Прошлый год стал большим прорывом для рынка предсказаний — впервые люди по всему миру поставили огромные суммы на исход выборов в США. И коллективный разум оказался куда точнее соцопросов, верно предсказав победу Дональда Трампа. На общем фоне среди тех, кто пытается заработать на предсказаниях, выделяются «суперфоркастеры» — люди, которые регулярно предсказывают намного точнее остальных. Группа лучших в мире прогнозистов называется в честь советского ансамбля «Самоцветы». Название придумал один из ее основателей — родившийся в Москве математик Михаил Ягудин. Мы поговорили с ним о том, как зарабатывать на предсказаниях и что суперфоркастеры ждут от будущего. Сезон политических предсказаний К утру 5 ноября, когда в США должны были состояться президентские выборы, объем ставок на их результаты на одной только платформе Polymarket составил $1,8 млрд. И несмотря на то, что вся социология до последнего говорила о практически равных шансах на победу Дональда Трампа и Камаллы Харрис, пользователи платформы уверенно ставили на Трампа, отдавая ему 62%. Платформы предсказаний позволяют пользователям торговать контрактами, выплаты по которым зависят от исхода будущих событий. На основе цен этих контрактов рассчитываются вероятности конкретных событий: чем больше цена контракта (обычно она выражается в центах — от 1 до 99), тем более вероятен исход. Когда событие сбывается, владелец контракта с «правильным» исходом получает $1, «неправильным» — $0. Еще в 2023 году годовые объемы торгов на отдельных предсказательных площадках не превышали несколько десятков миллионов долларов. У той же Polymarket этот показатель меньше чем за год вырос c $73 млн до $5 млрд. Рынок прогнозов в итоге оказался в числе главных бенефициаров прошлогоднего политического сезона в США, а одним из его героев стал пользователь Polymarket под ником Théo. С четырех разных аккаунтов он поставил на победу Трампа суммарно около $30 млн, заработав в итоге $85 млн. Théo был на связи с журналистами The Wall Street Journal c середины октября, но его личность до сих пор не раскрыта. Сам он утверждает, что родом из Франции и раньше работал в финансовом секторе. Известный статистик, специалист по прогнозированию и автор собственной модели, агрегирующей результаты соцопросов, Нейт Сильвер утром в день выборов написал: «Сегодня мы провели 80 000 симуляций. Харрис выиграла в 40 012 из них». Это давало Харрис 50,015% шансов на победу. Но Théo продолжал верить в Трампа. Впоследствии он объяснял, что знал, что сторонники бывшего президента реже общались с поллстерами и реже признавались им, что проголосовали бы за него. Кроме того, Théo, по его словам, использовал данные опросов, в которых респондентов спрашивали, за кого, по их мнению, будут голосовать их соседи. И они показали, что поддержка Харрис на самом деле была на несколько процентных пунктов ниже. В 2016 году опросы также не смогли предсказать победу Трампа, но рынки прогнозов тогда оказались ненамного лучше, напоминает Скотт Коминерс из Гарвардской школы бизнеса. И он, и некоторые другие эксперты, в том числе Сильвер, считают, что платформы с политическими ставками не являются репрезентативными. Главный контраргумент тех, кто с ними спорит, заключается в том, что когда на кону — реальные деньги, люди делают более осознанные решения и точнее просчитывают вероятности. Рост ликвидности, в свою очередь, делает рынки более эффективными. Уже после выборов сравнительный анализ моделей прогнозирования на выборах показал, что платформы с предсказаниями (Polymarket, Futuur, Kalshi и Manifold) опередили модель Сильвера и более эффективно использовали данные, поступавшие в режиме реального времени. «Это положит конец эре политического прогнозирования в том виде, в котором мы его знаем», — написал впечатленный таким результатом известный историк и мыслитель Ниал Фергюсон. Как регулируются предсказания С 2022 года Комиссия по торговле товарными фьючерсами (CFTC) запретила площадке Polymarket иметь пользователей из США, хотя она и базируется в Нью-Йорке. CFTC объясняла решение тем, что контракты на политические события являются разновидностью азартных игр, что делает их нелегальными в соответствии с федеральными законами, регулирующими финансовые рынки.