Как-то я уже писал о прокрастинации, а если быть точным, то о той прокрастинации, которую вызывают большие и непонятные задачи.

Такую прокрастинацию относительно легко победить — немного включить рациональность и использовать элементарные навыки декомпозиции.

А сегодня у меня на повестке другая прокрастинация. Это когда перед вами есть задача, в ней нет никаких вопросов, вам кристально понятно, как её выполнить. Вы её даже уже выполняли, например, писали какой-нибудь еженедельный отчет. Но вы всё равно её прокрастинируете, ваш мозг всеми правдами и неправдами саботирует её выполнение.

Причина и, как следствие, способы борьбы с такой прокрастинацией лежат скорее не на уровне логики, а в закоулках психологии. Но обо всем по порядку.

Мы откладываем даже понятные и знакомые задачи не потому, что не знаем, что делать, а потому, что пытаемся избежать связанного с ними эмоционального дискомфорта и временно оптимизируем субъективное вознаграждение «здесь и сейчас».

Мы откладываем не саму задачу, а те чувства, которые с ней ассоциируются: скуку, раздражение, тревогу, страх оценки или повторения неприятного опыта.

Для привычных задач часто срабатывает набор факторов прокрастинации:

• Скука и непонятная ценность в будущем. Прокрастинация часто возникает, когда польза от задачи отложена, а скуку от ее выполнения мы ощущаем здесь и сейчас.   

• Отсутствие свежего смысла. Понятная задача перестает цеплять мотивационно: нет новизны, нет обучающего компонента, нет переживания роста. Тогда даже небольшая негативная эмоция (скука, раздражение от бюрократии) перевешивает слабую внутреннюю мотивацию.  

• Накопленные негативные ассоциации. Если в прошлом выполнение этой задачи было связано с критикой, нервами из-за дедлайнов, конфликтами — мозг выучил: «эта задача = потенциальная боль», и включает избегание.   

• Перфекционизм и страх оценки. Даже в рутине может включаться установка «надо сделать идеально»; она усиливает страх ошибки, и даже простая задача превращается в мини-экзамен, вызывая массу лишнего стресса.

В голове в момент такой прокрастинации включается примерно такая установка: «Я знаю, как делать эту задачу, но она скучная, меня за нее могут покритиковать, я вспоминаю прошлый стресс и автоматически тянусь к более приятным делам».

При этом не обязательно совпадение всех факторов, иногда достаточно только одной скуки или одного экстремального перфекционизма.

Что со всем этим делать, спросите вы? Как победить такую прокрастинацию?

Вот тут начинается самое сложное, потому что нет универсального средства и от вас обязательно потребуется напрячь силу воли.

Давайте обсудим еще одну волнующую социальную тему — пенсии. Выходила новость: чтобы получать пенсию в 53 тысячи рублей в месяц, россиянину нужно в течение 30 лет зарабатывать свыше 230 тысяч рублей ежемесячно. Плюс придется соблюсти целый набор хитрых требований для получения максимального количества пенсионных баллов (что бы это ни было), что на практике почти нереально.

Но представим, что у вас получилось, и вы вышли на пенсию, просто вообразите этот колоссальный разрыв в уровне жизни. Сегодня вы зарабатываете 230 тысяч, а в следующем месяце становитесь пенсионером и получаете 50. Это настоящий культурный шок и катастрофическое падение доходов. Как с этим жить — представляется с трудом.

Небольшое лирическое отступление. Мне вообще кажется, что выходить на пенсию и ничего не делать — плохая затея. Работа дает реализацию и драйв, особенно если вы любите свое дело и создаете что-то полезное. Даже если с возрастом станет тяжело вывозить привычный объем задач, всегда можно найти что-то полегче. Без работы откровенно скучно.

Ну ладно, я отбитый трудоголик. Если кому-то хочется выйти на заслуженный отдых и не работать — это ваше полное право, никого не осуждаю. Но сам факт неминуемой и резкой потери дохода заставляет крепко задуматься.

Формирование собственного капитала

Это приводит нас к единственно логичному решению: нужно самостоятельно формировать свой капитал и пенсионные накопления. Можно просто откладывать деньги под матрас или на банковский вклад, но мне ближе подход инвестиций — конкретно в дивидендные акции. Давайте просто посчитаем.

