Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее - стр. 21
Мы считаем, что этот практический вывод таков: нам нужно меньше полагаться на суждения и прогнозы экспертов.
Все больше и больше американских компаний приходят к тому же заключению. Работая с Бюро переписи населения США, Эрик и Кристина Макэлерен (сейчас профессор Университета Торонто) при изучении репрезентативной выборки из 18 тысяч заводов установили, что переход к принятию решений на основе данных значительно ускорился. Катализатором этого стало активное применение информационных технологий и значительное улучшение работы компаний, принявших такой подход[116].
Несмотря на убедительные примеры, нам стоит перестать петь дифирамбы алгоритмам и сделать несколько важных оговорок. Прежде всего, чтобы сравнивать человеческое суждение с его математической моделью, нужно иметь такую модель. Согласно парадоксу Полани, это не всегда возможно. Модели нужно тестировать и оттачивать на многочисленных сходных примерах, поскольку каждая из них описывает только какое-то подмножество решений, которые могут принимать люди. Впрочем, общая идея ясна и подтверждается раз за разом: если грамотно создать и испытать модель, то в целом она будет работать так же хорошо, как эксперты, принимающие аналогичные решения (или даже лучше). Тем не менее мы продолжаем опираться на человеческие суждения там, где лучше справляются машины.
Человеческий ум: гениальный, но склонный к ошибкам
Как может компьютер, опирающийся только на Систему 2, то есть на вычисления, производимые с числовыми данными, быть явно лучше, чем человек, который пользуется Системой 2 и Системой 1 – глубинными, врожденными, инстинктивно используемыми возможностями мышления, которые есть у всех нас? В конце концов, Система 1 работает довольно давно, она помогла нам выжить и благополучно провела через все препятствия эволюции (ведь мы все еще существуем, и нас уже 7,5 миллиарда[117]). Как она могла нас так подвести?!
Это слишком большой вопрос для одной книги, тем более для одной главы. Но в своей работе «Думай медленно… решай быстро» Канеман дал краткую сводку множества исследований (многие из которых провел сам):
Поскольку Система 1 работает автоматически и не может быть отключена по желанию, ошибки интуитивного мышления трудно предотвратить. Предубеждений не всегда можно избежать, поскольку Система 2 может просто не знать об ошибке[118].
Если говорить коротко, то Система 1 очень хороша, но склонна к ошибкам. Она часто срезает углы, не любит долгих размышлений и удивительно часто сбивается. Исследователи, работавшие в области экономической психологии и поведенческой экономики (дисциплины, которую помогал создавать Канеман), выявили большое количество искажений Системы 1 и даже дали им названия. Полный их список навел бы на вас скуку и вогнал в депрессию; в посвященной этой теме книге Рольфа Добелли «Территория заблуждений»[119] 99 глав, а в «Списке когнитивных искажений»[120] в «Википедии» было 175 пунктов, когда мы заглядывали туда в последний раз. Бастер Бенсон, менеджер по продукции софтверной компании Slack, придумал, по нашему мнению, прекрасный способ сгруппировать эти искажения и удержать в голове все связанные с ними проблемы[121].
1. Информационная перегрузка – паршивая вещь, потому мы интенсивно фильтруем входящий поток… [Однако] часть отсеиваемой информации на самом деле полезна и важна.