VII. Эволюционная биология. И в заключение — пример из области естественных наук. У многих видов птиц у самцов очень яркое и тяжелое оперение, которое привлекает самок. Казалось бы, самки должны искать генетически более развитых самцов, с тем чтобы увеличить шансы потомства дожить до зрелости и, в свою очередь, привлечь партнера. Но почему яркое оперение указывает на наличие данных генетических качеств? На первый взгляд может показаться, что такое оперение — недостаток, поскольку делает самца более заметным для хищников (и охотников) и менее мобильным, а значит, и в меньшей степени способным спастись. Почему же самки выбирают, казалось бы, столь неполноценных самцов? Ответ связан с условиями достоверного сигнализирования. Хотя тяжелое оперение — действительно физический недостаток, он все же говорит о том, что у самца с подобным оперением генетически более развиты такие качества, как сила и скорость. Чем слабее самец, тем труднее ему вырастить и поддерживать качественное оперение. Следовательно, именно тяжесть оперения делает его достоверным сигналом о качестве самца[135].
Определение характеристик и поиск равновесий в играх с сигнализированием и скринингом предполагает использование ряда достаточно тонких концепций и вычислений. В частности, в каждом из приведенных выше примеров формальные модели должны быть тщательно описаны для того, чтобы можно было сформулировать обоснованные и точные прогнозы в отношении выбора игроков. В таких играх участникам следует пересматривать или обновлять значения вероятностей, присваиваемые ими типу (типам) игроков на основании наблюдений за их действиями. Это обновление требует применения теоремы Байеса, которая описана в приложении к данной главе. Кроме того, в разделе 6 мы подробно проанализируем игру, нуждающуюся в подобном обновлении.
Даже не вдаваясь в детали, вы можете себе представить, что вычисления для обновления вероятностей достаточно сложны. Стоит ли ожидать, что игроки смогут выполнить их правильно? Существует немало доказательств того, что люди очень плохо справляются с вычислениями, включающими вероятности, и еще хуже — с вычислением вероятностей с учетом новой информации[136]. Поэтому нам следует с вполне обоснованным недоверием относиться к равновесиям, зависящим от выполнения таких вычислений.
В связи с этим весьма обнадеживают выводы экономистов, которые проводили лабораторные эксперименты с сигнальными играми. Некоторые чрезвычайно тонкие уточнения
Многие из вас рассчитывают по окончании учебы работать в элитной финансовой или ИТ-компании. В таких компаниях существует два типа вакансий. Один тип требует высокого уровня математических и аналитических навыков, а также способности усердно трудиться и оплачивается очень хорошо. Другой — это отчасти административная, менее квалифицированная, низкооплачиваемая работа. Безусловно, вы мечтаете о высокооплачиваемой работе. Вы знаете свои качества и навыки гораздо лучше, чем ваш потенциальный работодатель. Если у вас высокий уровень квалификации, вам необходимо, чтобы работодатель узнал об этом, к тому же он тоже хочет это знать. Работодатель может проверить ваши данные и провести с вами собеседование, но информация, полученная таким способом, ограничена имеющимися в его распоряжении временем и ресурсами. Вы можете рассказать работодателю, насколько вы опытный специалист, но подобные голословные заявления не внушают доверия. Вы должны чем-то подкрепить их, а ваш работодатель — попытаться получить более объективные данные.
Какие доказательства может искать работодатель, и что вы можете ему предоставить? Как говорилось в разделе 2 данной главы, ваш потенциальный работодатель применит определенные
