Текст книги "Здравый смысл врет. Почему не надо слушать свой внутренний голос"

Допущение, согласно которому то, как мы думаем, и как мы думаем, что мы думаем, суть одно и то же, – есть квинтэссенция здравого смысла. И тем не менее, как показывает пример с донорством органов, подобная «рациональность» нередко вводит нас в заблуждение. Столкнувшись с тем фактом, что процент водителей, соглашавшихся стать донорами органов, существенно варьируется в разных странах, мои ученики автоматически начали размышлять с точки зрения рационального выбора: они принялись искать различия в связанных с донорством убеждениях, затратах и прибылях. Причина, по которой их объяснения оказались неверны и по которой, невзирая на все старания, им бы никогда не удалось найти правильный ответ, заключается в следующем: умолчания не являются частью ни одной модели принятия решений, рассматривающей поведение сквозь призму стимулов, мотиваций или предпочтений. Скорее они есть часть окружающей среды, в которой действует принимающий решение человек. Поэтому для моделей рационального выбора их влияние на поведение просто невидимо⁵⁶. Увы, умолчания – лишь вершина пресловутого айсберга. На протяжении нескольких десятилетий психологи (а с недавних пор – и специалисты в сфере поведенческой экономики) изучали процесс принятия решений – часто в контролируемых лабораторных условиях. Полученные результаты не только развеивают даже наиболее базовые допущения рациональности, но и свидетельствуют о потребности в совершенно новом подходе к человеческому поведению – в подходе, который имеет весьма отдаленное отношение к ориентированным на результат вычислениям и даже к сознательной мысли⁵⁷.

В ходе бесчисленных экспериментов психологи четко показали: на выбор и поведение человека можно влиять «преднастройкой» определенными словами, звуками или другими стимулами (так называемый прайминг). Испытуемые, читавшие слова типа «старый» и «хрупкий», покидали лабораторию гораздо медленнее. Покупатели в винных магазинах чаще склонялись к вину из Германии, когда фоном играла немецкая музыка, и из Франции – когда французская⁵⁸. Респонденты, которых опрашивали на предмет энергетических напитков, чаще называли Gatorade[9]9
  Безалкогольный напиток, упаковка и этикетка которого, как правило, выдержаны в зеленых тонах. – Прим. пер.


[Закрыть], если для заполнения опросника им давали зеленую ручку. А люди, желавшие купить диван в онлайн-магазине, чаще делали выбор в пользу дорогих и удобных моделей, если на фоновом рисунке были изображены пушистые облака, и жестких, более дешевых – если монеты⁵⁹.

Искажает наши реакции и нерелевантная числовая информация. В одном эксперименте участников винного аукциона просили перед тем, как сделать заявку, написать последние две цифры номера своей социальной страховки. Хотя эти числа, в сущности, были случайными и уж точно не имели никакого отношения к ценности вина, исследователи обнаружили: чем больше оказывались цифры, тем большую сумму предлагали люди. Этот эффект, который психологи называют «эффектом якоря» или «эффектом привязки», влияет на все типы оценочных суждений – от примерного количества стран в Африканском союзе до справедливого, по нашему мнению, размера чаевых или пожертвований. Если вы получаете письмо из благотворительной организации с просьбой выделить энную сумму денег или счет с рекомендуемыми чаевыми – налицо использование «эффекта якоря». То есть предложенные в качестве примера суммы являются якорем, относительно которого человек судит о том, какая сумма будет уместна в данном конкретном случае. Даже если впоследствии вы снизите ее (скажем, 25 % чаевых – и правда слишком много), то все равно наверняка дадите больше, чем намеревались изначально⁶⁰.