Важной вехой для рынков предсказаний стало вынесенное в сентябре 2024 года решение суда в США разрешить делать ставки на исход выборов в Конгресс через платформу Kalshi. Таким образом, суд отменил решение 2023 года, которое запрещало Kalshi листинговать на своей площадке контракты, позволяющие ставить на выборы в США.Один из крупнейших американских брокеров Interactive Brokers вслед за этим дал своим пользователям возможность поставить деньги на исход президентских выборов в США через Kalshi. Сама площадка утверждала, что ее контракты будут более безопасными для пользователей, чем те, что предлагают зарубежные платформы, и что они позволят получать полезные данные о шансах на выборах. Микроморты и ядерный удар по Лондону «Для некоторых людей, которых я знаю, рынок предсказаний стал более-менее фулл-тайм работой», — говорит 28-летний Михаил Ягудин, сооснователь «Самоцветов», самой успешной в мире группы прогнозистов. The Bell удалось пообщаться с ним спустя месяц после американских выборов. На крупнейшей платформе прогнозирования Infer четыре самых точных прогнозиста (форкастера) за всю историю сайта с огромным отрывом — участники «Самоцветов». Infer управляется некоммерческой организацией Rand, консультирующей госучреждения в США, Европе и других странах и давно работающей над улучшением методов предсказаний. Названные в честь советской музыкальной группы, «Самоцветы» в 2022 году выиграли конкурс прогнозов CSET-Foretell от Rand с «совершенно неприличным отрывом» — их показатель Бриера был примерно в два раза лучше, чем у следующей за ними команды. Этот показатель суммирует результаты каждого прогноза, для которого известен исход, а затем сравнивает каждого прогнозиста с медианным. Ноль означает, что результат средний; положительная оценка — что хуже среднего, а отрицательная — что лучше среднего. Результат «Самоцветов» в турнире Infer составил -2,43 по сравнению с -1,039 у следующей по силе команды. «Если смысл турниров по прогнозированию в том, чтобы выяснить, кому можно доверять, то наука сказала свое слово, и ответ — „этим парням“», — написал о «Самоцветах» влиятельный блогер Скотт Александр. Широкая публика впервые узнала о «Самоцветах» в октябре 2022 года благодаря прогнозу группы о возможном ядерном ударе по Лондону, о котором написал журнал Wired. На осень 2022 года пришелся очередной пик ядерных угроз Владимира Путина. «К моменту публикации Wired мы уже выиграли несколько турниров по предсказаниям. И у нас была репутация внутри сообщества», — говорит Ягудин. Рассчитать вероятность удара по Лондону «Самоцветы» попросили коллеги, поскольку доверяли мнению прогнозистов. «Ситуация была сложной, люди очень переживали, иногда даже слишком. Они хотели знать, как им поступать: например, стоит ли избегать крупных городов или, может, снять домик в Airbnb и переждать в глуши», — объясняет он. «Мы постарались аккуратно все проанализировать и написали текст за два дня. Это было важно для того, чтобы внести немного ясности и снизить уровень тревожности среди людей», — продолжает он. Рассчитать вероятность смерти от ядерного удара — нетривиальная задача. Но понятно, что эта вероятность — не ноль. Впервые «Самоцветы» рассчитали вероятность удара по Лондону еще в марте. Прогнозисты разбили главный вопрос на ряд более мелких, таких как вероятность ядерной войны между НАТО и Россией. Ягудин, например, сделал акцент на том, как отреагирует российская элита на перспективу применения Путиным ядерного оружия. Каждый прогнозист группы написал свой прогноз по каждому вопросу, затем они обсудили ответы между собой, а после — еще раз обновили ответы и усреднили прогнозы разных членов группы. В итоге «Самоцветы» оценили вероятность того, что Лондон подвергнется ядерному удару оружия в период с середины марта по середину апреля 2022 года, в 0,01%. В расчете на одного человека риск умереть в Лондоне в течение этих четырех недель составил примерно 24 микроморта. Что такое микроморты Микроморт, от англ. micro- and mortality — единица измерения риска, равная риску, при котором вероятность смерти равна одной миллионной. В 1980 году профессор инженерного дела из Стэнфорда Рональд Ховард придумал простой способ передать разницу в риске от разных