Если ежемесячно откладывать по 10 000 рублей в течение 30 лет, вы накопите всего 3,6 миллиона рублей. Это не так уж много. А вот если на эти же деньги покупать российские дивидендные акции и реинвестировать выплаты (усиливая эффект сложного процента), картина кардинально меняется.

При реалистичной средней дивидендной доходности 6–8% годовых, через 30 лет ваш капитал составит от 10 до 22 миллионов рублей — с учетом роста стоимости самих бумаг.

Это уже неплохо, но важно, что это не просто «мертвый груз». Такой капитал будет генерировать пассивный дивидендный поток порядка 100 тысяч рублей в месяц (в текущих ценах до вычета налогов). Это довольно усредненный расчет, ведь некоторые эмитенты платят и по 12% годовых. Согласитесь, звучит куда привлекательнее, чем надежды на государственную пенсию.

Причем 10 тысяч рублей в месяц — сумма, посильная для среднестатистического человека при должном уровне финансовой дисциплины и мотивации. Достаточно отказаться от части необоснованных трат.

Хотяяя, ну давайте будет откровенны, в современной России 10 тысяч — это копейки, это очень мало.

А если ваша зарплата составляет те самые 230 тысяч и выше, то инвестировать можно и намного больше 10к. Тогда дивидендная «пенсия» будет сопоставима, а может даже будет выше вашей зарплаты.

По-моему, это звучит как отличная сделка — минимум напряжения ради обеспечения комфортного уровня жизни в будущем. 

Кстати, капитал со всей его доходностью вы спокойно передадите детям, подарив им финансовую свободу. Неплохое наследство, правда?

В такой парадигме быть «самым богатым покойником на кладбище» звучит как хорошая цель.

Глядя на всю истерию, которая происходит сейчас вокруг топлива, хочется высказаться и призвать вас включить рациональность. Такие ситуации как нельзя лучше показывают, почему очень важно думать головой и не поддаваться панике.

Если вы сейчас думаете, где бы закупить бензин впрок, и не готовы мыслить рационально, то переходите сразу к последнему абзацу.

Оставим пока за скобками инфополе и давайте разберем, откуда вообще берется цена на что угодно. На топливо, например.

Ее не устанавливают в Кремле, ее не завышают обнаглевшие буржуи, которые хотят нажиться на простом народе. Цену формирует рыночный спрос и участники этого самого рынка.

А теперь простое упражнение: как вы думаете, что произойдет с любым товаром, если его вдруг начнут скупать с бешеным ажиотажем? Причем не просто покупать, а прямо бочками затаривать. Цена пойдет вверх. И чем больше его закупают, тем быстрее и дальше будет расти цена.

И вот, когда люди начинают скупать топливо, приезжать с канистрами и бочками заправки, цена логично идет вверх. Это еще больше стимулирует желание людей закупиться впрок по текущей цене, ведь они думают, что завтра будет дороже. Они возвращаются на заправку, забив весь багажник канистрами. Люди это видят, подхватывают панику, что еще больше увеличивает закупки и разгоняет цену.

У этого всего есть и скрытый для большинства граждан инфляционный эффект. Цена на топливо заложена в стоимость большинства товаров, поэтому транспортные компании повышают стоимость своих услуг, так как топливо для них тоже становится дороже, как следствие, начинают расти цены на товары в магазинах.

Поэтому не паникуйте и не скупайте топливо. Вы так только цены еще сильнее разгоняете. Я надеюсь, что именно вы, мои читатели, и так этого не делали, но друзьям и близким расскажите. Важно помнить, что мы все, граждане и жители России, являемся активными участниками экономики, и наши действия на нее напрямую влияют. Не какие-то серьезные дяди в кабинетах (точнее, не только они), а вообще все участники экономической деятельности формируют рынок, цены и ситуацию с ними.

Может возникнуть аргумент, что инфраструктура НПЗ вся повреждена и у нас не будет бензина. И этот аргумент активно транслируется в СМИ и ТГ-каналах, а подтверждается он якобы тем, что вводятся ограничения на продажу топлива на заправках.

