《遠見420期2021六月號》最近，全球新冠疫情似有捲土重來的跡象，尤其是曾有防疫典範美譽的台灣，竟也深受疫情重擊、社區感染加溫。難免讓許多專家憂心：各國政府是否低估疫情的強度？現在該怎麼調整，才能提高決策準度？----其實，每個人每天都有無數個判斷得決定，而偏偏同一個事件，不一樣的人恐怕會有南轅北轍的結局。----例如，同一樁搶劫殺人罪，不同法官給出的量刑往往大相逕庭。另外，企業員工的績效評估、大學入學面試、保險公司核保、醫生看病診斷，只要換人處理往往就有天差地遠的最終判決。----這些都是所謂的「雜訊」。曾著有《快思慢想》一書，剖析人性偏誤的行為經濟學之父、諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾康納曼Daniel Kahneman認為雜訊和偏誤都是人性常見的缺陷，而且雜訊對我們生活的負面影響不小於偏誤，卻較難發現，值得深入探討。----因此，他引領兩位長期投入行為科學研究的學者，攜手研究。包括曾在麥肯錫擔任資深管理顧問的奧利維席波尼Oliver Sibony貢獻他在企業界長期觀察到的人性偏誤與雜訊；以及曾在歐巴馬時代擔任白宮資訊與管制事務辦公室主任、針對法官判案公平性議題有長期研究的美國著名法律學者凱斯桑斯汀Cass R.Sunstein。----他們三人並於今年將共同研究的成果出版成書《Noise雜訊：人類判斷的缺陷》，甫出版便獲致好評，更立下全球心理學研究的里程碑。----【雜訊錯在系統，偏誤卻在人】雜訊是什麼？和許多人所熟知的人性偏誤Bias又有哪些不同？----根據康納曼等學者解讀，兩者間的差異在於：偏誤是一個人對事件常有的各種偏見，犯錯是在個人；而雜訊卻是錯在系統，系統沒有調控機制，導致一群專家會針對同一件事做出截然不同的判斷。----例如，前述的法官判案就是一例。同類型的殺人罪，有的法官一看到罪犯長期失業，潛意識就認定他是〝社會敗類〞，量刑比同樣殺人的上班族更重；有的法官卻會同情長得像他女兒的犯人。若要說背後問題出在〝恐龍法官〞，不如說是〝恐龍系統〞，因為司法機關欠缺機制來檢視每個法官的量刑差異。----【書呆子在陰天容易被錄取】另外，同一個人在不同時間點下的判斷，也可能出現自相矛盾的〝雜訊〞。----像是大學入學面試，據研究，即便是同一個教授，若是在陰天舉行，教授會傾向注意面試學生的成績；若在晴天舉行，教授會傾向注意面試學生成績以外的特質，像是個性活潑等，最後歸納出「陰天時，書呆子較容易錄取」的結論，這雖令人難以信服，卻是經常出現的狀況。----因為人類常有陰天心情較嚴肅、晴天時心情較開朗的偏差，只要天氣不同，做出的判斷就儼然像兩個不同的人。----從上述例子看來，就知道雜訊會帶來許多不公平和混亂，應該防範。為何以前沒有人特別關注？歸結書中理由，可分為以下兩點：----【迷思一〉個別差異並不大？】首先，許多人都以為就算一群專家中間有些差異，應該沒有想像中嚴重。可惜真相並非如此。根據三位作者實際針對一家保險公司進行的研究，他們隨機挑選一些核保人員和理賠人員，預期他們對同個案件估計的金額會有多大差異？該家保險公司的主管大多回答是約10%的差異。結果他們研究顯示，不同員工估出的理賠金額差異高達55%，遠比主管想的高。---當該公司主管得知真相，也坦承如果核保金額差異如此大，這些核保雜訊預計會讓公司每年多負擔高達幾億美元的成本！確實需要改善。---【迷思二〉誤差可以抵消？】另外，許多人誤以為不同的誤差最終會〝抵消〞，不會有事。---實際上不然，如果一家公司的業績預估出現雜訊，有一個月太高，有一個月太低，平均起來並不叫做好，而是每個月都錯得離譜。---而倘若有一家公司裡，某個部門聘人刻意排斥女性員工；另一部門卻傾向雇用女性，加起來可能整體女性員工數量的比例合理，卻沒解決問題。因為各部門有沒有屏除性別偏見、聘用到最適合的人選，才是需要檢視的關鍵，而不是整體員工的女性比例。那麼，到底該如何減少雜訊？許多人的想像可能是：如果每個人針對問題下判斷時知道答案，可以回頭檢查每個人偏差的地方，一一消除不就得了。---問題是在現實世界裡能馬上得知完美答案的時候不多。像是這次全球武漢肺炎疫情，沒人知道接下來該怎麼做？徵才面試時，光看簡單履歷評判一個陌生人也不容易。---【決策需要審查委員把關】幸好，這三位學者在書中強調，消除雜訊不需要知道完美答案，只要能讓系統裡的每個人勉強維持中立的態度去下判斷即可。過程中需要一個審查員，揪出每個人習慣有的偏見，然後把大家一起拉到比較客觀的方向。另外，針對未來做預估時，康納曼等作者認為不會過度堅持己見、用開放心態學習的人或團隊，雜訊會比較少。因為他們較能看出自己的盲點，勇於修正，最後較能做出相對周全的決策。這樣的人也較能擔當優秀的領導者。席波尼指出雜訊的負面衝擊不可小看。可惜的是仍沒有太多人正視它。很希望台灣讀者能受到本書啟發，感受到研究雜訊的重要，看來這個才剛被發掘出的人性判斷缺陷，亟需各界菁英關注。