Глава 19. Философский камень и его противоположность

Когда я осознал, что хрупкость напрямую связана с нелинейностью и эффектом выпуклости, который поддается измерению, я был вне себя от радости. Этот метод – распознавание возрастания ущерба – применим ко всем случаям, когда решение принимается в условиях неопределенности, а также к управлению риском. Выпуклость связана с возрастанием. Самое любопытное при измерении эффекта выпуклости для обнаружения слабых мест состоит в следующем: даже если вы используете модель с погрешностями, не столь уж важно то, что расчеты неверны: вы все равно поймете, есть тут хрупкость или нет, и если есть, насколько она велика. Смотреть нужно на явления второго порядка.

Я предлагаю простое эвристическое правило, которое я буду называть правилом определения хрупкости (и антихрупкости). Пусть вы хотите выяснить, не слишком ли оптимизировано движение транспорта в городе. Вы производите замеры и узнаете, что когда трафик возрастает на 10 тысяч машин, время поездки увеличивается на 10 минут. Но если трафик возрастает еще на 10 тысяч машин, время увеличится еще на полчаса. Такое возрастание трафика показывает, что транспортная система хрупка, а значит, в городе слишком много машин – и следует уменьшать трафик до тех пор, пока его возрастание не станет умеренным. То же самое касается зависимости хрупкой компании от продаж. Если продажи вырастут на 10%, прибыль вырастет меньше, чем на 10%; если продажи упадут на 10%, компания понесет убыток больше 10%.

Средняя величина, каким бы удобным упрощением она ни являлась, по сути – прокрустово ложе. Вспомним пример с трафиком: если 90 тысяч машин проедут по шоссе за первый час и 110 тысяч за второй, в среднем это будет 100 тысяч машин в час – и к концу второго часа шоссе встанет намертво. С другой стороны, если два часа подряд по шоссе едут по 100 тысяч машин в час, пробок на дороге почти и не будет. Число машин – это что-то, переменная; время в пути – это функция от чего-то. При этом функция ведет себя так, как ведет; функция и переменная – «это не одно и то же». Иначе говоря, функция от чего-то отличается от самого чего-то, при этом в дело вступает нелинейность:

(1) чем больше нелинейность, тем больше функция от чего-то расходится с чем-то. Если бы трафик был линейным, время поездки не отличалось бы в двух следующих ситуациях: сначала 90 тысяч, потом 110 тысяч машин – или два раза по 100 тысяч машин;

(2) чем более переменчиво что-то – чем больше неопределенность – тем больше функция расходится с чем-то. Снова рассмотрим среднее количество машин на шоссе. Функция (время поездки) зависит больше от переменчивости, чем от среднего. Ситуация ухудшается по мере возрастания неравномерности распределения. При одном и том же среднем вы предпочтете, чтобы каждый час по шоссе проезжало по 100 тысяч машин; если в первый час машин 80 тысяч, а во второй – 120 тысяч, это еще хуже, чем при распределении 90 тысяч и 110 тысяч;

(3) если функция выпукла (антихрупка), среднее значение функции от чего-то будет больше, чем функция от среднего значения чего-то. Обратное означает, что функция вогнута (хрупка).

В качестве примера положения (в), более сложного варианта смещения, предположим, что мы имеем дело с простейшей квадратичной функцией (число умножается само на себя). Это выпуклая функция. Возьмем обычную игральную кость (шестигранник) и рассмотрим отдачу, равную выпавшему вам числу, – иначе говоря, вы получите столько долларов, сколько показывает кость: один, если выпала единица, два, если выпала двойка, и так далее до шести долларов, если выпала шестерка. Квадрат от ожидаемой (средней) отдачи – это (1+2+3+4+5+6 разделить на 6)², то есть 3,5², то есть 12,25. Итак, функция от среднего равна 12,25. Среднее значение функции рассчитаем следующим образом. Сложим квадраты от всех вариантов отдачи: 12+22+32+42+52+62 – и разделим эту сумму на 6. Среднее значение функции у нас равно 15,17.