На индивидуальные предпочтения огромное влияние оказывает сам способ представления ситуации («фрейминг»). Например, если мы говорим о некоем пари, акцент на проигрыше заставляет человека рисковать меньше, а на выигрыше – наоборот, даже если оба пари идентичны⁶¹. Впрочем, это еще не самое странное. При введении третьей альтернативы предпочтения одного варианта другому могут меняться на прямо противоположные. Допустим, некто выбирает фотоаппарат. Пусть фотоаппарат А – дорогой, но отличного качества, а Б – намного дешевле, но хуже. В изоляции сравнить их достаточно сложно. Если же я введу третий вариант – фотоаппарат В1, явно более низкого качества, чем А, но стоящий примерно столько же, – выбор между А и В1 становится однозначным. В таком случае человек, скорее всего, остановится на А. Разумно, не правда ли? Но задумайтесь, что произойдет, если вместо фотоаппарата В1 появится В2, который не хуже Б, но существенно дороже. Теперь ясна разница между Б и В2, и человек, вероятно, выберет Б. В сущности, он кардинально изменил свои предпочтения между А и Б, хотя в них самих не изменилось ничего! Но вот что самое удивительное: люди всегда выбирают либо А, либо Б. Третий вариант – тот, что вызывает изменение предпочтений, – не оставляют никогда⁶².

Продолжаем перечень иррациональностей. Психологи обнаружили, что на наши суждения часто оказывает влияние доступность информации – то есть, насколько легко раздобыть или вспомнить те или иные сведения. Как правило, люди переоценивают вероятность гибели в авиакатастрофе в результате теракта по сравнению с любой другой причиной. Хотя первое логически менее вероятно, чем второе, ведь теракты – это чрезвычайные события, активно освещающиеся в средствах массовой информации⁶³. Как ни странно, если попросить испытуемых оценить собственную напористость, вспомнив поступки, в которых она проявилась наиболее четко, оценки будут сильно занижены – и вовсе не потому, что такая информация противоречит их убеждениям. Скорее, причина в том, что припоминание требует определенных усилий. Прошлые убеждения и поведение кажутся более похожими на текущие, чем есть на самом деле⁶⁴. Утверждение, написанное удобным для чтения шрифтом или прочитанное ранее, вызывает больше доверия, даже если в последний раз оно было явно обозначено как ложное⁶⁵.

Наконец, сам способ усвоения новой информации обеспечивает подкрепление уже существующих убеждений. Данные, подтверждающие сложившееся мнение, мы, во-первых, охотнее замечаем, а во-вторых, рассматриваем менее скептически, нежели противоречащие ему⁶⁶. В совокупности эти две тесно связанные тенденции – «склонность к подтверждению» и «мотивированное суждение» соответственно⁶⁷ – крайне затрудняют разрешение споров. Я говорю о любых: от мелочных разногласий по поводу домашних обязанностей до длительных политических конфликтов – таких, как в Северной Ирландии или в Израиле и Палестине, где стороны на основе одной и той же совокупности фактов составляют себе абсолютно различные представления о реальности⁶⁸. Свое пагубное воздействие склонность к подтверждению и мотивированное суждение оказывают даже на науку. Ученые, как известно, обязаны полагаться на факты, даже если те противоречат их убеждениям. Но, случись подобное, они в себе едва ли усомнятся. Скорее усомнятся в фактах! В итоге, как признал знаменитый физик Макс Планк, «обычно новые научные истины побеждают не так, что их противников убеждают, а большей частью так, что их противники постепенно вымирают».

В совокупности данные психологических экспериментов свидетельствуют о существовании огромного множества потенциально релевантных факторов, влияющих на поведение весьма реальным и осязаемым образом, но оперирующих в основном вне нашего осознания. К несчастью, психологи выявили настолько много подобных эффектов – прайминг, фрейминг, якорение, доступность, подтверждение, боязнь потерь и так далее, – что выяснить, как они сочетаются друг с другом, весьма и весьма сложно. В ходе научного эксперимента акцентируется лишь один потенциально релевантный фактор, что позволяет изолировать производимый им эффект. В реальной жизни, однако, в любой отдельно взятой ситуации может присутствовать множество таких факторов. Следовательно, основная задача – разобраться, как они взаимодействуют. Очень может быть, что зеленая ручка действительно заставляет думать о Gatorade, прослушивание немецкой музыки предрасполагает к покупке вина из Германии, а размышление о номере социальной страховки влияет на величину заявки. Но что вы купите и сколько заплатите за покупку, если на вас оказывают подсознательное влияние одновременно многие факторы? А если они еще и противоречат друг другу?

