Искусство неопределенности: как управлять шансом, невежеством, риском и удачей

Рисунок 12.1

(a) Условное распределение сокращения ВВП в I квартале 2020 года, если падение составит более 1 %, в предположении, что распределение хвостов образует обобщенное распределение Парето с параметром формы a = 1, 2 или 3. Эти кривые сравниваются с нормальным распределением. Все кривые содержат вероятность 0,05. (b) Вероятности превышения, означающие вероятность наблюдения большего снижения.

Как только у нас появляется метод оценки низкой вероятности экстремальных событий с высоким уровнем воздействия, естественно начать проводить сравнения между всеми рисками, с которыми мы можем столкнуться. В начале 1970-х годов, на фоне растущего беспокойства по поводу безопасности атомных электростанций, Комиссия по атомной энергии США наняла профессора Массачусетского технологического института Нормана Расмуссена для изучения риска аварий. Вместо того чтобы просто рассматривать возможные типы отказов и их последствия, команда Расмуссена оценила вероятности для каждого этапа цепочки событий, которые могут привести к отказу, и таким образом стала пионером в использовании вероятностной оценки рисков 4 и ее применении для сравнения угроз.

Отчет Расмуссена был опубликован в 1975 году, и в нем на видном месте была изображена диаграмма, показанная на рис. 12.2. Они были введены в 1960-х годах Фрэнком Фармером из Управления по атомной энергии Великобритании в контексте размещения атомных электростанций - очевидно, Расмуссен обсуждал оценку риска с Фармером за "злобной игрой в пинг-понг в доме британского регулятора". 5

На диаграмме Фармера по горизонтальной оси откладывается число погибших в результате аварии по логарифмической шкале, возрастающей кратно 10, от 10 до 100 до 1 000 и так далее. По вертикальной оси откладывается расчетная годовая частота (событий в год) таких тяжелых аварий, опять же по логарифмической (мультипликативной) шкале - от 1 раза в 10 000 000 лет до 10 раз в год. Поскольку они отображают кумулятивную частоту несчастных случаев в сравнении с количеством смертей, их стали называть кривыми F-N. 6 По сути, это кривые вероятности превышения , отложенные на мультипликативных осях, а площадь под кривой - это ожидаемое количество смертей. Одно из следствий использования этих осей заключается в том, что кривые мощности для вероятностей превышения, как показано на рис. 12.1(b), удобно превращаются в прямые линии на F-N-диаграмме. fn4

Рисунок 12.2

Кривые F-N (диаграммы Фармера) из отчета Расмуссена 1975 года о безопасности атомных электростанций в США, на которых показана кумулятивная частота событий и их тяжесть с точки зрения смертельных исходов, измеряемых по мультипликативной шкале. Кривая для 100 атомных электростанций была оценена как значительно более низкая, чем для других антропогенных и природных опасностей.

На рисунке 12.2 показана вероятность того, что авария на атомной электростанции приведет к гибели более 1000 человек, равная примерно 1⁄ 1 000 000 в год, по сравнению с вероятностью 1⁄ 100 для многих других источников. Это позволило Расмуссену сделать несколько смелых заявлений о безопасности реакторов, заявив, что "вероятность того, что неядерные события приведут к большому числу жертв, примерно в 10 000 раз выше, чем на атомных станциях".7 Он также использовал методы Монте-Карло для оценки неопределенности, возникающей из-за множества вероятностных суждений, лежащих в основе оценок, и сообщил, что диапазон неопределенности составляет 1⁄ 5 - 5 для вероятностей и 1⁄ 4 - 4 для последствий, поэтому утверждение о риске 1⁄ 1 000 000 ежегодных жертв, по крайней мере, 1 000, следует интерпретировать как вероятность между 1⁄ 200 000 и 1⁄ 5 000 000, по крайней мере, 250 - 4 000 жертв.

Выводы Расмуссена подверглись резкой критике со стороны Союза обеспокоенных ученых и других организаций, которые обвинили отчет в том, что он рисует слишком оптимистичную картину и не учитывает должным образом неопределенность в оценках риска. Даже Комиссия по ядерному регулированию отозвала свое одобрение основных выводов в январе 1979 года. А всего два месяца спустя, 28 марта 1979 года, реактор на АЭС Three Mile Island частично расплавился, и 140 000 человек были эвакуированы. Возможно, удивительно, что эта авария способствовала росту признания оптимистичного отчета Расмуссена, поскольку он прямо предупреждал о риске локальной потери теплоносителя и последующих человеческих ошибках при ликвидации последствий, но говорил, что последствия такой аварии для здоровья будут незначительными. А ведь именно это, по мнению , и произошло на Три-Майл-Айленде.

Оглядываясь назад, Расмуссен, возможно, недооценил риски, недостаточно учтя плохое проектирование, неадекватное регулирование и человеческий фактор, такой как переутомление работников и недостаточная подготовка - все те проблемы, которые впоследствии привели к кризисам на атомных станциях по всему миру. Но он положил начало вероятностному анализу рисков, что привело к всплеску моделей для оценки рисков всего - от наводнений до пищевых отравлений.

Страховые компании будут приносить прибыль только в том случае, если у них есть обоснованная оценка частоты и стоимости несчастных случаев, поэтому они разрабатывают модели для таких хорошо понятных областей, как страхование автомобилей, жизни и путешествий, используя обширные базы данных людей, которые разбились, погибли или упали со ступенек во время отпуска. На сайте потенциальные финансовые затраты (относительно) невелики.

Еще сложнее, когда речь идет о стихийных бедствиях. Когда в 1992 году ураган Эндрю обрушился на Флориду, он нанес ущерб почти 30 миллиардов долларов, и огромные убытки страховых компаний показали, что необходим более сложный подход к моделированию, как для оценки премий для клиентов, так и для переговоров о "перестраховании", при котором страховые компании передают риск, дополнительно страхуя себя от крупных убытков. Это привело к развитию моделирования катастроф (часто сокращенно cat-modelling), в котором вероятностная модель может быть использована для имитации большой базы данных потенциальных катастроф, каждая из которых имеет соответствующие последствия и затраты.

Основным результатом является кривая вероятности превышения, показывающая вероятность того, что потери будут выше каждого из диапазона возможностей. Но существуют и обычные источники неопределенности: сомнения в отношении лежащих в основе физических механизмов, разногласия экспертов в отношении допущений, некачественные данные, неизбежные ограничения любой модели и т. д. Как обычно, ответные меры могут включать словесные предостережения, анализ чувствительности (например, показ нескольких кривых вероятности превышения), добавление субъективных суждений в анализ и нескольких независимых моделей, хотя это, похоже, одна из областей, где шкалы "уверенности" не были приняты.

Когда речь идет о наводнениях, теория экстремальных значений может быть использована для оценки ежегодного риска определенного уровня - если он оценивается, скажем, в 0,1 %, это часто переводится как "событие 1 из 1000 лет", также известное как период возврата, и защитные сооружения могут быть построены для защиты от этих уровней . Именно такой стандарт защиты применяется для многих защитных сооружений от наводнений в Нидерландах, хотя вблизи городов требуются более строгие требования "1 из 10 000 лет" (0,01 % в год). 8 В этих оценках много неопределенностей, как из-за чувствительности модели, так и из-за того, что окружающая среда меняется; в недавнем отчете было оценено, что через тридцать лет вероятность наводнения будет в десять раз выше в более чем четверти исследованных мест. 9 Эти неопределенности могут привести к мерам предосторожности, таким как дополнительный запас прочности по высоте барьеров.

Хотя "период возврата" может быть общепринятым техническим способом описания небольшого ежегодного риска, он может вводить общественность в заблуждение, поскольку после того, как произошло событие "1 к 100 лет", люди могут предположить, что следующее событие не произойдет еще сто лет, и будут жаловаться, когда оно повторится через несколько лет. Я живу в нескольких метрах от реки Кэм, и карта риска наводнений 10 говорит мне, что мой дом находится в зоне "низкого риска" речных наводнений, который раньше объяснялся как риск между "1 из 1000 лет" и "1 из 100 лет", но теперь Агентство по охране окружающей среды Великобритании перестало использовать периоды возврата в своих сообщениях, и риск для моего района теперь переводится как "между 0,1 и 1 % в год". Я испытал некоторое облегчение, услышав это. Я думаю.

Возможно, вам приходилось оценивать риски на работе или при планировании мероприятий, а руководителям многих организаций приходится рассматривать список потенциальных угроз и оценивать их "вероятность" и воздействие. Великобритания не является исключением, и Национальный реестр рисков Великобритании fn5 оценивает наиболее серьезные краткосрочные острые риски, с которыми сталкивается Великобритания или ее зарубежные интересы - хронические долгосрочные угрозы, такие как изменение климата и искусственный интеллект, рассматриваются отдельно. Реестр 2023 года 11 был значительно более подробным и прозрачным, чем предыдущие версии, и впервые присвоил числовые вероятности для таких вредоносных рисков, как "стратегический захват заложников" (с вероятностью 0,2-1% в течение 2 лет).

Риски оцениваются как "разумные наихудшие сценарии" (RWCS), определяемые как "наихудшее правдоподобное проявление данного конкретного риска (после того как были отброшены крайне маловероятные варианты)". В соответствии с принятым правительством Великобритании критерием, "крайне маловероятный" означает 10-20 %, так что это может означать, что RWCS соответствует примерно 80-90 %-ному уровню серьезности, а вероятность того, что произойдет что-то худшее, составляет всего около 10-20 %. Но на практике этот термин, похоже, используется неофициально, с идеей, что планирование на случай непредвиденных обстоятельств должно основываться на пессимистичных, но все же правдоподобных прогнозах - конкретное воплощение старой поговорки "надейся на лучшее, планируй худшее".

На рис. 12.3 воспроизведена часть основной "матрицы рисков", в которой РВКС различных угроз присвоены категории воздействия и вероятности, причем воздействие определяется по пятибалльной шкале; например, РВКС будет присвоено воздействие 3, если оно приведет к 41-200 смертям, 81-400 жертвам или стоимости в сотни миллионов фунтов. Шкала вероятности увеличивается в пять раз на каждом шаге, и это отражено в увеличении ширины каждого поля на графике - это, как было показано, повышает понимание нелинейной шкалы. 12

Рисунок 12.3

Выборка записей в Национальном реестре рисков Великобритании на 2023 год. Вероятность" - это оцененная вероятность того, что разумный наихудший сценарий произойдет хотя бы один раз за период оценки (2 года для вредоносных рисков; 5 лет для не вредоносных рисков). Сильная космическая погода" возникает, когда всплеск заряженных частиц с Солнца переносится солнечным ветром в магнитное поле Земли и может привести к повреждению спутников, отключению радио и сбоям в подаче электроэнергии; солнечная буря в 1859 году парализовала телеграфную систему, а некоторых операторов ударило током.

Риски распределены по довольно широким диапазонам, но есть две причины, по которым даже это может быть слишком точным. Во-первых, оценка воздействия и вероятности разумного наихудшего сценария является сложной задачей, и реестр допускает неопределенность относительно своего положения в матрице, учитывая ограничения в доказательствах, надежность предположений и внешние факторы, которые могут повлиять на то, что произойдет. Например, ожидается, что серьезное событие космической погоды вызовет значительные последствия с вероятностью 5-25 % в течение пяти лет, но может распространиться на соседние категории по каждой шкале.

Во-вторых, мы можем захотеть получить представление о разбросе возможных вариантов , а не просто сосредоточиться на крайних RWCS - мы уже видели, как это привело к проблемам во время пандемии Ковид-19, когда моделистов обвинили в чрезмерном пессимизме, хотя перед ними была поставлена четкая задача моделирования подобных сценариев. Еще худшим примером стала эпидемия свиного гриппа 2009 года, когда главный врач объявил, что RWCS составляет 65 000 смертей, и сообщил об этом как "Свиной грипп может убить 65 000 человек". Позже выяснилось, что это было сделано на основе устаревшего и очень пессимистичного анализа, и ни разработчики моделей, ни главный врач не считали эту цифру "разумной". В итоге число погибших составило 460 человек.

Последующее парламентское расследование показало, что правительству "следует использовать опыт пандемии 2009 года, чтобы подчеркнуть диапазон и вероятность различных возможностей", 13 , хотя этот урок, похоже, не был усвоен. Возможно, риски следует представить в виде "пятен" на матрице рисков, отражающих вариативность возможных будущих событий.

Выбранная выборка угроз может быть довольно отрезвляющей. Пандемия по-прежнему считается наиболее вероятным катастрофическим событием, а убийство крупного общественного деятеля в ближайшие два года имеет вероятность более 25 %, но последствия будут незначительными. К счастью, землетрясение не считается серьезной опасностью - в Великобритании, - и вы можете подумать, что угроза для Великобритании от вулканов будет довольно незначительной, поскольку вблизи Британских островов нет ни одного действующего вулкана. Но вулканы все же могут представлять угрозу ...

