Алексей Турчин - Российская Академия Наук

Подобные уровни ошибок были обнаружены и у экспертов. Hynes и Vanmarke (1976) опросили семь всемирно известных геотехников на предмет высоты дамбы, которая вызовет разрушение фундамента из глинистых пород, и попросили оценить интервал 50% уверенности вокруг этой оценки. Оказалось, что ни один из предложенных интервалов не включал в себя правильную высоту. Christensen-Szalanski и Bushyhead (1981) опросили группу врачей на предмет вероятности пневмонии у 1531 пациента с кашлем. В наиболее точно указанном интервале уверенности с заявленной достоверностью в 88%, доля пациентов, действительно имевших пневмонию, была менее 20%.

Lichtenstein (1982) производит обзор 14 исследований на основании 34 экспериментов выполненных 23 исследователями, изучавшими особенности оценки достоверности собственных выводов людьми. Из них следовал мощнейший вывод о том, что люди всегда сверхуверены. В современных исследованиях на сверхуверенность уже не обращают внимания; но она продолжает попутно проявляться в почти каждом эксперименте, где субъектам позволяется давать оценки максимальных вероятностей.

Сверхуверенность в большой мере проявляется в сфере планирования, где она известна как ошибочность планирования. Buehler (1994) попросил студентов-психологов предсказать важный параметр – время сдачи их дипломных работ. Исследователи подождали, когда студенты приблизились к концу своих годичных проектов и затем попросили их реалистично оценить, когда они сдадут свои работы, а также, когда они сдадут свои работы, если всё пойдёт «так плохо, как только может». В среднем, студентам потребовалось 55 дней, чтобы завершить свои дипломы, на 22 дня больше, чем они ожидали, и на 7 дней больше, чем они ожидали в худшем случае.

Buehler (1995) опросил студентов о времени, к которому студенты на 50% уверены, на 75% уверены и на 99% уверены, что они закончат свои академические проекты. Только 13% участников закончили свои дипломы к моменту, которому приписывали 50% вероятность, только 19% закончили к моменту 75% оценки и 45% закончили к 99% уровню. Buehler et. al. (2002) пишет «результаты выхода на уровень 99% достоверности особенно впечатляющи. Даже когда их попросили сделать наиболее консервативное предсказание, в отношении которого они чувствовали абсолютную уверенность, что его достигнут, всё равно уверенность студентов в их временных оценках намного превосходила их реальные результаты»». Конец цитаты.

Итак, есть серьёзные основания считать, что мы должны крайне расширить границы уверенности в отношении вероятностей глобальных рисков, чтобы искомая величина попала внутрь заданного интервала.

Обозначим величиной N степень расширения интервала уверенности для некой величины A следующим образом: (A/N; A*N). Например, если мы оценивали нечто в 10%, и N=3, то интервал будет (3%; 30%). Каково должно быть N для глобальных рисков, пока сказать трудно, но мне кажется разумным выбрать N=10. В этом случае, мы с одной стороны, получаем очень широкие интервалы уверенности, в которые искомая величина, скорее всего, попадёт, а с другой стороны, эти интервалы будут различны для различных величин.

Другой способ определения N – изучить среднюю ошибку, даваемую экспертами в их оценках и ввести такую поправку, которая бы покрывала обычную ошибочность мнений. То, что в проектах ядерного реактора и космического челнока реальное значение N было между 40 и 100, говорит о том, что, возможно, мы слишком оптимистичны, когда принимаем его равным 10. Вопрос этот нуждается в дальнейшем изучении. Это обобщение не снижает ценности таких вычислений, поскольку разница между некоторыми рисками может оказаться в несколько порядков. А для принятия решения о важности противостоянии той или иной опасности нам нужно знать порядок величины риска, а не риск с точностью до второй цифры после запятой, как это можно и нужно в страховании и финансовых рисках.

Итак, мы предполагаем, что вероятность глобальных катастроф можно оценить в лучшем случае с точностью до порядка, причём точность такой оценки будет плюс-минус порядок, и что такого уровня оценки достаточно, чтобы определить необходимость дальнейшего внимательного исследования и мониторинга той или иной проблемы. (Очевидно, что по мере того, как проблема будет приближаться к нам по времени и конкретизироваться, мы сможем получить более точные оценки в некоторых конкретных случаях, особенно в легко формализуемых задачах типа пролёта астероидов и последствий ядерной войны). Похожими примерами шкал риска являются Туринская и Палермская шкалы риска астероидов.