Известная доля иронии была в том, что правила, введенные после осуждения Майкла Стоуна, не были подкреплены доказательствами, которые стали известны в ходе расследования. Психиатры, лечившие Стоуна, не отвергали признаки психического заболевания и не отказывали в доступе к услугам из-за наличия у него расстройства личности.

Независимо от фактов, основная политика строилась вокруг концепции, отталкивающейся от личности Майкла Стоуна. Был выдуман псевдодиагноз, чтобы придать достоверность идее о том, будто существует определенная категория мужчин (сначала это были только мужчины) с опасным и серьезным расстройством личности. За огромные деньги в отдельных тюрьмах построили новые отделения с высоким уровнем оснащения. В отделениях для мужчин с опасным и серьезным расстройством личности были введены комплексные процессы оценки правонарушителей: в каждом случае рассматривалось соответствие критериям для содержания в этих местах, что привело к длинным очередям.

Политикам пришлось решать проблему тех заключенных с тяжелыми расстройствами личности, которые считались опасными и чей срок подходил к концу. Был принят новый закон, облегчающий перевод этих заключенных в недавно созданные специальные больничные отделения. Преступников переводили незадолго до полного отбытия назначенного судом срока, и это выглядело так, будто приоритетом является содержание под стражей, а не лечение. К 2010 г. на новые услуги было потрачено более 200 млн фунтов стерлингов. Инвестиции получило очень небольшое число особо охраняемых учреждений, при этом мало внимания уделялось поддержке самих заключенных и возвращению их в общество. Эта инициатива была крайне недолговечной. Из-за растущих сомнений в таком подходе, его эффективности и стоимости от этой идеи отказались через одиннадцать лет после внедрения.

Огромная сумма денег была потрачена только из-за веры в то, что действия Майкла Стоуна можно было предвидеть. Такая вера в возможность предсказать агрессивное поведение задолго до самого поступка основывается на предположении, что опасное поведение достаточно стабильно и не подвержено существенному влиянию обстоятельств. Это предположение несостоятельно. И хотя политика изменилась, от веры в то, что насилие можно предсказать, избавиться сложнее.

Каким образом комиссия, созданная для поиска причин убийства, которое может совершить в будущем Гэри, восприняла бы мои слова, что я не знаю, как оценить вероятность агрессивного поведения Гэри? Возможно, председатель комиссии тут же позвонит директору моей клиники и порекомендует отстранить меня от работы.

Некоторые вероятности я оцениваю уверенно. Если я бросаю монету, то знаю, что с вероятностью в 50 %, то есть 1 к 2, выпадет «орел»: существует фиксированное число исходов, каждый из которых имеет равные шансы. И даже если бы каждый исход не имел одинаковой вероятности (если бы монета имела перекос в весе), я мог бы попытаться оценить вероятность, проведя несколько испытаний. Чем больше испытаний, тем точнее предсказания; однако предсказать возможное поведение Гэри – это не то же самое, что подбрасывать монету или игральную кость.

Существует бесчисленное множество вариантов развития событий, от того, где Гэри не совершает насилия или склоняется к серьезному, но нерегулярному насилию, до того, в котором Гэри совершает тяжкое насильственное преступление. И я не могу быть уверен, что каждый из этих вариантов имеет равные шансы.

Я не могу определить вероятность того, что конкретный человек совершит определенный поступок, но могу придумать другой способ оценить вероятность того, что преступник совершит повторное преступление. Во многих исследованиях наблюдали за пациентами, выписанными из лечебных учреждений, или за заключенными, выпущенными из тюрем, чтобы отследить, насколько часто они совершают преступления повторно. На основе результатов этих исследований были составлены показатели прогнозов. Чтобы определить процентную вероятность того, что Гэри совершит новое преступление после выхода из тюрьмы, мне следует оценить каждый из таких показателей, в зависимости от того, применим ли он и в какой степени. В результате можно получить процентное соотношение для конкретного прогноза, например совершения насильственного преступления в течение следующих пяти лет. Если оно составит, скажем, 30 %, я могу предположить, что из 100 заключенных с одинаковым результатом по этому показателю 30 совершат насильственное преступление в этот период времени. А 70 из 100 не совершат. Но я не могу знать, окажется ли Гэри среди меньшинства, которое совершит преступление, или большинства, которое его не совершит.

