Блог
06.07.20

Позитивная и негативная ошибка модели

Концепция позитивной и негативной ошибки модели Нассима Талеба, автора концепции антихрупкости. О том, как контролировать ошибки, какие они бывают, как избежать больших потерь и как стать неуязвимым.
Позитивная и негативная ошибка модели | ManGO! Games: заказать командную сессию, деловую игру, фасилитацию
Позитивная и негативная ошибка модели | ManGO! Games: заказать командную сессию, деловую игру, фасилитацию

В чем Нассим Талеб, автор книги «Антихрупкость», по-настоящему специалист – это в ошибках и моделях. Работая трейдером, он часто имел возможность видеть, какова цена ошибки в прогнозах. Можно приобрести тысячу акций, которая завтра превратится в две. Бывает и наоборот. В один момент можно получить как большой выигрыш, так и большой убыток.

Талеб отмечает, что в долгосрочной перспективе все эти ошибки нейтрализуются и не имеют серьезного влияния на бизнес в целом. Чтобы держать ошибки под контролем, достаточно заключать множество маленьких сделок, тогда влияние каждой отдельной мелкой ошибки будет мизерным. Существует много тренингов по управлению предприятием, где рассматриваются подобные стратегии. На управленческих тренингах также учат отношению к ошибкам и работе с ними.

Нассим Талеб уделяет ошибкам много внимания, акцентируя на том, что ошибки могут быть разными – одни более критичны, другие менее.

Ошибки при строительстве

Ошибки в выборе ставки или сделки при большом количестве сделок практически незаметны, но нельзя игнорировать более важные ошибки – те, которые допускаются при проектировании, которые можно отнести к хрупким. Такие ошибки не могут нейтрализоваться, они всегда действуют только негативно. Это тот класс ошибок, из-за которых самолеты могут опаздывать, но никогда не прилетают раньше и т.д.

Если взять войну, то она всегда будет вести к большим или еще большим потерям, но не наоборот. Одностороннее действие таких ошибок исключает мысли о случайности, поскольку это всегда только ущерб с разницей лишь в количестве потерь. Если источник таких случайностей не исключить, то со временем такие ошибки приведут к тому, что потери превысят приобретения.

Если рассмотреть разные ошибки с точки зрения теории антихрупкости, то можно легко определить объекты по трем признакам: те, которые нейтральны к ошибкам, которые страдают от ошибок, и которым ошибки только на пользу.

К примеру, открытиям ошибки только на пользу, а вот авиакомпаниям ошибки невыгодны. Чтобы определить это, нужно всего лишь выяснить, к чему приводят ошибки в функционировании: к потерям или к развитию и прорыву. Любой тренинг по управлению для руководителей учит делать выбор. Умение классифицировать объекты по признакам антихрупкости тоже помогает с правильным выбором. В теории Талеба это проверка на фальшивую начинку и на хрупкоделов.

Кто такие хрупкоделы

Метод проверки объектов на зависимость от ошибок помогает выявить фальшивую логическую начинку моделей, определить их хрупкость. Ошибку в хрупких моделях будет выдавать каждое слегка измененное условие. Что будет с моделью, если ту или иную операцию выполнить с небольшим опозданием, пропустить один шаг при эксплуатации, изменить один параметр? Как учитывает та или иная модель человеческий фактор, насколько она надежна при использовании в разных сферах применения?

Модель, которая страдает от малейшего изменения в условиях взаимодействия с ней – фальшива, поскольку неспособна функционировать в нестерильном и непостоянном мире. А наш мир изменчив. Создают такие изначально обреченные модели обыкновенные шарлатаны, которых Талеб назвал хрупкоделами. Подход хрупкодела к созданию самых разных продуктов и систем можно встретить где угодно – от организации и проведении тренингов до сооружения огромных домов и даже выстраивания политики целых корпораций, отраслей или даже государств.

Откуда берутся нерабочие модели

На тренингах по управлению предприятием учат строить сложные системы, способные работать при меняющихся условиях, учитывая разные принципы. Талеб обращает огромное внимание на серьезную ошибку, которую часто допускают при создании чего-то сложного. Он подчеркивает, что такую ошибку допускают на самых разных уровнях и самые разные специалисты, включая специалистов самого высокого класса, – экономистов, нейробиологов, специалистов по теории игр и эволюционистов.

