Всего за 479 руб. Купить полную версию
Лучшим решением станет доработка модели с течением времени – ежедневный ввод информации о том, что я купила и приготовила, и какой отклик от каждого члена семьи получила. Я смогу также задавать те или иные параметры и ограничения. Я могу ограничить по сезону фрукты и овощи, зато раздать определенное количество печенья «Поп-тартс», чтобы предотвратить открытый бунт. Можно ввести и другие параметры, запомнить, кто больше любит мясо, кто – хлеб и пасту, кто пьет много молока, а кто настаивает, чтобы любой предмет на его тарелке можно было намазать нутеллой.
Если бы я посвятила все свое время этой работе, то за несколько месяцев могла бы получить весьма неплохую модель. Я бы превратила систему приготовления еды, хранящуюся в моей голове, – мою неформальную внутреннюю модель – в формальную внешнюю. В этой модели я бы вынесла наружу, во внешний мир, свои знания и умения. Я бы построила автоматическую версию себя, которой могли бы воспользоваться другие люди даже в мое отсутствие.
Однако в ней всегда бы были ошибки, потому что любые модели всегда представляют собой упрощения. Ни одна модель не может включить в себя всю сложность мира или нюансы человеческого общения. Какая-то важная информация неизбежно оказывается упущенной. Возможно, я бы забыла сообщить своей модели о том, что правило запрета на фастфуд менее строго соблюдается в дни рождения или что сырая морковка пользуется большей популярностью, чем вареная.
Чтобы создать модель, таким образом, мы делаем выбор и решаем, что достаточно важно для включения в нее. Мы упрощаем мир до его игрушечной версии, которая может быть легко понята и из которой мы можем извлечь важные факты и действия. Мы ожидаем от модели выполнения только одной работы и заранее смиряемся с тем, что иногда она будет работать бестолково, с огромными пробелами.
Иногда пробелы не имеют значения. Когда мы запрашиваем у Google Maps маршрут, программа моделирует мир как набор улиц, туннелей и мостов. Она игнорирует здания, потому что те не имеют отношения к задаче. Когда авиационное программное обеспечение управляет самолетом, оно моделирует ветер, скорость самолета и посадочную полосу внизу, но игнорирует улицы, туннели, здания и людей.
Пробелы модели отражают суждения и приоритеты ее создателей. И хотя выбор при составлении Google Maps и авиационного программного обеспечения кажется очевидным, в других случаях он гораздо более проблематичен. Если мы вернемся к примеру вашингтонских школ, их модель подсчета увеличения коэффициента знаний учеников оценивает учителей по большей части на основе данных тестов учеников, игнорируя такие факторы, как вовлеченность учителя в процесс, его работу над определенными навыками, классное руководство и помощь ученикам в их личных и семейных проблемах. Она слишком проста и жертвует точностью и охватом во имя эффективности. При этом, с точки зрения администраторов, она предоставляет эффективное орудие для выявления сотен якобы негодных учителей – даже если существует риск неверной интерпретации профессионализма некоторых из них.
Здесь мы видим, что модели, несмотря на их кажущуюся непредвзятость, отражают заложенные в них цели и идеологию. Когда я исключала возможность поедания печенья за каждым приемом пищи, я переносила свою идеологию на модель еды. Это то, что все мы делаем машинально, не задумываясь. Наши собственные ценности и желания влияют на наш выбор, от данных, которые мы предпочитаем собирать, до вопросов, которые мы задаем. Модели – это мнения, заключенные в математическую форму.
Работает модель или нет – это также вопрос субъективный. В конце концов, ключевой компонент каждой модели, как формальной, так и неформальной, – это ее критерий успеха. Это важный пункт, к которому мы вернемся, когда будем исследовать темный мир ОМП. В каждом случае мы должны спросить не только о том, кто разработал модель, но также чего именно он пытался достичь. Если правительство Северной Кореи возьмется, например, построить модель для моих семейных ужинов, то эта модель, вероятно, будет оптимизирована таким образом, чтобы держать нас чуть выше порога полного истощения, минимизируя при этом затраты и число доступных ингредиентов. Понятно, что наши личные предпочтения при этом будут значить мало или вообще ничего. С другой стороны, если бы эту модель составляли мои дети, то критерием ее успешности стало бы мороженое на завтрак, обед и ужин. Моя собственная модель пытается объединить северокорейское управление ресурсами и благополучие моих детей, а также мои собственные представления о здоровье, удобстве, разнообразии и экологичности. В результате она оказывается более сложной, но все еще отражает мою личную реальность. А модель, построенная в соответствии с сегодняшним днем, завтра будет работать еще хуже. Если ее постоянно не обновлять, она застынет и устареет. Цены меняются, предпочтения растущих детей тоже. Модель, построенная для шестилетки, не сработает для подростка.
То же самое верно и для внутренних моделей. Вы часто можете видеть, как возникают проблемы у дедушек и бабушек, которые навещают давно не виденную ими внучку. Во время предыдущего визита они собрали информацию о том, что она знает и умеет, что вызывает у нее смех, какие телепередачи она любит, – и (подсознательно) построили модель под эту конкретную четырехлетнюю девочку. Однако во время следующей встречи через год они могут столкнуться с неловкой ситуацией из-за того, что их модель устарела. Например, ей больше не нравится Паровозик Томас. Потребуется время, чтобы собрать новую информацию о внучке и перенастроить модель.
Это не означает, что хорошие модели не могут быть простыми. Некоторые очень эффективные модели основываются на единственной переменной. Самая распространенная модель по обнаружению пожара в доме или офисе, например, учитывает единственный, зато непосредственно имеющий отношение к проблеме фактор – наличие дыма. Обычно этого достаточно. Но создатели моделей сталкиваются с проблемами – или сталкивают нас с этими проблемами, – когда они проецируют такие простые модели, как пожарная сигнализация, на людей.
Расизм на индивидуальном уровне может рассматриваться как предиктивная модель, распространившаяся в сознании миллиардов людей по всему миру. Она основана на ошибочной, неполной или обобщенной информации. Информация, основанная на опыте или рассказах других людей, указывает на то, что определенные люди плохо себя ведут. Это приводит к упрощенному предсказанию, что все люди той или иной расы будут вести себя таким же образом.
Нет нужды говорить, что расисты не тратят время на то, чтобы собрать надежную информацию и протестировать свои искаженные модели. Как только их модель превращается в убеждение, она становится прошивкой мозга. Она генерирует допущения, однако редко их тестирует, вместо этого подыскивая информацию, которая, как кажется расисту, их подтверждает и подпитывает. Вследствие этого расизм представляется самой неряшливой из предиктивных моделей. Он основан на небрежном сборе информации и ложных корреляциях, он усилен институциональным неравенством и загрязнен предвзятостью подтверждения. Но как это ни странно, расизм действует так же, как многие из видов оружия математического поражения, которые я буду описывать в этой книге.
В 1997 году афроамериканец Дуэйн Бак, признанный виновным в убийстве двух человек, предстал перед судьей округа Харрис, штат Техас. Судья должен был решить, приговорить преступника к смерти или к пожизненному заключению (во втором случае оставалась теоретическая возможность условно-досрочного освобождения). Прокурор настаивал на смертном приговоре, утверждая, что, если Бак когда-нибудь выйдет на свободу, он может убить снова. Адвокат Бака, со своей стороны, пригласил эксперта-психолога Уолтера Кихано, специалиста по рецидивам среди бывших заключенных. В ходе перекрестного допроса Кихано упомянул расовую принадлежность Бака, и прокурор тут же уцепилась за это: