Перевод: А.В. Турчин

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, мало кто из людей хотел бы уничтожить мир. Даже безликие корпорации, лезущие не в свои дела правительства, безрассудные ученые и прочие опасные люди нуждаются в окружающем мире, чтобы достигать в нем своих целей, таких как нажива, власть, собственность или другие малоприятные вещи. Если гибель человечества будет происходить настолько медленно, что успеет произойти ужасное осознание этого процесса,  то 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 эти ошибки говорят о предшествующих им ментальных процессах, изучается в когнитивной психологии в рамках исследований эвристики и предубеждений. Эти исследования привели к открытиям, очень существенным 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 просто логических слабых места, а пару обстоятельств, чрезвычайно уязвимых к человеческой ошибке.

Исследования эвристики и когнитивных искажений 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 предсказывают? 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 изменения условий опытов уже применялись, и результаты от этого не становились другими.

1. 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 когнитивных искажений (euristic and biases program) состоит в том, что человеческие существа используют методы мышления, называемые эвристикой, которые дают хорошие приблизительные ответы в большинстве случаев, но которые также приводят к увеличению системных ошибок, называемых когнитивными искажениями (bias). 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.]

Когнитивные искажения, 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 б;льших, 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 вымирания может быть недооценен, поскольку, очевидно, человечество никогда не сталкивалось с этим событием .

2. Когнитивные искажения, связанная со знанием "задним числом".

Когнитвиные искажения, связанная со знанием "задним числом" происходит, когда субъект, узнав окончательный итог событий, дает гораздо б;льшую 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".

Фисчхофф 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 б;льшую 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 эксперименте, основанном на реальном деле, Кэмин и Рачлински [Kamin and Rachlinski, 1995] попросили две группы оценить вероятность ущерба от наводнения, причиненного закрытием принадлежащего городу разводного моста. Контрольной группе сообщили только базовую информацию, бывшую известной городу, когда власти решили не нанимать мостового смотрителя. Экспериментальной группе была дана эта же информация плюс сведения 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 город был преступно халатен. 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 спейс шаттл 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

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 б;льшая часть вариативности процесса происходит из исключительно редких, но исключительно масштабных событий. Представьте себе финансовый инструмент, который зарабатывает $10 с 98% вероятностью, но теряет $1000 с 2% вероятностью. В конечном счете, расход перевешивает доход, но инструмент выглядит как устойчиво выигрышный. Тэйлеб  (2001) приводит пример трейдера, чья стратегия работала 6 лет без единого убыточного квартала, принося около $80 миллионов — и затем он потерял $300 миллионов в одной катастрофе.

Другим примером является Long-Term Capital Management, 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 в день, день за днем. За один день в 1998 году он потерял более $500 миллионов [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 Фишхофф  [Fischhoff, 1982]:

"Когда мы пытаемся понять события прошлого, мы косвенным образом проверяем гипотезы и правила, применяемые нами, чтобы интерпретировать и воспринимать мир вокруг нас. Если, благодаря последующему знанию, мы систематически недооцениваем сюрпризы, которые могли быть в прошлом, мы подвергаем эти гипотезы ненадлежаще слабым тестам и, вероятно, не находим никаких оснований для их изменений".

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 занял $125 миллиардов 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".

Талеб [Taleb, 2005] пишет:

"Трудно мотивировать людей к предотвращению "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 трудно измерим. 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".

4. Ошибочное  включение лишнего элемента

Линде 31 год, она незамужняя, искренняя и оптимистичная девушка. В колледже она специализировалась на философии. Как студентка, она была глубоко озабочена проблемами дискриминации и социальной справедливости, а также участвовала в антиядерных демонстрациях.

Расположите следующие утверждения в порядке уменьшения их достоверности.

1. Линда — учитель в начальной школе.

2. Линда работает в книжном магазине и занимается йогой.

3. Линда —  активистка феминистского движения

4. Линда — социальный работник в области психиатрии

5. Линда — член общества женщин, имеющих право голоса.

6. Линда — кассир в банке

7. Линда — страховой агент

8. Линда — кассир в банке и активистка феминистского движения

89% из 88 студентов посчитали пункт 8 более вероятным, чем пункт 6 [Tversky и Kahneman, 1982]. Поскольку выбранное описание Линды похоже на описание феминистки, а не банковского кассира, п.8 в большей мере характерен для описания Линды. Однако, считая  п.8 более вероятным, чем п.6, мы нарушаем закон суммирования вероятностей, который утверждает, что p(A&B) ; p(A). Представьте себе выборку из 1000 женщин. Наверняка в этой выборке больше женщин — банковских кассиров, чем женщин-феминисток и одновременно банковских кассиров.

Может быть, ошибочное включение лишнего элемента связана с тем, что участники воспринимали экспериментальные инструкции неправильно? Например, они могли понять под "вероятностью" вероятность того, что женщина, для которой верны утверждения 6 и 8, соответствует приведенному выше описанию Линды, а не вероятность утверждений 6 и 8 в отношении Линды? Или, возможно, они интерпретировали 6 как означающее "Линда — кассир и не феминистская активистка"? И, хотя, чтобы объяснить склонность к этой логической ошибке, было предложено много интересных альтернативных гипотез, она пережила все экспериментальные попытки ее опровержения (см. обзор [Sides, 2002].) Например, следующий эксперимент исключает обе альтернативные гипотезы, предложенные выше.

Представьте себе правильный 6-сторонний кубик с четырьмя зелеными сторонами и двумя красными. Кубик будет брошен 20 раз и последовательность выпадения зеленых (G) и красных (R) сторон будет записана. Испытуемый  должен выбрать одну последовательность из трех предложенных, и он  выиграет $25, если выбранная им последовательность выпадет в серии бросков кубика. Вот эти три последовательности, надо выбрать одну из них.

1. RGRRR

2. GRGRRR

3. GRRRRR

125 студентов в Стэнфордском университете играли в эту игру с реальными ставками. 65% из них выбрали последовательность 2. [Tversky и Kahneman, 1982]. Последовательность 2 наиболее типична для игральной кости, поскольку кость большей частью зеленая и последовательность 2 содержит наибольшую пропорцию зеленых сторон. Однако, последовательность 1 превосходит последовательность 2, поскольку полностью входит в нее. Чтобы получилось 2, у вас должна выпасть последовательность 1 и зеленая грань кости перед ней.

В приведенной выше задаче студенты могли вычислить точные вероятности каждого события. Однако вместо того, чтобы тратить время на арифметические вычисления, 65% студентов, по-видимому, полагались на интуицию, исходя из того, что казалось более типичным для игральной кости. Когда мы называем это умозаключением по типичности, мы не настаиваем на том, что студенты специально решили, что они будут оценивать вероятность, исходя из типичности. Скорее, умозаключение по типичности является как раз тем, что создает интуитивное чувство, будто последовательность 2 более вероятна, чем последовательность 1. Другими словами, умозаключение по типичности является встроенной характеристикой мозга, предназначенной, чтобы давать быстрые достоверные суждения, а не сознательно выбранной процедурой. Мы не осознаем подмены суждением о типичности суждения о достоверности.

Ошибочное включение лишнего элемента подобным же образом происходят в футурологических прогнозах. Две независимых группы профессиональных аналитиков на Втором Международном Конгрессе по Предвидению Будущего были опрошены, соответственно, о вероятности "полного разрыва дипломатических отношений между СССР и США в 1983 году" и "русского вторжения в Польшу, и последующего полного разрыва дипломатических отношений между СССР и США в 1983 году". Вторая группа аналитиков сообщила о значительно более высокой вероятности. [Tversky и Kahneman, 1982].

В исследовании Джонсона [Johnson, 1993], группа студентов  MBA из Уортона должна была отправиться в Бангкок в качестве части своей образовательной программы. Несколько подгрупп студентов было опрошено на тему, как много они готовы заплатить за антитеррористическую страховку. Первой группе был задан вопрос, сколько она готова заплатить за антитеррористическую страховку, покрывающую перелет из Таиланда в США. Вторую группу студентов спросили, сколько она готова заплатить за страховку, покрывающую перелет туда-обратно. А третью — о страховке, которая бы покрывала все путешествие. Эти три группы оказались в среднем готовы заплатить $17.19, $13.90, и $7.44 соответственно.

С точки зрения теории вероятностей, добавление дополнительной детали к истории делает ее менее вероятной. Менее вероятно, что Линда является кассиром-феминисткой, чем просто кассиром, поскольку все кассиры-феминистки по определению являются кассирами. Но с точки зрения человеческой психологии добавление каждой новой детали делает историю все более достоверной.

Люди могут предпочесть заплатить больше за международную дипломатию, направленную на предотвращение нанотехнологической войны с Китаем, чем за инженерный проект, предназначенный, чтобы защитить от нанотехнологической атаки с любой возможной стороны. Второй сценарий предотвращения выглядит менее зрелищным и побуждающим, но универсальная технологическая защита будет более полезной по причине своей многосторонности. Более ценными выглядят стратегии, которые уменьшают вероятности истребления человечества без жесткой зацикленности только на нанотехнологических угрозах — такие, как колонизация космического пространства или искусственный интеллект (см. работы автора на эту тему). Брюс Шнейер заметил  что правительство Соединенных Штатов (и до, и после урагана 2005 года в Новом орлеане), защищало отдельные объекты на территории страны от террористических угроз в стиле киносценариев ценой отвлечения ресурсов из средств гражданской обороны, которые могли бы быть использованы в любой ситуации [Schneier, 2005].