Я не эксперт, а лишь скромный и очень дотошный инвестор в компании нефтяного сектора, но даже мне очевидно: Россия — огромная страна, и нефтеперерабатывающая инфраструктура у нас соответствующая. Короче, топлива всем хватит.

А ограничения вводят, чтобы особо паникующие не скупали бензин канистрами или не заливали полный бак, чтобы потом приехать домой, слить все в канистру и снова поехать заправляться. НЕ НАДО так делать, именно это поведение и создает проблемы!

Почему тогда все эти панические настроения разгоняются в СМИ и каналах? Да потому что это выгодно. У меня уже выходили посты на тему манипулирования общественным мнением в СМИ раз, и два, тут вкратце: цель любого медиа — удержать ваше внимание. А что лучше всего удерживает внимание? Правильно, паника и какой-то пиздец. И новость не просто удерживает внимание: вы еще сами помогаете этому медиа, пересылая сообщение близким.

Это, опять же, рыночная экономика. Если вы, как потребители, «покупаете» панический контент, вам его будут «продавать» тоннами, еще и по высокой цене ваших нервов.

И нельзя забывать о противоборствующей стороне конфликта, которой очень выгодно, чтобы в России нарастали панические настроения. Они готовы бомбардировать ваше инфополе пси-опами.

В такой ситуации очень важно придерживаться универсального правила «сначала подумай».

Мы обсудили, что ИИ поднимает продуктивность на 50% и при этом часто льстит вместо честного ответа. Сегодня разбираемся, как ИИ влияет на процесс обучения.

Компания Anthropic проанализировала 574 000 реальных диалогов студентов с Claude: что спрашивают, как формулируют вопросы, пишет ли ИИ им курсовые и тому подобное. Интересно, что студенты-программисты составляют меньше 6% всех учащихся в выборке, но генерируют треть всех студенческих бесед с нейросетью. Возможно, студенты-гуманитарии просто не понимают, как включить компьютер и использовать все возможности ИИ.😄

Исследование показывает приятную неожиданность: студенты не просят готового ответа и не требуют решить задачу за них. Они используют ИИ как наставника в духе «помоги мне разобраться». Исследователи, конечно, зафиксировали и банальные просьбы сделать домашку или написать курсовую, но их не так много — на масштабе это не доминирующий сценарий.

То есть большинство студентов используют ИИ не как шпаргалку, а как умного собеседника. Казалось бы, хорошая новость. Но данные о результатах обучения заставляют сомневаться.

Другое исследование показывает, что студенты, использующие ИИ в учебе, сдают тесты на усвоение знаний на 10% хуже, чем те, кто ИИ не использует. Ещё показательнее исследование на взрослых разработчиках. Группа с полным делегированием написания кода ИИ создала рабочий продукт, но затем провалила концептуальные тесты на понимание — результат оказался на 17% хуже контрольной группы, которая работала без нейросетей.

Они получили результат без понимания. Код работал, но они не смогли бы его отладить самостоятельно. И это, заметьте, взрослые люди с опытом, у которых уже была база.

Здесь и начинается самое важное.

Когда человек делегирует ИИ то, что уже умеет делать — это атрофия навыка. И это не так страшно. Навык был, перестал тренироваться, немного деградировал. Неприятно, но обратимо. Если заново начать им пользоваться, он рано или поздно восстановится.

Но когда человек делегирует ИИ то, что ещё только должен освоить, навык не строится вообще. Нейронные связи, которые должны были сформироваться, не формируются. У человека появляется навык решать задачу через ИИ, но самостоятельно он ее не решит и не сможет провалидировать или адаптировать решение.

Чтобы проверить результат работы ИИ, нужно владеть именно той областью, которую ты сейчас изучаешь. Замкнутый круг. Опытный разработчик замечает, когда Claude написал что-то концептуально неверное, потому что у него есть база для сравнения. Студент, только осваивающий навык, — нет.

И ещё одна неочевидная проблема: когда все учатся через одну и ту же ИИ-модель, они начинают думать похоже. LLM усредняют не только язык, но и способ рассуждения. Для ребёнка или студента, который формирует мышление прямо сейчас, шаблонные ответы ИИ становятся его собственным мышлением.

