只要有判斷，就會有雜訊。
好書分享：雜訊
作者：Daniel Kaheneman, Olivier Sibony, Cass R. Sunstein
翻譯：廖月娟、周宜芳天下文化出版
2022年末就用這本書做個結尾吧，2021年底購入到現在，終於是認真的看完了。小小心得先分享，如果我們已知會有雜訊的發生，怎麼樣有知覺或是有方法的利用一些工具，減少過多的雜訊影響我們的判斷。然後考慮合理減少雜訊所需要的成本選擇一個相對好的方式。
所以針對一些預測與判斷，或許可以試著找出一些衡量的基準，不需要考慮過多的加乘，先透過一些數字自動化的計算，晚一點才把個人主觀的判斷加入，應該都能夠有效的減少雜訊的干擾。
凡是判斷就會有雜訊，雜訊長怎樣呢?
- 不同面試官對同一個應徵者會有不同的評價。
- 同一個員工的考核會因為打考績主管的不同而有差異。
- 被告是否獲准保釋，關鍵在於法官，有的法官比較寬容，有的則比較嚴格。
- 同一個專家看同一個案件，在不同情況下會有不同的看法。
#只要是判斷就會有雜訊
書中用了六個部分來解釋，判斷，如何提昇來拆解：
第一部：尋找雜訊
犯罪的量刑會因為不同法官而有所不同，甚至是包含裁判的時間，心情甚至是戶外氣溫。但每一個案件又是獨立的，究竟甚麼樣才會是一個相對公平的裁決?
資產管理公司的人員，依據相同的資料，對於標的物的估值有著很大的落差。甚至是保險理賠的人員，對於理賠標準與金額的計算，相比之下可能帶給公司或是投資人額外的損失。
即便不是這些重複性發生的決策，面對單一事件的決策，所面臨的雜訊與挑戰更多。或許就如同書中所講的：造就你今天的各經驗與你現在的決定沒有甚麼關係。
第二部：你的頭腦也是一把尺
水準雜訊：單一個法官是屬於嚴厲或寬容，這一類因為人格特質，而與案件或被告無關的就屬於水準雜訊。
型態雜訊：同一個法官並非所有案件都嚴厲或是寬容，因為案件或被告，有時候比較嚴厲，有時比較寬容，那就屬於型態雜訊。
整個系統雜訊的平方就等於水準雜訊平方加上型態雜訊的平方。
場合雜訊：整個判斷取決於心情，剛剛發生的事情，甚至是天氣，人並非永遠不會變得，因此每一次的判斷因外在因素產生的就屬於場合雜訊。
群體會擴大還是縮減雜訊呢?
在多數的情況之下，會因為少數先發言的人或是集中在少數判斷之下，特別是公眾議題的討論與決定都是透過群體的討論，因為某些因素而讓公共議題被導向特定的方向。這也是書裡討論希望能夠讓世界更趨於公平的理想方向。
第三部：預測性判斷中的雜訊
越簡單的模型，就越穩健。因為資訊科技與電腦運算的發達，只要有特定可遵循規則的事情，電腦通常都能夠比人做出更好的判斷與決策。但機器學習還是有其所侷限的，就如同書裡所舉到的斷腿例子。
要判斷一個人晚上是否會去看電影，如果你已經知道他腿斷了(爾且剛好也沒有產生去醫院的行為)，那麼你有很大的機會會比電腦還容易預測這個人不會去看電影。
#我的直覺
大概很多有經驗的高階經理人很常依賴所謂的直覺，本能的感覺來做判斷。但是這大概跟先前分享過的書籍:真確的TED演講裡所提的，通常人類的判斷恐怕比起黑猩猩的常態分佈好不了多少。就如同預測股價：漲，跌，平。我們非常容易過度的高估自己的判斷能力。
第四部：雜訊的產生
還有甚麼會導致雜訊的產生呢?
系統一的思考，我們被訓練得很依賴直覺的快思，然後以此做出判斷。再搭配上取多心理的因素，包含了：結論謬誤，追求連續性，習慣的因果配對。即使有量表，也因為對量表的分數未必有經過一致性的結構化設計(你的4分跟我的4分滿意程度可能就有很大的不同)。有非常多的因素都會使判斷產生偏誤或雜訊。書中大概也花了一半的篇幅好好地透過大量的案例來解釋以及說明，世界的雜訊有非常多。那怎麼辦呢?
第五部：提升判斷力
為了對抗雜訊，這一段大概可以是必讀的一段重點，提供了解方，也提供了解方所運用的場景：鑑識科學，醫療診斷，績效評鑑，人員招募。解方分享一下，案例留著大家有興趣可以看書。
#優越的判斷者
雖然雜訊有很多，但不可否認，還是存在的少數的大神，對於特定領域的判斷與預測總是準得嚇人，雖然智力是作者也無法否認的要素，不過有個關鍵：主動開放的心態。
根據新資訊不斷改變想法，修正信念。爾且這個思考方式，是可以教導與學習的。對反對意見保持開放心態，並知道自己或許是錯的，如果需要勇敢地做出決斷，那也會是在過程的尾聲，而不是開始。
#中介評估法
流程一開始，把決策建構成中介評估。
盡可能確保中介評估採用外部觀點。
分析階段，盡可能讓評估保持彼此獨立。
決策會議上，各項評估分開檢視。
每一項評估都要確保參與者各自做判斷，然後運用：估計-討論-估計法。
要做最後決策時，延遲直覺地運用時間，但不要禁用直覺。
第六部：雜訊的最適水準
演算法在不確定世界裡不太可能完美，但是有偏誤的人類判斷可能更不完美。如果演算法犯的錯比人類專家還少，而我們卻在直覺上更偏好人類，那麼我們應該仔細審視我們的直覺偏好。
減少雜訊策略確實代價不斐，但是在大多數時候，它們的成本只是藉口，而且不構成容忍雜訊所帶來的不公平和代價的充分理由。
在還沒有辦法有很好的演算法之前，規則與準則可以協助減少雜訊，例如透過滿18歲才能喝酒，但有許多超過18歲的人喝酒可能也會有很大的問題，但至少可以減少18歲以下因為喝酒所發生的危害。
如果我們活在一個雜訊很少的世界，公共安全與健康可以被改善，更多的公平性，預防很多可以避免的錯誤，這也是作者們寫下這本書的目的，希望引起大家的一些關注，在允許的狀況之下，留意雜訊的發生，避免做出相對差的決策。
如同快思慢想所提的，我們難免容易流入系統一的思考方式，如何有意識的練習並察覺偏誤或是雜訊的出現，在可以允許的條件之下，利用一些相對較好的方式與系統建議一個判斷的準則，然後讓自己的直覺晚一點出現。特別是在與人有關的議題上，不要落入那個無知的狀態，然後還因此而沾沾自喜，這兩三年世界變化的速度之快，有許多始料未及的事情發生(疫情，戰爭)，然後又瞬間開始打開國際疆界，我們被迫練習要在很快的速度之下，稍微放慢一些判斷的準則，又或是透過一些系統先快速的建立準則，讓自己的直覺晚一點出現，或許會有完全不一樣的見解與看法。不太容易讀但很推的一本書，特別是相當考究的有許多案例作為舉證，下次判斷前，稍微停一下吧!
#阿崴閱讀
#雜訊
#2022/12
