Текст книги "Понимать риски. Как выбирать правильный курс"

«Приручение» случайности привело к появлению математической вероятности. Я буду использовать термин известный риск или просто риск применительно к вероятностям, которые можно оценить эмпирически, в противоположность тем неопределенностям, которые невозможно рассчитать{25}25
  Первым на различие между риском и неопределенностью указал экономист Чикагского университета Фрэнк Найт (Knight F., 1921, section I.I.26). Некоторые ученые не признают различие между риском и неопределенностью на том основании, что всегда можно сформировать условные вероятности, позволяющие свести неопределенность к риску. Я не считаю такой взгляд плодотворным, как и Джимми Саваж, отец современной байесовской теории решений, которому часто приписывается этот редукционистский подход. Саваж (1954) ограничил применение своей теории «малыми мирами», то есть четко определенными задачами, в которых все известно, такими как лотереи. Но он считал, что было бы «просто смешно» применять его теорию к большим мирам, даже к таким простым задачам, как планирование семейного пикника или подготовка к партии в шахматы. Лично я рассматриваю разум как набор адаптивных инструментов, который включает в себя простые практические правила и правило Байеса, причем каждый такой инструмент должен использоваться в своих целях. Хотя часто нам хочется рассматривать каждую задачу как задачу о вероятностях, такой подход подобен использованию исключительно молотка для выполнения всех ремонтных работ в доме.


[Закрыть]. Например, вероятность дождя может быть оценена на основе того, насколько часто мы наблюдаем это событие. Таким же способом оценивается среднее число удачных подач или риск возникновения тромбоза. Первоначально слово «риск» имело отношение не только к опасности или ущербу, но также и к благоприятному или неблагоприятному повороту колеса Фортуны: риск мог означать угрозу или надежду. Я буду придерживаться оригинального значения этого слова. Ведь, в конце концов, без риска было бы мало инноваций. А во многих ситуациях отрицательный результат может считаться положительным, если рассматривать его с противоположной точки зрения. Дождь, о вероятности которого мы говорим, можно рассматривать как опасное событие, потому что сильный ливень способен привести к авариям на дорогах, но он также может оказаться и событием благоприятным, если положит конец засухе и голоду. Риск проиграть все ваше состояние в рулетку представляет угрозу для вас, но несет выгоды владельцам казино.

Один важный факт часто остается без внимания. Понятие вероятности с момента своего появления было многоликим и имеет три характеристики: частоту, проявление на физическом уровне и степень доверия{26}26
  Gigerenzer G., Swijtink Z. et al., 1989.


[Закрыть]. И все они сохраняются до наших дней.

Частота. Во-первых, вероятность всегда связана с подсчетом. Подсчет количества дождливых дней или количества удачных ударов бейсболиста; деление этих значений на общее число дней или общее число ударов позволяет получить значения вероятности, которые представляют собой относительные частоты. Их историческое происхождение ведет свой отсчет от составлявшихся в XVII веке таблиц смертности, на основании которых страхователи жизни рассчитывали вероятность смерти.

Проявление на физическом уровне. Во-вторых, вероятность имеет отношение к изготовлению тех или иных предметов. Например, если игральная кость с шестью гранями идеально симметрична, то вероятность выпадения числа шесть равна одной шестой. Вам не нужно ничего подсчитывать. Подобным образом механические игровые автоматы спроектированы таким образом, чтобы возвращать, скажем, 80 % тех жетонов, которые бросают в них игроки. Вероятности, определяемые проявлением на физическом уровне, называются предрасположенностями. Исторически именно игры со случайным исходом способствовали выработке понятия предрасположенности. Такие риски известны, потому что люди не подсчитывают их, а закладывают в конструкцию изделия.

Степень доверия. В-третьих, вероятность имеет отношение к степени доверия. Степень доверия индивида, оценивающего неопределенность ситуации, может основываться на чем угодно, начиная от личного опыта и до личного впечатления. Исторически она ведет свое происхождение от свидетельских показаний в судах и, что еще более интересно, от описаний чудес в иудейской и христианской религиях{27}27
  Daston L. J., 1988, гл. 6.


[Закрыть]. И в наши дни показания двух независимых свидетелей ценятся выше, чем показания двух свидетелей, предварительно разговаривавших друг с другом, и точно так же выше ценятся показания свидетеля, незнакомого с обвиняемым, чем показания его брата. Но как количественно оценить эти интуитивные убеждения? Именно этот вопрос повысил важность степени доверия, выражаемой в виде вероятности.

