諾獎得主丹尼爾·卡尼曼：決策時相信直覺？準確性可能和黑猩猩扔飛鏢差不多
?智能總結無論是在日常生活中還是在商業(yè)戰(zhàn)場中，決策都是攸關個人和企業(yè)未來乃至性命的重要因素。尤其是對領導者來說，學會改善自己和整個組織的決策至關重要。諾貝爾經(jīng)濟學獎得主丹尼爾·卡尼曼在最新著作《噪聲》中，揭示了...
無論是在日常生活中還是在商業(yè)戰(zhàn)場中，決策都是攸關個人和企業(yè)未來乃至性命的重要因素。尤其是對領導者來說，學會改善自己和整個組織的決策至關重要。諾貝爾經(jīng)濟學獎得主丹尼爾·卡尼曼在最新著作《噪聲》中，揭示了如何像對待偏差一樣對待人類判斷中的隨機變化，并為減少判斷中的噪聲（和偏差）提供了實用的解決方案。
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《噪聲》
作者：[以色列] 丹尼爾·卡尼曼/[法] 奧利維耶·西博尼/[美] 卡斯·R.桑斯坦出版社：浙江教育出版社
出版年：2021年9月
有一些高管會很自豪地告訴我們，相比于定量分析，他們更相信自己的直覺。有關管理決策的研究表明，高管通常會憑直覺、感受或簡單的判斷來行事，尤其是高級別的、經(jīng)驗豐富的高管。簡而言之，決策者喜歡聽從自己的直覺，且多數(shù)人對自己的直覺頗為滿意。這里就存在一個問題：這些擁有權威且極其自信的人究竟從他們的直覺中“聽”到了什么呢？管理決策中一項有關直覺的綜述性研究將直覺定義為對給定行動過程的一種判斷，這種判斷是一種預感或者關于正確性或合理性的信念，但這種判斷并沒有明確的判斷理由或依據(jù)，從本質上說，就是“知道是什么，卻不知道為什么”。
01
哪里有預測，哪里就會有無知
如果你經(jīng)常進行預測性判斷，那么你可以問自己一個問題。假設近年來你已經(jīng)評估了100名應聘者，現(xiàn)在，通過將自己的評估與應聘者入職后的實際績效進行對比，你就能夠對自己的招聘決策質量進行評估。如果你隨機選出兩位你評估過的應聘者，你認為你的事前判斷和事后結果達成一致的可能性有多大？換句話說，比較任意兩位應聘者，你認為具有更大潛力的應聘者實際上績效也更高的概率有多大？
我們經(jīng)常對高管就此問題進行非正式調查，高管們的答案大部分為75%~85%。我們懷疑，這些回答還可能是他們謙虛的說法，否則他們給出的比例會更高。研究人員與高管們的一些一對一的私下交談顯示，高管們實際的自信程度往往更高。
既然你已經(jīng)熟悉一致性百分比（PC）的統(tǒng)計信息，那么你可以輕易地看出此評估的問題。80%的PC大致對應于0.8的相關系數(shù)，在現(xiàn)實中人們很少能達到這么高的預測力。近期一項有關人才選拔的研究發(fā)現(xiàn)，人類判斷的預測力遠低于0.8，平均而言，人類判斷的預測相關系數(shù)為0.28（PC=59%）。
鑒于人才選拔的難度很大，人類判斷的表現(xiàn)很糟糕也在情理之中。年輕人剛開始一份新工作時會面臨許多機遇和挑戰(zhàn)，這些機遇和挑戰(zhàn)會以各種方式改變這個人的生活。他可能很幸運，遇到一位信任他、給他創(chuàng)造機會、在工作上提攜他、幫他建立工作信心、增強工作動力的主管；他也可能沒那么幸運，盡管自己沒犯什么錯，職業(yè)生涯卻充滿挫折。同樣，他在私人生活中可能遇到的很多事也會影響到他的工作表現(xiàn)，而這些事都是人們在當下所無法預測的，就算是世界上最好的預測模型也無法預測，這種難以解決的不確定性包括所有與你的預測有關但當下無法得知的信息。
難以琢磨的不確定性（未知之事）和不完備的信息（可知但不知之事）都將使完美預測變得不可能。這些未知信息并非源于判斷中的偏差或噪聲，它們是任務本身的客觀特征。這種由于重要信息缺失而產生的客觀無知嚴重限制了人們判斷的準確性，為避免用詞太過專業(yè)，我們用“無知”來指代這種不確定性。這樣可以避免將關于世界和未來的不確定性與噪聲（應被識別的判斷中的變異）產生混淆。
過分自信是已經(jīng)被大量研究證明了的一種認知偏差，具體而言，人們往往會過度高估自己做出準確預測的能力，即使是在有限信息的條件下。我們所講的預測性判斷中的噪聲也可以被稱為客觀無知，哪里有預測，哪里就會有客觀無知，而且客觀無知的體量比你想象的要大得多。
02
異常自信的權威：
準確性和黑猩猩擲飛鏢差不多
心理學家菲利普·泰特洛克（Philip Tetlock）是一個堅持真理且充滿幽默感的人。2005年，他出版了《專家的政治判斷》（Expert Political Judgment）一書。
泰特洛克研究了近300位專家的預測，包括著名的記者、受人尊敬的學者以及國家領導人的高級智囊等，他考察了這些人的政治、經(jīng)濟和社會性預測是否正確，這項研究持續(xù)了20年之久。
書中有句玩笑話很有名：“整體上專家們的準確性和黑猩猩擲飛鏢差不多?！?/strong>可以肯定的是，專家們講故事的能力很強，他們可以分析形勢，并用令人信服的方式來描繪事態(tài)的發(fā)展趨勢，并滿懷信心地反駁那些在演播室里提出反對意見的人，但是他們真的知道將要發(fā)生什么事嗎？事實上，他們很可能并不知道。
