Knowledge Accumulator

Почему нельзя доверять людям

Многим попадались нарезки с российского ТВ, когда доктор медицинских наук пересказывает байки с третьесортных сайтов. Если вас это хоть чуточку удивляет, то данный пост для вас.

Почти все мы занимаемся созданием продуктов интеллектуального труда. Этим является всё - от гороскопов в "Комсомольской правде" до фреймворка для нейросетей. Существует 2 вида валидации продукта - назовём их человеческий и проблемный.

Человеческий объединяет все валидации вида "Другой человек посмотрел и одобрил результат" - начиная от ревью научных статей и заканчивая проверкой домашки по ИЗО в школе. Проблемный - проверка вида "По-честному тестируем на задаче".

Проблемный способ валидации самый лучший. Только он позволяет надёжно установить, что решение работает. По сути, такую проверку можно описать как "контролируемое исследование" - от слепого тестирования лекарства против плацебо до проверки предсказания гороскопа.

Но вот беда - проблемный способ редко применим, и поэтому в большинстве сфер нашей жизни доминирует именно человеческая валидация. У неё есть одна маленькая проблема: она - говно. Давайте через эту призму взглянем на то, как работает "научное сообщество".

Начиная с бакалавриата, продвижение по научным званиям сопряжено с написанием сочинений - курсовые, дипломные работы, статьи и диссертации. Их проверяют люди с более высоким научным званием разными способами - пишут отзывы, рецензии, устраивают защиты. Всё это - человеческая валидация.

Достаточно легко предсказать, что происходит с системами, построенными только на человеческой валидации. Даже будучи созданной гениями, со временем в неё проникает всё больше людей, которые плохо валидируют результаты - им либо лень, либо пофиг, либо они максимизируют свою личную выгоду внутри системы. Чем эта система больше, тем больше она подчинена процессам, а их легко абьюзить.

К счастью, в таких системах можно бороться со скатыванием. Для этого необходимо внедрять проблемные методы валидации продуктов труда. Они позволяют не только продвигать внутри системы реально полезных людей, но и валидировать систему снаружи.

Я придерживаюсь такого правила - если у человеческой системы нет обширной проблемной валидации, то, скорее всего, ей не нужно доверять. Рассмотрим на примерах.

Почему я знаю, что сообщество инженеров или врачей - в целом норм? Они производят продукты, регулярно тестируемые практикой. Лекарства по-честному тестируют и они реально улучшают жизнь, а ракеты и спутники летают и не падают. Чем ближе конкретный эксперт к созданию этого решения, тем больше он заслуживает доверия. Но вдали от таких проверок, даже внутри сообщества будет доминировать скам. Отсюда и берутся те самые докторы на российском ТВ.

К сожалению, подавляющее большинство человеческих систем вообще не базируются на проверках реальностью, и весь их пафос и регалии базируются только на том, что эксперты экспертно оценивают других экспертов. Часто, когда продукт таких областей подвергают честной проверке, ничего не работает, и тогда эксперты возвращаются в своё комфортное логово.

В качестве примеров могу привести альтернативных медиков, психологов, экстрасенсов, гороскопистов, экономистов. Нельзя сказать, что все сообщества монолитны. Даже внутри физиков существуют псевдонаучные течения, а среди гороскопистов и экономистов есть люди, честно пытающие предсказать будущее, хоть у них это и не получается сделать.

Не существует идеальной формулы, мой пост - всего лишь попытка обрисовать фреймворк, помогающий строить работающую картину мира. Когда вы видите человека, обвесившегося регалиями, спросите себя (или его) - а кто валидировал тот факт, что ты не осёл? Если ответ - другие такие же эксперты, то можно смело придавать ему вес анонима из интернета. Так вы избавите себя от информационного шума.

@knowledge_accumulator

www.tg-me.com/ms/Knowledge Accumulator/com.knowledge_accumulator/238

2.8K viewsNov 21, 2024 at 12:47

Почему нельзя доверять людям

Многим попадались нарезки с российского ТВ, когда доктор медицинских наук пересказывает байки с третьесортных сайтов. Если вас это хоть чуточку удивляет, то данный пост для вас.

Почти все мы занимаемся созданием продуктов интеллектуального труда. Этим является всё - от гороскопов в "Комсомольской правде" до фреймворка для нейросетей. Существует 2 вида валидации продукта - назовём их человеческий и проблемный.

Человеческий объединяет все валидации вида "Другой человек посмотрел и одобрил результат" - начиная от ревью научных статей и заканчивая проверкой домашки по ИЗО в школе. Проблемный - проверка вида "По-честному тестируем на задаче".

Проблемный способ валидации самый лучший. Только он позволяет надёжно установить, что решение работает. По сути, такую проверку можно описать как "контролируемое исследование" - от слепого тестирования лекарства против плацебо до проверки предсказания гороскопа.

Но вот беда - проблемный способ редко применим, и поэтому в большинстве сфер нашей жизни доминирует именно человеческая валидация. У неё есть одна маленькая проблема: она - говно. Давайте через эту призму взглянем на то, как работает "научное сообщество".

Начиная с бакалавриата, продвижение по научным званиям сопряжено с написанием сочинений - курсовые, дипломные работы, статьи и диссертации. Их проверяют люди с более высоким научным званием разными способами - пишут отзывы, рецензии, устраивают защиты. Всё это - человеческая валидация.

Достаточно легко предсказать, что происходит с системами, построенными только на человеческой валидации. Даже будучи созданной гениями, со временем в неё проникает всё больше людей, которые плохо валидируют результаты - им либо лень, либо пофиг, либо они максимизируют свою личную выгоду внутри системы. Чем эта система больше, тем больше она подчинена процессам, а их легко абьюзить.

К счастью, в таких системах можно бороться со скатыванием. Для этого необходимо внедрять проблемные методы валидации продуктов труда. Они позволяют не только продвигать внутри системы реально полезных людей, но и валидировать систему снаружи.

Я придерживаюсь такого правила - если у человеческой системы нет обширной проблемной валидации, то, скорее всего, ей не нужно доверять. Рассмотрим на примерах.

Почему я знаю, что сообщество инженеров или врачей - в целом норм? Они производят продукты, регулярно тестируемые практикой. Лекарства по-честному тестируют и они реально улучшают жизнь, а ракеты и спутники летают и не падают. Чем ближе конкретный эксперт к созданию этого решения, тем больше он заслуживает доверия. Но вдали от таких проверок, даже внутри сообщества будет доминировать скам. Отсюда и берутся те самые докторы на российском ТВ.

К сожалению, подавляющее большинство человеческих систем вообще не базируются на проверках реальностью, и весь их пафос и регалии базируются только на том, что эксперты экспертно оценивают других экспертов. Часто, когда продукт таких областей подвергают честной проверке, ничего не работает, и тогда эксперты возвращаются в своё комфортное логово.

В качестве примеров могу привести альтернативных медиков, психологов, экстрасенсов, гороскопистов, экономистов. Нельзя сказать, что все сообщества монолитны. Даже внутри физиков существуют псевдонаучные течения, а среди гороскопистов и экономистов есть люди, честно пытающие предсказать будущее, хоть у них это и не получается сделать.

Не существует идеальной формулы, мой пост - всего лишь попытка обрисовать фреймворк, помогающий строить работающую картину мира. Когда вы видите человека, обвесившегося регалиями, спросите себя (или его) - а кто валидировал тот факт, что ты не осёл? Если ответ - другие такие же эксперты, то можно смело придавать ему вес анонима из интернета. Так вы избавите себя от информационного шума.

@knowledge_accumulator

BY Knowledge Accumulator