В отличие от известного риска, основанного на измеряемой частоте события или проявления на физическом уровне, степень доверия может быть довольно субъективной и изменчивой. Частота и проявление ограничивают вероятность ситуациями, подразумевающими, соответственно, наличие больших количеств данных или хорошо понятного проявления. Степень доверия, напротив, понятие более широкое, предполагающее, что концепция вероятности может применяться к любой проблеме. Однако при распространении вероятностного подхода на все ситуации возникает неоправданная уверенность в том, что один инструмент – расчет вероятности – оказывается достаточным для того, чтобы иметь дело со всеми типами неопределенности. Как следствие, другие важные инструменты, такие как простые эмпирические правила, остаются невостребованными.

Действительно ли эта многоликость имеет какое-то значение? Не очень большое, когда речь идет об игре в кости, но исключительно важное, когда речь идет о современных технологиях. Риск серьезной аварии на атомной электростанции может быть оценен по-разному: подсчетом количества подобных инцидентов в прошлом, на основе учета особенностей физической конструкции электростанции, с учетом степени доверия к этому проекту экспертов или посредством использования любой комбинации этих подходов. Полученные оценки могут сильно различаться между собой. И если подсчитать количество аварий просто, то предрасположенность данной конструкции электростанции к аварии определить довольно трудно. Все это приводит к широкому разбросу оценок, которые могут зависеть еще и от политических интересов оценщика и его спонсора. Именно поэтому всегда важно спрашивать, как в действительности рассчитывался риск ядерной катастрофы или риск любого другого события.

Рассчитать риск и предоставить информацию о нем – совершенно разные вещи. Умение информировать о риске в равной степени важно и для неспециалистов, и для экспертов. Так как этому учат крайне редко, то неправильная интерпретация цифр стала скорее правилом, чем исключением. Каждый из трех типов вероятности – определяемый относительной частотой, проявлением на физическом уровне или степенью доверия – может быть представлен таким образом, что либо совершенно собьет с толку, либо будет вполне понятен. До сих пор нам были известны два средства коммуникации для отслеживания риска:

• использование понятия частоты вместо вероятности отдельного события;

• использование понятия абсолютных, а не относительных рисков.

Эти «мысленные инструменты» относительно легко освоить и применять. Первый помогает нам понять, какова вероятность риска, например, дождя. Как было показано в главе 1, «вероятность дождя завтра равная 30 %» – это просто вероятность одиночного события, а утверждение о том, что «дождь будет идти на протяжении 30 % дней, на которые делается прогноз», – это заявление, которое характеризует частоту события и четко указывает на ссылочный класс (дни, а не регион или время). Второй мысленный инструмент помогает нам понять, как изменяется риск, например, в случае использования новой противозачаточной таблетки. Увеличение риска тромбоза на 100 % представляет собой относительный риск, который пугает многих людей, абсолютное же увеличение риска на одну семитысячную делает фактический риск весьма незначительным.

В этой книге вы найдете много полезных инструментов. Однако я хочу предупредить вас, что никакой инструмент не начинает работать сам по себе – его освоение может потребовать определенной практики. Лорин Уоррик, заместитель декана ветеринарного колледжа при Корнеллском университете, рассказала мне о неудачной попытке использовать хорошо понятное значение частоты события вместо вероятности одиночного события.

Несколько лет назад я делала хирургическую операцию по корректировке положения желудка дойной корове на молочной ферме вблизи города Итака в штате Нью-Йорк. Основываясь на собственном опыте, мы знали, что приблизительно 85 % коров после такой операции восстанавливаются и начинают давать прежние удои. Бен, владелец фермы, спросил, какова вероятность, что у коровы могут возникнуть проблемы после операции. Стараясь дать ответ в терминах, имеющих отношение к его деятельности, я сказала: «Если бы мы провели эту операцию 100 коровам, то я ожидала бы, что от 10 до 15 из них не смогли бы полностью восстановиться в течение нескольких следующих недель». Он задумался на мгновение и сказал: «Это хорошо, потому что у меня всего 35 коров».

В неопределенном мире одного статистического мышления и информирования о рисках оказывается недостаточно. Чтобы принять верные решения, исключительно важно применять определенные правила.