Какова разумная вероятность того, что извержение вулкана в Исландии произойдет и окажет значительное влияние на Великобританию?

Весной 2010 года произошло извержение исландского вулкана Эйяфьяллайокудль, выбросившее огромное количество вулканического пепла, который понесло на юг Европы, остановив воздушное сообщение, вынудив 10 миллионов пассажиров покинуть самолеты и вызвав массовые беспорядки. Вулканы не были включены в Реестр рисков 2008 года, и не было разработано никакого плана для Великобритании, и только очень быстрые переговоры между производителями двигателей, авиакомпаниями и регулирующими органами позволили возобновить полеты в Великобританию.

Взрывное извержение Эйяфьяллайёкюдля нанесло значительный экономический ущерб, но это мелочи по сравнению с тем вредом, который может нанести более мягкое, но продолжительное "эффузивное" извержение, порождающее скорее обширные потоки лавы , чем взрывы. Так произошло в Исландии в 1783-4 годах, когда трещина Лаки в течение восьми месяцев выбрасывала диоксид серы, хлор и фтор. Ядовитое облако убило половину скота в Исландии и привело к гибели четверти населения. Затем небо потемнело, и над Северной Европой пролился дождь из серной и других кислот, что привело к неурожаю, повсеместному голоду и гибели тысяч людей. Считается, что он помог спровоцировать Французскую революцию 1789 года. Так что последствия были гораздо серьезнее, чем просто неудобства для авиапассажиров.

После извержения 2010 года я был частью команды, которую попросили помочь оценить разумный наихудший сценарий эффузивного извержения в Исландии. Это потребовало очень долгосрочной перспективы, поскольку геологические данные указывали на предыдущие менее сильные извержения, произошедшие более тысячи лет назад в 934 году и в 1612 году, что предполагает период возврата в сотни лет. Впоследствии эффузивные вулканы были включены в Реестр рисков 2012 года как имеющие степень воздействия 4 и вероятность от 1 к 200 до 1 к 20 в ближайшие пять лет (с использованием обозначений 2012 года), то есть от 0,1 до 1 % в каждый год. В Регистре 2023 года, представленном на рис. 12.3, извержение вулкана рассматривается как единый сценарий с воздействием 3 и вероятностью от 5 до 25 % в течение пяти лет, поэтому катастрофа типа Лаки не рассматривается отдельно. Будем надеяться, что этого не произойдет.

Пережив пандемию Covid-19, которая начнется в 2020 году, полезно оглянуться назад и посмотреть, что было в Реестре рисков 2017 года, который охватывал этот период. В то время как пандемии гриппа был присвоен наивысший возможный уровень воздействия, "возникающим инфекционным заболеваниям", таким как атипичная пневмония и MERS, был присвоен лишь уровень воздействия 3, при котором "несколько тысяч человек будут испытывать симптомы, что может привести к летальному исходу до 100 человек". Это была недооценка века - к концу 2023 года более 230 000 человек в Великобритании умерли с записью "Covid-19" в свидетельстве о смерти. Возможно, признание неопределенности и изменчивости в 2017 году было бы полезным .

Реестр рисков Великобритании рассчитан максимум на пять лет вперед, и неопределенность только возрастает, когда мы рассматриваем более долгосрочное будущее страны или мира. Всемирный экономический форум ежегодно проводит опрос о том, что респонденты считают "глобальными рисками", 14 , и в его лидирующей таблице 2023 года, рассчитанной на десятилетний горизонт, на первый план выходят стихийные бедствия, изменение климата, вынужденная миграция, эрозия социальной сплоченности, киберпреступность и "геоэкономическая конфронтация". Они не пытаются разделить эти риски на вероятность и воздействие, поэтому эти рейтинги просто отражают озабоченность, но примечательно, что эти проблемы, как правило, сложны и взаимосвязаны - так называемые "злые" проблемы, которые нелегко определить и которые не имеют простого решения. 15

Хотя эти суждения могут служить для повышения осведомленности об опасениях, трудно испытывать большую уверенность в их величине. Это подводит нас к вопросу, над которым вы, возможно, все чаще задумывались на протяжении всей этой главы: действительно ли мы можем верить всем этим анализам рисков?

Со времен новаторской работы Расмуссена об угрозах, исходящих от атомных электростанций, количественный анализ рисков подвергается ожесточенной критике. в основном основывается на следующих основных тезисах.

Надуманная точность и неизвестная точность. Когда поступили жалобы на предложение построить канатную дорогу через Темзу под трассой для полетов в аэропорт Лондон-Сити, Национальная служба воздушного движения оценила риск аварии "примерно" 1 на 15 397 000 лет. Но вероятность ошибки в предположениях или даже в расчетах будет карликовой, и поэтому такая степень точности может создать необоснованное впечатление точности. fn6 В то время как мы можем регулярно проверять вероятности завтрашних футбольных результатов или погоды на следующей неделе, мы не можем проверить крошечные числа, которые даются для маловероятных и высокозначимых событий.

Ограниченная сфера применения. Количественный анализ рисков делает то, что написано на жестяной коробке - он выражает в цифрах как вероятности событий, так и тяжесть последствий. Но существует множество аспектов, которые не поддаются количественному анализу. Философ Джонатан Вулфф сотрудничал с Советом по безопасности и стандартам железнодорожного транспорта Великобритании, чтобы помочь им понять, почему существует такое давление, направленное на дальнейшее снижение рисков, в то время как железнодорожные перевозки чрезвычайно безопасны: всего девять пассажиров погибли в результате железнодорожных аварий из 23 миллиардов поездок в период с 2005 по 2020 год. Вулфф пришел к выводу, что простой подсчет смертельных случаев не учитывает важные общественные взгляды на их причину; смерть "невинных" людей, особенно если она вызвана нарушениями процедур безопасности, усиливает чувство стыда и возмущения тем, что такие события могут произойти, и стремление обвинить тех, кого считают ответственными. 16

Неопределенности. Как и в любом процессе моделирования, количественный анализ рисков должен включать неизбежную алеаторную неопределенность, эпистемическую неопределенность в отношении параметров и базового научного понимания, а также признанные ограничения в способности любой модели представлять реальность в целом.

Лично я считаю, что количественный анализ рисков может играть важную роль при условии признания перечисленных выше проблем. Но он одновременно фокусируется на хорошо охарактеризованных проблемах и опирается на многочисленные непроверяемые предположения. Поэтому важно подумать, что делать, когда мы признаем, что сама наша концепция может быть неадекватной, и когда мы не чувствуем себя счастливыми, перечисляя возможные варианты будущего, не говоря уже о том, чтобы накладывать на них вероятности. Как мы увидим в следующей главе, это естественным образом приводит нас на загадочную территорию глубокой неопределенности.

Резюме

Риск - это сложная область, в которой существует множество различных профессиональных точек зрения.

Количественный анализ рисков позволяет определить вероятность экстремальных событий и оценить их последствия.

Распределения с толстым хвостом важны для моделирования потенциальных экстремальных событий, таких как "идеальные штормы".

Кривые вероятности превышения используются при моделировании возможных катастроф для страховщиков, а кривые F-N дают возможность сравнивать экстремальные риски.

Матрицы рисков могут отображать приблизительные вероятности и последствия широкого спектра потенциальных угроз, но сосредоточение на "разумном наихудшем сценарии" игнорирует изменчивость потенциального будущего.

Количественный анализ рисков критикуют за надуманную точность, ограниченный масштаб и недостаточное признание неопределенности, и к этим опасениям следует относиться серьезно.

ГЛАВА 13. Глубокая неопределенность

"На небе и на земле, Горацио, есть больше вещей, чем мы можем себе представить в нашей философии".

- Уильям Шекспир, Гамлет (Первое фолио)

История изобилует примерами, когда уверенные заявления или решения опровергались реальностью. Томас Мальтус в 1798 году предсказал, что рост численности населения неизбежно приведет к голоду, но не учел огромный рост производительности труда в результате сельскохозяйственной и промышленной революций. Спустя два столетия его ошибку повторил Пол Эрлих в своей знаменитой книге "Населенческая бомба", опубликованной в 1968 году. В начале книги говорилось, что в 1970-х годах сотни миллионов людей умрут от голода. Излишне говорить, что этого не произошло.

Судно MV Derbyshire затонуло из-за непредвиденного давления волн , а морская стена на атомной электростанции в Фукусиме была рассчитана на высоту волны 5,5 метра, а не на 15-метровое цунами, обрушившееся на нее 14 марта 2011 года. Менее известна административная катастрофа, постигшая в 2012 году Северную Ирландию в связи со стимулом "возобновляемого тепла", который должен был платить людям за установку отопления с использованием возобновляемых источников энергии, на что планировалось потратить 25 миллионов фунтов стерлингов. Опытные люди поняли, что могут использовать для обогрева таких объектов, как садовые сараи, которые раньше не отапливались, и схема "деньги за пепел", как ее стали называть, успела освоить 500 миллионов фунтов стерлингов, прежде чем ее остановили. Скандал привел к краху североирландского автономного правительства, которое было восстановлено только в 2024 году.

Авторы всех этих планов и идей, вероятно, были удивлены тем, что произошло на самом деле. Мы можем выделить два широких типа сюрпризов. Во-первых, идеальные штормы - это экстремальная версия привычного события в дальних хвостах распределения, как, например, волна, обрушившаяся на судно MV Derbyshire. Во-вторых, "черные лебеди" - термин, популяризированный Нассимом Талебом, 1 - это качественно иные типы событий, о которых даже не задумывались. Для того типа реестра рисков , который мы рассматривали в предыдущей главе, идеальные штормы представляют собой экстремальный пример того, что было включено в реестр, но не получило достаточного воздействия, например, "возникающим инфекционным заболеваниям" был присвоен уровень воздействия 3 только в 2017 году. Черные лебеди даже не попадают в реестр, как, например, исландский вулкан в 2010 году.

Если мы хотим быть готовыми к неожиданностям, нам нужно думать не только о достаточно хорошо понятных областях, рассмотренных в предыдущих главах, где мы можем перечислить возможные варианты и попытаться выразить нашу неопределенность в цифрах. Когда мы сталкиваемся с обстоятельствами, которые не очень хорошо понимаем, мы можем не захотеть назначать вероятности и не доверять никаким моделям. Мы можем рассматривать события, которые не происходили раньше, и даже не представлять, какие потрясения нас могут подстерегать - только подумайте о том, чтобы попытаться определить возможное влияние искусственного интеллекта через двадцать пять лет. Это стало известно как глубокая неопределенность.

Конечно, это предполагает, что люди обладают проницательностью и смирением , чтобы признать, что они не знают, тогда как в приведенных выше историях мы видели, что они могут заблуждаться и явно или неявно полагать, что они обо всем подумали и понимают , что происходит. Такое высокомерие называется метаигнорированием, когда люди не знают, что они не знают - то, что Дональд Рамсфелд назвал "неизвестными неизвестными" - и должно приводить к серьезному шоку, когда происходит что-то удивительное.

Признавать неопределенность, но самодовольно полагать, что вы ее хорошо количественно оценили и смоделировали, - это чуть менее преступно. Когда происходит что-то неожиданное, то вы просто дорабатываете модели и считаете, что теперь все решено - до тех пор, пока сюрприз не случится снова. Как мы неоднократно подчеркивали в этой книге, лучше признать, что модели несовершенны, но указать области неадекватности и учиться на опыте.

Не существует "правильного" уровня смирения - нам нужно выбрать то, что подходит для каждой ситуации. Если мы слишком уверены в себе, тогда мы рискуем быть застигнутыми врасплох событиями, и, возможно, изучение наших глубоких неопределенностей будет более ценным, чем сбор и анализ данных. 2 Но если мы переоцениваем свое незнание, мы можем потерять ценные идеи количественных моделей - если мы не знаем всего, это не значит, что мы не знаем ничего. В частности, недооценка наших знаний и понимания может привести к излишней осторожности, к чему мы вернемся в главе 15.

Если мы всерьез хотим признать свое невежество, то мы можем признать то, что иногда называют онтологической неопределенностью. Это когда мы признаем, что вся наша концептуализация может быть неадекватной - что потенциальные результаты, важные характеристики, основополагающие идеи, предположения и сам используемый язык вызывают сомнения. Это может показаться серьезным шагом, но является естественным следствием признания того, что мы воспринимаем реальность не напрямую, а только через органы чувств - затем мы пытаемся структурировать этот опыт с помощью концепций, мышления и языка, который в итоге пытаемся донести до других. Все концепции, по сути, являются моделями - карта, а не территория, - которые, как мы уже должны знать, не отражают реальность и все "неправильные".

Поэтому нам действительно следует смиренно признать онтологическую неопределенность и, например, подчеркнуть те 10%, которые не содержатся в основной части веерного графика Банка Англии. Хотя это легче сказать, чем сделать - мы можем прочесть реплику Гамлета в начале этой главы, но нам трудно мыслить вне своего личного ящика. Вот почему так важно иметь разнообразие точек зрения, чтобы наши предустановленные идеи подвергались тщательному анализу.

