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第21章 直觉判断与公式运算孰优孰劣（第2页）

阿申菲尔特通过天气的三个特征—夏季生长期的平均温度、丰收期的降水量以及上一个冬季的总降水量—来估测出葡萄酒的特质及特定的年份，再将这些常识性知识转化成数据公式来预测葡萄酒的价格。

他的公式给出了未来几年甚至几十年后的准确价格预测。

事实上，他的公式所预测的葡萄酒期货价格比新酒的市价更准确。

这个新的“米尔模式”

向那些为前期价格定位提供建议的专家的估价能力发起了挑战。

它还对经济理论发起了挑战，根据这些理论，价格应该能够反映出所有有用信息，包括天气因素。

阿申菲尔特的公式非常精确，预测价格与真实价格的相关系数超过了0.9。

为什么专家预测不如简单运算准确？米尔猜测其中一个原因是这些专家试图变得聪明，总想跳出思维的框框，在预测时会考虑将不同特征进行复杂的结合。

复杂化对稀奇古怪的事情是有影响的，但十有八九会降低其正确性，将这些特征简单地整合在一起反而会更好。

有几项研究已经表明，即使人们知道公式给出的建议分数，人类决策制定者在面对预测公式时也会自叹弗如。

他们认为自己比公式强大，因为人们拥有关于这一问题的其他信息，但他们往往是错的。

在米尔看来，在极少数情况下，我们可以利用主观判断，其他时候用判断替代公式并不是个好主意。

在一个著名的思维实验中，他描述了一个能够预测某人今晚会不会去看电影的公式，他指出，如果知道此人今天摔断了腿，不用这个公式也罢。

于是就有了“断腿原则”

。

当然，关键问题是断腿的概率太小了，但一旦腿断了，结论也就很明确了。

专家判断不可取的另一个原因，是人们对复杂信息的最终判断很难达成一致。

如果有人要求这些专家对同一信息进行两次评估，他们通常会给出不同的答案。

这些不一致之处往往正是真正令人关切的地方。

一个经验丰富的放射科医师在两个不同的场合看到同一张片子，这两次检查结果在“正常”

与“异常”

之间会有20%的偏差。

一项让101名审计员独立评价企业内部审计业务可靠性的实验也反映出类似的不一致程度。

此前曾有过对不同专业人士判断可靠性的41项研究，研究要求审计员、病理学家、心理学家、组织管理者等专业人士回顾自己原来的判断。

尽管他们对每个案例的再次评估在几分钟内就完成了，但实验结果还是说明了判断的不一致性非常典型。

不可靠的判断使人们对任何事物都不可能作出有效预测。

这种普遍的不一致性很有可能是由于系统1对极端条件的依赖所致。

我们从那个主要实验可以得知，在我们的环境中有一种不被注意的刺激物在本质上影响着我们的思想和行为。

这种影响会从这一时刻波及下一时刻。

在炎热的天气里，短暂的凉风会使你感到心情舒畅，这个时刻无论评估什么都会相对更积极一些。

对于一个将要获得假释的犯人来说，在假释审核期间的每一顿饭之间，他都会有很大的变化。

由于我们对我们思想中的东西没有一个清晰的认识，我们永远不会知道在周围环境有微小的变化时，我们会作出不一样的判断。

公式却不会有这样的问题，输入不变，输出也不会改变。

可预见性很差—这是米尔和他的后继者们在研究中得出的—不一致性会破坏任何预测的有效性。

这项研究得出了一个惊人的结论：要提升预测的准确度，最终的结果应由公式给出，在低效的情况下尤其如此。

例如，在医学院的学生录取工作中，最终决定一般由面试候选人的老师来做。

这一依据是片面的，但他们的推测也有可靠的证据：如果面试官也参与最终的录取工作，面试的过程很可能会降低选拔过程的准确性。

这是因为面试官过于相信自己的直觉，他们会很重视个人的喜好而忽略很多其他信息，从而降低了有效性。

同样，专家在评估新酒的价格时会品尝酒，这种信息的反面作用大于正面。