действий. Например, погружение с аквалангом — 5 микроморт за прыжок, бейсджампинг — 430 микроморт за прыжок. Расстояние в 230 миль на автомобиле — 1 микроморт, а на мотоцикле для такого риска достаточно проехать всего 6 миль. Иными словами, пребывание в Лондоне представляло собой примерно такой же дополнительный риск, как поездка на мотоцикле на расстояние 144 мили (232 км) или три полета на дельтаплане. Поскольку средний ежедневный риск смерти для молодого взрослого человека составляет около 1 микроморта, война в Украине примерно удвоила этот риск для жителей Лондона. В посте, опубликованном 3 октября, «Самоцветы» подсчитали, что вероятность того, что Лондон подвергнется удару ядерного оружия в ближайшие три месяца, составляет около 0,02%. Это меньше, чем давали многие другие прогнозисты. Например, Лондонский Свифт-центр оценивал вероятность взрыва ядерного оружия где-нибудь в Европе до 30 апреля 2023 года в 9,1%. Metaculus показывал вероятность ядерного взрыва в Украине к 2023 году в 4%. Самородок из Москвы В школе Михаил Ягудин был призером всероссийских олимпиад по математике. Про суперпрогнозирование он услышал в первый раз летом после окончания школы. «Сначала наткнулся на книгу Даниэля Канемана про основы мышления „Думай медленно… решай быстро“, а после — познакомился с концепцией прогнозирования, прочитав книгу Филипа Тетлока о суперфоркастерах», — рассказывает Ягудин. Заниматься прогнозированием более активно он начал уже после отчисления из МГУ. Психологи из Пенсильванского университета Филип Тетлок и Барбара Меллерс изучают процесс прогнозирования в последние несколько десятилетий. Один из их главных выводов заключается в том, что способность к прогнозированию в обществе распределяется неравномерно. Некоторые люди — их Тетлок называет «суперфоркастерами» — постоянно оказываются намного лучше других, и высокие результаты в прошлом указывают на лучшие прогнозы в будущем. Тетлок и Меллерс и сами имеют самое непосредственное отношение к предсказаниям. Научный подход к прогнозированию как метод предсказания будущего начался со спецслужб, и это неудивительно, ведь бóльшая часть того, что делает американская разведка, — это прогнозирование глобальных политических и экономических трендов. В 2011 году IARPA — государственная организация, инвестирующая в технологии, которые могут помочь разведывательному сообществу США, объявила масштабный конкурс с целью поиска передовых методов прогнозирования геополитических событий. В турнире приняли участие пять команд, возглавляемых ведущими исследователями в области прогнозирования. Каждая команда должна была в определенное время каждый день с сентября 2011 года по июнь 2015 года давать свои оценки вероятностей событий, которые могут интересовать разведывательное сообщество. Подавляющее большинство прогнозов были рассчитаны на срок более одного месяца, но менее одного года (при прочих равных, чем дольше горизонт, тем сложнее прогнозировать события). Довольно быстро стало понятно, что одна команда — под названием Good Judgment — на 30–80% обходит контрольную группу и другие университетские команды. Более того, они даже превзошли профессиональных аналитиков разведки, имеющих доступ к секретным данным. Позже эта команда стала называться «суперфоркастерами»: на протяжении всех четырех лет (такой срок исключал случайность) конкурса она показывала лучшие результаты. Из этой команды впоследствии возник Good Judgement Project, который зарегистрировал товарный знак на слово superforcasters и создал первую популярную онлайн-платформу для предсказаний Good Judgement Open. Эту группу и возглавляют психологи Тетлок и Меллерс, чья работа так заинтересовала молодого математика Ягудина. Как неопределенность в оценке вероятности вторжения СССР в Югославию привела к неразберихе в ЦРУ Оценивая вероятность вторжения СССР в Югославию, аналитики ЦРУ сообщили руководству спецслужбы о том, что она должна была быть оценена как «серьезная», говорится в рассекреченных в 2012 году документах. При этом, когда руководитель спросил одного из аналитиков, какова вероятность этого в числах, он ответил, что, по его собственной оценке, она составляет 65%. Это заставило руководителя «вздрогнуть»: он думал, что оценка