從《快思慢想》談掌握思考就是掌握人生

《快思慢想》(Thinking, Fast and Slow)作者─康納曼(Daniel Kahneman)是一位心理學家，其研究卻在2002年獲頒諾貝爾經濟學獎。凸顯了一個關鍵的事實─人類在決策過程中並非理性的，即便在看似理性的經濟行為中，決策大多數還是容易受到心理因素等情緒所影響，導致不理性的經濟行為。本書的價值不僅止於行為經濟學，而更在於揭示你我普遍生活中看似理性的決策，其實背後大多受到不理性的因素所控制，而了解其中的機制與結果，將有助於未來在做決策時能夠盡量避免產生不理性的偏差。

我們的決策天生受到兩種系統的影響，即系統一與系統二。系統一又稱為「自動化的系統」：是自動化的運作，決策速度快、不費腦力，不受自主控制。例如：簡單的計算、直覺、熟悉感。系統二又稱為「花力氣的系統」：是動用到注意力去做費力的心智活動，決策速度較慢、較費腦力。例如：複雜的計算、選擇、判斷對錯。

系統一與系統二並沒有好壞之分，系統一能夠讓我們在短時間內做出決策，減少耗能。雖然帶來便利，卻也凸顯出迅速判斷之下所忽略的其他事實。例如：當我們喜歡一個人的時候，會傾向於喜歡他的全部的「月暈效應」、喜歡出現頻率高的字詞或圖片的「單純暴露」、用不同方式呈現相同的訊息卻引發不同情緒的「框架效應」、過去的判決如何未來的判決也應該如何的「錨點」、在困難的問題中找到合適、較簡單的程序，但其方法卻提供不完美答案的「捷徑」等。有趣的是，當專家的直覺也是由系統一所決定時，專家的決策是否也在迅速的決策中犧牲掉了理性呢？又如何訓練直覺成為具有可靠的價值呢？

直覺與理性似乎在本質上(系統一與系統二)是不相同的，專家的直覺之所以可信的原因在於，以過往的經驗作為預測未來的基礎。(事實上並無法從過去如此推導出未來應該如此，因為這個假設的前提是，其他的所有因素皆不變，並且事件具有連續性。)但是專家需要多少經驗才能夠自稱自己是個專家呢？幾年的工作資歷並不是重點，重點在於過去是否有機會練習發展出「專業直覺」，使專業直覺具有專業的品質，將過往系統二的情境判斷訓練為直覺的辨識。若缺少機會練習專業直覺，其直覺甚至比無知還可怕。因為無知至少還會有所警覺，而不具專業直覺的專家卻會被自信所蒙蔽而忽略了背後的危機。

現實的問題常常是很複雜的，經由系統一與系統二的交互作用，將問題逐漸由複雜簡化到自己可以處理的階段，是讓處理問題快狠準的必要過程。但是在簡化的過程中，必須清楚知道問題的核心為何。只有當問題產草除根時，才可能真的回答與解決問題。而如何理性的看見問題的核心呢？靠的是問題背後的統計意義。

利用統計的計算取代印象，是本書提出抵抗錯覺的好方法。例如：「小數原則」中，我們容易將事件與事件之間做合理化的因果聯結，而忽略統計上大樣本比小樣本精確，且小樣本比大樣本容易得出極端的結果。「迴歸到平均值」中，讓我們了解事情的改變會趨向一個平均，而不需要因果的解釋。好是一時的，壞也是一時的，都將趨於平均。

統計式的思考，將有助於釐清問題的核心，能夠過濾掉情緒性所帶來的影響，而只專注於數字所描繪出來的世界(雖然解讀統計的意義依然受到情緒的影響)。尤其是關於「人」的學科，例如心理學，其研究的方法就是以統計學為主。但是，統計作為一個工具的前提是─「量化」，這就牽扯出人類的心理與量化的關係是否有可能的問題。當心理學是一種統計的科學時，是否就偏向了將統計結果作為一個錨點了呢？是否間接的表示人的心裡是有參考點的呢(判斷心理疾病與否的依據)？而當統計背後的數據不夠大時，(又要多大才稱得上客觀呢？)其結果是否只反映了特定樣本的結果呢？統計的特性像牛頓的力學在微觀世界是失效的一樣，其判斷的是一種相對的客觀(絕對的客觀並不存在)。更大的問題是，統計判斷之前的那個做為統計判斷的數字與現象是否真實，以及當我們相信統計科學的同時，是否表示我們的自我意志便消失了呢？

回到本書所要探討的決策不理性問題，我想決策的可貴不僅止於正確與否，事實上很多重大決策都是需要時間或成為歷史之後才能夠被評斷為好或不好。決策的可貴在於─行動，讓行動成為我之所以為我的理由。

2016/8/22