Тут кроется и еще одна трудность. Наши умы нечувствительны к нелинейному, экспоненциальному росту. Это неудивительно, ведь в повседневной жизни мы его не наблюдаем. Между тем именно он лежит в основе сложных процентов да и всей экономики в целом.
Психолог Даниэль Канеман[3] получил Нобелевскую премию за то, что открыл два типа мышления. Первое – быстрое, спонтанное, второе – логическое, осознанное. Чтобы решить задачу про ракетку или представить рост по экспоненте, нужно включить медленное мышление. Но это куда затратнее с точки зрения ресурсов мозга – и наш ум часто идет коротким, неверным путем.
«Коварная» теория вероятности
Вспомним задачку про аэропорт. Почему большинство полагает, что аэропорт закрыт по причине нелетной погоды, хотя такой ответ менее вероятен? Потому что он детализирован, а наш ум всегда предпочитает конкретные случаи абстрактным положениям, любит связывать одни детали с другими, интересоваться подробностями. Это, вообще говоря, неплохо, просто иногда никак не связано с реальным положением вещей (скажем, мы различаем на небе созвездия, а между тем звезды разбросаны в космосе случайным образом).
Летом 1913 года в одном из казино Монте-Карло шарик в колесе 27 раз подряд выпал на черное поле. Многие игроки пытались поймать шанс и ставили на красное – тщетно. Такова ошибка игрока: вера в некий баланс судьбы. Однако речь идет о независимых друг от друга событиях: откуда шарику знать, сколько раз и на какое поле он ложился?
Мы судим о вероятности событий по множеству факторов, не имеющих отношения к реальности, и неизменно переоцениваем те, которые:
▶ легче приходят на ум (люди боятся торнадо куда больше, чем астмы, хотя последняя в 80 раз смертоноснее – но, увы, не столь фотогенична и потому редко попадает в новости);
▶ имеют антропогенную природу (ГМО кажется опаснее естественных токсинов);
▶ лежат вне нашего контроля (в пассажирском кресле самолета мы нервничаем больше, чем за рулем собственной машины, хотя риск автоаварий в разы выше риска авиакатастроф).
Даже если у нас на руках достаточно фактов, всегда возникает искушение подкорректировать вероятность. Некий ученый проводит трудоемкий эксперимент по испытанию нового лекарства и получает данные, противоречащие его гипотезе. Можно забросить исследование, а можно задаться вопросом: может, эффект есть, но он избирательный? Скажем, лекарство действует только на мужчин? Ну хорошо, только на белых мужчин? Гм, на белых мужчин, голосовавших за Трампа? В конце концов, «польза» лекарства обязательно будет доказана.