Сверхдетальные заверения также могут создать ложное ощущение безопасности: "Х не является риском существованию, и вы не должны заботиться о нем, потому что верны утверждения A, B, C, D, и E". В то время как ошибка в любом из предположений является потенциально гибельной для человеческого рода. "Мы не должны беспокоиться о нанотехнологической войне, потому что комиссия ООН в начале разовьет эту технологию и предотвратит ее распространение до тех пор, пока не будет разработана активная защита, способная защитить от всех случайных или злонамеренных проявлений, которые современная нанотехнология способна породить, и это условие будет выполняться всегда". Яркие, четко определенные сценарии могут увеличить нашу вероятностную оценку безопасности, равно как и неправильно направить инвестиции в безопасность с учетом излишне суженных или невероятно детализованных сценариев рисков.

В целом, людям свойственно переоценивать вероятность совпадений всех событий в серии и недооценивать вероятность хотя бы одного события из серии. [Tversky и Kahneman, 1982]. То есть, людям свойственно переоценивать вероятность того, что, например, семь событий, с вероятностью 90 % каждое все вместе совпадут. Наоборот, людям свойственно недооценивать вероятность того, что хотя бы одно событие из семи, имеющих каждое вероятность 10%, все-таки случится. Некто, оценивающий, стоит ли, например, открыть новую компанию, должен вычислить вероятность того, что множество отдельных событий произойдет одновременно нужным образом (что будет достаточное финансирование, компетентные рабочие, покупатели будут хотеть купить товар), учитывая также вероятность того, что, по крайней мере, одна критическая неприятность случится (банк откажется дать ссуду, главный проект закончится неудачей, ведущий ученый проекта умрет). Это может объяснить, почему только 44% предприятий  выживают в течение первых четырех лет. [Knaup, 2005.]

Адвокаты в своих речах предпочитают избегать выводов, основанных на истинности, по крайней мере, одной из нескольких посылок ("либо одно, либо другое, либо третье должно было случится и каждый из этих вариантов приводит к одному и тому же выводу"), в пользу выводов, основанных на совпадении сразу нескольких посылок. Однако с рациональной точки зрения первые случаи гораздо более вероятны, чем вторые.

Вымирание человечества в следующем столетии может произойти в результате хотя бы одной из многих причин. Оно может случиться по причине любого  глобального риска, обсужденного в статье Бострома "Угрозы существованию", или по какой-нибудь другой причине, которую никто из нас не предвидел. Даже для футурологов описания в духе "или то, или другое, или третье" неудобны, и пророчества, с помощью них сформулированные, звучат непоэтично.

5. Ошибочность рассуждений, вызванная эффектом подтверждения

В 1960 году Питер Уосон (Peter Wason) провел ныне классический эксперимент, известный как задача 2-4-6 [Wason, 1960.] Испытуемые должны были определить правило, известное экспериментатору, но не самому испытуемому — так, как оно бывает при научном исследовании. Испытуемые писали три числа, таких как 2-4-6 или  10-12-14 на карточках, и экспериментатор говорил, соответствуют ли данные три числа правилу или нет. Изначально субъектам была выдана тройка чисел 2-4-6 и сказано, что она соответствует правилу. Испытуемые могли продолжать испытывать тройки до тех пор, пока они не чувствовали себя уверенными, что знают правило экспериментатора, и тогда испытуемым объявляли правило.

Хотя участники обычно выражали высокую уверенность в своих догадках, только 21% из них в этом эксперименте правильно угадали правило, и при повторениях эксперимента уровень успеха обычно составлял 20%. Вопреки совету Карла Поппера, испытуемые в эксперименте Уосона пытались подтвердить свои гипотезы, а не опровергнуть. Таким образом, те, кто сформулировали гипотезу "Числа увеличиваются каждый раз на два", проверяли тройки 8-10-12 или 20-22-24, слышали, что они подходят, и уверенно объявляли правило. Во всех случаях подлинное правило было одно и тоже: три номера должны следовать один за другим по возрастающей. В некоторых случаях испытуемые выдумывали, "тестировали" и объявляли правила, гораздо более сложные, чем действительное.

Задача Уосона "2-4-6" является "прохладной" формой интеллектуальной ошибки, связанной с подтверждением: люди предпочитают подтверждающие, а не опровергающие свидетельства. "Прохладный" означает, что задача "2-4-6" является эмоционально нейтральным случаем интеллектуальной ошибки подтверждения: вывод подтверждается логикой, а не эмоциями. "Горячий" случай имеет место, когда вера эмоционально заряжена, например, в случае политических рассуждений. Неудивительно, что "горячая" ошибочность сильнее — больше по размаху и более устойчивая к изменениям. Активная, полная усилий склонность к подтверждению обычно называется мотивированным мышлением (motivated cognition)  (обычно известным как "рационализация"). Как отмечает Бреннер [Brenner, 2002] в "Заметках к теории одобрения":

"Очевидно, что во многих обстоятельствах желание уверенности в гипотезе может заметно повлиять на воспринимаемую степень ее подтверждения... Канда [Kunda, 1990] обсуждает, как люди, нацеленные на то, чтобы достичь определенных выводов, пытаются сконструировать (в ошибочной манере) убедительный случай для своей любимой гипотезы, который мог бы убедить беспристрастную аудиторию. Джилович [Gilovich, 2000] предполагает, что выводы, в которые человек не хочет верить, рассматриваются гораздо требовательнее, чем те, в которые он хочет верить. В первом случае человек требует, чтобы свидетельство с необходимостью вело к данному выводу, а во втором — спрашивает, позволяет ли некоторое свидетельство придти к данному выводу".

Когда люди подвергают те свидетельства, которые противоречат их точке зрения, более пристрастному анализу, чем те, которые ее подтверждают, это называется мотивированный скептицизм или когнитивное искажение несогласия (disconfirmation bias). Ошибка несогласия особенно деструктивна по двум причинам: во-первых, два подверженных этой ошибке спорщика, рассматривая один и тот же поток свидетельств, могут изменить свою веру в противоположных направлениях — обе стороны выборочно принимают только привлекательные для них свидетельства. Накопление большего числа свидетельств не приведет этих спорщиков к согласию. Во-вторых, люди, которые являются более опытными скептиками, – то есть которые знают больший набор типичных логических нестыковок, но применяют этот навык избирательно, – склонны изменять свою точку зрения гораздо медленнее, чем неопытные спорщики.

Тэйбер и Лодж [Taber and Lodge, 2000] исследовали изначальное отношение к теме ношения огнестрельного оружия и изменение его у студентов, под воздействием прочтения политической литературы за и против контроля и выдачи разрешений на оружие. Это исследование проверило шесть следующих гипотез в двух экспериментах:

1. Эффект предшествующего отношения. Испытуемые, имевшие изначальную точку зрения на проблему — даже когда их поощряли в том, чтобы они были объективными — находили поддерживающие аргументы более охотно, чем опровергающие.

2. Систематическая ошибка опровержения. Испытуемые тратили больше времени и умственных усилий, стараясь отклонить опровергающие аргументы, чем поддерживающие аргументы.

3. Систематическая ошибка подтверждения. Испытуемые, свободные выбирать источники информации, скорее искали подтверждающие, чем опровергающие источники.

4. Поляризация отношения. Предъявление субъектам очевидно уравновешенного набора аргументов за и против приводило к увеличению изначальной поляризации их мнений.

5. Эффект силы мнения. Испытуемые, имеющие более ярко выраженное мнение, были более подвержены вышеназванным склонностям к ошибке.

6. Эффект усложнения. Более искушенные в политике испытуемые, по причине обладания более тяжелым вооружением для опровержения противных фактов и доводов, были более подвержены вышеприведенным систематическим ошибкам.

Забавно, что эксперименты Тэйбера и Лоджа (Taber and Lodge) подтвердили все шесть изначальных гипотез авторов. Вы можете сказать: "Вероятно, эти эксперименты только отражают верования, на которые опирались их авторы, и это как раз пример систематической ошибки подтверждения". Если так, то, сделав вас более опытным спорщиком, а именно, научив вас еще одной систематической ошибке, в которой можно обвинить людей, я, в действительности, навредил вам: я ослабил вашу реакцию на новую информацию. Я дал вам еще один шанс всякий раз терпеть неудачу, когда вы сталкиваетесь с возможностью изменить свой стиль мышления.

Эвристика и когнитивные искажения широко распространены в человеческих размышлениях. Знание о них позволяет нам замечать большое разнообразие логических ошибок, которые, в противном случае, были бы недоступны для нашего наблюдения. Но, как и любая способность обнаруживать ошибки в рассуждениях, это знание должно применяться обоюдосторонне: как к нашим собственным идеям, так и к идеям других; к идеям, которые нам нравятся, и которые нам не нравятся. Знание человеческой склонности ошибаться — это опасное знание, если вы напоминаете себе об ошибочности тех, кто не согласен с вами. Если я избирателен в отношении тех аргументов, которые я исследую на предмет ошибок, или даже того, насколько глубоко я исследую эти ошибки, тогда каждый новый закон логики, каждая новая логическая несообразность, которую я научаюсь обнаруживать, делает меня глупее. Ум, чтобы быть полезным, должен быть использован не для того, чтобы дурачить самого себя.

Нельзя рационализировать то, что не рационально с самого начала — как если ложь назвать "правдизацией". Нельзя сделать утверждение более истинным посредством взяточничества, лести или даже страстной аргументации — можно заставить больше людей верить в утверждение, но нельзя сделать его вернее. Для того, чтобы сделать наши верования более истинными, мы должны изменить сами эти верования. Не каждое изменение — это улучшение, но каждое улучшение — это изменение по определению.

Наши верования гораздо более подвижны, чем мы привыкли думать. Гриффин и Тверский [Griffin and Tversky, 1992] осторожно опросили 24-х своих коллег на тему выбора между двумя предложениями по работе и попросили их оценить вероятность того, что они его выберут, для каждого из предложений. Средняя вероятность выбора, высказанная в отношении более привлекательного предложения, составила умеренные 66%. Но только один из 24 опрошенных выбрал в конечном счетt вариант, которому он приписал в начале более низкую вероятность, увеличив общую точность предсказания до 96 процентов. (Это — один из немногих известных примеров, когда имеет место не "сверх-уверенность", а "недо-уверенность".)