Поскольку наша функция – выпуклая, среднее значение квадрата отдачи у нас больше, чем квадрат среднего значения отдачи. Разность между 15,17 и 12,25 я называю скрытой выгодой от антихрупкости – здесь это 24-процентный зазор. Есть два вида склонности к выпуклости: первое – элементарный эффект выпуклости, когда мы путаем свойства среднего значения чего-то (здесь 3,5) и (выпуклой) функции от чего-то (здесь 15,17); и второй, более распространенный, – когда среднее значение функции путают с функцией от среднего значения, в нашем примере – 15,17 и 12,25. Последний вид склонности к выпуклости – это и есть опциональность.

Если ваша отдача линейна, вы получите что-то, только если будете правы больше чем в половине случаев. Если ваша отдача выпукла, вам нужно быть правым куда реже. Скрытая выгода от антихрупкости заключается в том, что вы можете ошибаться чаще, чем в среднем, и все равно выйти из игры победителем. Такова сила опциональности: ваша функция от чего-то очень выпукла, и вы можете оказаться неправы и все равно выиграть – чем больше неопределенности, тем лучше.

Подытожим наши доводы: если вы обладаете благоприятной асимметрией (или позитивной выпуклостью), например, как у опционов, в долгосрочном плане у вас все будет хорошо – столкнувшись с неопределенностью, вы все равно выиграете больше среднего. Чем больше неопределенность, тем значительнее роль опциональности, тем больше ваш выигрыш. Это самое главное свойство в жизни.

КНИГА VI. VIA NEGATIVA

Почти все важное, что нас окружает, не поддается лингвистическому описанию. Но даже если мы не можем точно выразить сущность чего-либо, нам по силам сказать, чем это «что-то» не является. Римский папа спросил Микеланджело, в чем секрет его таланта – и как скульптору удалось создать статую Давида, которая считается шедевром среди шедевров. Микеланджело ответил: «Это просто. Я лишь отсек все то, что не есть Давид». В этой реплике читатель может распознать логику, на которой основана стратегия штанги. По этой логике первым делом надо избавиться от хрупкости.

Сторонники вмешательства ратуют за позитивное действие – за дела. Наши примитивные мозги уважают и восхваляют действия (как и любые позитивные дефиниции), что приводит, скажем, к наивному вмешательству государства в экономику – и последующей катастрофе. Всю свою жизнь я пользовался замечательно простым правилом: распознать шарлатана легче легкого – он всегда дает одни только позитивные советы, используя наше легковерие и предрасположенность лохов к рецептам, которые кажутся нам очевидными, но при этом очень быстро забываются. Загляните в любую книгу, заглавие которой начинается с «Как…». Однако на практике профессионалы используют «негативные» советы, те, которые отобрала эволюция: шахматные гроссмейстеры обычно выигрывают, не давая себя победить; люди богатеют, потому что не банкротятся (особенно когда это делают другие); религии в основном запрещают что-то; мудрость жизни состоит в понимании, чего именно следует избегать.

Мы одурачены случайностью. А именно: в ситуациях, которые по большей части случайны, мы не можем определить, обязан ли человек успехом своим навыкам и умениям – и преуспеет ли тот, у кого навыки и умения есть. При этом мы с высокой точностью можем предсказать негативный исход: если у человека нет ни умений, ни навыков, в конце концов его постигнет неудача.

Главное положение эпистемологии (теории познания), которое я защищаю, состоит в следующем: мы знаем куда больше о том, что неверно, чем о том, что верно, или, если перефразировать идею в терминах хрупкости/неуязвимости, негативное знание (о том, что неверно и не работает) более неуязвимо в отношении ошибок, чем позитивное знание (о том, что верно и работает). Поскольку одно частное наблюдение может опровергнуть утверждение, в то время как миллионы наблюдений не обязательно его подтверждают, неподтверждение более доказательно, нежели утверждение.

Сегодня эту концепцию связывают с философом Карлом Поппером, и я ошибочно считал, что он ее придумал (подробнее см. Карл Поппер. Логика научного исследования). Как выяснилось, данная концепция уходит корнями в древность и была одним из основных положений медицинской школы скептиков эмпириков, существовавшей в Восточном Средиземноморье после античности. Философы критиковали Поппера за то, что он считал неподтверждение чем-то непоколебимым, недвусмысленным, черно белым. Оно вовсе не таково: невозможно понять, отчего эксперимент не привел к ожидаемым результатам и поставил под удар теорию: то ли оборудование подвело, то ли ученому просто не повезло, то ли он смошенничал. В целом провал (или неподтверждение) более информативны, чем успех и подтверждение, потому-то я и говорю, что негативное знание всего лишь «более неуязвимо».

