантливый прогнозист осторожно удерживает баланс между старой и новой информацией, ценит и ту и другую и включает ее в новый прогноз. Лучший способ это сделать — небольшие обновления.

Эту идею иллюстрирует старый мыслительный эксперимент. Представьте, что сидите спиной к бильярдному столу. Друг катит по столу шар, и тот где-то останавливается. Вы хотите не глядя определить местоположение шара. Каким образом? Друг катит по столу другой шар, который тоже где-то останавливается. Вы спрашиваете: «Второй шар находится слева или справа от первого?» Друг отвечает: «Слева». Это практически ничтожный обрывок информации. Но он тоже что-то значит — например, говорит о том, что первый шар находится не на левом краю стола, а значит, делает чуть-чуть более вероятным расположение первого шара на правой стороне стола. Если друг прокатит по столу третий шар, и вы повторите вопрос, то получите еще один обрывок информации. Если ответ будет снова «Слева», шансы, что первый шар находится на правой стороне стола, еще немного увеличатся. Продолжайте процесс, и вы постепенно сузите разброс возможных местоположений и наведете прицел на истину — однако так и не сможете полностью исключить неопределенность[142].

Если вы изучали статистику, то, возможно, вспомните вариант этого мыслительного эксперимента, придуманный Томасом Байесом. Байес, пресвитерианский священник, изучавший логику, родился в 1701 году, то есть жил в момент зарождения современной теории вероятности, к которой и сам приложил руку, опубликовав «Эссе к решению проблемы доктрины шансов». Это эссе, в сочетании с работами друга Байеса Ричарда Прайса, опубликовавшего его эссе уже после смерти, в 1761 году, а также открытия, совершенные великим французским математиком Пьером-Симоном Лапласом, в конечном счете создали теорему Байеса. Она выглядит таким образом:

P(H|D)/P(—H|D) = P(D|H)/P(D|-H)P(H)/P(—H)

Апостериорные шансы = Степень вероятности Априорные шансы

Байесовское уравнение корректировки убеждений

Если выражаться просто, теорема говорит, что новое ваше убеждение должно зависеть от прежнего (и знания, которое его сформировало), умноженного на «диагностическую ценность» новой информации. Абстрактность формулировки обескураживает, поэтому давайте посмотрим, как Джей Ульфельдер — политолог, суперпрогнозист и мой коллега — применил ее на практике. В 2013 году администрация Обамы выдвинула Чака Хэйгела на должность министра обороны. Но в этот момент всплыла противоречивая информация, слушания прошли плохо, и появились спекуляции на тему того, что Хэйгела может не одобрить Сенат. Том Рикс, оборонный аналитик, написал:

Снимет ли Хэйгел свою кандидатуру? Я бы сказал, 50 на 50… Но его шансы уменьшаются с каждым днем. Итого: каждый рабочий день, в течение которого комитет Сената США по вооруженным силам не голосует за то, чтобы отослать его кандидатуру в Сенат, я думаю, уменьшает вероятность Хэйгела стать министром обороны на 2 %.

Было ли это здравое суждение? «Опытные прогнозисты часто начинают с базовой ставки, — написал Ульфельдер. — С момента создания поста [министра обороны] вскоре после Второй мировой войны только одного из 24 официально выдвинутых кандидатов Сенат отверг, и ни один не снял свою кандидатуру сам». Таким образом, базовая ставка была 96 %. Если бы сразу после выдвижения кандидатуры Чака Хэйгела Ульфельдера спросили, утвердят ли его кандидатуру, он бы сказал, учитывая, что не стал бы рассматривать другие факторы: «96 % вероятности, что утвердят». Учитывая то, что суждение было сделано до поступления дополнительной информации, оно называется априорным[143].

Затем Хэйгел плохо выступил на слушаниях. Очевидно, это уменьшило его шансы. Но на сколько? Дабы ответить на это, Ульфельдер написал: «Теорема Байеса требует, чтобы мы установили две вещи: 1) какова вероятность того, что мы видим в Сенате плохое выступление кандидата, которому суждено провалиться, и 2) какова вероятность того, что мы видим в Сенате плохое выступление кандидата, которому суждено быть одобренным?» Ульфельдер не знал нужных чисел, поэтому начал с того, что принял слова Рикса на веру и сильно склонил свои расчеты в его сторону, подразумевая, что, если данные Рикса невозможно проверить, то их невозможно проверить и у него. «Чисто теоретически я приму такой расклад: только один из пяти впоследствии одобренных кандидатов плохо выступает в слушаниях по вопросу утверждения должности, но так делают 19 из 20 провалившихся кандидатов». Ульфельдер загрузил данные в теорему Байеса, посчитал — и в итоге его прогноз «обрушился с 96 процентов до… 83». Таким образом, Ульфельдер сделал вывод, что суждение Рикса сильно отклонилось от истины, но вероятность, что Хэйгела утвердят, была все еще очень высока. В итоге две недели спустя его утвердили[144].

У человека с низкими способностями к математике это может вызвать отчаяние. Неужели прогнозистам действительно нужно понимать, запоминать и — о ужас! — использовать алгебраические формулы? У меня хорошие новости: нет, не нужно.

Суперпрогнозисты хороши в математике: многие знают о теореме Байеса и могут использовать ее, если чувствуют, что дело того стоит. Но они редко прибегают к прямому использованию чисел. Для суперпрогнозистов важнее не сама теорема Байеса, а его основная идея о постепенном приближении к истине с помощью постоянных корректировок в пропорции с весом имеющихся свидетельств[145]. Все это в полной мере относится к Тиму Минто. Он знает о теореме Байеса, но ни разу не использовал ее при составлении сотен обновленных прогнозов. В то же время Минто очень ценит дух Байеса. «Думаю, существует большая вероятность, что я интуитивно понимаю теорему Байеса лучше, чем большинство людей, — говорит он, — даже несмотря на то, что, если меня попросить написать ее по памяти, я, возможно, не смогу этого сделать». Минто — байесовец, не использующий теорему Байеса. Это парадоксальное определение относится к большинству суперпрогнозистов.

Итак, у нас есть формула успеха: множество маленьких обновлений. Поступайте так же — и окажетесь на пути к славе великого прогнозиста, верно?

Очень жаль, но не все так просто. Подход Тима Минто часто отлично работает и именно поэтому так распространен в работе суперпрогнозистов. Но это вовсе не универсальная отмычка. Иногда его применение — именно то, чего не нужно делать.

Помните чрезмерную реакцию Дага Лорча на отчет об арктическом льде? Через несколько дней после того, как поднял вероятность своего прогноза до 95 %, он увидел самую свежую информацию, а также информацию за последние двенадцать лет. Сравнив ее с прогнозами ученых, Даг заметил огромное несоответствие между ними и реальностью. Что ему следовало делать в этом случае? Даг мог пойти по пути «множества маленьких обновлений» и постепенно снизить вероятность в своем прогнозе. Или просто взглянуть на вопрос свежим взглядом. «Единственная причина, по которой я назначил 95 % вероятности, — это отчет, который явно не соответствует действительности, так что я должен его отбросить и сделать новый прогноз». Он пошел по второму пути: сначала вернулся к изначальным 55 %, затем снизил их до 15, и уже после этого приступил к «множеству маленьких обновлений» в своем обычном стиле.

Это был правильный подход. Если бы Даг не отошел от политики «множества маленьких обновлений» в момент, когда его прогноз равнялся 95 %, окончательный разочаровывающий результат оказался бы гораздо хуже.

В знаменитом эссе «Политика и английский язык» Джордж Оруэлл вывел шесть четких правил, в которые входили, в том числе «никогда не используйте длинное слово, если подойдет короткое» и «никогда не используйте пассивные конструкции, если можно использовать активные». Но самым главным было шестое: «Лучше нарушить любое из этих правил, чем сказать что-то откровенно варварское».

Я понимаю желание придерживаться безошибочных указаний, которые гарантируют хорошие результаты. Именно поэтому нас так сильно привлекают знатоки-ежи и их фальшивая уверенность. Но магических формул не существует, есть только широкие принципы со множеством оговорок. Суперпрогнозисты понимают эти принципы, но также знают, что их применение требует взвешенных суждений. И скорее нарушат правила, чем дадут варварский прогноз.

Глава VIII Постоянная бета

На то, чтобы стать суперпрогнозистом, Мэри Симпсон вдохновил провал.

«В 2007-м я совершенно пропустила все признаки финансового кризиса, и это было очень обидно, потому что я обладала опытом и могла понять, что пошло не так», — сказала Симпсон. Защитив в свое время степень доктора философии по экономике в Клермонтском университете постдипломного образования, она занималась нормативно-правовым регулированием и финансовыми вопросами в энергетической компании Southern California Edison, а затем ушла в самозанятость и в 2007 году, когда начали появляться первые предвестники кризиса, работала независимым финансовым консультантом. В конце года экономика скатилась в рецессию. В первой половине 2008 года ощущались и более серьезные потрясения. Но, как большинство экспертов в ее области, масштабов кризиса Мэри не осознавала до 15 сентября 2008 года, когда обанкротился банк Lehman Brothers. Было уже слишком поздно, все ее пенсионные сбережения сгорели.

«Я действительно хотела больше думать о прогнозировании, — вспоминала Мэри. Свои способности в предвидении она хотела улучшить не только ради финансового интереса. У нее было ощущение, что она сможет это сделать, а значит, должна. — Это один из тех моментов, когда чувствуете, что следует поработать над этим»[146].

Услышав о проекте «Здравое суждение», Симпсон записалась добровольцем — и стала очень хорошим прогнозистом, что и демонстрирует ее статус с приставкой «супер».

Психолог Кэрол Двек сказала бы, что у Симпсон мышление роста — по ее определению, это означает веру в то, что ваши возможности — по большей части результат усилий, и вы можете «вырасти» при условии, что готовы усердно работать и учиться[147]. Некоторые люди сочтут это настолько очевидным, что вряд ли вообще стоит о чем-то таком говорить. Но, как показали исследования Двек, мышление роста далеко от универсальности. Многие люди обладают, как она говорит, фиксированным мышлением: убежденностью в том, что мы — это те, кто мы есть, и наши способности могут быть только выявлены, но не созданы и не развиты. Люди с фиксированным мышлением говорят вещи вроде «у меня нет способностей к математике» и считают это неизменной чертой своей натуры — все равно что быть левшой, женщиной или высокого роста. Такое мышление чревато серьезными последствиями. Человек, который верит, что у него нет и никогда не будет способностей к математике, не станет стараться развить их, потому что посчитает это бесполезным. А если его все-таки заставят заниматься математикой — как всех заставляют в школе, — он любую неудачу будет считать доказательством того, что его границы в этой области уже ясны и нужно как можно раньше перестать впустую тратить время. Каков бы ни был у него потенциал улучшения, он никогда его не раскроет. Таким образом, вера в отсутствие способностей к математике становится самосбывающимся пророчеством[148].

В одном из множества экспериментов, которые Двек провела, чтобы раскрыть уродующее влияние фиксированного мышления, она дала пятиклассникам решить довольно-таки простые головоломки. Детям задание понравилось. Затем головоломки стали сложнее. Одни участники эксперимента внезапно потеряли интерес к задаче и отказались от предложения отнести головоломки домой. Другим головоломки посложнее понравились еще больше, чем простые. «Вы не могли бы написать их названия, — попросил один ребенок, — чтобы моя мама могла купить еще, когда эти закончатся?» Разница между двумя группами детей — вовсе не «талант к разгадыванию головоломок». Даже одинаково способные дети разделились на группы: одних более сложные задания охладили, других — заинтриговали. Главное здесь — тип мышления. Дети с фиксированным мышлением сдались. Дети с мышлением роста решительно пошли на штурм.

Даже когда человек с фиксированным мышлением пытается что-то сделать, он не выносит из эксперимента столько же, сколько человек, который верит, что у него есть потенциал для роста. В одном эксперименте Двек делала томографию мозгов добровольцев, пока те отвечали на сложные вопросы, узнавали, какие ответы были правильные, а какие нет, а также получали информацию, которая помогла бы им улучшить знания. Результаты томографии выявили, что добровольцы с фиксированным мышлением сосредоточенно слушали, какие из их ответов были правильными, но это, очевидно, оказалось единственным, что их интересовало. Информацию о том, как улучшить знания, они пропустили мимо ушей. «Даже если они неправильно отвечали на вопрос, верный ответ им был неинтересен, — писала Двек. — Только люди с мышлением роста внимательно восприняли информацию, которая могла бы расширить их знания. Только для них дальнейшее обучение было приоритетно».

Для прогнозистов высшей категории мышление роста просто необходимо. Лучшей иллюстрацией этому служит человек, который, как считается, сказал: «Когда факты меняются, я меняю свое мнение».

Постоянное непостоянство

Сейчас Джон Мейнард Кейнс знаменит только своими работами по теории макроэкономики, но в числе его выдающихся достижений и успешная инвестиционная деятельность.

С конца Первой до конца Второй мировой войны Кейнс вел собственные финансовые дела, а также финансовые дела своей семьи и друзей, двух британских страховых компаний, различных инвестиционных фондов и Королевского колледжа в Кембридже. К моменту смерти в 1946 году Кейнс был невероятно богатым человеком и те, чьими деньгами он управлял, также процветали вопреки всем разумным ожиданиям. В любую эпоху это оказалось бы выдающимся результатом, но эпоха, в которую жил Кейнс, была особой[149]. Британская экономика в 1920 году пребывала в стагнации. В 1930-х весь мир ввергся в Великую депрессию. «Учитывая то, что Кейнс занимался инвестициями в течение одного из худших периодов в истории, прибыль его была невероятной», — заметил Джон Ф. Уосик, автор книги, посвященной инвестициям Кейнса[150].

Кейнс был изумительно умным и энергичным человеком, что, безусловно, способствовало его успеху, но он к тому же отличался ненасытным любопытством и любил коллекционировать новые идеи — привычка, которая периодически требовала от него менять точку зрения, но эта смена проходила всегда без особых проблем. Напротив, Кейнс гордился своей готовностью полностью признавать ошибки и принимать новые идеи и побуждал других следовать его примеру. «Нет ничего плохого в том, чтобы иногда быть не правым, особенно если быстро это выяснить», — написал он в 1933 году[151].

«Кейнс готов противоречить не только своим коллегам, но и самому себе каждый раз, когда ему это кажется уместным в сложившейся ситуации, — говорилось в посвященном ему биографическом очерке 1945 года. — Совершенно не чувствуя за собой вины за такие изменения позиции, он использует их как упрек в адрес тех, кого считает обладателями не столь гибкого мышления. Легенда гласит, что, когда во время конференции с Рузвельтом в Квебеке Черчилль послал Кейнсу телеграмму „Прихожу к вашей точке зрения“, его светлость ответил: „Жаль это слышать. Я начал ее менять“»[152].

Послужной список Кейнса как инвестора был далек от безупречности. В 1920 году, когда его предсказания курса валют оказались ужасно далекими от истины, он практически разорился. Но встал на ноги и в течение 1920-х снова сколотил состояние для себя и других. Однако, точно так же как Мэри Симпсон в 2008 году, Кейнс не смог предвидеть катастрофу 1929 года и понес большие финансовые потери. Впрочем, после этого он вновь восстановил свое богатство и даже приумножил его.

Для Кейнса провалы были возможностями научиться — понять ошибки, увидеть новые варианты и совершить новую попытку. После провала с предсказанием курса валют Кейнс не ударился в осторожность и безопасность. Наоборот, в начале 1920-х он перенял новые идеи — например, акционирование такой глыбы, как Королевский колледж, причем в то время, когда подобные заведения обычно придерживались вложений в недвижимость. Когда его придавило крахом 1929 года, он тщательнейшим образом проанализировал свое мышление и заключил, что ошибка должна крыться в одном из его ключевых теоретических воззрений. Цены на акции не всегда отражают реальную ценность компаний, поэтому инвестор должен изучить досконально само предприятие, по-настоящему понять его работу, капитал и управление, после чего решить, имеет ли оно достаточную базовую ценность, чтобы стоило долговременно в него инвестировать. В Соединенных Штатах примерно в то же время подобный подход был разработан Бенджамином Грэмом, который назвал его инвестированием на основе ценности. Оно стало краеугольным камнем состояния Уоррена Баффета.

Единственное постоянное убеждение «постоянно непостоянного» Джона Мейнарда Кейнса заключалось в том, что он способен на большее. Провал не означал, что он достиг пределов своих возможностей, — а только то, что ему нужно как следует подумать и попробовать еще раз. Попытаться, провалиться, проанализировать, исправить, попытаться снова. Кейнс постоянно проходил через эти этапы.

Конечно, он действовал в более крупных масштабах, чем большинство из нас, но сам этот процесс: попытаться, провалиться, проанализировать, исправить, попытаться снова — основа обучения нас всех, чуть ли не с рождения. Посмотрите, как малышка учится сидеть. Сначала она шатается, потом задирает голову, чтобы как следует рассмотреть потолочный вентилятор, — бум! Падает назад на подушку, которую подложила ее мама, потому что дети, которые учатся сидеть, всегда падают назад. Мама могла бы избежать этой неприятности, положив ребенка на спину или в креслице, но она знает, что, когда малышка опрокидывается, она понимает, что не стоит так высоко задирать голову, и в следующий раз будет сидеть более устойчиво. Конечно, ребенку еще предстоит как следует потренироваться, чтобы новое умение закрепилось и стало надежным, а затем и привычным, но изначальное опрокидывание обеспечивает принципиальный прорыв. Такой же процесс происходит тысячи раз в течение детства: от вставания к ходьбе, к посадке в школьный автобус, к манипулированию двумя джойстиками и всеми клавишами так, чтобы персонаж в видеоигре прыгал в нужный момент и с нужной скоростью, чтобы схватить драгоценный камень и получить за это тысячу очков.

Взрослые тоже это делают. Сорокалетний бухгалтер, который первый раз берет в руки клюшку для гольфа, похож на малыша, который учится сидеть, и даже в паре с профессиональным инструктором он потерпит много неудач, прежде чем превратится в приличного игрока.

Новые навыки мы приобретаем с помощью практики. Совершенствуем их, практикуясь еще больше. Эти факты фундаментальны, они относятся даже к самым сложным навыкам. Современные реактивные истребители — огромные и сложные летающие компьютеры, но обучения в классе недостаточно, чтобы стать квалифицированным пилотом. Даже тренировки в продвинутых летных стимуляторах недостаточно. Пилотам нужны часы в воздухе — и чем больше, тем лучше. То же самое касается хирургов, банкиров и коммерческих руководителей.

Попытаться

Чтобы продемонстрировать ограничения лекционного обучения, великий философ и учитель Майкл Полани подробно изложил физические принципы езды на велосипеде:

Правило, выведенное из наблюдений за велосипедистом, таково: когда он начинает клониться вправо, он поворачивает руль направо, в результате чего направление движения велосипеда отклоняется по кривой в правую сторону. Благодаря этому возникает центробежная сила, которая толкает велосипедиста влево и компенсирует гравитационную силу, тянущую его вправо вниз.

Далее он продолжает в том же духе и заканчивает: «Легко вычислить, что при заданном угле отклонения от вертикального положения кривизна каждого изгиба маршрута велосипедиста обратно пропорциональна квадрату его скорости». Сложно представить себе более точное описание. «Но говорит ли нам это что-нибудь о том, как ездить на велосипеде? — задается вопросом Полани. — Нет. Вы вряд ли сможете регулировать кривизну пути вашего велосипеда пропорционально отношению угла его отклонения от вертикали к квадрату его скорости; а если и сможете, то все равно упадете, так как есть еще ряд факторов, важных для практики, но упущенных в формулировке этого правила»[153].

Знания, требуемые для езды на велосипеде, не могут быть полностью сформулированы с помощью слов и переданы другим. Нужно «неявное знание» — то, что мы получаем только через опыт, включающий в себя набивание шишек. Чтобы научиться ездить на велосипеде, мы должны попытаться поехать на нем. Сначала получается плохо. Вы падаете на одну сторону, затем на другую. Но продолжайте попытки — и по мере тренировок это начнет у вас получаться безо всяких усилий. Однако если вы попытаетесь объяснить другим людям, как не заваливаться на бок, чтобы они избежали ваших синяков, добьетесь не большего успеха, чем Полани.

Все до изумления очевидно. Так же очевидно должно быть и то, что обучение прогнозированию включает в себя попытки прогнозирования. Чтение книг по прогнозированию — не замена реального опыта[154].

Провалиться

Но навык улучшается не от любой практики, а только от той, которая опирается на информацию. Нужно знать, каких ошибок остерегаться и какие именно практики на самом деле лучшие. Так что не спешите сжигать книги. Как ранее было замечено, контролируемые эксперименты, основанные на случайной выборке, показали, что освоение содержания всего одной крошечной брошюрки, нашего обучающего руководства (см. приложение), уже может улучшить вашу точность примерно на 10 %. Эксперименты также показали, как эффект от книжного знания взаимодействует с эффектом от практики. Люди, читавшие брошюру, больше получили от практики, а практиковавшиеся люди больше получили от брошюры. Удача предпочитает подготовленное сознание. Обучающие руководства помогают извлечь правильные уроки из нашего личного опыта и правильно сбалансировать взгляды снаружи и изнутри. А личный опыт помогает нам встроить бледные абстракции общедоступного знания в контекст реального мира.

Эффективная практика также должна сопровождаться четкой и своевременной обратной связью. Мой партнер по исследованиям Дон Мур обратил внимание, что полицейские проводят много времени, выясняя, кто говорит правду, а кто лжет, но, по данным исследований, не так уж в этом преуспевают, как принято считать, да и со временем их навыки лучше не становятся. Потому что одним опытом не обойтись — он должен сопровождаться четкой обратной связью.

Когда офицер полиции решает, что подозреваемый лжет или говорит правду, он или она не получают немедленную обратную связь, подтверждающую или опровергающую это предположение (понятно, что подозреваемый не воскликнет: «Точно, я действительно лгал!»). Вместо этого события развиваются по «наезженной» схеме: выдвигаются обвинения, проходит суд, объявляется приговор или, возможно, в дело вмешивается сделка о признании вины. Однако все это может занять месяцы или годы, и к тому времени, как дело решается окончательно, на него может повлиять огромное количество факторов. Так что офицер полиции редко получает четкую обратную связь с информацией о том, прав он был или ошибался. Неудивительно, что психологи, которые тестируют способность полицейских к распознаванию лжи в контролируемых условиях, обнаруживают огромную пропасть между их уверенностью в себе и навыками. И эта пропасть растет по мере наращивания опыта, так как полицейские необоснованно полагают, что опыт улучшает их способности «детекторов лжи». В результате полицейские наращивают уверенность гораздо быстрее, чем точность, а это означает, что их уверенность становится чрезмерной.

Подобное несоответствие — довольно-таки распространенное явление. Исследование по калибровке — то есть соответствию вашей уверенности точности — регулярно обнаруживает в людях чрезмерную уверенность[155]. Однако чрезмерная уверенность не относится к неизменным чертам человеческой натуры. Метеорологи, как правило, от нее не страдают, как не страдают и опытные игроки в бридж. Это потому, что те и другие получают четкую и быструю обратную связь. Метеоролог, предсказывающий на завтра ливень, понимает, что ошибся, если утром его будят лучи солнца. Игроки в бридж, которые оценивают, сколько они выиграют взяток, получают результаты в конце каждой партии. Если их прогнозы не сбываются, они сразу об этом узнаю́т.

Это необходимое условие. Чтобы извлечь урок из провала, мы должны знать, когда терпим неудачу. Малышка, заваливающаяся назад, знает. Так же как и мальчик, который обдирает себе кожу на коленке, когда падает с велосипеда. И бухгалтер, который, играя в гольф, отправляет мяч в бункер. Именно из-за того, что они знают, они могут обдумать, что пошло не так, исправиться и попытаться снова.

К сожалению, большинство прогнозистов не получает обратной связи хорошего качества вроде той, которая помогает улучшать результаты метеорологов и игроков в бридж. Тому есть две основных причины.

Во-первых, двусмысленность формулировок. Как мы уже видели в главе 3, неопределенные термины вроде «может быть» и «вероятно» исключают возможность оценить прогноз. Когда прогнозист говорит, что что-то «может произойти», «возможно, произойдет», «есть вероятность, что произойдет», это может означать практически все что угодно. То же касается огромного количества других случаев — например, высказывания Стива Балмера относительно «весомого места на рынке». Его формулировка может показаться точной, но при ближайшем рассмотрении будет абсолютно туманна. Даже независимому наблюдателю сложно извлечь из туманных прогнозов осмысленную обратную связь, но часто в роли судьи выступает сам прогнозист, что только усугубляет проблему.

Давайте вспомним об эффекте Форера, названном так в честь психолога Бертрама Форера, который попросил студентов пройти тест на оценивание личности, а затем раздал всем индивидуальные характеристики, основанные на результатах, и попросил проверить, насколько тест оказался близок к реальности. Люди впечатлились и оценили тест в среднем на 4,2 из 5. Результат весьма примечателен, потому что Форер на самом деле взял обтекаемые формулировки вроде «вы сильно нуждаетесь в симпатии и восхищении со стороны окружающих» и дал всем одну и ту же характеристику[156]. Обтекаемые характеристики очень эластичны. Студенты «натянули» их на представления о себе, хоть и думали, что судят объективно. Урок для прогнозистов, которые будут оценивать собственные обтекаемые вопросы, таков: не обманывайте себя.

Второе большое препятствие для обратной связи — разорванность во времени. Когда прогнозы делаются вперед на месяцы или годы, во время ожидания результата в память вкрадываются помехи. Вы знаете, что сейчас думаете по поводу будущего. Но сможете ли точно вспомнить свой прогноз по мере разворачивания событий? Есть большая вероятность, что нет. И вам придется столкнуться не только с обычной забывчивостью, но, весьма вероятно, и с тем, что психологи называют эффектом знания задним числом.

Если вы достаточно зрелый человек и в 1991 году были разумным существом, ответьте на вопрос: какова была вероятность, что вы думали, будто президент Джордж Г. У. Буш (вошедший в историю под именем Буш 41) выиграет в 1992 году президентские выборы и останется на второй срок? Мы все знаем, что Буш 41 проиграл Биллу Клинтону, но вы наверняка вспомните, что его популярность после победы в Персидском заливе была очень высока. Так что, возможно, вы тогда думали, что у него есть все шансы выиграть, — но, конечно, вероятность того, что он проиграет, тоже была высока. Так что, может, пятьдесят на пятьдесят? Или, возможно, вы считали, что война приподняла его шансы, скажем, до 60–70 % вероятности выигрыша? На самом деле все, что вы помните о своих тогдашних суждениях, скорее всего, не соответствует действительности, причем предсказуемым образом. Я могу продемонстрировать это, вытащив из архива 1991 года выпуск юмористической передачи Saturday Night Live, в котором запечатлена политическая мудрость того периода. Сцена: дебаты между основными претендентами на номинацию кандидата от Демократической партии в 1992 году.

Ведущая дебатов: Добрый вечер. Меня зовут Фэй Салливан, я представляю «Лигу избирательниц». Добро пожаловать на первые дебаты из серии, в которых пять ведущих представителей Демократической партии будут пытаться увильнуть от приказа своей партии участвовать в бессмысленной гонке против президента Джорджа Буша. Большинство из них уже заявило, что не заинтересовано в выдвижении своей кандидатуры. Но каждый из них, конечно, находится под грандиозным давлением: кто же станет тем идиотом, который предпримет провальную попытку соревноваться с очень, очень популярным текущим президентом. Итак, сенатор Билл Брэдли из Нью-Джерси…

Сенатор Билл Брэдли: Я не кандидат в президенты в 1992-м.

Ведущая дебатов: И лидер большинства в палате представителей Дик Гепхардт из Миссури…

Конгрессмен Дик Гепхардт: Я не претендую на роль кандидата от своей партии.

Ситуация становится все более абсурдной. В этих дебатах каждый кандидат восхваляет оппонентов и очерняет себя — потому что они знают, что Буш 41 камня на камне не оставит от своего соперника. Именно поэтому лидеры демократов не сражались в том году за кандидатскую позицию, расчистив дорогу никому не известному губернатору Арканзаса Биллу Клинтону.

Когда мы знаем исход какого-либо события, это знание искажает наше изначальное восприятие, восприятие до того, как мы узнали исход: вот суть эффекта знания задним числом. Барух Фишхофф первым задокументировал этот феномен в серии элегантных экспериментов. В первом людей просили оценить вероятность основных мировых событий в период, когда Фишхофф проводил исследование («Встретится ли Никсон лично с Мао?»), затем вспомнить о своей оценке после того, как событие случилось или не случилось. Знание исхода постоянно искажает оценку, даже когда люди пытаются этого не допустить. Эффект, как правило, незначителен, но бывает и весьма серьезным. В 1988 году, когда в Советском Союзе проходили серьезные реформы, из-за которых люди задумывались о будущем страны, я попросил экспертов оценить вероятность того, что Коммунистическая партия потеряет свою монополию на власть в СССР в течение ближайших пяти лет. В 1991 году мир в шоке наблюдал за развалом Советского Союза. В 1992–1993 годах я вернулся к опрошенным экспертам, напомнил им вопрос 1988 года и попросил воссоздать свои оценки. В среднем в их воспоминаниях вероятность оказалась на 31 % больше той, что они на самом деле предсказывали. Например, эксперту, которая предсказывала всего лишь 10 % вероятности, могло запомниться, что она предрекала 40 или 50 %. Был даже случай, когда эксперт, оценивший вероятность в 20 %, позже вспомнил свою оценку как 70 %, — это иллюстрирует, что эффект взгляда задним числом также иногда фигурирует под названием «я всегда это знал».

Прогнозисты, которые используют обтекаемый язык и рассчитывают на свою небезупречную память при извлечении из нее старых прогнозов, не получают четкой обратной связи и, соответственно, не могут ничему научиться на опыте. Они похожи на игроков в баскетбол, которые делают свободные броски в полной темноте. Единственная их обратная связь — это звук: звяканье, когда мяч ударяется о металл, глухой стук о деревянный щит, шелест мяча, задевшего сетку. Ветеран, сделавший тысячи свободных бросков при включенном свете, может соединить звуки с попаданиями или промахами — но не новичок. Шелест может означать как точный бросок, так и недолет. Громкое лязганье означает, что бросок достиг кольца — но провалился ли в него мяч или отскочил? Уверенности тут быть не может. Конечно, они могут убедить самих себя в том, что знают, как у них идут дела, но на самом деле это не так; и если тренируются в темноте в течение недель, они могут стать более уверенными (я ведь столько практиковался — должно быть, у меня отлично получается!), но не станут лучше как баскетболисты. Только при включенном свете они могут получить четкую обратную связь. Только в этом случае они могут учиться и улучшать свои навыки.

Когда Тим Минто предсказал количество сирийских беженцев в 2014 году, его результат Брайера был 0,07. Это четкий и осмысленный отличный результат, эквивалент точного броска в баскетболе. Однако прогноз Тима на посещение Синдзо Абэ храма Ясукуни обернулся для него результатом 1,46, что можно приравнять к попаданию мяча в мусорный бак позади гимназии. И Тим это знал. Он не смог бы спрятаться за обтекаемостью формулировок, у него не было никаких шансов, что эффект знания задним числом введет его в заблуждение относительно того, что прогноз был не так уж плох. Тим провалил его и знал об этом, что дало ему возможность учиться.

Кстати, не существует никаких кратких путей. Игроки в бридж могут улучшить свою способность высказывать взвешенные суждения в оценивании взяток, но исследования демонстрируют, что эта способность, отточенная в одном контексте, в другой переносится с плохим или вообще нулевым результатом. Так что, если думаете, что сможете стать хорошим прогнозистом в области политики или бизнеса, играя в бридж, — забудьте об этом. Чтобы лучше прогнозировать в определенной области, нужно прогнозировать в этой области снова и снова, с хорошей обратной связью, которая говорит о том, насколько успешны тренировки. А еще нужна жизнерадостная готовность сказать: «Надо же, на этот раз не получилось — надо подумать как следует почему».

Проанализировать и исправить

«Мы договорились как команда, что полураспад полония делает его распознавание практически невозможным. Но мы не сделали все, что могли, чтобы проверить это утверждение. Например, не рассмотрели вариант, что продукты распада могут помочь распознать полоний, и не спросили эксперта в этой области».

Это послание Дэвин Даффи адресовал сокомандникам после того, как они потерпели поражение по вопросу о том, будут ли останки Ясира Арафата содержать полоний. Урок, который он извлек, таков:

Нужно соблюдать осторожность, делая предположения по поводу экспертизы. Спрашивать экспертов, если удастся их найти. Пересматривать время от времени свои предположения.

Каждый раз, когда вопрос закрывается, становится очевидно, что суперпрогнозисты, резко отличаясь в этом от людей с фискированным мышлением, протестированных Кэрол Двек, одинаково сильно хотят узнать не только результаты их прогнозов, но и то, каким образом улучшить их в следующий раз.

Иногда они могут очень подробно обсуждать с сокомандниками закрывшийся вопрос. Онлайн-дискуссии могут тянуться на много страниц. И дополнительные размышления посещают их в минуты, когда они находятся наедине с собой. «Я занимаюсь этим, когда моюсь в душе или еду утром в школу или на работу, — говорит Жан-Поль Бюгом, — а еще в любой момент днем, когда скучно или я на что-то отвлекаюсь». В течение первых двух лет турнира Жан-Пьер часто посматривал на свои прежние прогнозы, и его раздражало, что он оставлял к ним так мало комментариев: «Я часто не мог понять, почему сделал тот или иной прогноз», — и, соответственно, не мог восстановить свой мыслительный процесс[157]. Поэтому он стал оставлять более подробные и развернутые комментарии, зная, что это поможет ему в будущем критически анализировать свое мышление. Теперь, по сути дела, Бюгом готовится к разбору полетов с самого первого момента, еще когда объявляется вопрос турнира.

Зачастую разборы оказываются такими же осторожными и самокритичными, как и ход мыслей, который привел к созданию изначального прогноза. Комментируя вопрос по поводу выборов в Гвинее, когда команда добилась успеха, Дэвин подчеркнул, что они не могут полностью поставить себе это в заслугу. «Я думаю, что в вопросе с Гвинеей мы были более склонны верить, что протесты не помешают выборам состояться. Но они почти помешали! Так что во многом нам просто повезло». Это очень проницательно. Люди часто считают, что, если за решением следует хороший результат, значит, решение было хорошим, что не всегда соответствует действительности и может быть опасно, если в итоге мы перестаем замечать погрешности в нашем мышлении[158].

Успешные люди обычно не очень-то готовы признать, что не полностью заслужили свой успех. В моем EPJ-исследовании конца 1980-х годов я просил экспертов предсказать, останется ли Коммунистическая партия у власти в СССР, произойдет ли жестокое свержение апартеида в ЮАР и отделится ли Квебек от Канады. После того как сроки прогнозов истекли и ответы стали понятными (нет, нет и нет), я попросил экспертов рассмотреть вероятности альтернативных сценариев, в которых эффект бабочки мог бы повернуть историю в другом направлении. Когда «что, если» подразумевало, что их провалившийся прогноз мог бы оказаться правильным (будь путч, организованный против Горбачева, лучше спланирован, а его участники — не так пьяны и лучше организованы, Коммунистическая партия до сих пор была бы у руля власти), эксперты, как правило, ужасно радовались этому «если бы да кабы». Но когда сценарий подразумевал, что их правильные прогнозы могли бы запросто оказаться неверными, они объявляли его спекулятивным и отвергали. Таким образом, эксперты были вполне открыты к сценариям «я оказался почти прав», но не принимали альтернативы «я оказался почти не прав». Но только не Дэвин. В момент триумфа он запросто признал: «Нам просто повезло»[159].

Выдержка

Как бы ни была хороша аналогия между прогнозированием и ездой на велосипеде, она, как и в случае со всеми аналогиями, не идеальна. При езде на велосипеде цикл «попытаться, провалиться, проанализировать, исправить и попытаться снова» занимает, как правило, секунды. В прогнозировании же он может занять месяцы или годы. Плюс в прогнозировании выше процент непредсказуемости. Велосипедисты, которые усердно тренируются по лучшим методикам, могут ожидать отличного результата. Прогнозистам же в любом случае нужно быть осторожными. Следование лучшим методикам улучшает их шансы на успех, но не так, как в играх, где шанс играет меньшую роль[160]. Даже прогнозист с мышлением роста, который хочет улучшить свои результаты, должен обладать тем, что моя коллега Анджела Дакворт называет выдержкой.

У Элизабет Слоун большой запас выдержки. После того как ей поставили диагноз «рак мозга», она перенесла химиотерапию, неудачную трансплантацию стволовых клеток, рецидив, еще два года химии — но не сдалась. Она вызвалась участвовать в проекте «Здравое суждение», чтобы «заново отрастить связи между нейронами». Также она нашла статью, написанную ведущим онкологом, которая идеально описывала ее ситуацию. Там же говорилось о многообещающем новом трансплантате стволовых клеток. «Меня вот-вот вылечат, — написала она в электронном письме менеджеру проекта GJP Терри Мюррею. — Просто невероятно, что я получила второй шанс».

Выдержка — это умение страстно придерживаться долгосрочных целей, даже перед лицом отчаяния и неудач. В сочетании с мышлением роста это мощная сила для личного прогресса.

Когда Энн Килкенни впервые услышала о GJP, она осознала, что будет необычным добровольцем. «Хотите домохозяйку, которая никогда не была активно вовлечена в геополитику? Десятилетиями не сталкивалась с настоящим интеллектуальным вызовом? — подумала тогда она. — Я, пожалуй, попробую».

Энн живет в маленьком городке на Аляске. Окончив в эру хиппи Калифорнийский университет в Беркли, она хотела стать учителем старших классов и попыталась поступить на программу подготовки учителей, но ее не приняли. В итоге она работала секретарем-референтом, бухгалтером первичной документации, учителем на замену, затем стала балетной танцовщицей, пела в хоре, вышла замуж за плотника с Аляски, вырастила сына и отправилась в церковь. Все ее электронные письма заканчиваются личным девизом: «Живи просто. Люби щедро. Заботься душевно. Говори сердечно. Все остальное оставь Богу».

Энн мимолетно соприкоснулась со славой в 2008 году, когда кандидат в президенты от Республиканской партии Джон Маккейн объявил, что кандидатом на пост вице-президента будет губернатор Аляски Сара Пэйлин. Этот выбор всех удивил. Мало кто за пределами штата слышал о бывшем мэре городка Василла. Но Энн Килкенни о ней слышала. Она живет в Василле и входит в число тех немногих активных граждан, которые ходят на встречи городского совета. Поэтому она написала электронное письмо, суммирующее всю деятельность Пэйлин в качестве мэра, и разослала его родственникам и друзьям за пределами штата. Они хотели знать больше, так что Энн добавила в письмо деталей и отослала его еще раз. Письмо широко распространилось. Вскоре Энн уже звонили репортеры из New York Times, Newsweek, Associated Press, Boston Globe, St. Petersburg Times и многих других издательств. Началось настоящее безумие.

Энн — демократ, ее электронное письмо по большей части содержало критику Пэйлин, так что большинство присланных ответов оказались очень предвзятыми, вроде «Я понял, что Пэйлин ничего не смыслит в геополитике, как только увидел ее лицо!». Кроме того, Энн заваливали похвалами, какая она отважная, блистательная и потрясающая.