Мораль в том, что как только вы начинаете догадываться, каков будет ваш ответ, как только вы приписываете большую вероятность тому, что вы ответите так, а не иначе, вы, на самом деле, уже решили. И если вы будете честны с самим собой, вы должны признать, что обычно вы догадываетесь об окончательном ответе через секунды после того, как услышите вопрос. Мы меняем наши мнения гораздо реже, чем мы думаем. Насколько скоротечен этот короткий незаметный момент, когда мы даже не можем догадаться, каков будет наш ответ, малюсенькое хрупкое мгновение, которое нам отведено, чтобы на самом деле подумать — как в вопросах выбора, так и в вопросах установления фактов. 

Шенкель (Shenkel) говорил: "Нет необходимости в вере, пока ситуация может быть легко рассмотрена тем или другим образом".

Норман Майер (Norman R. F. Maier): "Не предлагайте решения до тех пор, пока проблема не будет исследована так тщательно, как это только возможно".

Робин Доуз (Robyn Dawes), комментируя Майера, писал: "Я часто предлагал это правило группам, которые я вел, в частности, когда они сталкивались с особенно трудной проблемой. Это – типичная ситуация, когда члены группы особенно склонны предлагать мгновенные решения".

В компьютерной безопасности "система, которой доверяют" (trusted system) — это та, которой вы на самом деле доверяете, а не та, которая достойна доверия. "Система, которой доверяют" — это система, которая, будучи скомпрометированной, способна вызвать ошибку. Когда вы читаете статью, утверждающую, что глобальная катастрофа невозможна, или имеет определенную годовую вероятность, или может быть преодолена с использованием определенной стратегии — вы доверяете рациональности авторов. Вы доверяете способности авторов переходить от удобных выводов к неудобным, даже в случае отсутствия сногсшибательных экспериментальных свидетельств, опровергающих любимую гипотезу. Вы доверяете авторам в том, что они не искали немного более интенсивно ошибки в тех уравнениях, которые указывали на неверный, с их точки зрения, путь, до того, как к вам попал окончательный вариант статьи.

И если власти вводят закон, по которому даже мельчайший риск существованию человечества достаточен для того, чтобы закрыть проект; или если становится нормой политики де-факто, что ни одно возможное вычисление не может перевесить груз однажды высказанного предположения, то тогда ни один ученый не рискнет больше высказывать предположения. Я не знаю, как решить эту проблему. Но я думаю, что тем, кто оценивает глобальные риски, следует иметь общие представления о человеческих моделях рассуждений и когнитивных искажениях, и об ошибке неподтверждения в частности.

6. Якорение, настройка и наложение

Экспериментатор крутит у вас на глазах рулетку, и она указывает на некое  число, в первом случае,  на 65, а во втором — на 15. Экспериментатор затем спрашивает вас, больше или меньше процент африканских стран в ООН этого числа. Затем экспериментатор спрашивает вас о вашей оценке процента африканских стран в ООН.

Тверский и Канеман [Tversky и Kahneman, 1974] продемонстрировали, что испытуемые, которых вначале попросили оценить, находится ли искомое число выше или ниже 15, затем давали значительно более низкие оценки процента африканских стран в ООН, чем те испытуемые, которых в начале просили оценить, выше или ниже этот процент 65. Средняя оценка по группе была в первом случае 25, во втором — 45 процентов. Это происходило, несмотря на то, что испытуемые видели, что номера генерируются очевидно случайным образом, рулеткой, и потому могли быть уверены, что эти номера не имеют никакого отношения к реальному проценту африканских стран в ООН. Денежные выплаты за точность не изменили интенсивность этого эффекта. Тверский и Канеман предположили, что этот эффект вызван якорением и настройкой; испытуемые принимали изначальное неинформативное число за точку отсчета, или якорь, и затем увеличивали или уменьшали это число, до тех пор, пока не достигали результата, который выглядел убедительно для них; тогда они прекращали подстройку. Этот результат был недооценкой, связанной с данным якорем.

В примере в начале статьи мы сперва попросили эксперта по веществу P предположить точное значение силы радиосигнала, который приведет к взрыву P, и только затем попросили оценить верхние и нижние границы для этого параметра. Этот метод опроса заставляет людей подстраивать свой ответ о верхней и нижней границе к изначальной оценке, до тех пор, пока они не достигают значений, которые звучат невероятно и прекращают подстройку. Это приводит к недооценке и слишком узким границам интервала уверенности.

После статьи Тверского и Канемана 1974 года стало накапливаться все больше свидетельств широкого круга эффектов якорения и псевдо-якорения. Якорение происходило, даже когда якорь давал абсолютно невероятный ответ на вопрос, например, при опросе студентов относительно года первого визита Эйнштейна в США, после рассмотрения якорей 1215 или 1992. Эти недостоверные якоря создавали эффект якорения такой же силы, как и более достоверные якоря, такие как 1905 и 1939 [Strack and Mussweiler, 1997].

Допустим, вы идете по супермаркету и видите стойку с банками консервированной томатной пасты с надписью: "Только 12 штук в руки". Заставляет ли это людей на самом деле покупать больше томатной пасты? Согласно экспериментальным данным, заставляет [Wansink et. al., 1998].

Более общая форма этого феномена стала известна как эффект загрязнения, поскольку оказалось, что почти любая информация может повлиять на интеллектуальное суждение [Chapman and Johnson,  2002]. Предпринимались попытки ослабить эффект загрязнения путем выплаты испытуемым вознаграждения за правильные ответы. Тверский и Канеман [Tversky и Kahneman, 1974] инструктирования испытуемых о необходимости избежать якорения начальным показателем [Quattrone et. al., 1981] или о необходимости уделять внимание проблемам реального мира [Wansink et. al., 1998]. Эти действия не уменьшили или уменьшили только в незначительной степени интенсивность эффектов якорения и наложения. Более того, субъекты, спрошенные о том, были ли они подвергнуты действию эффекта загрязнения, обычно не верили, что он на них повлиял, хотя эксперименты показывали обратное. [Wilson et. al., 1996].

Действия, существенно увеличивающие эффект загрязнения – это действия, помещающие субъектов в интеллектуально трудные условия, такие, как непрерывное прослушивание последовательности слов в процессе работы [Gilbert et. al., 1988] или требование от субъектов быстрых ответов [Gilbert and Osborne, 1989]. Гилберт [Gilbert et. al., 1988] связывает это с тем, что дополнительная задача влияет на способность отстроиться от якоря; иначе говоря, в интеллектуально загруженных условиях происходит меньшая корректировка. Этот эффект уменьшения корректировки, а значит, увеличения недокорректировки, известен как якорение.

Суммируем: явно нерелевантная информация по-прежнему якорит суждения и искажает догадки. Когда люди начинают с информации, про которую заранее известно, что она нерелевантная, и затем производят подстройку, пока не достигают убедительно звучащего ответа, они обычно недооценивают величину некого параметра. Люди недооценивают величину параметра в гораздо большей степени в ситуациях интеллектуальной нагрузки и других воздействий, что делает проблему более серьезной. Люди отрицают, что были заякорены и недооценивали, даже когда эксперименты показывают противоположное. Эти эффекты не ослабляются или ослабляются незначительно при финансовом вознаграждении, явных инструкциях избежать наложения и в ситуациях из реальной жизни.

А теперь вспомните, сколько историй из лент новостей об искусственном интеллекте ссылаются на фильмы о Терминаторе, как если бы они были документальными, и как много медийных историй о взаимодействии мозга и компьютера упоминают Борга из кинофильма "Звездный путь".

Если даже короткая демонстрация якоря оказывает существенное воздействие на испытуемых, насколько больший эффект мы можем ожидать от чтения целой книги или просмотра остросюжетного телевизионного шоу? В прошлом не было фильмов — все, что вы видели своими глазами, было правдой. Людям следует осознавать, в той мере, в какой осознанные мысли принимаются в расчет, что фантастика есть фантастика. Журналистские упоминания о "Терминаторе" обычно не рассматривают сценарий Камерона в качестве пророчества или установленной правды. Вместо этого репортер как бы считает видения Камерона чем-то, что уже однажды имело место в прошлом и вполне может случиться вновь — фильм вспоминается как если бы он был иллюстрирующим случаем из истории человечества. Я называю эту смесь якорения и доступности для восприятия логической ошибкой генерализации на основании художественного вымысла.

Похожей концепцией является ошибка "хорошей истории", предложенная Бостромом [Bostrom, 2001]. Художественные свидетельства часто состоят из "хороших историй" в бостромском смысле. Отметьте, что не все возможные "хорошие истории" уже представлены в литературе.

Рассказчики историй соблюдают строгие правила повествовательности, не имеющие отношения к реальности. Драматическая логика — это не логика. Вдохновленные писатели знают, что одной правды мало: нельзя заставить поверить в невероятное событие из вашего произведения путем цитирования примеров из реальной жизни. Хорошая история раскрашена яркими деталями, расцвечена цветущими метафорами; рассказчик историй должен быть конкретным, твердым и точным, как камень. Но в предвидении будущего каждая добавленная деталь является дополнительной нагрузкой! Правда — это тяжелая работа, и — не для рассказчиков историй. Мы должны избегать не только одурачивания фантастикой в виде нашей неспособности совершить ментальное усилие, чтобы разувериться в ней, но также того, чтобы фантастика наложилась на наше мышление и стала точкой отсчета для наших суждений. И мы должны осознавать, что мы не всегда осознаем это наложение. В дискуссиях о глобальных рисках отнюдь не необыкновенны категории, выборы, последствия и стратегии, пришедшие из фильмов, книг и телевизионных шоу. Бывают красивые неудачи, но это — откровенная капитуляция.

