Независимость, анонимность, бесстрастность. Почему коллективный разум решает задачи лучше, чем индивидуальный
Фрэнсис Гальтон был горячим сторонником евгеники и совершенно не верил в способности среднего человека. Каково же было его изумление, когда он обнаружил, что средняя оценка, которую дает множество людей, зачастую удивительно близка к истине — даже если каждый отдельный человек ошибается! О том, как из этого наблюдения родился «метод Гальтона», рассказывает автор канала «история экономики» Александр Иванов.
Дело было осенью 1906 года. Сэр Фрэнсис Гальтон, эрудит и знаток всевозможных наук, бодрячок 84 лет от роду, прибыл на сельскохозяйственную ярмарку. Его занимали вопросы селекции и выведения лучших пород, и, несмотря на возраст, такое мероприятие он пропустить никак не мог — ниже нам придется объяснить, почему именно.
В те годы на любой ярмарке устраивали шоу, так сказать, из подручного материала и самой тематики действа. Вот и сейчас Гальтон обнаружил большое скопление народа вокруг загона с бычком — организаторы придумали лотерею, предложив собравшимся определить вес животного.
Среди желающих попытать счастья (а набралось таковых 800 человек) были профессионалы и настоящие эксперты — фермеры и мясники, но основную массу составляли люди совершенно случайные, обычные зеваки: клерки, домохозяйки, посыльные и разный прочий люд, к самой ярмарке отношения не имеющий, но составляющий большинство на любом профессиональном мероприятии. Гальтон, не испытывающий особой симпатии к роду человеческому и оценивающий умственные способности простолюдинов как более чем скромные, предположил, что даже близкую цифру никто не сможет назвать, и спустя некоторое время убедился, насколько он был прав: из 800 человек ни один не попал в ответ даже приблизительно. И Гальтон подумал, что эта весьма разношерстная, имеющая очень разный жизненный опыт и разный уровень базовых знаний, случайно подобранная публика в своем стремлении получить правильный результат как раз и являет собой аналог демократии. Толпа, о способностях которой Гальтон всегда был весьма невысокого мнения, в принципе не могла, согласно его взглядам, дать верный ответ ни на один вопрос. Что Гальтон и решил подтвердить этим, на его взгляд, весьма красноречивым примером.
Тут надо сказать пару слов о сэре Фрэнсисе, хотя уложиться в какое-то мыслимое количество слов, говоря об этом чрезвычайно разностороннем и фонтанирующем идеями джентльмене невероятно сложно. Важно, конечно, то, что Гальтон на высказываниях идей никогда не останавливался. Например, заметив уникальность отпечатков пальцев, он не ограничился констатацией этого факта, а детально объяснил, как именно замечать эти отличия, выделил характерные особенности, то есть на базе наблюдения создал методику, которой пользуются и сегодня во всем мире, — и это всего один, очень крохотный, пример его многочисленных научных интересов.
В науку Гальтон вступил в весьма молодом возрасте. В те годы неизвестного науке было много и возможности стать отцом какого-то научного направления существовали. Гальтон, снискавший славу как географ, антрополог и биолог, занимался множеством наук и (наряду с некоторыми другими претендентами на звание отца) вполне заслуженно считается отцом статистики, социологии и психологии. Совершенно точно есть и другие отрасли знаний, где его претензии на «отцовство» весьма основательны, благо скромность никогда не была его недостатком: сам себя он почитал за человека выдающегося ума и самых разносторонних дарований (в чем, безусловно, ему отказать никак было невозможно), но увлекло его кое-что иное. Он, находясь под влиянием своего двоюродного брата Чарльза Дарвина и его книги о происхождении видов, решил, что эволюция — процесс безусловный, и поскольку можно выводить улучшенные породы скота (благо примеры английских селекционеров, начиная с трудов Роберта Бэйкилла, постоянно были перед глазами и поражали публику своим совершенством), то, значит, можно улучшать и человеческую породу. В ее совершенстве, как мы уже знаем, сэр Фрэнсис имел глубочайшие сомнения, которые постоянно подтверждались его наблюдениями, в том числе упражнениями в психологии: каждая встреча с испытуемыми приводила его в состояние разочарования и изумления безграмотностью и необразованностью среднего человека. Про его видение расового вопроса можно и не говорить, наверняка читатель догадывается о мнении Гальтона насчет «хороших» и «плохих» рас (его фантазии о переселении китайцев в Африку, где ничем не выдающиеся «желтые» должны были бы «заместить» «черных», — идея в его время весьма популярная и даже еще не самая чудовищная).