Но Энн не потеряла головы. Вместо того чтобы купаться в лучах славы, она скептически подняла бровь. «Как можно узнать подобное, просто взглянув на человека? — написала она мне. — Это невозможно — и никто этого не делал. Они просто заранее сформировали представление о Пэйлин, исходя из ее партийной принадлежности, того факта, что она женщина, и т. д. А получение информации о ней только дало им оправдания для предрассудков. Чувства оказались замаскированы под знания, мысли».

Такое критическое, психологически точное наблюдение помогает превратить обычного прогнозиста в суперпрогнозиста. То же самое делает тщательное, точное исследование. Знаменитое электронное письмо Энн было внимательно проверено национальными организациями, занимающимися проверкой фактов, и высоко оценено. Это особенно впечатляет, учитывая, что Энн планировала просто коротко проинформировать друзей и семью[161].

Упорство Энн поразительно. Когда на турнире был задан вопрос о количестве беженцев в Центрально-Африканской Республике, она направилась на сайт ООН и увидела там информацию недельной давности. Вместо того чтобы предположить, что это последние доступные цифры, она написала по электронной почте в агентство по делам беженцев и спросила, как часто обновляется информация и когда ожидать очередного обновления. Также она подметила серьезные расхождения в их данных. Об этом она тоже спросила агентство. В итоге ей прислали ответ, но он был на французском. «Merci, — написала она в ответ, — mais je ne parle pas français plus bien. S’il vous plaît, en anglais?» В ответ она получила длинное письмо на английском, объясняющее аналитические методы работы агентства, что значительно помогло ей в составлении прогноза.

Энн не суперпрогнозист, по крайней мере пока, но ее результаты все равно впечатляют. Она составила прогнозы по всем 150 вопросам за третий год турнира, и команда у нее была весьма инертная — иными словами, ей приходилось почти все делать самой. Зачем, спросите вы? По той же причине, по которой студентка колледжа берет все самые сложные курсы у преподавателей, которым труднее всего сдать экзамен на хорошую оценку: ее заботят знания, а не отметки. «Я всегда пытаюсь вырасти, научиться, измениться», — написала мне Энн[162]. Это видно было и по ее поведению, когда начали поступать результаты. Она внимательно обдумывала, как они должны повлиять на принятие ею решений, и часто обменивалась с менеджером проекта письмами, полными глубоких размышлений. Энн занималась этим и тогда, когда ее результат Брайера улучшился и стало казаться, что она может вырваться в ряды лидеров. Она делала это и тогда, когда одно из ее предсказаний с высокой долей уверенности не сбылось — и общая точность снизилась. Вопрос за вопросом, месяц за месяцем она продолжала этим заниматься. Это и есть выдержка. И именно поэтому я не удивлюсь, если Энн в конце концов станет суперпрогнозистом.

Конечно, это не станет потолком ее роста, как демонстрируют нам суперпрогнозисты, — это будет всего лишь концом начала. Впереди будет еще много новых попыток, провалов, анализов, исправлений — и следующих попыток. У компьютерных разработчиков есть отличный термин для программы, которая не предназначена для выпуска на рынок в финальной версии, а бесконечно будет использоваться, анализироваться и улучшаться: «постоянная бета».

Суперпрогнозисты — это постоянная бета.

Собирая все вместе

Мы уже многое узнали о суперпрогнозистах, от их биографий до результатов тестов и рабочих привычек. Объединив все это, можно теперь нарисовать приблизительный общий портрет образцового суперпрогнозиста.

Итак, с философской перспективы они чаще всего:

Осторожны: ничто не точно.

Скромны: реальность бесконечно сложна.

Приверженцы недетерминистских взглядов: то, что происходит, не предопределено и не обязательно должно было случиться.

В способностях и стилях мышления они чаще всего:

Активно непредзяты: убеждения — это гипотезы, которые нужно тестировать, а не сокровища, которые нужно охранять.

Умны и эрудированны, имеют «потребность в когнитивной деятельности»: обладают интеллектуальным любопытством, любят сложные задачи и головоломки.

Склонны к рефлексии: вдумчивые и самокритичные.

Обладают математическими способностями: хорошо обращаются с цифрами.

В том, что касается методов прогнозирования, они чаще всего:

Прагматичны: не привязаны ни к какой идее или повестке дня.

Обладают аналитическим складом ума: способны отступить от ракурса «за кончиком носа» и рассмотреть другие перспективы.

Обладают зрением стрекозы: ценят различные взгляды и синтезируют их в свой собственный.

Ценят вероятностный анализ: используют множество градаций «может быть».

Вдумчиво обновляют суждения: когда меняются факты, они меняют свои мнения.

Являются хорошими интуитивными психологами: осознают ценность проверки мышления на когнитивные и эмоциональные предубеждения.

В рабочей этике они опираются на:

Мышление роста: верят в то, что могут совершенствоваться.

Выдержку: настроены продолжать, независимо от того, сколько на это потребуется времени.

Этот портрет написан очень широкими мазками. Не каждый атрибут одинаково важен. Ключевой показатель того, что человек поднимется в ранг суперпрогнозиста, — постоянная бета, степень, с которой он склонен верить в обновления и самосовершенствование. Это примерно в три раза более серьезный фактор, чем его ближайший соперник — интеллект. Перефразируя Томаса Эдисона, суперпрогнозирование — это примерно 75 % пота и 25 % вдохновения.

Далеко не каждый суперпрогнозист удовлетворяет всем этим характеристикам. Есть множество путей к успеху и много способов компенсировать недостатки в одной области достоинствами в другой. Предсказательная сила постоянной беты, однако, предполагает, что, вне зависимости от уровня IQ, отсутствие вовлеченности в личный проект «отращивания связей между нейронами» сложно компенсировать чем бы то ни было.

Сказано уже много, но в картине не хватает одного элемента: других людей. В нашей личной жизни и на работе мы редко делаем суждения о будущем в полной изоляции. Мы — социальные существа. Мы решаем вместе. Это поднимает важный вопрос: что происходит, когда суперпрогнозисты работают в группах?

Глава IX Суперкоманды

Утром 10 января 1961 года, во время завтрака в разных частях Америки, читатели New York Times, сидя за кухонным столом, открыли газету и прочитали заголовок на первой полосе: «На тайной гватемальской военно-воздушной базе США помогают готовить силы, выступающие против Кастро». Чуть дальше от тихоокеанского побережья Гватемалы «силы коммандос обучают иностранный персонал, в основном из США, тактике ведения партизанской войны». Обучающиеся были идентифицированы как кубинцы. Также были идентифицированы американские самолеты, использующие базу, и определена построившая ее американская компания. «Гватемальские власти, начиная с президента Мигеля Идигораса Фуэнтеса, настаивают, что военные усилия прилагаются для того, чтобы встретить ожидающееся практически в любой день нападение с Кубы», — сообщалось в Times, но «оппоненты администрации Идигораса настаивают, что подготовка ведется для атаки режима премьера Фиделя Кастро и что за ее планирование, подготовку и в большой степени финансирование отвечают Соединенные Штаты. Посольство США хранит по этому поводу полное молчание».

На самом деле ЦРУ готовило кубинских беженцев для высадки на Кубу и партизанской войны против нового правительства Фиделя Кастро. Секретность тут была жизненно необходима. После высадки герильяс должны были выглядеть как независимый отряд патриотов, которые пришли освободить нацию. Чтобы обеспечить иллюзию, герильяс высаживались одни, без американских солдат, а поддержка с воздуха велась старыми бомбардировщиками без опознавательных знаков США. Никто не должен был знать, что вся операция срежиссирована Соединенными Штатами. По крайней мере, таков был план.

Можно было бы предположить, что раскрытие планов секретной миссии на первой полосе New York Times обеспокоит ее организаторов в Вашингтоне и повлечет отмену операции. Организаторы действительно заволновались, но операцию не отменили. «Каким-то образом в правительстве распространилась идея, что огласка не имеет значения, главное — чтобы в боевых сражениях не принимали участие солдаты США», — вспоминает Артур М. Шлезингер. Он был советником нового президента, Джона Ф. Кеннеди, и принадлежал к внутренним кругам, контролировавшим выполнение миссии. В воспоминаниях Шлезингер не устает изумляется, какое количество промахов они допустили при подготовке операции, получившей название высадки в заливе Свиней[163].

Когда подготовленные ЦРУ герильяс оказались на острове, кубинская армия их уже поджидала, и 20 000 солдат быстро окружили 1400 человек. В течение трех дней все герильяс были убиты или взяты в плен.

Проблема заключалась не в том, как выполнялась операция, а в том, что ее совершенно не продумали. И эффект «знания задним числом» тут ни при чем. Это печальное событие тщательно проанализировали, и все историки, как левые, так и правые, пришли к редкому единству мнений: план операции полнился множеством недостатков, которые Белый дом должен был заметить — но не заметил. Особенно вопиющий пример — действия в чрезвычайной ситуации. ЦРУ заверило советников президента, что, если высадка провалится, герильяс смогут скрыться в горах Эскамбрай, где соединятся с выступающими против Кастро силами. Но так было в первой версии плана, по которой герильяс должны были высаживаться на берегу у подножия гор. Затем место высадки перенесли, а о новом плане отхода забыли. «Вряд ли мы в полной мере осознавали, что горы Эскамбрай находятся в 80 милях от залива Свиней, а между ними лежат совершенно непроходимые болота и джунгли», — вспоминал Шлезингер[164].

После провала высадки никто не поверил, что США непричастны к операции, и последствия были немедленными и жестокими. Традиционные союзники оказались в неловкой ситуации. Латинская Америка — в ярости. По всему миру вспыхнули антиамериканские протесты. Либералы, возлагавшие на новую администрацию Кеннеди большие надежды, чувствовали, что их предали, а консерваторы издевались над некомпетентностью нового президента. Но худшим результатом для стратегических интересов США оказалось то, что Куба еще более плотно присоединилась к советскому лагерю. Через 18 месяцев остров недалеко от берегов Флориды оказался плацдармом для пяти тысяч солдат и арсенала ядерных ракет средней дальности, которым под силу было сровнять с землей Вашингтон и Нью-Йорк. Две мировые сверхдержавы столкнулись друг с другом в кризисе, который, как задним числом оценил Кеннеди, имел от 1/3 до 1/2 вероятности перерасти в ядерную войну.

История Карибского кризиса, случившегося после фиаско в заливе Свиней, также хорошо известна, но на этом сходство между двумя событиями заканчивается. Тринадцать ужасных дней октября 1962 года администрация Кеннеди рассматривала целый ряд опасных способов противостоять советской угрозе, включая открытое вторжение на остров, но остановилась все-таки на морской блокаде. Когда советские суда приблизились к американской красной линии, каждая сторона попыталась выяснить намерения другой, руководствуясь их действиями и сообщениями секретных каналов связи. В конце концов соглашение было достигнуто, войну предотвратили, и мир выдохнул с облегчением. Если залив Свиней был надиром администрации Кеннеди, то Карибский кризис оказался его зенитом — моментом, когда Кеннеди и его команда творчески достигли положительного результата, действуя в условиях невероятно сильного давления. Зная это, можно предположить, что, наверное, после операции в заливе Свиней Кеннеди разогнал свою администрацию и перед ракетным кризисом окружил себя гораздо более компетентными советниками. Но он этого не делал. Состав участников обеих драм примерно одинаков: команда, провалившая операцию в заливе Свиней, была той же, что великолепно выступила в ходе Карибского кризиса. В классическом труде 1972 года «Жертвы группового мышления» психолог Ирвинг Дженис (один из научных руководителей моей диссертации в Йельском университете много лет назад) исследовал, как принимались решения в ходе высадки в заливе Свиней и во время Карибского кризиса.

В наши дни все слышали о групповом мышлении, хотя мало кто читал книгу, в которой появился этот термин, и мало кто знает, что Дженис имел в виду нечто более конкретное, а не общую фразу, в которую термин «групповое мышление» превратился сейчас. Согласно его гипотезе, «члены любой маленькой мыслительной группы имеют тенденцию к выработке esprit de corps[165], бессознательно генерируя ряд общих иллюзий и связанных с ними норм, которые вмешиваются в критическое мышление и оценку реальности»[166].

Слишком сплоченные группы не сомневаются в своих предположениях и игнорируют неудобные факты. Когда все друг с другом согласны — это приятно; к тому же факт общего согласия по умолчанию воспринимается как доказательство, что группа движется в правильном направлении. Не можем же мы все ошибаться, не так ли? Так что, если тайный план США по вторжению на Кубу без очевидного американского вмешательства вдруг публикуют на первой полосе New York Times, не надо от него отказываться — достаточно просто сделать так, чтобы на месте высадки не оказалось ни одного американского солдата, и отрицать американское вмешательство. Мир непременно поверит. А если это звучит неправдоподобно… ну что же, не стоит беспокоиться, ведь в группе никто не возражает; значит, все считают, что это разумно и обоснованно, — соответственно, так оно и есть.

После фиаско Кеннеди распорядился провести расследование и выяснить, каким образом его люди могли так сильно ошибиться. В качестве ключевой проблемы расследование выявило уютное единомыслие и порекомендовало изменить процесс принятия решений, чтобы подобное не повторилось. Новым паролем стало слово «скептицизм». Участники дискуссий не только должны были выступать как специалисты в своей области, но и высказываться по поводу любой отрасли знания с правом подвергать сомнению все что угодно. Специального советника Теодора Соренсена и Бобби, брата президента, назначили «интеллектуальными сторожевыми псами», чьей работой было «без устали вцепляться в каждое утверждение, чтобы предотвратить ошибки, возникающие из слишком поверхностного анализа проблем», отметил Дженис.

С энтузиазмом взявшись за эту роль, Роберт Кеннеди, рискуя популярностью среди коллег, выкрикивал резкие и зачастую грубые вопросы. Порой он сознательно становился адвокатом дьявола.

В таких свободных дискуссиях протокол и иерархия только мешали бы, поэтому их отставили в сторону. Периодически в обсуждения привлекали новых советников — для свежего взгляда на проблему. И Джон Ф. Кеннеди иногда уходил из комнаты, позволяя группе обговорить проблему без него, так как знал, что в присутствии президента люди высказываются не так свободно. Последнее решение оказалось чрезвычайно важным. Когда начался кризис, Кеннеди придерживался мнения, что как минимум придется отдать приказ о воздушных атаках на советские ракетные установки, но он ни с кем этим мнением не поделился, чтобы оно не стало центром дискуссии. В результате «к концу первого дня заседаний комитет серьезно обсудил десять альтернатив», и мнение президента начало меняться. Было непросто. Возникали постоянные разногласия. Люди с трудом переносили стресс. Но этот процесс привел к достигнутому переговорами миру, а не к ядерной войне[167].

Студентам, изучающим управление и политику, обязательно нужно разобраться, как в Белом доме при Кеннеди культуру принятия решений изменили к лучшему, потому что это демонстрирует двойственную природу работы в группах. Коллектив может допускать чудовищные ошибки — но также принимать более точные решения и вместе достигать того, чего нельзя сделать по отдельности. Сосредоточиться можно как на негативной, так и на позитивной стороне этой работы, но видеть нужно непременно обе. Как упоминалось ранее, термин «мудрость толпы» был введен в обращение в одноименной книге Шуровьески, вышедшей в 2004 году, но ее название, в свою очередь, обыгрывало название классического труда 1841 года «Наиболее распространенные заблуждения и безумства толпы», где приводился длинный перечень коллективных заблуждений. Группы могут быть мудрыми, или безумными, или теми и другими. Разница заключается не только в их составе, как продемонстрировал круг советников Кеннеди. Группа — это отдельная особь.

Группироваться или не группироваться?

В турнире IARPA целью являлась точность. Смогло бы в этом помочь объединение прогнозистов в группы? Существовали серьезные аргументы как «за», так и «против». На стороне аргументов «против» — исследовательская литература и десятилетия участия в университетских комиссиях: этот опыт предполагал, что команды могут способствовать когнитивной праздности. Зачем выкладываться, чтобы разрешить сложную проблему, раз этим могут заняться другие? Если такое отношение широко распространится, оно может затопить команду. Что еще хуже, прогнозисты могут слишком сдружиться — и запустить групповое мышление; к тому же две эти тенденции могут усиливать друг друга. Единомыслие в группе — мощная сила: мы все согласны, так что наша работа завершена, так? Если согласие безосновательно, команда скатывается в самоуверенность и самодовольство.

Однако группы также позволяют людям делиться информацией и точками зрения, что, безусловно, хорошо. Это помогает выработать зрение стрекозы, а для точности критически важна агрегация. Конечно, она может показать волшебный результат только тогда, когда люди формируют суждения независимо друг от друга, как посетители ярмарки, оценивавшие вес быка. Благодаря независимости суждений ошибки получаются относительно случайными — и в итоге друг друга исключают. Когда люди собираются и обсуждают вопросы в группе, независимость мысли и ее выражения может исчезнуть. Кто-то может оказаться слишком громогласным и доминировать в дискуссии, или всех запугать, или задавить остальных красноречием или авторитетом. Самыми разными способами коллектив может заставить своих членов отказаться от независимых суждений и погрязнуть в заблуждениях. Если это происходит, ошибки только накапливаются, а не исключают друг друга. Здесь лежит корень коллективных заблуждений, будь то голландские инвесторы XVII века, массово поверившие, что луковица тюльпана стоит больше годовой зарплаты работника, или покупатели домов в США в 2005 году, убедившие себя, что цены на недвижимость только вырастут.

Но для группы потеря независимости — не неизбежное явление, как продемонстрировала команда Кеннеди в ходе Карибского кризиса. Если прогнозисты могут постоянно подвергать сомнению себя и сокомандников, а также приветствовать оживленные дебаты, группа может стать чем-то большим, нежели просто сумма ее частей.

Так группы будут воздействовать на суперпрогнозистов? Улучшит или ухудшит результаты? Некоторые предполагали один исход, другие — другой, но в глубине души мы все понимали, что просто пытаемся угадать. В итоге все-таки решили создать группы, по двум причинам. Во-первых, в обычной жизни люди редко делают важные прогнозы, не обсудив их с другими, поэтому, чтобы получить лучшее представление о прогнозировании в реальности, нам нужно было лучше понять прогнозирование в группах. Во-вторых, мы сделали это из любопытства, не зная ответа, но желая его узнать, — поэтому взяли пример с Арчи Кокрана и провели эксперимент.

В первый год (2011–2012), до того как был отмечен и классифицирован хотя бы один суперпрогнозист, методом случайной выборки примерно половине (нескольким сотням) прогнозистов мы поручили индивидуальную работу, а второй половине — групповую. Прогнозисты, работавшие в группах, не встречались лично, но для их общения были созданы онлайн-форумы, плюс они могли общаться по электронной почте, скайпу и любыми другими способами. Результаты все равно определялись индивидуально, но для тех, кто работал в группах, они затем объединялись, чтобы вывести общую оценку. Прогнозисты могли наблюдать, как идут дела у них лично и у группы в целом. Главная цель, поставленная перед всеми, — точность; как ее достичь, участники решали сами. Мы также познакомили группы с руководством для работы в команде, основанным на открытиях, выведенных из соответствующих исследований. С одной стороны, предупреждали мы, работа в группе — это опасно. Действуйте слаженно, но без почтительности. Консенсус — это не всегда хорошо, так же как несогласие — не всегда плохо. Если вы согласны друг с другом, не принимайте это согласие как знак того, что вы правы. Никогда не прекращайте сомневаться. Саркастические вопросы так же необходимы для команды, как витамины для человеческого организма.

С другой стороны, противоположность групповой работы — раздор и дисфункция — тоже опасны. Члены команды должны не соглашаться, не раздражаясь при этом друг на друга, посоветовали мы. Практикуйте «конструктивную конфронтацию» — термин Энди Гроува, бывшего генерального директора компании Intel. Уточняющие вопросы — один из способов это осуществить. Основываясь на работах Денниса Мэтьиса и Моники Ворлайн, мы продемонстрировали участникам, как тактично подвергнуть анализу туманные утверждения, которые часто используют люди. Представьте, что кто-то говорит: «К сожалению, популярность футбола, самого распространенного времяпрепровождения людей, начинает снижаться». Вы подозреваете, что это утверждение неверно; как будете подвергать его сомнению? Даже не думайте делать личные выпады вроде «Это глупо». Они «добавляют жару», но не проливают свет на истину. Высказывание «Я так не думаю» просто выражает несогласие, без объяснения причин, по которым вы не согласны. Вопрос «Что вы имеете в виду?» снижает эмоциональный накал, но звучит слишком неопределенно. Прицельтесь точнее. Спросите: «Что вы имеете в виду под словом „времяпрепровождение“?» или «Что именно свидетельствует о снижении популярности футбола? О каких временных рамках идет речь?» Ответы на эти вопросы не урегулируют проблему, но продемонстрируют ход мысли, скрывавшийся за утверждением, и его можно будет протестировать.

Со времен Сократа хорошие учителя практиковали уточняющие вопросы, но эта практика до сих пор часто не используется тогда, когда больше всего нужна. Представьте, как бы развернулись события, если бы команда Кеннеди использовала уточняющие вопросы во время планирования высадки в заливе Свиней.

— И что произойдет, если на них нападут и план провалится?

— Они отступят в горы Эскамбрай, где смогут встретиться с другими противостоящими Кастро силами и будут планировать партизанские операции.

— Какое расстояние между предполагаемым местом высадки в заливе Свиней и горами Эскамбрай?

— Восемьдесят миль.

— И каков там рельеф?

— В основном джунгли и болота.

— То есть на герильяс напали. У них нет ни танков, ни вертолетов. И предполагается, что они должны преодолеть 80 миль по болотам и джунглям, прежде чем начнут искать укрытие в горах? Верно?

Сомневаюсь, что этот разговор окончился бы выводом «отличный план».

Но подобные вопросы никто не задал, и в итоге первое важное решение Кеннеди как президента оказалось провальным. Урок выучили, в результате чего в ходе жестких, но вызывающих уважение дебатов о Карибском кризисе был подан пример духа, который мы всячески поощряем в наших прогнозистах.

Суперкоманды

В конце первого года турнира результаты стали ясны: в среднем команды оказались на 23 % точнее, чем прогнозисты-одиночки. Перед началом второго года мы договорились о том, что команды станут неотъемлемой частью дальнейших исследований. Но перед нами встал еще один выбор. К тому времени в экспериментальных условиях были выявлены лучшие участники. Что нам делать с этими только что провозглашенными суперпрогнозистами? Стоило ли сообщать им их статус? Стоило ли объединять их в команды — в надежде на то, что совместно работающие суперпрогнозисты станут суперкомандами? Риск тут очевиден. Скажите человеку, что он необыкновенно хорош в чем-то, — и он может начать воспринимать свое превосходство как должное. Окружите его другими, такими же успешными людьми, скажите им, какие они особенные, и их самомнение может раздуться еще больше.

Вместо того чтобы побудить суперпрогнозиста перейти на более высокий уровень, это может привести к тому, что он уверится в своих силах и начнет считать свои суждения правильными — только потому, что это его суждения. Известный парадокс: успех может привести к признанию, которое подрывает мыслительные способности, приведшие к успеху. Подобная гордыня часто поражает людей, которые многого добились. В деловых кругах это называют болезнью генеральных директоров.

Итак, мы снова бросили теоретические кости — сформировали группы суперпрогнозистов, по двенадцать человек в каждой. Дали им дополнительные инструкции относительно того, как функционируют высокоэффективные команды, и создали специальные форумы, чтобы помочь им общаться онлайн. Члены команд не встречались лично, и у этого обстоятельства были как плюсы, так и минусы. Из минусов — то обстоятельство, что к людям, которых мы никогда не видели в реальной жизни, легче относиться неуважительно. Это даже может вызывать конфликты. Посмотрите, как легко дискуссии в интернете превращаются в препирательства, полные яда. А из плюсов — дистанция, которая облегчает управление диспутами и сохранение критического отношения.

Некоторые суперпрогнозисты, как, например, Элейн Рич, присоединившись к команде первый раз, почувствовали себя очень некомфортно. «Моя команда изрядно меня испугала», — сказала она мне. Элейн живет в Вашингтоне, округ Колумбия, и работает фармацевтом в медицинском центре Walter Reed. Некоторые ее сокомандники «могли похвастаться серьезными, впечатляющими достижениями», вспоминала она, «а у меня не было никаких успехов». Поначалу Элейн вела себя тихо, делала прогнозы, но редко высказывала собственное мнение. И дело не только в достижениях и уверенности ее коллег — ей было сложно подвергать сомнению взгляды товарищей по команде, которые, по сути дела, были для нее незнакомцами. Люди по-разному относятся к одним и тем же вещам Что одному покажется полезным уточнением, другой воспримет как агрессивную критику. А некоторые вопросы касались проблем, к которым многие относились очень эмоционально, поэтому разговор о них напоминал прогулку по минному полю. Дискуссия по поводу Арафата и полония оказалась худшей из всех. «Очень много было напряжения в обсуждении, — сказала Элейн. — Этот вопрос был практически табу».

«Поначалу было много того, что я называю „ритуальными танцами“», — вспоминал Марти Розенталь свой первый год в команде. Люди могли не соглашаться с чьим-то суждением и хотели его проверить, но боялись, что обидят кого-либо, если просто выступят и скажут, что думают. Так что все «использовали очень осторожные выражения» и ходили вокруг да около, надеясь, что их точку зрения поймут и так.

Помог опыт. Посмотрев на «ритуальные танцы» со стороны, члены команды поняли, что чрезмерная вежливость стала помехой на пути критической оценки, поэтому предприняли особые усилия и заверили друг друга в том, что критика только приветствуется.

«Каждый сказал: „Я хочу, чтобы ты прямо выразил несогласие, если видишь что-то, чего не вижу я“», — сказал Розенталь. Это, как и благодарности за конструктивную критику, изменило ситуацию. В итоге ритуальные танцы постепенно стали сходить на нет.

Исследования часто исходят из предположения, что в командах есть лидеры и рядовые, и сосредотачиваются на том, чтобы ни то ни другое не мешало эффективной работе. Обычно эту проблему решают так же, как в команде Кеннеди после вторжения в залив Свиней: привлечением людей извне, подавлением иерархии и замалчиванием до поры до времени мнения лидера. Также проводится предварительный «разбор полетов», когда команду просят представить, что их действия потерпели неудачу, и объяснить почему. Это помогает участникам свободно высказывать сомнения, которые они могут испытывать относительно плана лидера. Но команды суперпрогнозистов начинали без лидеров и без принятых норм, что поставило перед ними новые проблемы.

У Марти Розенталя сейчас частичная занятость, но в течение десятилетий он был консультантом по менеджменту и специализировался на построении командной работы. Он знал, что без организационной структуры это сделать сложно, а без личного знакомства сокомандников — еще сложнее. Кто-то мог выступить и начать раздавать указания, но среди незнакомых между собой людей это встретило бы, скорее всего, негативную реакцию. «Я видел пробелы в формировании нас как команды, хотел обратить внимание на некоторые из них, но и не хотел, чтобы казалось, будто я, ну, понимаете, беру на себя руководство, — рассказывал он. — В итоге многое из того, что я сделал, было, так сказать, руководством из задних рядов. Я просто пытался лидировать, подавая пример». Когда Марти чувствовал, что люди недостаточно подробно объясняют свои предсказания, чтобы возникла полноценная дискуссия, он начинал делать это сам — и приглашал других людей комментировать его прогнозы. Также он организовал селекторное совещание, на котором обсуждалась рабочая нагрузка, и сам проработал все его детали. Большинство членов команды приняли в нем участие, и «судя по отзывам, людям понравилось, — вспоминал Марти. — Думаю, после совещания они стали больше вкладываться в командную работу».

Также у суперпрогнозистов было две возможности встретиться лично — в конце второго и третьего года, когда менеджер проекта GJP Терри Мюррей организовал конференции в Уортонской школе в Калифорнийском университете в Беркли. Официальной их целью был обмен информацией: исследователи представляли свои данные, а суперпрогнозисты делились мнениями. Неофициальной целью было включение в работу команд человеческого фактора. Множество суперпрогнозистов воспользовались этой возможностью по максимуму. Марти живет на расстоянии менее мили от университетского кампуса, так что он пригласил сокомандников, большинство из которых приехало на конференцию, к себе домой, на барбекю с пивом. Какими бы скромными ни были его усилия, Марти считает, что они изменили отношения в команде. «Это определенно помогло нам научиться поправлять друг друга и чувствовать потребность высказываться и делиться информацией, если она у нас есть»[168].

Ощущение принадлежности к группе сформировалось постепенно и в Элейн Рич. Она показала хорошие результаты, что укрепило ее уверенность в себе — а вместе с нею выросло и чувство ответственности. «Я ощущала, что мне нужно следить за тем, делюсь ли я с другими, принимаю ли на себя часть общего бремени, а не вести себя как дармоед, который пользуется тем, чем поделились другие люди», не выкладывая при этом свои мысли и выводы, «что всегда так и подмывает сделать».

Большинство команд имеют ядро из пяти-шести членов, которые делают большую часть работы. Внутри этого ядра, наверное, стоило бы ожидать разделения работы, которое уменьшает количество усилий, вкладываемых каждым человеком в задание — по крайней мере, если он или она подходят к прогнозированию как к работе, а не как к игре. Однако даже в лучших командах мы видим противоположную тенденцию: рабочая нагрузка разделена, но по мере возрастания преданности делу количество усилий, вкладываемых прогнозистом, увеличивается. Пребывание в команде означало «тонны работы», сказала Элейн. Но она ничего не имела против. Оказалось, что работа в команде гораздо больше ее стимулирует, чем работа в одиночку. «Можно поддерживать друг друга, или помогать друг другу, или генерировать идеи — это просто кайф!»[169]

Преданные делу суперкоманды могут копать очень глубоко. Работая над вопросом, кто выиграет на президентских выборах 2013 года в Гондурасе, Пол Терон, суперпрогнозист из Южной Африки и инвестиционный менеджер, ведущий передачу Hot Stoxx на канале CNBC Africa, нашел политолога, специализировавшегося на Гондурасе, и тот, помимо другой ценной информации, рассказал о том, что опросы общественного мнения хоть и показывали легкий перевес кандидата по фамилии Кастро, но не вызывали доверия. Терон также обнаружил на малоизвестном сайте анализ гондурасской политики, который поразил его тщательностью и указанием заслуг автора в научной области. В итоге он списался с этим автором по электронной почте и обсудил вопрос с ним, а затем изменил свой прогноз, поставив на победу соперника Кастро Хернандеса. В итоге Хернандес выиграл — и большие усилия Пола оправдались. А поскольку всем, о чем узнал, Пол делился с сокомандниками, они тоже от этого выиграли. «Команда гораздо эффективнее в сборе информации, чем один человек, — сказал мне Пол. — Невозможно одному найти столько сведений, сколько находит хорошая команда. Даже если у вас неограниченное количество времени, все равно ваши усилия будут менее эффективными, учитывая разные стили исследований. Каждый член команды вносит что-то свое»[170].

Результаты говорят сами за себя. В среднем, когда прогнозист показывал достаточно хороший результат за первый год, чтобы стать суперпрогнозистом, и на второй год его ставили в команду суперпрогнозистов, его точность увеличивалась на 50 %. Анализ третьего года показал такой же результат. Учитывая то, что группы незнакомцев всего лишь условно контактировали в киберпространстве, мы сочли это изумительным.

Еще более удивительно то, как суперкоманды обыгрывают рынки прогнозов.

Большинство экономистов скажут, что рынки — самые эффективные механизмы для сбора разбросанной информации и дистилляции ее в единое суждение. Рынки делают это с игрой на бирже. Если я думаю, что какие-то акции выгодно приобрести за определенную цену, я могу предложить купить ваши. Если вы согласны с моим суждением, то откажетесь мне их продавать. Если думаете, что я ошибаюсь, вы их продадите. Конечно, в реальности торговля на бирже происходит по другим причинам: у нас с вами могут быть разные финансовые нужды, направляющие нас в разные стороны, — но в общем и целом рынки побуждают людей постоянно предугадывать мнения друг друга. Объединение всех этих суждений — и информации, на которых они основаны, — выражается в цене. Если многие люди согласны со мной в том, что акции стоят больше цены, за которую их продают, они попытаются их купить. Повышение спроса толкает цену вверх. Таким образом, все индивидуальные суждения покупателей и вся информация, послужившая основой этих суждений, «включены» в цену.

Вышеизложенное ни в коем случае не означает, что рынки идеальны или что они идеально объединяют информацию и ни один смертный не должен пытаться по глупости их превзойти. Это сильная версия того, что экономисты называют гипотезой эффективного рынка (EMH), и ее сложно соотнести с тем, что мы знаем из психологии и опыта. Рынки делают ошибки. Иногда они коллективно сходят с ума. Но даже если рынки намного менее эффективны, чем предполагают рьяные защитники EMH, все равно их очень сложно постоянно обходить, и именно поэтому лишь немногие могут справедливо утверждать, что им это удалось.

Рынки прогнозов — просто рынки, которые торгуют предсказаниями, то есть на них покупают и продают контракты на конкретные исходы событий, как, например, «Хиллари Клинтон в 2016 году будет избрана президентом». Когда выборы-2016 будут проведены, по контракту производятся расчеты. Если Клинтон проиграет, по контракту не уплачивается ничего. Если выиграет — уплачивается 1$. Если контракт в данный момент продается по 40 центов, а я думаю, что у Клинтон есть 60 или 70 % шансов на победу, мне следует покупать. Если многие торговцы со мной согласны, спрос на контракт будет высоким и цена станет расти — пока не достигнет уровня, на котором другие торговцы не сочтут ее адекватной, и покупка постепенно пойдет на спад. При агрегации всех этих суждений цена на контракт должна, в теории, близко следовать реальной вероятности победы Хиллари Клинтон.

У рынков прогнозов, как и у, например, знаменитых рынков электроники Айовы, впечатляющие послужные списки. К тому же за ними стоит теория, поддерживаемая батальоном нобелевских лауреатов. Так кто же выиграет в сражении суперкоманд и рынков прогнозов? Большинство экономистов сказали бы, что тут вообще не может идти речи о соревновании. Рынки прогнозов просто-напросто вытрут суперкомандами пол.

Мы проверили это предположение, случайным образом поместив обычных прогнозистов в одно из трех экспериментальных условий. Одна группа работала поодиночке, другая — в команде, а представители третьей были торговцами на рынках прогнозов, управляемых такими компаниями, как Inkling и Lumenogic. Конечно, после первого года, когда ценность команд была продемонстрирована убедительно, никто не ожидал, что прогнозисты станут работать в одиночку, чтобы на одном уровне соревноваться с командами и рынками прогнозов, так что мы объединили все их прогнозы и посчитали невзвешенное среднее значение, чтобы определить мудрость толпы. И, конечно, у нас был еще один участник соревнования: суперкоманды.

Результаты каждый год получались совершенно определенными. Команды обычных прогнозистов обыгрывали мудрость толпы примерно на 10 %. Рынки прогнозов обыгрывали команды обычных прогнозистов на 20 %. А суперкоманды обыгрывали рынки прогнозов на 15–30 %.

Я уже слышу протесты коллег по финансовой сфере: мол, единственная причина, по которой суперкоманды обыгрывали рынки прогнозов, заключалась в том, что нашим рынкам не хватало ликвидности — на кону не стояли настоящие деньги, и не было критической массы торговцев. Возможно, они правы. Это идея, которую можно и стоит протестировать. Также важно понимать, что, хотя суперкоманды обыгрывают рынки прогнозирования, последние очень неплохи в предсказании глобальных политических событий.

Как же суперкомандам удалось добиться такого результата? Они избегали экстремальных проявлений группового мышления и интернет-конфликтов. А также выработали мини-культуру, которая поощряла людей уважительно дискутировать друг с другом, признавать свое незнание по каким-то вопросам и просить о помощи. В ключевых вопросах суперкоманды приблизились к лучшим хирургическим бригадам, выделенным гарвардским ученым Эми Эдмондсон, — когда медсестра не колеблется, сказать или не сказать хирургу, что он забыл за поджелудочной железой ватный тампон, а говорит сразу, потому что уверена в своей «психологической безопасности», даже если поправит вышестоящих. У лучших бригад Эдмондсон была общая цель. То же самое касалось и суперкоманд. Один из признаков — языковой: они говорили «наш» чаще, чем «мой».

Такие команды должны поощрять активно-непредвзятое мышление, которое столь необходимо для точного прогнозирования, в чем мы убедились в главе 5. Поэтому одновременно с тестированием отдельных людей на их активную непредвзятость (АН) мы также исследовали команды, чтобы проверить их отношение к группе и образцам взаимоотношения в ней, — то есть тестировали командную АН. Как и ожидалось, существует корреляция между АН группы и ее точностью. Ничего удивительного. Но что же делает команду более или менее активно непредвзятой?

Можно было предположить, что дело — в ее участниках. Составьте группу из людей с высоким уровнем АН — и получите группу с высоким уровнем коллективной АН; составьте группу из людей с более низким уровнем АН — и получите группу с более низким уровнем коллективной АН. Выяснилось, что это не так. Команды оказались не просто суммой частей. То, как группа думает коллективно, — это независимое свойство самой группы, свойство коммуникационных паттернов членов группы, а не просто мыслительные процессы каждого из них[171]. Группа непредвзятых людей, которые не заботятся друг о друге, коммуникационно будет меньше суммы ее непредвзятых частей. Группа предвзятых людей, которые вовлекают друг друга в поиски правды, — больше.

Все это приводит нас к последней черте команд-победителей: выработке умения делиться. Мой уортонский коллега Адам Грант распределил людей на «дающих», «обменивающих» и «берущих». Дающие — те, кто больше делится, чем получает взамен. Обменивающие дают ровно столько, сколько получают. А берущие дают меньше, чем получают. Циники могут заявить, что «дающий» — вежливое обозначение идиота. В конце концов, любой человек, склонный к халяве, радостно воспользуется тем, что ему дают, и ничем взамен не поделится, оставляя дающего в худшем положении, чем то, в котором бы он оказался, если бы не был таким щедрым. Но исследования Гранта демонстрируют, что просоциальный пример дающего может улучшить поведение других людей, что в итоге поможет всем, включая самого дающего, а это объясняет, почему, как выяснил Грант, дающие обычно оказываются в выигрыше.

Марти Розенталь — дающий. Он не был неразборчиво щедр со своим временем и усилиями. Он был щедр в сознательном усилии изменить поведение других во имя всеобщей пользы. Хотя Марти не слышал о работе Гранта, когда я его с ней познакомил, он сказал: «Точно так!» В суперкомандах много дающих. Даг Лорч распространил в своей команде программные средства, что заставило других подумать о том, чтобы создать свои и поделиться ими. Тим Минто сделал вклад в виде анализа, который продемонстрировал, как делать ценные автоматические поправки прогнозов с течением времени. Все они дающие, и никто из них не идиот. На самом деле индивидуальный результат Дага Лорча за второй год был самым лучшим, а Тим Минто оказался на вершине по итогам третьего года. И бригада каждого из них выигрывала командные соревнования[172].

Но давайте не заводить все слишком далеко. Занятой генеральный директор может подумать: «Я тоже так хочу» и представить, что рецепт очень прост: приобрести лучших исполнителей, замариновать их в способные к сотрудничеству команды, отфильтровать групповое мышление, посыпать щепоткой дающих и подождать, когда умные решения и деньги начнут течь рекой. К сожалению, все не так просто. Воссоздать подобное в уже существующих организациях с определенным руководством весьма затруднительно. Наделение отдельных людей статусом «супер» может вызвать раздоры, а переброска сотрудников в мультифункциональные группы приведет к разногласиям. И нет никакой гарантии, что результаты будут того стоить. Безусловно, замечались и исключения из описанных выше правил: например, несколько команд без большой взаимной поддержки, которые тем не менее показали хороший результат. Один из лучших суперпрогнозистов даже отказывался оставлять комментарии своим сокомандникам, объясняя это тем, что не хотел рисковать возникновением группового мышления.