В политических системах хороший механизм – тот, который помогает устранить «плохого парня»; дело не в том, что нужно делать или кого именно следует выдвигать на тот или иной пост. Йон Элстер недавно написал книгу с говорящим названием «Предотвращая беду», в которой основанием негативного действия служит идея Бентама: «Искусство законодателя ограничивается устранением всего способного вредить свободному и планомерному выполнению функций собрания».

Модернизированная версия этого высказывания принадлежит Стиву Джобсу: «Люди думают, что фокусироваться – значит говорить “да” тому, на чем вы фокусируетесь. Ничего подобного. Это значит говорить “нет” сотне других хороших идей, которые вас посетили. Вы должны отбирать идеи тщательно. Сам я горжусь тем, чего мы не сделали, так же сильно, как тем, что я сделал. Инновация – это когда ты говоришь “нет” тысяче вещей».

Вычитающее знание – это разновидность штанги. Что особенно важно, такое знание выпукло. Вы знаете, что нечто неверно, – это неуязвимость; если вы чего-то не знаете, – это хрупкость и предположения; но вы не принимаете их всерьез и поступаете таким образом, чтобы избежать вреда, если предположения окажутся ложными.

Концепция «меньше – значит больше» применительно к проблеме принятия решений. Простые эвристические правила несовершенны, но они и задуманы как несовершенные; некоторое интеллектуальное смирение в сочетании с отказом от стремления все усложнять может дать изумительные результаты. В то время как сложная аналитика и очень хрупкий, подверженный ошибкам поиск причин с микроскопом и телескопом оказываются бессильны.

Многие слышали о правиле 80/20, базирующемся на открытии, которое Вильфредо Парето сделал больше ста лет назад: он обнаружил, что 20% итальянцев владели 80% (см., например, АВС-анализ и принцип Парето для бизнеса). Мало кто понимает, что от явлений, подчиняющихся правилу 80/20, мы движемся в сторону еще более неравномерного распределения 99/1: 99% трафика в Интернете приходится на меньше чем один процент сайтов, 99% книжных продаж – на один процент авторов… Один процент модификаций в системе может уменьшить ее хрупкость на 99%.

Вот замечательный эксперимент, доказывающий действенность концепции «меньше – значит больше». Кристофер Шабри и Дэниэл Саймонс приводят его в книге «Невидимая горилла»: если, смотря запись баскетбольной игры, зритель отвлекается, скажем, на то, чтобы посчитать, сколько раз игроки пасовали мяч, он может не заметить гориллу, вышедшую на середину зала.

Глава 20. Время и хрупкость

Позитивные Черные лебеди более непредсказуемы, чем негативные.

У времени острые зубы… Французская поэтесса русского происхождения Эльза Триоле: «время сжигает, не оставляя пепла». Я настаиваю на том, что единственно правильный метод пророчества – это via negativa. Я не утверждаю, что новые технологии не появятся. На смену тому, что сегодня хрупко, придет, разумеется, что-то еще. Но это «что-то еще» непредсказуемо. Наиболее хрупки те, кто пребывает в плену иллюзии предсказуемости. Другими словами, человек, недооценивающий Черных лебедей, в итоге покинет популяцию.

Посмотрите на описания будущего, появлявшиеся на протяжении последних полутора веков в романах таких писателей, как Жюль Верн, Герберт Уэллс или Джордж Оруэлл. Ничего из придуманного фантастами и футурологами не сбылось, если не считать пары тройки заезженных примеров. Наш мир похож на мир вчерашнего дня – похож больше, чем люди вчерашнего дня могли или хотели думать (рис. 10).

Рис. 10. Кухонная утварь из Помпеи: не правда ли, она не слишком отличается от той, которую сегодня можно увидеть на любой (хорошей) кухне.

Однако мы не желаем это понимать – и продолжаем воображать чрезвычайно технократическое будущее, и ничто нас не останавливает. Налицо предвзятый подход: те, кто занимается описаниями будущего, скорее всего, больны (неизлечимой) неоманией, любовью ко всему современному ради всего современного. Главная ошибка здесь вот какая. Когда нас просят представить будущее, мы обычно берем настоящее за основу и фантазируем насчет его судьбы, добавляя к уже существующим новые технологии и изделия. Люди воображают будущее путем прибавления (они не вычитают хрупкое, а добавляли его).