Гальтон придумал термин «евгеника» и ввел его в оборот — этим термином будут десятилетиями бредить самые разнообразные личности, чаще всего весьма сомнительного толка, а сама идея улучшения человека будет принята всеми диктаторами и расистам. Словом, никак нельзя сказать, что прекраснодушие сэра Фрэнсиса сослужило человечеству хорошую службу, но это всё случится в будущем, а пока Гальтон писал массу работ о том, что достойных людей, способных адекватно оценивать угрозы обществу и вести людей за собой, — единицы.
Более того, по мнению Гальтона, наследственность — важнейший из факторов, способный сыграть в улучшении породы свою роль.
Снова притормозим: дедушками Гальтона были выдающиеся люди — Эразм Дарвин, поэт и врач, один из основателей знаменитого научного кружка в Бирмингеме, известного как «Лунное общество», в который входили Уатт, Болтон, Пристли, Уилкинсон и множество других выдающихся личностей, — и Джозайя Веджвуд, создатель английского фарфора. То есть у самого Гальтона с унаследованными генами, согласно его теории, всё было замечательно (именно это и давало ему основания быть уверенным в собственном совершенстве).
Идеальное общественное устройство, по Гальтону, выглядело в несколько упрощенном виде так: надо было создать элиту (путем скрещивания, отбора носителей элитного гена, иначе-то никак невозможно), способную решать за всё человечество, как ему жить и чем заниматься, ну и куда-то деть и как-то пристроить (Гальтон пока это не придумал) остальных, скажем так (поскольку Гальтон пользовался работами селекционеров) — выбракованных, которых никак не спасти от деградации.
Кстати, в духе наблюдательных людей совершенно любой эпохи Гальтон полагал, что человеческая масса, глупая вообще, особенно глупа именно сейчас, в его время, что «раньше было лучше», а вот именно теперь — прям полный тупик.
Ужасы применения его учения начнутся именно тогда, когда появятся люди, твердо знающие, что делать с «браком», но пока до этого было далеко, и сам сэр Фрэнсис, человек вовсе не злой и даже, наоборот, весьма подверженный идеям гуманизма (с поправкой на его глубочайшую мизантропию), полагал, что в скором будущем наука, прежде всего он сам, додумает эту мелочь и найдет ответ на этот простой вопрос. Опять же, по мнению Гальтона, толпа, состоящая в основном из генетического брака, не в состоянии была принимать верные решения, поэтому демократию он считал некоторым недоразумением и полагал, что опираться на мнение людей недостойных нет никакого смысла. Лучшие люди, продукт улучшенного человечества, сами должны были принимать все решения, которые потом уже транслировались бы народу, так как вероятность принятия верного решения интеллектуальной элитой сильно выше, чем вероятность принятия верного решения случайной и безграмотной толпой.
Вернемся к эпизоду на сельскохозяйственной ярмарке: теперь, наверное, понятно, что пример с угадыванием веса быка Гальтон посчитал отличной темой для статьи, которая научно подтвердила бы его правоту относительно поведения людей недостойных и стала бы отличной иллюстрацией бессмысленности демократического способа принятия решений.