Это запутанный мир психологических исследований. Чтобы сделать далеко идущие выводы, нужно время, а сейчас работа над этими вопросами, в особенности о суперкомандах, — в стадии младенчества. Существует множество проблем, которые мы только начали исследовать.

Одна из них включает провокационную фразу «Разнообразие берет вверх над способностями», сформулированную моим коллегой (и бывшим участником турнира IARPA) Скоттом Пейджем[173]. Как мы уже видели, агрегация разных ракурсов — мощный способ улучшить точность суждений, но ключевое слово здесь — разных. Объединение одинаковых ракурсов воспроизведет такой же результат, небольшая разница ракурсов лишь слегка его улучшит. Магия заключается именно в разнообразии. Суперкоманды оказались достаточно разноплановыми в ракурсах — потому что сами суперпрогнозисты были довольно-таки разными, — но отбирали их не по этому принципу. В первую очередь мы обращали внимание на способности. Если же Пейдж прав, возможно, мы сможем еще улучшить результаты, если главным условием членства в группе сделаем разнообразие и позволим способностям позаботиться о себе самим. Однако же обратите внимание на очередную ложную дихотомию. На самом деле речь не о выборе между способностями и разнообразием — важна тонко подобранная смесь этих факторов, а также понимание, что именно лучше сработает в каждой ситуации.

Чтобы в полной мере оценить эту эквилибристику и ее многообещающие возможности, вспомните, как президент Обама спрашивал команду своих советников — каждого по отдельности, — какова, по их мнению, вероятность, что необыкновенно высокий человек в загадочном пакистанском доме — Усама бен Ладен. Ответы варьировались от 30 до 95 %, но большинство значительно превышало 50 %. Если все их сложить и разделить на количество советников, опираясь на то, что нам известно из скудных отчетов, то среднее арифметическое окажется примерно 70 %. Это мудрость толпы. Это число, которое сложно превзойти, и оно должно было вызвать большее уважение, чем получилось на самом деле. Но мог ли президент Обама добиться превосходящего результата?

Наше исследование предполагает, что да — в зависимости от разнообразия в его команде. Чем более отличаются друг от друга ее члены, тем больше шансов, что у кого-то из них окажутся крупицы информации, которых нет у других. И учитывая, что большинство данных крупиц указывают в сторону «это бен Ладен», то, если бы всем советникам «выдали» крупицы, которых у них не было, каждый из них индивидуально поднял бы процент вероятности. Это увеличило бы мудрость толпы, возможно, до 80 или 85 %.

Именно такое мышление стоит за алгоритмом экстремации, о котором я упоминал в главе 4. Он замечательно работает, но его эффективность зависит от разнообразия[174]. Команду с нулевым разнообразием мнений: когда ее члены — клоны, и каждый из них знает то же самое, что знает другой, — вообще не следует экстремировать. Конечно, ни одна из команд этому определению не отвечает. Когда ее члены охотно делятся информацией между собой, этот процесс уменьшает разнообразие мнений. Команды суперпрогнозистов поступали именно так, и поэтому экстремация им не особенно помогала. Но команды обычных прогнозистов не так охотно делились своими данными, в результате чего от их экстремации мы прилично выиграли. На самом деле экстремация дала командам обычных прогнозистов такой толчок вперед, что они даже обошли ряд суперкоманд, а экстремация большого количества обычных прогнозистов привела, как мы видели ранее, к результатам, позволившим выиграть турнир.

Упомянутые инструменты не заменят разведывательных аналитиков или представителей власти. Этого и не предполагается. По моему мнению, руководителям всегда нужно окружать себя командами умных советников, как это делал Джон Ф. Кеннеди в ходе Карибского кризиса. Но тем не менее описанные мной инструменты действительно хороши, и поэтому на удивление недорогими прогнозами, которые они производят, должны бы пользоваться люди, принимающие важные решения, в том числе президент США.

Глава X Дилемма лидера

Лидеры должны принимать решения, а для этого — делать и использовать прогнозы. Чем точнее их предсказания, тем лучше, поэтому уроки суперпрогнозирования должны представлять для них большой интерес. Однако лидеры также должны действовать и добиваться своих целей, вести за собой других людей. Но тот, кто когда-либо это делал, наверняка сомневается, насколько на самом деле полезны уроки суперпрогнозирования.

Попросите людей перечислить качества, которыми должен обладать эффективный лидер, сверьтесь с доморощенными программами обучения, ознакомьтесь с тщательными исследованиями по данному вопросу — и вы обнаружите всеобщее согласие по трем базовым моментам. На первом месте — уверенность. Лидер должен быть довольно-таки уверен в себе и вселять эту уверенность в тех, кого ведет за собой, потому что ничего нельзя достичь без веры в то, что это возможно. Второй непременный атрибут лидера — решительность. Лидер не может сомневаться бесконечно. Ему нужно взвесить ситуацию, принять решение и двинуться дальше. Наконец, лидер должен показывать людям перспективу — цель, к достижению которой нужно стремиться всем вместе.

Но посмотрите на стиль мышления, который генерирует суперпрогнозы. Сочетается ли он с обязательными качествами лидера? Как лидеры могут быть уверенными в себе и вселять уверенность в других, если будут думать, что не существует ничего определенного? Как они могут быть решительными и избегать «аналитического паралича», если их мыслительный процесс будет таким медленным, сложным и самокритичным? Как они смогут действовать с постоянной целеустремленностью, если охотно станут менять свое мнение в свете новой информации и даже признавать, что были не правы? К тому же в основе суперпрогнозирования лежит дух смирения: осознание, что реальность невероятно сложна, наша возможность ее осознать ограниченна, а ошибки неизбежны. Уинстона Черчилля, Стива Джобса и любого другого великого лидера никто никогда не называл скромным. Возможно, эта характеристика применима к Ганди. Но вряд ли вы назовете в пару ему кого-нибудь еще.

Теперь подумайте, как действуют суперкоманды. Им дают руководства, как сформировать эффективную команду, но не заставляют ничего делать. Никакой иерархии, никакого направления движения, никаких формальных лидеров. Эти маленькие анархистские ячейки любят внутреннее взаимодействие, но их вряд ли можно назвать организациями, которые могут сплотиться и вершить дела. Для этого нужны структура и кто-то главный.

Серьезная дилемма, правда? Разве можно одновременно быть суперпрогнозистом и суперлидером? Ведь кажется, что требования к одной роли подрывают успех в другой.

К счастью, противоречие между этими ролями скорее кажущееся, чем реальное. На самом деле суперпрогнозистская модель может сделать из хороших лидеров выдающихся, а организации, которыми они руководят, — продвинутыми, адаптивными и эффективными. Ключ — в подходе к лидерству. Этот подход был впервые сформулирован прусским генералом XIX века, затем отточен германскими военными в ходе Второй мировой войны, стал базовой доктриной для современной американской армии и используется в наши дни многими успешными корпорациями. Вы найдете его даже в соседнем магазине Walmart.

Наследие Мольтке

«На войне нет ничего определенного». Автор этих слов, Хельмут фон Мольтке[175], прославился на весь мир после того, как во главе прусских войск одержал победы над Данией в 1864 году, Австрией в 1866-м и Францией в 1871-м. Кульминацией его побед стало объединение Германии. Труды Мольтке о войне, на которые оказал влияние великий теоретик Карл фон Клаузевиц, в свою очередь, практически сформировали германскую армию, воевавшую после того в двух мировых войнах. Но Мольтке не был Наполеоном. Он никогда не воспринимал себя полководцем-провидцем, двигающим войска как шахматные фигурки по доске. Его подход к лидерству и организации был совершенно другим.

Прусская армия давно ценила неопределенность: недаром в Германии изобрели столько настольных игр, где нужно бросать кости. Благодаря костям появляется элемент случайности, которого нет в играх вроде шахмат. Но «нет ничего определенного» стало для Мольтке аксиомой, из которой еще только предстояло извлечь ее подспудный смысл. Самым главным выводом оказался «никогда не опираться на план полностью». «Ни одна тактика операции не простирается с уверенностью дальше первой же стычки с основными силами противника», — написал он. Это утверждение было отточено и повторялось в течение десятилетий, а сейчас солдаты знают его в формулировке: «Ни один план не переживает столкновения с врагом», что гораздо более хлестко. Но обратите внимание: в оригинальной формулировке Мольтке больше нюансов, что типично для его мышления. «Невозможно установить обязательные к применению правила», которые относились бы ко всем обстоятельствам, писал он. В войне «два случая никогда не будут абсолютно одинаковыми». Необходима импровизация[176].

Мольтке верил, что его офицеры справятся с этой задачей. В дополнение к военной подготовке они получали образование, которое мы сейчас называем гуманитарным, и акцент в нем делался на критическом мышлении. Даже когда процесс обучения фокусировался исключительно на военных делах, от студентов ждали, что они в любом случае будут как следует думать. В тот период в других странах, и в США тоже, обучение происходило так: инструкторы излагали проблемы, говорили студентам правильный ответ, а те должны были, кивнув, выучить его. В военных академиях Германии излагались не проблемы, а сценарии, и студенты должны были не заучивать ответы, а предлагать решения и совместно их обсуждать. Несогласие не только позволялось — его ждали, вплоть до того, что и взгляды инструктора можно было подвергать сомнению, потому что он «считал себя товарищем остальным», как заметил историк Йорг Мут. Даже решения генералов подвергались пристальному рассмотрению. «У германских младших офицеров регулярно спрашивали их мнение, и они критиковали исход больших маневров с участием нескольких дивизий, прежде чем давали слово присутствовавшему генералу»[177].

Одобрительное отношение к критике распространялось за пределы классной комнаты, а в особых случаях позволялось даже больше. В 1758 году, когда прусский король Фридрих Великий сражался с русскими войсками в Цорндорфе, он послал гонца к самому младшему прусскому генералу Фридриху Вильгельму фон Зейдлицу, который командовал кавалерией. «Атакуйте», — сказал гонец. Зейдлиц отказался. Он считал, что время неподходящее и его войска будут разгромлены. Гонец уехал, но позже вернулся и снова передал Зейдлицу приказание короля атаковать. Зейдлиц снова отказался. На третий раз гонец вернулся с сообщением, что, если Зейдлиц немедленно не пойдет в атаку, король отрубит ему голову. «Передайте королю, что после битвы моя голова будет в его распоряжении, — ответил Зейдлиц, — но пока я буду ей пользоваться». В конце концов, когда Зейдлиц почувствовал, что время настало, он атаковал и повернул исход битвы в пользу Пруссии. Фридрих Великий поздравил своего генерала и оставил ему голову на плечах. Эта история и подобные ей, замечает Мут, «были коллективным культурным знанием прусского офицерского состава, их вспоминали и рассказывали бесконечное число раз во множестве вариаций на официальных лекциях, в офицерских столовых и в товарищеской переписке. Основное их содержание — думай. Если необходимо, обсуждай приказы, даже критикуй их. А если тебе абсолютно необходимо — и хорошо бы, чтобы у тебя была веская причина, — не подчиняйся им»[178]. Звучит как описание вольнодумной организации, которая не может ничего совершить, но этой опасности удалось избежать с помощью баланса элементов, поощрявших независимое мышление, и тех, что требовали действий.

Время ограничивалось обстоятельствами, поэтому принятие решения могло быть неторопливым и сложным или — если мимо свистели пули — быстрым и простым. Нормальным считалось, когда при нехватке времени решение принималось на основе недостаточного количества информации: неидеальное решение, принятое вовремя, лучше идеального, принятого слишком поздно. «Прояснение ситуации с противником — очевидная необходимость, но ожидание информации в напряженной ситуации редко является признаком сильных лидерских качеств, чаще — слабости», — объявлялось в справочнике директив вермахту, опубликованном в 1935 году и действовавшем в ходе всей Второй мировой. «Во главе угла на войне всегда остаются решительные действия»[179].

Также вермахт проводил четкую линию между обдумыванием и исполнением: как только решение принимается, мышление меняется. Забудьте о неопределенности и сложности. Действуйте! «Если кто-то хочет атаковать, надо делать это решительно. Полумеры неуместны», — писал Мольтке. Офицерам следует вести себя «спокойно и уверенно», чтобы «заслужить доверие солдат». Сомнениям не остается места. «Только сила и уверенность могут вести за собой войска и добиваться успеха». Умудренный офицер знает, что поле боя покрыто «туманом неопределенности», но «как минимум одно должно быть определено: его собственное решение. Нужно его придерживаться и не позволять самому себе отходить от него из-за действий противника, пока это не станет неизбежной необходимостью»[180].

Таким образом, лидер должен обладать несокрушимой целеустремленностью в преодолении препятствий и при этом спокойно относиться к необходимости отказаться от своего плана и попробовать что-то еще. Далеко не каждый способен на это, но германская армия считала данное качество необходимым для лидера. «Как только курс действий принят, от него нельзя отказываться без абсолютной необходимости, — излагалось в руководстве вермахта. — Однако в меняющейся ситуации боя негибкость, заключающаяся в приверженности выбранному курсу, может привести к провалу. Искусство руководства заключается в своевременном признании обстоятельств и момента, когда необходима новая тактика»[181].

Весь этот процесс — от «нет ничего определенного» до «несокрушимая целеустремленность» — связывал в одно целое принцип руководства Auftragstaktik, который обычно переводят как mission command, «тактика поручений» (в русскоязычной традиции — «директивное управление»). Основная его идея проста. «Война не может вестись за зеленым столом, — написал Мольтке, намекая на застеленные зеленым сукном столы в генеральных штабах. — Частые и быстрые решения могут приниматься только на месте сражения и основываться на оценке местных условий»[182]. Власть принятия решений должна подвинуть в сторону иерархию, чтобы полевые командиры — те, кто первыми сталкивается с сюрпризами на поле боя, — могли быстро реагировать на обстановку. Конечно, люди, находящиеся в центре сражения, не видят общей картины. Если они будут выстраивать стратегию со своей точки зрения, армия превратится в собрание крошечных подразделений, преследующих собственные цели. Auftragstaktik объединяла стратегическое единство и самостоятельное принятие решений на местах с помощью одного простого принципа: командирам объявляли цель, которой нужно достичь, но ничего не упоминали о способах, как это сделать.

Представьте иерархическое, управляемое командованием сверху военное подразделение, которое приближается к городу. Капитана получает приказ взять его. Как? Подойти с юго-запада, обогнуть завод на окраине, захватить мост через канал, затем занять ратушу. Почему именно так? Это не его дело. Дело капитана — отсалютовать и выполнить все, что сказано. А что, если ситуация в городе будет не такой, как ожидает генштаб? Этого не случится. Но что, если все-таки случится? Ответа нет. Капитан окажется в неясности и не сможет ничего предпринять, пока не получит новый приказ. Или, еще хуже, боевой дух его солдат будет сломлен. Как заметил Мольтке, «если ситуация складывается не так, как предполагалось исходя из приказов высшего руководства, это подрывает доверие подчиненных и вселяет в войска неуверенность»[183].

В вермахте же капитану просто приказали бы взять город. Как? На его усмотрение. Почему? Потому что его начальству приказали предотвратить занятие силами противника района по ту сторону поселения, а взятие города перережет основную дорогу. Благодаря Auftragstaktik капитан может разработать план захвата, который учтет все обстоятельства, с которыми придется столкнутся на самом деле, а не предполагаемые генштабом, и он сможет импровизировать. Если капитан выйдет по мосту на другую дорогу, которую генштаб ошибочно считал разбомбленной, то поймет, что ее можно использовать для перемещения вражеских сил, а значит, следует самому привести ее в негодность. И нет необходимости спрашивать генштаб. Действуй прямо сейчас.

Приказы в вермахте часто были короткими и простыми даже тогда, когда от них зависел ход истории. «Господа, я приказываю вашим дивизиям полностью пересечь границы Германии, полностью пересечь границы Бельгии и полностью пересечь реку Маас, — сказал старший офицер командирам, которые начали грандиозное наступление на территорию Бельгии и Франции 10 мая 1940 года. — Меня не волнует, как вы это сделаете; это остается на ваше усмотрение»[184]. И Auftragstaktik распространялась не только на старших офицеров. Младшим офицерам, сержантам и даже рядовым — всем озвучивали цели, достижения которых хотело командование, но ожидалось, что дальше люди сами будут принимать решения о лучшем курсе действий, исходя из того, с чем сталкиваются. Поле боя «требует солдат, которые могут думать и действовать независимо, которые могут взвешенно, решительно и дерзко использовать каждую ситуацию и понимают, что победа зависит от каждого человека», говорилось в справочнике директив вермахту[185].

Это полная противоположность тому, что представляет большинство людей, когда думает о немецкой армии времен Второй мировой войны. Вермахт обслуживал нацистский режим, проповедовавший тотальную покорность директивам фюрера, и все помнят хронику, запечатлевшую германских солдат, марширующих строевым шагом. Они даже не выглядят как отдельные люди. Они выглядят так, словно их собрали, будто части механизма и танковые броневые листы, в бездумную, послушную, брутально эффективную военную машину. Но вот о чем часто забывают: нацисты не создали вермахт, они его унаследовали. И на воображаемую нами бездумную военную машину, как продемонстрировала впечатляющая атака на бельгийский форт Эбен-Эмаэль, он совсем не похож.

Ранним утром 10 мая 1940 года, еще до рассвета, дюжина планеров бесшумно подлетела к Эбен-Эмаэлю — массивной, по большей части подземной крепости, краеугольного камня, лежащего в основе дорогостоящей попытки Бельгии не допустить, чтобы Германия снова использовала ее территорию как ворота во Францию. Часть планеров приземлились на полях. Солдаты выбрались из них и атаковали бельгийские войска, охранявшие мосты. Девять планеров приземлились на крышу форта. Солдаты выскочили и уничтожили тяжелые орудия. План «Гельб» — вторжение на территорию Бельгии и Франции — был запущен в действие. Защитники Эбен-Эмаэля сдались.

Так обычно рассказывают эту историю, не упоминая, что командование той важнейшей операцией было поручено молодому лейтенанту Рудольфу Витцигу, которому пришлось экстренно сесть на своем планере еще в Германии, в 100 километрах от цели. Остальной отряд соблюдал радиомолчание, чтобы не привлечь внимание бельгийцев, поэтому обнаружил отсутствие командира и значительной части состава только по приземлении. В это же время другой планер, который должен был участвовать в нападении на мосты, приземлился в 60 километрах от цели. Операция легко могла провалиться. Но сержант, высадившийся на крыше форта, принял на себя командование оставшимся отрядом и уничтожил бельгийские орудия. Наконец, на крышу форта приземлился еще один планер, и из него выскочил Рудольф Витциг: он раздобыл себе самолет и оказался в Эбен-Эмаэле лишь с небольшим опозданием. Что касается второго заблудившегося планера, то летевший на нем сержант захватил два транспортных средства, добрался с их помощью до Бельгии и провел импровизированную наземную атаку, в ходе которой 121 человек попал в плен[186]. Как утверждалось в справочнике директив вермахту,

большой успех требует смелости и дерзости, но им должно предшествовать здравое суждение. Командование армией и ее подразделениями требует лидеров, способных на суждения, с ясным видением ситуации и умением предсказывать ее развитие, со способностью принимать независимые и четкие решения и выполнять их неукоснительно и позитивно[187].

Другими словами, армии требовались люди, которые были бы одновременно суперпрогнозистами и суперлидерами. Конечно, не все офицеры вермахта соответствовали этим требованиям, но тех, кто обладал нужными качествами, особенно на операционном и тактическом уровнях, было вполне достаточно, благодаря чему германская армия смогла захватить большую часть Европы и удерживать эту территорию четыре года, хотя в течение почти всей войны значительно уступала противнику по количеству людей и вооружения. «Несмотря на злодейскую сущность режима, которому она служила, — заметил историк Джеймс Корум, — нельзя не признать что германская армия Второй мировой войны, вплоть до каждого в ней служившего, была одной из самых эффективных военных сил, когда-либо существовавших»[188].

В конце концов вермахт потерпел поражение. Частично — из-за превосходящих сил противника. Но он также допускал ошибки, причем нередко, потому что главнокомандующий Адольф Гитлер брал на себя непосредственный контроль за операциями, нарушая принципы Хельмута фон Мольтке. И нигде это не имело таких катастрофических последствий, как при операции в Нормандии. Союзники опасались, что после высадки войск немецкие танки загонят их обратно на пляж и в море. Однако Гитлер распорядился, что резервные войска имеют право действовать только по его прямому приказу. Он спал допоздна, и в течение нескольких часов после высадки войск союзников в Нормандии помощники диктатора отказывались его будить, чтобы спросить, не желает ли он приказать танкам вступить в сражение.

Ирония заключается в том, что немецкому генералу XIX века отомстили немецким поражением в Нормандии — руками Дуайта Эйзенхауэра, американского генерала германского происхождения, который лучше понимал философию Мольтке, чем главнокомандующий Германии.

А мне нравится Айк

[189]

По контрасту с существовавшим в авторитарной Германии вермахтом армия свободной и демократической Америки той же эпохи очень мало использовала независимое мышление.

Вскоре после Первой мировой войны Эйзенхауэр, тогда младший офицер, успевший получить некоторый опыт обращения с новым видом вооружения под названием «танки», опубликовал в Infantry Journal, журнале армии США, статью, где скромно предположил, что «о неуклюжем, неловком и медленном, как улитка, прогрессе старых танков нужно забыть, а на их месте следует представить скоростной, надежный и эффективный механизм разрушения». Эйзенхауэра разгромили в пух и прах. «Мне сообщили, что мои идеи не только неверны, но и опасны, поэтому впредь я должен держать их при себе, — вспоминал он. — В особенности мне не следовало публиковать ничего, несовместимого с четкой пехотной доктриной. В противном случае меня грозили отправить под трибунал»[190].

В американской армии низшие чины должны были салютовать и без вопросов подчиняться высшим. Приказы давались длинные и детализированные: «Приказ американским войскам высадиться в Северной Африке был размером с каталог компании „Сирс, Робак и К°“, — писал Йорг Мут, — для личной инициативы в них практически не оставалось места»[191]. И среди американских офицеров были умные и творческие люди, но они ценили личную инициативу вопреки своей подготовке, а не благодаря ей. Одним из таких офицеров был Джордж Паттон. «Никогда не говорите людям, как делать, — писал он, точно передавая дух Auftragstaktik. — Скажите им, что делать, — и вы удивитесь проявленной изобретательности»[192].

Другим таким офицером был близкий друг Паттона Дуайт Эйзенхауэр. Как и Мольтке, Эйзенхауэр знал, что на войне нет ничего определенного. Первым его действием после того, как он отдал не подлежащий отмене приказ приступать к высадке в Нормандии, стала записка, в которой он брал на себя личную ответственность: эту записку следовало обнародовать в случае провала операции. Как и Мольтке, который был известен своей немногословностью и чуть ли не безмятежностью, Эйзенхауэр понимал, что уверенное и невозмутимое поведение может поднять боевой дух куда эффективнее, чем фальшивые утверждения о неизбежности победы. В личной жизни Эйзенхауэр мог быть мрачным и угрюмым заядлым курильщиком, но для солдат у него всегда находились улыбка и ободряющие слова.

Также Эйзенхауэр ожидал от своих офицеров участия в открытых дебатах. Он уважал обоснованную критику и с готовностью признавал ошибки. В 1954 году, когда Эйзенхауэр был президентом, начальник штаба армии США Мэтью Риджуэй не рекомендовал интервенцию во Вьетнам, высказав мнение, что это потребует огромных усилий более полумиллиона солдат. Эйзенхауэр с уважением отнесся к мнению Риджуэя, потому что в 1943 году тот отказался выполнить его приказ — сбросить на Рим воздушно-десантную дивизию, — и позже Эйзенхауэр признал, что Риджуэй был прав[193].

После Второй мировой войны американцы понемногу усваивали уроки вермахта. А вот новая израильская армия изначально очень ценила личную инициативу. «Планы — просто платформа для изменений», — таким был популярный девиз сил обороны Израиля. Один израильский офицер, комментируя действия дивизии в войне с Египтом 1956 года, гордо заметил, что «почти все планы были нарушены в ходе сражений, но при этом все цели были достигнуты — причем быстрее, чем ожидалось». Израильская система, однако, явно не высказывала приверженности ни одной иностранной модели, «хотя бы по той причине, что там никогда бы не признали влияние германской Auftragstaktik»[194].

Время Auftragstaktik пришло в начале 1980-х. Напряжение в мире все усиливалось, у Советов было громадное преимущество в людях и танках, что вынуждало НАТО искать иные способы добиться преимущества. Генералы США внимательно изучали работы историков и теоретиков, а также израильский опыт. Некоторые даже сверились с трудами старых генералов вермахта. В 1982 году mission command стала частью официальной американской доктрины.

Децентрализована ли армия настолько, насколько нужно, — вопрос спорный, но инициатива командиров на местах, безусловно, в современную эпоху оказалась очень успешной. В ходе вторжения в Ирак в 2003 году, когда местные войска рассредоточились в открытой пустыне, а американские силы приблизились к Багдаду, были опасения, что за этим последуют затяжные уличные бои. Решили провести операцию, которая позже получила название Thunder Run («Молниеносный пробег»): тяжеловооруженная колонна прошла по главным городам к захваченному накануне аэропорту насквозь, потеряв всего одно транспортное средство, захватив иракские силы врасплох. Два дня спустя целая бригада совершила молниеносный пробег по тому же маршруту, но при этом завернула в район основных правительственных зданий, захватила его и удержала, что привело к быстрой капитуляции иракской обороны. Ключом к победе стала власть, которой располагали командиры частей СВ, принимавшие самые важные решения, включая и дерзкое решение остаться в правительственном районе, несмотря на то что заканчивались боеприпасы.

Что военное руководство не смогло предсказать, так это массовые беспорядки, вспыхнувшие после падения Багдада, и в течение месяцев, даже лет у американских генералов практически не было соображений, как на них реагировать. Местные командиры прилагали все усилия, чтобы справиться самостоятельно. В северном иракском городе Мосул генерал Дэвид Петреус, командир 101-й воздушно-десантной дивизии, опираясь на свои внушительные знания военной истории, импровизировал, придумывая стратегии, которые, как он надеялся, станут для горожан «защитой и помощью» и таким образом лишат мятежников массовой поддержки. Это была его собственная инициатива. «Петреус информировал вышестоящее руководство в Багдаде о том, что делает, — писал журналист Фред Каплан, — но никогда не спрашивал разрешения и определенно не ожидал инструкций, зная, что их не последует»[195]. Усилия Петреуса не пропали даром. Мятежи, разгоревшиеся по всей стране, затухли за «нехваткой кислорода» в Мосуле, пока он был там командиром.

В 2007 году, когда беспорядки охватили всю страну и многие считали, что с ними не справиться, Петреусу поручили общее руководство военными силами в Ираке. Он привез с собой офицеров-единомышленников, «гибких командиров, способных думать независимо», и активно начал применять по всей стране противоповстанческие стратегии, которые уже успел протестировать в Мосуле[196]. Насилие резко пошло на убыль. Никогда нельзя сказать с уверенностью, каковы заслуги каждого отдельного человека, но большинство наблюдателей согласны, что заслуги Петреуса очень даже внушительны.

Я разговаривал с Дэвидом Петреусом о его философии лидерства, и в его словах легко было услышать отзвук идей Мольтке. Он даже вспомнил мантры «ни один план не переживет столкновения с врагом» и «нет ничего определенного». Но Петреус считает, что изрекать банальности легко, а по-настоящему важно именно то, «что, помимо стикера на бампере машины, ты делаешь, чтобы подготовиться».

Чтобы разработать гибкость мышления, Петреус выталкивает людей из «интеллектуальной зоны комфорта». Когда он был бригадным командиром 82-й аэромобильной дивизии, то не скрывал своего недовольства учениями, в которых использовались боевые патроны, — потому что получался полностью срежисссированный спектакль, в котором не происходило ничего спонтанного. «В сущности, ты даешь командиру роты сценарий, — вспоминал он, — и командир роты идет сто метров, пересекает определенную дорогу и знает, что именно здесь должен получить определенный тип огня с закрытых боевых позиций или ввести в действие вертолеты огневой поддержки, и так далее». В реальности командиры постоянно натыкаются на неожиданности и должны импровизировать. Тогда зачем сценарий? Для безопасности. В этом типе учений используются настоящее оружие и взрывчатые вещества. По словам Петреуса, очень сложно было разработать такие упражнения, чтобы, при относительной своей безопасности, они учили офицеров иметь дело с неожиданностями. Но в итоге это получилось, потому что «именно так формируются гибкие лидеры, которые умеют действовать в условиях неопределенности».

Также Петреус содействует отправке офицеров в лучшие университеты ради второго образования: не для того, чтобы получить определенные знания — это вторичная выгода, — но для того, чтобы встретиться с неожиданностями другого рода. «Университет учит тому, что существуют по-настоящему умные люди с совсем другими базовыми представлениями о целом ряде разных тем. Эти люди по одним и тем же вопросам приходят к выводам, очень отличающимся от ваших, а их тип мышления далек от обыденного, особенно от типа мышления людей в форме», — говорит Петреус. Как и столкновение с неожиданностями на поле боя, столкновение с другими типами мышления учит офицеров быть ментально гибкими. Петреус основывается на собственном опыте. Через тринадцать лет после окончания Вест-Пойнта он получил степень доктора философии по международным отношениям в Принстонском университете. Этот опыт Петреус считает «бесценным».

Настояние на интеллектуальной гибкости — по словам Петреуса, «самое мощное орудие, которое носит с собой любой солдат, — не оружие в руках, а его мозг» — до сих пор встречает в армии неоднозначное отношение. «Гамлет слишком много думает», — написал в 2007 году Ральф Петерс, полковник в отставке, в журнальной статье, которую опубликовали рядом с призывом Петреуса посылать офицеров в университеты:

Пережевывая каждую сторону вопроса в кашу, он не может набраться храбрости, чтобы проглотить и прикончить убийцу во время молитвы, — философское «военное преступление». Архетипичный ученый, нерешительный, отравленный теоретизированием, Гамлет должен был остаться в Виттенбергском университете, где его способность чесать языком и ничего не делать, безусловно, принесла бы ему штатную должность. Кто нужен армии — так это деятели, а не мыслители, Генрих V, а не Гамлет. Вот король Гарри мог принимать решения[197].

Но Петреус воспринимает разделение на деятелей и мыслителей как ложную дихотомию. Лидеры должны быть и тем и другим. «Смелый шаг — верный шаг, за исключением тех случаев, когда он неверен», — говорит генерал. Лидер «должен выяснить, какой шаг будет верным, а затем смело его сделать»[198]. Это и есть балансирование между обдумыванием и исполнением, которое подчеркивал Мольтке и которое Петреус поддерживал в Ираке.

От того, насколько лидеры искусны в этой эквилибристике, зависит, насколько успешно их организации смогут культивировать суперкоманды, которые, в свою очередь, смогут воспроизводить эту эквилибристику ниже по цепочке управления. И, будучи в изоляции ото всех, лидер с этой задачей не справится. Она требует готовности слышать от других неприятные слова — и создавать среду, где люди будут чувствовать себя комфортно, говоря такие слова. То, как поступили с молодым Дуайтом Эйзенхауэром, было серьезной ошибкой, считает Петреус. «Нужно поддерживать и культивировать людей с нестандартным мышлением, иконоборцев»[199].

Auftragstaktik в бизнесе

Конечно, армии — необычные организации, но необходимость баланса между контролем и инновациями ощущает любой крупный начальник; именно поэтому дух Мольтке можно найти и в компаниях, которые ничего общего с пулями и бомбами не имеют.

«Мы даем людям цели, которых они должны достичь. Но — и это очень большое „но“ — мы не говорим, как это сделать»[200]. Это практичеки идеальное воспроизведение «тактики поручений». Оно принадлежит Уильяму Койну, который был старшим вице-президентом по исследованиям и развитию в знаменитом инновационном производственном конгломерате 3М.

«Не прогибайся, не соглашайся и всецело вкладывайся» — один из четырнадцати лидерских принципов Джеффа Безоса, которые вбиваются в каждого нового сотрудника Amazon. За ним идет следующий: «Лидеры обязаны уважительно противостоять решениям, с которыми они не согласны, даже если им некомфортно или тяжело это делать. Лидеры имеют убеждения и их придерживаются. Они не идут на компромисс во имя социальной сплоченности. Как только решение определено, они всецело вкладываются в его исполнение»[201]. Для Мольтке язык простоват, но в таком виде этот текст был бы совершенно уместен в справочнике директив вермахту или в моем разговоре с Дэвидом Петреусом.

Когда в Walmart осознали, что магазины у них строятся быстрее, чем формируется штат управляющих ими, то создали Академию лидерства, готовящую людей к повышению по службе. Академию организовала британская консалтинговая фирма «Маккинни Роджерс», возглавляемая Дэмиеном Маккинни, бывшим морским офицером Британии. За основу были взяты военные академии, основанные на философии mission command[202].

В привнесении военного опыта в мир корпораций Маккинни далеко не одинок. Множество бывших офицеров, включая Дэвида Петреуса, пошли той же стезей. Они часто сталкиваются с представлением о военных организациях как строго иерархических структурах, в которых нижестоящие чины должны отдавать честь вышестоящим и механически подчиняться. Однако этот образ смехотворно устарел. На самом деле бывшим военным офицерам, консультирующим корпорации, часто приходится советовать генеральным директорам меньше волноваться о своем статусе и больше — о том, чтобы дать подчиненным и сформированным из них командам возможность самим выбирать наилучшие способы достижения целей. «Ирония заключается в том, — сказал Дэмиен Маккинни в интервью Financial Times, — что компании куда сильнее сосредоточены на том, что я называю „командование и контроль“, чем их коллеги в армии»[203].

Особый вид скромности

Но сложный вопрос скромности у нас пока остается открытым.

Никто никогда не называл скромным ни Уинстона Черчилля, ни Стива Джобса. То же самое касается Дэвида Петреуса. Уже во время учебы в академии Вест-Пойнт Петреус считал, что достоин стать генералом.

Такая же уверенность в себе видна во многих лидерах и мыслителях, чьи суждения я отметил в этой книге: в Хельмуте фон Мольтке, Шермане Кенте, даже Арчи Кокране, которому хватало дерзости бросать вызов самым непререкаемым авторитетам. Джон Меньярд Кейнс всегда считал себя самым умным человеком в помещении. А Джордж Сорос был менеджером хедж-фонда на Уолл-стрит и работал под таким напряжением и в таком темпе, которые многих довели бы до нервного истощения. Причем ставки там были такие, что у многих генеральных директоров колени бы задрожали от испуга. Самая знаменитая его ставка — на обвал британского фунта в 1992 году, — которая принесла Соросу около 1,1 миллиарда долларов, потребовала от него продать почти 10 миллиардов фунтов. «Ничто так не фокусирует сознание, как опасность», — однажды сказал Сорос. Такое вряд ли скажет человек, который считает, что недостоин занимаемого им места.

Даже Дуайт Эйзенхауэр, простой человек из канзасского городка Абилин, отличался значительным самомнением. После Второй мировой войны его популярность была невероятно высока, и обе партии буквально умоляли Эйзенхауэра стать кандидатом в президенты. Трумэн даже добровольно предложил уступить ему свое место. Эйзенхауэр всегда отказывался. Он искренне не хотел занимать этот пост. Но когда началась президентская гонка 1952 года, стало ясно, что республиканскую номинацию, а возможно, и президентство выиграет изоляционист, который пообещал вернуть все американские войска домой, к «Гибралтару свободы». Эйзенхауэр подумал, что это станет катастрофой, которую он, и только он один, мог остановить. «Он хотел для родины лучшего, — написал один его биограф, — и в конце концов решил, что лучше его кандидатуры не найти, а поэтому придется послужить стране»[204]. Очевидно, что недостатка в самоуважении он не испытывал. Так как же мы соотнесем все это с очевидной необходимостью для прогнозиста быть скромным? Ответ можно найти в словах, которые сказала мне Энни Дьюк.

С Энни мы уже встречались. Она считает себя одним из лучших игроков в покер, и это серьезное заявление, но, кроме заявлений, у нее за плечами — большой послужной список достижений, включая победу в Мировой серии покера, что подтверждает ее уверенность в себе. Однако Дьюк также знает, что уверенность может быть опасной. В процессе принятия решения перед умным человеком вроде нее всегда встает соблазн совершить простую когнитивную подмену: «Я знаю ответ. Мне не нужно думать над ним долго и упорно. Я очень успешный человек со здравым суждением. Тот факт, что я верю в верность моего суждения, доказывает, что оно действительно верно». Если станете принимать решения исключительно таким образом, вы будете смотреть на реальность только с ракурса «за кончиком носа». Это опасно, причем для любого человека, каким бы мудрым он ни был. Чтобы избежать ловушки, Дьюк тщательно разделяет, в чем она действительно уверена и в чем — нет.

«Нужно иметь невероятную скромность перед лицом игры, потому что покер очень сложен, партию не так-то легко раскусить, это вам не крестики-нолики и не шашки, — говорит Дьюк. — Покером очень сложно овладеть, и если не совершенствоваться постоянно, вас ждет поражение. При всем этом скромность перед лицом игры — не то же самое, что скромность перед лицом соперников». Дьюк чувствует себя уверенной в том, что может соревноваться с большинством тех, кто сидит за одним с ней покерным столом. «Но это не значит, что я считаю, будто полностью овладела этой игрой»[205].

Скромность, необходимая для здравого суждения, — это не сомнения в себе, не ощущение, что вы недостойны, что вам не хватает ума или таланта. Это интеллектуальная скромность. Это признание того, что реальность невероятно сложна, что ясное ви́дение вещей требует постоянных усилий — тогда, когда оно вообще возможно, и что ошибки — неизменный спутник человеческих суждений. Это действительно как для дураков, так и для гениев. Поэтому вполне возможно одновременно быть о себе высокого мнения и обладать интеллектуальной скромностью. На самом деле это сочетание может оказаться на удивление плодотворным. Интеллектуальная скромность побуждает к тщательному обдумыванию, необходимому для здравого суждения, а уверенность в своих способностях вдохновляет на решительные действия. «С непоколебимой верой в добро, так как Господь позволяет нам его видеть, приложим же все усилия, чтобы закончить начатую работу», — говорилось во второй инаугурационной речи Авраама Линкольна. Это призыв горячо убежденного и целеустремленного человека, но одновременно и скромное признание — «так как Господь позволяет нам его видеть» — того, что наше зрение ограниченно, суждения несовершенны и даже самая твердая вера может быть ошибочной.

Постскриптум

Вас, наверное, мучает вопрос: зачем я вообще заговорил о вермахте? Есть и другие организации, которые иллюстрируют, как мышление суперпрогнозиста может улучшить лидерские качества. Так зачем доказывать свою точку зрения на примере армии, служившей самому злодейскому режиму современной истории?

Чтобы понять механизм, который срабатывал в вермахте, нужно задействовать сложный ракурс видения ситуации и суметь признать, что нечто, презираемое нами может обладать — и обладает — впечатляющими качествами. Прогнозисты, не умеющие справляться с этим диссонансом, рискуют допустить одну из самых тяжелых ошибок при составлении прогнозов: недооценить оппонента.