Неясно. Кроме того, невидимые психологические ошибки (склонности и предубеждения) – вовсе не единственная проблема. Вернемся к примеру с мороженым. Хотя я люблю его вообще, насколько сильно мне хочется съесть его в данный конкретный момент, зависит от времени суток, погоды, ощущений голода и качества самого мороженого. Но и это еще не все. Решение зависит не только от того, насколько сильно я люблю мороженое в принципе, и не от соотношения желания его съесть и стоимости. Оно также зависит от того, знаю ли я, где находится ближайший ларек, бывал ли я там раньше, сильно ли тороплюсь, в чьей компании нахожусь, чего хотят мои спутники, сколько денег у меня с собой, должен ли я сперва зайти в банк, где находится ближайший банк, видел ли я только что прохожего с мороженым, слушаю ли я сейчас песню, которая напоминает мне о приятных моментах, в которые я ел мороженое, и так далее. Даже в наипростейших ситуациях список потенциально релевантных факторов порой оказывается весьма и весьма обширен. А значит, даже очень схожие ситуации могут отличаться – и именно эти различия, хоть и незаметные, окажутся крайне важными. Когда мы пытаемся понять (а еще лучше спрогнозировать) индивидуальные решения, откуда нам знать, на какие из этих многочисленных факторов надлежит обратить внимание, а на какие – закрыть глаза?

Способность знать то, что релевантно для данной конкретной ситуации, есть отличительный признак тех общеизвестных истин, которые я обсуждал в предыдущей главе. На практике нам редко приходит в голову, что легкость, с которой мы принимаем решения, маскирует всевозможные сложности. Как замечает философ Дэниел Деннетт[10]10
  Деннетт Дэниел (род. 1945) – американский философ, директор Центра когнитивных исследований Университета Тафтса. – Прим. пер.


[Закрыть], когда встает посреди ночи, чтобы перекусить, ему нужно знать одно – что в холодильнике лежат хлеб, ветчина, майонез и пиво. А уж остальная часть плана образуется сама собой. Разумеется, он также знает, что «майонез не растворяет ножи, кусок хлеба меньше горы Эверест, а открывание холодильника не вызывает ядерную катастрофу на кухне», и, вероятно, триллионы других не относящихся к делу фактов и логических связей. Но каким-то образом ему удается проигнорировать все эти вещи – даже не осознавая, что конкретно он игнорирует, – и сосредоточиться на тех немногих, которые и вправду важны.

Впрочем, утверждает Деннетт, существует большая разница между знанием того, что релевантно, и пониманием, откуда, собственно, это знание взялось⁶⁹. На первый взгляд, вопрос простой. Для любой отдельно взятой ситуации релевантно, конечно, то, что объединяет ее с другими сравнимыми моментами. Например, мы знаем, что для принятия решения о покупке релевантна цена, ибо при совершении покупок именно она, как правило, имеет немаловажное значение. Но откуда мы знаем, какие ситуации сравнимы с той, в которой находимся мы? Что же, и в этом вроде бы нет ничего сложного. Сравнимы ситуации с одинаковыми условиями. Все «покупательские» решения подобны в том смысле, что включают размышления об имеющихся вариантах: стоимости, качестве, наличии и так далее. Но тут-то и возникает загвоздка: для определения того, что именно релевантно для данной ситуации, необходимо соотнести ее с неким рядом сравнимых. А чтобы определить это, необходимо знать, какие признаки релевантны.

