Человеческое общество — это большая игра предубеждений

На платформе X есть блогер (мой X ID: larry_lawliet), который опубликовал изображение Лотоса в стиле Моне, созданное ИИ, добавил тег «made in ai» и спросил у всех, в чем отличие этой работы от настоящего Моне. Затем под постом началась дискуссия о том, что эта картина лишена души, цвета блеклые, без текстуры, очевидный ИИ, отражения неестественные, недостаток глубины, уровень школьника и так далее. Потом блогер сообщил, что это на самом деле подлинное произведение Моне. Этот твит набрал почти 70 миллионов просмотров, ситуация стала очень неловкой: кто-то тайком удалил свои комментарии, кто-то пытался спасти лицо. Что отражает этот крупный социально-психологический эксперимент? По крайней мере, два вывода: первый — люди оценивают многое на основе ярлыков, стереотипов, предвзятых мнений и эффектов якоря, а не на основе объективных данных, как они сами думают. Второй — как только человек пришел к какому-то выводу, он будет его стойко защищать. Мозг, хотя и не очень хорош в объективности, очень хорошо умеет подкладывать оправдания, искать причины, объяснять — например, что эта вещь плохая, этот человек плохой из-за xxx; или что это не моя проблема, а проблема общества и так далее. Почему так происходит? Потому что вычислительная мощность человеческого мозга слишком ограничена, он не способен полностью полагаться на байесовский вывод для определения истины — такие вычисления слишком сложны. Поэтому сначала он предполагает некоторые односторонние доказательства как 100% истинные, а затем сравнивает их с уже имеющимися в памяти материалами, ищет, что больше похоже на реальность, ставит ярлыки, формирует приблизительный вывод, чтобы затем использовать ограниченные ресурсы для дальнейших рассуждений. Некоторые даже делают вывод сразу по одному ярлыку, а все вычислительные ресурсы направляют на последующие объяснения, чтобы добиться внутренней согласованности — кажется, объяснили, стало логично, значит, вывод оправдан. Например, в начале, когда блогер сказал, что это ИИ, предположение «это ИИ» уже не подвергается сомнению, и сразу переходит к критике «ИИ хуже», а мозг полностью сосредотачивается на поиске «где хуже». Почему мы не можем считать чуть медленнее, чуть точнее? Потому что для выживания нам часто нужно «быстро реагировать», нет времени на медленные размышления. Поэтому у тех, у кого меньше вычислительных ресурсов, больше предвзятых мнений, чтобы так же быстро делать выводы, и такие люди более склонны к предубеждениям — посмотрите вокруг: чем глупее человек, тем больше у него предубеждений, и при этом он может говорить быстрее, казаться более остроумным, но при этом ошибается больше. Напротив, такие люди, как Маск или Джобс, реагируют очень медленно, стараются исходить из первых принципов, начинают с нуля, исключая влияние стереотипов, поэтому они кажутся медлительными, говорят медленно, долго думают, потому что каждое предположение перед каждым ответвлением требует тщательной проверки, его нельзя принимать за истину по умолчанию. Теперь вы понимаете, почему существует эффект предрасположенности при покупке акций? Например, купив Мао Тай, вы будете защищать его; купив Биткойн, будете защищать его — по сути, любое решение содержит предвзятость, просто в разной степени. И эта предвзятость еще зависит от группы: если больше людей вокруг говорят, что это хорошая вещь, вы начнете считать ее лучше (например, в группе Мао Тай вы всегда будете считать его хорошим, в группе Биткойн — тоже), потому что так много людей говорят, и эти «доказательства» делают ваше мнение о его качестве уже принятым за истину, думать дальше не нужно, остается только решить, когда купить еще. Именно из-за этого возникает явление «поляризации» на финансовых рынках — они всегда иррациональны: либо очень пессимистичны, либо очень оптимистичны. Чем больше участников, тем сильнее поляризация, потому что чем больше говорят так, тем меньше люди склонны думать о правильности или ошибочности. Но если вы действительно хотите хорошо инвестировать, то единственный способ — медленное мышление, игнорировать большинство «мнений», не обращать внимания на цели институциональных игроков, на аналитиков, разбивать проблему на минимальные части — зачем эта бизнес-модель? Решает ли она проблему лучше всех? Как решают другие? Где у нее барьеры? Как ее оценить? Почему именно так? Будет ли кто-то еще ценить ее в будущем, почему? И так далее. Не бойтесь усложнений, задавайте себе каждый раз вопрос «почему», превращайте инвестиции в инженерное дело, а не в азартную игру.