Текст книги "Мудрость толпы. Почему вместе мы умнее, чем поодиночке, и как коллективный разум влияет на бизнес, экономику, общество и государство"

IEM, основанный в 1988 году и управляемый бизнес-колледжем при Университете Айовы, представляет собой семейство рынков, прогнозирующих результаты выборов – президентских, в Конгресс, на пост губернатора и за рубежом. Открытый для всех потенциальных участников, IEM позволяет людям продавать и покупать фьючерсные контракты на основе их мнения о том, как выступит тот или иной кандидат на предстоящих выборах. Из всего многообразия предлагаемых IEM типов контрактов наиболее распространены два. Один основывается на прогнозах о победителе выборов. Например, в случае повторного голосования в Калифорнии в 2003 году вы могли бы приобрести контракт «победит Арнольд Шварценеггер», который, в случае победы Шварценеггера, принес бы вам один доллар. В противном случае вы бы ничего не получили. Цена, которую вы платите за подобный контракт, отражает мнение рынка о шансах кандидата на победу. Если контракт кандидата стоит 50 центов, значит, что его шансы на победу, по мнению рынка, составляют 50 %. Если контракт стоит 80 центов, его шансы на победу 80 % и т. д.

Другой основной вид контракта IEM прогнозирует, сколько процентов голосов избирателей получит кандидат в результате прямых выборов. В этом случае выплаты определяются процентом голосов: если вы купили контракт Джорджа Буша 2000 года, после завершения выборов вы получили бы 48 центов (он получил 48 % голосов).

Прогнозы IEM точны, ибо цены на эти контракты близки к их реальным значениям. Рынок предсказывает исход выборов на основе того, что фаворит всегда выиграет, а более сильные фавориты должны выиграть с большим отрывом. Точно так же на электоральном рынке – если бы Джордж Буш получил в итоге 49 % голосов в 2004 году, тогда цена контракта Джорджа Буша на предварительных выборах приблизилась бы к 49 центам.

И как справился с задачей IEM? Что ж, исследование эффективности IEM в ходе сорока девяти различных избирательных кампаний в период между 1988 и 2000 годами установило, что прогнозы IEM накануне выборов отклонялись в среднем всего на 1,37 % в случае президентских выборов, на 3,43 % – в случае других выборов в США и на 2,12 % – в случае выборов за рубежом. (Цифры в абсолютном выражении, и это означает: рынок ошибся бы, скажем, на 1,37 %, если бы предсказал, что Эл Гор получил бы 48,63 %, при том что в реальности он получил 50 %.) В целом IEM превзошел популярные национальные опросы общественного мнения и был точнее их уже за несколько месяцев до выборов. Например, в ходе подготовки к президентским выборам в период между 1988 и 2000 годами обнародовано 596 результатов различных опросов общественного мнения. В трех четвертях случаев цены на рынке IEM в дни, когда публиковались эти опросы, оказывались все более точными. Результаты таких опросов очень непостоянны, соотношение голосов сильно колеблется. Однако прогнозы IEM, несмотря на их изменчивость, значительно менее гибки, они имеют тенденцию к изменению только в ответ на новую информацию. Это делает их более надежным средством прогнозирования.

Особенность IEM в том, что он не так уж велик (в торгах никогда не участвовало более восьми трейдеров) и не отражает состав всего электората. В основном это мужчины, большинство из которых – жители Айовы (хотя эта диспропорция сокращается). Тем не менее участники этого рынка не предсказывают собственное поведение; их прогнозы для всей страны оказываются точнее, чем если бы вы спросили самих избирателей об их намерениях.

Успех IEM вдохновил на создание других аналогичных инструментов, включая Hollywood Stock Exchange (HSX) («Голливудская биржа»), позволяющую людям делать прогнозы о кассовых сборах, успешных премьерах и лауреатах премии «Оскар». HSX добилась своего главного успеха в марте 2000 года. Тогда группа из двенадцати репортеров из Wall Street Journal упорно осаждала членов Академии киноискусства и кинотехники, чтобы выяснить, как они голосуют; но встретила отпор. Президент Академии публично критиковал Journal за попытку опубликовать результаты еще до церемонии вручения «Оскара», и Академия призвала своих членов не общаться с репортерами. Но после того как Journal пообещал сохранить анонимность, некоторые члены Академии – 356 человек, или 6 % ее состава, – рассказали о том, как они заполнили свои бюллетени. В пятницу накануне церемонии Journal опубликовал свои результаты, предсказав победителей в шести основных номинациях «Оскара» – лучший фильм, лучший режиссер, лучшая мужская и лучшая женская роли, лучшая мужская роль второго плана и лучшая женская роль второго плана. И когда конверты вскрыли, прогнозы Journal (к ужасу руководства Академии) оказались поразительно близки к истине. Газета правильно назвала пятерых из шести номинантов. Тем не менее HSX справилась с задачей еще лучше, правильно угадав всех шестерых. В 2002 году биржа выступила, пожалуй, еще более впечатляюще, правильно назвав тридцать пять из сорока лауреатов «Оскара».

