Anul trecut a fost o mare revelație pentru piața de predicții, oameni din întreaga lume pariind, pentru prima dată, sume uriașe pe rezultatul alegerilor din SUA. Și înțelepciunea colectivă s-a dovedit a fi mult mai exactă decât sondajele de opinie, prezicând corect victoria lui Donald Trump. Printre cei care încearcă să câștige bani din predicții, se remarcă „superforecaster”-ii - persoane care prezic în mod regulat mult mai exact decât alții. Grupul celor mai buni analiști ai lumii poartă numele „Samotsvety”, un nume dat de unul dintre fondatorii săi, matematicianul moscovit, Mikhail Yagudin.
Până în dimineața de 5 noiembrie, când urmau să aibă loc alegerile prezidențiale din SUA, volumul pariurilor pe rezultate, doar pe platforma Polymarket, se ridica la 1,8 miliarde de dolari. Și în pofida faptului că toți sociologii au vorbit, până la sfârșit, despre șanse aproape egale de victorie pentru Donald Trump și Kamala Harris, utilizatorii platformei au pariat cu încredere pe Trump, oferindu-i 62%.
Platformele de predicție permit utilizatorilor să tranzacționeze contracte ale căror plăți depind de rezultatul evenimentelor viitoare. Pe baza valorilor acestor contracte, se calculează probabilitățile de evenimente specifice: cu cât valoarea contractului este mai mare (exprimat de obicei în cenți - de la 1 la 99), cu atât este mai probabil rezultatul. Când evenimentul se adeverește, proprietarul contractului cu rezultatul „corect” primește 1 USD, cel „incorect” - 0 USD. În 2023, volumele anuale de tranzacționare pe platformele individuale de predicție nu depășeau câteva zeci de milioane de dolari. Pentru același Polymarket, această cifră a crescut de la 73 de milioane de dolari la 5 miliarde de dolari în mai puțin de un an.
Piața de predicții a ajuns să fie unul dintre principalii beneficiari ai sezonului politic din SUA de anul trecut, iar unul dintre eroii săi a fost un utilizator Polymarket pe nume Théo. El a pariat un total de aproximativ 30 de milioane de dolari pe victoria lui Trump din patru conturi diferite, câștigând, în total, 85 de milioane de dolari. Théo a fost în contact cu The Wall Street Journal de la jumătatea lunii octombrie, dar identitatea sa nu a fost încă dezvăluită. El susține că este din Franța și că a lucrat în sectorul financiar.
Nate Silver, un renumit statistician, analist și autor al propriului său model care adună datele sondajelor, a scris în dimineața alegerilor: „am efectuat 80.000 de simulări astăzi. Harris a câștigat 40.012 dintre ele.” Asta i-a oferit lui Harris 50,015% șanse de a câștiga. Dar Théo a continuat să creadă în Trump. Ulterior, el a explicat că știa că era mai puțin probabil ca susținătorii fostului președinte să interacționeze cu cei care făceau sondaje și să le spună că îl vor vota. Théo a mai spus că a folosit date din sondaje în care exista întrebarea „cu cine credeți că vor vota vecinii”, ceea ce a arătat că sprijinul pentru Harris a fost, de fapt, cu câteva puncte procentuale mai mic.
În 2016, sondajele nu au reușit să prezică o victorie a lui Trump, iar piețele de predicții nu au fost cu mult mai bune, spune Scott Kominers de la Harvard Business School. El și alții, inclusiv Silver, consideră că platformele de pariuri politice nu sunt reprezentative.
Principalul contraargument al celor care se contrazic cu ei este că atunci când sunt în joc bani reali, oamenii iau decizii mai informate și calculează probabilitățile mai precis. Lichiditatea crescută, la rândul său, face piețele mai eficiente. După alegeri, o analiză comparativă a modelelor de prognoză electorală a arătat că platformele cu prognoze (Polymarket, Futuur, Kalshi și Manifold) au depășit modelul lui Silver și au folosit mai bine datele în timp real. „Acest lucru va marca sfârșitul previziunii politice așa cum o cunoaștem”, a scris istoricul Niall Ferguson, impresionat de acest rezultat.
