Я был очень воодушевлен концепцией «ошибки хиндсайта», которая, как мне казалось, имела невероятно важное значение и для области менеджмента. Одной из сложнейших задач, которую приходилось решать руководителям компаний, состояла в том, чтобы убедить своих менеджеров в необходимости браться за рискованные проекты, если предвидится достаточно высокая прибыль. Со своей стороны менеджеры беспокоились, и на то были причины, что в случае, если проект провалится, именно на них ляжет ответственность за правильно или неправильно принятое решение. Ошибка хиндсайта в этой ситуации значительно усугубляет положение, потому что руководитель компании будет неправильно полагать, что вне зависимости от причины провала этот исход нужно было предвидеть заранее. Кроме того, из-за эффекта суждения задним числом он будет думать, что изначально считал этот проект слишком рискованным. Такое искажение суждения особенно вредно еще и тем, что мы всегда замечаем его у других, но не у себя.

Барух предложил мне почитать работы своих консультантов, полагая, что я найду в них много интересного. На следующий же день, вернувшись в офис в Рочестере, я направился в библиотеку. Раньше я все время проводил в отделе экономической литературы, теперь же оказался в незнакомой мне части библиотеки. Я начал с чтения статьи в журнале «Сайенс»: краткого описания содержания книги «Суждение в условиях неопределенности: эвристика и систематические ошибки». На тот момент я не очень хорошо понимал, что такое эвристика, но оказалось, что это модный термин, обозначающий алгоритм решения задачи. В процессе чтения мое сердце начало биться, как на последних минутах финальной игры чемпионата. Мне потребовалось всего 30 минут, чтобы прочитать статью от начала до конца, но моя жизнь после этого перевернулась.

Главная идея, описываемая в статье, была простой и красивой. Время и мыслительные возможности человека ограничены. В результате человек использует простой способ решения задачи – эвристический, – чтобы сделать определенное суждение. Возьмем, к примеру, «доступность». Допустим, я спрашиваю вас, является ли имя Друв распространенным. Вы ответите «нет», если только не живете в Индии, где это имя очень часто встречается. Учитывая, что Индия – одна из самых густонаселенных стран мира, в мировом масштабе имя Друв оказывается довольно распространенным. Чтобы решить, насколько распространен тот или иной феномен, мы обычно спрашиваем себя, как часто нам самим приходилось с ним встречаться. Это отличный способ поиска ответа на поставленный вопрос. В зависимости от того, насколько легко вам будет припомнить людей с определенным именем среди тех, кто вас окружает в повседневной жизни, вы сможете сделать вывод о распространенности этого имени. Однако такой способ не работает в тех случаях, когда действительная частота повторения какого-либо события не соответствует той, которую вы можете наблюдать в своей повседневной жизни (как в случае с именем Друв). Так можно проиллюстрировать основную идею той статьи. Когда я читал об этом, мои руки дрожали: этот эвристический способ мышления был причиной того, что человек совершает предсказуемые ошибки. Об этом говорил и заголовок статьи: «Эвристика и искажения». Концепция предсказуемых ошибок подходила для описания моих на тот момент еще совсем разрозненных идей.

Предшественником Канемана и Тверски был Герберт Саймон, научный эрудит, который большую часть своей профессиональной жизни провел в Университете Карнеги Меллон. Саймон прославился в ряде направлений социальных наук, включая экономику, политологию, исследования искусственного интеллекта и теорию организации, но к теме этой книги относятся его работы об «ограниченной рациональности», написанные задолго до того, как в этой области стали работать также Канеман и Тверски. Заявив, что человек обладает ограниченной рациональностью, Саймон имел в виду ограниченные способности человека решать сложные задачи, что является очевидной истиной. И, хотя он и получил Нобелевскую премию по экономике, я думаю, что, к сожалению, его работа мало повлияла на экономику как профессиональную область.[8] На мой взгляд, многие экономисты игнорировали Саймона потому, что было довольно просто отмахнуться от ограниченной рациональности как от «верной, но малозначимой» концепции. Их вполне устраивало то, что существующие модели были недостаточно точными и что прогнозы, выстраиваемые на этих моделях, содержали ошибки. В статистических моделях, используемых экономистами, эта проблема решается тем, что в уравнение включается так называемая «погрешность» расчетов. Предположим, вы хотите предсказать рост ребенка, когда он станет взрослым, опираясь на данные о росте обоих его родителей в качестве параметров для прогноза. Такая модель прекрасно справится с задачей, поскольку у высоких родителей, как правило, высокие дети, но эта модель не даст точного прогноза, что и покажет погрешность вычисления. И пока ошибки будут случайными – т. е. результаты прогноза на основе этой модели будут показывать слишком высокий или слишком низкий рост с одинаковой частотой – все в порядке. Эти ошибки друг друга ликвидируют. Так экономисты рассуждают, убеждая, что ошибки, возникающие в результате ограниченной рациональности, можно спокойно игнорировать. Назад, к полностью рациональной модели!

Канеман и Тверски изо всех сил пытались привлечь внимание к тому, что эти ошибки не случайны. Спросите, что случается чаще в США – смерть от огнестрельного оружия в результате убийства или самоубийства, и большинство людей вам ответят, что в результате убийства, но на самом деле число смертей от самоубийств с применением оружия почти в два раза выше, чем в случае с убийствами.[9] Это предсказуемая ошибка. Даже если опросить много людей, ошибки прогноза не компенсируют друг друга до нуля. Хотя я и не оценил этого в полной мере тогда, но выводы Канемана и Тверски позволили мне продвинуться чуть дальше, так что я оказался всего в шаге от того, чтобы превратить мой Список в часть серьезного исследования. Каждый пример из моего Списка был иллюстрацией систематического искажения суждения.

У этих примеров было и еще одно важное свойство. В каждом случае экономическая теория давала очень специфический прогноз по какому-то ключевому фактору – например, наличие орешков кешью или сумма, уплаченная за билеты на баскетбольный матч, – который (фактор) теоретически не должен был оказывать влияния на принимаемые решения. Все эти факторы были предположительно малозначимы, т. е. ПМФ. Впоследствии были проведены многие исследования в области поведенческой экономики, чтобы показать, какие из ПМФ на самом деле имели большое значение для прогнозирования модели поведения; часто эти работы опирались на те самые систематические искажения, о которых Тверски и Канеман писали в 1974 году.[10] Сейчас это уже очень длинный список, гораздо длиннее того, что я когда-то записал на доске много лет назад.

Я провел несколько волнительных часов за чтением всего, что Канеман и Тверски написали вместе, и, когда вышел из библиотеки, голова у меня шла кру́гом.

После того дня в библиотеке я позвонил Фишхофу, чтобы поблагодарить его. Он сказал, что Канеман и Тверски работают над новым проектом, который посвящен процессу принятия решений, и что это должно меня заинтересовать. По словам Фишхофа, копия текста по этому проекту могла быть у Говарда Кунройтера, профессора из Уортона. Я позвонил Говарду и попал в цель. У него был черновик, и он мог прислать мне копию.

Текст, озаглавленный на тот момент «Теория ценности», был испещрен комментариями Говарда, записанными на полях. Это была ранняя версия доклада, который в 2002 году принес Дэнни Нобелевскую премию (Амос разделил бы с ним эту награду, будь он жив). Через некоторое время авторы изменили название на «Теория перспектив».[11] Оказалось, что эта работа соответствовала моему Списку даже больше, чем книга об эвристике и искажениях. Две идеи сразу же привлекли мое внимание: организующий принцип и простой график.