Систематические ошибки в рассуждениях, потенциально влияющие на оценку глобальных рисков

Eliezer Yudkowsky, Cognitive biases potentially affecting judgment of global risks

(Forthcoming in Global Catastrophic Risks, Oxford,University Press, 2007)

Перевод на русский язык: А. В. Турчин ([e-mail])

 

Благодарности автора: Я благодарю Майкла Роя Эймса (Michael Roy Ames), Ника Бострома (Nick Bostrom), Милана Чирковича (Milan Cirkovic), Оли Лэмб (Olie Lamb), Тамаса Мартинеса (Tamas Martinec), Робина Ли Пауэла (Robin Lee Powell), Кристиана Ровнера (Christian Rovner) и Майкла Уилсона (Michael Wilson) за их комментарии, предложения и критику. Нет необходимости говорить, что все оставшиеся ошибки в этой работе — мои. [§§§§§§§§§§§§§§§§§§]

 

Введение

При всех прочих равных, не многие люди предпочли бы уничтожить мир. Даже безликие корпорации, лезущие не в свои дела правительства, безрассудные ученые и прочие агенты погибели нуждаются в мире, чтобы достигать в нем своих целей наживы, власти или других мерзостей. Если наше вымирание будет происходить достаточно медленно для того, чтобы успело произойти ужасное осознание этого процесса, деятели, запустившие его, будут, вероятно, ошеломлены пониманием того, что они, в действительности, уничтожили мир. Поэтому я предполагаю, что, если Земля будет все-таки уничтожена, то произойдет это, вероятно, по ошибке.

Систематическое экспериментальное исследование повторения ошибок в человеческих рассуждениях и того, что именно эти ошибки говорят о предшествующих им ментальных процессах, изучается в когнитивной психологии в рамках исследований эвристики и предубеждений. Эти исследования принесли открытия, очень существенные для экспертов по рискам глобальных катастроф. Допустим, вы беспокоитесь о рисках, связанных с неким взрывчатым веществом Р, способным разрушить всю планету, если оно подвергнется достаточно сильному радиосигналу. К счастью, имеется знаменитый эксперт, который открыл субстанцию Р, потратил тридцать лет, работая с ней, и знает ее лучше, чем любой другой на Земле. Вы звоните эксперту и спрашиваете, насколько сильным должен быть радиосигнал, чтобы вещество взорвалось. Эксперт отвечает, что критический порог находится, вероятно, на уровне 4.000 тераватт. «Вероятно?» — Спрашиваете вы. «Можете ли вы мне сообщить интервал мощности запускающего сигнала с 98%-й уверенностью?» — «Конечно, — отвечает эксперт. — Я на 99% уверен, что критический порог больше 500 тераватт, и на 99% уверен, что он меньше 80.000 тераватт». «А как насчет 10 тераватт?» — спрашиваете вы. «Невозможно», — отвечает эксперт.

Приведенная выше методология опроса эксперта выглядит совершенно резонной, такой, какую должен использовать любой компетентный работник, сталкиваясь с подобной проблемой. И в действительности, эта методология была использована при исследовании безопасности реакторов (Rasmussen 1975), ныне считающемся первой значительной попыткой вероятностной оценки рисков. Но исследователь моделей рассуждений и погрешностей в рассуждениях может распознать, по крайней мере, два больших недостатка в этом методе, — не логически слабых места, а пару обстоятельств, чрезвычайно уязвимых к человеческой ошибке.

Исследования эвристики и предубеждений открыли результаты, которые могут напугать и привести в уныние неподготовленного ученого. Некоторые читатели, впервые сталкивающиеся с экспериментальными результатами, цитируемыми здесь, могут удивиться и спросить: «Это действительно экспериментальные результаты? Действительно ли люди так плохо предполагают? Может быть, эксперименты были плохо организованы, и результаты изменятся, если совершить такие-то и такие-то манипуляции?» Не имея достаточно места для объяснений, я могу только призвать читателя проконсультироваться с основополагающей литературой. Очевидные манипуляции уже применялись, и результаты от этого не становились другими.

Доступность информации

Предположим, вы возьмете случайное слово из трех или более букв из английского текста. Что более вероятно: что слово начинается с буквы R (“rope”) или что его третья буква R (“park”)?

Основная идея исследований моделей рассуждений и погрешностей состоит в том, что человеческие существа используют методы мышления, называемые эвристикой, которые дают хорошие средние ответы в большинстве случаев, но которые также приводят к увеличению системных ошибок, называемых погрешностями (biases). Примером эвристики является суждение о частоте или вероятности события по его информационной доступности (availability), то есть по легкости, с которой примеры подобного события приходят на ум. R появляется в качестве третьей буквы в большем числе английских слов, чем на первом месте, но гораздо легче вспомнить слова, которые начинаются на эту букву. Таким образом, большинство респондентов предполагают, что слова, начинающиеся на букву R, встречаются чаще. (Tversky and Kahneman 1973).