Эта ошибка – попытка вывести среднее там, где присутствует нелинейность. Если один выпитый стакан приносит определенную долю пользы, которую можно измерить, то это вовсе не значит, что десять стаканов принесут в десять раз больше пользы. Если человек выпивает в сутки литр воды, то будет ошибкой полагать, что ему можно дать выпить десять литров и оставить на 9 суток без воды. Словом, нелинейные результаты не влияют на средние значения.

Не каждый сразу поймет, что же именно не работает. Все дело в том, что нельзя применять простое суммирование в сложной системе и невозможно рассматривать систему, в которую входит много компонентов, с точки зрения свойств только одного из них.

В сложных системах существуют взаимодействия между компонентами, поэтому свойства целого невозможно примитивными способами выводить из свойств его частей. Многие управленческие тренинги учат видеть предприятие как сложную систему, чем оно и является. Поэтому нельзя применять ко всему предприятию удачно показавший себя эксперимент на отдельном сотруднике или небольшой группе людей, на одном проекте или эксперименте нескольких дней.

Для сложных исследований существуют сложные аппараты и методы. К примеру, для сложных исследований используют так называемую модель Изинга. Физик Эрнст Изинг с ее помощью описывал ферромагнетики. Модель состоит из дискретных переменных, которым соответствуют атомы, которые могут пребывать только в одном из двух состояний.

Атомы строят в решетку, где они могут взаимодействовать с соседями. Модель предполагает взаимодействие атомов с соседними: при одномерной системе только с соседями слева и справа, при двумерной – еще в одном направлении.

Если взаимодействие элементов внутри системы однородно, для анализа применяют метод среднего поля, но важно знать, что среднее значение может использоваться только в случаях, где результаты взаимодействия линейны.

Талеб указывает как одну из самых опасных ошибок – использовать метод «среднего поля», высчитывая среднее и применяя к нему функцию, вместо того, чтобы находить среднее функций. Речь идет о нарушении неравенства Йенсена (функция от среднего не равна среднему значению функций, разница будет тем выше, чем меньше однородность). Везде, где присутствует нелинейность, метод среднего поля приводит к существенным искажениям.

Все это может показаться сложным, но если рассмотреть пример о среднем потреблении воды, все окажется предельно простым.

Мы можем легко найти много примеров из жизни, которые не сводятся к среднему.

Сюда можно отнести:

  • Вычисление средней зарплаты компании при большом разрыве зарплат руководителей и рядовых сотрудников.
  • Шутку о «средней температуре по больнице».
  • Невозможность определить диетические предпочтения населения на основе средних диетических предпочтений.
  • Логические заключения типа таких: отсутствие арахиса в американских школах свидетельствует об аллергии на арахис среднего американского ученика.
  • Знание о работе нейронов не поможет понять, как работает мозг.

Примеры забавны, но результаты такой ошибки могут иметь серьезные последствия.

Психологические исследования отдельных людей не позволяют делать выводы о поведении масс. Люди – существа коллективные, изучить их по отдельности в лаборатории не получится. Психология, теория игр и другие направления исследований на данный момент еще очень незначительно продвинулись в изучении жизни групп. Все потому что невозможно изучать отдельного человека, чтобы сделать выводы о группе. Группы – это отдельные единицы, каждая группа – отдельное самостоятельное существо.

Чем больше масштаб – тем труднее сделать выводы об общем на основе знания о частном. Об особенностях групп и исследовании их можно узнать на тренингах по управлению для руководителей. Но в свете всего выше сказанного каждый из нас может как минимум научиться проверять систему на наличие нелинейности, и в случае ее обнаружения отказываться от усреднения общих результатов на основе результатов отдельных составляющих. Или как минимум понимать, что такие усредненные результаты будут ненадежными, а значит, на них опираться не стоит, особенно при строительстве чего-то нового.

Ответственность бизнеса

Зачем нужны расчеты, прогнозы и зачем готовиться к неопределенности? У каждой структуры есть ответственность перед теми, кто в нее включен. К примеру, Талеб выступил с критикой предпринимателей за их неготовность к пандемии.

Бизнес обязан иметь собственную стратегию выживания в кризис, даже если сейчас угроз нет и они не предвидятся. Не быть готовыми к возможным стрессам – ошибка и безответственность. Не имеет значения, что именно может случиться – война, цунами или наводнение – если у вас есть куда спрятаться на любой из этих случаев и есть чем питаться на ближайшее время. 

Понравилась статья?
Подпишитесь на нашу рассылку!
Мы будем сообщать о новых статьях и мероприятиях ManGO! Games
Подписываясь, я соглашаюсь с условиями обработки персональных данных