Глава 5
Стратегические темные данные
Уловки, обратная связь и информационная асимметрия
Уловки
Так называемая Директива по гендерным вопросам
[62], действующая на территории Евросоюза, запрещает страховым компаниям использовать параметр половой принадлежности в процессе принятия решений о размере страхового взноса. Иначе говоря, она требует, чтобы пол рассматривался в качестве темных данных
[63]. Это означает, что при прочих равных условиях мужчины и женщины должны платить одинаковые взносы. Иначе дела обстоят в Канаде, где в 1992 г. Верховный суд разрешил учитывать пол в моделях оценки рисков. Это решение привело к тому, что один мужчина из Альберты, ошарашенный суммой, которую ему придется выкладывать за страховку своего Chevrolet Cruze, официально получил новое свидетельство о рождении, подтверждающее, что он женщина. При этом он публично заявил следующее: «Я мужчина на 100 %, но по закону теперь я – женщина». Такое легальное сокрытие своего настоящего пола позволило ему экономить $1100 в год.
Мошенничество, о котором пойдет речь далее, представляет собой попытку сознательно ввести в заблуждение и путем сокрытия фактов заставить людей поверить в то, что происходящее имеет иной смысл, чем на самом деле. В отличие от этого уловки, когда человек переигрывает систему, основаны на использовании в своих интересах неоднозначных и непреднамеренных аспектов. Темные данные в этом случае возникают не из-за умышленного сокрытия, а в результате существования лазеек в устройстве самой системы, которые можно использовать в своих интересах. Это означает, что уловки обычно не являются незаконными: их цель состоит в том, чтобы, оставаясь в рамках правил и манипулируя ими, получить преимущество. Уловки – это темные данные DD-тип 11: искажения обратной связи и уловки.
В математике есть очень глубокая и мудрая теорема, названная в честь ее первооткрывателя Курта Геделя, которая, если упростить формулировку, гласит следующее: любая достаточно сложная система аксиом содержит утверждения, которые нельзя ни доказать, ни опровергнуть в рамках этой системы. В жизни это означает, что даже тщательно разработанные системы неизбежно содержат прорехи. В частности, одной из сфер, где мы регулярно наблюдаем такие прорехи, является налоговое право. Легальные схемы минимизации налогов возникают как следствие неопределенностей или упущений в самом налоговом законодательстве. Очевидно, что в разных юрисдикциях детали будут выглядеть по-разному, да и законы со временем меняются, но для примера я приведу несколько налоговых уловок, стандартных для Великобритании:
● получение займа под залог облагаемого налогом актива (например, дома) и инвестирование его в необлагаемую налогом недвижимость, такую как лесной участок или ферма, чтобы избежать налога на недвижимое имущество;
● покупка недвижимости через офшорную компанию, поскольку нерезиденты и небританские компании не платят британские налоги;
● перенос штаб-квартиры компании в страну с низкой ставкой налога на прибыль, возможно, путем слияния или приобретения фирмы в другой стране, поскольку не существует глобального налогового органа.
Когда обнаруженные лазейки в налоговой системе начинают широко использоваться, их, конечно, закрывают, но зачастую это приводит к усложнению системы и появлению новых лазеек.
Так называемая агентская проблема – еще одна иллюстрация темных данных, тесно связанных с уловками. Она возникает, когда одно лицо (агент) может принимать решения от имени другого лица (принципала). Очевидно, что эта широко распространенная ситуация, когда сотрудники принимают решения от имени своего работодателя, а политики действуют от лица своих избирателей, становится проблемой, если агент заинтересован в выборе в свою пользу, не отвечающим интересам принципала. Сотрудники начинают использовать знания и информированность для своей выгоды в ущерб работодателю; политики отворачиваются от избравшего их народа и начинают действовать в собственных интересах, тем самым вставая на скользкий путь, ведущий к диктатуре.
Уловки также принимают вид регулятивного арбитража, когда в конкретных ситуациях организация сравнивает несколько режимов регулирования (например, финансового) и выбирает оптимальный для себя (например, путем переноса головного офиса в другую страну). Очевидно, что организации выбирают то, что им выгодно, и даже порой изменяют вид деятельности, чтобы иметь возможность менять регуляторов.
Закон Кэмпбелла доступно и кратко излагает, почему уловки так опасны в контексте государственной политики. Он гласит: «Чем шире какой-либо количественный показатель используется для принятия социальных решений, тем больше он подвержен злоупотреблениям и тем больше искажаются социальные процессы, которые контролируются с его помощью». Закон Гудхарта говорит нечто подобное, хотя и в более мягкой форме: «Когда показатель становится целью экономической политики, он перестает быть хорошим измерителем».
Возьмите, к примеру, школьные оценки – показатель академической успеваемости, широко используемый обществом для принятия решений. Исследования ясно показывают, что с течением времени средние оценки, выставляемые учащимся, имеют тенденцию возрастать – происходит так называемая инфляция оценок. Исследование, проведенное в 2018 г. в школах США Майклом Гурвицом и Джейсоном Ли, показало, что в среднем число получивших высший балл среди тех, кто прошел SAT (стандартизированный тест для приема в высшие учебные заведения), за последние 20 лет выросло с 39 до 47 %
[64]. Сайт http://gradeinflation.com подробно отслеживает инфляцию оценок в колледжах и университетах США. На этом сайте, например, вы можете узнать, что с 1983 по 2013 г. средний балл увеличился с 2,83 до 3,15 и этот рост отличается удивительной устойчивостью. Такая тенденция имеет несколько возможных объяснений: люди становятся в целом умнее, они начинают лучше справляться с тестами или же каким-то образом портится система и людям становится проще получать более высокие оценки.
Эта тенденция находит отражение и в сфере высшего образования Великобритании, хотя ситуация здесь несколько усложняется тем, что в последние годы значительно увеличилось число студентов: процент людей в возрасте от 25 до 29 лет, имеющих диплом, вырос с 13 % в 1993 г. до 41 % в 2015 г.
[65], а всего в 2017 г. в британских университетах обучалось 2,3 млн студентов.