Проблема возникает не только в связи с прогнозированием будущих событий. Непонимание концепции вероятности привело к тому, что свидетели-эксперты допустили серьезные ошибки в оценке причин свершившихся событий. 4 сентября 2001 г. в детской больнице принцессы Юлианы в Нидерландах умерла малышка Амбер. Ее трагическую смерть объяснили естественными причинами. На следующий день медсестра сообщила своему начальнику, что у нее есть подозрения в отношении коллеги, которая не только была рядом с Амбер в момент ее смерти, но и очень часто занималась реанимацией пациентов больницы, что представлялось необычным. Пять детских смертей, которые ранее были признаны естественными, теперь выглядели подозрительно. Люсия де Берк, сорокаоднолетняя педиатрическая медсестра, присутствовала при всех пяти смертях и на многих реанимациях, что казалось не просто совпадением. Руководство больницы быстро собрало все возможные данные. Люсию арестовали и обвинили в убийстве и покушении на убийство пациентов, находившихся под ее присмотром.

Обвинители обратились к эксперту по статистике, профессору Хенку Элфферсу, чтобы он изучил данные и рассчитал вероятность совпадения графика смен Люсии с подозрительными медицинскими событиями. Идея заключалась в том, что вероятность случайного совпадения очень низка, между графиком смен Люсии и подозрительными медицинскими событиями напрашивалась логическая связь, следовательно, повышалась вероятность того, что Люсия виновна. Расчетная вероятность составила 1 к 342 млн. При такой ничтожной вероятности случайного события вероятность обратного – ее виновности – должна быть крайне высокой. Принимая во внимание статистические данные, суд признал Люсию де Берк виновной и приговорил к пожизненному заключению за семь убийств и три покушения на убийство.

Логика обвинения кажется разумной, но ее недостаток можно проиллюстрировать на другом примере вероятности: представьте попытку убедить человека с выигрышным лотерейным билетом, что раз вероятность того, что кто-то с его качествами выиграет в лотерею, бесконечно мала, значит, имела место нечестная игра и поэтому выигрыш ему не отдадут. Если мы считаем вероятность того, что в будущем произойдет редкое событие (например, вы выиграете в лотерею), очень низкой, значит, когда это событие настанет, оно не может быть случайным. Но мы-то знаем, что это не так: люди действительно выигрывают в лотерею. Более взвешенное использование статистических методов в случае Люсии де Берк позволило получить гораздо более высокую вероятность случайного совпадения – по крайней мере, 1 к 49. Через семь лет после начала пожизненного заключения, 14 апреля 2010 г., Люсия де Берк была оправдана.

И что же пошло не так? Важно понимать, что люди не обладают врожденной способностью правильно работать с категорией вероятности. За десятки тысяч лет, в течение которых наш разум развивался до своего нынешнего уровня, неотложные решения, которые принимали люди, не предполагали анализа сложных наборов данных и прогнозирования отдаленных событий. Выбор был прост и имел скорые последствия для жизни или смерти. Для доисторических людей промедление могло привести к гибели от хищника или конкурента. В такой ситуации имеет преимущества опора на памятные события для оценки вероятности – или использование эвристики доступности. Перед лицом опасности воспоминания о предыдущей встрече со смертью побуждают нас уклониться от угрозы. Даже если мы переоценили риск, лучше остаться в безопасности (или выжить), чем потом раскаиваться в неправильном решении (или умереть). Эвристика доступности – лишь одно из многих ментальных предубеждений, которые искажают процесс выбора. Врожденная программа побуждает нас избегать риска, а не искать истину.

Медицинские эксперты также сталкивались с проблемой вероятности, и это приводило к серьезным последствиям. Кристофер Кларк умер в декабре 1996 г., когда ему было чуть менее трех месяцев. Патологоанатом объяснил синяки на теле Кристофера попытками его матери реанимировать его и заключил, что это была «смерть в колыбели», или синдром внезапной детской смерти. Год спустя у Кларков родился второй сын, Гарри, и в возрасте восьми недель он тоже умер. На этот раз патологоанатом обнаружил улики, которые, как он считал, свидетельствовали о том, что ребенка трясли. По его мнению, именно это стало причиной смерти, поэтому он пересмотрел свое заключение о смерти Кристофера и пришел к выводу, что обе смерти были неестественными. Салли Кларк арестовали по подозрению в убийстве.

Обвинение опиралось не только на показания патологоанатома, оно также вызвало медицинского эксперта по детскому здоровью профессора Роя Мидоу, известного