Прогнозы HSX в отношении кассовых сборов не так впечатляют и не так точны, как предвыборные прогнозы IEM. Однако Анита Элберс, профессор маркетинга Гарвардской школы бизнеса, сравнила прогнозы HSX с результатами прочих «предсказателей» Голливуда и обнаружила, что окончательная сумма, предсказанная HSX накануне премьеры фильма, – это единственный самый надежный прогноз кассовых сборов в премьерные выходные дни. В итоге владелец HSX – компания Cantor Index Holdings – продает теперь свою информацию голливудским студиям.

Интересной особенностью таких систем, как IEM и HSX, является то, что они успешно функционируют, обходятся малыми суммами или вообще их отсутствием. IEM – это рынок реальных денег, но самое большее, что вы можете инвестировать, это 500 долл., а средний трейдер имеет на счету всего 50 долл. В случае HSX пари заключается исключительно на виртуальные деньги. Мы предполагаем, что люди лучше концентрируются на решении, результаты которого сулят финансовую выгоду (этим, по нашему мнению, объясняется высокая точность прогнозов IEM). Но вот Дэвид Пеннок, аналитик компании Overture, пристально изучавший эти и подобные рынки, обнаружил – особенно в отношении самых активных трейдеров, – что статус и репутация обеспечивали достаточно инициативы, чтобы человек тратил серьезное количество времени и энергии на то, что, по сути, является всего лишь игрой.

По мере того как становятся явными преимущества рынков решений, диапазон охватываемых ими сфер жизни стремительно растет. На биржах NewsFutures и TradeSports в 2003 году люди могли заключать пари о том, будут ли предъявлены Кобу Брайанту обвинения в сексуальных домогательствах, будет ли обнаружено оружие массового поражение в Ираке, останется ли Ариэль Шарон у власти дольше Ясира Арафата. Эли Дахан, профессор Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, провел эксперимент, смоделировав рынок решений в учебных аудиториях, когда студенты покупали и продавали ценные бумаги, представляющие ассортимент потребительских товаров и услуг, включая внедорожники, путевки на лыжные курорты и электронных секретарей. (В условиях реального рынка стоимость такого рода ценных бумаг может зависеть от продаж конкретного внедорожника в первый год.) Прогнозы таких импровизированных рынков были удивительно похожи на выдаваемые традиционными маркетинговыми службами (при том что исследования в аудиториях намного дешевле). Тем временем осенью 2003 года Technology Review, издание Массачусетсского технологического института, создало сайт, получивший название Innovation Futures, и предложило пользователям спрогнозировать предстоящие технологические инновации. А Робин Хенсон, профессор экономики Университета Джорджа Мейсона, который одним из первых описал широчайшие возможности функционирования рынков решений, предложил, чтобы подобные рынки использовались для выбора направлений научных исследований, а также как инструмент, позволяющий государственным деятелям выбирать лучшие политические стратегии.

Некоторые из рынков решений в конечном счете окажутся мало востребованными: либо из-за того, что не смогут привлечь достаточного количества участников для создания разумных прогнозов, либо если с их помощью попытаются предсказывать непредсказуемое. Но если присутствует здравый смысл, главные характеристики группы участников (разнородность, независимость и децентрализация) гарантируют высочайшую точность решений. А поскольку такие рынки представляют собой относительно простое и быстродействующее средство преобразования многих различных мнений в единое коллективное суждение, у них есть шанс значительно улучшить те принципы, по которым многие организации вырабатывают решения и формируют будущее.

