思考,快与慢-第34章
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人们想当然地从对过去的解读中预测未来，总是忽视“未来是不可预知的”这一观点。正如纳西姆·塔勒布在《黑天鹅》一书中指出的那样，我们更愿意构建和相信对过往的连贯叙述，这种叙述使我们很难接受自己的预测能力的限度。我们都知道后见之明这个道理，金融专家也是在仔细研读每份晚报之后才对当天的大事作出令人信服的解释的。今天的后见之明中有价值的部分，其实昨天就可以预见到，我们不能抑制这种强烈的直觉。我们理解过去所产生的错觉会使我们对自己预测未来的能力过于自信。
人们常用的“历史的征程”这一意象暗含秩序和方向之意。征程与漫步或者走路不同，不是随意的。我们认为自己应该能通过关注声势浩大的社会运动、文化科技发展，或者几位伟人的意向及能力来解释过去。重大历史事件是由运气决定的，尽管这一说法显然是正确的，却依旧令人震惊。提到20世纪的历史，包括其中的重大社会运动，就很难不提到希特勒、斯大林。在孕育希特勒这个生命的卵子受精后，这个受精卵将来发育为女性的概率为50％。将两件“大事”综合来看，20世纪就有八分之一的可能性不会出现这两位掌权人，而一旦缺少了这两个人物，整个历史几乎就会被改写。这两个卵子的受精过程有着重大意义，也是对“长期发展是可以预测的”这一观点的巨大讽刺。
然而有效预测的错觉仍然没有受到丝毫影响，做预测生意的人充分利用了这一事实，这里所说的从事预测生意的人，不仅有金融专家，还有商界和政界的权威。电视台、电台和各家报纸都有自己的专家团，他们的工作就是对新近发生的事件进行评论，对未来进行预测，而观者和读者就会感觉自己在接受为自己量身定做的或者至少是极有见地的信息。当然，诸位专家和助推者也发自内心地认为他们提供的就是这样的信息。宾夕法尼亚大学心理学家菲利普·泰特罗克（Philip Tetlock）在一项长达20年的里程碑式的研究中解释了所谓的专家预测现象，这项研究发表在他2005年出版的《专家的政治判断：有多好？我们如何得知？》（Expert Political Judgment：How Good Is It？How Can We Know？）一书中。泰特罗克为此话题的进一步讨论设定了一些术语。
泰特罗克采访了284位以“评论政治和经济走向或提出建议”为职业的人。他让这些人对某些大事在不久的将来的发生概率进行评估，这些事件既涉及他们的专业领域，也涉及他们所知甚少的领域。戈尔巴乔夫在政变中会遭到驱逐吗？美国会参加波斯湾战争吗？哪个国家会成为下一个大型新兴市场？泰特罗克一共搜集了8万份预测。他还问过这些专家是如何得出结论的，若结论是错的，他们会有何种反应，以及他们对不能支持自己立场的论据要如何评估等问题。受试者需要对每件事的3种可能结论的出现概率作出评估：例如在政治自由或经济发展方面，是会维持现状、有所增长还是有所下降。
结果令人震惊。这些专家表现得很糟糕，如果他们简单地将这3种潜在结果出现的概率平均一下的话，可能会做得更好。换句话说，那些花时间以研究某一特别课题为生的人作出的预测还不如扔飞盘的猴子预测得准确，因为猴子能平均对待每种可能。即使在自己最了解的领域中，专家的预测也比非专业人士好不到哪儿去。
那些了解更多的人比了解少的人作出的预测强不了多少。知识最丰富的人反而常常不大可靠，原因是学到更多知识的人对自己的技能产生了一种无限放大的错觉，进而变得不切实际、过于自信。泰特罗克写道：“为了获取知识，我们匆忙而草率地预测出利润回馈缩减的临界点。在这个理论高度专门化的时代，没有理由假设顶级期刊的投稿人，著名的政治科学家、各领域研究专家以及经济学家，比记者或《纽约时报》的细心读者强多少。”泰特罗克发现预言者名气越大，他们的预言就越夸张，他写道“那些受欢迎的专家比他们那些远离聚光灯大肆评论的同事更自信”。
泰特罗克还发现，这些专家不愿承认自己过去错了，非要他们承认错误时，他们就会有一大堆借口，比如我的失误在于时机不好，突发意外之事，或者就说“我错了，但我有正当理由”。专家毕竟也是人，他们被自己的荣耀蒙蔽了，而且还痛恨错误。泰特罗克说，专家犯错误不是因为他们的思考内容，而是因为他们的思考方式。
他引用了赛亚·柏林所写的关于托尔斯泰的文章中的术语，“刺猬与狐狸”。刺猬“知道一件大事”，对这个世界有它们自己的一套理论，它们在一个清晰的框架下说明某些特殊事件，对不按自己的方式看待事情的人往往没有耐心，而且对自己的预测很有信心，它们尤其不愿承认错误。对于刺猬来说，错误的预测常是由于“时机不佳”或“就差一点儿”。它们固执己见，没有罪过，而这一点正是电视制片人喜欢在节目中看到的。两只刺猬对一个问题各执己见，每只都想攻击对方的愚蠢观点，这真是一场好戏。
而狐狸却相反，它们是更复杂的思想者。它们不相信仅凭一件大事就可以推动历史的进程（例如，他们不可能接受罗纳德。里根与苏联强硬对抗，仅凭个人力量结束冷战的观点）。相反，这些狐狸认识到，很多不同因素和作用力的相互作用导致了这一结果，这些因素中也包括纯运气因素，而这一结果往往会导致更大、更不可预知的结果。尽管狐狸的表现仍旧很差劲，但在泰特罗克的研究中，它们的得分却最高。谈及请谁参加电视辩论，可能刺猬被选中的概率会大些。
本章的主要观点并不是说那些企图预测未来的人会犯很多错误，即使不说也是如此。我们应该了解的第一点是，预测错误不可避免，因为这个世界就是不可预知的；我们应该了解的第二点是，我们不应该相信高度主观的自信就是准确性的指示器（低度自信可能更有益处）。
短期内的走向是可以预测的，且人们的行为和成就能从以往的行为和成就中得到较为准确的预测。不过，我们不应该根据士兵在障碍训练场上的行为来推测他们在军官训练和战场上的行为，测试和现实世界中的行为是由特定情况下的很多因素共同决定的。从有8个新兵的小组中调走一个坚定且自信的，其他人的个性特征也会改变。狙击手的子弹会偏移几厘米，军官的行为也会有所改变。我不否认这些测试的正确性，如果一项测试对重要结果的预测的正确性达到0。20或0。30，这项实验就应该得到推广应用。不过，你不应再有更多奢望了。你应该降低对华尔街炒股人的期望，或者干脆就不相信他们，这些玩股票的人就是些希望自己比市场预测未来股价更准确的人。你也不应该对专家们作出的长期预测抱有很高期望，尽管他们关于不远的将来可能会有有价值的见解。目前，还没有划定分开可预测的未来和不可预测的长远未来的界限。
示例：有效性错觉与技能错觉
“他知道这份记录表明这种疾病的变化几乎是不可预知的，他怎么会对这个病例表现得这么自信？听起来像是有效性错觉。”
“她能通过一个富有逻辑连贯性的情景来解释自己所知道的一切，这种连贯性让她感觉很好。”
“是什么让他觉得自己比市场更聪明呢？是技能错觉吗？”
“她就像只刺猬，有一个可以解释所有事情的理论，这让她产生一种错觉，那就是她了解这个世界。”
“问题不在于这些专家是否训练有素，而在于他们的世界是否是可预测的。”
第21章 直觉判断与公式运算，孰优孰劣
保罗·米尔（Paul Meehl）是个性格奇特而又超凡脱俗的人，是20世纪最有才华的心理学家之一。他曾在明尼苏达大学的心理学系、法学系、精神病学系、神经病学系以及哲学系任教，同时写了宗教、政治科学方面的文章，还曾经研究过老鼠。米尔习惯用统计数字说话，经验丰富，曾对临床心理学的空洞言论大加批评，在精神分析方面有过实践。他写过一些论述心理学研究的哲学基础的文章，这些文章很有思想，我在读研究生时几乎能把它们全部背下来。我从来没见过米尔，但自从我读了他的那本《临床与统计的预测：理论分析与事实回顾》（Clinical vs。Statistical Prediction：A Theoretical Analysis and a Review of the Evidence）后，他便成了我心目中的一位英雄。
