В курс обучения менеджеров в российской высшей школе, вне зависимости от направления подготовки, включается предмет «Разработка управленческих решений». Как легко догадаться из названия, в ходе его изучения будущие управленцы узнают, какие бывают решения, как их разрабатывать и реализовывать на практике, с помощью каких методов можно согласовать то или иное решение и как правильно его обосновать. По этому предмету издано множество учебников различной степени качества. Однако почти все из них объединяет один недостаток: их авторы делают упор на рационализации процессов разработки и принятия решений, несмотря на то что в ходе работы менеджер будет сталкиваться преимущественно с иррациональным поведением подчиненных, начальства, клиентов, агентов ближнего и дальнего окружения и, следовательно, иррациональностью принимаемых ими решений. Известно, что в повседневной жизни мозг заставляет нас делать глупости, а сами мы зачастую искаженно воспринимаем и транслируем информацию. Рациональное управление учитывает эти обстоятельства, а менеджер-профессионал стремится сгладить негативные их последствия. Остается вопрос: как сделать это правильно?
Когда экономисты хотят акцентировать внимание на том, что человек в ходе производства, распределения и потребления благ проявляет нерациональность, они употребляют понятие, характеризующее противоположную модель – Homo Economicus. Авторы книги «Nudge. Архитектура выбора», экономист Ричард Талер и юрист Касс Санстейн, прекрасно понимают теоретический, модельный характер Homo Economicus, ведь им довелось на практике разбираться с последствиями нерациональных решений в период преодоления ипотечного кризиса в США. Ричард Талер известен как специалист в области экономического поведения, консультант экс-президента Барака Обамы. Касс Санстейн в 2009-2012 гг. возглавлял пост администратора офиса в OIRA. В оригинале их совместная книга вышла еще в 2008 году, спустя некоторое время после ипотечного кризиса. Данный труд суммирует усилия двух исследователей в сфере поведения потребителей и представляет собой популярное изложение «теории подталкивания», или «либертарианского патернализма». Авторы так поясняют, казалось бы, противоречивый характер этого термина: «Применяя термин «либертарианский» вместе со словом «патернализм», мы просто-напросто подразумеваем сохранение свободы в буквальном значении этого выражения. Если человек хочет поступать по-своему, либертарианские патерналисты готовы помочь ему в этом. Они не намерены никого ограничивать в реализации своей свободы. Патерналистский аспект состоит в том, что архитекторы выбора наделяются полномочиями влиять на поведение людей с целью оздоровления, улучшения и продления жизни. Другими словами, мы выступаем за деликатные попытки со стороны коммерческих организаций и правительства подталкивать людей к выбору, который улучшит их жизнь. В нашем понимании, политика «патерналистская», если решение, принятое под ее влиянием, выгодно человеку, по его личному мнению». Под «архитектором выбора» авторами здесь понимается тот, кто косвенно влияет на решения других, и это справедливо, ведь, в конечном итоге, принять решение – значит сделать выбор между альтернативами.
Объясняя разницу между моделями поведения человека, исследователи в тексте используют два понятия – «эконы» и «гуманы». «Эконы» постоянно конкурируют друг с другом за ограниченные ресурсы, тщательно взвешивают принятие решений, действуют исключительно в собственных, эгоистических интересах, не упустят возможность извлечь выгоду, и всеми силами минимизируют ущерб. Словом, служат иллюстрацией к классическим позитивистским экономическим теориям. «Гуманы» представляют собой полную им противоположность: они избегают конкуренции, решения принимают спонтанно, предпочитая сотрудничать и делиться, о выгоде и ущербе если и задумываются, то просчитывают их неверно. Почему так происходит? Талер и Санстейн полагают, что причиной тому выступает наличие в человеческом мозге двух условных систем – автоматической и аналитической, которым соответствуют типы мышления – интуитивный и рациональный. Нетрудно понять, что «эконы» действуют исключительно рационально, а «гуманы» – на сто процентов интуитивны. В реальности при принятии решений человеком задействуются обе системы. Но возможно ли в принципе с помощью этих теоретических построений предугадать поведение человека и то, что он выберет? Исследователи положительно отвечают на этот вопрос, выделяя такие факторы принятия решений как использование приблизительных величин, необоснованный оптимизм, неприятие потерь, отклонение в сторону статус-кво и влияние социума.
Чтобы сделать выбор между альтернативами, человек их соизмеряет, однако эти измерения чаще всего неточны, приблизительны. Как же осуществляется это приближение? Талер и Санстейн со ссылкой на израильских ученых Амоса Тверски и Даниэла Канемана приводят три принципа формирования таких приближений, три «эвристики»: привязку, доступность и репрезентативность.
