噪声：《思考快与慢》作者全新力作

《噪声》阅读笔记 噪声是人们对同一问题进行判断时，出现的一种随机且有害的判断偏差。 ◆ 核心定义 ·噪声是判断中不受欢迎的随机变异——它使本应相同的判断出现差异，而这种差异与案例之间的真实差异无关。 ·偏差是系统性的方向错误，噪声是随机性的波动。偏差可以预测，噪声难以预测。两者共同构成判断错误，但噪声常被忽视。 ·噪声的三个特征： ①它无处不在，却难以察觉； ②它没有固定方向，却会持续损害判断质量； ③它不会自动相互抵消，而会不断累积。 ◆ 系统噪声 ·系统噪声由水平噪声和模式噪声构成。 ·水平噪声，是不同人之间稳定的判断差异。有人一贯严厉，有人一贯宽松，这是水平噪声。 ·模式噪声，是同一判断者在面对不同案例时产生的判断波动。 ·模式噪声分为稳定模式噪声和偶然模式噪声。稳定模式噪声与判断者的个人经历、价值观相关；偶然模式噪声则来自情境因素。在系统噪声中，稳定模式噪声是最大的来源。 ·我们所接收到的外界评价，常是视角的切片，而非全部的真相。 ·大多数组织倾向于追求共识与和谐，这常常掩盖了判断中实际存在的分歧。分歧一旦被压制，噪声并不会消失，只是被掩盖了，变得难以察觉。 ◆ 情境噪声 ·情绪和疲劳会损害判断的客观性。好心情促进合作，却可能削弱批判性思维，使人更容易产生偏差；坏心情则使人趋于苛刻。此外，情绪并非都源自判断过程，有些早在判断之前就已形成。 ·情境噪声的来源：情绪、疲劳、天气、时间压力、环境干扰、信息呈现的顺序。这些因素与案例本身无关，却影响判断结果。 ·减少情境噪声的方法：确保判断时身心状态稳定、避免在极端情绪下做重要判断、在疲劳时暂停判断。 ◆ 群体如何助长噪声 ·当群体倾向于某种产品、观点或行为时，往往并非因其内在价值，而是源于一种连锁效应——人们观察他人的选择，并因此忽视自己所知的信息，最终使群体在整体上偏离理性判断。 ·群体极化：讨论会让群体成员的观点变得更加极端，而不是趋向中间。这是因为人们倾向于在群体中展示更强烈的立场。 ·减少群体噪声的方法：让成员在讨论前独立写下判断、鼓励异议、领导者最后发言。 ◆ 无噪声的规则 ·可靠的预测不一定依赖历史数据。依赖直觉的主观判断易受噪声干扰；而遵循固定规则的算法预测，则能有效减少噪声。 ·简单规则往往比复杂判断更可靠。因为简单规则不受情绪、疲劳、情境的影响，它每次都产生相同的结果。 ·算法不完美，但它的一致性使其在许多场景下优于人的判断。 ◆ 哪里有预测，哪里就有客观无知 ·那些对世界运转拥有一套清晰理论的人，往往对自己的判断过于自信。一套理论若过于清晰完整，就可能将复杂现实过度简化，因此对其结论应保持警惕。 ·客观无知：我们对世界的了解永远是不完整的。承认客观无知，才能避免过度自信。 ·预测的困难不在于缺乏信息，而在于信息太多、因果关系太复杂。任何声称能准确预测复杂系统的理论，都值得怀疑。 ·减少过度自信的方法：记录预测、对照结果、接受不确定性。 ◆ 超级预测的策略 ·群体智慧的有效性依赖于个体判断的独立性。汇总多个独立判断，可以显著提高预测的准确度。 ·评估与自己看法相悖的证据，多倾听不同视角的声音，往往比仅关注与自己一致的看法，更有助于校准判断。 ·超级预测者之所以优秀，在于他们遵循一个思维循环：尝试，失败，分析，调整，再次尝试。他们并不比常人聪明，而是更愿意持续修正自己的判断，把预测当成一项可精进的技能。 ·超级预测者的共同特征：概率思维、持续更新、承认错误、关注细节、保持开放。 -概率思维让他们不说“会”或“不会”，而说“70%的可能”； -持续更新让他们根据新证据不断调整概率，而不是固守初始判断。 ◆ 绩效评估 ·光环效应会破坏评估的独立性：对最初几个问题的评价，会延伸至后续问题的判断，使其产生同向偏差。 ·绩效评估中的噪声来源：评估者的个人偏好、近期事件的影响、评估标准的不清晰、评估维度的混淆。 ·减少绩效评估噪声的方法：使用结构化评估表、明确评估维度、让多个评估者独立打分、事后校准。 ◆ 最佳的噪声水平 ·算法和规则看似僵化不近人情，但它们存在的重要理由，是为了减少噪声——让判断摆脱随机的干扰。 ·最佳噪声水平取决于判断的性质：在医疗诊断中，噪声越低越好；在创意评估中，一定程度的差异可能是必要的。 ◆ 人的重要价值观 ·减少噪声不能以牺牲人的尊严和公平为代价；在追求判断一致性的同时，也要尊重个体处境、保留关怀。 ·算法可以辅助人类判断、减少噪声，但不能替代人的价值判断。技术是工具，人本身才是目的。 ◆ 规则还是标准 ·制定标准却不明确规则，会成为噪声的重要来源。 ·标准规定“应该考虑哪些因素”，规则规定“如何考虑这些因素”；有标准而无规则，判断者仍需自行解释，噪声便由此产生。 ·规则比标准更能减少噪声：标准往往模糊、需要解释，规则则更明确、可直接执行。 ·减少噪声的方法：将标准转化为规则，将规则转化为检查清单，将检查清单转化为结构化流程。 ◆ 决策卫生 ·减少噪声最有效的方法，是将复杂判断拆解为多个独立的评估维度，逐一评估后再汇总，以避免某一维度的印象干扰对其他维度的判断。 ·避免噪声的原则之一，是只让判断者接触必要信息。无关信息容易触发联想，引发判断偏差，成为额外的噪声来源。 ·决策卫生的六条原则： ①明确判断目标； ②使用结构化流程； ③独立判断； ④汇总判断； ⑤培训判断者； ⑥定期审计。 ·六条原则的要点： -结构化流程：将判断拆解为明确步骤，每一步只关注一个维度； -独立判断：在汇总之前，让每个判断者独立做出判断，避免相互影响； -汇总判断：使用简单平均或中位数，而非讨论协商； -培训判断者：让判断者了解噪声的存在，学习减少噪声的方法； -定期审计：定期检查判断中的噪声水平，识别噪声来源，持续改进。 ·决策卫生的核心：用流程替代直觉，用结构替代随意，用一致替代波动。

毫无疑问，这是一本必将成为经典的书。我之所以这样评价，不是因为他的作者是丹尼尔.卡尼曼，而是这本书对于科学决策的作用实在是太大了。作为立志成为科学投机者的我，每天都要做出很多决策，这本书的价值无法比拟。从这个意义上来说，这本书我读多少遍都是有可能的。 ①如果你看过作者的《思考.快与慢》，你就理解一个概念叫做偏差，你也理解偏差对我们科学决策造有多大影响。而本书所讨论的噪声，是和偏差不一样的存在，对决策噪声的重要性可能比偏差还要严重。误差有两种，偏差和噪声。他们的数学关系是：均方误差=偏差²+噪声²。 ②作者顺便给我们补课，告诉我们主要的三类偏差对科学决策影响巨大。具体是：替代偏差、结论偏差和连续性偏差。解决偏差问题的方法就是认识偏差。 ③噪声是分种类的。具体来说，分为水平噪声、模式噪声和情景噪声。三者的数学关系依然是这样：系统噪声²=水平噪声²+模式噪声²+情景噪声²。其中模式噪声的影响最大。如果你要成为一个科学决策者，就必须能够正确区分它们。 ④客观无知是判断者的边界。认识到这一点，我们就会在判断中引入外部视角。这里边起决定性作用的是看到统计学的先验概率。只有这样才能做到判断卫生。 ⑤对于预测来说，简单的机械性预测好过复杂的机械性预测，当然更好过临场判断型预测。要向做到机械性预测，就必须强调预测的流程，而不能看着结果。只有这样，才能让预测更加卫生。 ⑥量化判断很容易出现巨大的噪声。这时候就必须有一个参考的尺度。如果没有一个尺度，那么决策就会盲目。 ⑦群体决策之所以效率低，是因为没有掌握科学的办法。这里边最主要的作用就是要尽量避开情境噪声。其中信息提供的顺序起到决定性的作用。 ⑧做决策的过程往往是预测，而做好预测是有套路的。具体来说：1. 设定几个结构化指标；2. 各指标独立判断；3. 根据最终分数使用直觉决策。按照这样的套路，是可以做出高质量的预测，也就是决策的。 ⑨决策的能力跟很多东西相关，其中专业知识、智力和经验都非常有价值。 …… 我相信这本书让我的决策能力提高了一个等级。 好书，推荐给所有的人读两遍以上。

噪声是什么？ 噪声是我们在做判断时不希望存在的变异 判断不是计算，也无须遵循精确的规则 需要注意的是，不要把本书中的“判断”一词与“思考”一词混淆。判断是一个相对狭义的概念，指的是以人的大脑为工具的测量。与其他测量方式一样，判断需要为一个对象赋值，不过这个值未必是数字。 人类判断的错误：偏差和噪声 当一组判断中的大部分错误都指向同一个方向时，我们就认为这组判断出现了偏差，偏差即平均误差。 消除一系列判断中的偏差并不能消除所有误差，消除偏差后仍然残留的误差缺少共性。它们是我们在做判断的过程中不希望存在的分歧，体现了我们将测量工具应用于实际时的不稳定性。这种变异就是噪声。噪声是本该相同的判断中出现的变异。 测量偏差和噪声 偏差和噪声都可以用均方误差来独立测量，而它们都是误差的来源。显然，偏差通常是有害的，减小偏差总是能提高判断的准确性；而噪声同样有害，减少噪声也同样总是能提升判断力。 在缺乏真实值的情况下，一个最常用、最方便（虽然并非总是正确）的假设是：判断是不偏不倚的，多名法官的平均值就是对真实值的最佳估计。 水平、模式、情境，噪声的3种类型 水平噪声是不同个体平均判断上的变异性，判断量表的模糊性是水平噪声的来源之一。 