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過度神話的「可測量性」：從管理學到哲學的視角
閱讀時間約 8 分鐘
你知道彼得・杜拉克（Peter Drucker）的名言，但你讀過他的書嗎？
測量與 OKR
測量管理學的歷史
現代管理學之父彼得・杜拉克開啟了「測量」之路。1999 年，Intel 前總裁 AndyGrove 發明的管理方法，幾乎也是用同樣概念作成，顯然 AndyGrove 也是「測量派」的信奉者。
這個非常著名的目標管理系統方法，成為了後世顯學，叫做 OKR（Objectives and Key Results），一定很多人聽過諸如「Google, Facebook, LinkedIn 都在使用」的廣告詞，彷彿他是企業管理的萬靈丹，不導入就是不會管理。
OKR 跟傳統 KPI 的差異與優勢，我不打算在這裡多談，如果你對 OKR 不熟悉，它的精髓之一，就是可測量的（measurable）特性。
管理學之父根本沒說過的名言
你很可能聽過這個名言：
What gets measured gets managed.
或是另一個版本：
If you can’t measure it, you can’t improve it.
這兩句話雖然是不同的概念，但都把「測量」與「管理」做了極強的連結。
多數管理者也都是這樣理解的，並且也把「測量」奉為圭臬，彷彿只要測量、只要把數字量化，就可以解決一切，在現在企業動不動就把「data driven」掛在嘴上的風氣，似乎沒人會質疑這件事情。
在探討「測量」究竟能不能解決管理問題之前，或許我們應該先從另一個角度切入，那就是彼得・杜拉克從沒說過這兩句名言，而其中第二個版本可能出自熱力學之父威廉・湯姆森。
彼得・杜拉克的確認為企業效率能透過量化改善，但根據 Drucker Institute（彼得・杜拉克創立的機構，現在致力於發揚他的想法），他是一個更人本主義派的人。
他認為在員工（employee）之前，我們都是一個人（human being），只要是人，一定有很大一部分是無法用指標衡量的，比如熱情、上進心等等。過度使用量化標準，或者只用量化標準，是一種短視、危險的作法。
註：關於如何解釋彼得・杜拉克原本的想法，以及考究的資料，網路上有不少，但以英文為主，如果你有興趣，不妨讀一下：
- 《I Wish Drucker Never Said It》
- 《“What gets measured gets managed” — It’s wrong and Drucker never said it》
那麼，是什麼促成了許多經理人與管理者的誤解？
為什麼「凡事依靠測量」不合理
彼得・杜拉克真正說過的是：「這些讓知識工作者有效率的因素，是無法被量化的；你也無法僅靠幾個簡單的數字，就衡量一個知識工作者的努力方向是否正確，或是做得有多好。」
作為人類，知識工作者是我們跟機械差異化的一種代表；而從更一般的角度來看，有兩件事實告訴我們「無法凡事都依靠測量」：
- 並非所有重要的事情都能夠被量化、也並非所有被量化的事情都是重要的。
- 比起那些很輕易能夠被量化的事情，要量化我們真正在意的事情難上太多。
就像 AI 模型一樣，當你給了一個量化指標，演算法總是能輕易地找出一個方法達成目標，但卻完全違反常識，我們常常將這樣的 AI 模型當做茶餘飯後的笑話，卻忽略了人類自己在管理上也犯了一樣基本的錯誤。
那麼，為什麼這樣的名言卻能廣為流傳、發揚光大呢？
名言是如何被誤傳的：管理者需要信仰
人都喜歡可以掌控的事情，最好有一套固定的方程式去依循，而且方法越簡單越好。
這就是這句名言能被流傳的原因，因為人們有需求，如果有一個簡單的方法去做到成功，這樣的名言與方程式就容易成為信仰。
「能被測量就能被管理」或許是真的，但我們必須問的兩個基本問題是：你測量的指標有意義嗎？那些有意義的事情能被測量嗎？
很可能你測量與管理的目標根本就毫無意義，也很可能這反而對原本的目的會造成負面影響，這些我們都知道，但還是無法遏止想要測量、量化的的念頭。
因為量化讓我們安心、讓我們感到了解現況、並且對這個世界有掌握感。
