.png)
Когда плохо – это хорошо для имиджа? Почему система «победитель получает все» не обязательно стимулирует наибольшую конкуренцию? И что получится, если применить машинное обучение в белковом инжиниринге? Об этом «Экономике на слух» рассказывали соавторы работ на эти темы, три выпускника нашего университета – ректор РЭШ Антон Суворов, профессор РЭШ Михаил Другов и руководитель исследовательской группы по искусственному интеллекту в области белковой инженерии Масарикова университета (Чехия) Станислав Мазуренко. GURU публикует краткие тезисы этой беседы, а обзоры их исследований вы можете почитать здесь.
Обычно, чтобы заработать хорошую репутацию, человек и вести себя должен хорошо. Но бывают ситуации, когда забота о положительном имидже, напротив, подталкивает людей вести себя не лучшим образом.
Представьте, что вы пришли к автомеханику. Вы понимаете, что у него есть довольно большой соблазн навязать вам дорогой ремонт, в котором машина на самом деле не нуждается. Поэтому, как только он начинает предлагать какие-то дорогие работы, у вас возникают сомнения в его честности. Но и механик понимает, какой может быть ваша реакция на это его предложение. И если ситуация с машиной не совсем однозначная, он может посоветовать более дешевый, чем требуется, ремонт, чтобы сохранить ваше доверие или даже приумножить его.
Похожие ситуации могут возникнуть при взаимодействии с любым профессионалом, который не только оказывает услугу, но и дает экспертный совет, например с врачом. Можно провести аналогию и с политиком, который борется за власть: он «продает» свой диагноз общественных проблем и свои способы их решения. При этом есть соблазн предложить якобы простые и эффективные, но на самом деле совершенно не работающие решения сложных проблем.
Впрочем, далеко не всегда люди пойдут на такие хитрости. Очень важную роль играет внутренняя мотивация, которую можно назвать профессиональной честью. Это показали проведенные нами лабораторные эксперименты. Их участники действительно иногда совершали неблаговидные поступки, но только если подобное поведение сулило им какой-то выигрыш. Если же речь шла исключительно об имидже, без какой-то материальной выгоды, люди так не поступали. Это показывает, что хотя внешние обстоятельства могут нас подталкивать к нечестному поведению, но соблазны вести себя подобным образом должны быть достаточно большими. И далеко не все поддадутся этим соблазнам.
Как снизить риски стать жертвой такого поведения? Во-первых, помочь в этом могут институты долгосрочных отношений. Стороны ценят их, ценят доверие и могут позволить себе более честную коммуникацию. Во-вторых, уменьшить эти риски позволяет сокращение асимметрии информации. Хотя есть работы, которые показывают, что общественное благосостояние не монотонно зависит от качества информации: в словах «меньше знаешь, крепче спишь» порой есть сермяжная правда. Допустим, вы хотите пообещать своему контрагенту дать жесткий ответ на его агрессивные действия. Если вы не обладаете информацией о том, насколько он силен, ваше обещание будет убедительным. Если же вы знаете, что контрагент сам достаточно силен, то вы, возможно, не решитесь отреагировать жестко на его действия. Это может сказываться на конкуренции в экономике.
Еще один пример – взаимоотношения внутри организации, что показывает профессор Тулузской школы экономики Жак Кремер в статье «Отношения на расстоянии вытянутой руки без морального ущерба». Например, подчиненный должен понимать, что за плохую работу его могут уволить. Но если начальник знает, что подчиненный очень талантлив, у него может не подняться рука его уволить. Подчиненный же, понимая, что начальник знает о его талантах, может в какой-то ситуации вести себя спустя рукава.
Довольно неожиданный результат показывает известная статья профессора Массачусетского технологического института Стивена Морриса «Общественная ценность публичной информации». Оказывается, если качество публичной информации не идеально, то его постепенное улучшение может сначала негативно сказываться на общественном благосостоянии. Но когда качество информации достигнет определенного порога, его улучшение всегда будет приводить к росту благосостояния.
Как мотивировать участников соревнований прикладывать максимум усилий, для того чтобы выиграть? Коль скоро важным стимулом является приз, то система, при которой «победитель получает все», кажется оптимальной. Ведь если приз делится между игроками, это становится для них своего рода страховкой и снижает стимулы бороться за первое место.
И тем не менее именно этот вариант может оказаться в определенных ситуациях оптимальным. Представьте, что участники турнира почти равны по своим способностям (именно между такими людьми разгорается самая сильная конкуренция). И если они прикладывают примерно одинаковые усилия, то кто побеждает? Тот, кому повезло.