Будучи настоящим ученым, Гальтон потребовал от организаторов лотереи передать ему все собранные записки, в чем уважаемому сэру не смогли отказать.
Далее Гальтон проверил всё написанное: он исключил 13 билетов из 800 как неразборчивые, а оставшиеся 787 проанализировал. И в самом деле, все ответы — и профессионалов, и людей случайных, не связанных с животноводством, — были весьма далеки от верного. То есть всё вполне соответствовало базовой задаче Гальтона — продемонстрировать неспособность толпы найти верный ответ, но всё-таки он был настоящим и ответственным ученым и вывел среднюю арифметическую.
Полученный результат привел его в ступор и полное замешательство: вдруг выяснилось, что средний результат — 1197 фунтов — в точности соответствовал весу быка в реальности — 1198 фунтов.
Не знаем, какое бы впечатление это произвело на каждого из нас, Гальтон же (будучи настоящим ученым, он не просто не стал скрывать результат статистического эксперимента, который так дисгармонировал с его прежними утверждениями, но и позволил себе сделать выводы из него) в заключение своей статьи на эту тему высказался так: «Результат был в большей степени в пользу надежности демократических суждений, чем того следовало ожидать».
Сэр Фрэнсис Гальтон оказался ученым в высшей степени добросовестным: многократно повторяя подобного рода эксперименты с выяснением мнения случайных людей по самому широкому кругу вопросов, он не стал подгонять фактологию под свою первоначальную гипотезу о неспособности принятия коллективных решений. Он пришел к выводу о том, что коллективы способны к принятию решений, которые всегда будут куда более точными, чем решения самых умных индивидуумов в группе. В определенной степени разница между коллективным разумом и реакцией самого умного человека в окружении хорошо проиллюстрирована примером телешоу «Кто хочет стать миллионером?», где, как известно, можно брать подсказки.
Так вот, человек, которого сам игрок определяет как умнейшего из своего окружения, как выяснилось, бывает прав в 65% случаев, что в общем-то очень много (на то они и умнейшие из умнейших), но «помощь зала» — другой тип подсказки, когда правильный ответ выбирает совершенно случайная группа людей, собранная в качестве зрителей, — дает и вовсе ошеломляющий показатель — они оказываются правы в 91% ответов.
То есть вдруг выясняется, что коллективный разум мощнее разума одного отдельного человека, пусть и обладающего выдающимися качествами.
Сам Гальтон посчитал, что удивительное открытие, сделанное им на сельскохозяйственной ярмарке, вполне может быть применимо весьма широко и что его можно использовать как исследовательский метод в тех случаях, когда получение исходных данных и работа с ними сложны или бесконечно дороги, а минимальное расхождение в ответах не является значимым (как в приведенной выше истории с весом быка: да, коллективный разум ошибся на 1 фунт, но размер отклонения составил около 0,1%, что не являлось критичным).
При этом получить быструю оценку каких-то показателей, не вкладывая огромных трудозатрат, временных и финансовых ресурсов, иногда становится критически важным в каком-то рабочем процессе (маркетологи, например, наверняка понимают, о чем речь, и могли бы привести массу примеров из личной практики, когда это было для них совершенно необходимо).
Выдающимся мастером решения задач по оценке каких-то параметров при полном отсутствии базовых данных считался физик и нобелевский лауреат Энрико Ферми, который буквально забрасывал своих студентов такого рода задачами, предлагая им то определить, насколько меняется температура воды при ее прохождении через плотину, то подсчитать вес всех автомобилей, отправленных на свалку в этом месяце.
Самый известный пример, ставший хрестоматийным, — это его вопрос студентам, будущим ученым и инженерам: «Сколько в Чикаго настройщиков роялей?».