Привязка предполагает использование уже имеющихся знаний о другом объекте и последующую корректировку с учетом ситуации: «Допустим, нужно определить численность населения Милуоки, в двух часах езды на север от Чикаго, где мы живем. Не обладая особой информацией, предположим, что это крупнейший город штата Висконсин. С чего начать? Можно с того, что нам уже известно, то есть населения Чикаго. Это приблизительно 3 млн человек. Милуоки — большой город, но гораздо меньше Чикаго, может быть, в три раза, то есть пусть будет миллион. Теперь представьте, что такой же вопрос задан жителю Грин-Бея в Висконсине. Этот человек не знает ответа. Тем не менее ему известно, что население его родного города составляет примерно 100 тыс. и что Милуоки больше примерно в три раза. Таким образом, по подсчетам опрашиваемого, получится 300 тыс. человек».
Доступность связана с использованием имеющегося опыта и похожа на привязку, но используется чаще в оценке рисков. Люди используют её, исходя из знакомых прецедентов: «Если примеры сразу придут в голову, люди скорее встревожатся и испугаются. Хорошо известные риски, например связанные с терроризмом и последствиями 11 сентября, будут восприняты более серьезно. Те, что не на слуху, вроде загара или летней жары, люди могут проигнорировать. Информация об убийствах более доступна, чем о суицидах, поэтому все склоняются к ошибочному предположению, что таких смертей больше».
Репрезентативность чаще используется при решении задач, в отношении которых у человека сложился усвоенный стереотип: «При ответе на вопрос, с какой вероятностью А относится к категории Б, люди, а именно автоматическая система, руководствуются тем, насколько А соответствует образу или стереотипу Б. Иначе говоря, в какой мере А «репрезентативно» Б. Как и две другие эвристики, данная используется потому, что часто работает. Двухметровый афроамериканец с большей вероятностью окажется профессиональным баскетболистом, чем еврейский юноша ростом 1 м 70 см. Такой вывод следует из наблюдения множества высоких чернокожих и почти полного отсутствия невысоких евреев среди игроков. Иногда стереотипы верны!».
Разумеется, данные эвристики не всегда срабатывают точно, порой они неадекватны ситуации, и качество принятого решения страдает.
Необоснованный оптимизм касается восприятия собственных талантов и способностей, а также оценок возможных рисков. Он может касаться вероятностей развода, риска заражения СПИДом, а также собственных возможностей. По мнению авторов, эта черта свойственна людям вне зависимости от материального статуса, гендера, происхождения.
Неприятие потерь выступает обратной стороной необоснованного оптимизма и объясняется так: «Неприятие потери способствует возникновению инертности, то есть сильного желания удержать при себе имеющееся. Если вы не расположены отдавать, потому что хотите избежать потерь, то придется отказаться от возможной выгоды. Неприятие потери работает как уловка мышления. В результате человек отказывается от перемен, даже тех, которые целиком в его интересах».
Отклонение в сторону статус-кво предполагает сохранение некой условной стабильной позиции, даже если это решение потенциально связано с потерями. Зачастую банальная лень вынуждает человека не менять ничего, чтобы сохранить привычный ход жизни.
Фрейминг означает, что на выбор того или иного варианта существенную роль оказывает контекст высказывания, сама формулировка выбора. Исследователи показывают эту важность на следующем примере: «Сейчас остро стоит проблема энергосбережения. Давайте рассмотрим такие варианты информационных кампаний: а) пользуясь энергосберегающими технологиями, вы экономите 350 долларов в год; б) если вы не бережете электричество, то теряете 350 долларов в год. Вариант б, сформулированный с указанием убытков, оказался гораздо эффективнее, чем вариант а. Если государство хочет стимулировать энергосбережение, то опция б будет более сильным подталкиванием».