Этот порочный круг (иначе говоря, внутренняя циркулярность) образует так называемую проблему фреймов[11]11
  Фрейм – структура данных, описывающих фрагмент знаний человека о мире или представляющих стереотипную ситуацию. – Прим. пер.


[Закрыть], над которой философы и когнитивисты бьются вот уже несколько десятилетий. Проблема фреймов была впервые замечена в области искусственного интеллекта. В то время ученые делали первые шаги в программировании компьютеров и роботов, чтобы те решали относительно простые повседневные задачи – такие как, скажем, уборка комнаты. Поначалу предполагалось, что составить перечень всех релевантных для подобной ситуации факторов не может быть так уж сложно. Люди же как-то умудряются убирать свои комнаты каждый день и не задумываются об этом. Насколько же трудно научить этому машину? Выяснилось, что очень трудно. В предыдущей главе я уже писал о том, что даже такая относительно незамысловатая деятельность, как поездка в метро, требует поразительного количества знаний о мире. Речь идет не только о дверях и платформах. Нужно держать дистанцию, не смотреть другим пассажирам в глаза или вовремя убираться с дороги наглых, невоспитанных нью-йоркцев. Исследователи искусственного интеллекта очень быстро поняли, что буквально каждая повседневная задача сложна по одной и той же причине: список потенциально релевантных факторов и правил поразительно длинен. Неважно, что большей частью этого списка можно в конечном счете пренебречь. Заранее-то никогда не знаешь, что можно отбросить, а что – нельзя. Одним словом, чтобы научить своих «подопечных» выполнять даже наипростейшие задачи, исследователям пришлось писать сложнейшие программы⁷⁰.

Неразрешимость проблемы фреймов в итоге погубила первоначальную версию искусственного интеллекта, предполагавшую воспроизведение человеческого разума более или менее в том же виде, в каком имеем его мы. Впрочем, нет худа без добра. Поскольку ученым приходилось программировать каждый факт, каждое правило и каждый процесс обучения «с нуля» и поскольку их детища вели себя далеко не так, как ожидалось, – то падали с обрыва, то ломились сквозь стены, – дольше игнорировать проблему фреймов стало попросту невозможно⁷¹. Решать ее никто не собирался: вместо этого программисты избрали совершенно другой подход, акцентировавший не мыслительные процессы, а статистические модели данных. Он, сегодня называющийся «машинным обучением», гораздо менее интуитивен, чем первоначальный подход здравого смысла, зато намного продуктивнее его. Именно ему мы обязаны большинством прорывов в сфере искусственного интеллекта: от почти магической способности интернет-поисковиков выдавать результаты запроса до робокаров и компьютеров, играющих в «Свою игру»⁷².

Проблема фреймов существует не только у искусственного интеллекта. У человеческого – тоже. Как замечает психолог Дэниел Гилберт в своей книге «Спотыкаясь о счастье», когда мы представляем себя или окружающих в определенной ситуации, наш мозг отнюдь не выдает длиннющий перечень вопросов о всевозможных потенциально релевантных подробностях. Скорее, как усердный ассистент оживляет скучную презентацию Power Point имеющимися в фильмотеке материалами, так и наша «умозрительная симуляция» рассматриваемого события извлекает недостающие фрагменты из обширной базы воспоминаний, образов, опыта, культурных норм и воображаемых результатов⁷³. В одном из обзоров покидавшие ресторан респонденты охотно расписывали униформу официантов или игравшую музыку – тогда как в действительности никакой музыки и никаких официантов-мужчин не было. В другом эксперименте учащиеся, которых спрашивали о цвете классной доски, вспоминали, что она зеленая, хотя на самом деле она была синей⁷⁴. В третьем испытуемые систематически переоценивали как досаду от предполагаемых убытков, так и радость от предполагаемых прибылей⁷⁵. В четвертом познакомившиеся по Интернету испытывали тем больше симпатий к потенциальному партнеру, чем меньше сведений о нем было доступно⁷⁶. Во всех этих случаях необходима дополнительная информация. Но, поскольку процесс «заполнения пробелов» происходит мгновенно и не требует ни малейших усилий, обычно мы его не осознаем. Поэтому нам редко приходит в голову, что чего-то не хватает.