„Pentru unii dintre cei pe care îi cunosc, piața de predicții a devenit mai mult sau mai puțin un loc de muncă cu normă întreagă”, spune Mikhail Yagudin, co-fondator al Samotsvety, cel mai de succes grup de prognoză din lume.
Pe cea mai mare platformă de prognoză Infer, cei mai preciși patru analiști (forecasters) din istoria site-ului, cu o marjă uriașă, sunt participanți la „Gems”. Infer este administrat de organizația non-profit Rand, care consultă agenții guvernamentale din SUA, Europa și alte țări și lucrează de mult timp la îmbunătățirea metodelor de prognoză.
Numiți după o trupă sovietică, înființată în 1971 la Moscova, Samotsvety a câștigat competiția de prognoză CSET-Foretell 2022 a organizației Rand cu „o marjă absolut obscenă” - scorul lor Brier, a fost de aproximativ de două ori mai bun decât al următoarei celei mai bune echipe.
Publicul larg a aflat pentru prima dată despre Samotsvety în octombrie 2022, datorită predicției grupului privind o posibilă lovitură nucleară asupra Londrei, despre care a scris Wired
Toamna lui 2022 a marcat un alt vârf al amenințărilor nucleare ale lui Vladimir Putin. „Până când a publicat Wired, câștigasem deja mai multe turnee de predicții. Și aveam o reputație în cadrul comunității”, spune Yagudin. Colegii lui Samotsvety le-au cerut să calculeze probabilitatea unei lovituri la Londra, deoarece aveau încredere în opiniile analiștilor. „Situația a fost dificilă, oamenii erau foarte îngrijorați, uneori chiar prea mult. Au vrut să știe ce să facă: de exemplu, ar trebui să evite orașele mari sau ar trebui să închirieze un Airbnb și să aștepte în sălbăticie”.
„Am încercat să analizăm totul cu atenție și am scris textul în două zile. Acest lucru a fost important pentru a aduce o oarecare claritate și pentru a reduce nivelul de anxietate în rândul oamenilor”, continuă Yagudin.
Calcularea probabilității morții în urma unei lovituri nucleare nu este o sarcină oarecare. Este clar că această probabilitate nu este zero. Samotsvety a calculat pentru prima dată probabilitatea unei lovituri la Londra în martie. Analiștii au împărțit întrebarea principală într-o serie de altele mai mici, cum ar fi probabilitatea unui război nuclear între NATO și Rusia. Yagudin, de exemplu, s-a concentrat asupra modului în care elita rusă ar reacționa la perspectiva ca Putin să folosească arme nucleare. Fiecare analist din grup și-a scris propria prognoză pentru fiecare întrebare, apoi au discutat răspunsurile între ei, apoi au actualizat din nou răspunsurile și au făcut media previziunilor diferiților membri ai grupului.
În cele din urmă, Gems a estimat probabilitatea ca Londra să fie lovită de o armă nucleară între mijlocul lunii martie și mijlocul lunii aprilie 2022 la 0,01%. Pentru o persoană, riscul de a muri la Londra în acele patru săptămâni a fost de aproximativ 24 de micromorți.
Cu alte cuvinte, a fi în Londra a reprezentat aproximativ același risc suplimentar ca mersul pe o motocicletă 232 km sau trei zboruri cu deltaplanul. Deoarece riscul mediu zilnic de deces pentru un adult tânăr este de aproximativ 1 micromort, războiul din Ucraina a dublat aproximativ acest risc pentru londonezi.
Într-o postare publicată pe 3 octombrie, Samotsvety a calculat că probabilitatea ca Londra să fie lovită de o armă nucleară în următoarele trei luni este de aproximativ 0,02%. Este mai puțin decât au dat mulți alți analiști. De exemplu, London Swift Centre a estimat probabilitatea ca o armă nucleară să detoneze undeva în Europa până la 30 aprilie 2023, la 9,1%. Metaculus a pus probabilitatea ca o armă nucleară să detoneze în Ucraina până în 2023 la 4%.