7. Рассуждения, обусловленные аффектом

Рассуждения, обусловленные аффектом, возникают, когда субъективные представления о хорошем и плохом выступают в качестве эвристики и способны порождать быстрые, основанные на непосредственном восприятии, суждения, а также систематические ошибки.

В исследовании Словика [Slovic, 2002] две группы испытуемых рассматривали такой сценарий: аэропорт должен решить, следует ли ему потратить деньги на новое оборудование, или на другие аспекты системы безопасности. Шкала ответов ранжирована от 0 (никакой поддержки этому решению) до 20 (очень сильная поддержка). Оказалось, что мероприятие, описанное как "Спасти 150 жизней" получило среднюю поддержку 10,4, в то время как мероприятие, описанное как "Спасти 98% от 150 жизней" имело среднюю поддержку в 13,6. Даже предложение "спасти 85% от 150 жизней" имело б;льшую поддержку, чем "спасение 150 жизней". Гипотеза, лежащая в основе этого эксперимента, состояла в том, что "спасение 150 жизней" звучит довольно расплывчато и потому имеет небольшую ценность, в то время как спасение 98% чего-нибудь это очень хорошо, потому что это очень близко к верхней границе процентной шкалы.

Файнакэйн [Finucane, 2000] исследовал, объединяют ли люди свои оценки возможных преимуществ от некой технологии, такой как, например, ядерная энергетика, со своими оценками возможных рисков, в едином хорошем или плохом ощущении по поводу этой технологии. Он тестировал эту гипотезу, предлагая испытуемым четыре разных сообщения, которые должны были увеличить или ослабить воспринимаемые риски и воспринимаемые преимущества. Не было никакой логической связи между предоставленной информацией о рисках и о преимуществах. В каждом случае новая информация оказывала противоположный эффект на эмоционально противоположную характеристику. Информация, которая увеличивала восприятие риска, ослабляла восприятие преимуществ. Информация, которая ослабляла восприятие преимуществ, увеличивала восприятие рисков. Файнакэйн обнаружил, что нехватка времени обычно усиливает отрицательную взаимосвязь между воспринимаемыми рисками и воспринимаемыми преимуществами — предположительно потому, что эта нехватка усиливает преобладание эмоциональных моделей рассуждений над аналитическим анализом.

Ганзач [Ganzach, 2001] обнаружил тот же эффект в царстве финансов: аналитики делают прогнозы рисков и доходов незнакомых активов на основании эмоционального отношения. Акции, воспринимавшиеся как "хорошие", были определены как имеющие низкий риск и высокий доход; акции, воспринимавшиеся как "плохие", определялись как имеющие низкий доход и высокий риск. Таким образом, для незнакомых акций, воспринимаемый риск и воспринимаемый доход имели отрицательную корреляцию, в соответствии с эмоциональной логикой. (Отметьте, что в этом эксперименте нехватка информации играет ту же роль, что занятость ума или нехватка времени в усилении эффекта эмоциональной логики.) Для знакомых акций воспринимаемый риск и воспринимаемый доход имели позитивную корреляцию, как это и предсказывается в норме экономической теорией. (Если акции безопасны, покупатель платит премию за их безопасность, и они являются более дорогими, что уменьшает ожидаемый доход.)

Люди обычно имеют недостаточную информацию о будущих технологиях. Поэтому неудивительно, что их отношение эмоционально поляризовано. Когда я только начал думать об этих материях, я считал, что биотехнология имеет относительно меньше достоинств сравнительно с нанотехнологией, и я больше боялся сконструированных супервирусов, чем вредоносного применения нанотехнологий. Искусственный интеллект, от которого я ожидал наибольших выгод, нисколько не беспокоил меня. Позже, когда я исследовал проблему гораздо более детально, моя оценка относительных преимуществ осталась относительно такой же, но мои тревоги стали противоположными: более мощные технологии, с большими ожидаемыми выгодами, теперь выглядят имеющими соответственно большие риски. С ретроспективной точки зрения это вполне предсказуемо. Но анализ, основанный на недостаточной информации, склонен оценивать технологии эмоционально, в результате чего информация о преимуществах имеет тенденцию смягчать воспринимаемый риск.

8. Пренебрежение масштабом

(2,000 / 20,000 / 200,000) перелетных птиц тонут каждый год в незакрытых нефтехранилищах, которые птицы по ошибке принимают за пруды с водой. Эти смерти могут быть предотвращены путем накрывания хранилищ сетями. Сколько денег вы были бы готовы заплатить за установку таких сетей?

Три группы испытуемых, рассматривавших этот вопрос, были спрошены о том, какое увеличение налога они были бы готовы принять, чтобы спасти 2.000, 20.000 ил 200.000 птиц. Ответ, названный Установленная Готовность Платить (УГП), был в среднем $80 за 2.000 птиц, $78 за 20.000 и $88 за 200.000 птиц. [Desvousges,  1993]. Этот феномен известен как нечувствительность к масштабу или пренебрежение масштабом.

Подобные исследовании показали, что жители Торонто готовы заплатить только немногим больше, чтобы очистить все озера Онтарио, чем чтобы очистить загрязенные озера только части штата [Kahneman, 1986], и что жители четырех западных штатов в США готовы заплатить только на 28% больше, чтобы защитить все 57 уголков дикой природы в этих штатах, чем чтобы защитить только один такой уголок. [McFadden и Leonard, 1995].

Наиболее широко распространенное объяснение эффекта пренебрежения масштабом апеллирует к эмоциональной логике. Канеман [Kahneman, 1999] пишет:

"История о птицах из опытов Десвоуджеса, вероятно, вызывает у многих читателей ментальное представление о неком событии, возможно — образ истощенной птицы с намоченными черной нефтью крыльями, неспособной спастись. Гипотеза об оценке по первоначальному образу утверждает, что эмоциональное влияние этого образа будет доминировать над отношением к проблеме, включая готовность платить за решение. Оценка по первоначальному образу автоматически означает пренебрежение к остальным деталям ситуации"

Две другие гипотезы о пренебрежении масштабом включают в себя покупку морального удовлетворения [Kahneman и Knetsch, 1992] и пожертвование монетки ради доброго дела [Harrison, 1992]. Гипотеза о моральном удовлетворении предполагает, что люди тратят достаточно денег, чтобы создать ощущение "внутренней теплоты" в себе, и требующийся на это объем денег зависит от человеческой психологии и не имеет ничего общего с птицами. Гипотеза о "монетке на благотворительность" предполагает, что люди готовы выделить определенную сумму "на экологию", и любой вопрос о проблемах окружающей среды просто проявляет это количество.

Пренебрежение масштабом было продемонстрировано и по отношению к человеческим жизням. Карсон и Митчелл [Carson and Mitchell,, 1995] сообщают, что информации об увеличении риска, связанного с питьем хлорированной воды с 0.004 до 2.43 на 1000 смертей в год (то есть в 600 раз) увеличивает устанвленную готовность платить (УГП) платить с $3.78 до $15.23 (то есть 4 раза). Бэйрон и Грин [Baron and Greene, 1996] обнаружили, что изменение числа спасенных жизней в 10 раз не оказывает никакого эффекта на этот индекс.

Фезерстонхоу [Fetherstonhaugh, 1997], в статье, озаглавленной "Нечувствительность к ценности человеческой жизни: исследование психологического восприятия чисел", обнаружил свидетельства того, что наше восприятие человеческих смертей и ощущение ценности человеческих жизней следует закону Вебера, это значит, что мы используем логарифмическую шкалу. И действительно, исследования эффекта пренебрежения масштабом, в которых количественные изменения были достаточно велики, чтобы вызвать хотя бы какую-то чувствительность, показали небольшие линейные изменения готовности платить, соответствующие экспоненциальным изменениям масштаба. Канеман [Kahneman, 1999] интерпретирует это как дополнительный эффект эмоциональной реакции на масштаб к реакции на первоначальный образ: первоначальный образ вызывает б;льшую часть эмоции, а масштаб вызывает меньшую часть эмоции, которая добавляется (но не умножается) к первоначальному количеству.

Альберт Сент-Дьёрди (Albert Szent-Gy;rgyi) говорит: "На меня производят сильное впечатление страдания одного человека, и я готов рисковать своей жизнью ради него. Но я могу говорить совершенно отстраненно о заражении наших больших городов с сотнями миллионов погибших. Я не способен умножить страдания одного на сто миллионов". Человеческие эмоции возникают внутри аналогового ума. Человеческий мозг не способен выработать достаточно нейротрансмиттеров, чтобы почувствовать эмоцию в тысячу раз более сильную, чем горе на похоронах. Увеличение возможного риска с десяти миллионов смертей до ста миллионов не увеличивает в десять раз нашу решимость не допустить этого. Это просто добавление еще одного нолика на бумаге у нас перед глазами, что имеет столь небольшой эффект, что обычно необходимо изменить количество жертв на несколько порядков, чтобы заметить разницу экспериментально.

9. Калибровка и сверхуверенность

Насколько люди уверены в своих ошибочных оценках? В первом разделе этой статьи, посвященном эффекту доступности информации, мы обсудили эксперимент по восприятию риска, в котором испытуемые переоценивали типичные для сообщений средств массовой информации причины смерти в пропорции, коррелирующей с избирательными сообщениями в газетах. Словик [Slovic, 1982] также отмечает:

"Одним из пагубных аспектов моделей рассуждений (эвристик) является то, что люди обычно имеют очень большую уверенность в суждениях, основанных на них. В другом исследовании по поводу причин смерти, людей просили сделать ставки на то, что они правы в своем выборе более частой среди двух причин смерти. [Fischoff, Slovic, и Lichtenstein, 1977]. В эксперименте №1 испытуемые были довольно точны, когда делали ставки 1:1, 1.5:1, 2:1, и 3:1. То есть, процент правильных ответов был близок к значению, которое следовало из этих ставок. Однако, по мере увеличения ставок от 3:1 к 100:1 почти  никакого прироста точности не происходило. Только 73% ответов, на которые сделали ставки 100:1, были верны (вместо 99.1%). Точность возросла до 81% при ставках 1000:1 и до 87% при 10.000:1. Для ответов, на которые ставили 1000000:1, точность составляла 90%, то есть, соответствующий уровень доверия должен был бы порождать ставки 9:1. В итоге, испытуемые часто ошибались даже при высочайших уровнях ставок. Более того, они были склонны делать очень высокие ставки. Более половины ставок была выше, чем 50:1. Почти четверть — выше, чем 100:1. 30% респондентов в эксперименте №1 сделали ставку 50:1 на неверное утверждение, что убийства более часты, чем самоубийства".

Этот кажущийся удивительным результат вполне обычен в литературе, посвященной моделям рассуждений и систематическим ошибкам в мышлении, где он известен как сверхуверенность. Допустим, я попрошу вас сделать наилучшее возможное предположение насчет неизвестного числа, такого, как количество "Врачей и хирургов" в желтых страницах бостонской телефонной книге, или о суммарной продукции яиц в США в миллионах штук. Вы дадите в ответ некую величину, которая наверняка не будет совершенно точной; подлинная величина будет больше или меньше, чем вы предположили. Затем я попрошу вас назвать нижнюю границу этого показателя, такую, насчет которой вы уверены на 99%, что подлинная величина лежит выше этой границы, и верхнюю границу, по отношению к которой вы на 99% уверены, что искомая величина лежит ниже нее. Эти две границы образуют ваш интервал 98% уверенности. Если вы хорошо откалиброваны, то на 100 подобных вопросов у вас будет только примерно 2 выпадения за границы интервала.

Альперт и Раиффа [Alpert и Raiffa, 1982] задали испытуемым 1000 вопросов по общеизвестным темам, подобных приведенным выше. Оказалось, что для 426 из них подлинные значения лежали за пределами 98% интервалов уверенности, данных испытуемыми. Если бы испытуемые были правильно откалиброваны, было бы только 20 сюрпризов. Иными словами, события, которым испытуемые приписывали вероятность 2%, случались в 42,6%.

Другую группу из тридцати пяти испытуемых попросили оценить 99,9% верхние и нижние границы уверенности. Они оказались неправы в 40% случаев. Другие 35 субъектов были опрошены о максимальных и минимальных значениях некого параметра и ошиблись в 47% случаев. Наконец, четвертая группа из 35 субъектов должна была указать "невероятно малое" и "невероятно большое" значение параметра; они ошиблись в 38% случаев.

В следующем эксперименте новой группе испытуемых был предоставлен первый набор вопросов вместе с ответами, рейтингом оценок, с рассказом о результатах экспериментов и разъяснением концепции калибровки, и затем их попросили дать 98% интервалы уверенности для новой группы вопросов. Прошедшие подготовку субъекты ошиблись в 19% случаях, что являет собой значительное улучшение их результата в 34% до подготовки, но все еще весьма далеко от хорошо откалиброванного результата в 2%.

Подобные уровни ошибок были обнаружены и у экспертов. Хинс и Вэнмарк [Hynes и Vanmarke, 1976] опросили семь всемирно известных геотехников на предмет высоты дамбы, которая вызовет разрушение фундамента из глинистых пород, и попросили оценить интервал 50% уверенности вокруг этой оценки. Оказалось, что ни один из предложенных интервалов не включал в себя правильную высоту. Кристенсен-Залански и Бушихед [Christensen-Szalanski и Bushyhead, 1981] опросили группу врачей на предмет вероятности пневмонии у 1531 пациента с кашлем. В наиболее точно указанном интервале уверенности с заявленной достоверностью в 88%, доля пациентов, действительно имевших пневмонию, была менее 20%.

Говоря словами Алперта и Раиффы [Alpert и Raiffa, 1982]: "Ради Бога, расширяйте свои крайние оценки! Будьте честны с собой! Допустите, что вы не знаете!"

Лихтенштейн [Lichtenstein, 1982] произвел обзор четырнадцати исследований на основании тридцати четырех экспериментов, выполненных двадцатью тремя исследователями, изучавшими особенности оценки достоверности собственных выводов людьми. Из исследований следовал мощнейший вывод о том, что люди всегда сверхуверены. В современных исследованиях на сверхуверенность уже не обращают внимания; но она продолжает попутно проявляться почти в каждом эксперименте, где субъектам позволяется давать оценки максимальных вероятностей.

Сверхуверенность в большой мере проявляется в сфере планирования, где она известна как ошибочность планирования. Булер [Buehler, 1994] попросил студентов-психологов предсказать важный параметр: время сдачи их дипломных работ. Исследователи подождали, когда студенты приблизились к концу своих годичных проектов и затем попросили их реалистично оценить, когда они сдадут свои работы, а также, когда они сдадут свои работы, если все пойдет "так плохо, как только может". В среднем, студентам потребовалось 55 дней, чтобы завершить свои дипломы, на 22 дня больше, чем они ожидали, и на 7 дней больше, чем они ожидали в худшем случае.

Бюхлер [Buehler, 1994] опросил студентов о времени, к которому студенты на 50% уверены, на 75% уверены и на 99% уверены, что они закончат свои академические проекты. Только 13% участников закончили свои дипломы к моменту, которому приписывали 50% вероятность, только 19% закончили к моменту 75% оценки и 45% закончили ко времени, оценивавшемуся в 99% уверенности. Булер [Buehler et. al., 2002] пишет "результаты выхода на уровень 99% достоверности особенно впечатляющи. Даже когда их попросили сделать наиболее консервативное предсказание, в отношении которого они чувствовали абсолютную уверенность, что его достигнут, все равно уверенность студентов в их временных оценках намного превосходила их реальные результаты".

Ньюби-Кларк [Newby-Clark et. al., 2000] обнаружили, что опросы испытуемых об их предсказаниях, основанных на наиболее реалистичном предположении, и опросы испытуемых об их надеждах в самом лучшем случае давали неразличимые результаты. Будучи спрошены о наиболее вероятном стечении обстоятельств, люди имели тенденцию предполагать, что все пойдет так, как планировалось, без неожиданных задержек и непредвиденных катастроф, то есть так же, как в наилучшем случае. Реальность, как оказалось, зачастую преподносит результаты, худшие, чем самый наихудший случай.

В этой статье мы обсуждаем сверхуверенность после обсуждения систематической ошибки подтверждения и частного случая — систематической ошибки неподтверждения. Знание об эффекте калибровке — это опасное знание, поскольку очень соблазнительно применять его избирательно. "Насколько глуп мой оппонент, чтобы быть уверенным в своих аргументах. Знает ли он, как часто люди ошибаются в том, в чем они уверены?" Если вы обнаруживаете, что мнения эксперта имеют гораздо меньше значения, чем вы раньше думали, вам стоит также понять, что ваши собственные мысли тоже гораздо слабее, чем вы думали раньше: и тогда потребуется меньше усилий, чтобы увлечь вас в сторону от ваших любимых верований. В противном случае вы станете медленнее реагировать на новые свидетельства. Вы оказываетесь в гораздо более худшем положении, чем, если бы вы никогда не слышали о калибровке. По этой причине — часто, несмотря на значительное искушение — я избегаю обсуждения исследований по калибровке, до того как я обсужу систематическую ошибку подтверждения, для того, чтобы я мог сделать такое же предупреждение.

Отметьте так же, что оценка эксперта, сильно уверенного в своем мнении, принципиально отличается от вычислений, сделанных исключительно на основе статистических данных,  или исключительно на основе адекватной, точно подтвержденной модели. Во всех случаях, когда эксперт утверждает, даже на основании точных вычислений, что событие имеет вероятность 10-6,  , он наверняка ошибается чаще, чем один раз на миллион. Но если бы комбинаторика не могла точно предсказать, что лотерейный билет имеет 10-8 шанс выиграть, то продавцы билетов бы разорились.

10. Апатия прохожего

Последняя рассматриваемая мной систематическая ошибка относится не к области моделей рассуждений, но к области социальной психологии. В ныне знаменитой серии экспериментов Лэйтен и Дэрли [Latane и Darley, 1969] открыли эффект прохожего, известный также как апатия прохожего, который состоит в том, что в больших группах люди менее склонны реагировать на чрезвычайные ситуации — не только индивидуально, но и коллективно. 75% испытуемых, будучи одни в комнате и заметив дым из-под двери, выходят, чтобы сообщить об этом. Когда в комнате находятся трое испытуемых, не знающих об условиях опыта, о дыме сообщают только в 38% случаев. Испытуемый, находясь в компании двух подсадных уток, нарочно не реагирующих на дым, выходит, чтобы сообщить о дыме только в 10% случаев. Студент колледжа, изображавший эпилептический припадок, получил помощь от единственного свидетеля в 85% случаев и только в 31% случаев в присутствии пятерых свидетелей.

Эффект прохожего обычно объясняется как происходящий из рассеяния ответственности и игнорирования из-за неопределенности ситуации. Нахождение в группе уменьшает индивидуальную ответственность. Каждый надеется, что кто-то другой разберется с проблемой вместо них, и это ослабляет личную напряженность каждого по поводу того, что никто ничего не делает. Подтверждением этой гипотезы являются опыты, в которых испытуемые верили, что жертва особенно зависит от них: это ослабляло или полностью устраняло эффект равнодушия прохожего. Циалдини [Cialdini, 2001] рекомендует человеку, оказавшемуся в чрезвычайной ситуации, выделить одного одинокого прохожего и попросить его о помощи — таким образом преодолевая рассеяние ответственности.