Что с этим делать

Обучение и освоение навыка строится по очень простой цепочке:

1. Получение информации. ИИ тут прекрасно поможет. Используйте его как «умный Google» для ресерча, поиска информации или её адаптации под вас.
2. Рефлексия и обдумывание. Нужно понять, почему всё работает так, а не иначе. В отличие от живого преподавателя, ИИ никогда не устанет объяснять вам непонятный момент.
3. Отработка навыка на практике. А вот тут от ИИ лучше держаться подальше. Берите ручку, тетрадку и сами решайте задачи.
4. Рефлексия над ошибками. Здесь нейросеть снова будет полезна. Так же, как ИИ объяснял теорию, он может разобрать непонятные моменты в практических работах.

Самое интересное, что отработка навыка занимает порядка 60–80% времени всего обучения. Это может стать отличным мерилом, чтобы оценить, не слишком ли много вы или ваши дети используете ИИ в учебе. Если вы обращаетесь к чат-боту не больше 20–40% учебного времени — всё хорошо.

Представим ситуацию: вы задаете вопрос ИИ, получаете хороший, взвешенный ответ, но что-то он вам не очень нравится. Вы уточняете какие-то моменты, может, меняете формулировку, и вот уже получаете ответ, который вас удовлетворяет.

Вопрос: а вы уверены, что это был честный ответ, а не просто ИИ подстроился под то, что вы хотели услышать?

У этого явления даже есть отдельный термин — сикофантия. Это когда ИИ жертвует корректностью ответа ради согласия и кажущейся «полезности» и приятности для пользователя.

Наверняка вы встречали людей, которые соглашаются со всем, что им скажут, чтобы понравиться собеседнику. Вот этот тип — это ИИ.

ИИ — это предсказательная модель. Получая запрос на вход, она на основе огромного массива данных пытается предсказать самый релевантный ответ. А дальше автор запроса валидирует, насколько модель попала в предсказание.

Модель учится на человеческих оценках — а люди чаще ставят высокую оценку ответу, который им понравился. Вот только нравится чаще всего тот ответ, который согласуется с их уже имеющимися убеждениями. Это известное когнитивное искажение — предвзятость подтверждения.

Мы склонны искать, замечать и лучше запоминать информацию, которая подтверждает то, во что мы уже верим. И игнорировать или обесценивать то, что этому противоречит. Ответов ИИ это тоже касается.

В Anthropic это изучили (мы, кстати, продолжаем разбирать их исследования. Первая часть тут). В апреле 2026 года вышло исследование того, как люди используют Claude в сценариях запроса личного совета. Советы про здоровье, карьеру, отношения и т. п.

И именно здесь сикофантия проявляется ярче всего.

Общий уровень сикофантии в «советных» разговорах — 9%. Не так много, но интереснее другое (какой уровень сикофантии в советских разговорах?😄😄).

В разговорах об отношениях — 25%.

В разговорах о духовности — 38%.

Но самая важная цифра — что происходит, когда вы начинаете оспаривать ответ ИИ. Когда говорите: «Нет, ты не понял» или «Но ведь можно посмотреть иначе». Уровень сикофантии вырастает в два раза.

То есть, чем сильнее вы настаиваете на своей точке зрения — тем охотнее ИИ с ней соглашается. ИИ тупо не умеет спорить с человеком, у него нет субъектности и своего мнения.

Исследователи проанализировали 300 000+ диалогов и обнаружили, что в ~28% случаев Claude просто зеркально отражает ценности пользователя.

Anthropic, создатели Claude и флагманы индустрии ИИ, основали исследовательский институт, и сейчас активно исследуют под разными углами то, как ИИ влияет на жизнь человечества.

Кажется, что более точных и интересных исследований на тему найти сложно, поэтому мы с вами начинаем серию постов-разборов исследований Anthropic. Кстати, в пользу Anthropic стоит сказать, что исследования выглядят непредвзято. Ну, или хотя бы не сильно предвзято. Явные и потенциальные проблемы подсвечены реалистично.

