Даніель Канеман - ізраїльсько-американський психолог, заслужений професор Прінстонського університету, один з найвпливовіших сучасних мислителів, який отримав в 2002 році Нобелівську премію з економіки за застосування психологічних методів в економічній науці. Його роботи перекладені багатьма мовами, а книга «Думай повільно, вирішуй швидко» увійшла до списку світових бестселерів. Даніель Канеман - один з постійних авторів Harvard Business Review. В інтерв'ю «HBR Росія» професор розповів про те, яких помилок схильні людські судження, чому оцінки, дані роботами, виходять більш точними і в чому небезпека штучного розуму.
HBR Росія: У нашому журналі протягом 15 років з'являються статті, натхненні вашими ідеями. Наскільки сильно ваша концепція вплинула на економічну і управлінську науку і на практики компаній?
Канеман: В економіці вони проявилися двояко. По-перше, виник напрям, названий «поведінковою економікою». І по-друге, модель «раціонального агента», з якої виходили практично всі економісти, вже не повністю домінує. Але я не думаю, що вишукування фахівців-психологів і економістів-біхевіористів реально вплинули на те, як в компаніях приймаються стратегічні рішення. Може, по дрібниці нашими напрацюваннями хтось і користується, але я дуже сумніваюся, що їх враховують у масштабних рішеннях. Я взагалі невеликий оптиміст в питанні впливу ідей на те, як люди працюють.
Дозвольте нам бути більшими оптимістами, адже ми публікуємо статті теоретиків менеджменту. Наприклад, в одній з недавніх йшлося про те, що кризу краще переживають компанії, де рішення приймаються децентралізовано. Адже це в руслі ваших робіт?
Боюся вас розчарувати, але ступінь централізації компаній виходить за межі моєї галузі знань. Я психолог і тому з упевненістю можу говорити тільки про те, що засноване на даних моєї науки, конкретно - як приймаються рішення, а не де і ким. Моя сфера - когнітивні спотворення, обізнаність про «пастки» мислення і переваги обдуманих рішень. Структура організації і повноваження керівників - це не моє. Мені здається, що ви хочете змусити мене говорити про речі, в яких я просто не фахівець.
Боронь мене бог! Я хотіла сказати, що для компанії важливо, щоб рішення приймали найбільш досвідчені люди. Це пов'язано з вашою теорією?
Не дуже. Давайте я поясню. У своїх дослідженнях ми продемонстрували існування когнітивних спотворень. Знаючи їх, людина повинна зрозуміти, що деякі рішення необхідно методично обмірковувати. Основний посил книги «Думай повільно, вирішуй швидко» такий: остерігайтеся імпульсивних рішень і не покладайтеся на інтуїцію. Це важливо для бізнесу, тому що багато лідерів вірять в своє особливе чуття і здатність відразу розгледіти ситуацію. Важливо, щоб вони почали в цьому сумніватися. Але я не впевнений, що цей посил був сприйнятий керівниками компаній.
Вони як і раніше не використовують інформацію або використовують її занадто мало? Але ж вони знають про «пастки»?
Напевно, вони враховують набагато більше різного роду інформації, ніж раніше, хоча б тому, що її в світі і в бізнесі стало набагато більше. Але одна справа - обсяг інформації, а інше - когнітивні спотворення, які як і раніше заважають лідерам її інтерпретувати, давати вірні оцінки, будувати реалістичні плани. Про викривлення багато хто знає, охоче говорять, але в реальних процесах цим знанням рідко хто користується. Знати про пастку і не потрапляти в неї - різні речі.
Багато познайомилися з нашою теорією, прочитавши книгу «Думай повільно, вирішуй швидко». І деякі названі нами когнітивні пастки навіть стали поведінковими ярликами і проникли в побутову мову. Наприклад, коли хтось боїться ризикнути, навіть якщо потенційний програш порівняно невеликий, часто згадують про когнітивне спотворення, яке ми назвали loss aversion.
Так, по-російськи це називається «уникнути втрат», і в нашому лексиконі цей термін теж прижився. А ще якісь терміни стали розхожими?
