云大新商界荐读丨如何聪明的做决策？

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★人们因为受到视野狭窄、认知偏差、情景控制等多种因素的影响，即使最聪明的人，也会做出糟糕的决策，并对此浑然不知。正因受到种种惯性思维的限制，人们会掉入各种决策陷阱中。本文谈到做决策时，对专家的盲目依赖。

随着技术的发展，越来越多的人可以通过使用计算机或利用群体智慧来做决策。但需要警惕的是，群体不能解决所有问题。如果你的水管需要修理，找一名水管工比找一个学生、一个志愿者和一个物理学家一起来解决要好得多。

预测节假日销售额是零售商的一项重要任务。过低的预测会导致货架闲置和利润损失，而过于乐观的预测则会导致库存堆积，从而给保持利润率带来压力。因此，零售商有很大的动力做出准确的销量估计。为此，大多数商家都会依赖专家——组织中收集信息、研究趋势并做出预测的那些人。

作为一家依赖专家的零售商，消费电子巨头百思买（Best Buy）的内部专家承受的预测压力尤其大。因此，你可以想象，当畅销书《群体的智慧》作者詹姆斯·索罗维基信步走进百思买的总部，传达了一条令人震惊的信息——一群相对不够了解情况的人比公司最优秀的预言家预测得更好。

这话引起了时任百思买礼品卡业务主管的杰夫·塞弗茨（Jeff Severts）的共鸣。塞弗茨想知道这个想法是否真的适用于公司环境，所以他给了公司几百名员工一些基本的背景信息，并让他们预测2005年2月的礼品卡销售情况，结果近200名受试者的平均准确率达到了99.5%。他团队的官方预测与预期相差5%。

同年晚些时候，塞弗茨让员工预测从感恩节到年底的销售情况。有超过300名员工参与了这次活动，2006年初，尘埃落定后他透露，内部专家8月的官方预测准确率为93%，而业余群体的预测只有0.1%的误差。

尽管远非完美无瑕，但预测市场在大多数时候都比专家更准确，并为管理层提供了无法通过其他方式获得的信息。

专家不可被替代的3个领域

随着互联网利用群体智慧和计算能力的增长，专家在预测中体现价值的能力正在稳步下降。我称这种现象为“专家限制”（expert squeeze）。

“专家限制”指的是人们受困于陈旧的思维习惯，无法使用新方法来分析他们所面临的问题。要想知道何时超越专家的视野，需要一个全新的视角，而这并不是自然产生的。

可以肯定的是，专家们的未来并不都是暗淡的。我们仍然渴望专家——那些拥有特殊技能或专门知识的个人，并相信许多形式的知识是技术性的和专门化的。

专家在一些关键领域仍具有优势。挑战在于知道何时以及如何发挥他们的优势。正如我们将看到的，计算机和群体智慧在医学、商业和体育等许多领域仍然是未充分利用的决策指南。

这就是说，专家至少在三个领域仍然至关重要。

首先，专家们必须创建能够替代他们的系统。塞弗茨帮助设计了比百思买内部预测表现更好的预测市场。当然，专家们必须站在这些系统的顶端，根据需要改进市场或公式。

其次，我们需要专家制定策略。我指的是广义的策略，不仅包括日常战术，还包括通过识别相互联系来解决问题的能力，以及创新的创造性过程，即以新的方式组合想法。如何最好地挑战竞争对手的决策，执行哪些规则，或者如何重组现有结构模块以创造新的产品或体验，这些都是专家的工作。

最后，我们需要人与人之间的交流。许多决策涉及心理学和统计学。领导者必须了解他人，做出正确的决策，并鼓励他人接受自己的决策。

群体智慧更适合解决复杂的问题

百思买的例子，揭示了一个普遍的决策错误：依靠专家而不是群体智慧。要理解为什么群体通常是明智的，我们需要深入观察群体智慧是如何发挥作用的。

当然，有的时候群体也是非常不明智的。但在继续了解之前，先思考一个问题。为什么一群非专家比公司内部的专家预测得更好呢？

▲斯科特·佩奇

斯科特·佩奇（Scott Page）是一位社会科学家，研究由群体解决的问题，他为理解群体决策提供了一种非常有用的方法。他称之为“多样性预测定理”（diversity prediction theorem），该定理的内容是：

群体误差＝平均个体误差 - 预测多样性

该定理使用平方误差法作为度量准确性的方法，确保了正负误差不会相互抵消。平均个体误差反映了个体猜测的准确性。预测多样性反映了猜测的分散性，或者猜测的差异性。

我通过让学生猜测罐子里的软糖数量来说明多样性预测定理，例如：

有一年，学生们的平均猜测是1151颗软糖，而实际数字是1116颗，误差约为3%。平均每个人相差了约700颗软糖（而且猜测并没有呈钟形分布）。但多样性足够高，足以抵消大多数个体误差，只留下一个小的群体误差。

多样性预测定理告诉我们，多样化的群体总是能比群体中的普通个体做出更准确的预测。不是有时，而是总是。这表明我们应该保持谦虚，但大多数人并不认为自己处于平均水平，当然也不认为自己低于平均水平。然而，在现实中，肯定有一半的人低于平均水平，所以，如果你有可能成为他们中的一员，那么你应该找出原因。

同样重要的是，群体准确性等于个体能力与群体多样性之和。你可以通过增强个体的能力或增加多样性来减少群体误差。个体的能力和多样性都很重要。这对于衡量市场的健康程度或组建一个成功的团队是有意义的。

有了多样性预测定理，当群体预测良好时，我们就能安心。要想让群体预测表现良好，必须满足3个条件：多样性、汇总和激励。每个条件都要进入方程。多样性减少了群体误差。汇总确保了市场考虑每个人的信息。激励机制鼓励人们只有在他们认为自己有预测能力的时候才去参与，这有助于减少个体误差。