Нет закрепленной небесами связи между моралью и компетентностью. Если уж пуританский поэт Джон Мильтон в «Потерянном рае» смог изобразить Сатану одновременно воплощением зла и находчивости, неужели так сложно признать, что то же самое характеризует и вермахт?

Прогнозисты, которые видят воображаемую корреляцию и считают, что моральная и когнитивная слабость идут рука об руку, потерпят неудачу в тех случаях, когда они нам больше всего нужны. Мы не хотим, чтобы разведывательные аналитики считали, что группировки джихадистов должны быть беспомощны или что злодейские режимы не могут подходить к злодейству творчески.

Справляться с этим диссонансом тяжело. «Признак первоклассного интеллекта — это возможность удерживать в уме две противоположные идеи одновременно и сохранять способность к функционированию», — заметил в «Крушении» Фрэнсис Скотт Фицджеральд. Нужно отделить наши чувства по отношению к нацистскому режиму от здравой оценки управленческой гибкости вермахта — тогда мы увидим, что, будучи ужасной, заслуживающей уничтожения структурой, он был одновременно и эффективной организацией, опытом которой стоит воспользоваться. Здесь нет никакого логического противоречия — только психологическое напряжение. Если хотите стать суперпрогнозистом, нужно его преодолеть. Это сложно. Даже суперпрогнозисты, подверженные яростной самокритике, иногда объединяют факты и ценности. В начале гражданской войны в Сирии Даг Лорч ошибся в вопросе относительно того, возьмут ли повстанцы город Алеппо. Позже, анализируя свою ошибку, он понял, что позволил ненависти к режиму Асада взять верх и привести его к желанному заключению, что повстанцы победят, несмотря на свидетельства, что они уступают в вооружении. Джошуа Франкель провалил прогноз о том, проведет ли Северная Корея испытание ядерной бомбы. «На меня повлияли оптимизм и вера в прогресс, — вспоминал он, хотя изначально этого не понимал. — За пару недель до финальной даты разговор с хорошим другом, у которого есть родственники, сбежавшие из Северной Кореи во время Корейской войны, заставил меня это осознать». И тогда Джошуа переделал прогноз[206]. Так зачем все-таки использовать вермахт в качестве иллюстрации, ведь нас от этого передергивает? Именно потому, что нас от этого передергивает.

Глава XI Они и правда настолько супер?

Все время, что я занимаюсь проведением турниров по прогнозированию, — с эпохи Рональда Рейгана и парадов Красной армии и до сегодняшнего дня — я разговариваю о своей работе с Даниэлем Канеманом и считаю, что мне необычайно повезло. Канеман — случайный победитель Нобелевской премии, когнитивный психолог, который никогда не получал экономического образования, но при этом своими работами сотряс само основание этой сферы. Также он потрясающий собеседник, который свободно и незаметно переходит от легкой шутливой болтовни к ее тщательному препарированию. Разговор с Канеманом может стать сократическим опытом, служить источником энергии, если вы не уходите в глухую оборону. И вот летом 2014 года, когда уже стало ясно, что суперпрогнозисты — не просто суперудачливые люди, Канеман задал мне вопрос не в бровь, а в глаз: «Ты относишься к ним как к другому типу людей или как к людям, которые делают вещи другого типа?»

Моим ответом было: «Отчасти и то и другое». Их результаты в уровнях интеллекта и непредвзятости выше среднего, но в то же время не заоблачные. Впечатление в основном производят не сами эти люди, а то, что они делают: упорная работа над исследованиями, внимательное обдумывание и самокритика, сбор и синтез других ракурсов, тонкая градация суждений и постоянные обновления.

Но сколько они смогут удерживаться на этом уровне? Как мы видели, люди в принципе могут пользоваться рефлексией системы 2, чтобы подмечать ошибки, возникающие в результате быстрых, бессознательных операций системы 1. Суперпрогнозисты прикладывают невероятные усилия, чтобы делать это регулярно. Но постоянная самопроверка очень утомляет, а ощущение знания соблазнительно. В результате даже лучшие из нас неизбежно соскальзывают к более легким, интуитивным моделям мышления.

Давайте обратимся к интервью 2014 года с генералом Майклом Флинном, суммировавшим свои взгляды на мир незадолго до того, как уйти с поста главы Разведывательного управления Министерства обороны (РУМО), эквивалента ЦРУ в Пентагоне, которое насчитывает 17 тысяч наемных работников. «Я прихожу в этот офис каждое утро и, если не считать небольшой пробежки, чтобы прояснить сознание, два-три часа трачу на чтение отчетов разведки, — сказал он. — И скажу вам откровенно: каждый день я вижу самую неопределенную, хаотичную и запутанную международную обстановку за всю мою карьеру. Наверное, были более опасные времена, когда нацисты и [японские] империалисты пытались захватить мировое господство, но сейчас мы вступили в еще одну очень опасную эру. <…> Я думаю, мы находимся в периоде затяжного общественного конфликта, практически беспрецедентного»[207].

По большей части высказывание Флинна слишком неясно, чтобы можно было рассуждать о его верности, но не последняя фраза. В контексте интервью — а репортер затронул конфликты в Украине, Корее и на Ближнем Востоке — она четко указывает на убежденность Флинна, что «общественный конфликт» находится на «практически беспрецедентном» уровне. Это эмпирическое утверждение может быть проверено с помощью множества отчетов, содержащих оценку уровня мирового насилия со времен Второй мировой войны. И данные этих отчетов показывают, что количество войн между государствами снижается с 1950 года, а гражданских — с конца холодной войны в начале 1990-х годов. Это отражается в ежегодном количестве убитых в сражениях: с периодическими незначительными отклонениями оно уменьшается на протяжении всего периода[208].

Не нужно быть главой РУМО, чтобы найти эти отчеты. Достаточно погуглить «тенденции глобальных конфликтов». Но Флинн не посчитал нужным этим заняться, прежде чем сделать свое масштабное заключение и поделиться им в интервью. Почему бы и нет? По той же причине Пегги Нунан не сочла необходимым проверить рейтинги одобрения других бывших президентов, прежде чем оценить значение повышения рейтинга президента Буша. Каждый раз срабатывало сформулированное Канеманом ЧВТИЕ (что вижу, то и есть), основа всех когнитивных иллюзий, эгоцентрический взгляд на мир, который не дает нам разглядеть другие миры, невидимые за кончиком нашего носа. Флинн каждое утро видел на своем столе горы плохих новостей, поэтому сделанный вывод ощущался им как правильный — а Что Вижу, То И Есть. Как человек, всю жизнь проработавший офицером разведки, Флинн знал о важности проверки предположений, какими бы правдивыми они ни казались, но в тот раз он не сделал ничего подобного, потому что его вывод казался ему не предположением, а правдой. Это самый старый трюк в психологии, и Флинн на него попался.

Я вовсе не пытаюсь принизить Майкла Флинна. Совсем напротив: то, что такой состоявшийся человек делает столь очевидную ошибку, заставляет нас эту ошибку заметить. Мы все уязвимы. И нет способа сделать нас пуленепробиваемыми, о чем наглядно можно судить по знаменитой оптической иллюзии Мюллера-Лайера:

Иллюзия Мюллера-Лайера

Кажется, что верхняя горизонтальная линия длиннее нижней, но на самом деле это не так. Если не уверены, возьмите линейку и померьте. Как только убедитесь, что линии равны, посмотрите еще раз — и теперь попробуйте точно увидеть длины двух линий. Безуспешно? Вы знаете, что линии одинаковы. Вы хотите увидеть их одинаковыми. Но не можете. Даже зная, что это иллюзия, вы не можете ее выключить. Когнитивные иллюзии, которые иногда порождает перспектива «за кончиком носа», тоже никак не отключить, потому что мы не можем отключить эту перспективу. Мы можем только отслеживать ответы, всплывающие у нас в сознании, — и если есть время и когнитивная возможность, проверять их «мысленной линейкой».

Если посмотреть на ситуацию в этом свете, всегда есть риск, что система 2 однажды подведет суперпрогнозистов, они провалят прогноз и скатятся в рейтинге. В этом вопросе мы с Канеманом согласны. Но я более оптимистичен и верю, что умные, увлеченные люди могут в какой-то степени сделать себе прививку от определенных когнитивных иллюзий. Может показаться, что это буря в академическом стакане воды, но мой вывод важен и для реального мира. Если я прав, то организациям будет чрезвычайно полезно набирать талантливых людей и учить их сопротивляться предрассудкам.

Хотя Канеман официально уже давно на пенсии, он все еще практикует состязательное сотрудничество, считая, что, как ученый, обязан находить точки соприкосновения с людьми, которые придерживаются других взглядов. Совместно с Гари Клейном он провел исследование, чтобы разрешить противоречия во взглядах на интуицию экспертов; сотрудничал и с Барбарой Меллерс, чтобы исследовать способность суперпрогнозистов сопротивляться одному из видов предубеждения, который особенно тесно связан с прогнозированием: нечувствительности к масштабу.

Это явление Канеман впервые задокументировал тридцать лет назад, когда случайно выбранным членам группы в Торонто, столице канадской провинции Онтарио, задал вопрос, сколько они были бы готовы заплатить за очистку озер в небольшом регионе их провинции. В среднем ответ был «около 10 долларов»[209]. Канеман опросил другую случайно выбранную группу, сколько они были бы готовы заплатить за очистку всех 250 000 озер в Онтарио. И снова последовал ответ «около 10 долларов». Более поздние исследования дали схожие результаты. В ходе одного из них людям сообщили, что каждый год 2000 перелетных птиц тонут в загрязненных нефтью водоемах. Сколько они бы были готовы заплатить, чтобы прекратить это? Другим сообщили, что каждый год погибает 20 000 птиц. Третьей группе озвучили число 200 000. Но каждый раз в разных группах большинство людей отвечало, что они готовы заплатить около 80 долларов. Канеман позже написал, что люди отвечали не на вопрос, а на типичный образ, который у них вызывала эта информация: загрязненное озеро и идущая ко дну утка, покрытая нефтью. «Расхожий образ автоматически вызывает эмоциональный отклик, а интенсивность испытываемых эмоций затем получает долларовый эквивалент». Это классический прием «заманить и подменить». Вместо ответа на заданный сложный вопрос, который требует оценить вещи, которые мы никогда не монетизируем, люди отвечали на вопрос: «Какие эмоции у меня это вызывает?» Шла ли речь о 2000 или 200 000 умирающих утках, ответ был примерно одинаковым: «Плохие». Масштаб отодвигается на задний план: с глаз долой, из сердца вон.

Как сильно загрязненные озера связаны с гражданской войной в Сирии и другими геополитическими проблемами, которые поднимаются на турнире IARPA? Если вы такой же творческий человек, как Даниэль Канеман, ответ будет: «Довольно сильно».

Давайте оглянемся на начало 2012 года. Какова вероятность падения режима Асада? К аргументам «против», среди прочих, относятся такие: 1) у режима Асада есть хорошо вооруженные сторонники; 2) его поддерживают могущественные соседи-союзники. К аргументам «за» можно причислить следующие: 1) в сирийской армии повальное дезертирство; 2) повстанцы наступают, и бои приближаются к столице. Представьте, что вы взвешиваете эти аргументы, они кажутся одинаково весомыми и в итоге вы останавливаетесь на вероятности около 50 %.

Обратили внимание, чего здесь не хватает? Временны́х рамок. Очевидно, что они важны. Если брать крайний случай, вероятность, что режим падет в течение ближайших двадцати четырех часов, меньше — и намного меньше — того, что он падет в течение следующих двадцати четырех месяцев. Если использовать термин Канемана, временны́е рамки — это «масштаб» прогноза.

И вот мы спросили одну случайно выбранную группу суперпрогнозистов: «Какова вероятность того, что режим Асада падет в течение ближайших трех месяцев?» Другую группу спросили: «Какова вероятность того, что режим Асада падет в течение ближайших шести месяцев?» Тот же эксперимент мы провели с обычными прогнозистами.

Канеман предсказал повальную «нечувствительность к масштабу». По его прогнозу, прогнозисты должны были бессознательно попасться в ловушку «заманить и подменить» и, уклонившись от сложного вопроса, требующего калибровки вероятности по отношению к временны́м рамкам, ответить на более простой — относительно весомости аргументов за и против падения режима. Временные рамки не будут иметь значения в финальных ответах, так же как и в случае с вопросом о 2000, 20 000 и 200 000 умерших птицах. Меллерс провела несколько исследований, которые выявили, что, как Канеман и предсказывал, подавляющее большинство обычных прогнозистов оказались нечувствительными к масштабу. Они оценили вероятность падения режима Асада в течение трех месяцев в 40 %, а в течение шести месяцев — в 41 %.

Однако результат суперпрогнозистов был гораздо лучше. Они оценили вероятность падения режима Асада в 15 % в течение трех месяцев и в 24 % в течение шести месяцев. Неидеальная чувствительность к масштабу (сложно поддающееся определению явление), но этого хватило, чтобы удивить Канемана. Если помнить, что никому из прогнозистов не задавали оба вопроса (о трех и о шести месяцах) сразу, то их результат — вполне себе достижение. Оно предполагает, что суперпрогнозисты не только обратили внимание на временны́е рамки в вопросе, но и подумали о других возможных временны́х рамках — и таким образом избавились от практически неисправимого оценочного смещения.

Хотел бы я, чтобы это была моя заслуга. Наши продвинутые руководства побуждают прогнозистов прокручивать в голове заданные вопросы и прикидывать, как ответы могли бы измениться, если бы, скажем, временные рамки вопроса составляли не двенадцать, а шесть месяцев, или если бы плановая цена нефти была на 10 % ниже, или существовала бы какая-нибудь другая относящаяся к вопросу вариация. Прокручивание в голове подобных мыслительных экспериментов — хороший способ провести стресс-тест адекватности вашей ментальной модели проблемы и убедиться, что у вас есть чувствительность к масштабу. Но на самом деле суперпрогнозисты сами говорили о проблемах нечувствительности к масштабу, пусть и не использовали конкретно этот термин, еще до того, как мы начали его изучать. Их мышление являлось источником информации для наших руководств в той же степени, в какой наши руководства послужили источником информации для их мышления.

Мне кажется, что некоторые суперпрогнозисты так хорошо поднаторели в поправках системы 2 — научились, например, делать шаг назад и смотреть на вопрос со стороны, — что эти приемы стали привычными. По сути дела, они оказались частью их системы 1. Вы можете подумать, что это очень странно, но на самом деле все не так уж необычно. Любая гольфистка может вспомнить, как в первый раз стояла у колышка с мячом и ей говорили согнуть колени, слегка склонить голову, приподнять одно плечо, опустить второе, задрать локоть… Поначалу делать это было неудобно, требовался сознательный контроль. Когда она встала перед меткой второй раз, ей пришлось напрячься, чтобы мысленно повторить весь список: «Согнуть колени, склонить голову, приподнять плечо…» И даже сделав огромное сознательное усилие, она все равно что-то пропустила — и ее поправили. На третий раз ситуация была такой же. Но постепенно становилось легче. Человек, который регулярно играет в гольф, постепенно загружает все эти инструкции в систему 1 — и в итоге у него получается изящно. Неважно, насколько сложно дело и сколько мысленных усилий оно требует: готовка, ходьба под парусом, хирургия, оперное пение, управление реактивными истребителями, — сознательная практика может превратить его в вашу вторую натуру. Наблюдали, как ребенок пытается выговорить первые слова и ухватить смысл предложения? А когда-то вы тоже были на его месте. К счастью, теперь, чтобы понять смысл данного предложения, вам не требуется прикладывать столько усилий.

В течение какого времени суперпрогнозисты могут преодолевать законы психологического притяжения? Ответ зависит от того, насколько тяжел их когнитивный груз. Превращение сознательной корректировки системы 2 в бессознательные операции системы 1 может значительно этот груз облегчить. Также это под силу компьютерным программам, разработанным суперпрогнозистами, — например, программе выбора новых источников Дага Лорча, которая помогает бороться с тяготением системы 1 к единомышленникам. И все равно суперпрогнозирование остается тяжелой работой. Те, кто выполняет ее хорошо, осознают хрупкость своих успехов. Они понимают, что могут споткнуться. И когда это происходит, они поднимаются, пытаются извлечь из происшедшего правильные уроки и продолжают прогнозировать.

Однако один мой друг и коллега не столь впечатлен суперпрогнозистами, как я. Вообще-то он считает, что вся моя исследовательская программа бессмысленна.

Появление черного лебедя

Нассим Талеб — бывший трейдер с Уолл-стрит, чьи размышления по поводу неопределенности и вероятности послужили основой трех потрясающе авторитетных книг и ввели в обиход выражение «черный лебедь».

Для тех, кто незнаком с концепцией: представьте, что вы европеец, который живет четыре века назад. До настоящего момента вы повидали множество лебедей. И все они были белыми. Если бы вас попросили описать всех возможных лебедей, которых вы могли бы встретить за свою жизнь, вы, вероятно, вообразили бы лебедей разного размера и формы, но все они были бы белыми, потому что этому научил вас опыт. Но тут из Австралии возвращается корабль. И на его борту находится лебедь — черный лебедь. Вы потрясены. Поэтому «черный лебедь» — блистательная метафора события, находящегося так далеко за пределами нашего опыта, что мы просто не можем его себе представить.

Но Талеба интересует не только удивление. Черный лебедь должен иметь ударную силу. Талеб настаивает, что черные лебеди — и только они! — определяют курс истории. «История и общество не ползут, — писал он, — они перемещаются скачками»[210].

Этот вывод сокрушает все мои попытки улучшить качество прогнозирования: получается, что IARPA ввязалось в совершенно бессмысленную затею. То, что действительно имеет значение, нельзя предсказать, а то, что предсказать можно, не имеет значения. Полагать, что это не так, — значит убаюкивать себя ложным чувством безопасности. Если смотреть на ситуацию под этим углом, я шагнул назад в научном смысле. В своем исследовании EPJ я сделал, в грубом приближении, правильный вывод относительно экспертов и играющего в дартс шимпанзе. Но мой проект «Здравое суждение» основан на ложных представлениях, потворствует безрассудству и подпитывает глупое самодовольство.

Я уважаю Талеба. Мы даже вместе написали научную работу по той области, где согласны друг с другом. Я думаю, что его критика небеспочвенна и затрагивает важные вопросы, к которым будущие турниры будут вынуждены обратиться. Но я вижу, что здесь поднимает голову очередная ложная дихотомия: «прогнозирование возможно, если вы будете следовать моему рецепту» против «прогнозирование — это полная чушь».

Чтобы ее развенчать, нужно положить красивую метафору с черным лебедем под аналитический микроскоп. Что именно можно считать черным лебедем? Точное определение этого термина: что-то буквально непредставимое, пока оно не происходит. Талеб дает понять, что это именно так. В таком случае многие события, нареченные черными лебедями, на самом деле — серые.

Давайте рассмотрим террористические атаки 9/11, которые считаются типичным черным лебедем, словно гром среди ясного неба появившимся одним ярким солнечным сентябрьским утром и изменившим историю. Но на самом деле 9/11 не было таким уж непредсказуемым. В 1994 году был сорван план террористов угнать самолет и врезаться на нем в Эйфелеву башню. В 1998 году Федеральная авиационная администрация США занималась расследованием сценария, согласно которому террористы должны были угнать грузовые самолеты Federal Express и врезаться на них во Всемирный торговый центр. Органы безопасности так хорошо знали эти сценарии, что в августе 2001 года официальный представитель правительства спросил у Луизы Ричардсон, гарвардского специалиста по терроризму, почему террористические группировки до сих пор не использовали самолеты как летающие бомбы. «Мой ответ не слишком помог, — позже написала она. — Я сказала, что эту тактику сейчас тщательно изучают, и я подозреваю, что террористические группировки будут ее использовать, причем довольно скоро»[211].

Другие события, получившие титул черных лебедей, такие как начало Первой мировой войны, которой предшествовало более чем десятилетнее обсуждение опасности войны между великими державами, также не проходят тест на непредставимость. Если черных лебедей нельзя вообразить до того, как они произойдут, то таких событий резко становится еще меньше.

Однако Талеб предлагает также более скромное определение черного лебедя как «крайне маловероятного события, являющегося последствием предыдущих»[212]. Такие события в истории нередки. И в нашей общей работе мы с Талебом показали, что именно здесь в его критике можно найти правду.

Если прогнозисты делают сотни прогнозов о том, что будет через несколько месяцев, мы вскоре получим достаточно информации, чтобы судить, насколько хорошо эти прогнозы откалиброваны. Но, по определению, «крайне маловероятные» события практически никогда не происходят. Если под «крайне маловероятное» взять возможность 1 %, или 0,1 %, или 0,0001 %, то потребуются десятилетия, или столетия, или тысячелетия, чтобы набрать достаточно информации. И если эти события должны быть не просто маловероятны, но еще и крайне значимы, сложность процесса многократно возрастает. Так что турнир IARPA первого поколения ничего нам не говорит о том, насколько суперпрогнозисты хороши в отслеживании серых или черных лебедей. Они могут как не подозревать о них, так и с удивительной ясностью предвидеть. Но наверняка мы не знаем, и не следует обманывать себя, утверждая обратное.

Впрочем, если вы верите, что для длительных периодов времени важны только черные лебеди, значит, проект «Здравое мышление» может заинтересовать только людей, думающих о том, что произойдет в течение небольших временных отрезков. Однако история — это не только черные лебеди. Посмотрите на рост, миллиметр за миллиметром, ожидаемой продолжительности жизни. Или подумайте о среднем всемирном экономическом росте в 1 % каждый год в течение XIX века и в 2 % в течение XX и о том, как он превратил нищету XVIII века и всех предшествующих веков в беспрецедентное богатство XXI века[213]. История действительно иногда делает скачки. Но она также ползет, и медленные, постепенные изменения могут иметь огромную важность.

Полезную аналогию можно найти в мире инвестиций. Винод Хосла — один из основателей Sun Microsystems и венчурный капиталист из Силиконовой долины. Кроме того, он большой поклонник Нассима Талеба. Инвестируя в мир технологий, печально знаменитый своей неустойчивостью, Хосла наблюдал, как не сбывалось бессчетное количество прогнозов, и знает, что невозможно точно предсказать, каким будет следующий большой тренд на рынке. Поэтому он широко распределяет свои вложения, ожидая, что большая их часть не сработает, но надеясь, что ему повезет наткнуться на один-два редких стартапа, которые, вопреки всему, добьются успеха и заработают состояние, по масштабу сравнимое с состоянием Google. Большинству людей не хватает на это смелости, потому что они иначе смотрят на вопрос. Хосла сказал мне об этом в 2013 году: «Забавно, что 90 %-ная вероятность провала людям не нравится, а вот от 10 %-ной вероятности изменения мира они в восторге». Это вложение в черного лебедя, и оно очень напоминает то, как Талеб вел себя на торгах — с весьма успешным исходом, кстати, — прежде чем стал автором книг. Но это не единственный способ инвестировать. Совсем иной метод — обходить соперников в соревновании, делая более точные прогнозы: например, верно решив, что что-то произойдет с вероятностью 68 %, в то время как остальные предвидели шанс только в 60 %. Это подход хороших игроков в покер. Он чаще окупается, но отдача от него более скромная, поэтому состояние растет медленнее. Этот способ не лучше и не хуже инвестиций в черного лебедя. Он просто другой.

Есть еще одна серьезная причина, по которой не следует списывать со счетов турниры прогнозистов. Фактор, возводящий событие в статус черного лебедя, — это последствия данного события. Но последствия требуют времени на разворачивание. 14 июля 1789 года толпа захватила власть над парижской тюрьмой, известной как Бастилия. Но в наши дни, когда говорим о взятии Бастилии, мы имеем в виду нечто более важное, чем то, что непосредственно произошло в тот день, Мы подразумеваем как само взятие тюрьмы, так и события, которые оно запустило, вылившиеся во Французскую революцию. Именно поэтому спустя сотни лет 14 июля отмечается во Франции как национальный праздник. «Чем больше вы хотите объяснить событие со статусом черного лебедя, как, например, взятие Бастилии, — написал социолог Дункан Уоттс, — тем шире нужно очертить границы вокруг того, что вы считаете самим событием»[214].

С этой точки зрения черные лебеди не так уж непредсказуемы, как предполагается.

Через три дня после того, как террористы направили самолеты на Всемирный торговый центр и Пентагон, правительство США потребовало от правящего в Афганистане режима талибов выдачи Усамы бен Ладена и других террористов «Аль-Каиды». «Талибан» ответил, что пойдет на это, если США предоставят убедительные доказательства, что в терактах виновна «Аль-Каида». США приготовились к вторжению. «Талибан» все равно отказывался выдавать Усаму бен Ладена. В конце концов, почти через месяц после 9/11, США вторглись в Афганистан. Сегодня, когда мы говорим о черном лебеде 9/11, мы имеем в виду и сами теракты, и их последствия, включая вторжение в Афганистан. Но эта цепочка событий могла бы, предположительно, развернуться иначе. В Афганистане бен Ладен и «Аль-Каида» были говорящими по-арабски иностранцами, и «Талибан» мог бы решить, что их укрытие не стоит того, чтобы вызывать гнев единственной мировой супердержавы именно в тот момент, когда они готовы уничтожить Северный альянс, их ненавистного врага. Либо, почувствовав, что его вот-вот выдадут американцам, бен Ладен вместе со своими последователями мог бы бежать в Пакистан, или Сомали, или Йемен. Можно представить себе ситуацию, в которой не было бы вторжения в Афганистан и десятилетней охоты на бен Ладена. И тогда бы мы смотрели на 9/11 по-другому — безусловно, как на трагедию, но уже не исходную точку целой череды войн, ставших главными событиями десятилетия.

Может быть, у нас и нет свидетельств, что суперпрогнозисты могут предсказывать события, подобные тем, что произошли 11 сентября 2001 года, но зато есть огромное количество свидетельств, что они способны давать предсказания в ответ на следующие вопросы: «Станут ли Соединенные Штаты угрожать военными акциями, если „Талибан“ откажется выдавать Усаму бен Ладена? Подчинится ли „Талибан“? Сбежит ли бен Ладен из Афганистана до вторжения?» Эти прогнозы могут предсказать последствия таких событий, как 9/11, а именно последствия определяют, черный ли лебедь перед нами, — следовательно, мы можем предсказать черных лебедей.

Несмотря на сказанное…

Я считаю критику Канемана и Талеба самым серьезным вызовом идее суперпрогнозирования. Мы достаточно далеки друг от друга эмпирически и достаточно близки друг к другу философски, чтобы между нами было возможно общение и даже сотрудничество.

Чтобы убедиться, насколько мы близки, давайте рассмотрим бюрократическую записку, которая никогда бы не попала в анналы истории, если бы не время ее появления. В апреле 2001 года министр обороны Дональд Рамсфелд отослал докладную записку президенту Джорджу У. Бушу и вице-президенту Дику Чейни. «Я наткнулся на заметку о сложности предсказания будущего, — написал Рамсфелд, — и подумал, что вам может быть интересно с ней ознакомиться»[215]. «Заметка» обращает внимание на стратегическую ситуацию в начале каждой декады между 1900 и 2000 годом и демонстрирует, что в каждом случае реальность за десять лет претерпевает драматические изменения. «Все это ведет к тому, что я совершенно не уверен, каким будет 2010 год, — заключает автор заметки, Линтон Уэллс, — но я уверен, что он будет совсем не похож на то, что мы ожидаем, и нужно учитывать это при планировании».

Мысли на тему четырехлетнего прогноза Министерства обороны 2001 года

Если бы вы занимались обеспечением политики безопасности главной мировой супердержавы в 1900 году, вы были бы британцем и с опаской смотрели бы на своего давнего противника — Францию.

К 1910 году вы были бы в союзнических отношениях с Францией, а вашим противником была бы Германия.

К 1920 году Первая мировая война была бы уже окончена и выиграна, и вы были бы вовлечены в гонку морских вооружений с прежними союзниками — США и Японией.

К 1930 году уже вступили в действие договоры по ограничению морских вооружений, началась Великая депрессия, а оборонный план включал пункт «никакой войны в течение 10 лет».

Девять лет спустя началась Вторая мировая война.

К 1950 году Британия больше не была величайшей мировой державой, наступил атомный век, а в Корее развернулась «опосредованная война».

Спустя десять лет политика была сосредоточена на «отставании по ракетам», стратегическая парадигма смещалась от доктрины «массированного возмездия» к стратегии «гибкого реагирования», и очень мало кто слышал о Вьетнаме.

К 1970 году наше вмешательство во Вьетнаме уже достигло пика и пошло на спад, мы вступили в период разрядки в отношениях с Советами и умасливали шаха как нашего протеже в Персидском заливе.

К 1980 году советские войска были в Афганистане, Иран бился в корчах революции, шли разговоры об «измельчавшей военной силе» и «окне уязвимости», США были самой крупной нацией-кредитором в истории.

К 1990-му Советский Союз от распада отделял год, американские войска в пустыне были готовы показать, что они вовсе не измельчали, США стали самой крупной нацией-должником в истории и практически никто не слышал об интернете.

Десять лет спустя Варшава была столицей НАТО, асимметричные угрозы вышли за пределы географии и происходившие параллельно революции в информации, биотехнологиях, робототехнике, нанотехнологиях и источниках энергии высокой плотности предвозвещали изменения, практически не поддающиеся прогнозированию.

Все это ведет к тому, что я совершенно не уверен, каким будет 2010 год, но я уверен, что он будет совсем не похож на то, что мы ожидаем, и мы должны учитывать это при планировании.

Сертифицировано как рассекреченное 4 января 2009 В соответствии с Административным указом 12958 со всеми поправками Глава RDD, ESD, WHS Лин Уэллс

Ровно через пять месяцев после того, как Рамсфелд отправил свою докладную записку, группа террористов врезалась на самолетах в башни-близнецы и Пентагон. Десятилетие, последовавшее за этим, снова совершенно не было похоже на то, чего на его пороге ожидали носители общественного мнения.

И Талеб, и Канеман, и я согласны: нет никаких свидетельств того, что экономические или геополитические прогнозисты могут дать прогноз на десять лет вперед, кроме до боли очевидного: «Будут конфликты». И еще могут быть случайные попадания в цель, неизбежные каждый раз, когда множество прогнозистов делает множество предсказаний. Эти границы прогнозируемости — предсказуемые результаты динамики эффекта бабочки нелинейных систем. В моем исследовании EPJ точность предсказаний экспертов окончательно скатывалась к случайности при прогнозах на пять лет вперед. И в то же время такой вид прогнозирования распространен, в том числе в организациях, которым следовало бы быть осмотрительнее. Каждые четыре года Конгресс требует, чтобы Министерство обороны выдавало прогноз на обстановку национальной безопасности. «Огромные усилия вкладываются в четырехлетний прогноз Министерства обороны», — заметил Ричард Данциг, бывший министр военно-морских сил[216]. Именно это ритуальное задание вызвало интеллектуальный бунт Лина Уэллса и побудило его написать заметку.

Уэллс намекнул в своем заключении на метод планирования, превосходящий остальные. Если вам нужно планировать будущее за пределами горизонта прогнозирования, планируйте сюрпризы. Это означает, как советует Данциг, планирование адаптивности и гибкости. Представьте сценарий, в котором реальность бьет вас в ухо, и представьте, как станете на это отвечать. Затем вообразите, что она пинает вас в голень, и подумайте, как вы справитесь с этим. «Планы бесполезны, — сказал Эйзенхауэр о подготовке к битве, — но без них невозможно обойтись»[217].

Талеб пошел в этом вопросе еще дальше: он призвал к тому, чтобы критически важные системы, такие как международная банковская система и ядерное оружие, были сделаны «антихрупкими», то есть не просто имели бы высокое сопротивление к потрясениям, но только укреплялись бы благодаря им. В принципе, я согласен. Но тут есть нюанс, который часто выпускают из виду: подготовка к неожиданностям — неважно, на гибкость мы нацелены или на антихрупкость, — дорого стоит. Нужно установить приоритеты, а это возвращает нас к прогнозированию. Подумайте о строительных нормах. В Токио новые высокие дома возводятся с применением передовых инженерных технологий, чтобы избежать сильных землетрясений. Это дорого. Имеет ли смысл так вкладываться? Когда точно произойдет землетрясение, не может быть предсказано, но сейсмологи знают, где они обычно происходят и какой силы, вероятно, будут. Токио — центр сейсмологической активности, поэтому там соблюдение дорогих инженерных стандартов действительно нужно. Но в регионах, менее подверженных землетрясениям, особенно в более бедных странах, придерживаться тех же стандартов не имеет смысла.

Оценки вероятности такого рода — основа всех планирований на длительные периоды, но они редко бывают такими же тщательными, как при подготовке к землетрясениям. В течение десятилетий Соединенные Штаты поддерживали возможность вести сразу две войны. А почему не три? Или не четыре? Почему бы заодно не подготовиться и к инопланетному вторжению? Ответы базируются на вероятностях. Доктрина двух войн основывалась на достаточно высокой вероятности того, что армии придется сражаться сразу в двух войнах, и это оправдывало огромные расходы. О вероятности трех войн, четырех войн или инопланетного вторжения речи не шло. Подобные суждения неизбежны, и если иногда кажется, что в долгосрочном планировании их все-таки избежали, то только потому, что утаили их. Это вызывает тревогу. Оценки вероятностей должны быть тщательными, чтобы мы могли судить, настолько ли они точны, насколько это возможно. И если они оказываются всего лишь предположениями, потому что ничего лучше в данной ситуации сделать нельзя, мы должны об этом сказать. Знать о том, что мы не знаем, лучше, чем верить в то, что мы что-то знаем, но ничего при этом не знать.

Вот что должно оказываться в центре нашего внимания, когда мы размышляем о прогнозировании. Но часто мы этого не делаем, что приводит к абсурду вроде геополитических предсказаний на двадцать лет или бестселлеров, посвященных наступающему веку. Как Талеб, так и Канеман объясняют, почему мы продолжаем допускать подобные ошибки.

Канеман и другие пионеры современной психологии выявили, что наше сознание стремится к определенности, а если не находит, само ее придумывает. В прогнозировании эффект знания задним числом — смертный грех. Вспомните, как эксперты, пораженные появлением на политической сцене Горбачева, быстро убедили себя, что оно было абсолютно закономерно, даже предсказуемо, хотя сами они его не даже не допускали.

Из-за такого отбрасывания неожиданностей прошлое выглядит более предсказуемым, чем было на самом деле, — а это поощряет веру в то, что и будущее более предсказуемо, чем на самом деле. Станет ли Китай ведущей экономической силой в середине XXI века? Многие верят, что так и будет. И это действительно может случиться. Но в 1980-е и в начале 1990-х годов люди с еще большей уверенностью считали, что в мировой экономике скоро будет доминировать Япония. Последовавший спад экономического роста Японии, по идее, должен заставить задуматься тех, кто предсказывает господство Китая[218]. Зачастую то, чего ждешь, не происходит, потому что, когда оглядываешься назад, кажется странным: как кто-то вообще мог думать, будто Япония займет лидирующие позиции? Конечно, Япония бы дрогнула! Это очевидно — задним числом — точно так же, как и предсказание, что с Китаем подобного не случится, кажется очевидным сегодня.

А теперь подумайте, что происходит, когда эта психология сталкивается с реальностью, которую так хорошо описывает Нассим Талеб.

По большей части в повседневной жизни мы имеем дело с событиями, которые, если изобразить их в виде графика, попадают в классическую гауссову кривую. Например, большинство мужчин попадают в рост между 155 и 185 см, намного меньшее количество бывает ростом ниже 150 и выше 2 метров, и есть совсем исключительные случаи роста меньше одного метра (самый короткий мужчина в истории был ростом чуть ниже 90 см) и больше 240 см (самый высокий мужчина в истории был ростом 272 см). Но не все можно изобразить с помощью гауссовой кривой — например, ей не поддается неравномерность распределения богатства в Соединенных Штатах. Давайте предположим, что среднее семейное состояние около 100 000$ и у 95 % семей состояния попадают в промежуток между 10 000 и 1 000 000$. Если бы богатство было распределено по классической гауссовой кривой, как на странице 247, мы бы практически никогда не сталкивались с семьями с состоянием более 10 миллионов долларов. А семьи с состоянием более 1 миллиарда долларов могли бы встречаться один раз из нескольких триллионов случаев. Но богатство не распределено нормально. Есть около пятисот людей с состоянием около 1 миллиарда долларов и еще горстка с состоянием более 10 миллиардов. Истинное распределение богатства — это утяжеленный хвост, который допускает гораздо более экстремальные числа. Настоящая вероятность того, что кто-то в США станет миллиардером, резко возрастает с одного из нескольких триллионов до приблизительно одного из семисот тысяч.

А теперь мы дошли до самой сложной для понимания части взглядов Талеба на мир. Он считает, что исторические вероятности — все возможные пути, по которым может пойти будущее, — распределяются как богатство, а не как рост. Это означает, что наш мир гораздо менее устойчив, чем предполагает большинство людей, и мы рискуем серьезно просчитаться.

Давайте вернемся к лету 1914 года. Первая мировая война вот-вот должна разразиться. Представьте себе, что один высший чин в британском Министерстве иностранных дел предполагает (неверно), что количество потерь во время войны до этой точки истории обычно распределялось вокруг среднего числа сто тысяч[219]. Соответственно, самый пессимистический его расчет — что эта война унесет один миллион жизней. И вот он встречается с прогнозистом, который утверждает, что Европа вот-вот вступит в войну, которая унесет десять миллионов жизней, а за ней последует еще одна война, которая унесет шестьдесят миллионов жизней. Политический деятель посчитает эту комбинацию катастроф исчезающе маловероятной — скажем, один шанс из нескольких миллионов — и отнесется к прогнозисту как к чокнутому. А что бы случилось, если бы политический деятель полагался на более реалистичный утяжеленный хвост распределения военных потерь? Он все равно бы счел прогноз маловероятным, но его вероятность превосходила бы вероятность предыдущего прогноза в тысячи раз[220]. Эффект можно было бы сравнить с ситуацией, в которой вы бы узнали, что ваши личные шансы выиграть в лотерею выросли с одного из пяти миллионов до одного из пятисот. Разве вы не побежали бы за билетами? А политический деятель в 1914 году, если бы он знал истинный риск огромных потерь во время войны, возможно, приложил бы гораздо больше усилий, чтобы предотвратить надвигающуюся катастрофу.

Можно посмотреть на ситуацию с другого ракурса. Если бы рост имел утяжеленный хвост распределения, все равно очень мала вероятность встретить на улице человека ростом 3,5 метра, а следом за ним — человека ростом 4 метра, но такие встречи вполне могут произойти хотя бы раз в жизни. Так что теперь, зная, что потери на войне имеют утяжеленный хвост распределения, мы не должны удивляться, когда военные историки говорят, что Вторая мировая война могла унести гораздо больше шестидесяти миллионов жизней, если бы Гитлер начал вторжение в Советский Союз несколькими месяцами раньше или у него бы открылись глаза на разрушительную силу атомной бомбы. Вероятности в свое время были реальны — и огромны.

