Sprawczość, w niepewności

Działanie
w niepewności

Co miesiąc pojawia się nowa prognoza, które zawody przejmie AI, i co miesiąc część prognoz z poprzedniego miesiąca wygląda na chybione. Możesz spędzić rok na zgadywaniu. Możesz też ułożyć swoją pracę tak, żeby trafne zgadywanie nie było potrzebne.

Główna myśl Antifragile (2012, po polsku Antykruchość) Nassima Nicholasa Taleba brzmi: niektóre rzeczy nie tylko wytrzymują nieład, ale na nim zyskują. Praktyczne pytanie dla pracy z AI: jak stanąć po tej stronie, czyli jak działać, nie wiedząc, co się stanie, tak żeby niespodzianka kosztowała mało i mogła się jeszcze opłacić.

W tym serwisie te idee są jednym z trzech źródeł roboczych, i nie najważniejszym. Teksty hermetyczne dają kierunek: na co patrzysz i po co. Transerfing daje słownik do uwagi i do wagi, jaką przykładasz do wyniku. Hipotezy Antykruchości dają reguły działania bez znajomości zakończenia. Żadne z trzech nie dowodzi pozostałych; każde obsługuje inny krok tej samej pętli.

Pętla

Zauważ, wybierz, działaj, obserwuj, dostosuj. Dwa pierwsze kroki dotyczą uwagi i kierunku i resztę serwisu poświęcamy właśnie im: pięć pytań, zanim zapytasz AI to narzędzie do zauważania i wybierania. Ta strona dotyczy trzech ostatnich: jak działać, gdy wynik jest niepewny, jak czytać to, co wraca, i jak zmienić kurs, nie stawiając wszystkiego na pierwszą próbę.

Pięć narzędzi, naszymi słowami

1. Najpierw unikaj ruiny. Średnia z wielu ludzi to nie to, co spotka ciebie w czasie. Jeśli jeden krok może zakończyć grę (utrata pracy, której nie odbudujesz, reputacji, zdrowia), to „średnio się opłaca” przestaje być argumentem. Taleb rozwija to w Skin in the Game (2018), a ze współautorami w pracy o zasadzie ostrożności z 2014 roku. Dla AI znaczy to tyle: żadne pojedyncze narzędzie, platforma ani prognoza nie powinny móc zabrać ci tego, czego nie odbudujesz.
2. Trzymaj opcje. Opcja to prawo bez obowiązku: małe, tanie próby z ograniczoną stratą i otwartym zyskiem. Antifragile sięga po stary przykład z Polityki Arystotelesa: Tales tanio rezerwuje z wyprzedzeniem prasy do oliwy i zarabia, gdy przychodzi wielki urodzaj. W pracy z AI tania próba to jedno popołudnie z nowym narzędziem na prawdziwym zadaniu, a nie kwartał przebudowany pod nie.
3. Użyj sztangi. Większość pracy bardzo bezpiecznie, mała część otwarcie eksperymentalnie, nic w ryzykownie wyglądającym środku. Taleb opisuje tę strategię w The Black Swan (2007, po polsku Czarny łabędź) i uogólnia ją w Antifragile. W praktyce: rdzeń swojego rzemiosła rób tak, jak mu ufasz, a stały kawałek czasu przeznacz na eksperymenty, których stratę zniesiesz bez żalu.
4. Najpierw odejmij, potem dodaj. Via negativa, termin z teologii negatywnej, u Taleba oznacza poprawę przez usuwanie: co przestać robić, czego unikać. Gdy wszystko obiecuje więcej wydajności, mocniejszym ruchem bywa usunięcie jednego wejścia: kanału, narzędzia, spotkania, zależności.
5. Miej skórę w grze. Kto decyduje, ten ponosi koszt pomyłki. Taleb i Constantine Sandis zrobili z tego w 2014 roku regułę etyczną. Model, który doradza, nic nie traci, gdy rada okaże się zła; tracisz ty. Model może więc dostarczać opcji i kontrargumentów, a decyzja z konsekwencjami zostaje przy osobie, która będzie z nimi żyć. To ta sama granica, którą strona Sprawczość w epoce AI stawia między oddaniem modelowi materiału do osądu a oddaniem samego osądu.

Jeszcze jedna myśl z Antifragile pomaga zdecydować, które umiejętności zachować. Dla rzeczy, które się nie psują (idei, książek, technik), im dłużej coś przetrwało, tym dłużej prawdopodobnie przetrwa. Taleb nazywa to efektem Lindy. Uważne czytanie, jasne pisanie i osąd pod presją przetrwały długo. Sztuczka z promptem z zeszłego miesiąca nie.

Cztery ruchy na ten tydzień

Układ jest nasz. Przy każdym ruchu piszemy, co ma dać i gdzie się kończy.