La școală, Mikhail Yagudin a fost un câștigător al olimpiadelor de matematică. A auzit pentru prima dată despre superprognoză după absolvirea școlii. „Mai întâi, am dat peste cartea lui Daniel Kahneman despre fundamentele gândirii- Thinking, Fast and Slow - apoi m-am familiarizat cu conceptul de prognoză după ce am citit cartea lui Philip Tetlock despre superprognoză”, spune Yagudin. A început să se angajeze în prognoză mai activ după ce a fost expulzat de la Universitatea de Stat din Moscova.
Psihologii de la Universitatea din Pennsylvania, Philip Tetlock și Barbara Mellers, au studiat prognoza în ultimele decenii. Potrivit uneia dintre concluziile lor cheie, capacitatea de prognoză este distribuită inegal în societate. Unii oameni -Tetlock îi numește „superforecasters” - sunt în mod constant mult mai buni decât alții, iar performanța trecută este un predictor al unei prognoze mai bune în viitor. Tetlock și Mellers înșiși au o legătură foarte directă cu predicțiile. Abordarea științifică a prognozei ca metodă de prezicere a viitorului a început cu serviciile de informații, iar acest lucru nu este surprinzător, pentru că cea mai mare parte a ceea ce face serviciile de informații americane este să prezică tendințele politice și economice globale. În 2011, IARPA, o organizație guvernamentală care investește în tehnologii care pot ajuta comunitatea de informații din SUA, a lansat o competiție majoră pentru a găsi modalități mai bune de a prezice evenimente geopolitice. Competiția a implicat cinci echipe conduse de cercetători de frunte în domeniul prognozei. Fiecare echipă trebuia să-și furnizeze estimările cu privire la probabilitățile evenimentelor care ar putea fi de interes pentru comunitatea de informații la o anumită oră în fiecare zi, din septembrie 2011 până în iunie 2015. Marea majoritate a prognozelor au fost pentru o perioadă mai mare de o lună, dar mai mică de un an.
A devenit rapid clar că o echipă, numită Good Judgment, învingea grupul de control și alte echipe universitare cu 30–80%. Ei au bătut chiar și analiștii profesioniști de informații cu acces la date clasificate. Această echipă a devenit ulterior cunoscută drept „superforecasters”: pe parcursul celor patru ani de competiție (o perioadă care excludea șansa), a dat cele mai bune rezultate. Această echipă a devenit ulterior Proiectul Good Judgment, care a înregistrat ca marcă cuvântul „superforcaster” și a creat prima platformă online populară pentru predicții, Good Judgment Open. Acest grup este condus de psihologii Tetlock și Mellers, a căror activitate l-a interesat atât de mult pe tânărul matematician Yagudin.
Ideea de „prognoză” a captat atenția lui Yagudin în primul rând datorită dezvoltării tehnologiei. În 2016, oamenii au pierdut pentru prima dată în fața mașinilor. „Din acest motiv și gândindu-mă la care sunt cele mai mari probleme din lume, mi s-a părut chiar și atunci că dezvoltarea inteligenței artificiale ar putea deveni un mare eveniment”, spune Yagudin. Pentru a înțelege mai bine subiectul, s-a înscris la un curs de învățare automată la Școala Yandex de Analiză a Datelor și a continuat să facă un stagiu de învățare automată la VKontakte.
