У Канемана никогда не просили представить бизнес-план

В 70-е годы два израильских психолога, Даниэль Канеман и Амос Тверски, занялись тем, что задавали людям необычные вопросы: почему мы больше боимся потерять 10 000 песо, чем радуемся их получению, почему мы неправильно оцениваем вероятности, почему наши решения различаются в зависимости от того, как нам формулируют один и тот же вопрос. Часть этой работы финансировалась частным фондом, а позже — оборонным ведомством США, заинтересованным в том, как люди оценивают риск. Но, заметьте, никто не требовал от них конкретного результата или бизнес-плана. Им дали время и свободу, чтобы поразмышлять о том, как люди принимают решения, не зная пока, для чего понадобится полученный ответ. Тридцать лет спустя эта свобода свободно исследовать вопросы, связанные с человеческим поведением, это мышление, свободное от привязки к какому-либо очевидному применению или оправданию типа «зачем это нужно», принесла Канеману Нобелевскую премию по экономике в 2002 году. Сегодня эти идеи лежат в основе поведенческой экономики, которая определяет, как правительства разрабатывают кампании по вакцинации, как можно помочь людям экономить, не осознавая этого, и даже как разрабатывается система оповещения о чрезвычайных ситуациях, чтобы люди реагировали вовремя и не поддавались панике. Ничего из этого не было в голове Канемана, когда он начал задавать свои необычные вопросы, не преследуя при этом какой-либо прикладной цели. Канеман — не единичный случай. Элинор Остром на протяжении десятилетий, движимая чистым любопытством, изучала, как сообщества рыбаков, фермеров и лесопользователей умудрялись управлять общими ресурсами без чьего-либо принуждения — то, что экономическая теория того времени считала невозможным. В 2009 году она получила Нобелевскую премию по экономике, и сегодня её работы помогают разрабатывать политику в области борьбы с изменением климата, управления водными ресурсами и даже определять принципы управления цифровыми сообществами и сообществами открытого программного обеспечения. Герберт Саймон задолго до Канемана задался вопросом, почему люди не принимают решения как идеальные вычислительные машины; за это он получил Нобелевскую премию по экономике в 1978 году и в итоге стал также пионером в области искусственного интеллекта, чего он не планировал, когда начинал. А Каталин Карико, лауреат Нобелевской премии по медицине 2023 года, двадцать лет исследовала матричную РНК из чистого биохимического любопытства, даже не подозревая, что в итоге это станет основой вакцин против COVID-19. В этом и заключается другая сторона этой непредсказуемости. Дело не только в том, что любопытство в конечном итоге приносит пользу, но и в том, что зачастую открытие в области социальных наук решает проблему в области естественных наук, и наоборот, как это случилось с Саймоном, когда он перешел из экономики в искусственный интеллект. Такое пересечение никто не может запланировать заранее, оно просто происходит, когда позволяют любопытству идти своим путем. У этого есть глубинная причина. Основные вопросы науки — как в точных, так и в гуманитарных науках — направлены на понимание общих процессов и динамики, а не на решение конкретной проблемы. И именно поэтому они в конечном итоге находят применение в бесчисленном множестве самых разных и зачастую непредсказуемых ситуаций: когнитивные искажения, описанные Канеманом и Тверски, одинаково применимы как для разработки системы оповещения о цунами, так и для объяснения того, почему кто-то отказывается от вакцинации, а физика, лежащая в основе стимулированного излучения света (в 1917 году это была чистая теория), нашла применение в хирургии, штрих-кодах и оптическом волокне. Именно эти самые фундаментальные вопросы, которые сегодня не обещают решить ничего конкретного, но впоследствии становятся основой для множества вещей. Я рассказываю об этом потому, что в Чили мы вновь обсуждаем, чему государство должно отдавать приоритет при финансировании научных исследований. Министерство науки объявило, что до 70 % стипендий и грантов, выделяемых на конкурсной основе, будет направлено на «приоритетные области», такие как искусственный интеллект, изменение климата, кибербезопасность, горнодобывающая промышленность или астрономия, оставив лишь 30 % полностью открытыми. Логика, лежащая в основе этого решения, на первый взгляд кажется разумной: учитывая ограниченность ресурсов, их нужно вкладывать туда, где известно, что они принесут пользу. Проблема заключается именно в этой последней части: «великие открытия», те, которые меняют наше видение мира и наш подход к делу, почти никогда не рождаются из вопроса «зачем это нужно?». Они рождаются из любопытства, из желания познать. Полезность зачастую приходит позже. Устанавливать приоритеты необходимо, ведь ресурсы не безграничны. Но прежде чем закрывать дверь перед вопросами, которые пока ничего не обещают, стоит задаться вопросом: не наносим ли мы ущерб именно тем приоритетным областям, проблемы которых мы хотим решить? Рано или поздно и эти области также потребуют ответов на вопросы, подобные тем, что задавал Канеман. Те вопросы, которые в своё время казались бессмысленными, но впоследствии позволяют понять вещи с точки зрения, которую мы, вероятно, сегодня даже не можем предвидеть.