В этом смысле самая загадочная особенность рынков решений – то, как мало интереса проявляет к ним корпоративная Америка. Корпоративная стратегия – это главным образом сбор информации из многих разных источников, оценка вероятности потенциальных исходов, принятие решений перед лицом неясного будущего. Все это – задачи, которые вполне подвластны коллективному разуму в работе рынков решений. И все же компании по большей части остались равнодушными к этому источнику потенциально эксклюзивной информации и не желают совершенствовать процесс принятия решений, предполагающий обращение к коллективному разуму сотрудников. Ниже мы поговорим об истоках негативного отношения к идее «мудрой толпы», но сама по себе проблема достаточно проста: только потому, что коллективный разум реален, его необязательно будут эффективно использовать.

Рынок решений – это элегантный и великолепно сконструированный метод включения в работу коллективного разума. И здесь не так уж важен ход рассуждений каждого из участников или его принцип принятия решения. В этой главе мы рассмотрели ряд различных способов применения «общего решения» группы: биржевые курсы, гандикап, шансы на тотализаторе, компьютерные алгоритмы и фьючерсные контракты. Некоторые методы, похоже, работают лучше других, но в итоге фьючерсный рынок проницательнее, скажем, поисковой системы Google или тотализатора. Все это – попытки подключиться к мудрости толпы, и они удаются. Реальный ключ к эффективному коллективному разуму, как выясняется, состоит не столько в совершенствовании конкретного метода, сколько в соблюдении условий (разнородность, независимость и децентрализация). Как вы узнаете из последующих глав, это самая запутанная, но, пожалуй, и самая интересная сторона всей этой истории.

Вариантность: виляющие танцы, залив Свиней и цена разнородности

1

В 1899 году в городе Детройт, штат Мичиган, Рэнсом Э. Олдс открыл автомобильное предприятие Olds Motor Works. Олдс был в автомобильном бизнесе с середины 1880-х годов, когда построил свой первый трехколесный паровой экипаж. Но он никак не мог добиться успеха. Перейдя на выпуск автомобилей на бензиновом двигателе, Олдс в начале 1890-х годов открыл собственную компанию, но она разорилась, оставив своего владельца почти полным банкротом. По сути, компания Motor Works была основана только благодаря тому, что Рэнсом сумел убедить финансиста Самюэля Смита вложить в предприятие почти все свои средства. У Олдса появилась собственная компания, но также и босс, перед которым ему приходилось отчитываться. Между Смитом и Олдсом возникли разногласия: первый полагал, что компания должна обслуживать верхний эшелон рынка, выпуская большие, дорогие автомобили с соответствующими аксессуарами, в то время как Олдс настаивал на производстве машин для потребителей среднего класса. В 1900 году автомобильный рынок был мизерным – в тот год на дорогах не было и полутора тысяч автомобилей. Но было ясно, что такое революционное изобретение, как автомобиль, сможет завоевать массового потребителя, если отыщется способ сделать его стоимость общедоступной.

Все же Олдс не решился направить все усилия на реализацию единственной идеи. Вместо этого он в первый год существования компании создал одиннадцать различных прототипов, включая электромобили, в дополнение к автомобилям с паровыми и бензиновыми двигателями. Было очевидно, что такая стратегия обречена на провал. Однако в марте 1901 года Олдсу помогло несчастье. Его автомобилестроительный завод сгорел, и все автомобили были уничтожены пламенем. Все, кроме одного, оказавшегося возле выхода и достаточно легкого, чтобы один рабочий смог вытолкнуть его в безопасное место. Уцелевшая модель оказалась малозатратной, предназначенной, по замыслам Олдса, для продаж на широком рынке. Вскоре после пожара Олдс запустил эту модель в производство – эдакую безлошадную карету, которая заводилась при помощи рычага, расположенного возле сиденья, и управлялась Т-образным рулем. У автомобиля было две передние передачи и небольшой одноцилиндровый двигатель. Одним словом, дизайн этого автомобиля оставлял желать лучшего, но при цене в шестьсот долларов он был доступен многим американцам.

