Читаем Успех и удача полностью

Армия добровольцев нам, конечно, не понадобится, поскольку компьютер можно легко запрограммировать на моделирование результатов, ожидаемых в ходе подобного эксперимента. Именно этим методом я пользуюсь для оценки того, сколь значим фактор удачи в исходе соревнований с большим числом участников, где «победитель получает все».

В Приложении 1 описаны несколько примеров такого моделирования. Подобно состязаниям по легкой атлетике, все они имеют форму конкурса, где «победитель получает все», а исход зависит лишь от личной эффективности. Эффективность поддается объективному измерению, и конкурс выигрывает тот, у кого совокупное число баллов окажется наибольшим. Эффективность, в свою очередь, зависит от личного сочетания таланта, усилия и удачи.

В одном из случаев моделирования рассматривается базовый пример конкурса с участием 100 тыс. человек, где доля удачи в совокупной эффективности составляет лишь 2 %. Остальные 98 % эффективности в равных долях обеспечиваются усилиями и талантами участников. Показатели талантов, усилий и удачи каждого участника определяются независимым выбором случайных чисел, находящихся в диапазоне от 0 до 100. В данном сеансе моделирования средний балл победителей конкурса составлял 90,23, причем в 78,1 % случаев победители не обладали максимумом талантов и усилий. В большинстве случаев находился ряд участников, чьи показатели таланта и усилий оказывались выше, чем даже у победителя.

Если удача влияет на результаты столь ничтожным образом, то почему в отсутствие заметного везения так сложно победить в большом состязании? Этому имеется два объяснения. Согласно первому присущая везению случайность означает, что самый талантливый участник состязания не обязательно является более удачливым, чем кто-либо из его соперников. Согласно второму объяснению, при большом количестве участников состязания там непременно окажется немало людей с максимальным уровнем способностей, а среди них хотя бы некоторые окажутся и весьма удачливыми. Таким образом, при очень большом числе соперников почти всегда найдется тот, кто почти так же искусен, как наиболее талантливый участник состязания, но при этом значительно более удачлив. Поэтому, даже если удача обеспечивает лишь незначительную долю общей эффективности, победитель в крупном состязании редко оказывается самым искусным соперником, но, как правило, бывает одним из самых удачливых.

Кроме того, описанное в Приложении 1 моделирование помогает понять как сильные, так и слабые стороны обсуждавшейся выше концепции человеческого капитала. Люди, достигшие значительного материального успеха, почти всегда чрезвычайно талантливы и трудолюбивы (как и предполагает метод человеческого капитала). Однако моделирование проясняет (в отличие от метода человеческого капитала), почему столь многие чрезвычайно талантливые и трудолюбивые люди не достигают значительного материального успеха. Просто многие из них менее удачливы, чем их соперники, оказавшиеся победителями.

Если результаты моделирования противоречат нашим представлениям о важности случайных событий, то это происходит отчасти потому, что мы считаем (вполне обоснованно), что эффективность гораздо сильнее зависит от способностей и усилий, чем от случайных мелких обстоятельств. Наши интуитивные представления нередко оказываются ложными, поскольку даже события, кажущиеся крайне маловероятными в любом конкретном случае, становятся более вероятными при появлении достаточных условий для их осуществления.

Разумеется, почти все события, происходящие в жизни большинства людей, довольно заурядны. Однако в жизни каждого из нас бывают и необычные события. Однажды Карл Саган, мой покойный коллега по Корнеллскому университету, описал свой реалистичный сон, в котором умер его близкий родственник. Позвонив домой, Карл с облегчением узнал, что этот родственник жив и здоров. Однако, заметил мой коллега, миллионы людей в тот или иной момент видят во сне кончину своих близких. И уже чисто статистически какое-то число этих близких той же ночью непременно расстанется с жизнью[73].

По поводу сверхъестественных событий Карл Саган был вечным скептиком. Однако и он признал, что ему было бы трудно поверить в простое совпадение, если бы его родственник в ту ночь действительно умер. Не помогло бы и понимание того, что это (маловероятное) стечение обстоятельств непременно должно было с кем-то произойти.

Не секрет, что невероятные события способны поражать наше воображение. Я не был настолько наивен, чтобы поразиться встрече с одноклассницей моей (только что обретенной) сестры, с которой они вместе выросли в крошечном виргинском городке. Однако тот факт, что спустя десятилетия эта одноклассница поселится в столь же крошечной Итаке на одной улице со мною, был гораздо менее вероятен. Можно утверждать, что в моем случае вероятность такого совпадения выглядит чрезвычайно призрачной (каковой она в действительности и является).