行为经济学也解释不了，人类与生俱来的缺陷与愚蠢
转载：后现代邮报
“我们总是高估自己对世界的了解，却低估了事件中存在的偶然性。”
丹尼尔·卡尼曼
当别人说到某件事时，不要去想它是不是真的，而要想它在什么情况下会成为真的。
听取别人说的每一句话，尽量不去推翻它，而是试着从中寻找意义。
阿莫斯·特沃斯基（1937-1996）
以一切都不出所料的心态看待昨天的人，终将面对处处都是意外的明天。
隐喻用语义模糊性替代了真实世界的不确定性，它是对现实的遮蔽。
多年主流的经济学“理性人”假设，在20世纪70年代被颠覆。
著名心理学家丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）与研究伙伴阿莫斯·特沃斯基 (Amos Tversky) ，共同提出了行为经济学中的一个重要理论： 前景理论 （Prospect Theory），即人类基于参考位置的不同有不同的风险态度，由于可预测的偏见和行为倾向而犯无数错误。“我们比自己所知的还要复杂，也并非如自己想象的那般理性，再富有逻辑的人也会犯想当然的错误。”
损失厌恶，禀赋效应，鸡尾酒晚会效应，认知偏见，爬行决定论……两位大师将心理学的洞察力应用于经济学，为一个新的研究领域奠定了基础。生来就是个斗士的特沃斯基，英年早逝。性格复杂、极度缺乏安全感的卡尼曼，因为“把心理学研究和经济学研究结合在一起，特别是与在不确定状况下的决策制定有关的研究”，2002年10月获得诺贝尔经济学奖。这是诺贝尔经济学奖第一次颁发给心理学家，也为行为经济学界的“传奇二人组”画上了圆满的句号。
卡尼曼和特沃斯基合著的《快思考，慢思考》，一部里程碑式著作，开创性的贡献就是把人类的思考模式拆分成快思考和慢思考两个系统，堪比亚当•斯密的《国富论》和弗洛伊德的《梦的解析》。
“关于人类理性和非理性的书浩如烟海，但杰作只有一部，那就是《思考，快与慢》。”
快思考和慢思考即系统1和系统2。系统1是依赖直觉的、无意识的思考系统，系统2是需要主动控制的、有意识进行的思考系统。在人类的决策行为模式中，两个系统都会发挥作用，但由于系统2的懒惰，很多时候系统1会占据主导地位；但是系统1的直觉式思考模式又存在种种缺陷，容易导致人类决策中的偏见和失误。人们应该有意识的去弥补这种缺陷，用系统2去弥补系统1，用慢思考去弥补快思考，有利于提高决策质量。
理论基础
针对人类决策及后果的悖论和困惑，丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特维斯基提出了前景理论，它建立在三个理论前提下。
1.确定效应
确定效应就是说在确定的收益和不确定的收益之间做选择，大多数人更愿意选择确定的好处。“见好就收”、“二鸟在林，不如一鸟在手”，都是对确定性偏好的阐述。我们处于收益状态时，往往小心翼翼、厌恶风险、喜欢见好就收，害怕失去已有的利润。卡尼曼和特韦斯基称为“确定效应”，即处于收益状态时，大部分人都是风险厌恶者。反映在现实中，很多人打牌赢了的时候，希望立刻停止牌局，获得确定性收益。在买股票时，喜欢将正在赚钱的股票卖出。
2.反射效应
确定效应可以理解为当人们面对收益的时候，会呈现出一种风险的规避倾向。另外一面，即它的映像/反射，当人们面对损失的时候，会呈现出一种风险的偏好倾向。“破罐子破摔”，“一不做，二不休”，“反正都这样了，我就干脆那样吧”这种说法。因此，反射效应指的是人们面对收益的时候，会呈现出风险规避的倾向；而当人们面对损失时，又会呈现出风险偏好的倾向。
3.分离效应
在传统经济学中，有这么一条原则，叫确定性原则。如果决策者知道事件E会发生，他会采取行动A；如果决策者知道事件E不会发生，他仍会采取行动A；以此观之，决策者在不知道事件E是否会发生的情况下，也会采取行动A。但日常生活中，比如一个考生考试，如果他通过了考试，他有可能出去旅游，奖励自己；如果他没通过考试，他有可能也出去旅游，放空自己，反省自身，以图再战；按照确定性原则的逻辑，不管考生是过还是不过，考生都会出去玩。但是，如果考生在不知道自己是通过了考试还是没通过考试的时候，很少有人会出去玩。将分离效应进一步表述为：当决策者知道事件E会发生，他会采取行动A；当知道事件E不会发生，他仍会采取行动A；而当不知道事件E是否会发生的情况下，他会拒绝行动A。
前景理论
在前景理论中，卡尼曼和特维斯基指出：在面对未来的风险选择时，人们通过一个价值函数来进行价值的评估。这个函数有三个重要的性质：参照依赖、损失厌恶、敏感性递减。
1.参照依赖
假设你面对这样一个选择：
