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一個在選人方面嚴格的招聘官，在面試中的考察一向很細致，可一旦碰到符合自己偏好的應(yīng)聘者，比如形象好、口齒伶俐或是校友，很快就會錄用。

一個醫(yī)生在剛上班時通常會讓大部分患者做更多的檢查，臨近下班時這個比例就降了下來。

對于相同問題的判斷，人們本該保持一致，卻經(jīng)常產(chǎn)生出人意料的變異性。這就是噪聲。

我們生活在充滿噪聲的世界里。哪里有判斷，哪里就有噪聲。如何才能降低噪聲對決策、對組織的影響？

長江商學(xué)院企業(yè)家學(xué)者項目校友，《財經(jīng)》雜志主編、《哈佛商業(yè)評論》中文版創(chuàng)始主編何剛近日對話諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主、“行為經(jīng)濟學(xué)之父”丹尼爾·卡尼曼與決策領(lǐng)域?qū)＜見W利維耶·西博尼，一起來看看他們的答案。

文｜丹尼爾·卡尼曼 奧利維耶·西博尼 何剛

來源 | 巴倫周刊 （略有編輯）

《噪聲》

作 者：[以色列]丹尼爾·卡尼曼 / [法]奧利維耶·西博尼 / [美]卡斯·R.桑斯坦

出版社：湛廬文化 | 浙江教育出版社

出版年：2021年9月

01

什么是噪聲？

丹尼爾·卡尼曼：我們應(yīng)該從定義我們所說的“偏差”和“噪聲”來開始這次對話。

最簡單的方法是從測量的角度來思考，因為我們認為判斷也是一種測量，使用的儀器就是人類的大腦。

假設(shè)早上你踩著浴室磅秤稱體重，但你的經(jīng)驗發(fā)現(xiàn)，你的浴室磅秤告訴你的重量比你實際的重量輕了一磅。所以你知道平均來說，加上一磅才是真實重量。這就是偏差，這是你的浴室秤的平均誤差。

如果你在同一個早晨快速連續(xù)兩次或三次踩上你的體重秤，你會發(fā)現(xiàn)讀數(shù)并不完全一模一樣。這就是噪聲，它會出現(xiàn)在每一次測量中。

偏差是誤差的平均值。在我的整個職業(yè)生涯中，我一直致力于研究心理偏差，也就是導(dǎo)致人們測量結(jié)果過高或者過低的系統(tǒng)性判斷誤差。

有各種各樣的原因會導(dǎo)致人們犯下可以預(yù)測的系統(tǒng)性誤差，比如過度自信、樂觀主義、悲觀主義和錨定效應(yīng)等等，這些就是我研究了50年的東西。

幾年前我注意到，事實上，幾乎沒有人關(guān)注另一種類型的誤差，也就是判斷的變異性，而事實證明，判斷的變異性也很大。

當不同的法官看待同一個被告，或者不同的承保人看待同樣的風險時，他們得出的判斷也大不相同，這就是噪聲，噪聲無處不在。

每個人都知道當被告被宣判時，不同的法官會有不同的判決，而是法官在判斷上的分歧比人們預(yù)期的要多得多。在一些研究中，實際結(jié)果大約是人們預(yù)期的五倍，這是一個很大的數(shù)字。

02

如何降低噪聲的影響？

丹尼爾·卡尼曼：幫助減少噪聲的基本原理是紀律，而紀律可以通過不同的方式來產(chǎn)生。

紀律意味著你在做判斷或決定時要遵守規(guī)則。當你決定是否錄取一個學(xué)生進入大學(xué)時，你要考慮學(xué)生的平均成績，這就是接受了一個紀律規(guī)則，它比人們只是跟隨他們的主觀判斷或者印象要減少一些噪聲。

在許多領(lǐng)域，更復(fù)雜的規(guī)則來自人工智能或算法，規(guī)則為判斷問題和作出決策提供了答案，規(guī)則的一個最大優(yōu)點就是它們沒有噪聲。

如果我向同一個算法提出兩次同樣的問題，我會得到相同的答案。如果我在不同的場合問同一個人同樣的問題，他們可能會給出不同的答案，人類是會受到噪聲影響的，而規(guī)則不受噪聲干擾。

