泛蠢: 偵測99%聰明人都會遇到的思考盲區, 哥倫比亞商學院的高效決斷訓練 | 誠品線上

Think Twice: Harnessing the Power of Counterintuition

內容簡介

內容簡介 蠢是常態，聰明人也不例外別把該慢想的事，丟給快思負責精明如你，為何總是做出令你扼腕的選擇？貝佐斯、魔球經理人比利．比恩也肯定的決策心法拒當盤子，就要擺脫思維慣性！沒有人一早醒來就想著，「今天我要做出壞決定」。然而我們都會做出壞決定，尤其聰明的人，往往會做出愚蠢的壞決定。從金融危機到高知識分子遭遇詐騙，我們經常看到訓練有素的專家，在毫無惡意的情況，卻犯下後果慘重的錯誤。▶ 本書揭露「蠢」的一切根源——人類最常忽略的8個思考盲區 ◀讓你做好心智準備、認知到錯誤、改善心智工具，選出最佳解答！ 如果不能擺脫思維慣性，極容易掉入大腦先天的「決策陷阱」。大至決定是否要併購一家公司，小至應該為紀念日挑選哪一瓶紅酒，我們交由大腦扛起了理性的重責大任，最後卻和膝反射無異，究竟是哪個環節不夠周全？ 本書取材自商業、運動、科學，以及日常生活中的鮮活故事，勾勒出降低犯錯可能的方法，包括「準備」面對常見的心智陷阱，「認知」情境中的錯誤，以及「運用」正確的心智工具來形塑更好的決策。讓讀者做對決策，穩健投資、職場長勝！▶ 下決定前必先掌握策略 ◀ 本書作者莫布新利用自己在投資產業的經驗，加上心理學、科學上的知識，分析個案決定「錯誤」的關鍵，點出思維慣性的缺陷，教大家避免「犯蠢」的三個步驟——【STEP 1】做好心智準備：認識錯誤案例，檢討其原因。【STEP 2】認知情境問題：找出「錯誤」的關鍵，了解到犯錯的風險程度及可能性。【STEP 3】建造心智工具：因應生活情境建立技能，減少潛在錯誤的可能。▶ 搞清楚「蠢」從何而來？ ◀ 我們的大腦如《快思慢想》一書所言，會運用不同系統思考。麥可．莫布新試著反問讀者，從直覺（快思）轉入到邏輯思考（慢想）後，你會如何思考問題？如何行動？還有你可能不知道運氣會在這一系列過程中，扮演什麼樣的角色？有利的結果是否能代表思維過程正確？理解以上問題，你才會知道自己「蠢」在哪裡。 蠢沒有錯，蠢在你以為自己不會錯。不想「聰明反被聰明誤」，你應該試著理解自己的思考盲區，決策前「再想一下」，讓哥倫比亞商學院的「年度傑出教授」麥可．莫布新，透過本書教你如何做高效決斷的訓練。▶ 各界推崇 ◀★ 美國《商業週刊》年度傑出教授、摩根史坦利戰略首席顧問的思維判斷必讀經典★ 亞馬遜創辦人貝佐斯強力推薦——訓練自己做出更有效、更強大的決策★ 魔球經理人比利．比恩：「我絕不希望我的對手看過這本書！」★ 美國《商業週刊》、《時代》雜誌、《富比士》雜誌、《紐約客》、《Fast Company》、《Strategy+Business》等各大媒體爭相報導《泛蠢》凡事再想一下，減少事後扼腕的選擇｜今天讀什麼｜讀書共和國－故事借閱所

各界推薦

各界推薦 ▶ 各界推崇 ◀ ★ 美國《商業週刊》年度傑出教授、摩根史坦利戰略首席顧問的思維判斷必讀經典 ★ 亞馬遜創辦人貝佐斯強力推薦——訓練自己做出更有效、更強大的決策 ★ 魔球經理人比利．比恩：「我絕不希望我的對手看過這本書！」 ★ 美國《商業週刊》、《時代》雜誌、《富比士》雜誌、《紐約客》、《Fast Company》、《Strategy+Business》等各大媒體爭相報導