Некоторым сложно воспринимать идею Талеба о статистическом распределении возможных миров. Они воспринимают ее как заумную ерунду. Существует только одна реальность: то, что произошло в прошлом, то, что происходит сейчас, и то, что будет происходить в будущем. Но если у вас такие же математические способности, как у Талеба, вы привыкнете к идее, что мир, в котором мы живем, — всего лишь один, появившийся как бы случайно из огромного количества возможных миров. И прошлое не обязательно должно было пойти так, как пошло, настоящее не обязано быть тем, что есть, а будущее широко открыто. История — практически бесконечное количество возможностей. Мудрые лидеры чувствуют это инстинктивно — как, например, почувствовал Джон Ф. Кеннеди, когда осознал, что Карибский кризис может окончиться чем угодно: от мира до ядерной катастрофы Третьей мировой, которая привела бы к сотням миллионов жертв. Поистине утяжеленный хвост![221]

Даниэль Канеман демонстрирует свою точку зрения с помощью элегантного, как обычно, мыслительного эксперимента. Он предлагает нам подумать о трех лидерах, которые оказали огромное влияние на XX век: Гитлере, Сталине и Мао. Каждый пришел к власти при поддержке политического движения, которое никогда бы не поддержало лидера-женщину, но происхождение каждого мужчины можно проследить до неоплодотворенной яйцеклетки, которая с 50 %-ной вероятностью может быть оплодотворена другими сперматозоидами — и произвести женскую зиготу, которая станет женским зародышем и в конце концов девочкой. Это означает вероятность 12,5 %, что все эти три лидера родились бы мальчиками, и 87,5 %, что хотя бы один из них родился бы девочкой. Волновой эффект других результатов неизвестен, но потенциально огромен. Если бы 20 апреля 1889 года в Брауннау-на-Инне родилась Анна Гитлер, Вторая мировая война могла бы никогда не случиться — или другой нацистский диктатор, умнее Гитлера, сотворил бы еще большие ужасы, принимая более мудрые решения.

Мы втроем видим историю именно так. Контрафактивные высказывания подчеркивают, сколько было возможностей того, что история пойдет по-другому, и как легко лучшие наши планы может разрушить один взмах крыльев бабочки. Погружаясь в моделирование истории, мы приобретаем интуитивное понимание взгляда Талеба на радикальную неопределенность. Размышлять о том, что история могла произвести бесконечное количество других путей развития событий и теперь может произвести бесконечное количество вариантов будущего, — все равно что размышлять о ста миллиардах известных звезд в нашей галактике и ста миллионах известных галактик. Это порождает сильнейшее ощущение собственной незначительности[222].

До сих пор Канеман, и Талеб, и я согласны во всем. Но я также верю: ощущение собственной незначительности не должно заслонять факта, что люди могут, прилагая значительные усилия, делать точные прогнозы в отношении хода развития хотя бы некоторых событий, которые имеют значение. Конечно, в глобальном историческом масштабе человеческое предвидение можно назвать ничтожным, но нам не стоит им пренебрегать, учитывая ничтожный масштаб человеческой жизни.

Глава XII Что дальше

В течение месяцев исход не вызывал сомнений: за исключением колеблющихся, около 43 % шотландцев утверждали, что проголосуют за отделение Шотландии от Соединенного Королевства, 57 % собирались голосовать против. Но за две недели до референдума результаты опросов общественного мнения резко изменились и ответ «за» начал превалировать. Последние несколько опросов перед референдумом выявили еще одно небольшое смещение — «против» выходило вперед с крошечным отрывом, а 9 % все еще не определились. Все задавались вопросом: сможет ли выжить 307-летнее Соединенное Королевство?

Сейчас ответ кажется очевидным, как постфактум обычно и бывает. Но тогда он очевидным не был. Утвердительный ответ апеллировал к национальным чувствам шотландцев, отрицательный же напирал на то, что шотландская экономика пострадает от отделения. Некоторые эксперты предрекали, что национальные чувства перевесят экономические соображения, другие ожидали обратного. Единственное, что можно было утверждать с высокой вероятностью, — каким бы ни был исход, эксперты мгновенно объяснят его причины.

В итоге «нет» обошел ответ «да» с удивительно большим перевесом — 55,3 % против 44,7 %. (Суперпрогнозисты, между прочим, верно его предрекли, обойдя британские рынки ставок, оперировавшие реальными деньгами[223].) Но один эксперт нарушил строй. «Сегодня я намеревался как следует повеселиться, написав пост, который был бы приключением из серии „Выбери свой собственный анализ“ по мотивам состоявшегося референдума в Шотландии», — написал политолог и блогер Washington Post Дэниел Дрезнер на следующий день после того, как Шотландия проголосовала против. В нем должны были быть предложения вроде «вчерашний референдум — ясная демонстрация [неослабевающей власти национализма в XXI веке / превалирования экономических соображений у людей на Западе]» и, возможно, «эксперты, которые предрекли исход [за/против], поспешили списать со счетов [недостаточно сильную привлекательность экономического фактора / товары, которые национализм не может произвести]». Мне даже жаль, что Дрезнер не продолжил в том же духе — получилась бы отличная сатира на мгновенный анализ слишком уверенных в себе комментаторов. Но Дрезнер сделал кое-что другое. Он признался, что сам лично не был уверен в результате и удивился большому перевесу ответа «против». Это был «назидательный момент для всего сообщества экспертов, — написал Дрезнер, — то есть что делает человек с данными, которыми располагает, чтобы уточнить свой взгляд на мир?»[224]

Какой замечательный вопрос! С одной стороны, комментарии с анализом, порожденным эффектом знания задним числом, которые появляются после всех крупных событий, — это тупик. На исход шотландского референдума влияло множество факторов, поэтому вывод «экономика задавила национализм» слишком многого не учитывает. Еще большим заблуждением было бы беспечно утверждать, что, раз в этом случае «экономика задавила национализм», то же самое произойдет в другом месте. С другой стороны, наши ожидания будущего исходят из ментальных моделей работы мира, и каждое событие — возможность чему-то научиться и улучшить эти модели.

Но, как заметил Дрезнер, эффективного обучения на основе опыта без четкой обратной связи не бывает, а четкую обратную связь можно получить только в том случае, если вы делаете недвусмысленный прогноз, который можно оценить. Знакомо звучит? Понятно, почему. Дрезнер процитировал статью о турнире IARPA. «Я определенно виновен в предсказательном искажении», — признался он. Перед референдумом в Шотландии он думал, что вариант «против» победит, но написал пост о том, почему может победить вариант «за». Так что же он предсказал? Неясно. И как он должен был изменить свое мнение в свете исхода референдума? Тоже неясно. «Так что в будущем, когда стану писать о дискретных событиях вроде шотландского референдума, я постараюсь соблюдать два правила: делать четкие прогнозы и предлагать интервал доверия для этого прогноза. Другими словами, я хочу вести счет»[225].

Именно на такую реакцию я и надеялся. Турниры прогнозирования со счетом и турнирными таблицами могут выглядеть как игра, но на самом деле ставки в них реальны и существенны. В бизнесе хорошее прогнозирование определяет разницу между преуспеванием и банкротством; в правительстве — разницу между политическим курсом, ведущим к процветанию нации, и действиями, вызывающими нежелательные последствия и пустую трату денег налогоплательщиков; в национальной безопасности — разницу между миром и войной. Если бы разведсообщество США не сообщило Конгрессу о своей уверенности в том, что Саддам Хусейн располагает оружием массового поражения, катастрофического вторжения можно было бы избежать. IARPA понимает, насколько огромен потенциал ведения счета. Именно поэтому оно оплатило этот проект.

Турниры помогают исследователям выяснить, что улучшает прогнозирование, а прогнозистам — отточить их мастерство с помощью практики и обратной связи. Турниры также могут помочь обществу, так как они предоставляют нам инструменты для выстраивания стройного хода мысли, когда мы просчитываем вероятность, что случится, если пойти по тому или другому пути. Туманные ожидания от неопределенного будущего не приносят никакой пользы. Расплывчатое мышление невозможно поймать на ошибках. А только когда нас ловят на ошибках настолько очевидных, что мы не можем притворяться, будто не совершали их, нам удастся исправить свои ментальные модели мира — и видеть реальность более четко. Прогноз, оценка, исправление — вот самый верный путь к хорошему прогнозированию.

Дэн Дрезнер это понял. В моих мечтах это поймет каждый, кто прочтет эту книгу, и начнутся серьезные изменения. Потребители прогнозов прекратят попадаться на уловки экспертов и хороших историй и начнут спрашивать у «предсказателей», насколько точны были их прошлые прогнозы, отказываясь принимать ответы, состоящие исключительно из баек и ссылок на авторитеты. Само собой разумеется, что «таблетка» прошла экспертную оценку в ходе экспериментов, прежде чем мы ее проглотили, и точно так же, прежде чем прислушиваться к советам прогнозистов, мы станем ожидать от них тщательной проверки их собственных прогнозов. А сами прогнозисты осознают, как это осознал Дэн Дрезнер, что требовательность принесет им пользу, потому что только при четкой обратной связи, поступающей в ходе тщательной проверки, их способности предвидения могут улучшиться. Это может стать настоящей революцией — революцией «доказательного прогнозирования», — сходной с прошедшей в свое время революцией «доказательной медицины», и ее последствия будут такими же важными. А возможно, ничего и не изменится. Да, революционеры не должны думать о возможном провале, но давайте в этой ситуации мыслить как суперпрогнозисты — и признавать, что события могут развиваться по-разному. В завершающей главе я исследую самый сильный фактор, противостоящий изменениям, и покажу, почему, несмотря на него, статус-кво может подвергнуться потрясению. Затем взгляну на то, что могу контролировать лично, — мои будущие исследования. Будут ли они проводиться на фоне гигантских изменений, на что я надеюсь, или на фоне загнивающего статус-кво, чего я опасаюсь, — решат люди, которых политологи называют «внимательной публикой». Я умеренно оптимистичен. Но читатели могут сделать финальный прогноз.

Статус-кво «кто кого»

В течение нескольких месяцев перед президентскими выборами 2012 года в прогнозах Нейта Сильвера постоянно утверждалось, что Барак Обама обойдет Митта Ромни. Даже когда опросы показали, что Ромни дышит Обаме в спину, и в прессе начали появляться фразы «пятьдесят на пятьдесят» или «слишком близко, чтобы что-то предсказывать», в прогнозах Сильвера шансы Обамы против Ромни никогда не опускались ниже 61 %. Республиканцы ругали Сильвера и обвиняли его в предвзятости. Демократы же защищали его постоянство, хвалили за проницательность и забросали похвалами, когда Обама выиграл. Но в марте 2014 года, когда Сильвер начал предсказывать победу республиканцев в ноябрьских выборах в Сенат, многие демократы изменили к нему свое отношение.

Некоторые должностные лица даже распространили старые, несбывшиеся прогнозы Сильвера[226]. Тот же прогнозист, тот же послужной список — но, когда его прогнозы перестали отвечать линии партии, из пророков он был разжалован в недотепы. Это крайнее проявление проблемы, которую я отставил в сторону после упоминания в главе 1, когда написал, что исключительной целью прогнозирования должна быть точность и именно на этом будет сосредоточена данная книга. В реальности точность зачастую — лишь одна из многих целей. Иногда она вообще не имеет значения.

Неприятную правду обычно прячут, но иногда маска падает — как это случилось, когда аналитик банка Banco Santander Brasil SA предупредила богатых клиентов, что биржевой рынок и валюта Бразилии, скорее всего, потерпят убытки, если кандидат левого крыла продолжит восхождение к власти. Кандидат и ее партия пришли в ярость и потребовали увольнения аналитика. Что и было немедленно сделано, потому что в Бразилии банку не стоит ссориться с возможным будущим президентом. Был ли точен прогноз аналитика — не имело никакого значения[227].

Как и многие другие жесткие деятели до и после него, Владимир Ленин настаивал, что политика в общем и целом есть не что иное, как борьба за власть или, как он это сформулировал, решение вопроса «кто кого». Различные аргументы и свидетельства всего лишь украшения, а на самом деле в бесконечной борьбе имеет значение, только если ты оказываешься «кто», а не «кого». Из этого следует, что цель прогнозирования не в том, чтобы видеть, что произойдет. Она заключается в том, чтобы содействовать интересам прогнозиста и его племени. Иногда точные прогнозы этому способствуют, и тогда точность приветствуется, но тут же отбрасывается в сторону, как только того требует борьба за власть. Я уже упоминал о предупреждении Джонатана Шелла, которое он сделал в 1982 году: что апокалипсис непременно произойдет в ближайшем будущем, «если мы не избавимся от ядерных арсеналов». Этот прогноз был очевидно неточным, но Шелл хотел, чтобы его читатели присоединились к движению разоружения, — и у него получилось. Поэтому, хоть его прогноз и не был точным, был ли он провальным? Ленин сказал бы, что Шелл добился именно того результата, на который рассчитывал.

Дик Моррис — республиканский исследователь общественного мнения и бывший советник президента Билла Клинтона — проиллюстрировал эту ситуацию через несколько дней после президентских выборов 2012 года. Незадолго до голосования Моррис предсказал Ромни внушительную победу — и после выборов его за это стали высмеивать, поэтому он счел нужным оправдаться. «Кампания Ромни разваливалась на куски, люди теряли оптимизм — поэтому я счел нужным выступить и сказать то, что сказал», — заявил Моррис[228]. Конечно, Моррис мог соврать о том, что соврал до выборов, но сам факт, что он посчитал эту линию защиты убедительной, многое говорит о мире «кто кого», в котором он действует. Не нужно быть марксистом-ленинистом, чтобы признать, что Ленин был прав. Имеют значение свои интересы и интересы племени. Если прогнозирование может послужить их продвижению — так и будет. С данного ракурса нет никакой нужды в реформировании и улучшении прогнозирования, потому что оно и так отлично служит своему основному предназначению. Однако прежде чем сдаться, давайте вспомним, что Ленин был немного догматичен. Люди хотят власти, это так. Но они ценят и другие вещи, которые могут оказаться важнее.

Перемены

Столетие назад, когда врачи медленно становились профессионалами, а медицина — наукой, у бостонского врача по имени Эрнест Эмори Кодман появилась идея, похожая по духу на ведение счета прогнозистами. Он называл ее «система конечного результата». Больницы должны были регистрировать, какие болезни имелись у поступавших к ним пациентов, как их лечили и — самое важное — каким был конечный результат в каждом случае. Эти записи следовало собирать в статистические данные и публиковать, чтобы, основываясь на них, пациенты сами могли выбирать больницы. А те откликались бы на давление потребителей, увольняя одних врачей и повышая в должности других, следуя тому же принципу. Состояние медицины такой подход только бы улучшил, ко всеобщей выгоде. «План Кодмана не учитывал ни репутацию врачей, ни их социальный статус, ни манеру обращения с пациентами, ни технические навыки, — отметил историк Айра Рутков. — Все, что имело значение, — клинические последствия врачебных усилий»[229]. В наши дни больницы делают все, чего требовал Кодман, и многое другое, и врачи изумились бы, если бы кто-нибудь предложил им прекратить это делать. Но когда эта идея прозвучала впервые, медицинское сообщество отнеслось к ней совсем иначе.

Больницы приняли мысль Кодмана в штыки. Им бы пришлось платить людям, ведущим записи. Врачи не видели смысла в статистике — их и без того уважали. «Ведение счета» только подорвало бы им репутации. Вполне предсказуемо, Кодман ничего не добился. Он попытался надавить сильнее, отдалился от коллег, и в итоге его выгнали из Генеральной больницы Массачусетса. Кодман открыл собственную маленькую больницу, где лично платил за сбор и публикацию статистических данных, и параллельно продолжал распространять свои идеи, используя все более резкие методы. На встрече местного медицинского сообщества в 1915 году Кодман развернул огромный плакат с карикатурой, на которой высмеивались различные уважаемые члены этого сообщества, включая президента Гарвардского университета. Кодман был исключен из медицинского сообщества и потерял пост преподавателя в Гарварде. Статус-кво казался непоколебимым.

Но «скандал и шум вокруг карикатуры Кодмана привлекли внимание всей нации, — пишет Рутков. — Медицинская эффективность и система конечного результата внезапно стали самой обсуждаемой темой дня. Как только представители профессии и широкая публика узнали об идеях Кодмана, все большее количество больниц в стране стали применять его схему. Кодмана начали приглашать на различные выступления, а когда только что зародившаяся Американская коллегия хирургов сформировала комиссию по больничной стандартизации, его назначили первым председателем»[230]. Многое из того, что предлагал Кодман, так и не приняли — ибо он был неутомимым идеалистом, — но по большей части его идеи победили.

Если бы основной движущей силой человечества был принцип «кто кого», как считали Ленин и остальные, доказательная медицина, угрожавшая всем, кто занимал хоть какое-то место во врачебной иерархии, до сих пор бы не получила никакого развития. Но Эрнест Кодман, Арчи Кокран и многие другие побороли тщательно охраняемые интересы противников. И для этого им не потребовалось штурмовать укрепления. Они сделали это с помощью логических доводов и неизменного сосредоточения на единственной цели: излечении больных.

Их успех вдохновил других людей. Появилась доказательная политика — движение, основанное на доказательной медицине, имеющее целью подвергнуть действия правительства такому тщательному анализу, чтобы законотворцы действительно знали, а не думали, что знают, приводит ли их политика к тем результатам, на которые направлена. В результате в США, Соединенном Королевстве и других странах сейчас, возможно, проводится более качественный анализ политических действий, чем прежде. Конечно, политика всегда будет политикой, ее деятели всегда будут склонны делать выбор в пользу партийной выгоды и идеологических убеждений, но есть множество свидетельств, что тщательный анализ уже произвел существенные изменения в действиях правительства[231].

То же самое мышление трансформирует работу благотворительных организаций, которые теперь, перед тем как вкладываться в проекты, проводят строгую оценку их программ. Проекты, которые дают результат, расширяются, остальные закрываются. Одна из самых крупных благотворительных организаций, фонд Гейтса, известна строгостью своего оценивания, что полностью согласуется с позицией Билла Гейтса, который постоянно настаивает на четкой постановке целей и их оценке.

Спорт предоставляет яркие примеры роста и силы доказательного мышления. Как заметил Джеймс Шуровьески в New Yorker, отдельные спортсмены и команды значительно улучшили свои результаты за последние 30–40 лет. Отчасти это произошло из-за повышения ставок. Но также и потому, что их действия стали базироваться на научных основаниях. «Когда Джон Мэдден тренировал Oakland Raiders, он заставлял игроков тренироваться в августовский полдень в полном обмундировании, — заметил Шуровьески. — Дон Шула, когда он был главным тренером Baltimore Colts, настаивал на том, чтобы его игроки тренировались без доступа к воде». Благодаря научным исследованиям такие основанные на интуиции техники уходят туда же, куда сгинуло кровопускание в медицине. Тренировки стали «гораздо более рациональными, теперь они базируются на научной информации», написал Шуровьески. Благодаря быстрому улучшению аналитики, в особенности внедрению саберметрики, изменилось и командное развитие. Главной движущей силой «революции в спорте», таким образом, являются систематические меры, принимаемые организациями, чтобы спортсмены, которых они нанимают, демонстрировали большую эффективность и производительность[232].

Катализатором всех этих изменений стало быстрое развитие информационных технологий. Никогда раньше мы не могли проводить такие подсчеты и тесты, а сейчас вовсю этим занимаемся. Если смотреть с такого, более широкого ракурса, движение за доказательное прогнозирование не будет казаться резким сдвигом, который непонятно что спровоцировало. Это еще одна манифестация радикального отказа от метода принятия решений, основанного на опыте, интуиции и авторитете, — «Делайте так, потому что я думаю, что это сработает, а я эксперт» — и движения в сторону подсчета и анализа. Мало того, что это окажется неудивительным; некоторые еще и зададутся вопросом: «Почему так поздно?»

Возможно, наиболее серьезное основание для надежды на изменения — сам турнир IARPA. Если бы десять лет назад меня попросили составить список организаций, которые больше всего нуждаются в том, чтобы начать относиться к прогнозированию серьезно, но с наименьшей вероятностью пойдут на это, разведсообщество заняло бы верхнюю строчку. Почему? Кто кого. Доказательное прогнозирование в конечном счете улучшит их работу, но пока что оно для них опасно.

Вспомните заблуждение относительно не той стороны «может быть», которое заставляет людей думать, что прогноз «70 % вероятности, что событие произойдет» неверен, если событие не произошло. Именно из-за него скромное предложение Шермана Кента выражать прогнозы в числах ни к чему не привело. Используйте число — и вы под риском незаслуженного обвинения. Придерживайтесь фраз, туманных, как дымовая завеса, — и вы в безопасности.

Такое мышление соблазнительно для многих, но в разведсообществе соблазн становится непреодолимым, ведь эта организация так часто оказывалась между молотом и наковальней. После 9/11 РС обвинили в том, что оно не смогло соединить точки и недооценило риск террористических атак. После вторжения 2003 года в Ирак — в том, что оно соединило точки, которых на самом деле не было, и преувеличило риск существования оружия массового поражения. Каждый раз, когда подобное происходит, РС бросается в другую сторону, чтобы избежать ошибки, которую только что сделало. Неспособное поднять тревогу, когда угроза была реальной, оно поднимает тревогу при малейших признаках неприятностей. Поднимая ложную тревогу, РС рискует превратиться в мальчика, который кричал: «Волк!» Такой обвинительный пинг-понг никак не улучшает работу разведсообщества, даже, наоборот, препятствует долгосрочным вложениям, необходимым для лучших результатов в прогнозировании[233].

Что может реально помочь — так это безраздельная приверженность оцениванию: ведите счет, анализируйте результаты, исследуйте, что работает, а что нет. Но это требует математики, а математика сделает разведсообщество уязвимым для заблуждения относительно другой стороны «может быть» — они лишатся защиты в следующий раз, когда сделают неверное предсказание. Представьте директора Национальной разведки на расследовании в Конгрессе, посвященном вопросу, почему аналитики не предвидели очередное масштабное событие — революцию или атаку террористов, — пока не стало слишком поздно. «Ну, вообще-то мы довольно-таки хорошо работаем с такими вещами и улучшаем результаты, — отвечает он, вытаскивая таблицу. — Видите? Наши оценки демонстрируют, что результаты Брайера у наших аналитиков очень стабильные и со временем улучшаются. Мы даже догнали этих несчастных суперпрогнозистов. Так что, хоть мы и прозевали важное событие с ужасными последствиями, вы все-таки не забывайте про статистику».

И все-таки, несмотря ни на что, разведсообщество финансировало турнир IARPA. Более того, директор Национальной разведки сильно заинтересован в том, чтобы ведение статистики стало неотъемлемой частью их анализа. Конечно, за одну секунду все не может поменяться. Но в то же время перемены не могут не радовать. В конечном итоге история может оказаться на нашей стороне.

Возражение гуманитариев

Уравновесив все сказанное выше, считайте, что я настроен осторожно-оптимистично по поводу того, что моя работа может сделать вклад в движение за доказательное прогнозирование. Но эта перспектива не всем кажется радужной. Нужно лишь представить, как по-другому могла бы сложиться моя жизнь, — и я узнаю, какие услышу возражения.

В 1976 году я был наивным двадцатидвухлетним канадцем, который, как и бесконечное количество других людей, собирался сделать выбор, который определил бы всю его дальнейшую жизнь. Я только что окончил Университет Британской Колумбии и подумывал о том, чтобы принять государственную стипендию на изучение гуманитарных наук в Оксфорде. Мой научный руководитель Питер Сьюдфелд считал, что это ужасная идея. «Езжай в Соединенные Штаты и посвяти себя науке», — посоветовал он. Я принял его совет, но с большим сомнением. Но если бы все-таки поехал в Оксфорд и сделал карьеру в гуманитарных науках, легко представить, что бы я сказал по поводу описанных в этой книге исследований и пути, по которому они дальше пойдут.

Числа — это прекрасно и очень нужно, сказал бы я в той параллельной вселенной, но нужно быть осторожными и не позволять им порабощать нас. «Не все, что считается, может быть посчитано, — говорится в известном высказывании, — и не все, что может быть посчитано, считается»[234]. В современную эру компьютеров и алгоритмов некоторые социологи об этом забыли. Как выразился критик-культуролог Леон Визельтир в New York Times, «есть „метрики“ для явлений, которые просто не могут быть метрически измерены. Числовые ценности приписываются вещам, которые не могут быть выражены в числах»[235]. Этот наивный позитивизм распространяется повсеместно, занимая области, в которых ему нечего делать. Как поэтически выразился Визельтир, «где раньше была мудрость, теперь будет подсчет».

На самом деле я с ним даже согласен. Для слишком многих людей числа являются священными тотемами, дарящими божественное откровение. По-настоящему одаренные математически люди знают, что числа — инструменты, ничего более, а их качество может варьироваться от никудышного до великолепного. Грубая версия системы конечного результата Кодмана, которая просто подсчитывает процент выживших пациентов, может привести к тому, что какая-нибудь больница похвастается 100 %-ной выживаемостью пациентов — умолчав, что просто не принимает серьезных больных. Числа необходимо постоянно проверять и улучшать, что может оказаться весьма нервным процессом, потому что он бесконечен. Прогрессирующее улучшение достижимо. Идеал — нет[236].

Именно так я воспринимаю результат Брайера, которым оценивается точность прогнозов, — как несовершенный. Одна из проблем заключается в том, что он оценивает ложные сигналы тревоги так же, как промахи. Но когда дело доходит до вещей вроде террористических атак, людей гораздо больше волнуют именно промахи, а не ложные сигналы тревоги. К счастью, эту проблему исправить несложно. Достаточно заранее предупредить прогнозистов: «Ложно-утвердительные результаты будут стоить вам в 10 раз меньше ложно-отрицательных», — чтобы они могли откорректировать в соответствии с этим свои суждения.

Но то, что система оценивания требует некоторых поправок, вовсе не значит, что она не вносит больших улучшений. Вспомните рейтинги кредитования, которые так часто подвергаются критике. Десятилетия назад, когда их не существовало, кредитный специалист принимал решение практически произвольно — и ваша судьба зависела от того, не напомнили ли вы ему кого-нибудь неприятного, или хорошо ли он спал ночью, или нет ли у него стереотипов об «инертных черных» или «ветреных женщинах». Возможно, кредитные истории далеки от идеала, но все-таки они представляют собой значительный прогресс. Также и я, хоть и не могу говорить, что моя система оценивания идеальна, все равно утверждаю, что она лучше, чем та, что используется для оценки прогнозиста в наши дни: по его титулам, уверенности, умению рассказать интересную историю, количеству проданных книг, появлений на CNN и времени, проведенному в Давосе.

Но даже самый скептически настроенный профессор гуманитарных наук, я полагаю, признает эти аргументы. Проблема лежит глубже — и возвращает нас к высказыванию относительно исчисляемого, которое не всегда считается.

Вопрос, который считается

Весной 2013 года я встретился с Полом Саффо, футуристом и сценарным консультантом из Силиконовой долины. В этот период на Корейском полуострове зрел очередной тревожный кризис, поэтому, описывая Саффо идею турнира прогнозистов, я упомянул заданный IARPA вопрос: попытается ли Северная Корея запустить многоступенчатую ракету в период между 7 января и 1 сентября 2013 года? Саффо счел вопрос тривиальным. Он сказал, что несколько полковников в Пентагоне могли бы им заинтересоваться, но вряд ли бы его задало большинство людей. «Более фундаментальный вопрос — „Чем все это обернется?“. И он куда сложнее». Затем Саффо предложил собственный ответ, длинный и гладко переходящий со страны на страну, с лидера на лидера, — яркое представление, знакомое каждому, кто посещал научно-исследовательские конференции или смотрел выступления экспертов по телевидению. Но был ли Саффо прав? Я даже сегодня не знаю. То, что он сказал, было слишком расплывчато, чтобы судить, — типичная форма для ответов на большие, важные вопросы из серии «чем все это обернется?».

Таким образом, мы сталкиваемся с дилеммой. То, что имеет значение, — большой вопрос, но ответ на него нельзя оценить. Маленький вопрос не имеет значения, но ответ на него можно оценить, поэтому турнир IARPA его задал. Вы могли бы сказать: мы с таким упорством пытались выглядеть учеными, что посчитали то, что не считается.

Это несправедливо. Вопросы на турнире оценивались экспертами на предмет сложности и соответствия текущим проблемам, которые решают разведывательные аналитики. Справедливо утверждать, что эти вопросы сфокусированы даже лучше больших вопросов, на которые мы все с удовольствием получили бы ответ — вроде вопроса: «Чем все это обернется?» Неужели нужно выбирать между большими и важными вопросами, которые нельзя оценить, и маленькими и не столь важными, которые оценить можно? Удовлетворения это вряд ли принесет. Но есть выход.

В вопросе Пола Саффо «Чем все это обернется?» подразумеваются недавние события, ухудшившие конфликт на Корейском полуострове. Северная Корея запустила ракету, нарушив резолюцию Совета Безопасности ООН. Она провела новые ядерные испытания. Она отказалась от перемирия 1953 года с Южной Кореей. Она обрушила на Южную Корею кибератаку, оборвала линии экстренной связи между правительствами и угрожала ядерным нападением на США. Если смотреть с этой стороны, очевидно, что большой вопрос состоит из множества маленьких. Один из них: «Испытает ли Северная Корея ракету?» Если да, это послужит легкой эскалации конфликта. Если нет — это может послужить небольшой разрядке. Крошечный вопрос не решил большой, но слегка прояснил ситуацию. И если задать множество крошечных, но уместных вопросов, мы сможем вплотную приблизиться к ответу на большой. Проведет ли Северная Корея еще одни ядерные испытания? Откажется ли от попыток дипломатических переговоров по поводу ее ядерной программы? Нанесет ли артиллерийский удар по Южной Корее? Обстреляет ли севернокорейский корабль южнокорейский? Ответы на эти вопросы обладают накопительным эффектом. Чем больше «да», тем вероятнее, что ответ на большой вопрос будет: «Все окончится плохо».

Я называю это байесовским объединением вопросов, потому что оно обладает фамильным сходством с корректировкой мнения Байеса, упомянутой в главе 7. Можно по-другому представить эту систему, если подумать о технике пуантилизма в живописи. Она представляет собой крошечные точки, нанесенные на холст. Каждая точка по отдельности мало что добавляет картине, но вместе они собираются в изображение. Из достаточного количества точек художник может изобразить что угодно, от яркого портрета до масштабного пейзажа.

Объединение вопросов в блок для форсирования понимания

На турнире IARPA были блоки вопросов, но они появились скорее как следствие событий, нежели как диагностическая стратегия. В будущих исследованиях я хочу разработать концепцию и посмотреть, насколько эффективно мы сможем ответить на «большие вопросы», неподвластные оцениванию, с помощью блоков маленьких.

Но Леона Визельтира это вряд ли смягчит. Начать с того, что я назвал свое исследование «Проект „Здравое суждение“», а оно вроде как намекает на то, что точное прогнозирование и здравое суждение — одно и то же. Но этого я не имел в виду. Предвидение — один из элементов здравого суждения, но есть и другие, включающие то, что не может быть подсчитано и пропущено через алгоритмы, — например, моральные суждения.

Еще один критерий здравого суждения — умение задавать вопросы. В самом деле, мы не получим прозорливый прогноз, предрекающий катастрофу или возможность, если не зададим хороший вопрос. Что такое хороший вопрос? Хороший вопрос заставляет нас задуматься над тем, над чем стоит задуматься. Поэтому один из способов определить, хорош вопрос или плох, — то, что я называю тестом «хлопни себя по лбу»: заново читая вопрос по прошествии какого-то времени, вы понимаете, что ответ настолько прост, что хлопаете себя по лбу и говорите: «Если бы я подумал об этом раньше!»

Вот один из таких вопросов, поставленных Томом Фридманом в сентябре 2002 года: «Когда я думаю о планах президента Буша сместить Саддама Хусейна и построить в Ираке демократическое общество, меня мучает один вопрос: Ирак сейчас такой, какой он есть, из-за того, что Саддам — такой человек? Или Саддам Хусейн — такой человек, потому что таков Ирак? То есть потому ли Ирак — тоталитарная диктатура, которую в железной хватке удерживает жестокий человек, что эта страна на самом деле арабская Югославия, то есть искусственное государство, состоящее из отдельных племен… Или Ирак к данному моменту уже сформировался в настоящую нацию? И как только железный кулак Саддама заменится более просвещенным правлением, талантливые образованные иракцы медленно создадут в своей стране федеральную демократию…»[237] Вопрос Фридмана привлек внимание к тому, что, как мы теперь знаем, привело к дикой межконфессиональной вражде, разразившейся в Ираке с момента вторжения США в 2003 году. Так что такой вопрос проходит тест «хлопни себя по лбу». Это особенно примечательно, так как Фридман стал убежденным сторонником вторжения, в частности, потому, что его ожидания дальнейшего развития событий, вероятно, сильно отличались от того, что случилось на самом деле.

Хоть мы и подразумеваем, что суперпрогнозист должен быть также супервопрошателем и наоборот, на самом деле мы этого не знаем. Более того, моя научная теория заключается в том, что чаще всего это не так. Психологический портрет идеального суперпрогнозиста может сильно отличаться от портрета идеального супервопрошателя, потому что превосходная постановка вопросов зачастую, судя по всему, сопровождается типом мышления, проницательностью и уверенностью ежа: нужно обладать Большой Идеей, чтобы узреть глубокие движущие силы события. Такое мышление весьма отлично от лисьей эклектичности и чувствительности к неопределенности, которые характеризуют превосходного суперпрогнозиста.

Это предполагает другой взгляд на анализ, подобный тому, который проводит Фридман. Давайте вспомним колонку, которую Фридман написал в декабре 2014 года, — о последствиях резкого падения цен на нефть.

Последний раз, когда мир видел подобное крутое и длительное падение цен на нефть, — с 1986 по 1999 год. Оно имело серьезнейшие последствия для стран, зависящих от нефти, и стран, которые зависят от величия первых. Советская империя рухнула; в Иране избрали президента, который провел реформы; Ирак вторгся в Кувейт; Ясир Арафат, потеряв поддержку Советов и арабских банкиров, признал Израиль — и это только несколько примеров.

Каков вывод Фридмана? «Если сегодняшнее падение цен на нефть продолжится, нам тоже доведется увидеть много сюрпризов», особенно в странах с сырьевой экономикой: Венесуэле, Иране и России[238].

Итого — обтекаемое предупреждение о неуточненных сюрпризах в необозначенных временных рамках. На прогноз не особо тянет. Такого рода предсказания показывают, почему некоторые люди считают Фридмана особенно успешными и изворотливым экспертом, который отточил умение создавать впечатление, что он сильно рискует, хотя на самом деле все совсем не так. Но тот же текст можно прочитать не как прогноз, а как попытку привлечь внимание прогнозистов к чему-то, о чем им следует задуматься. Другими словами, это тоже вопрос, а отнюдь не ответ.

Неизвестно, могут ли суперпрогнозисты делать предсказания лучше, чем Фридман, но на сегодняшний день это не имеет отношения к делу. Суперпрогнозисты и супервопрошатели должны признать, что дополняют друг друга, а не концентрироваться на предполагаемых слабостях друг друга. Фридман ставит провокационные вопросы, которые суперпрогнозисты должны использовать, чтобы отточить навык предвидения; суперпрогнозисты выдают хорошо откалиброванные ответы, которые супервопрошатели должны использовать, чтобы настраивать, а периодически и перестраивать ментальные модели реальности. «Том против Билла» — противопоставление, с которого мы начали эту книжку, наша последняя ложная дихотомия. Нам нужен симбиоз Тома и Билла.

Это непростая задача. Но хотелось бы видеть и еще более масштабное сотрудничество. Оно стало бы священным граалем моей исследовательской программы: использовать турниры прогнозирования, чтобы деполяризовать без нужды поляризованные политические дебаты и сделать всех нас умнее.

И последняя идея

В октябре 2014 года репортеры агентства Bloomberg оказали мне большую услугу, связавшись с подписантами письма, которое я упоминал в главе 3, — послания председателю Федеральной резервной системы Бену Бернанке в ноябре 2010 года, предупреждавшего, что плановое приобретение активов «содержит риск обесценивания валюты и инфляции». Бернанке проигнорировал это предупреждение и продолжил свою политику. В последующие годы американский доллар не ослаб, инфляция не усилилась. Многие критики сказали, что это доказало неправоту подписантов, но в главе 3 я уже замечал, что нечеткие формулировки в письме не позволяют утверждать это со всей определенностью.

Через несколько месяцев после того, как я написал эту главу, репортеры Bloomberg спросили у подписантов, что они думают по поводу своего письма теперь, оглядываясь в прошлое. Те, кто согласился ответить, единодушно сказали, что были правы. Они бы не изменили ни слова.

Причины такой убежденности подпадают под две категории. Во-первых, людям только кажется, что прогноз не сбылся, потому что они используют не те мерки. «Я считаю, что инфляция сейчас большая, — сообщил Bloomberg финансовый комментатор Джеймс Грант. — На кассе магазина она необязательно ощущается, но на Уолл-стрит — определенно». Во-вторых, если вы внимательно взглянете на язык письма, становится очевидно, что его правота не была доказана. «Обратите внимание на слово „риск“. И на отсутствие даты, — сказал Bloomberg Ниал Фергюсон. — На самом деле риск обесценивания валюты и инфляции существует до сих пор»[239].

Это отлично высвечивает основной недостаток столь большого количества политических дебатов в наши дни.

Вспомните, какие яростные споры вызвали экономические потрясения 2008–2009 годов. Схлестнулись два лагеря — кейнсианцы и сторонники строгой экономии. Кейнсианцы призывают к героической импровизации определенных банков и агрессивному дефицитному бюджетному финансированию со стороны правительств. Сторонники строгой экономии призывают, соответственно, к экономии — урезанию правительственных бюджетных расходов — и предупреждают, что кейнсианская политика приведет к инфляции и падению валютного курса. В итоге правительства прибегли к различным компромиссам. В одних странах они скорее придерживались кейнсианской политики, в других — политики строгой экономии. Прошло время. И что в итоге? Что вообще должно было случиться? Нужно знать это, чтобы сравнить предсказание и реальный ход истории; а если люди оказались бы не правы, они должны были признать это и соответствующим образом перестроить свое мышление. Чистая логика — но ничего больше Как якобы сказал Дж. М. Кейнс, хотя на самом деле он этого не говорил: «Когда факты меняются, я меняю свое мнение. А вы что делаете, сэр?»

Как выясняется, немногое, сэр. Люди так редко меняют точку зрения, что, когда президент Федерального резервного банка в Миннеаполисе, сторонник политики строгой экономии, публично объявил, что события продемонстрировали правоту кейнсианцев, его высказывание попало на первые полосы — и заголовки тогда могли бы гласить: «Человек меняет свою точку зрения в ответ на доказательства противоположной». Опрос, проведенный Bloomberg в 2014 году по поводу написанного в 2010 году письма, демонстрирует полный провал его авторов. Я не утверждаю, что они были не правы по существу. Вне пределов своей специализации я агностик. Провалом тут, скорее, можно назвать сам процесс: в 2010 году одна группа выразила свои убеждения в письменном виде и предупредила, что, если политика Бернанке продолжится, она приведет к определенным результатам. Другая группа выразила бурное несогласие. Прошло четыре года — и никто из них не изменил свою точку зрения. Это должно вызывать чувство неудовлетворения у всех, вне зависимости от взглядов на проблему.

