Bayesovské rozhodování a události s malou pravděpodobností

Jonathan Katz z katedry fyziky na Washingtonské univerzitě v St. Louis napsal krátkou stať Deception and Denial in Iraq: The Intelligent Adversary Corollary.

Ačkoliv se jedná o v populární formě napsaný článek na téma výzvědných služeb a kontrarozvěděk, lze lehce rozpoznat herně-teoretická témata (například higher-order beliefs a formování ekvilibria) a témata z teorie rozhodování.
Například:

Výzvědné služby bránící se země získaly předem informace o většině "neočekávaných" útoků; selhaly však v jejich analýze a interpretaci. Pro jednotlivce, který hledí na surová výzvědná data, je obtížné rozpoznat důkazy o neočekávaných útocích a je pro něj ještě těžší přesvědčit (včas) organizaci, která má reagovat. To je nevýhoda Bayesovského rozhodování: právě proto, že překvapivé útoky jsou řídké a mají nízkou apriorní pravděpodobnost, varování vyžaduje mimořádné jednoznačná výzvědná data (vysoký poměr signálu k šumu).

Podobný argument lze aplikovat i na předvídání málo se vyskytyjících ekonomických krizí. Čím méně pravděpodobná krize je, tím více důkazů o jejím příchodu je zapotřebí. To není zaslepenost, jen logický výsledek filtrování šumu. Téměř vždy totiž někdo křičí, že se ekonomika řítí do záhuby (křičet je velmi levné). Kdybychom na každý takový hlas reagovali, vyšlo by nás to opravdu draze.

A ještě jeden citát od Katze:

Iráčanům se podařil jedinečný klam. Tvrdili pravdu o zbraních hromadného ničení, ale [svými úhybnými manévery] se jim podařilo přesvědčit svět, že lžou. ... Motivace iráckého jednání je však jen obtížně vysvětlitelná.