А начнем с исследования о продуктивности. Пожалуй, это самый распространенный тезис в контексте ИИ. Из каждого утюга можно услышать: «я навайбкодил 100500 приложений», «я стал работать в два раза быстрее» или «с ИИ я стал в 500 раз продуктивнее». Чуваки из Anthropic не стали далеко ходить и опросили своих собственных инженеров — 132 человека.

Средний самооценочный прирост производительности от использования Claude — 50%.

Эффективность явно прокачалась, и значительно. Цифра красивая, но дьявол в деталях.

Деталь первая: 27%

Делать задачи на 50% быстрее — это, конечно, хорошо. Но намного важнее, куда тратится время, которое высвободилось.

Инженеры Anthropic заявили, что 27% задач, которые они выполнили с помощью Claude, без него не были бы выполнены вообще.

Это меняет разговор принципиально. Когда мы говорим «ИИ повышает продуктивность», мы обычно представляем одно и то же: те же задачи, только быстрее. Конвейер, который ускорился. Но 27% — это другое. Это задачи, которые раньше в человека тупо не влезали. ИИ не просто ускоряет конвейер — он расширяет пространство того, что вообще можно попробовать и запланировать. Это тихая, но существенная перемена: люди начинают делать вещи, которые раньше даже не планировали.

Вопрос в том, насколько эта цифра — 27% — переносится на другие профессии и контексты. Инженеры Anthropic явно заинтересованы в работе с ИИ сами, а вся среда их работы заточена под Claude. Далеко не факт, что аналогичную цифру мы получим в других компаниях.

Деталь вторая: цена

И я сейчас не про деньги. Те же инженеры сами сказали, что их очень беспокоит атрофия глубоких навыков.

70% времени инженеры теперь тратят на ревизию кода, а не на его написание. Claude пишет — человек проверяет, правит, направляет. Мышца самостоятельного написания перестаёт тренироваться. Это незаметно в моменте: ты всё равно выдаёшь результат, даже лучше и быстрее. Но что-то внутри медленно деградирует.

Это не уникальная история. Калькулятор тоже атрофирует устный счёт. Каждый инструмент, который берёт на себя когнитивную нагрузку, немного меняет мозг того, кто им пользуется. Разница в том, что ИИ берёт на себя нагрузку более высокого порядка. Он забирает у человека часть очень важной глубинной работы — думать.

Кроме того, ИИ кардинально меняет подход к выращиванию молодых специалистов. Когда junior-инженер учится у Claude, а не у senior’а — он получает ответ. Правильный, быстрый, оформленный. Но не получает рассуждения за ответом: почему именно так, какие были альтернативы, где ловушки. Это знание не передаётся через запрос в чат. Молодежь решает задачи, и много, но вызывает сомнения насколько глубоко она понимает проблемы и решения, и насколько нешаблонно мыслит.

Финальный пост сериала про Великий аттрактор.

В предыдущих сериях мы говорил и о нерациональном страхе перед неизведанным (вот ссылка), и о том, как хоть и верная, но не полная статистика приводит к ошибочным выводам. А сегодня мы немного пофилософствуем.

Ссылки на первую и вторую части вот и вот.

Но гуманитарные науки оставим на вторую половину текста, начнем с астрофизики.

Гравитационная матрешка

Когда в 1986 году астрономы обнаружили Великий аттрактор, задача казалась решенной: вот оно, объяснение. Ученые знали, что объекты во Вселенной куда-то движутся, но не понимали куда. Оказалось, что это Великий аттрактор — вот кто настолько массивный, что притягивает все остальное. Вот куда движутся объекты во Вселенной — конечная точка найдена.

Но в 2005 году выяснилось не только то, что аттрактор оказался в 10 раз меньше, чем считали раньше, но и то, что Млечный Путь движется не столько к Великому аттрактору, сколько сквозь него — к сверхскоплению Шепли, расположенному еще дальше. Шепли оказался в четыре раза массивнее аттрактора.