За прошедшие годы неоднократно предпринимались попытки извлечь уроки из событий, но по большей части эти попытки представляли из себя грубую силу. Чаще всего в колонках Пола Кругмана, чья Нобелевская премия в области экономики и кафедра проповедника в New York Times превратили его в самого выдающегося кейнсианца, происходило избиение оппонентов как за провалы в прогнозировании, так и за то, что они эти провалы не признают. Оппоненты Кругмана наносили ответные удары. Ниал Фергюсон написал каталог в трех частях, посвященный, по его утверждению, провалам Кругмана. Так и продолжалось с обеих сторон: они выискивали в прогнозах друг друга ошибки, отражали атаки и обменивались обвинениями. Поклонников той или иной стороны это, возможно, увлекало, но в глазах людей, надеявшихся, что мы все в процессе станем умнее, это выглядело как чудовищная свара, больше похожая не на спор великих умов, а на забрасывание друг друга едой, затеянное соперничающими студенческими группировками. Состоявшиеся люди спорили о важных проблемах, но при этом никто, похоже, ничему не научился — разве что защищать свою изначальную позицию.

Мы можем лучше. Вспомните «состязательное сотрудничество» Даниэля Канемана и Гари Клейна. Два психолога добились успеха, разрабатывая очевидно противостоящие друг другу школы мысли, в результате чего точка зрения одного из них угрожала авторитету другого и наоборот. Но они оба были твердо намерены играть по основным научным правилам, поэтому сошлись, чтобы обсудить, почему их точки зрения так отличаются и как можно прийти к согласию. Что-то подобное можно, в принципе, сделать и в прогнозировании.

Когда начинаются дебаты вроде «кейнсианцы против сторонников строгой экономии», ключевые фигуры должны работать сообща — и с помощью доверенных третьих сторон, — чтобы определить, по каким пунктам они не согласны и какие прогнозы могут надежно протестировать эти разногласия. Ключ — в точности. Одно дело, когда сторонники экономии говорят, что определенная политика вызовет инфляцию, а кейнсианцы это отрицают. Но какую инфляцию? По какой шкале ее оценивать? За какой период времени? В результате нужно сформулировать конкретный, требующий прогноза вопрос, который снизит неоднозначность до абсолютного минимума.

Одна точка на холсте — еще не картина, и один вопрос не может решить сложный теоретический спор. Должно появиться много вопросов и их блоков. Конечно, может случться так, что при большом количестве заданных вопросов одна сторона окажется права в одних прогнозах и не права в других — и итоговый результат не попадет на первые полосы, куда иногда попадают прогнозы знаменитостей. Но, как говорят программисты, «это не баг, а фича». Распространенная точка зрения редко когда не имеет под собой никакого основания, и, если в ходе состязания прогнозистов решение оказывается двойственным, это означает, что реальность оказалась более запутанной, чем предполагала каждая из сторон. Если цель — научиться чему-то, а не позлорадствовать, то это определенно прогресс.

Важно то, что сотрудничество Канемана и Клейна предполагало добросовестность. Каждая сторона хотела оказаться правой, но еще больше они хотели добиться правды. К сожалению, на шумных политических аренах доминируют пронзительные голоса, совершенно не заинтересованные в состязательном сотрудничестве. Но давайте не делать характерную для циников ошибку и предполагать, что в спорах участвуют только те, кто в них доминирует. Мы слышим в основном их, потому что они самые громкие, а СМИ любят людей, кричащих в рупор. Но есть и менее громкие и более разумные голоса. Пусть они, сообща с соперниками и ведущим, разработают четкие тесты своих взглядов. Когда результаты не будут соответствовать их убеждениям, кто-то попытается подогнать факты под свою точку зрения, но поплатится за это репутацией. Другие совершат благородный поступок и скажут: «Я был(а) не прав(а)». Но самое главное — мы все будем за этим наблюдать, увидим результаты и станем немного умнее[240].

Все, что нам нужно, — начать серьезно относиться к ведению счета.

Эпилог

Заканчивая эту рукопись, я показал первую главу Биллу Флэку, и тот признался, что он не вполне коренной «кукурузник», как я про него написал. Билл родился в Канзас-Сити, штат Миссури, и его семья переехала в Небраску, когда ему было семь лет. Считается ли он коренным — зависит от словаря, с которым мы станем сверяться.

Кто-то может отбросить это как несущественную мелочь. Но я вижу точность, и это одна из причин, по которой Билл Флэк — суперпрогнозист.

А вот еще одна: Билл не думает, что его следует приглашать в Давос. «Мне бы пришлось использовать Google, только чтобы узнать, кто сейчас премьер-министр в Фанатистане[241], — написал он. — Места в Давосе должны приберегаться для людей, которые могут, никуда не подглядывая, читать лекции о фанатистанской политике, экономике и демографии и которые знают, что премьер-министр и главнокомандующий этой страны ненавидят друг друга с тех пор, как деверь премьера устроил пьяный дебош на свадьбе дочери главнокомандующего». Узнаете? Это интеллектуальная скромность. Билл знает о том, чего он не знает, и уважает тех, кто этим знанием обладает. «Томы Фридманы этого мира обладают такого рода глубокими познаниями, и это делает их ценными».

В то же время у Билла Флэка есть впечатляющий послужной список ответов на сложные вопросы, касающиеся реальных событий в мире, и есть результат Брайера, который доказывает его успехи. У «Томов Фридманов этого мира» ничего подобного нет. Некоторые люди в положении Билла могли бы проявить заносчивость, но Билл ничего подобного не делает. Он не списывает экспертов со счетов. Он их использует:

Есть хорошие и плохие эксперты — для моих целей, конечно же. Плохие делятся своими предсказаниями, не приводя никаких доказательств, ожидая от читателей, что те будут относиться к их заявлениям как к откровениям с горы Синай. Или они приводят в поддержку своего мнения забавные истории, а не полезные факты. Хорошие подкрепляют свои мнения аргументами. На самом деле я воспринимаю их как юристов в состязательной системе правосудия: они выдвигают самые лучшие аргументы, которые способны придумать, в поддержку того, что событие Х случится, а я рассматриваю аргументы всех сторон, если необходимо, заглядываю глубже в проблему — и выдаю в итоге собственные прогнозы как взвешенную сумму их мнений.

Я тоже являюсь сторонником того метода, которым пользуется Билл, чтобы увидеть, как он и Том Фридман дополняют друг друга, — «взгляда стрекозы». И на его судебную метафору отвечу бейсбольной: большие мыслители-стратеги вроде Фридмана, возможно, никогда не примут вызов и не дадут сравнить среднее количество отбитых подач с результатами суперпрогнозистов, таких как Билл. Но, возможно, они были бы не против подбрасывать вопросы на прогнозирование новичкам-отбивающим. Фридман подбросил несколько отличных проблем по Ираку в 2002 году, а некоторые его вопросы по странам сырьевой экономики, заданные в 2014-м, похоже, весьма сложно отбить.

Билл знает: нет никаких гарантий, что он останется отличным отбивающим. Он также знает, что его успех зиждется не только на качестве подач. Спады неизбежны, потому что мы часто проходим через такие исторические фазы, в которых неопределенность непреодолима и удача обыгрывает мастерство. В эти моменты законы статистики говорят нам делать ставки на массовую регрессию к среднему значению.

Как Билл отреагирует, когда подобное произойдет? «Эта возможность у меня перед глазами, — написал он. — Я хорошо знаю, что удача сыграла определенную роль в моем успехе». Она может от него отвернуться. «Слишком уверенный прогноз, обернувшийся неудачей, может больно ударить по результату Брайера, а несколько таких прогнозов могут превратить отличный сезон в ужасный. Скорее всего, мое восприятие самого себя как достаточно компетентного прогнозиста несильно пострадает, но с большой вероятностью заставит меня делать более умеренные и осторожные прогнозы… Конечно, это принесет только пользу: результат Брайера дает мне обратную связь относительно степени моей уверенности, и я соответственно изменю свое поведение при составлении прогнозов»[242]. Я не мог бы придумать лучшего определения для цикла «пытаться, провалиться, осмыслить, исправить, попытаться снова», а также для запаса выдержки, необходимого, чтобы продолжать действовать и улучшать свои результаты. Билл Флэк — постоянная бета. Что тоже объясняет, почему он суперпрогнозист.

Приглашение

Если вам понравилось то, что вы прочитали о суперпрогнозистах и проекте «Здравое мышление», просим вас подумать о том, чтобы к нам присоединиться. Вы будете и улучшать свои навыки прогнозирования, и помогать науке. Больше информации можно найти на сайте .

Приложение Десять заповедей для начинающих суперпрогнозистов

Инструкции, приведенные здесь, представляют собой в концентрированном виде ключевые темы этой книги и обучающих систем, которые, как было экспериментально доказано, повышают точность в турнирах по прогнозированию, где задаются вопросы, касающиеся реальной жизни. Более подробную информацию можно найти на сайте .

(1) Расставляйте приоритеты.

Сосредоточьтесь на вопросах, которые с большей вероятностью вознаградят вас за приложенные усилия. Не теряйте времени ни на простые вопросы, похожие на часы (в которых элементарные грубые правила могут подвести вас к правильному ответу), ни на неразрешимые вопросы, похожие на облако (в которых даже самые сложные статистические модели не могут обойти играющего в дартс шимпанзе). Концентрируйтесь на вопросах в зоне Златовласки: именно отвечая на них, вы получите наибольшую отдачу от вложенных усилий.

Например, на вопрос «Кто выиграет в президентских выборах через 12 лет, в 2028 году?» сейчас ответить невозможно. Даже не пытайтесь. Могли бы вы предсказать в 1940 году победителя президентских выборов 1952 года? Если думаете, что могли бы догадаться, что им станет никому не известный в то время полковник армии США Дуайт Эйзенхауэр, значит, вы страдаете от худшего проявления эффекта знания задним числом, когда-либо зафиксированного в психологии.

Конечно, распределение приоритетов становится сложнее, когда мы говорим о более близких датах. Сколько оправданной уверенности мы можем в марте 2015 года вложить в прогноз по поводу победителя президентских выборов 2016 года? Короткий ответ: немного, но все равно гораздо больше, чем по поводу выборов 2028 года. По крайней мере, мы можем сузить варианты 2016 года до небольшого количества вероятных участников президентской гонки — и это гораздо лучше, чем огромное количество неизвестных (из серии Эйзенхауэра) вариантов, таящихся в 2028 году.

Некоторые результаты имеют заслуженную репутацию радикальной непредсказуемости (например цены на нефть, рынки валют). Но мы обычно не обнаруживаем, насколько непредсказуемы результаты, пока не побуксуем какое-то время, пытаясь получить аналитическое сцепление. Имейте в виду, что здесь можно сделать две ошибки. Мы можем потерпеть неудачу, пытаясь предсказать потенциально предсказуемое, или можем впустую потратить время, пытаясь предсказать непредсказуемое. Какая ошибка окажется наихудшей в вашей ситуации?

(2) Разбивайте проблемы, которые кажутся неразрешимыми, на разрешимые субпроблемы.

Заразитесь игривым, но дисциплинированным настроением Энрико Ферми, который — когда не разрабатывал первый в мире атомный реактор — любил давать приблизительные ответы на такие, например, загадки: «Сколько внеземных цивилизаций существует во Вселенной?» Разделите проблему на части, которые можно и нельзя познать. Вытащите на свет незнание. Раскройте и исследуйте ваши предположения. Высказывая их, не бойтесь допустить ошибку. Лучше быстро обнаружить заблуждения, чем скрыть их за туманным многословием.

Суперпрогнозисты считают метод Ферми частью своей работы. Никак иначе они не смогут генерировать ответы на, казалось бы, не поддающиеся количественному анализу вопросы об эксгумации Арафата, эпидемии птичьего гриппа, ценах на нефть, «Боко харам», битвах за Алеппо и доходности облигаций.

Мы можем применить дух метода Ферми даже в поисках любви — самом воплощении неисчисляемости. Возьмем Питера Бакуса, одинокого лондонца, который приблизительно рассчитал количество потенциальных партнеров женского пола поблизости, начав с населения Лондона (около шести миллионов), затем просеяв это количество через пропорцию женщин среди населения (около 50 %), пропорцию одиноких (около 20 %), пропорцию тех, кто находится в подходящем возрастном диапазоне (около 20 %), пропорцию выпускниц университетов (около 26 %), пропорцию тех, кого он считает привлекательными (только 5 %), пропорцию тех, кто сможет счесть его привлекательным (только 5 %), и пропорцию тех, кто сможет сойтись с ним характером (около 10 %). Вывод: примерно двадцать шесть женщин во всем Лондоне — сложная, но выполнимая поисковая задача[243].

Не существует объективно правильных ответов на вопросы об истинной любви, но мы можем оценить точность подсчетов Ферми, которые суперпрогнозисты используют в турнире IARPA. Удивительно, как часто из грубой серии предположений и приблизительных прикидок появляются весьма точные вероятностные подсчеты.

(3) Найдите баланс между взглядом снаружи и изнутри.

Суперпрогнозисты знают, что ничто не ново под луной. Ничто не «уникально» на 100 %. И к черту филологов-пуристов: уникальность — это вопрос степени. Поэтому суперпрогнозисты проводят творческие поиски сходных случаев даже для событий, которые кажутся уникальными, например охота на знаменитого террориста (Джозефа Кони) или противостояние между социалистическим правительством Афин и кредиторами Греции. Суперпрогнозисты имеют обыкновение задавать вопрос, который отражает взгляд снаружи: как часто такие вещи происходят в таких ситуациях?

Этим же, судя по всему, занимается и Ларри Саммерс, гарвардский профессор и бывший министр финансов. Он знает об ошибке планирования: когда босс спрашивает подчиненных, сколько времени им понадобится, чтобы закончить проект, те обычно уменьшают количество времени, которое им потребуется, в два-три раза. Саммерс подозревал, что его подчиненные не исключение. Один бывший служащий, Грег Манкив, сейчас сам знаменитый экономист, вспоминал стратегию Саммерса: он удваивал число, которое называл подчиненный, и переходил к следующей по масштабу единице измерения времени. «Так что, если ассистент говорит, что задание займет час, оно займет два дня. Если он говорит два дня, то нужно четыре недели»[244]. Это шутка для нердов: Саммерс исправлял ошибку своих подчиненных, потерпевших неудачу в попытке взглянуть на проблему извне, принимая внешнюю точку зрения на их подсчеты, а затем вводя комичный коэффициент коррекции.

Конечно, Саммерс уточнил бы коэффициент, если бы подчиненные изумили его, сдав работу вовремя. Он бы нашел баланс между ожидаемым опозданием, о котором говорит взгляд снаружи, и новым свидетельством взгляда изнутри, что конкретный подчиненный — исключение из правил. Потому что каждый из нас в какой-то степени уникален.

(4) Добейтесь хорошего баланса между чрезмерной и недостаточной реакцией на факты.

Корректировка мнения для прогнозирования — то же самое, что зубные щетка и нить для гигиены полости рта. Это может быть скучно, иногда неприятно, но в долгосрочной перспективе окупается. И не думайте, что, если иногда обновлять мнение просто, это просто делать всегда. Умелое обновление требует вычленения слабых сигналов из громких новостных потоков — и при этом сопротивления соблазну выдавать желаемое за действительное.

Ушлые прогнозисты умеют выкапывать говорящие намеки раньше всех. Они выискивают неочевидные сигналы того, что должно было бы случиться, прежде чем могло произойти Х — причем Х может быть чем угодно, от распространения арктических льдов до ядерной войны на Корейском полуострове. Обратите внимание на тонкую грань между умением увидеть едва различимые путеводные нити раньше всех остальных и способностью увлечься обманчивыми намеками, уводящими в сторону от истины. Является ли появление в китайской прессе статьи, критикующей Северную Корею, свидетельством того, что Китай собирается как следует прижать Пхеньян, — или это просто странная ошибка в редакционной политике? Лучшие прогнозисты, как правило, обновляют свое мнение постепенно, зачастую уменьшая степень вероятности, скажем, с 0,4 до 0,35 или увеличивая с 0,6 до 0,65. Эти различия настолько тонки, что их невозможно выразить обтекаемыми формулировками, как, например, «возможно» и «может быть»; но именно они в конечном счете отделяют хороших прогнозистов от великих. И в то же время суперпрогнозисты также знают, как прыгать — быстро перемещать оценку вероятности в ответ на диагностические сигналы. Суперпрогнозисты не владеют корректировкой Байеса в совершенстве, но превосходят в этом большинство из нас — в основном потому, что ценят этот навык и изо всех сил работают над его оттачиванием.

(5) Ищите противоборствующие каузальные силы, присутствующие в каждой проблеме.

На каждый хороший политический аргумент, как правило, имеется контраргумент, который как минимум стоит рассмотрения. Например, если вы убежденный пацифист и считаете, что военными угрозами мира никогда не добиться, будьте готовы к тому, что ошибетесь, например, по поводу Ирана. Тот же совет применим, если вы убежденный сторонник жесткого курса и считаете, что политика «умиротворения» никогда не срабатывает. Каждая сторона должна заранее перечислить те признаки, которые сближают ее с противной стороной.

А теперь начинается самая сложная часть. В классической диалектике тезис встречается с антитезисом, производя синтез. В зрении стрекозы один взгляд встречается с другим, и еще с одним, и еще — и все они должны быть синтезированы в единый образ. Тут не существует простых правил. Синтез — это искусство, которое требует умения объединять крайне субъективные суждения. Если у вас это получается хорошо, включение в этот процесс синтеза может превратить вас из выступающей за мир кроткой голубки или жесткого, грозящего военной мощью ястреба в некий гибрид — ястребоголубку, которая подходит к каждой проблеме особо, чтобы решить, сработает ли здесь более мягкая или более жесткая политика.

(6) Старайтесь выделить столько степеней сомнения, сколько позволяет проблема, но не больше.

На свете существует очень мало определенного или невозможного. А «может быть» совсем не информативно. Так что циферблат вашей неуверенности должен иметь больше трех делений. Нюансы имеют значение. Чем больше степеней неуверенности вы можете различить, тем лучше вы как прогнозист. Как и в покере, у вас есть преимущество, если вы лучше ваших соперников отличаете ставки 60/40 от ставок 40/60 или 55/45 от 45/55. Поначалу процесс перевода оформленных в обтекаемые формулировки предположений в выраженные числами степени вероятности кажется неестественным, но это возможно. Просто требуются терпение и практика. Суперпрогнозисты доказали, что это реально.

Большинство из нас могут научиться, и достаточно быстро, размышлять, используя более тонкую градацию неопределенности. Вспомните эпизод, в котором президент Обама пытался выяснить, был ли загадочный обитатель обнесенного стеной комплекса сооружений в Абботтабаде Усамой бен Ладеном. И вспомните, как оценивали вероятность его офицеры разведки — и как он отреагировал на эти оценки. «Это пятьдесят на пятьдесят — как монетку подбросить». А теперь представьте: если бы президент Обама болтал с приятелями о баскетболе и каждый из них поделился бы своими прикидками об исходе университетской игры, причем эти прикидки ничем не отличались бы от подсчетов, предложенных офицерами разведки в ответ на вопрос о местонахождении Усамы бен Ладена? Пожал бы президент так же плечами и сказал бы: «Пятьдесят на пятьдесят» или сказал бы: «Похоже, что вероятность три или четыре к одному»? Я ставлю на второй вариант. Президент привык к тонкой градации вероятности в спорте, он каждый год с удовольствием пытается предсказать победителей баскетбольного турнира «Мартовское безумие», а эта вероятностная загадка привлекает внимание профессиональных статистиков. Но, как и его демократические и республиканские предшественники, он не подходит так же скрупулезно к решениям по вопросам национальной безопасности. Почему? Потому что разные нормы управляют разными мыслительными процессами. Перевод сложных догадок в численно выраженные вероятности — de rigueur[245] в спорте, но не в национальной безопасности[246].

Так что не приберегайте скрупулезные подсчеты для тривиальных занятий. Джордж Тенет не посмел бы сказать «верняк» про оружие массового поражения в Ираке, если бы администрация Буша-младшего ввела стандарты свидетельств и доказательств, которые являются второй натурой опытных игроков, делающих ставки на спортивные события. Верняк подразумевает, что человек готов поставить сколько угодно — и потерять все в случае проигрыша.

(7) Добейтесь правильного баланса между неуверенностью и самоуверенностью, между благоразумием и решительностью.

Суперпрогнозисты осознают риск как поспешных суждений, так и слишком долгого зависания в области «может быть». Они постоянно ищут компромисс между необходимостью решительной позиции (кто захочет слушать мямлю?) и необходимостью ее обосновывать (кто захочет слушать трепача?). Они понимают, что поддержание точности требует хороших результатов как в калибровке, так и в решительности, что влечет за собой уход за пределы игры в обвинительный пинг-понг. Недостаточно избежать недавней ошибки. Нужно найти творческие пути избежать обоих видов прогностических ошибок — как пропущенных, так и ложных сигналов тревоги — в той степени, в которой наш переменчивый мир позволяет такие однозначные улучшения точности.

(8) Ищите причины ваших ошибок, но опасайтесь эффекта знания задним числом.

Не пытайтесь оправдать или извинить свои промахи. Признавайте их! Произведите строгий разбор ошибок: что именно у меня вышло не так? И помните, что, хотя самая распространенная ошибка — это слишком немногому научиться из промаха и проглядеть недостатки в ваших базовых предположениях, также можно сделать слишком далеко идущие выводы (возможно, вы были по большей части на верном пути, но совершили небольшую техническую ошибку, которая имела серьезные последствия). Также не забывайте анализировать задним числом и ваши успехи. Не каждый успех означает, что ваши логические построения были верны. Возможно, вам просто повезло сделать нивелирующие друг друга ошибки. И если вы уверенно продолжите рассуждать в том же духе, то приготовите себе неприятный сюрприз.

(9) Раскройте лучшее в других и дайте другим раскрыть лучшее в вас.

Овладейте тонким искусством командного взаимодействия, особенно умением увидеть ситуацию с точки зрения других (понять аргументы другой стороны так хорошо, что вы сможете воспроизвести их, к удовлетворению остальных), задать уточняющий вопрос (помочь коллегам сформулировать свои аргументы максимально ясно, чтобы их поняли), и овладейте конструктивной конфронтацией (научитесь высказывать несогласие, не обижая при этом людей). Мудрые лидеры знают о том, какой тонкой может быть граница между полезным предложением и мелочным вмешательством, между негибкой и решительной группой, между легкомысленной группой и непредвзятой. Томми Ласорда, бывший тренер Los Angeles Dodgers, хорошо сформулировал: «Управлять — все равно что удерживать в руке голубя. Сожмешь слишком сильно — и убьешь его. Сожмешь слишком слабо — и упустишь»[247].

(10) Научитесь как следует ездить на велосипеде.

Исполнение каждой заповеди требует уравновешивания противоположных ошибок. Вы не научитесь ездить на велосипеде по инструкции в учебнике физики и не сможете стать суперпрогнозистом, прочитав руководства. Обучение требует действия, хорошей обратной связи, не оставляющей двусмысленности относительно того, успешно ли вы развиваетесь (ровно едете вперед) или терпите неудачу (бум!). Также помните, что тренировка — это не только мысленное составление прогнозов или периодическое чтение новостей и прикидывание вероятностей. Как и все остальные известные формы экспертного опыта, суперпрогнозирование — продукт серьезной, сознательной тренировки.

(11) Не относитесь к заповедям как к заповедям.

«Невозможно сформулировать жесткие правила, — предупреждал Хельмут фон Мольтке. — Потому что два случая никогда не будут одинаковыми»[248]. Как на войне, так и во всем остальном. Инструкции — лучшее, что мы можем сделать в мире, где нет никакой определенности и полной повторяемости. Суперпрогнозы требуют внимательности и осознанности, даже тогда — возможно, особенно тогда, — когда вы честно пытаетесь следовать этим заповедям.

Благодарности

Фил Тетлок

Хотя я написал эту книгу от первого лица единственного числа, я бы не хотел ввести читателя в заблуждение: проект «Здравое суждение» является плодом сотрудничества. Мой партнер по исследованиям Барбара Меллерс является также и моим партнером по жизни. Мы вместе запустили этот проект, когда переживали трагедию ухода из жизни нашей возлюбленной дочери Дженни, которой посвящена эта книга. Проект наполнил наши пустые жизни смыслом. Мы верим, что, если послание, заложенное в этой книге, будет принято всерьез, есть вероятность, что наш безумный мир станет немного более осмысленным.

Список людей, внесших ключевой вклад в создание книги, длинный. Без Терри Мюррея и Дэвида Вейринена проект бы тысячи раз потерпел крах. Без Стива Рибера и Джейсона Мэтени разведывательное сообщество, этот бюрократический Голиаф, никогда бы не давало тем, кто хочет стать Давидом, деньги на пращу. Без статистической ловкости и программистских навыков Лайла Унгара, Анджелы Минстер, Дэвида Скотта, Джона Барона, Эрика Стоуна, Сэма Свита, Филипа Рескобера и Вилле Сатопяя мы не смогли бы выиграть турнир по прогнозированию. Без экспертного мнения политолога Майка Хоровица и его команды по придумыванию вопросов (Кэти Кокран, Джей Ульфельдер, Эллисон Боллс, Джанна Раппопорт и Регина Джозеф) турнир не был бы обеспечен вопросами, стимулирующими связи между нейронами, и мы не поняли бы, как сделать следующее поколение турниров по прогнозированию еще более захватывающим и полезным. Без Терри Мюррея, Эвы Чен, Тома Хоффмана, Майкла Бишопа и Кэтрин Райт проект бы просто растворился в административном хаосе.

Среди постдокторантов и магистрантов отдельного упоминания заслуживает Ева Чен — за бескорыстную преданность и желание делать все, что потребуется, для успеха проекта. Павел Атанасов и Филип Рескобер сыграли центральную роль в осуществлении операций на рынке предсказаний. Ева и Павел, а также Катрина Финчер и Велтон Чанг продемонстрировали, что обучить практическим прогностическим навыкам возможно, а это великое открытие.

И еще я благодарен многим друзьям и коллегам, которые комментировали черновики этой книги: в их числе Даниэль Канеман, Пол Шумейкер, Терри Мюррей, Велтон Чанг, Джейсон Мэтени, Анджела Дакворт, Аарон Браун, Майкл Мобуссин, Катрина Финчер, Ева Чен, Майкл Хоровиц, Дон Мур, Джон Катц, Джон Брокман, Грег Митчелл и, конечно, Барбара Меллерс.

И наконец, три завершающих штриха. Во-первых, я благодарю моего многострадального соавтора Дэна Гарднера и редактора Аманду Кук, которые помогли рассказать мою историю гораздо лучше, чем я бы смог это сделать сам, и два года сражались с моей профессиональной склонностью усложнять фундаментально простые вещи. К счастью для читателей, они обычно одерживали верх. Лисам нужно будет проанализировать сноски. Во-вторых, если бы не отважное бюрократическое решение IARPA проспонсировать турнир по прогнозированию между Давидом и Голиафом, мы никогда бы не обнаружили суперпрогнозистов. Я не знаю ни одно другое разведывательное сообщество на планете, которое позволило бы провести такое совершенно неквалифицированное соревнование и затем не наложить никаких запретов на возможность исследователей опубликовать результаты. И есть еще, конечно, сами суперпрогнозисты. Их слишком много, чтобы можно было перечислить по именам, но без них не случилось бы истории, которую можно было бы рассказать. Они показали, что получается, когда умные люди доводят себя до пределов своих возможностей. Они удивили нас всех. Теперь я надеюсь, что они вдохновят читателей оттачивать их собственные прогностические навыки.

Дэн Гарднер

Я присоединяюсь ко всем благодарностям Фила и прибавлю его самого к списку, процитировав в качестве объяснения надпись на могиле архитектора Кристофера Рена в соборе Святого Павла: «Оглянитесь вокруг».

Я также добавлю имена четырех экстраординарных женщин: Аманда Кук, моя жена, моя мать и королева Елизавета. Аманда отредактировала эту книгу, и без ее временами поразительного терпения и стойкости она бы просто не существовала. То же касается моей жены Сандры, потому что я без нее — ничто, и моей матери Джун, которая произвела меня на свет, что, без сомнения, являлось необходимой предпосылкой моего участия в создании этой книги. И королева — это королева, черт побери. Долгих ей лет на троне.

Примечания

1

Почему из множества других знаменитых экспертов, которые могли бы точно так же проиллюстрировать мою мысль, я выделил именно Тома Фридмана? Выбор определялся простой формулой: статус эксперта x сложность точного определения его/ее предсказаний x значение его/ее работ для мировой политики. У кого больше всего баллов, тот и выиграл. У Фридмана высокий статус, его предсказания о вариантах развития будущего крайне неопределенны, а работы имеют большое значение для геополитического прогнозирования. Выбор Фридмана ни в коем случае не продиктован моим неприятием его редакторских взглядов. На самом деле в последней главе я демонстрирую осторожное восхищение некоторыми аспектами его работы. При всей раздражающей увертливости его как прогнозиста он являет собой ценнейший источник предсказательных вопросов.

(обратно)

2

И опять-таки: я не хочу подчеркнуть, что Фридман чем-то отличается от других. Практически каждый политический интеллектуал на планете играет по одним и тем же неписаным правилам. Все они делают бесконечные заявления о том, что нас ожидает, но при этом формулируют предсказания столь обтекаемо, что проверить их невозможно. Как прикажете понимать такие интригующие заявления, как «Есть вероятность, что экспансия НАТО вызовет яростный отпор со стороны русского медведя и это даже может привести к новой холодной войне»? Или «„Арабская весна“ может означать, что дни зарвавшейся автократии в арабском мире сочтены»? Ключевые фигуры этих семантических танцев — слова «вероятно», «возможно», «может» — не снабжены инструкциями по интерпретации. «Может» может означать что угодно: от 0,0000001 вероятности, что «в ближайшие сто лет в нашу планету врежется большой астероид», до равного семи десятым шанса, что «Хиллари Клинтон выиграет президентскую гонку в 2016 году». Такие предсказания невозможно проверить на точность; кроме того, у экспертов появляется бесконечная свобода действий — они могут требовать признания, когда что-то действительно происходит («Я же сказал, что оно может произойти!»), и избежать обвинений, когда прогноз не оправдывается («Я всего лишь сказал, что это может произойти»). Мы встретимся со множеством примеров подобной лингвистической эквилибристики.

(обратно)

3

Словно мы коллективно решили, что стартовый состав команды «Янкиз» важнее риска геноцида в Южном Судане. Конечно, аналогия между бейсболом и политикой несовершенна. Бейсбольные матчи повторяются снова и снова на одних и тех же условиях. Политика — причудливая игра, правила которой постоянно меняются и оспариваются. Поэтому попасть в цель, делая политические прогнозы, гораздо сложнее, чем собрать бейсбольную статистику. Но «сложнее» не значит «невозможно».

Против этой аналогии существует еще одно возражение. Эксперты занимаются не только прогнозированием: они рассматривают события в исторической перспективе, предлагают объяснения, поддерживают ту или иную политическую силу и задают провокационные вопросы. Все это правда, но эксперты также делают много имплицитных и эксплицитных прогнозов. Например, все приводимые ими исторические аналогии содержат в себе имплицитные прогнозы: аналогия с Мюнхенским соглашением вновь и вновь поддерживает прогноз с условием «Если попытаться умиротворить страну Х, ее аппетиты резко возрастут», а аналогия с Первой мировой войной подкрепляет утверждение «При использовании угроз происходит эскалация конфликта». Я утверждаю, что логически невозможно поддерживать какую-то политическую сторону (чем эксперты занимаются постоянно) и не делать предположений, что с нами случится, если мы последуем по тому или иному политическому пути. Покажите мне эксперта, который не делает хотя бы имплицитных прогнозов, и я покажу вам человека, растворившегося в неуместности, как дзен-буддист — в созерцании.

(обратно)

4

См. James Gleick. Chaos: Making a New Science. New York: Viking, 1987; Donald N. McCloskey. History, Differential Equations, and the Problem of Narration // History and Theory. 1991. № 30. P. 21–36.

(обратно)

5

Пер. с фр. А. И. В. под ред. А. К. Власова. — Примеч. ред.

(обратно)

6

Pierre-Simon Laplace. A Philosophical Essay on Probabilities / trans. Frederick Wilson Truscott and Frederick Lincoln Emory. New York: Dover Publications, 1951. P. 4.

(обратно)

7

Однако даже историки, люди, которые должны бы быть просвещеннее многих, продолжают делать громкие заявления — как, например, оксфордский профессор Маргарет Макмиллан (процитировано в колонке Морин Дауд в New York Times от 7 сентября 2014 года): «XXI век станет серией очаговых, очень жестоких войн, которые будут бесконечно тянуться, ни к чему не приводя, и творить ужасные вещи с гражданским населением», — хорошее подведение итогов недавнего прошлого, но вряд ли точный прогноз на состояние мира в 2083 году. Книги из серии «Следующие сто лет: прогноз на XXI век» продолжают становиться бестселлерами. Автором вышеупомянутого произведения является, между прочим, некий Джордж Фридман, генеральный директор фирмы Stratfor, которая предоставляет геополитические прогнозы зажиточным клиентам как в публичном, так и в частном секторе. Всего через два года после публикации этой книги произошла «Арабская весна», которая перевернула вверх тормашками весь Ближний Восток, — однако ни одного упоминания о ней я в книге Фридмана не нахожу, и оттого его прогнозы на остальные 98 лет выглядят очень сомнительно. Фридман также является автором вышедшей в 1991 году книги «Грядущая война с Японией», в которой предрекается война Японии и США. Однако мы все еще не получили возможности убедиться в точности этого прогноза.

(обратно)

8

Чтобы найти островки профессионализма в море недобросовестности, обратитесь к следующим книгам, посвященным концепциям и способам прогнозирования: Nate Silver. The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail — but Some Don’t. New York: Penguin Press, 2012; Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners / ed. J. Scott Armstrong. Boston: Kluwer, 2001; Bruce Bueno de Mesquita. The Predictioneer’s Game. New York: Random House, 2009. Увеличить количество этих островков, как выяснилось, сложно. Часто в книгах практически не встречается переход от учебных статистических концепций (таких как регрессия к среднему значению) к проблемам, с которыми студенты могут встретиться позже в жизни. См.: D. Kahneman and A. Tversky. On the Study of Statistical Intuitions // Cognition. 1982. № 11. P. 123–141. Такое положение вещей крайне усложняет попытки проекта «Здравое суждение» научить людей думать как суперпрогнозисты.

(обратно)

9

Bill Gates: My Plan to Fix the World’s Biggest Problems // Wall Street Journal. 2013. January 25.  10001424127887323539804578261780648285770.

(обратно)

10

Intelligence Analysis: Behavioral and Social Scientific Foundations / eds. B. Fischhoff and C. Chauvin. Washington, DC: National Academies Press, 2011; Committee on Behavioral and Social Science Research to Improve Intelligence Analysis for National Security, Board on Behavioral, Cognitive, and Sensory Sciences, Division of Behavioral and Social Sciences and Education, National Research Council // Intelligence Analysis for Tomorrow: Advances from the Behavioral and Social Sciences. Washington, DC: National Academies Press, 2011.

(обратно)

11

P. E. Tetlock, B. Mellers, N. Rohrbaugh, and E. Chen. Forecasting Tournaments: Tools for Increasing Transparency and Improving the Quality of Debate // Current Directions in Psychological Science. 2014. P. 290–295.

(обратно)

12

Аарон Браун, в беседе с автором, 30 апреля 2013 года.

(обратно)

13

Paul Meehl. Clinical Versus Statistical Prediction. Minneapolis: University of Minnesota Press, 1954.

(обратно)

14

Stephen Baker. Final Jeopardy!. Boston: Houghton Mifflin Harcourt, 2011. P. 35.

(обратно)

15

Дэвид Феруччи, в беседе с автором, 8 июля 2014 года.

(обратно)

16

Archibald L. Cochrane with Max Blythe. One Man’s Medicine: An Autobiography of Professor Archie Cochrane. London: British Medical Journal, 1989.

(обратно)

17

Там же. P. 171.

(обратно)

18

Там же.

(обратно)

19

Druin Burch. Taking the Medicine: A Short History of Medicine’s Beautiful Idea, and Our Difficulty Swallowing It. London: Vintage, 2010. P. 4.

(обратно)

20

Там же. P. 37.

(обратно)

21

Ira Rutkow. Seeking the Cure: A History of Medicine in America. New York: Scribner, 2010. P. 98.

(обратно)

22

Там же. P. 94.

(обратно)

23

Burch. Taking the Medicine. P. 158.

(обратно)

24

Ричард Фейнман. Напутственная речь выпускникам в Калифорнийском технологическом институте. Пасадена, 1974 год.

(обратно)

25

Richard Feynman. The Meaning of It All: Thoughts of a Citizen-Scientist. New York: Basic Books, 2005. P. 28.

(обратно)

26

Там же. P. 27.

(обратно)

27

Cochrane with Blythe. One Man’s Medicine. P. 46, 157, 190, 211.

(обратно)

28

Daniel Kahneman. Thinking, Fast and Slow. New York: Farrar, Straus and Giroux, 2011. P. 209.

(обратно)

29

Если вы знакомы с когнитивной психологией, то знаете, что школа мысли, исследующая эвристику и искажения, не раз оспаривалась. Скептики впечатлялись тем, как удивительно точно может оперировать система 1. Люди автоматически и, похоже, самым оптимальным образом синтезируют бессмысленные фотоны и звуковые волны в язык, который мы наполняем значением (Steven Pinker. How the Mind Works. New York: Norton, 1997). До сих пор ведутся споры о том, как часто эвристика системы 1 вводит нас в заблуждение (Gerd Gigerenzer and PeterTodd. Simple Heuristics that Make Us Smart. New York: Oxford University Press, 1999) и как сложно преодолеть иллюзии ЧВТИЕ с помощью тренировок или стимулов (Philip Tetlock and Barbara Mellers. The Great Rationality Debate: The Impact of the Kahneman and Tversky Research Program // Psychological Science 13. 2002. № 5. P. 94–99). Психологии еще только предстоит сложить все части этой мозаики. Однако, по моему мнению, перспектива эвристик и искажений дает самое лучшее базовое представление об ошибках, которые делают прогнозисты в реальном мире, и представляет собой самое лучшее руководство по снижению количества ошибок в прогнозах.

(обратно)

30

Michael Gazzaniga. The Mind’s Past. Berkeley: University of California Press, 1998. P. 24–25.

(обратно)

31

Ziva Kunda. Social Cognition: Making Sense of People. Cambridge, MA: MIT Press, 1999.

(обратно)

32

Kahneman. Thinking, Fast and Slow. P. 212.

(обратно)

33

Можно видеть, как это работает в ходе выборов. Когда действующий президент претендует на второй срок, многие избиратели задаются вопросом: «Хорошо ли он выполнял свою работу в первый срок?» Если серьезно задуматься, то это сложный вопрос. Он требует обзора всего, что президент сделал и не сделал в течение четырех лет, и более того — размышлений о том, как могли бы обстоять дела, если бы руководителем страны был другой человек. Даже для журналиста, освещающего деятельность Белого дома, ответ на этот вопрос потребовал бы много работы, а для человека, который близко не следит за политикой, это и вовсе непосильная задача. Неудивительно, что избиратели используют маневр «заманить и подменить». Избиратели судят о проделанной президентом работе за последние четыре года, руководствуясь тем, довольны ли они экономической ситуацией — местной и во всей стране — в последние шесть месяцев. Таким образом, вопрос «Хорошо ли президент поработал за последние четыре года?» заменяется на «Считаю ли я, что страна движется в общем и целом в правильном направлении в последние полгода?» Очень немногие избиратели признают при этом: «Мне очень сложно оценивать работу президента, поэтому я воспользуюсь вопросом-подменой». Но очень многие из нас именно так и поступают подсознательно. См., например, работу, представленную на ежегодной встрече Американской ассоциации политических наук в Чикаго в 2004 году: Christopher Achen and Larry Bartels. Musical Chairs: Pocketbook Voting and the Limits of Democratic Accountability.

