Пришлось напомнить критику, как все было на самом деле: «Я не сказала, что шансы этого участника равны нулю. Я оценила вероятность его победы в 24 %. И мы видим, что это вероятное событие произошло».

Вскоре за столом сложилась аналогичная ситуация. Два игрока поставили все свои фишки в банк и показали свои карты.

Шансы одного на выигрыш я оценила в 18 %, другого — 82 %. И снова игроку с худшей комбинацией карт досталась удачная комбинация, и он взял банк.

Тот самый парень из толпы выкрикнул: «У него же было 18 %!» — и его понимание вероятности изменилось.

Мы часто прикидываем шансы альтернативных исходов и основываем на них наши решения. Если что-то идет не так, неверно говорить, что мы были неправы. Просто произошло одно событие из множества возможных.

Именно с этой точки зрения нужно судить о том, прав или неправ автор прогноза. Это удерживает от резких суждений и заявлений вроде: «Я знал, что так и будет», «Я должен был предположить это». Такой подход позволяет принимать более эффективные решения.

В большинстве случаев общество в целом ответственно за «черно-белые» суждения о вероятности «успеха» или «неудачи». В 2016 году чуть больше половины граждан Великобритании проголосовали за выход из Евросоюза. Брекзит для многих стал неожиданностью. В букмекерских конторах предлагали высокие коэффициенты по ставкам так называемых «еврооптимистов». Это не значит, что букмекеры верили в такой исход. Их цель — обеспечить примерно равный объем ставок «за» и «против». В этом случае победителям заплатят проигравшие, а букмекер просто заберет свою комиссию. Вот почему в самом событии букмекер финансово не заинтересован. Он оценивает в процентах вероятность каждого исхода, но эта вероятность отражает отношение в обществе к данному результату, то есть широко известное, распространенное коллективное предположение о «правильном» исходе.

Правила работы букмекерских контор довольно хорошо известны, однако когда выяснилось, что Великобритания все-таки выходит из ЕС, даже умудренные опытом люди говорили об ошибке букмекеров. Главный стратег одного швейцарского банка сказал в интервью Wall Street Journal: «Я не могу вспомнить другого такого случая, когда букмекеры были настолько неправы».

Так же заблуждался Алан Дершовиц, один из самых известных адвокатов и профессоров Америки. Чтобы подчеркнуть, как трудно прогнозировать результаты кампании «Клинтон против Трампа», он сказал: «Подумайте о голосовании по брекзиту. Практически все опросы, в том числе экзитполы, оказались неверны. Финансовые рынки ошибались. И букмекеры ошибались».

Как и зритель, «уличивший» меня в ошибке на благотворительной игре, Дершовиц упустил главное. Если вероятности предполагаемых исходов изначально не 0 % и не 100 %, то такой прогноз нельзя называть ошибочным лишь потому, что в итоге реализовалось относительно менее вероятное событие.

В случае, который я описала выше, вероятности были определены правильно: шансы одного игрока на победу оценивались в 24 % (и это верная оценка), шансы другого — 76 % (тоже верная оценка). Выиграл первый, значит, один из моих прогнозов оправдался.

Лошади-аутсайдеры иногда приходят первыми. Это кажется невероятным, и большинство очевидцев уверены: здесь какая-то ошибка.

Победа Дональда Трампа вызвала бурную реакцию, люди сомневались в результатах опросов. Нейт Сильвер, основатель FiveThirtyEight.com{7}, активно участвовал в протестах. Однако он ни разу не сказал, что победа Клинтон была гарантирована. За неделю до выборов он давал Трампу от 30 до 40 % (то есть оценивал его шансы на победу примерно как один к двум или два к трем). А это достаточно высокая вероятность реализации события.

Невозможно подсчитать, сколько раз мне приходилось играть с шансами один к двум. Нередко именно так решалась моя судьба: проиграв руку, я покидаю турнир, а выиграв, получаю огромные деньги, возможно, даже весь призовой фонд турнира. Поэтому я понимаю, насколько уязвимы фавориты, если вероятность их победы, например, 60–70 % (соответственно, шансы их соперников 30–40 %).

Когда Нейта Сильвера раскритиковали за «ошибку» (ведь он считал более вероятной победу Клинтон), я подумала: «Этим людям не приходилось проигрывать с сильнейшей комбинацией карт на руках». Или, скорее, такое бывало в их жизни, но они не понимали, что вероятность случившегося 30 или 40 %.

Решения — это ставки на будущее, и их нельзя считать «правильными» или «неправильными» в зависимости от последствий. Даже при нежелательном результате решение остается верным, если мы заранее обдумали альтернативы и вероятные исходы, задействовали необходимые ресурсы (именно так поступили CEO, которого я консультировала, и Пит Кэрролл).

Можно сделать большую ставку на лучший вариант стартовой руки (на пару тузов) и проиграть. Но было бы абсурдно упрекать себя за решение вообще сыграть эту руку. Если мы ориентируемся на вероятности событий, не следует принимать неблагоприятные результаты как доказательства ошибок. Нужно признать, что решение могло быть хорошим, но вмешалась случайность и/или данных было недостаточно (например, их получили из единственной выборки).

Возможно, мы верно интерпретировали имеющиеся данные и сделали корректные выводы, но никак не могли учесть закрытую информацию.

Возможно, мы выбрали оптимальный вариант из нескольких провальных.

Возможно, мы безуспешно рискнули всеми нашими ресурсами, потому что потенциальное вознаграждение того стоило.

Возможно, вероятность успеха была очень высокой, но нам не повезло.

Возможно также, что были решения и получше, а мы выбрали среднее — не верное и не ошибочное. В этом условном рейтинге второй вариант нельзя считать неправильным. По определению, у него больше преимуществ (или меньше недостатков), чем у третьего или четвертого.

Вспомните весы с дефектной шкалой: существует масса вариаций между ожирением и анорексией. И большинство наших решений невозможно однозначно оценить как верные или ошибочные. Чтобы сделать удачный выбор, нужно изначально отказаться от категоричных формулировок.

Проще всего понять, насколько мы правы (или не правы), если известны все данные, необходимые для точной оценки.

Мы получаем доступ к этому континууму, когда удаляемся от черно-белого мира «хороших» и «плохих» решений. И в этот момент начинаем калибровать оттенки серого, оценивая качество решений.

Переосмыслить категорию неправильности проще всего, когда нам заранее известны все математические параметры ситуации. В примере с финальным столом благотворительного турнира, когда игроки открывают карты или когда я получаю все фишки в наилучшей стартовой руке, исчезает фактор скрытой информации. Мы можем сделать точный расчет и в соответствии с ним распределить ресурсы (сделать ставки). В этом случае, даже если что-то пойдет не так, мы будем знать, что наше решение было правильным.