Будучи по профессии инженером, Олдс оказался еще и превосходным знатоком рынка. Он придумывал замысловатые рекламные трюки, например, отправил молодого водителя на «Олдсе» на автомобильную выставку на Манхэттене, куда тому пришлось добираться восемьсот миль по пересеченной местности, что, несомненно, привлекло внимание прессы и автомобильных торговцев. Одновременно Олдс продемонстрировал все еще скептически настроенной публике, что автомобиль – это уже не просто причуда. Он сам управлял «Олдсом» с форсированным двигателем на первых автогонках в Дейтона-Бич. В 1903 году его компания продала 4000 автомобилей – больше, чем любой другой американский автопроизводитель, а спустя еще два года было продано уже 6500 машин. Как выяснилось впоследствии, Олдс произвел первый в истории Соединенных Штатов Америки массовый автомобиль.

Олдс добился успеха, невзирая на жесточайшую конкуренцию. В то первое десятилетие двадцатого века производить машины пытались сотни компаний. И поскольку еще не было четкого представления о том, как же должен выглядеть автомобиль или какой у него должен быть двигатель, производители предлагали потребителям огромное разнообразие моделей, включая упомянутые уже автомобили с паровым двигателем или электродвигателем на батареях-аккумуляторах. Победа автомобилей с двигателем внутреннего сгорания не была еще предрешена. К примеру, когда в 1899 году Томас Эдисон изобрел автомобиль, работающий на аккумуляторах, один из мудрецов предсказывал, что «все Соединенные Штаты вскоре покроются сетью электрических подзаряжающих станций». В какой-то период времени треть легковых автомобилей в США были на электрической тяге. Самым выигрышным средством передвижения называли и автомобили на паровой тяге (немудрено – ведь в те времена поезда и пароходы работали исключительно на ней!). Кстати, в начале двадцатого столетия автомобили с паровыми двигателями выпускала почти сотня производителей, самым успешным из которых была компания Stanley Steamer. Она прославилась благодаря комфорту и скорости своего автомобиля: 127 миль в час в 1905 году казались немыслимыми.

К концу первого десятилетия двадцатого века число компаний – производителей автомобилей начало сокращаться. Проявились и недостатки существовавших моделей. Автомобили с электродвигателями не могли передвигаться на дальние расстояния без подзарядки. Оснащенные же паровыми двигателями подолгу разогревались. Решающим оказалось то, что производители автомобилей с бензиновыми двигателями стали первыми, кто инвестировал значительные средства в технологию массового производства и проложил себе дорогу на широкий рынок. Кроме того, Олдс оказался первым представителем автомобильной промышленности, который вместо изготовления деталей покупал их у разных производителей. Компания Cadillac впервые успешно применила стандартизированные компоненты, что сократило время и затраты на производство. А революционизировал индустрию автомобилестроения Форд, установив движущуюся сборочную линию. Компания Ford сделала ставку на производство одного типа автомобиля, как можно более дешевого, доступного широким массам. К началу Первой мировой войны в Америке все еще было больше ста компаний-автопроизводителей. Но более четырехсот автомобильных компаний самоликвидировались или были поглощены конкурентами, включая Olds Motor Works – ее купила компания General Motors.

Что касается Олдса, он так и не воспользовался ранними успехами своей компании, ибо покинул ее всего через несколько лет после раздора с сыновьями Сэмюэла Смита. Вскоре он основал новую автомобильную компанию, получившую название REO. Но, упустив момент, оказался лишь в начале пути, уже пройденного Генри Фордом. К началу Первой мировой войны последний производил половину всех автомобилей в Америке. Времена дискуссий о преимуществах паровых или электрических двигателей давно миновали, и автомобили уже не выпускались в пугающем разнообразии дизайна и размеров. Все уже знали, как выглядит легковая машина – как Model Т.

В целом истоки американской автоиндустрии ничем не примечательны. История большинства новых видов промышленности в Америке была похожей. В производстве железнодорожного транспорта, телевизоров, персональных компьютеров и, наконец, в возникновении интернета просматривается один и тот же сценарий. Во всех этих случаях зарождению нового направления сопутствует огромное количество альтернатив, многие из которых радикально отличаются друг от друга как по дизайну, так и по технологии. С течением времени рынок отделяет победителей от неудачников, по сути, предопределяя, какие технологии будут процветать, а какие исчезнут. Большинство компаний терпит неудачи, банкротство или поглощение другими фирмами. В конечном счете остаются несколько конкурентов, которые и контролируют большую часть рынка.

Этот путь разработки и распространения новых технологий длителен и сопряжен с разного рода издержками. И несмотря на опыт Google, нет гарантий победы действительно лучших технологий (поскольку толпа принимает решение не сразу, а постепенно). В чем же смысл описанного явления?