Задача хороша тем, что исходных данных в ней ноль, и в итоге она решилась длинным путем, в несколько этапов: было определено население Чикаго, количество людей в семьях, на сколько семей в среднем приходится одно пианино, как часто инструмент требует настройки, количество рабочих дней в году одного настройщика, время, необходимое настройщику на работу с одним инструментом, и количество заказов, которое он мог бы выполнять ежедневно, учитывая время на дорогу. В итоге вышло, что в городе с населением чуть меньше 3 миллионов человек настройщиков пианино должно было быть 50 — и этот результат практически совпал с количеством людей этой профессии, записанных в телефонном справочнике.
При решении этой задачи на каждом из этапов Ферми использовал метод Гальтона. Впрочем, Ферми любил такого рода задачки настолько, а схемы их решения получили такое распространение, что их сейчас зачастую называют «методом Ферми».
Автор статьи и сам использовал в практической работе такой метод: например, вместе с коллегой рассчитывал, какую долю серого (черного) импорта составляет товар, представленный в отечественных маркетплейсах. Так как исходных данных было примерно ноль, а их получение традиционными для исследовательской работы методами потребовало бы огромных усилий, массы времени и большого количества интервьюеров для выявления хоть сколько-нибудь статистически значимых показателей, то вот тут как раз и пригодился метод Гальтона, благодаря которому был получен конечный результат. Естественно, исследователи не претендуют здесь на абсолютную точность, но она в данном случае и не была важна, важен был порядок цифр и общее представление об объемах такого рода операций.
Проведенные позже полевые исследования в общем и целом показали, что итоговая цифра была довольно точной.
Другой работой (баловство, конечно, но тем не менее — очень уж похоже на определение веса бычка у Гальтона) стало студенческое исследование о количестве лепестков у ромашки. Опросы проводились зимой, когда ромашек перед глазами не было, техника проведения опроса исключала возможность подглядывать или гуглить (всего ответов было 72) и предполагала не придумывание конкретной цифры, а указание значения, максимально близкого, по мнению отвечающего, к реальному.
Результаты работы были озвучены в июне, во время сдачи курсовых: все студенты побежали считать лепестки на раскрывшихся уже ромашках, и оказалось, что коллективный разум интуитивно подсказал точное их число, хотя в «индивидуальном зачете» большинство оказалось весьма далеко от близких значений.
В 2011 году Гарвардская медицинская школа провела опрос, в котором приняли участие почти 40 тысяч человек — студенты и врачи. Исследователи спрашивали, каких знаний не хватает для борьбы с диабетом первого типа и на что именно надо направить усилия ученых. Итоги настолько ошеломили маститых докторов, химиков и фармацевтов, что теперь практика проведения подобных опросов относительно разного рода исследовательских усилий в части борьбы со многим заболеваниями вошла в традицию.
В Америке даже снят сериал с некоторым замахом на демонстрацию того, насколько такой подход может быть эффективным. Он так и называется — «Коллективный разум». По сюжету, некий миллионер, потерявший дочь, решает использовать метод Гальтона для ее поиска, потому что традиционные полицейские методы не дали результата. Он как бы организует собственное частное ФБР (в самом начале сериала миллионер описывает приведенный выше случай с бычком на выставке, как бы объясняя, как это работает), для чего создает платформу, на которой абсолютно любой может высказывать свои гипотезы по поводу случившегося и каждый вправе дать свою оценку той или иной гипотезе. На основе коллективной оценки детективы должны будут принимать решения о расследовании наиболее приемлемых для коллективного разума версий, пусть и кажущихся профессиональным полицейским полной ерундой.
Сериал — увы (автор не кинокритик, поэтому высказывает исключительно свое частное и непрофессиональное мнение) — слаб во всех отношениях, к тому же, смело заявив вполне себе научно обоснованный подход в качестве сюжета, уже через пару серий сценарий сваливается в модную нынче мистику, но первые серии в самом деле очень неплохо в простой художественной форме объясняют, как работает коллективный выбор и что такое коллективный разум, так что любопытствующим, возможно, стоит на это взглянуть.