模式噪声的主要来源是稳定的，如不同法官对同一案件所做出的个体化、特异性的反应。其中一些差异反映了个体（有意识或无意识）遵循的原则或价值观。 这种因个体差异而产生的稳定的模式噪声通常是系统噪声的最大来源。 尽管如此，法官对特定案件的不同态度也不完全是稳定的，也就是说模式噪声也包含一个可变成分，我们称之为情境噪声。 为什么会有噪声？ 判断与噪声的心理机制 1，判断者的认知缺陷并非预测性判断中存在误差的唯一原因，客观无知往往起着更大的作用。 人们往往会在做出预测性判断的过程中表现得过度自信，低估了他们的客观无知和偏差。 我们预测的准确性是有限的，而且这个限度通常很低，尽管如此，我们还是对自己的判断感到满意。这种令人满意的信心来自内部信号，即当事实和判断匹配成连贯的故事时自发产生的奖励，然而，我们对判断的主观信心未必与其客观准确度有关。 2，心理偏差显然是导致系统误差或统计偏差的来源之一，尽管没那么明显，心理偏差也是噪声的来源之一。 如果试图事后解释为什么某个特定的决定是错误的，那么我们可能很容易发现偏差，但不会发现任何噪声。只有用统计思维来看待世界，我们才会看到噪声，但这种统计思维并非与生俱来，因为我们往往更喜欢因果性的故事。我们的直觉系统缺乏统计思维，这就是噪声比偏差更少受到关注的原因之一。 怎么消除噪声？ 决策卫生的6个原则 原则1：判断的目的在于准确性，而不在于个性化表达。 原则2：使用统计思维，采用外部视角审视个案。 原则3：对判断进行结构化，将其分解成几个独立的任务。 原则4：抵制不成熟的直觉。 原则5：获取多位判断者的独立判断，再考虑汇总这些判断。 原则6：用相对判断和相对量表会更好。 噪声是一个什么存在 噪声是隐形的敌人，战胜隐形的敌人也只能取得隐形的胜利，但是，就像保持身体健康需要讲卫生一样，决策卫生至关重要。

本书的概念之大，和之前《极端年代》有过之而无不及。噪声一词翻译的恰到好处，它是一种干扰，也是一种不规则的信号。有判断的地方就有噪声，有人际的地方就有烦恼。一部统计学范畴大作，另一部则是心理学大作。 本书内容上有很多的重复之处，可能是作者要让读者不断的理解概念，水平噪声、模式噪声、情境噪声。 原文回顾总结部分摘录： 水平噪声是不同个体平均判断上的变异性，判断量表的模糊性是水平噪声的来源之一。水平噪声是判断系统中的误差的重要来源，也是减少噪声过程中的一个重要干预对象。 系统噪声还包含另一种成分，这种成分通常占比更大。无论判决的平均水平如何，不同的法官对于哪种罪行应受更严厉的刑罚的看法可能有所不同。法官们的不同判决会导致对不同案件的排序不同。我们称这种变异为模式噪声［统计术语为“统计交互作用”（statistical interaction）］。 法官对特定案件的不同态度也不完全是稳定的，也就是说模式噪声也包含一个可变成分，我们称之为情境噪声。 为什么要摘录以上，这是读这本书的前提，只有了解以上概念，阅读起来会顺利一些，不至于吃力跟进（我本人属于吃力跟进的）。 作者最后还提到了卫生决策6个原则，这里卫生决策也就是判断，近期疫情又有所爆发，我所在的城市2022年3月30日新增了四例，据说当地的最大菜市场都被采购一空。这种现象肯定有噪声，因为决定是否储备物资，是一个判断的过程，有判断就有噪声。希望疫情尽早结束，让我们的生活恢复正常，我想带着娃去看看这世界的美好，不想她带着口罩在一个城市里逛游，互联网可能让我们开阔眼界，但真实的事物冲击力大于信息效应。 我希望有缘能读到本书的书友，都能去看看这本书，哪怕是看看回顾总结部分，也会对思考有帮助，思考的过程很重要，思考后的判断必定存在噪声，我们如何应对？作者给了如下原则： 原则1：判断的目的在于准确性，而不在于个性化表达。 原则2：使用统计思维，采用外部视角审视个案。 原则3：对判断进行结构化，将其分解成几个独立的任务。 原则4：抵制不成熟的直觉。 原则5：获取多位判断者的独立判断，再考虑汇总这些判断。 原则6：用相对判断和相对量表会更好。 我就结合自己的实践经历，去阐述本书给我的效应（认知）。 我们去菜市场买菜时，有很多摊位都有卖土豆的，我们在判断买哪一家时会有很多的噪声，也形成了不同的判断。我决定买这家土豆，而有人说这家土豆不好，性价比不高，有人保持中立，对同一家摊位土豆的判断，不同人的选择就是水平噪声。即同样的事物，不同的人有不同的判断。我们找对象时，同一个女孩面对几个男孩，这几个男孩的对女孩的感觉就是水平噪声。 刚刚和同事们在讨论今天抢菜的事实，问去争抢囤积蔬菜是不是一个正确的判断呢？