(обратно)

34

Daniel Kahneman and Gary Klein. Conditions for Intuitive Expertise: A Failure to Disagree // American Psychologist 64. 2009. № 6. September. P. 515–526.

(обратно)

35

W. G. Chase and H. A. Simon. The Mind’s Eye in Chess / ed. W. G. Chase // Visual Information Processing. New York: Academic Press, 1973.

(обратно)

36

Kahneman and Klein. Conditions for Intuitive Expertise. P. 520.

(обратно)

37

Там же.

(обратно)

38

Nigel Farndale. Magnus Carlsen: Grandmaster Flash // Observer. 2013. October 19.

(обратно)

39

Peggy Noonan. Monday Morning // Wall Street Journal. 2012. November 5. -morning/.

(обратно)

40

Mark Spoonauer. The Ten Worst Tech Predictions of All Time // Laptop. 2013. August 7. blog.laptopmag.com/10-worst-tech-predictions-of-all-time.

(обратно)

41

Bryan Glick. Timing Is Everything in Steve Ballmer’s Departure — Why Microsoft Needs a New Vision // Computer Weekly Editor’s Blog. 2013. August 27. -blog/2013/08/timing-is-everything-in-steve.html.

(обратно)

42

«Starr Report: Narrative». Nature of President Clinton’s Relationship with Monica Lewinsky. Washington, DC: US Government Printing Office, 2004. Footnote 1128.

(обратно)

43

Sameer Singh. Tech-Thoughts. 2013. November 18. -thoughts.net/2013/11/smartphone-market-share-by-countryq3-2013.html#.VQM0QEJYW-Q.

(обратно)

44

Barry Ritholtz. 2010 Reminder: QE = Currency Debasement and Inflation // The Big Picture. 2013. November 15. -debasement-inflation/print/.

(обратно)

45

Похожая проблема возникает с предсказанием Стива Балмера относительно iPhone. Данные о доле iPhone, которые я предоставил, относятся к ситуации на рынке через 6 лет после запуска iPhone, а через семь лет это число было еще больше. Так что, в принципе, Балмер мог бы возразить, что в его предсказании подразумевался срок два-три года или пять лет. Это, по существу, способ защиты, противоположный формулировке «погодите, все еще будет». Пусть этот аргумент тенденциозен и своекорыстен, но его можно использовать, что приведет именно к тем препирательствам, которых мы хотим избежать при оценке точности прогноза.

(обратно)

46

Jonathan Schell. The Fate of the Earth and The Abolition. Stanford, CA: Stanford University Press, 2000. P. 183.

(обратно)

47

Brian Till. Mikhail Gorbachev: The West Could Have Saved the Russian Economy // Atlantic. 2001. June 16. -gorbachev-the-west-could-have-saved-the-russian-economy/240466/.

(обратно)

48

Sherman Kent. Estimates and Influence // Studies in Intelligence. 1968. Summer. P. 35.

(обратно)

49

Sherman Kent. Words of Estimative Probability / ed. Donald P. Steury // Sherman Kent and the Board of National Estimates. Washington, DC: History Staff, Center for the Study of Intelligence, CIA, 1994. P. 134–135.

(обратно)

50

Там же. P. 135.

(обратно)

51

Richard E. Neustadt and Ernest R. May. Thinking in Time. New York: Free Press, 1988.

(обратно)

52

Sherman Kent and the Profession of Intelligence Analysis. Center for the Study of Intelligence, Central Intelligence Agency. 2002. November. P. 55.

(обратно)

53

Там же.

(обратно)

54

David Leonhardt. When the Crowd Isn’t Wise // New York Times. 2012. July 7.

(обратно)

55

Henry Blodget. Niall Ferguson: Okay, I Admit It — Paul Krugman Was Right // Business Insider. 2012. January 30. -ferguson-paul-krugman-was-right-2012-1.

(обратно)

56

Результат Брайера «правильный», потому что побуждает прогнозиста высказывать свое настоящее мнение, а не подстраивать его под политические требования. Прогнозист, которого заботит только результат Брайера, выскажет свое искреннее мнение, что, допустим, есть 4 % вероятности, что Иран проведет ядерные испытания в 2015 году; но прогнозист, который переживает, что его назначат козлом отпущения, может поднять процент вероятности, чтобы не допустить возможных обвинений впоследствии — «но вы же говорили, что вероятность всего 4 %!». Результат Брайера предусматривает потери в репутации из-за самоуверенности, и они соответствуют финансовым потерям, которые несут игроки, допустившие такие же ошибки. Если вы не готовы сделать ставку в соответствии с вашим расчетом вероятности, пересчитайте вероятность. Glenn W. Brier. Verification of Forecasts Expressed in Terms of Probability // Monthly Weather Review 78. 1950. № 1. P. 1–3; Robert L. Winkler. Evaluating Probabilities: Asymmetric Scoring Rules // Management Science 40. 1994. № 11. P. 1395–1405.

(обратно)

57

Ларри Кудлов подходит под определение ежа в EPJ, но он не был анонимным участником этого проекта. И я определенно выбрал его не потому, что он консерватор. EPJ предоставляет много примеров ежей левого толка. На самом деле, как я продемонстрировал в EPJ, многие ежи, как левые, так и правые, когда их называют ежами, воспринимают это как комплимент, а не оскорбление. Они более резкие и решительные, чем уклончивые лисы. Помните битву партийных пиарщиков во время президентских выборов в 2004 году? Был ли Джон Керри гибким тактиком или скользким оппортунистом? Был ли Джордж У. Буш принципиальным лидером или догматичным тупицей? Лиса и еж — подвижные ярлыки.

(обратно)

58

Larry Kudlow. Bush Boom Continues // National Review. 2007. December 10. -boom-continues/larry-kudlow.

(обратно)

59

Larry Kudlow. Bush’s ‘R’ is for ‘Right’ // Creators.com. 2008. May 2. http://www. creators.com/opinion/lawrence-kudlow-bush-s-r-is-for-right.html.

(обратно)

60

Larry Kudlow. If Things Are So Bad… // National Review. 2008. July 25. 2008.

(обратно)

61

Энни Дьюк, в беседе с автором, 30 апреля 2013 года. Это не просто особенность игроков в покер. Представьте себе, что вы страдаете от бессонницы, не спали нормально несколько дней и в итоге вышли из себя и накричали на коллегу. Затем вы извиняетесь. Что этот инцидент говорит о вас? Он говорит о том, что вам нужен сон. Ни о чем более. Но представьте, что вы видите человека, который срывается, кричит, затем извиняется и объясняет, что страдает от бессонницы и не спал нормально уже несколько дней. Что этот инцидент говорит об этом человеке? По идее, он должен сказать о нем то же, что и о вас, но десятилетия исследований показывают, что вы сделаете другой вывод. Вы подумаете, что этот человек — придурок. Психологи называют это фундаментальной ошибкой атрибуции. Мы прекрасно знаем, что некоторые факторы, такие как бессонница, могут влиять на наше поведение, и мы справедливо относим наше поведение к этим факторам, но регулярно не делаем такое же допущение относительно других людей, а вместо этого считаем, что их поведение отражает их сущность. Почему этот парень повел себя как придурок? Потому что он и есть придурок. Это очень мощное предубеждение. Если студентку попросят произнести речь в защиту кандидата от республиканцев, наблюдатель сочтет, что она поддерживает Республиканскую партию, даже если студентка просто выполнила задание, причем даже в том случае, если наблюдатель — тот самый человек, который дал ей это задание! Посмотреть на вещи извне, с точки зрения других людей очень сложно. См.: Lee Ross. The Intuitive Psychologist and His Shortcomings: Distortions in the Attribution Process / ed. Leonard Berkowitz // Advances in Experimental Social Psychology. Vol. 10 New York: Academic Press, 1977. P. 173–220; Daniel T. Gilbert. Ordinary Personology / eds. Daniel T. Gilbert, Susan T. Fiske, and Gardner Lindzey // The Handbook of Social Psychology. Vol. 2. New York: Oxford University Press, 1998. P. 89–150.

(обратно)

62

В научных кругах это может быть хорошим карьерным ходом: застолбить провокативно экстремальную позицию по вопросам, в которых истина лежит в вязкой середине. Например, такой вопрос: заложен ли тип мышления в нашей личности, или мы можем его изменять, как меняем социальные роли? Вязко-серединный, но правдивый ответ: это зависит от гибкости человека и от влияния ситуации. Пример: прогнозисты в турнирах IARPA с системой открытого соревнования и публичными турнирными таблицами демонстрировали гораздо меньше излишней самоуверенности, чем участники более раннего проекта EPJ, гарантировавшего участникам анонимность. Один из итогов: разница между лисами и ежами играла гораздо меньше значения в турнирах IARPA.

(обратно)

63

Официальное слушание Оценки национальной безопасности в Белом доме по вопросу оружия массового разрушения в Ираке, октябрь 2001 года -wmd.html.

(обратно)

64

Кондолиза Райс в интервью с Вольфом Блитцером, CNN, 8 сентября 2002 года.

(обратно)

65

Комитет по исследованиям поведенческой и социальной науки с целью улучшения разведывательного анализа для национальной безопасности; Комиссия по поведенческой, когнтивной и сенсорной наукам; Отделение поведенческой и социальной науки и образования; Совет по национальным исследованиям. Intelligence Analysis for Tomorrow: Advances from the Behavioral and Social Sciences. Washington, DC: National Academies Press, 2011.

(обратно)

66

С точки зрения анализа рентабельности вопрос состоит в том, сколько США должны быть готовы заплатить за создание улучшенной системы определения вероятности, которая снизит риск двухтриллионной «ошибки», скажем, на 20–30 %. Согласно теории ожидаемой стоимости — сотни миллиардов долларов. По этим стандартам, проект «Здравое суждение» — самая выгодная сделка века. Но обратите внимание на то, что слово «ошибка» заключено в кавычки. В 2003 году вторжение в Ирак большинству казалось ошибкой. Но никто не знает, где бы мы сейчас оказались, если бы Саддам Хусейн удержался у власти, или сколько бы мы тратили на национальную безопасность в таком мире. Мое личное предположение: даже в мрачной альтернативной реальности турнир был бы удачной сделкой.

(обратно)

67

Комиссия по возможностям разведки США относительно оружия массового уничтожения. Report to the President of the United States. Washington, DC. 2005. March 31. P. 155.

(обратно)

68

Роберт Джервис, в беседе с автором, 27 марта 2013 года.

(обратно)

69

Комитет по исследованиям поведенческой и социальной науки с целью улучшения разведывательного анализа для национальной безопасности. Intelligence Analysis for Tomorrow. National Academies Press. 2011.

(обратно)

70

Подбор вопросов в зоне Златовласки был сложной задачей, требовавшей отсеивания слишком легких вопросов (имевших менее 10 или более 90 % вероятности) и неподатливо сложных (нельзя было ожидать, что кто-либо знает на них ответы). В свете вышесказанного команда генерации вопросов Майкла Горовица заслуживает признания.

(обратно)

71

Заслуга открытия этого приема принадлежит двум коллегам из Университета Пенсильвании: Лайлу Ангару и Джонатану Барону. Лайл несет ответственность за все алгоритмы, задействованные в нашем проекте, за исключением L2E, разработанного Дэвидом Скоттом в Университете Райса.

(обратно)

72

Дэвид Игнатиус. Слишком много трескотни // Washington Post. 2013. 1 ноября. Игнатиус, должно быть, беседовал с кем-то в правительстве, имеющим доступ к засекреченным источникам.

(обратно)

73

Там же. РС никогда не оспаривало слова Игнатиуса. Я верю в то, что он прав. На самом деле я готов рискнуть своей репутацией и предположить, что суперпрогнозисты обходили разведывательных аналитиков во все годы, когда их можно было сравнивать.

Настоящая причина, по которой результаты суперпрогнозистов лучше, чем результаты разведывательных аналитиков, неизвестна. Вряд ли дело в том, что суперпрогнозисты умнее или обладают большей широтой мышления. Я подозреваю, что они справились лучше, потому что относятся к прогнозированию как к культивируемому мастерству, в то время как аналитики работают внутри организации, которая воспринимает прогнозирование как побочную деятельность, а не как главное занятие аналитиков. Взять, к примеру, высказывание Томаса Фингара, бывшего председателя Национального совета по разведке: «Предсказания не являются — и не должны являться — целью стратегических аналитиков. <…> Их цель — определить самые важные течения в развитии событий, как они взаимосвязаны, куда они могут направляться, что служит движущей силой процесса и какие знаки могут свидетельствовать об изменении траектории». См.: Thomas Fingar. Reducing Uncertainty: Intelligence Analysis and National Security. Stanford, CA: Stanford University Press, 2011. P. 53, 74.

Мы с Томом Фингаром в 2010 году работали вместе в комиссии Государственного совета по исследованиям, которая убедила РС начать эксперименты в стиле IARPA, чтобы выявить, что именно работает. Том Фингар — мудрый и преданный слуга народа. И его заявление демонстрирует, почему РС вряд ли в ближайшее время займется взращиванием собственных суперпрогнозистов. Но как можно «определить, в каком направлении могут развиваться события», не делая при этом скрытых прогнозов?

Аналитики — не единственные профессионалы, которые отказываются признавать, как наполнена их работа скрытыми прогнозами. Возьмем журналиста Джо Клейна: «Профессор из Уортонской школы Пенсильванского университета хочет прицепить меня к компьютеру и посмотреть, как хорошо я делаю предсказания, — написал Джо Клейн в Time после того, как я пригласил его и других знатоков поучаствовать в турнире прогнозирования. — Спешу избавить его от лишних хлопот. Журналисты отлично себя показывают, когда нужно анализировать прошлое, неплохо описывают настоящее и просто ужасны, когда дело заходит о послезавтрашнем дне. Я прекратил делать предсказания сразу после того, как заверил Джейка Таппера из CNN, что Джорджа У. Буша никогда не выдвинут кандидатом в президенты от республиканцев после того, как он проиграл праймериз в Нью-Гемпшире в 2000-м». См.: -may-finally-do-a-budget-deal/.

Со всем уважением к Клейну — а я очень уважаю тех, кто признается в своих предсказательных провалах, — он не прав. Он не прекратил делать предсказания. Он просто перестал признавать их предсказаниями. «Разве не интересно, что даже более экстравагантные военные угрозы Северной Кореи не привлекают большого интереса СМИ в США? — писал Клейн незадолго до того, как объявил, что прекратил делать предсказания. — Никто на самом деле не ожидает, что начнется война. Но если это произойдет? Если Ким со своими угрозами атаковать как Южную Корею, так и США зайдет слишком далеко и не сможет взять свои слова обратно? Это маловероятно, но не невозможно». См.: -kim-who-cried-wolf/.

Так вот, «маловероятно, но не невозможно» — это предсказание. И подобных высказываний полно в других статьях Клейна, как и в работах любого другого эксперта. Как и в мыслях вообще кого угодно. Все мы делаем предсказания, причем постоянно.

Вывод: очень сложно научиться делать что-то лучше, если ты даже не осознаешь, что делаешь это.

(обратно)

74

Ellen Langer. The lllusion of Control // Journal of Personality and Social Psychology 3. 1975. № 2. August. P. 311–328.

(обратно)

75

Некоторые произведения в этом жанре — просто вопиющие экземпляры дурновкусия, как, например, Radical E — книга, которая призывала предпринимателей следовать примеру таких моделей, как корпорации Nortel и Enron, и была опубликована за 8 месяцев до банкротства последней. Но другие примеры опознать сложнее. Отсутствие у них предсказательной силы может оставаться незамеченным в течение десятилетий, даже на занятиях в лидирующих бизнес-школах. В 1994 году Джим Коллинз и Джерри Поррас написали «Построено на века: успешные привычки провидческих компаний» (Built to Last: Successful Habits of Visionary Companies), в которой исследовалась история 18 образцовых компаний и на основе этого исследования была разработана «отличная модель для компаний, которые будут долгое время процветать». Эта книга пользовалась большой популярностью и заслужила много похвал. Однако, как заметил профессор по бизнесу Фил Розенвейг, если бы Коллинз и Поррас были правы, мы бы как минимум могли ожидать, что 18 описанных компаний будут продолжать успешную деятельность. Коллинз и Поррас закончили исследование в 1990 году, и Розенвейг проверил, как обстояли дела у этих компаний в течение десяти лет с того момента. «Вы бы получили больше прибыли, если бы вложили деньги в паевой фонд, чем в провидческие компании Коллинза и Порраса». См.: Phil Rosenzweig. The Halo Effect… and the Eight Other Business Delusions That Deceive Managers. New York: Free Press, 2014. P. 98. И снова на сцене шимпанзе, играющий в дартс.

(обратно)

76

Степень корреляции между ростом отца и сына определяет, настолько вам нужно сдвинуть свое предсказание роста сына в сторону среднего арифметического роста в популяции (173 см). Если бы корреляция была идеальной — 1,0, мы бы основывали предсказание исключительно на росте отца (никакой регрессии к среднему значению). Если бы корреляция была равна 0, мы бы сдвинули предсказание в сторону среднего, не обращая внимания на рост отца. В нашем особом случае корреляция 0,5 — и мы поступим правильно, если сдвинем предсказание на 50 % к среднему значению.

(обратно)

77

Michael J. Mauboussin. The Success Equation: Untangling Skill and Luck in Business, Sports, and Investing. Boston: Harvard Business Review Press, 2012. P. 73.

(обратно)

78

-conventional-wisdom-on-oil-is-always-wrong/.

(обратно)

79

И приблизительно 90 % всех «активных» суперпрогнозистов, отвечавших как минимум на 50 вопросов за год, оказались в числе 20 % высшей категории, так что если они и падают, то не совсем уж низко. Это подразумевает, что соотношение мастерство/удача для суперпрогнозистов может быть выше, чем для обычных прогнозистов. Однако точное определение этого соотношения может оказаться непростой задачей. Величины варьируются в зависимости от отдельных суперпрогнозистов, периодов истории и типа вопросов. Если бы я рискнул предположить, то для активных суперпрогнозистов за последние четыре года это соотношение составляет как минимум 60⁄40 и, возможно, может доходить до такого максимума, как 90⁄10.

(обратно)

80

Сэнфорд Силлман, в беседе с автором, 15 февраля 2013 и 19 мая 2014 года.

(обратно)

81

B. A. Mellers, L. Ungar, K. Fincher, M. Horowitz, P. Atanasov, S. Swift, T. Murray, and P. Tetlock. The Psychology of Intelligence Analysis: Drivers of Prediction Accuracy in World Politics // Journal of Experimental Psychology: Applied 21. 2015. № 1. March. P. 1–14; B. A. Mellers, E. Stone, T. Murray, A. Minster, N. Rohrbaugh, M. Bishop, E. Chen, J. Baker, Y. Hou, M. Horowitz, L. Ungar, and P. E. Tetlock. Identifying and Cultivating ‘Superforecasters’ as a Method of Improving Probabilistic Predictions // Perspectives in Psychological Science. Forthcoming 2015.

(обратно)

82

Задание взято из Анкеты пригодности к прогнозированию, разработанной Грегом Митчеллом и Фредом Освальдом.

(обратно)

83

Анализ был заказан директором ЦРУ. В заключении говорилось, что если Штаты проиграют войну Вьетнаму, то это им дорого обойдется, но ужасные последствия, в которые верили политики, там не упоминались — и это был верный прогноз. Директор вручил его президенту Джонсону, но, поскольку полмиллиона солдат уже завязли в тропических болотах, Джонсону он не понравился. Он никогда никому об этом отчете не рассказывал. Макнамара узнал о его существовании только десятилетия спустя.

(обратно)

84

Robert McNamara. In Retrospect. New York: Vintage, 1996. P. 33.

(обратно)

85

Daniel J. Levitin. The Organized Mind: Thinking Straight in the Age of Information Overload. New York: Dutton, 2014.

(обратно)

86

Суперпрогнозисты считают, что метод Ферми, требующий от нас мужества совершать ошибки, — жизненно важный элемент их занятий. Представьте себе суперпрогнозиста, выступающего под псевдонимом Сапожник. Он работает инженером программного обеспечения в Вирджинии и почти ничего не знает о Нигерии. В 2012 году его спросили, вступит ли нигерийское правительство в официальные переговоры с группой джихадистов «Боко Харам». Он начал со взгляда снаружи и рассчитал процент успеха прошлых попыток вести переговоры с террористическими группами вообще и «Боко Харам» в частности. Он вывел среднее из двух своих подсчетов (0 % успеха переговоров с «Боко Харам» и 40 % успеха переговоров с повстанцами вообще). Затем он переключился на взгляд изнутри и проанализировал возможности каждой стороны. Правительство хочет сохранить хорошие отношения с умеренными исламистами, которые стремятся быть посредниками между правительством и террористами. «Боко Харам» также могла быть заинтересована в том, чтобы по крайней мере появиться на переговорах. Он также учел множество слухов о незаконченных переговорах. Но он взвесил эти факты и радикализм «Боко Харам» и сделал предположение о 30 %-ной вероятности. После этого он соединил взгляд снаружи и изнутри, получил 25 %-ную вероятность и рассчитал уменьшение этой цифры по мере приближения к финальной дате. Результат расчетов, основанных на всех этих, возможно, ошибочных выводах: высшие 10 % результата Брайера при ответе на вопрос, который получил массу ложноположительных ответов из-за слухов о незаконченных переговорах.

Или представьте себе суперпрогнозиста Регину Джозеф, которая рассмотрела вопрос о риске еще одного взрыва эпидемии птичьего гриппа в Китае. Регина имела опыт работы аналитиком по политическим рискам, также ее разнообразная карьера включала в себя работу в электронных СМИ и тренировку олимпийской женской сборной США по фехтованию, но с эпидемиологией она никогда раньше не сталкивалась. Она также начала со взгляда снаружи: как часто число пострадавших от птичьего гриппа преодолевало пороговую величину (около 80 %)? Однако сезон гриппа был уже на 1/4 завершен, так что она снизила процент до 60. Затем она приступила к взгляду изнутри, обратила внимание на улучшившуюся политику народного здравоохранения и систему предупреждения. Все это заставило ее снизить процент до 40 — и со временем она еще сильнее его снизила. Окончательный результат не блестящий, но лучше, чем у 85 % прогнозистов.

Или рассмотрим пример Велтона Чэнга, отставного офицера с боевым опытом в Ираке. Он начал рассматривать вопрос о вероятности взятия Алеппо Свободной сирийской армией в 2013 году со взгляда снаружи: сколько времени потребуется нападающему, даже превосходящему противника по военной мощи, чтобы занять такое крупное урбанистическое образование, как Алеппо? Короткий ответ: от 10 до 20 % базовой вероятности успеха. Затем Велтон обратился ко взгляду изнутри, обнаружил, что ССА не превосходит противника по военной мощи, — и еще сильнее снизил процент вероятности. Итог: его результат Брайера по этому вопросу попал в лучшие 5 %.

Поразительно, как много приблизительных прикидок стоят за очень даже хорошими прогнозами. Перед нами не стоит выбора, делать грубые допущения или нет, мы выбираем, делать ли их явно или тайно.

(обратно)

87

Билл Флэк, в беседе с автором, 5 августа 2014 года.

(обратно)

88

Peggy Noonan. The Presidential Wheel Turns // Wall Street Journal. 2013. April 26.

(обратно)

89

Amos Tversky and Daniel Kahneman. Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases // Science 185 (4157). P. 1124–1131.

(обратно)

90

Брюс Буэно де Мескита в The Predictioneer’s Game (New York: Random House, 2009) предлагает элегантный, основанный на теории игр подход к сбору оценок вероятности при взгляде изнутри. Задайте конкретные вопросы: «Кто ключевые игроки?», «Насколько каждый из них могущественен?», «Чего хочет каждый из них?», «Насколько они этого хотят?». Затем протестируйте возможные комбинации. Буэно де Мескита также благоразумно использует мудрость толпы. Он обычно просит множество экспертов ответить на каждый из вопросов, которые предполагает взгляд изнутри. Насколько его техника сочетается с техникой суперпрогнозистов — неизвестно, но в принципе это вполне познаваемо.

(обратно)

91

Ответ на вопрос в итоге получился утвердительным, так что можно сказать, что результат Дэвида был бы еще лучше, если бы он просто использовал Перспективу «за кончиком носа». Легкость, с которой можно было вообразить еще один террористический акт сразу после инцидента с Charlie Hebdo, конвертировалась бы в высокую степень вероятности, и это было бы верно, но суперпрогнозисты демонстрируют такие хорошие результаты, отвечая на разные вопросы, оттого что подвергают интуицию системы 1 тщательной проверке системой 2. По подсказке внимательного читателя Дэвид предложил следующее исправление: если ежедневная вероятность атаки 1,8/365, то вероятность атаки в следующие 69 дней будет 1,0– (1,0–1,8/365)χ69, что составляет 0,29 (а не 0,34).

(обратно)

92

Stefan Herzog and Ralph Hertwig. The Wisdom of Many in One Mind // Psychological Science 20. 2009. № 2. February. P. 231–237.

(обратно)

93

George Soros. Soros on Soros: Staying Ahead of the Curve. New York: Wiley, 1995.

(обратно)

94

Исследователи часто используют систему кодирования интегративной комплексности для оценки этого образа мышления, основанного на схеме теза — антитеза — синтез (система была разработана Питером Сьюдфелдом, моим первым наставником). Один из основных выводов заключается в том, что интегративно-комплексные мыслители более устойчивы к предрассудкам системы 1. См.: P. E. Tetlock and J. I. Kim. Accountability and Judgment in a Personality Prediction Task // Journal of Personality and Social Psychology 52. 1987. P. 700–709; P. E. Tetlock, L. Skitka, and R. Boettger. Social and Cognitive Strategies of Coping with Accountability: Conformity, Complexity, and Bolstering // Journal of Personality and Social Psychology 57. 1989. P. 632–641. Однако есть ситуации, в которых они оказываются в невыгодном положении. См.: P. E. Tetlock and R. Boettger. Accountability: A Social Magnifier of the Dilution Effect // Journal of Personality and Social Psychology 57. 1989. P. 388–398; P. E. Tetlock and R. Boettger. Accountability Amplifies the Status Quo Effect When Change Creates Victims // Journal of Behavioral Decision Making 7. 1994. P. 1–23; P. E. Tetlock and A. Tyler. Churchill’s Cognitive and Rhetorical Style: The Debates Over Nazi Intentions and Self-Government for India // Political Psychology 17. 1996. P. 149–170.

(обратно)

95

Для знакомства с качествами «большой пятерки» и фактором открытости см.: Oliver P. John and Sanjay Srivastava. The Big Five Trait Taxonomy: History, Measurement, and Theoretical Perspectives / eds. Lawrence A. Pervin and Oliver P. John // Handbook of Personality: Theory and Research. 2nd ed. New York: Guilford Press, 1999. P. 102–138; Robert R. McCrae. Social Consequences of Experiential Openness // Psychological Bulletin 120. 1996. № 3. P. 323–337. Степень потребности в когнитивной деятельности и активной непредвзятости коррелирует с общей открытостью новым идеям и впечатлениям.

(обратно)

96

Лайонел Левин, в беседе с автором, 14 февраля 2013 года.

(обратно)

97

Леон Панетта, в беседе с автором, 6 января 2014 года.

(обратно)

98

Настоящая Майя, возможно, тоже мыслит как суперпрогнозист. В своих мемуарах Worthy Fights (New York: Penguin, 2014) Панетта вспоминает, что, когда он попросил офицера, которая была прототипом Майи, сказать, какова, по ее мнению, вероятность того, что в комплексе сооружений находится Усама бен Ладен, она не сказала: «Сто процентов», а быстро и четко ответила: «Девяносто пять процентов».

(обратно)

99

Mark Bowden. The Finish: The Killing of Osama Bin Laden. New York: Atlantic Monthly Press, 2012. P. 158–162.

(обратно)

100

Baruch Fischhoff and Wändi Bruine de Bruin. Fifty-Fifty = 50 %? // Journal of Behavioural Decision Making 12. 1999. P. 149–163.

(обратно)

101

Эта дискуссия поднимает более глубокие вопросы, касающиеся того, как люди используют вероятностные оценки при принятии решений. Классическая модель ожидаемой полезности намекает, что любое изменение в степени вероятности имеет значение, потому что люди умножают вероятность каждого возможного последствия на полезность этого последствия, а затем суммируют скрещенные произведения, чтобы рассчитать общую привлекательность варианта. Если мы делаем упрощающее допущение только одного последствия варианта нападения, то увеличение степени вероятности местонахождения Усамы с 50 до 75 % должно повысить общую привлекательность нападения на 50 %. Более качественная и психологически реалистичная модель известна как выбор на основе аргументов. В этом случае изменение степени вероятности имеет значение только в случае, если фактор в результате становится хорошей причиной что-то сделать или, наоборот, перестает быть таковой. Если Обама пребывал в нерешительности до встречи, его слова «пятьдесят на пятьдесят» после встречи означают, что ему не хватило каких-то аргументов, которые подвинули бы стрелку на его вероятностном циферблате достаточно далеко, чтобы принять решение. См.: Eldar Shafir, Itamar Simonson, and Amos Tversky. Reason-based Choice // Cognition 49. 1993. P. 11–36. Как раз здесь применение ранее описанного метода «экстремации» всех вероятностных суждений в совокупности могло бы сыграть большую роль. В зависимости от разнообразия ракурсов советчиков, оно могло бы сдвинуть срединное суждение советчиков с 75 до, скажем, 90 % — и этого могло бы быть достаточно, чтобы президент сказал: «Ладно, теперь я вижу основания действовать». В этом случае изменения степени вероятности имеют значение только тогда, когда они приводят к пересечению барьера, за которым появляются основания для действия.

(обратно)

102

Аргументированное развернутое изложение этого вопроса см.: Richard Zeckhauser and Jeffrey Friedman. Handling and Mishandling Estimative Probability: Likelihood, Confidence, and the Search for Bin Laden // Intelligence and National Security 30. 2015. № 1. January. P. 77–99.

(обратно)

103

Краткое изложение исследования см.: Daniel Kahneman. Thinking, Fast and Slow. New York: Farrar, Straus and Giroux, 2011.

(обратно)

104

Это неприятие неопределенности лежит в основе парадокса Эллсберга, названного в честь Дэниела Эллсберга, который открыл его в своей дипломной работе задолго до того, как прославился, предав гласности документы Пентагона. В самой простой версии проблемы существует две урны. В одной урне находятся 50 белых камушков и 50 черных камушков. Внутри второй урны смесь белых и черных камушков в неизвестной пропорции. Там может быть 99 белых камушков и 1 черный, может быть 98 белых и 2 черных и т. д., все возможные варианты, включая 1 белый камушек и 99 черных. Теперь вам предстоит тянуть камушек из одной из урн. Если вытянете черный камушек, вы выиграете денежный приз. Так какую же из урн вы предпочтете? Не требуется длительных размышлений, чтобы понять, что шансы вытянуть черный камушек из обоих урн равны. Тем не менее, как показал Эллсберг, люди явно предпочитают первую урну. Урны отличаются неопределенностью. В случае с обеими урнами неизвестно, вытянешь ли ты черный или белый камушек, но в случае с первой урной, в отличие от второй, нет неопределенности относительно ее содержания, и этого достаточно, чтобы она оказалась значительно более предпочитаемым выбором. Неприятие неопределенности даже заставляет людей предпочитать определенность какого-то плохого факта его вероятности. Исследователи продемонстрировали, что люди, которым сделали колостомию, и они знали, что она постоянная, через шесть месяцев чувствовали себя счастливее, чем люди с колостомией, которая могла быть, а могла и не быть постоянной. См.: Daniel Gilbert. What You Don’t Know Makes You Nervous // New York Times. 2009. May 20. -you-dont-know-makes-you-nervous/.

(обратно)

105

J. F. Yates, P. C. Price, J. Lee, and J. Ramirez. Good Probabilistic Forecasters: The ‘Consumer’s’ Perspective // International Journal of Forecasting 12. 1996. P. 41–56.

(обратно)

106

В книге «Понимать риски» (Risk Savvy. New York: Viking, 2014) психолог Герд Гигеренцер показал, как берлинцы часто неправильно интерпретируют ежедневные прогнозы погоды. Неправильное понимание «30 % вероятности дождя завтра» включает в себя: а) завтра 30 % времени будет идти дождь; б) дождь будет идти над 30 % территории Берлина; в) 30 % синоптиков предсказывают дождь. Понять прогнозы правильно гораздо сложнее: когда метеорологи оценивают погодные условия в районе Берлина в данный момент и подключают к работе свои лучшие модели, то совокупность факторов приводит их к тому, что есть 30 % вероятности того, что завтра будет дождь. Или можно взглянуть на это по-другому, используя компьютерные симуляции Лоренца: если мы прогоним погоду в Берлине тысячу раз, с незначительными поправками на эффект бабочки при ошибочном измерении предыдущих условий, например, ветра и атмосферного давления, то в 30 % компьютерно воссозданных миров будет идти дождь. Неудивительно, что жители Берлина предпочитают более понятные упрощения.

(обратно)

107

David Leonhardt. How Not to Be Fooled by Odds // New York Times. 2014. October 15.

(обратно)

108

Роберт Рубин, в беседе с автором, 28 июня 2012 года.

(обратно)

109

William Byers. The Blind Spot: Science and the Crisis of Uncertainty. Princeton, NJ: Princeton University Press, 2011. P. VII.

(обратно)

110

Там же. P. 56.

(обратно)

111

См., например: Samuel Arbesman. The Half-Life of Facts: Why Everything We Know Has an Expiration Date. New York: Current, 2012.

(обратно)

112

Jacob Weisberg. Keeping the Boom from Busting // New York Times. 1998. July 19.

(обратно)

113

Роберт Рубин, в беседе с автором.

(обратно)

114

Прогнозисты или алгоритмы могли бы иметь огромное преимущество, если бы умели предсказывать непредсказуемость (в финансовых терминах — волатильность). Например, экстремирующий агрегационный механизм, который бы «знал», когда нужно сдать назад и умерить прогнозы, мог бы избежать налагаемых взысканий в виде большого результата Брайера, который ждет все экстремизирующие алгоритмы, которые слепо превращают 75 % в, скажем, 90 %. Я не хочу сказать, что суперпрогнозисты овладели этой загадочной наукой. Хотя они обходят обычных прогнозистов в периоды как исторических потрясений, так и спокойствия, в кризисные времена их отрыв сокращается. Я вернусь к этой проблеме в главе 11, когда буду рассказывать о критике, которой Нассим Талеб подверг турниры.

(обратно)

115

Новички в прогнозировании часто спрашивают: почему просто не сказать — 0,5, «подбрасывание монеты», каждый раз, когда они «ничего не знают» о проблеме? Есть несколько причин. Одна — риск попасть в плен внутренних противоречий. Представьте, что вас спросили, закроется ли индекс фондового рынка Nikkei выше 20 000 к 30 июня 2015 года. Ничего об этом не зная, вы скажете, что вероятность 0,5. А теперь представьте, что вас спросили, закроется ли он выше 22 000, и вы опять говорите — 0,5, или между 20 000 и 22 000, и снова ваш ответ — 0,5. Чем больше возможностей дают вопросы, тем более очевидным становится, что постоянное использование 0,5 приводит к назначению бессвязных вероятностей, которые значительно превысят 1,0. См.: Amos Tversky and Derek Koehler. Support Theory: A Nonextensional Representation of Subjective Probability // Psychological Review 101. 1994. № 4. P. 547–567. Также, даже когда людям кажется, что они ничего не знают, они обычно знают хотя бы кое-что, что может дать подсказку, достаточную, чтобы хотя бы немного сдвинуться от максимальной неопределенности. Астрофизик Дж. Ричард Готт демонстрирует, что должны делать прогнозисты, когда они знают только о том, как долго на данный момент длится какое-то событие (гражданская война, рецессия или эпидемия). В этом случае стоит встать на позицию «коперниковой скромности» и допустить, что в той точке времени, в которой вы находитесь и наблюдаете за явлением, нет ничего особенного. Например, если сирийская гражданская война на момент постановки вопроса IARPA продолжалась два года, представьте, что вероятность того, что вы находитесь в самом ее начале (она длилась еще только 5 % времени) или уже ближе к концу (допустим, она длилась уже 95 % времени), одинакова. Теперь вы можете сконструировать грубую доверительную полосу возможностей: что война может продлиться либо 1/39 от 2 лет (т. е. меньше месяца), либо 39χ2, т. е. 78 лет. Может быть, это и не блестящий результат, но это лучше, чем сказать «от нуля до бесконечности». И если 78 лет кажется вам смехотворно долгим периодом, то, значит, вы не соблюли базовое правило, согласно которому должны «ничего не знать». Вы только что представили взгляд снаружи на войны вообще (то есть знаете, что очень мало войн продолжалось такое длительное время). Иными словами, вы в самом начале пути к тому, чтобы стать хорошим прогнозистом. См.: Richard Gott. Implications of the Copernican Principle for Our Future Prospects // Nature 363. 1993. May 27. P. 315–320.

(обратно)

116

Брайан Лабатт, в беседе с автором, 30 сентября 2014 года.

(обратно)

117

B. A. Mellers, E. Stone, T. Murray, A. Minster, N. Rohrbaugh, M. Bishop, E. Chen, J. Baker, Y. Hou, M. Horowitz, L. Ungar, and P. E. Tetlock. Identifying and Cultivating ‘Superforecasters’ as a Method of Improving Probabilistic Predictions // Perspectives in Psychological Science. 2015.

(обратно)

118

Charlie Munger. A Lesson on Elementary Worldly Wisdom // address to the University of Southern California Marshall School of Business. 1994. April 14. /a-lesson-on-worldly-wisdom/.

(обратно)

119

В голову приходит печально известное выражение «годится для работы в правительстве». Финансовые аналитики бьются над тем, чтобы точно понять, верна ли разница оценок опций, которые находятся между тонкими вероятностными градациями, вроде 1/1000 и 1/100 000 вероятности обвала рынка. Здравый смысл подсказывает, что, если задание можно выполнить и его выполнение принесет достаточную выгоду, люди в конце концов с ним справятся. В этом свете, однако, наблюдается тревожная тенденция: люди гораздо больше интересуются исследованием границ градации в частном секторе, нежели в государственном. Разве не стоит ожидать от органов национальной безопасности при оценке террористической угрозы той же скрупулезности, которую демонстрируют работники банка Golden Sachs при оценке рыночных тенденций? Конечно, нет никакой гарантии, что старания увеличить степень градации увеличат также и точность. Оптимальной градацией для решения многих проблем уровня НСР, возможно, окажется пяти- или семипроцентная шкала, которую они ввели. Но из-за нехватки любопытства среди антиквантовых аналитиков сложно сделать вывод, возможны ли эти улучшения.

(обратно)

120

Перевод Р. Райт-Ковалевой. — Примеч. ред.

(обратно)

121

Kurt Vonnegut. Slaughterhouse-Five. New York: Dell Publishing, 1969. P. 76–77, 116.

(обратно)

122

Oprah Winfrey. Commencement address. Harvard University. 2013. May 30. -commencement-address/.

(обратно)

123

Konika Banerjee and Paul Bloom. Does Everything Happen for a Reason? // New York Times. 2014. October 17.

(обратно)

124

J. A. Updegraff, R. Cohen Silver, and E. A. Holman. Searching for and Finding Meaning in Collective Trauma: Results from a National Longitudinal Study of the 9/11 Terrorist Attacks // Journal of Personality and Social Psychology 95. 2008. № 3. P. 709–722.

