Смерть экспертизы  - читать онлайн книгу. Автор: Том Николс cтр.№ 65

Таким консультантам, как Буэно де Мескита, платят за то, чтобы они предсказывали ход событий, и клиенты вольны оценивать их работу. Но другие эксперты и интеллектуалы тоже дают прогнозы, и многочисленные промахи в их прогнозах существенно подорвали доверие общества к ученым и профессионалам. Когда люди, которые не предвидели развала Советского Союза – или обещавшие, что масштабная война с Ираком станет легкой победой – пробуют в очередной раз дать совет в том, что касается жизненно важных решений, то скептицизм публики вполне понятен.

Если мы отложим в сторону вопрос о том, должны ли эксперты делать прогнозы, мы все равно никуда не денемся от другой проблемы – они все-таки делают прогнозы, и их прогнозы зачастую поразительно плохи. В ставшем широко известным исследовании событий типа «черный лебедь» – непредвиденные моменты, которые способны изменить ход истории – Нассим Николас Талеб порицал «эпистемическую самонадеянность» самого процесса прогнозирования.

Предупреждение Талеба о постоянстве неопределенности – важное замечание. Но его настаивание на бесполезности прогнозов непрактично. Человек никогда не сдастся и не откажется от любой возможности применить экспертные знания в качестве упреждающей защиты от потерь.

Вопрос не в том, следует ли экспертам заниматься прогнозированием. Они будут это делать. То общество, в котором они живут, и те лидеры, которые им управляют, попросят их сделать это. Скорее, вопрос заключается в том, когда и как эксперты должны давать прогнозы, и что делать, когда они оказываются ошибочными.

В 2005 году ученый Филип Тетлок собрал информацию об экспертных прогнозах в области социологии и обнаружил то, что подозревали многие: «Когда мы сравниваем экспертов с дилетантами, с обезьянами, делающими прогнозы с помощью дартс, или алгоритмами экстраполяции, мы находим мало доказательств того, что экспертные знания означают бо́льшую способность делать хорошо выверенные или проницательные прогнозы» ^{119}. Эксперты, похоже, ничем не лучше в предсказании будущего, чем колесо рулетки. Первоначальные находки Тетлока подтвердили подозрение многих обычных людей, что эксперты на самом деле не знают, что они делают.

Но подобная реакция на работу Тетлока была классическим случаем непонимания обычными людьми сути экспертного знания. Как отмечал сам Тетлок, «крайне настроенные скептики приветствуют эти результаты, но они приходят в замешательство, когда мы начинаем находить последовательные модели в том, кто что понял правильно. Крайний скептицизм говорит нам не ожидать ничего… Но данные исследования продемонстрировали больше последовательности в заявлениях прогнозистов, чем можно было списать на чистую случайность» ^{120}.

Тетлок на самом деле сравнивал экспертов не со всеми остальными людьми, а лишь с базовыми целевыми ориентирами, в особенности с предсказаниями других экспертов. Вопрос заключался не в том, были ли эксперты так же плохи в прогнозировании, как все прочие. А в том, почему отдельные эксперты предсказывают лучше других. И это вопрос совсем иного рода. Или, как Джеймс Суровецки (автор фразы «мудрость толп») заметил, что важность «когнитивного разнообразия» – когда множество взглядов бывает лучше одного – вовсе не означает, что если «вы соберете группу разных, но абсолютно неинформированных людей, их коллективная мудрость будет ценнее мудрости эксперта» ^{121}.

На самом деле Тетлок обнаружил не то, что эксперты были ничем не лучше случайных предсказателей, а то, что отдельные эксперты лучше применяют свои знания к гипотетическим суждениям, чем их коллеги. Тетлок применил сравнение, которое использовал британский мыслитель Исайя Берлин – между «ежами и лисами» – чтобы разграничить экспертов, чьи знания были широкими и всеохватными («лиса знает многие вещи»), от тех, чьи знания узки и глубоки («еж знает много, но об одном»). Исследование Тетлока это одна из важнейших работ, посвященных способу мышления эксперта, и она заслуживает полного прочтения. Но в целом одну из самых интересных его находок можно кратко сформулировать так, что в сложном процессе перехода экспертов от объяснения к прогнозу, «лисы», как правило, превосходят «ежей» по многим причинам.

Так, например, «ежи» были склонны чрезмерно концентрироваться на обобщении своих специфических знаний применительно к тем ситуациям, которые находились вне сферы их компетенции. А у «лис» лучше получалось использовать новую информацию и менять свои взгляды, сталкиваясь с новыми или более качественными данными. «Самокритичность и умение взвешивать все «за» и «против», обнаружил Тетлок, «помогали им избегать чрезмерного азарта в прогнозировании, который демонстрировали «ежи», в особенности хорошо информированные» ^{122}.

Технические эксперты – само воплощение «ежей» – столкнулись с серьезными трудностями не только в плане прогнозирования, но также и в умении проанализировать информацию, не связанную с их профессиональной деятельностью. Люди с четко ограниченной областью знаний обладают малым количеством инструментов, не относящихся к сфере их специализации. А потому они инстинктивно берут то, что знают, и применяют это обобщенно к тому, что выходит за рамки их компетенции, и не важно, насколько хорошо подходят данные методы к исследуемому предмету ^{123}. В результате получаются более уверенные прогнозы, но чаще всего они оказываются неверными, в основном потому, что ученые, как классические «ежи», сталкиваются с трудностями, получая и анализируя информацию, выходящую за рамки их очень узкой, но крайне сложной специализации.

Из всего этого можно извлечь несколько уроков – не только экспертам, но и обычным людям, которые оценивают – и даже оспаривают – прогнозы экспертов.