У західному світі широко засвоєна концепція якорення - це феномен зациклення на тому, що вже потрапило в ваш фокус уваги. Мозок лінується шукати інші аспекти, повороти і навіть слова. Багато хто знає і про так звану пастку доступності: ми оцінюємо ймовірність якоїсь події за тим, наскільки легко в пам'яті спливає щось аналогічне. Це спотворення змушує нас, наприклад, надавати непропорційно велику вагу свіжим новинам, які ми просто ще не встигли забути. Найбільш доступна інформація затьмарює все інше.
Але є і когнітивні пастки, в які люди потрапляють постійно, але про них чомусь мало хто обізнаний за межами кола фахівців. Наведу приклад. Припустимо, хтось описує знайомого: «Хлопець досить боязкий, некомунікабельний, але завжди готовий допомогти, скромний, любить порядок і вічно зациклюється на дрібницях», а потім питає: «Вгадай, хто він по професії: фермер або бібліотекар?». І більшість людей відповідає: «бібліотекар» - хоча ні для кого не секрет, що чоловіків-бібліотекарів в США набагато менше, ніж фермерів. Люди потрапляють в пастку, нехтуючи базовою і добре відомою їм статистикою. Ми, психологи і біхевіористи, всіляко просували розуміння цього спотворення, пояснюючи і показуючи, наскільки воно всюдисуще. Хотілося б, щоб люди засвоїли цей концепт повсюдно, тому що саме пастки такого роду заважають нам правильно оцінювати ймовірності.
Чи помічали ви когнітивні спотворення у самого себе?
Так, і деякі ми відкрили якраз на власному прикладі. Ось повчальний випадок, який мені ніяково згадувати, хоча завдяки йому я випадково натрапив на важливу пастку прогнозування. Пізніше ми з Амосом Тверські назвали її погляд ззовні / погляд зсередини. Історія описана в моїй книзі - і ось коротко, як це відбувалося.
Групі когнітивних психологів, в яку входив і я, Міністерство освіти Ізраїлю доручив створити шкільний підручник, який виховує навички правильного мислення. Ми пропрацювали приблизно рік, а потім замовник запитав, скільки ще часу нам на це буде потрібно. Кожен з нас, виходячи з власних обставин, оцінив, скільки голів і в які терміни він зможе представити (ми вже написали кожен по голові і знали, скільки часу на це йде). Виходячи з цієї інформації, кожен зробив загальний розрахунок, ми вивели середнє, додали ще кілька місяців на непередбачені обставини і назвали термін - два з невеликим роки.
Потім мені спало на думку запитати експерта за навчальними планами з Міносвіти, як довго зазвичай пишуться підручники, і у відповідь пролунало: 7-10 років, і приблизно в 40% випадків робота залишилася незавершеною. Ми запитали, наскільки досвідченими були команди, які завершили проекти, і експерт відповів: «Набагато досвідченіші, ніж ви».
Тільки тоді ми зрозуміли, що екстраполювати досвід написання перших глав було неправильно. Ми не взяли до уваги, що ці розділи були найпростішими, і наш ентузіазм знаходився на піку. Ми забули про «невідомі невідомі» обставини, які можуть не просто уповільнити процес, але і стати причиною довгих перерв: такі як розлучення, розлад в команді, бюрократичні непорозуміння. Невідомих дуже багато, і хоч би неймовірним не здавалося кожне окремо, ймовірність того, що трапиться хоча б одне і все поламається, дуже висока. В результаті створення підручника зайняло 8 років, і його дописували вже без мене, тому що я на той час переїхав в США. До моменту завершення роботи Міністерство освіти втратило інтерес до цієї затії, і підручник так ніколи і не використовували в школах.
На будь-який проект треба дивитися ззовні, тобто не на основі власного досвіду, а статистично. Мабуть, це одна з найважливіших ідей, описаних в книзі «Думай повільно, вирішуй швидко», але я ніколи не чув, щоб хто-небудь з керівників згадував її в своїх міркуваннях.
Лідери, які досягли особливих успіхів, зобов'язані цим власному вмінню приходити до правильних рішень? Або у них були геніальні порадники і особливі процедури для запобігання серйозних помилок?