Кстати, интересно: почему есть куча научпоп-видео и постов в интернете про Великий аттрактор, а про сверхскопление Шепли ничего? Не поймал хайп, похоже)

Позже выяснилось, что есть кто-то еще менее хайповый. Еще дальше оказалась еще одна гигантская штука — сверхскопление Вела. Оно тоже вносит свой вклад, создавая гравитацию. Каждый раз, когда находили «конечную точку», за ней обнаруживалась следующая.

Картина усложнялась не хаотично, а закономерно: каждый новый инструмент, доступный астрономам, открывал следующий уровень структуры. Великий аттрактор → сверхскопление Шепли → Вела → и, вероятно, что-то еще за горизонтом наблюдаемой Вселенной.

Астрофизики называют это пекулярными скоростями — движениями галактик, которые нельзя объяснить одним источником притяжения. Реальность оказалась сложнее, чем «один магнит тянет все к себе». Она оказалась иерархией взаимодействующих структур. Что-то вроде гравитационной матрешки. (Термин придумал я, вообще не астрофизик, не ручаюсь за его адекватность).

И вся эта вложенность космических мегаструктур находится ровно за плоскостью нашей Галактики — в области, которую астрономы называют Зоной избегания (Zone of Avoidance). Плотные слои межзвездной пыли и миллиарды звезд Млечного Пути полностью блокируют видимый свет. Посмотреть туда в обычный телескоп невозможно.

При этом гравитационное влияние аттрактора и структур, находящихся за ним, абсолютно очевидно. Сотни тысяч галактик движутся в ту сторону. Следствие видно отовсюду, но вот причину не разглядеть. Аттрактор, Шепли, Велу и то, что дальше, тупо не разглядеть.

Это примерно как когда вы знаете, что у вас есть сосед, потому что слышите, как он целый день делает ремонт, но из-за стен вы его не видите. Это создало странную ситуацию в науке на несколько десятилетий: объект, существование которого не вызывало сомнений, оставался принципиально ненаблюдаемым напрямую.

Но астрономы — парни смекалистые, нашли обходные пути. Видимый свет не проходит через пыль, но радиоволны проходят. В 2016 году с помощью радиотелескопа Паркса в Зоной избегания обнаружили почти 900 скрытых галактик, треть из которых прежде была неизвестна науке. Инфракрасные телескопы тоже помогают. Рентгеновское излучение — тоже. Нельзя посмотреть напрямую — смотрят в другом диапазоне.

Пост 2 из 4. В прошлый раз мы разобрали, почему мозг реагирует на Великий аттрактор страхом — хотя бояться нечего. Сегодня — про то, как та же аномалия обманула людей, которым по должности положено не поддаваться на такие трюки.

Первый пост серии тут

В 1986 году группа астрономов обнаружила, что сотни тысяч галактик — включая наш Млечный Путь — движутся к одной точке с огромной скоростью. Они назвали эту точку Великим аттрактором и оценили её массу в 10 квадриллионов солнечных масс. Объект немедленно стал символом космического ужаса.

Но в 2005 году выяснилось: реальная масса примерно в десять раз меньше. Учёные ошиблись на порядок. Казалось бы, фатальная ошибка. Но тут есть свои статистические нюансы, и это, как ни странно, обнадёживает.

Как возникла огромная ошибка

Давайте сначала поймем, как вообще можно было допустить такой промах.

Группа ученых, которые открыли аттрактор, получила прикольное название «Самурайская семёрка» (особого логичного объяснения этому нет, просто звучит классно). Так вот, когда эти «самураи» делали свои расчёты, они измеряли движения галактик. Чем дальше галактика, тем меньше деталей видно. Но есть нюанс: на больших расстояниях мы наблюдаем непропорционально яркие и массивные галактики — просто потому, что тусклые нам не видны.

Вы можете наблюдать это, просто глядя на ночное небо. Звезды, которые вы видите — это гиганты и сверхгиганты. Их общая черта — колоссальная светимость, позволяющая преодолевать огромные расстояния. Но вокруг них намного больше звезд поменьше и потусклее, которых вы не замечаете невооруженным глазом.

Это называется смещение Мальквиста (Malmquist bias): статистический артефакт, при котором мы систематически переоцениваем концентрацию массы в далёких регионах, потому что видим там только «лучших представителей» — самые яркие, уникальные объекты, а не средние, которые и составляют основную массу.

