Алгоритмы для жизни. Простые способы принимать верные решения - Том Гриффитс

Можно подумать, стоит нам узнать, что нечто исчислимо (не важно, занимает это исчисление 10 или 20 секунд), как мы тут же решаем, что это дело инженеров, а не философов. Но это заключение не было бы столь очевидным, если бы речь шла о выборе между 10 и 101010 секундами! И в самом деле, в теории сложности вычислений количественные интервалы, о которых мы так печемся, обычно настолько широки, что приходится считать их еще и качественными интервалами. Задумайтесь, к примеру, в чем разница: прочесть 400-страничную книгу или читать каждую такую книгу, написать тысячезначное число или досчитать до этого числа.

Информатика дает нам возможность разбить на подпункты общую сложность оценки всех возможных вариантов социального обеспечения в случаях, подобных перелому голени.

Когда нам нужно обосновать необходимость, к примеру, реформы национальной системы здравоохранения (эта огромная махина сложно поддается пониманию), наши политические лидеры, как правило, предлагают две вещи: тщательно отобранные личные примеры из жизни и совокупную статистическую сводку. Примеры из жизни, конечно, яркие и увлекательные, но абсолютно нерепрезентативные. Практически любой законодательный акт – не важно, насколько он компетентный или бестолковый, – всегда с кем-то сработает лучше, а с кем-то хуже, так что выбранные истории не отражают реальных перспектив для расширенного набора параметров. Совокупная же статистика, наоборот, всеобъемлющая, но неубедительная. Мы могли бы, к примеру, узнать только, сократились ли средние страховые взносы по стране, но не то, как это изменение сработало на более детальном уровне: они могли снизиться у большинства, но, как в случае с Омеласом, некие группы населения могут испытывать финансовые затруднения – студенты, жители Аляски или беременные женщины. Статистика всегда рассказывает нам лишь часть истории, оставляя за кадром исключения из общей картины. И зачастую мы даже не знаем, какая статистика нам нужна.

Поскольку ни всеохватывающая статистика, ни любимые истории политиков не могут помочь нам продраться сквозь дебри тысяч страниц предлагаемого законодательства, у ученого-компьютерщика, знакомого с методом Монте-Карло, будет только один ответ: выборка. Детальное изучение случайной выборки может стать наиболее эффективным средством в том случае, когда нужно обосновать нечто слишком сложное, чтобы быть охваченным целиком. Когда речь идет о решении проблемы, чрезвычайно трудно поддающейся контролю, настолько тернистой и запутанной, что с ней невозможно справиться за раз (будь то пасьянс, расщепление атома, проверка простоты чисел или общественная политика), выборка предлагает самый простой и самый лучший способ справиться с трудностями.

Мы можем наблюдать данный подход в работе благотворительного фонда GiveDirectly, который занимается распределением безусловных денежных переводов людям, живущим в условиях крайней нищеты в Кении и Уганде. Фонд привлек внимание к переосмыслению традиционной благотворительной деятельности на нескольких уровнях: не только в своей необычной миссии, но и в уровне прозрачности и отчетности на протяжении всего процесса. И последний элемент статус-кво, которому фонд бросает вызов, – истории успеха.

«Если вы регулярно заходите на наш сайт, блог или страничку в Facebook, – говорит ассистент фонда Ребекка Ланге, – то вы, вероятно, заметили кое-что, что вам нечасто доводится видеть: истории и фотографии наших подопечных». И дело не в том, что другие благотворительные фонды сами сочиняют свои красивые истории. Скорее, сам факт того, что они были нарочно отобраны, чтобы продемонстрировать успехи фонда, заставляет усомниться, сколько полезной информации можно из этих историй почерпнуть. Так что фонд GiveDirectly решил преобразить и эту сторону традиционной благотворительной деятельности.

Каждую среду команда GiveDirectly случайным образом выбирает одного из получателей денежных средств, проводит интервью с ним и дословно его публикует. Для примера, вот одно из первых таких интервью с женщиной по имени Мэри, которая потратила полученные деньги на жестяную крышу^[32]: