Когда юристы действуют предсказуемо иррационально.
Случайны ли ситуации, когда юристы действуют «предсказуемо иррационально»? Юристы исторически полагались на личный опыт в качестве основы для предоставления консультаций. Сколько миллионов раз по всему миру юристы говорят фразу «по моему опыту», за которой следует суждение. Это суждение может быть залогом успеха в судебном процессе, спасение сделки или разумных решений в бизнесе. Но нужно понимать, что юридический совет ограничен именно этим - опытом адвоката.
Давайте рассмотрим на мгновение, что это может означать. 60-летний адвокат практиковал, возможно, 35 лет. Предположим, что адвокат занимался аналогичным вопросом один раз в месяц за каждый из этих 35 лет (невероятное предположение, если мы говорим о значительных делах, но все равно, допустим). Это означает, что у юриста был опыт работы с 420 подобными вопросами.
Мы знаем, что это число очень маловероятно, но даже если бы оно было точным, оно представляло бы небольшую часть общего количества подобных вопросов, которыми занимаются юристы в США (и, возможно, даже внутри одной фирмы). Например, дел о дискриминации по половому признаку в 2017 году было зарегистрировано более 26 тысяч.
И мы знаем, что средний юрист будет строить свои советы и решения на своем личном опыте. А не на анализе всех решений по 26 тысячам делам. Опыт, основанный на 420 кейсах, что это статистически некорректная выборка. Этот набор данных, вероятно, включает в себя множество типов предвзятости при обработке и формировании суждения. Другими словами, это совершенно неадекватно путь с точки зрения целей клиента. Тем не менее, средний юрист не выходит за рамки этого набора данных (иногда, конечно, адвокат может неофициально запрашивать информацию у других адвокатов в своей фирме).
Современные инструменты правовой технологии начинают упрощать сравнение более широкого набора данных. Но даже в этом случае большинство юристов не знакомы с инструментами и мало используют их, когда они доступны. Это оставляет клиентов в неудобной позиции получения неадекватных рекомендаций на основе небольших выборочных выборок данных.
О том, как уйти от предвзятости при работе с данными в интересах клиента, и великолепная статья Кена Грейди на Medium.com здесь.