Впрочем, наверное, объяснений, что такое метод Гальтона и как он работает, достаточно, стоит добавить, что со временем метод оброс необходимым «обвесом» против разного рода накруток и искажений, позволяющих, например, противостоять атакам ботов. Он может включать в себя некоторую этапность проведения исследования, когда полученный результат верифицируется еще и еще, калибруется до получения наиболее точного значения. Условно говоря (все приведенные цифры взяты просто как пример), если в каких-то расчетах вам в измеряемых единицах надо получить ответ в пять пунктов, то вы проводите каскад опросов: сначала «забрасываете сеть» довольно широко и, например, получаете диапазон в 300–500, затем сажаете опрос и проводите его в рамках «скажите число между 300 и 500», получив диапазон 380–430, можете уточнить конечное значение еще раз и т. д. Впрочем, зачастую это и не требуется, так как метод Гальтона ориентирован всё-таки не на точные значения, а на общее понимание объемов.
Сказать, что метод особо популярен, было бы ошибкой — у нас в стране о нем мало кто знает и студентов, маркетологов, социологов и математиков методу Гальтона не учат (правда, и наши выпускники в курсе, что такое декомпозиция, многие даже знают уравнение Дрейка, но нет навыка применения этих знаний в отношении практических задач). С другой стороны, в США, например, разного рода федеральные органы ежегодно заказывает примерно около тысячи такого рода исследований по самому широкому кругу вопросов. Впрочем, федеральных органов мало, а вот администраций штатов и разного рода и масштаба коммерческих предприятий — очень много, так что в общем и целом можно смело сказать, что метод Гальтона сегодня — весьма распространенная и отработанная методика, позволяющая быстро, дешево и весьма точно получить искомый результат.
Впрочем, в Америке действует масса самого разного рода бирж, построенных на том же опросном принципе, которые способны предсказать результаты выборов президента или губернатора, лауреатов «Оскара» и много чего/кого еще, так что в определенном смысле идея ушла в народ.
Можно привести в качестве примеров еще множество ситуаций — рассказать, как работает фондовый рынок и как реакция брокеров и инвесторов (а никто из них, как и подавляющее большинство их клиентов, не является узким специалистом в сельском хозяйстве, инженерии, энергетике или IT) формирует коллективную точку зрения на ценность акций, как работают поисковые системы интернет-гигантов или как устроена теория игр, обсудить, как коллективный разум выдвигает фаворитов на скачках или в футбольных матчах, — и мы везде столкнемся с одним и тем же: общая оценка будет очень точна. Превосходя точностью не только оценку подавляющего большинства отвечающих, как правило, весьма далеких от темы самого опроса, но даже оценку признанных экспертов.
Правда, возникает вполне естественный вопрос: неужели эксперты и экспертиза вообще неприменимы и всегда проигрывают и ошибаются? Ну вот, скажем, в приведенном выше примере с ромашкой — можно же было найти специалиста-ботаника, специализирующегося на ромашках, и он бы дал вполне точный ответ. Или, скажем, попасть случайным образом на некоего романтика, жизнь которого состояла в пытках краснокнижных цветов с обрыванием лепестков для выяснения, любят его или не любят?
Да, конечно же, метод Гальтона хорош в состоянии полной неопределенности или при отсутствии профессионалов, точно знающих ответ на вопрос. Скажем, для решения математического примера нет смысла проводить опросы — можно просто сосчитать. То есть стоит различать ситуации определенности, когда точный ответ известен, и ситуации неопределенности, когда точного ответа либо не существует, либо получить его невозможно без каких-то протяженных по времени и дорогостоящих операций, причем иногда цена таких операций превышает ценность полученного ответа.