显然，群体不能解决所有问题。如果你的水管需要修理，找一名水管工比找一个英语文学专业的学生、一个和平队志愿者和一个天体物理学家一起来解决要好得多。但是，当问题很复杂且可指定的规则无法解决时，群体通常比专家更有价值。

可以相信直觉，但要经过训练

一项调查显示，《财富》1000强公司的高管中，近一半的人说他们依靠直觉做决策。这里只有一个问题：直觉并不总是靠得住。人们的决策错误往往在于不恰当地依赖直觉。

直觉在决策中起着明确而积极的作用。我们的目标是认清直觉什么时候对你有用，什么时候会把你引入歧途。

想想丹尼尔·卡尼曼在2002年诺贝尔经济学奖的获奖感言中描述的两种思考系统：

系统1是经验系统，它“快速、自动、不费脑力、具有联想能力且难以控制或修改”；

系统2是分析系统，它“较慢、连续、需要耗费脑力和刻意控制”。

在卡尼曼的模型中，系统1使用感知和直觉来产生对物体或问题的印象。这些印象是无意识产生的，个体可能无法解释它们。系统2就包含在所有的判断中，不管个体是不是有意识地做出决策。直觉是一种反映印象的判断。

通过在某一特定领域进行实质性的、有目的的练习，专家们可以训练并填充他们的经验系统。因此，国际象棋大师可以非常迅速地判断棋盘上的位置，而运动员知道在特定的比赛情况下该做什么。

专家们有效地将他们所处理的系统的显著特征变成他们意识的一部分，将注意力用在更高层次的分析性思维中。这就解释了专家的一些普遍特征，包括：

● 专家能够在他们的专业领域中感知模式。

● 专家解决问题的速度比新手快得多。

● 专家比新手看待问题更深入。

● 专家能够高质量地解决问题。

因此，直觉在稳定的环境中能更好地发挥作用，在这种环境中，条件基本保持不变，例如棋盘和棋子，因此反馈是清晰的，因果关系是线性的。

当你要处理的是一个变化的系统，尤其是有相变的系统时，直觉是不起作用的。再次强调一点。我建议人们通过刻意练习（deliberate practice）来训练他们的经验系统，从而成为专家。

刻意练习有一个非常具体的含义：它包括设计用来提高表现的活动、可重复的任务，并且包含高品质的反馈，但不太有趣。大多数人，甚至是所谓的专家，都远远无法满足刻意练习的条件，因此也无法培养拥有可靠的直觉必备的能力。

利用群体智慧也要有所节制

虽然我赞扬了计算机和群体的优点，但我还是要在一个错误中提出警告：过于依赖基于公式的方法或群体智慧。虽然计算机和群体可以是非常有用的，但还没有到你可以盲目信任的地步。

马尔科姆·格拉德威尔（Malcolm Gladwell）所说的“不匹配问题”就是过分依赖数字的一个例子。当专家们使用表面上客观的方法来预测未来的表现时，你马上就会意识到问题的存在。在许多情况下，专家所依赖的指标几乎没有或根本没有预测价值。

不匹配问题的一个有代表性的例子就是美国职业体育联盟的做法。

许多联盟会在选秀前召集有潜力的业余选手，在球探的细心观察下，让他们进行一系列旨在评估技能的测试，包括举重、跑步、敏捷性训练等身体活动和心理测试。然后，组织者根据每位选手的表现对其进行排名。在某些情况下，一个相对好的或坏的表现明显会影响一个球员的选秀位置，从而影响他未来的预期收入。

但在对成绩的详细回顾中，商业学教授弗兰克·库兹曼斯和亚瑟·亚当斯发现，综合排名与随后的表现之间没有一致性的关系。曲棍球和篮球联合会的结果是相似的。

虽然量化和标准化了，但结果只是度量了错误的东西。

格拉德威尔认为，不匹配问题远远不止存在于运动领域。他引用了教育界、司法行业和执法人员的例子。比如学历并不能很好地预测学生的表现，以较低的平权法案标准被法学院录取的人，毕业后的表现和同学们一样好，身材魁梧的警官可能不适合从事过多涉及人际关系的工作......

对群体智慧的盲目信任也是愚蠢的。这是因为，当违反了群体智慧3个条件（多样性、汇总和激励）中的一个或多个时，群体误差就会增加。毫不奇怪，多样性是最可能无法满足的条件，因为我们天生具有社会性和模仿性。

如何避免专家限制，做出正确的决策

用最合适的方法解决你所面临的问题

各种各样的决策问题需要各种各样的解决方案。所以要认真考虑你正在做什么样的决策，什么样的方法对你最有帮助。我们知道的是，专家在很多情况下都做得不好，建议你尝试用其他方法来补充专家的观点。

寻找多样性

菲利普·泰洛克的研究表明，尽管专家的预测总体上很差，但有些预测会比其他预测好。预测能力高超不取决于专家是谁或者他们相信什么，而是他们怎么想。通过以赛亚·伯林（Isaiah Berlin）书中的诗句，泰洛克将专家分为刺猬和狐狸。刺猬只知道一件大事，并试图通过它来解释一切。狐狸往往对很多事情都只知道一点点，对于复杂的问题也不会只给出一种解释。

泰洛克发现，相较刺猬，狐狸是更好的预言者。狐狸通过将“多样的信息来源”拼接在一起来做决策，它们相信多样性的重要性。当然，刺猬偶尔也是正确的，而且经常是引人注目的，但总体来说，它们的预测能力不如狐狸。对于许多重要的决策，多样性在个体和群体层面都非常关键。