Как распределение этих шоков, т. е. удачи, влияет на оптимальное распределение призов? Если распределение нормальное («легкие хвосты»), тогда результаты самых удачливых участников будут довольно близки друг к другу и система «победитель получает все» наиболее мотивирует их бороться за этот единственный приз, так как есть реальный шанс получить его. Представим себе другую ситуацию – «тяжелых хвостов», как в знаменитом распределении Парето (80% результата приносят 20% усилий). Влияние «белого лебедя» (как противоположность «черных лебедей» из книги Нассима Талеба «Черный лебедь: под знаком непредсказуемости») будет настолько велико, что даже второму по степени везения участнику не догнать лидера. Другое дело – участники, которым повезло средне или совсем немного. Награды будут стимулировать их использовать все свои силы, чтобы показать наилучший результат, и тогда оптимальным становится вручение нескольких одинаковых призов. Иными словами, нет универсального рецепта проведения соревнований.
Разумеется, у участников соревнований есть выбор, стараться победить или нет. Если распределение призов очень неравномерное, а участников много, то часть из них могут решить, что шансы выиграть невелики и лучше вовсе не участвовать в состязании. Кроме того, люди по-разному относятся к риску. Эксперименты показывают, что мужчины более склонны к риску, чем женщины. Женщины часто не хотят участвовать в состязаниях (например, конкуренции на работе), где победитель получает все, что приводит к гендерной дискриминации.
С подобными вопросами мы сталкиваемся в самых разных сферах, например определяя систему продвижения сотрудников. Показательный пример – финансы, где очень многое зависит от удачи, поэтому бонусы трейдеров стоит распределять более равномерно.
У этой проблемы есть и большое социальное значение: как выбрать между эффективностью и равенством? Традиционно экономисты считали, что определенное неравенство необходимо, чтобы создавать стимулы. Но есть два условия. Во-первых, это должно быть неравенство результатов, а не возможностей. Если бедные не могут дать своим детям нормальное образование, не могут получить медицинскую помощь, лишены возможности нормально питаться, тогда и они, и их дети не смогут конкурировать на рынке труда с членами богатых семей или даже относящихся к среднему классу, и это неравенство будет передаваться по наследству сквозь поколения. Во-вторых, неравенство не должно быть большим, поскольку концентрация очень значительной экономической власти в руках небольшой группы приводит к подавлению конкуренции. Например, сейчас в США на многих рынках у основных конкурентов есть общие владельцы, которым принадлежат пакеты акций в этих компаниях. Разумеется, их стимулы к конкуренции снижаются, цены на таких рынках растут, что невыгодно потребителям, но повышает прибыль компаний, а их общие владельцы становятся еще богаче. Помимо экономических есть и очень серьезные политические последствия большого неравенства.
Еще в 1981 г. американский экономист Шервин Розен в известной статье «Экономика суперзвезд» (Economics of Superstars) показал, что во многих профессиях увеличивается неравенство доходов из-за технологических изменений. Так, успешные актеры и до развития кинематографа и телевидения зарабатывали больше менее известных, но разница в доходах не могла сравниться с разрывом сегодня. Почему это происходит? Потому что рынок стал глобальным, появились технологии распространения контента в том числе в интернете и тот, кто вырывается в лидеры, получает очень-очень много.
Сейчас с развитием интернета и онлайн-технологий все чаще конкуренция происходит не на рынке, а за рынок и в силу сетевых эффектов возникают естественные монополии. Например, люди хотят быть в одной социальной сети, соответственно, главная соцсеть становится единственной.
Современная эконометрика позволяет с помощью продвинутых методов и сложных моделей находить надежные взаимосвязи в данных. Но есть области, где применение статистики не так сильно развито и исследователи продолжают использовать модели 20–30-летней давности. Это наглядно продемонстрировала пандемия ковида, когда эпидемиологи порой пользовались не самыми современными моделями.
В биологии мы тоже только начинаем использовать сложные методы для анализа данных. И хотя применение машинного обучения в белковом инжиниринге очень быстро распространяется, это все еще новинка и диковинка для биологов. С помощью нашего обзора мы хотели познакомить ученых с этими возможностями – показать им всю гамму различных методов обработки данных.
Собранные во время многочисленных экспериментов данные можно проанализировать с помощью машинного обучения, можно натренировать модель, которая поможет в дальнейших экспериментах. Например, ученые, работающие с данными о белках, могут использовать и развивать уже существующие решения, такие как обработка естественного языка (natural language processing), компьютерное зрение (computer vision) и сетевой анализ (network analysis).
Что почитать и послушать по этим темам
– Колонки научного руководителя РЭШ Рубена Ениколопова об асимметрии информации и о работах про неравенство в США
– Выпуск «Экономики на слух» и интервью с ректором РЭШ Антоном Суворовым о рациональности, моделях поведения, пользе самообмана и наивности
– Обзор статьи о том, к чему приводит совместное владение, когда доли в разных компаниях принадлежат одним и тем же институциональным инвесторам
– Выпуск «Экономики на слух» с профессором РЭШ Ириной Денисовой про неравенство
– Выпуск «Экономики на слух» с профессором Массачусетского технологического института и выпускницей РЭШ Анной Микушевой, которая рассказывает о возможностях эконометрики
