噪聲：《思考快與慢》作者全新力作

《噪聲》閱讀筆記 噪聲是人們對同一問題進行判斷時，出現的一種隨機且有害的判斷偏差。 ◆ 核心定義 ·噪聲是判斷中不受歡迎的隨機變異——它使本應相同的判斷出現差異，而這種差異與案例之間的真實差異無關。 ·偏差是系統性的方向錯誤，噪聲是隨機性的波動。偏差可以預測，噪聲難以預測。兩者共同構成判斷錯誤，但噪聲常被忽視。 ·噪聲的三個特徵： ①它無處不在，卻難以察覺； ②它沒有固定方向，卻會持續損害判斷質量； ③它不會自動相互抵消，而會不斷累積。 ◆ 系統噪聲 ·系統噪聲由水平噪聲和模式噪聲構成。 ·水平噪聲，是不同人之間穩定的判斷差異。有人一貫嚴厲，有人一貫寬鬆，這是水平噪聲。 ·模式噪聲，是同一判斷者在面對不同案例時產生的判斷波動。 ·模式噪聲分爲穩定模式噪聲和偶然模式噪聲。穩定模式噪聲與判斷者的個人經歷、價值觀相關；偶然模式噪聲則來自情境因素。在系統噪聲中，穩定模式噪聲是最大的來源。 ·我們所接收到的外界評價，常是視角的切片，而非全部的真相。 ·大多數組織傾向於追求共識與和諧，這常常掩蓋了判斷中實際存在的分歧。分歧一旦被壓制，噪聲並不會消失，只是被掩蓋了，變得難以察覺。 ◆ 情境噪聲 ·情緒和疲勞會損害判斷的客觀性。好心情促進合作，卻可能削弱批判性思維，使人更容易產生偏差；壞心情則使人趨於苛刻。此外，情緒並非都源自判斷過程，有些早在判斷之前就已形成。 ·情境噪聲的來源：情緒、疲勞、天氣、時間壓力、環境干擾、信息呈現的順序。這些因素與案例本身無關，卻影響判斷結果。 ·減少情境噪聲的方法：確保判斷時身心狀態穩定、避免在極端情緒下做重要判斷、在疲勞時暫停判斷。 ◆ 羣體如何助長噪聲 ·當羣體傾向於某種產品、觀點或行爲時，往往並非因其內在價值，而是源於一種連鎖效應——人們觀察他人的選擇，並因此忽視自己所知的信息，最終使羣體在整體上偏離理性判斷。 ·羣體極化：討論會讓羣體成員的觀點變得更加極端，而不是趨向中間。這是因爲人們傾向於在羣體中展示更強烈的立場。 ·減少羣體噪聲的方法：讓成員在討論前獨立寫下判斷、鼓勵異議、領導者最後發言。 ◆ 無噪聲的規則 ·可靠的預測不一定依賴歷史數據。依賴直覺的主觀判斷易受噪聲干擾；而遵循固定規則的算法預測，則能有效減少噪聲。 ·簡單規則往往比複雜判斷更可靠。因爲簡單規則不受情緒、疲勞、情境的影響，它每次都產生相同的結果。 ·算法不完美，但它的一致性使其在許多場景下優於人的判斷。 ◆ 哪裏有預測，哪裏就有客觀無知 ·那些對世界運轉擁有一套清晰理論的人，往往對自己的判斷過於自信。一套理論若過於清晰完整，就可能將複雜現實過度簡化，因此對其結論應保持警惕。 ·客觀無知：我們對世界的瞭解永遠是不完整的。承認客觀無知，才能避免過度自信。 ·預測的困難不在於缺乏信息，而在於信息太多、因果關係太複雜。任何聲稱能準確預測複雜系統的理論，都值得懷疑。 ·減少過度自信的方法：記錄預測、對照結果、接受不確定性。 ◆ 超級預測的策略 ·羣體智慧的有效性依賴於個體判斷的獨立性。匯總多個獨立判斷，可以顯著提高預測的準確度。 ·評估與自己看法相悖的證據，多傾聽不同視角的聲音，往往比僅關注與自己一致的看法，更有助於校準判斷。 ·超級預測者之所以優秀，在於他們遵循一個思維循環：嘗試，失敗，分析，調整，再次嘗試。他們並不比常人聰明，而是更願意持續修正自己的判斷，把預測當成一項可精進的技能。 ·超級預測者的共同特徵：概率思維、持續更新、承認錯誤、關注細節、保持開放。 -概率思維讓他們不說“會”或“不會”，而說“70%的可能”； -持續更新讓他們根據新證據不斷調整概率，而不是固守初始判斷。 ◆ 績效評估 ·光環效應會破壞評估的獨立性：對最初幾個問題的評價，會延伸至後續問題的判斷，使其產生同向偏差。 ·績效評估中的噪聲來源：評估者的個人偏好、近期事件的影響、評估標準的不清晰、評估維度的混淆。 ·減少績效評估噪聲的方法：使用結構化評估表、明確評估維度、讓多個評估者獨立打分、事後校準。 ◆ 最佳的噪聲水平 ·算法和規則看似僵化不近人情，但它們存在的重要理由，是爲了減少噪聲——讓判斷擺脫隨機的干擾。 ·最佳噪聲水平取決於判斷的性質：在醫療診斷中，噪聲越低越好；在創意評估中，一定程度的差異可能是必要的。 ◆ 人的重要價值觀 ·減少噪聲不能以犧牲人的尊嚴和公平爲代價；在追求判斷一致性的同時，也要尊重個體處境、保留關懷。 ·算法可以輔助人類判斷、減少噪聲，但不能替代人的價值判斷。技術是工具，人本身才是目的。 ◆ 規則還是標準 ·制定標準卻不明確規則，會成爲噪聲的重要來源。 ·標準規定“應該考慮哪些因素”，規則規定“如何考慮這些因素”；有標準而無規則，判斷者仍需自行解釋，噪聲便由此產生。 ·規則比標準更能減少噪聲：標準往往模糊、需要解釋，規則則更明確、可直接執行。 ·減少噪聲的方法：將標準轉化爲規則，將規則轉化爲檢查清單，將檢查清單轉化爲結構化流程。 ◆ 決策衛生 ·減少噪聲最有效的方法，是將複雜判斷拆解爲多個獨立的評估維度，逐一評估後再匯總，以避免某一維度的印象干擾對其他維度的判斷。 ·避免噪聲的原則之一，是隻讓判斷者接觸必要信息。無關信息容易觸發聯想，引發判斷偏差，成爲額外的噪聲來源。 ·決策衛生的六條原則： ①明確判斷目標； ②使用結構化流程； ③獨立判斷； ④匯總判斷； ⑤培訓判斷者； ⑥定期審計。 ·六條原則的要點： -結構化流程：將判斷拆解爲明確步驟，每一步只關注一個維度； -獨立判斷：在匯總之前，讓每個判斷者獨立做出判斷，避免相互影響； -匯總判斷：使用簡單平均或中位數，而非討論協商； -培訓判斷者：讓判斷者瞭解噪聲的存在，學習減少噪聲的方法； -定期審計：定期檢查判斷中的噪聲水平，識別噪聲來源，持續改進。 ·決策衛生的核心：用流程替代直覺，用結構替代隨意，用一致替代波動。

毫無疑問，這是一本必將成爲經典的書。我之所以這樣評價，不是因爲他的作者是丹尼爾.卡尼曼，而是這本書對於科學決策的作用實在是太大了。作爲立志成爲科學投機者的我，每天都要做出很多決策，這本書的價值無法比擬。從這個意義上來說，這本書我讀多少遍都是有可能的。 ①如果你看過作者的《思考.快與慢》，你就理解一個概念叫做偏差，你也理解偏差對我們科學決策造有多大影響。而本書所討論的噪聲，是和偏差不一樣的存在，對決策噪聲的重要性可能比偏差還要嚴重。誤差有兩種，偏差和噪聲。他們的數學關係是：均方誤差=偏差²+噪聲²。 ②作者順便給我們補課，告訴我們主要的三類偏差對科學決策影響巨大。具體是：替代偏差、結論偏差和連續性偏差。解決偏差問題的方法就是認識偏差。 ③噪聲是分種類的。具體來說，分爲水平噪聲、模式噪聲和情景噪聲。三者的數學關係依然是這樣：系統噪聲²=水平噪聲²+模式噪聲²+情景噪聲²。其中模式噪聲的影響最大。如果你要成爲一個科學決策者，就必須能夠正確區分它們。 ④客觀無知是判斷者的邊界。認識到這一點，我們就會在判斷中引入外部視角。這裏邊起決定性作用的是看到統計學的先驗概率。只有這樣才能做到判斷衛生。 ⑤對於預測來說，簡單的機械性預測好過複雜的機械性預測，當然更好過臨場判斷型預測。要向做到機械性預測，就必須強調預測的流程，而不能看着結果。只有這樣，才能讓預測更加衛生。 ⑥量化判斷很容易出現巨大的噪聲。這時候就必須有一個參考的尺度。如果沒有一個尺度，那麼決策就會盲目。 ⑦羣體決策之所以效率低，是因爲沒有掌握科學的辦法。這裏邊最主要的作用就是要儘量避開情境噪聲。其中信息提供的順序起到決定性的作用。 ⑧做決策的過程往往是預測，而做好預測是有套路的。具體來說：1. 設定幾個結構化指標；2. 各指標獨立判斷；3. 根據最終分數使用直覺決策。按照這樣的套路，是可以做出高質量的預測，也就是決策的。 ⑨決策的能力跟很多東西相關，其中專業知識、智力和經驗都非常有價值。 …… 我相信這本書讓我的決策能力提高了一個等級。 好書，推薦給所有的人讀兩遍以上。

噪聲是什麼？ 噪聲是我們在做判斷時不希望存在的變異 判斷不是計算，也無須遵循精確的規則 需要注意的是，不要把本書中的“判斷”一詞與“思考”一詞混淆。判斷是一個相對狹義的概念，指的是以人的大腦爲工具的測量。與其他測量方式一樣，判斷需要爲一個對象賦值，不過這個值未必是數字。 人類判斷的錯誤：偏差和噪聲 當一組判斷中的大部分錯誤都指向同一個方向時，我們就認爲這組判斷出現了偏差，偏差即平均誤差。 消除一系列判斷中的偏差並不能消除所有誤差，消除偏差後仍然殘留的誤差缺少共性。它們是我們在做判斷的過程中不希望存在的分歧，體現了我們將測量工具應用於實際時的不穩定性。這種變異就是噪聲。噪聲是本該相同的判斷中出現的變異。 測量偏差和噪聲 偏差和噪聲都可以用均方誤差來獨立測量，而它們都是誤差的來源。顯然，偏差通常是有害的，減小偏差總是能提高判斷的準確性；而噪聲同樣有害，減少噪聲也同樣總是能提升判斷力。 在缺乏真實值的情況下，一個最常用、最方便（雖然並非總是正確）的假設是：判斷是不偏不倚的，多名法官的平均值就是對真實值的最佳估計。 水平、模式、情境，噪聲的3種類型 水平噪聲是不同個體平均判斷上的變異性，判斷量表的模糊性是水平噪聲的來源之一。 