Добро пожаловать в Сидней. — Сколько же у нее было мужчин? — Как быть экономистом, носить хороший костюм и ладить с людьми. —Не прав, но "почти" прав. — В мелких реках бывают глубокие омуты

Однажды мартовским вечером несколько человек стояли на эспланаде и созерцали бухту перед Сиднейским оперным театром. В Сиднее еще стояло лето, но мужчины, несмотря на жару, были в пиджаках. Наряды женщин больше соответствовали погоде, зато им приходилось сносить сковывающее неудобство высоких каблуков.

Эти люди пришли пострадать за свою "культурность". В ближайшие несколько часов им предстояло слушать, как тучные мужчины и женщины распевают бесконечные арии на русском языке. Судя по всему, эти ценители искусства в большинстве своем были служащими местного филиала компании "Дж.П. Морган" или еще какой-нибудь финансовой организации, где доходы сотрудников резко выделяются на общем фоне и обязывают их жить по элитному сценарию (дорогие вина и опера). Но я пришел сюда не наблюдать за новой элитой. Я пришел посмотреть на здание Сиднейской оперы, здание, которое красуется на обложках всех путеводителей по Австралии. Оно действительно потрясает воображение, хотя и выглядит так, будто архитектор строил его затем, чтобы произвести впечатление на других архитекторов.

Та вечерняя прогулка по живописной части Сиднея, называемой Роке, была для меня настоящим откровением. Австралийцы заблуждаются, думая, что выстроили здание, которое сделает узнаваемой панораму города; на самом же деле они воздвигли памятник нашему неумению предсказывать, планировать и смиряться со своим незнанием будущего — нашей вечной привычке недооценивать то, что готовит для нас грядущее.

Австралийцы создали символ эпистемической самонадеянности человечества. История его такова. Предполагалось, что Сиднейский оперный театр откроется в начале 1963 года и затраты на строительство составят 7 миллионов австралийских долларов. В итоге театр принял первых посетителей с опозданием на десять с лишним лет, и, хотя проект пришлось изменить, сделав здание более скромным, строительство обошлось в 104 миллиона. Конечно, случались просчеты в планировании и похуже (например, Советский Союз), но здание Сиднейской оперы — эстетическая (по крайней мере в основе своей) иллюстрация этой проблемы. История театра — безобиднейший из случаев искажения, о которых пойдет речь в этом разделе (там были только потрачены деньги, а не пролилась невинная кровь). Но тем не менее она эмблематична. 

  В данной главе мы обсудим две темы. Во-первых, мы демонстративно самонадеянны в оценке собственных знаний. Знания эти, разумеется, очень велики, и все же от природы мы склонны их переоценивать — самую малость, но порой даже этой малости бывает достаточно, чтобы повлечь за собой серьезные неприятности. Мы увидим, как можно выявить эту самонадеянность и даже измерить ее степень в домашних условиях.

Во-вторых, эта самонадеянность, как мы увидим, проявляется везде, где дело касается прогнозирования.

Ну почему мы так любим делать прогнозы? И почему (а это гораздо более серьезный вопрос) замалчиваем неудачный опыт сделанных раньше предсказаний? Почему не замечаем, что важные события всегда (почти всегда) происходят неожиданно? Все это я называю предсказательным парадоксом. 

Обратимся к явлению, которое я называю эпистемической самонадеянностью; иными словами, речь идет о самодовольном нежелании признать, что наше знание ограниченно. Episteme — греческое слово, означающее познание (абстрактным понятиям обычно дают греческие названия — для солидности). Да, запас наших знаний растет, но с ним, увы, растет наша самоуверенность, из-за чего умножение знаний оборачивается умножением путаницы, невежества и спеси.

Соберите полную комнату людей. Затем загадайте случайное число. Это может быть что угодно: процент брокеров-психопатов в Западной Украине, уровень продаж этой книги за все месяцы, в названии которых встречается буква "р", средний коэффициент интеллекта (IQ) издателей (или авторов) бизнес-литературы, количество любовников императрицы Екатерины II и так далее. Попросите отдельно каждого из присутствующих оценить диапазон, в который попадет это число, так, чтобы отвечающий был на 98 процентов уверен в своей правоте и два процента оставалось на возможную ошибку. Иначе говоря, должна существовать примерно двухпроцентная вероятность, что загаданное вами число не попадет в названный диапазон. Например:

"Я на 98 процентов уверен, что население Раджастана составляет от 15 до 23 миллионов человек".

"Я на 98 процентов уверен, что у Екатерины II было от 34 до 63 любовников".

Число испытуемых, угадавших неправильно, поможет вам сделать заключение о человеческой природе; исходные данные таковы, что их вроде бы должно оказаться немногим больше двух из ста. Заметьте, что участники эксперимента (ваши "жертвы") вольны устанавливать сколь угодно широкие границы диапазона чисел; вас интересуют не знания участников, а то, как сами участники оценивают свои знания.

Теперь о результатах. Это открытие, как и многое в жизни, было незапланированным, случайным, неожиданным, и, чтобы его переварить, понадобилось время. Рассказывают, что Майкл Альберт и Говард Райффа, ученые, которым принадлежит это открытие, занимались совершенно другим, куда более скучным исследованием: они пытались выяснить, как человек определяет вероятность, принимая решение в условиях неопределенности (по-научному это называется калибровкой) . Результаты эксперимента ошеломили их. При изначальном двухпроцентном допуске на ошибку неправильные ответы дали почти 45 процентов испытуемых! Весьма показательно, что первыми участниками эксперимента были студенты Гарвардской школы бизнеса — народ, который вряд ли может похвастаться скромностью и склонностью к рефлексии, чем, наверно, и объясняются их успехи в бизнесе. Последующие группы участников обнаружили больше скромности и меньше самонадеянности. Предельную неуверенность выказали шоферы и дворники. Что касается политиков и менеджеров крупных компаний, увы... Но о них чуть позже.

Получается, мы в двадцать два раза переоцениваем собственные знания? Выходит, что так.

Описанный здесь эксперимент воспроизводился десятки раз, с представителями различных групп населения, профессий и культур, и не было, наверное, психолога-эмпирика или специалиста по теории принятия решений, который бы не проводил его на своих студентах, чтобы продемонстрировать им великую проблему человечества: мы недостаточно мудры для того, чтобы вверять нам знание. Доля ошибок всегда колеблется между 15 и 30 процентами в зависимости от состава группы и характера вопроса.

Я тоже проверил себя и, разумеется, провалился (а ведь сознательно старался не зазнаваться и взять диапазон пошире), хотя некоторая недооценка собственных познаний — неотъемлемая часть моей профессии. Этим грешат все культуры, даже те, где самоуничижение считается добродетелью, — в этом смысле деловой центр Куала-Лумпур практически не отличается от древнего Амиуна (теперь оказавшегося) в Ливане. Вчера вечером у меня был семинар в Лондоне, и, так как мне попался таксист, обладающий сверхъестественной способностью "находить пробки", по дороге я мысленно писал эту книгу. И вот мне пришло в голову провести небольшой эксперимент прямо во время своего выступления. 

  Я предложил участникам назвать границы диапазона, в который попадает число книг в библиотеке Умберто Эко (число это, как мы уже знаем, составляет 30 000). Из шестидесяти присутствующих ни один не предложил настолько широкий диапазон, чтобы туда вошло действительное число книг (двухпроцентный допуск на ошибку был превышен на 98 процентов). Возможно, в данном случае имела место аберрация, но важно, что искажения сильнее, когда мы оперируем очень большими числами. Интересно, что студенты называли либо крайне малые числа, либо невероятно большие: кто-то предположил, что в библиотеке Эко от 2000 до 4000 книг, кто-то — от 300 000 до 600 000.

Конечно, тот, кто заранее знает цель эксперимента, может подстраховаться и назвать диапазон от нуля до бесконечности, но это уже не "калибровка" — человек не предоставляет никакой информации и не может принять решение, основываясь на этой информации. В таком случае честнее сказать: "Я не играю, я даже примерно не знаю ответа".