我想只有明天才能给出答案，明天去购买蔬菜，货架仍旧空空，说明囤积一天蔬菜的人是正确的，两天过后，货架还是空空，囤积一天和没有囤积的人判断可能错误....重复的验证是判断的唯一测量标准。我随口说了句，今天出去吃饭，饭店是不是菜价都会升高，我的同事说尽量不要出去吃饭，我的随口违反了上述原则4抵制不成熟的直觉。而囤积菜量，目的是准确性，而不是个体的不同量，若第四天货架才有供不应求的菜品，目标囤积三天的人判断准确。就是上述原则1。 原则1的发展，又引发原则二-六体现。我写这篇读感时，噪声也是不断的，可能我的理解有误，也可能表达有误，这些误差都是由噪声引起。在书中，我强烈的感觉到，我们很多的选择准确率，如同抛硬币概率差不多，只是好一点而已，没有我们想象中那么准确。 前段时间的飞机失事，我对遇难者表示默哀，对其家属表示同情和难过，我们都要从这个不幸事件中走出来。可近期很多人选择出行时，都会有意避开飞行，说明在出行中也存在很大的噪声。我们应该追溯的目标是事故的原因，而不是判断飞行不安全性提高。信息化的时代，我们无时不刻的都在判断，而且无时不刻的受到噪声的影响，造成误差。 在工作中，我是在房地产成本部，我发现的噪声是，相同的物品，在相同时期，不同的成本人员定价不一致，通过三个数据水平比较，中位数作为假设准确值，其他两个项目同一事物定价相差182%，也就是说一个我们去买菜，一个人愿意用1元购得，另一个愿意1.82元购得，或者同一双鞋我用100元购得，他人可能用182元购得。所以我们专业管理中，定价判断是存在严重噪声的，这个现象我也在自己公众账号（派丸媒介）“大成本观”中有所表达。 我们不可能通过看一本书去消除噪声，但我们可以通过一本书发现噪声，所以《噪声》一书值得去品读和反复阅读，直至我们做事都进行算法，在实践中不断的修正算法，噪声会减少。本书的意义是了解，发现噪声，减少噪声需要结合自己的实际进行，我也在为我们成本管理思考定价量化清单，这个过程是漫长的，但我想我是在为减少噪声而在努力，因为我了解噪声的危害，所以要控制风险最小化。我们都在各自岗位上，努力减少噪声，让我们的判断至少要比抛硬币好很多吧！

纯阳书评第549期《噪声》什么样的人是真正的高手？真正的高手是在战胜别人之后，还能战胜自己，实现自己原有能力边界的突破，让自己达到新高度。显然诺奖得主卡尼曼就是这样的一位高手。在《思考，快与慢》中，卡尼曼构建了一个直觉与理性的双系统思考框架，指出正是人的直觉启发式所带来的认知偏差，影响了人们的判断质量，导致了决策误差。从而有力地解释了为什么人永远不是“经济人”也永远不会成为“理性人”。显然卡尼曼是高手。 而这本书将证明卡尼曼是真正的高手，他和他的小伙伴没有把决策判断问题简单推进到偏差这里，把责任草草归结到偏差，然后完成自己体系的收尾。恰恰相反，他在已取得成绩的基础上再接再厉，进一步钻研判断与决策问题，敏锐地发现偏差只是影响因素之一，噪声是另一个带来显著影响的问题。本书就是对噪声这种影响因素的剖析、阐述与应对。亮点至少有二。 第一、实现了对原有判断决策误差认知的突破 原有判断决策误差认知只见偏差，不讲噪声。在卡尼曼等人的努力下，人们逐渐接受了直觉偏差会带来决策误差，这是一种进步，但这种进步也仅止步于此，往往把所有决策误差都归结为偏差。而本书延续了这种进步的势头，把进步从偏差大大地推进到了噪声，指出噪声是一个同样重要的影响因素。之所以之前人们没有发现噪声，只是人们在直觉上不具备发现噪声的能力，而噪声只有在统计中才会现出原形。这就像细菌和病毒，广泛存在于自然界，仅仅是人们肉眼看不到而已。 在作者们的框架内，噪声被做了精细化处理，细分为水平噪声、模式噪声和情景噪声，前者来自于不同个体的区别，模式噪声源于个体价值观、特性，而情景噪声衡量了环境场景带来的判断变异。 这些新的认知，显著是一种升级。 第二、提供了可行的降噪方法和原则 与偏差一样，噪声为判断决策带来了问题，所以有必要采取措施降低噪声影响，那么问题来了，既然人们在直觉上无法及时发现噪声的存在，而噪声类型又复杂多样，该怎么办？ 作者的思路是向医疗卫生领域取经，因为细菌病毒同样肉眼看不见，且种类繁多，没办法对每一种细菌病毒采取点对点的应对办法，采取的是诸如洗手、消毒等流程性、规范性的办法，效果很好，所以决策判断降噪的办法就是采取广谱性的决策卫生，不去深究到底面临的是什么类型、什么性质的噪声，而采取一些有效的流程性、结构化的方法。比如对决策人员予以规范化、规则化培训并提供一些消除不确定性的工具；判断进行结构化，把一个问题分解为几个独立任务，不要过早启用整体性的直觉；安排决策人员务必先独立判断，然后再汇总整合。 这些方法和原则看似稀松平常，但是每一个都有着可靠的科学研究作为支撑，都有经检验的实际效果，所以具有很高的可靠性，就像洗手一样，看似不起眼，但却很有用。 ​