Неначитанный человек не в состоянии увидеть будущее; отсутствие книжной культуры, как правило, идет рука об руку с презрением к истории – это побочный продукт безоговорочной неомании. Мы не учим физику или биологию по средневековым учебникам, но по-прежнему читаем Гомера, Платона и очень современного Шекспира. Прошлое – если смотреть на него правильно – куда больше расскажет вам о свойствах будущего, чем настоящее. Нужно признать важность того, что нас уже окружает, – того, что выжило.

Самая правильная технология – незаметная. Я убежден, что наибольшую пользу технология приносит, когда замещает вредоносную, неестественную, закабаляющую и, важнее всего, хрупкую по сути технологию предыдущего поколения.

Давайте отделим то, что портится от того, что не портится и в потенциале вечно. Портящееся – это обычно материальный предмет, а непортящееся обладает информационной природой. Физический объект «книга» портится – скажем, некий экземпляр Ветхого Завета, – а его содержание нет, и его можно воссоздать в виде другого физического объекта (рис. 11).

Рис. 11. Сравнение ожидаемой продолжительности жизни «старого» и «нового» по областям

Я предлагаю критерий, позволяющий отнести явление в ту или иную категорию (он основан на так называемом эффекте Линди в той версии, которую разработал не так давно великий Бенуа Мандельброт): Для всего того, что портится, каждый дополнительный день жизни означает, что ожидаемая дополнительная продолжительность жизни становится короче. Для всего того, что не портится, каждый дополнительный день может означать, что ожидаемая продолжительность жизни стала длиннее.

Я получил любопытное письмо от Пола Дулана из Цюриха, интересовавшегося, как мы можем учить наших детей навыкам, необходимым в XXI веке, если сами не знаем, какие навыки понадобятся? Пол изящно сформулировал аспект большой проблемы, которую Карл Поппер назвал ошибкой историцизма. Мой ответ сводился к тому, что следует давать детям читать античные книги. Будущее лежит в прошлом. На этот счет у арабов есть пословица: у кого нет прошлого, у того нет и будущего.

Эффект «одураченных случайностью»: так как у всех сохранившихся технологий есть очевидные преимущества, мы делаем вывод, что все технологии, у которых есть преимущества, сохранятся. Еще один предрассудок, из-за которого мы переоцениваем технологию, появился по той причине, что мы замечаем динамику, но не статику. То, что варьируется и меняется, но не так важно, мы замечаем лучше, чем-то, что важно, но не меняется. Наше существование больше зависит от воды, чем от мобильных телефонов, но так как вода остается водой, а телефоны меняются, мы склонны преувеличивать роль телефонов в нашей жизни по сравнению с водой.

Один из моих студентов (он специализировался, увы, на экономике) спросил меня, как выбирать книги для чтения. «То, что вышло за последние двадцать лет, читайте по возможности меньше», – выпалил я с раздражением: ненавижу вопросы типа «какая у вас самая любимая книга» и «какие десять книг вы считаете лучшими». Мои «десять лучших книг» меняются к концу каждого лета. Кроме того, я посоветовал последнюю книгу Даниэля Канемана, по большей части рассказывающую об исследованиях сорокалетней давности, очищенных и осовремененных. Мой совет казался непрактичным, но студент в итоге пристрастился к трудам Адама Смита, Карла Маркса и Хайека, и эти тексты он рассчитывает цитировать, когда доживет до восьмидесяти. После культурного отрезвления он сказал мне, что неожиданно понял: все его ровесники читают современные материалы, а те моментально устаревают.

Мы не способны учиться на прошлых ошибках. Проблема отсутствия рекурсивности в познании – неумения делать выводы второго порядка – состоит в следующем. Если пророки, которые передавали нам предположительно ценные в долгосрочном плане послания, в прошлом преследовались, можно предположить, что должен быть некий корректирующий механизм: разумные люди в итоге должны учиться на подобных исторических примерах и встречать новые послания с пониманием. Но на деле ничего такого не происходит.