Нередко встречаются и исключения — люди, которых сносит в противоположную сторону, — они обычно переоценивают вероятность своей ошибки. Возможно, ваш кузен чересчур осторожен в высказываниях или профессор, читавший биологию у вас в университете, страдал комплексом неполноценности. Но я говорю об общей тенденции, а не о конкретных индивидах. Отклонения от среднего бывают достаточно велики, так что появление отдельных контрпримеров неизбежно. Но таких людей меньшинство — к тому же им обычно трудно пробиться наверх, и, как это ни грустно, они почти никогда не имеют веса в обществе.

Эпистемическая самонадеянность имеет два следствия: мы переоцениваем свои знания и недооцениваем неопределенность, сужая диапазон возможных неопределенных ситуаций (а значит, сужая область неизвестного).

Это искажение затрагивает не только сферу познания, оно распространяется также на частную жизнь каждого из нас. Практически любое решение, нацеленное на будущее, может быть им затронуто. Это болезнь человечества — хроническая недооценка вероятности того, что будущее отклонится от предсказанного курса (в соединении с другими погрешностями это может дать "сочетанный" эффект). Возьмем простейший пример: все мы знаем, как много людей разводится. Почти все эти люди в курсе, что по статистике от одной трети до половины браков распадается, но почему-то не вспоминают об этом, собираясь связать свои судьбы. Да, это случается, "но только не у нас", ведь "мы так любим друг друга" (как будто другие молодожены не любят друг друга вовсе).

Напомню, читатель, что моя цель — не проверить, сколько люди знают, а оценить разрыв между тем, сколько они по собственному мнению знают, и тем, сколько они знают на самом деле. Мне вспомнился шуточный способ измерить эту разницу, который придумала моя мать, когда я решил заняться бизнесом. С иронией относясь к моей излишней, на ее взгляд, самоуверенности, хотя вовсе и не считая меня бездарью, она предложила способ разжиться на мне. Какой? Купить меня за мою реальную стоимость, а потом продать за столько, во сколько я себя ценю. И сколько бы я ни пытался убедить ее в том, что за внешним самодовольством во мне скрывается глубокая неуверенность, сколько бы ни твердил, что я не чужд самокритики, она все равно не верит. Самокритика-шмамокритика—даже сейчас, когда я пишу эти строки, она подтрунивает надо мной и говорит, что я слишком о себе возомнил. 

Простой эксперимент, описанный выше, доказывает, что человеку от природы свойственно недооценивать аномалии, то есть Черных лебедей. Так уж мы устроены, что смотрим на событие, регулярно повторяющееся каждые десять лет, как на нечто, стрясающееся не чаще раза в столетие; кроме того, мы ошибочно считаем, что разбираемся в происходящем.

Эта проблема имеет свои нюансы. На самом деле мы не всегда недооцениваем аномалии, скорее мы в принципе склонны ошибаться при их оценке — как в большую, так и в меньшую сторону. Из главы 6 мы уже знаем, что есть ситуации, в которых люди переоценивают вероятность необычных событий вообще или какого-то конкретного необычного события (так происходит, к примеру, когда на ум приходят образы, вызывающие сильные эмоции), — если помните, за счет этого и процветают страховые компании. Итак, моя основная идея в том, что с редкими событиями связана опасность неверной оценки — как правило, мы сильно недооцениваем их, но временами столь же сильно переоцениваем.

Ошибки эти тем серьезнее, чем ниже вероятность события. До сих пор мы рассматривали только двухпроцентную вероятность ошибки в описанном выше игровом эксперименте, а если взять ситуацию, где шанс один на сотню, на тысячу или на миллион, то там ошибки будут просто чудовищными. Чем меньше шансы, тем больше наша эпистемическая самонадеянность.

Обратите внимание еще на такую особенность нашей интуитивной оценки: даже если бы мы жили в Среднестане, где события большого масштаба случаются редко, мы и тогда бы недооценивали крайности, полагая, что они еще более редки. 

 Мы занижаем вероятность своей ошибки, даже когда имеем дело с гауссовскими величинами. Наша интуиция не дотягивает даже до среднестанской. Но мы живем не в Среднестане. Величины, которые нам приходится оценивать в повседневной жизни, чаще принадлежат Крайнестану, то есть зависят от множества Черных лебедей.

Не существует принципиальной разницы между угадыванием неслучайной, но неизвестной или известной нам весьма приблизительно величины (вроде количества мужчин, побывавших в постели Екатерины II) и попыткой предсказать случайную величину, например завтрашний уровень безработицы или уровень цен на бирже в следующем году. В определенном смысле угадывание (чего-то, о чем мы не знаем, но знает кто-то другой) и предсказывание (чего-то, что еще не произошло) — это одно и то же.

Для лучшего усвоения вышесказанного представьте, что, вместо того чтобы угадывать число любовников императрицы Екатерины, вы решаете менее занимательный, но для кого-то куда более животрепещущий вопрос прироста населения в будущем столетии, оборота на фондовом рынке, дефицита социального обеспечения, цены на нефть, выгоды от продажи недвижимости вашего двоюродного дедушки или изменения экологической обстановки в Бразилии через двадцать лет. Или вообразите, что собрались издать книгу Евгении Красновой и вам нужно определиться с тиражом.

Тут-то мы и входим в опасные воды: вдумайтесь, ведь большинство людей, чья профессия связана с прогнозами, имеют тот самый порок мышления, о котором мы только что говорили. Вдобавок, как раз профессиональным прогнозистам этот порок присущ больше, чем всем остальным.  

Вы, может быть, спросите, как влияют образование, ученость и опыт на эпистемическую самонадеянность и какой результат показывают в нашем эксперименте люди образованные по сравнению с остальными (если взять за точку отсчета шофера Михаила). Ответ вас удивит: все зависит от профессии. Сначала давайте поговорим о преимуществах "информированных" людей над простыми смертными в смиряющем гордыню деле предсказания будущего.

Помню, однажды я зашел к приятелю на работу в Нью-Йоркский инвестиционный банк и увидел там какого-то оголтелого "хозяина жизни", расхаживавшего взад-вперед в громоздких беспроводных наушниках с торчащим справа микрофоном, который помешал мне рассмотреть его губы в те двадцать секунд, что я с ним разговаривал. Я спросил приятеля, зачем его коллеге эта штуковина, на что приятель ответил: "Он хочет всегда быть на связи с Лондоном". Если вы наемный работник и зависите от оценки других людей, деловой вид — это способ притвориться, что результаты в этом мире случайностей зависят от вас. Изображая бурную деятельность, вы усиливаете ощущение причинности, связи между результатом и вашими действиями. Это относится прежде всего к исполнительным директорам крупных компаний, которым жизненно необходимо трубить на всех углах о своей "неусыпной бдительности" и "лидерских качествах", с которыми якобы связаны успехи фирмы. Но я не встречал еще исследования, где доказывалось бы, что администраторы высшего звена действительно приносят пользу, тратя бесконечные часы на переговоры и поглощение сиюминутной информации, как не встречал я и автора книги, которому хватило бы духу поставить под вопрос заслугу этих администраторов в успешной деятельности корпораций.

Поговорим об одном важном свойстве информации — затруднять понимание.

Аристотель Онассис, один из первых "распиаренных" миллиардеров, прославился главным образом тем, что был богат и не скрывал этого. Этнический грек, беженец из Южной Турции, он уехал в Аргентину, сорвал крупный куш на торговле табаком и сделался судостроительным магнатом. Он вызвал всеобщее негодование тем, что женился на Жаклин Кеннеди, вдове американского президента Джона Кеннеди, разбив этим сердце оперной певице Марии Каллас, которая затворилась в своей парижской квартире в ожидании смерти.

Если вы дадите себе труд подробно изучить биографию Онассиса — а я в молодости потратил на это несколько лет, — вы заметите любопытную особенность: работа (в общепринятом смысле слова) его не интересовала. Он даже не позаботился завести себе стол, не говоря уже об офисе. При этом он не просто заключал сделки — для этого офис не нужен, — он правил судостроительной империей, а это требует ежедневного отслеживания информации. Главным рабочим инструментом ему служил блокнот — вся нужная информация хранилась там. Онассис провел всю жизнь в общении с богачами и знаменитостями и в ухаживаниях (и охоте) за женщинами. Вставал он обычно в полдень. Если бы ему понадобилась юридическая помощь, он собрал бы своих юристов в два часа ночи в каком-нибудь парижском клубе. Говорят, что он обладал неотразимым обаянием и пользовался этим, чтобы манипулировать людьми. 

