🤔【推薦你讀這本書，如果你總覺得...】 1️⃣為什麼公司換了老闆、國家換了領導人，就會大改決策方向？ 2️⃣現在人工智慧這麼發達，很多事就讓AI幫我們做決定吧！ 3️⃣我領導的團隊常常有意見分歧的情形，要如何讓大家的想法往更正確的方向前進？ 🤓【我學到的3件事】 1️⃣人類的想法有變異是好事嗎？ 我目前在公部門負責的是健保給付費用審查相關業務，同一件案子，如果審查專家有不同意見，對我們來說當然是壞事，當審查尺度不一致時，醫院和民眾不來吵翻才怪（光是連審查尺度一致時，都還有很多其他東西可以吵了）。但在藝術或創新產業，例如影評、品酒會、藝術展等，如果每個人的想法和感受都相同，那就未免太無聊了！ 有趣的是，並不是所有狀況都是一翻兩瞪眼，現實生活有許多事情都是處於中間模糊地帶，舉例來說，美國曾經有段時間在討論法院判決是否應採用「量刑基準表」，這張表的縱軸將「犯罪行為樣態」分成43個等級、橫軸將「犯罪紀錄」分成6個等級，交集之處便決定「受刑人的監禁月數」，這樣做可以屏除不同法官或不同場合下所造成的決策變異；但反對派宣稱此舉會「限制法官自由裁量權」，因為每個案件都是獨特的，自由裁量權有助於針對細節來做出「公平和正確」的判斷。 2️⃣為什麼針對同一件事，不同人下的決策會不一樣？ 如果，法官會因為審判當天的天氣好而手下留情、醫生會因為當天心情不好或接近下班時間，而忽略檢驗報告上的重要訊息，你會怎麼想？無論你怎麼想，這些都是現實中確實在發生的情況。 影響決策的原因或許比你想像中多（有些甚至聽起來滿瞎的？），例如： ＃1 穩定型態誤差 例如知識變異性，每個人的背景、教育程度等不同，造成想法和行動不同。 ＃2 場合雜訊 同一個人在不同場合、條件影響下，會做出不同的決定。例如情緒、壓力、疲勞、天氣、順序（賭徒謬誤，舉丟銅板的例子來說，如果已經連續出現3次正面，較多人會猜第4次出現反面，但實際上第4次出現正面或反面的機率仍為一半一半）。 ＃3 錨定效應 過度偏重先前取得的資訊，有先入爲主（或稱爲錨點）的觀念。最常見的例子就是賣家先把售價訂高，再以特價方式銷售，不但能提升商品價值，消費者還會認為自己撿到便宜。 ＃4 捷思法 人類偏好迅速、直覺、不費力的決定，但通常這個決定並不是最好、最正確的決定。 ＃5 結論偏誤 又稱情感捷思法，指先入為主、未審先判，即使被證實有誤，仍不改初衷，甚至獨排眾議，主張堅持到底。 ＃6 光環效應 又稱月暈效應，是人們過度追求「連貫性」時的表現，當一個人在某些領域表現突出，便以為他在其他領域也一樣完美。例如包裝精緻的商品，即使拆開後內容不怎麼樣，消費者也會覺得還不錯；或是面試官看到候選人跟自己畢業於同一所名校，便認為對方可以適任這份工作。 3️⃣既然有這麼多會造成決策誤差的原因，那我們到底該如何減少雜訊，避免做出尺度不一的決策？ 研究顯示，在各種類型的決策之下，人類判斷的準確度都遠小於「機器演算」的結果（無論你認為人有多專業、或機器會忽略許多人類才能注意到的細節），因為機器可摒除雜訊干擾，且大數據資料庫會讓判斷越來越準確。 不過單憑機器做決定，會有產生歧視、偏見的疑慮（設定的條件參數會讓機器重複偏好某種選擇），也會影響人類的工作士氣和尊嚴，因此我們不太可能完全用機器取代人類。以下整理本書提供可減少人類決策雜訊的方法： ＃1 配對比較 有比較基準時，人們的決策會較準確。例如要一群人為一部電影評分1～5，他們可能無所適從，每個人的分數差距也會很大；但當先告訴他們一個比較標準（A電影是3.5分、B電影是4分），這時大家的分數就會比較接近、有參考價值了。 ＃2 群眾智慧效應 單一個體所做出的決策往往會比多數決不精準（前提是多數決這群人是明智的，且擁有獨立思考的能力），因此不少企業會採用「德爾菲法」來做決策，目的是在訊息收集過程中，透過多位專家「匿名」且「獨立」的反覆主觀判斷，獲得相對客觀的意見。 ＃3 事前預防、事後修正 事前預防包含提升「內在」知識、統計等有利於做出正確判斷的能力，及留心「外在」環境對自我產生的影響（例如消費者較容易購買擺放在與之視線等高層架上的商品）；而事後調整就是在做決策過程中不斷重新檢視檢討，進行滾動式調整。 ＃4 中介評估法 用「快思慢想」的邏輯取代「直覺」判斷，主要步驟為：(1)先快速「評估」出一個大家都認可的提案。(2)以慢想方式「討論」此提案有無雜訊或偏誤，並在此期間多方蒐集資料。(3)「再次評估」原先提案並進行修正。過程中需要有一個「出色判斷者」帶領進行，他需要有足夠的經驗、智力以及開放的心態。 🤗【關於本書我還想告訴你】 1️⃣這本書讀起來像一本博士論文，但別嚇到了XD 不是很難理解的意思，而是解釋得很完整。書中有許多專有名詞，一開始讀起來覺得有點吃力，不過讀完後收穫滿滿，且往後再讀到有關心理學或人類決策行為相關書籍時，就特別得心應手！ 2️⃣本書作者就是之前很紅的「快思慢想」的作者唷~