(обратно)

125

Laura Kray, Linda George, Katie Liljenquist, Adam Galinsky, Neal Roese, and Philip Tetlock. From What Might Have Been to What Must Have Been: Counterfactual Thinking Creates Meaning // Journal of Personality and Social Psychology 98. 2010. № 1. P. 106–118.

(обратно)

126

Роберт Шиллер, в беседе с автором, 13 августа 2013 года.

(обратно)

127

Дэвид Будеску и Ева Чен изобрели метод оценивания суперпрогнозистов по весомости вклада, который придает особую значимость тем, кто увидит истину прежде остальных; см.: D. V. Budescu and E. Chen. Identifying Expertise to Extract the Wisdom of Crowds // Management Science 61. 2015. № 2. P. 267–280.

(обратно)

128

Даг Лорч, в беседе с автором, 30 сентября 2014 года. Вопрос о льдах Северного Ледовитого океана, как и вопрос об Арафате и полонии (и другие), нажал на идеологические красные кнопки многих прогнозистов. За маленькими вопросами они увидели большие. И большие были возмутителями спокойствия: «Реально ли глобальное потепление?», «Убил ли Израиль Арафата?». Прогнозисты попались в ловушку приема «заманить и подменить». Они заменили узкоспециальный сложный вопрос другим, эмоционально заряженным, который, по их мнению, требовал эмоционального же ответа. За это они поплатились резким увеличением результата Брайера.

(обратно)

129

Билл Флэк, в беседе с автором, 5 августа 2014 года.

(обратно)

130

G. Edward White. Earl Warren: A Public Life. New York: Oxford University Press, 1987. P. 69.

(обратно)

131

Защитники Уоррена могут возразить, что риск недооценить угрозу превышал риск переоценки, поэтому Уоррен предпочел быть осторожным. Роберт Гейтс использовал похожие аргументы, объясняя свой скептицизм по отношению к намерениям Горбачева в ту пору, когда был аналитиком ЦРУ. В EPJ я назвал этот маневр защитой в стиле «Я совершил правильную ошибку» — и признал, что иногда он аргументирован. Но упорство, с которым Уоррен вплоть до конца войны защищал свою точку зрения, бросает сомнение на подобную защиту. Даже годы спустя окончания войны Уоррен настаивал на своей правоте. Только в мемуарах, написанных им в 1971 году, он выражает сожаление. См.: G. Edward White. The Unacknowledged Lesson: Earl Warren and the Japanese Relocation Controversy // Virginia Quarterly Review 55. 1979. Autumn. P. 613–629.

(обратно)

132

John DeWitt. Final Report: Japanese Evacuation from the West Coast. 1942. .

(обратно)

133

Jason Zweig. Keynes: He Didn’t Say Half of What He Said. Or Did He? // Wall Street Journal. 2011. February 11. -he-didnt-say-half-of-what-he-said-or-did-he/.

(обратно)

134

Charles A. Kiesler. The Psychology of Commitment: Experiments Linking Behavior to Belief. New York: Academic Press, 1971.

(обратно)

135

Жан-Пьер Бегон, в беседе с автором, 4 марта 2013 года.

(обратно)

136

P. E. Tetlock and Richard Boettger. Accountability: A Social Magnifier of the Dilution Effect // Journal of Personality and Social Psychology 57. 1989. P. 388–398.

(обратно)

137

Одна из самых ранних демонстраций чрезмерной волатильности цен на рынке ценных бумаг — см.: Robert Shiller. Do Stock Prices Move Too Much to Be Justified by Subsequent Changes in Dividends? // National Bureau of Economic Research Working Paper. 1980. № 456; Terrance Odean. Do Investors Trade Too Much? // American Economic Review 89. 1999. № 5. P. 1279–1298.

(обратно)

138

John Maynard Keynes. The General Theory of Employment, Interest, and Money. Create Space Independent Publishing Platform, 2011. P. 63.

(обратно)

139

Burton Malkiel. A Random Walk Down Wall Street / rev. and updated ed. NewYork: W. W. Norton, 2012. P. 240.

(обратно)

140

Там же. P. 241. Обратите внимание, что в сравнение частоты торговли включены люди, которые принимают решение торговать. Так называемая высокочастотная торговля осуществляется компьютерами и алгоритмами — и это совсем другое.

(обратно)

141

Тим Минто, в беседе с автором, 15 февраля 2013 года.

(обратно)

142

Sharon Bertsch McGrayne. The Theory that Would Not Die. Yale University Press, 2011. P. 7.

(обратно)

143

Jay Ulfelder. Will Chuck Hagel Be the Next SecDef? A Case Study in How (Not) to Forecast // Dart-Throwing Chimp. 2013. February 9. -chuck-hagel-win-senate-approval-a-case-study-in-how-not-to-forecast/. Рикс сделал достаточно распространенную ошибку. В статье New York Times от 16 марта 2015 года Дэвид Леонхардт предупреждает о склонности экспертов слишком бурно реагировать на оплошности кандидатов (как, например, на высказывание Барака Обамы о том, что пристрастие американского рабочего класса к оружию и религии вызвано экономической неудовлетворенностью; или на бранное слово, которое Джордж У. Буш употребил в адрес журналиста, не зная, что запись беседы все еще ведется). Леонхардт справедливо напоминает прогнозистам, что на выборы в основном влияют глобальные политические факторы — такие как экономика и демография (From the Upshot’s Editor: Political Mysteries).

(обратно)

144

По моему мнению, Ульфельдер в этом споре был более убедителен, но это мнение, а не математический факт. Можно использовать Байеса для того, чтобы защитить Рикса. Как? Найти альтернативную базовую ставку, чтобы установить другую изначальную вероятность. Взамен 96 % (процент кандидатов в министры обороны, которые были одобрены Сенатом) можно предложить другую базовую ставку: если в новостях появляется вызывающая беспокойство кандидатура, как часто она проходит? Мое предположение — в 60 или 70 % случаев. Объединяем две базовые ставки и получаем априорную вероятность около 80 %. Итоговый результат: ошибка Рикса уже не так значительна, как раньше. Никогда не забывайте: прогнозирование событий реальной жизни — не только наука, но и искусство. Ulfelder. Will Chuck Hagel Be the Next SecDef?

(обратно)

145

Психологи провели сотни лабораторных исследований, которые тестируют степень профессионализма людей при корректировке результатов Байеса. В отличие от запутанных проблем реальной жизни, которыми интересуется IARPA, у этих лабораторных проблем есть четкие верные или неверные байесовские решения. Представьте, что вы наугад тянули шары (с пополнением) из урны — и есть вероятность 50/50, что урна содержит либо 70 шаров красного цвета и 30 синего, либо 70 синего и 30 красного. Вы вытянули 8 красных и 5 синих. Насколько вы должны изменить мнение, что теперь тянете из урны 50/50? Правильный байесовский ответ — 0,92, но большинство людей не принимают свидетельства достаточно серьезно и называют число ближе к 70 %. Используя подобные задания, Барбара Меллерс продемонстрировала, что суперпрогнозисты значительно лучше в байесовских подсчетах, чем другие прогнозисты. См.: B. A. Mellers, E. Stone, T. Murray, A. Minster, N. Rohrbaugh, M. Bishop, E. Chen, J. Baker, Y. Hou, M. Horowitz, L. Ungar, and P. E. Tetlock. Identifying and Cultivating ‘Superforecasters’ as a Method of Improving Probabilistic Predictions // Perspectives in Psychological Science. Forthcoming 2015.

(обратно)

146

Мэри Симпсон, в беседе с автором, 26 апреля 2013 года.

(обратно)

147

Популярное изложение исследования Двек см.: Carol Dweck. Mindset: The New Psychology of Success. New York: Ballantine Books, 2006. P. 18, 23.

(обратно)

148

Тут можно сделать вывод, что люди с фиксированным мышлением занимают в жизни невыгодное положение, потому что а) упускают возможности, которыми пользуются люди с мышлением роста, и б) лучше попытаться и потерпеть неудачу, чем не пытаться совсем. Но все еще непонятно, чьи взгляды на жизнь ближе к объективной реальности. Этот вопрос ведет нас к старому спору о природе и воспитании, яме, которую я осторожно обойду — разве что предупрежу еще раз о дихотомиях «или — или». Как сейчас выясняется благодаря исследованиям бихевиоральной генетики, природа или воспитание в реальности встречаются гораздо реже, чем природа и воспитание: ДНК в каждой клетке наших тел и мир, в котором мы рождаемся, взаимодействуют сложными путями. Природа не всем младенцам дает шансы стать Эйнштейном, Бетховеном, профессиональным баскетболистом или суперпрогнозистом. Но внутри этих рамок возможно огромное количество вариантов. Кем мы становимся и чего достигаем — зависит от возможностей в нашем мире и нашей готовности ими воспользоваться.

(обратно)

149

John F. Wasik. John Maynard Keynes’s Own Portfolio Not Too Dismal // New York Times. 2014. February 11. -money/john-maynard-keyness-own-portfolio-not-too-dismal.html. См. также: David Chambers and Elroy Dimson. Retrospectives: John Maynard Keynes, Investment Innovator // Journal of Economic Perspectives 27. 2013. № 3. Summer. P. 213–228.

(обратно)

150

Wasik. John Maynard Keynes’s Own Portfolio Not Too Dismal.

(обратно)

151

John Maynard Keynes. Essays in Biography. Eastford, CT: Martino Fine Books, 2012. P. 175.

(обратно)

152

Noel F. Busch. Lord Keynes // Life. 1945. September 17. P. 122.

(обратно)

153

Michael Polanyi. Personal Knowledge. Chicago: University of Chicago Press, 1958. P. 238.

(обратно)

154

Если этот анализ верен, не только суперпрогнозисты, но и все прогнозисты, которые записались на турнир IARPA и не забросили его, должны, практикуясь, улучшить свои результаты. Правда ли все так? В идеальном мире это было бы легко выяснить: мы бы поместили результаты Брайера прогнозистов в график и посмотрели, улучшаются ли они со временем. Но мы не живем в таком мире, и узнать ответ на этот вопрос непросто. Добровольцы GJP не пытаются решить задачи в лаборатории, где сложность может поддерживаться на одном и том же уровне. В таком случае, если результат улучшается со временем, это означает, что у человека все лучше получается решать задачи. Но события реального мира, которые нужно прогнозировать, — не лабораторные задания. История постоянно изменяется, и сложность задач прогнозирования скачет туда-сюда. Так что, если мы посмотрим на точность прогнозиста в течение какого-то периода и увидим улучшение, можем сделать вывод, что либо у него лучше получается, либо вопросы стали проще. Отчасти эту проблему можно решить, если посмотреть на корреляцию между интеллектом и точностью с течением времени. Если она остается примерно одинаковой, значит, улучшения навыков, приобретенных в ходе турнира, у прогнозиста нет. Если же корреляция со временем снижается, это может указывать на уменьшающуюся роль природного интеллекта и увеличивающуюся роль навыков. Это далеко от идеального измерения, но, если бы я гнался за платоновским идеалом, я бы не покинул стены лаборатории. Результат? Корреляция с интеллектом на самом деле снижается. Это говорит нам о том, что практика действительно улучшает навыки прогнозистов.

(обратно)

155

Чтение этой сноски может помочь вам сэкономить гораздо больше денег, чем вы потратили на книгу. Чрезмерная уверенность может дорого стоить. Представьте двух людей, которые решают, вложить ли им 100 000 долларов пенсионных сбережений в биржевой индексный фонд, который приносит среднюю прибыль (средний S&P 500), или в фирму «Альфа», активно управляемый экспертами фонд, который обещает, что доходы будут превышать средние рыночные. Начав с предполагаемых фактов — что активные фонды далеко не каждый год обходят по доходам пассивные и что фирма «Альфа» берет за управлением фондами 1 % в год, а пассивный фонд 0,1 %, — мы можем рассчитать совокупную (за 30 лет) стоимость переоценки умения выбирать победителей. Допустим, оба фонда приносят доход 10 % до взятия платы за управление (получается, это будет 9,9 % от пассивного фонда и 9 % от активного), после повторного инвестирования прибыли более скромный инвестор получит $ 1 698 973, а самоуверенный инвестор — только $ 1 327 000. Разница в $ 371 973 — это высокая цена за когнитивную иллюзию. Конечно, заданные факты были условными, и если их изменить, цифры тоже могут измениться в пользу тех, кто охотится за активными менеджерами. Однако существующие свидетельства говорят о том, что более скромная и ленивая стратегия работает лучше. См.: Jeff Sommer. How Many Mutual Funds Routinely Rout the Market? Zero // New York Times. 2015. March 15. Это исследование позволяет предположить, что даже суперпрогнозисты не смогут превзойти глубоколиквидные рынки, на которых множество очень умных биржевых игроков с хорошими капиталами постоянно предугадывают действия друг друга. Это предположение никогда не проверялось, но суперпрогнозисты могут превзойти менее ликвидные и глубокие рынки (см. главу 9).

(обратно)

156

B. R. Forer. The Fallacy of Personal Validation: A Classroom Demonstration of Gullibility // Journal of Abnormal and Social Psychology 44. 1949. № 1. P. 118–123.

(обратно)

157

Жан-Пьер Бегон, в беседе с автором, 4 марта 2013 года.

(обратно)

158

Эксперт по энергетике Вацлав Смил вспоминал, как в 1975 году идеально предсказал потребление Китаем энергии в 1985 и 1990 годах, а также как в 1983 году он предугадал, какой будет мировая потребность в энергии в 2000-м. См.: Vaclav Smil. Energy at the Crossroads. Cambridge, MA: MIT Press, 2005. P. 138. Впечатляюще? Смил раскрыл свои прогнозы и продемонстрировал, что они были основаны на неверных суждениях, но при их сложении получилось правильное число — по случайности. Слишком большое количество прогнозистов на месте Смила воскликнули бы: «Получилось!» и стали делать новые прогнозы, используя те же методы.

(обратно)

159

Дэвин Даффи, в беседе с автором, 18 февраля 2013 года. Мой предыдущий EPJ-проект выявил, что экспертам с типом мышления лисы легче признавать, что им могло просто повезти, когда они делали свои лучшие прогнозы. P. E. Tetlock. Close-Call Counterfactuals and Belief-System Defenses: I Was Not Almost Wrong But I Was Almost Right // Journal of Personality and Social Psychology 75. 1998. P. 639–652.

(обратно)

160

Чем больше в турнирах роль случайности, тем сильнее риск, что прогнозисты забросят оттачивание мастерства. Но случайность может подстегивать и в оптимальных дозах мотивировать прогнозистов прикладывать усилия к решению задач и переходить на новый уровень. Как кажется, в покере есть именно эта оптимальная величина удачи. В отличие от покера, однако, в геополитических турнирах пропорции удачи и мастерства могут очень резко меняться, от 90/10 в пользу мастерства до 90/10 в пользу удачи. Прогнозистам нужен такой запас выдержки, которым обладал Марк Аврелий, чтобы справляться с миром, который может внезапно преобразоваться в совсем другой — и это может случиться несколько раз за их карьеру. Представьте концертирующего пианиста, который периодически вынужден играть на перепутанных местами клавишах. Это может оказать сильное деморализующее воздействие.

(обратно)

161

См. анализ сайта The PolitiFact.com по ссылке -tifact.com/truth-o-meter/article/2008/sep/09/e-mail-heardround-world/.

(обратно)

162

Энн Килкенни, в переписке по электронной почте с автором, 5 января 2014 года.

(обратно)

163

Шлезингер цитируется в: Irving L. Janis. Victims of Groupthink: A Psychological Study of Foreign-Policy Decisions and Fiascoes. Boston: Houghton Mifflin, 1972. P. 20.

(обратно)

164

Там же.

(обратно)

165

Честь мундира, кастовый дух (фр.). — Примеч. ред.

(обратно)

166

Там же.

(обратно)

167

Там же. P. 26

(обратно)

168

Марти Розенталь, в беседе с автором, 13 ноября 2014 года.

(обратно)

169

Элейн Рич, в беседе с автором, 20 ноября 2014 года.

(обратно)

170

Пол Терон, в беседе с автором, 16 ноября 2014 года.

(обратно)

171

Исследование Кристофера Чабриса и его коллег в области коллективного интеллекта подчеркивает наличие независимых свойств когнитивного функционирования на групповом уровне. См.: A. W. Wooley, C. Chabris, S. Pentland, N. Hashmi, and T. Malone. Evidence for a Collective Intelligence Factor in the Performance of Human Groups // Science 330. 2010. October. P. 686–688. .

(обратно)

172

Психология дающих часто простирается за пределы суперкоманд. Суперпрогнозист и политолог Карен Адамс присоединилась к проекту, чтобы сделать более весомый вклад в развитие общества. Теперь она делится уроками, усвоенными в ходе турнира IARPA, с ее студентами, участвующими в Модели ООН в Миссуле, штат Монтана. Кто знает? Может, она готовит новое поколение суперпрогнозистов.

(обратно)

173

Scott Page. The Difference: How the Power of Diversity Creates Better Groups, Firms, Schools, and Societies. Princeton, NJ: Princeton University Press, 2008.

(обратно)

174

Детали стратегий, помогших победить в турнире, см. в: P. E. Tetlock, B. Mellers, N. Rohrbaugh, and E. Chen. Forecasting Tournaments: Tools for Increasing Transparency and Improving the Quality of Debate // Current Directions in Psychological Science 23. 2014. № 4. P. 290–295; B. A. Mellers, L. Ungar, J. Baron, J. Ramos, B. Gurcay, K. Fincher, S. Scott, D. Moore, P. Atanasov, S. Swift, T. Murray, E. Stone, and P. Tetlock. Psychological Strategies for Winning a Geopolitical Tournament // Psychological Science 25. 2014. № 5. P. 1106–1115; V. A. Satopää, J. Baron, D. P. Foster, B. A. Mellers, P. E. Tetlock, and L. H. Ungar. Combining Multiple Probability Predictions Using a Simple Logit Model // International Journal of Forecasting 30. 2014. № 2. P. 344–356; J. Baron, L. Ungar, B. Mellers, and P. E. Tetlock. Two Reasons to Make Aggregated Probability Forecasts More Extreme // Decision Analysis 11. 2014. № 2. P. 133–145; V. Satopää, S. Jensen, B. A. Mellers, P. E. Tetlock, and L. Ungar. Probability Aggregation in the Time-Series: Dynamic Hierarchical Modeling of Sparse Expert Beliefs // Annals of Applied Statistics 8. 2014. № 2. P. 1256–1280.

(обратно)

175

Helmuth von Moltke. Moltke on the Art of War: Selected Writings / ed. Daniel J. Hughes; trans. Daniel J. Hughes and Harry Bell. New York: Ballantine Books, 1993. P. 175.

(обратно)

176

Там же. P. 228.

(обратно)

177

Jörg Muth. Command Culture: Officer Education in the U. S. Army and the German Armed Forces, 1901–1940, and the Consequences for World War II. Denton, TX: University of North Texas Press, 2011. P. 167.

(обратно)

178

Там же. P. 169.

(обратно)

179

On the German Art of War: Truppenführung. German Army Manual for Unit Command in World War II / eds. Bruce Condell and David T. Zabecki. Mechanicsburg, PA: Stackpole Books, 2009. P. 19.

(обратно)

180

Moltke. Moltke on the Art of War. P. 173.

(обратно)

181

Condell and Zabecki. On the German Art of War. P. 23.

(обратно)

182

Moltke. Moltke on the Art of War. P. 77.

(обратно)

183

Там же. P. 230.

(обратно)

184

Muth. Command Culture. P. 174.

(обратно)

185

Condell and Zabecki. On the German Art of War. P. 18.

(обратно)

186

Werner Widder. Battle Command: Auftragstaktik and Innere Führung: Trademarks of German Leadership // Military Review 82. 2002. № 5. September/October. P. 3.

(обратно)

187

Condell and Zabecki. On the German Art of War. P. 22.

(обратно)

188

Там же. P. IX.

(обратно)

189

Популярный лозунг в ходе избирательной кампании Д. Эйзенхауэра, который всю жизнь носил шутливое прозвище Айк. — Примеч. ред.

(обратно)

190

Процитировано в: Jean Edward Smith. Eisenhower in War and Peace. P. 55.

(обратно)

191

Muth. Command Culture. P. 174. Это в основном проблема армии. На флоте и в морской пехоте были другие культура и традиции.

(обратно)

192

George S. Patton. War as I Knew It. New York: Houghton Mifflin Harcourt, 1995. P. 357.

(обратно)

193

Jean Edward Smith. Eisenhower in War and Peace. New York: Random House, 2012. P. 612.

(обратно)

194

Eitan Shamir. Transforming Command: The Pursuit of Mission Command in the U. S., British, and Israeli Armies. Stanford, CA: Stanford University Press, 2011. P. 90.

(обратно)

195

Fred Kaplan. The Insurgents. New York: Simon and Schuster, 2013. P. 74.

(обратно)

196

Thomas Ricks. The Generals. New York: Penguin, 2012. P. 433.

(обратно)

197

Ralph Peters. Learning to Lose // American Interest 2. 2007. № 6. July/August. -american-interest.com/2007/07/01/learning-to-lose/.

(обратно)

198

Дэвид Петреус, в беседе с автором, 16 августа 2013 года.

(обратно)

199

Генерал Петреус — противоречивая фигура, замешанная в недавнем скандале. В связи с ним у читателей могут появиться те же вопросы, что часто возникали по поводу других людей, которые упоминались в этой книге рядом с примерами верных и неверных суждений: Ларри Кудлов, или Пегги Нунан, или Роберт Рубин, или Хельмут фон Мольтке, или Ларри Саммерс. Помните, что эта книга, подобно лазеру, прицельно направлена на точность. Не попадайтесь на уловку «заманить и подменить». Не путайте ваше суждение об искусстве предвидения с вашим суждением о характере человека. Для вас не должно иметь значение, что тот или иной прогнозист — неверный муж, или обаятельный телеведущий, или талантливый спичрайтер, или инсайдер Уолл-стрит, или прусский империалист, или известный сексистскими высказываниями представитель «Лиги плюща». Для вас даже не должно иметь значение, если прогнозист — Адольф Гитлер, который в ранние годы Третьего рейха лучше других германских лидеров предвидел, насколько далеко зайдут западные страны в попытках его умиротворить. Упорство, с которым люди поднимают эти не относящиеся к делу вопросы, говорит нам о том, как сложно относиться к прогнозированию исключительно как к точной игре. В другом своем исследовании я называю это явление функциональным размытием: P. E. Tetlock. Social Functionalist Frameworks for Judgment and Choice: Intuitive Politicians, Theologians, and Prosecutors // Psychological Review 109. 2002. № 3. P. 451–471.

(обратно)

200

A Century of Innovation: The 3M Story. St. Paul, MN: 3M Company, 2002. P. 156.

(обратно)

201

Drake Baer. 5 Brilliant Strategies Jeff Bezos Used to Build the Amazon Empire // Business Insider. 2014. March 17.

(обратно)

202

Andrew Hill. Business Lessons from the Front Line // Financial Times. 2012. October 8.

(обратно)

203

Maxine Boersma. Interview: ‘Company Leaders Need Battlefield Values’ // Financial Times. 2013. April 10.

(обратно)

204

Stephen Ambrose. Eisenhower: Soldier and President. New York: Simon and Schuster, 1990. P. 267.

(обратно)

205

Энни Дьюк, в беседе с автором, 30 апреля 2013 года.

(обратно)

206

Джошуа Франкел, в беседе с автором, 13 февраля 2013 года.

(обратно)

207

James Kitfield. Flynn’s Last Interview: Iconoclast Departs DIA with a Warning // Breaking Defense. 2014. August 7. -last-interview-intel-iconoclast-departs-dia-with-a-warning/.

(обратно)

208

См. отчеты Стокгольмского международного института исследования проблем мира и проекта «Отчет по безопасности человечества»: Human Security Report 2013: The Decline in Global Violence. Vancouver, BC: Human Security Press, Simon Fraser University, 2013.

(обратно)

209

Daniel Kahneman and Shane Frederick. Representativeness Revisited: Attribute Substitution in Intuitive Judgment / ed. Thomas Gilovich, Dale Griffin, and Daniel Kahneman // Heuristics and Biases: The Psychology of Intuitive Judgment. Cambridge: Cambridge University Press, 2002. P. 49–81.

(обратно)

210

Nassim Taleb. The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable. New York: Random House, 2010. P. 10.

(обратно)

211

Louise Richardson. What Terrorists Want. New York: Random House, 2007. P. XVIII–XIX.

(обратно)

212

Taleb. The Black Swan. P. 50.

(обратно)

213

J. Bradford DeLong. Cornucopia: The Pace of Economic Growth in the Twentieth Century // National Bureau of Economic Research Working Paper Series, Working Paper 7602, National Bureau of Economic Research. 2000. March.

(обратно)

214

Duncan Watts. Everything Is Obvious: *Once You Know the Answer. New York: Crown Business, 2011. P. 153.

(обратно)

215

Donald Rumsfeld. Memo to President George Bush. 2001. April 12. –04–12%20To%20George%20W%20Bush%20et%20al%20re%20Predicting%20the%20Future.pdf.

(обратно)

216

Richard Danzig. Driving in the Dark: Ten Propositions About Prediction and National Security. Washington, DC: Center for a New American Security. 2011. October. P. 8.

(обратно)

217

Oxford Essential Quotations. New York: Oxford University Press, 2014.

(обратно)

218

Взять хотя бы сильно нашумевший в 1993 году бестселлер «Схватка», написанный Лестером Туроу, бывшим деканом школы Слоуна при МТИ. В нем был нарисован портрет международной экономики начала XXI века: яркий, убедительный и неверный. Основными соперниками США в нем назывались Германия и Япония, а Китай практически не упоминался. В 1993 году «Схватку» настигла слава, сейчас — забвение.

(обратно)

219

Оценки смертей на войнах иногда сильно варьируются. К тому же постоянно оспаривается, что можно считать войной.

(обратно)

220

Учитывая быстро развивавшуюся технологию массовых убийств, здравомыслящий политический деятель мог бы поднять свою оценку степени риска войны с многомиллионными жертвами до 20, или 40, или 80 %. Это еще одно суждение, которое требует уравновесить взгляд снаружи, то есть исторические базовые ставки, и взгляд изнутри — более свежую информацию по данной проблеме.

(обратно)

221

Нассим Талеб однажды задал мне вопрос: как вообще можно оценить точность прогнозистов по событиям, которые происходят только раз в несколько десятилетий? Короткий ответ — никак. Более развернутый: есть хитрые пути приближения к проблеме, которые точно лучше, чем доски для спиритических сеансов. Один из подходов основан на чувствительности к масштабу, упомянутой в главе 11. Он оценивает логическое постоянство прогнозистов в оценке вероятности редких событий, как, например, вероятность получить травмы в автомобильной аварии в течение одного года или десяти лет. Если прогнозисты дают примерно одинаковые ответы, значит, они проваливают элементарный тест на базовое логическое постоянство. Если их научить проходить тест, это улучшит логическую осознанность прогнозов — необходимое, хоть и недостаточное условие для точности. Еще подход — разработать заблаговременно предупреждающие индикаторы грандиозных событий, оценить точность прогнозистов по индикаторам, а затем относиться к лучшим прогнозистам как к лучшим проводникам по исторической траектории, на которой мы окажемся. Ни один из подходов не решает проблему Талеба, но это лучше, чем ничего, — и лучше принятия экстремальной формы принципа предосторожности, который требует от нас отказываться от любых изменений, для которых каждый может создать «правдоподобный» сценарий худшего развития событий.

(обратно)

222

Мыслительный эксперимент Канемана едва скользит по поверхности бурлящего моря возможностей «что, если». Самые убедительные альтернативные истории описывают крошечные отклонения, приводящие к небольшим последствиям. Например, эссе Уинстона Черчилля, проследившее последствия победы конфедератов в Геттисбергском сражении, исход которого, как часто считают, решили поступки нескольких храбрецов. Или альтернативный вариант истории после победы Германии в Первой мировой войне. Я получаю удовольствие от воображаемых экскурсов в контрафактивную историю — и написал вместе с историком Джеффри Паркером работу, посвященную сложностям оценивания ее возможности. См.: Unmaking the West: «What-If?» Scenarios That Rewrite World History / eds. P. E. Tetlock, R. N. Lebow, and N. G. Parker. Ann Arbor: University of Michigan Press, 2006. См. также: P. E. Tetlock and A. Belkin. Counterfactual Thought Experiments in World Politics: Logical, Methodological, and Psychological Perspectives / eds. P. E. Tetlock and A. Belkin // Counterfactual Thought Experiments in World Politics. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1996; P. E. Tetlock and R. N. Lebow. Poking Counterfactual Holes in Covering Laws: Cognitive Styles and Historical Reasoning // American Political Science Review 95. 2001. P. 829–843.

(обратно)

223

Как суперпрогнозистам это удалось? Они выстроили разумную причинно-следственную связь, которая позволила им быстро сосредоточиться на релевантных фактах и лишь слегка отвлечься на нерелевантные. Из прошлых примеров референдумов других наций они знали, что вариант «без изменений» обычно оказывается более распространенным, чем предсказывают опросы, потому что некоторые избиратели стесняются признаться во время опрашивания, что поддерживают «скучную» сторону. Этот эффект был обнаружен в 1995 году во время референдума за отделение Квебека от Канады. Также суперпрогнозисты помнили о силе агрегации: почти все опросы демонстрировали превосходство «против» с небольшим перевесом. Объедините эти факты — и вы получите на выходе весьма уверенное «против». И суперпрогнозисты почти все время придерживались избранного курса, даже когда опрос YouGov поставил ответ «за» вперед на 7 %. Они на короткий период повысили процент вероятности ответа «за» до 30 %, но, когда более поздние опросы не подтвердили результат YouGov, быстро опустили вероятность обратно до изначальной позиции 10 %. По контрасту, накануне референдума ставки на рынке пари в Великобритании составляли приблизительно 3:1 против успеха референдума — то есть с правильной стороны от «может быть», но далеко от уверенного расклада 9:1, который выдавали в то время суперпрогнозисты. См.: Simon Neville. Scottish Independence: Late Surge at the Bookies as Punters Catch Referendum Fever // The Independent. 2014. September 18. -independence-late-surge-at-the-bookies-as-punters-catch-referendum-fever-9739753.html.

(обратно)

224

Daniel W. Drezner. What Scotland’s Referendum Teaches Me About Punditry // Washington Post. 2014. September 19. -scotlands-referendum-teaches-me-about-punditry.

(обратно)

225

Там же.

(обратно)

226

Silver Speaks. Democrats Despair // Slate. 2014. March 24.

(обратно)

227

Mac Margolis. Brazil Threatens Banks for Honesty // Bloomberg View. 2014. August 1. / 2014–08–01/brazil-threatens-banks-for-honesty.

(обратно)

228

-2012/dick-morris-offers-explanation-predicting-romney-landslide-article-1.1201635.

(обратно)

229

Ira Rutkow. Seeking the Cure: A History of Medicine in America. New York: Scribner, 2010. P. 143.

(обратно)

230

Там же. P. 145.

(обратно)

231

См. сайт Коалиции доказательной политики — coalition4evi-dence.org — или: Ron Haskins and Greg Margolis. Show Me the Evidence: Obama’s Fight for Rigor and Results in Social Policy. Washington, DC: Brookings Press, 2014.

(обратно)

232

James Surowiecki. Better All the Time // New Yorker. 2014. November 10. -time.

(обратно)

233

Обвинительный пинг-понг проливает свет на то, почему даже Федеральная резервная система не может избежать обтекаемых формулировок. Я говорю «даже», потому что ФРС, в отличие от разведсообщества, уже в значительной степени опирается на количественные (макроэкономические) модели в своих внутренних дискуссиях. Если бы они хотели, они могли бы гораздо яснее формулировать намерения. Но они не хотят, даже несмотря на то, что бывший председатель Бен Бернанке призывал в свое время к избавлению от велеречивости. Здесь мы натыкаемся на предел политических возможностей, а не научного познания. У ФРС множество причин прятаться за обтекаемые формулировки. Они не хотят, чтобы их растерзали за нахождение не на той стороне от «может быть», где часто оказываются даже самые «откалиброванные» прогнозисты. И они не хотят, чтобы публика видела, с какой периодичностью они меняют свое мнение, потому что публика часто воспринимает корректировку убеждений как признак замешательства, а не рациональности.

Похоже, ФРС сделала вывод, что публика, которая кричит, что хочет правды, на самом деле к ней не готова. Попробуйте представить себе деликатного Бена Бернанке, который подобно Джеку Николсону из «Нескольких хороших парней» яростно кричит: «Вы не можете справиться с правдой!» С этой точки зрения мы просто недостаточно созрели, чтобы справиться с цифрами. Поэтому мы должны продолжать расшифровывать заявления вроде того, что сделала Дженет Йеллен в феврале 2015 года: «Важно подчеркнуть, что модификация политики заявления о намерениях не должна восприниматься как признак того, что комитет обязательно увеличит валютный коридор за пару заседаний». См. James Stewart, «Wondering What the Fed’s Statements Mean? Be Patient» // New York Times. March 13. 2015. C 1.

Понятно, что это значит для РС. Даже если РС постепенно дойдет до уровня ФРС в подсчете степени неопределенности во внутренних дискуссиях, оно все равно должно придерживаться загадочных формулировок во внешних посланиях.

(обратно)

234

Эту фразу обычно приписывают Эйнштейну, но на самом деле ее автор — скорее всего, социолог Уильям Брюс Кэмерон, если верить Quote Investigator: / 2010/05/26/everything-counts-einstein/.

(обратно)

235

Leon Wieseltier. Among the Disrupted // New York Times. 2015. January 18.

(обратно)

236

Elisabeth Rosenthal. The Hype over Hospital Rankings // New York Times. 2013. July 27. Усилия, которые предпринимаются, чтобы определить «суперов» (супербольницы, суперучителей или суперразведывательных аналитиков), легко снять со счетов по двум причинам: 1) превосходство многогранно, а мы можем лишь несовершенно отразить некоторые из этих граней (выживаемость пациентов, или результаты тестов, или результат Брайера); 2) как только мы назначаем официальную метрическую систему, мы создаем соблазн обмануть ее: не принимать тяжелых больных или выгонять проблемных учеников. Но решение проблемы не в том, чтобы отбросить все мерила. Решение в том, чтобы не переусердствовать с их интерпретацией.

(обратно)

237

Thomas Friedman. Iraq Without Saddam // New York Times. 2002. September 1.

(обратно)

238

Thomas Friedman. Is Vacation Over? // New York Times. 2014. December 23.

(обратно)

239

Caleb Melby, Laura Marcinek, and Danielle Burger. Fed Critics Say ‘10 Letter Warning Inflation Still Right // Bloomberg. 2014. October 2. –10–02/fed-critics-say-10-letter-warning-inflation-still-right.

(обратно)

240

Некоторые считают, что название «Священный Грааль» очень подходит проекту, поскольку он очень наивен. При таком уровне враждебности невозможно объединить противоборствующие лагеря. Джонатан Хайдт обосновал пессимистический подход в проницательном исследовании 2012 года «Праведное сознание». Но даже несколько успешных случаев уже стали бы чудесными прецедентами. Есть веские причины предполагать, что, как только люди начинают делать прогнозы в турнирах с публичным обнародованием победителей, они становятся более непредвзятыми. Примечательно, что на публичном турнире IARPA гораздо больше выверенных прогнозов по сравнению с моими прошлыми турнирами EPJ, гарантировавшими анонимность. А результаты лабораторных экспериментов еще более очевидны. Публичные турниры создали форму ответственности, приучающую к возможности неправоты. Турниры оказывают эффект, который Сэмюел Джонсон приписывал виселице: они помогают концентрировать сознание (в случае турниров — для того чтобы избежать репутационной смерти). См.: P. E. Tetlock and B. A. Mellers. Structuring Accountability Systems in Organizations / ed. B. Fischhoff and C. Chauvin // Intelligence Analysis: Behavioral and Social Scientific Foundations. Washington, DC: National Academies Press, 2011. P. 249–270; J. Lerner and P. E. Tetlock. Accounting for the Effects of Accountability // Psychological Bulletin 125. 1999. P. 255–275.

(обратно)

241

Выдуманная, несуществующая страна. — Примеч. ред.

(обратно)

242

Билл Флек, в беседе с автором, 5 августа 2014 года.

(обратно)

243

Jo Graven McGinty. To Find a Romantic Match, Try Some Love Math // Wall Street Journal. 2015. February 14.

(обратно)

244

Greg Mankiw. The Overoptimism of Research Assistants. -excessive-optimism-of-research.html.

(обратно)

245

Обязательно, необходимо (фр.). — Примеч. ред.

(обратно)

246

Есть и альтернативная гипотеза. Разные подходы к подсчету вероятности в случае со спортом и терроризмом можно защитить тем, что спортивные события повторяются, а поиски Бен Ладена были единичным случаем. То, что Обама был более уверен, когда речь шла о спорте, вполне извинительно: суждения о баскетболе основываются на результатах предыдущих игр, в то время как суждения о терроризме словно извлечены из воздуха. Эту теорию могли бы подтвердить или опровергнуть ответы на два вопроса: 1) Так ли ясны высказывания Обамы об очевидно повторяющихся событиях уровня национальной безопасности, например атаках беспилотников, как его высказывания о спорте? 2) Стали бы политики отказываться от своих «предубеждений» в области менее повторяемых событий, если бы знали, что эти суждения так же надежны, как суждения по поводу более повторяемых событий? К сожалению, тестирование последней гипотезы невозможно, потому что политики не видят ценности в сборе вероятностных суждений о событиях, которые кажутся уникальными, не говоря уже об оценке их точности.

(обратно)

247

Tommy Lasorda and David Fisher. The Artful Dodger. New York: HarperCollins, 1986. P. 213.

(обратно)

248

Одиннадцатая «заповедь», представляющая собой оксюморон, напоминает нам о необходимости творческого подхода. Например, подготовка к «беспрецедентному» — к таким черным лебедям, как изобретение атомной бомбы, суперкомпьютеров и генной инженерии, — требует не так строго придерживаться ключевых заповедей: меньше полагаться на исторические базовые ставки и чаще кричать: «Волк!» при виде «маловероятных» сценариев. Конечно, бесплатного сыра не бывает. Сценаристы с богатым воображением обычно не могут сделать большую ставку на редкое событие с большими последствиями (попасть в цель) и одновременно не сделать такие же большие ставки на события, которые никогда не произойдут (промахнуться). Решим ли мы, что цена, заплаченная за увеличившееся количество попаданий, слишком высока, — зависит от того, насколько низким будет уровень ложных попаданий и как хорошо мы сумеем застраховать себя от событий, которые остальные не смогут себе представить. Как я уже говорил, суперпрогнозирование — это постоянная эквилибристика.

(обратно)

Оглавление

Глава I Скептик-оптимист

Глава II Иллюзии знания

Глава III Ведение счета

Глава IV Суперпрогнозисты

Глава V Суперумные?

Глава VI Суперкванты?

Глава VII Пожиратели новостей?

Глава VIII Постоянная бета

Глава IX Суперкоманды

Глава X Дилемма лидера

Глава XI Они и правда настолько супер?

Глава XII Что дальше

Эпилог

Приглашение

Приложение Десять заповедей для начинающих суперпрогнозистов

Благодарности Fueled by Johannes Gensfleisch zur Laden zum Gutenberg