ниже. При этом и среди других аналитиков оценка этой вероятности колебалась от 20% до 80%. Идея «форкастинга» захватила Ягудина в первую очередь в связи с развитием технологий. В 2016 году люди в первый раз проиграли машинам в го. «Из-за этого и размышлений о том, что является самыми большими проблемами в мире, мне уже тогда казалось, что развитие искусственного интеллекта может стать большим событием», — рассказывает Ягудин. Чтобы лучше разобраться в теме, он поступил на курс машинного обучения в «Школе анализа данных» «Яндекса» и пошел стажироваться в области машинного обучения во «ВКонтакте». Позже Ягудин получил несколько исследовательских грантов от зарубежных НКО, «которые хотели, чтобы кто-то подумал для них про ИИ». Первый грант был от организации Effective Ventures, которая занимается поиском талантливых исследователей в сфере ИИ, в том числе на деньги фонда Эрика и Венди Шмидт (бывшего гендиректора Google и его жены, а также филантрописта и предпринимателя). А в 2020-м Ягудин прошел конкурс на летнюю стажировку в оксфордский Future of Humanity Institute, который он называет «эпицентром» подходящего для «форкастеров» мышления. Директором института на тот момент был Ник Бостром, автор книги Superintelligence про будущее ИИ и связанные с ним риски. Там же Ягудин встретил и будущего сооснователя «Самоцветов» испанца Нуно Семпре, с которым они за год до этого познакомились на одном из воркшопов про мышление. «Нуно тоже учился математике и увлекался примерно теми же вещами, что и я, может быть, с чуть меньшим фокусом на ИИ», — вспоминает Ягудин. Их совместная стажировка пришлась на ковид, так что особой социальной жизни, какая обычно бывает в Оксфорде, у приятелей не было. «Вместо этого в качестве социального хобби мы создали группу в Slack и начали созваниваться раз в неделю в Zoom, чтобы обсуждать предсказания на разные, довольно случайные темы, в которые мы могли быстро погрузиться и что-то про них понять. С тех пор мы все еще собираемся почти каждую неделю и обсуждаем разные вещи», — рассказывает он. Параллельно друзья делали предсказания на специализированных платформах — сначала на основанной Тетлоком Good Judgement, потом на Infer, которая сейчас называется Rand Forecasting Initiative. «Вскоре мы заметили, что друг друзей тоже делает предсказания на этой платформе, мы созвонились, оказалось, что он классный парень», — рассказывает Ягудин. Так к ним присоединился американец Элай Лифланд, и втроем они решили создать свою первую команду. Следом к ней примкнул еще один американец, специалист по кибербезопасности и преподаватель машинного обучения в Нью-Йоркском университете Джонатан Манн. Вчетвером они выиграли первые несколько сезонов в предсказательных соревнованиях на платформе с очень большим отрывом от других команд. Название «Самоцветы» возникло еще в 2020 году, когда Ягудин и Семпре придумывали, как назвать их группу в Slack. Как объяснял Ягудин корреспонденту Vox, «Самоцветы» — это каламбур: «даже если мы самородки, а не бриллианты, вместе мы великолепны, а самоосвещение — это как будто пролитие света на будущее». Сейчас в слаке «Самоцветов» уже 21 человек. «Так как все перформансы публичные, каждый знает, кто насколько хорош», — объясняет Ягудин. Хорошая репутация в сообществе «форкастеров» привлекала к «Самоцветам» все больше людей. Ядром команды, которое в большой степени отвечает за рекрутинг и общую стратегию, остаются четверо основателей. Каждую неделю определяется «диктатор», который предлагает вопросы для обсуждения на встрече и отвечает за ход собрания. В остальном в команде «довольно ровная иерархия», говорит Ягудин: «Мы все друг друга сильно уважаем, потому что в деле прогнозов мы очень хороши. И решения по поводу того, делаем ли мы конкретный проект, тоже принимаются коллегиально». Предсказание войны «Мне кажется, не очень много социальной полезности в том, чтобы предсказать, как закончится спортивный матч. Намного больше полезности в том, чтобы знать, произойдет ли какое-то плохое событие в мире», — сравнивает Ягудин рост платформ для предсказаний с беттинговыми сайтами. Оценки вероятности вторжения войск в Украину на платформе предсказаний Good Judgement Open резко пошли вверх только в конце 2021 года, вслед