A.其他同事一年挣6万元的情况下，你的年收入7万元。
B.其他同事年收入为9万元的情况下，你一年有8万元进账。
相信大部分人会选择前者。
这说明，我们对得与失的判断，是来自比较，损失和获得一定是相对于参照点而言的。人们看的不是最终的结果，而是看最终结果与参照点之间的差额。一样东西可以说成是“得”，也可以说成是“失”，这取决于参照点的不同。就比如你涨工资了，挣了1万元，你觉得挺开心；但是，如果你工资是降到1万元，可能你就很难过，无法接受了。
2.损失厌恶
我们来做一个实验。
投一枚均匀的硬币，正面为赢，反面为输。如果赢了可以获得500元，输了失去500元。请问你是否愿意赌一把？
这个赌局输赢的可能性相同，也就是说这个游戏的结果期望值为零，是绝对公平的赌局。那么应该大约有一半的人愿意参加。但是大量实验的结果证明，多数人不愿意玩这个游戏。
这个现象可以用损失厌恶效应解释，虽然出现正反面的概率是相同的，但是人们对“失”比对“得”敏感。输掉500元的不舒服的程度远远超过了赢得500元的快乐，因此你可能就不愿意参加这个游戏了。想一想，现实生活中，你丢失10000元，可能会难过好几天；而捡到10000元，可能只是会窃喜一下。
3.敏感性递减
在参考点附近（比如收益为0时），人们对收益的边际变化比较敏感；而在距离参考点远时，人们对收益边际变化的敏感程度会降低。敏感性递减意味着效用函数在参考点附近应该比较陡峭，而在远离其参考点后应逐渐变得平坦。
比如说，你对一个人不是很好（参考点附近），很冷淡，有一天你突然对他好一点，他感觉到的收益是很大的；如果你对一个人已经特好了（远离参考点），你再对他好一些，他感觉到的收益其实是很小的。
经典理论
1.感性细节掌控理性大局。
2.聪明的人在大多数事情上的表述上比其他人表述得更好。聪明不仅是指推理的能力，也指在记忆中搜寻相关信息和在必要时调动注意力的能力。
3.如果你很在意自己在别人眼里是否值得信赖、是否聪明睿智，那么说话时就言简意赅吧，能用简单句的时候就别用复杂句。
4.我们总是高估自己对世界的了解，却低估了事件中存在的偶然性。
5.改变一个人对人性的看法很难，改变一个人对自身阴暗面的看法就更难了。
6.只要不断重复就能增加喜欢程度的现象是一个极其重要的生理现象。
7.每一次决策都认真自我检验，点子是否合逻辑？有没漏洞？做决策时，自问在这事情上是否具备足够经验，是否领先者？若答案是否定的。那点子大概率是错误的，欠缺的。
8.若一种动物对新奇的事物没有心存戒备，其生存概率就会很低。
9.让人们相信谎言的可靠方法就是不断重复，因为人们很难区分耳熟的话和真话。独裁者和商人都了解这一点。
10.我们大脑有说不清楚的局限:我们对自己认为熟知的事物确信不疑，我们显然无法了解自己的无知程度，无法确切了解自己所生活的这个世界的不确定性。
11.我没有满世界做民意调查来告诉自己怎样做才对，知道自己的感受就够了。
12.学习大脑如何运作。印象，直觉，决策如何发生。
13.人们习惯于用因果关系解释自己观察到的现象，因此故事比统计概率更能说服我们。
14.学习大脑认知中某些概念。如光环效应。
15.他们只想提醒人们，能力可以提升我们对自己直觉的信任。
16.通常情况下，大多数人保持连贯的思维或时不时积极思考都需要自我控制力。
17.在人生最辉煌的时候，我们很难对自己的信念和需求产生怀疑，越是在最需要质疑自己的时候越难做到这一点，但我们可以从他人的真知灼见中受到启迪。
18.思维活动唤起一个看法不仅会引发另一个看法，它还会激发出很多其他看法，而这些看法还会让我们想到另外一些看法。此外，只有几个被激发出来的看法是有意识的思维活动；多数联想思维都是无声的，隐藏在有意识的自我之后的。
19.一个随机事件是不需要解释的，但一连串的随机事件就有规律可循。
20.确实在自我身上发现经常性的决策错误，把第一直觉出现的点子当成最有效。
21.我们记录下正常人思考时出现的系统性失误，认为这些失误是由认知机制的构造造成的，并非由情感引起的思想腐化导致的。
丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基合作的三篇经典文章
主观概率、可得性和预测心理
1979年发表在Econometrica上的《Prospect theory: An analysis of decisions under risk》是该刊历史上被引用最广泛的文章
■主观概率：代表性判断
丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基合作的第一篇文章是《主观概率：代表性判断》。所谓主观概率，是指人们对于某件事情发生的概率的主观猜测或评价。我们所做的决定、所形成的结论、所提出的解释，通通都是基于我们对不确定事件的可能性做出了判断，例如一份新的工作、一个未知的选举结果、一个未卜的市场前景。在这类情景中，人的大脑并没有顺理成章地去计算正确的概率，而是用经验法则代替了机会法则。他们把这些经验法则称为“启发性”，他们意欲探讨的第一个启发性法则就是“代表性”。
人们在做判断时，都会把所判断的东西和他们大脑中的某个既定模式做对比。比如，这些云朵和我所知道的暴风雨临近时的云朵是否相同？当人们在不同的生活场景中进行概率揣测时，其实是对相似性——或者说是代表性——进行判断。遇到具体事例时，人们会把它们拿来与总体概念进行比较，这就是所谓的“代表性”。
他们不关注思维模式是如何形成的，以及人们是如何对代表性进行判断的。他们关注的是人们脑海中的思维模式在哪种情况下最明显。某个具体对象与你心目中的形象越近，你就越有可能认可它的代表性。“我们的论点是，在多数情况下，只要事件A与事件B具有更多的代表性，我们就认为事件A的发生概率要高于事件B。”某个篮球运动员与你心目中NBA球星的形象越相似，他就越有可能被你看成是NBA球员。
他们有一种直觉，人们在做判断时犯下的错误并不是随机的，而是系统性的。当然，被他们称为“代表性”的经验法则并不总是错误的。如果说在不确定的状况中，思维所采取的方式有时会做出错误的判断，那也是因为这种方式通常情况下很有效。能够成为NBA球员的人，大多数和你心目中NBA球员的典型形象相一致。但也有个别人是例外，人们因而会犯一些系统性错误。
在计算概率时，我们所依靠的经验法则是在什么时候引起重大计算失误的？有一种答案是，凡是在人们必须对含有随机成分的东西做评判时，失误必然会发生。仅凭不确定事件与总体之间的相似性是不足以说明问题的。“它还应该能反映出它所依附的不确定过程的各种属性。”也就是说，假如过程充满随机性，那么结果也应该表现出随机性。当两个同班同学同一天生日时，人们会觉得这是个很典型的巧合，但事实是，在任何一个有23人构成的群体中，两个人在同一天出生的可能性会超过50%。我们心目中的随机性与真正的随机性相去甚远，因为我们所认为的“随机性”中不包含那些只有真正随机性才包含的内容和形式。
■可得性：频率和概率判断的启发式
丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基合作的第二篇文章是《可得性：频率和概率判断的启发式》。这篇文章与第一篇文章仅隔几周。他们认为，人的思维中存在一种机制，它既能帮助人做出正确的判断和决定，又能导致严重的判断失误。“并不总是代表性在发挥作用，还有些其他东西。也不光是相似性。”
人们越是容易回想起某个场景，可得性越高，就越有可能认为这个场景是存在的。某个刚刚发生、格外生动、格外常见的事件，或者任何一件碰巧已经先行占据人的思维的东西，极有可能被人们轻而易举地回想起来，并最终在他们的判断中占据不合宜的比重。在某个刚刚发生事情的干扰下，人们的判断力变得相当不可靠。比如，公路上遇到一起惨不忍睹的车祸后，人们的驾驶速度明显会慢下来，因为他们对遭遇车祸的可能性已经有了不一样的判断。看完一部描写核战争的影片，他们对核战争的忧虑更胜于从前，甚至可以说他们觉得核战争极有可能发生。人们在概率判断中表现出反复无常，足以说明思维中负责此类概率判断的那套机制究竟是不是可靠。
在很多现实情况中，人们并不是进行概率判断的。每一次经济萧条、每一场成功的手术，或是每一次股市崩盘，从根本上来看都是独一无二的，都不可能仅凭一个简单的统计公式来判断它的概率。但是，我们可以用便利性启发式来判断这些事件的可能性。例如，在判断这次股市会不会崩盘时，你可能会在自己记忆库中搜索情况相似的情况。假如你从记忆库检索到的股市多数都会崩盘，那么你会判断眼前这次股市同样有可能崩盘。并非人们愚笨，而是在进行判断概率时，人们所奉行的原则（越容易想起的事，就更容易是真实存在的）往往会有强大的作用。但是，当他们要去对于那些很难从记忆库里找到判断依据的事情做出评判时，带有误导性的信息会轻而易举地入侵他们的思维，这时候他们就会做出错误的判断。因此，可得性启发式会导致系统性偏见的出现，人们的判断会被那些容易被记住的事情所扭曲。
他们注意到，在判断某件事情的不确定程度时，人们会做出“不加说明的假设”。例如，评估一家公司的盈利情况时，人们会假定经营条件正常，在这一假定的基础之上，他们再做评估。他们没有将非正常经营条件考虑在内，比如战争、经济萧条或主要竞争对手已被迫退出市场。显然，此处存在另一种导致错误判断的情况：人们对有些事一无所知，但问题在于他们不愿自找麻烦地在做判断时将自己不知道的东西最重要因素考虑在内。