Попытаемся заглянуть глубже. Здесь очень вероятен эффект "одураченных случайностью": прямо-таки подмывает назвать причиной успеха Онассиса его modus operandi. Мне не дано знать, был ли Онассис талантлив или просто удачлив (хотя я убежден, что его обаяние открывало перед ним все двери), зато я могу тщательно проанализировать его образ действий, опираясь на исследования зависимости между количеством информации и пониманием. Таким образом, утверждение, что доскональное знание мельчайших деталей повседневной рутины может быть бесполезным, а то и просто губительным, проверяется — пусть опосредованно, но довольно эффективно.

Покажем двум группам людей размытое изображение пожарного гидранта. Оно должно быть настолько размытым, чтобы невозможно было опознать предмет. Для одной группы людей будем увеличивать разрешение медленно, в десять приемов. Для другой — быстрее, в пять приемов. Остановимся в тот момент, когда у обеих групп будет перед глазами картинка одинаковой четкости, и спросим, что же они видят. Та группа, которая видела меньше промежуточных шагов, быстрее узнает на картинке гидрант. Мораль? Чем больше информации вы даете человеку, тем больше гипотез будет возникать у него по ходу и тем хуже окажется результат. Человеку попадается больше случайного мусора, и он начинает путать его с информацией.

Беда в том, что наши идеи прилипчивы как репей: однажды придумав теорию, мы уже не откажемся от нее. Поэтому в выигрыше всегда тот, кто не спешит с теориями. Когда человек делает выводы на основе шатких доказательств, ему трудно потом переваривать любые данные, которые этим выводам противоречат, даже если они очевидно более достоверны. Это обусловлено двумя механизмами: ошибкой подтверждения, рассмотренной в главе 5, и упорством в убеждениях, то есть нежеланием отказываться от собственного мнения. Не забывайте, что идеи мы воспринимаем как собственность, а с собственностью всегда тяжело расставаться.

Эксперимент с пожарным гидрантом был впервые поставлен в шестидесятые и с тех пор проводился еще не один раз. Я также изучал это явление с точки зрения теории информации: чем большим количеством данных об эмпирической реальности владеет человек, тем больше среди них мусора (то есть россказней), который он принимает за важную информацию. Помните, как легко подпасть под власть эмоций. Слушать радионовости каждый час вреднее, чем прочитывать раз в неделю журнал, так как за относительно большой промежуток времени информация успевает хоть немного "просеяться".

В 1965 году Стюарт Оскамп экспериментировал, предлагая клиническим психологам папки, в которых содержались все новые и новые сведения об их пациентах, однако диагнозы психологов не стали точнее с увеличением объема информации. Наоборот, они лишь уверились в правильности прежнего диагноза. Положим, в шестьдесят пятом вряд ли стоило многого ждать от психологов, однако выявленная закономерность сохраняется и в других областях.

А вот и еще один показательный эксперимент. Психолог Пол Слович предложил букмекерам отобрать из восьмидесяти восьми видов всевозможных статистических данных о прошлых скачках те, которые им кажутся наиболее полезными при подсчете шансов. Сначала букмекерам дали десять самых полезных параметров и попросили предсказать исход соревнования. Затем добавили еще десять параметров и снова попросили предсказать итог. Но дополнительная информация не прибавила результатам точности, зато заметно подняла уверенность участников в своей правоте. Итак, доказано: информация бывает вредна. Всю свою жизнь я борюсь с расхожим обывательским мнением, что "чем больше, тем лучше"; иногда это правда, но случается и наоборот. О вреде излишней информированности мы можем судить по так называемым специалистам.

До сих пор мы ставили под вопрос не авторитет профессионалов как таковой, а только их способность адекватно оценить границы собственных знаний. Сама по себе эпистемическая самонадеянность не исключает владения определенными навыками. Сантехник, за редкими исключениями, разбирается в сантехнике лучше, чем сноб-эссеист или математически подкованный трейдер. Хирург, очевидно, сумеет прооперировать грыжу лучше, чем исполнительница восточных танцев. Но ведь и на старуху бывает проруха; причем самое неприятное, что вы-то это понимаете, а вот специалисту сомневаться в собственных силах и в голову не придет! Что бы там ни говорили, полезно иногда задаваться вопросом: а какова вероятность ошибки эксперта? Подвергать сомнению нужно не методы работы эксперта, а только его уверенность. (Я сам, обжегшись на нашей медицине, научился осторожности и всем советую: если вы обратились к врачу с определенными жалобами, а он вам говорит, что у вас стопроцентно не рак, — не слушайте его.)

Для меня специалисты делятся на две категории. К первой относятся те, кто склонен к самонадеянности при наличии (некоторых) знаний, — и это легкий случай. Ко второй — и это тяжелый случай — те, кто самонадеян и при этом полностью некомпетентен ("пустые костюмы"). Есть такие профессии, в которых мы с вами смыслим больше специалистов — при том что этим людям вы, как ни печально, платите деньги за советы (хотя по-хорошему они должны платить вам, чтобы вы их послушали). Что же это за профессии?

По так называемой проблеме специалистов существует обширная литература: мало кто не проводил экспериментов с целью оценить их способности. Но выводы столь противоречивы, что неискушенному человеку впору растеряться. С одной стороны, Пол Мил и Робин Доуз чуть ли не приравнивают "экспертов" к мошенникам, говоря, что их ослепляет собственная интуиция и толку от них не больше, чем от компьютера, работающего с одной-единственной программой. С другой стороны, столь же многочисленны авторы, убежденные, что преимущество человека перед компьютером заключается как раз в интуиции. И кто же прав?

В некоторых сферах деятельности специалисты необходимы. Спросите себя: если бы вам предстояла операция на мозге, кому бы вы доверили ее проведение — научному корреспонденту газеты или дипломированному нейрохирургу? С другой стороны, возьмем экономический прогноз: кому вы поверите больше — доктору экономики некоего престижного учреждения вроде Уортонской школы или бизнес-корреспонденту газеты? Ответ на первый вопрос очевиден, на второй — отнюдь нет. Теперь вы видите разницу между know-how ("знаю как") и know-what ("знаю что"). Греки разграничивали понятия techne ("ремесло, навык") и episteme ("знание", "наука"). Гераклит Тарентский и Менодот из Никомедии, основатели эмпирической школы медицины, призывали своих учеников в совершенстве владеть techne и сторониться episteme.

Психолог Джеймс Шанто взял на себя труд выяснить, в каких областях существуют подлинные специалисты, а в каких нет. Тут важно помнить об ошибке подтверждения: если вам хочется доказать, что специалистов не бывает, то уж хотя бы одну профессию, где они бесполезны, вы обязательно отыщете. Правда, таким путем можно доказать и прямо противоположное. Но существует объективный факт: в одних профессиях специалисты реально важны, в других — ничего не умеют. Кто же из них кто?

Специалисты, которые как бы специалисты: оценщики скота, астрономы, летчики-испытатели, агрономы, шахматисты, физики, математики (если занимаются математическими, а не эмпирическими проблемами), бухгалтеры, приемщики зерна, фотодешифровщики, страховые аналитики (имеющие дело с кривой нормального распределения).

Специалисты, которые как бы... неспециалисты: брокеры, клинические психологи, психиатры, председатели приемных комиссий, окружные судьи, члены всевозможных советов, подборщики кадров, разведаналитики (достижения ЦРУ смехотворны, если посмотреть, во сколько они обходятся). Я бы еще добавил (на основании изученной литературы) экономистов, составителей финансовых прогнозов, профессоров-финансистов, политологов, "экспертов по риску", служащих Банка международных расчетов, почетных членов Международной ассоциации финансовых инженеров и персональных финансовых консультантов.