Погрешности, основанные на эвристике доступности, влияют на оценки риска. Пионерское исследование Лихтенштейна (Lichtenstein 1978) описывает абсолютную и относительную достоверность суждений о риске. Люди в общих чертах представляют, какие риски причиняют большее число смертей, и какие — меньшее. Однако когда их просят посчитать риски точнее, они весьма переоценивают частоты редких причин смерти, и сильно недооценивают частоты обычных. Другие повторяющиеся ошибки, выявленные в этом исследовании, также были очевидными: аварии считались причинами такого же количества смертей, что и болезни (на самом деле болезни в 16 раз чаще становятся причинами смертей, чем аварии). Убийство неверно считалось более частой причиной смерти, чем диабет или рак желудка. В исследовании Комбса и Словица (Combs and Slovic 1979) был проведен подсчет сообщений о смерти в двух газетах, в результате была обнаружена высокая корреляция между суждениями о достоверности и выборочностью репортажей в газетах (0,85 и 0,89).

Также люди отказываются покупать страховку от наводнений, даже если она хорошо субсидируется и стоит гораздо ниже справедливой рыночной цены. Канрейсер (Kunreuther,1993) предполагает, что слабая реакция на угрозы наводнений может происходить из неспособности индивида представить себе наводнение, которое на их глазах никогда не случалось. Жители затапливаемых равнин оказываются в плену своего опыта. По-видимому, люди не могут всерьез беспокоиться о возможности потерь и разрушений бóльших, чем пережитые во время последних наводнений. Бертон (Burton 1978) сообщает, что после строительства дамб и насыпей наводнения происходят реже, что, видимо, создает фальшивое чувство безопасности, ведущее к снижению мер предосторожности. В то время как строительство дамб уменьшает частоту наводнений, ущерб от каждого наводнения, все-таки происходящего, настолько возрастает, что среднегодовой ущерб увеличивается.

Кажется, что люди не экстраполируют опыт пережитых малых опасностей на возможности более серьезных рисков; наоборот, прошлый опыт малых опасностей устанавливает верхнюю границу ожиданий максимально возможного риска. Общество, хорошо защищенное от малых опасностей, не будет предпринимать никаких действий по отношению к большим рискам. Например, часто ведется строительство на затапливаемых равнинах после того, как регулярные малые наводнения устранены. Общество, подверженное регулярным малым опасностям, будет считать эти малые опасности в качестве верхней границы возможных рисков (защищаясь от регулярных малых наводнений, но не от неожиданных больших).

Аналогично, риск человеческого истребления может быть недооценен, поскольку, очевидно, человечество никогда не сталкивалось с этим событием[*******************].

2. Интеллектуальная ошибка, связанная со знанием «задним числом» (hindsight bias)

Интеллектуальная ошибка, связанная со знанием «задним числом» происходит, когда субъект, узнав окончательный итог, дает гораздо бóльшую оценку предсказуемости именно этого итога, чем субъекты, которые предсказывают итог без знания результата. Эта ошибка иногда называется «я-все-это-время-чувствовал-что-так-оно-и-есть».

Фищхофф и Бейс (Fischhoff и Beyth 1975) представили студентам исторические отчеты о малоизвестных событиях, таких, как конфликт между гуркхами и англичанами в 1814 году. Пять групп студентов, получивших эту информацию, были опрошены в отношении того, как бы они оценили степень вероятности каждого из четырех исходов: победа англичан, победа гуркхов, патовая ситуация с мирным соглашением или пат без соглашения. Каждое из этих событий было описано как реальный итог ситуации одной из четырех экспериментальных групп. Пятой, контрольной группе о реальном исходе не говорили ничего. Каждая экспериментальная группа приписала сообщенному ей итогу гораздо бóльшую вероятность, чем любая другая или контрольная группа.

Эффект знания «задним числом» важен в суде, где судья или присяжные должны определить, виновен ли обвиняемый в преступной халатности, не предвидев опасность. (Sanchiro 2003). В своем эксперименте Кэмин и Рачлински (Kamin and Rachlinski 1995) попросили две группы оценить вероятность ущерба от наводнения, вызванного накоплением мусора вокруг опор принадлежащего городу разводного моста. Контрольной группе сообщили только базовую информацию, известную городу на тот момент, когда власти решили не нанимать мостового смотрителя. Экспериментальной группе была дана эта же информация плюс информация о том, что наводнение действительно случилось. Инструкции устанавливают, что город проявляет халатность, если поддающаяся предвидению вероятность наводнения больше 10 процентов. 76% опрашиваемых из контрольной группы заключили, что наводнение было настолько маловероятным, что никакие предосторожности не были нужны. 57% экспериментальной группы заключили, что наводнение было настолько вероятно, что неспособность принять меры предосторожности была преступной халатностью. Третьей группе сообщили итог и также ясным образом инструктировали избегать оценки задним числом, что не привело ни к каким результатам: 56% респондентов этой группы заключили, что городская администрация была преступно халатна. Отсюда видно, что судьи не могут просто инструктировать присяжных, чтобы те избежали эффекта знания задним числом: Меры против предвзятости (debiasing manipulation) не работают.

