【丹尼尔卡尼曼 噪声】朱莉2.0问题,难与易很显然,这个问题〈我们叫它“朱莉2.0”)更加困难。对于“朱

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本文选自 丹尼尔·卡尼曼新作《噪声》,扫上面码免费领电子书

朱莉2. 0问题,难与易

很显然,这个问题〈我们叫它“朱莉2. 0”) 更加困难。对于“朱
人 0” (第14章中提及的简单线索版本) , 你只知道她4岁时就能 阅
只有一条线索时,匹配就可以胜任该任务,你很快就能念直觉估

计册地的Gph。

如果存在多条线索,且指向同一个方向,匹配仍然可用。例如,
当你读到“比尔是一位爱好演奏和历士乐的会计师”这样的描述时,你
所拥有的信息〈“缺乏想象力”“数学能力强”“社会科学课程成绩

差”) 描绘了一幅连贯、刻板的画面。同样,如果朱莉2. 0中的大多数
5 个早慧、成就斐然的人物形象相吻合〈也许在少数几个方
面表现平平) ,你会发现这个问题并没有那么难。当手头的证据描绘
出一幅连贯的画面时,快速的系统1思维就能毫无困难地做出判断。此
类简单的判断问题很容易解决,而且大多数人都能给出相似的答案。

但朱莉2. 0并非如此。这个问题有难度,因为存在多个相互冲突的
线索。有一些线索表明朱莉有能力且积极性较高,但也有一些线索表
明朱莉有性格缺陷、成绩普通。这样的故事俯拾即是,但这样的故事
容易让人困惑,因为你无法对故事中的信息做出连贯的解读。当然,
这种不连贯并不会使故事显得不切实际或不可信,因为人生总是比我
们讲的故事复杂得多。

多个冲突的线索会导致模糊性,而模糊性决定了它是一个困难的
判断问题。这也解释了为什么复杂问题比简单问题的噪声多。规则很
简单:如果看待事物的方式可以有多种,那么人们就会用不同的方式
看竺它们。人们会选择不同的证据碎片来构建故事的核心框架,得出
不同的结论。如果你发现很难构建一个故事使朱莉2. 0的存在合情合
理,那么其他读者肯定会构建出不同的故事来佐证他们的不同判断。
正是这种差异制造了模式噪声。你在什么时候对自己的判断充满信心呢? 一般必须满足两个条
件, 你所相信的故事前后必须完全连贯,并且不存在其他有吸引力的
合理解释。当你解释的所有细节都与故事完全吻合且相互强化时,这
个故事就达成了完全连贯。当然,你也可以通过忽略不吻合的事件,
或做出额外的解释来实现这种连贯性,尽管这样达成的连贯性可能不
那么完美。对于其他合理的解释来说,情况也是如此。那些真正“解
决”了判断问题的专家,不仅知道为什么自己所解释的故事是正确
的,而且清楚为什么其他故事是错的。而一个人如果忽视其他合理的
解释,或主动压制这些解释,他也能获得程度相当但品质较差的信心
水平。

这意味着,一个人对其判断的主观信心程度并不能保证判断的准
和作。不区如呈,丰辣革他可能有在折解生,开证会引起“下性销和
(见第2章) ,而大量宰 经证明,确实在在这村 觉过程。页
时大人天法提请有三的结这未南的其个可级结汪,估们健姑曾
然地认为,其他观察者也必然得出与自己相同的结论。当然,我们当
中很少有人能对自己所有的判断都高度自信,所有人都经历过不确定
的事件, 也许就像你刚才阅读朱攻2, 0的攻率时 样。我们并非一直都
高度自信, 多数时候我们的信心者 的程度。

模式噪声; 稳定的还是变化的

我们将模式误差定义为: 一个人判断一个案例的误差中,除去案
例和判断者的影响后无法解释的部分。举两个明显的例子:一个平时
很宽容的法官在判决某一特定类型的被告〈比如违反交通法规的人)
时变得异常严厉,平时很谨慎的投资者在看到令人兴奋的创业计划
时,放松了警惕。当然,大多数模式误差并非如此极端。我们观察
到,宽容的法官在面对惯犯时会严厉起来,在审理年轻女性的案件时
则更加宽容,这些都是不极端的模式误差。

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