Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса

Повторим (повторение необходимо, потому что интеллектуалы склонны забывать эту истину): отсутствие доказательств того, что катастрофа грядет, еще не означает, что мы доказали, будто катастрофы не будет. Из этой простой истины следует вот что: тот, кто антихрупок, не черпает хорошие новости из прошлого, а тот, кто хрупок, не хочет слышать ни о чем плохом.

Представьте себе, что вы поехали в Мексику с ноутбуком и пытаетесь понять, насколько в среднем обеспечено местное население, по разговорам со случайными встречными. Минус в том, что без учета магната Карлоса Слима данных у вас будет маловато. Если взять все сто с лишним миллионов мексиканцев, Слим окажется (по моим прикидкам) богаче, чем от семидесяти до девяноста миллионов жителей этой страны, вместе взятых. Значит, вы можете опросить пятьдесят миллионов человек, но до тех пор, пока не случится «редкое событие» и вы не повстречаете Слима, ваши данные не имеют ценности, так как вы недооцениваете общее благосостояние страны.

Вспомним рисунки 6 и 7, иллюстрирующие отдачу от проб и ошибок. Занимаясь прилаживанием, вы терпите много мелких неудач, а потом натыкаетесь на что-то по-настоящему важное. Извне этот метод кажется неприглядным – он скрывает свои преимущества, а не свои недостатки.

Когда имеешь дело с антихрупкостью (позитивная асимметрия или бизнес, связанный с позитивным Черным лебедем), с таким ее видом, как антихрупкость проб и ошибок, список достижений побуждает нас недооценить средний результат в долгосрочном плане; он скрывает преимущества, а не недостатки.

(Тот, кто хочет знать, как этот принцип выглядит на графике, найдет его в Приложении I.)

Не будем забывать: наша задача – «не быть индюшкой». Суть в том, что длинный список всего, что случилось с индюшкой, побуждает нас думать, что неблагоприятных событий было мало — просто потому, что редкие события редки, то есть случались в прошлом нечасто, а если учесть, что редкое событие почти всегда негативно, картина возникает более оптимистическая, чем в реальности. Здесь, однако, мы имеем дело с зеркальным отражением этого принципа, с обратной ситуацией. Когда асимметрия позитивна, то есть когда мы говорим об антихрупкости, позитивно как раз «невидимое». А «эмпирические данные» не учитывают позитивные события, поэтому мы недооцениваем итоговую выгоду.

Что касается классической проблемы индюшки, правило таково:

В случае хрупкости (негативная асимметрия, проблема индюшки) список достижений побуждает нас переоценить средний результат в долгосрочном плане; он будет скрывать недостатки и выпячивать преимущества.

Учет последствий делает жизнь проще. Но стандартная методология не берет в расчет асимметрию, и почти каждый, кто изучал обычную статистику, не слишком углубляясь в этот предмет (просто для того, чтобы создавать социологические теории или учить студентов), поймет проблему индюшки неверно. У меня есть простое правило: от гарвардских преподавателей не следует ожидать той глубины понимания, которую демонстрируют таксисты или люди, не знакомые с законсервированной логикой (это эвристическое правило, оно не обязательно верно, но оно работает; я придумал его, когда Гарвардская школа бизнеса приняла с распростертыми объятиями хрупкодела Роберта К. Мертона).