模式噪聲的主要來源是穩定的，如不同法官對同一案件所做出的個體化、特異性的反應。其中一些差異反映了個體（有意識或無意識）遵循的原則或價值觀。 這種因個體差異而產生的穩定的模式噪聲通常是系統噪聲的最大來源。 儘管如此，法官對特定案件的不同態度也不完全是穩定的，也就是說模式噪聲也包含一個可變成分，我們稱之爲情境噪聲。 爲什麼會有噪聲？ 判斷與噪聲的心理機制 1，判斷者的認知缺陷並非預測性判斷中存在誤差的唯一原因，客觀無知往往起着更大的作用。 人們往往會在做出預測性判斷的過程中表現得過度自信，低估了他們的客觀無知和偏差。 我們預測的準確性是有限的，而且這個限度通常很低，儘管如此，我們還是對自己的判斷感到滿意。這種令人滿意的信心來自內部信號，即當事實和判斷匹配成連貫的故事時自發產生的獎勵，然而，我們對判斷的主觀信心未必與其客觀準確度有關。 2，心理偏差顯然是導致系統誤差或統計偏差的來源之一，儘管沒那麼明顯，心理偏差也是噪聲的來源之一。 如果試圖事後解釋爲什麼某個特定的決定是錯誤的，那麼我們可能很容易發現偏差，但不會發現任何噪聲。只有用統計思維來看待世界，我們纔會看到噪聲，但這種統計思維並非與生俱來，因爲我們往往更喜歡因果性的故事。我們的直覺系統缺乏統計思維，這就是噪聲比偏差更少受到關注的原因之一。 怎麼消除噪聲？ 決策衛生的6個原則 原則1：判斷的目的在於準確性，而不在於個性化表達。 原則2：使用統計思維，採用外部視角審視個案。 原則3：對判斷進行結構化，將其分解成幾個獨立的任務。 原則4：抵制不成熟的直覺。 原則5：獲取多位判斷者的獨立判斷，再考慮匯總這些判斷。 原則6：用相對判斷和相對量表會更好。 噪聲是一個什麼存在 噪聲是隱形的敵人，戰勝隱形的敵人也只能取得隱形的勝利，但是，就像保持身體健康需要講衛生一樣，決策衛生至關重要。

本書的概念之大，和之前《極端年代》有過之而無不及。噪聲一詞翻譯的恰到好處，它是一種干擾，也是一種不規則的信號。有判斷的地方就有噪聲，有人際的地方就有煩惱。一部統計學範疇大作，另一部則是心理學大作。 本書內容上有很多的重複之處，可能是作者要讓讀者不斷的理解概念，水平噪聲、模式噪聲、情境噪聲。 原文回顧總結部分摘錄： 水平噪聲是不同個體平均判斷上的變異性，判斷量表的模糊性是水平噪聲的來源之一。水平噪聲是判斷系統中的誤差的重要來源，也是減少噪聲過程中的一個重要干預對象。 系統噪聲還包含另一種成分，這種成分通常佔比更大。無論判決的平均水平如何，不同的法官對於哪種罪行應受更嚴厲的刑罰的看法可能有所不同。法官們的不同判決會導致對不同案件的排序不同。我們稱這種變異爲模式噪聲［統計術語爲“統計交互作用”（statistical interaction）］。 法官對特定案件的不同態度也不完全是穩定的，也就是說模式噪聲也包含一個可變成分，我們稱之爲情境噪聲。 爲什麼要摘錄以上，這是讀這本書的前提，只有瞭解以上概念，閱讀起來會順利一些，不至於喫力跟進（我本人屬於喫力跟進的）。 作者最後還提到了衛生決策6個原則，這裏衛生決策也就是判斷，近期疫情又有所爆發，我所在的城市2022年3月30日新增了四例，據說當地的最大菜市場都被採購一空。這種現象肯定有噪聲，因爲決定是否儲備物資，是一個判斷的過程，有判斷就有噪聲。希望疫情儘早結束，讓我們的生活恢復正常，我想帶着娃去看看這世界的美好，不想她帶着口罩在一個城市裏逛遊，互聯網可能讓我們開闊眼界，但真實的事物衝擊力大於信息效應。 我希望有緣能讀到本書的書友，都能去看看這本書，哪怕是看看回顧總結部分，也會對思考有幫助，思考的過程很重要，思考後的判斷必定存在噪聲，我們如何應對？作者給瞭如下原則： 原則1：判斷的目的在於準確性，而不在於個性化表達。 原則2：使用統計思維，採用外部視角審視個案。 原則3：對判斷進行結構化，將其分解成幾個獨立的任務。 原則4：抵制不成熟的直覺。 原則5：獲取多位判斷者的獨立判斷，再考慮匯總這些判斷。 原則6：用相對判斷和相對量表會更好。 我就結合自己的實踐經歷，去闡述本書給我的效應（認知）。 我們去菜市場買菜時，有很多攤位都有賣土豆的，我們在判斷買哪一家時會有很多的噪聲，也形成了不同的判斷。我決定買這家土豆，而有人說這家土豆不好，性價比不高，有人保持中立，對同一家攤位土豆的判斷，不同人的選擇就是水平噪聲。即同樣的事物，不同的人有不同的判斷。我們找對象時，同一個女孩面對幾個男孩，這幾個男孩的對女孩的感覺就是水平噪聲。 剛剛和同事們在討論今天搶菜的事實，問去爭搶囤積蔬菜是不是一個正確的判斷呢？