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思考几个问题：
一家经营状况良好的保险公司，如果让你随机选择两位合格的核保员或者理赔员，你预测一下他们对同一案件的估价有多大差异？
公司每天都会做出决策，比如雇佣、晋升、沟通策略……但为什么一些相似的商业群体会做出完全不同的决策。为什么一个小变化会呈现出完全不同的结果？
大多数公司里都有这样一种现象，我们会花很多时间做绩效评估，但其实绩效评估只有1/4反映了绩效表现。为了改善这种情况，很多大公司的标准做法是，把汇总评估和度反馈系统相结合。那度反馈系统真的有用吗？
丹尼尔·卡尼曼（DanielKahneman）给出的答案，会让我们质疑过去的假设。
为什么人们会做出错误的判断？在更新我们对“判断”的认知方面，卡尼曼的影响力远超他人。卡尼曼被誉为“行为经济学之父”，他是继赫伯特·西蒙后的第二位获得诺贝尔经济学奖的心理学家，卡尼曼的突出贡献在于“把心理学成果与经济学研究有效结合，从而解释了人类在不确定条件下如何做出判断”。
相信很多人都读过卡尼曼的著作《思考，快与慢》，在这本书中，他探讨了导致人类决策误差的因素——“偏差”。最近，他又与两位作者共同完成了《噪声：人类判断的缺陷》，把视线转向更为隐秘，更不为人知的的“罪犯”——“噪声”，揭开了影响人类判断的这一种根本的、但被严重低估的缺陷。
为了更了解“噪声”，前不久混沌专访丹尼尔卡尼曼和巴黎高等商学院教授、麦肯锡前资深合伙人奥利维耶西博尼。在对谈中卡尼曼表示，一定要做好刷新认知的准备：
哪里有判断，哪里就有噪声，而且噪声比你想象的要多。
在错误判断中，噪声影响可能和偏差一样大，甚至可能大于偏差。
减少噪音与减少偏差所采取的方式不一定相同，我们给出了一种方法，叫决策卫生……
受访者｜丹尼尔卡尼曼诺贝尔经济学奖得主
奥利维耶西博尼巴黎高等商学院教授、麦肯锡前资深合伙人
采访者｜赵滢混沌商业研究团队
部分内容参考自《噪声》，湛庐文化出品
本文为混沌商业研究团队“读书”栏目，文末混沌君送你5本书
噪声和偏差
混沌君：卡尼曼教授，您在热销作品《思考，快与慢》中，讨论了偏差（bias），这本书引起了人类对自身决策方式的反思。近两年您把目光聚焦到了“噪声”（noise）之上，提出偏差和噪声，是影响人类判断的两类错误。那么我们应该怎么理解噪声，它和偏差的区别在哪？
卡尼曼：回答这一问题前，我们需要先定义什么是判断（judgment）。
我们在书中把“判断”描述为一种测量，你的大脑就是用来测量的工具。测量，就是用测量工具给某个对象或者事件在一定标尺上赋值。测量力求准确，但有两种误差会影响其准确性，即偏差和噪声。
举个例子，用一把尺子多次测量一条线段的长度。每次的测量结果可能都不一样。
“偏差”（bias）指的是测量中的平均误差（averageerror），是你多次测量后得出的平均长度，与实际长度之差。
假设偏差不存在，你会发现，自己仍然无法测出准确长度，数据反而变得忽高忽低，让人迷惑。这些依然残留的误差缺少共性，这种误差就是噪声。噪声（noise）是本该相同的判断中存在的变异性。
同理，偏差和噪声同样会导致我们判断失误。为了让你了解噪声和偏差是如何导致误差的，我们可以玩一个游戏。
用手机掐表，秒表跑一圈是10秒。在不看手机的情况下，让秒表跑5圈。你会发现，手机上记录的每圈都不是10秒，你甚至没法让一个数值重复出现。这种你无法控制的差异，就是噪声存在的例子。
那现在看下你手机里的5个数字，你也可能会看到一些规律。比如，是不是所有时间都短于10秒？那就意味着你内心的时钟跑的太快了。在这个简单的任务中，偏差是你得出的平均数值和10秒之差。
我们做判断的时候，有些判断整体偏离了目标，公司高管年复一年对销量做出更高预测，公司对本该撤销的项目持续进行投资，这些都是偏差。
而有些判断存在严重分歧，商业预测员会对新产品的可能销量做出不同预测，面试官会对相同应聘者的评估大相径庭。在现实的决策中，噪声的数量往往高的惊人。
不幸的是，很多组织是同时受到噪声和偏差的困扰。但这两者哪个带来的问题更大呢？很可能是噪声，噪声这个问题，远超我们的想象。
