【噪声 卡尼曼】我们可以通过噪声审查来评估系统中的噪声。在噪声审查过程中,几名专业人员对同一案例〈真实的或虚构的)做出独立判断,我

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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

我们可以通过噪声审查来评估系统中的噪声。在噪声审查过程
中,几名专业人员对同一案例〈真实的或虚构的) 做出独立判断,我
们可以在不知道真实值的情况下测量噪声,就像我们从靶子背面看到
一堆弹孔的分布图一样。噪声审查可以衡量许多系统中判断的变异
性,包括放射科和刑事司法制度,有时还会让人们关注到技能或训练
的不足。此外,吧声审查还可以对系统噪声进行量化,例如同一团队
中的核保员对风险的评估有所不同的情形。

偏差和噪声哪个问题更大呢? 这要依据实际情况而定,答案很可
能是噪声。当误差的平均值〈《偏差) 与误差的标准差〈噪声) 相等
时,偏差和噪声对总体误差的贡献相同。如果判断呈正态分布,即标
准钟形曲线,那么只有当84的判断都高于或低于真实值时,偏差和品
声的影响才相等。这其实是很大的偏差,这人么大的偏差很容易就能被

专业人员检测到。而当偏差小于一个标准差时,噪声就是总误差中更
大的错误来源了。

噪声是个问题,远超我们的想象

分歧在某些判断场景中是没有问题的,甚至是有必要的。观点的
多样性对于激发创意和产生多种设想必不可少,标新立异的思维对于
创新也至关重要。比如,电影评论家多元化的观点是优势而非劣势,
交易员之间的分歧促进了市场的繁荣:相互竞争的创业公司之间的战
略差异使市场能够优胜劣汰。但是,在我们所讨论的判断问题上,系
统噪声永远是一个问题,如果两位医生给你做出了不同的诊断,那么
其中至少有一种诊断是错误的。

系统噪声的绝对数量及其造成的破坏程度之大令人震惊,这也正

是我们撰写本书的动力所在。两者都远远超出了我们的预期。我们在
本书中提及了商业、医学、刑事司法、指纹分析、天气预报、绩效考核和政治等许多领域的案例,并从中得出了结论: 哪里有判断,哪里
就有噪声,而且其数量之大远超我们的想象。

噪声在误差中的重大作用与人们普遍拥有的一种观念相悖,即
“随机误差不重要”,因为他们可以“相互抵消”。然而,这种观念
是错误的,如果训心周围散布着很多弹孔,那么说“平均下来射击手
击中了驾心”是毫无意义的。如果一名应聘者的得分高于他的实际水
平,而另一名应聘者的得分低于他的实际水平,则可能导致用人单位
聘错人。如果一份保单的保费过高,而另一份保单的保费过低,这两
种错误对保险公司而言都是代价高昂 的,前一种情况可能会使公司丢
了生意,后一种情况则会使公司赔钱。

简而言之,如果缺少正当的、导致判断差异性过大的理由,那么
判断过程一定存在误差。而且,即使我们无法对判断进行验证以及对
误差进行测量,吧声也是有害的。“同罪不同罚”是不公平的,在一
个系统中,如果相关人员的专业判断缺乏一致性,那么这个系统就会
失去公信力。

水平、模式、情境,噪声的3种类型

系统噪声可分为水平噪声和模式噪声。有些法官通常很严厉,而
另一些法官则更宽容;一些股票预测者总是预测牛市,另一些则总是
预测熊市,有些医生开的抗生素比其他医生多。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。像
“可能”这样的词或“0一6分量表中的4分”这样的数字对不同的人来
说含义是不同的。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

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