對于每個預測性問題，他都要求專家對三種結果（維持現(xiàn)狀、有所增長或有所減少）分配其可能發(fā)生的概率。在理想情況下，即使讓一只黑猩猩通過擲飛鏢的方式進行選擇，它都會以相同的概率（1/3）“選中”三個結果中的任意一個。泰特洛克卻發(fā)現(xiàn)，專家們預測的準確率難以超過這一最低標準。平均而言，他們給那些未來會發(fā)生的事件分配的概率只比那些未來不會發(fā)生的事件稍高一點，但他們卻常常表現(xiàn)得異常自信。那些對世界該如何運轉擁有一套清晰理論的權威人士們是最自信的，也是最不可靠的。
泰特洛克的發(fā)現(xiàn)表明，對具體事件進行詳細的、長期性的預測根本不可能。這個世界是混亂的，一些微不足道的小事都可能引發(fā)嚴重的后果。例如，你可以想到，在出生之前，歷史上的每個重要人物以及無關緊要的人物都有50%的可能性會以另一種性別出生。不可預見的事件注定會出現(xiàn)，而且這些不可預見的事件的后果也是不可預見的，因此，你對未來的展望越遠，客觀無知就隨之積累得越多。專家們在政治判斷上的局限性并非源于預測者的認知局限，而是由他們對未來的客觀無知所決定的。因此，我們的結論是：不應該將專家失敗的預測歸咎于專家本人，但是，他們確實應該受到批評，因為他們在嘗試完成一項不可能完成的任務，卻相信自己可以成功完成這項任務。
03
否認無知是無知的另一種誘導
完美預測是不可能實現(xiàn)的，這似乎是顯而易見的事。當然，斷言未來是不可預測的也算不上什么具有突破性的見解。然而，眾多研究證據(jù)都表明人們做預測時會過分自信，這說明很多時候這一顯而易見的事實被我們忽視了。
過分自信的普遍性讓我們對那些依賴直覺的決策者有了新的看法，我們發(fā)現(xiàn)，人們經(jīng)常錯誤地將自信水平這一主觀指標當成了預測有效性的指標。如果你對你的預測充滿信心，你就已經(jīng)陷入了效度錯覺中：僅依賴于你所獲取的信息進行預測，其準確性必然非常低。
那些對自己的判斷極度自信的人不僅過分自信、否認自己的判斷中存在的噪聲和偏差，或簡單地認為自己優(yōu)于常入，他們甚至還相信可以對一些實際上不可預測的事件進行預測，也就是說，他們從根本上否認了現(xiàn)實的不確定性。用我們的術語來說，這種態(tài)度就是“否認無知”（denial of ignorance）。
為什么他們的研究結論未受重視？為什么決策者總是依靠直覺來做決策？否認無知已為此提供一個新的解釋。當決策者聆聽自己的直覺時，他們會聽到內部信號并感受到它帶來的情感獎勵。這種內部信號提示決策者已經(jīng)做出了好的判斷，它給了人們自信，讓他們相信“知道是什么，卻不知道為什么”的合理性。但是，對證據(jù)真實預測效力進行客觀的評估并不能帶給人們這樣的自信。
放棄直覺確定性帶來的情感獎勵并非易事。領導者們說，在高度不確定的情況下，他們更有可能依賴于直覺進行決策。如果現(xiàn)實無法給予他們把控感和信心，他們便會在直覺中尋求這些感覺。在充滿無知的情況下，否認無知就顯得更加誘人。
否認無知也解釋了另一個難題。面對我們之前給出的研究證據(jù)，許多高管給出了一個矛盾的結論。他們辯解道，盡管基于直覺的決策并不完美，但是，如果系統(tǒng)性的替代方案依然不完美，那么這樣的方案就不值得采用。例如，人類判斷的預測得分與員工績效之間的平均相關系數(shù)為0.28（PC=59%），相應地，機械性預測可能做得更好，但并沒有好很多，其預測準確性為0.44（PC=65%）。那么，為什么我們還要采用機械性預測呢？
答案是，在諸如人事選拔這類重要的事件上，這種預測有效性的提高是很有意義的，為了這一小步的提高，某些高管會在工作中做出重大變革。理性地講，他們明白沒有100%的成功，因此會努力做好各種決策以提高成功的可能性。他們也明白概率的含義：如果能夠以相同的價格購買有65%中獎概率的彩票，沒有人會去購買只有59%中獎概率的彩票。
問題在于，在很多情況下兩者的“收益”是不一樣的，直覺判斷往往伴隨著獎勵，即內部信號。當算法能夠獲得更高的準確性時，人們愿意相信算法，這種確定性帶來的“收益”可以與內部信號相匹敵，甚至超越它。然而，如果替代方案是某種不一定會產生更高的預測準確性的機械性過程，人們就不愿意放棄內部信號帶來的情感獎勵了。
這一發(fā)現(xiàn)對于提高判斷質量具有重要意義。盡管所有證據(jù)都表明，機械性的預測方法和算法確實可以在一定程度上提高預測的準確性，但很多決策者仍會拒絕采用這些剝奪了他們依據(jù)直覺進行決策的方法。只要算法還不夠完美，人類的判斷就不會被取代，而且在許多領域中，客觀無知會使算法永遠不可能完美。這就是必須對人類判斷進行改進的原因所在。
文中創(chuàng)意圖片已獲海洛圖庫授權，如需轉載使用，請聯(lián)系其授權。
編輯|張子胥
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