Выводы

• Люди, в том числе профессионалы в какой-либо области, в определенных условиях неспособны давать точный прогноз. Они часто переоценивают очевидное и не учитывают статистические свойства. Эти несовершенства подтверждены многочисленными научными исследованиями; на них построен сюжет художественного фильма «Человек, который изменил все».

• В прогностике машины и человека есть свои сильные и слабые стороны. Машины постоянно совершенствуются, что требует изменений в сфере разделения труда. Прогностические машины лучше людей анализируют сложные взаимодействия между разными признаками, особенно при наличии большого объема данных. Поскольку многоплановость таких взаимодействий возрастает, способность человека к составлению точных прогнозов снижается по сравнению с машинами. Однако человек превосходит их в случаях, когда понимание происхождения данных дает прогностическое преимущество, особенно при скудном объеме данных. Мы классифицировали условия прогноза (известные известные, известные неизвестные, неизвестные известные и неизвестные неизвестные) для удобства выбора подходящей схемы разделения труда.

• Прогностические машины позволяют экономить на масштабе. Цена за единицу прогноза падает с повышением частоты прогнозов. С человеческими прогнозами все по-другому. Однако люди придерживаются когнитивной модели всего происходящего в мире и поэтому могут делать прогнозы исходя из ограниченного объема данных. Это предвещает распространение «человеческого прогноза исключений», поскольку прогнозы машин по большей части основаны на рутинных данных о регулярно повторяющихся событиях, а в нетипичных ситуациях машина не способна на точный прогноз – и тогда ей требуется помощь человека. Человек обеспечивает прогноз исключений.