作者介紹

作者介紹 麥可．莫布新麥可．莫布新（Michael J. Mauboussin） 摩根史坦利旗下協成環球團隊首席研究顧問、聖塔菲研究院董事會名譽主席，於哥倫比亞商學院兼任教授近30年。曾任藍山資本（BlueMountain Capital）研究主管、瑞士信貸（Credit Suisse）全球金融戰略主管。莫布新的工作主要是協助客戶端進行投資配置與投資估值、競爭戰略分析和擔任決策顧問等項目，分析領域橫跨金融、競爭策略、心理學，以及複雜系統理論。曾多次入選機構投資者團隊和華爾街日報明星人物；並曾受美國《商業週刊》評比為「年度傑出教授」，同年僅七位教授獲選。著有《解讀市場預期》、《長勝》、《魔球投資學》等書。胡瑋珊胡瑋珊 中興大學經濟學系畢業，曾任英商路透社財經新聞編譯、記者，目前為專業口筆譯人員。譯作四度榮獲經濟部金書獎殊榮。譯作散見財經、企管、科技、勵志等各領域。

產品目錄

產品目錄 前 言 聰明反被聰明誤 第一章 【思考盲區1】外在觀點——你只想到你自己 多數人在許多時候都過於樂觀。社會心理學家區分出以下三種會導致人們接受內部觀點的假象：優越感的假象、樂觀的假象、控制的假象 第二章 【思考盲區2】開放選項——我們的頭腦怎麼了，讓我們聚焦於過於狹隘的焦點 未能充分考量選項或可能性，可能導致嚴重後果，從醫療診斷失誤，乃至於對某個金融模型過度信任都是 第三章 【思考盲區3】專家限制——演算法比較可靠嗎？ 第一個錯誤的決策制訂：利用專家，而不是數學模型。第二個決策錯誤：依靠專家的智慧，而不是群眾。 第四章 【思考盲區4】情境知覺——手風琴音樂如何提升勃根地葡萄酒的銷售量 研究人員將法國和德國的葡萄酒緊密陳列，並附上小小的國旗以作識別。當播放法國音樂時，法國葡萄酒的銷售量佔77％。而當播放德國音樂時，當時有73％的消費者選擇德國葡萄酒。 第五章 【思考盲區5】數大即不同——蜜蜂如何不靠房地產仲介就找到最好的蜂窩建地 如果你想了解螞蟻群落，不要請教一隻螞蟻，牠不知道究竟是怎麼一回事。群落才是你該研究的重點。 第六章 【思考盲區6】處境證據——外包「夢幻客機」如何成為波音公司的噩夢 在尚未充分了解策略成功或失敗的條件之下，便欣然採納。外包並非在各種情況下都是有利的。 第七章 【思考盲區7】臨界點——請注意「最後一根稻草」 在2000 年12 月，奧雅納的工程師招募在橋上行走的志願者，以確定在哪一種程度下會產生不安全的搖擺。他們的測試顯示，可以容許156人走在橋上，而幾乎沒有影響。但是，只要多增加10 人，就會造成振幅的巨大變化。 第八章 【思考盲區8】技能與運氣有別 —— 為什麼投資者經常買高賣低 成功＝一些天賦＋運氣／大成功＝一些天賦＋很多運氣 結 論 是該「再想一想」了——如何能夠立即改變你的決策模式