这书确实不行。 全书没有重点，逻辑性差，论据也论点也十分单一。 全书有价值内容如下： 决策中存在噪声。 噪声是由于决策的人不同而产生的。 因此我们在做任何一项决定或执行一项决策时，都要考虑到噪声的影响。 除此之外，这本书毫无价值。 首先，他书中所举的例子，在现实生活中几乎都是伪命题。 他说噪声影响了公平，但是公平它本身是一个相对的概念，不是绝对的概念。例如案件的裁定、保险的理赔、医生的诊断等例子，都存在参考相似案例的情况，与作者主观臆断的这些决策是由某一个人一拍脑袋按照自己的心意做出的情况完全不同。 其次，在所有决策的制定过程中，多元化的声音和观点一定是必不可少的。 如果真的像作者所说的，所有的事情都按照同一个固定的标准来走，以减少所谓的噪声的话，这才是真正的不公平，因为少数人的声音、少数人的利益没有被看到。 最后关于噪声这一个命题，我们真正应该关心的是： 如何在有着明确群体目的的事件中对所有的声音进行筛选加工，选出离靶心最近的声音。 而不是在面向公众乃至全人类的事件中维护少数人的利益。 全书充斥着资本家的傲慢与狭隘，有这个时间不如再读读马哲毛概。

这本书32万字，受制于翻译和文化的问题，想要看完其实不容易，也不建议花大量的时间来把这本书一字不落地读完，其实翻来覆去讲得就是那么几个事，其他的都是相关的论证过程，可以看下这篇书摘，大概2600字，把这本书的核心观点基本上都提到了。 01前段时间，经济学家丹尼尔•卡尼曼去世了，他是经济学领域的大师级人物，获得过诺贝尔经济学奖，被称为最懂经济学的心理学家。 他有两本代表作，《思考快与慢》和《噪声》。 我们评价一本书是不是经典，有一个很重要的标准来衡量：就是被引用的次数，可以这样说，只要涉及到行为经济学的相关书籍，基本上都离不开丹尼尔卡尼曼的研究，也离不开这两本书。 《噪声》这本书被称为《思考快与慢》的续作。 卡尼曼认为，人类决策中的错误是由“偏差”和“噪声”组成的，《思考，快与慢》回答了“偏差”产生的根源，《噪声》则分析了另一个影响决策的因素。 可以这样说：决策错误=偏差+噪声。 如果想要做出更高质量的决策，就需要犯更少的错，要有意识地减少偏差，降低噪声。 02那么啥是偏差？啥是噪声呢？ 有这么个解释，偏差是系统性的错误，错误的方向是一致的，具有普遍性；噪声是分散的，错误的方向是随机的，具有独特性。 听不懂是吧，确实很拗口，用个比喻大家就清楚了。 有3个射击小队去打靶，A队很厉害，全部命中靶心，B队全部打偏，而且好巧不巧偏方向还是一致的，C队打地很分散，左一个右一个。 如果把这个打靶看成决策的话，A队代表决策正确，B队代表决策偏差，C队代表决策噪音。 围绕“偏差”有很多大家听过的一些定律，比如锚定效应、代表性偏差、可得性偏差、禀赋效应、前景理论等等。 这里就不做展开，今天重点聊聊“噪声”。 03有判断的地方，就会有噪声。 大家在开会的时候，就很容易受到噪声的影响。 比如今天的会议是一个头脑风暴，正常来说大家应该畅所欲言，说出自己的观点。但如果是下面两种情况呢？ 第一种是在进行头脑风暴时，其中一个发言者能量更强，更加自信，等他讲完了后，其他人都会附和，这时候轮到你了，你还能够保持原有观点吗？如果你那个观点还是相反意见呢？ 第二种情况，如果领导参与，他率先发言，关于这个问题，我是这么判断的，然后滔滔不绝的讲起来，接着轮到你们发表观点，有的同事附和，有的同事说领导讲得对，最后终于到你了，你持有跟领导不同的观点，你会不会讲？ 我想上面两种情况，都很难让你自如的讲出来自己的观点吧。 这些影响你思考的都称之为噪声。 如何让参加头脑风暴的人，不受到他人影响，发表独立观点呢？ 有一些简单的办法，比如调整发言顺序，让有影响力的人最后发言，让领导最后发言，大家看看是不是很多公司都这么做的。 另外作为头脑风暴会，那就不要评论，只需要有个人进行记录，少受噪音的影响。 04卡尼曼对噪音进行了分类，水平噪声，模式噪声，情境噪声。 咱们一个个看下。 第一「水平噪声」，有个犯人强奸了一个姑娘，有两个法官审判，一个是还未结婚的男法官，另外个是女法官，她有一个跟被强奸的女孩差不多大的女儿，他们的判决会一样吗？ 我想大家应该猜到，女法官的判决会更严一些，这就是同一情境下，不同的人，可出的判断可能存在差异。 