Хелен Эдвардс: механизм принятия важных решений

Руководитель библиотеки Московской школы управления СКОЛКОВО Хелен Эдвардс поделилась со Smart Reading своим видением того, как люди принимают жизненно важные решения и можем ли мы доверять тем решениям, обоснование которых не в состоянии постигнуть.

Я могу проследить свою историю чтения деловой литературы вплоть до того момента, когда я, подростком, взяла из книжного шкафа своих родителей старую копию очень толстой книги с матовым оранжевым переплетом. Книга оказалась оригинальным изданием 1948 года классической работы «Экономика: вводный анализ». И хотя тогда я, конечно, не очень хорошо разбиралась в математическом аппарате, стоящем за анализом Самуэльсона, из этой книги я почерпнула главное — идею рационального человека. Каждый человек и каждая фирма стремятся достигнуть максимума в чем-либо: будь то прибыль, выгода или благосостояние. Это понимание стало для меня важным первым шагом в мир взрослого бизнеса.

Спустя 15 лет я обнаружила себя в Лондонской школе бизнеса, работающей вместе с профессором Ричардом Брирли (Richard Brearley) над составлением обширной библиографии финансовой литературы. Теория финансов и гипотеза эффективности рынков, представленные Самуэльсоном, определили рамки, в которые мы вписали тысячи собранных и классифицированных нами статей по финансам и экономике. Нам повезло, что наша книга «Библиография финансов» (MIT Press, 1989 г.) вышла и была приобретена учеными и библиотеками до того, как интернет сделал бессмысленными библиографические справочники, напечатанные на бумаге.

К тому моменту, когда я пришла в Московскую школу управления СКОЛКОВО в 2009 году, я уже была заядлым читателем книг по бизнесу. Я прочитала сотни томов и практически ни разу не столкнулась с идеями, которые бы бросили вызов теории Самуэльсона об «экономическом человеке», объясняющей, как люди и фирмы функционируют в бизнес контексте. Все изменилось, когда я наткнулась на книгу Даниэля Канемана «Думай медленно… Решай быстро» (Allen Lane, 2011 г.).

Во вступлении к книге Канеман приводит такую историю:

«Много лет назад я встретился с директором крупной финансовой корпорации, который вложил несколько десятков миллионов долларов в акции Автомобильной компании Форда. Я поинтересовался, почему он так решил, и он ответил, что недавно побывал на автомобильной выставке, которая ему очень понравилась. “Какие у них автомобили!” — повторял он в качестве объяснения. Он отчетливо дал мне понять, что руководствовался внутренним ощущением, и был весьма доволен и собой, и своим решением. Мне показалось интересным, что, судя по всему, он не задал себе единственный вопрос, который экономист счел бы самым важным, а именно: “Цена этих акций сейчас ниже себестоимости?”»

Канеман использует типологию (впервые описанную Ричардом Талером и Кассом Санстейном в книге «Nudge: Архитектура выбора», 2009 г.), в которой есть вымышленные Экономисты, живущие на земле теории, и Люди, действующие в реальном мире, чтобы объяснить свою главную идею: люди не являются (и не могут быть) полностью рациональными в экономическом смысле этого слова. Избежать несоответствий и предубеждений попросту невозможно. Его книга изобилует мысленными экспериментами, чтобы показать, как часто люди принимают решения на основе первой попавшейся под руку информации, а не на объективных оценках.

Например, оценка возможных причин смерти искажена неравномерным освещением этих причин в СМИ. Канеман цитирует эксперимент, показывающий, что смерть от молнии была оценена как менее вероятная, чем смерть от ботулизма, хотя от удара молнии люди погибают в 52 раза чаще. Одним из самых поразительных открытий Канемана, которое способствовало тому, что он получил Нобелевскую премию, стала его работа по избеганию потерь. Оказывается, люди гораздо сильнее боятся потерь, чем ценят выгоду, что серьезно искажает их суждения. Люди продолжают вкладывать средства в проекты, которым они уже посвятили много времени и денег, даже если в том, чтобы перестать это делать, сократить потери и сосредоточиться на чем-то другом имеется гораздо больше смысла. Этот урок я усвоила на всю жизнь: «Ошибка безвозвратных затрат заставляет человека слишком долго терпеть нелюбимую работу, неудачный брак и бесперспективные исследовательские проекты».