Что делать, когда нам не нравится перечислять возможные исходы и оценивать их вероятности?

Здесь нет резкого скачка в глубокую неопределенность; мы движемся по континууму, в котором возрастают трудности как в определении возможных результатов, так и в оценке вероятностей с помощью суждений и моделей. На рисунке 13.1 представлена упрощенная картина этого процесса с указанием возможных подходов в каждом из четырех квадрантов, которые мы будем рассматривать в порядке, обратном движению часовой стрелки.

Квадрант (A) представляет собой стандартный "редукционистский" подход, при котором мы моделируем, что может произойти, и присваиваем вероятности потенциальным событиям, разумеется, с соответствующей точностью, признавая ограничения в анализе и возникающую неопределенность, как и для угроз, включенных в Национальный регистр рисков.

Рисунок 13.1

Подходы к работе с риском и неопределенностью, поскольку мы становимся все более неуверенными в своих предположениях и оценках. Основано на предложении Энди Стирлинга. 3

Квадрант (В) включает ситуации, когда люди не желают выражать неопределенность в цифрах, даже если речь идет о вполне определенных возможностях. Экономисты часто цитируют двух авторитетов первой половины прошлого века в поддержку этой позиции, но я категорически не согласен с ними обоими. Во-первых, Джон Мейнард Кейнс писал в 1937 году:

Под "неопределенным" знанием, позвольте мне объяснить, я не имею в виду простое различие между тем, что известно наверняка, и тем, что лишь вероятно. Игра в рулетку в этом смысле не подвержена неопределенности; не является неопределенной и перспектива розыгрыша облигации "Победа". Или, опять же, ожидание жизни лишь слегка неопределенно. Даже погода является лишь умеренно неопределенной. В том смысле, в котором я использую этот термин, неопределенными являются перспективы европейской войны, или цена меди и ставка процента через двадцать лет, или устаревание нового изобретения, или положение частных владельцев богатств в социальной системе в 1970 году. По этим вопросам нет научной основы, на которой можно было бы сформировать какую-либо просчитываемую вероятность. Мы просто не знаем. 4

Я бы утверждал, что эти анахроничные утверждения стали устаревшими, когда идеи субъективной вероятности стали респектабельными и широко распространенными. Кейнс, вероятно, признал бы, что в 1957 году медь будет иметь цену, и будет существовать ставка процента, если предположить продолжение капитализма, так что это вполне определенные и в конечном счете наблюдаемые величины. Он говорит, что нет основы для расчета вероятности, но это не значит, что нет способа оценить вероятность - как раз такая задача, которую можно поставить перед суперпрогнозистом, который мог бы воспользоваться длинными историческими рядами.

Во-вторых, в своей классической книге 1921 года "Риск и прибыль" экономист Фрэнк Найт рассматривал "риски" как объективные величины , которые можно либо получить путем рассуждений (например, используя симметрии костей или карт), либо оценить по историческим данным, и утверждал: "Оказывается, что измеримая неопределенность, или собственно "риск", как мы будем использовать этот термин, настолько отличается от неизмеримой, что по сути не является неопределенностью вообще", и что неопределенность, напротив, относится к частичному знанию , для которого "концепция объективно измеряемой вероятности или шанса просто неприменима".5 Опять же, Найт фокусируется только на ситуациях, где нет "измеримой" вероятности, и игнорирует использование субъективных суждений. Неудачная фраза "Найтская неопределенность" стала использоваться для ситуаций, когда люди "не знают распределения вероятностей", но это неуместно подразумевает, что вероятность - это объективное свойство мира, которое мы случайно не знаем. 6

Поэтому в квадранте (В), где потенциальные исходы хорошо определены, я считаю, что почти всегда есть возможность получить суждения от квалифицированных специалистов по оценке вероятности. Конечно, в некоторых ситуациях люди могут выражать настолько низкую уверенность в своих суждениях, что можно использовать другие методы. К таким можно отнести:

Разрешение диапазонов для вероятностей: Например, как подробно рассмотрено в главе 2, такие термины, как "вероятно", могут соответствовать вероятности от 55 % до 75 %.

Таблицы неопределенности": При оценке неопределенности научных утверждений научная группа Европейского управления по безопасности пищевых продуктов должна быть максимально количественной, используя при необходимости субъективные оценки. 7 Но если эксперты не могут количественно оценить влияние факторов на их окончательные выводы, они могут использовать символы ↑, ↑↑, ↑↑↑ для обозначения незначительного, промежуточного и сильного влияния на вероятность в сторону увеличения.

Простое ранжирование возможностей по степени их вероятности, без четкого распределения вероятностей.

Просто перечисляем возможности.

Также предпринимались многочисленные попытки разработать совершенно новые формализмы для "неизвестных вероятностей", такие как неточные вероятности, заданные в виде интервала, "функции веры" или "исчисление возможностей", 8 , но они не получили широкого распространения, возможно, из-за их сложности и вытекающего из этого широкого спектра выводов.

Квадрант (С) является самым сложным - когда специалисты по оценке рисков признают, что их не устраивает ни конкретизация потенциальных исходов , ни выражение неопределенности в цифрах. Это вполне обоснованно можно назвать глубокой неопределенностью - ситуациями, которые экономисты Джон Кей и Мервин Кинг 9 называют загадками, полными неясности, неопределенности и потенциальных сюрпризов, а не головоломками, с которыми можно справиться с помощью стандартных количественных методов. fn1

Много усилий прилагается для того, чтобы события не застали вас врасплох, - это упражнение иногда называют "разминированием". 10 Звучит просто - представьте все ужасные вещи, которые могут произойти, и спланируйте их, и тогда вас невозможно будет застать врасплох. Организации разработали множество методик сценарного планирования; например, "интуитивная логика" прослеживает причинно-следственные цепочки вперед, а "обратная логика" идет в обратном направлении, начиная с нежелательной конечной точки и рассматривая все способы, которыми она может произойти. 11

Но все это требует воображения и непредвзятости, и поднимает два важнейших вопроса. Во-первых, сценарии должны включать в себя тщательное рассмотрение "рефлексивных" реакций людей на новую ситуацию, подобно тому, как в Северной Ирландии при разработке политики в области отопления руководствовались общественными интересами, а социальное поведение изменило ход пандемии Ковид-19. Сценарии должны учитывать все аспекты возможного будущего, в частности то, на кого оно может повлиять и как они могут отреагировать.

Во-вторых, следует использовать различные источники для создания широкого спектра возможных вариантов развития событий, чтобы различные точки зрения могли опровергнуть предположения, выявить "слепые пятна" и предотвратить групповое мышление в организации. Стандартной стратегией является привлечение "красной команды" для агрессивного и пессимистичного взгляда, как это было сделано при оценке вероятности того, что Усама бин Ладен находится в комплексе в Абботтабаде. Еще больше усилий может потребоваться, чтобы достучаться до людей, которые могут представить себе потенциального "черного лебедя".

МГЭИК изучила сценарии изменения климата, представляющие возможные пути развития общества до 2100 года. Например, "сценарий B1" представляет мир с технологическими решениями для экономической, социальной и экологической устойчивости, который улучшает справедливость, но не имеет дополнительных климатических инициатив. 12 Сценариям не присваиваются вероятности. Такие сценарии также могут показаться немного сухими, и если их превратить в более яркие повествования, то люди смогут эмоционально вовлечься в них, что приведет к дальнейшим открытиям. Интересным нововведением является то, что Министерство обороны Великобритании спонсирует писателей-фантастов, которые выпускают серию "Историй из завтрашнего дня" о возможных событиях будущего. 13 Одна из этих (довольно хороших) новелл, "Безмолвное небо", состоит из шуточных новостных сообщений 2040 года о массовой атаке дронов на Лондон, которая была скрыта в огромном объеме коммерческого трафика дронов, в результате чего коммерческое управление "Metropolitan Airspace Management" было передано Министерству обороны. fn2

Все мы рассказываем себе истории, и Кей и Кинг предполагают, что у нас есть эталонный нарратив, в котором кратко изложено, как мы хотели бы и ожидаем развития событий в будущем. Риск" - это все, что может нарушить эту личную историю. Звучит правдоподобно, и это интересное упражнение - исследовать наш собственный референтный нарратив, который, если вы, как и я, находитесь на сайте , обычно не подвергается анализу. Конечно, такое всеобъемлющее повествование может стать слишком доминирующим и помешать гибкому мышлению - вспомните лису и ежа в главе 2.

Кей и Кинг утверждают, что полезнее выявить важные риски, которые могут нарушить наше эталонное повествование, чем тратить усилия на оценку подробных вероятностей. Однако даже в квадранте (С) глубокая неопределенность не отменяет ценности моделей, при условии, что они не воспринимаются слишком серьезно как отражение реальности - их можно использовать для изучения важных отдельных аспектов возможного будущего и возможных последствий вмешательства. Изучение всего спектра сценариев может быть важнее, чем тщательное моделирование любого из них. Это отражает опыт пандемии Ковид-19, , когда непредсказуемое поведение людей делало детальные прогнозы довольно бессмысленными, но модели давали основу для оценки широкого потенциального воздействия мер по борьбе с вирусом.

Последний квадрант (D) любопытен тем, что в нем представлены ситуации, в которых есть проблемы с определением потенциальных исходов, но при этом есть желание назначить вероятности. Это может показаться противоречивым, но возникает из-за простого трюка : объедините все, что не указано в списке, назовите это "чем-то другим" и дайте ему вероятность!

Мы уже видели, как это делает Банк Англии в своих веерных диаграммах, показывающих их неопределенность относительно будущего роста (см. главу 11), где нижний хвост содержит 5 % нераспределенной вероятности, а "что-то вне нашей модели" включает в себя такое стремительное падение, которое наблюдалось во время пандемии Covid-19 . В главе 7 мы показали, что в рамках байесовской модели правило Кромвеля означает, что если мы придаем небольшую вероятность "чему-то еще", то это приводит к автоматическому процессу обучения, в ходе которого мы естественным образом корректируем свои убеждения после наблюдения за удивительными событиями.

Возможно, нам следует всегда включать "ничего из вышеперечисленного" в любой список возможностей и быть готовыми присвоить ему вероятность .

Как только организации осознают, что столкнулись с глубокой неопределенностью, они должны быть готовы к неожиданностям и стараться быть устойчивыми ко всему, что может их постигнуть. В то же время они должны уметь воспользоваться новым и непредвиденным опытом и не быть настолько осторожными, чтобы не начать действовать.

Похоже, эти идеи применимы и к отдельным людям. Это не книга для самопомощи , но признание нашей глубокой неуверенности и сохранение непредвзятости может оказаться полезным в нашей личной жизни.

Резюме

Чтобы не быть застигнутыми врасплох, мы должны признать глубокую неопределенность.

У нас могут возникнуть проблемы с определением возможных исходов, а также с назначением вероятностей событий.

Не имеет смысла говорить "мы не знаем вероятности" - все вероятности являются конструкциями, и мы можем делать субъективные суждения.

Полезно строить сценарии, но для этого требуется разнообразие точек зрения.

Полностью сформированные повествовательные истории могут увлечь людей, но фиксация на определенном эталонном повествовании может привести к нежеланию адаптироваться, подобно "ежу".

Присваивая вероятность "всему остальному", мы можем формально обрабатывать ситуации, в которых мы не можем заранее определить все возможные варианты.

ГЛАВА 14. Общение с неопределенностью и риском

После трагических событий 11 сентября 2001 года все чаще звучала риторика об опасности, которую представляет собой иракский режим. В августе 2002 года вице-президент США Дик Чейни заявил на национальном съезде ветеранов Иностранных войн: "Проще говоря, нет никаких сомнений в том, что Саддам Хусейн теперь обладает оружием массового поражения", 1 , а в докладах правительств США и Великобритании приводились "доводы в пользу войны" с уверенными утверждениями, что Ирак имел программы по разработке такого оружия, включая ядерные амбиции. 2

Когда коалиция во главе с США вторглась в Ирак в марте 2003 года, эти утверждения оказались ложными - ни активного оружия массового поражения, ни попыток возобновить ядерную программу обнаружено не было. Проведенный в 2004 году в Великобритании обзор показал, что выражения неопределенности , присутствовавшие в первоначальных непубличных оценках разведки, были удалены или недостаточно четко изложены в публичной версии. 3. Расследование Специального комитета Сената США пошло еще дальше в своей критике формулировок разведданных о возможностях Ирака, заключив, что "разведывательное сообщество не объяснило точно или адекватно политикам неопределенность, лежащую в основе суждений, содержащихся в Национальной разведывательной оценке октября 2002 года". 4 Отсутствие выражений неопределенности в обоих документах, возможно, через увеличение очевидной угрозы, исходящей от Ирака, оказало значительное влияние на общественное мнение и действия правительства в преддверии войны.