在这本他后来称为“让我烦恼的小书”的薄册子里，米尔回顾了20项研究结果，这些结果分析了以经过训练的专业人士主观印象为基础的“临床预测”，是否比按某种规则将一些分数或等级评定结合在一起作出的“统计”预测更准确。在一项典型的研究中，经过训练的辅导员预测了新生在学年末的成绩。他们与每个学生进行了45分钟的谈话，还参考了他们高中时的成绩、几次能力测试加上一份4页长的学生的个人陈述。数据统计的方法则只采用了其中的一小部分信息，即高中成绩和能力测试。然而，应用数据统计方法得出的结果要比14名辅导员中11个的预测都准确。米尔综合其他多种预测结果得出了相似的结论，这些预测包括违反假释程序、飞行员的成功训练以及刑事累犯情况等。
不出所料，米尔的著作在临床心理学家中引起了震惊和质疑，这一争议引发了一股研究大潮，自该书出版至今50余载，这股大潮还在继续。将临床预测和统计预测进行对比的研究报告大约已有200篇，然而两者的对峙依然没有分出胜负。大约60％的研究指出，运算手法更准确。其余的比较研究认为两者准确性相近，但似乎数据统计方法更胜一筹，因为它比人工判断的成本低。至今还没有令人信服的例外情况记录在案。
预测结果的范围已经延伸到了医学的可变因素，比如癌症病人的寿命、住院时间、心脏病的诊断以及婴儿对猝死综合征的敏感性；经济措施，比如新企业的成功前景、银行对信用危机的评估、员工对未来职业的满意度；政府机构所关心的问题，比如收养人的适合条件评估、少年累犯的可能性以及其他暴力行为发生的可能性；还有一些混合结果评估，比如科学报告的评估、橄榄球比赛的胜负预测以及波尔多酒的价格预测。这些领域都有很强的不确定性和不可预见性。我们将其称为“有效性低的环境”。在这些情况下，专家预测的准确性与简单的运算得到的结果相当，甚至还要低于简单运算的结果。
在该书出版30年后，米尔自信而骄傲地说：“在社会科学中，还没有哪一项研究像这项一样，众多研究虽定性不同，结果却都一致地指向同一个方向，这一点是毫无争议的。”
专家预测比不上简单运算准确
奥利·阿申菲尔特（Orley Ashenfelter）是普林斯顿大学的经济学家，爱喝葡萄酒。对于简单的统计学方法的力量可以胜过世界著名学者的观点，阿申菲尔特曾经作过一个引人注目的论证。他想通过波尔多酒生产年所提供的相关信息来预测该酒的未来价值。这个问题之所以重要，是因为优质葡萄酒要想达到质量的顶峰需要很多年。出自同一个酒窖的酒，因其年份不同，在价格上有很大差异。生产时间相差12个月的酒，其价值会相差10倍或更多。预测未来价格的一项因素是它的本质价值，因为投资者买酒就像买艺术品一样，都希望它能够增值。
人们通常认为葡萄酒酿造期之所以能够决定酒的好坏是受生长期间天气多样性的影响，温暖干燥的夏季会酿就最好的葡萄酒，因此全球变暖貌似会惠及葡萄酒产业。湿润的春天也会使这一产业受益，这样的天气会在不影响质量的情况下增产。阿申菲尔特通过天气的三个特征，夏季生长期的平均温度、丰收期的降水量以及上一个冬季的总降水量，来估测出葡萄酒的特质及特定的年份，再将这些常识性知识转化成数据公式来预测葡萄酒的价格。他的公式给出了未来几年甚至几十年后的准确价格预测。事实上，他的公式所预测的葡萄酒期货价格比新酒的市价更准确。这个新的“米尔模式”向那些为前期价格定位提供建议的专家的估价能力发起了挑战。它还对经济理论发起了挑战，根据这些理论，价格应该能够反映出所有有用信息，包括天气因素。阿申菲尔特的公式非常精确，预测价格与真实价格的相关系数超过了0。9。
为什么专家预测不如简单运算准确？米尔猜测其中一个原因是这些专家试图变得聪明，总想跳出�
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