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.
Еще о невнимании к черному лебедю
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.