Есть также множество случаев, когда неопределенность, напротив, преувеличивалась. Начиная с 1950-х годов, по мере накопления доказательств о вреде курения, табачные компании разработали тщательно продуманную кампанию по пропаганде неопределенности и подрыву доверия к науке. К тем, кто пытается затушевать научные дискуссии по спорным темам, был применен ярлык "торговцы сомнениями", 5 хотя чуть менее броским термином для намеренного культивирования невежества является "агнотология".6 Мы видели, как все эти тактики использовались для того, чтобы поставить под сомнение большую часть научных данных о Ковиде-19: противники в социальных сетях намеренно культивировали неуверенность, заявляя, что они "просто задают вопросы", скажем, о большом количестве случаев смерти, связанных с вакцинами, хотя эти утверждения можно было легко опровергнуть.

Сознательное занижение или завышение неопределенности можно рассматривать как преднамеренную дезинформацию. В отличие от этого , мы можем считать дезинформацией, когда кто-то неосознанно упускает соответствующую неопределенность в своем сообщении. Как мы видели в главе 13, люди могут просто находиться в состоянии заблуждения или метаигнорирования - они искренне не знают, что не знают. И не только люди могут не осознавать своего невежества - как мы вернемся к главе 16, чат-боты с искусственным интеллектом выражают мнения с чрезвычайной уверенностью, но при этом могут "галлюцинировать" утверждения, которые явно не соответствуют действительности.

В отличие от описанных выше манипуляций, предположим, что вы - коммуникатор, который хочет действовать честно и добросовестно, чтобы помочь аудитории понять происходящее и дать ей возможность принять решение, соответствующее ее целям и ценностям. И даже если мы не занимаемся коммуникацией, мы все получаем утверждения и должны решить, доверяем ли мы тому, что слышим.

Доверие - важнейший вопрос, и все представители власти хотят, чтобы им доверяли. Меня много раз спрашивали, как организации могут повысить и сохранить доверие. Но, как подчеркивает кантовский философ Онора О'Нил, это не совсем подходящая цель - скорее, они должны стремиться продемонстрировать надежность. 7 Аудитория может тогда решить предложить свое доверие, и организации будут его заслуживать. Короче говоря, их этос имеет решающее значение для того, как они общаются, и тема доверия должна быть доминирующей.

Но что делать? Психолог Барух Фишхофф ясно дает понять, что не существует "правильного" способа донесения информации о риске и неопределенности - все зависит от того, чего вы пытаетесь достичь. Как только вы определились с целью, "донесение информации о неопределенности требует выявления фактов, имеющих отношение к решениям получателей, характеристики соответствующих неопределенностей, оценки их величины, составления возможных сообщений и оценки их успешности". 8 Это подчеркивает, что общение - не то, что можно оставить на волю интуиции, а требует систематического анализа, так же как и другие человеческие навыки, такие как умение слушать и воспитывать детей, могут быть улучшены путем размышлений и рекомендаций. Поэтому в этой главе мы рассмотрим весь процесс коммуникации, начиная с контекста, участников, целей и содержания и заканчивая воздействием на аудиторию, и составим список вопросов, на которые должен уметь отвечать любой коммуникатор.

Хотя правильного способа общения не существует, все же есть некоторые общие принципы открытости и честности. Опять же, Онора О'Нил составила полезный список, охватывающий то, что она называет "разумной прозрачностью", которая требует, чтобы информация была

доступность для аудитории - в эпоху цифровых технологий это должно быть достаточно просто.

понятный как можно большему числу людей, и это необходимо проверить.

использовать для ответа на вопросы аудитории, что означает внимательное слушание.

оценивается теми, кто хочет проверить работу вашего сайта и обладает достаточными навыками для этого.

Последний пункт легко упустить из виду, но он крайне важен. Большинство людей могут принять ваши рассуждения на веру, но если какие-то специалисты захотят разобраться, они должны быть в состоянии восстановить то, что вы сделали. Это предполагает "многоуровневую" коммуникацию, в которой дополнительные детали предоставляются тем, кто этого хочет.

Доверительная коммуникация очень важна, и неотъемлемой частью этой доверительности является передача соответствующей неуверенности в утверждениях. Это требует как смирения, так и понимания своих целей и мотивов - так называемой критической саморефлексивности. Эти характеристики будут отмечаться по мере того, как мы будем работать над вопросами, которые необходимо решить.

Каков контекст общения?

Коммуникация может происходить в самых разных ситуациях, которые могут быть обычными, например, публикация экономических данных или выводы по результатам научных исследований; эмоционально насыщенными, например, предоставление информации пациенту, у которого недавно диагностировали рак, или описание рисков, связанных с канцерогенами; или даже в кризисных ситуациях, например, при угрозе катастрофы, как при прогнозировании ураганов, или в процессе активного развития, как во время развивающейся пандемии.

Как власти должны общаться в условиях кризиса?

Кризисы по понятным причинам привлекают много внимания и помогают проиллюстрировать многие важные последующие вопросы. Мы уже видели, как реакция общественности на железнодорожные и другие аварии характеризовалась как стремлением возложить вину на себя, так и чувством стыда за то, что такие события могут происходить в нашем обществе. Для любого коммуникатора в условиях кризиса, безусловно, важно иметь реальную эмпатию к чувствам аудитории. Зоолог Джон Кребс в 2000-х годах, будучи председателем Агентства по пищевым стандартам Великобритании, столкнулся с целым потоком кризисов, включая диоксины в молоке и губчатую энцефалопатию крупного рогатого скота (BSE, или "коровье бешенство"). При общении с общественностью он придерживался следующей пятиступенчатой стратегии: 9 .

то, что мы знаем (знание);

то, чего мы не знаем (неопределенность);

что мы делаем, чтобы выяснить (планы);

что люди могут сделать за это время, чтобы подстраховаться (самоэффективность);

и что советы могут меняться (гибкость и временность).

Например, на пресс-конференции он признал, что они не знают, попала ли BSE в организм овец, но сказал, что на сайте разрабатывается диагностический тест, а пока они не советуют людям перестать есть баранину, но, случае беспокойства, "измените свой рацион, и мы свяжемся с вами". Паники не было, и первоначальное падение потребления баранины было нейтрализовано, когда цена была снижена.

Мы привыкли к популистским комментаторам, выражающим абсолютную уверенность в том, кого следует винить в последнем кризисе, поэтому, когда я слышу, как кто-то выступает перед публикой, я сверяю его с превосходным списком Джона Кребса. Мой личный опыт говорит о том, что политикам крайне сложно признать неопределенность (пункт 2), и еще сложнее признать предварительность советов (пункт 5) - они, кажется, считают, что должны говорить с абсолютной и неизменной убежденностью. Эти два вопроса тесно связаны между собой - если нет признания неопределенности, то любое изменение политики открывает возможность для обвинений в "развороте", а таким образом связывает их с решениями, которые могут стать явно неуместными. К сожалению, мы наблюдали это во время пандемии Ковид-19, когда люди все еще навязчиво протирали поверхности долгое время после того, как стало ясно, что основной путь передачи инфекции - воздушно-капельный, а не воздушный.

Третий пункт Кребса - что мы делаем, чтобы узнать больше - кажется самоочевидным, но политики, как правило, не хотят признавать необходимость исследований или даже экспериментов. Опять же, во время пандемии Ковид-19 было принято множество политических решений по борьбе с инфекциями в школах при минимальном количестве подтверждающих фактов. В Великобритании в 2021 году наконец-то было проведено надлежащее научное исследование альтернативных стратегий после того, как ученик сдал анализ на Covid-19. 201 школа была случайным образом распределена: либо отправлять домой всех школьных контактов для изоляции на десять дней, либо разрешать контактам оставаться в школе, если они сдавали отрицательный анализ каждый день в течение следующей недели. 10 Было установлено, что обе политики привели к одинаковым показателям заражения как среди учащихся, так и среди персонала, что показало, что огромное количество учащихся было без необходимости изолировано после заражения одного из контактов.

Когда случится следующий кризис, проверьте, соблюдается ли список Кребса .

Кто эти зрители?

Первое правило общения - молчать и слушать. Очень важно понимать свою аудиторию - ее культуру, потребности, знания, эмоции и тревоги, непонимание, цели - будь то ваши коллеги, общественность или политики и лица, принимающие решения. Язык и образы должны быть уместными - графики веера Банка Англии являются хорошими примерами того, как были приложены определенные усилия, чтобы сделать сообщение доступным.

Также важно понимать, что объекты неопределенности аудитории могут отличаться от объектов коммуникаторов. Организации могут готовить оценки, интервалы и выражения уверенности в отношении конкретной величины, например национального ВВП, но их аудиторию может больше интересовать то, как развивается экономика в их конкретном регионе, или влияние Brexit или других событий. И опять же, такое понимание приходит только через выслушивание проблем.

Уже стало клише, что одна конкретная аудитория не любит неопределенности - политики. Считается, что когда президенту Линдону Б. Джонсону представили диапазон оценок, он сказал: "Диапазоны - это для скота. Назовите мне число", , а другому президенту, Гарри Трумэну, надоело, что советники говорят "С одной стороны, это", а с другой - " , то", и он, видимо, попросил прислать ему однорукого экономиста. Такие необоснованные требования к определенности со стороны лиц, принимающих решения, не только абсурдны и потенциально опасны, но и могут рассматриваться как способ переложить ответственность с политиков на советников, как, например, фраза "мы следуем науке", использовавшаяся во время пандемии Ковида. Я слышал ужасные истории о том, как на графиках, прежде чем их показывали лицам, принимающим решения, стирали полосы погрешностей.

А пока, возможно, цитата статистика Джона Тьюки должна висеть на стене над столом каждого политика: "Гораздо лучше приблизительный ответ на правильный вопрос, который часто бывает расплывчатым, чем точный ответ на неправильный вопрос, который всегда можно уточнить" 11.

Что передается?

Это может показаться очевидным, но мы должны четко определить, в чем мы не уверены - в объекте. Например, нет смысла говорить о риске того, что что-то произойдет, не уточняя, будет ли это в течение всей жизни, в следующем году или завтра. Так, когда на противозачаточных таблетках указывается "эффективность 91 %", можно не понять, что это относится к году использования, и, таким образом, по оценкам, примерно 9 из 100 женщин, принимающих комбинированные таблетки, забеременеют через год. 12 Когда Национальная метеорологическая служба США сообщает о "20-процентной вероятности осадков", они объясняют, что это вероятность в одном месте, усредненная по прогнозируемой территории в указанный период времени - это не означает дождь в 20 % случаев или на 20 % территории. 13

Хорошие коммуникаторы также объясняют источник неопределенности. Это неизбежная непредсказуемость, ограниченность доказательств, сомнительные предположения в модели или разногласия экспертов? Это также возможность объяснить поэтапный научный метод - в начале пандемии Ковид-19 было сказано, что это новый вирус, о котором мало что известно, но тщательное исследование означает, что часть неопределенности будет устранена.

Величина неопределенности может быть выражена с помощью слов, цифр или графиков. В большинстве разговоров используются слова, передающие неопределенность, - от слов "события могут произойти", "могут быть", "могут быть" или "скорее всего произойдут" до таких терминов, как "возможно" или "возможно". Но, как показал пример с Заливом Свиней в главе 2, эти слова расплывчаты и могут быть неверно истолкованы. Более полезные словесные альтернативы включают в себя заранее определенные категоризации, как, например, использование МГЭИК термина "вероятно" для обозначения вероятности выше 66 %; уточнение числа, говоря, что это оценка, или около 30, или что истинное значение может быть выше или ниже; сообщение списка возможностей, как в списке подозреваемых в преступлении; или утверждение, но признание возможности ошибиться, как в правиле Кромвеля .

Хотя слова, выражающие неопределенность, лучше, чем ничего, в этой книге акцент делается на использовании чисел для выражения неопределенности и риска. В отношении вероятностей единичных событий я лично избегаю слова "шанс", если только речь не идет об играх или других контекстах, в которых вероятности можно согласовать и рассчитать, но "вероятность" может звучать неуклюже, поэтому я предпочитаю грубый формат частоты , например "примерно 2 из 10 таких людей, как вы" или процент "примерно 20 %". Популярным является формат "1 из X" ("примерно один из пяти"), но лучше избегать использования многих из них вместе, поскольку это требует умственных усилий для сравнения: на вопрос, что указывает на больший риск заболеть - "1 из 100, 1 из 1000 или 1 из 10?" - 28 % респондентов в США и 25 % в Германии дали неправильный ответ. 14 Аналогично, как мы видели в главе 12, лучше избегать "периодов возврата", таких как "мы ожидаем увидеть это раз в сто лет", поскольку люди склонны ожидать, что между такими событиями пройдет 100 лет.

