Здравый смысл врет. Почему не надо слушать свой внутренний голос - [18]
Проблема фреймов предостерегает: поступая так, мы склонны к совершению ошибок. И мы их совершаем. Постоянно. Но, в отличие от неудач в сфере искусственного интеллекта, промахи людей не столь вопиющи, и переписывать всю ментальную модель их мышления, к счастью, не приходится. Скорее, как воображаемый читатель «American Soldier» Пола Лазарсфельда нашел два противоположных результата равно очевидными, так и мы, узнав, как все обернулось, почти всегда можем определить ранее упущенные аспекты ситуации. Теперь-то они кажутся релевантными! Мы ожидали, что, выиграв в лотерею, будем счастливы, но вместо этого огорчены? Бесспорно, прогноз плохой. Но ко времени осознания ошибки мы уже располагаем новыми сведениями — скажем, обо всех тех родственниках, которые внезапно объявились с требованием денег. Тогда кажется, будь у нас эта информация раньше, мы бы предвосхитили свое нынешнее состояние верно и, возможно, никогда бы не купили лотерейный билет. Получается, вместо сомнения в собственной способности прогнозировать будущее мы делаем вывод, что просто упустили из виду нечто важное. О, эту ошибку мы ни в коем случае больше не допустим! — но, увы, совершаем ее снова и снова. Не важно, как часто нам не удается верно предсказать поведение окружающих: как только их поступки становятся известны, мы объясняем собственные заблуждения с точки зрения чего-то, о чем раньше понятия не имели. Таким образом, проблему фреймов весьма успешно удается замять — уж в следующий-то раз мы все сделаем правильно! Беда в том, что в действительности мы никогда не можем усвоить, что можем прогнозировать, а что — нет.
Нигде эта тенденция не является более очевидной и не поддается исключению труднее, чем во взаимосвязи материальных вознаграждений. Ни у кого не вызывает сомнений, что качество и эффективность работы служащего могут повышаться в ответ на соответствующие финансовые стимулы, — и в последние несколько десятков лет немалой популярностью стали пользоваться системы вознаграждений, основанные на результатах деятельности. В основном это касается резко увеличившихся вознаграждений руководства компаний, привязанных к курсу акций>{77}. Разумеется, бесспорно и то, что трудящихся интересуют не только деньги. Следовательно, такие факторы, как удовольствие от работы, признание и карьерный рост, вроде бы тоже должны оказывать свое влияние. При прочих равных здравый смысл подсказывает: улучшить эффективность деятельности служащих можно соответствующими материальными вознаграждениями. И все-таки, как показал ряд исследований, взаимосвязь между оплатой и результатами является на удивление сложной.
Недавно мы с коллегой по Yahoo! Уинтером Мейсоном провели ряд интернет-экспериментов, в которых участникам платили различные суммы за выполнение простых однообразных задач.
Последние включали раскладывание по порядку фотографий уличного движения или нахождение слов, спрятанных в заполненном буквами поле. Всех своих испытуемых мы набрали с известного веб-сайта Mechanical Turk, который Amazon запустил в 2005 году для выявления дубликатов своих веб-страниц>{78}.
Сегодня Mechanical Turk используется сотнями компаний, предлагающими широкий спектр задач — от называния предметов на картинке до характеристики «настроения» газетной статьи или выбора наиболее понятного объяснения из двух предложенных (так называемый краудсорсинг). Но Mechanical Turk — еще и потрясающе эффективный способ набирать испытуемых для психологических экспериментов. Ведь раньше психологи бегали по колледжам и распространяли листовки. А теперь, поскольку выполняющим подобную работу, как правило, платят всего несколько центов за задачу, траты составляют лишь незначительную долю обычной стоимости>{79}.
В общей сложности наши эксперименты включали сотни участников, выполнявших десятки тысяч задач. В одних случаях им платили всего один цент (например, за сортировку одного ряда изображений или нахождение одного слова), тогда как в других — пять или даже 10 центов за то же самое. Разница в 10 раз представляет собой довольно существенное различие (для сравнения, средняя почасовая ставка компьютерного инженера в США лишь в шесть раз превышает минимальную), а значит, предположили мы, оно могло оказать серьезное влияние на поведение. И действительно, так оно и случилось. Чем больше мы платили испытуемым, тем больше задач они выполняли. Кроме того, для любой заданной ставки подопытные, получавшие «легкие» задачи (сортировка рядов из двух изображений), выполняли больше действий, чем испытуемые, получавшие «средние» или «трудные» задачи (три и четыре изображения в ряду соответственно). Все это согласуется с интуицией. Но вот в чем загвоздка: несмотря на эти различия,