Проблема фреймов предостерегает: поступая так, мы склонны к совершению ошибок. И мы их совершаем. Постоянно. Но, в отличие от неудач в сфере искусственного интеллекта, промахи людей не столь вопиющи, и переписывать всю ментальную модель их мышления, к счастью, не приходится. Скорее, как воображаемый читатель «American Soldier» Пола Лазарсфельда нашел два противоположных результата равно очевидными, так и мы, узнав, как все обернулось, почти всегда можем определить ранее упущенные аспекты ситуации. Теперь-то они кажутся релевантными! Мы ожидали, что, выиграв в лотерею, будем счастливы, но вместо этого огорчены? Бесспорно, прогноз плохой. Но ко времени осознания ошибки мы уже располагаем новыми сведениями – скажем, обо всех тех родственниках, которые внезапно объявились с требованием денег. Тогда кажется, будь у нас эта информация раньше, мы бы предвосхитили свое нынешнее состояние верно и, возможно, никогда бы не купили лотерейный билет. Получается, вместо сомнения в собственной способности прогнозировать будущее мы делаем вывод, что просто упустили из виду нечто важное. О, эту ошибку мы ни в коем случае больше не допустим! – но, увы, совершаем ее снова и снова. Не важно, как часто нам не удается верно предсказать поведение окружающих: как только их поступки становятся известны, мы объясняем собственные заблуждения с точки зрения чего-то, о чем раньше понятия не имели. Таким образом, проблему фреймов весьма успешно удается замять – уж в следующий-то раз мы все сделаем правильно! Беда в том, что в действительности мы никогда не можем усвоить, что можем прогнозировать, а что – нет.

* * *

Нигде эта тенденция не является более очевидной и не поддается исключению труднее, чем во взаимосвязи материальных вознаграждений. Ни у кого не вызывает сомнений, что качество и эффективность работы служащего могут повышаться в ответ на соответствующие финансовые стимулы, – и в последние несколько десятков лет немалой популярностью стали пользоваться системы вознаграждений, основанные на результатах деятельности. В основном это касается резко увеличившихся вознаграждений руководства компаний, привязанных к курсу акций⁷⁷. Разумеется, бесспорно и то, что трудящихся интересуют не только деньги. Следовательно, такие факторы, как удовольствие от работы, признание и карьерный рост, вроде бы тоже должны оказывать свое влияние. При прочих равных здравый смысл подсказывает: улучшить эффективность деятельности служащих можно соответствующими материальными вознаграждениями. И все-таки, как показал ряд исследований, взаимосвязь между оплатой и результатами является на удивление сложной.

Недавно мы с коллегой по Yahoo! Уинтером Мейсоном провели ряд интернет-экспериментов, в которых участникам платили различные суммы за выполнение простых однообразных задач.

Последние включали раскладывание по порядку фотографий уличного движения или нахождение слов, спрятанных в заполненном буквами поле. Всех своих испытуемых мы набрали с известного веб-сайта Mechanical Turk, который Amazon запустил в 2005 году для выявления дубликатов своих веб-страниц⁷⁸.

Сегодня Mechanical Turk используется сотнями компаний, предлагающими широкий спектр задач – от называния предметов на картинке до характеристики «настроения» газетной статьи или выбора наиболее понятного объяснения из двух предложенных (так называемый краудсорсинг). Но Mechanical Turk — еще и потрясающе эффективный способ набирать испытуемых для психологических экспериментов. Ведь раньше психологи бегали по колледжам и распространяли листовки. А теперь, поскольку выполняющим подобную работу, как правило, платят всего несколько центов за задачу, траты составляют лишь незначительную долю обычной стоимости⁷⁹.