我想只有明天才能給出答案，明天去購買蔬菜，貨架仍舊空空，說明囤積一天蔬菜的人是正確的，兩天過後，貨架還是空空，囤積一天和沒有囤積的人判斷可能錯誤....重複的驗證是判斷的唯一測量標準。我隨口說了句，今天出去喫飯，飯店是不是菜價都會升高，我的同事說盡量不要出去喫飯，我的隨口違反了上述原則4抵制不成熟的直覺。而囤積菜量，目的是準確性，而不是個體的不同量，若第四天貨架纔有供不應求的菜品，目標囤積三天的人判斷準確。就是上述原則1。 原則1的發展，又引發原則二-六體現。我寫這篇讀感時，噪聲也是不斷的，可能我的理解有誤，也可能表達有誤，這些誤差都是由噪聲引起。在書中，我強烈的感覺到，我們很多的選擇準確率，如同拋硬幣概率差不多，只是好一點而已，沒有我們想象中那麼準確。 前段時間的飛機失事，我對遇難者表示默哀，對其家屬表示同情和難過，我們都要從這個不幸事件中走出來。可近期很多人選擇出行時，都會有意避開飛行，說明在出行中也存在很大的噪聲。我們應該追溯的目標是事故的原因，而不是判斷飛行不安全性提高。信息化的時代，我們無時不刻的都在判斷，而且無時不刻的受到噪聲的影響，造成誤差。 在工作中，我是在房地產成本部，我發現的噪聲是，相同的物品，在相同時期，不同的成本人員定價不一致，通過三個數據水平比較，中位數作爲假設準確值，其他兩個項目同一事物定價相差182%，也就是說一個我們去買菜，一個人願意用1元購得，另一個願意1.82元購得，或者同一雙鞋我用100元購得，他人可能用182元購得。所以我們專業管理中，定價判斷是存在嚴重噪聲的，這個現象我也在自己公衆賬號（派丸媒介）“大成本觀”中有所表達。 我們不可能通過看一本書去消除噪聲，但我們可以通過一本書發現噪聲，所以《噪聲》一書值得去品讀和反覆閱讀，直至我們做事都進行算法，在實踐中不斷的修正算法，噪聲會減少。本書的意義是瞭解，發現噪聲，減少噪聲需要結合自己的實際進行，我也在爲我們成本管理思考定價量化清單，這個過程是漫長的，但我想我是在爲減少噪聲而在努力，因爲我瞭解噪聲的危害，所以要控制風險最小化。我們都在各自崗位上，努力減少噪聲，讓我們的判斷至少要比拋硬幣好很多吧！

純陽書評第549期《噪聲》什麼樣的人是真正的高手？真正的高手是在戰勝別人之後，還能戰勝自己，實現自己原有能力邊界的突破，讓自己達到新高度。顯然諾獎得主卡尼曼就是這樣的一位高手。在《思考，快與慢》中，卡尼曼構建了一個直覺與理性的雙系統思考框架，指出正是人的直覺啓發式所帶來的認知偏差，影響了人們的判斷質量，導致了決策誤差。從而有力地解釋了爲什麼人永遠不是“經濟人”也永遠不會成爲“理性人”。顯然卡尼曼是高手。 而這本書將證明卡尼曼是真正的高手，他和他的小夥伴沒有把決策判斷問題簡單推進到偏差這裏，把責任草草歸結到偏差，然後完成自己體系的收尾。恰恰相反，他在已取得成績的基礎上再接再厲，進一步鑽研判斷與決策問題，敏銳地發現偏差只是影響因素之一，噪聲是另一個帶來顯著影響的問題。本書就是對噪聲這種影響因素的剖析、闡述與應對。亮點至少有二。 第一、實現了對原有判斷決策誤差認知的突破 原有判斷決策誤差認知只見偏差，不講噪聲。在卡尼曼等人的努力下，人們逐漸接受了直覺偏差會帶來決策誤差，這是一種進步，但這種進步也僅止步於此，往往把所有決策誤差都歸結爲偏差。而本書延續了這種進步的勢頭，把進步從偏差大大地推進到了噪聲，指出噪聲是一個同樣重要的影響因素。之所以之前人們沒有發現噪聲，只是人們在直覺上不具備發現噪聲的能力，而噪聲只有在統計中才會現出原形。這就像細菌和病毒，廣泛存在於自然界，僅僅是人們肉眼看不到而已。 在作者們的框架內，噪聲被做了精細化處理，細分爲水平噪聲、模式噪聲和情景噪聲，前者來自於不同個體的區別，模式噪聲源於個體價值觀、特性，而情景噪聲衡量了環境場景帶來的判斷變異。 這些新的認知，顯著是一種升級。 第二、提供了可行的降噪方法和原則 與偏差一樣，噪聲爲判斷決策帶來了問題，所以有必要採取措施降低噪聲影響，那麼問題來了，既然人們在直覺上無法及時發現噪聲的存在，而噪聲類型又複雜多樣，該怎麼辦？ 作者的思路是向醫療衛生領域取經，因爲細菌病毒同樣肉眼看不見，且種類繁多，沒辦法對每一種細菌病毒採取點對點的應對辦法，採取的是諸如洗手、消毒等流程性、規範性的辦法，效果很好，所以決策判斷降噪的辦法就是採取廣譜性的決策衛生，不去深究到底面臨的是什麼類型、什麼性質的噪聲，而採取一些有效的流程性、結構化的方法。比如對決策人員予以規範化、規則化培訓並提供一些消除不確定性的工具；判斷進行結構化，把一個問題分解爲幾個獨立任務，不要過早啓用整體性的直覺；安排決策人員務必先獨立判斷，然後再匯總整合。 這些方法和原則看似稀鬆平常，但是每一個都有着可靠的科學研究作爲支撐，都有經檢驗的實際效果，所以具有很高的可靠性，就像洗手一樣，看似不起眼，但卻很有用。 ​