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試閱文字

導讀 : 引言　聰明反被聰明誤

　　2008 年 12 月，兩件似乎毫無關連的事件相繼發生。首先是心理學家史蒂芬．葛林斯潘（Stephen Greenspan）發表其著作《上當受騙紀事錄》（Annals of Gullibility，暫譯）。心理學教授葛林斯潘在書中解釋，我們何以容許他人占我們便宜的原因，其中也討論了涵蓋金融、學術與法律等領域的欺騙案例。最後，他以提供不再上當受騙的有益忠告，做為這本書的結論。
　　第二件事則是由柏納德．馬多夫（Bernard Madoff）所主導、史上最大龐茲騙局（Ponzi scheme）的曝光，不疑有他的投資人付出了超過 600 億美元的代價。龐茲騙局是一種詐欺犯罪手法，基金管理人運用來自於新加入投資人的資金，以支付先前的投資人。由於沒有實質合法的投資活動，當幕後操盤者找不到足夠的新投資人時，整個騙局就會崩盤。當投資人被金融海嘯嚇壞了、紛紛要求贖回投資資金，而馬多夫無法滿足時，他的騙局便全盤瓦解。
　　諷刺的是，聰明而又深受敬重的葛林斯潘，竟然在馬多夫主導的龐茲騙局裡失去其退休積蓄的 30%。以上當受騙為題寫了本書的作者，最終還是被有史以來最偉大的騙徒所欺騙。持平而論，葛林斯潘並不認識馬多夫。他投資了一支把資金轉投資到這個騙局的基金。而葛林斯潘慷慨仁慈地分享了他的故事，說明他為何會被以後見之明來看，好到不可能是真實的投資報酬所吸引。
　　如果你要求人們回答，有哪些形容詞與良好的決策者相關，通常可見「有智慧」和「聰明」等字眼。不過，歷史上有許多因為認知錯誤，聰明人做了壞決定而造成可怕後果的例子。讓我們來看以下這些案例：
 1998 年夏季，美國避險基金「長期資本管理公司」（Long-Term Capital Management, LTCM）損失超過 40 億美元，最後必須由銀行團出資拯救。長期資本管理公司）的資深專業人員（其中有兩位還是諾貝爾經濟學獎得主），在危機發生之前一直都相當成功。就一個團體而言，這些專業人員擁有全球任何組織中最頂尖的心智，而且他們自己也是其所管理基金的投資大戶。後來之所以失敗，是因為他們的金融模型未曾充分考慮到大幅的資產價格波動所致。
 2003 年 2 月 1 日，美國哥倫比亞號太空梭在重返地球大氣層時解體，機上 7 名組員全部罹難。國家航空太空總署（NASA）擁有全球公認最頂尖與最聰明的工程師。哥倫比亞號太空梭之所以解體，是由於一片泡沫絕緣材料在起飛發射時脫落，繼而損害了太空梭重返地球時保護機體免於高熱的能力。泡沫絕緣碎片並非新的問題，但因為之前沒出過意外，工程師便忽視了這個問題。與其考慮碎片的風險，航太總署反而把沒出現問題當成萬事平安的證據。
 2008 年秋天，在短短數週內，冰島的前三大銀行相繼破產，國家幣值貶值超過 70%，股市則狂跌超過 80%。當銀行部門於 2003 年私有化之後，大型銀行將其資產從原本約為冰島國內生產毛額的一倍，增加為將近十倍，速度之快被稱為「人類有史以來銀行體系的最快速擴張」。世人公認冰島的國民教育良好、慎重自制，但人民卻捲入了以債養債的消費狂潮，資產價值上揚飆漲。在冰島，或許每一位個體都能夠將自己的決定合理化，然而集體而言整個國家卻朝著經濟的懸崖快速墜落。

　　沒有人一早醒來就想著，「今天我要做出壞決定。」然而，我們都會做出壞決定。尤其令人驚訝的是，某些最大的錯誤是由根據客觀標準而言非常有智慧的人所犯下的。聰明人會犯下龐大、愚蠢而且後果嚴重的錯誤。
　　多倫多大學心理學家齊思．史坦諾維奇（Keith Stanovich）認為，我們用來判斷聰明與否的智力商數（intelligent quotient, IQ）測驗，未能測量優質決策所需的基本要素。「雖然大多數人表示，理性思考的能力是優越智慧的明顯表徵，」他認為，「標準的智商測驗卻無法測試出一個人有無理性思考的能力。」心智的彈性、內省能力，以及適切調整、校準證據的能力，都是理性思考的核心，但在智商測驗裡卻大都付之闕如。
　　聰明人之所以會做出壞決定，是因為他們就如我們一般人一樣，在心智軟體上都擁有相同的「出廠設定」，但這套軟體的設計並非為了處理今日的諸多問題。因此，我們的心智經常想要以「出廠設定」的方式來看待這個世界，而事實上另一種較佳的方式卻需要一些心智上的努力。一個簡單的例子是光學的幻影：你認知到某一個影像，但實相卻是不同的東西。
　　除了心智軟體的問題之外，聰明人之所以會做出壞決定，是因為他們抱持錯誤的信念。比方說，身為偵探人物福爾摩斯的創造者而名聞遐爾的亞瑟．柯南．道爾爵士（Sir Arthur Conan Doyle），就相信多種型態的靈魂論，例如仙子的存在。這些信念會阻礙我們進行清晰的思考。要做出好的決定，你必須經常再想一想，而這正是我們的心智所不願意的。
　　聚焦在錯誤上似乎聽來沮喪，不過本書實際上是一個關於機會的故事。機會以兩種面貌呈現在我們面前。首先，透過更清晰地思考問題，你能夠減少所犯錯誤的數量。根據史坦諾維奇和其他人的研究，如果你在聰明人下決定之前，能事先向他們解釋，問題可能會如何出錯，則他們解決問題的表現會比毫無指引時要好。史坦諾維奇大聲疾呼，「唯有當你事先提醒時，聰明人的表現才會比較好！」其次，你也能看到其他人所犯的錯誤而加以運用。正如敏銳精明的生意人所知之甚詳的，一個人的錯誤是另一個人的機會。假以時日，最能理性思考的人就會是贏家。本書即是討論如何認清這些機會。