第二「模式噪声」，还是刚刚那个女法官，如果她没有女儿，判决会不会不一样呢？同一个人、同样的问题，不同的情境，可能做出不一样的判决。 第三「情境噪声」，那个女法官来审判，但是在她开庭前，了解到这个犯人曾经为了救人见义勇为过，女法官的判决是不是又会发生一些变化？ 或者当天女法官心情好和心情不好，可能也会对同一案件做出不同的判决。 这种偶然性外界影响的因素，称之为情境噪声。 所以在职场上有个说法，不要在临下班的时候找人帮忙，这时候人处饥饿状态，相对比较疲惫，多巴胺分泌少，容易被拒绝。 刚刚讲到的头脑风暴，实际上就是情境噪声的影响。 05丹尼尔卡尼曼说，噪声就像是地下室的水，之所以能够被容忍，不是认可它是可接受的，而是因为它一直未被发现。 每个人都是个独立的个体，家庭背景、教育背景都不太一样，因此存在很大的差异，即使是同一个人，在不同的时间、环境，也会做出不同的决策。 但凡决策，必有噪声。 大家有在很饥饿的时候点菜吗？是不是会经常性地点了后吃不完，但是点的时候你会觉着，我太饿了，应该可以吃很多。 还有大家去吃自助餐是不是也有这个想法，我一定要把饭钱挣回来，结果吃了几块肉之后，再也吃不动，以至于网上出现很多自助餐正确吃法教程。 再比如，两个面试官面试了同一个候选人，虽然两个人平时都很正直，结果针对这个候选人，做出了完全不同的判断。 噪声无处不在。 06那么怎么降低噪音，提升决策的正确性呢？ 卡尼曼教授给了一些方法。 第一是改善判断。 如果针对自己拿不准的主意，尽可能找到这个领域能力相对出众的人来帮忙决策。 比如工作中的重大问题，找到领导帮忙指导；比如你要去健身，可以找专业教练来辅导； 因为对某个领域很精通的人，一般情况下会产生更少的噪声，还会产生更少的偏差。当然，前提是你可以判断谁更精通，不能人云亦云。 第二是找一个“决策观察者”。 股神巴菲特的观察者是他的合伙人查理芒格，他一直可以给到巴菲特很好的客观建议。作一个重大决定之前，可以先缓一缓，让自己情绪先走掉，然后别人的意见，是冲动吗？理智吗？想清楚了吗？ 以空杯的心态来接受别人的怀疑，可以减少噪声。 第三是“数字”判断法。 这个数字指得是没有情绪的”机器“，只呈现客观事实。 比如大家去医院看病，一般都会让机器先做个检查，这其实就是用设备来替代人减少”噪声“的干扰，不然10个医生可能出现10种诊断。 再比如飞机的操作，绝大部分都是电脑编程来操控的。 提到数字，还有个方法叫做”统计思维“，用外部的视角来看待问题，而不是靠直觉，通过多人的意见，取一个平均值。 比如某部电影值不值得看，你可以上豆瓣看一下评分，餐厅好不好吃，可以看下大众点评。 这样尽可能的剔除掉自己的一些主观喜好，通过数字来说话。 这也是为啥好多大公司的CEO都是由CFO来接任的，比如阿里、京东的一把手都是干CFO出身的，因为对于这样的大企业，实际上大的创新的东西已经不多，最重要的是守好江山，这时候企业的营收、利润、现金流等才是最关键的，可以避免因人为因素导致的重大战略失误。 07丹尼尔卡尼曼的书向来比较烧脑难懂，毕竟他的书都是偏学术研究类，会有很多的论证部分，看起来有一些生涩。 不过没关系，不管是噪声还是偏差，他主要想告诉我们一点是多用理性思维，避免情绪化的主观判断。 如果你懂这个原理，恭喜你，你可以避免很多不正确的决策，甚至你还可以用这些原理来影响别人的判断，达成自己的目标。 最后，希望对大家有所启发，在每次判断中，都能做出更科学的决策。

🖊️《噪声》本书揭示了人类判断中的一个被忽视却极其重要的误差来源“噪声”。作者指出，判断错误不仅仅源自“偏差”（bias），还有一个隐形的敌人“噪声”（noise），即同样条件下不同判断之间不应有的变异。噪声如影随形，普遍存在于医学、司法、人力资源、金融等关键领域，却因其不具方向性而容易被忽略。 🌏结构六大部分： 1. 发现噪声：通过实验揭示相同情境下判断结果的巨大差异。 2. 判断的本质：阐明判断不同于思考，是一种主观测量行为。 3. 噪声的类型： 分析三种噪声：水平噪声、模式噪声、情境噪声。 4. 噪声的心理学机制：探讨主观过度自信、因果偏好、统计无感等心理根源。 5. 如何减少噪声： 提出“决策卫生”原则及审查噪声的方法。 6. 什么是适度的噪声：探讨现实中“零噪声”是否必要与可行。 🌏底层逻辑提炼 1. 判断不是理性计算，而是主观测量 ☞判断如同测量，但工具是大脑，容易受到认知偏差和情境因素干扰。 ☞ 不同人、不同时间对相同对象产生不同结果，本质上是“大脑测量工具”的不一致性。 2. 误差 = 偏差 + 噪声 ☞偏差：系统性误差，有明确方向。 ☞噪声：随机性误差，方向不一，容易被忽略但危害同样巨大。 即使消除偏差，仍会有大量不可解释的判断差异（噪声）存在。 3. 人类倾向因果思维，忽略统计思维 我们喜欢解释偏差，不喜欢接受无规律的随机性（噪声）。 统计思维才能识别并应对噪声，但直觉系统并不擅长这一点。 4. “决策卫生”重构判断流程 就像公共卫生减少疾病传播一样，结构化决策过程可减少噪声传播。 核心在于流程比个人直觉更重要。 ✦ 噪声的心理机制 🖊️主观过度自信：我们对自己的判断准确性抱有过高信任。 🖊️忽略客观无知：我们低估了自己对现实的不确定性。 🖊️喜欢因果故事：倾向从已知中构造“合理”解释，忽略概率。 🖊️抗拒结构化：本能更信任“直觉”而非流程和系统。 🌏深层思考与现实启发 1. “好判断”的敌人不止是无知和偏见，更是随机性的不可控干扰（噪声）。如果不认识它、察觉它、管理它，我们的决策就会误入歧途，即使出发点正确。 2. “审查噪声”的最大障碍是人类的因果偏好与统计厌恶。直觉让我们只关注“谁做错了”，而不问“系统有没有问题”。 3. 减少噪声靠系统设计而不是更聪明的人。最好的做法往往不是依赖专家的灵感，而是标准化、结构化的流程优化。 4. “决策卫生”应成为组织与制度的基本修养，如同洗手能预防疾病，结构化判断能减少错误。

看到这本书的时候，原以为是针对社会上不同层次不同人群不同观点产生的“噪声”去进行取舍筛选。 每个人都站在不同的立场不同的基础去描述他看到的世界是什么样的一番景象。 而生活中不是每一个信息都是必要的，于是乎我们需要去筛选、摒除对自己无用的消息让自己更专注于自身的判断，提高自我能力。 然而这本书让我失望的，不仅是对这些内容没有提及，并且大篇幅的去强调修正偏差以及降低噪声。 而降低噪声的标准是汲取众人之见进行平均，对于不同意降低噪音的建议认为会“保持同理心”并且降低噪声迫在眉睫。 这个不知道是翻译的问题还是笔者的原意，明明知道降低噪音的同时势必会减少决策的灵活度，我还以为他会说在中间寻找一个平衡点，然而通篇强调降低噪声的重要性，那么世界难道只能存在一种声音？？ 看了一些高分推荐，跟列大纲似的，都没人觉得这个逻辑有些不合理吗？ 当然越看越烦躁，也可能并没有看到这个理论的优点并放大消化。同时对于一些概念像换汤不换药一般啰嗦冗长，什么情景噪音，群体效应，不就是从众心理嘛？ 如果想要快速看完，你就选择每一章节最后一小段的总结，最快速了解他的思想，大概就够了，也很多人觉得翻译实在有够糟糕，那就去看原文，反正短期内我对这本书毫无兴趣深入了解了。

继《思考，快与慢》之后，卡尼曼与西博尼、桑斯坦合著的《噪声》带你进入一场关于人类判断与决策的深度剖析之旅。我可能已经适应了犹太裔的冷峻缜密的风格+启发绕弯的长句，这次CPU没有干冒烟。😂 先说阅读体验再说收获，怎么形容这趟旅程呢？如果你看过美剧《西部世界》的片头，那就能更确切地想象出我所描绘的感觉——让自己大脑的思维随着作者的牵引，在一种极其冷静的环境中，让大脑神经一行一线、精细有序地制作“噪声”，逐步让这个抽象的概念具象化，立体化的构建出来。🗿 《噪声》会给足够广阔的空间供你思索而不急于让你认同，它可以是高屋建瓴，也可以是丰富甚至狡黠的细节让你洞察，层层逻辑和大量试验的堆叠，让你独立审视以往的经验，深入思考当下的论点，让你在以后的实践中不自觉的分析和验证，他不灌输，他是卖钩子的。写到这我想到了这让整个阅读过程更像旅程，是视频、音频、摘要、解读、AI总结都无法达到的“精妙”。 接下来，在大脑里会生成一个新的专属概念模型——“噪声”，相伴着它存在的是半年前已成的另一个概念 “偏差”，它们共同构成了人类判断的缺陷。👀 🏎️人类判断的错误=偏差+噪声 偏差像一把瞄准器歪了的枪，射击结果虽然偏离目标，但方向是固定的；而噪声则像一把散弹枪，射击结果既分散又无法预测。（大白话偏差是搞歪了，噪声是搞乱了。） 相比偏差是系统性的、可预测的，而噪声则是随机的、难以捉摸的，它像一股无形的力量，在不知不觉中扭曲着我们的判断，影响着决策的结果。（这就是卡尼曼最牛的地方） 这本书将“人类大脑”与“测量工具”同类对比，指出（识别）噪声的存在，并通过大量实证研究和案例分析，深入剖析了噪声在医疗、司法、企业管理等多个领域里对决策质量的重大影响。阅读时你不得不感惊讶，原来我们是生活在如此模糊的判断之中，而读到作者在结语的话又感蓬勃欣然： 未来，组织的领导者将会在更多领域中使用算法来代替人类判断，或将其作为人类判断的补充。人们会将复杂的判断分解为更简单的中介评估。