А дело вот в чем: в тех областях, где все подвижно и потому требует осознания, специалистов обычно не бывает, тогда как в стабильных областях кое-какие специалисты есть. Иными словами, специалистов практически не существует в профессиях, имеющих дело с будущим и строящих свои расчеты на основе изучения неповторяющегося прошлого (за исключением метеорологии и тех видов бизнеса, которые определяются кратковременными физическими, а не социоэкономическими процессами). Я ни в коем случае не утверждаю, что никто из имеющих дело с будущим не способен предоставить о нем никакой полезной информации (как я уже говорил, газеты отлично предсказывают часы начала спектаклей), я просто говорю, что те, кто не приносит никакой практической пользы, чаще всего имеют дело с будущим.

Можно взглянуть на проблему иначе: подвижная среда изобилует Черными лебедями, а узкий специалист поневоле "туннелирует". Там, где Черные лебеди неопасны и "туннелирование" никому не грозит бедой, специалисты прекрасно справляются со своими задачами.

Роберт Триверс, эволюционный психолог и прямо-таки ясновидящий (теория, которую он разработал, готовясь к карьере юриста, сделала его одним из влиятельнейших эволюционистов со времен Дарвина), высказывает другую точку зрения. Он видит корень проблемы в самообольщении. В тех занятиях, в которых поднаторели еще наши предки (таких, как набеги ради добычи), мы отлично предсказываем исход, оценив баланс сил. Как люди, так и шимпанзе сразу определяют, на чьей стороне сила, — прикинув соотношение возможных выгод и потерь, они решают, стоит ли нападать и удастся ли вернуться с награбленным добром и пленницами. И только начав атаку, вы поддаетесь самообольщению, заставляющему вас игнорировать дополнительную информацию — в бою колебаний быть не должно. А вот глобальных войн в истории человечества было мало; они для нас внове, поэтому мы склонны недооценивать их длительность и переоценивать свое превосходство. Вспомните, как недооценивали продолжительность войны в Ливане. Первая мировая тоже казалась парой пустяков тем, кто ее начинал. Так было и с войной во Вьетнаме, и с войной в Ираке, да почти с каждым вооруженным конфликтом современности.

Самообольщение—действительно важный фактор. В этом и суть проблемы специалистов: они не знают, чего они не знают. Нехватка знаний и ложное представление о качестве этих знаний идут рука об руку — тот же механизм, который мешает людям узнавать больше, внушает им удовлетворенность своими знаниями.

А сейчас мы поговорим о точности прогнозов, то есть о нашей способности предсказать конкретную величину.

Изучать ошибки прогнозирования можно, в частности занимаясь трейдингом. Мы, квант-инженеры, располагаем обширнейшей информацией об экономических и финансовых прогнозах — от сводок по важнейшим экономическим показателям до прогнозов и советов телевизионных "экспертов" и "оракулов". Владение таким объемом данных, причем уже введенных в компьютер, делает эту профессию бесценной для эмпирика. Будь я журналистом или, не дай боже, историком, мне пришлось бы порядком помучиться, проверяя прогностическую эффективность бесчисленных и бесконечных дискуссий. Словесные комментарии невозможно (по крайней мере не так просто) обработать на компьютере. Кроме того, многие наивные экономисты буквально засыпают нас прогнозами с длиннющими столбцами показателей, так что, поместив всех экономистов и все показатели в одну базу данных, мы сможем судить лишь о том, вправду ли одни экономисты лучше других (разница невелика) и есть ли сферы, в которых они более компетентны (увы, если и есть, то не стоящие внимания).

Я же по роду деятельности имел привилегию близко изучить нашу способность к прогнозированию. Когда я работал штатным трейдером, примерно дважды в неделю в 8.30 утра на моем мониторе высвечивалось некое число, сообщенное Министерством торговли, или Министерством финансов, или еще каким-нибудь почтенным учреждением. Я понятия не имел, что значат эти цифры, и мне не приходило в голову тратить силы на то, чтобы это выяснить. Они бы и вовсе меня не занимали, если бы мои коллеги не ломали из-за них копья, топя свои прогнозы в словесной подливке. В центре внимания оказывались то индекс потребительских цен (ИПЦ), то показатель занятости вне аграрного сектора (изменение числа трудоустроенных), то объем денежной массы (переименованной шутниками трейдерами в "нижнюю массу''), то валовой внутренний продукт (самое важное), то что-нибудь еще, вносившее в разговор особое оживление.

Продавцы информации дают вам послушать прогнозы из уст "ведущих экономистов" (в костюмах), которые работают в почтенных компаниях вроде "Дж.П. Морган Чейз" или "Морган Стэнли". Вы видите, как эти экономисты говорят, как убедительно и красноречиво строят теории. Почти все они получают семизначные гонорары и считаются "светилами"; армии исследователей перелопачивают для них числа и показатели. Но "светила" эти настолько неумны, что обнародуют результаты своих выкладок, вот так, запросто, чтобы потомки могли увидеть и оценить уровень их компетентности. 

  Хуже того, многие финансовые организации издают ежегодные буклеты под названием "Прогнозы на 200* год" (вписать следующий год). Разумеется, им не приходит в голову проверить, сбываются ли их предвидения. Еще более глупы те, кто платит деньги за такие прогнозы, не проведя пары простых экспериментов (хотя они и просты, к ним редко прибегают на практике). Вот один элементарный эмпирический тест: сравним наше "светило экономики" с гипотетическим шофером (таким, как Михаил из главы 1). Создайте некоего синтетического субъекта, который предсказывает последующее число, зная предыдущее (но не зная ничего другого). Затем вам нужно лишь сравнить допуски на ошибку "светила экономики" и нашего искусственного субъекта. К сожалению, зачарованные красивыми речами, мы забываем о необходимости таких экспериментов.

Проблема прогнозирования еще чуть сложнее. В основном это объясняется тем, что мы живем не в Среднестане, а в Крайнестане. Наши прогнозисты, может быть, умеют предсказывать рядовые явления, но не из ряда вон выходящие; тут они терпят сокрушительное фиаско. Достаточно упустить в долгосрочном прогнозе изменение процентной ставки с 6 процентов до 1 процента (как это произошло между 2000 и 2001 годом), и уже никакие последующие расчеты не выправят суммарный результат. Важно не то, насколько редко мы ошибаемся, а какова суммарная погрешность.

А суммарная погрешность зависит в основном от больших неожиданностей, от открытия новых перспектив, тогда как составители экономических, финансовых и политических прогнозов не только закрывают на них глаза, но и стыдятся сказать хоть что-то необычное своим клиентам. События же, как показывает опыт, почти всегда необычайны. Более того, прогнозисты от экономики, как мы очень скоро убедимся, гораздо ближе в своих догадках друг к другу, чем к реальному результату. Никто не хочет быть белой вороной.

Поскольку я занимался неформальными разысканиями для личной пользы и развлечения, а не для того, чтобы что-то публиковать, я воспользуюсь уже обработанными материалами других исследователей, которые героически перетерпели занудство издательского процесса. Удивительно, как мало сами специалисты задумываются о полезности своих профессий. Существует несколько — всего несколько — формальных исследований в трех областях: анализ надежности ценных бумаг, политология и экономика. В ближайшие годы, несомненно, их станет больше. А может быть, и не станет — вполне вероятно, что коллеги затравят авторов этих работ. Из почти миллиона изданных трудов по экономике, политике и финансам лишь в единицах делается попытка проверить эти знания на их прогностическую пригодность.

Несколько исследователей, изучив работу и самооценку аналитиков ценных бумаг, получили удивительные результаты, особенно в отношении эпистемической самонадеянности этих деятелей. Сравнивая их с метеорологами, прогнозирующими погоду, Тадеуш Тышка и Петр Зелонка констатируют, что аналитики предсказывают хуже, но при этом больше верят в собственное умение. Во всяком случае, им хватает апломба не снижать предела погрешности после откровенных провалов.

В июне прошлого года я жаловался Жан-Филиппу Булю, которого навещал в Париже, на дефицит подобных публикаций. Этот человек с мальчишеской внешностью выглядит вдвое моложе меня, хотя на самом деле почти мой ровесник, каковой феномен я полушутя объясняю красотой физики. Собственно, он не совсем физик, а один из тех ученых, которые вслед за Бенуа Мандельбротом (положившим начало этому направлению в конце 1950-х годов) применяют методы статистической физики к экономическим переменным. Это сообщество не использует среднестанскую математику, так что их, похоже, интересует правда. Не вхожие в экономическую и финансовую элиту, они кормятся на физфаках и физматах и — довольно часто — в трейдерских фирмах (трейдеры редко нанимают экономистов для себя — чаще для того, чтобы они вешали лапшу на уши не столь продвинутым клиентам). Некоторые из них работают в социологии, снося враждебность "коренных". В отличие от экономистов, которые носят костюмы и громоздят теорию на теорию, они используют эмпирические методы наблюдения, а не кривую нормального распределения.

