落霞读书

结语 · 2

[美]丹尼尔·卡尼曼2019年04月26日Ctrl+D 收藏本站

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自由家长制的显著特点是其在广泛的政治方面的吸引力。行为政策的绝佳例子是“为明天储蓄更多”计划,这是由国会中的极端保守主义者和自由主义者联合提出的议案,而这两者的联合并不常见。“为明天储蓄更多”是公司为其员工提供的养老金计划。签了这份合约的员工在加薪时增加一定的存储比率,这样,员工就能为储蓄计划贡献得更多。储蓄率随工资的上涨而自动上升,直至员工注意到存得太多,进而选择退出该计划。现在,这个由泰勒和桑斯坦于2003年提出的伟大革新使储蓄率有了一定的提高,也使成千上万工人的前景更加光明。这个计划有坚实的心理学理论作为基础,本书的读者们对这些理论知识肯定都有所了解了。此计划通过要求非立即改变或尝试来提高存储以支付工资的方法避免了直接损失,将损失转变成了未得收益(foregone gains),也就更容易使人接受。另外,其自动性的特点还将系统2的懒惰与工人的长远利益结合在了一起。当然,所有这些特点都没有强迫任何人做任何他们不想做的事,也不含任何误导或欺诈。

自由家长制在许多国家都得到了认可,包括英国、韩国,还得到了很多政党的认可,包括英国托利党以及奥巴马政府等。的确,英国政府成立了一个新的小部门,这个部门的任务就是将行为科学原则用于帮助政府实现目标。这个部门的正式名称叫做“行为研究小组”,但是,无论是政府内部的人还是政府外部的人,都将这个小组简单地称为“助推小组”。泰勒是这个小组的顾问之一。

继《助推》一书之后的一本书中,奥巴马总统邀请了桑斯坦在政府信息与规制事务办公室任职。这个职位为桑斯坦提供了很多将心理学和行为经济学的课程应用于政府机构的机会。这个任务在管理与政府预算办公室在2010年所作的报告中有所描述。本书的读者应该可以理解一些特定提议背后的逻辑,包括鼓励“清晰、简单、显著及有意义的披露”。读者还需读懂背景陈述“描述非常重要,例如,如果某个可能的结果被构架成一种损失,这种结果会比构架成收益有更大的影响”。

关于助推的例子有很多,比如之前已经提过的关于耗油量公开信息的框架规则,而其他方面的应用还包括自动参加健康保险,用新的膳食指南代替令人费解的膳食宝塔(新的膳食指南是由一个盛满营养均衡的食物的盘子所表示),以及美国农业部门(USDA)所指定的规则,即允许在肉制品标签上写上类似“90%无脂肪”等信息,而“10%的脂肪”也可以说成“接近于瘦肉率颜色的表述方法,即描述出与同脂肪率的肉相同的色泽、大小及种类”。与经济人不同的是,人类需要帮助才能作出好的决定,且这种帮助可以通过告知或不介入的方式得以实现。

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两个系统

本书将大脑的运作描述成了两个虚拟人物不稳定的相互作用,这两个虚拟人物就是自动的系统1以及需要付出努力的系统2。现在,你对这两个系统的个性已经相当熟悉了,也能够预测他们在不同情境下可能的回应方式。当然,你也知道这两个系统并不是真正存在于大脑或其他地方中。“系统1做了某事”是“某事自主发生”的简略说法。“系统2被动完成了Y”是“更兴奋,瞳孔扩散,注意力集中,Y活动开始进行”的简略说法。我希望你能和我一样,交谈时使用关于两个系统的语言,这样的话,交谈就会更方便,还能在不知两个系统存在与否的问题时凭直觉判断系统的运作方式。作出这些简要说明后,在后面的内容中,我会继续使用两个系统的说法。

我们对自己的看法就是对系统2的看法。系统2会进行判断和选择,但它会认可系统1形成的观点和感觉,或将这些观点和感觉合理化。你可能没有意识到你对某个项目持乐观态度,只是因为此项目的领导使你想到了自己亲爱的姐姐。或是,你或许会厌恶和你的牙医长得像的人。如果你想寻求一个解释,就要搜寻记忆,寻找一些像样的理由,你最后肯定能找到一些。另外,你还会相信自己编造的故事。系统2不仅是系统1的辩护者,它也能避免许多愚蠢的想法和不当表达而引起的冲动。投入注意力能提升众多活动的表现(试想在思想混乱时在狭窄的路上开车的风险),对于一些任务来说,注意力的集中还是必要的,例如在进行比较、选择和推理时。然而,系统2并不是理性的模范,其能力以及能够掌握的信息都是有限的。我们在推理时,头脑不会总是很清醒,我们犯错也不全是因为突然想到的不恰当的直觉。通常,我们犯错是因为我们(系统2)无法再了解到更多的信息。

我花了更多的时间来描述系统1,也用了很大篇幅描述我源于直觉判断和选择的错误。然而,相对的篇幅并不是评判直觉思考优劣的好指标。系统1是我们许多错误的原因,但也是我们许多正确做法的原因,而且我们也常做正确的事。我们的想法和行动通常由系统1指导,是当机立断的。系统1的一个优点就是储存在我们联想记忆中丰富而详细的世界:在这个世界里,人们能在不到一秒的时间内,从普通事件中区分出令人惊奇的事件;立即对自己所期望的事生成想法,并对令人惊奇之事和正在发生的事自动搜寻有因果关系的解释。