一个人越是在复杂的、接近生活的场景中做判断，就越容易被可得性所误导。在很多复杂而真实的情景中，比如埃及会不会侵略以色列或者股票市场会不会上涨，人们总是会构建场景。深藏在记忆中的、被我们编织起来的故事，成功地取代了概率判断。扣人心弦的场景很容易束缚我们的后续思考。大量证据显示，一旦我们以某种方式对不确定情况做出感应和诠释，就很难再换成另一种方式。人们所编制的故事也受到素材便利性的影响，过去的经历塑造着你对未来的看法。“忘记过去的人注定要重蹈覆辙”，他们把这句话做了个颠倒：人们对于过去的记忆很容易改变他们对未来的判断。“当我们认为某个结果完全不可能，其实是因为我们的脑海中搭建不起这样一条能够导致该结果的事件链。问题往往就出在我们的想象上。”
当一切未知或者不可知时，人们编造的故事自然就很简单。“只考虑相对简单的场景，这种倾向可能在矛盾情形下具有格外重要的作用。处在矛盾中时，个人情绪和想法比起对手的情绪和想法更具可得性，因为你不大可能知道对手关于棋局或者战局的看法。”想象似乎也受某种规则的支配，这些规则规则制约着人们的思考。
■论预测心理
丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基合作的第三篇文章是《论预测心理》。他们认为，在不确定状况下做预测或者作判断时，人们似乎没有遵循统计理论来行事，相反，他们依靠的是有限的几种启发式，有时能因此作出合理的判断，有时又会因此出现严重的系统性偏差。很显然，这篇文章是上面两篇文章的延续。
关于判断与预测之间的差异，没有人比他们更清楚。在他们看来，判断意味着预测。同理，预测中也隐含着判断。两者之间的区别在于判断中夹杂的不确定成分时，判断就变成了预测。“某人是一个雄辩的演说家”，这句话就属于判断，而“某人日后会成为德国总理”，这句话则属于预测。要预测某个学生会专攻哪一个领域，必须使用预测基准率。在看待基准率时，一条奉行不悖的原则就是，当你对事实一无所知，预测无从谈起时，基准率就是你的答案。但是，在缺乏具体依据和掌握无用信息这两种情况下，人们的反应会有所不同。缺乏具体依据时，人们会依赖先验概率（基准率）；而当他们掌握无用信息时，先验概率就会被抛在一边。
特沃斯基在后来的一次演讲时，对第三篇文章的内容做进一步的诠释。“在通常情况下，我们能在极短的时间内为此找到一个解释，提出一种假设，或者对事实进行一番诠释，从而使其条理清晰、易于理解、合乎常情。在感知外部世界时，同样的情况也会发生。人类极善于从随机数据中寻找出固定的模式或趋势。我们能够轻松地勾勒场景，提供解释，作出说明，但是，与这方面的高超技能相关，在评估事件的可能性或者用批判的眼光审视世界时，我们就显得力不从心了。一旦接纳了某种假设或者某种假设，我们几乎无一例外的会将其放大，从而很难再用另一种视觉去看待这个问题。”
历史的判断同样受到偏见的影响。特沃斯基指出，历史书的枯燥乏味到了令人震惊的地步，因为其中有相当一部分内容纯属杜撰。历史学家和其他人一样，也会出现认知偏见。“有关历史的判断，从宏观角度来衡量，也是一种依托数据进行的直觉判断。”历史学家的职业风险在于，极易接受他们所看到了任何事实，而忽略他们没有或无法看到的事实，并将这些事实打造成一个个听起来颇具说服力的故事。
“很多时候我们无法预料接下来会发生什么。但是，当事情真的发生时，我们又表现得好像一切都在预料之中，又会头头是道得去解释它。即使在信息不完整的情况下，人们还是对无法预料的东西作出解释，这种现象反映出了人类在逻辑推理方面存在的一个重大缺陷，尽管这种缺陷表现的非常隐晦。它使我们相信周遭世界并不是一个充满不确定性的世界，我们也并不像自己以为的那样智力出众。原因是，假如我们在只知道结局却并不掌握其他信息的情况下，能对原本无法预测的事情做出解释，那说明这个结局早就注定了，而我们本该能提前预料到。我们未能预料，这说明我们智商有限，与世界的不确定性无关。”
体育解说员或政治评论家为了能自圆其说，让自己的点评和最终结局两相吻合，会不顾一切的调整叙事方式，转移叙事重心。历史学家也概莫能外。他们会把规律强加在随机事件的头上，可能他们自己都没意识到在做些什么，这就叫做“爬行决定论”。历史学家认为自己能够凭借历史的碎片对事情做出解释，从而令这件事在日后看来是可以预测的。一旦他们对事情的前因后果作出了解释，那唯一待解的谜团就是，为什么当事人最初没有遇见结局？人们对历史事件的认知方式，会让过往的事情表现出一种确定性和可预测性，但是事实绝非如此。“以一切都不出所料的心态看待昨天的人，终将面对处处都是意外的明天。”
