В рамках подкаста All Else Equal содиректор Института Лодера Жюль ван Бинсберген и профессор Стэнфордской высшей школы бизнеса Джонатан Берк обсудили когнитивные механизмы обработки информации с профессором Гарвардской бизнес-школы Ади Сундерамом. В центре дискуссии — исследование Сундерама, объясняющее, почему классическое обновление убеждений дает сбой, когда люди сознательно ограничивают набор возможных моделей объяснения реальности. Собеседники анализируют, как этот феномен порождает теории заговора, эхо-камеры в социальных сетях и приводит к многомиллионным потерям в корпоративном секторе.
🧠 Сложность байесовского обновления и парадокс Монти Холла 0:00
Процесс принятия решений человеком тесно связан со статистическим понятием байесовского обновления. Под байесовским обновлением понимается то, как именно люди интегрируют вновь поступающую информацию в свою существующую картину мира.
По мнению Джонатана Берка, это направление математики является одним из самых сложных для интуитивного восприятия. Профессор признался, что каждый раз вынужден производить математические расчеты на бумаге, поскольку слепое доверие интуиции в вопросах вероятностей почти всегда приводит к ошибкам.
В качестве классического примера контринтуитивности вероятностного мышления Жюль ван Бинсберген привел знаменитый парадокс Монти Холла. Согласно условиям этой телевизионной игры, перед участником находятся три двери, за одной из которых скрыт главный приз. После того как игрок выбирает одну дверь, ведущий (знающий, где находится приз) открывает другую дверь, которая обязательно оказывается пустой. Затем игроку предлагают изменить свой первоначальный выбор.
Большинство людей нативно предполагают, что шансы теперь равны 50 на 50, и менять решение нет смысла. Однако, как утверждает Джонатан Берк, математически правильная стратегия требует обязательной смены двери, так как это повышает вероятность выигрыша до 2/3.
Логика Берка заключается в следующем:
- Если изначально была выбрана дверь с призом (вероятность 1/3), то выбор ведущего случаен.
- Если изначально была выбрана пустая дверь (вероятность 2/3), ведущий вынужден открыть вторую пустую дверь, тем самым раскрывая точное положение приза.
Таким образом, ведущий напрямую транслирует игроку скрытую информацию. Тот факт, что человеческий мозг с трудом усваивает подобные закономерности, подчеркивает общую сложность работы с вероятностями.
🛑 Ограниченные модели: почему умные люди верят в заговоры 4:55
Существующие модели иррационального поведения часто объясняют ошибки тем, что люди просто не умеют правильно использовать формулу Байеса. Ади Сундерам совместно с соавтором Джошем Шварцштейном в своей научной работе «Sharing Models to Interpret Data» предложил принципиально иной подход.
По мнению Ади Сундерама, люди могут быть идеальными байесовскими агентами, но они совершают вычисления в рамках жестко ограниченного, предопределенного набора моделей мира. Человеческий мозг из-за вычислительных ограничений не способен удерживать в голове абсолютно все сценарии развития событий. Человек априори отбрасывает часть объяснений, считая их невозможными, а затем безупречно интерпретирует новые данные через призму оставшихся вариантов.
Главная опасность такого подхода, как отмечает Джонатан Берк, состоит в следующем: если истина изначально была исключена из списка возможных вариантов, то любые новые данные, подтверждающие эту истину, заставят байесовского агента присваивать все большую вероятность самым абсурдным и маловероятным альтернативным объяснениям.
В качестве иллюстрации этой логики Берк привел ситуацию с поиском причин возникновения вируса COVID-19:
- На раннем этапе пандемии версия об утечке вируса из китайской лаборатории в Ухане была директивно объявлена невозможной.
- По мере накопления странных фактов (например, необъяснимых с точки зрения естественной эволюции генетических склеек) ученые и медики, исключившие лабораторную версию, были вынуждены изобретать все более невероятные природные цепочки.
- В результате появились теории о панголинах и специфических рынках, которые, по оценке Берка, выглядели крайне надуманно, но оставались единственным выходом в рамках разрешенных моделей.
Жюль ван Бинсберген предложил рассматривать этот феномен не только как индивидуальную ошибку, но и как социологический паттерн. Человек может находиться в группе, где определенные гипотезы табуированы, а их высказывание грозит социальным изгнанием. В такой среде умные люди объединяют свои интеллектуальные ресурсы не для поиска истины, а для коллективного создания изощренных, пускай и безумных, объяснений для фактов, которые противоречат догме группы. Это приводит к колоссальной растрате интеллектуального капитала общества.
📊 Примеры из экономики и финансовых рынков 11:29
Ограниченность интерпретационных моделей наглядно проявляется в макроэкономике и на фондовом рынке. По словам Ади Сундерама, даже при публикации стандартных отчетов (например, по рынку труда) экономисты демонстрируют полярные подходы: падение занятости одни трактуют как кризис, а другие — как позитивный сигнал автоматизации и роста производительности.
В финансовой сфере Сундерам выделил проблему гипотезы случайных блужданий. Если акции непредсказуемы, эта базовая модель кажется человеку неубедительной, когда его сосед внезапно зарабатывает состояние на бумагах NVIDIA. Рациональное зерно отбрасывается ex-post в пользу модели «сосед — гений инвестиций».
