Думай медленно — предсказывай точно. Искусство и наука предвидеть опасность - [49]

И в то же время они обычные люди. Прогнозы — их хобби. Единственная их награда за это занятие — подарочный сертификат и право хвастаться на «Фейсбуке». Почему же они вкладывают в это дело столько усилий? Один из ответов — в том, что для прогнозистов это развлечение. «Потребность в когнитивной деятельности» — психологический термин для тенденции включаться в тяжелую умственную работу и получать от нее удовольствие. Люди с высокой потребностью в когнитивной деятельности — из тех, кто любит кроссворды и судоку, чем сложнее, тем лучше, и все суперпрогнозисты в тестах на эту потребность показывают высокие результаты.

Также с большой вероятностью здесь задействован элемент личности. В психологии личности одно из качеств «большой пятерки» — это «открытость к опыту», имеющая разные измерения, в том числе предпочтение разнообразия и интеллектуальное любопытство. Это качество безошибочно узнается во многих суперпрогнозистах. Большинство людей, не живущих в Гане, сочтут вопрос «Кто победит в президентских выборах в Гане?» бесполезным. Они не будут знать, с чего начинать и зачем вообще за него браться. Когда я привел этот гипотетический вопрос Дагу Лорчу и спросил, какой была бы его реакция, он ответил: «Что ж, это возможность узнать что-то о Гане»[95].

Но по существу, как и с интеллектом, здесь важны не столько присущие кому-то качества, сколько поведение. Из человека, который великолепно решает головоломки, мог бы получиться отличный прогнозист, но если он не подвергает сомнению базовые, эмоционально заряженные представления, он зачастую будет уступать человеку с меньшими интеллектуальными способностями, который имеет большую склонность к самокритическому мышлению. Самое главное — не ваша способность решать задачи, а то, как вы эту способность используете.

Посмотрите на Дага Лорча. Его природные способности очевидны. Но он не считает, что ему достаточно того, чем его наделила природа. Он культивирует свои способности. Даг знает, что, когда люди читают для удовольствия, они имеют склонность тяготеть к себе подобным. Поэтому он создал базу данных, в которую входят сотни информационных источников — от New York Times до мало кому известных блогов, — рассортированные по идеологической ориентации, тематике и географическому происхождению, а затем написал программу, которая выбирает, что ему следует читать следующим, используя критерий разнообразия. Благодаря простому изобретению он гарантированно знакомится с разными ракурсами. Даг не просто непредвзят. Он активно непредвзят.

Активная непредвзятость (АН) — концепция, разработанная психологом Джонатаном Бароном, кабинет которого находится напротив моего в Пенсильванском университете. Тест Барона на АН предлагает согласиться или не согласиться со следующими утверждениями:

Люди должны принимать во внимание свидетельства, которые идут вразрез с их убеждениями.

Полезнее обращать внимание на тех, кто с тобой не согласен, чем на тех, кто с тобой согласен.

Изменение мнения — признак слабости.

Интуиция — лучший ориентир для принятия решений.

Важно держаться своих убеждений, даже если сталкиваешься со свидетельствами против них.

Вполне предсказуемо, что суперпрогнозисты получили высокие результаты в тесте Барона. Но важнее то, что они — живое воплощение этой концепции. Слова у них не расходятся с делом.

Для супепрогнозистов убеждения — это гипотезы, которые нужно тестировать, а не сокровища, которые нужно охранять. Было бы слишком легкомысленно сводить суперпрогнозирование к слогану вроде тех, что клеят на бамперы автомобилей, но если бы мне пришлось это сделать, я бы выбрал именно эти слова.

Глава VI Суперкванты?

Мы живем в эпоху Больших данных. Гигантские, процветающие сети информационных технологий производят огромные объемы информации, которая может быть проанализирована специалистами по ее обработке, вооруженными мощными компьютерами и мудреной математикой. Из информации извлекаются порядок и значения. Реальность видится и предвидится, как никогда ранее. И большинство из нас, давайте будем честными перед самими собой, понятия не имеет, как специалисты по обработке данных делают все это. Их работа нас слегка устрашает, если не завораживает. Как в знаменитом высказывании заметил ученый и автор научной фантастики Артур С. Кларк, «любая достаточно продвинутая технология неотличима от волшебства».

Лайонел Левин, доцент математики в Корнелле, — один из таких волшебников. Его резюме включает в себя степень бакалавра математики в Гарварде, степень доктора философии по математике в Беркли, целый ряд престижных грантов и стипендий и еще более длинный ряд научных работ с такими оккультными названиями, как «Автомодельные пределы внутренних агрегативных моделей со множеством источников». Как и ожидается от математических волшебников, он молод. Он окончил Гарвард в том же году, когда разведывательное сообщество решило, что Саддам Хусейн со 100 %-ной вероятностью обладает оружием массового поражения.

А еще Левин — суперпрогнозист. И хоть это и исключительный случай, он подчеркивает основную черту суперпрогнозистов: они все хорошо умеют обращаться с цифрами. Большинство из них отлично справилось с тестом на базовые математические способности, включающим вопросы из серии «Вероятность получить вирусную инфекцию — 0,05 %. Сколько людей из 10 000 будет инфицировано?» (ответ — 5). И математические способности очевидны из их послужных списков. Многие из них имеют образование, связанное с математикой, естествознанием и компьютерным программированием. Даже Джошуа Франкель, режиссер из Бруклина, который сейчас обретается в мире творчества, учился в Нью-Йорке в физико-математической школе, и его первая работа после окончания колледжа включала в себя создание компьютерных визуальных эффектов. Я пока еще не встречал ни одного суперпрогнозиста, который имел бы затруднения с математикой, и большинство из них прекрасно умеют пользоваться числами на практике, что периодически и делают. Когда Билла Флэка просят предсказать что-нибудь вроде курсов обмена валют, он углубляется в их исторические колебания и создает модель, основанную на методе Монте-Карло. Для знатока это базовые вещи. Для всех остальных — что-то столь же экзотическое, как древнеарамейский язык.