　　接下來，我將帶領你走過以下三大步驟：
 準備。第一個步驟是心智準備，此過程將讓你學習到我們常犯的錯誤。在每一章節裡，我會討論一個錯誤，佐以一些專業上的實例，同時提供學術研究資料，來解釋這些錯誤發生的原因。我也會檢討這些錯誤如何造成重大的後果。即使擁有最佳的意圖，投資人、商人、醫師、律師、政府官員，以及其他專業人士仍然做出拙劣的決策，而且通常付出極高的成本。

 認知。一旦你知道錯誤的類別，第二個步驟便是認知情境中的問題，或稱為情境知覺。你在此的目標是：認知你所面臨的問題種類、你可能犯錯的風險，以及你需要何種工具以便做出明智選擇。發生錯誤的原因通常起源於一種失調：在你所面對的複雜事實及你用來對應複雜事實的簡化心智習慣，兩者之間的失調。挑戰在於，如何在表面上看來似乎相異的領域之間，創造心智上的連結。你將明瞭，多元領域的方法能夠在制訂決策時，激盪出偉大洞見。

 運用。最後也是最重要的步驟是，減少你可能的潛在錯誤。就如同運動員為了準備一項競賽而開發其整體技能，本書的目標是建造或改善一套心智工具，以因應生活實相。

　　順帶一提的是，我自己對於這些認知錯誤並沒有免疫力，而且仍然會犯本書中我所描述的每一個錯誤。我個人的目標是，當試圖做決策時，能夠認知到自己正踏入危險區域，然後放慢腳步。關鍵在於，如何在適當的時機尋找到適切的觀點。
　　和其他許多教授金融學的老師一樣，我也會跟學生進行實驗，說明聰明人做決策時是如何掉入陷阱。在一項實驗中，我在全班面前拿出一個裝了硬幣的玻璃罐，要求每個人各自出價投標全部銅板的價值。大多數學生的出價都比實際價值低，不過還是有些人出價遠高過銅板的價值。最高的投標者贏得這場拍賣，但其代價則是，支付金額超出實際幣值。這就是所謂「贏家的詛咒」。這個觀念對企業併購非常重要，因為企業爭相出價、併購一家目標公司時，出價最高者往往多付出太多錢。這項實驗讓學生（特別是獲勝的學生）獲得第一手的寶貴經驗。
　　為了讓實驗更有趣，老師通常會把實驗設計成競賽，表現最佳者可以獲獎。我曾經參加過哈佛大學主辦，一場為期兩天的「投資決策及行為金融學」研討會，其中有幾次這樣的競賽。之前的閱讀與教學經驗早已讓我對這些實驗相當熟悉。然而，第一次參與實驗時，我的表現實在平平，比平均水準還低。不過，後來我研究了其中的原理，練習認清問題，並且學習適當解決問題的技巧。
　　第一項實驗是測試「過度自信」。哈佛大學政治學教授，同時也是橋牌冠軍的查克豪瑟（Richard Zeckhauser）發給參加者一張列有十個不常見的問題，例如：亞洲象的懷孕期有多長，然後要求一個最接近正確答案的預測值，以及一個正確答案落在 90% 信賴區間的高低預估值。比方說，我可能會推估大象的懷孕期應該比人類長，然後猜測 15 個月。而我也有九成的把握，正確答案會落在 12 到 18 個月當中。如果我的能力與我的信心相符，那麼我會預期十次中有九次，正確答案應該會落在那個區段。不過，事實上大多數人只有 40% 到 60% 的時候正確，而這反映了人們的過度自信。即使我並不曉得那十個問題的答案，但是我有預感自己可能會在哪些地方出錯，於是便調整了最初的預估。最後我贏了那場競賽，得到一本書。
　　第二項實驗則展現了理性思考可能出現的失靈情形。實驗中，全球頂尖行為經濟學家理查．塞勒（Richard Thaler）要我們寫下從 0 到 100 中的任一整數，最接近全體平均猜測值三分之二的人就獲勝。在一個純粹理性的世界中，所有參加者會冷靜地進行層層推論，最後得出這項實驗最合乎邏輯的解答，也就是 0。不過，這項遊戲的真正挑戰包括必須考慮其他參加者的行為。你可能選了 0 而獲勝，可是如果任何人選擇了一個大於 0 的數目，你就無緣得獎。順帶一提，最後獲勝的答案，通常都介於 11 和 13 之間。我也贏了那場競賽，而且得到一件 T 恤。
　　塞勒把獎品丟給我的時候，嘴裡一邊發牢騷：「你不該得獎，因為你早就知道是怎麼一回事。」
　　沒錯，我早就知道是怎麼一回事。這就是關鍵所在，也正是本書的重點所在。