在某些情況下通過用算法代替判斷，在另一些情況下通過對判斷加強紀律性，用更有組織、更加系統(tǒng)的方式作出判斷，我們就可以減少噪聲。

丹尼爾·卡尼曼：噪聲和偏差之間有一個非常重要的區(qū)別：當你用尺測量一條線，或者用秤測量你的體重時，你在對多次測量結(jié)果進行平均之后，測量結(jié)果比單次測量結(jié)果的噪聲要小。

舉個例子，如果我在測量儀器上取了四次平均值，然后我在測量儀器上又取了四次平均值，這兩個平均值之間的差值，將會小于任何兩個測量值之間的平均差值，正如我們所解釋的。

在這里有個非常重要的前提是，測量或者判斷是相互獨立的。

在許多組織中，不同的人來為組織做出判斷或決策，比如有許多承保人在評估公司的風險，每一個人都代表著組織。在這種情況下，你絕對不希望有噪聲，因為組織希望用一個聲音來說話。

顯然，匯總判斷是減少噪聲的好方法。

在現(xiàn)在的實踐中，我們匯總判斷的大多數(shù)場合都是在開會討論的時候，但是召開會議的方式有好有壞，好的方法能夠減少噪聲，壞的方法則不會減少噪聲。

主持能夠減少噪聲會議的更好方法是讓每個人提前做出判斷，將這些判斷匯總起來，然后再開始討論，讓人們重新做出判斷，這樣得出的平均值將比最初的噪聲要小。

會議的通常運作方式是：第一個發(fā)言的人會有很大的影響力，說話最大聲的人會有很大的影響力，說話最自信的人會有很大的影響力。

這意味著你無法獲得團隊所有成員的意見，因為有些團隊成員不會用他們自己的聲音說話，他們會受到別人的影響。

你提到的群體極化現(xiàn)象是另一個讓事情變得更糟的問題。當群體擁有一個特定立場，如果人們最終能夠達成一致，他們往往會傾向于同意一個更加極端的版本。

例如，在西方，我們有陪審團在某些情況下設(shè)定損害賠償或判決。我們發(fā)現(xiàn)，如果所有陪審團成員預(yù)期評估損害賠償額大約為平均10000美元，當他們進行討論時，他們將會評估15000美元的損害賠償。

這個群體的答案往往比最初的平均值更極端，這就是極化現(xiàn)象，它增加了噪聲。它通常不會比個體更能夠減少噪聲，而是會增加噪聲，甚至比經(jīng)過討論后人們的平均意見增加更多，比你按照正確方式開會情況下要多得多。

奧利維耶·西博尼：頭腦風暴的問題實際上不是判斷力的問題，因為它是一種試圖創(chuàng)造多樣性的意見和分歧的努力。

這個問題與我們正在討論的噪聲問題稍有不同，但我想它們有一些共同點，事實上，也有一些關(guān)于讓頭腦風暴有效方法的研究，主要提出了以下幾點建議：

首先，要讓人們獨立地形成自己的觀點，盡可能獨立產(chǎn)生自己的想法，因為人們獨立思考的時候會比一起思考的時候更有效率，盡管這是違反直覺的，但實際上已經(jīng)得到了充分的證明；

第二，讓參會者聚集在一起，討論建立在彼此獨立思考之上的想法，這是頭腦風暴的常見部分；

第三，擁有一個良好的過程來選擇你想要的想法，在你真正產(chǎn)生許多想法之前，不要這樣做。

丹尼爾·卡尼曼：我想補充一點。

組織中排名最低的人應(yīng)該首先發(fā)言的觀點，適用于那些旨在做出判斷的會議。這是一個普遍性的規(guī)律，它會讓群體判斷更加接近于獨立判斷，因為最不重要的人發(fā)言不太可能影響下一個人的判斷。