Влияние социума в процессе принятия решения – отдельная большая тема. Нередки случаи, когда человек предпочитает сделать такой же выбор, как кто-то из его ближнего окружения. Эволюционно это оправдано – успешность чужого опыта демонстрирует жизнеспособность той или иной стратегии поведения, а конформизм сможет какое-то время послужить предохранителем от нападок остальной группы, которые сами по себе вызывают дискомфорт. Так зарождаются позитивные традиции, но точно так же возникают и социальные паники, причем иногда этот процесс управляем, а иногда – нет. «В конце марта 1954 года жители Беллингема заметили отверстия, или, точнее, круглые сколы, на лобовых стеклах автомобилей. Местная полиция заподозрила хулиганов. Вскоре после этого несколько человек в городах южнее Беллингема заявили о таких же сколах. За две недели действия предполагаемых вандалов распространились дальше на юг, и поврежденными оказались уже две тысячи автомобилей. Никакая банда вандалов не могла бы нанести подобный ущерб. Под угрозой оказался Сиэтл. Местные газеты подвергли события огласке в середине апреля, и вскоре в полицию поступило несколько заявлений о сколах на лобовом стекле. Количество сообщений о повреждениях зашкаливало. Люди горячо обсуждали возможные причины. Одни склонялись к мнению, что дело в необычных атмосферных явлениях. Другие ссылались на звуковые волны и изменения магнитного поля Земли, третьи на солнечную активность. Счетчики Гейгера показывали нулевую радиоактивность. К 16 апреля было принято три тысячи заявлений. Мэр Сиэтла отправил сообщения губернатору и президенту Эйзенхауэру: «То, что поначалу казалось локальной вспышкой вандализма в виде повреждения лобовых стекол и окон автомобилей в северной части штата Вашингтон, теперь охватило район Пьюджет-Саунда. Настоятельно призываю в чрезвычайном порядке распорядиться о сотрудничестве соответствующих федеральных (и государственных) служб с местными органами». В ответ губернатор собрал группу ученых для расследования этого пугающего и невероятного феномена.
Каков же вердикт? Повреждения, скорее всего, были получены «в обычных условиях вождения, в результате попадания мелких объектов в лобовое стекло автомобиля». Более позднее расследование, призванное подтвердить это заключение, выявило, что на новых автомобилях сколы почти отсутствуют. В итоге ученые пришли к выводу, что повреждения «присутствовали все время, но на них не обращали внимания».
У влияния социума есть и другие проявления, о которых в книге написано более подробно.
Исходя из наличия выделенных когнитивных искажений, Талер и Санстейн делают закономерный вывод: средний человек вообще очень не любит принимать какие-либо решения, особенно, предполагающие выбор из множества вариантов. Это множество его угнетает, он путается и зачастую принимает невыгодное для себя решение, полагаясь на функционирование автоматической системы, идя по пути наименьшего сопротивления. В этих условиях особую значимость приобретает архитектура выбора, подталкивающая к правильному решению. Можно выделить следующие принципы правильно выстроенной архитектуры выбора:
1) использование стандартной опции, исключающей необходимость действия со стороны человека (пример – значения «по дефолту» во многих компьютерных программах);
2) предвидение ошибок, которые человек обязательно совершает и минимизация урона от этих ошибок (пример – таблетки-пустышки, которыми снабжаются блистеры месячных курсов оральных контрацептивов);
3) снабжение по возможности всех процессов адекватной обратной связью (пример – канцелярский клей розового цвета, который, высохнув, становится прозрачным);
4) картирование, предполагающее облегчение выбора, ведущего к благополучию, – предоставление возможности сравнить последствия того или иного выбора в понятных единицах сопоставления (пример – тарифы оператора сотовой связи);
5) структурирование сложного выбора (пример – радужный веер-пантон в магазине красок);
6) исключение конфликтов стимулов или иллюстрация последствий выбора по тому или иному стимулу (пример – термостат, показывающий не температуру, а количество денег, потраченных на обогрев жилища).
Далее авторами рассматриваются возможности применения данных принципов и теории либертарианского патернализма в различных сферах: пенсионном обеспечении, инвестировании, кредитовании, экологии, браке и семье. Существенное внимание Талер и Санстейн уделяют исследованиям пенсионных систем, указывая на недостатки в их архитектуре выбора. К примеру, в Швеции и США у будущего пенсионера есть возможность выбрать время выхода на пенсию, объемы пенсионных отчислений и состав инвестиционного портфеля – вплоть до конкретных компаний, в акции которых хотелось бы вложиться. Авторы критикуют такой подход за невозможность наглядного выбора некоторых предустановленных инвестиционных планов, что существенно осложняет жизнь «гуманам». Трудно себе представить, что бы сказали исследователи о пенсионной системе России.
Примечательно также решение, которое авторы предлагают относительно однополых браков – они вообще предлагают передать полномочия по регистрации брачных союзов от государства к объединениям граждан. «Немало людей убеждены: официальный институт брака помогает сохранить отношения, что является как личным, так и социальным благом. Но, если серьезность намерений важна, почему бы не положиться на гражданский союз и частные организации, в том числе религиозные? Нужно ли вообще государственное лицензирование брака? Многие отношения стабильны и без него. Люди хранят верность друзьям, церкви, соавторам и работодателям долгое время. Даже без схемы государственного лицензирования или юридических санкций они серьезно относятся к своим обязательствам».