Игнорирование из-за неопределенности ситуации является более тонким эффектом. Циалдини [Cialdini, 2001] пишет:

"Часто чрезвычайная ситуация далеко не очевидна. Является ли человек, лежащий в парке, жертвой сердечного приступа или спящим пьяным? В случае такой неопределенности естественным поведением является посмотреть вокруг на действия других людей для подсказки. Мы можем понять из поведения других свидетелей, является ли событие чрезвычайной ситуацией или нет. Однако легко забыть при этом, что все остальные свидетели события тоже ищут социального подтверждения. Поскольку все мы предпочитаем выглядеть уравновешенными и сохраняющими самообладание, мы будем искать это подтверждение скрытно, бросая короткие взгляды на людей вокруг нас. Поэтому каждый увидит другого, скорее всего, спокойным и ничего не делающим".

Эффект прохожего не связан с индивидуальным эгоизмом или нечувствительностью к страданиям других. По одиночке испытуемые обычно действуют. Игнорирование из-за неопределенности ситуации может объяснить, в отличие от индивидуального эгоизма, почему субъекты не реагируют на наполнение комнаты дымом. В экспериментах, где была явная опасность, как для других, так и для себя, испытуемые часто бросали взгляды на нереагировавших подсадных уток.

Я время от времени спрашиваю: "если "глобальный риск Х" реален, почему не много людей делают что-нибудь в связи с этим?" Есть много возможных ответов, части которых я коснулся здесь. Люди могут быть сверхуверены и сверхоптимистичны. Они могут быть сосредоточены на каких-то одних сценариях будущего, исключая при этом все остальные. Они могут не помнить ни одного случая всеобщего истребления. Они могут переоценивать предсказуемость прошлого, и за счет этого недооценивать сюрпризы будущего. Они могут не осознавать трудности подготовки к чрезвычайным ситуациям без преимуществ знания задним числом. Они могут предпочитать филантропические игры с высокой вероятностью выигрыша, пренебрегая величиной ставки. Они могут уравнивать позитивную информацию о преимуществах некой технологии с негативной информацией о ее риске. Они могут быть отравлены кинофильмами, в которых мир, в конце концов, бывает спасен. Они могут получить моральное удовлетворение гораздо проще, давая деньги на другие виды благотворительности. Или же чрезвычайно неприятная перспектива человеческого вымирания может побудить их искать доводы в пользу того, что человечество не вымрет, без столь же интенсивного поиска причин, по которым это может произойти.

Но если вопрос таков: "Почему не так много людей делают что-нибудь в связи с этим?", один возможный момент может быть в том, что люди, задающие этот самый вопрос, рыщут глазами вокруг, чтобы посмотреть, есть ли еще кто-нибудь, реагирующий на опасность, и одновременно стараются выглядеть уравновешенными и сохраняющими самообладание. Если вы хотите узнать, почему другие не реагируют на опасность, перед тем, как среагировать самому, вы уже возможно ответили на свой вопрос.

Последнее предупреждение

Любая достоверная идея, которая вас раздражает, по-видимому, задевает в вас модель хотя бы одной психологической ошибки.

Роберт Пирсиг (Robert Pirsig) сказал: "Самый глупый человек в мире может сказать, что солнце светит, и это не заставит его погаснуть". Если вы подозреваете кого-то в психологической ошибке, продемонстрируйте свою компетентность вначале, вскрыв его фактические ошибки. И если фактических ошибок нет, какое значение имеет психология? Соблазн психологии в том, что, немного зная ее, мы можем вмешиваться в споры, в которых мы не являемся техническими экспертами, мудро анализируя психологию дискутирующих.

Если кто-то написал роман об астероиде, уничтожающем современную цивилизацию, то можно критиковать этот роман как экстремистский, антиутопичный, апокалиптический; симптоматичный для наивной неспособности автора взаимодействовать со сложным технологическим обществом. Мы должны распознать здесь литературную критику, а не научную; это о хороших или плохих романах, а не о хороших или плохих гипотезах. Для того, чтобы вычислить годовую вероятность астероидного удара в реальности, нужно изучать астрономию и поднять исторические записи: никакая литературная критика никак не влияет на это число. Гэрроу [Garreau 2005], по-видимому, утверждает, что сценарий постепенного усиления искусственного интеллекта является более зрелым и обдуманным, чем сценарий очень быстрого развития искусственного интеллекта. Но это вопрос техники, а не предпочтений; никакой объем психологического анализа не даст точное значение наклона кривой.

Обвиняя кого-нибудь в ошибке загрязнения, необходимо привести список специфических деталей, которые, с вашей точки зрения, являются лишней нагрузкой и уменьшают суммарную достоверность. Даже в этом случае, не теряйте связь с фактами первостепенной важности, не позволяйте спору стать спором о психологии.

Несмотря на все опасности и соблазны, лучше знать о когнитивных искажениях, чем не знать их. В противном случае мы попадем прямо во вращающиеся вертолетные лопасти жизни. Но будьте очень осторожны, не проявляйте слишком много рвения в обвинении других в когнитивных искажениях. Таким путем вы только станете профессиональным спорщиком — тем, кто, встретив любой не нравящийся ему аргумент, находит в нем систематическую ошибку. Тот, за кем вы должны следить в наибольшей мере — это вы сами.

Джерри Кливер (Jerry Cleaver) сказал: "То, что вас побеждает — это не ошибка в применении высокоуровневой, сложной техники. Это — упущение из виду чего-то основного. Не следить за мячом, например".

Анализ должен быть сконцентрирован на проверяемых утверждениях о реальном мире. Не отрывайте своих глаз от мяча.

Заключение

Почему должен быть единый подход в мышлении о глобальных рисках? Падающие астероиды не похожи на сконструированные супервирусы; катастрофы на ускорителе — на нанотехнологические войны. Почему бы не рассмотреть каждую из этих проблем по отдельности?

Если кто-то предполагает катастрофу на ускорителе, тогда комитет, собранный для анализа этой проблемы, должен, очевидно, включать в себя физиков. Но кто-то в этом комитете должен знать, как ужасающе опасно иметь в своей голове ответ до того, как ты закончил задавать вопрос. Кто-то в этом комитете должен помнить ответ Энрико Ферми на предположение Лео Сциларда о том, что цепная реакция деления может быть использована для производства ядерного оружия. (Ответ был: "Бред!" — Ферми считал эту перспективу столь отдаленной, что она не стоила исследований.) Необходимо помнить историю ошибок в физических расчетах: ядерное испытание в Кастель Браво вызвало взрыв в 15 мегатонн, вместо 4-8 мегатонн, по причине не учтенной термоядерной реакции на литии-7. Они правильно решили неверное уравнение, забыв подумать обо всех условиях, которые должны быть включены, и в результате, по крайней мере, один человек погиб в расширившемся радиусе выпадения радиоактивных осадков. Также следует помнить аккуратное доказательство Лорда Кельвина с использованием множества независимых вычислений на основании хорошо установленных теорий, о том, что Земля существует не более сорока миллионов лет. Следует знать, что когда эксперт заявляет, что вероятность составляет "один к миллиону" без использования статистических данных и точных расчетов на основании совершенной модели, реальное соотношение, скорее всего, около двадцати к одному (хотя это и не точное соответствие).

Любой глобальный риск порождает проблемы, общие со всеми остальными глобальными рисками, дополнительно к специальным знаниям, связанным с этим конкретным риском. Кто-то в комитете по проблемам физических катастроф должен знать, что означает термин "глобальный риск"; он должен обладать всеми навыками, которые область знания, связанная с глобальными рисками, располагает. Для максимальной безопасности этот ученый должен быть также психологом. Высокий уровень знаний в конкретной области и относительно области глобальных рисков должен быть объединен в одном человеке. Я не верю, что специалист по моделям мышления и заблуждениям, неспособный прочесть физическое уравнение, способен проверить работу физика, который ничего не знает о психологии заблуждений.

Когда-то, давным-давно, я написал несколько сверхдетальных сценариев, не осознавая, что каждая добавленная деталь является дополнительной нагрузкой. Когда-то, давным-давно, я действительно думал, что я могу сказать, что имеется 90-процентная вероятность появления искусственного интеллекта между 2005 и 2025, с пиком в 2018 году. Это заявление кажется мне теперь полностью абсурдным. С какой стати я мог думать, что я могу определить точное вероятностное распределение для проблемы вроде этой?

Профессиональные исследователи, скажем, молекулярной нанотехнологии или искусственного интеллекта, не обладают автоматически дополнительными навыками, необходимыми для анализа глобальных рисков, связанных с их профессией. Никто не сказал мне, когда я начал исследовать вызовы, связанные с искусственным интеллектом, что для такого человека, как я, необходимо заниматься изучением систематических ошибок мышления. Я не помню, как я впервые заинтересовался проблематикой систематических ошибок мышления, но я помню, что это было описание ситуации сверхуверенности — обычное описание, в Интернете, без ссылок. Меня это настолько удивило, что я списался с автором, чтобы узнать, был ли это действительно реальный экспериментальный результат. (Он направил меня к книге "Суждение в условиях неопределенности".)

Я не должен был наткнуться на эту ссылку случайно. Кто-то должен был предупредить меня, как я предупреждаю вас, что это знание необходимо для изучающего глобальные риски. Должен быть круг людей, как мы, а также список навыков, необходимых нам дополнительно к узкопрофессиональным. Я не физик, но я знаю немного — возможно, недостаточно — об истории ошибок в физике, и биолог, думающий о супервирусе, тоже должен это знать.

