Можно привести и еще один пример, когда Система-1 может подтолкнуть нас к ошибке в суждениях. Люди в своей массе испытывают большие сложности при определении вероятности тех или иных обстоятельств еще и потому, что наше сознание патологически игнорирует

априорную вероятность и полагается на легкодоступные стереотипы, отступая от так называемой байесианской теории вероятности. Поясним. Согласно байесианской модели определения вероятности, которой в теории должен следовать идеально рациональный индивид, прежде, чем определить вероятность некоего обстоятельства, мы должны субъективно оценить исходную вероятность (распространенность того или иного явления), а затем, добавляя новые специфические или экспериментальные данные, с учетом них корректировать нашу исходную оценку. Априорная вероятность — это вероятность, которая определяется до того, как мы ввели некие дополнительные данные в расчет вероятности.

Приведем здесь несколько модифицированный пример из книги Дэниэля Канемана1. Допустим, мы видим в автобусе взрослого человека в очках и костюме, читающего журнал о науке, и нам нужно определить, кем данный человек скорее всего является — кандидатом (доктором) наук или гражданином, не имеющим ученой степени. Байе- сианская модель определения вероятности, которой будет следовать идеально рациональный индивид, потребует от него вначале прикинуть, какой процент взрослых россиян имеет ученую степень, и временно не обращать внимания на внешние специфические признаки данного человека, которые, безусловно, способны повлиять на расчет вероятности (очки, журнал и т.п.). Если у нас нет статистики под рукой, априорную вероятность можно определить навскидку. Допустим, мы таким образом получаем 0,7% остепененных россиян (это близко к тому, что показывают переписи населения). Если мы не пропустим этот этап, то скорее всего не ошибемся при решении данной задачи. Даже с учетом того, что, вероятнее всего, кандидаты или доктора наук в транспорте читают научные журналы, носят костюмы и очки чаще среднестатистического россиянина, эти дополнительные переменные никак не смогут скорректировать изначальную априорную вероятность в 0,7% таким образом, чтобы итоговый расчет вероятности наличия степени у наблюдаемого гражданина выдал нам результат в 51% и тем самым позволил обосновать вывод о том, что данный человек скорее остепенен, чем нет. На самом деле намного более вероятно, что данный гражданин не имеет ученой степени.

Но обычные люди при решении подобных задач нередко не задействуют Систему-2, пропускают этап определения априорной вероятности и могут основать свое суждение на стереотипах. На этом основаны многие социальные проблемы, связанные с предубеждениями и дискриминацией. Так, часто на обвинительный приговор суда оказывают

Канеман Д. Думай медленно... решай быстро. М., 2014. С. 201.

сильное влияние определенные стереотипы. Многие люди готовы делать обобщения и общие заключения на основе крайне скудного личного опыта и стереотипов без попытки определить априорную вероятность.