如果從最重要的人開始發(fā)言，你就得不到太多具有多樣性的意見，這實際上會讓判斷的噪聲更大。

當群體的判斷缺乏多樣性時，不同的群體可能根據(jù)首先發(fā)言者的意見而得出不同的結(jié)論，這是一種群體制造噪聲的方式。

奧利維耶·西博尼：這取決于你如何進行辯論。

如果辯論是由組織中權(quán)威人士發(fā)起的，而且人們互相影響，你就會增加噪聲，因為群體會在權(quán)威人士最初表達的觀點上變得更加極端和兩極化。

這就是你在社交網(wǎng)絡(luò)上看到的事情，當人們呆在一個關(guān)系緊密、思維方式與他們相似的群體中時，他們的觀點就會變得更加極端，他們變得更加兩極化，因為他們在團體內(nèi)部相互加強。

而在一場運作良好的辯論中，你所看到的是人們帶著不同的觀點來到辯論現(xiàn)場，交換意見，希望能得出一些更為微妙的觀點。

在社交媒體上，這種辯論要少得多，而在真實的、相互尊重的人之間的對話中，這種辯論更為頻繁。

這就是在陪審團中應(yīng)該發(fā)生什么的理想狀態(tài)。我們從本書描述的實驗中可以知道，在一場運行良好的辯論中，我們可以利用這場辯論來減少噪聲，而不是放大噪聲，雖然這種事并不總是會發(fā)生。

丹尼爾·卡尼曼：首先，我想?yún)^(qū)分社交媒體上存在的各種對話和我們所說的噪聲。

我們真正談及噪聲的時候是當不同的人代表組織說話時，我們希望他們用一個聲音說話，他們能夠彼此同意。當多個人參與決策或者做出判斷時，你希望他們對同一個問題有獨立的判斷。

例如，當你在測量噪聲的時候，我們稱之為“噪聲審查”，你會針對各種各樣的評判提出同樣的問題，然后告訴他們，“不要相互交談，直到你對問題有了自己的答案”。

這也是我們希望的開會方式，判斷必須是獨立的。我們并不是說人們應(yīng)該彼此依賴或獨立，我們所說的依賴性和獨立性是在針對特定問題進行判斷之上。

03

噪聲的三種不同類型

奧利維耶·西博尼：用舉例來說明最簡單。我們在書中使用的例子是法院里的法官。

假設(shè)有兩個法官，A法官和 B法官，A法官通常比B法官更嚴厲，B法官是那種當你被分配給他時，你的律師會說，‘哦，我們很幸運我們碰上了B法官’的法官，而A法官是那種你的律師會說，‘哦，我的上帝。真倒霉”的法官。

平均來說，A法官更嚴厲，他作出判決的平均嚴重程度高于B法官，這就是我們所說的水平噪聲。

第二種噪聲是情境噪聲。

我們之前也簡要提到過，A法官和B法官都不是恒定不變的，他們跟自己也不一致，他們對環(huán)境很敏感。比如，A法官下午會比上午更嚴厲，或者B法官心情不好時會更嚴厲，因為他最喜歡的足球隊輸了比賽。這就是我們所說的情境噪聲。

每個法官在不同的時候都不完全相同。事實上，他們對那些本不重要的情境特點很敏感。

還有第三種噪聲——模式噪聲，這是最大、最不容易直觀理解的，但卻最重要的一種噪聲。

當A法官和B法官審視同一個案件時，他們實際上看到的不是同一件事情。他們透過自己的視角來看每一個案件，他們對每個案例都有自己的看法。

即使A法官平均比B法官更嚴厲，但也許在某個特定案件中，他會比B法官判決更輕一些，因為他在這個案件中看到的不同于B法官在這個案件中所看到的。

每個人都有自己的歷史、偏見和偏好，而這些偏好和偏好之間的差異將會在他們的判斷模式上產(chǎn)生差異，這就是我們所說的模式噪聲。

基本上來說，水平噪聲是人們平均的不同，情境噪聲是指人們在不同的情境下自己跟自己的不同，而模式噪聲是指人們在偏好，或者他們對于什么重要什么不重要排名上的不同。

這三者加在一起產(chǎn)生了很多變異性，我們統(tǒng)一稱之為噪聲或系統(tǒng)噪聲。

04

投資如何避免噪聲的影響？

奧利維耶·西博尼：以這三種噪聲為例。

例如，如果你總是認為某項投資是好的，或者你總是非常厭惡某類風險，認為某項投資永遠是壞的，這就是“水平噪聲”，隨著時間的推移，你會學(xué)會調(diào)整自己。