Однажды я встретил адвоката, который вывел свою собственную физику. Я сказал ему: "Вы не можете изобрести свою собственную физику без знания математики и многих лет обучения; физика трудна". Он ответил: "Но если вы действительно понимаете физику, вы можете объяснить ее своей бабушке, как сказал Ричард Фейнман". И я спросил его: "Вы бы посоветовали своему другу защищать самого себя в суде?" И тут он замолчал. Он знал теоретически, что физику сложна, но он никогда не отдавал отчета себе, что физика так же сложна, как юриспруденция.

Одна из ошибок мышления, которую мы не обсудили, состоит в незнании того, чего именно мы не знаем. Когда наниматель в отделе кадров некой компании оттачивает свое мастерство, он вспоминает качества кандидатов, которых он нанял, многие их которых оказались в последствие превосходными. Таким образом, рекрутер имеет высокую оценку своих способностей. Но рекрутер никогда не видит работу тех кандидатов, которых он не нанял. Поэтому я должен предупредить, что эта статья затрагивает только малую часть моделей рассуждения и систематических ошибок. И когда вы захотите узнать, насколько много вы знаете, вы вспомните несколько когнитивных искажений, упоминаемых в этой статье, а не множество тех, которые не упомянуты. Короткий обзор не может создать ощущения целостной области знаний, объемного понимания, которое сплетает серию памятных экспериментов посредством единой интерпретации. Множество очень уместных систематических ошибок, таких как потребность в завершении, я даже не упомянул. Целью этой статьи было не обучить знанию, необходимому изучающему глобальные риски, но заинтриговать вас узнать больше.

Мышление о глобальных рисках подвержено всем тем же видам ошибочности, что и мышление вообще. Но ставки гораздо, гораздо больше. Типичный результат в исследованиях систематических ошибок состоит в том, что предложение денег или другой стимул не устраняет систематическую ошибку. (Качелмейер и Шихета [Kachelmeier and Shehata, 1992] предлагали жителям КНР эквивалент трехмесячной зарплаты.) Испытуемые в этих экспериментах не совершали ошибки нарочно — они делали ошибки потому, что не знали, как сделать лучше. Даже если вы скажете им, что выживание человечества является ставкой, они в силу этого все равно будут неспособны сделать лучше. (Это может усилить их потребность в завершенности дискуссии, заставляя их давать худшие результаты.) Это ужасающе пугающее обстоятельство, но люди не становятся умнее, только потому речь идет о выживании человечества.

В дополнение к стандартным систематическим ошибкам, я лично проанализировал то, что выглядит как вредоносные модели мышления в вопросах глобальных рисков. Грипп "испанка" в 1918 году убил 25-50 миллионов человек. Вторая мировая война убила 60 миллионов. 10**7 – таков порядок жертв крупнейших катастроф в человеческой письменной истории. Значительно б;льшие числа, такие как 500 миллионов смертей, и особенно качественно другие сценарии, по-видимому, запускают другой режим мышления — оно переходят в другой регистр. Люди, которые и подумать не могут о том, чтобы навредить ребенку, говорят по поводу рисков глобальных катастроф: "Возможно, человеческий вид вовсе не заслуживает выживания".

В науке о заблуждениях есть поговорка, что люди обдумывают не сами события, а описания событий — то, что называется "непродолженным" мышлением.  Продолжение мысли о гибели человечества включает в себя вашу смерть, ваших друзей, вашей семьи, ваших любимых, вашего города, вашей страны, ваших политических единомышленников. И даже люди, которые яростно протестовали бы против предложений вроде стереть Британию с лица земли, убить всех членов Демократической партии в США, превратить Париж в песок, которые бы очень боялись услышать, что доктор скажет им, что у их ребенка рак, эти люди будут обсуждать вымирание человечества с абсолютным спокойствием. "Вымирание человечества", как слова на бумаге, появляющиеся в фантастических романах или философских книгах, — относятся к другому контексту, чем грипп "испанка". Мы мыслим описаниями событий, а не их последствиями. Клише "конец света" вызывает в памяти пласт, связанный с мифами и снами, пророчествами и апокалипсисом, романами и кино. Вызов глобальных рисков для здравого смысла состоит в том, что это катастрофы столь большого масштаба, что люди переключаются в другой режим мышления. Человеческие смерти внезапно уже не ужасны, и детальные предсказания вдруг перестают требовать необходимой компетентности, и счастливый или грустный конец истории — это только вопрос личного вкуса по отношению к историям.

Но это только мое частное наблюдение. Я бы предпочел, чтобы эта статья фокусировалась на ошибках, подробно описанных в литературе — в общей литературе по когнитивной психологии, поскольку пока что нет экспериментальной литературы, посвященной психологии глобальных рисков. А она должна быть.

В математическом представлении теории решений на основании теремы Байеса имеется концепция ценности информации — ожидаемой полезности некого знания. Ценность информации происходит из ценности того, о чем эта информация. Если вы удваиваете ставки, вы удваиваете и ценность информации об этих ставках. Ценность рационального мышления определяется подобным образом — ценность вычислений, охватывающих некие данные, определяется на основе самих данных. [Good, 1952]; [Horvitz et. al., 1989].

Я способен по-настоящему оценить ценность ясного мышления о глобальных рисках не более, чем Альберт Cент-Дёрджи (Albert Szent-Gy;rgyi) способен умножить страдания одного человека на сто миллионов. Пренебрежение масштабом — естественная опасность для биологического человека, работающего на аналоговом уме; мозг не способен умножать на шесть миллиардов. Но ставки глобальных рисков простираются далеко за пределы жизней шести миллиардов людей, живущих сейчас — они простираются ко всем звездам и ко всем галактикам, которые люди и их потомки смогут однажды достичь. И весь этот огромный потенциал вращается вокруг нашего выживания здесь, сейчас, в те дни, когда царство человечества — это одна планета, вращающаяся вокруг одной звезды. Я не могу почувствовать наше будущее. Все, что я могу — это защищать его.

Рекомендуемое чтение

1. "Суждение в условиях неопределенности: эвристика и систематические ошибки". Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. (1982.) Под редакцией Даниеля Канемана, Пола Словика и Амоса Тверски (еdited by Daniel Kahneman, Paul Slovic, and Amos Tversky). Этот сборник помогает разобраться в основных понятиях данной области знаний и рассчитан на внешнего к данной теме академического читателя. Следующее издание дает обобщенное, подробно разработанное и детальное объяснение феноменов, рассмотренных в первом издании, но основные результаты остаются неизменными.

2. "Решения, ценности и рамки". Choices, Values, and Frames. (2000.) Под редакцией Даниеля Канемана и Амоса Тверски (еdited by Daniel Kahneman and Amos Tversky). "Эвристика и систематические модели мышления". Heuristics and Biases. (2003.) Редактировано Томасом Джиловичем, Дейлом Гриффином и Даниелем Канеманом (Edited by Thomas Gilovich, Dale Griffin, and Daniel Kahneman). Эти два сборника статей дают обзор современного состояния науки об эвристике и систематических ошибках. Они в меньшей мере доступны для неподготовленного читателя.

3. "Рациональный выбор в неопределенном мире: психология интуитивного суждения". Rational Choice in an Uncertain World: The Psychology of Intuitive Judgment, Робин Доуз (by Robyn Dawes). Первая редакция 1988: Доуз и Кэган (by Dawes and Kagan), вторая редакция 2001: Доуз и Хэсти (by Dawes and Hastie). Эта книга предназначена, чтобы ввести в тему когнитивных искажений широкую аудиторию образованных читателей. (Например, теорема Байеса объясняется, хотя и не доказывается, но объяснение занимает только несколько страниц.) Хорошая книга, чтобы быстро охватить поле исследований.

Библиография

1. Alpert, M. and Raiffa, H. 1982. A Progress Report on the Training of Probability Assessors. In Kahneman et. al. 1982: 294-305.

2. Ambrose, S.H. 1998. Late Pleistocene human population bottlenecks, volcanic winter, and differentiation of modern humans. Journal of Human Evolution 34:623-651.

3. Baron, J. and Greene, J. 1996. Determinants of insensitivity to quantity in valuation of public goods: contribution, warm glow, budget constraints, availability, and prominence. Journal of Experimental Psychology: Applied, 2: 107-125.

4. Bostrom, N. 2001. Existential Risks: Analyzing Human Extinction Scenarios. Journal of Evolution and Technology, 9.

5. Brenner, L. A., Koehler, D. J. and Rottenstreich, Y. 2002. Remarks on support theory: Recent advances and future directions. In Gilovich et. al. (2003): 489-509.

6. Buehler, R., Griffin, D. and Ross, M. 1994. Exploring the "planning fallacy": Why people underestimate their task completion times. Journal of Personality and Social Psychology, 67: 366-381.

7. Buehler, R., Griffin, D. and Ross, M. 1995. Its about time: Optimistic predictions in work and love. Pp. 1-32 in European Review of Social Psychology, Volume 6, eds. W. Stroebe and M. Hewstone. Chichester: John Wiley & Sons.

8. Buehler, R., Griffin, D. and Ross, M. 2002. Inside the planning fallacy: The causes and consequences of optimistic time predictions. In Gilovich et. al. 2003: 250-270.

9. Burton, I., Kates, R. and White, G. 1978. Environment as Hazard. New York: Oxford University Press.

10. Carson, R. T. and Mitchell, R. C. 1995. Sequencing and Nesting in Contingent Valuation Surveys. Journal of Environmental Economics and Management, 28(2): 155-73.

11. Chapman, G.B. and Johnson, E.J. 2002. Incorporating the irrelevant: Anchors in judgments of belief and value. In Gilovich et. al. (2003).

12. Christensen-Szalanski, J.J.J. and Bushyhead, J.B. 1981. Physicians Use of Probabilistic Information in a Real Clinical Setting. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 7: 928-935.

13. Cialdini, R. B. 2001. Influence: Science and Practice. Boston, MA: Allyn and Bacon.

14. Combs, B. and Slovic, P. 1979. Causes of death: Biased newspaper coverage and biased judgments. Journalism Quarterly, 56: 837-843.