1. Nazwij swoją ruinę. Zapisz jedną albo dwie rzeczy, których nie możesz stracić: dochód, którego nie zastąpisz, zaufanie kluczowego klienta, zdrowie. Sprawdź tegotygodniowe użycie AI tylko wobec tej granicy. Wszystko, co jej nie dosięga, może się nie udać.
2. Zrób jeden eksperyment z limitem. Wybierz jedno nowe narzędzie albo jeden nowy sposób pracy, daj mu stały budżet, dwie godziny albo jedno zadanie, i przed startem zapisz, co uznasz za warte zatrzymania. Większość prób nie będzie. O to chodzi: strata jest mała i znana, zysk nie.
3. Usuń jedno wejście. Zanim cokolwiek dodasz, zabierz jedną rzecz: newsletter, który przeglądasz po łebkach, narzędzie otwierane z przyzwyczajenia, cykliczne spotkanie. Po tygodniu zanotuj, czy ci go brakowało.
4. Zapytaj, kto zapłaci za błąd. Przy każdej rekomendacji AI, na podstawie której w tym tygodniu działasz, zapisz jedną linijkę: kto poniesie koszt, jeśli to jest błąd? Jeśli odpowiedź brzmi „ktoś inny”, zwolnij i sprawdź to sam.

Skąd to pochodzi

• Źródło. Incerto Taleba: Fooled by Randomness (2001), The Black Swan (2007; wydanie drugie z 2010 roku z esejem o odporności i kruchości), The Bed of Procrustes (2010), Antifragile (2012) i Skin in the Game (2018), do tego dwie prace z 2014 roku dostępne za darmo. Pomysły powstały na rynkach finansowych i w zarządzaniu ryzykiem.
• Nasze odczytanie. Przeniesienie ich na pracę z AI to nasz krok i jest to analogia, nie ustalenie. Taleb nie pisze o hermetyzmie i nie przedstawiamy go jako części tej tradycji. Jest tu, bo odpowiada na pytanie, na które starsze teksty nie odpowiadają: co robić, gdy nie możesz znać wyniku.
• Praktyka. Cztery ruchy to nasz układ, nie Taleba.

Czego to nie rozstrzyga

Czy te narzędzia pasują do twojej sytuacji. Recenzenci mocno spierali się z Talebem: części jego tezy wydawały się przesadzone poza finansami, inni odrzucali antykruchość jako ogólną receptę. Życie osobiste to nie portfel inwestycyjny, a niektóre straty, relacji albo czasu, nie mają ograniczonego ryzyka, które da się wybrać z góry.

Nie przewiduje to też, co AI zrobi z twoją branżą. Całe podejście zaczyna się od przyznania, że nikt tego nie wie. Twierdzi tylko, że można się ułożyć tak, by niespodzianka mniej bolała i łatwiej dała się wykorzystać.

Dokąd dalej

Do kroków zauważania i wybierania: pięć pytań, zanim zapytasz AI i Sprawczość w epoce AI. Do uwagi i wagi przykładanej do wyniku: ważność w Transerfingu, razem z jej granicami. I list As Above, jedno źródło i jedno pytanie naraz: zapisz się na list.

Uczciwe pytania

Co znaczy antykruchość?

Słowo Taleba z Antifragile (2012) dla rzeczy, które zyskują na nieładzie i stresie, zamiast tylko je przetrwać. Kruche traci na zmienności, odporne prawie jej nie odczuwa, antykruche na niej korzysta.

Jak podejmować decyzje w niepewności?

W ujęciu Taleba: najpierw upewnij się, że żaden pojedynczy krok nie może cię zrujnować, potem wybieraj małe próby z ograniczoną stratą i otwartym zyskiem, poprawiaj przez usuwanie, zanim dodasz, i pilnuj, żeby decydujący ponosili koszt pomyłki.

Czym jest strategia sztangi?

Większość zasobów w czymś bardzo bezpiecznym, mała część w otwarcie spekulacyjnych zakładach, nic pośrodku. Taleb opisuje ją w The Black Swan (2007) i uogólnia w Antifragile.

Czy Taleb należy do tradycji hermetycznej?

Nie. Nie pisze o hermetyzmie. Jego narzędzi używamy w jednym kroku praktycznej pętli: w działaniu, gdy wynik jest nieznany.

Źródła i dalsza lektura

• Nassim Nicholas Taleb, Fooled by Randomness (Texere, 2001); The Black Swan (Random House, 2007; wyd. 2, 2010); The Bed of Procrustes (Random House, 2010); Antifragile (Random House, 2012); Skin in the Game (Random House, 2018).
• Taleb, N. N. i Sandis, C. (2014). The Skin In The Game Heuristic for Protection Against Tail Events. Review of Behavioral Economics 1(1-2). arXiv:1308.0958
• Taleb, N. N., Read, R., Douady, R., Norman, J. i Bar-Yam, Y. (2014). The Precautionary Principle (with Application to the Genetic Modification of Organisms). arXiv:1410.5787
• Arystoteles, Polityka I.11: historia Talesa i pras do oliwy, przywołana w Antifragile.
• Przeniesienie na pracę z AI i cztery ruchy to nasz układ.