В качестве примера упрямства экспертов Сундерам привел дискуссии вокруг американской инфляции в период пандемии (2021–2022 годы):
- Экономическое сообщество разделилось на «ястребов» и «голубей» инфляции.
- Сам Сундерам признал, что выступал на стороне «голубей» и в итоге оказался неправ.
- Каждый раз, когда выходили обновленные данные с рекордно высокими показателями индекса потребительских цен (CPI), «голуби» отказывались менять свою базовую модель. Вместо признания системной инфляции они изобретали точечные объяснения: временные сбои в цепочках поставок, проблемы с расчетом вмененной ренты или разовые шоки на рынке товаров.
Аналогичный паттерн Ади Сундерам зафиксировал при анализе поведения розничных инвесторов на платформе StockTwits (специализированная соцсеть для трейдеров). Когда компания Tesla публикует негативный финансовый отчет, инвесторы-быки испытывают разочарование лишь несколько часов. Затем сообщество коалесцирует вокруг удобной объяснительной модели: «Илон Маск — гений, он все равно со всем разберется», нейтрализуя жесткие факты.
Этот же механизм объясняет феномен краткосрочной волатильности и долгосрочной устойчивости политических рейтингов. По наблюдениям политологов, когда в прессе появляется компромат на политика, его рейтинги падают на одну-две недели, но затем возвращаются к прежним значениям, поскольку избиратели находят способ встроить негатив в свою изначальную шкалу ценностей.
🛠️ Институциональные решения и борьба с искажениями 22:12
Призывы «учитывать абсолютно все факторы» не работают, так как человеческий мозг упирается в жесткие вычислительные лимиты. Тем не менее, определенные эвристики могут приблизить мышление к байесовскому идеалу. Квантовые хедж-фонды, например, знают об опасности избыточной подгонки (overfitting) данных и закладывают определенный уровень скепсиса, когда видят излишне красивую торговую стратегию.
Ади Сундерам рекомендует лицам, принимающим решения, использовать простой внутренний фильтр. Перед анализом пост-фактум нужно спросить себя: «Пришла бы мне в голову эта модель объяснения до того, как были опубликованы данные, или я придумал ее прямо сейчас, чтобы защитить свое эго?».
Жюль ван Бинсберген подчеркнул, что в корпоративной среде неспособность менять модели наносит огромный финансовый ущерб. В медицинских или технологических корпорациях часто выстраивают поэтапные инвестиционные процессы с четкими бенчмарками. Однако, когда бенчмарк не достигается, менеджмент почти всегда находит внешние оправдания, переинтерпретирует данные и продолжает вливать деньги в нерентабельный проект.
Для решения этой проблемы Сундерам предлагает реструктурировать управление в организациях:
- Отказ от модели «прокурор/адвокат». Традиционное деление на команду, которая «за» проект, и команду, которая «против», заставляет стороны лишь отбрасывать неудобные аргументы друг друга.
- Создание команд, управляемых моделями (Model-driven teams). Проводя аналогию со спортивным менеджментом (Moneyball), Сундерам предлагает не заставлять людей метаться между статистическим подходом и традиционным мнением скаутов.
- Раздельный анализ. Статистики должны уйти в отдельную комнату и составить свой независимый рейтинг игроков на основе цифр. Скауты в другой комнате составляют свой рейтинг на основе визуальных наблюдений.
Задача топ-менеджера или генерального директора в такой структуре — выступить в роли независимого байесовского арбитра, который оценивает выводы каждой группы, зная априорную вероятность успеха их моделей. Нужно группировать людей по их базовому мировоззрению, а не по желаемому результату.
📱 Роль социальных сетей и «эхо-камеры интерпретаций» 28:34
Феномен подгонки фактов под удобные нарративы существовал всегда — у офисных кулеров или при обсуждении причин отказа в профессуре. Однако социальные сети радикально изменили масштаб проблемы, позволив людям моментально находить сегментированные единомышленников.
Жюль ван Бинсберген обратил внимание на то, что пользователи абсолютно не понимают эффектов селекции. Алгоритмы Twitter или Facebook подбирают контент так, чтобы он идеально соответствовал текущим взглядам человека. Рациональный байесовский агент должен был бы полностью обнулить ценность таких мнений, понимая, что выборка искусственно смещена. Но обыватель воспринимает это как масштабное независимое подтверждение своей правоты и укореняется в заблуждениях.
При этом Ади Сундерам указал на важное различие между типами эхо-камер. Ссылаясь на исследования экономиста Мэтта Гентцкова, он отметил, что классические информационные эхо-камеры (когда люди просто не знают фактов) во многом преувеличены. Зрители Fox News и зрители MSNBC в целом обладают одинаковым набором знаний о ключевых событиях в мире.
Главная трагедия, по мнению Сундерама, разворачивается на уровне интерпретационных эхо-камер:
- В чисто информационном мире достаточно предоставить человеку один железный факт (например, данные об эффективности вакцины), чтобы он изменил свое мнение.
- В реальности, находясь внутри интерпретационной эхо-камеры, человек моментально выстраивает защитный барьер: он заявляет, что авторы медицинского исследования коррумпированы, академики ангажированы, а сами тесты проведены с нарушениями.
По этой причине эхо-камеры, построенные на гибких интерпретациях и жестких априорных моделях, оказываются намного устойчивее к воздействию правды, чем простые информационные фильтры.