Итак, ситуация неопределенности лучше всего подходит для опоры на коллективный разум, именно в этом случае метод Гальтона приходит на помощь. И если мы поищем вокруг себя то поле, где ситуация неопределенности представлена, можно сказать, во всей своей красе и полноте, то среди многих прочих обнаружим политику, то есть, по сути, вернемся к тому вопросу о демократии, который, как казалось сэру Фрэнсису Гальтону, он для себя совсем было закрыл, путем умственных логических построений доказав самому себе (и не только самому себе, эти взгляды имели и имеют огромное количество довольно агрессивных последователей) неспособность черного люда принимать адекватные решения. Правда, как мы помним, сам Гальтон, будучи человеком в высшей степени профессиональным, экспериментально доказал ошибочность взглядов, которыми сам столько лет смущал умы широкой публики. Публика, однако, его научный подвиг не оценила.
Еще в середине XIX века, когда шотландский журналист Маквей издал свою книгу «Удивительные массовые заблуждения, или Безумство толпы» (написана она была в самом деле ярко и остроумно), где высмеял поведение людей, подверженных панике, само слово «толпа» стало звучать уничижительно и презрительно. По мнению Маквея, люди в массе своей вообще не способны принимать адекватные решения и легко поддаются, под влиянием этой толпы, самым глупым и мерзким чувствам.
Мнение это укрепилось в обществе (несмотря на то, что некоторые примеры, приведенные Маквеем, — например, его рассказы о крахе амстердамской биржи в 1637 году — были основаны, как позже выяснилось, на фейковых данных) — мнение о толпе, где каждый подвержен влиянию массы, в общем и целом было подтверждено. В конце концов, бог уже с ней, с тюльпаноманией — люди и в самом деле подвержены приступам коллективного безумия, и любой суд Линча или погром, революция и т. д. в значительной степени влияют на разум человека, оказавшегося в эпицентре подобных событий, после которых люди, вспоминая произошедшее, часто говорят, что их «разум затмился».
Правда, эти примеры еще с XIX века пробуют перенести на все другие виды коллективных решений — например, много и очень убедительно написано о вреде суда присяжных или парламента, советов директоров корпораций и местного самоуправления, коммун, уже получивших к тому времени довольно широкое распространение. Понятие аффекта еще не было должным способом разработано и не разошлось достаточно широко, отчего мы и получаем многочисленные советы от ученых прошлого, отрицавших возможность любых коллективных решений как совершенно негодных.
Анонимность в самом деле очень важна в использовании метода Гальтона при принятии своего собственного решения, которое затем, влившись в массу других ответов на тот же вопрос, и даст конечный ответ. Более того, постоянное участие в таких решениях в итоге повышает экспертность участвующих.
Деанонимизация, наоборот, приводит к снижению экспертности. Доказано, что она разрушает экспертность, так как отвечающий на вопрос не столько хочет дать правильный ответ, сколько — в силу всё равно каких причин, а таких причин может быть множество — угадать мнение и угодить тому, кто ищет ответы. Иными словами, в ситуации выборов если каждый принимает решение свободно и без давления, то и ответ в общем и целом будет обязательно правильным, во всяком случае, совершенно точно будет отражать мнение общества в целом.
Если решение (всё равно какого масштаба) принимается узким кругом экспертов — и это слово мы пишем без всяких кавычек, подразумевая, что на старте эксперты и в самом деле являют собой лучших из лучших в своей области, — то уровень их экспертности будет постоянно снижаться под влиянием всё того же «безумства толпы», а качество принимаемых решений падать и чем дальше, тем больше расходиться с мнением, которое можно получить, опираясь на ответы анонимов.
Всё вышесказанное в переводе на более жесткий язык означает, что демократия и демократическая форма принятия решения постоянно повышают свою экспертность, так как любой может сравнить собственный ответ на любой вопрос с общим мнением и итогами реализуемых мнений, а диктатура, напротив, разрушает свою экспертность, будучи средой замкнутой.