Чтобы получить ответ, обратимся к пчелиному рою. Пчелы весьма эффективны в поисках пропитания. Согласно Томасу Сили, автору книги The Wisdom of the Hive («Пчелиная мудрость»), типичный пчелиный рой собирает пыльцу в шести или даже больше километрах от улья, и, если имеется цветочная поляна в районе двух километров от улья, вероятность того, что пчелы найдут ее, превышает 50 %. Как это удается пчелам? Они не садятся в круг, чтобы обсудить, куда им направить пчел – сборщиц пыльцы. Прежде всего на исследование окружающей территории направляются пчелы-разведчицы. Обнаружив источник пыльцы, разведчица возвращается назад в улей и исполняет виляющий танец, интенсивность которого зависит от величины запасов найденного источника пищи. Виляющий танец привлекает пчел-сборщиц, которые следуют за первой, в то время как разведчицы, нашедшие худшие источники, привлекают меньшее число сборщиц, а в некоторых случаях вовсе не удостаиваются внимания других пчел. В итоге пчелы-сборщицы рассредоточиваются по различным источникам нектара практически в идеальном порядке, то есть они собирают столько пищи, сколько возможно. Это блестящее коллективное решение проблемы пропитания пчелиной колонии.

Примечателен способ реализации этого мудрого коллективного решения. Так, нет никакого предварительного рационального анализа, исследования всех вариантов и определения идеальной схемы сбора пыльцы. Пчелиный рой не способен на это, поскольку понятия не имеет о возможных вариантах (то есть месторасположении близлежащих цветочных полян). В отправлении во многих направлениях пчел-разведчиц скрыто ожидание того, что по крайней мере одна из разведчиц обнаружит отличную поляну, вернется и исполнит хороший танец, приглашая весь рой к источнику пищи.

Этот способ решения проблемы отличается от приведенных выше. В случае взвешивания быка, определения местоположения «Скорпиона», осуществления спортивных ставок или IEM задача группы состоит в выборе из заведомо определенных вариантов или решении проблемы с четко заданными условиями. В этих случаях участники группы могут привносить фрагменты дополнительной информации, чтобы справиться с проблемой; однако набор возможных решений предрешен. (Президентом станет Буш или Гор; первенство США по бейсболу выиграют «Янки» или «Марлины».) Такое задание, как поиск поляны с самыми богатыми пыльцой цветами, гораздо более сложно. Процесс усложняется в два раза: сначала предстоит найти возможные варианты, затем выбрать лучший из них.

На первой стадии этого процесса число возможных альтернатив столь обширно, что – в примере с пчелами – в поля следовало бы послать как можно больше разведчиц. По этой аналогии, Рэнсома Олдса и Генри Форда, а также многочисленных несостоявшихся автопромышленников, которые попытались и не сумели, можно считать пчелами-разведчицами. Они обнаружили (в данном случае – изобрели) источники пыльцы – автомобиль с двигателем внутреннего сгорания, массовое производство, движущуюся сборочную линию, – и потом толпа вынесла свой вердикт. Рекламные трюки Олдса можно расценить как своего рода эквивалент пчелиного виляющего танца.

Одним из ключевых аспектов этого подхода является система поощрения и финансирования идей, имеющих весьма призрачные шансы на успех. Но еще важнее наличие разнородности – множественных альтернатив выбора, однако не в социологическом смысле, а скорее, в концептуальном и когнитивном. Необходимо, чтобы предпринимателей, продуцирующих разнообразные и отличные друг от друга идеи, было как можно больше, ибо так толпа получает возможность осмысления вариантов выбора, а не малопродуктивного сравнения незначительных вариаций одной и той же концепции. Необходима также и разнородность источников финансирования. Если одно из преимуществ децентрализованной экономики – это рассредоточение полномочий в принятии решений (по крайней мере, в малых масштабах) в рамках всей системы, то это преимущество становится бессмысленным, если все люди, наделенные такой властью, похожи друг на друга (или, как мы увидим в следующей главе, они становятся похожими, подражая друг другу). Чем больше они будут похожи, тем более сходным окажется их выбор, а в итоге набор новых товаров и концепций сократится до минимума. И напротив, если держатели материальных средств разнятся между собой, шансы на то, что кто-то из них сделает ставку на радикальную или невероятную на первый взгляд идею, значительно возрастают. Возьмем, например, зарождение радио. На рынке доминировали три радиотелеграфные компании – American Marconi, NESCO и De Forest Wireless Telegraphy. American Marconi опиралась на инвестиционные банки и крупных частных инвесторов; NESCO финансировалась двумя богачами из Питтсбурга; a De Forest Wireless Telegraphy принадлежала мелким акционерам, ожидавшим получить спекулятивный доход. Разнородность источников финансирования этих компаний предопределила разнородность реализованных ими технологий.

