В 2021 году выход работы Даниэля Канемана, Оливье Сибони и Касса Санстейна «Шум» закрепил в научном и управленческом сообществе представление о вариативности суждений как о критическом изъяне человеческого интеллекта.
Авторы продемонстрировали, что профессиональные суждения — от медицинских диагнозов до судебных приговоров — подвержены случайному разбросу, который не объясняется системными предвзятостями (смещением). В этой парадигме шум рассматривался как «невидимая брешь», которую необходимо минимизировать с помощью жестких протоколов и алгоритмизации.
Однако последние исследования, опубликованные в период с 2024 по 2025 год, указывают на необходимость пересмотра этой концепции. Данные, представленные в таких изданиях, как Computational Brain & Behavior и PLOS One, свидетельствуют о том, что вариативность ответов эксперта в идентичных условиях — это не только «погрешность», но и отражение стохастической природы механизмов обработки информации в мозге.
Современные работы (Kolvoort et al., 2024; Poodiack Parsons & Torenvlied, 2025) предполагают, что шум выполняет адаптивную роль: от обеспечения гибкости мышления до защиты от накопления системных ошибок в условиях гибридного взаимодействия человека и искусственного интеллекта. Мы переходим от попыток искоренения шума к пониманию его функциональной архитектуры.
Часть 1. Мозг как «генератор случайных проб»: Стохастический сэмплинг в каузальных суждениях
Традиционные теории каузального мышления фокусировались на объяснении «средней тенденции» — того, как люди в большинстве своем приходят к определенному вероятностному выводу. Внутрииндивидуальная вариативность (ситуация, когда один и тот же человек выдает разные ответы на один и тот же вопрос в разное время) обычно списывалась на несовершенство измерительных инструментов.
Исследование Ивара Колвоорта и соавторов «Models of Variability in Probabilistic Causal Judgments» (2024), использующее инновационный дизайн повторных измерений, опровергает этот подход. Авторы продемонстрировали, что внутрииндивидуальная вариативность является значимой и структурированной.
Модель Байесовского мутационного сэмплера (BMS)
При анализе эмпирических данных наилучшее соответствие показал не расчет «среднего значения», а модель Байесовского мутационного сэмплера (Bayesian Mutation Sampler). Согласно этой модели, процесс принятия решения не является вычислением точной точки на шкале вероятностей. Вместо этого мозг работает как генератор стохастических «проб» (сэмплов) из пространства возможных гипотез.
Основные выводы исследования:
-
Природа распределения: Распределения ответов испытуемых часто оказываются необычными — например, бимодальными (с двумя пиками). Это невозможно объяснить простым внешним шумом, но это легко предсказывается процессом сэмплирования, где мозг «переключается» между различными вероятностными гипотезами.
-
Роль мутации: Сэмплер в нашей голове постоянно вносит небольшие случайные отклонения (мутации) в текущую гипотезу. Это позволяет когнитивной системе не «застревать» в одном ошибочном убеждении и исследовать весь спектр альтернатив.
-
Нерациональные компоненты: Учет процессов «не-рассуждения» — округления результатов и элементарного угадывания — значительно повышает точность моделей. Это доказывает, что человеческий ответ — это композиция сложного стохастического вывода и поверхностных когнитивных привычек.
Таким образом, непоследовательность наших суждений — это прямое следствие того, что мозг не хранит готовые ответы, а каждый раз заново генерирует выборку из пространства неопределенности. С точки зрения биологической эффективности, этот процесс позволяет системе сохранять пластичность и адекватно реагировать на новые данные, даже если в моменте это выглядит как ошибка «шума»
Часть 2. Стохастический буфер: Как человеческая вариативность гасит системные ошибки алгоритмов
С развитием систем поддержки принятия решений (СППР) и внедрением ИИ-ассистентов в государственное управление и медицину возникла новая дилемма: как минимизировать человеческую ошибку, не потеряв при этом критический контроль?
Традиционный подход гласит, что идеальный эксперт — это тот, кто максимально последовательно следует рекомендациям проверенного алгоритма. Однако исследование Спенсера Пудиака Парсонса и Рене Торенвлида («When noise mitigates bias in human–algorithm decision-making: An agent-based model», 2025), опубликованное в PLOS One, переворачивает эту логику.
Используя агентное моделирование (agent-based modeling), авторы изучили, как шум в поведении человека влияет на точность системы, если сам алгоритм обладает скрытым смещением (bias) — например, дискриминирует определенные группы населения.
Эффект смягчения смещения (Bias Mitigation)
Результаты моделирования выявили контринтуитивный паттерн:
-
Проблема «тихого» следования: Если человек-эксперт работает с нулевым уровнем шума (то есть идеально последовательно выполняет предписания алгоритма), системное смещение достигает своего максимума. Ошибки алгоритма становятся «зацементированными» в итоговых решениях.
-
Шум как буфер: Введение умеренного уровня шума в человеческие суждения (случайные отклонения от совета ИИ) приводит к статистическому снижению общего смещения системы. Человеческая непоследовательность выступает в роли «стохастического фильтра», который не дает предвзятости алгоритма реализоваться в 100% случаев.
Это открытие ставит под сомнение целесообразность полной алгоритмизации в «чувствительных» сферах (HR, юстиция, кредитование). Если система несовершенна, то именно «шумный», иногда сомневающийся или даже ошибающийся человек обеспечивает тот необходимый уровень вариативности, который предотвращает превращение локальной ошибки алгоритма в тотальную несправедливость.