за российско-белорусскими учениями на границе с Украиной. При расчете таких событий, как война в Украине или вторжение Китая в Тайвань, за базовое значение принимается вероятность такого события в прошлом. «Мы смотрим на то, что происходило ранее, и предполагаем, что с высокой вероятностью в будущем будет происходить нечто подобное. Например, если в какой-то стране вспыхивают волнения, можно проанализировать, к чему приводили схожие протесты в других странах: смене режима, выполнению требований протестующих или чему-то другому. Это становится „оценкой по умолчанию“. Затем мы уточняем ее, учитывая более похожие страны и ситуации, — рассказывает Ягудин. — История также учит нас быть осторожными в прогнозах». Например, перед Первой мировой войной считалось, что война невозможна из-за экономической взаимосвязи стран. Однако война все же произошла. То же самое касается решений, которые принимаются одним человеком или небольшой группой людей, что делает их крайне непредсказуемыми. Правило прогнозистов в таких случаях — не опускать вероятность ниже 5%. «В мире, где решения могут зависеть от одного человека, возможно все», — объясняет Ягудин. В отношении других прогнозов действует правило Лапласа. Оно гласит, что вероятность того, что что-то, чего раньше не случалось, произойдет, равна 1, деленной на N+2, где N — количество раз, когда это не происходило в прошлом. Таким образом, вероятность того, что КНР вторгнется на Тайвань в отдельно взятом году, равна 1, деленная на 76 (количество лет с 1949 года, когда этого не происходило) плюс 2, или 1/78, или 1,3%. Во время обсуждений «Самоцветов» его участники приводят собственные аргументы и оценки вероятностей. Совмещение коллективных знаний особенно эффективно, когда участники обладают разными навыками и доступом к информации, объясняет Ягудин. Один человек может хорошо разбираться в геополитике, другой — в экономике. Когда такие люди делятся своими выводами, это помогает создать более полную картину. Свои ошибки суперпрогнозисты стараются использовать для улучшения прогнозов в будущем. На сайте Good Judgment подробно разобраны причины недооценки вероятности вторжения России в Украину: в период с 21 января по 10 февраля 2022 года суперпрогнозисты считали, что вероятность этого составляла менее 50%. Однако начиная с 11 февраля консенсус-прогноз стал указывать на то, что вторжение является более вероятным исходом. Вместо базового показателя низкой вероятности войны в Европе следовало учитывать модель поведения Путина, отмечает Good Judgment. Его важные заявления, такие как обвинения Украины в «геноциде» и создании «оружия массового поражения», отрицание суверенитета Украины, предыдущие военные действия (в Грузии, Сирии и Украине) должны были иметь бóльший вес в прогнозах. Прогнозисты также не учли в достаточной мере готовность Путина идти на значительные риски для достижения своих целей, что подчеркивает сложность прогнозирования действий единоличных лидеров. Кроме того, прогнозисты со слишком большим скепсисом относились к разведданным США. Многие из них воспринимали многочисленные публикации СМИ с утечками этих данных скорее как попытку спецслужб повлиять на события, а не как достоверную информацию. По данным на 11 января, платформа Good Judgment оценивает вероятность того, что Россия и Украина в ближайшие 180 дней заключат соглашение о прекращении войны, в 11%. В открытом доступе площадка публикует только небольшое число прогнозов. Проект консультирует компании, правительственные организации и НКО, а индивидуальная подписка на сайт с прогнозами стоит $1000 в месяц. Многие из прогнозистов, в том числе участники «Самоцветов», являются пользователями платформы Metaculus. В отличие от Good Judgment, где обсуждается узкий пул вопросов, здесь темы может задать любой. По данным на август 2024 года, на платформе обсуждалось 2 млн вопросов. В отличие от рынков предсказаний, здесь прогнозисты борются за репутацию: платформа агрегирует результаты каждого пользователя. Самые популярные вопросы среди прогнозистов на Metaculus связаны с угрозами человечеству (1% вероятности, что оно вымрет к 2100-му), ядерным оружием и мировой войной (28% до 2050-го) и ИИ (95% — достижение паритета в интеллекте между