這書確實不行。 全書沒有重點，邏輯性差，論據也論點也十分單一。 全書有價值內容如下： 決策中存在噪聲。 噪聲是由於決策的人不同而產生的。 因此我們在做任何一項決定或執行一項決策時，都要考慮到噪聲的影響。 除此之外，這本書毫無價值。 首先，他書中所舉的例子，在現實生活中幾乎都是僞命題。 他說噪聲影響了公平，但是公平它本身是一個相對的概念，不是絕對的概念。例如案件的裁定、保險的理賠、醫生的診斷等例子，都存在參考相似案例的情況，與作者主觀臆斷的這些決策是由某一個人一拍腦袋按照自己的心意做出的情況完全不同。 其次，在所有決策的制定過程中，多元化的聲音和觀點一定是必不可少的。 如果真的像作者所說的，所有的事情都按照同一個固定的標準來走，以減少所謂的噪聲的話，這纔是真正的不公平，因爲少數人的聲音、少數人的利益沒有被看到。 最後關於噪聲這一個命題，我們真正應該關心的是： 如何在有着明確羣體目的的事件中對所有的聲音進行篩選加工，選出離靶心最近的聲音。 而不是在面向公衆乃至全人類的事件中維護少數人的利益。 全書充斥着資本家的傲慢與狹隘，有這個時間不如再讀讀馬哲毛概。

這本書32萬字，受制於翻譯和文化的問題，想要看完其實不容易，也不建議花大量的時間來把這本書一字不落地讀完，其實翻來覆去講得就是那麼幾個事，其他的都是相關的論證過程，可以看下這篇書摘，大概2600字，把這本書的核心觀點基本上都提到了。 01前段時間，經濟學家丹尼爾•卡尼曼去世了，他是經濟學領域的大師級人物，獲得過諾貝爾經濟學獎，被稱爲最懂經濟學的心理學家。 他有兩本代表作，《思考快與慢》和《噪聲》。 我們評價一本書是不是經典，有一個很重要的標準來衡量：就是被引用的次數，可以這樣說，只要涉及到行爲經濟學的相關書籍，基本上都離不開丹尼爾卡尼曼的研究，也離不開這兩本書。 《噪聲》這本書被稱爲《思考快與慢》的續作。 卡尼曼認爲，人類決策中的錯誤是由“偏差”和“噪聲”組成的，《思考，快與慢》回答了“偏差”產生的根源，《噪聲》則分析了另一個影響決策的因素。 可以這樣說：決策錯誤=偏差+噪聲。 如果想要做出更高質量的決策，就需要犯更少的錯，要有意識地減少偏差，降低噪聲。 02那麼啥是偏差？啥是噪聲呢？ 有這麼個解釋，偏差是系統性的錯誤，錯誤的方向是一致的，具有普遍性；噪聲是分散的，錯誤的方向是隨機的，具有獨特性。 聽不懂是吧，確實很拗口，用個比喻大家就清楚了。 有3個射擊小隊去打靶，A隊很厲害，全部命中靶心，B隊全部打偏，而且好巧不巧偏方向還是一致的，C隊打地很分散，左一個右一個。 如果把這個打靶看成決策的話，A隊代表決策正確，B隊代表決策偏差，C隊代表決策噪音。 圍繞“偏差”有很多大家聽過的一些定律，比如錨定效應、代表性偏差、可得性偏差、稟賦效應、前景理論等等。 這裏就不做展開，今天重點聊聊“噪聲”。 03有判斷的地方，就會有噪聲。 大家在開會的時候，就很容易受到噪聲的影響。 比如今天的會議是一個頭腦風暴，正常來說大家應該暢所欲言，說出自己的觀點。但如果是下面兩種情況呢？ 第一種是在進行頭腦風暴時，其中一個發言者能量更強，更加自信，等他講完了後，其他人都會附和，這時候輪到你了，你還能夠保持原有觀點嗎？如果你那個觀點還是相反意見呢？ 第二種情況，如果領導參與，他率先發言，關於這個問題，我是這麼判斷的，然後滔滔不絕的講起來，接着輪到你們發表觀點，有的同事附和，有的同事說領導講得對，最後終於到你了，你持有跟領導不同的觀點，你會不會講？ 我想上面兩種情況，都很難讓你自如的講出來自己的觀點吧。 這些影響你思考的都稱之爲噪聲。 如何讓參加頭腦風暴的人，不受到他人影響，發表獨立觀點呢？ 有一些簡單的辦法，比如調整發言順序，讓有影響力的人最後發言，讓領導最後發言，大家看看是不是很多公司都這麼做的。 另外作爲頭腦風暴會，那就不要評論，只需要有個人進行記錄，少受噪音的影響。 04卡尼曼對噪音進行了分類，水平噪聲，模式噪聲，情境噪聲。 咱們一個個看下。 第一「水平噪聲」，有個犯人強姦了一個姑娘，有兩個法官審判，一個是還未結婚的男法官，另外個是女法官，她有一個跟被強姦的女孩差不多大的女兒，他們的判決會一樣嗎？ 我想大家應該猜到，女法官的判決會更嚴一些，這就是同一情境下，不同的人，可出的判斷可能存在差異。 