《思考，快与慢》之后，丹尼尔·卡尼曼的《噪音》之旅(2)

卡尼曼分享了一个真实的故事来证实组织是如何纵容噪音来避免分歧的。明尼苏达大学的心理学教授内森·坤塞尔（Nathan Kuncel）帮助一所大学审查其招生决策的过程。这所大学会让第一位招生官阅读申请文件并打分后，将文件移交给下一位招生官。虽然这保证了每份申请都有两位招生官审核，但第一位招生官留下的分数显然会影响到第二位招生官。因此，这位心理学教授建议，最好在移交文件时掩盖住第一位招生官的打分。但学校的回答是：“这就是我们曾经的做法，但这导致了如此多的分歧，于是我们选择了现在的审核系统。”

发现分歧，或者说发现噪音并意识到其存在，虽然令人不快，但是对于解决成本和不公平的问题大有好处。当然，最重要的问题仍是，人类是否可以做些什么，来尽量消除决策过程中的噪音？

对待噪音这个难以预测、容易被忽视的敌人，卡尼曼建议我们吸取医疗中预防性卫生措施的经验，在错误发生之前预防一系列不明确的潜在错误。他将这种方法称之为“决策卫生”。就像是洗手一样，“决策卫生”程序可以帮助我们在决策过程中提高减少噪音的可能性。

卡尼曼提出的决策卫生的“第一原则”是：判断的目标是准确性，而不是个人表达。人们之间的个体差异和判断人格的不同，导致了不同的人对同一问题往往有不同的看法，卡尼曼将之称为“稳定模式噪音”，这是社会中广泛存在的系统性噪音的相当重要的组成部分。卡尼曼认为其不得不指向一个不受欢迎却又不可避免的结论：“判断不是你表达个性的地方。”

对决策卫生第一原则的根本而彻底的应用是，用规则或算法取代判断，“算法评估可以保证消除噪声——事实上，它是唯一可以完全消除噪声的方法。”即使目前算法仍不太可能在重要决策的最后阶段取代人类的判断，但他认为适当地使用算法来减少决策对于专业人士的依赖是大有裨益的，比如，限制法官的自由裁量权或促进医生诊断的同质性。

他也倡导人们通过“抵制不成熟的直觉”的原则来进行“决策卫生”，特别是对于专业人士而言。专业人士往往会根据过去的经验做出非常快速的判断（“系统一”的快思考），这不仅仅是噪音，也是偏见的主要来源。正如他在《思考，快与慢》中描述过的，出于直觉的快思考意味着可以快速得到判断完成的内在信号，这让决策者对他们的判断充满信心。这也正是决策者难以抛弃快速思考的即时奖励，而选择更束缚和更痛苦的规则、算法的关键原因。卡尼曼认为，人们终究要学会延迟满足，“直觉不应该被禁止，但应该被告知、约束和延迟。”他鼓励人们对证据进行平衡和仔细的考虑，进而再利用直观参与到判断中。

基于这一原则，他建议对信息进行排序，让无关紧要可能产生偏见的信息不被专业人士所获得。例如，让检查人员不知道嫌疑人的其他信息（想想看之前的“琳达实验”，你就知道这有多必要）。

“把判断分成几个独立的任务”是另外一项“决策卫生”原则。具体说来，卡尼曼建议人们在具体的决策过程中，将问题再一次分解为几个方面和特征，并对每个方面和特征进行独立评估，直到每一项评估完成前，不要进行全局判断，“通过将判断分解为一系列较小的任务，可以减少过度一致性”。

卡尼曼认为谷歌（Google）的“结构化面试”是我们了解“把判断分成几个独立的任务”这一原则的很好案例。在谷歌的招聘过程中，“应聘者是否合格”这个问题被分解为四个方面评估:“一般认知能力、领导力、企业文化适应性和岗位相关技能知识”，并进一步细化为更小的组成部分。应聘者的长相和爱好等等无关因素，无论是积极还是消极，都不会被列入考核范围。

在按照这一原则行事时，我们也有必要设置多个判断者，并从他们那分别获得独立的判断，然后再考虑汇总这些判断。事实上，卡尼曼认为谷歌的“结构化面试”远远比其他公司成功，是因为谷歌严格执行了一条并非所有公司都遵守的规则:公司确保面试官们在相互沟通之前，已经单独对候选人进行了评分。

“执行决策卫生很可能吃力不讨好。”卡尼曼延续着他一贯的悲观论调。噪音作为看不见的敌人，打败了它也只能获得看不见的胜利。但“决策卫生”仍旧至关重要——身处新冠疫情时代，我们注定能相当理解这一点。正如在人类彻底战胜疫情之前，“戴口罩”永远是我们所能采取的最有效的措施。

《噪音》之外：

算法、数据和行为科学

“当线性的人遭遇指数级增长的技术时，AI终将胜出，这是很清楚的事情。”卡尼曼在最近的一次采访中如是说道。这位悲观的心理学家如今对人工智能抱持着相当高的兴趣和信心。他甚至表示，如果自己重新出生，人工智能、数据分析将取代心理学成为他最想从事的领域。

事实上，如今算法、数据、行为科学早已交织和缠绕在一起：行为科学成为操纵人类行为的科学依据，而数据和算法则提供了可行性和资源支撑。

行为科学是如何成为操纵人心的利器的？《思考，快与慢》被列入美国情报人员的必读书目并不是坊间空谈。行为经济学家将卡尼曼在《思考，快与慢》中指出的“偏见”称为“认知偏差”，这可以被潜在的操纵者利用，通过塑造信念来影响我们的决策轨迹。比如，利用“锚定效应”影响人们对成本或者收益的评估价格，或是暗示大多数人的决策结果以使我们不知不觉中屈从。

过去人们相信这种操纵可以相当积极。深受卡尼曼影响的行为经济学家理查德·塞勒(Richard Thaler)的“轻推理论”（Nudge theory）指出，“轻推”可以用一种可预测的方式改变人们的行为，但不是命令、也不禁止任何选择或者提供显著的经济激励。取而代之的是，轻推改变了人们决策的环境，当人们再次使用系统一，也就是直觉进行决策时，最终的选择将会变得积极和理想。

“轻推”最著名的例子是，奥巴马政府的白宫信息与管制事务办公室主任凯斯·桑斯坦（Cass Sunstein）让计算机将数百万美国企业和政府的员工自动录入到某个退休计划，但保留人们自愿退出的权利。《大空头》的作者迈克尔·刘易斯（Michael Monroe Lewis）曾称赞这种来做公益事业的方式就像是一种“魔法”，“如同月光悄悄爬进窗户一样，在人们沉睡之际偷偷潜入千家万户，改变了他们的生活。”

当大数据、算法和行为科学相遇时，事情有了更巨大的改变。大数据为行为科学提供了庞大的资源库，我们无时无地不在留下的数字痕迹被算法收集汇编成档，暴露了我们的购买行为、财务状况、升学就业、人口统计信息。同时，我们的决策弱点和决策偏好也从中显露无疑，通过了解我们决策容易受到影响的偏见模式，就意味着可以通过行为科学的指导更轻易地影响乃至指导我们的决策。

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