Булю показал мне удивительную исследовательскую работу, только что законченную его практикантом и уже принятую к публикации; в ней подробно рассматривались две тысячи предсказаний, сделанных аналитиками ценных бумаг. В работе наглядно показывалось, что эти брокер-аналитики не предсказывали ничего: наивный прогноз человека, просто переносящего цифры из истекшего периода в следующий, был бы немногим хуже. А ведь аналитики владеют информацией о заказах, грядущих контрактах и планируемых расходах и благодаря этим ценным знаниям вроде должны прогнозировать значительно лучше, чем наш наивный предсказатель, не располагающий никакой информацией, кроме прошлых данных. Хуже того, разрыв между предсказанными и реальными величинами был гораздо существенней, чем между разными прогнозами, а значит, аналитиками руководил стадный инстинкт. Иначе прогнозы отстояли бы друг от друга настолько же, насколько они отстоят от реальности. Чтобы понять, как аналитикам удается оставаться в бизнесе и избегать серьезных нервных срывов (с потерей веса, неадекватным поведением или острым алкоголизмом), нам придется обратиться к работе психолога Филипа Тетлока.

Тетлок изучал проблему "экспертов" в политике и экономике. Он просил специалистов из разных областей оценить вероятность того, что в течение заданного временного периода (около пяти лет) произойдут определенные политические, экономические и военные события. На выходе он получил около двадцати семи тысяч предсказаний почти от трех сотен специалистов. Экономисты составляли около четверти выборки. Исследование показало, что эксперты далеко вышли за пределы своих допусков на ошибку. Обнаружилась и экспертная проблема: между результатами докторов наук и студентов не было разницы. Профессора, имеющие большой список публикаций, справлялись не лучше журналистов. Единственной закономерностью, которую обнаружил Тетлок, была обратная зависимость прогноза от репутации: обладатели громкого имени предсказывали хуже, чем те, кто им не обзавелся.

Но Тетлок ставил перед собой задачу не столько показать, чего реально стоят эксперты (хотя у него это замечательно получилось), сколько выяснить, почему до них никак не доходит, что они плохо справляются со своей работой, иными словами, как им удается "втирать себе очки". Ведь такая некомпетентность, судя по всему, как-то ими обосновывается, прежде всего в форме защиты своей позиции или своего реноме. Поэтому Тетлок занялся изучением механизмов, посредством которых участники выборки генерировали объяснения post factum.

Я не буду здесь распространяться о том, как влияет на наше восприятие идеология, а сразу перейду к более общим аспектам этой слепой снисходительности к своим собственным прогнозам.

Вы говорите, что играли в другую игру. Допустим, вам не удалось предсказать неожиданный крах Советского Союза (этого не предвидел ни один социолог). Легко заявить, что вы прекрасно понимали суть политических процессов, происходивших в Советском Союзе, но эти русские, будучи чрезмерно русскими, искусно скрыли от вас существенные экономические составляющие. Если бы вы обладали этими экономическими данными, вы бы уж конечно смогли предсказать падение советского режима. Винить надо не вашу квалификацию. Так же можно действовать, если вы предсказали решительную победу Эла Гора над Джорджем У. Бушем. Вы не знали, что экономика в таком отчаянном положении; собственно, этот факт, кажется, был тайной для всех. Вы же не экономист, а борьба-то, оказывается, шла на экономическом ринге.

Вы валите все на непредвиденные обстоятельства. Случилось что-то необычайное, лежащее вне поля вашей науки. Поскольку это нельзя было предсказать, вы не виноваты. Это был Черный лебедь, а вы не обязаны предсказывать Черных лебедей. Черные лебеди, говорит нам Н.Н.Т., в корне непредсказуемы (но тогда логично ожидать вопроса от Н.Н.Т.: зачем полагаться на предсказания?). Такие события "экзогенны", то есть порождены другой, чуждой вашей науке сферой. Или, может, это был какой-то очень-очень маловероятный катаклизм, ну, скажем, происходящее раз в тысячу лет наводнение. 

Но в следующий раз его не случится. "Ботаники" объясняют неудачи в применении математических методов к общественной сфере именно сосредоточенностью на конкретной игре и подчинением ее законам. Модель, мол, была верная, она работала хорошо, но игра оказалась не той, какой представлялась.

Вы убеждены, что "почти" попали в точку. Когда событие уже произошло, ценности переоценены и информации хоть отбавляй, легко чувствовать, что вы были "на волосок" от истины. Тетлок пишет: "Те советологи, которые в 1988 году считали, что Коммунистическую партию не удастся отстранить от власти ни к 1993, ни даже к 1998 году, были особенно готовы поверить, что кремлевские путчисты почти свергли Горбачева в 1991 году и свергли бы, если бы действовали более решительно и менее импульсивно, или если бы армейское руководство подчинилось приказу убивать протестующих, или если бы Ельцин не повел себя так смело".

Давайте разберемся в общих тенденциях, раскрываемых этим примером. В суждениях "экспертов", о которых пишет Тетлок, обнаруживался явный перекос: если они оказывались правы, то приписывали это своей необычайной проницательности и эрудиции; ошибившись, винили необычную ситуацию или, что уж совсем непростительно, не признавали своей ошибки и плели всякие небылицы. Им было трудно смириться с тем, что их понимание ограниченно. Это человеческое свойство проявляется во всех видах деятельности: в нас заложено нечто такое, что стоит на страже нашего самоуважения.

Мы, люди, — жертвы асимметрии в восприятии случайных событий. Мы приписываем наши успехи нашему мастерству, а неудачи — внешним событиям, неподвластным нам. А именно — случайностям. Мы берем на себя ответственность за хорошее, но не за плохое. Это позволяет нам думать, что мы лучше других — чем бы мы ни занимались. Например, 94 процента шведов считают, что входят в 50 процентов лучших шведских водителей; 84 процента французов уверены, что их сексуальные способности обеспечивают им место в верхней половине рейтинга французских любовников.

Еще одно следствие этой асимметрии заключается в том, что мы чувствуем себя в известной мере уникальными, непохожими на других (ведь на них, в нашем представлении, такая асимметрия не распространяется). Я уже упоминал о радужных ожиданиях тех, кто собирается вступить в брак. А еще представьте, сколько семей строят планы на будущее, в которых неизменно присутствует их уютный домик. Они полагают, что будут жить там всегда, забывая о том, что, согласно статистике, оседлая жизнь редко длится долго. Они что, не видят, как по их кварталу шныряют модные немецкие купе-кабриолеты с риелторами в дорогих костюмах? Мы народ бродячий, причем кочуем гораздо чаще, чем собираемся, и не по своей воле. Подумайте, многие ли из тех, кто вдруг потерял работу, считали это событие вероятным хотя бы за несколько дней до того, как оно случилось? Многие ли наркоманы, начиная колоться, собираются делать это всю жизнь?

Из эксперимента Тетлока можно извлечь еще один урок. Он выявил уже упомянутую мной закономерность: многие университетские светила, публикующиеся в ведущих научных журналах, замечают перемены в окружающем мире не лучше, чем средний читатель или журналист "Нью-Йорк тайме". Эти гиперспециалисты проваливают тесты по своим же специальностям.

Еж и лисица. Пользуясь типизацией, предложенной Исайей Берлином, Тетлок делит всех предсказателей на ежей и лисиц. Как в басне Эзопа, еж знает одну вещь, лиса много чего знает, — лучшего олицетворения человеческих типов не придумаешь. Множество прогностических ошибок допускают ежи, чьи мысли буквально прикованы к одному большому Черному лебедю — крупной ставке, которая, скорее всего, пойдет прахом. Еж — это тот, кто фокусируется на одном невероятном событии огромного масштаба, став жертвой искажения нарратива, которое настолько ослепляет нас перспективой одного конкретного исхода, что мы не можем вообразить ничего иного.

