Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее - Эндрю Макафи

В этом случае в действие снова вступает Система 1, которая вносит в принятие важного решения искажения и ошибки.

Итак, как лучше нанимать сотрудников? Компания Google стала в значительной степени опираться на структурированные, формализованные собеседования, которые объясняют более 25 процентов дальнейшей фактической производительности. Процедура состоит из набора заранее определенных вопросов, предназначенных для оценивания, например, общей когнитивной способности человека. Все люди, проводящие собеседования в Google, используют этот подход и в целом задают одни и те же вопросы. Как объяснял Бок, «в итоге мы получили собеседование с согласованными критериями… Интервьюер должен указывать, как действовал кандидат в том или ином случае, каждый уровень выполнения задания четко установлен… Такие четкие критерии… изменили прежде путаные, размытые и сложные процедуры, сведя их к ряду задач с измеримыми результатами»[155].

При таком подходе суждения отдельных людей, проводящих собеседование, по-прежнему остаются ценными, однако они оцениваются количественно и используются для того, чтобы присвоить кандидатам какие-то численные оценки. Бок считает, что этот подход не обезличивает собеседование, не превращает его в формальность, а наоборот. Люди, устраивающиеся на работу в Google, ценят то, что с ними обращаются объективно и справедливо (80 процентов отвергнутых кандидатов, которые прошли собеседование по новой форме, сказали, что они рекомендовали бы друзьям подать заявление в Google), а решения о найме стали проще. Как заметил Бок: «Это позволяет увидеть четкую границу между превосходным и средним уровнем»[156].

РЕШЕНИЯ – СЛИШКОМ СЕРЬЕЗНОЕ ДЕЛО, ЧТОБЫ ДОВЕРЯТЬ ЕГО ЛЮДЯМ, ПРИНИМАЮЩИМ РЕШЕНИЯ[157]

Мысль о предстоящих изменениях в привычном взаимодействии разума и машины, в некоторых случаях даже переставляющих их местами, заставляет многих людей чувствовать себя неуютно. Большинство из нас верят в человеческую интуицию, в способность выносить суждения и принимать решения, особенно если речь идет не о ком-то постороннем, а именно о нас (мы обсуждали эту тему в разных аудиториях и практически не встречали человека, который бы признал, что его интуиция или рассудительность ниже среднего). Однако доказательства обратного настолько очевидны, что просто ошеломляют: в большинстве случаев, когда есть возможность сравнивать оба варианта, решения компьютерного аналога Системы 2 оказываются лучше, чем решения, принятые нами на основе обеих систем в нашем мозге. Но не стоит думать, что наши суждения бесполезны. Нет, просто их стоит улучшить. Это можно сделать с помощью рассмотренных нами подходов: позволить алгоритмам и компьютерным системам принимать решения, иногда используя в качестве входных данных человеческие суждения, а также разрешить людям в случае необходимости нажимать кнопку «стоп».

Кое-кто называет такой подход бесчеловечным. Некоторым кажется, что, если компьютеры станут играть главную роль в принятии решений, люди окажутся на обочине и будут выглядеть жалкими. Мы понимаем, что никого не радует мысль лишиться возможности принимать решения[158] и чувствовать себя кем-то вроде слуги компьютера. Однако значит ли это, что нужно и дальше незаслуженно выпускать заключенных на свободу или по ошибке оставлять их в тюрьме, лишь бы только судьи и комитеты, занимающиеся досрочным освобождением, могли продолжать работать так, как для них привычно? Значит ли это, что число неверных медицинских диагнозов должно и дальше оставаться выше, чем могло бы быть, лишь бы только врачи и психологи продолжали работать так, как они привыкли? Что компании должны и дальше принимать на работу неподходящих людей, лишь бы только менеджеры, проводящие собеседования, продолжали считать себя умными?

Нам кажется, что ответ на все эти вопросы – нет. Правильные решения очень важны для нормального существования общества: они помогают делать так, чтобы нужные ресурсы (от поездок на работу до здравоохранения) попадали к нужным людям в нужном месте в нужное время. Стандартное партнерство в понимании Хаммера и Чампи, в котором компьютеры ведут документацию, а HiPPO выносят оценки и принимают решения, часто не самый лучший способ этого добиться.

Сейчас вы уже, вероятно, не особо удивитесь, если мы скажем, что люди весьма плохо предсказывают будущее. В конце концов, прогнозирование и принятие решений почти неразделимые действия. Чтобы принять хорошее решение, обычно нужен точный прогноз в отношении некоторых аспектов будущего – иначе говоря, мы должны знать, что произойдет, если мы поступим так или иначе. Соответственно, если мы плохи в чем-то одном, то, очевидно, также плохи и в другом. И правда, многие ошибки Системы 1 и ее попытки срезать углы мешают нам делать хорошие прогнозы.

В 1984 году политолог Филип Тетлок и его коллеги взялись за многолетний проект: они собирались оценить точность прогнозов во многих сферах, таких как политика, экономика и международные отношения. Результаты проведенного исследования, как и многих других, упомянутых в этой главе, поразительны и не допускают различных толкований. После проверки более 82 тысяч прогнозов Тетлок обнаружил, что по точности предсказаний «люди едва превосходят шимпанзе»[159], бросающего дротики в мишень.

Это серьезная причина для беспокойства, поскольку мир бизнеса построен на предсказаниях. Многие из них вполне конкретны, например, как поведут себя определенные акции; какими окажутся направление и величина изменений будущих кредитных ставок; сколько смартфонов удастся продать в определенной стране в следующем году. Во многих других случаях прогнозы неявно заложены в предполагаемый план действий. Так, смена дизайна сайта строится на неявном предположении, что посетителям больше понравится новый вариант, и то же самое касается смены оформления в офисах филиалов банка. Яркий запуск какого-либо продукта строится на важном предположении, что клиенты отдадут ему предпочтение, а маркетинговая кампания подразумевает прогнозирование того, как их можно сформировать.