混沌君：为什么您的研究从偏差转向了噪声？是有什么契机吗？
卡尼曼：最初接触噪声，并对噪声产生兴趣其实是一次偶然，当时我们二人所属的咨询公司正和一家保险公司合作。保险公司的高管都明白噪声是不可避免的，但是他们也不确定，对公司来说，噪声到底能产生多大影响。对于是否需要采取措施、减少噪声，高管中间分歧很大，但他们都同意了去做“噪声审查”。
检测结果相当惊人，营利性组织会因为噪声损失惨重。
思考一下这个问题：一家经营状况良好的保险公司，如果你随机选择两位合格的核保员或者理赔员，你预测一下他们对同一案件的估价有多大差异？
大多数高管预测的差异为10%或者更少。但是经过噪声审查，我们发现这个差异是55%，是大多数人预期的5倍还多。噪声的存在没什么神奇的，令人震惊的是噪声的体量。系统噪声比我们想象中要大5倍，甚至超出了我们的承受范围。噪声审查打破了一致性错觉。
混沌君：为什么研究噪声对商业决策者来说很重要？忽视噪声有什么危害？
西博尼：保险公司的例子就很适合解释这个问题，我们继续探讨这个案例。
保险公司每个分支机构都有几位有资质的核保员，每次有人请求报价，就会随机指派核保员去准备报价。核保员是随机的，但他们的报价却会给公司运营带来很大影响。
如果核保员报价太高，高额保险费对保险公司来说是有利的，但是激进的报价也会带来失去客户的风险，客户可能会转移到竞争对手的阵营。但如果报价太低，客户满意度提高了，但公司可能会赔钱。也就是说，对任何风险，都有一个恰到好处的报价，
如果保险公司对一份保单估价过高，另一份估价过低，那平均估价看起来可能是正确的，但实际上，保险公司已经开出了两张错误保单，两个错误并不会互相抵消。
再比如，你在法庭上给两名罪犯定罪，他们两人都应该判处5年，但他们分别被判处了3年和7年。由于噪声的存在，司法有时宽宏有时又很严厉，平均下来，正义并没得到伸张。
噪声系统有一个重要的问题，就是误差不会抵消，而是会叠加。平均正确是远远不够的。公司、营利性组织在决策时一定要注意这一点。
所以当我们把噪声审查结果呈给高管们，他们很快意识到巨大的噪声会让公司付出多少代价。一位高管评估，保险公司每年在承保方面的噪声成本是数亿美元。包括因报价过高造成的业务损失和低价合同造成的收益损失。
噪声是无处不在的。一个公司内不同评估者对新产品的可能销量、经营不善的公司破产的可能性，以及其他几乎所有方面，都会做出非常不同的预测。有时侯不仅他们彼此意见不一，自己的预测也前后矛盾。当同一批软件开发人员被要求在不同的两天评估完成同一任务的时间时，他们预计的时间平均相差71%。
人事决策中也存在噪声，不同面试官对相同求职者的评估大相径庭。对相同员工的绩效评估也存在着很大差异。评价结果更多取决于评估者，而非被评估者的绩效。
噪声和公司组织
混沌君：既然哪里有判断，哪里就有噪声。那为什么大部分商业决策者都对噪声视而不见，即便噪声已经影响了公司的运营？
西博尼：这里有几方面原因，让噪声没能引起注意。
首先是心理原因。我们大多数人有种“根深蒂固”的信念，即这个世界就是我看到的样子。从这个信念很容易过渡到另一个信念——“其他人对世界的看法和我差不多”。甚至有不少人把这种信念当成了现实，我们很少会投入精力寻找其他可能性。如果有人提出异议，你会认为他们走进了误区。
就专业判断而言，你的这种认知每天都在以多种方式被强化。比如你是保险公司主管、医生、法官，你会和同事使用一种语言、一套规则来考虑决策中的重要因素，你也会有一些可靠的经验，不断的实践建立起了你对自己判断的信心。但其实，很难注意到，我们一致认为的规则是含混不清的。我们可以和同事愉快相处，但根本不会注意到，他们看待事情的方式和我们不同。
另一大原因，是组织的影响。组织对噪声的普遍无视，和噪声的普遍存在一样有趣。
我们在公司参会时里经常出现一种情况，很少有公司会采取预防措施，确保房间里的每个人都能独立表达他们的意见。相反，通常会发生的情况是，会议发起者或者某位资深人士最先发表一番言论、提出一些建议，他们的建议非常有力，很多人会认同这一观点，最后形成了一个结论。同样，如果另一个人在会议一开始就表明了不同的观点，讨论可能会朝不同方向发展。