Предвосхищая критику, Талер и Санстейн помещают раздел с аргументацией возможных возражений против положений теории либертарианского патернализма. В целом, книга представляет собой удачное популярное изложение теории подталкивания – как её базовых понятий, так и практического применения. Она может быть полезна не только лицам, принимающим решения, «архитекторам выбора», но и пользователям систем, которые эти лица создают. Последнее исключительно важно, так как зачастую архитектура выбора может быть выстроена таким образом, чтобы пользователь выбрал заведомо невыгодный для себя вариант. Знание о том, как строится механизм выбора, поможет принять правильное решение, даже если вас подталкивают к невыгодному варианту.
Всё-таки, можно ли рационализировать свой выбор при принятии того или иного повседневного или профессионального решения? По крайней мере, такую попытку сделать можно, если привлечь на свою сторону достижения не экономики, а информатики. Так считают журналист Брайан Кристиан и профессор психологии и когнитивистики Калифорнийского университета в Беркли Том Гриффитс – авторы книги «Алгоритмы для жизни». Они явно не разделяют мнения экономистов-бихевиористов об исключительной иррациональности человеческого поведения: «За последние 10–20 лет поведенческая экономика поведала нам очень много о сути человеческого мышления, а именно — что мы иррациональны по своей природе и склонны делать ошибки в основном из-за несовершенного и крайне специфического устройства нашего головного мозга. Эти нелестные факты давно уже не новость, но все же определенные вопросы до сих пор вызывают раздражение. Почему, к примеру, четырехлетний ребенок все равно покажет лучший результат по сравнению с суперкомпьютером ценой в миллион долларов в решении познавательных задач, в том числе в части зрительного и языкового восприятия и установления причинных связей? Решения повседневных задач, позаимствованные из компьютерной науки, расскажут совсем другую историю о человеческом разуме. Жизнь полна задач — и достаточно сложных. И ошибки, допускаемые людьми, зачастую говорят скорее об объективной сложности той или иной задачи, нежели о несовершенстве человеческого мозга». Авторы предлагают рассмотреть, как некоторые задачи решают компьютеры, чтобы лучше понять природу человеческой рациональности, понять, как мы принимаем решения и что можно сделать, чтобы повысить их качество. Известно, что компьютер решает ту или иную задачу, следуя некоему алгоритму – последовательности шагов, приводящих к желаемому результату. Для решения разных задач используются разные алгоритмы, о чем и повествуют одиннадцать глав книги, а именно:
– задачи наилучшего оптимального выбора;
– задачи о сортировке;
– задачи организации хранения и размещения;
– задачи планирования и последовательности действий;
– задачи прогнозирования;
– задачи теории игр.
Рассказ о каждом алгоритме сопровождается историей его открытия, современным положением исследований, а также показывается, как они могут быть применены в реальной жизни. Книга приятна еще и тем, что не содержит в себе громоздких математических формул, приводящих гуманитариев в ужас. Возможно, для большей ясности можно было бы добавить еще иллюстраций, но и без них текст изложен предельно понятно.
Названия алгоритмов не должны сбить с толку: к примеру, «задача о секретаре» относится к классу задач наилучшего выбора, и поэтому может быть применена в сходной жизненной ситуации, например, при подборе идеального партнера для брака. Решение «задачи о секретаре» гласит, что если вы хотите максимально увеличить свои шансы на успех, то вам следует определить общее число претендентов, тщательно оценить первые 37% и нанять первого претендента, кто будет лучше всех их. Не всегда, однако, использование алгоритма может привести к успеху, о чем также предупреждают авторы. «Задолго до того, как стать профессором в области операционных исследований в Университете Карнеги–Меллон, Майкл Трик был обычным выпускником и искал любовь. «Меня осенило: эта проблема уже изучена; это же задача о секретаре! У меня была свободная позиция и несколько претенденток и была цель — выбрать лучшую». Майкл произвел расчет. Он не знал, сколько женщин он встретит в своей жизни, но само по себе правило тридцати семи процентов обладает определенной гибкостью: его можно применить как в отношении количества кандидатов, так и при определении периода поиска. Трик предположил, что будет искать суженую с 18 до 40 лет. Таким образом, согласно правилу 37% он определил, что по достижении 26,1 года он должен перейти от «просмотра» кандидаток к непосредственному отбору. Так и получилось. Поэтому, когда он встретил женщину, которая подходила ему больше всех тех, с кем он раньше встречался, он точно знал, что нужно действовать. Он сделал свой выбор. «Я не знал, была ли она идеальна для меня (сама модель алгоритма не позволяет определить это), но, вне всяческих сомнений, она соответствовала всем параметрам для следующего шага. Я сделал ей предложение, — пишет Трик, — и она ответила мне отказом».