Солнечным январским днем 2009 г. самолет рейса 1549 авиакомпании US Airways принял на борт 150 пассажиров. Через 3 минуты после взлета из нью-йоркского аэропорта Ла Гуардия пилоты заметили нечто неожиданное. Стая канадских гусей, выстроившись треугольником, неотвратимо приближалась к самолету. На высоте 900 метров пассажиры и экипаж внезапно услышали громкие хлопки. Гуси столкнулись с двигателями самолета. Реактивный двигатель способен «проглатывать» небольших птичек, но не канадских гусей, средний вес которых более 4 килограммов. Если птица оказывается слишком крупной, то двигатель глохнет. Но на этот раз произошло невероятное событие: гуси попали не в один, а сразу в два двигателя, и оба двигателя заглохли. Когда пассажирам стало ясно, что самолет бесшумно летит к земле, на борту стало тихо. Никакой паники, только шепот молитв. Командир лайнера Чесли Саллинбергер доложил службе контроля воздушного движения: «Налетели на стаю птиц. Оба двигателя не работают. Поворачиваем обратно в направлении аэропорта».

Но посадка на территории вблизи аэропорта имела бы катастрофические последствия для пассажиров, экипажа и местных жителей. Командир и второй пилот должны были принять правильное решение. Сможет ли самолет дотянуть до Ла Гуардии, или следует рискнуть и попытаться приводниться в акватории реки Гудзон? Можно было бы ожидать, что пилоты измерят скорость самолета, скорость ветра, высоту и координаты самолета и введут эту информацию в бортовой компьютер. Но вместо этого они воспользовались простым практическим правилом:

Посмотрите на аэродромную вышку. Если вышку нельзя увидеть целиком через лобовое стекло, то вы не сможете через нее перелететь.

Никакой оценки траектории планирующего самолета не требуется. Не нужно впустую тратить время. И при применении этого правила не появятся ошибки, которые могут возникнуть при вычислениях. По словам второго пилота Джеффри Скайлеса: «Требуется не столько математический расчет, сколько визуальная оценка. Когда вы оказываетесь в самолете в подобной ситуации, точка, которой вы не сможете достичь, не будет видна через лобовое стекло, в то время как точку, до которой вы сможете долететь, вы видите через лобовое стекло»{28}28
  The Charlie Rose Show, February 11, 2009. Пилот также рассматривал вариант посадки в Тетерборо, но отказался от него. Истории пассажиров взяты из работы Firman D., Quirk K., 2009.


[Закрыть]. На этот раз точка, которой они хотели достичь, уходила из их поля зрения. Они приняли решение садиться на воду.

Пассажиры, находившиеся в салоне, не знали, что происходит в кабине пилота. Все, что они слышали, – это были слова Саллинбергера: «Говорит командир воздушного судна: всем приготовиться к экстренной посадке». Стюардессы кричали: «Застегните ремни! Не вставайте с мест!» Пассажиры и экипаж позднее вспоминали, что они пытались представить себе, каким будет момент их расставания с жизнью и как будут страдать их дети, мужья и жены. Затем они почувствовали удар, после которого самолет вскоре прекратил движение. Когда были открыты аварийные люки, в них заблестели лучи солнца. Все встали со своих мест и устремились к аварийным выходам. Только одна пассажирка направилась багажному отсеку, чтобы забрать свою ручную кладь, но ее остановили. На крыльях медленно погружавшегося в воду самолета столпились люди в спасательных жилетах, ожидавшие помощи. Вскоре всех пассажиров и членов экипажа приняло на борт аварийно-спасательное судно.

Все это произошло в течение трех минут. Именно столько времени прошло с момента попадания гусей в двигатели и посадкой в акватории реки. В это время пилоты начали просматривать трехстраничный список экстренных действий на случай выхода из строя двух двигателей, предназначенный для использования на высоте девяти километров, а не девятисот метров: повернуть ключ зажигания, перезапустить бортовой компьютер и т. д. Но они не могли закончить его чтение. У них даже не было времени перечитать инструкции по экстренной посадке на воду. Во время эвакуации пассажиров Скайлес оставался в кабине и просматривал инструкции по предотвращению пожара и других аварийных ситуаций. Салленбергер лично проверил, не осталось ли на борту людей, и покинул самолет последним. В этой критической ситуации проявилось сочетание командной работы, строгого следования инструкциям и применения простых эмпирических правил, что и помогло сотворению чуда.

