«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.