Вообще, авторы рассуждают взвешенно, уделяя много внимания ограниченности применения описываемых алгоритмов: где-то, как в приведенном выше примере, налицо ограничения, порождаемые самим объектом выбора, где-то цель, достигаемая решением задачи, не приоритетна, а где-то требуется существенное время и ресурсы для расчетов оптимального решения. Говоря о сложных задачах, таких, как, например, «задача коммивояжера», Гриффитс и Кристиан напоминают о необходимости её упрощения, так называемой релаксации задачи, её ослабления и указывают три способа это сделать: «Первый из них – вынужденная релаксация – просто убирает некоторые ограничения в целом и достигает прогресса за счет уменьшения строгости задачи, прежде чем возвращается к реальности. Второй – непрерывная релаксация – превращает дискретный или бинарный выбор в бесконечное множество. Третий – Лагранжева релаксация – превращает невозможности в обычные штрафы, обучая нас искусству обходить правила (или вовсе нарушать их и отвечать за последствия)». В книге более подробно рассказано о каждом способе. То же самое касается и уменьшения количества факторов при прогнозировании некоего явления. Что лучше – выбрать для составления прогноза два фактора, три или девять? Казалось бы, чем больше – тем лучше, ведь мы так больше знаем о явлении, прогноз будет точнее. Однако это не так – девятифакторная модель будет испытывать на себе слишком большое влияние изменяющихся величин каждого фактора, и потому прогноз будет неточен. Однофакторная модель плоха тем, что не может отразить реальную картину. Соответственно, необходимо искать некую «золотую середину» и не усложнять себе чрезмерно жизнь.
Необходимость упрощения возникает также и при принятии коллегиальных решений, о чем написано в главе, посвященной алгоритмам во взаимодействии с другими людьми. Такое упрощение позволит улучшить качество решения и не перегружать людей излишними мыслительными операциями, например, при выборе ресторана, в котором можно посидеть вечером. «Вежливое умалчивание ваших предпочтений ставит перед остальной частью группы вычислительную задачу по их выявлению. Напротив, вежливое обозначение ваших предпочтений («лично я склонен к Х, а вы что думаете?») помогает уменьшить мыслительную нагрузку при формировании группой коллегиального решения. В качестве альтернативы вы можете попытаться хотя бы уменьшить, а не увеличивать количество вариантов, которые вы предлагаете обсудить товарищам, предложив им ограничить выбор, скажем, двумя-тремя ресторанами, а не десятью. Если каждый человек в группе исключит из обсуждения свой наименее предпочтительный вариант, это сильно упростит вычислительную задачу остальным. Если вы, приглашая кого-то на обед или планируя встречу, предложите один-два конкретных варианта, которые могут быть приняты или отклонены, это будет хорошей отправной точкой».
Наконец, Гриффитс и Кристиан делают важный вывод, касающийся человеческой рациональности и её существенного отличия от алгоритмического подхода при компьютерных вычислениях. Человеческий разум постоянно сталкивается со сложными задачами, на которое влияет огромное количество факторов. Мыслить рационально – значит осознавать существование этого множества факторов, но при принятии решения интуитивно вычленять только те из них, которые действительно значимы в том или ином случае. Именно такие особенности человеческого мышления обеспечивают принятие быстрых и творческих решений.
***
Нет ничего удивительного в том, что авторы обеих книг приводят одну и ту же историю о Гарри Марковице – лауреате Нобелевской премии по экономике 1990 года, которую он получил за исследования в сфере портфельной теории. Когда аналитик журнала Money Джейсон Цвейг задал Марковицу вопрос о том, как он распределил средства своего пенсионного счета, он ответил следующее: «Я должен был рассчитать исторические ковариации классов активов и провести эффективное разделение. Вместо этого я представил свое горе, если бы рынок ценных бумаг вырос, а я не участвовал бы в этом, или если бы акции упали и вместе с ними исчезли бы все мои сбережения. Я был намерен минимизировать свои будущие сожаления. Поэтому я разделил сбережения и вложил их в равных долях в облигации и акции». Как можно видеть, рациональное решение не обязательно должно быть сложным, даже если его разрабатывает и принимает нобелевский лауреат.
Талер Р., Санстейн, К. Nudge. Архитектура выбора. Как улучшить наши решения о здоровье, благосостоянии и счастье. — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017. — 240 с.
Кристиан Б. Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения. — М.: Альпина Паблишер, 2017. — 372 с.
