Развод на миллион. Как мошенники используют уязвимости нашего мозга и что делать, чтобы не попасться на их крючок - Дэниел Саймонс

Эдвард извлекает выгоду из трудностей, с которыми мы сталкиваемся, представляя отсутствующие альтернативы и размышляя о вероятности того, что некоторые из его предположений окажутся верными просто случайно. Если кто-то умер от «проблемы с костями», какова вероятность того, что это был рак? Довольно высокая – есть ли еще какие-нибудь смертельные проблемы с костями? И все же, когда он говорит «рак», это кажется прозорливым. Какова вероятность того, что у кого-то, кто посещает данное шоу, есть умерший родственник по имени «Роберт, Робби, Роб». У большинства зрителей будут умершие родственники, с которыми они были близки, – в конце концов, основная цель этого представления – общение с усопшими. Роберт – относительно распространенное имя со множеством вариантов, но Эдвард мог бы работать с любым именем на букву «Р» (а также с Бобом, Бобби и другими вариантами), и он предлагает варианты так быстро, что у аудитории нет времени обдумать, сколько возможных ответов он перебрал; вместо этого люди сосредоточиваются на одном имени, которое кто-то из присутствующих действительно упоминает. Давать себе сотни способов быть правым – отличный способ казаться провидцем.

Люди плохо разбираются в рассуждениях о вероятности, казалось бы, редких событий. Представьте, что вы сидите на собрании и вдруг узнаете, что у вашего коллеги день рождения в один день с вами. Замечательное совпадение, не так ли? Не совсем. Если на собрании присутствует двадцать три человека, вероятность того, что у кого-то из них будет общий день рождения, превышает 50 %. Да, днем рождения любого человека может быть любой из 365 дней. Но при наличии двадцати трех коллег в комнате существует 253 возможных пары из двух человек (23 × 22 ÷ 2). Если учитывать эти цифры, совпадение уже не кажется таким удивительным. В группе из пятидесяти человек более чем в 95 % случаев вы найдете по крайней мере одно совпадение. Тем не менее, как и в случае с аудиторией Эдварда и именем, начинающимся на «Р», когда мы определяем пару, у которой общий день рождения, мы фокусируемся на ней и забываем обо всех других потенциальных парах, которые не совпали.

Для Эдварда относительно безобидно утверждать, что близкие люди любили гостя, с которым он сейчас работает в студии, но в целом заявления экстрасенсов иногда могут быть коварными и вредными – вот почему некоторые критики называют медиумов «вампирами горя». В начале 2013 года три женщины сбежали из плена в заброшенном доме в Кливленде после того, как пробыли там почти десять лет. Лувана Миллер, мать одной из них, появилась вместе со знаменитым экстрасенсом Сильвией Браун на шоу Монтела Уильямса в 2004 году, вскоре после исчезновения своей дочери. Браун сказала Миллер, что ее дочь Аманда мертва и что она видела ее «в воде», а также добавила, что женщина встретит свою дочь «на небесах». Миллер умерла два года спустя, полагая, что ее дочь мертва [5].

Такие экстрасенсы, как Браун и Эдвард, рекламируют свои успешные предсказания, но редко упоминают о своих неудачах. Когда же они вспоминают о них, это делается с определенной целью. Психолог Мэтт Томпкинс, который также является профессиональным иллюзионистом и экспертом по истории магического ментализма, рассказал нам, что некоторые экстрасенсы намеренно привлекают внимание к одному из многочисленных провалов в своей деятельности. Подчеркивая эту «единственную» неудачу и демонстрируя свое разочарование по этому поводу, они формируют повествование о своей чести и точности предсказаний. Зрители, как правило, запоминают один этот промах и забывают о многих замалчиваемых ошибках.

КАК ФОКУС СБИВАЕТ НАС С ПУТИ

Люди, посещающие шоу Джона Эдварда, в основном верят в его способности; среди них, как правило, нет скептиков. Но любой из нас может стать таким же доверчивым, если мы окажемся в обстановке, которая не вызовет немедленного скептицизма. Все потому, что все мы склонны верить больше, чем следовало бы, если фокусируемся только на имеющейся у нас информации.

Понятие «намеренное подавление неверия», введенное в 1817 году поэтом и философом Сэмюэлом Кольриджем, относится к прекращению критического мышления или сомнений, принятию спекулятивной предпосылки, которую мы обычно отвергаем. Когда повествование убедительно, мы не останавливаемся, чтобы спросить, почему хакер смог получить доступ к компьютеру инопланетного корабля с помощью MacBook или как изменение ДНК одного животного приведет к уничтожению всего его вида. Мы не подавляем неверие при просмотре документального фильма, потому что не видим в этом необходимости; мы ожидаем, что документальные фильмы будут документировать, а не выдумывать. То же самое верно и в повседневной жизни. Нашей позицией по умолчанию является доверие – мы принимаем то, что нам говорят, и редко, если вообще когда-либо, проверяем это. В нашем повседневном опыте мы должны работать над тем, чтобы избавиться от уверенности в наших убеждениях, а не от неверия.

Многие предприятия и некоторые отрасли промышленности пользуются преимуществами этой тенденции, возможно, в некоторых случаях неосознанно. Они выпускают «демоверсии» продукта, представляемые в строго контролируемых условиях, благодаря которым их новые технологии кажутся более эффективными, чем они есть на самом деле. Когда кажется, что демонстрационные версии работают, – а они почти всегда работают, – это дает зрителям убедительный сигнал: трудно подвергать сомнению то, что вы видели собственными глазами. Благодаря нашему пристрастию к истине мы верим, что то, что мы видим, является близким к реальности и нас не вводят в заблуждение намеренно.

Например, робототехническая фирма Boston Dynamics (некогда принадлежавшая Google) регулярно публикует видеоролики о том, как ее человекоподобные роботы выполняют реалистичные трюки, такие как движения паркура, но ни одно видео не может сказать нам, преуспеет ли робот на полосе препятствий, которую он никогда не видел, с объектами, с которыми он никогда не сталкивался. Перед лицом убедительной демонстрации мы склонны предполагать, что производительность, которую мы наблюдаем, применима к аналогичным настройкам, даже если у нас нет прямых доказательств, по крайней мере, из ролика, что это так [6].

Практика разработки компьютерных систем, способных проявлять интеллект в ситуациях с высокой степенью ограниченности и при этом подразумевающих, что они будут работать так же хорошо в широком диапазоне контекстов, насчитывает по меньшей мере пятьдесят лет. Иногда разработчики не вводят в заблуждение намеренно – они просто чрезмерно оптимистичны в отношении того, насколько легко будет усовершенствовать их собственную технологию, чтобы она работала в большем количестве ситуаций. В течение десятилетий эксперты по компьютерному зрению и робототехнике предполагали, что если робот сможет понять сцену, содержащую правильные геометрические тела (кубы, пирамиды, цилиндры и т. д.), то основная работа будет выполнена и