Искажение нарратива облегчает нам понимание того, что проповедуют ежи: их идеи громогласно озвучиваются. Среди знаменитых людей преобладают ежи, поэтому знаменитости и прогнозируют, как правило, хуже, чем прочие предсказатели.

Я долго сторонился прессы по той простой причине, что, как только журналисты слышали мой рассказ о Черных лебедях, они просили меня выдать им список грядущих потрясений. Они хотели, чтобы я предсказывал появление этих Черных лебедей. Странным образом в моей книге "Одураченные случайностью", которая вышла за неделю до п сентября 2оо1 года, обсуждалась вероятность того, что в мой офис врежется самолет. Разумеется, меня просили объяснить, как я сумел "такое провидеть". Я ничего не провидел — это была случайность. Я не корчу из себя оракула! Я даже недавно получил электронное письмо с просьбой назвать десять следующих Черных лебедей. До большинства не доходит смысл моих рассуждений об иллюзии исключительности, искажении нарратива и идее прогнозирования. Вопреки тому, чего могут от меня ожидать, я никому не рекомендую становиться ежом — лучше будьте лисами с открытым мышлением. Я знаю, что ключевую роль в истории будет играть невероятное событие, я только не знаю какое.

Ни в одном из экономических журналов я не нашел исследования, подобного тому, которое провел Тетлок. Но вот что подозрительно: я не нашел и ни одной статьи, восхваляющей прогностический дар экономистов. Тогда я просмотрел все научные работы и диссертации, которые сумел раскопать. Ни в одной из них нет убедительных доказательств того, что экономисты (как сообщество) способны делать прогнозы; а если иногда и способны, то их прогнозы лишь немного лучше случайных — принимать на их основе серьезные решения нельзя.

Самый интересный анализ того, как академические методы работают в реальной жизни, осуществил Спирос Мак-ридакис. Он устраивал соревнования прогнозистов, использующих так называемую эконометрику — "научный метод", соединяющий экономическую теорию со статистическими измерениями. Попросту говоря, Макридакис заставлял людей предсказывать в реальной жизни, а потом оценивал точность их прогнозов. Вместе с Мишель Ибон он провел несколько "М-состязаний"; третье, и последнее из них, — М-з — завершилось в 1999 году. Макридакис и Ибон пришли к печальному выводу: "Новейшими и сложнейшими статистическими методами не обязательно достигаются более точные результаты, чем самыми простыми".

Еще в бытность квант-инженером я убедился ровно в том же: иностранный ученый с гортанным акцентом, который ночами сидит за компьютером, производя сложные вычисления, не чаще попадает в точку, чем таксист с его простейшими мыслительными приемами. Проблема в том, что мы сосредоточиваемся на тех редких случаях, когда наша методика срабатывает, и почти никогда — на многочисленных примерах ее несостоятельности. Я жаловался каждому, кого успевал поймать за рукав: "Послушайте, я простой серьезный парень из Амиуна (в Ливане), и я не понимаю, какую ценность может иметь то, что заставляет меня всю ночь пялиться в компьютер, но не помогает мне предсказывать лучше, чем это делают другие парни из Амиуна". Реакция моих коллег определялась скорее географией и историей Амиуна, чем намерением дать серьезный ответ на мой вопрос. Вот вам еще один пример искажения нарратива, только вместо журналистской трепотни вы имеете более страшную ситуацию, когда "ученые" с русским акцентом глядят в зеркало заднего вида, изъясняются уравнениями и отказываются смотреть вперед, чтобы не закружилась голова. Эконометрист Роберт Энгель, джентльмен, приятный во всех отношениях, придумал очень сложный статистический метод под названием GARCH и получил за него Нобелевскую премию. Никто не проверил, полезно ли это изобретение для реальной жизни. Простые, менее сенсационные методы работают гораздо лучше, но в Стокгольм они не приводят. В Стокгольме остро стоит проблема экспертов, о чем мы поговорим в главе 17.

Есть и другая проблема, она вызывает еще больше беспокойства. Макридакис и Ибон обнаружили, что статистики-теоретики игнорируют собранные ими эмпирические свидетельства и, более того, относятся к их инициативе с шокирующей враждебностью. "Они, напротив, с удвоенной энергией принялись за построение еще более изощренных моделей, не задаваясь вопросом, помогут ли эти модели лучше прогнозировать жизненные ситуации", — пишут Макридакис и Ибон.

Можно привести следующий контраргумент (называемый "критикой Лукаса" по имени экономиста Роберта Лукаса): прогнозы экономистов часто вызывают ответную реакцию, которая снижает их эффективность. Предположим, экономисты предсказывают инфляцию; Федеральная резервная система мгновенно реагирует и останавливает ее. Поэтому точность экономических прогнозов не поддается объективной оценке. Я согласен с этим замечанием, но не верю, что оно объясняет неспособность экономистов к прогнозам. Мир слишком сложен для их дисциплины.

Когда экономисту не удается предсказать очередной кризис, он часто списывает все на землетрясение или революцию, заявляя, что он не специалист по геодезии, метеорологии и политологии, вместо того чтобы интегрировать эти области в свои исследования и признать, что его область не может существовать в отрыве от прочих. Экономика — самая изолированная из наук, она почти ничего не заимствует извне! В экономике сейчас, пожалуй, больше всего ученых филистеров, а ученость без эрудиции и природного любопытства ведет к узости мышления и дроблению дисциплин.

Завязкой нашего разговора о прогнозировании послужила история Сиднейского оперного театра. Теперь мы рассмотрим другую константу человеческого бытия: систематическую ошибку планирования, объясняемую свойствами человеческой натуры, сложностью мира и структурой наших учреждений. Чтобы выжить, учреждение должно убедить себя и всех остальных в том, что оно обладает "дальновидностью".

Планы проваливаются из-за так называемого "туннелирования", невнимания к зонам неопределенности, находящимся за рамками проекта.

Вот типичный сценарий. Джо, писатель-документалист, заключает контракт с издательством на написание книги. Он должен представить ее через два года. Тема сравнительно проста: авторизованная биография писателя Салмана Рушди, материалов для которой у Джо предостаточно. Он даже отыскал бывших девушек Рушди и с нетерпением ждет приятных интервью. Месяца за три до условленной даты он звонит издателю, чтобы объяснить, что слегка припаздывает. Издатель это предвидел: авторы редко укладываются в срок. Издательство беспокоится по другой причине: публика неожиданно потеряла интерес к данной теме. В своих планах фирма исходила из того, что интерес к Рушди не угаснет, но о нем почти позабыли, видимо, потому, что иранцы по какой-то причине раздумали его убивать.

Постараемся разобраться в том, что помешало биографу правильно спланировать свою работу. Рассчитывая свое время, он "туннелировал", то есть не учитывал вероятности некоторых "внешних" событий, которые вынудили его затормозиться. Среди них — катастрофа и сентября 2001 года, съевшая у него несколько месяцев, поездки в Миннесоту к больной матери (которая в итоге выздоровела) и многое другое, в том числе расторжение помолвки (хотя и не с бывшей девушкой Рушди). "В остальном" все шло по плану, его рабочий режим не менялся. Он не чувствует себя ответственным за срыв сроков.

Влияние неожиданностей на планы односторонне. Взгляните на отчеты строителей, ученых, подрядчиков. Неожиданности почти всегда подталкивают в одном направлении — расходы растут, сроки растягиваются. В очень редких случаях, как с Эмпайр-стейт-билдинг, происходит обратное: и сроки короче, и расходы сокращаются. Но такие случаи — действительно исключения.

Заложена ли ошибка планирования в человеческой природе? Исследователи провели эксперимент, предложив студентам назвать время, необходимое им для завершения диплома. В одном показательном тесте группа разделилась на оптимистов и пессимистов: оптимисты обещали закончить за двадцать шесть дней, пессимисты — за сорок семь. На самом деле на завершение работы потребовалось в среднем пятьдесят шесть дней.

Пример с писателем Джо не слишком выразителен. Я выбрал его, поскольку он иллюстрирует повторяющееся, рутинное задание, — при таких заданиях ошибки планирования не столь велики. В случае же с очень дерзкими проектами, такими, к примеру, как крупномасштабное военное вторжение, ошибки растут и множатся. Собственно, чем знакомее задача, тем легче вам прогнозировать. Но в современном мире всегда найдется что-то необычайное.