Связанное с этим явление - предвзятость соотношения, когда конкурс, в котором шансы на победу составляют 9 из 100, (нелогично) предпочитается конкурсу с шансами на победу 1 из 10. 15 Поэтому знаменатели должны быть фиксированными, чтобы сравнение проводилось, скажем, между 9/100 и 10/100, где лучший выбор должен быть более очевидным. Крайний вариант смещения соотношений возникает, когда знаменатель полностью игнорируется, так называемое пренебрежение знаменателем, например, когда одна трагедия приводит к требованиям дорогостоящих мер предосторожности, игнорируя крайнюю редкость этого события.

Абсолютные и относительные риски

После того как в 2013 году я наткнулся на заголовок "Просмотр телевизора может убить вас" 16 , я счел своим долгом проверить доказательства, стоящие за этим тревожным утверждением. Японские исследователи наблюдали за более чем 75 000 человек 17 в среднем около десяти лет за каждым, и оказалось, что у тех, кто смотрел телевизор более 5 часов в день, риск умереть от легочной эмболии (тромбов в легких) был в 2,5 раза выше (95 % доверительный интервал от 1,2 до 5,3) по сравнению с теми, кто смотрел телевизор менее двух с половиной часов в день. Таким образом, относительный риск составил 2,5, что и послужило поводом для замечательного заголовка. Но как насчет абсолютных рисков? Оказывается, на 100 000 лет наблюдения приходилось дополнительно 5,4 смертельных эмболии, что означает, что, даже если результаты исследования верны и имеют причинно-следственную связь, кому-то придется смотреть телевизор более 5 часов в сутки в течение 19 000 лет, чтобы ожидать смертельной эмболии легочной артерии из-за просмотра телевизора. Так что, возможно, вам пока не стоит отменять подписку на потоковое вещание.

Эти примеры показывают, как взгляд на абсолютные риски может привнести альтернативную перспективу в, казалось бы, тревожные истории. Но есть ситуации, когда относительные риски являются жизненно важной частью коммуникации. Первая касается маловероятных, потенциально катастрофических событий. Например, в 2009 году жителям итальянского горного города Аквила сказали, что абсолютный риск землетрясения невелик, что оказалось правдой, и впоследствии они не приняли традиционную защитную меру - временно переехали. Через несколько дней в результате сильного землетрясения в городе погибло 300 человек. 18 Семь итальянских ученых, занимавшихся вопросами землетрясений, были позже осуждены за непредумышленное убийство на основании того, что они выдали излишне обнадеживающие сообщения и не подчеркнули, что хотя абсолютный риск был низким, относительный риск был по меньшей мере в сто раз выше нормы. Впоследствии приговоры были отменены, но не раньше, чем прозвучало леденящее душу предупреждение о важности надлежащего информирования о рисках. Даже если риск катастрофы может быть небольшим, все мы ежедневно принимаем недорогие меры предосторожности, которые делают его еще меньше - пристегиваемся ремнем безопасности и осторожно переходим дорогу.

Второй контекст, в котором относительные риски важны, - это когда абсолютные риски сильно различаются. Например, об эффективности медицинского лечения обычно сообщается в относительных показателях, например, компания Pfizer сообщила, что ее вакцина Covid-19 снижает риск симптоматического заболевания на 95% (95% интервал от 90% до 98%). 19 Такие относительные преимущества являются стандартным способом подведения итогов эффективности и, как правило, достаточно постоянны независимо от фоновой частоты событий, например, можно ожидать, что заявление Pfizer будет справедливо как для групп с низким, так и с высоким риском. В отличие от этого, абсолютная польза будет сильно варьироваться в зависимости от контекста и продолжительности рассматриваемого периода времени: она будет больше , скажем, у пожилых людей и при циркуляции большого количества вируса, и может быть крайне мала у молодых людей, когда вируса не так много, как мы увидим ниже.

Относительная польза определяет, работает ли вакцина, и поэтому является подходящим показателем, когда регулирующие органы дают разрешение на ее использование. В отличие от этого, абсолютная польза становится актуальной при принятии решения о том, стоит ли принимать вакцину, поскольку ее необходимо сопоставить с возможными побочными эффектами. В конце концов, вакцина от оспы очень эффективна, но я не собираюсь делать ее, поскольку (в настоящее время) не существует никакого риска.

Особая проблема возникает при передаче и сравнении небольших острых рисков от внезапных аварий или катастроф. Их часто размещают на таких шкалах, как 1⁄ 1 000 000, 1⁄ 100 000 , 1⁄ 10 000 и т. д., как на диаграмме F-N на рис. 12.2. Однако одинаковые интервалы на шкале относительного риска могут создать неверное впечатление, что абсолютные различия в рисках равны - отсюда и изменения в масштабе на графике Национального регистра рисков Великобритании, показанном на рис. 12.3.

Как и в любом частотном формате, лучше иметь фиксированный знаменатель. Одна из предложенных стандартизаций - , известная как микроморт, единица измерения риска смерти 1 к 1 000 000, которая позволяет сравнивать различные виды деятельности, а также просто жизнь. Конечно, это лишь приблизительные вероятности, и при оценке рисков для конкретного человека необходимо учитывать множество других факторов. Но таблица 14.1 помогает объяснить, почему я не являюсь любителем мотоциклов.

Наши вредные привычки, воздействие вредной окружающей среды и длительные заболевания могут не представлять острого риска внезапной смерти, но их совокупный хронический риск может сократить нашу жизнь. У каждого из нас есть ежегодный риск умереть (рис. 11.2), поэтому в данном контексте относительный риск - это отношение рисков. Например, ежедневное употребление порции красного мяса связано с коэффициентом опасности 1,1 (т. е. с увеличением годового риска смерти на 10 %), что сократит продолжительность жизни примерно на один год. fn1

В принципе, мы могли бы составить турнирные таблицы всех рисков, с которыми мы сталкиваемся, но одна из проблем со сравнениями, подобными приведенным в таблице 14.1, заключается в том, что, как мы видели в главе 1, у людей могут быть совершенно разные эмоциональные реакции на потенциальные угрозы - добровольный риск от приятного занятия ощущается совсем иначе, чем риск, навязанный нам нашей работой . В идеале мы должны сохранять контекст, а значит, и ощущения, связанные с риском, постоянными, поэтому стандартные мерила, такие как шанс быть пораженным молнией или выбросить столько шестерок подряд, обычно не помогают. Вместо этого, рассказывая о риске, связанном с землетрясениями, следует сравнивать его с рисками в других местах на Земле, подверженных землетрясениям.

Смерть от

Средние микроморты

Прыжок с парашютом

8

Погружение с аквалангом (член клуба)

5

Коммерческое рыболовство, в день (Великобритания)

3

Добыча угля, в день (Великобритания)

1

Путешествие за 7500 миль на поезде

1

Проехал 7 500 миль на автомобиле

25

Проехал 7 500 миль на мотоцикле

1,000

Неестественные причины, каждый день (Англия и Уэльс)

0.

Таблица 14.1

Средние микроморфозы (риск смерти 1 на 1 000 000) для различных видов деятельности. 20

На сайте есть еще несколько коротких моментов, которые следует запомнить, если вы захотите сообщить цифры, обобщающие неопределенность и риск. Во-первых, "98 % выживаемости" звучит лучше, чем "2 % смертности", что свидетельствует о том, что формулировка цифр может влиять на чувства людей, поэтому лучше всего приводить проценты или частоты как положительных, так и отрицательных исходов. Во-вторых, неопределенность в отношении величин может быть выражена в виде полного распределения вероятностей, как в байесовских апостериорных распределениях (глава 7), оценки и 95-процентного интервала, округленного числа или диапазона, как в Национальном регистре рисков. И в этом случае важную роль может сыграть формулировка интервалов. В климатических прогнозах Великобритании 2009 года оценивался интервал неопределенности для возможного повышения температуры, верхний предел которого составлял 12°, и одна из целей состояла в том, чтобы избежать появления в средствах массовой информации на сайте слов о том, что изменения "могут достигать 12°". Поэтому в прогнозах истинное значение было указано как "очень маловероятно, что оно превысит 12°", и этот ловкий переход от негативной к позитивной оценке изменил тон освещения.

На рис. 14.1 показаны некоторые из многочисленных способов визуализации неопределенности величин. Планки погрешностей широко используются, например, для отображения интервалов неопределенности для оценок R (глава 8), однако проблема заключается в том, что они проводят резкое различие между значениями внутри и вне интервала и могут создать неверное впечатление, что значения в интервале одинаково вероятны, а те, что вне его, по сути, невозможны. Я предпочитаю скрипичные или градиентные графики, которые позволяют избежать жестких границ (на градиентном графике плотность чернил пропорциональна вероятности). Массивы иконок - популярный способ показать, например, что мы ожидаем от ста похожих людей, хотя мы обнаружили, что человеческие иконки могут быть слишком эмоциональными и лучше заменить их на пятна, и что цвета, обозначающие плохие исходы и смерть, не должны быть слишком яркими. fn2

Рисунок 14.1

Некоторые приемы визуализации неопределенности. Адаптировано из книги Padilla, Kay and Hullman. 21

Рисунок 14.1 включает то, что Падилла и его коллеги называют "контурной диаграммой", представляющей, скажем, возможный путь урагана по некоторой территории. Здесь используется ограниченный набор заштрихованных интервалов неопределенности, что аналогично веерной диаграмме Банка Англии. Это, пожалуй, моя любимая визуализация, предпочтительно без центральной оценки, поскольку она создает впечатление неопределенности и остается простой и интерпретируемой.

В последнее время наблюдается большой интерес к визуализации неопределенности путей ураганов, поскольку это может стать решающим фактором при принятии решения об эвакуации или других мерах предосторожности. Стандартным методом является "конус неопределенности", который представляет собой интервал прогнозирования с вероятностью 66 % для пути урагана, но который, как и полосы погрешностей, может навести людей на мысль, что области за пределами конуса "безопасны". Альтернативы включают "диаграмму спагетти" из смоделированных путей или более структурированную "диаграмму ансамбля", как показано на рис. 14.1. Анимированный "график гипотетических исходов" показывает возможные реализации моделирования Монте-Карло, что может наглядно продемонстрировать неопределенность и потенциальную изменчивость в исходах.

Как ни странно, визуализации могут быть слишком хорошими. Если они слишком увлекательны и реалистичны, люди могут поверить, что они действительно отражают истину, а не являются конструкцией, основанной на моделях и суждениях. Как мы видели ранее, веерные диаграммы Банка Англии могут не передать должным образом 10 % более глубокой, немоделируемой неопределенности в хвостах. Поэтому задача состоит в том, чтобы создать визуализацию , которая была бы привлекательной и информативной и в то же время передавала бы свои собственные условности и ограничения.

Каков эффект от передачи информации о неопределенности?

Это огромный и очень сложный вопрос, поскольку на аудиторию может повлиять то, что она думает, что чувствует или что делает, и в любом случае существует огромная вариативность в том, как люди реагируют. Несомненно, многим людям трудно понять числовые выражения неопределенности , но это связано с общей нехваткой навыков счета и особыми проблемами при работе с малыми числами, такими как 1 к 1 000 000. Конечно, стандартизация таких терминов, как "вероятный", имеет большое значение, и мы знаем, что положительное или отрицательное представление может повлиять на понимание величины. Люди также различаются по тому, как они эмоционально реагируют на неопределенность; например, когда им показали диапазон по риску развития рака, те, кто по природе своей был более оптимистичен, выразили меньшее беспокойство, возможно, потому, что они могли сосредоточиться на нижней границе диапазона. 22

Существует ограниченное количество исследований, посвященных влиянию информирования о "косвенной неопределенности", основанной на качестве доказательств (глава 9). Эксперименты показывают, что люди снижают уровень своего доверия, когда им сообщают, что утверждение основано на низкокачественных доказательствах, хотя если людям не сообщают о качестве доказательств, они склонны считать, что оно хорошее. Это демонстрирует трогательную форму доверия, 23 которой, к сожалению, могут злоупотреблять люди, делающие надуманные заявления, основанные на некачественных доказательствах.

Данные свидетельствуют о том, что уверенное выражение неуверенности, например, с помощью диапазонов, в целом не снижает доверия к источнику сообщения. 24 Это обнадеживает - было бы очень жаль, если бы честное признание неуверенности означало, что люди отвергают наше мнение и обращаются к какому-нибудь шарлатану, выражающему полную уверенность.

Что мы должны ожидать от доверительного общения?

В начале этой главы я подчеркивал необходимость демонстрировать надежность, но как это лучше всего сделать? Я входил в группу, которая выработала пять кратких принципов, в которых неопределенность играет важную роль. 25 Если мы хотим быть достойными доверия, мы должны стремиться к тому, чтобы

Информировать, а не убеждать: В целом, основной принцип доверительной коммуникации заключается в том, чтобы дать аудитории возможность принимать решения, соответствующие ее ценностям, а не манипулировать ею, заставляя делать или думать то, что хочет коммуникатор. Хотя могут возникнуть кризисные ситуации, когда убеждение будет уместным.

Будьте сбалансированы: Указывайте как плюсы, так и минусы, пользу и вред, победителей и проигравших. Хотя баланс не должен быть ложным: споры об изменении климата не сводятся к 50:50.