如何合理规避人的偏见，克服思维的障碍与误区？
畅销书作家出手了。
《思维的发现》提供了大量的关于这两位心理学巨匠日常生活与学术交往的详实记录。作家迈克尔·刘易斯的新作《思维的发现》，将视线投向了这段传奇心理学家与经济学家间的友谊。那种惺惺相惜与爱恨别离，简直把人间所能有的全部情感都诠释了一遍。
两人个性不同，但几十年珠联璧合，取长补短，亲密合作。丹尼尔·卡尼曼内敛、严肃而悲观，认为自己总是错的；阿莫斯·特沃斯基外向、随性而乐观，认为自己总是对的。
卡尼曼在诺贝尔奖自传里回忆这段经历：我们合作中最愉快和成功的地方就是能够毫无芥蒂地分享一切不成形的想法，不去担心这想法是否有漏洞，而另一方会立刻理解，找到这个想法里有价值的地方继续发挥。这种奇妙的合作只在我们两人之间存在，只要有第三方出现，就会有竞争。
正是两人的思维碰撞出了耀眼的火花，用满载着的心理学理念引爆了经济学的殿堂，从而开创了行为经济学这一全新领域。
《思维的发现》以妙趣横生的文笔解释了晦涩难懂的理论，还原了《思考，快与慢》伟大思想形成的过程，涉及行为经济学、大数据研究、循证医学等内容，同时也丰满刻画了两位主人公的文学形象和人格魅力。英文版一经面世，读者热烈讨论的话题竟然是如果改编为电影谁来扮演男主角。
《经济学人》
走近《思考，快与慢》作者：获得诺贝尔经济学奖的心理学家 | 书评
丹尼尔·卡尼曼通过一本《思考，快与慢》让决策中的系统性缺陷进入了大众视野，他与搭档阿莫斯·特沃斯基对“人们更看重损失而非收益”的研究贡献最终帮助他获得2002年的诺贝尔经济学奖。他们的研究奠定了行为经济学的理论基础，也开始改变政府决策的进程。一本新书呈现了这段传奇的丰富维度。
人类与决策
对思考的思考
迈克尔·刘易斯剖析丹尼尔·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基之间长青的情谊
第二次世界大战期间，在被纳粹占领的巴黎街头，一个年轻的犹太男孩在宵禁时被党卫军士兵抓到了。这名士兵把他抱起来，拥抱他，给他看了另一个男孩的照片，还给了他钱。这让年轻的丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）前所未有地确信他的母亲是对的：“人的复杂和有趣是无止境的。”正是出于对人类思维的好奇心，造就了他在心理学上的开创性工作。他与阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky）成了杰出的搭档，共同探索决策中的系统性缺陷。2002年，卡尼曼因对人们更看重损失而非收益的研究获得诺贝尔经济学奖。要不是特沃斯基已于1996年去世，他也会分享这一奖项。
这正是迈克尔·刘易斯（Michael Lewis）在新书《回退工程：一场改变人类思维的友谊》（The Undoing Project: A Friendship that Changed our Minds）中所描述的。该书一部分是这场友谊的传记，另一部分讲的是心理学的影响，此外还谈到了很多以色列近代史。这很好地展现了刘易斯的涉猎之广。
卡尼曼内敛、严肃而悲观，工作时间也很传统；特沃斯基则外向、随性且乐观得不可救药，像蝙蝠一样昼伏夜出。但两人对为什么人们会反复犯下同一种非理性错误这个问题都十分迷恋。“我们研究与生俱来的愚蠢。”特沃斯基打趣说。卡尼曼说，有时两人会“共用一个大脑”，一起坐在打字机前，而对谁为工作做了多少贡献毫不在意。他们也有关系紧张的时候：比如特沃斯基吸引了比卡尼曼多得多的关注，卡尼曼对此心怀妒忌。但二人却仍然如此亲近——特沃斯基被确诊患癌时，卡尼曼是他告知的第二个人。
学术工作完全可能只是在智力上钻牛角尖，但卡尼曼与特沃斯基的搭档则总是着眼于现实世界，这要归功于二人早期在以色列的经历。卡尼曼21岁时被分配到军队的心理学部门。他全盘推翻了新兵的考核方法，降低了直觉所占的权重，由此改进了判断；这些方法自此以后几乎再未变过。在1973年的赎罪日战争中，两位心理学家告诉军队去看看哪些食物被士兵扔进了垃圾桶，以此提供给他们真正想要的食品，并说服空军放弃调查一个遭受重大损失的中队：样本量如此小，过多的死亡很可能是随机的。随着他们关于非理性决策的工作进入了大众的视野，这也惹恼了在位的权威。当休斯敦火箭队的总经理达里尔·莫雷（Daryl Morey）用行为经济学来影响球员的选择时，评论员兼前NBA球星巴克利谴责他和他的同类：“这些人在高中时就没追到过女生，只是想混进比赛而已。”看来修正决策中的某些缺陷比单单找出缺陷要难多了。