試閱文字

內文 : 第一章　【思考盲區1】外在觀點——你只想到你自己

為什麼人們傾向於接受內部觀點？我們多數人在許多時候都過於樂觀。社會心理學家區分出以下三個會導致人們接受內部觀點的假象。

請你花一點時間，誠實以「是」或「不是」來回答以下問題，便會了解第一種假象：

 我是優於平均的駕駛。
 我有高於平均水平的判斷能力。
 我的專業表現在所屬組織裡是居於較好的那一半。

如果你像大多數人一樣，以上三個問題的答案都是肯定的，這便顯現了優越感的假象，亦即對自己有著不切實際的正面看法。當然，並不會每一個人都是優於平均。在1976年的一個經典案例中，大學委員會要求高中受試者就多項準則對自己評分。85％以上的人自認在與人相處上優於中位數；70％的人則認為自己在領導他人的能力上優於中位數；而有60％的人自認在運動表現方面在中位數之上。有份調查顯示，80％以上的人認為自己的駕駛技術比大半數的人高明。
驚人的是，能力最差的人自認能做的事和實際有能力完成的事之間，差距往往最大。在一項研究中，研究人員要求受試者在文法測試上，針對自認能力和成功可能性方面進行評分。表現最差者過於誇大他們的能力，自認最近於最高的四分位數，結果卻是位於最後的四分位數。更有甚者，就算個人確實認知到自己低於平均值，往往自認本身的缺點無關緊要、不值得一提。
其次是樂觀的假象，大部分的人認為自己的未來比別人更光明。例如，研究人員要求大學生估計在他們的生命中擁有各種好壞經歷的可能性時，大多數學生都判斷自己比其他同儕更有可能擁有好的經歷，而且不太可能會有不好的經歷。
最後是控制的假象，人們表現得就好像偶發事件都在自己的掌控之下。例如，人們在擲骰子時，若希望擲出較小的數字，力道就輕一些，反之則用力一點。在另一項研究中，研究人員要求兩組上班族參與簽賭彩券，只要花費1美元，就有機會獲得50美元彩金。其中一組人員可以選擇彩券，另一組則沒有選擇權。運氣決定得獎的可能性，但這些上班族的表現並非如此。
在開獎之前，一位研究員詢問參與者願意以什麼價格出售他們的彩券。有權選擇自己彩券的那一組，平均出價接近9美元，然而，無決定權的那一組出價則低於2美元。那些相信自己擁有某些掌控力的人，自認成功機率要比實際為高，而那些沒有控制感的人則無此偏見。
我必須承認我的職業，積極的資金管理，可能是專業世界中控制假象的最好例子。研究人員顯示，整體而言，積極建構投資組合的基金管理人長期來看，投資報酬率低於市場指數，而這是每家投資公司都認知的結果。理由非常簡單：市場是高度競爭的，基金經理人收取的費用減少了報酬。市場也有良好的隨機性，確保所有投資者不時看到好的和不好的結果。不管證據如何，基金管理人的表現宛如他們可以違抗機率，提供優於市場的報酬。這些投資公司依賴內部觀點來調整其策略和收費。