为什么公司领导层意识不到噪声问题？对分歧的不适感起了很大作用。大多数组织都喜欢共识与和谐，不喜欢异议和冲突。现有的程序似乎是特意设计的，就是为了将分歧出现的频率最小化。在这里，一致性可能是社会压力的产物，而不是自己的观点，我们永远不会听到分歧，那些本该存在的分歧基本上都被隐藏了。
混沌君：可以具体讲讲群体是如何放大噪声的吗？
西博尼：群体的决策可能会因为一些无关因素超任何一个方向改变。
举个例子，公司每天都会做出决策，比如雇佣、晋升、沟通策略……但谁先发言、谁后发言、谁发言更自信、谁在某个时刻笑了或者做了其他小动作，这些因素其实都会影响结果。
首先，信息级联，极易放大群体判断中的噪声。
这里给大家介绍一个概念。信息级联（informationcascade）。信息级联的现象很普遍，它可以解释为什么一些相似的商业群体、以及其他群体会做出完全不同的决策。为什么一个小变化会呈现出完全不同的结果。
想理解信息级联是如何发挥作用的，我们可以想象一间大办公室中有10个人，他们在决定要雇用谁来担任一个重要职位。有3位主要候选人：托马斯、山姆和朱莉。假设群体成员是按顺序发表自己的观点。每一个人都会认真聆听其他人的判断。
阿瑟第一个发言。他认为托马斯是最佳人选。
芭芭拉现在知道了阿瑟的判断。如果她也认为托马斯是最佳人选，她肯定会认同阿瑟的意见。但是假如她不确定谁是最佳人选，如果她信任阿瑟，她可能也会认同托马斯是最佳人选。因为她足够信任阿瑟，所以她支持了他的判断。
现在轮到第三个人查尔斯发言。阿瑟和芭芭拉已经表明他们想雇用托马斯，但查尔斯有自己的想法。基于他自己掌握的有限信息（他非常清楚自己的信息很有限），他认为最佳人选不是托马斯，而是朱莉。虽然查尔斯有自己的想法，但他也有可能会忽视自己已知的信息，而只是附和阿瑟和芭芭拉。如果是这样，并不是因为查尔斯懦弱，而是因为他是一个尊重他人的倾听者。他可能只是认为，阿瑟和芭芭拉都选托马斯，他们肯定有自己的理由。
第四个发言者是戴维，除非戴维认为自己掌握的信息比他人更有说服力，否则他也会附和前几人的意见。如果戴维也这样了，那么戴维就处在一个“级联”中。
这个例子的吊诡之处在于，阿瑟最初的判断启动了一个过程，其他人被引导近信息级联中，即使有些人没有看法，或者有异议，但最终结果依然是所有人都选了托马斯。
当然，这个例子是人为设定的，但在各种群体中，类似事情时有发生。人们倾向于向他人学习，如果先发言的人似乎喜欢某个事物或者想去做某件事，人们也会表示认同。如果人们不怀疑这些发言的人，或者缺少一个明确的理由认为后者是错的，至少这些情况下人们会认同。
当然，信息不是导致群体成员互相影响的唯一原因。社会压力也是很重要的因素，在公司或者其他机构中，人们可能会通过保持沉默避免自己显得不友好、爱争吵、迟钝或者愚蠢。人人都希望成为团队的一员，所以大家通常追随他人的观点。
混沌君：您有研究过中国商业案例中的噪声吗？不同文化会对噪声的现象带来什么影响？
卡尼曼：文化对噪声的影响不属我的研究范畴。我们没有专门针对中国公司做过调研，但我们描述的噪声问题不受地域和其他限制。
我觉得有意思的一点是，我们会陆续收到不同人群对“噪声”的反馈。我们可以看到不同文化背景下，处在不同系统中的人群，对“噪声”的反应会有多不同。有些人群对噪声的容忍度可能更高，因为每个人都愿意坚持己见，在某些地方，发现大家彼此之间其实怀有不同的想法，这种事实可能就会令人震惊。
不同环境、系统会给“噪声”做出不同的反馈，不出几年我们就会窥见端倪。但我觉得不论在何种环境里，大家都会有强烈的意愿去减少噪声。
过去对大家来说，偏差才是舞台上的主角，大家对判断误差的研究，包括我之前所作的《思考，快与慢》，几乎完全是在讨论偏差，一种系统的可预测的判断错误。
但事实证明，另一类误差——噪声的影响被极大地忽视了。甚至在某些情况下，噪声的影响要超过偏差。写这本书的目的，就是为了调整这一不平衡的状态，让大家注意到噪声和偏差一样，同样值得
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