我們無法停止測量，但找到適當的量化指標是非常困難的工作，因此多數高階管理者只能把責任丟給下面的人，告訴他們測量賺多少錢、省多少錢，畢竟這樣簡單又方便。
因為這個名言的出現，不認真花工夫在管理的經理人，以及想抄捷徑的高階管理者，就能夠簡單地做出決定，雖然這個方法可能很差、也都違反彼得・杜拉克的想法，但最重要的是，這個方法至少能讓表面上看起來很有系統地在管理一個組織。
畢竟很多時候，讓大家相信你有在管理，比起真正應該管理的事情，更為重要，不是嗎？
如何避免「測量的副作用」？
測量與量化並非絕對之惡，但要有意識的使用它，我們必須清楚地知道它的缺陷（什麼不能測量）與風險（定了量化標準的副作用可能有哪些）。
多項指標、或有意地增加長期指標
指標越多、越不容易被單一因素影響，或是人為操作。
有些指標雖然也可以量化，但並不直接貢獻營收或短期影響，這些也非常重要，有時候可以起到平衡的作用，以軟體工程來說，像是文件完整度、測試涵蓋程度等等。
「衡量什麼」比起「什麼好衡量」更重要
指標終究是指標，只要量化，就能夠被人為操作。管理者對測量的指標必須非常謹慎，任意使用量化指標去衡量表現，其所導致的副作用跟反應，將會遠大於所帶來的好處。
中文諺語有所謂「上有政策，下有對策」的說法。比如只要高層頒佈了獎勵條件，下面一定能做出對應的數字績效，並且找到漏洞、用最輕鬆的方式最大化績效指標，但這結果卻不一定是高層的原意。
所以比起管理數字，我更喜歡憑感覺做事，畢竟沒有一個方法能適用於所有情境，如果硬要訂出一套規則，就會出現例外。
用「感覺」聽起來很不專業，但人的「感覺」有時候只是難以表述成文字，並非毫無理由，當你覺得「怪怪的」時候，很可能真的就是哪裡有問題，這時候就要去看目前的指標有什麼缺陷。
這也是為什麼部分管理階層不喜歡把規則說死，因為這樣才可以保留詮釋（補救）的空間。很多人會說：不把規則說死，那不就是自由心證的人治嗎？
事實是，就算把規則定得再明白，我們仍然是活在人的組織中、必須面對人的政治問題，否則為什麼規則完善的大企業總是免不了激烈的政治鬥爭、免不了規則以外的「某人說了算」？
哲學的角度：可測量 → 可被影響 → 可被操作
如果有一個神，祂的行為是可以被反覆觀測的，那麼神在使用自身力量干涉這個世界的時候，一定也有某種方法從這個世界去干涉神所在的世界、也一定有方法得知神的能力從何而來，到那個時候，神就不再是神。
這也就是為什麼人類文明所談論的神鬼，都只存在於口耳相傳，無法以科學方式重現觀察，因為一旦能反覆觀察、經過長久的干涉與操作實驗，神的能力就被破解了。
這個概念應用在各個領域都一樣，這就是為什麼我們不應該太仰賴量化指標，因為任何可以重複觀測到的指標，都是可以被干涉、被操作的。
比如數位廣告指標，從觀看數演變到以點擊數為指標、最後甚至以購買金額為指標，但事實告訴我們，任何量化的指標，包含購買金額都能操作，你找不到任何一個指標能存在一個「不會扭曲原意」的作法。
過度量化，使我們變得機械化
人類有很多難以量化的獨特性，像是獨創性（ingenuity）、輔導教練（coaching）、創新（innovation）、創意（creativity），還有彼得・杜拉克最愛的一項：想像力（imagination）。
這些「重要的事情」正是目前人類還未被機器取代的原因，如果我們的工作表現都用機械化的數字去量化、評分，那我們其實是將自己視為機器，提早自願被奴役。
譬如評斷一個司機的指標只根據運送貨物時間、評斷櫃檯服務只根據接待多少客人，如果每個人都像是產線上的機器一樣一成不變、標準單一，那麼這些工作其實也沒那麼需要人類來執行，而執行這些工作的人類，心智也會逐漸「機械化」。
量化不能解決所有問題，但如果只是想給個交代，它還蠻好用的。
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提到 AI 產業，許多人總是覺得好像遙不可及，卻又隨處可見。「大數據就像青少年談性：每個人都認為別人在作，所以每個人都聲稱自已在作。」AI 也是如此，每個時代的潮詞（buzz word）都有類似的情況。因此這個專題想平實地描述我在 AI （更精確說，是數據科學）產業的一些經驗。
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