Часть 3. Социальный клей: Как неопределенность мирит полярные мнения
Одной из главных угроз современной социальной динамики считается поляризация — процесс, при котором мнения групп расходятся к крайним полюсам, делая консенсус невозможным. В основе этого процесса лежит предвзятость подтверждения (confirmation bias): мы склонны игнорировать информацию, которая противоречит нашим убеждениям.
В статье «Noise and opinion dynamics: how ambiguity promotes pro-majority consensus in the presence of confirmation bias» (2024), опубликованной в Royal Society Open Science, группа исследователей под руководством Питера Штайглехнера представила математическое доказательство того, что шум (в форме неоднозначности) является необходимым условием для достижения общественного согласия.
Математика консенсуса в условиях шума
Исследователи использовали модель ограниченного доверия (bounded confidence model), добавив в неё параметр «амбивалентности» или «размытости» мнений.
Ключевые выводы:
-
Иллюзия точности как барьер: В группах, где агенты обладают «высокой точностью» (низким шумом) своих убеждений, поляризация наступает мгновенно. Каждый агент слишком уверен в своей правоте, чтобы подвергнуться влиянию соседа. Группа фрагментируется.
-
Шум как мост: Наличие шума делает индивидуальные мнения «размытыми» (ambiguous). Когда моё мнение не является точкой, а представляет собой вероятностное облако, оно с большей вероятностью перекрывается с мнением большинства.
-
Результат: Умеренный шум в коммуникации и восприятии позволяет преодолеть предвзятость подтверждения. Люди начинают «слышать» большинство не потому, что их переубедили фактами, а потому, что их собственная неуверенность (шум) делает их открытыми для социального влияния.
Таким образом, на макроуровне когнитивный шум выполняет функцию «смазки» социальных механизмов. Общество, состоящее из идеально последовательных и уверенных в себе индивидов, неизбежно распадается на изолированные эхо-камеры. Только наличие внутреннего шума и способности к сомнению позволяет сложным системам — от биологических популяций до человеческих сообществ — сохранять целостность и приходить к единому решению.
Часть 4. Прикладная стохастика: Оптимизация принятия решений через управление шумом
Понимание функциональной роли когнитивного шума позволяет пересмотреть классические стратегии личной и организационной эффективности. Если ранее целью была полная элиминация вариативности через жесткие регламенты, то новые данные диктуют переход к стратегии управления неопределенностью.
1. Метод «внутреннего усреднения» (Crowd-within)
Опираясь на выводы Колвоорта и др. (2024) о работе мозга как байесовского сэмплера, можно утверждать, что однократное суждение — это лишь одна случайная «проба» из распределения вероятностей.
Практика: Для критически важных оценок необходимо использовать метод повторных измерений с временным лагом. Поскольку BMS-модель предполагает наличие «мутаций» (случайных сдвигов гипотез), повторный запрос к самому себе через некоторое время позволяет получить новую «пробу». Усреднение этих независимых внутренних выборок статистически приближает результат к объективной вероятности.
2. Протоколы «контролируемого несогласия» в гибридных системах
Исследование Пудиака Парсонса и Торенвлида (2025) вносит коррективы в дизайн взаимодействия человека с ИИ.
Практика: В системах, где алгоритм может обладать скрытым смещением (например, скоринг или HR-фильтры), внедрение жестких KPI на «соответствие рекомендациям ИИ» является контрпродуктивным. Эффективная система должна поощрять умеренную «шумность» эксперта. Оптимальная архитектура системы — та, где человек сохраняет право на стохастическое отклонение от совета алгоритма, выполняя роль фильтра системных ошибок.
3. Использование амбивалентности как инструмента консенсуса
Согласно модели Штайглехнера (2024), избыточная точность и уверенность в суждениях ведут к социальной фрагментации.
Практика: В процессах группового обсуждения и фасилитации полезно намеренно вводить элементы «размытости» формулировок на ранних этапах. Снижение когнитивной уверенности участников (увеличение индивидуального «шума») расширяет доверительный интервал суждений, что математически облегчает достижение общегруппового консенсуса и предотвращает поляризацию по принципу подтверждения.
Заключение: От элиминации к архитектуре шума
Результаты актуальных исследований (2024–2025) заставляют нас пересмотреть парадигму «шума» как исключительно деструктивного фактора. Мы наблюдаем фундаментальный сдвиг в когнитивных науках:
-
На микроуровне шум является следствием байесовского сэмплирования. Это механизм, позволяющий мозгу представлять неопределенность и избегать локальных минимумов в процессе познания (Kolvoort et al., 2024).
-
На мезоуровне (человек-машина) шум выступает в качестве эволюционного буфера, сглаживающего жесткие системные ошибки и смещения алгоритмических моделей (Poodiack Parsons & Torenvlied, 2025).
-
На макроуровне (социум) вариативность и амбивалентность мнений предотвращают фазовый переход системы в состояние необратимой поляризации, способствуя сохранению связности общества (Steiglechner et al., 2024).
Таким образом, когнитивный шум — это не «мусор» в каналах передачи информации, а функциональный параметр системы, обеспечивающий её устойчивость, гибкость и адаптивность. Вместо борьбы за достижение нулевой вариативности, научный и управленческий подход будущего должен быть сосредоточен на поиске «золотого сечения» шума — того уровня вариативности, который максимизирует точность, не жертвуя способностью к обновлению и консенсусу.
Мы привыкли бороться за точность до шестого знака после запятой. Но современная наука говорит: точность без вариативности — это хрупкость. Инженерная задача будущего — не исключать человека из петли принятия решений, а настраивать уровень его «шумности» так, чтобы он работал как предохранитель для всей системы.
Автор: la__vita__felice