В общей сложности наши эксперименты включали сотни участников, выполнявших десятки тысяч задач. В одних случаях им платили всего один цент (например, за сортировку одного ряда изображений или нахождение одного слова), тогда как в других – пять или даже 10 центов за то же самое. Разница в 10 раз представляет собой довольно существенное различие (для сравнения, средняя почасовая ставка компьютерного инженера в США лишь в шесть раз превышает минимальную), а значит, предположили мы, оно могло оказать серьезное влияние на поведение. И действительно, так оно и случилось. Чем больше мы платили испытуемым, тем больше задач они выполняли. Кроме того, для любой заданной ставки подопытные, получавшие «легкие» задачи (сортировка рядов из двух изображений), выполняли больше действий, чем испытуемые, получавшие «средние» или «трудные» задачи (три и четыре изображения в ряду соответственно). Все это согласуется с интуицией. Но вот в чем загвоздка: несмотря на эти различия, качество их работы – то есть точность, с которой участники сортировали изображения, – никак не изменялось в зависимости от уровня оплаты, хотя последней подлежали лишь те задания, которые были выполнены правильно⁸⁰.

Чем же объяснялся подобный результат? Неясно. Однако после того, как люди заканчивали работу, мы задавали им несколько вопросов – в том числе и о том, сколько, по их мнению, они должны были бы получать. Любопытно, но ответы зависели от сложности задач меньше, чем от суммы, которую им платили. В среднем те, кому выдавали один цент за задание, думали, что им следовало платить пять центов; те, кому платили пять центов, полагали, что им следовало платить восемь; а те, кому выделяли 10, считали, что им следовало платить 13. Другими словами, сколько бы им ни причиталось (и, заметьте, одним – в 10 раз больше, чем другим), все были уверены, что им недоплачивают! О чем это говорит? О том, что даже в случае очень простых задач дополнительная мотивация к деятельности, возникающая благодаря финансовому поощрению, в основном уравновешивается обостренным чувством того, что за нее причитается.

Изучение этого эффекта вне лабораторных условий представляет определенные трудности: служащие большинства компаний четко понимают, сколько стоит их труд, и манипулировать этими представлениями практически невозможно. Но давайте немного пофантазируем. Допустим, за одну и ту же работу в США женщины получали бы в среднем на 10 % меньше мужчин. Или директора фирм в Америке зарабатывали бы существенно больше, чем в Европе⁸¹. Как бы там ни было, взялись бы вы утверждать, что низкооплачиваемая группа работает хуже высокооплачиваемой? Представьте, что в следующем году начальник вдруг удвоит вашу зарплату – насколько усерднее и больше вы станете работать? Вообразите параллельную вселенную, в которой банкиры получают вполовину меньше того, что получают у нас. Некоторые из них, безусловно, выберут другую профессию, а те, кто останется в банковской системе, – разве они будут трудиться меньше? Результат нашего эксперимента наводит на мысль, что нет, не будут. Но если так, то возникает вопрос: насколько сильное влияние могут оказать работодатели на качество и эффективность деятельности сотрудников путем изменения материальных стимулов? Стоит задуматься.

В ходе ряда исследований было обнаружено, что финансовые стимулы способны не только повысить, но и… снизить качество работы. Когда задача многогранна или сложно поддается измерению, сотрудники имеют тенденцию сосредотачиваться только на тех аспектах своей деятельности, которые подлежат активной оценке, упуская из виду другие важные моменты. Например, все мы знаем, что учителя нередко акцентируют внимание на материале, охватываемом стандартизованным тестом, – в ущерб общей программе. Кроме того, материальное поощрение само по себе может вызвать эффект давления, при котором психологическое воздействие вознаграждения сводит на нет обострившееся желание качественно выполнить работу. Наконец, в среде, где индивидуальные достижения сложно отделить от командных, система поощрений может привести к тому, что кто-то начнет прятаться за спинами других, отказываться от риска и т. д., что в итоге будет препятствовать инновациям. Суть всех этих смущающих и часто противоречивых находок заключается в следующем: хотя любой человек согласится, что все мы так или иначе реагируем на финансовые стимулы, как эффективно применять их на практике – неясно. Ряд специалистов в области менеджмента, потратив десятки лет на исследования и эксперименты, сделали вывод: на качество деятельности финансовые стимулы в основном влияния не оказывают⁸².