第二「模式噪聲」，還是剛剛那個女法官，如果她沒有女兒，判決會不會不一樣呢？同一個人、同樣的問題，不同的情境，可能做出不一樣的判決。 第三「情境噪聲」，那個女法官來審判，但是在她開庭前，瞭解到這個犯人曾經爲了救人見義勇爲過，女法官的判決是不是又會發生一些變化？ 或者當天女法官心情好和心情不好，可能也會對同一案件做出不同的判決。 這種偶然性外界影響的因素，稱之爲情境噪聲。 所以在職場上有個說法，不要在臨下班的時候找人幫忙，這時候人處飢餓狀態，相對比較疲憊，多巴胺分泌少，容易被拒絕。 剛剛講到的頭腦風暴，實際上就是情境噪聲的影響。 05丹尼爾卡尼曼說，噪聲就像是地下室的水，之所以能夠被容忍，不是認可它是可接受的，而是因爲它一直未被發現。 每個人都是個獨立的個體，家庭背景、教育背景都不太一樣，因此存在很大的差異，即使是同一個人，在不同的時間、環境，也會做出不同的決策。 但凡決策，必有噪聲。 大家有在很飢餓的時候點菜嗎？是不是會經常性地點了後喫不完，但是點的時候你會覺着，我太餓了，應該可以喫很多。 還有大家去喫自助餐是不是也有這個想法，我一定要把飯錢掙回來，結果喫了幾塊肉之後，再也喫不動，以至於網上出現很多自助餐正確喫法教程。 再比如，兩個面試官面試了同一個候選人，雖然兩個人平時都很正直，結果針對這個候選人，做出了完全不同的判斷。 噪聲無處不在。 06那麼怎麼降低噪音，提升決策的正確性呢？ 卡尼曼教授給了一些方法。 第一是改善判斷。 如果針對自己拿不準的主意，儘可能找到這個領域能力相對出衆的人來幫忙決策。 比如工作中的重大問題，找到領導幫忙指導；比如你要去健身，可以找專業教練來輔導； 因爲對某個領域很精通的人，一般情況下會產生更少的噪聲，還會產生更少的偏差。當然，前提是你可以判斷誰更精通，不能人云亦云。 第二是找一個“決策觀察者”。 股神巴菲特的觀察者是他的合夥人查理芒格，他一直可以給到巴菲特很好的客觀建議。作一個重大決定之前，可以先緩一緩，讓自己情緒先走掉，然後別人的意見，是衝動嗎？理智嗎？想清楚了嗎？ 以空杯的心態來接受別人的懷疑，可以減少噪聲。 第三是“數字”判斷法。 這個數字指得是沒有情緒的”機器“，只呈現客觀事實。 比如大家去醫院看病，一般都會讓機器先做個檢查，這其實就是用設備來替代人減少”噪聲“的干擾，不然10個醫生可能出現10種診斷。 再比如飛機的操作，絕大部分都是電腦編程來操控的。 提到數字，還有個方法叫做”統計思維“，用外部的視角來看待問題，而不是靠直覺，通過多人的意見，取一個平均值。 比如某部電影值不值得看，你可以上豆瓣看一下評分，餐廳好不好喫，可以看下大衆點評。 這樣儘可能的剔除掉自己的一些主觀喜好，通過數字來說話。 這也是爲啥好多大公司的CEO都是由CFO來接任的，比如阿里、京東的一把手都是幹CFO出身的，因爲對於這樣的大企業，實際上大的創新的東西已經不多，最重要的是守好江山，這時候企業的營收、利潤、現金流等纔是最關鍵的，可以避免因人爲因素導致的重大戰略失誤。 07丹尼爾卡尼曼的書向來比較燒腦難懂，畢竟他的書都是偏學術研究類，會有很多的論證部分，看起來有一些生澀。 不過沒關係，不管是噪聲還是偏差，他主要想告訴我們一點是多用理性思維，避免情緒化的主觀判斷。 如果你懂這個原理，恭喜你，你可以避免很多不正確的決策，甚至你還可以用這些原理來影響別人的判斷，達成自己的目標。 最後，希望對大家有所啓發，在每次判斷中，都能做出更科學的決策。

🖊️《噪聲》本書揭示了人類判斷中的一個被忽視卻極其重要的誤差來源“噪聲”。作者指出，判斷錯誤不僅僅源自“偏差”（bias），還有一個隱形的敵人“噪聲”（noise），即同樣條件下不同判斷之間不應有的變異。噪聲如影隨形，普遍存在於醫學、司法、人力資源、金融等關鍵領域，卻因其不具方向性而容易被忽略。 🌏結構六大部分： 1. 發現噪聲：通過實驗揭示相同情境下判斷結果的巨大差異。 2. 判斷的本質：闡明判斷不同於思考，是一種主觀測量行爲。 3. 噪聲的類型： 分析三種噪聲：水平噪聲、模式噪聲、情境噪聲。 4. 噪聲的心理學機制：探討主觀過度自信、因果偏好、統計無感等心理根源。 5. 如何減少噪聲： 提出“決策衛生”原則及審查噪聲的方法。 6. 什麼是適度的噪聲：探討現實中“零噪聲”是否必要與可行。 🌏底層邏輯提煉 1. 判斷不是理性計算，而是主觀測量 ☞判斷如同測量，但工具是大腦，容易受到認知偏差和情境因素干擾。 ☞ 不同人、不同時間對相同對象產生不同結果，本質上是“大腦測量工具”的不一致性。 2. 誤差 = 偏差 + 噪聲 ☞偏差：系統性誤差，有明確方向。 ☞噪聲：隨機性誤差，方向不一，容易被忽略但危害同樣巨大。 即使消除偏差，仍會有大量不可解釋的判斷差異（噪聲）存在。 3. 人類傾向因果思維，忽略統計思維 我們喜歡解釋偏差，不喜歡接受無規律的隨機性（噪聲）。 統計思維才能識別並應對噪聲，但直覺系統並不擅長這一點。 4. “決策衛生”重構判斷流程 就像公共衛生減少疾病傳播一樣，結構化決策過程可減少噪聲傳播。 核心在於流程比個人直覺更重要。 ✦ 噪聲的心理機制 🖊️主觀過度自信：我們對自己的判斷準確性抱有過高信任。 🖊️忽略客觀無知：我們低估了自己對現實的不確定性。 🖊️喜歡因果故事：傾向從已知中構造“合理”解釋，忽略概率。 🖊️抗拒結構化：本能更信任“直覺”而非流程和系統。 🌏深層思考與現實啓發 1. “好判斷”的敵人不止是無知和偏見，更是隨機性的不可控干擾（噪聲）。如果不認識它、察覺它、管理它，我們的決策就會誤入歧途，即使出發點正確。 2. “審查噪聲”的最大障礙是人類的因果偏好與統計厭惡。直覺讓我們只關注“誰做錯了”，而不問“系統有沒有問題”。 3. 減少噪聲靠系統設計而不是更聰明的人。最好的做法往往不是依賴專家的靈感，而是標準化、結構化的流程優化。 4. “決策衛生”應成爲組織與制度的基本修養，如同洗手能預防疾病，結構化判斷能減少錯誤。

看到這本書的時候，原以爲是針對社會上不同層次不同人羣不同觀點產生的“噪聲”去進行取捨篩選。 每個人都站在不同的立場不同的基礎去描述他看到的世界是什麼樣的一番景象。 而生活中不是每一個信息都是必要的，於是乎我們需要去篩選、摒除對自己無用的消息讓自己更專注於自身的判斷，提高自我能力。 然而這本書讓我失望的，不僅是對這些內容沒有提及，並且大篇幅的去強調修正偏差以及降低噪聲。 而降低噪聲的標準是汲取衆人之見進行平均，對於不同意降低噪音的建議認爲會“保持同理心”並且降低噪聲迫在眉睫。 這個不知道是翻譯的問題還是筆者的原意，明明知道降低噪音的同時勢必會減少決策的靈活度，我還以爲他會說在中間尋找一個平衡點，然而通篇強調降低噪聲的重要性，那麼世界難道只能存在一種聲音？？ 看了一些高分推薦，跟列大綱似的，都沒人覺得這個邏輯有些不合理嗎？ 當然越看越煩躁，也可能並沒有看到這個理論的優點並放大消化。同時對於一些概念像換湯不換藥一般囉嗦冗長，什麼情景噪音，羣體效應，不就是從衆心理嘛？ 如果想要快速看完，你就選擇每一章節最後一小段的總結，最快速瞭解他的思想，大概就夠了，也很多人覺得翻譯實在有夠糟糕，那就去看原文，反正短期內我對這本書毫無興趣深入瞭解了。

繼《思考，快與慢》之後，卡尼曼與西博尼、桑斯坦合著的《噪聲》帶你進入一場關於人類判斷與決策的深度剖析之旅。我可能已經適應了猶太裔的冷峻縝密的風格+啓發繞彎的長句，這次CPU沒有乾冒煙。😂 先說閱讀體驗再說收穫，怎麼形容這趟旅程呢？如果你看過美劇《西部世界》的片頭，那就能更確切地想象出我所描繪的感覺——讓自己大腦的思維隨着作者的牽引，在一種極其冷靜的環境中，讓大腦神經一行一線、精細有序地製作“噪聲”，逐步讓這個抽象的概念具象化，立體化的構建出來。🗿 《噪聲》會給足夠廣闊的空間供你思索而不急於讓你認同，它可以是高屋建瓴，也可以是豐富甚至狡黠的細節讓你洞察，層層邏輯和大量試驗的堆疊，讓你獨立審視以往的經驗，深入思考當下的論點，讓你在以後的實踐中不自覺的分析和驗證，他不灌輸，他是賣鉤子的。寫到這我想到了這讓整個閱讀過程更像旅程，是視頻、音頻、摘要、解讀、AI總結都無法達到的“精妙”。 接下來，在大腦裏會生成一個新的專屬概念模型——“噪聲”，相伴着它存在的是半年前已成的另一個概念 “偏差”，它們共同構成了人類判斷的缺陷。👀 🏎️人類判斷的錯誤=偏差+噪聲 偏差像一把瞄準器歪了的槍，射擊結果雖然偏離目標，但方向是固定的；而噪聲則像一把散彈槍，射擊結果既分散又無法預測。（大白話偏差是搞歪了，噪聲是搞亂了。） 相比偏差是系統性的、可預測的，而噪聲則是隨機的、難以捉摸的，它像一股無形的力量，在不知不覺中扭曲着我們的判斷，影響着決策的結果。（這就是卡尼曼最牛的地方） 這本書將“人類大腦”與“測量工具”同類對比，指出（識別）噪聲的存在，並通過大量實證研究和案例分析，深入剖析了噪聲在醫療、司法、企業管理等多個領域裏對決策質量的重大影響。閱讀時你不得不感驚訝，原來我們是生活在如此模糊的判斷之中，而讀到作者在結語的話又感蓬勃欣然： 未來，組織的領導者將會在更多領域中使用算法來代替人類判斷，或將其作爲人類判斷的補充。人們會將複雜的判斷分解爲更簡單的中介評估。