Нам нравится термин учинг, но мы хотим, чтобы вы ясно поняли: по сути все говорят одно и то же – прежде чем нырнуть, попробуйте воду. Учитывая популярность этой концепции и явные преимущества маленьких ставок, которые оптимизируют большие решения, странно, почему учинг не осуществляется инстинктивно.
Ответ в том, что мы, как правило, до ужаса уверены в своей способности прогнозировать будущее. Стив, начинающий студент-фармацевт, не чувствует себя растерянным. Зачем ему тратить время на бесплатную стажировку, когда он уверен, что фармацевтика ему подходит? (Если через год он вылетит, то просто скажет: «Это мне не подошло», как будто такой исход нельзя было предвидеть.) Кишечник ведущего дизайнера просто знает, что продукт подходит. Идея быстрого создания «чернового прототипа» заставит хозяина кишечника закатить глаза: вы не создаете совершенную модель.
Склонность считать себя великим специалистом («просто я интуитивно это знаю») сидит внутри каждого из нас. Мы не хотим возиться с учингом, потому что думаем, что знаем, как будут разворачиваться события. Справедливости ради заметим: если мы действительно хорошо прогнозируем будущее, то учинг – пустая трата времени.
Таким образом, ключевым становится вопрос: хорошо ли мы прогнозируем?
2
В начале своей карьеры Фил Тетлок, профессор психологии и менеджмента Пенсильванского университета, работал в комитете Национального исследовательского совета, задачей которого было оценить роль социальных наук в спасении цивилизации от угрозы ядерной войны. Это происходило в 1984 году, во время первого срока Рональда Рейгана, который в речи 1983 года назвал Советский Союз «империей зла». По свидетельству Тетлока, политические эксперты считали: отношения между двумя странами находятся в «опасной близости к пропасти».
Но через год все изменилось. Генеральным секретарем коммунистической партии стал Михаил Горбачев, открывший эру радикальных реформ. За несколько коротких лет страх ядерной войны стал казаться абсурдным (коллеги даже дразнили Тетлока за тревожный отчет, представленный комитетом, говоря: «Итак, небеса все же не разверзлись»). К удивлению Тетлока, эксперты, пропустившие появление Горбачева, так никогда и не признали своих ошибок. Они говорили, что Америке повезло или что их предсказания ядерной катастрофы (которые Тетлок назвал «рискованным предположением, противоречащим фактам») «почти» сбылись.
Раздраженный Тетлок решил разработать методику, которая впервые заставила бы экспертов отвечать за свои слова
{80}. Он нанял на работу 284 специалиста, зарабатывавших на жизнь «комментариями или советами по политическим или экономическим вопросам». Почти все они имели ученые степени, более половины были докторами философии
[62]
. Их мнениями постоянно интересовались, 61 % из них давали интервью средствам массовой информации.
Он попросил каждого сделать прогноз в своей области знаний. Экономистам задавали вопросы типа:
Учитывая экономические показатели, следует ли нам ожидать, что в течение двух ближайших лет темпы роста ВВП ускорятся, замедлятся или останутся примерно такими же?
Политологам задавали следующие вопросы:
Вы считаете, что после следующих выборов в США настоящее должностное лицо / партия [то есть демократы или республиканцы] потеряет контроль, сохранит контроль со снижением поддержки населения или сохранит контроль с повышением поддержки населения?
С точки зрения методики вопросы обычные – ничего более сложного, чем выбор из нескольких вариантов и заполнение опросника. Но Тетлок старался добиться предельной четкости формулировок, чтобы экспертам некуда было спрятаться в случае ошибки. Так, с середины 1980-х он начал понемногу собирать прогнозы. Когда он понял, какие это богатые и интересные данные, его энтузиазм возрос. К 2003 году он накопил 82 361 прогноз. Два года спустя он опубликовал свой блестящий анализ в книге под названием «Экспертное политическое мнение: насколько оно правильно? Как узнать?» (Expert Political Judgment: How Good Is It? How Can We Know?).
Хорошо ли работают эксперты? Да они вообще не справляются, мягко говоря. Даже лучшие составители прогнозов делают это хуже, чем так называемый алгоритм сырой экстраполяции – простое вычисление, в котором учитываются базовые ставки и делается предположение, что тенденции последних нескольких лет не изменятся (например, прогноз, что экономика, которая в течение последних трех лет вырастала в среднем на 2,8 %, продолжит расти на 2,8 %). Если вы вспомните советы из предыдущей главы – доверять ли экспертам в отношении базовых ставок, но не предсказаний, – то результаты Тетлока не станут для вас сюрпризом.
Тетлок сообщает плохую новость: «Подсчитывая баллы и переменные в разных регионах в разные периоды времени… невозможно найти какую-либо область, в которой люди явно превосходили бы алгоритм сырой экстраполяции». Другими словами, если вы дали подростку некоторую информацию по базовым ставкам и способу расчета, он запросто сделает лучший прогноз, чем эксперты.
Дополнительное образование не повышает точности. Тетлок обнаружил: доктора наук делают прогнозы не лучше, чем люди без ученой степени. Опыт также не оказывает значительного влияния: эксперты с двадцатилетним стажем не лучше, чем новички. Однако одна черта действительно имела прогностическую ценность: внимание СМИ. Эксперты, которые чаще выступали в средствах массовой информации, как правило, оказывались худшими специалистами по прогнозам (это подтвердит любой, кто провел хотя бы час, смотря новости по кабельному телевидению). Это факт. Эксперты с безупречной репутацией работают хуже, чем бездумные алгоритмы, которые помогают рассчитать, что в этом году повторится лишь то, что случилось в прошлом.
К сожалению, ученые мужи не единственные, кто испытывает проблемы с прогнозированием. Предыдущие исследования показали, что психологи, врачи, инженеры, юристы и автомеханики также плохие специалисты по прогнозам. В одной статье в академическом издании, где приводится обзор этого исследования, есть подзаголовок, хорошо отражающий суть: «Почему специалисты знают так много, а предсказывают так плохо?» Означает ли это, что заключения специалистов ничего не стоят? Нет. В какой-то момент Тетлок дал группе психологов из Беркли
[63]
ряд основных фактических данных по политике и экономике различных стран и попросил их сделать соответствующие прогнозы. Они справились еще хуже. Например, когда студенты объявляли себя на 100 % уверенными в каком-либо событии, то ошибались в 45 % случаев. Когда были полностью уверены эксперты, они ошибались «всего лишь» в 23 % случаев. (Что тоже неудовлетворительно. Представьте, если бы такой «точностью» обладал домашний тест на беременность.)