Применение простых практических правил, или эвристика, дают нам возможность быстро принимать достаточно хорошие решения, не затрачивая много времени на поиск информации. Именно такое правило использовали пилоты, пытаясь определить, сможет ли их самолет дотянуть до ближайшего аэропорта. Пилотов учат пользоваться правилами сознательно. Однако многие используют аналогичные правила интуитивно, то есть бессознательно. Правило является частным случаем эвристического взгляда, который помогает оценивать положение объекта в трехмерном пространстве.

Зафиксируйте взгляд на объекте и корректируйте скорость, с которой вы перемещаетесь, таким образом, чтобы угол, под которым вы смотрите на объект, оставался постоянным.

Профессиональные бейсболисты тоже применяют это правило, хотя преимущественно бессознательно. Если мяч летит высоко, то игрок, фиксируя на нем взгляд, начинает пробежку и корректирует скорость бега так, чтобы угол, под которым он видит мяч, оставался постоянным{29}29
  Это правило работает, когда мяч уже находится высоко в воздухе. См.: Gigerenzer G., 2007, гл. 1. Это же правило помогает морякам избегать столкновений: Зафиксируйте взгляд на другом судне. Если угол взгляда остается постоянным, немедленно меняйте курс.


[Закрыть]. Игроку не нужно рассчитывать параболическую траекторию мяча. Для правильного расчета параболы мозг игрока должен будет оценить начальное расстояние до мяча, скорость мяча и угол, под которым он виден. А это далеко не просто. К тому же в реальной жизни мяч не летит по параболе. Ветер, сопротивление воздуха и вращение мяча влияют на траекторию полета. Сегодня даже самые умные роботы или компьютеры не могут правильно определить точку приземления мяча в течение тех нескольких секунд, когда он находится в воздухе. Эвристический подход дает возможность решить эту задачу, направляя игрока к точке приземления мяча без проведения математических расчетов. Вот почему игроки не знают точно, где упадет мяч, и часто во время своего движения натыкаются на ограждения и стенды.

Каждое известное мне простое практическое правило может быть применено сознательно и бессознательно. Если оно используется бессознательно, то принятое с его помощью суждение называется интуитивным.

Интуитивное суждение, базирующееся на внутреннем чутье:

1) быстро возникает в сознании;

2) не позволяет в полной мере осознать, на чем оно основано;

3) оказывается здравым настолько, что его основе можно предпринимать какие-то действия.

Внутреннее чутье не является ни причудой, ни шестым чувством, ни ясновидением, ни гласом божьим. Это проявление подсознательного. Было бы большой ошибкой считать, что разум – это обязательно осознание и размышление. Большинство отделов нашего мозга отвечают за подсознание, и мы были бы обречены на вымирание без хранящегося в нем огромного опыта. Занимающийся расчетами разум может выполнять работу по оценке известных рисков, но в условиях неопределенности интуиция незаменима. Наше общество часто противится признанию интуиции в качестве формы интеллекта, но при этом охотно принимает логические расчеты как истинные результаты работы нашего разума. Среди ученых также есть те, кто относятся к интуиции с подозрением и считают ее главным источником человеческих ошибок. Кое-кто даже постулирует существование двух когнитивных систем: одна из которых – сознательная, логичная, расчетливая и рациональная, а другая – подсознательная, интуитивная, эвристическая и склонная к ошибкам. При этом каждая система работает по разным принципам{30}30
  Например, Kahneman D., 2011. Иногда говорят, что для Канемана стакан рациональности наполовину пуст, а для Гигеренцера он наполовину полон. Один пессимист, а другой оптимист. Такие характеристики упускают из виду главное. Мы различаемся в первую очередь в понимании того, что представляет собой стакан рациональности. Канеман и его последователи рассматривают логику и теорию вероятности как общую, «не видящую содержания», норму рациональности. По их мнению, эвристика никогда не может быть более точной, а может быть лишь более быстрой. Однако это справедливо лишь в мире известного риска. В мире неопределенности простая эвристика часто может работать лучше. Реальный вопрос для исследователей заключается в понимании того, когда и почему это происходит. Ответы, которые мы знаем сегодня, основываются на дилемме смещения-дисперсии (Gigerenzer G., Brighton H., 2009 гл. 5;) и общих исследованиях экологической рациональности (Todd P. M., Gigerenzer G., the ABC Research Group, 2012).


[Закрыть]. Только что приведенный мною пример противоречит таким воззрениям. Эвристика может оказаться более безопасной и более точной, чем расчет, и та же эвристика может лежать в основе как сознательных, так и бессознательных решений.