记忆能记录我们一生中习得的技能,因而也会自主产生解决方法来应对不断出现的挑战(比如绕过路上的一块大石头走,避免让顾客挑出错误)。技能的习得要求有固定的环境、练习的机会,以及对自己想法和做法快速且明确的反馈。当这些条件都满足时,就能掌握技能了,且此后快速闪现在大脑中的直觉性判断和选择都会是正确的。这些都是系统1来完成的,也就是说这些是快速且自主发生的。有技能的行为是能快速有效地处理大量信息的能力。

若挑战碰上了有技能的应对方法,这个应对方法就能被唤起。如果没有技能,又会发生什么呢?此时,系统2显然要介入,就如同回答“17×24=?”这个问题,其结果肯定是确定的。但想要系统1对系统2的能力表现出吃惊,不介入进来却不太可能。系统1不会受能力的限制,在计算时不要求确切数值。在搜寻某问题答案时,它能自动生成对相关问题的回答,还可能会将所问问题的答案替换成很容易出现在头脑中的回答。在启发式的概念中,启发式的回答并不一定比原来的问题更简单或需要更少的努力,启发式的回答只是更容易想到,更快、更容易被发现而已。启发式的回答不是随意想出来的,它们“似乎”是正确的答案。不过,有时也错得离谱。

系统1在处理信息时,可能会产生认知放松。当信息不可信时,系统1也不会生成警告信号。人们会快速且自信地进行直觉性回答,不管这些回答是否源于技能或启发式。系统2没有简单的方式来区分有技能的和启发式的回答。唯一的方式是放慢速度、自身构建出一个答案,这个答案可能不会被轻易接受,因为系统2比较懒惰。系统1的很多建议常常没有通过最基本的检验就得到了人们的支持,就像球拍和球的问题。这就是系统1得到“错误和偏见的起源”这个负面称号的原因。系统1的运行特征,包括眼见即为事实、强度匹配和联想一致性等,会产生可预测的偏见和认知错觉,比如锚定效应、回归平均值的预测、过度自信,以及许多其他错觉。

对于偏见我们能做什么呢?我们如何提升判断和决策(这些判断和决策来自我们自身和那些我们为之服务也服务于我们的机构)的质量呢?从自身经验来谈,系统1的运行方式是不能教给别人的。我除了认为年龄会有些影响外,我们的直觉思考就像我之前对这些问题作的研究那样,包括过度自信、极端预测和计划失误的倾向。我只提升了对易犯错误的情境的识别能力,“这个数字会成为一种锚定……”,“如果问题被重新架构,决策会改变……”而我在识别别人错误的过程中,也取得了更多的进步。

避免系统1出错的方法从原则上讲是很简单的:认识到你正处于的认知领域,放缓并要求系统2来加以强化。当再次碰到缪勒–莱耶错觉图时,你会怎么做?当你看到有箭头的线段指向不同的方向时,你会意识到现在你不能相信自己对长度的直觉。不过,这种明智的过程在最需要的时候不会被应用到生活中。我们都希望在自己要犯错时能有个铃声提醒自己,但这是不可能的,认知错觉比感知错觉更难以识别。理性的声音也许比错误的直觉响亮又清晰的声音更微弱。当你面临着重大决策的压力时,质疑自己的直觉会让你感到不愉快。当你处于麻烦中时,最不愿意看到的就是有更多的质疑。这样的结果就是,相比自己要犯错时,你在观察别人是否要犯错时,能更容易辨认出雷区。观察者会比实施者在认知上更为放松,更愿意接收信息。我写本书的一个原因就是指导批评家和传闲言碎语的人,而不是指导决策制定者。

机构要比个人更容易犯规避错误,因为机构的人多,自然就会思考得很慢,也更有能力按规则行事。机构可以制定和有效使用检查表,还可以深入开展,比如参考类别的预测以及“事前验尸”练习。机构能够鼓励其成员形成一种在靠近雷区时互相留意和提醒的文化,而这种文化的形成一部分是通过为其成员提供一些独特的词汇。无论机构是干什么的,都涉及判断和制定决策,就像是工厂生产产品,每个工厂都应该有保障其产品在最初设计、装配及最后检查时的质量的方法。决策产生的相关阶段包括解决框架问题、收集引导决策的相关信息、反馈以及检查。想要提高其决策质量的机构应该经常在每一个阶段里搜寻可提高效率的环节。这个运作的概念是有规律的。持续的质量控制通常是在危机产生后机构采取的对过程的全面回顾。其中一个例子就是明显缺乏主持高效会议必要技能的系统训练。

基本上,更为丰富的语言对于建设性批评来说是必不可少的技能。与医疗相似,辨别判断性错误就像是在诊断病人,需要一些精确的词汇。从某种疾病的名字中,我们希望得到所有关于这一疾病的信息,包括其易感染性、环境因素、症状、预断及治疗等。与其相似的是,如“锚定效应,”“窄框架”、“过度一致性”也能使我们想到关于某个偏见的所有信息,包括其原因、影响以及我们能对其做些什么。

在办公室饮水机旁的闲谈与决策有直接的联系:闲谈越多,所做的决策就可能更好。有时,决策制定者能听到大家当时传的闲言碎语和批评,这比听自己内心疑虑更容易。当他们相信批评自己决策的人经验丰富且公平正直,或当他们希望自己的决策能通过制定的方式而不是结果来评判的话,就会做出更好的决策。

 

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