Mai târziu, Yagudin a primit mai multe granturi de cercetare de la ONG-uri străine, „care doreau ca cineva să se gândească la AI pentru ei”. Primul grant a fost de la Effective Ventures, o organizație care caută cercetători talentați în domeniul AI, inclusiv cu bani de la Fundația Eric și Wendy Schmidt (fostul CEO Google și soția sa). Iar, în 2020, Yagudin a promovat concursul pentru un stagiu de vară la Oxford Future of Humanity Institute, pe care îl numește „epicenter”ul gândirii potrivit pentru „forecasters”. Directorul institutului la acea vreme era Nick Bostrom, autorul cărții Superintelligence despre viitorul AI și riscurile asociate acesteia. Acolo, Yagudin l-a regăsit și pe viitorul co-fondator al Samotsvety, spaniolul Nuno Sempre, întâlnit cu un an mai devreme la un atelier de gândire. „Nuno era, de asemenea, un specialist în matematică și era interesat de aproape aceleași lucruri ca și mine, poate cu un accent puțin mai mic pe AI”, își amintește Yagudin. Stagiul lor împreună a coincis cu Covid, așa că cei doi nu au mai avut mare parte din viața socială pe care ai avea-o în mod normal la Oxford. „În schimb, ca hobby social, am creat un grup Slack și am început să ne întâlnim o dată pe săptămână pe Zoom pentru a discuta despre predicții despre diverse subiecte, destul de aleatorii, pe care să le abordăm rapid și să și înțelegem ceva. De atunci, încă ne-am întâlnit aproape în fiecare săptămână pentru a discuta lucruri diferite.” În același timp, au făcut predicții pe platforme specializate — mai întâi pe Good Judgement, fondată de Tetlock, apoi pe Infer, care se numește acum Rand Forecasting Initiative. „Am observat curând că un prieten al prietenilor făcea și predicții pe această platformă, am luat legătura și s-a dovedit că era un tip cool”, spune Yagudin. Așa li s-a alăturat americanul Eli Lifland, iar cei trei au decis să-și creeze prima echipă. Un alt american, specialist în securitate cibernetică și profesor de învățare automată la Universitatea din New York, Jonathan Mann, li s-a alăturat și el la scurt timp. Cei patru au câștigat primele sezoane de competiții de predicții de pe platformă cu o marjă uriașă față de celelalte echipe.
Numele Samotsvety a apărut în 2020, când Yagudin și Semper căutau idei pentru un nume pentru grupul lor Slack. Samotsvety este un joc de cuvinte: „Chiar dacă suntem pepite și nu diamante, împreună suntem magnifici, iar auto-iluminarea este ca și cum ai arunca lumină asupra viitorului”.
În prezent, sunt 21 de persoane în Samotsvety Slack. „Deoarece toate reprezentațiile sunt publice, toată lumea știe cât de bună este fiecare dintre ele”, explică Yagudin. O bună reputație în comunitatea analiștilor a atras din ce în ce mai mulți oameni la Samotsvety. Nucleul echipei, care este în mare parte responsabil pentru recrutare și strategia generală, rămâne constituit din cei patru fondatori. În fiecare săptămână, este desemnat un „dictator”, care propune întrebări pentru discuții în cadrul ședinței și este responsabil de desfășurarea ședinței. În rest, echipa are o „ierarhie destul de uniformă”, spune Yagudin: „Cu toții ne respectăm foarte mult, pentru că suntem foarte buni la prognoză. Iar deciziile dacă facem sau nu un anumit proiect sunt luate și în mod colectiv.”
„Nu cred că există multă utilitate socială în a prezice cum se va termina un meci sportiv. Există mult mai multă utilitate în a ști dacă ceva rău se va întâmpla în lume”, compară Yagudin creșterea platformelor de predicții cu site-urile de pariuri. Estimările probabilității unei invazii militare a Ucrainei pe platforma de predicție Good Judgment Open au crescut brusc doar la sfârșitul anului 2021, după exercițiile Rusia-Belarus de la graniţa cu Ucraina. Când se calculează evenimente precum războiul din Ucraina sau invazia Taiwanului de către China, probabilitatea unui astfel de eveniment în trecut este luată ca bază. „Ne uităm la ceea ce s-a întâmplat înainte și presupunem că ceva similar se va întâmpla în viitor cu mare probabilitate. De exemplu, dacă izbucnesc tulburări într-o țară, putem analiza la ce au condus proteste similare din alte țări: schimbarea regimului, îndeplinirea cererilor protestatarilor sau altceva. Aceasta devine „estimarea implicită”. Apoi o rafinăm luând în considerare mai multe țări și situații similare”, explică Yagudin. „Istoria ne învață, de asemenea, să fim precauți în prognoze.” De exemplu, înainte de Primul Război Mondial, se credea că războiul era imposibil din cauza interdependenței economice a țărilor. Totuși, războiul a avut loc. Același lucru este valabil și pentru deciziile luate de o persoană sau de un grup mic de oameni, ceea ce le face extrem de imprevizibile. Regula pentru prognoză în astfel de cazuri este să nu scadă probabilitatea sub 5%. „Într-o lume în care deciziile pot depinde de o singură persoană, orice este posibil”, crede Yagudin.