一些政府已经尝试根据这些观点来采取行动。奥巴马聘请了深受卡尼曼和特沃斯基影响的学者卡斯·桑斯坦（Cass Sunstein）来设计行为“助推”——鼓励而非强迫人们做正确的事情。英国政府设立了自己的“助推小组”，比如将器官捐献的请求换了个说法：先问人们如有需要是否想得到器官。正面响应的比率由此大幅飙升，以至于每年的登记捐献者增加了10万人。
与刘易斯先前的13本书一样，《回退工程》是关于杰出人士通过创新理念获得成功的故事。在这本书中，天平更向思想倾斜，节奏也要舒缓一些，比如就比他的第一本书《说谎者的扑克牌》（Liar’s Poker）来得要慢。然而，刘易斯以其特有的风格，完成了将心理学与两个男人之间的友谊交融在一起的非凡壮举。在特沃斯基去世二十年后，他与卡尼曼的合作仍然改变着世界。
《纽约时报》
丹尼尔·卡内曼：我们究竟能够有多理性？
《纽约时报》 大卫 · 布鲁克斯（DAVID BROOKS）的专栏文章“Who You Are”
人是种奇怪又复杂的生物
偏见是种认知缺陷
思想的拓荒者
2021年，在《思考，快与慢》出版十年后，卡尼曼又为我们奉上了一本神作《噪声：人类判断的缺陷》，主要讲述造成决策错误的最常见原因。
《噪声》外文原版书于5月18日面世。全球售出31个语种，上市1个月，在决策类图书中排名第1。中文版由湛庐策划出版，将于9月份与中国读者见面。
《NOISE：A Flaw in Human Judgment》
如果说《思考，快与慢》说的是人在做决策时容易陷入的各种认知偏误，那么《噪声》说的就是人在做判断时候的各种噪声。
●想象一下，同一个城市的两名医生对相同的病人给出了不同的诊断，或者同一个法院的两名法官对犯了同一罪行的人给出了不同的判决。
●想象一下，不同的食品检验员对相似的餐馆给出不同的评级——或者当一家公司在处理顾客投诉时，解决方案取决于谁恰好在处理这一投诉。
●再想象一下，同样的医生、法官、检查员或决策者做出了不同的决定，仅仅取决于决策是在早上还是下午或者周一还是周三做出的。总之，相同的人却做出了完全不同的决策，这背后的罪魁祸首就是“噪声”。
《噪声》指出：之所以我们常常会做出糟糕决策，都源于忽略了“噪声”对决策的影响。
我们都能认识到偏差造成的“决策的不全面性”这一因素，但却往往会忽视“决策的不一致性”。而造成不一致的罪魁祸首，就是 “噪声”。
“噪声”是随机的，但却是致命的！不过我们仍然可以通过书中提及的方法补救，重塑决策框架，做出更好的决策。
公式1：
错误（Error）= 偏差（bias）+ 噪声（noise）
公式2：
系统噪声2 = 水平噪声2 + 稳定模式噪声2 + 偶然噪声2
《噪声》告诉我们：临床判断明显不如机械预测，而复杂的机械预测往往并不比简单的机械预测好多少；你所以为的特殊情况，往往就是一般情况；若在某领域没积累经验，算法反而比直觉更靠谱。
《噪声》一书共分为六大部分：
第一部分 找出问题，寻获“噪声”
带你探讨噪声和偏见之间的区别，并且展示了公共和私人组织都可能会受到“噪声”的干扰，有时是令人震惊的“噪声”。同一个人面对同样的问题，在不同的情境下会做出不同的判断；不同的人面对同样的信息，也会做出不同的判断。
第二部分 你的大脑就是一个测量工具
带你研究人类判断的本质，我们对它的期望，存在什么不同类型的判断，以及它们有什么共同之处。带你探讨如何衡量判断的准确性和误差。
第三部分 预测判断中的噪声
带你深入探讨一种被广泛研究的判断类型：预测性判断。为你介绍一个预测判断的模型，并使用它来显示噪声和偏差如何产生误差。你几乎肯定会问自己：如果噪声是如此普遍，为什么你以前没有注意到它？
第四部分 为什么你以前没注意到噪声
内容开始转向人类心理学，向你解释噪声的主要原因，展示群体是如何以及为什么会特别吵闹的，以及相同的群体是如何根据看似很小的因素(比如谁先说话)而走向完全不同的方向的。
第五部分 提升决策
带你探讨如何改进判断和防止错误的实际问题。主要对降噪的实际应用感兴趣的读者可以选择跳过第三和第四部分中关于判断的挑战和心理学的讨论，直接翻到这里。
第六部分 最优决策
什么是合适的噪声水平？或许与直觉相反，正确的水平不是零。在一些地区，消除噪声是不可行的。在其他地区，这样做太昂贵了。在其他领域，减少噪声的努力会损害重要的竞争性价值。若资源有限，集中资源优先单一攻破“偏差”或“噪声”或许是更优选择。
《卫报》
