Думай медленно – предсказывай точно. Искусство и наука предвидеть опасность - Филип Тетлок, Дэн Гарднер (2015)

А теперь подумайте, что происходит, когда эта психология сталкивается с реальностью, которую так хорошо описывает Нассим Талеб.

По большей части в повседневной жизни мы имеем дело с событиями, которые, если изобразить их в виде графика, попадают в классическую гауссову кривую. Например, большинство мужчин попадают в рост между 155 и 185 см, намного меньшее количество бывает ростом ниже 150 и выше 2 метров, и есть совсем исключительные случаи роста меньше одного метра (самый короткий мужчина в истории был ростом чуть ниже 90 см) и больше 240 см (самый высокий мужчина в истории был ростом 272 см). Но не все можно изобразить с помощью гауссовой кривой — например, ей не поддается неравномерность распределения богатства в Соединенных Штатах. Давайте предположим, что среднее семейное состояние около 100 000$ и у 95 % семей состояния попадают в промежуток между 10 000 и 1 000 000$. Если бы богатство было распределено по классической гауссовой кривой, как на странице 247, мы бы практически никогда не сталкивались с семьями с состоянием более 10 миллионов долларов. А семьи с состоянием более 1 миллиарда долларов могли бы встречаться один раз из нескольких триллионов случаев. Но богатство не распределено нормально. Есть около пятисот людей с состоянием около 1 миллиарда долларов и еще горстка с состоянием более 10 миллиардов. Истинное распределение богатства — это утяжеленный хвост, который допускает гораздо более экстремальные числа. Настоящая вероятность того, что кто-то в США станет миллиардером, резко возрастает с одного из нескольких триллионов до приблизительно одного из семисот тысяч.

А теперь мы дошли до самой сложной для понимания части взглядов Талеба на мир. Он считает, что исторические вероятности — все возможные пути, по которым может пойти будущее, — распределяются как богатство, а не как рост. Это означает, что наш мир гораздо менее устойчив, чем предполагает большинство людей, и мы рискуем серьезно просчитаться.

Давайте вернемся к лету 1914 года. Первая мировая война вот-вот должна разразиться. Представьте себе, что один высший чин в британском Министерстве иностранных дел предполагает (неверно), что количество потерь во время войны до этой точки истории обычно распределялось вокруг среднего числа сто тысяч[219]. Соответственно, самый пессимистический его расчет — что эта война унесет один миллион жизней. И вот он встречается с прогнозистом, который утверждает, что Европа вот-вот вступит в войну, которая унесет десять миллионов жизней, а за ней последует еще одна война, которая унесет шестьдесят миллионов жизней. Политический деятель посчитает эту комбинацию катастроф исчезающе маловероятной — скажем, один шанс из нескольких миллионов — и отнесется к прогнозисту как к чокнутому. А что бы случилось, если бы политический деятель полагался на более реалистичный утяжеленный хвост распределения военных потерь? Он все равно бы счел прогноз маловероятным, но его вероятность превосходила бы вероятность предыдущего прогноза в тысячи раз[220]. Эффект можно было бы сравнить с ситуацией, в которой вы бы узнали, что ваши личные шансы выиграть в лотерею выросли с одного из пяти миллионов до одного из пятисот. Разве вы не побежали бы за билетами? А политический деятель в 1914 году, если бы он знал истинный риск огромных потерь во время войны, возможно, приложил бы гораздо больше усилий, чтобы предотвратить надвигающуюся катастрофу.