Ви забули найважливіший з чинників успіху - везіння. Воно відіграє величезну роль і в тому, щоб зайняти лідерське місце, і в тому, наскільки згодом люди будуть тобі довіряти і підкорятися твоїй волі. У безлічі областей є серйозна асиметрія між успіхом і невдачею. Провалитися легко: у кожного з нас тисяча можливостей у чомусь помилитися. Більш того, невдачі в цілому зрозуміліше і помітніше для оточуючих. Причини і траєкторію провалів досить просто аналізувати, тоді як досліджувати успіх набагато складніше, тому що він складається з двох компонентів: удачі і уникнення катастрофічних помилок. Тому, зокрема, дуже складно якось охарактеризувати успішних лідерів, а спроби описати їх загальні риси не виглядають особливо переконливими.
Ви згадали довіру як фактор успіху лідера. Чи довіряють люди «інтуїтивним» керівникам більше, ніж міркує?
Мені здається, людям ближче імпульсивний лідер. Зазвичай він випромінює впевненість і не сумнівається, що веде людей у вірному напрямку. Йому більше довіряють і охочіше підкоряються. А обдумує лідер своїми міркуваннями як би посилає сигнал про власні сумніви, що заважає в нього повірити. І це при тому, що імпульсивні лідери роблять більше помилок, ніж обдумано. Уміння зважувати і міркувати підвищує якість рішень, але знижує рівень «опори в масах». Приклад, який, сподіваюся, буде зрозумілий російській аудиторії: президенти США Джордж Буш - молодший і Барак Обама. Другий явно був більш обміркований, і це коштувало йому певної частки популярності, так як з боку здавалося, що і значить, не цілком упевнений у собі. Джордж Буш об'єктивно не був хорошим президентом, він не дуже-то справлявся з цією роботою, але його лідерський стиль давав йому певну перевагу.
Людям подобаються пояснення простіше?
Так, і цим часто користуються маніпулятори. У нашому складному світі людський розум схильний до спрощень. І якщо ви подаєте просту, зрозумілу і складну історію про те, що відбувається, відбулося або відбудеться в майбутньому, вам повірять швидше, оскільки саме це користується попитом. Уміння розповідати історії - велика перевага для лідера.
У своїй книзі ви проводите відмінність між Системою 1 (швидким, інтуїтивним рішенням) і Системою 2 (методичним обмірковуванням). Чи можна визначити, якою мірою різні люди задіюють кожну з систем, і розвинути здатність до обмірковування? Або ж вона цілком визначається генами
Очевидно, що ця здатність різна у різних людей. Одні схильні користуватися раціональними інструментами, інші вірять в свою інтуїцію і чуття. В деякій мірі людину можна навчити прийомам обмірковування, і освіта відіграє в цьому певну роль. Але в цілому на індивідуальному рівні ми навряд чи досягнемо багато чого: людині важко змінити саму себе. Набагато з більшою надією я дивлюся на процеси прийняття рішень в організаціях. Тут точно є потенціал, тому що компанії властиво встановлювати процедури і дотримуватися їх - в цьому їх велика перевага перед людьми. Залишається тільки правильно спроектувати процедури, які сприяють більшій раціональності і тим самим покращують якість рішень.
Чи не могли б ви навести приклад?
Мені страшенно подобається процедура pre mortem (латинське «до факту смерті» - прим. HBR), яку запропонував мій друг Гері Кляйн. Вона досить проста. Припустимо, група керівників зустрілася на порозі прийняття якогось важливого рішення: воно вже підготовлено, всім відомо, яким воно буде. На цій стадії зазвичай говорять про позитивні наслідки, до яких воно призведе, а потім записують у протоколі «Прийнято». Так ось, pre mortem - це особлива нарада, на якому людям задають лише одне питання: «Давайте уявимо собі, що пройшло два роки - ми прийняли це рішення, і у нас все пішло не так. Постарайтеся уявити, чому так сталося, і напишіть, коли і що викликало провал ». Кожен учасник записує свою версію гіпотетичної катастрофи.