▍成功的機率很小，但不適用於我
眾多的專業人士普遍傾向以內部觀點，對可預見的不好結局做出重大決策。但這並不表示這些決策者是輕忽、天真或惡意的。由於上述三種假象的激勵，他們大多相信自己做的是正確的決定，而且有信心結果會令人滿意。現在你已明白內部觀點和外部觀點的差異，你可以更加小心地評估自己與他人的決定。讓我們來看看幾個範例。
企業合併和收購（M&A）是年復一年數兆美元的全球業務。企業投下巨資來辨別、收購和整合各家公司，以獲得策略優勢。毫無疑問，企業之間的交易都是出於最佳的意圖。
問題是，大部分的交易並不會為收購公司的股東（一般而言，那些被收購公司的股東則收穫頗豐）創造價值。事實上，研究人員評估，當一家公司買下另一家公司時，收購公司的股價當時會下滑大約三分之二。鑑於大部分經理人追求增值的目標明確─而且他們的薪酬往往與股價連結─併購市場的實際動態似乎讓人感到意外。理由是，即使大部分的執行長了解到全盤的併購紀錄並不好，他們仍有自信可以克服萬難。
「一個高品質的海濱產業」─這是陶氏化學公司（Dow Chemical）執行長在2008年7月同意收購羅門哈斯公司（Rohm and Haas）後，對該公司的描述。儘管在競價戰爭之下，陶氏化學公司得支付整整74％的溢價，卻依然不為所動。反之，執行長宣布該交易是「建立陶氏化學公司成為盈利成長公司決定性的一步」。陶氏化學公司的管理階層具備所有內在觀點的特質。企業界因為併購案而虧損的例子已層出不窮，這樁交易案宣布之後，陶氏化學公司的股價重挫4％，在這些例子之中更是居首。
為什麼大多數公司在收購其他公司時，價值無法增加，這點只要利用基礎數學便可以解釋原因。買家的價值改變相當於，兩家公司合併使得現金流量增加值（協同作用），以及收購者支付高於市場價格的金額（溢價）之間的差額。公司希望獲得的比付出的多，因此，若協同作用超過溢價金額，買家的股票價格將會提高；反之則會下跌。在陶氏化學的案例中，協同作用的價值─根據陶氏化學公司提供的數據─低於支付的溢價，說明了公司股票價格為何會下跌。把耀眼的修辭放一邊，數字對於陶氏化學公司的股東並不有利。