Pentru alte predicții, există regula lui Laplace. Afirmă că probabilitatea ca ceva ce nu s-a întâmplat înainte să se întâmple este 1 împărțit la N+2, unde N este numărul de ori când nu s-a întâmplat în trecut. Deci probabilitatea ca Republica China să invadeze Taiwan într-un anumit an este 1 împărțit la 76 (numărul de ani din 1949 în care nu s-a întâmplat) plus 2, sau 1/78, sau 1,3%.
În timpul dezbaterilor Samotsvety, participanții își aduc propriile argumente și evaluări de probabilitate. Combinarea cunoștințelor colective este deosebit de eficientă atunci când participanții au abilități diferite și acces la informații, explică Yagudin. O persoană poate fi bine versată în geopolitică, alta în economie. Când acești oameni își împărtășesc descoperirile, este de folos pentru crearea unei imagini mai complete.
„Superforecaster”-ii încearcă să-și folosească greșelile pentru a-și îmbunătăți prognozele în viitor. Site-ul Good Judgment are o analiză detaliată a motivului pentru care probabilitatea ca Rusia să invadeze Ucraina a fost subestimată: între 21 ianuarie și 10 februarie 2022, superprognozele au considerat că probabilitatea este mai mică de 50%. Cu toate acestea, începând cu 11 februarie, prognoza de consens a început să indice că o invazie e rezultatul cel mai probabil. În loc de o linie de bază a probabilității scăzute de război în Europa, modelul comportamental al lui Putin ar fi trebuit să fie luat în considerare, notează Good Judgment. Declarațiile sale majore, cum ar fi acuzarea Ucrainei de „genocid” și crearea de „arme de distrugere în masă”, negarea suveranității Ucrainei și acțiunile militare anterioare (în Georgia, Siria și Ucraina) ar fi trebuit să aibă mai multă greutate în prognoze.
De asemenea, analiștii nu au reușit să țină seama în mod suficient de disponibilitatea lui Putin de a-și asuma riscuri semnificative pentru a-și atinge obiectivele, evidențiind dificultatea de a prezice acțiunile liderilor individuali. Analiștii au fost, de asemenea, excesiv de sceptici în privința intelligenceului american, mulți considerând numeroasele scurgeri de informații media ca încercări ale agențiilor de informații de a influența evenimentele, mai degrabă decât ca informații de încredere.
Începând cu 11 ianuarie, platforma Good Judgment estimează la 11% probabilitatea ca Rusia și Ucraina să ajungă la un acord pentru a pune capăt războiului în următoarele 180 de zile. Platforma publică doar un număr mic de prognoze în domeniul public. Proiectul consultă companii, organizații guvernamentale și ONG-uri, iar un abonament individual la site-ul de prognoză costă 1.000 USD pe lună.
Mulți dintre analiști, inclusiv participanții la Samotsvety, sunt utilizatori ai platformei Metaculus. Spre deosebire de Good Judgment, unde se discută un grup restrâns de întrebări, aici oricine poate aborda un subiect. În august 2024, 2 milioane de întrebări au fost discutate pe platformă. Spre deosebire de piețele de predicții, aici analiștii luptă pentru reputație: platforma agregă rezultatele fiecărui utilizator. Cele mai populare întrebări în rândul analiștilor de pe Metaculus sunt legate de amenințările la adresa umanității (probabilitate de 1% ca aceasta să dispară până în 2100), armele nucleare și războiul mondial (28% până în 2050) și AI (95% - realizarea parității în inteligență între mașini și oameni).
