Разум толпы: как коллективное сознательное помогает принимать наилучшие решения

В кинотрилогии «Назад в будущее» негодяй Бифф Таннен похищает машину времени. На ней он отправляется в 1955 год и дарит самому себе в юности альманах, где собраны результаты всех матчей за несколько предстоящих десятилетий. Молодой Бифф начинает делать ставки у букмекеров и вскоре сколачивает огромное состояние. Вряд ли кто-то из зрителей радуется успехам кинозлодея, однако наверняка любой человек хоть раз мечтал обладать таким справочником, чтобы точно знать, что произойдет в будущем.

Одно из самых впечатляющих зрелищ в живой природе – мурмурация птичьих стай, когда тысячи пернатых образуют в воздухе объемные динамические фигуры. Множество птиц так ловко координирует свой полет, что напоминает единый живой организм, самоорганизующийся хаос. Но это не самое любопытное проявление стайного или роевого поведения. Все же птицы – высокоразвитые существа, отдельные их виды даже понимают числа и умеют считать. Гораздо интереснее примеры более примитивных животных, группы которых решают проблему, о существовании которой никто из ее членов по отдельности даже не подозревает.

Здесь можно вспомнить маленьких и до невозможности глупых рыбок – золотистых синцов. От природы они предпочитают темноту, и, если поместить косяк этих рыбешек в водоем, он тут же устремится к самым тенистым местам. Однако у синцов-одиночек найти затененный уголок получается крайне плохо. Выяснить это удалось с помощью эксперимента: исследователи освещали широкий мелкий бассейн прожекторами, лучи которых периодически перемещались по поверхности воды. Сначала в бассейн запустили несколько особей золотых синцов – в поисках темных участков они перемещались случайным образом. Однако ситуация полностью изменилась, когда рыб в бассейне стало больше.

Косяк ловко избегал лучей, почти всегда находясь в тени. При этом ни один отдельно взятый синец не принимал никаких решений, а лишь ориентировался на других рыб и простую поведенческую модель: «становится темно – плыву медленно, светлеет – плыву быстрее». На уровне особи это проявлялось как локальная скалярная величина, а на уровне всего косяка – как направленный вектор движения. Синцы, первыми попавшие в теневую зону, замедляют движение; остальные облепляют притормозившую рыбу, стараясь держаться кучно. И наоборот, если какая-то особь оказывается «засвеченной», она ускоряет движение – а за ней и окружающие. Косяк смещается, пока вновь не оказывается в темноте. Так элементарные индивидуальные поведенческие акты превращаются в сложную и высокоэффективную групповую навигацию.

Британец сэр Фрэнсис Гальтон, один из отцов современной статистики и двоюродный брат Чарльза Дарвина, был искренним мизантропом. Людей он не любил всей душой и 99% населения считал в лучшем случае недоразвитыми, а в худшем – деградантами. Психометрические опыты с добровольцами лишь усиливали разочарование ученого в умственных способностях среднестатистического человека, ибо «тупость и невежество многих мужчин и женщин настолько велики, что в это трудно поверить». Выход Гальтон видел в развитии евгеники, теории «искусственного отбора» ради улучшения «человеческой расы», ныне признанной псевдонаучной.

Понятно, что сама идея демократии и принятия решения голосованием большинства приводила такого человека в ужас. Но вот однажды, прогуливаясь по ярмарке домашнего скота, Гальтон стал свидетелем необычной лотереи. Некий мясник предлагал всем желающим приобрести билет и оценить, каким окажется вес быка после того, как его забьют и освежуют. Наиболее проницательных ждало вознаграждение. Свой прогноз дали 800 зевак, но истинных знатоков скота были единицы – один из них и получил главный приз. В этом ученый увидел подтверждение своих взглядов: любые решения должны принимать эксперты, люди энциклопедических знаний, а не серая масса.

Чтобы доказать это, Гальтон выкупил все билеты и начал их статистическую обработку. Отбросив 13 подписанных совсем неразборчиво клочков бумаги, на основании остальных 787 он построил распределение (к слову, оно было нормальной колоколообразной гауссианой) и нашел среднее арифметическое от всех оценок. К неописуемому удивлению ученого, совокупное мнение праздных посетителей ярмарки оказалось точнее, чем оценки любого из победителей конкурса в отдельности. Реальный вес быка, после того как с него сняли шкуру, составил 543,404 кг, а среднее арифметическое всех оценок – 542,951 кг: разница меньше полукилограмма! Годом позже уязвленный, но честный Гальтон написал в статье для журнала Nature: «Результат оказался в большей степени в пользу надежности демократических суждений, чем того можно было ожидать».