Конечно, избиратели, делая выбор, как правило, имеют весьма отдаленное представление о каких-то статистических показателях — например, о том, какие деньги страна тратит на образование или коммуналку и какова динамика этих затрат, или сколько средств тратится на пенитенциарную систему, или о том, какова практика принятия судебных решений в рамках действия каких-то законов, и даже о том, насколько законы соотносятся с понятием «право». Иными словами, каждый человек, принимающий решение, не эксперт в подавляющем большинстве выдвигаемых и заявленных тем и чаще всего вообще не эксперт ни в каких темах, решения этих людей можно назвать интуитивными, но они будут в итоге, как результат работы коллективного разума, верны, если принимаются добровольно, индивидуально и без давления.
Эксперты же, делая свой выбор, делают его лично (иногда публично), при этом повышая не свою экспертность, а собственную лояльность, вернее говоря — подменяя лояльностью экспертность. Кстати, положение об ограничении сроков нахождения у власти обосновано в том числе тем, что эксперты и окружение имеют свои «сроки годности», которые неизбежно истекают в какой-то момент.
Джеймс Суровецки, автор книги «Мудрость толпы» (она издана на русском, и ее можно смело рекомендовать всем заинтересованным, правда, имя автора там написано как Шуровьески), формулирует следующие условия, при которых «мудрость толпы» (заметим, Суровецки настаивает именно на слове «толпа», как бы подчеркивая случайный набор малоквалифицированных людей) обязательно дает результат:
— мнение одного человека должно оставаться независимым от окружающих (и не подвергаться чужому влиянию);
— каждый участник толпы должен иметь возможность составить собственное мнение, основанное на его индивидуальных знаниях;
— толпа должна иметь возможность объединить индивидуальные мнения в одно коллективное решение.
Если эти условия выполняются, то мы вправе ожидать от коллективного разума очень высоких и эффективных результатов.
Справедливости ради стоит сказать, что решение о выборе политических курсов или политических лидеров не относится к проблемам когнитивного характера, то есть такого рода выбор не самое эффектное применение коллективного разума, но, во-первых, коллективный разум, даже допустив ошибку, способен ее исправить (проявив ту самую обучаемость, повышение экспертности), в отличие от любой другой формы принятия решений (диктатор, элита, аристократия и проч.).
Во-вторых, в случае демократий и работы коллективного разума даже неправильные решения в итоге калибруются при последующих итерациях, что в принципе невозможно при использовании любого другого метода, делающего ошибки (а они неизбежны) вечными ошибками.
Да, очень часто решения коллективного разума, как, впрочем, и любые другие, нечетки, расплывчаты, коллективный разум иногда довольно долго фокусируется на вопросах этических норм и моральных обязательств, медленно и сложно приходит к пониманию того, что такое взаимная ответственность или что такое социальная справедливость, но, как в случае с приведенной выше логикой Ферми, задачи уточняются, одно уточнение позволяет вводить следующее, из широкого спектра они перетекают в более узкий, из весьма общего ответа мы получаем более точный. Это и есть то самое повышение экспертности, которое характерно для демократических систем. Но нужно помнить не только про коллективный разум, но и про «безумство толпы»: любое нарушение анонимности и добровольности, пусть даже среди относительно небольшой группы отвечающих, по сути, перечеркивает работу, делает ее подтасовкой, подгонкой под ответ, и итоговый результат не будет иметь никакого отношения к реальному мнению. Иными словами, любой вброс голосов за какой-то из вариантов ответа существенно исказит общий результат (что, собственно, по проведению выборов нам всем хорошо известно).
Социологи с этим справляются, расставляя для таких случаев «ловушки», но в случае с выборами, где надо указать не диапазон, в котором находится верный ответ, а выбрать из предложенного, «ловушки» не срабатывают.
