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【MBAChina網(wǎng)訊】我們正處在第二個(gè)機(jī)器時(shí)代，這個(gè)時(shí)代有一條簡明法則：隨著數(shù)據(jù)量增長，人類判斷的重要性應(yīng)當(dāng)降低。

Managershare：研究結(jié)果表明，當(dāng)專家將自己的判斷用于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的算法或數(shù)學(xué)模型，結(jié)果會(huì)比單用算法決策糟糕得多。

這個(gè)論斷聽起來像是異端邪說，對嗎?如今的管理教育很大程度上是在教人們?nèi)绾闻袛啵阂话闶峭ㄟ^大量案例研究和其他實(shí)例展示，讓人們能夠在成為領(lǐng)導(dǎo)之后按照案例中得出的經(jīng)驗(yàn)，胸有成竹地為企業(yè)做出決策。在商學(xué)院內(nèi)外，我們都被告知要相信自己的本能直覺，相信自己能夠在眨眼間作出精確的評判。這是當(dāng)今商業(yè)世界(甚至可能是整個(gè)世界)中危害最大的謬見。

正如我從前寫過，人類相信直覺有道理，但也確實(shí)常常出錯(cuò)。在決定囚犯能否獲得行動(dòng)自由方面，由人組成的假釋委員會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不上簡單明了的方程式;訓(xùn)練有素的病理學(xué)家診斷乳腺癌的能力，比不過圖像分析軟件;采購專家挑選供應(yīng)商的能力不如直接的計(jì)算規(guī)則;預(yù)測最高法院某一年案件投票結(jié)果時(shí)，美國頂尖法律學(xué)者敗給了一套靠數(shù)據(jù)作判斷的決策規(guī)則。

這樣的例子不勝枚舉。心理學(xué)家保羅·米爾(Paul Meehl)對人類專家和算法進(jìn)行比較研究已有近60年，他的一句話可以總結(jié)這些無處不在的例子。他在職業(yè)生涯終點(diǎn)總結(jié)道：“社會(huì)科學(xué)展現(xiàn)出如此大體量的多樣的量化研究，得出的觀點(diǎn)空前地一致。當(dāng)你縱覽上百項(xiàng)預(yù)測調(diào)查，從足球比賽到肝病診斷無所不包;當(dāng)你已經(jīng)幾乎想不出幾個(gè)能證明人類醫(yī)師具有微弱優(yōu)勢的研究結(jié)果時(shí)，是時(shí)候作出一個(gè)面對現(xiàn)實(shí)的結(jié)論了。”

所謂“面對現(xiàn)實(shí)的結(jié)論”，就是我們應(yīng)當(dāng)把許多瑣碎且間接的決定、預(yù)測、診斷和判斷交給算法。對于這樣做是否會(huì)帶來更好的結(jié)果，答案已經(jīng)無可爭辯。

面對這些證據(jù)，當(dāng)代專家的典型回應(yīng)是“我知道數(shù)據(jù)和分析的重要性，所以我作決策的時(shí)候參考了它們?！甭犐先ズ軐Γ珜?shí)際上錯(cuò)得一塌糊涂。再強(qiáng)調(diào)一次，研究結(jié)果很清晰：當(dāng)專家將自己的判斷用于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的算法或數(shù)學(xué)模型(換句話說，當(dāng)他們再猜一次時(shí))，結(jié)果會(huì)比單用算法決策糟糕得多。社會(huì)學(xué)家克里斯·斯尼德斯(Chris Snijders)說：“你通常會(huì)以為，專家有了數(shù)據(jù)和分析作輔助，這種情況介于算法模型和專家個(gè)人判斷之間，應(yīng)該能取兩者之長。但其實(shí)這樣還是遠(yuǎn)不如單獨(dú)用數(shù)據(jù)模型做出的判斷。”

如果我們將輔助關(guān)系翻轉(zhuǎn)，讓專家輔助數(shù)據(jù)模型，而不是讓數(shù)據(jù)模型服務(wù)于專家決策，情況就會(huì)大為改觀。如果我們把專家的主觀看法量化、輸入數(shù)據(jù)模型，判斷質(zhì)量通常會(huì)有所提升。因此，病理學(xué)家估計(jì)，癌癥發(fā)展階段的信息可以被輸入圖像分析軟件，法律學(xué)者對于最高法院會(huì)如何判決下個(gè)案子的預(yù)測將會(huì)提升模型的預(yù)測能力。如伊恩·艾瑞斯(Ian Ayres)在他的著作《超級咀嚼者》(Supercrunchers)中所言：“不是讓數(shù)據(jù)服務(wù)于專家的選擇，而是讓專家服務(wù)于數(shù)據(jù)機(jī)器?！?/span>

毫無疑問，對多數(shù)組織來說這將是一項(xiàng)艱難的轉(zhuǎn)變。如今大多做決策的人都認(rèn)為自己非常善于決策，至少肯定比冷冰冰、一根筋的算法做得好。他們還認(rèn)為，將大部分決策權(quán)轉(zhuǎn)交給機(jī)器，將削弱自己的權(quán)威和價(jià)值。第一條看法很明顯是錯(cuò)誤的，第二條錯(cuò)誤的程度大幅度降低。

那么，如果進(jìn)行改變，專家和算法之間的大反轉(zhuǎn)真的會(huì)實(shí)現(xiàn)嗎?我們的機(jī)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)能從中獲益嗎?這需要透明、時(shí)間以及我們需要承擔(dān)后果。透明能夠讓人們看清“專家”的判斷有多差;時(shí)間讓這一新鮮事物傳播、沉淀;承擔(dān)后果讓我們極度小心，避免決策失誤，度過痛苦但又必不可少的轉(zhuǎn)變期。

商業(yè)世界中的競爭，尤其是與用數(shù)據(jù)武裝自己的對手的競爭，會(huì)讓較差的管理者品嘗決策失當(dāng)?shù)目喙?。我不知道這一天會(huì)在什么時(shí)候到來，但我非常確定，由數(shù)據(jù)主導(dǎo)的企業(yè)，將從依舊仰賴人類專家的企業(yè)手中贏得市場份額、顧客和利潤。

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