诺贝尔奖经济学家丹尼尔·卡尼曼：人类如何适应迷人又可怖的未来？
卡尼曼谈论了如何将他的想法应用到组织中，为什么人类没有能力掌控病毒的传播，以及即将到来的大规模破坏
作者：Tim Adams
翻译：界面 马元西
https://www.theguardian.com/books/2021/may/16/daniel-kahneman-clearly-ai-is-going-to-win-how-people-are-going-to-adjust-is-a-fascinating-problem-thin
2012年，丹尼尔·卡尼曼在伦敦：“当人工智能出错时，那个错误对人类而言是完完全全的犯蠢，或者几乎就是作恶。”
87岁的丹尼尔·卡尼曼，2002年因其在判断与决策心理学方面的研究而获得诺贝尔经济学奖。他的第一本书《思考，快与慢》是世界范围的畅销书，书中陈述了他关于人类错误与偏差，以及如何识别和减轻这些特征的革命性思想。他与奥利维尔·西伯尼和卡司·R·桑斯坦合著的新作《噪音：人类判断的瑕疵》（Noise: A Flaw in Human Judgment），则将这些观念应用到了组织中。本次访谈通过Zoom与位于纽约家中的卡尼曼进行。
我认为新冠疫情大流行是一个很好的切入点。从某种程度上说，这是全球政治决策中有史以来规模最大的一次逐时试验（hour-by-hour experiment）。对于人们所理解的我们应该“听从科学”这一点，你是否认为这是个分水岭呢？
丹尼尔·卡尼曼：是，但也不是，因为不听科学的话会有坏处这一点很清楚。另一方面，科学界也是花了好长时间才开始一起行动起来。
关键问题之一似乎是人们普遍无法掌握指数增长的基本概念。这使你吃惊吗？
丹尼尔·卡尼曼：我们是几乎无法掌握指数级现象的。对于或多或少呈线性的世界，我们都非常熟悉。如果有物体在加速，它们通常是在合理范围内加速。但指数级变化（例如病毒传播）却完全是另一回事。我们对此毫无准备，培养直觉需要很长时间。
你认为社交媒体上各种意见的嘈杂恶化了这一情况吗？
丹尼尔·卡尼曼：我对社交媒体知之甚少，代沟太大了。但是，有一点很清楚，错误信息传播的可能性已经增加了。这是一种全新的媒介，它基本不对准确和声誉控制负责任。
你能否用外行也能听懂的词语来定义一下你书中所提到的“噪音”的含义？它和“主观性”或者“错误”有什么不同呢？
丹尼尔·卡尼曼：我们的主题是系统性噪音。系统性噪音不是在个体上出现的现象，而是出现在应该做出一致决定的组织或系统中。这和“主观性”或者“偏差”是很不同的。你必须以统计学方法查看大量的案例，才能察觉噪音。
你所描述的一些例子——比如，对相同罪行的判决（甚至受诸如天气、周末足球比赛结果等外部因素的影响），或者基于相同基准信息的保险承保、医疗诊断或工作面试方面的巨大差异——令人震惊。这种噪音的驱动因素似乎常常与做出选择的“专家”的受保护地位有关。我想，没有法官会愿意承认，算法在伸张正义时会更公平吧?
丹尼尔·卡尼曼：我想，司法系统在某种程度上是独特的，因为其中的一些“明智”的人在做决定。医学领域是有很多噪音的，但在医学中，“真理”是有客观标准的。
你曾经参加过陪审团，或者花时间去过法庭吗？
丹尼尔·卡尼曼：没有。但是就研究噪音如何影响他们审判的可能性，我和很多法官交流过。但是，你知道的，司法团体对研究自己没有兴趣。
我想人们在本能或情感上，仍然更倾向于相信人类系统，而不是更抽象的过程?
丹尼尔·卡尼曼：这当然是事实。比如，就拿对疫苗接种的态度来说，我们就能看出来。当人们接种疫苗时，他们愿意承担的风险比他们面对疾病时要小得多。所以自然和人工之间的鸿沟随处可见。这在一定程度上是因为，当人工智能出错时，那个错误对人类而言是完完全全的犯蠢，或者几乎就是作恶。
你在分析中并没有谈到无人驾驶汽车，但我认为，那将成为这场争论的关键领域，对吗？是不是无论自动驾驶的汽车从统计学意义上说多么安全，但每次它们酿成事故，都会被夸大？
丹尼尔·卡尼曼：比人驾驶安全得多还不够。他们比人类更安全的因素，要求是非常高的。
自你与已故的阿莫斯·特维尔斯基第一次开始研究这些问题，已经过去了50年。你是否认为，你们关于人类可测量偏差以及易错性的结论，在今天应该被更加广泛地理解？
丹尼尔·卡尼曼：其实那会儿做研究的时候，我们根本就没有任何特定的想要改变世界的期望。我自己的经验就很值得警醒，我了解了这些知识之后，对我做决策的质量的改善微乎其微。在决策的时候避免噪音，实在不是个体十分擅长的事情。如果说可以抱有什么信念的话，我其实把它放在组织身上。
我想知道你是否认为你的作品具有讽刺传统，突出了人类的愚蠢?