În octombrie 2024, Samotsvety și-a întocmit propriul clasament al amenințărilor care ar putea duce la moartea a peste 1 milion de oameni în următorii 10 ani: războiul a ocupat primul loc (23%), urmat de o pandemie (22%). Dar chiar și „superforecaster”-ii admit că există lucruri care nu pot fi prezise: probabilitatea ca o amenințare neașteptată, la care nimeni nu se gândește acum, să ucidă mai mult de 1 milion de oameni este de 21%.
Yagudin a părăsit Rusia în ianuarie 2022. După ce a început războiul, a decis să nu „acumuleze riscuri” și în ultimii trei ani s-a mutat din țară în țară „la întâmplare”.
După un stagiu la Oxford, Nuno Semper a început să lucreze la Quantified Uncertainty Research Institute, care dezvoltă sisteme care permit „să ne gândim mai bine la riscurile de incertitudine în termeni cantitativi”, spune Yagudin. Mihail însuși, împreună cu prietenul său, „forecaster”ul și specialistul în învățare automată, Gavin Leach, au fondat biroul de cercetare Arb Research. Principalii săi clienți sunt ONG-urile care sunt interesate de AI.
Oamenii vin și la Samotsvety pentru prognoze plătite. „Prima comandă a venit de la Effective Ventures și era legată de riscurile unui război nuclear, care trebuia făcută foarte repede”, își amintește Yagudin. Când clienții vin la Samotsvety, ei vin adesea pentru informații de la întregul grup. Și apoi, de obicei, unul dintre participanți scrie partea principală a raportului, iar restul comentează și își lasă previziunile, iar dacă diferă foarte mult în predicții, discută de ce s-a întâmplat acest lucru. Dar totuși, Samotsvety nu este o afacere, toți membrii echipei au alte locuri de muncă. Dar veniturile lui Yagudin la Arb, potrivit lui, sunt deja comparabile cu specialiștii în cercetarea politicilor de la cele mai mari laboratoare de inteligență artificială. Yagudin este încă cel mai interesat de inteligența artificială. Interesele clienților Arb în acest domeniu sunt, de asemenea, foarte largi - de la semiconductori și cât de repede va progresa AI, până la ce se va întâmpla cu consumul de energie electrică și probabilitatea unor dezastre majore asociate cu această tehnologie.
Yagudin însuși se uită la dezvoltarea sa fără „ochelari de culoare trandafirie” și consideră că are nevoie, cu siguranță, de reglementare. „Orice sistem care ia multe decizii poate avea erori”, explică Yagudin punctul său de vedere. Un sistem de inteligență artificială poate lua și o decizie care va avea consecințe negative. De exemplu, se poate face niște planuri pentru construcția infrastructurii critice, iar apoi se dovedește că acestea erau previziuni foarte proaste, am cheltuit mulți bani și am rămas, de exemplu, fără curent electric. Într-un astfel de caz, este rezonabil să existe un fel de reglementări care să determine responsabilitatea dezvoltatorilor pentru faptul că sistemele lor iau decizii proaste, crede el.
Predicțiile AI sunt, de asemenea, foarte populare pe platformele de „prognoză” online. De exemplu, la începutul anului, utilizatorii platformei Manifold estimau probabilitatea ca până în primăvara lui 2025, numărul designerilor și scriitorilor din SUA să scadă cu 5% față de 2024, la 53%. Prognozele platformelor de prognoză sub formă de cronologie sunt agregate de organizația non-profit Sage, al cărei consilier fondator este Yagudin.
Un proiect separat despre AI a fost, de asemenea, realizat de platforma Good Judgment. În cadrul acestuia, analiștii au estimat probabilitatea apariției inteligenței generale artificiale (AGI) în 2043, 2070 și 2100. Cu condiția ca AGI să fie atins până în 2070, analiștii au estimat probabilitatea dispariției umane sau o limitare serioasă a potențialului său din cauza pierderii controlului asupra AGI cu 2200%.