Разумеется, даже при разнородных источниках финансирования большинство всех создающихся предприятий терпят неудачи. Это ярко продемонстрировал Джефф Безос, президент компании Amazon, когда сравнил бум развития интернета с кембрийским взрывом – уникальной поворотной точкой в истории эволюции, обусловившей исчезновение множества видов животных и возникновение новых. Суть состоит во взаимодополняемости различных явлений. Известная истина гласит, что правительства не могут и поэтому не должны пытаться «выбирать победителей». Более того, ни одна система не может выбирать победителей заранее. Как бы там ни было, ежегодно выпускаются десятки тысяч видов новых товаров, и всего лишь малая их часть окупается производителям и завоевывает место на рынке. Автомобиль с паровым двигателем, видеотелефон, Edsel, Betamax, планшетный компьютер[8]8
  Основное преимущество планшетных компьютеров заключается в возможности рукописного ввода и редактирования данных. Однако скромная производительность, посредственное качество распознавания рукописного текста и завышенная цена – вот три фактора, препятствующие широкому распространению планшетных компьютеров, которые в большинстве стран остаются «нишевым» продуктом, рассчитанным лишь на отдельные категории пользователей (в частности, бизнесменов, медицинских работников и представителей других профессий, которым по роду деятельности необходимо много писать и постоянно иметь под рукой большие объемы данных). Прим. ред.


[Закрыть] – вот лишь несколько из бесчисленного количества неудачников, на которых делались огромные ставки. Система может быть успешной лишь при наличии способности взращивать множество неудачников, распознавать их и производить отсев. В данном случае наиболее трудоемкий и длительный процесс является самым мудрым и выгодным.

2

Одного генерирования набора вероятных решений недостаточно. Как толпа может различать правильные и ошибочные решения? Мы уже убедились в том, что группы умело справляются с принятием таких решений. Но имеет ли значение разнородность самой группы? Иными словами, важна ли при наличии альтернатив непохожесть друг на друга людей, принимающих решение?

Ответ на этот вопрос положительный, и на то есть две причины. Разнородность благотворна, поскольку расширяет угол видения проблемы и устраняет или по крайней мере подавляет некоторые деструктивные процессы, характерные для принятия коллективных решений. Разнородность для небольших групп и неформальных объединений важнее, чем для крупных, таких как рынки или электораты, о чем мы уже говорили выше. Причина проста: сам размер большинства рынков, учитывая тот факт, что любой человек с деньгами может стать их участником (его не надо утверждать или нанимать), гарантирует определенный уровень разнородности. Например, рынки разнородны по определению, поскольку состоят из людей с разным отношением к риску, разным опытом, разными методами инвестирования и черпающими информацию из разных источников. С другой стороны, в небольших командах или организациях когнитивная разнородность должна активно поддерживаться руководством. Об этом нельзя забывать хотя бы потому, что в малых группах нескольким предвзято настроенным людям несложно проявить излишнее влияние и исказить тем самым коллективное решение группы.

Скотт Пейдж, политолог из Университета штата Мичиган, провел на основе компьютерного моделирования серию любопытных экспериментов, прекрасно продемонстрировавших пользу разнородности. Пейдж сформировал несколько групп, состоящих из десяти-двадцати агентов принятия решений, где каждый агент обладал индивидуальным набором навыков. Агентам было предложено решить относительно запутанную проблему. Различия в успешности принятых решений оказались значительными. Исследуя причины этого, Пейдж установил, что группа из нескольких компетентных агентов и нескольких новичков всегда справлялась с заданием лучше группы из самых проницательных агентов. Вы можете справиться с любой задачей так же, а то и лучше, отобрав участников группы произвольно, а не потратив львиную долю времени на попытки найти знатоков и усадить их за решение этой же проблемы.

