ний однозначно подтверждали превосходство механической агрегации над клиническими оценками. Исследования проводились в различных областях, включая диагностику гепатита, годность к военной службе и удовлетворенность в браке. Механическое прогнозирование оказалось более точным в 63 исследованиях, статистические закономерности наблюдалась еще в 65, а клинические прогнозы выиграли состязание в 8 случаях. При этом полученные результаты умаляли преимущества механического прогнозирования, которое к тому же является более быстрым и дешевым. Более того, оценки экспертов в большинстве исследований на самом деле имели несправедливое преимущество за счет доступа к

«личной» информации105, не включенной в компьютерную модель. Выводы однозначно подтверждали: простая модель одерживает верх над человеком.

Голдберг: ваша модель одерживает над вами верх

Выводы Мила поднимают важные вопросы. Почему, собственно, формула побеждает? Что именно она делает лучше? Хотя по сути следовало бы задаться вопросом: а что именно люди делают хуже? Ответ прост – люди во многих отношениях слабее статистических моделей. И одна из критических слабостей состоит в том, что суждения людей подвержены влиянию шума.

Рекомендовано к покупке и изучению сайтом МедУнивер - https://meduniver.com/

странной. Разве так формируется ваше мнение? Когда вы думаете – в клиническом смысле – о Монике и Натали, вы не применяете к каждой из них одно и то же правило. Более того, вы вообще не применяете никаких правил. «Модель эксперта» не является реалистичным описанием вашего мыслительного процесса.

Однако, даже если вы ничего не вычисляете по линейной формуле, вы можете давать свои оценки, как если бы занимались вычислениями. Опытные игроки в бильярд бьют

по шару так, словно решают в уме сложные уравнения107, описывающие механику каждого отдельного удара. Подобно им и вы можете выдавать прогнозы, будто пользуетесь простой формулой – хотя на деле решаете намного более сложные задачи. Условная модель, построенная по принципу «если бы», которая с приемлемой точностью прогнозирует, что станут делать люди, вполне пригодна, даже когда она явно не подходит в качестве описания процесса. Это довод в пользу простых моделей. Комплексный обзор исследований выявил, что в 237 случаях средняя корреляция между «моделью эксперта» и клиническими оценками составила 0,8 (ПС=79 %). Пусть не идеальный, однако довольно высо-

кий результат108 в поддержку условной модели.

Вопрос, который побудил Голдберга заняться исследованиями, звучал так: насколько хорошо простая «модель эксперта» может прогнозировать реальные результаты? Поскольку модель является грубой аппроксимацией человека,

Рекомендовано к покупке и изучению сайтом МедУнивер - https://meduniver.com/

и интересным именно потому, что не сводится к простым правилам. Мы гордимся собой и своей способностью делать прогнозы, когда создаем и применяем сложные правила или задействуем свою интуицию, выделяя отдельный случай на фоне остальных – короче говоря, когда даем оценки, которые не сводятся к тупому вычислению средневзвешенного значения. Изучение «модели эксперта» подкрепляет выводы Мила о бесполезности искусных умозаключений. Зачем впустую напрягать ум? Сложность и многогранность необязательно приводят к повышению точности прогнозов.

В чем же дело? Чтобы разобраться в выкладках Голдберга, нам нужно понять, в чем различия между вами и «вашей моделью». Что является причиной расхождений между вашими реальными оценками и результатом, который выдает простая модель?

Статистическая модель ваших оценок не может добавить ничего к заложенной в нее информации. Все, что под силу модели, – вычитать и упрощать. В частности, простая модель не будет формировать никаких сложных правил, которых придерживаетесь вы. Если вы думаете, что разница между 10 и 9 баллами при оценке коммуникативных навыков более значима, чем разница между 7 и 6 баллами, или кандидат, набравший твердые 7 баллов по каждому из параметров, предпочтителен кандидату, получившему те же 7 баллов в среднем, однако имеющему очевидные сильные стороны и явно выраженные слабые, то «ваша модель» не будет копи-

Рекомендовано к покупке и изучению сайтом МедУнивер - https://meduniver.com/

чаев они могут рассматриваться как случайные. Следствием устранения шума из ваших оценок всегда

будет повышение точности ваших прогнозов111. Предположим, например, что корреляция между вашими прогнозами и фактическим результатом составляет 0,5 (ПС=67 %), однако 50 % расхождений состоят из шумов. Если полностью устранить шум из ваших оценок – то есть создать вашу идеальную модель, – то корреляция с тем же фактическим результатом подскочит до 0,71 (ПС=75 %). Другими словами, сокращение шума автоматически повышает достоверность прогнозов.

Итак, если заменить вас моделью, произойдут две вещи: устранение вашей изобретательности и устранение ваших внутриэкспертных шумовых помех. Грубый вывод, что «модель эксперта» более эффективна, чем сам эксперт, несет в себе важное послание: преимуществ громоздких правил, используемых человеком – если таковые существуют, – в большинстве случаев недостаточно, чтобы компенсировать негативное воздействие шума. Вам может казаться, что вы более искусны, более проницательны и более чувствительны к нюансам, чем линейная карикатура вашего мыслительного процесса. А на самом деле в ваших суждениях больше шума.

Почему же сложные правила вредят точности прогнозов, хотя мы упорно верим, что они помогают проникнуть в самую суть? Прежде всего, большинство сложных правил, применяемых людьми, далеко не всегда верны. Однако

Рекомендовано к покупке и изучению сайтом МедУнивер - https://meduniver.com/

оценки, определили общий предиктивный балл. Результаты получились крайне невыразительными.

Ю и Канцел решили сравнить экспертов не с лучшей простой «моделью эксперта», а со случайной линейной моделью. Они сгенерировали десять тысяч наборов случайных значений по семи прогностическим параметрам и, используя де-

сять тысяч случайных формул113, спрогнозировали результаты будущей деятельности кандидатов.

Исследователи сделали поразительное открытие: любая линейная модель, примененная последовательно ко всем случаям, вероятнее всего, одержит верх над человеком в прогнозировании результатов на основе той же информации. В одной из трех выборок 77 % из десяти тысяч случайных линейных моделей оказались точнее, чем эксперты. В двух остальных выборках превзошли человека 100 % случайных моделей. Или, попросту говоря, в данном эксперименте оказалось практически невозможно сгенерировать простую модель, которая работала бы хуже экспертов.

Из эксперимента следуют более серьезные выводы, чем из работ Голдберга с моделями экспертов, – и в самом деле, случай из ряда вон. В данных исследованиях эксперты выступили крайне слабо в абсолютном выражении, что помогает объяснить, почему их превзошли даже заурядные линейные модели. Конечно, из этого не следует, что любая модель совершеннее любого человека. И все же тот факт, что механическое следование любому простому правилу (Ю и Канцел

Рекомендовано к покупке и изучению сайтом МедУнивер - https://meduniver.com/