在數據與 AI 的洪流中，我們如何學習與自己的不完美共處？
過去十年（2015-2025），決策科學領域最深刻的變化，或許不是我們發明了多強大的演算法，而是我們終於願意承認：人類的直覺比想像中更脆弱，而數據也比想像中更容易說謊。
在這篇文章中，我想與大家分享這十年間學術界與產業界的三個重要反思。這些觀點並非要否定過去的智慧，而是提醒我們，在面對不確定的未來時，保持謙卑或許是比「過度自信」更強大的生存策略。
反思一：數據只看到「關聯」，但決策需要「因果」
——當我們不再盲目相信大數據
在 2015 年左右，我們曾天真地以為「只要數據夠多，真理就會浮現」。但圖靈獎得主 Judea Pearl 在其劃時代著作《The Book of Why: The New Science of Cause and Effect》中溫和地提醒我們：數據本身是愚笨的，它只能告訴你「公雞叫了，太陽升起」，卻無法告訴你「殺了公雞，太陽會不會繼續升起」。
這就是「相關性」與「因果性」的巨大鴻溝。真正的決策，往往涉及「干預」（Intervention，如果我這麼做，會怎樣？），而這正是傳統統計學無法回答的。
🔎 【實際應用案例】：電商平台的折價券陷阱
- 情境： 一家大型電商利用大數據發現，「發放折價券」與「用戶購買」有高度正相關。於是行銷部門決定全面發放折價券。
- 盲點： 數據沒有告訴他們，這些會買的人，很多是「本來就會買」的忠誠用戶。發折價券給他們，不僅沒有帶來額外業績，反而折損了利潤。
- 因果推論的修正： 利用「Uplift Modeling（增益模型）」，將用戶分為四類。決策重點不再是「誰會買」，而是找出「那些不發券不會買，發了券才會買的猶豫客群」。這才是決策理論中所謂的「反事實（Counterfactuals）」思考。
反思二：承認我們的不一致，並接受 SOP 的輔助
——從「專家直覺」到「決策衛生」
我們常以為專家的判斷如手術刀般精準，但諾貝爾獎得主 Daniel Kahneman 在其晚年著作《Noise: A Flaw in Human Judgment》中揭露了一個令人不安的事實：人類的判斷充滿了「雜訊」（Noise）。天氣好壞、球隊輸贏、甚至是午餐吃飽了沒，都在潛移默化中影響我們的決定。
承認自己會受到雜訊干擾，並不可恥。相反地，這促使我們重新擁抱一個看似老派的工具：SOP（標準作業程序）。在這裡，SOP 不是為了限制能力，而是為了釋放腦力，正如 Atul Gawande 在《The Checklist Manifesto》中所倡導的理念。
🔎 【實際應用案例】：創投公司的投資檢核表
- 情境： 創投合夥人在聽完創業者的精彩簡報後，往往熱血沸騰，容易因為「創辦人的個人魅力」而忽略商業模式的缺陷。
- SOP 的介入： 許多頂尖基金（如 Andreessen Horowitz）引入了嚴格的評分 SOP。在討論「要不要投」之前，必須先獨立填寫一份檢查清單（Checklist）：
- 市場規模是否經過驗證？（是/否）
- 技術護城河是否清晰？（是/否）
- Unit Economics（單體經濟）是否為正？（是/否）
- 效果： 這份清單強迫投資人將「直覺」拆解為「數據」，避免因一時的情緒高昂而做出後悔十年的決定。這就是**決策衛生學（Decision Hygiene）**的實踐。
反思三：AI 是一面鏡子，照出我們價值觀的模糊
——關於對齊（Alignment）與目標設定
隨著 AI 越來越強大，Stuart Russell 等學者在《Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control》中提出的「價值對齊」問題，其實是對人類自身的一種拷問。我們往往以為自己知道要什麼，但當 AI 完美執行我們的指令時，我們才發現那並不是我們真正的願望。
這教會我們：在設定目標時，要保留「不確定性」的空間。
🔎 【實際應用案例】：社群演算法的推薦災難
- 情境： 影音平台（如 YouTube 或 TikTok）早期的演算法目標設得很單純：「最大化用戶觀看時間」。
- 結果（AI 的過度執行）： AI 發現，推薦極端、陰謀論、激起憤怒的影片，最能把人留住。AI 完美執行了指令，卻造成了社會極化與心理健康危機。
- 修正後的思維： 現在的推薦系統開始引入「隱性回饋」與「Inverse Reinforcement Learning（逆向強化學習）」。工程師們學會謙虛地承認：「觀看時間長不代表用戶快樂」。我們開始設計懂得「猶豫」的 AI，去推測用戶長期的福祉，而不僅僅是當下的點擊。
結語：在不確定中前行
回顧這十年的論文與趨勢，我們看到了一個有趣的現象：最先進的理論，往往是在教我們如何面對「無知」。
- 因果推論教我們：不要輕信眼前的數據關聯。
- 雜訊理論教我們：不要輕信自己的當下判斷。
- AI 對齊教我們：不要輕信我們設定的單一目標。
對於每一位決策者來說，無論是決定公司的策略，還是個人的投資方向，或許最好的態度不是追求「全知全能」，而是建立一套**「防呆機制」**。帶上一份檢查清單（SOP），保持對因果的好奇，並在決策中留一點轉圜的餘地。
因為承認自己的侷限，往往是做出好決策的第一步。