他们将了解决策卫生策略，并遵循它的6大原则。人们会做出独立的判断，并对这些判断进行汇总。会议看起来也会非常不同，讨论将会更加具有结构性。人们会更系统地将外部视角整合到决策过程中。分歧会出现得更加频繁，但也将会得到更具建设性的解决方案。这将创造一个噪声更少的世界。 这段话是什么意思，接下来概述这本书的内容： 🏎️先理解什么是判断？ 包括专业判断（裁判、法官、理赔员等）在内的判断介于两者之间：一端是事实或计算问题，另一端是品位或意见问题。因此，不同主体的判断必然存在一定程度的分歧。系统噪声是不一致，而不一致会损害系统的可信度。 🏎️噪声有哪几种？（以阅读评分为例） 1.水平噪声：不同人对不同事情做出的判断不同 (人与人之间的差异。对于五星评分，有人认为经典神作才配，有人认为自己上头就可) 2.稳定模式噪声：同一人对同一件事做出的判断不同 (个人稳定的差异，独特性。看到自己喜欢的某一类书，自动都会打高分) 3.情境噪声：不同场景、不同情境下做判断时的差异 （不稳定因素影响所产生的差异。本来挺喜欢的书，突然看到一个心爱的角色给写死了，心里一凉五星变一星；或打分时是刚读完书正上头的时候，分就给得高，过一年再看，觉得当初自己真是瞎打，太多偶然因素可以影响判断） 系统噪声可分的三种因素不是有我没你，也可能会同时出现。试想不同风格法官在断同样犯罪事实的案件，可能由于犯人是不同身份和类型，又是在不同地域环境，不同时间段做判别，往往结果差异就会超出预想的大，这就是常见噪声所产生的影响，噪声是隐形的敌人。 🏎️解释一下噪声是如何产生的？ 噪声主要源自心理偏差（如替代、结论和过度一致性偏差）、系统因素（如决策流程、组织结构和信息系统的缺陷）、情境因素（如情绪、压力和时间压力的影响）以及个体差异（包括知识背景、认知能力和个性特征的不同）。 🏎️噪声是如何放大？ 个体的客观无知和匹配：人们在做出预测性判断的过程中过度自信，低估了客观无知的认知偏差，导致个体在判断过程中偏离客观事实，忽视潜在的不确定性和误差，自动脑补出事实和判断匹配成连贯故事，生成因果逻辑，从而放大了噪声。（会讲故事是荣誉专家们的最大专长，而非专业本身） 群体效应：在群体中，信息级联和群体极化等效应可能导致噪声的放大。群体成员之间的相互影响和反馈机制可能使初始的噪声在群体中迅速传播和增强。 这些因素在决策和判断过程中相互作用，导致不同个体或同一个体在不同时间对同一事物做出不同判断，从而产生噪声，甚至放大噪声。 🏎️决策卫生（防止噪声污染）的六个原则： 噪声审查的一项重要功能是使组织由衷地认真对待噪声，这将有利于对不同类型的噪声进行评估。 👉原则1：判断的目在于准确性，而不在于个性化表达。 👉原则2：使用统计思维，采用外部视角审视个案。 当判断者将某个案例视为一系列相似案例中的一例而不是把它看作特例时，这就是采用了外部视角。防止只关注当前案例的因果性故事中而产生模式噪声，而用具有更小噪声的相同参照系的外部视角。 👉原则3：对判断进行结构化，将其分解成几个独立的任务。 这一“分而治之”的原则对于解决我们称之为过度一致性的心理机制所产生的影响，比如串供后的证词。在结构化访谈中，尽可能将每个评估分配给不同的团队，并尽量减少他们之间的沟通，这样能确保每个评估的独立性。 👉原则4：抵制不成熟的直觉 通过对信息的权衡和仔细思考而得出的直觉决策远胜于快速判断，成熟的直觉是应该接受规则的约束与适当的延迟处理。 👉原则5：获取多位判断者的独立判断，再考虑汇总这些判断 👉原则6：用相对判断和相对量表会更好。比如两两比较。 🏎️阻力：减少噪声的措施会遇到哪些障碍？ 障碍1：人们不信任算法 障碍2：人们担心模型会扼杀积极性和创造力 障碍3：减少噪声的措施要付出成本 🏎️如何做超级预测者？ 1.分析思维：会对问题进行组织和分解，而不是直接从问题的整体角度给出答案。 2.概率思维：擅长从外部视角看问题，非常关心基准概率。 3.“永久测试版”思维：这种叫法是借鉴于编程领域。在编程的时候，会有很多的问题不断的涌现，会针对问题做一步优化，当这一次优化实施后，肯定还会有新的问题发生，那么我们需要持续的迭代优化。不停的更新自己的想法，没有终点：尝试，失败，分析，调整，再试一次。 🏎️最后小结：《噪声》最核心的价值是它帮助大家在意识到噪声的存在，在熟悉噪声的成因之后，可以尽力在决策过程中做到理性、客观、准确以避免因噪声导致的决策失误，提升我们的决策能力和水平。当然，有创意的人是需要空间的，人类不是机器人，无论从事什么行业都需要一定的回旋余地。