Рейтинг принес пользу в обоих случаях, но все же она оказалась гораздо большей, когда информацию предоставляли заранее. Комитет выносил оптимальные решения и обращался за помощью к руководству реже, благодаря прогнозу сотрудники располагали достаточно полным объемом информации.
У второй группы, участникам которой рейтинг сообщали после того, как они дадут свою оценку, тоже улучшилось качество принятых решений, потому что прогнозы помогли руководству контролировать их работу. У сотрудников появился стимул стремиться к высокому качеству решений.
В прогностической паре «человек – машина» для улучшения прогнозов требуется понимание пределов возможностей обоих. В примере с заявками на кредит люди склонны к смещенным прогнозам или прилагают недостаточные усилия. Машинам же может не хватать информации. В коллективах часто делается упор на командную работу и сплоченность, но работа машины и человека бок о бок пока непривычна. Чтобы людям удалось улучшить качество прогнозов машин и наоборот, важно знать слабые стороны тех и других и строить их совместную работу таким образом, чтобы они компенсировали недостатки друг друга.
Прогноз исключений
Одно из основных преимуществ прогностических машин заключается в возможности экономии на масштабе. Минус же их – в том, что они не умеют прогнозировать необычные ситуации с недостаточным количеством прецедентов. Если сложить то и другое, получается, что сотрудничество людей и машин оптимально для «прогноза исключений».
Как мы уже говорили, прогностические машины учатся на больших объемах данных, накопленных для привычных, часто встречающихся ситуаций, и в таких случаях они не требуют участия человека. Но как только появляются исключения – нестандартные ситуации, – подключаются люди и вносят свой вклад в качество и точность прогноза. Пример с кредитным комитетом центрального банка Колумбии как раз и есть такой «прогноз исключений».
Это название происходит от метода «управление исключениями». В прогностике человек во многих смыслах становится руководителем машины. У него много сложных задач; для экономии времени нужно наладить работу машины так, чтобы она требовала внимания только в случае необходимости. Если непосредственно контактировать с машиной можно нечасто, значит, один человек без затруднений использует ее преимущества для рутинных прогнозов.
На прогнозе исключений основан первый продукт Chisel (его мы упоминали в начале главы): он использовался для распознавания конфиденциальной информации, подлежащей редактированию в документах. Необходимость в трудоемкой процедуре возникает во многих юридических ситуациях, когда документ оглашается третьим сторонам или публично при условии частичного сокрытия информации.
Для первичной обработки текста в редакторе Chisel применялся прогноз исключений, когда пользователь может выбирать усиленный или легкий режим
[64]. В усиленном режиме порог предполагаемой для скрытия информации выше, чем в легком. Например, если вы беспокоитесь, что редактор пропустит конфиденциальную информацию, то выбираете усиленный режим, а если нужно раскрыть максимум информации – настраиваете слабый. У Chisel удобный для просмотра и подтверждения результатов интерфейс. Иными словами, машинная редакция выдавала скорее рекомендательный, чем окончательный вариант. Последнее слово оставалось за человеком.
В продукте Chisel предпринята попытка преодолеть недостатки человека и машины с помощью их сотрудничества. Машина работает быстрее и обеспечивает логичный подход, а человек вмешивается, если у нее недостаточно данных для составления точного прогноза.
Выводы
• Люди, в том числе профессионалы в какой-либо области, в определенных условиях неспособны давать точный прогноз. Они часто переоценивают очевидное и не учитывают статистические свойства. Эти несовершенства подтверждены многочисленными научными исследованиями; на них построен сюжет художественного фильма «Человек, который изменил все».
• В прогностике машины и человека есть свои сильные и слабые стороны. Машины постоянно совершенствуются, что требует изменений в сфере разделения труда. Прогностические машины лучше людей анализируют сложные взаимодействия между разными признаками, особенно при наличии большого объема данных. Поскольку многоплановость таких взаимодействий возрастает, способность человека к составлению точных прогнозов снижается по сравнению с машинами. Однако человек превосходит их в случаях, когда понимание происхождения данных дает прогностическое преимущество, особенно при скудном объеме данных. Мы классифицировали условия прогноза (известные известные, известные неизвестные, неизвестные известные и неизвестные неизвестные) для удобства выбора подходящей схемы разделения труда.
• Прогностические машины позволяют экономить на масштабе. Цена за единицу прогноза падает с повышением частоты прогнозов. С человеческими прогнозами все по-другому. Однако люди придерживаются когнитивной модели всего происходящего в мире и поэтому могут делать прогнозы исходя из ограниченного объема данных. Это предвещает распространение «человеческого прогноза исключений», поскольку прогнозы машин по большей части основаны на рутинных данных о регулярно повторяющихся событиях, а в нетипичных ситуациях машина не способна на точный прогноз – и тогда ей требуется помощь человека. Человек обеспечивает прогноз исключений.
Часть II. Принятие решений
Глава 5. Анализ решений
Под принятием решений обычно подразумевают нечто важное: покупать ли дом, куда пойти учиться, вступать ли в брак. Несомненно, что такие шаги играют в жизни важную роль, но раздумывать над ними приходится нечасто.
Мы постоянно совершаем менее значимый выбор: остаться ли сидеть в кресле, продолжать ли идти вперед по улице, оплачивать ли ежемесячный счет. Как утверждала популярная канадская группа Rush в гимне свободе воли, «если отказываешься принимать решения, это тоже решение». Большинство мелких решений принимаются автоматически, как правило, по умолчанию, чтобы сохранить ресурсы для важного выбора. При этом решить ничего не решать – тоже решение.
Принятие решений лежит в основе любой деятельности. Школьные учителя решают, как учить детей, каждый из которых обладает собственной индивидуальностью. Менеджеры решают, кого нанимать в команду и кого повышать. Работники жилищно-эксплуатационных контор решают, как поступать в случае протечки канализации или угрозы безопасности жильцов дома. Водители грузовиков решают, что делать, если перекрыта трасса или произошло ДТП. Полицейские выбирают, как действовать по отношению к подозрительным личностям или при поступлении сигнала об опасности. Врачи решают, какое лекарство прописать, когда и как его назначать, какие необходимы медицинские обследования. Родители решают, сколько часов в день дети могут проводить за компьютером.