У людей могут быть конкретные стимулы обещать уложиться в сжатые сроки. Вы хотите получить контракт на книгу, а строитель хочет получить от вас наличные, чтобы спутешествовать на Антигуа. Но проблема планирования существует даже тогда, когда нет нужды занижать продолжительность (или стоимость) работ. Как я уже говорил выше, мы слишком зашоренные существа, чтобы задумываться над возможностью событий, выходящих за рамки нашего плана, и, более того, мы слишком сосредоточены на содержании самого проекта, чтобы принимать во внимание внешнюю неопределенность, "неизвестное неизвестное", так сказать, содержание непрочтенных книг.

Но есть еще и "ботанический эффект", заключающийся в мысленном отсечении не учитываемых моделью рисков, или фокусировании на известном. Вы смотрите на мир изнутри модели. Задумайтесь над тем, что почти все задержки и перерасходы бывают вызваны какой-нибудь неожиданностью, не входящей в план, то есть лежащей вне границ конкретной модели: забастовкой, перебоями с электричеством, несчастным случаем, плохой погодой, слухами о нашествии марсиан. Эти маленькие Черные лебеди, грозящие нарушить наши планы, не принимаются в расчет. Они слишком абстрактны: мы не знаем, как они выглядят, и не в состоянии умно о них рассуждать.

Мы не умеем по-настоящему планировать, потому что не понимаем будущего, но это не обязательно плохо. Вполне можно планировать с некоторыми оговорками. Просто для этого необходимо мужество.

В прошлом не столь отдаленном, скажем, в докомпьютерную эпоху, планы оставались туманными и качественными (в смысле неколичественными), приходилось совершать умственное усилие, чтобы удерживать их в голове, а уж делать раскладку на далекое будущее было настоящим мучением. Чтобы заниматься планированием, требовались карандаши,  ластики, столы, заваленные бумагами, и огромные мусорные корзины. Прибавьте бухгалтерскую любовь к нудной монотонной работе. Короче говоря, планирование было трудоемким и неприятным занятием, связанным к тому же с постоянными сомнениями.

Но внедрение электронных таблиц произвело настоящий переворот. С помощью экселевской таблицы компьютерно грамотный человек может без усилий продлевать "план продаж" до бесконечности. На бумаге, на экране компьютера или, еще того хлеще, в пауэрпойнтовском формате план обретает собственную жизнь, теряет расплывчатость и абстрактность, "овеществляется", как говорят философы, наполняется конкретикой, начинает новую жизнь как материальный объект.

Мой друг Брайан Хинчклифф, пока мы вместе потели в местном спортзале, выдвинул следуюгцую идею. Возможно, именно та простота, с которой можно проектировать будущее, множа ячейки в этих программах-таблицах, привела к появлению целой армии предсказателей, которые уверенно выдают долгосрочные прогнозы (не выходя из "туннеля" собственных предположений). Мы планируем еще хуже, чем русские в Советском Союзе, а все благодаря мощным компьютерным программам, попавшим к тем, кто не способен использовать свои знания. Брайан, как и большинство торговцев "нефтянкой", обладает ясным видением реальности, порой резким до боли.

Видимо, здесь работает классический ментальный механизм —так называемый эффект привязки. Вы усмиряете свой страх перед неопределенностью, придумывая число и цепляясь за него как за островок посреди пустоты. Этот эффект был открыт отцами психологии неопределенности Дэнни Канеманом и Амосом Тверски, еще когда они только начинали исследовать заблуждения в использовании эвристик. Эффект работает следующим образом. Канеман и Тверски предлагали добровольцам покрутить рулетку. Добровольцы смотрели на выпавшее число, зная, что оно случайно. Затем их просили назвать количество входящих в ООН африканских стран. Ответ коррелировал с выпавшим числом.

Попросите кого-нибудь назвать вам последние четыре цифры своего номера социального страхования, а затем — приблизительное количество зубных врачей в Манхэттене. Вы увидите, что, активировав в сознании собеседника четырехзначное число, вы заставляете его соотносить свое предположение с этим числом.

Мы используем мысленные ориентиры, чтобы строить вокруг них наши предположения, так как сравнить идею с ориентиром легче, чем оценить ее в чистом виде (Система 1 в действии!). Мы не можем работать без ориентира.

Укоренение ориентира в сознании предсказателя творит чудеса. Это то же самое, что сумма, с которой начинается торговля. Вы задаете планку ("Я прошу за дом миллион"); покупатель отвечает: "Восемьсот пятьдесят тысяч, не больше" — обсуждение будет определяться этой начальной цифрой.

Как и многие биологические переменные, ожидаемая продолжительность жизни — величина среднестанская, то есть подчинена рядовой случайности. Она не масштабируема, так как чем старше мы становимся, тем меньше у нас шансов жить дальше. В развитой стране таблицы страховых компаний предсказывают новорожденной девочке смерть в 79 лет. Когда она справит 79-й день рождения, ожидаемая продолжительность ее жизни в типичном случае будет составлять 10 лет. В возрасте 90 лет она сможет рассчитывать на 4,7 года. 

 В 100 лет — на 2,5 года. Если она чудесным образом доживет до 119 лет, ей останется около 9 месяцев. По мере того как она пересекает очередные пороги, количество дополнительных лет уменьшается. Это иллюстрация главного свойства случайных переменных, описываемых "гауссовой кривой". Чем старше человек, тем меньше дополнительных лет у него в резерве.

С человеческими планами и проектами дело обстоит по-другому. Они часто масштабируемы, как я уже говорил в главе 3. А в случае с масштабируемыми, то есть крайнестанскими, переменными вы получите ровно противоположный эффект. Скажем, предполагается, что проект будет завершен за 79 дней (берем ту же цифру, что в примере с возрастом женщины). Если на 79-й день проект не завершен, нужно будет отвести на него еще 25 дней. На 90-й день — еще около 58. На 100-й — 89. На 119-й —149. Если проект еще не завершен в день номер 600, то на него понадобится 1590 дополнительных дней. Как видно, чем дольше вы ждете, тем дольше вам предстоит ждать.

Вообразите, что вы беженец, ожидающий возможности вернуться на родину. С каждым проходящим днем вы дальше от триумфального возвращения, а не ближе к нему. То же относится и к строительству вашего следующего оперного театра. Если предполагалось, что оно займет два года, и через три года вы спрашиваете, как дела, не надейтесь, что скоро проект будет завершен. Если средняя продолжительность войны составляет шесть месяцев, а ваш вооруженный конфликт длится уже два года, приготовьтесь терпеть еще несколько лет. Арабо-израильскому конфликту шестьдесят лет с гаком, ему конца не видно, а шестьдесят лет назад он считался "легко разрешимой проблемой". (Всегда помните, что в современном мире войны длятся дольше и уносят больше человеческих жизней, чем обычно планируется.) Другой пример: вы посылаете письмо любимому писателю, зная, что он занят и обычно отвечает в течение двух недель. Если через три недели ваш почтовый ящик по-прежнему пуст, не ждите письма на следующий день — скорее всего, оно придет еще через три недели. Если и через три месяца ничего нет, настройтесь ждать еще год. Каждый день приближает вас к смерти, но отдаляет от получения письма.

Это тонкое, но крайне важное свойство масштабируемой случайности противоположно здравому смыслу. Мы не постигаем логику больших отклонений от нормы.

Я углублюсь в эти свойства масштабируемой случайности в третьей части. Пока ограничимся утверждением, что именно они лежат в основе нашего неверного отношения к прогнозированию.

Порочность всех государственных и правительственных планов очевидна сразу: в них не закладывается возможный предел погрешности (допуск на ошибку). Даже если никаких Черных лебедей не объявится, все равно это непростительное легкомыслие.

Я однажды делал доклад для гуру-стратегов в Центре Вудро Вильсона в Вашингтоне. С гневным пылом доказывал, что они и не представляют, до чего беспомощны все наши прогнозы на будущее.

