【丹尼尔卡尼曼 噪声】测性判断,如曼谷明天的最高气温、今晚足球赛的结果或下届总统大选的结果。如果在这些问题上你不同意朋友的判断,你会在某个时间

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测性判断,如曼谷明天的最高气温、今晚足球赛的结果或下届总统大
选的结果。如果在这些问题上你不同意朋友的判断,你会在某个时间
点知道谁是对的。但是,如果在甘巴迪日后表现的问题上你和朋友之
间存在分歧,时间也无法告诉你谁是对的,原因很简单: 甘巴迪根本
不存在。

即使要评估的是一个真实的人,并且我们知道结果,我们也无法
证实或证伪一个单一的概率判断〈除非概率是0或1 ) 。结果并不能表
明“事前概率” (ex ante probability) 是多少。如果一个被认为有
90%的可能性会发生的事件并未真正发生,也并不能说明概率判断是不
好的,毕竟,即使某个结果只有10%的可能性会发生,它也有可能真正
发生。基于如下两个不同的原因,甘巴迪案例就是一个无法验证的预
测性判断,甘巴迪是一个虚构的人物,关于该人物的判断结果是概率
性的。

很多专业判断都是无法验证的。除非出现严重的错误,核保员可
永远无法知道某一特定保单的报价是过高还是过低。其他一些预测
因为是有条件的,所以也无法验证。“如果我们开战,我们将被击
省”是一个重要预测,但它很可能不能验证。还有一种情况是;预测
的时间跨度太大,以至于预测者无法验证结果,例如关于21世纪末全
球平均气温的预测。

上述甘巴迪问题无法被验证的特征会影响你的判断吗? 例如,你
和否质疑甘巴迪是真实人物? 你是否会在意下文能否告知你答案? 你

能香验证并不会改变你的判断经验。在一定程度上,当一个问
题的答案很快就被揭晓时,你可能会更加积极地思考,因为害怕出
错,所以你的注意力更加集中。相反,你可能会拒绝对一个荒廖的假设性问题做太多思考,比如,如果甘巴迪有三条腿、能飞,他会是一
个更好的CE0吗? 总体而言,你会用解决现实问题的方式去解决一个假
设性问题。这种相似性对心理学研究很重要,因为很多研究使用的都
是这种假设性问题。

既然没有结果,你也不会去问是否有结果,那么按理说,你不会
尽可能去减少判断与结果之间的错误,但你仍试图去做出正确的判
断,给出一个你有足够信心的数字。当然,你对自己的答案并没有十
足的把握。你能意识到一些不确定性,并且正如我们所看到的那样,
有可能存在一些超出你原本认知范畴的不确定性。但在某个时间点
上,你决定不再进一步思考,而是给出最终答案

是什么让你觉得自己做出了正确的判断? 我们将这种感觉称为
“做出判断的内部信号” (internal signal of judgment
completion) ,这种内部信号与任何外部信息都无关。

如果你的答案与外部证据相契合,那么你就会觉得自己是对的。0
或100这两个数字无法给你契合感, 这两个数字所隐含的信心与现有的
混乱、模棱两可、相互矛盾的证据是不匹配的。但是,不管你给出的
是哪个数字,它都能够带给你所需要的一致感。正如你之前的经历告
诉你的那样,判断的目标就是达到一致性的解决方案。

内部信号的本质特征在于,一致感是判断经验的一部分。它并不
完全取决于真正的结果。因此,内部信号对于不可验证的判断与对于
真实的、可验证的判断一样可用。这样就可以解释,为什么我们对于
像甘巴迪这样的虚假人物做出判断的经验,就像是在真实世界中做判
断。

评估判断的两种方法; 结果和过程

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