他們將瞭解決策衛生策略，並遵循它的6大原則。人們會做出獨立的判斷，並對這些判斷進行匯總。會議看起來也會非常不同，討論將會更加具有結構性。人們會更系統地將外部視角整合到決策過程中。分歧會出現得更加頻繁，但也將會得到更具建設性的解決方案。這將創造一個噪聲更少的世界。 這段話是什麼意思，接下來概述這本書的內容： 🏎️先理解什麼是判斷？ 包括專業判斷（裁判、法官、理賠員等）在內的判斷介於兩者之間：一端是事實或計算問題，另一端是品位或意見問題。因此，不同主體的判斷必然存在一定程度的分歧。系統噪聲是不一致，而不一致會損害系統的可信度。 🏎️噪聲有哪幾種？（以閱讀評分爲例） 1.水平噪聲：不同人對不同事情做出的判斷不同 (人與人之間的差異。對於五星評分，有人認爲經典神作才配，有人認爲自己上頭就可) 2.穩定模式噪聲：同一人對同一件事做出的判斷不同 (個人穩定的差異，獨特性。看到自己喜歡的某一類書，自動都會打高分) 3.情境噪聲：不同場景、不同情境下做判斷時的差異 （不穩定因素影響所產生的差異。本來挺喜歡的書，突然看到一個心愛的角色給寫死了，心裏一涼五星變一星；或打分時是剛讀完書正上頭的時候，分就給得高，過一年再看，覺得當初自己真是瞎打，太多偶然因素可以影響判斷） 系統噪聲可分的三種因素不是有我沒你，也可能會同時出現。試想不同風格法官在斷同樣犯罪事實的案件，可能由於犯人是不同身份和類型，又是在不同地域環境，不同時間段做判別，往往結果差異就會超出預想的大，這就是常見噪聲所產生的影響，噪聲是隱形的敵人。 🏎️解釋一下噪聲是如何產生的？ 噪聲主要源自心理偏差（如替代、結論和過度一致性偏差）、系統因素（如決策流程、組織結構和信息系統的缺陷）、情境因素（如情緒、壓力和時間壓力的影響）以及個體差異（包括知識背景、認知能力和個性特徵的不同）。 🏎️噪聲是如何放大？ 個體的客觀無知和匹配：人們在做出預測性判斷的過程中過度自信，低估了客觀無知的認知偏差，導致個體在判斷過程中偏離客觀事實，忽視潛在的不確定性和誤差，自動腦補出事實和判斷匹配成連貫故事，生成因果邏輯，從而放大了噪聲。（會講故事是榮譽專家們的最大專長，而非專業本身） 羣體效應：在羣體中，信息級聯和羣體極化等效應可能導致噪聲的放大。羣體成員之間的相互影響和反饋機制可能使初始的噪聲在羣體中迅速傳播和增強。 這些因素在決策和判斷過程中相互作用，導致不同個體或同一個體在不同時間對同一事物做出不同判斷，從而產生噪聲，甚至放大噪聲。 🏎️決策衛生（防止噪聲污染）的六個原則： 噪聲審查的一項重要功能是使組織由衷地認真對待噪聲，這將有利於對不同類型的噪聲進行評估。 👉原則1：判斷的目在於準確性，而不在於個性化表達。 👉原則2：使用統計思維，採用外部視角審視個案。 當判斷者將某個案例視爲一系列相似案例中的一例而不是把它看作特例時，這就是採用了外部視角。防止只關注當前案例的因果性故事中而產生模式噪聲，而用具有更小噪聲的相同參照系的外部視角。 👉原則3：對判斷進行結構化，將其分解成幾個獨立的任務。 這一“分而治之”的原則對於解決我們稱之爲過度一致性的心理機制所產生的影響，比如串供後的證詞。在結構化訪談中，儘可能將每個評估分配給不同的團隊，並儘量減少他們之間的溝通，這樣能確保每個評估的獨立性。 👉原則4：抵制不成熟的直覺 通過對信息的權衡和仔細思考而得出的直覺決策遠勝於快速判斷，成熟的直覺是應該接受規則的約束與適當的延遲處理。 👉原則5：獲取多位判斷者的獨立判斷，再考慮匯總這些判斷 👉原則6：用相對判斷和相對量表會更好。比如兩兩比較。 🏎️阻力：減少噪聲的措施會遇到哪些障礙？ 障礙1：人們不信任算法 障礙2：人們擔心模型會扼殺積極性和創造力 障礙3：減少噪聲的措施要付出成本 🏎️如何做超級預測者？ 1.分析思維：會對問題進行組織和分解，而不是直接從問題的整體角度給出答案。 2.概率思維：擅長從外部視角看問題，非常關心基準概率。 3.“永久測試版”思維：這種叫法是借鑑於編程領域。在編程的時候，會有很多的問題不斷的湧現，會針對問題做一步優化，當這一次優化實施後，肯定還會有新的問題發生，那麼我們需要持續的迭代優化。不停的更新自己的想法，沒有終點：嘗試，失敗，分析，調整，再試一次。 🏎️最後小結：《噪聲》最核心的價值是它幫助大家在意識到噪聲的存在，在熟悉噪聲的成因之後，可以盡力在決策過程中做到理性、客觀、準確以避免因噪聲導致的決策失誤，提升我們的決策能力和水平。當然，有創意的人是需要空間的，人類不是機器人，無論從事什麼行業都需要一定的迴旋餘地。