Часто различают так называемые раннее и позднее вытеснения. При раннем вытеснении только один каузальный процесс доходит до завершения, в то время как другой – который был бы активен в отсутствие первого – подавляется. Именно это происходит в примере с резервным геном. Позднее вытеснение – ситуация, когда имеют место обе причины, но только одна ответственна за наступление следствия. Пример – расстрельная команда выполняет свою работу, но одна пуля настигает цель чуть раньше других и убивает арестанта до того, как в него попадают остальные.

Есть и другие ситуации со специфическими формулировками причинности в терминах контрфактуальности, в частности, когда каузальность рассматривается в цепочках контрфактуальных зависимостей. В случае с цепочкой контрфактуальной причинной зависимости говорится, что первый элемент цепи есть причина последнего.

К примеру, в эпизоде сериала «Как я встретил вашу маму»[225] два персонажа спорят, кто виноват, что они опоздали на самолет. Робин винит Барни, потому что Тед, прыгая через турникет, чтобы встретиться с Барни в метро, получил штраф, и судебное заседание было назначено как раз на утро в день вылета. Тед, однако, позднее решает, что виновата Робин, потому что именно из-за нее Барни пришлось бежать марафон (поэтому ему понадобилась помощь в метро), и образовалась сложная цепочка разнообразных событий, включая сломанную ногу Маршалла (в чем была виновна Робин). Робин, в свою очередь, обвиняет Лили: из-за того что Лили долго ждала в очереди на распродаже свадебных платьев, Робин заснула у нее дома, поэтому Маршалл заметался и в результате сломал ногу. История заканчивается выводом Теда: во всем виноват он, потому что нашел редкую счастливую монетку и они с Робин использовали деньги от ее продажи, чтобы купить хот-доги через улицу от магазина одежды. В сериале все эти высказывания контрфактуальны: если бы Теду не нужно было идти в суд, он не пропустил бы свой рейс; если бы Маршалл бежал марафон, Барни не понадобилась бы помощь; если бы Лили не пошла в магазин одежды, Маршалл не сломал бы ногу; если бы Тед не подобрал монетку, они не узнали бы о распродаже[226].

Различные теории каузальности расходятся в том, что в подобных ситуациях считать истинной причиной. Некоторые базируются на поиске самого раннего фактора, запустившего цепочку событий, которые привели к следствию, другие – последней по времени причины. Одна из проблем состоит в том, что мы можем выявлять события, все более и более удаленные от фактического следствия.

Но еще проблематичнее ситуация, когда нечто препятствует одному проявлению следствия, но вызывает другое его проявление, создавая видимую цепочку зависимости. К примеру, добрый самаритянин спасает жизнь человеку, который падает на рельсы метро перед приближающимся поездом. Этот человек, однако, позже все равно погибает, прыгая с парашютом. Он не мог бы заниматься парашютным спортом, если бы его не спасли; выходит, что смерть контрфактуально зависит от прыжков с парашютом, а те – от факта спасения. Таким образом, добрый самаритянин стал причиной его смерти.

В главе 8 мы рассмотрим, как это решается в юридических случаях. Как бы то ни было, если спасенный человек затем садится пьяным за руль и сбивает пешехода, мы не станем возлагать вину на спасителя, даже если его действия сделали реальным позднейший инцидент. Здесь, конечно, возможна причинно-следственная связь, но этого недостаточно, чтобы возложить юридическую ответственность: ее компонентом считается предсказуемость последствий, а здесь таковой не наблюдается.

Вернемся к статистическому примеру в начале этой главы, где утверждалось, что определенные факторы на 98 % спасают от бедности. К этому моменту вы, надеюсь, уже осознали, как сложно вывести из этой статистики причинную зависимость. Если мы располагаем только данными наблюдения, то не можем быть уверены, что нет никаких общих неявных причин, ответственных за видимые каузальные взаимосвязи. Например, мы способны обнаружить корреляцию между детской любовью к видеоиграм со сценами насилия и превращением в насильника во взрослом возрасте. Но любовь к подобным играм может зависеть исключительно от окружающих условий и генетических факторов. Точно так же, когда мы имеем возможность только наблюдать, но не вмешиваться, стоит учитывать вероятность смещения выборки. Скажем, люди, занимающиеся спортом, имеют усиленную толерантность к боли. Это ничего не говорит о том, действительно ли спорт повышает болевой порог или правда ли, что люди с высоким болевым порогом любят физические упражнения, поскольку легче выносят дискомфорт.

И все же наблюдения дают точку отсчета для последующих экспериментов или обращения к базовому знанию механизма действия (то есть к выяснению, как именно причина вызывает следствие).

Какие лекарства, принятые вместе, вызывают побочные эффекты?

Выборочные испытания лекарственных препаратов мало скажут об этом, поскольку, как правило, исследователи стараются не давать участникам несколько лекарств сразу. Чтобы спрогнозировать некоторые взаимодействия, можно использовать моделирование, но для этого требуется внушительное базовое знание. Можно протестировать некоторые пары медикаментов экспериментально, но с учетом затрат времени и средств это реально только для небольшого набора комбинаций. Хуже того, из миллионов доступных пар всего несколько способны интенсивно взаимодействовать и лишь у определенных групп населения.

Однако, после того как лекарство выведено на рынок, пациенты, фармацевтические компании и медицинские учреждения доводят подозрительные случаи до Управления по контролю за качеством пищевых продуктов и лекарственных препаратов (Food and Drug Administration, FDA), а там их вводят в базу данных[227]. И если вы начинаете принимать лекарство от аллергии, а через несколько дней получаете сердечный приступ, то вы или ваш лечащий врач смело можете подавать соответствующее заявление. Следует знать, что такие заявления не верифицируются (не проверяются). Может быть, сердечный приступ у человека в действительности произошел из-за отрыва тромба, а недавний репортаж в новостях о том, как лекарства провоцируют сердечные приступы, придал объяснению правдоподобность.

Во многих ситуациях данные содержат мнимые причинные зависимости. Возможно, к сердечному приступу привели какие-то другие факторы в жизни пациента (например, невыявленный диабет); сведения могли быть неверны (например, загрязненный образец для анализа или неверная постановка диагноза); имела место некорректная последовательность событий (например, лабораторные исследования обнаружили повышенное содержание сахара в крови, но показатель повысился еще до принятия лекарства). Кроме того, многие реальные неблагоприятные события остаются незарегистрированными, если никто не додумался связать их с приемом препарата или если пациент не обращается за врачебной помощью и сам о факте не сообщает.