Шум. Несовершенство человеческих суждений - Оливье Сибони

и 4,4 миллиона обращений к врачам). При таком массиве данных модель, вероятно, достигает нижнего предела объективной неосведомленности.

Неудивительно, что точность модели на базе ИИ оказалась заметно выше, чем у врачей. Чтобы оценить эффективность модели, обратим внимание на пациентов, которых модель отнесла к 10 %, имеющим максимальный риск. По результатам обследований инфаркт был выявлен у 30 % из них, в то время как в группе среднего риска – у 9,3 %. Уровень селективности модели впечатляет, хотя и далек от идеала. Можно сделать разумный вывод, что правильность диагнозов врачей ограничена рамками объективной неосведомленности не менее, чем несовершенством их оценок.

Отрицание неведения

Может показаться, что, настаивая на невозможности идеальных прогнозов, мы утверждаем очевидные вещи. Ясно, что утверждения о непредсказуемости будущего вряд ли можно назвать концептуальным прорывом. Тем не менее очевидность этого факта сравнима разве что с регулярностью, с которой его игнорируют, – что вновь и вновь подтверждают выводы исследователей об излишней самоуверенности в прогнозах.

Засилье самоуверенности проливает новый свет на наши неформальные опросы экспертов, доверяющих своей интуиции. Мы заметили, что люди часто принимают субъективные ощущения своей правоты за признак достоверности прогнозов. Например, после того как вы в главе 9 просмотрели результаты тестирования Натали и Моники и сделали на их основе логичные выводы, не что иное, как внутренний голос нашептывал вам, что Натали более сильный кандидат. Однако если вы уверены в своем прогнозе, вы стали жертвой иллюзии достоверности: точность прогноза на основе данной вам информации довольно низка.

Люди, не сомневающиеся в своей способности достигать невероятно высокого уровня точности прогнозов, не просто излишне самоуверенны. Они к тому же не признают наличия в своих оценках шумовых помех и смещения. Мало того что ставят себя выше других смертных, так еще и верят в предсказуемость событий, которые фактически непредсказуемы, безоговорочно отрицая существование неопределенности! Придерживаясь терминологии этой книги, мы можем назвать их позицию отрицанием неведения.

Отрицание неведения дает ответ на загадку, которая ставила в тупик Мила и его последователей: почему их идею долгое время не принимали во внимание и почему эксперты продолжают полагаться на свою интуицию? Когда они прислушиваются к своей интуиции, они чувствуют внутренний сигнал и испытывают эмоциональный подъем. Этот внутренний сигнал – «я дал правильную оценку!» – заставляет поверить: «не знаю почему, но знаю». Однако объективная оценка истинности подобных озарений редко оправдывает настолько высокую степень уверенности.

Отказаться от эмоциональной награды за интуитивную уверенность нелегко. Лидеры зачастую хвалятся тем, что в крайне неопределенных обстоятельствах141 склонны прибегать к интуитивным решениям. Когда факты не укладываются в их представления о ситуации и не дают почувствовать себя уверенно, они обращаются к интуиции, которая заполнит все пробелы. И чем больше неизвестности, тем больше соблазна отрицать неведение.

Отрицание неведения дает ответ и на другую загадку. Перед лицом фактов, представленных нами здесь, многие лидеры приходят к парадоксальному на первый взгляд умозаключению. Основанные на интуиции решения могут быть небезупречны, утверждают они, однако если и более продвинутые варианты так же далеки от идеала, то есть ли смысл их предпочитать? Вспомним, например, что средняя корреляция между рейтингами экспертов и эффективностью принятых на работу сотрудников составляет 0,28 (ПС=59 %). Согласно тем же исследованиям и вышеприведенным доказательствам, механическое прогнозирование работает лучше, однако ненамного: точность составляет 0,44 (ПС=65 %). Любой руководитель может спросить – а стоит ли игра свеч?

Ответ прост: при решении таких важных задач, как подбор персонала, увеличение достоверности значит очень много. Те же самые руководители регулярно вносят значительные изменения в свои методы работы ради приобретения выгоды, пусть и не особо большой. Разумом они понимают, что успех никогда не гарантирован; максимально повысить шансы успеха – вот к чему они стремятся, принимая решения. К тому же они знают, что такое вероятность. Никто из них не купит лотерейный билет, который выиграет с вероятностью 59 %, если за ту же цену можно купить билет с вероятностью выигрыша 65 %.

Проблема в том, что «цена» в этой ситуации совсем иная. Интуитивные суждения идут в паре с вознаграждением, с внутренним сигналом. Люди готовы доверять алгоритму142, который достигает очень высокого уровня точности, потому что он дает им чувство уверенности, равное или превосходящее то, что дала интуиция. Однако отказ от эмоционального вознаграждения – слишком высокая цена, если в качестве альтернативы предлагается некий механический процесс, к тому же не претендующий на высокую достоверность.

Это наблюдение имеет важные последствия для улучшения качества оценок. Несмотря на все доводы в пользу механических и основанных на алгоритмах методов и несмотря на рациональные подсчеты, которые ясно показывают важность поэтапного улучшения качества прогнозов, многие эксперты будут отвергать практику принятия решений, которая лишает их возможности «включать» свою интуицию. До тех пор пока алгоритмы далеко не идеальны – и пока во многих сферах объективная неосведомленность внушает, что они никогда не будут идеальны, – ничто не заменит человеческих суждений. Вот почему их так необходимо улучшить.

К разговору об объективной неосведомленности

«Где есть прогноз, там есть и неосведомленность, и, возможно, больше, чем мы думаем. Откуда нам знать, что эксперты, которым мы доверяем, чаще попадают в цель, чем шимпанзе, метающая дротики в дартс?»

«Когда вы доверяете интуиции, прислушиваясь к внутреннему голосу, вместо того чтобы анализировать факты, вы отрицаете объективную неосведомленность».

«Модели более совершенны, чем люди; однако их превосходство незначительно. Чаще всего мы сталкиваемся с экспертными оценками средней руки и лишь ненамного лучшими моделями. И все же надо стремиться к лучшему, а лучше все-таки модели».

«Возможно, нас никогда не удовлетворит модель, которая будет принимать решения, – ведь мы привыкли доверять лишь своей интуиции. Так давайте хотя бы постараемся усовершенствовать наш процесс принятия решений».

Глава 12

Долина правдоподобности

Зададимся более глобальным вопросом: как мы чувствуем себя в мире, в котором многие проблемы легко решаемы, а вот к другим не дает подступиться объективная неосведомленность? Прежде всего, там, где объективная неосведомленность непреодолима, мы должны со временем осознать бесполезность магического кристалла применительно к событиям в жизни людей. Однако жизнь ничему нас не учит. Наоборот, как показали предыдущие главы, мы демонстрируем постоянную готовность давать смелые прогнозы на будущее на основе лишь жалких крох полезной информации. В данной главе мы обратим внимание на распространенное заблуждение, что события, которые никак нельзя спрогнозировать, тем не менее можно понять.

Что означает в действительности такая уверенность? Мы обсудим этот вопрос в двух контекстах: социологическом и применительно к повседневной жизни.

Прогнозирование жизненного