Ровно то же самое мы видим на примере принятия решений в больших корпорациях. В подавляющем большинстве из них решение принимает СЕО компании и его советчики, мнению которых он доверяет (притом что эрозия мнений этих советчиков, о которой мы говорили выше, никуда не уходит — у экспертов в отношении первого лица со временем непременно возникнет что-то вроде стокгольмского синдрома — да, мы в одной лодке, личный успех каждого в окружении первого лица зависит от того, насколько СЕО будет приемлем для акционеров и т. д. — вне зависимости от того, считают ли они решение верным или нет). Людей внутри корпорации, за пределами совещательной комнаты СЕО и его приближенных, никто уже ни о чем не спрашивает — им спускаются решения о том, когда и как следует сделать. Поэтому в корпоративной среде существуют перемены, иногда принимающие характер громких скандалов, но чаще всего проходящие незаметно для широкой публики и обставленные как рутинные и будничные, технического характера перемены, особенно если акции компании котируются на биржах).
Правда, корпоративная политика несовершенна, хотя сложно назвать компанию, которая не озадачивалась бы выяснением мнения своих клиентов об их продуктах. И это, пожалуй, единственный возможный вариант: слышать клиента и решать его проблемы и есть ключевой путь развития. Ну а как можно услышать и понять, что людей в самом деле интересует, мы теперь знаем. Использование метода Гальтона, кстати, простой и полезный прием для инвесторов, существует масса примеров того, как это вообще работает в бизнесе, об этом написаны прекрасные книги, пересказывать которые было бы сложно, но ознакомиться с ними любому предпринимателю чрезвычайно полезно.
Возвращаясь к методу сэра Фрэнсиса Гальтона, можно утверждать, что его первоначальные предположения о надежности экспертов и ненадежности «толпы» в итоге были им же самим изменены с точностью до наоборот: эксперты обязательно будут «портиться», а качество их ответов — снижаться (это тем более касается главного «эксперта», диктатора), и наоборот — качество ответов «толпы» будет возрастать по мере частотности обращения к ней.
В заключение добавим, что сегодня появился искусственный интеллект, действие которого основано ровно на тех же принципах, которые обосновал почти 120 лет назад Гальтон. Да, AI сейчас в стадии набора собственной экспертности, но степень и темпы его обучаемости впечатляют, и изменения, которые принесет в нашу жизнь, и общественную, и частную, и научную, и даже политическую, искусственный интеллект, аккумулирующий наши предпочтения, могут стать куда более радикальными, чем любые потрясения, уготованные человеческой цивилизации диктатурами.
Рекомендации автора читателям, которых интересует метод Гальтона
В англоязычной литературе, и популярной, и научно-методической, об этом написано очень много, на русском же можно посоветовать прочитать:
- Джеймс Шуровьески, «Мудрость толпы». М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014.
Шуровьески (его фамилию русские издатели исказили несколько экзотично, чаще его всё-таки именуют Суровецки) — историк и журналист, пишущий на темы бизнеса и финансов, сотрудничал, в частности, с The New York Times и The Wall Street Journal. Книга, как и положено американской акуле пера, написана очень живым языком (и переводчик это прекрасно передал), читается как роман, легко и просто. При всей легкости поднятые проблемы — вовсе не детского уровня, это очень подробный разбор того, как и почему (при каких условиях) мудрость толпы эффективна. В общем и целом чтение очень мотивирует на то, чтобы разбираться в деталях. - Дуглас Хаббард, «Как измерить всё, что угодно». М.: Олимпия-Бизнес, 2009.
В отличие от журналиста Суровецкого, Хаббард (не родня печально известному гуру саентологии) — бизнес-консультант, поэтому его книга о том, как получить удовлетворяющий запросу результат, имея минимум исходных данных или не имея их вовсе. Написана не так задорно, как первая книга, это скорее для любителей искать ответы на загадки, поклонников дедукции и математики. Практических примеров здесь изобилие, чтение станет похожим на детектив, если читатель, прочитав про задачу, поищет ответ сначала сам, а уже потом прочтет, что вышло у героев Хаббарда.