Внимали стратеги молча, с тихой покорностью. Мои обличающие доводы в принципе противоречили их взглядам и убеждениям; порой меня заносило, но они слушали очень старательно, не то что накачанные тестостероном бизнесмены-практики. Я даже устыдился своего негодующего тона. Вопросов почти никто не задавал. Тот, кто меня сюда пригласил, ей-богу, недобро подшутил над своими собратьями. Я почувствовал себя воинствующим безбожником, который витийствуюет перед коллегией кардиналов, сотрясая воздух риторическими пассажами.

Тем не менее некоторые слушатели отнеслись к моим идеям благосклонно. Один потом рассказал мне (а он работает при одной из правительственных структур), что в январе 2004 года его ведомство предсказывало, что через 25 лет баррель нефти будет стоить 27 долларов — чуть больше, чем на тот момент. В июне, когда цены удвоились, им пришлось повысить планку до 54 (сейчас, когда я пишу эти строки, цена подскочила до 79 долларов). Надо ли говорить, что делать второй прогноз было просто смешно, раз уже первый провалился так быстро и так оглушительно; могли бы призадуматься и действовать более осмотрительно. А ведь пророчествовали на 25 лет вперед! Этим аналитикам даже не пришло в голову, что есть такая штука, как предел погрешности, и игнорировать ее нельзя.

Прогнозирование без допуска на ошибку выявляет три заблуждения, порождаемых все тем же непониманием природы неопределенности.

Первое заблуждение: считать, что степень неопределенности не так уж важна. Как это ни печально, прогнозу верят безоглядно, не задумываясь о его точности. Между тем для адекватного планирования умение хорошо просчитать и предвидеть варианты гораздо важнее, чем сам прогноз. Почему — поясняю.

Не переходите вброд реку, если ее глубина — в среднем четыре фута. Предположим, вы отправляетесь в далекое путешествие, туда, где обещали температуру семьдесят градусов по Фаренгейту. Если я скажу вам, что предел погрешности метеопрогноза составляет сорок градусов, вы захватите целый ворох одежды, если я назову пять градусов, то вещей вы возьмете гораздо меньше.

Успешность любых стратегических прогнозов гораздо больше зависит от диапазона возможных исходов, чем от ожидаемого конечного числа. Когда я работал на банк, то удостоверился: денежные обороты компаний там планируют, не облекая их хотя бы в тоненькую обертку неопределенности. Спросите у биржевого маклера, каким образом они просчитывают изменения рынка продаж на десять лет вперед, чтобы "калибровать" свои модели оценки стоимости. Спросите, как аналитики предсказывают правительственные дефициты. Ступайте в банк или в школы, готовящие финансовых прогнозистов, и увидите: там учат делать предположения, но не учат закладывать в проект предел погрешности — между тем погрешности настолько велики, что они более значимы, чем сами предположения.

Второе заблуждение: непонимание того, что чем длиннее временной отрезок, тем сложнее дать точный прогноз. Мы не очень-то хорошо представляем, что будущее близкое и будущее дальнее — понятия совершенно разные. Однако обесценивание прогноза (по мере отдаления от момента, в который он был сделан) становится более чем очевидным при элементарном ретроспективном анализе. Нам не потребуется даже штудировать научные статьи, тем более что на эту тему писали очень мало. Взгляните на долгосрочные экономические и технологические прогнозы 1905 года. Насколько 1925 год совпал с предсказаниями провидцев? Хотите удостовериться — прочтите роман "1984" Джорджа Оруэлла. Возьмем теперь более свежие прогнозы, сделанные в 1975 году на новое тысячелетие. Сколько событий, сколько новых технологий, которых наши предсказатели даже не могли себе вообразить! Однако многое из обещанного ими не произошло вовсе, и такого неизмеримо больше. Ошибки при прогнозировании всегда бывали очень велики, и у нас нет ни малейших оснований полагать, что мы окажемся прозорливей наших предшественников. Что же до предсказаний бюрократов, то эти господа используют их скорее для снятия социальной напряженности, чем для принятия адекватных политических решений.

Третье, и, пожалуй, самое серьезное, заблуждение: недооценка случайного характера предсказываемых переменных. По милости Черных лебедей эти переменные могут вписываться как в более пессимистический, так и в более оптимистический сценарий, чем тот, что в данный момент кажется очевидным. Вспомните наш с Дэном Голдстейном эксперимент: одинаково ли работает наша интуиция в разных областях. Нет, отнюдь: обычно мы не делаем ошибок в Среднестане, но в Крайнестане — сколько угодно, да еще каких! Увы, мы не осознаем последствий неординарных событий и явлений.

И какова мораль? Даже если вы согласны с прогнозом, помните, что в реальности часты отклонения от него, и значительные. Биржевой маклер, который не зависит от фиксированного дохода, может на этом даже выиграть, но на пенсионерах подобные приливы-отливы сказываются не лучшим образом. Более того, сославшись на приведенный выше призыв не переходить вброд слишком глубокую реку, с полной ответственностью заявляю: при выборе стратегии чрезвычайно важна крайняя граница риска — да-да, куда важнее знать самый плохой вариант, чем общий прогноз. А особенно это важно в том случае, если наихудший сценарий просто неприемлем. Но нынешние аналитики почему-то об этом забывают. Абсолютно.

Принято говорить: "Мудр тот, кто умеет провидеть будущее". Нет, тот поистине мудр, кто знает, что далекое будущее неведомо никому.

Когда я подвергаю сомнению деятельность какого-нибудь очередного прорицателя, то обычно слышу в ответ: "А что ему остается делать? Может, научишь нас предсказывать лучше?" Или: "Раз ты такой умный, дай твой собственный прогноз". Последняя фраза — обычно издевательским тоном (в ней все превосходство бывалого практика над философствующим теоретиком); как правило, это предлагают те, кому невдомек, что я был трейдером. Что ж, стало быть, есть хоть какая-то польза от ежедневных схваток с неопределенностью: ты можешь ставить бюрократов на место.

Однажды клиент попросил меня сделать прогноз. Когда я ответил, что не занимаюсь предсказаниями, он обиделся и отказался от моих услуг. Действительно, существует такая тупая рутинная практика — подсовывать людям анкету с вопросами об их "видах на будущее". Лично у меня никогда не было видов на будущее, и я никогда не делал профессиональных предсказаний, но я хотя бы знаю, что не могу пред-сказывать. И некоторые очень ценят это мое свойство (таких людей немного, но их мнением я дорожу).

Однако удальцов, которые бездумно ваяют прогнозы, — хоть пруд пруди. Спросите их, зачем они прогнозируют, и услышите: "Нам же за это платят".

Мой им совет: пусть ищут другую работу.

Я ведь не требую чего-то необыкновенного: если вы человек свободный, то вольны сами выбирать себе профессию. Существуют, наконец, моральные устои. Тот, кто прогнозирует исключительно по долгу службы ("такая у меня работа"), заведомо зная, что прогнозы его никуда не годятся, по-моему, ведет себя не совсем порядочно. Выходит, можно лгать, просто потому "что такая у меня работа"?

Человек, который наносит урон своими прогнозами, либо глупец, либо обманщик. Некоторые предсказатели опаснее всякого преступника. Фигурально говоря, пусть эти господа не садятся за руль школьного автобуса с завязанными глазами.

В нью-йоркском международном аэропорту имени Кеннеди имеются гигантские стенды, уставленные журналами. Обычно журналы эти продает очень вежливое семейство с Индийского субконтинента (только родители, дети учатся в медицинском институте). На стендах — то, что следует постичь "знающему" человеку, чтобы "быть в курсе событий". Но сколько же времени пришлось бы убить на все эти журналы, даже если не читать те, что про рыбалку и мотоциклы (со сплетнями, так и быть, пролистаем все: можно хоть посмеяться)? Полжизни? Целую жизнь?

К сожалению, все эти сведения не помогут читателю заглянуть в грядущий день. Скорее наоборот — они ослабят его провидческие способности.

Есть еще один аспект проблемы прогнозирования: его "ингерентная" ограниченность, проистекающая не из человеческой природы, а из самой природы информации. Я уже говорил, что Черный лебедь обладает тремя качествами: непредсказуемостью, наличием серьезных последствий, ретроспективной объяснимостью. Давайте поговорим о непредсказуемости.