машинами и людьми). «Самоцветы» в октябре 2024-го составляли свой рейтинг угроз, которые могут привести к смерти более чем 1 млн человек в ближайшие 10 лет: война заняла первое место (23%), второе — пандемия (22%). «Мы также сталкиваемся с проблемами мышления о будущем. Некоторые сценарии, например, связанные с гибелью близких людей, слишком неприятны, чтобы о них думать, а другие кажутся слишком фантастичными», — говорит Ягудин. Но и суперфоркастеры допускают, что есть вещи, которые нельзя предсказать: вероятность того, что неожиданная угроза, о которой сейчас никто не задумывается, убьет больше 1 млн человек, — 21%. Хобби или работа Ягудин уехал из России в январе 2022 года по работе. После начала войны он решил не «аккумулировать риски» и последние три года не живет где-то постоянно, а переезжает из страны в страну «в случайном порядке». Нуно Семпре после стажировки в Оксфорде начал работать в Quantified Uncertainty Research Institute, который разрабатывает системы, позволяющие «лучше думать о рисках неопределенности в количественных терминах», — рассказывает Ягудин. Сам Михаил вместе со своим другом «форкастером» и специалистом по машинному обучению Гэвином Личем основал исследовательское бюро Arb Research. Его главные клиенты — НКО, у которых есть интерес к ИИ. «Также мы работаем со стартапами и ИИ-компаниями. Иногда мы помогаем писать статьи к научным конференциям», — рассказывает Ягудин. На сайте Arvix, где выкладываются научные работы без рецензирования (peer-review), можно найти два исследования, соавтором которых он является, — оба посвящены ИИ и машинному обучению. К «Самоцветам» тоже приходят за платными прогнозами. «Первый заказ пришел от Effective Ventures и был связан с рисками ядерной войны, который нужно было сделать очень быстро», — вспоминает Ягудин. Когда заказчики приходят к «Самоцветам», они часто приходят за инсайтом от всей группы. И тогда обычно кто-то из участников пишет основную часть отчета, а остальные — ее комментируют и оставляют свои прогнозы, и если они сильно расходятся в предсказаниях, обсуждают, почему так произошло. Но все-таки «Самоцветы» — это не бизнес, у всех участников группы есть другая работа. Зато доход Ягудина в Arb, по его словам, уже сопоставим с policy research специалистами в крупнейших AI-лабораториях. Порядок цифр — «не гигантский, но достаточно разумный, — улыбается Ягудин. — Наверное, я зарабатываю меньше, чем если бы я работал в бигтехе. Но у меня было бы меньше свободы выбирать, чем я занимаюсь и сколько я хочу этим заниматься». Больше всего Ягудина по-прежнему интересует искусственный интеллект. «Кажется, что разбираться, что происходит с технологиями, у которых может быть очень большое влияние на все вокруг, это интересно и полезно для мира. Лучше не шагать слепыми в такое будущее», — говорит он. Спектр интересов клиентов Arb в этой области тоже очень широк — от полупроводников и того, насколько стремительным будет прогресс ИИ, до того, что будет с потреблением электричества и какова вероятность связанных с этой технологией больших катастроф. Сам Ягудин смотрит на ее развитие без «розовых очков» и считает, что она определенно нуждается в регулировании. «У любых систем, которые принимают много решений, могут быть ошибки», — объясняет свою точку зрения Ягудин. Система искусственного интеллекта тоже может принять решение, которое будет иметь плохие последствия. Например, она может построить какие-то планы по поводу строительства критической инфраструктуры, а потом окажется, что это были очень плохие прогнозы, мы потратили кучу денег и остались, к примеру, без электричества. В таком случае разумно иметь некий порядок, определяющий ответственность разработчиков за то, что их системы принимают плохие решения, считает он. Прогнозы по поводу ИИ — очень популярны и на «форкастинговых» онлайн-платформах. Например, в начале года пользователи платформы Manifold оценивали вероятность того, что к весне 2025 года число дизайнеров и авторов текстов в США снизится на 5% по сравнению с 2024-м, в 53%. Прогнозы платформ для прогнозирования в виде таймлайна агрегирует некоммерческая организация Sage, Founding Advisor которой является Ягудин. Отдельный проект по поводу ИИ провела и платформа