第三章　【思考盲區3】專家限制——演算法比較可靠嗎

DVD影片租借網站Netflix設立於1997年，以客戶滿意度為核心考量，初期便成功依據訂戶的喜好，介紹匹配的影片，業務因而蓬勃發展。2000年，這家公司推出名為「Cinematch」（影片配對）的服務，由一套演算程式系統，執行觀眾和光碟的配對。Cinematch利用消費者回饋的資訊提供推薦，迅速改善預測消費者口味的準確度，讓用戶持續感到滿意及減少對新片發行資訊的依賴。Cinematch目前已帶動Netflix一半以上的租金收入。但公司管理階層意識到，Cinematch並非所有問題的答案。因此在2006年，他們發出戰帖：只要能提出更好的電腦程式，在預測消費者偏好的準確度上，比Cinematch高出一成，Netflix願意支付100萬美元獎金。
撰寫這本書時，該筆獎金仍在各方爭奪之中，領先團隊的程式比Cinematch準確 9.8％。有兩個值得強調的重點：第一，有些人雖然聰明絕頂，但處理問題的價值和Netflix相較之下卻是小巫見大巫。（Netflix的主管不諱言，一個成功演算法的價值超過100萬美元。）第二，無論是Cinematch或任何最終取代它的程式，其表現都大幅優於紐約市影片出租店的員工。
Netflix的演算法，以及和當地影片出租店員意見的品質之間南轅北轍的對比，說明了本章第一個錯誤的決策制訂：利用專家，而不是數學模型。我承認，這個錯誤對各領域的專家而言是個直接的侮辱，令人難以忍受。但是在社會科學領域，這也是紀錄最為詳盡的研究發現。
1954年，明尼蘇達大學心理學家米爾（Paul Meehl）出版一本書，評論專家（心理學家和精神病學家）的臨床判斷與線性統計模型的研究。他認真分析，有信心做到公平的比較。在一次又一次的研究後，他發現統計方法不輸（甚至超過）專家的表現。較近期的例子是，加州大學柏克萊分校心理學家泰洛克（Philip Tetlock）針對專家預測，完成一項歷時15年以上的周詳研究，其中包括來自60個國家300位專家的2800項預測。泰洛克請專家針對有機率性質、結果範圍廣泛的政治和經濟案例的結果進行預測。總結這些研究發現，泰洛克斷然表示：「不可能找到任何人類預測能力明顯優於外推演算法的領域，複雜的統計方法就更不用說了。」
儘管有幾十年充分的證據，各領域依賴專家的傾向依然毫無變化。事實上，大多數人很難吸收廣泛的統計證據，以融入他們的判斷中。當你面對如何挑選影片的決定時，問問自己，比較希望得到Cinematch提供的推薦，還是影片出租店櫃檯後頭的店員。現在，你已知道何者最可能提供你最大的觀賞樂趣。

▍相信你的靈光乍現，但要練過才行
在最近的一次調查中，幾乎有一半的財星千大企業經理人表示，他們在制定決策時依靠直覺。事實上，許多暢銷書大力推崇直覺，而且商業和醫療產業巨擘也特別尊崇出於直覺（看似高深莫測）的決策。問題是：直覺不是絕對有效的。這個想法引出我們要提出的第三個決策錯誤─不恰當地依賴直覺。在制定決策時，直覺能夠發揮明確和積極的影響力。但你必須清楚辨別，直覺何時對你有利，而何時又會引你步入歧途。
各位可以看看丹尼爾．卡尼曼在2002年諾貝爾經濟學獎演講時，所描述的兩種決策制定系統。第一套系統是經驗系統，特點是「快速、自動、不費力、聯想，以及難以控制或修改的」。系統二是分析系統，特點為「比較緩慢、一系列的、要付出努力，以及審慎控制的」。
在卡尼曼的模型中，第一套系統利用知覺和直覺，產生關於對象或問題的印象。這些印象是自然而然產生的，個人可能無法解釋。卡尼曼主張，不論個人是否有意識地做出決定，所有的判斷都牽涉到第二套系統。因此，直覺是反映印象的一種判斷。
透過在特定領域實際且審慎地操練，專家可以培養和增強他們的經驗系統。因此，國際西洋棋大師可快速地審度棋盤上的佈局，以決定在特定的比賽中該怎麼做。事實上，專家會將正在處理的系統特徵內化，釋出注意力到高層次的分析思考。這也說明了專家普世的特徵，其中包括以下特質：

 專家會看出自身專長領域的模式。
 專家解決問題的速度遠比新手快。
 專家說明問題的層次比新手深入。
 專家可以質化的方法解決問題。

因此，直覺在穩定的環境行之有效。然而，當你面對的是一個不斷變化的系統，尤其是涉及階段過渡時期，那麼運用直覺便會造成失敗的結果。儘管直覺的力量近乎神奇，但在日益複雜的世界卻逐漸失去作用。