Пейдж доказал, что разнородность ценна сама по себе и простой факт разнородности состава группы повышает ее эффективность при решении проблемы. Это не умаляет важности интеллекта участников – среди участников групп в упомянутом эксперименте не было полных невежд, и все успешные группы имели в своем составе истинных знатоков своего дела. С другой стороны, теперь вам известно, что на уровне одной группы недостаточно одного только интеллекта, поскольку это обстоятельство не гарантирует всестороннего взгляда на проблему. Фактически Пейдж подтвердил, что объединение мастеров не столь уж и эффективно, поскольку профессионалы в своей области (кем бы они ни были) часто повторяют друг друга в том, что они умеют делать. Если рассматривать интеллект как своего рода инструментарий навыков, список «лучших» из них будет относительно мал, поэтому люди, ими обладающие, похожи друг на друга. Безусловно, само по себе это неплохо, но в целом такая группа бывает не способна полностью реализовать свой потенциал. Участие хотя бы нескольких новичков, знающих меньше, но обладающих другими навыками, позволит достичь лучших результатов.

Это заключение может показаться нелепым. Но, как мы видим, оно истинно. Известный теоретик организационного поведения Джеймс Дж. Марч пишет об этом так: «Развитие научного познания бывает обусловлено поддержанием притока наивных и невежественных, и… победа не обязательно достается наиболее просвещенным людям». По мнению Марча, причина в том, что группам, состоящим из слишком похожих друг на друга людей, трудно усваивать новую, неординарную информацию, и оттого возникает своеобразный застой. Участники однородных групп достигают успеха в хорошо знакомой всем им деятельности, но проигрывают в своем коллективном умении исследовать альтернативы. Или, в соответствии со знаменитой фразой Марча, они слишком много времени эксплуатируют и слишком мало экспериментируют. Включение в состав организации новых участников, пусть даже менее опытных и менее умелых, делает группу в целом находчивее хотя бы потому, что малые объемы знаний ее новых участников остальным вовсе не помешают. Как пишет Марч: «Повышение эффективности не зависит от уровня знаний нового сотрудника. Обычно новички менее опытны, чем люди, которых они сменяют. Все дело в разнородности».

3

Как бы ни важна была когнитивная разнородность, сама по себе она не гарантирует, что, если вы соберете группу непохожих, но абсолютно несведущих людей, их коллективный разум превысит таковой в группе экспертов. Но разнородная группа людей с широким диапазоном знаний и умений достигнет успеха в принятии решений скорее, чем один-два профессионала высочайшего класса. Как и в утверждение Марча, в такое заявление верится с трудом, поскольку оно противоречит широко распространенным интуитивным представлениям об интеллекте и бизнесе. Предположение о том, что объединение знатоков своего дела может оказаться далеко не самым эффективным, воспринимается как несусветная чушь, особенно если речь идет о деловом мире, ведущем «охоту на таланты» и управляемом идеей, будто несколько героев способны обеспечить процветание посредственной компании. Тем не менее факт остается фактом: в общественном сознании ценность компетентности слишком преувеличена.

Безусловно, в любом виде человеческой деятельности есть эксперты. Манера игры гроссмейстера качественно отличается от игры любителя. Первый видит шахматную доску по-другому, почти моментально распознает значимые комбинации фигур и просчитывает развитие ситуации на несколько ходов вперед. Как продемонстрировали в 1970-х годах Герберт А. Саймон и В. Дж. Чейз, если показать мастеру и любителю шахматную доску в любой момент игры, то эксперт сумеет восстановить весь ее ход! Разумеется, любителю это сделать не под силу. Но если даже гроссмейстеру предъявить доску с фигурами, расставленными беспорядочно, он не сможет восстановить ход не существовавшей в действительности партии. Это яркое подтверждение того, как глубоко запечатлеваются стандартные шахматные комбинации в сознании опытных игроков. Но оно также демонстрирует, насколько ограничены рамки их возможностей. Шахматист-мастер досконально знает правила игры, и это всё. Принято считать, что интеллект многогранен и люди, успешные в одном виде деятельности, будут успешны и в других областях. Но это не относится к экспертам. Напротив, главная особенность компетенции, как выразился Чейз, это ее «впечатляющая узость»[9]9
  Ср. афоризмы Козьмы Пруткова: «Специалист подобен флюсу – полнота его односторонняя» и «Специалист подобен давно сидящему в колодце». Прим. ред.


[Закрыть].