情境噪聲則是這樣一個事實：

有時候你心情好，一切看起來都像是一個好機會，有時候你心情不好，一切看起來都像是一個愚蠢的想法。

限制這種影響的一個好方法就是放慢腳步，在兩三個不同的時間點來觀察同一個投資機會。如果你仍然認為你在上周看到的投資機會是一個好的投資，那么它就更有機會成為一筆好的投資，反之亦然。

第三種是最難控制的噪聲，這就是模式噪聲，因為你的判斷力——讓你接受或者對一項投資敏感的特殊吸引力——正是帶來問題的東西。我們的建議是，不妨試著思考一下，除了你之外，其他人對你所看到投資目標的平均判斷會是怎樣。

先把個人投資者放在一邊，假設(shè)你是一家專業(yè)投資公司的專業(yè)投資者。你會期望所有這些專業(yè)投資者遵循相同的方法，使用相同的工具，相同的指標，相同的原則，相同的數(shù)據(jù)，對每個案例都會得出相當接近的判斷。

根據(jù)我們所做的調(diào)查，我們知道事實并非如此。但作為投資者，我們可以嘗試減少這種變異性。

其中一種方法是問問自己：“我知道我對這家公司的看法，那么我的同事會怎么看這家公司？”

丹尼爾·卡尼曼：毫無疑問，當個人做出個人決定時，他們制造的大部分噪聲來自于他們認為自己擁有、但事實上卻并不擁有的信息。

如果人們在判斷中引入紀律，就會減少噪聲，改善結(jié)果。我們不提供投資建議，但如果你問任何行為經(jīng)濟學(xué)家，通常的建議都是遵守規(guī)則，不要試圖做太多具體決定，因為你不會做得很好。

05

組織如何規(guī)避噪聲成本？

丹尼爾·卡尼曼：我們傾向于通過我們所說的“噪聲審查”來評估噪聲的大小。

噪聲審查就是你向多個專業(yè)人士做出同樣類型的判斷，例如，評估投資或者評估風險，或者對不同案件做出判斷。

為了測量偏差，你通常需要知道正確的答案，而只是為了測量噪聲，你不需要正確答案，這是一個非常有用的特性。

噪聲審查僅僅能夠測量判斷的變異性，測量噪聲的成本則是一個單獨的問題，對此我們沒有太多的經(jīng)驗，但是如果真的測量的話，你可能會發(fā)現(xiàn)代價高昂。

奧利維耶·西博尼：噪聲的代價幾乎肯定比你想象的要大，因為噪聲比你想象的要多得多。

噪聲的代價往往被低估，在一個組織中，噪聲總是被低估的原因是，組織在隱藏問題方面做得很好，因為這有點令人尷尬，所以他們對問題視而不見。當你發(fā)現(xiàn)你所信任的人做出的判斷實際上是完全不同的，這有點惱人，當你意識到這一點時，你會顯得有點傻。

為了避免這種尷尬，組織會進化出各種各樣的防御手段，讓他們避免痛苦地意識到自己正在被噪聲困擾。

例如，他們會按照我們所描述的那種方式開會，也就是說，最高層的人首先發(fā)言，然后每個人都傾向于同意最高層的意見，因此我們從來沒有真正暴露我們之間的分歧。

因為我們用這種方式來隱藏噪聲，我們幾乎總是低估它的廣泛性，而且我們幾乎總是低估它的代價。當你問它的成本有多高時，我們顯然無法給你一個數(shù)字，但我們可以告訴你，通過運行一個噪聲審查，你可能會發(fā)現(xiàn)它代價高昂。

丹尼爾·卡尼曼：這是一個非常普遍的問題。很明顯，任何增加情緒在判斷和決策中的作用的事情都可能降低理性在判斷和決策中的作用，并導(dǎo)致糟糕的決策。我們能夠看到，在某些領(lǐng)域情緒的作用在不斷放大，這可能不是一件好事。

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