Un bun „forecaster” este definit nu de cine este, ci de modul în care gândește, potrivit analiștilor înșiși. De exemplu, Tetlock a demonstrat în experimente că majoritatea experților nu sunt mai buni decât „maimuțele care aruncă săgeți” în a prezice alegeri, războaie, crize economice și alte evenimente.
Un studiu des citat despre acuratețea prognozei a constatat că predicțiile evenimentelor geopolitice, agregate folosind metode științifice standard, au fost mai precise decât cele ale membrilor comunității de informații din SUA. Acest lucru a fost adevărat chiar dacă comunitatea avea acces la informații secrete. Un studiu din martie 2022 al Arb Research a constatat, de asemenea, că opiniile agregate ale analiștilor erau mai buni predictori ai viitorului decât opiniile combinate ale experților. Experții au adesea propria agendă, legată, de exemplu, de ce fel de reacție la previziunile lor se așteaptă, inclusiv de la oamenii pe care îi consultă. Sau poate le place pur și simplu imaginea de a fi „hawkish” sau „dovish”, explică Yagudin: „superforecaster-ii au mai puțin ego. Noi, cei din comunitate, suntem mai dispuși să ne schimbăm părerile despre ceea ce se întâmplă în lume, pur și simplu pentru că altfel pierzi punctele de internet.”
Lucrările teoretice despre „superprognoză”, inclusiv cartea lui Tetlock și Mellers, descriu câteva trăsături comune ale analiștilor buni. Una dintre ele este tendința de a gândi în cifre. Oamenii sunt în general răi la comunicare în termeni de probabilitate, explică Yagudin. Pentru unii, expresia „cu siguranță voi fi la petrecerea ta de naștere” înseamnă că persoana respectivă nu va veni decât dacă există o urgență sau o catastrofă globală. Pentru alții, poate însemna că probabil va veni, deși nu este cu adevărat sigur. Un utilizator Reddit a făcut un sondaj și a postat rezultatele despre modul în care oamenii interpretează probabilitățile diferit. Prin urmare, nu este surprinzător faptul că mulți analiști au o educație în informatică, economică, matematică și alte discipline cantitative. Cu toate acestea, aceleași „Gems” au specialiști în sănătate și chiar un filozof.
O prognoză precisă necesită un nivel minim de inteligență, calcul (dar nu matematică complexă), cunoaștere a lumii și concentrare. Dar, mai presus de toate, necesită o mentalitate specială - minte deschisă, precaut, curios și, mai ales, autocritic, scriu Tetlock și Mellers. Dorința de auto-îmbunătățire este cel mai puternic predictor al performanței, notează ei în cartea lor.
Când încercăm să înțelegem cum se formează opiniile noastre, este important să reflectăm asupra propriilor noastre gânduri și credințe, spune Yagudin. De exemplu, uneori ne dăm seama că luăm decizii superficial pentru că suntem „prea leneși să gândim”. Dacă sarcina pare nesemnificativă, acest lucru este acceptabil, dar în cazul unor decizii serioase, trebuie să fim mai atenți la astfel de semnale. Această atenție implică să ne gândim de unde provin convingerile noastre. De exemplu, ideile noastre despre stat ca instituție pot fi modelate de experiențele noastre dintr-o anumită țară. „Dacă ai crescut într-o democrație liberală, s-ar putea să fii optimist cu privire la eficiența instituțiilor statului. Dacă ai trăit sub un guvern corupt, percepțiile tale vor fi mai critice. Este important să vă întrebați: „de ce cred asta?”, „De unde a venit această credință?” și „Cum s-a format părerea mea?””, explică Yagudin.
O altă trăsătură comună în rândul analiștilor buni este că ei practică în mod regulat analiza, scrie Tetlock. De asemenea, ei își actualizează frecvent prognozele pe măsură ce devin disponibile informații noi, dar în pași mici. Deși superforecaster-ii monitorizează îndeaproape știrile, succesul lor nu poate fi atribuit numai acestui lucru. De exemplu, prognozele lor inițiale sunt în medie cu 50% mai precise decât cele ale experților obișnuiți, chiar și atunci când nu există posibilitatea de a-și actualiza previziunile.
Foarte misto articolul