Рациональность. Что это, почему нам ее не хватает и чем она важна

Предположим, что типичное качество доказательства в зале суда характеризуется d

ʹ порядка 1,0 (результат на одно стандартное отклонение выше для виновного, чем для невиновного). Если присяжные применяют жесткий критерий принятия решения — под влиянием, скажем, априорного убеждения, что только треть подсудимых и вправду виновна, — они оправдают 58 % виновных и осудят 12 % невиновных. Если же они выбирают нестрогий критерий, соответствующий априорному убеждению в виновности двух третей подсудимых, присяжные оправдают 12 % виновных и осудят 58 % невиновных. Печальная истина состоит в том, что суды оправдывают гораздо больше виновных и осуждают гораздо больше невиновных, чем любой из нас счел бы приемлемым.

Надо сказать, что судебная система умеет заключать сделки с дьяволом и повыгоднее. Большинство уголовных дел до суда вообще не доходит: они рассыпаются из-за слабости доказательной базы или заканчиваются досудебным соглашением (наилучший вариант), потому что собранные улики настолько убедительны. Тем не менее мышление в парадигме теории обнаружения сигнала способно направить наши споры о судебной системе в сторону большей справедливости. Сейчас гражданские активисты в большинстве своем ничего не знают о компромиссе между верными попаданиями и ложными тревогами и считают несправедливые обвинительные приговоры чем-то немыслимыми — как если бы присяжные были непогрешимы. Поэтому многие поборники справедливости выступают за снижение критерия принятия решения. Поместите за решетку больше преступников! Верьте женщинам безоговорочно! Следите за террористами и изолируйте их, прежде чем они нанесут удар! Тот, кто забрал чужую жизнь, должен лишиться собственной! Но математика неумолима: понижение критерия способно лишь заменить один вид неправосудия другим. Все эти призывы можно переформулировать. Упрячьте за решетку больше невиновных! Осудите за изнасилование больше непричастных! Изолируйте от общества безобидных недорослей, сболтнувших лишнего в социальных сетях! Казните больше случайных людей![301]

Конечно, одним изменением формулировок доводы не опровергнешь. В какие-то периоды система действительно может лучше защищать интересы подсудимых в ущерб интересам их вероятных жертв — или наоборот — и требовать реформирования. Но если отнюдь не всезнающие люди все же хотят иметь систему правосудия, им придется смириться и с печальной неизбежностью наказания невиновных.

Однако, если не забывать о горьких компромиссах, неизбежных при отделении сигнала от шума, справедливости в мире станет больше. Помня о них, мы вынуждены признать, насколько чудовищны суровые наказания, особенно смертная казнь и длительные тюремные сроки. Это не просто жестокость по отношению к преступившим закон — все эти кары неизбежно падут и на головы невиновных. И эти же компромиссы напоминают нам, что к настоящей справедливости ведет увеличение чувствительности системы, а не закрепление свойственных ей перекосов: нам нужны более гуманные методики допросов обвиняемых и опросов свидетелей, более точная криминологическая экспертиза, ограничители прокурорского рвения и другие механизмы, защищающие правосудие от ошибок обоего рода.

Обнаружение сигнала и статистическая значимость

Компромисс между верными попаданиями и ложными тревогами — неотъемлемая часть любого решения, основанного на ненадежных данных, а это значит, что он присущ всякому человеческому суждению. Я расскажу еще об одном — о том, как определить, позволяют ли какие-то эмпирические данные сделать вывод об истинности гипотезы. В этой области теория обнаружения сигнала оборачивается теорией статистических решений[302].

Читатели, интересующиеся наукой, наслышаны о «статистической значимости», поскольку ее нередко упоминают в новостях, повествующих об открытиях в области медицины, эпидемиологии и общественных наук. В основе этого понятия лежит примерно та же математика, на которой зиждется теория обнаружения сигнала; первопроходцами здесь были статистики Ежи Нейман (1894–1981) и Эгон Пирсон (1895–1980). Поняв, как связаны эти две идеи, вы сможете избежать ошибок, которые регулярно совершают даже ученые. Всех студентов-статистиков предупреждают, что «статистическая значимость» — это техническая концепция, которую не стоит путать со «значимостью» в привычном понимании чего-то «важного» или «достойного внимания». Тем не менее многие не до конца понимают, что же это такое.