15. Dawes, R.M. 1988. Rational Choice in an Uncertain World. San Diego, CA: Harcourt, Brace, Jovanovich.

16. Desvousges, W.H., Johnson, F.R., Dunford, R.W., Boyle, K.J., Hudson, S.P. and Wilson, N. 1993. Measuring natural resource damages with contingent valuation: tests of validity and reliability. Pp. 91-159 in Contingent valuation: a critical assessment, ed. J. A. Hausman. Amsterdam: North Holland. 

17. Fetherstonhaugh, D., Slovic, P., Johnson, S. and Friedrich, J. 1997. Insensitivity to the value of human life: A study of psychophysical numbing. Journal of Risk and Uncertainty, 14: 238-300.

18. Finucane, M.L., Alhakami, A., Slovic, P. and Johnson, S.M. 2000. The affect heuristic in judgments of risks and benefits. Journal of Behavioral Decision Making, 13(1): 1-17.

19. Fischhoff, B. 1982. For those condemned to study the past: Heuristics and biases in hindsight. In Kahneman et. al. 1982: 332–351.

20. Fischhoff, B., and Beyth, R. 1975. I knew it would happen: Remembered probabilities of once-future things. Organizational Behavior and Human Performance, 13: 1-16.

21. Fischhoff, B., Slovic, P. and Lichtenstein, S. 1977. Knowing with certainty: The appropriateness of exterme confidence. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 3: 522-564.

22. Ganzach, Y. 2001. Judging risk and return of financial assets. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 83: 353-370.

23. Garreau, J. 2005. Radical Evolution: The Promise and Peril of Enhancing Our Minds, Our Bodies -- and What It Means to Be Human. New York: Doubleday.

24. Gilbert, D. T. and Osborne, R. E. 1989. Thinking backward: Some curable and incurable consequences of cognitive busyness. Journal of Personality and Social Psychology, 57: 940-949.

25. Gilbert, D. T., Pelham, B. W. and Krull, D. S. 1988. On cognitive busyness: When person perceivers meet persons perceived. Journal of Personality and Social Psychology, 54: 733-740.

26. Gilovich, T. 2000. Motivated skepticism and motivated credulity: Differential standards of evidence in the evaluation of desired and undesired propositions. Presented at the 12th Annual Convention of the American Psychological Society, Miami Beach, Florida.

27. Gilovich, T., Griffin, D. and Kahneman, D. eds. 2003. Heuristics and Biases: The Psychology of Intuitive Judgment. Cambridge, U.K.: Cambridge University Press.

28. Good, I. J. 1952. Rational decisions. Journal of the Royal Statistical Society, Series B.

29. Griffin, D. and Tversky, A. 1992. The weighing of evidence and the determinants of confidence. Cognitive Psychology, 24: 411-435.

30. Harrison, G. W. 1992. Valuing public goods with the contingent valuation method: a critique of Kahneman and Knestch. Journal of Environmental Economics and Management, 23: 248–57.

31. Horvitz, E.J., Cooper, G.F. and Heckerman, D.E. 1989. Reflection and Action Under Scarce Resources: Theoretical Principles and Empirical Study. Pp. 1121-27 in Proceedings of the Eleventh International Joint Conference on Artificial Intelligence. Detroit, MI.

32. Hynes, M. E. and Vanmarke, E. K. 1976. Reliability of Embankment Performance Predictions. Proceedings of the ASCE Engineering Mechanics Division Specialty Conference. Waterloo, Ontario: Univ. of Waterloo Press.

33. Johnson, E., Hershey, J., Meszaros, J.,and Kunreuther, H. 1993. Framing, Probability Distortions and Insurance Decisions. Journal of Risk and Uncertainty, 7: 35-51.

34. Kachelmeier, S.J. and Shehata, M. 1992. Examining risk preferences under high monetary incentives: Experimental evidence from the Peoples Republic of China. American Economic Review, 82: 1120-1141. 

35. Kahneman, D. 1986. Comments on the contingent valuation method. Pp. 185-194 in Valuing environmental goods: a state of the arts assessment of the contingent valuation method, eds. R. G. Cummings, D. S. Brookshire and W. D. Schulze. Totowa, NJ: Roweman and Allanheld.

36. Kahneman, D. and Knetsch, J.L. 1992. Valuing public goods: the purchase of moral satisfaction. Journal of Environmental Economics and Management, 22: 57-70.

37. Kahneman, D., Ritov, I. and Schkade, D. A. 1999. Economic Preferences or Attitude Expressions?: An Analysis of Dollar Responses to Public Issues, Journal of Risk and Uncertainty, 19: 203-235.

38. Kahneman, D., Slovic, P., and Tversky, A., eds. 1982. Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. New York: Cambridge University Press.

39. Kahneman, D. and Tversky, A. 2000. eds. Choices, Values, and Frames. Cambridge, U.K.: Cambridge University Press.

40. Kamin, K. and Rachlinski, J. 1995. Ex Post ; Ex Ante: Determining Liability in Hindsight. Law and Human Behavior, 19(1): 89-104.

41. Kates, R. 1962. Hazard and choice perception in flood plain management. Research Paper No. 78. Chicago: University of Chicago, Department of Geography.

42. Knaup, A. 2005. Survival and longevity in the business employment dynamics data. Monthly Labor Review, May 2005.

43. Kunda, Z. 1990. The case for motivated reasoning. Psychological Bulletin, 108(3): 480-498.

44. Kunreuther, H., Hogarth, R. and Meszaros, J. 1993. Insurer ambiguity and market failure. Journal of Risk and Uncertainty, 7: 71-87.

45. Latane, B. and Darley, J. 1969. Bystander "Apathy", American Scientist, 57: 244-268.

46. Lichtenstein, S., Fischhoff, B. and Phillips, L. D. 1982. Calibration of probabilities: The state of the art to 1980. In Kahneman et. al. 1982: 306–334.

47. Lichtenstein, S., Slovic, P., Fischhoff, B., Layman, M. and Combs, B. 1978. Judged Frequency of Lethal Events. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 4(6), November: 551-78.

48. McFadden, D. and Leonard, G. 1995. Issues in the contingent valuation of environmental goods: methodologies for data collection and analysis. In Contingent valuation: a critical assessment, ed. J. A. Hausman. Amsterdam: North Holland.

49. Newby-Clark, I. R., Ross, M., Buehler, R., Koehler, D. J. and Griffin, D. 2000. People focus on optimistic and disregard pessimistic scenarios while predicting their task completion times. Journal of Experimental Psychology: Applied, 6: 171-182

50. Quattrone, G.A., Lawrence, C.P., Finkel, S.E. and Andrus, D.C. 1981. Explorations in anchoring: The effects of prior range, anchor extremity, and suggestive hints. Manu, Stanford University.

51. Rasmussen, N. C. 1975. Reactor Safety Study: An Assessment of Accident Risks in U.S. Commercial Nuclear Power Plants. NUREG-75/014, WASH-1400 (U.S. Nuclear Regulatory Commission, Washington, D.C.)

52. Rogers, W. et al. 1986. Report of the Presidential Commission on the Space Shuttle Challenger Accident. Presidential Commission on the Space Shuttle Challenger Accident. Washington, DC.

53. Sanchiro, C. 2003. Finding Error. Mich. St. L. Rev. 1189.

54. Schneier, B. 2005. Security lessons of the response to hurricane Katrina. http://www.schneier.com/blog/archives/2005/09/security_lesson.html. Viewed on January 23, 2006.

55. Sides, A., Osherson, D., Bonini, N., and Viale, R. 2002. On the reality of the conjunction fallacy. Memory & Cognition, 30(2): 191-8.

56. Slovic, P., Finucane, M., Peters, E. and MacGregor, D. 2002. Rational Actors or Rational Fools: Implications of the Affect Heuristic for Behavioral Economics. Journal of Socio-Economics, 31: 329–342.

57. Slovic, P., Fischoff, B. and Lichtenstein, S. 1982. Facts Versus Fears: Understanding Perceived Risk. In Kahneman et al. 1982: 463–492.

58. Strack, F. and Mussweiler, T. 1997. Explaining the enigmatic anchoring effect: Mechanisms of selective accessibility. Journal of Personality and Social Psychology, 73: 437-446.

59. Taber, C.S. and Lodge, M. 2000. Motivated skepticism in the evaluation of political beliefs. Presented at the 2000 meeting of the American Political Science Association.

60. Taleb, N. 2001. Fooled by Randomness: The Hidden Role of Chance in Life and in the Markets. Pp. 81-85. New York: Textre.

61. Taleb, N. 2005. The Black Swan: Why Dont We Learn that We Dont Learn? New York: Random House.

62. Tversky, A. and Kahneman, D. 1973. Availability: A heuristic for judging frequency and probability. Cognitive Psychology, 4: 207-232.

63. Tversky, A. and Kahneman, D. 1974. Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185: 251-284.

64. Tversky, A. and Kahneman, D. 1982. Judgments of and by representativeness. In Kahneman et. al. (1982): 84-98.

65. Tversky, A. and Kahneman, D. 1983. Extensional versus intuitive reasoning: The conjunction fallacy in probability judgment. Psychological Review, 90: 293-315.

66. Wansink, B., Kent, R.J. and Hoch, S.J. 1998. An Anchoring and Adjustment Model of Purchase Quantity Decisions. Journal of Marketing Research, 35(February): 71-81.

67. Wason, P.C. 1960. On the failure to eliminate hypotheses in a conceptual task. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 12: 129-140.

68. Wilson, T.D., Houston, C., Etling, K.M. and Brekke, N. 1996. A new look at anchoring effects: Basic anchoring and its antecedents. Journal of Experimental Psychology: General. 4: 387-402.

© Copyright: Алексей Турчин, 2007