Канеман заключает:

«За исключением самых бедных — тех, для кого доход равнозначен выживанию, – люди стремятся к деньгам необязательно в силу экономических стимулов. <...> деньги — эквивалент позиции на шкале самоуважения и успеха. Все поощрения и наказания, посулы и угрозы существуют у нас в голове. <...> В результате мы не склонны отказываться от невыгодного дела, если это станет признанием поражения, с предубеждением относимся к действиям, о которых можем впоследствии пожалеть, и четко (хотя и иллюзорно) разделяем упущение и совершение действия, делание и неделание, потому что чувство ответственности в одном случае сильнее, чем в другом»

Именно эти слова — основа новой дисциплины поведенческой экономики.

Канеман также показывает, как «закон малых чисел», стремление человека упростить мир настолько, чтобы он имел смысл, может привести к ошибочным предположениям. Совсем недавно, весной этого года, я была очень рада получить для обзора копию книги, в которой рассматривается значение данных и моделей в процессе принятия решений. Книга “Everyday Chaos: Technology, Complexity and How We’re Thriving in a New World of Possibility” (Harvard Business Review Press, 2019), написанная Дэвидом Вайнбергером, бросает вызов идее, согласно которой люди оснащены научными инструментами для того, чтобы понять мир. Вайнбергер показывает, как ньютоновская физика, состоящая из простых и понятных законов, достаточных для объяснения происходящего, оставалась основной наших предположений о мире на протяжении сотен лет. Даже достижения в теории вероятности и статистике «твердо остаются в рамках ньютоновской вселенной, которая следует известным законам».

Однако, что если вместо того, чтобы попытаться упростить задачу, мы поставим своей целью включить каждый кусочек доступной нам информации в процесс принятия решений? Сейчас это становится все более возможным:

«Новые инструменты, особенно машинное обучение и интернет, содержат в себе огромные объемы данных и информации, которые нас окружают, и постепенно мы начинаем признавать, что истинная сложность мира во много раз превосходит те законы и модели, которые мы разработали, чтобы его объяснить»

Для примера Вайнбергер описывает систему Deep Patient — базу данных подробных медицинских записей 700 000 пациентов. В некоторых случаях эта информационная сеть со своими взаимосвязями, выводами и вероятностями может поставить вполне точные диагнозы, выходящие за пределы возможностей врачей. Просто в этом случае мы имеем дело со слишком большим количеством информации, которую человеческий разум не в состоянии обработать, в результате чего и появился «черный ящик», который не может объяснить свои предсказания. Еще одна особенность систем глубокого обучения заключается в том, что они не обязательно полагаются на подсказки, которые обычно используют люди, а это означает, что люди могут быть не в состоянии увидеть закономерности, даже если им на них указывают.

Книга продолжает исследовать природу стратегии, прогресса, морали и смысла в контексте искусственного интеллекта и машинного обучения. В отличие от предыдущих инструментов человека, «у компьютера нет определенной цели или 87 целей. Он ставит перед собой ровно ту цель, которая в него запрограммирована. И это делает компьютеры совершенно особенной частью нашей истории». Вайнбергер цитирует философа Энди Кларка: «Мы придумываем мир с помощью инструментов», чтобы показать, как инструменты становятся продолжением нас самих. В заключение он говорит:

«Мы находимся в самом начале нового парадокса: мы можем контролировать большую часть нашего будущего, чем когда-либо прежде, но способы, благодаря которым это становится для нас доступным, открывают нам мир за пределами нашего понимания»

Довольно сложно усвоить мысль, что мы можем доверять решениям, обоснование которых не в состоянии постигнуть. В качестве примера Вайнбергер отсылает нас назад, к нашим донаучным предкам, которые смотрели на внутренности птиц, пытаясь обнаружить там знаки и предсказания. Глобальное различие заключается в том, что сейчас наши прогнозы, скорее всего, будут правильными.

Ежегодно издательства публикуют тысячи деловых книг, и большинство из них являют читателям уже знакомые теории. Интерес к таким книгам заключается в тех кейсах и примерах, которые они используют для иллюстрации своих идей в новом контексте. Однако самые захватывающие книги — это те, которые предлагают совершенно новый взгляд на фундаментальные проблемы. То, каким образом люди принимают решения, и, что особенно важно, как принятие решений может быть усовершенствовано, — является одним из наиболее важных и далеко идущих направлений в бизнес-исследованиях.

Хелен Эдвардс — руководитель библиотеки Московской школы управления СКОЛКОВО, ранее — руководитель информационной службы в Лондонской школе бизнеса и президент Группы библиотекарей европейских бизнес-школ.

Ознакомиться с оригиналом можно здесь.