Говорите о неопределенности прямо: используйте все способы, описанные в этой главе, будь то вербальные, численные или графические.

Признайте ограничения в доказательствах: Используя идеи о косвенной неопределенности, изложенные в главе 9, мы можем четко определить качество и силу доказательств.

Постарайтесь упредить недоразумения: для этого необходимо знать свою аудиторию и то, как ваши данные могут быть неверно истолкованы или использованы другими людьми. Например, британский статистический регулятор Эд Хамферсон рекомендовал производителям официальной статистики подчеркивать, какие выводы можно и нельзя делать основе данных. 26

Эти принципы стали частью набора инструментов правительства Великобритании по борьбе с дезинформацией RESIST-2, 27 , но вполне резонно спросить, каков эффект от такого подхода - было бы, по меньшей мере, печально, если бы вся эта достоверность была встречена со скептицизмом и подозрительностью. Поэтому мои коллеги провели большое исследование, в котором сообщения разного формата ("убеждающие" или "сбалансированные") о вакцинах Covid-19 или ядерной энергетике были показаны более чем 1000 человек, 28 , каждый из которых был случайным образом распределен для просмотра одного сообщения.

Для людей, которые уже приняли вакцины Covid-19 или ядерную энергию, не было разницы в том, насколько они считали сообщения заслуживающими доверия. Но для людей, настроенных скептически, "сбалансированное" сообщение было оценено как значительно более заслуживающее доверия, чем "убеждающий" формат. Это важный и обнадеживающий вывод, который означает, что стандартный способ общения многих правительственных структур - попытка убедить аудиторию поверить во что-то - активно снижает доверие в той самой группе, которую они больше всего хотят охватить, по сравнению с тем, чего можно было бы достичь, используя не убеждающий формат. Это может стать важным уроком для всех, кто занимается общением.

Вместе с моими коллегами Алексом Фрименом и Джоном Астоном у меня была возможность применить эти идеи на практике, когда нас попросили помочь рассказать о пользе и вреде вакцины Covid-19 компании AstraZeneca в апреле 2021 года, после сообщений о серьезных тромбах и на фоне растущего беспокойства по поводу вакцины. Нам прислали данные о тромбах, и мы построили плавную линию для риска в каждом возрасте, поскольку возраст является важным фактором, определяющим как пользу, так и вред вакцинации. Затем мы сравнили потенциальный вред с аналогичными по значимости преимуществами, в данном случае с предотвращением госпитализации в реанимацию. Как подчеркивалось выше, абсолютные выгоды в значительной степени зависят от количества циркулирующего вируса, поэтому мы подготовили ряд сценариев . На рис. 14.2 показан "низкий риск ", существующий в данный конкретный период 2021 года. Как уже говорилось выше, в анализе используются абсолютные, а не относительные выгоды, поскольку именно эти показатели важны при принятии решения о предложении или принятии вакцины.

В соответствии с пятью принципами, изложенными выше, мы сосредоточились на первых двух - информировать, а не убеждать, и быть сбалансированными. Таким образом, сообщение не пыталось утверждать, что вакцины "безопасны и эффективны", а скорее демонстрировало, что они могут быть достаточно безопасны и эффективны, чтобы давать их некоторым людям при определенных обстоятельствах. Мы не стали вводить неопределенность в сюжет, поскольку это означало бы излишнюю сложность, например, размывание точек, и не добавило бы смысла сообщению. Качество наших доказательств было достаточно высоким, и люди склонны предполагать это в любом случае, хотя позже мы добавили на график некоторые предостережения о том, что существуют другие потенциальные преимущества и вред, которые мы не оценивали количественно. Наконец, мы не указывали на потенциальные источники недоразумений на самом графике и были рады видеть, что он не был использован не по назначению.

Для 100 000 человек с низким риском облучения fn3

Рисунок 14.2

Оценки основных преимуществ и вреда вакцины "АстраЗенека Ковид-19", использованные в передаче BBC 7 апреля 2021 года. Для пожилых людей польза явно перевешивает потенциальный вред, но для более молодых групп эти показатели становятся более сбалансированными.

Джонатан Ван-Там, уважаемый и пользующийся доверием заместитель главного врача, потратил немало времени на то, чтобы объяснить эту сложную инфографику публике , а в заключение заявил, что вакцина больше не будет рекомендована людям моложе тридцати лет (позже этот был увеличен до сорока). Это было принято, не было никаких обвинений в развороте, никаких сильных опасений по поводу вакцины, и это представление было широко растиражировано.

Хотя этот график можно рассматривать как примерную информацию о вероятности пользы или вреда для отдельного человека в будущем, он в первую очередь использовался для объяснения причин политики, которая должна быть применена к популяции. Это, естественно, подводит нас к важнейшему вопросу - как мы принимаем решения в условиях неопределенности, будь то человек, решающий, делать ли ему прививку, или правительственный орган, решающий, кому предложить вакцину?

Это непростая задача, и отчасти именно поэтому принятие решений было оставлено на сайте до конца книги.

Резюме

Крайне важно четко передавать информацию о неопределенности, но это не так просто.

Вместо того чтобы стремиться к тому, чтобы вам доверяли, постарайтесь продемонстрировать свою надежность.

В кризисной ситуации дайте рекомендации, но признайте неопределенность и условность советов.

Определять потребности, убеждения и навыки аудитории и оценивать коммуникации.

Тщательно выбирайте метрики и визуализации, чтобы не вводить людей в заблуждение.

Использовать различные уровни и форматы общения для развития различных навыков счета.

Старайтесь информировать, быть сбалансированным, признавать неопределенность и ограниченность доказательств, а также упреждать недопонимание.

Факты свидетельствуют о том, что доверие к человеку ведет к росту доверия со стороны тех, кто настроен более скептически.

Нет смысла быть надежным, если вы скучны, поэтому цель - быть ярким и увлекательным, но без манипуляций.

Коммуникаторам недостаточно кратко изложить свою аналитическую неопределенность - они должны постараться сделать так, чтобы у аудитории сложилось правильное впечатление о надежности любых утверждений.

ГЛАВА 15

. Принятие решений и управление рисками

Жизнь - это длинная череда решений, принимаемых в условиях неопределенности. Большинство из них мы принимаем без особых раздумий - в какое время отправиться на прием или какую одежду надеть, выходя на улицу в непогоду. Некоторые более важные решения могут заставить нас сделать паузу и подумать немного медленнее - куда поехать в отпуск или какую машину купить. Другие могут быть действительно решающими - заводить ли детей, сбежать ли в цирк или какое лечение выбрать для рака.

В теории, используя идеи, впервые разработанные Фрэнком Рэмси (глава 3), существует формальный механизм принятия решения о том, что лучше сделать, состоящий из следующих четырех основных шагов:

Составьте список возможных действий и возможных последствий этих действий.

Назначьте вероятность для каждого возможного последствия, учитывая каждое действие.

Придайте значение каждому из этих возможных вариантов развития событий.

Предпримите действие, которое максимизирует ожидаемую выгоду.

Эти этапы лежат в основе экономической концепции "рационального" поведения человека, олицетворяемого идеальным Homo economicus.

Это может показаться разумной структурой, и мы могли бы следовать этим правилам в том, что теоретик принятия решений Леонард Сэвидж назвал малым миром 1 - контролируемой ситуацией, такой как игра в рулетку. Но реальный, большой мир гораздо сложнее, и определить все возможные действия, исходы, вероятности и значения - задача не из легких, о чем мы говорили в главе о глубокой неопределенности. И даже если бы мы могли выполнить шаги 1-3, принятие решения может оказаться несколько сложнее, чем максимизация ожидаемой выгоды.

Рассмотрим самый простой пример. На рис. 15.1 показана так называемая стандартная азартная игра, которая, по сути, представляет собой компромисс между гарантированным результатом и хорошим или плохим результатом, выбранным случайным образом.

Ожидаемое вознаграждение при игре в азартные игры равно p Value(выигрыш) + (1 - p) Value(проигрыш), и поэтому в соответствии с правилами, перечисленными выше, мы должны отказаться от азартной игры и согласиться на уверенную игру, если

Value(sure thing) > p Value(win) + (1 - p) Value(lose).

Предположим, что вам предстоит подбросить монету: при выпадении головы вы получите £1, а при выпадении решки - ничего. Тогда ожидаемая прибыль составит 1⁄ 2 × £1 + 1⁄ 2 × £0 = 50 пенсов, поэтому, если вам предложат 50 пенсов в качестве уверенности, вам должно быть безразлично, играть ли в азартные игры или взять 50 пенсов наверняка. Но будете ли вы безразличны, или предпочтете 50 пенсов наверняка?

А что если поднять ставки? Представьте, что вы участвуете в игровом шоу и уже выиграли 5 000 фунтов стерлингов - назовем это игрой 1. Теперь у вас есть выбор: (а) согласиться на дополнительные £10 000, или (б) попытаться угадать бросок монеты, выиграв £20 000, если вы окажетесь правы, и ничего, если вы ошибетесь. Что бы вы выбрали - уверенность или азартную игру? Я думаю, большинство людей выбрали бы вариант "наверняка", если только они не увлеклись.

Рисунок 15.1

Стандартная азартная игра - выбор между выбором "верной вещи" и получением Value(sure thing), или принятием азартной игры. Вероятность p выигрыша и получения вознаграждения равна Value(win), а вероятность 1 - p проигрыша и получения чего-то равного Value(lose).

Если вы выбрали 10 000 фунтов стерлингов, вы демонстрируете "неприятие риска", поскольку избегаете азартной игры, даже если ожидаемый выигрыш составляет 10 000 фунтов стерлингов при обоих вариантах. Но что, если бы выигрыш в азартной игре составлял 40 000 фунтов стерлингов, а выигрыш в уверенной игре - 10 000 фунтов стерлингов? Вы бы чувствовали себя по-другому? Отвращение к риску заходит так далеко, что в какой-то момент вы предположительно рискнете.

Один из способов рассмотрения подобных ситуаций, впервые разработанный Даниэлем Бернулли (еще одним племянником Якоба Бернулли) в 1738 году, заключается в том, чтобы определить нелинейность ценности - или полезности - денег. Другими словами, ценность, которую мы придаем каждой денежной единице, уменьшается по мере увеличения суммы - получение первых 1000 фунтов стерлингов стоит для нас гораздо больше, чем изменение суммы с 19 000 до 20 000 фунтов стерлингов. Это означает, что полезность 10 000 фунтов стерлингов, которые мы точно получим, больше половины полезности 20 000 фунтов стерлингов, и показывает, почему люди не склонны рисковать ради более высокой вероятности прибыли.

Теперь давайте изменим сюжет игрового шоу - назовем его "Игра 2". Представьте, что вы уже выиграли 25 000 фунтов стерлингов, деньги у вас в кармане, и вы готовитесь идти домой, чувствуя себя весьма довольным тем, как все сложилось. Но тут вас вызывают обратно, чтобы сделать последний поворот: вам нужно выбрать между (а) отдать 10 000 фунтов стерлингов наверняка и (б) угадать бросок монеты, и если вы проиграете, вам придется отдать 20 000 фунтов стерлингов, а если угадаете правильно, то весь выигрыш останется у вас. Что вы можете сделать? Оказывается, многие люди говорят, что скорее предпочтут сыграть в азартную игру, чем столкнуться с определенным проигрышем. Это известно как склонность к риску или стремление к более высоким потерям.

Но небольшой анализ показывает, что и игра 1, и игра 2 идентичны по своим конечным результатам: (а) 15 000 фунтов стерлингов наверняка и (б) 50:50 шансов на 5 000 или 25 000 фунтов стерлингов. Это показывает, что наш выбор в условиях неопределенности может не соответствовать кажущейся "рациональной" структуре - важно не только то, к чему вы пришли в итоге, но и то, с чего вы начали.

Все становится еще сложнее, когда мы рассматриваем малые вероятности. Люди покупают лотерейные билеты, хотя ожидаемый выигрыш гораздо меньше, чем цена билета, поэтому они стремятся к риску при малой вероятности большого выигрыша. Но мы покупаем страховку, платя больше, чем ожидаемый убыток (иначе страховые компании разорились бы), поэтому мы не склонны к риску, когда вероятность крупного убытка мала.

Это дает классическую четырехкратную схему, приведенную в табл. 15.1, выявленную психологами Дэниелом Канеманом и Амосом Тверски, 2 , демонстрирующую типичное поведение при принятии решений в условиях неопределенности с известными исходами и вероятностями.

В ответ на эти наблюдения Канеман и Тверски разработали теорию перспектив - более сложную математическую основу для принятия решений в условиях неопределенности, объясняющую неприятие потерь, перевес низких вероятностей и фокусировку на изменениях, а не на конечных состояниях. Основные идеи теории перспектив были подтверждены эмпирически, 3 хотя, по словам Канемана, она все еще не предназначена для полного описания человеческого поведения, 4 которое гораздо более тонко, чем можно описать формулой.