Мені здається, це чудова ідея, і я маю право використовувати такий епітет, тому що вона не моя. Поясню, в чому її геніальність. Коли група збирається, щоб прийняти рішення по якомусь питанню, її членам буває важко висловити сумнів, вказати на проблему, опинитися песимістом на фоні загального ентузіазму. Процедура pre mortem легітимізує сумніву, які були придушені.
Думаю, Гері Кляйн погодиться зі мною в тому, що сесія pre mortem сама по собі не змусить людей відмовитися від того рішення, до якого організація схиляється. Зате вона допоможе розгледіти різні перешкоди, з якими, можливо, доведеться зіткнутися. Уявивши їх заздалегідь, організація може продумати план, як з ними впоратися, уникнути або обійти їх. Мова йде не про інше рішення, а про покращення того, що обговорюють. І в такій якості pre mortem надзвичайно корисна.
Ви досліджували і іншу причину помилок. Статтю про статистичному «шумі» журнал HBR опублікував в 2016 році.
Так Так. І зараз ми з співавторами пишемо книгу на цю тему.Проще всього пояснити поняття шуму на тому прикладі, який я використовував в статті для HBR. У страховій компанії працюють андеррайтери, які розраховують розміри страхової премії. Один і той самий ризик представляють п'ятдесяти андерайтерам і вимірюють розкид їх оцінок. Ми робили так: випадково вибирали двох андеррайтерів, дивилися їх оцінки, брали їх різницю і ділили її на середнє арифметичне. Ставлення цих двох величин показує рівень шуму в оцінках даної пари. Потім ті ж дії провели з оцінками кожної пари андеррайтерів і вирахували середній розмір відхилення. В ході експерименту керівники цієї страхової компанії припустили, що воно складе приблизно 10%. На ділі ж виявилося, що розкид оцінок в п'ять разів більше. Цю варіабельність в статистиці називають шумом. В ідеалі всі андеррайтери компанії повинні давати однакову величину премії, але на практиці все виявилося не так. І подібний шум ми бачимо всюди: в рішеннях суддів, в постановці діагнозів, в оцінці персоналу і в оцінках, які виставляють студентам.
Головні висновки цього дослідження такі: по-перше, оцінки, дані людьми, несуть в собі величезну частку шуму, а по-друге, справжній його розмір невідомий тим, хто відповідає за якість рішень. Масштаб шуму завжди недооцінюють.
У цій статті ви пишете про переваги алгоритмів перед людиною ...
Алгоритми хороші тим, що вони вільні від шуму. Якщо ви поставите одну і ту ж задачу перед алгоритмом повторно, він видасть ту саму відповідь, а якщо її дати різним людям або навіть одній людині після деякого часу, відповідь, швидше за все, буде зовсім іншою. І навіть якщо модель, покладена в основу алгоритму, не цілком точна, все одно в середньому його відповіді будуть правильніше людських. Зараз алгоритмам доручають все більше завдань, і одна з причин - відсутність помилок, властивих людям.
Алгоритмам або штучному інтелекту?
Штучний інтелект - це теж алгоритм. Різниця в тому, що колишні алгоритми збирали в єдину програму звід правил, якими в своїх оцінках або діях керуються фахівці. А системи штучного інтелекту частково самі винаходять ці правила, грунтуючись на своєму досвіді роботи з величезними масивами даних. Як і традиційні алгоритми, системи ІІ вільні від шуму.
Безліч книг і фільмів-антиутопій малюють нам майбутнє, в якому алгоритми набувають велику владу над людьми. І це майбутнє нас лякає.
Воно лякає не тільки читачів романів і глядачів серіалів, а й експертів. Я тільки що прочитав книгу Стюарта Рассела - одного з першопрохідців і теоретиків штучного розуму. І він дуже стурбований тим, що в найближчі десятиліття робот стане розумніший людини. Як людство пристосується до цієї ситуації і як люди будуть контролювати штучний розум? Дуже серйозні мислителі вельми здивовані цією перспективою. Але роботизоване майбутнє не обов'язково буде ворожим людині. Тому що існують рішення, які допоможуть гуманізувати роботів - правда, вони вельми складні, і займатися ними треба вже зараз.