數與人系列:看見灰犀牛

更新於 2021/07/22閱讀時間約 4 分鐘
所謂的「灰犀牛」(The Gray Rhino) 是  2009 年世界經濟論壇全球青年領袖米歇爾沃克(Michele Wucker)提出來的一個概念 ,目標是與黑天鵝或白天鵝事件相區別,特指「可預期性高,發生機率大,發生後衝擊力強」的事件。米歇爾特別強調「黑天鵝」事件雖然衝擊性大,但機率小、不可預測,而「灰犀牛」事件則是很有可能發生、而且可預期性高的事件。沃克因此強調,比起黑天鵝事件,一個經理人更應該重視灰犀牛事件,早做準備。畢竟,如果整天為「黑天鵝事件」而擔憂,社會將惶惶不安,無法順利運作。
這論點聽來頭頭是道,但問題是「可預期」與「不可預期」的差別,要如何認定?
以台灣的「新冠疫情」為例,「 3 加11」檢疫方式與其後續發生的事件如「萬華群聚」事件到底有沒有關聯?「3 加11」到底應該要算是「黑天鵝」還是「灰犀牛」事件?(相關新聞:飛行員群組加上社區案例陡升,台灣抗疫「典範」陷入質疑。)
換句話說,要區別這「防疫破口」是「黑天鵝」或「灰犀牛」事件的關鍵應當是這件事對防疫指揮官陳時中到底是「可預期」還是「不可預期」的?
類似的問題也可應用在台灣近年來發生的重大事件,比如說,「洪仲丘中暑致死事件」的發生,這對於因案下台的上將沈威志到底是「可預期」還是「不可預期」的?
神時中和沈威志
從這個脈絡分析的話,該不該讓「陳時中」下台和該不該讓「沈威志」下台,其實是類似的問題,而且民間總會有各式各樣的意見,但最後決策應該都還是由「領導人」拍板定案。按照「黑天鵝」和「灰犀牛」的區分邏輯,如果一個事件屬「黑天鵝」,那麼換人做也其實沒有多大意義,但如果一個事件屬「灰犀牛」,那麼就是「經理人」的問題:如果一個問題,大多數「經理人」都覺得應該是可以預測而且早做準備的問題,那麼「看不見灰犀牛」的經理人應該就屬於「無能」或「失職」的經理人,應該要下台,換個人來處理問題,才能避免更多的灰犀牛衝過來。
所以,對關心疫情的人民,應該要問的是,台灣的國產疫苗到底能不能擋得住今年(2021年) 秋冬的疫情?
當然,這又牽涉到「預測」的問題。所以,雖然可能會被指揮官認為問這問題是居心叵測,但為了自身利益的民眾可能還是要請問一下陳時中指揮官,目前預測今年秋冬的新冠疫情到底會如何?國產疫苗預計可以減少多少死亡人數?或多少確診人數?
要回答這樣的問題其實牽涉很多假設,但如果不考慮這些假設性問題,我們就很難強迫「push」國產疫苗和食藥署的相關人員思索如何評估和預測「國產疫苗」的保護力。比如說,國產疫苗現在都是用「武漢株」培養疫苗,但是今年秋冬在台灣地區可能會流行的病毒還會是「武漢株」嗎?相信如果相關人員開始思索這樣的問題,應該就會提升對「國產疫苗」的思維層次,有助於將「黑天鵝事件」轉化成「灰犀牛事件」來思考。
我們也可由此脈絡,看到「黑天鵝事件」和「灰犀牛事件」的關聯並非絕對的,而是相對的。借用「平面國」(Flatland)的比喻,一個處在較高向度的經理人往往可以看到較低向度的員工所犯的錯誤。
(下面影片是 Flatland 的英文簡單介紹。)
如果我們將其轉換成「組織」結構常見的層次(hierachy)概念,就是我們會希望「組織的高層」能夠看見的危險應該要比「低層」既廣又深,這樣才不負其享有的權力。在「權力結構」下層,必須聽從其指揮的民眾也才能各自安居樂業。
自然,我們也可以看到如果在一個「金字塔」型的權力結構中,「最高領導人」就是決定經濟體是否能夠永續經營的最關鍵人物,而「人民」則是最被動接受行政命令的一群人。
這種思維自然是「封建」的,所以我們也可以順帶在此討論「儒家封建式的運作」。基本上,這種運作是以「家」為「經濟體」的基本單位,而這個「家」的「最高領導人」就是「士大夫」。在作為「經濟生活共同體」的「家」中,雖有「家規」但與「國法」是有所區隔的,在家中,成員們要彼此幫助,互相扶持,對外時,因此難免會出現「子為父隱,父為子隱」的狀況。
那麼,誰和誰是「一家人」呢?
如果,我們比較一下,「馬英九」和 「蔡英文」總統的「決策風格」,我們就可以看出兩者認知的「家人」並不相同。
以個案來對比的話,我們可以發現馬英九總統多半選擇讓「官員」下台或面對司法審判,蔡英文總統卻總是選擇讓「官員」留任或輕輕帶過。
這或許會讓人民感覺「馬政府」比較「清廉」或「負責」,但也會形成一個局勢 ——很多人會覺得替「蔡政府」做事比較「有保障」。
這個問題其實也牽涉到哪些事件會被視為「黑天鵝」,哪些事件會被視為「灰犀牛」,攸關人民的權利至深至遠,值得大家深思。
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在現代的政府運作中,「選舉」往往成為「民主」的「代名詞」,彷彿在「一人一票」的選舉中,政治人物自然就會尊重民意,不致做出損害大多數民眾利益的行為。不過,民選政府施政到施政是不是採「眾生平等」的心態,還是有特別照顧某些「超級選民」或 「特種分眾」呢?這就需要人民細細許分辨了!
常態分布(又稱高斯分布)可說是大多統計人最熟悉的統計分布,但正如人們往往會在自認為最熟悉的領域犯錯而不自覺,這個統計人最倚賴的常態分布其實也是最容易造成誤解的統計概念之一。不過,要打破常態分布所帶來的迷思,還是得像畢卡索所建議的,先像一個專家學習專業知識,再像一個藝術家想辦法破解之。
在商業社會中,商品的價格可以從成交的交易中取得,但是禮物的價值應該如何估算呢?為什麼「民意」會對政府施政失去「參考價值」呢?也許,該檢討的,其實是人民。
統計,和法律一樣,在國家治理上有其功能,但不是魔法,更非戰場上取勝的必然保證。但是,這並不是說,統計應該被阻擋在法律會偵查之外。只要善加利用,還是有助於釐清案情。以三一九槍擊案為例 ,統計人的假設和決斷思維其實就可以幫上一點忙,指出相關偵查單位的盲點。
如果將「改變點分析」的權利交給賢能者,可以即時發揮效果,早早對危機提出警告。這自然可以運用在疫情的監控上,達成「超前預警」的觀念。但觀察衛福部的記者會,不但沒有這種「超前預警」的觀念,反而是用「校正回歸」的方式來處理疫情,著實令人納悶為何如此。
統計既然是關於猜測的科學,那麼如何隨著時間發展,根據新事件或新資訊的發生來形成新的假說(或新的估計),自然就會成為數字人想要解決的問題。在網路資訊尚未發達之前,這可能要牽涉到重新收集一批新的資料再處理分析,可是在網路時代,資訊經常源源不斷,數據界分析這類資訊的重點就轉變成如何處理這些一直產生的新資訊
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