Грубо говоря: если бы вы оценивали средний рост жителей города, измеряя только баскетболистов, — вы бы тоже ошиблись. Примерно так же ошиблись астрономы.

Но не спешите закидывать «самураев» помидорами. Они работали с теми данными и методами, которые были доступны, и на тот момент они были несовершенны. Смещение Мальквиста было известно — просто его трудно полностью устранить при реальных наблюдениях. Ошибка была обнаружена не потому, что первоначальные авторы были некомпетентны, а потому, что в наши дни появились лучшие инструменты и больше данных.

Смещение Мальквиста в нашей жизни

Но вот что интересно в этой истории применительно к нам, не астрономам. Смещение Мальквиста — это частный случай более общего когнитивного механизма: систематической переоценки того, что хорошо видно. Мы все оцениваем реальность не по её полноте, а по доступности примеров.

• Успешные стартапы на виду, провалившиеся — нет. Поэтому нам кажется, что стартапы часто выживают.
• Громкие события в новостях, тихие дни — нет. Поэтому мир кажется опаснее, чем он есть.
• Коллеги, которые говорят много на совещаниях, заметны, те, кто молчит, — нет. Поэтому мы переоцениваем их вклад.

Мы всегда строим модель реальности из того, что нам видно. А то, что нам видно — это смещённая выборка. Мы видим самое яркое, статистические выбросы и аномалии, а не скучное среднее.

Я очень люблю космос и периодически что-то читаю на эту тему, а иногда могу капитально увлечься, да так, что получается целая серия постов-заметок.

В этот раз у меня получился мини-сериал про одну неведомую хренотень из космоса — Великий аттрактор.

Но смотреть на него мы будем не с точки зрения астрофизики (точнее, не только). Тут интересно понять, как наш мозг реагирует на всякое неведомое и огромное — что-то, что сложно представить. И в первой серии мы будем говорить про страх.

Для начала — небольшая вводная.

Великий аттрактор — гравитационная аномалия в 150–250 миллионах световых лет от нас. Не чёрная дыра, не звезда, не что-то конкретное — просто область с необычно большой концентрацией массы. Что-то вроде гравитационной ямы размером с небольшое сверхскопление галактик. И мы все дружно верхом на нашей планете летим с огромной скоростью в это нечто.

Млечный Путь летит к Великому аттрактору со скоростью 600 километров в секунду. Вы, скорее всего, кивнули — и ничего не почувствовали.

Это нормально. Мозг просто не умеет обрабатывать такие числа. Мы с трудом представляем себе, что такое скорость в 600 километров в секунду, для нас это просто «оооооочень быстро вжууууух вот так вот быстро!». А сверхскопление галактик в 150 миллионах световых лет представляется как «какая-то большая хрень где-то ооооооочень далеко».

Зато наш мозг умеет пугаться. Надо ему только чуточку помочь, с чем успешно справляется интернет.

Анатомия космического страха

Если вбить «Великий аттрактор» в YouTube, алгоритм выдаст десятки видео с примерно одинаковыми заголовками: «Нас всех поглотит?», «Куда летит Млечный Путь — и стоит ли бояться?», «Самый жуткий объект во Вселенной».

Согласитесь, если только допустить на секунду, что эта неведомая огромная хрень в космосе может быть опасной, а мы в неё летим на огромной скорости, то сразу становится как минимум не по себе.

Давайте сразу убью интригу: ничего опасного нет, и ответ тут очень простой. Аттрактор настолько далеко, что до того момента, когда мы «доберёмся» туда, Солнце уже погаснет, а само сверхскопление начнёт распадаться. Астрофизики формулируют буднично: «Мы никогда туда не доберёмся».

Но это неинтересно для заголовка.

Астрофизический факт — что это просто перераспределение гравитации на космологических масштабах — никуда не ведёт эмоционально. А заголовок «нас всех поглотит?» ведёт. Поэтому его и пишут, и поэтому люди реагируют.

Если честно, меня намного сильнее напрягает тот факт, что наше Солнце когда-то погаснет, а не далёкий аттрактор.