Good Judgment. В рамках него прогнозисты оценивали вероятность появления общего искусственного интеллекта (AGI) в 2043, 2070 и 2100 годах. При условии достижения AGI к 2070 году прогнозисты оценили вероятность вымирания человечества или серьезного ограничения его потенциала из-за потери контроля над AGI к 2200 году в 6%. Как стать хорошим прогнозистом Хорошего прогнозиста определяет не то, кто он, а как он мыслит, считают сами форкастеры. Например, Тетлок в ходе экспериментов продемонстрировал, что большинство экспертов не лучше «обезьян, бросающих дротики» в предсказании выборов, войн, экономических кризисов и других событий. Одно из часто цитируемых исследований на тему точности прогнозов демонстрировало, что прогнозы форкастеров относительно геополитических событий, агрегированные с использованием стандартных научных методов, были более точными, чем прогнозы членов разведывательного сообщества США. Это было верно даже несмотря на то, что последние имели доступ к секретным разведданным. Исследование Arb Research, выпущенное в марте 2022-го, также доказывало, что агрегированные мнения прогнозистов лучше определяют будущее, чем совокупное мнение экспертов. У экспертов часто бывает своя повестка, связанная, например, с тем, какую реакцию на свои прогнозы они ожидают, в том числе от людей, которых они консультируют. Или, может, им просто нравится имидж «ястребиных» или «голубиных», объясняет Ягудин: «У суперфоркастеров меньше эго. Мы в комьюнити более склонны менять свой взгляд на то, что происходит в мире, просто потому, что иначе ты теряешь интернет-баллы». В теоретических работах о «суперфоркастерах», в том числе в книге Тетлока и Меллерс, описаны некоторые общие черты хороших прогнозистов. Одна из них — склонность мыслить числами. Люди вообще между собой плохо коммуницируют в терминах вероятности, объясняет Ягудин. Для кого-то фраза «я точно буду у тебя на дне рождения» означает, что человек не придет, только если не произойдет ЧП или глобальная катастрофа. Для кого-то это может значить, что он, скорее всего, придет, хотя на самом деле он в этом не уверен. Один из пользователей Reddit сделал опрос и опубликовал результаты того, как по-разному люди интерпретируют вероятности. На графике можно видеть большой разброс. Поэтому неудивительно, что многие прогнозисты имеют образование в области информатики, экономики, математики и других количественных дисциплин. Впрочем, в тех же «Самоцветах» есть специалисты в области здравоохранения и даже один философ. Точное прогнозирование требует минимального уровня интеллекта, навыков счета (но не сложной математики), знаний о мире и сосредоточенности. Но больше всего — особого мышления — непредвзятого, осторожного, любопытного и, прежде всего, самокритичного, пишут Тетлок и Меллерс. Стремление к самосовершенствованию является самым сильным предиктором эффективности, отмечают они в своей книге. Когда мы пытаемся понять, как именно формируются наши взгляды, важно задумываться над собственными мыслями и убеждениями, говорит Ягудин. Например, иногда мы понимаем, что принимаем решения поверхностно, потому что «лениво думать». Если задача кажется малозначительной, это допустимо, но в случае серьезных решений необходимо быть внимательнее к таким сигналам. Эта внимательность включает в себя размышления о том, откуда берутся наши убеждения. Например, наши представления о государстве как институте могут быть сформированы опытом жизни в конкретной стране. «Если вы выросли в либеральной демократии, вы можете быть оптимистом относительно эффективности государственных институтов. Если же вы жили при коррумпированной власти, ваше восприятие будет более критичным. Важно задавать себе вопросы: „Почему я верю в это?“, „Откуда взялось это убеждение?“ и „Как сформировалось мое мнение?“», — объясняет Ягудин. Еще одна общая черта хороших прогнозистов — постоянная практика, пишет Тетлок. Также они часто обновляют свой прогноз по мере поступления новой информации, но небольшими шагами. Хотя суперпрогнозисты внимательно следят за новостями, их успех нельзя объяснить только этим. Например, их начальные прогнозы в среднем на 50% точнее, чем у обычных экспертов, даже если возможность обновления прогнозов отсутствует.
