предсказаний противоречат повседневному впечатлению клиницистов о
качестве их собственных суждений. Практикующие психологи во время
каждой терапевтической встречи неоднократно переживают наития: как
пациент отреагирует на вмешательство или что произойдет в следующий
момент. Многие из этих наитий подтверждаются, тем самым «доказывая»
существование клинического профессионализма.
Проблема в том, что верные суждения включают краткосрочные
прогнозы в контексте терапевтического опроса — умение,
которое
терапевты оттачивают годами. Непосильной задачей для них оказывается
долгосрочный прогноз на будущее для конкретного пациента (с этим
неважно справляются даже формулы). Вдобавок у клиницистов нет
практической
возможности
приобрести
навык
долгосрочного
прогнозирования — слишком много лет требуется для обратной связи, для
получения подтверждения своим гипотезам. Граница между тем, что
психологи могут делать хорошо, и тем, чего они не могут, довольно
размыта и не всегда заметна им самим. Они знают о собственном
профессионализме, но редко догадываются, где заканчивается граница их
умений. Поэтому стоит ли удивляться,
если опытному терапевту
представляется абсурдной идея о том, что механическая комбинация
нескольких переменных дает лучшие результаты, чем утонченная
сложность человеческого суждения?
Дискуссии по поводу достоинств и недостатков клинического и
статистического методов прогнозирования всегда имели моральную
подоплеку. Статистический метод, как пишет Мил, подвергался критике со
стороны опытных клиницистов как «механический, сухой, атомистичный,
отрывочный, искусственный, не связанный с реальностью, ущербный,
произвольный, мертвый, педантичный, бессистемный, надуманный,
банальный, косный, поверхностный, выхолощенный, псевдонаучный,
ограниченный и слепой». С
другой стороны, клинический метод
восхвалялся его сторонниками как «динамичный, всеобъемлющий,
глубокий, целостный, тонкий, гибкий, системный, чувствительный,
сложный, продуманный, практический, истинный, живой, толковый,
естественный и близкий к жизни».
Нам всем понятно такое отношение. Когда человек соперничает с
машиной,
будь то Джон Генри, долбящий гору быстрее парового молота,
или Гарри Каспаров, играющий шахматную партию против компьютера,
мы неизменно сочувствуем человеку. Антипатия к алгоритмам, которые
принимают решения, касающиеся людей, коренится в стойком убеждении,
что многие предпочтут естественное синтетическому или искусственному.
Если спросить людей, какое яблоко они выберут — деревенское или с
наклейкой из супермаркета, большинство проголосует за «натуральное»,
хотя бы их заранее предупредили, что оба плода одинаковы по вкусу, в
равной степени питательны и экологически чисты.
Даже производители
пива обнаружили, что можно увеличить продажи, написав на этикетке
«только натуральное сырье» и «без консервантов».
Упорное сопротивление демистификации профессиональных умений
ярко проявилось в реакции европейских виноделов на формулу
Ашенфельтера. Формула, казалось бы, стала ответом на молитвы гурманов;
можно было ожидать, что те будут благодарны за шанс с точностью
определять, какие вина будут хорошими, а какие нет. Однако все вышло
иначе. Отзывы французских виноделов, по словам обозревателей New York
Times, были «либо агрессивными, либо истерическими». Ашенфельтер
отмечает, что один ценитель бордо назвал его открытие «смехотворным и
нелепым», а другой проворчал: «Это
как судить о фильмах, не посмотрев
их».
Предубеждения против алгоритма усиливаются, когда решения имеют
важные последствия.
«Я не знаю, как побороть тот ужас, — пишет Мил, — который
испытывают некоторые клиницисты, когда излечимому, по их мнению,
больному отказывают в терапии потому, что „сухая, искусственная“
формула причисляет его к другой группе». Отвечая оппонентам, Мил и его
сторонники воззвали к этике — заявили, что неэтично полагаться на
интуитивные суждения в важных решениях,
если имеющийся алгоритм
сделает меньше ошибок. Аргумент веский, но против него вырастает стена
психологической реальности: для многих людей важна причина ошибки.
Рассказ о ребенке, погибшем из-за ошибки алгоритма, вызывает большее
негодование, чем если бы виноват был человек; разница в эмоциональном
накале быстро формирует моральное предпочтение.
К счастью, враждебное отношение к алгоритмам, вероятно, будет
ослабевать по мере увеличения их роли в повседневной жизни. Когда мы
ищем книги или музыку, рекомендации специальных программ нам только
помогают. Мы принимаем как должное, что решения о размерах
кредитования обходятся без человеческого контроля. Нам все чаще
приходится следовать советам в виде простых алгоритмов (например,
коэффициент соотношения «хорошего» и «плохого» холестерина в
организме). Сейчас публика куда лучше понимает, что в спортивном мире в
некоторых критических случаях
лучше полагаться на формулу, чем на
решение человека, — например, сколько следует заплатить за нового
игрока профессиональной спортивной команды и так далее. С удлинением
списка задач, выполняемых алгоритмами, люди, возможно, начнут
спокойнее реагировать на результаты, описанные Милом в его
«подрывающей основы книжечке».
Do'stlaringiz bilan baham: 
