Давайте рассмотрим в качестве примера алгоритм, известный под названием ошибка планирования. Он заставляет нас недооценивать (и зачастую значительно) количество времени, необходимое на выполнение определенной задачи. Этот алгоритм ведет к привычке недооценивать всю свою жизнь и постоянно нарушать сроки. Однако от этого искажения все-таки можно избавиться и навсегда решить эту проблему. У вас спрашивают: «Как думаете, когда вы закончите?»
В обычных обстоятельствах активируется ошибка планирования: вы обратитесь к своей интуиции и выдадите вердикт: «Через неделю». Назовем подобный ход рассуждений «внутренним взглядом». Но если у вас достаточно развита метакогнитивная осведомленность и вы знакомы с искажением, то сможете разработать контралгоритм и преобразовать искажение. Назовем это когнитивным исправлением.
Даниэль Канеман, психолог и первопроходец в изучении когнитивных искажений, для этого искажения предлагает обходной путь.
Использование дистрибутивной информации, полученной от других проектов, сходных с утверждением, для которого строится прогноз, и называется применением «стороннего взгляда», то есть профилактикой ошибки планирования[64].
КОГДА ВЫ ОСОЗНАЛИ ИСКАЖЕНИЕ ИЛИ СИТУАЦИЮ, ПРОВОЦИРУЮЩУЮ ЕГО, ВАША СЛЕДУЮЩАЯ ЗАДАЧА – СФОРМИРОВАТЬ НА МЕСТЕ ОШИБОЧНОГО АЛЬТЕРНАТИВНЫЙ АЛГОРИТМ
Иными словами, если вам нужно определить, сколько времени потребуется на завершение проекта, не ориентируйтесь на свои ощущения и предположения. Вспомните, сколько времени у вас обычно занимают проекты подобного плана. Подумайте, за сколько другие люди завершают подобные задачи и как все это соотносится с вашими интуитивными представлениями[65].
Вам кажется, что вы закончите через неделю, однако по опыту знаете, что, скорее, это случится через три или, даже вероятнее всего, через четыре недели. Это уже ближе к истине. Так вы замещаете алгоритм «Мне кажется, я управлюсь за неделю, а значит, так и будет» алгоритмом «Если на выполнение подобных проектов мне, как правило, требуется в три раза больше времени, чем изначально подсказывало чутье, значит, это будет три недели».
Со временем такой сторонний взгляд станет для вас привычным в оценке сроков выполнения, а первоначальный алгоритм официально будет перепрограммирован.
В этом примере все выглядит просто, однако все искажения разные, и в следующий раз от вас может потребоваться креативное решение. Хотя на тему когнитивных искажений проводилось много исследований, процесс их устранения – все еще относительно неизученная территория. Многочисленные эксперименты подтвердили действенность методов исключения когнитивных искажений, но ни один из них не был признан универсально эффективным[66][67][68].
Существует масса инструментов мышления, которыми вы можете пополнить свой арсенал альтернативных алгоритмов. Усвоив модели и принципы определенных областей рассуждений, вы можете замещать старые шаблоны с искажениями более точными. Существует множество логических, статистических и экономических принципов, которые вы можете освоить, чтобы максимально увеличить число истинных убеждений и правильных решений. Понимание принципов, подобных теории вероятности, неожиданных идей вроде сложных процентов, а также когнитивных инструментов, как, например, системное мышление, может изменить качество ваших суждений.
Байесовская логика считается золотым стандартом рациональности. Хотя существует формальная теорема, которая доказывает правило Байеса при наличии точных данных, типы рассуждений, к которым ее можно с легкостью применить, куда менее формальны. Корень многих искажений в том, что при формировании убеждений не учитываются априорные вероятности. Часто приводимый пример: пытаясь угадать профессию робкого и застенчивого человека, люди с куда большей вероятностью предполагают, что он библиотекарь, а не продавец. Рассуждения примерно следующие:
Этот базовый алгоритм искажен, поскольку не учитывает, как часто по сравнению с продавцами встречаются библиотекари. Как выясняется, продавцов среди населения в 75 раз больше, чем библиотекарей[69].
Если в числе ваших мыслительных инструментов будет правило Байеса, вы сможете заменить этот алгоритм более точным. Чтобы воспользоваться исправлением или обновлением Байеса, вам необходимо присвоить вероятность существующей гипотезе или убеждению, а также отметить частотность, которая будет отражать эту вероятность. Сталкиваясь с новыми доказательствами, вы пытаетесь определить, насколько эта новая информация повлияет на вашу уверенность.