Рассматривая историю сквозь линзы нашего последующего знания, мы сильно недооцениваем затраты на предотвращения катастрофы. Так, в 1986 году космический корабль многоразового использования «Челленджер» взорвался по причине того, что кольцевой уплотнитель потерял гибкость при низкой температуре (Rogers 1986). Были предупреждающие сигналы о проблемах, связанных с кольцевым уплотнителем. Но предотвращение катастрофы «Челленджера» должно было потребовать не только внимания к проблемам с кольцевым уплотнителем, но и озабоченности каждым аналогичным предупреждающим сигналом, который бы казался столь же серьезным, как проблема уплотнителей, без преимущества последующего знания.

3. «Черные лебеди» (Black Swans)

Талеб (Taleb 2005) предположил, что ошибки последующего знания и доступности несут первостепенную ответственность за нашу неспособность защититься от того, что Талеб назвал Черными Лебедями. «Черные лебеди» являются особенно серьезным аспектом проблемы мощных последствий: иногда бóльшая часть вариативности процесса происходит из исключительно редких, но исключительно масштабных событий. Представьте себе финансовый инструмент, который зарабатывает 10 долларов с 98% вероятностью, но теряет 1000 долларов с 2% вероятностью. В конечном счете, расход перевешивает доход, но инструмент выглядит как устойчиво выигрышный. Талеб (2001) приводит пример трейдера, чья стратегия работала 6 лет без единого убыточного квартала, принося около 80 миллионов долларов — и затем он потерял $300 миллионов в одной катастрофе.

Другим примером является Long-Term Capital Management (LTCM), инвестиционный фонд, в состав основателей которого входили два Нобелевских лауреата по экономике. В течение Азиатского кризиса и российского дефолта 1998 года рынки вели себя совершенно беспрецедентным образом, имевшим пренебрежимо малую вероятность по исторической модели, использованной LTCM. В результате LTCM начал терять по 100 миллионов долларов в день, день за днем. За один день в 1998 году он потерял более 500 миллионов долларов (Taleb 2005).

Основатели LTCM позже назвали рыночные условия 1998 года очень маловероятным событием с вероятным отклонением в десять сигма[†††††††††††††††††††]. Но очевидно, что это событие, раз оно случилось, не было столь невероятным. Ошибочно веря, что прошлое предсказуемо, люди пришли к выводу, что будущее тоже предсказуемо. Как пишет Фищхофф (Fischhoff 1982), «пытаясь понять события прошлого, мы проверяем свои представления о мире — гипотезы и правила, которые мы используем, чтобы понимать и предсказывать события, происходящие вокруг нас. Анализируя прошлое, мы систематически забываем о произошедших сюрпризах, поэтому мы недостаточно критически относимся к нашим гипотезам о мире и не находим никаких оснований их менять».

Урок истории состоит в том, что такие неприятности, как «черные лебеди», случаются. Люди удивляются катастрофам, которых они не ожидали, которые лежат за пределами известных им исторически вероятных распределений. Но почему мы бываем так ошеломлены, когда «черные лебеди» случаются? Почему LTCM заняло 125 миллиардов долларов под 4.72 миллиарда собственности, практически гарантируя, что любая крупная неприятность их обанкротит?

По причине ошибки из-за последующего знания, мы выучиваем очень специфические уроки. После 11 сентября американское управление авиации запретило использование ножей для разрезания бумаги на самолетах. В ретроспективе это событие выглядит слишком предсказуемым, позволяя разъяренным жертвам считать случившееся результатом халатности — такой, как неспособность разведывательных агентств различить предупреждения об активности Аль-Каиды среди тысяч других предупреждений. Мы научились не позволять захваченным самолетам летать над нашими городами. Но мы не выучили урок: «“черные лебеди” случаются. Делай, что можешь, чтобы приготовиться к неожиданному».

Тэйлеб (Taleb 2005) пишет:

«Трудно мотивировать людей заниматься предотвращением “черных лебедей”... Защита с трудом воспринимается, измеряется и вознаграждается; это обычно незаметный и неблагодарный труд. Представьте себе, что некая дорогостоящая мера была предпринята, чтобы предотвратить такое явление. Легко вычислить стоимость этих мер, тогда как результат трудноизмерим. Как мы можем говорить об эффективности, когда есть два альтернативных варианта объяснения: или принятые меры были эффективны, или просто ничего существенного не случилось. Оценка качества работы в таких случаях не просто сложна, но искажена наблюдением “актов героизма”... В исторических книгах не пишут о героических превентивных мерах».