До сих пор мы нереалистично предполагали, что знаем все вероятности и исходы, но рассмотрим следующий выбор, который я предлагаю школьникам. У меня есть две сумки:

В мешке A есть 5 красных и 5 черных шаров.

В мешке B 10 шаров, все либо красные, либо черные, причем количество красных шаров выбрано случайным образом от 0 до 10.

Малые вероятности

Большие вероятности

Прибыль

Стремление к риску ради маловероятной выгоды, например, предпочитая покупать лотерейные билеты ради "возможности

Нежелание рисковать из-за высокой вероятности выигрыша, например, предпочтение уверенного выигрыша, а не 50:50 при удвоении выигрыша - "птица в руке стоит больше , чем шанс получить две в кустах".

Потери

Нежелание рисковать из-за низкой вероятности потерь, например, предпочитая покупать страховку, чтобы застраховаться от катастроф

Стремление к риску при высокой вероятности потерь, например, предпочтение 50:50 при удвоении потерь перед уверенностью в больших потерях

Таблица 15.1

Обычное поведение при принятии решений в условиях неопределенности, которое не вписывается в стандартную модель рационального принятия решений.

Вам нужно на сайте выбрать цвет, красный или черный, затем мешок, A или B, а затем мяч из своего мешка. Если вы выберете мяч выбранного вами цвета, то получите приз. Что бы вы предпочли выбрать: мешок A с известным шансом на успех или мешок B с неизвестным шансом?

С точки зрения ожидаемого выигрыша варианты идентичны; между двумя цветами существует полная симметрия, и поэтому не стоит выбирать любую комбинацию цвета и сумки, а не другую. Но люди, как правило, предпочитают сумку А - ту, шансы которой известны как 50:50. Это неприятие риска, связанное с неопределенностью вероятностей, называется неприятием двусмысленности, основанное на пионерской работе экономиста и активиста Дэниела Эллсберга fn1 в 1951 году. 5

Если вернуться к обсуждению "уверенности" (глава 9), мы увидели, что аналитики не желают выносить уверенные суждения , когда знают, что им не хватает жизненно важной информации, которая может кардинально повлиять на их мнение. Если мы выберем мешок B с неизвестной долей красных и черных шаров, мы окажемся именно в таком "информационном пробеле", поэтому люди предпочитают избегать этого и выбирать ситуацию с высокой степенью уверенности, когда мы знаем шансы. Мы можем рассматривать это как надежную стратегию, при которой мы не будем потом корить себя. Или как пессимистическую стратегию, в которой мы исходим из того, что, что бы мы ни выбрали, произойдет самое худшее, и предпринимаем действия, гарантирующие наименее плохой результат.

Конечно, в большинстве реальных решений мы имеем дело не только с неопределенностью в отношении вероятностей; мы также не знаем последствий и того, как мы к ним отнесемся, и, возможно, даже не знаем всех доступных вариантов - мы имеем глубокую неопределенность, , как мы исследовали в главе 13. Никакая формальная теория не может справиться с маловероятными событиями с высоким уровнем воздействия, когда и риски, и результаты плохо понятны. И что очень важно, мы редко сталкиваемся с одним единственным бесповоротным решением, поскольку обычно существует целая последовательность незначительных суждений, которые могут привести к принятию решения, не имея ни малейшего желания сесть и положительно решить, что это лучшее, что можно сделать. Возможно, вы сможете распознать это в своей жизни.

Итак, если формальная теория вызывает затруднения, как же нам принимать решения в условиях такой неопределенности? По-видимому, существует четыре стратегии, представляющие собой широкий континуум уменьшения технической сложности, которые можно применять как к решениям, принимаемым отдельными людьми, так и к решениям, принимаемым от имени организаций или правительств.

Полный анализ решений, как описано выше. Это будет реалистично только в достаточно контролируемой ситуации малого мира, в которой можно предположить, что варианты, вероятности и значения могут быть хотя бы приблизительно полностью количественно определены, например, в ряде азартных игр. Предыдущие примеры показали, что не всегда следует ожидать, что выводы будут соответствовать человеческой интуиции. В качестве другого (по общему признанию, нереалистичного) примера предположим, что у вас есть фиксированная сумма денег , которая может быть потрачена на лечение только одной из трех групп с заболеваниями разной степени тяжести;

(a) Группа с болезнью A: из каждых 100 человек все обычно умирают, но вы можете спасти жизни 3 из них.

(b) Группа с болезнью B: 50 из каждых 100 человек обычно умирают, а вы можете спасти жизни 3 из них.

(c) Группа с болезнью C: 3 из каждых 100 человек обычно умирают, а вы можете спасти все их жизни.

Каждый из вариантов приводит к одинаковой общей выгоде с точки зрения количества спасенных жизней. Но вам может показаться, что вариант (а), по крайней мере, дает некоторую надежду людям, которые точно умрут, а вариант (в) лечит болезнь, которая иногда приводит к летальному исходу. Вариант (b), который просто снижает риск на небольшую величину, может показаться не таким привлекательным.

Полуколичественный анализ, при котором мы делаем все возможное, чтобы перечислить варианты и даже оценить вероятности и значения, но при этом полностью признаем ограничения и ищем стратегии, устойчивые ко всему тому, чего мы не знаем. Когда команда Винтонского центра по передаче информации о рисках и фактах работает над пособиями по принятию решений для пациентов NHS, мы приводим приблизительные оценки частоты выздоровления и побочных эффектов альтернативных вариантов. 6 Не существует формулы, направляющей человека к принятию решения, но цель состоит в том, чтобы полностью рассмотреть все варианты, изучить чувства и поощрить пациентов быть настолько осторожными или смелыми, насколько они хотят. Успех означает, что после этого, что бы ни случилось, пациент, по крайней мере, чувствовал, что имел полную информацию, когда принимал решение.

Эвристика, когда решения принимаются с помощью неформальных и неосознанных правил. Психолог Герд Гигеренцер популяризировал идею о том, что многие решения в условиях неопределенности принимаются быстро и игнорируют большую часть доступной информации - так называемые быстрые и экономные стратегии; 7 например, если спросить, какой из пары городов больше, просто выбрать самый известный. Они могут хорошо работать в повседневной жизни, но, конечно, можно придумать примеры, в которых они не срабатывают.

Сюжетная основа, или воображение возможного будущего. Это может быть близко к тому, что мы обычно делаем - Дэниел Канеман, как предполагается, сказал: "Никто никогда не принимал решение из-за цифры, им нужна история". 8 И если мы позволяем себе размышлять над мрачными историями, то мы можем естественным образом перейти к поведению предосторожности, пытаясь сделать нас устойчивыми к худшему, что может случиться. Эти идеи были расширены до теории нарратива убеждения 9 для принятия решений в условиях глубокой неопределенности, в которой люди сосредотачиваются на нарративе, который кажется "правильным" для объяснения имеющихся данных, используют этот нарратив для воображения возможных вариантов будущего и нечисловым образом оценивают ценность этих воображаемых вариантов будущего, чтобы сделать выбор. Хотя это может быть достаточно описательным того, что мы делаем в повседневной жизни, лично я не убежден в том, что эмоционально обусловленные убеждения являются подходящей основой для принятия серьезных решений - мы получаем достаточно этого в социальных сетях. Я считаю, что лучше поощрять людей думать медленно и оценивать масштабы там, где это возможно - разумеется, не веря в "правильность" своих оценок.

Написаны целые книги , в которых сравниваются первая и третья и четвертая стратегии, часто критикуются специалисты по оценке рисков, экономисты и финансовые аналитики, которые, похоже, действительно верят своим моделям. Но это кажется ложным разделением между двумя крайностями, уходящим корнями в устаревшее различие между количественно измеримыми "рисками" и не поддающимися количественной оценке "неопределенностями" Фрэнка Найта (глава 13).

В отличие от этого, остальная часть главы в основном иллюстрирует вторую стратегию - количественно оценить все, что возможно, стараясь при этом осознавать неизбежную неадекватность любого анализа. И мы начинаем с самых сложных вещей, которые можно выразить в цифрах, - с государственной политики, связанной с риском для людей, дорогостоящей и спорной. Естественно суммировать ожидаемые затраты на политику, затрагивающую целые общества, но количественно оценить выгоды от вмешательства правительства гораздо сложнее, особенно когда оно может спасти (или потерять) жизни.

Политические решения

В "Зеленой книге" Казначейства Великобритании 10 дается руководство по оценке вариантов политики с использованием либо анализа затрат и выгод, при котором выгоды оцениваются в денежном выражении, либо анализа экономической эффективности, при котором сравниваются затраты на достижение единицы выгоды; в обоих случаях будущие затраты и выгоды дисконтируются на фиксированную величину в год. Например, при рассмотрении возможных улучшений дорог можно определить денежную стоимость не только сэкономленного времени, но и прогнозируемого снижения количества жертв на дорогах. Для этого необходимо определить стоимость предотвращения смертельного исхода (VPF), которая ежегодно пересматривается Министерством транспорта Великобритании и в настоящее время составляет более 2 миллионов фунтов стерлингов.

Это также позволяет хладнокровно оценивать целесообразность дополнительных мер безопасности. Например, в 1990-х годах рассматривалась возможность создания системы автоматической защиты поездов, которая бы постоянно контролировала и, если потребуется, регулировала скорость движения поездов, но ее отменили, когда подсчитали, что она будет стоить 9-10 миллионов фунтов стерлингов за каждый предотвращенный смертельный случай, в то время как VPF тогда составляла всего 700 000 фунтов стерлингов. 11 Такие соображения могут быть отменены , когда общество сильно обеспокоено; огромные суммы тратятся на утилизацию ядерных отходов, независимо от реального риска для здоровья людей.

Транспортная политика кажется простой по сравнению с природной средой. Но как определить стоимость лесов, лесных массивов и деревьев для общества? Управление национальной статистики должно сделать это для "Счета природного капитала", оценив общую годовую стоимость лесов в Великобритании в 2020 году в 8,9 миллиарда фунтов стерлингов. Примерно половина этой суммы приходится на улавливание углерода, но более 1 млрд фунтов стерлингов составляют расходы от 800 миллионов посещений в целях туризма и отдыха и еще 1 млрд фунтов стерлингов - от пользы для здоровья. 12 А вот культурная и духовная ценность, например, древних деревьев, в настоящее время не монетизируется. fn2

Конечно, все эти оценки затрат и выгод полны неопределенности, и "Зеленая книга" требует 90-процентных интервалов для результатов в показателях затрат и выгод или экономической эффективности и рекомендует такие дополнительные детали, которые мы подчеркиваем на протяжении всей этой книги, как анализ чувствительности допущений, выявление важных факторов, которые определяют выводы, и немонетизируемых выгод, которые не включены. Вариант "как обычно" всегда должен быть , и необходимо сделать предупредительную поправку на "оптимизм "; рекомендуемая поправка для нестандартных проектов гражданского строительства - допустить превышение затрат до 66 %, что отражает горький опыт затрат, выходящих далеко за пределы рассчитанных интервалов неопределенности. Есть утверждения, что в мегапроектах наивный оптимизм, как правило, преобладает над "стратегическим искажением" - преднамеренным занижением стоимости по политическим причинам. 13

Ценность человеческого существования заключается не только в продолжительности жизни, но и в ее качестве. Национальный институт здоровья и качества медицинской помощи Великобритании (NICE) на протяжении десятилетий проводил анализ экономической эффективности, чтобы помочь решить, какие методы лечения будут оплачиваться Национальной службой здравоохранения (NHS), основываясь на оценке стоимости достижения дополнительного года жизни с поправкой на качество. Это требует присвоения значений медицинским состояниям, так, например, по шкале EuroQol 5D, используемой во многих оценках, "сильная тревога или депрессия" отнимает 0,29 от годового качества жизни, то есть год с этим состоянием "стоит" только 71% от здорового года. 14

Эти значения обычно получают из опросов населения с использованием временных компромиссов, так что, предположительно, респонденты считают, что в среднем 5 лет полного здоровья стоят 7 лет сильной тревоги или депрессии, что приводит к значению полезности для этого состояния 5⁄ 7 = 0,71. Хотя эти значения могут быть разумными при оценке воздействия на группы людей, неясно, будут ли они работать как индивидуальные "полезности" в стандартной теоретической системе принятия решений . Если мы оценим здоровую жизнь как 1, а смерть как 0, то полезность в 0,71 будет означать, что кто-то, теоретически, готов согласиться на операцию, которая в случае успеха вылечит депрессию, но будет иметь 29 % смертности. Я не представляю, насколько это приемлемо.

В предыдущей главе мы увидели, как наша инфографика (рис. 14.2) была использована для объяснения политического решения о том, каким возрастным группам не следует рекомендовать вакцину AstraZeneca Covid-19, и, хотя сфера ее применения была ограничена, мы считаем, что она ясно иллюстрирует компромисс между пользой и вредом в будущем.