В 1968 году в Северной Атлантике затонула американская подлодка USS Scorpion. Ее точного местоположения никто не знал. Область поисков составляла круг диаметром 64 км, а глубина кое-где превышала километр. Эксперты разошлись во мнениях, что именно случилось с судном и где его искать. Тогда руководитель спасательной миссии составил каталог из всех возможных сценариев гибели субмарины и собрал группу специалистов с максимально разными, но релевантными задаче знаниями: математиков, инженеров, моряков-подводников, спасателей-водолазов, географов и т.д. Каждый из них должен был оценить вероятность всех сценариев и ранжировать их по шкале от наиболее к наименее возможному. Собрав все предположения, начальник экспедиции обобщил их и проанализировал с помощью формулы Байеса, которая позволяет вычислить, как новая информация о некоем событии изменяет ожидания его вероятности. И вывел коллективный прогноз от команды экспертов. Эту локацию напрямую не обозначил ни один из прогнозистов, но она представляла их «средневзвешенное» мнение, и спустя некоторое время затонувшую подлодку нашли всего в 200 м от вычисленной точки.

Случай с подлодкой USS Scorpion получил широкую известность, и с тех пор исследования в области коллективного принятия решений стали респектабельной научной темой. Существуют сотни работ, изучающие «мудрость толпы». На сегодня уже определены ключевые критерии совместного успеха.

Остается снабдить толпу хотя бы фрагментарными, но корректными сведениями о событии и выбрать механизм агрегирования, то есть объединения их точек зрения.

Ответ был найден в гипотезе эффективного рынка, предполагающей, что цена на любые представленные активы отражает всю имеющуюся существенную информацию о них. Добавьте сюда букмекерский бизнес с его моделью пари и индивидуальных ставок – и вы получите современный «рынок предсказаний», децентрализованную систему, в которой множество независимых участников с различной имеющейся информацией могут самостоятельно принимать решения и делать ставки на исходы тех или иных реальных событий, от выборов президента до вручения премии «Оскар». А затем либо получать вознаграждение в случае точных прогнозов, либо проигрывать.

Ключевым отличием от фондовых и прочих рынков здесь является цена, которая отражает вероятность наступления того или иного события в диапазоне от 0 до 100%. Чаще всего она выражена в форме бинарного опциона: например, «Трамп станет президентом США в 2024 году» или «Трамп не станет президентом США в 2024 году». Так, на выборах 2020 года в блокчейн-системе для предсказаний Augur, развернутой на платформе Ethereum, пользователи давали Трампу шанс в 48%. То есть те, кто верил в победу Байдена, могли купить токен Not Trump за 52 цента и в случае победы своего кандидата (как и вышло в действительности) получить доллар. Конечно, отдельные эксперты также верно предсказывали исход выборов, однако толпа оказалась точнее. В частности, пользователи прогнозировали совсем небольшой перевес Байдена – около 300 голосов выборщиков – и в реальности цифра оказалась равной 306, тогда как многие политологи ждали куда более явной победы кандидата от демократов.

Рынки предсказаний открывают новые возможности далеко за пределами ставок и прогнозов. Так, например, появилась футархия. Эту концепцию общественного управления предложил экономист Робин Хенсон; сторонником футархии является создатель блокчейна и криптовалюты Ethereum Виталик Бутерин. В двух словах: демократически избранные лидеры могут декларировать цели для общества, но не методы и пути их достижения. Приверженцы этой теории считают, что любая управленческая элита катастрофически страдает от недостатка информации или невозможности обобщить все имеющиеся данные, а значит, неспособна принять правильные управленческие решения во имя всеобщего блага. Как раз с этим и способна помочь «мудрость толпы.

«Голосуй за ценности, делай ставки на мнения» – вот девиз футархии. Он предполагает, что наилучшие стратегии по достижению общественных целей можно определить в ходе торгов на рынке предсказаний. От политиков требуется лишь принять их как данность, как подлинный глас народа, и воплотить в жизнь. По сути, это реинкарнация древних республик, Новгорода или Венеции, только с цифровым вече и электронным советом дожей. При этом подобная система будет избавлена от многих недостатков реальных советов и вече: интриг, манипуляций массами, популистской риторики и прочих неприятных инструментов политики. Возможно, коллективный разум действительно наилучшая форма принятия решений, а значит, уникальная возможность структурирования жизни для всех людей на Земле.