Суперпредсказатели относятся к своим ошибкам совершенно по-другому. Если их прогноз вообще не попадает в цель, например они предсказали, что нечто случится с большой вероятностью, а оно не случается, или, наоборот, что вероятность какого-то события очень низка, а оно все же происходит, они возвращаются назад и пересматривают процесс работы над предсказанием, спрашивая себя: «Как я могу на этом примере научиться выдавать более точные прогнозы?»
Вот пример. Святилище Ясукуни в Японии постоянно служит поводом для скандалов и международных протестов. С одной стороны, в нем увековечено множество военных героев Японии; с другой стороны, в нем увековечена также память свыше 1000 японских военных преступников. Если какой-либо значительный политический деятель посещает Ясукуни, это считается некрасивым поступком в дипломатическом смысле; другие страны, в прошлом пострадавшие от японской армии, например Китай и Корея, воспринимают такой визит как плевок в лицо.
Одним из вопросов, которые IARPA задала предсказателям в 2013 году, был вопрос: «Посетит ли Синдзо Абэ, премьер-министр Японии, святилище Ясукуни в этом году?» Ходили слухи, что такой визит планируется, но суперпредсказатель Билл Флэк на это не купился. Для Абэ не было никакого смысла, фигурально выражаясь, наступать на грабли и портить дипломатические отношения с другими странами непонятно ради чего. Но слух оправдался. Флэк спросил себя, почему так сильно ошибся, и понял: «Вероятно, я на самом деле отвечал не на вопрос: „Посетит ли Абэ святилище Ясукуни?“ — а на вопрос: „Если бы я был премьер-министром Японии, посетил бы я святилище Ясукуни?“»[142]
Это еще одна причина, по которой суперпредсказателям гораздо легче размышлять о своих ошибках: они знают, что анализ ошибок позволяет отточить технику предсказания. Выводы вроде «Не предполагайте, что мировые лидеры поступят так же, как поступили бы вы на их месте» — мощная подпитка, обновление вашего мозгового арсенала, которое помогает развиваться.
Суперпредсказатели с самого начала турнира показывали лучшие результаты, и со временем их отрыв от конкурентов только увеличивался. Каждый год средняя точность прогноза суперпредсказателей увеличивалась примерно на 25 %. В то же время точность предсказаний других участников вообще не росла[143].
Помните Бетани Брукшир? Это журналистка, с которой мы познакомились в четвертой главе. Она написала в Twitter, что ученые-мужчины с большей вероятностью обращаются к ней «мизз», а ученые-женщины — «доктор», но затем проверила собственные данные и поняла, что была неправа. Со стороны Брукшир весьма похвально проверить правдивость своего заявления, при том что она легко могла бы этого не делать. Но было ли это для нее полезно?
Когда предсказатель осознает свою ошибку, это помогает ему в будущем делать более точные прогнозы. Когда инвестор осознает свою ошибку, это помогает ему в будущем делать более удачные инвестиции. Однако в случае Брукшир ошибка не лежит в какой-либо определенной предметной области, а значит, нельзя сказать, что в будущем это поможет ей принимать более удачные решения. Так что с первого взгляда ответ на вопрос: «Было ли полезно для Брукшир заметить свою ошибку?» — вроде бы: «Нет».
Но ответить так — значит упустить одно из самых больших преимуществ осознания ошибок: это возможность улучшить свои способности к суждению в целом. Когда Брукшир поняла, что ошиблась, она спросила себя: «Почему?» — и выявила две возможные причины[144]. Первая из них — подкрепляющий уклон: Брукшир была с самого начала уверена, что мужчины уважают ее меньше, чем женщины, и потому ей больше запомнились наблюдения, подтверждающие это, а те, которые опровергали ее мнение, не запомнились совсем. Другой причиной был эффект новизны: «Я придавала больше веса своим недавним наблюдениям и забывала то, что наблюдала в прошлом», — сделала вывод Брукшир.
Эти выводы не только помогают оценить дискриминацию по половому признаку в сообщениях электронной почты; они не связаны с конкретной предметной областью, то есть их можно применять в самых разнообразных отраслях знаний, в отличие от выводов, специфичных для предметной области, например политических прогнозов или инвестиций. Выводы, неспецифичные для предметной области, относятся к мироустройству в целом или к работе нашего мозга в целом и помогают выявить различные виды предвзятости, влияющие на наши суждения. Например:
143
Для измерения ошибки в данном случае используется показатель Бриера. Если нанести оценки Бриера суперпредсказателей на координатную плоскость, наклон кривой составит в среднем 0,26, в то время как для остальных участников конкурса он составляет 0,0. (Из статьи: Mellers et al. Identifying and Cultivating Superforecasters as a Method of Improving Probabilistic Predictions, Perspectives on Psychological Science 10, № 3 [2015]: 270, table 1, doi:10.1177/1745691615577794.) Меллерс и др. определяют оценку Бриера следующим образом: «Сумма квадратов отклонений реальности от прогноза (в качестве величины реальности берется 1, если событие произошло, и 0, если нет), ранжированная от 0 (лучший прогноз) до 2 (худший прогноз). Допустим, в качестве ответа на вопрос возможны два результата, и, согласно прогнозу, вероятность, что событие произойдет, равна 0,75, а что не произойдет — 0,25. Оценка Бриера в этом случае равна (1 − 0,75)2 + (0 − 0,25)2 = 0,125». (Identifying and Cultivating Superforecasters, 269.)
144
Bethany Brookshire. «I went viral*. I was wrong», BethanyBrookshire.com (blog), January 29, 2018, https://bethanybrookshire.com/i-went-viral-i-was-wrong/.