丹尼尔·卡尼曼：并不。我将自己视为一位非常客观的心理学家。很明显，人类是有局限性的，但同时也那样非凡。在《思考，快与慢》中，我真的尝试讨论直觉思维的奇妙，而不仅仅是它的缺点——但是缺点往往更加有意思，所以人们常常将注意力倾注于此。
使我印象深刻的一点是，无论个人和组织如何宣称他们希望变得高效或理性，我们身上都有一个根本性的部分，对可预见性感到厌倦，只想去制造随机。你认为自己对此着墨够多吗？
丹尼尔·卡尼曼：有很多领域，人们想在其中寻找多样性与创造性。但是在明确的任务中，人们又渴望一致性。如果寻求一致性的努力使得人们缺乏动力，或者使组织变得太过官僚主义，那这在组织中就会成为一个问题。这就是组织应该去磋商的。
当我观察美国大选时，有一点也使我震撼，那就是民主党、共和党双方的政治家如此频繁地祈求上帝给他们指引或帮助。你在书里并没有讨论宗教问题，不过超自然信仰会增加噪音吗？
丹尼尔·卡尼曼：我想，宗教和其他信念系统之间的区别，可能比我们想的要小。我们都倾向于相信我们与真理直接相联。我会说，在某些方面，我对科学的信念与其他人在宗教中所持的那种信念没有什么不同。我的意思是，我相信气候变化，但我对此其实所知甚少。我所相信的，是那些机构，以及告诉我气候变化存在的那些人的方法。那种认为作为非宗教人士的我们，就一定比宗教人士更明智的想法是要不得的。科学家的傲慢是我经常思考的事。
[美]丹尼尔·卡尼曼 著 胡晓姣 / 李爱民 / 何梦莹 译
你在书的结尾，写了一些清除噪音的方法，为决策列了一份清单，包含了“指定决策观察者”等等内容。这使我联想起一些研究，结果显示，企业通过强制培训所做的减少无意识种族偏差或性别偏差的那些努力，最后要么无效，要么起了反作用。你对这种不可预见的后果怎么看呢？
丹尼尔·卡尼曼：那种风险是一直有的。你说的那种观念很大程度上未经验证，但是我们认为值得考虑。书里的其他建议都是建立在更多经验之上的，因此也更稳固。
使用数据和人工智能来增强或者取代人类决策，你认为这其中有更多的危险吗？
丹尼尔·卡尼曼：这种改变会有严重的后果，并且现在已经开始发生了。一些医学专长已经很清楚地面临着被取代的危险，譬如说诊断。当人们谈及领导工作时，也有一些可怖的场景。一旦人工智能可以产生被验证成功的、优越的商业决策，你说，那将为人类的领导力带来什么影响？
那么我们是否已经有一些针对此种现象的抵制行动了呢？我想，理解特朗普和鲍里斯·约翰逊胜选的一种方式是，这是一种对抗这个日益复杂的信息社会的反应——他们的魅力在于，他们是简单、冲动的投机者。我们会看到更多这类民粹主义现象吗？
丹尼尔·卡尼曼：我已经明白，永远不要做预测。不只是因为我做不到，我也不确定预测是否可以真的可以实现。但是有件事看上去是非常有可能的，那就是巨大的改变并不会悄悄发生。大规模的破坏将有可能发生。技术的发展十分迅猛，可能是以指数式的方式在进步。但人是线性的——当线性的人们遭遇指数型的改变时，他们并不能很轻易就做出适应。所以，这一点很清楚，有些东西确实正在到来……而AI（相较于人类智力）将会胜出，这也是很清楚的事，已经不能说这种事离我们“很近”了。人类将如何适应这种变化，会是一个迷人的问题——但这是我子辈和孙辈的事了，跟我没关系了。
你自己的生命开始于更加极端不确定的环境中——当时你还是个小男孩，生活在被德军占领的法国：你的父亲因犹太人身份先是被纳粹逮捕，后来幸免于难，你们全家都躲了起来。你对于理解人类动机问题的持续终生的兴趣，多大程度上根植于那些幼时的焦虑与恐惧？
丹尼尔·卡尼曼：当我回忆往事时，我觉得我无论如何都会成为一个心理学家。关于人类意识是如何工作的，我从很小的时候就萌生了好奇。我不觉得我个人的经历对我的兴趣起了多大作用，它一直就是这样。
从根本上说，你会不会觉得自己一直还是那个六、七岁的少年？
丹尼尔·卡尼曼：是的，那种连续性是肯定存在的。我还能认得出我内心里的一些东西。
当你开始从事这项工作时，你能否想象到直到87岁你还在做同样的事？
丹尼尔·卡尼曼：不，我会觉得87岁的时候我已经死了吧！但让我惊讶的是，我的好奇心居然一点没变。写完这本书之后，我又参与了几个项目和调查的合作。其中一个是，人们对著名的“球棒与球问题”（球棒与球的价格一共是1.1元，球棒比球贵1元，问球的价格是多少？答案不是0.1元）的无法解答，与对上帝的信仰并认为“9·11事件”是阴谋论之间是怎么产生关联的。这些问题对我来说，还是和从前一样充满乐趣。
TED演讲
人们对幸福感产生了极大的兴趣 。有很多快乐教练。每个人都想使人们更快乐。尽管有这么多的工作量，但还是有一些认知陷阱使我们几乎不可能直接思考幸福。
这些陷阱中的第一个是不愿承认复杂性。事实证明，“幸福” 一词不再是一个有用的词，因为我们将其应用于太多不同的事物。我认为我们可能会限制它的特定含义，但是总的来说，这是我们必须放弃的事情，我们必须对幸福感采取更复杂的观点。
我们对控制幸福自我的满足感有所了解。我们知道钱很重要，目标很重要。幸福主要是让我们喜欢的人感到满意，并与我们喜欢的人共度时光。 还有其他乐趣，但这是主要的。因此，如果您想最大化两个自我的幸福感，那么您最终将做的事情截然不同。我在这里所说的底线是，我们真的不应该将幸福视为幸福的替代品。这是一个完全不同的概念。
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转载：后现代邮报。本文版权归属作者/原载媒体。
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