Ни одно простое практическое правило, по-видимому, не может решить всех проблем; именно поэтому наш разум и создал специальный «набор инструментов». Точно так же, как для забивания гвоздей лучше всего подходит молоток, а для ввертывания шурупов – отвертка, эти практические правила нужно использовать применительно к обстоятельствам. Для разумного принятия решений необходимо знать, какой инструмент использовать в каждом конкретном случае. Разум – это не нечто абстрактное, наподобие коэффициента IQ, скорее он подобен имеющемуся у плотника неявному знанию об использовании наиболее подходящих инструментов. Вот почему современная наука о разуме изучает «адаптивный набор инструментов», который имеют в своем распоряжении индивиды, организации или культуры, в число которых входят как эволюционные, так и усвоенные правила, которые направляют наши обдуманные и интуитивные решения{31}31
  См.: Gigerenzer G., Hertwig R., Pachur T., 2011; Hertwig R., Hoffrage U., the ABC Research Group, 2013.


[Закрыть].

Откуда взялись эти простые практические эмпирические правила? Некоторые из них были известны людям и животным в течение долгого времени. Летучие мыши, собаки и рыбы полагаются на эвристический взгляд для оценки местоположения своих жертв и брачных партнеров. Рыбы догоняют добычу, сохраняя постоянным угол между своей траекторией движения и траекторией движения жертвы. Когда собака гоняется за летающей тарелкой фрисби, она придерживается того же правила, стараясь сохранять во время бега постоянный угол зрения, под которым она смотрит на объект преследования. Мы познакомимся и с другими правилами в следующих главах этой книги.

Применение эвристического взгляда иллюстрирует, как наш разум может находить простые решения сложных проблем. Он и называется эвристическим, потому что выхватывает один или несколько фрагментов из общей картины, именно те, что имеют важное значение, и игнорирует остальные. Эксперты часто собирают меньше сведений, чем новички, дополняя недостающие данные эвристическим подходом к решению проблемы. Например, пилоты US Airways игнорировали весь объем информации, необходимый для расчета траектории планирующего самолета, и полагались только на один конкретный параметр – образ вышки, видимый через лобовое стекло. Таким образом, и это очень важный момент, игнорирование информации может обеспечить принятие лучших, более быстрых и более безопасных решений.

Эвристический подход оказывается успешным, потому что наш мозг прошел долгий путь эволюционного развития. Вот почему на него могут полагаться пилоты, бейсболисты или собаки, в то время как у роботов и компьютеров он имеет ограниченное применение. Роботы не развивали в себе способности удерживать взгляд на движущемся объекте в условиях сильных помех. Вместо того чтобы использовать эту способность подсознания, они должны рассчитывать траектории. То, что просто для человека, не так просто для компьютера, и наоборот – способность человека к дешифрации писем и числовых кодов используется в качестве защиты против веб-роботов, в то время как компьютеры превосходят любого математика в скорости вычисления корня седьмой степени из 17-значного числа.

Возможно, вам покажется, что изучение эвристики должно стать основной задачей во многих сферах человеческой деятельности. Но это не так. Как ни странно, но большинство теорий рационального принятия решений в разных областях – от экономики до философии – по-прежнему основывается на том, что все риски являются известными. Значительная часть научно-технической интеллигенции, специализирующаяся в области социальных наук, направляет свои усилия на совершенствование сложных методов логики и статистики. Но почти никто не занимается эвристическим мышлением, а когда все же обращается к нему, то главным образом для того, чтобы доказать, что эвристический подход приводит к ошибкам, свойственным людям, и несчастьям.

После вероятностной революции нам нужна еще одна революция, которая поможет воспринимать эвристику серьезно и в конце концов предоставит человеку возможность овладеть навыками работы с широким спектром неопределенностей. Американский ученый Герберт Саймон одним из первых провозгласил эту революцию. Придерживаясь этой же точки зрения, я посвятил значительную часть своих исследований разработке математических моделей, которые можно применять для принятия решений в условиях неопределенности. Следующий шаг, который необходимо сделать в этом направлении, заключается в проведении «эвристической революции»{32}32
  Gigerenzer G., Todd P. M., the ABC Research Group, 1999; Todd P. M., Gigerenzer G., the ABC Research Group, 2012.


[Закрыть]. А для этого необходимо понимать, как иметь дело с неопределенным миром с помощью простых практических правил.