Впрочем, сколько бы об этом ни твердили, менеджеры, экономисты и политики продолжают действовать так, будто изменить человеческое поведение с помощью надлежащей системы стимулов возможно. Как пишет Стивен Левитт, «типичный экономист верит, что в мире не существует проблемы, которую он не мог бы решить, имея свободное время для создания точной схемы стимулов. Стимул – это пуля, рычаг, ключ: как правило, крошечный предмет с огромным потенциалом для изменения ситуации»⁸³. Как ни странно, один из эпизодов, приводимых тем же Левиттом, – об учителях средней школы, подделывающих ответы учеников на итоговом тестировании, – представляет собой явную попытку правящих кругов улучшить качество преподавания путем введения системы вознаграждений на основе результатов работы. Чудовищные последствия этой инициативы – неприкрытое мошенничество, «натаскивание» на тест, фокусировка исключительно на маргинальных учениках, которым даже незначительное улучшение может дать дополнительный проходной балл, – заставляют остановиться и крепко-крепко призадуматься о нашей способности разрабатывать системы стимулов, вызывающих желаемое поведение⁸⁴.

Но здравый смысл не ждет. Если какая-то конкретная система стимулов не работает, мы тут же делаем вывод: поощрения не те. Кстати, к этому же заключению пришел и Левитт, рассматривая закон «Ни одного отстающего ребенка». Следовательно, согласно тому же здравому смыслу, нужно всего-навсего принять правильную систему. Как будто в прошлый раз разрабатывали неправильную! Этот момент упускают из виду не только экономисты – мы все. Например, в одной недавно опубликованной статье, посвященной извечной проблеме несерьезного отношения политиков к финансовой ответственности, автор заключал: «Политики, как и банкиры, реагируют на стимулы». Решение предлагалось следующее: «Совместить интересы страны с интересами политиков, которые ею управляют»⁸⁵. Вроде бы ничего сложного. Да вот беда: как признавал сам написавший статью журналист, история предыдущих попыток «починить» политику весьма и весьма неутешительна.

Согласно здравому смыслу, каждый поступок имеет свои причины. Возможно, так и есть. Но это не дает представления ни о том, как человек поведет себя дальше, ни каковы будут причины этого поведения⁸⁶. Как только оно станет известно, причины, разумеется, тут же покажутся очевидными, и мы сделаем вывод: мол, знай мы заранее о некоем особом факторе, который в итоге оказался важным, нам бы удалось это поведение спрогнозировать. Postfactum всегда будет казаться, будто верная система стимулирования могла привести к желаемому результату. Увы, эта видимость предсказуемости задним числом глубоко обманчива. Причин тому две. Во-первых, проблема фреймов подразумевает: мы никогда не узнаем все, что может оказаться релевантным для той или иной ситуации. А во-вторых, согласно множеству психологических трудов, большая часть релевантного находится за пределами нашего осознания. Это вовсе не означает, что человеческое поведение абсолютно непредсказуемо, – как доказали психологи, на все типы стимулов люди реагируют вполне определенным образом. Дело в том, что вышеупомянутые возражения бросают вызов не только исследователям искусственного интеллекта, пытающимся воспроизвести рассуждения у роботов и компьютеров на основе здравого смысла, – они бросают вызов всей нашей мысленной модели принятия решений. И в том, и в другом случае проблема одна: мы думаем не так, как мы думаем, что мы думаем. И если эту задачу трудно решить, когда имеешь дело с поведением отдельных людей, то что же говорить о поведении групп?