第八章　【思考盲區8】技能與運氣有別 —— 為什麼投資者經常買高賣低

老闆大發雷霆了。2005年，紐約洋基隊在前12場比賽中只贏了4場，這件事在各界傳開之後，球隊老闆喬治．史坦布瑞納（George Steinbrenner）無法克制自己的沮喪。「我們球隊表現如此差勁，讓我感到十分失望。」他激動說道：「在棒球界中薪酬最高的球隊，在季賽一開始就陷入這樣的頹勢，真是讓我無法置信。他們有天分贏球，卻還是輸了。」儘管還有93％的季賽要進行，球隊經理喬．托瑞（Joe Torre）也只能同意：「他說的話我們都知道，然而他確實花了錢，所以期望得到的成果，顯然高過目前得到的成績。」
洋基隊最後還是熬過來了，在例行賽中得到分區冠軍，但不是因為老闆的嚴厲斥責。可是，有多少是靠著技巧，又有多少是出於運氣呢？這很難說。在許多領域中，我們都很難區分出技巧和運氣，包括企業和投資。因此，我們犯了很多意料之內的錯誤，例如，沒有了解到球隊，或者是個人，無可避免地會有回歸平均值的傾向。本章會賦予各位一個嶄新的角度，解釋你們的球隊為什麼會接連獲勝，以及為什麼會萎靡不振的原因。此外，員工、業務部門、股票經紀人，以及其他個別和團體專業人士的績效也會出現這樣的情形。

▍技巧、運氣和結果
人類許多志業的結果其實是融合技巧和運氣。舉例來說，在棒球上，一位投手可以投出一場精采的比賽，但他的球隊可能會因偶然事件而輸球。當然，技巧和運氣的影響力多寡，取決於活動項目而定。吃角子老虎毫無技巧問題，但是，贏得國際象棋比賽需要大量的技巧，以及少許的運氣。然而，即使一個選手的技巧沒有改變，他的運氣也會來來去去。
舉例來說，想想看一個高爾夫選手，在不同日子的兩輪比賽裡可能如何得分。如果這位高爾夫選手在第一輪比賽中的得分遠低於他的差點（handicap），你預期他在第二輪比賽中會有怎樣的表現呢？答案是不會那麼好。第一輪比賽的傑出成績是因為他的技術精湛，但也是因為運氣使然。即使他在第二輪比賽時技術同樣精湛，但你不會預期他有同樣的好運。
任何結合技巧和運氣的系統，隨著時間荏苒將會回歸到平均值。有人曾要求丹尼爾．卡尼曼為二十一世紀提供一個公式，他的公式便巧妙地掌握這個想法。事實上，他提供了兩個公式，如下所示：
成功＝一些天賦＋運氣
大成功＝一些天賦＋很多運氣

當然，糟糕的結果可能表示雖有些技巧但運氣很差，這就是2005年洋基隊前12場比賽的情形。然而，隨著時間的推移，運氣的影響力降低，技巧就會出線，這有助於解釋洋基隊為什麼最後會取得第一。史坦布瑞納對球隊的看法過於狹窄，他只看到洋基隊在12場比賽中輸掉8場，但他沒有考慮到洋基球員是全國技巧最精湛的球員（即使他支付他們可觀的薪水）。當他們的運氣好轉時，他們開始贏球。
當你忽略了回歸平均值的概念時，就犯了三類錯誤。第一個錯誤是自以為很特別。我曾與一間公司的高層管理團隊見面，探討我如何解讀回歸平均值之於企業績效的影響。全體執行主管都狀似理解地點著頭，然後，執行長插話了：「是的，我們很了解回歸平均值的概念。但它並不適用於我們，因為我們已經找到一種更好的方式來運作。」如果真是這樣就好了。
投資界也有忽視回歸平均值的例子。以下這兩種投資經理人，你寧願聘用哪一個：最近績效超越大盤市場的這一個，還是績效落後大盤指數的那一個？當然，沒有簡單的答案。你在任何投資之中會賺到多少錢，運氣顯然發揮了很大、但難以捉摸的作用，尤其是在短時間內。但是，即使產業專業人士聰明了解到運氣的重要性，他們始終還是無法將這種認知納入決定之中。
埃默里大學（Emory University）金融學教授阿密特．戈亞爾（Amit Goyal）和亞利桑那州立大學（Arizona State University）金融學教授蘇尼爾．華赫爾（Sunil Wahal），分析了3,400個退休計畫、基金捐贈，以及基金會（計畫贊助者）在10年當中，如何雇用和解聘那些管理資金的經理人。研究人員發現，計畫贊助者往往聘請近來績效良好的經理人，而解雇的頭號理由則是績效欠佳。與回歸平均值理論一致的是，研究人員指出，在隨後幾年，許多被解雇經理人的表現轉而超越了那些被聘雇的經理人。

最佳賣點

最佳賣點 : 蠢是常態，聰明人也不例外
別把該慢思的事，丟給快思負責