Но еще одна особенность становится очевидной, когда мы оглядываемся на этот анализ. Существует качественное различие между теми, кому наносится вред (более бледные точки справа), и теми, кто получает пользу (более темные точки слева). , что те, кому наносится вред, становятся идентифицируемыми людьми, потенциально имеющими имена и лица, в то время как те, кто получает пользу, являются "статистическими" людьми - никто никогда не знает, кто получил пользу от вакцины.

Как известно из социальных сетей, в обществе может возникнуть сильная реакция против навязывания вреда от вакцинации здоровых людей, независимо от того, насколько редки побочные эффекты. Действительно, люди, пострадавшие от этой и других вакцин против SARS-CoV-2, на момент написания статьи начали судебные процессы против производителей. Этот вопрос также возникает при строительстве "умных" автомагистралей, где обочина используется как дополнительная полоса движения; это может спасти статистические жизни, поскольку улучшение транспортного потока побуждает больше людей пользоваться автомагистралями, а не более опасными дорогами А, но это может стоить некоторых высоко идентифицируемых жертв аварий.

Это свидетельствует о том, что при принятии политических решений крайне важно понимать и принимать во внимание общественную озабоченность. Существует значительная разница между восприятием статистических и идентифицируемых жизней - вполне вероятно, что гораздо больше, чем Value of Preventing a Fatality в 2 миллиона фунтов стерлингов, будет потрачено на спасение жизни конкретного человека, который привлек внимание СМИ, скажем, ребенка, застрявшего в колодце. И, конечно, общественная озабоченность становится особенно актуальной при разработке нормативных актов, направленных на снижение риска причинения вреда населению.

Регулирование и риск

Мы хотим быть защищены от опасностей, но не хотим ограничивать свои свободы. Мы хотим иметь "безопасные" продукты и чистую и устойчивую окружающую среду, не нанося при этом ущерба экономике. Как сбалансировать эти противоречивые требования?

Значительная индустрия "риска" выросла вокруг разработки правил и рекомендаций, касающихся того, что разрешено в организациях или в нашем обществе. В целом это относится к управлению рисками, включающему в себя процесс анализа, коммуникации и управления рисками, в идеале с привлечением общественности и заинтересованных сторон на каждом этапе. Некоторые организации пытаются разделить эти роли, что делает еще более важным правильное информирование о неопределенности с использованием всех вербальных, числовых и графических инструментов, которые мы рассматривали в этой книге.

Стратегии анализа рисков обычно носят полуколичественный характер, причем роль формального анализа снижается по мере углубления неопределенности. Но когда речь заходит о серьезных рисках на работе, по крайней мере одна крупная организация готова выразить свои суждения в цифрах.

Каков приемлемый риск быть убитым на работе?

В 2001 году Управление по охране труда и технике безопасности Великобритании (HSE) выпустило весьма влиятельный документ под названием "Снижение рисков, защита людей". 15 R2P2, как его стали называть, использовал инновационный подход к охране труда; что очень важно, в нем не упоминается о том, чтобы сделать что-либо "безопасным", и вместо этого все угрозы рассматриваются с точки зрения приемлемых и неприемлемых рисков. Это стало известно как система "Допустимость риска".

На рис. 15.2 показан подход HSE к рискам, которым подвергаются люди в результате несчастных случаев на производстве. Вероятность гибели сотрудника на рабочем месте 1 к 1 000 000 в год считается в целом приемлемой - это не значит безопасной, но достаточно безопасной. Но вероятность 1 к 1 000 считается недопустимой для работника, как и 1 к 10 000 для представителя общественности. Угольщики и рыбаки (см. микроморты в табл. 14.1) - две профессии, которые часто попадают в зону непереносимости. Если предполагаемый риск находится между непереносимой и широко приемлемой зонами, то это допустимо только в том случае, если риски будут сделаны настолько низкими, насколько это целесообразно (ALARP). означает, что меры по снижению риска должны приниматься, если они соразмерны.

Если не ограничиваться опытом отдельных людей, то крупные промышленные аварии могут приводить к массовой гибели людей. Я до сих пор помню свой шок, когда в 1974 году взорвался химический завод в Фликсборо 16 , но двадцать восемь погибших в тот день превзошли по масштабам выброс облака ядовитого газа с завода Union Carbide в Бхопале, Индия, в 1984 году, когда погибло более 2000 человек и еще десятки тысяч получили ранения. 17 Влияние этих событий - это не просто сложение результатов для отдельных людей; обеспокоенность общества проявляется в возмущении общественности , а также в реакции политических деятелей и средств массовой информации. Это нелегко измерить, но HSE довольно смело заявила, что промышленная установка с вероятностью 1 к 5 000 в год привести к 50 смертям является нетерпимой, но вероятность 1 к 500 000 (сотая часть риска) в целом приемлема. Эти пределы могут быть пропорционально расширены, так что вероятность 1 к 500 в год привести к 5 смертям также является невыносимой. fn3

Рисунок 15.2

Система допустимого риска для отдельных лиц и несчастных случаев на производстве, разработанная Управлением здравоохранения и безопасности Великобритании.

HSE утверждает, что необходимо оценить как индивидуальные риски наиболее подверженных риску людей, так и общественные риски, а затем "только когда оба вида риска продемонстрированы как допустимые и ALARP, обязанность оператора может считаться выполненной". Это накладывает большую ответственность на тех, кто строит модели для возможных отказов, поскольку мы видели, как такие модели для маловероятных событий с высоким воздействием особенно склонны к чрезмерной точности, ограниченному объему, неопределенности и ошибкам. Ни один анализ не может претендовать на "правильность", поэтому очень важна устойчивость выводов к альтернативным предположениям. Особенно если вы эксплуатируете установку, которая может взорваться.

Токсикология и воздействие на окружающую среду

Хотя мало кто из нас живет рядом с промышленными объектами повышенной опасности, все мы потребляем пищу и дышим воздухом, и мы бы предпочли не пострадать от этого процесса. Задача регулирующих органов - установить максимальные рекомендуемые уровни воздействия для повседневных опасностей, таких как пестициды и пищевые добавки, а также химические вещества, используемые в промышленных процессах. Неопределенность является основополагающим в этом количественном, но осторожном процессе.

Основная идея заключается в проведении экспериментов на животных, как правило, с участием мышей, специально выведенных с учетом их склонности к развитию опухолей, для определения максимального уровня воздействия, который либо не вызывает наблюдаемых негативных последствий, либо не приводит к неоправданному дополнительному риску. Этот допустимый уровень для мышей затем делится на коэффициенты неопределенности (КН), чтобы установить пределы воздействия для обычных людей. Идея коэффициентов неопределенности, также известных как "пределы безопасности ", восходит к 1950-м годам, когда они первоначально были установлены на уровне 100, то есть допустимая доза для животных делилась на 100, чтобы применить ее к человеку. В настоящее время стандартный способ экстраполяции от мышей к повседневной жизни человека заключается в использовании отдельных коэффициентов неопределенности для переноса воздействия от животного к человеку, от среднего человека к чувствительному человеку и от краткосрочного к долгосрочному воздействию - затем они умножаются вместе, чтобы получить общий запас безопасности. Это похоже на инженерные коэффициенты безопасности при строительстве мостов, только более масштабные.

Конечно, никто из нас не хочет, чтобы пища, которую мы едим, причиняла вред, но иногда предосторожность может быть излишней.

Сколько подгоревших тостов можно употреблять?

В январе 2017 года Агентство по пищевым стандартам Великобритании запустило кампанию Go for Gold, призывающую людей избегать подгорания пищи. В качестве аргумента было указано, что акриламид - химическое вещество, образующееся при подгорании пищи, - был признан МАИР "вероятным канцерогеном" (см. главу 10). FSA не предоставило ни оценки текущего вреда, причиняемого акриламидом, ни выгоды от его снижения в результате того, что люди следуют его советам, но кампания привела к появлению таких заголовков, как "Подрумяненные тосты и хрустящий жареный картофель "потенциальный риск рака"". 18

Наша команда fn4 получила предупреждение об этой кампании под эмбарго, и, поскольку я очень люблю хрустящий жареный картофель, я решил, что мы должны проанализировать доказательства потенциального вреда. Во-первых, мы отметили, что интенсивные усилия не привели к убедительным доказательствам какой-либо количественной связи с раком у людей, и, как мы видели в главе 10, IARC описывает опасность, а не риск. 19 Во-вторых, эксперименты на мышах показали, что контрольная доза акриламида составляет 170 мкг/кг массы тела в день - это означает, что мы можем быть уверены, что воздействие ниже этого уровня не вызовет измеримого повышения риска развития опухолей у мышей. fn5

По сравнению с этим эталонным уровнем 170 у мышей, даже люди с высоким потребления акриламида, например, съедающие по кусочку подгоревшего тоста в день, получают всего 1,1 мкг/кг/день. Это всего лишь 160-я часть от контрольного уровня у мышей, что может показаться довольно обнадеживающим и объяснить, почему так трудно было наблюдать какой-либо эффект от акриламида в рационе человека. Но поскольку эта опасность касается рака, токсикологические комитеты требуют довольно произвольного запаса безопасности , состоящего из двух коэффициентов неопределенности по 100, другими словами, допустимая доза для человека устанавливается как одна 10 000-я от дозы для мышей. Это означает, что допустимое воздействие составляет примерно одну шестидесятую часть от потребления взрослого человека с высоким уровнем потребления, то есть люди должны съедать только кусочек подгоревшего тоста размером с ноготь большого пальца каждый день, несмотря на отсутствие фактических доказательств риска для человека. Это стало основой для кампании FSA , и мы не были впечатлены, и на рис. 15.3 показан мой вклад в дискуссию.

Насмешки в СМИ, в том числе и благодаря нашему вмешательству, привели к быстрой отмене кампании Go for Gold, но с тех пор я слышал о людях, которые испытывают навязчивую тревогу по поводу подгоревшей пищи. Возможно, более тревожным является то, что люди могут посчитать это очередной пугающей историей от ученых и заставить их игнорировать действительно важные предупреждения, скажем, о потенциальном вреде ожирения.

При обжарке кофе также образуется акриламид, и в 2018 году суд Калифорнии постановил, что на входах в кофейни должны быть вывешены таблички, предупреждающие о возможной связи с раком. В то время я использовал данные Агентства по охране окружающей среды США, чтобы подсчитать, что ежедневная чашка кофе может увеличить абсолютный пожизненный риск развития рака на 0,0003 %, а поскольку примерно у половины из нас в какой-то момент будет диагностирован рак, это не кажется очень важным дополнением к 50 %.20 Калифорнийское управление по оценке опасностей для здоровья окружающей среды (OEHHA) пришло к аналогичным выводам и в 2019 году решило, что никаких предупреждений делать не нужно, поскольку доза акриламида в кофе слишком мала, чтобы представлять канцерогенный риск. 21 Во всех этих спорах , как правило, упускается из виду, что существуют веские доказательства того, что кофе полезен для здоровья и действительно связан со снижением риска развития рака. 22 Таким образом, один из уроков заключается в том, что мы должны более широко рассматривать как потенциальный вред, так и пользу от любой деятельности, а не сосредотачиваться на конкретных вредных факторах.

Использование по умолчанию коэффициентов неопределенности для установления приемлемых пределов воздействия кажется довольно грубым, и хотя утверждают, что эта процедура не так консервативна, как может показаться на первый взгляд, 23 предпринимаются постоянные усилия, чтобы сделать их менее произвольными и построить надлежащие модели для реальных рисков для людей. 24 Для меня реальной проблемой является наличие одного порога для "приемлемого" воздействия, что способствует восприятию всего, что выше этого порога, как "небезопасного", что является нонсенсом. Это показывает огромную ценность разработанной HSE системы "Допустимость риска", в которой есть два порога: высокий, определяющий непереносимый риск, которого следует избегать, и низкий, представляющий в целом приемлемую вероятность вреда. Это было смелое, но разумное нововведение в деликатную область "здоровья и безопасности".

Рисунок 15.3

160 ломтиков подгоревшего тоста - то, что я мог бы есть каждый день и при этом получить дозу акриламида, которая, как было показано на примере мышей, не представляет особого риска. Место съемки - моя кухня, тосты предоставлены BBC.

Соблюдение мер предосторожности

Существует множество примеров того, как официальные органы не спешили признавать потенциальные угрозы. Например, предупреждения о потенциальном вреде рентгеновских лучей и других видов ионизирующего излучения появились в начале 1900-х годов, но потребовались десятилетия, чтобы принять адекватные меры защиты; когда я был молод, рентгеновские лучи все еще регулярно использовались в обувных мастерских для проверки посадки детей. Аналогичным образом, смертельные случаи среди асбестовых рабочих стали отмечаться до 1910 года, и с течением десятилетий количество доказательств вреда росло. Регулирование было неадекватным, но на запрет ушло почти сто лет; по оценкам 1999 года, около 250 000 человек в Западной Европе умрут от мезотелиомы в течение последующих тридцати пяти лет. 25