В приведенном выше случае вы бы сначала оценили соотношение библиотекарей и продавцов, а затем скорректировали эту оценку в зависимости от темперамента человека.
В каждом отдельном случае вам необходимо осознать искажение, сделать паузу и заметить, что вы находитесь в ситуации, провоцирующей искажения. Затем сформировать и выполнить альтернативный алгоритм. Вам необходимо добиться, чтобы та же вводная информация запускала в будущем другой алгоритм. Когда вы избавитесь от искажений определенного типа в нескольких разных ситуациях, более рациональный алгоритм станет вашей привычной реакцией. Вы научитесь рассуждать более рационально и постепенно перестроите свое мировоззрение так, чтобы оно лучше отражало действительность.
Вы должны выработать привычку замечать индикаторы ошибочного мышления и убеждений. Растерянность, удивление и отсутствие ясности по определенным вопросам должны стать тревожными звоночками, побуждающими к дальнейшему расследованию. Прежде чем формировать важные взгляды, подумайте, почему ваши первоначальные суждения могут оказаться ошибочными.
Было установлено, что, всего лишь добавив к заданному алгоритму напоминание «рассмотри противоположную точку зрения», можно искоренить зацикленность, излишнюю уверенность и эффект знания задним числом[70]. Некоторые искажения можно смягчить либо устранить, если найти внешнюю фактическую информацию. Поэтому используйте любую возможность дистанцироваться, а также объективными способами проверить ход своих рассуждений и убеждения, чтобы избавиться от как можно большего числа искажений в своем уравнении.
Кто, зная много, держит себя, как не знающий ничего, тот – нравственный муж.
Кто, не зная ничего, держит себя, как знающий много, тот болен.
Кто болеет телесною болезнью, тот еще не (есть) действительно больной.
Святой муж никогда не болеет, ибо он не знает болезни, хотя болеет (телом)[71].
Понимание мотивационного искажения
Никто специально не отбирал людей, чтобы они обрабатывали информацию, хранили или изучали ее, обращали на нее внимание, да и вообще думали.
Люди, которые узнали об искажениях, а также методах борьбы с ними, часто считают, что способны критически, свободно и рационально мыслить. Эти люди часто пользуются методами исключения искажений, которые мы рассмотрели, попытавшись более ясно увидеть мир. К слову, в правильных обстоятельствах эти методы могут быть эффективны. Но мне открылась неочевидная истина: наличие навыков критического мышления не спасает от сильно искаженного восприятия.
Большинство людей признают необходимость критического мышления. Даже в большинстве школ и университетов стараются научить этим навыкам. Но они кое-чего не учитывают. Обучение навыкам критического мышления вряд ли заставит человека мыслить непредвзято, скорее, даст ему возможность аргументированно возражать против идей, которые он не хочет принимать. Инструменты рациональности идентичны инструментам рационализации.
Если вы хотите избавиться от искаженных алгоритмов, необходимо понимать глубинные принципы, лежащие в их основе. Многие наши ошибочные суждения, в том числе и некоторые из упомянутых выше, порождены простой истиной: наш разум был создан не для того, чтобы понимать, запоминать или идеально точно предсказывать сложные современные явления. Все эти цели не важны с биологической точки зрения. Однако некоторые наши искажения напрямую связаны с биологическим давлением – с точки зрения генов было выгодно, чтобы мы систематически неверно воспринимали реальность[72].
Самые пагубные искажения имеют одну общую черту: они проистекают из желаний. Я называю их мотивационными искажениями. Мы хотим выработать точное представление о реальности, но это стремление к истинному пониманию незаметно подавляется другими мотивами.
В подобных случаях мы можем модифицировать свой образ когнитивного алгоритма и включить в него ту роль, которую в нем играет мотивация или желание.
Желания присутствуют всегда, но мы не показываем их на диаграмме, когда они соответствуют нашим конкретным целям. В таком случае это ясные рассуждения. В диаграмме такого типа, как на рисунке, мы видим, что желание не соотнесено с целью мыслить ясно.
Многие наши желания или побуждения связаны с миром и нашим взглядом на него. Мы хотим, чтобы мир имел для нас смысл, поэтому упрощаем его и принимаем решения на основе поверхностных симуляций, у которых обычно мало общего с действительностью (подмена атрибутов