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大西洋月刊:大脑的认知偏见(2)

2018-08-23 09:38 我要评论(0)

核心提示:科学证明人们习惯于欺骗自己。我们能做些什么呢?

大部分有关认知性偏见的书和论文都会有这样一个段落,往往在结尾处,与《思考,快与慢》中的如下内容类似:“经常遇到的一个问题是我们能否克服这种认知误区,我们的结论……并不乐观。”

卡内曼和其他一些人用“缪勒-莱尔错觉”做一个类比。有两条平行的线段,端点都有一个箭头,其中一条线段的箭头向内,另一条线段的箭头向外。由于箭头方向的不同,第二条线段看起来比第一条短,但实际上二者等长。问题的关键是:即使我们已经用尺子量过两条线段,确认它们的长度相等,也有专家向我们解释错觉的原因,但我们依然觉得一条线段比另一条更短。

至少在视觉假象上,我们那运作缓慢、具有分析能力的思想——卡内曼称之为“系统2”——会识别出缪勒-莱尔错觉,说服我们不要相信迅速做出判断的“系统1”。但是在现实世界中,当我们面对的是人和复杂的情况,而不是线段时,就没那么容易了。“不幸的是,这种理性思维过程在我们最需要的时候往往不会出现,”卡内曼写到,“我们都希望有一个铃铛,当我们即将犯错误的时候被敲响,但并没有这样的铃铛。”

这些偏见如此根深蒂固,所以人们反制它们的方法大部分都无法直接解决错误的思维、判断和预测模式。而是主要关注于改变行为,比如一些激励和“推动”的方法。例如,尽管“当前偏见”已经被证明没有解决方案,但企业的雇主可以把储蓄当作默认选项,以此来鼓励员工为养老做打算。也就是说你必须要采取主动的措施才能不做储蓄,懒惰和惯性或许比偏见的力量更强大。还有一些动作和流程可以预防人们带有偏见的思维,一个广为人知的例子是阿图·葛文德在《清单革命》一书中为医生和护士列出的检查清单。

但是,是否真的有可能去除或者缓解这种偏见呢?有些研究结果给出了试探性的肯定回答。这些试验都是基于随机选择的试验对象所给出的回应,其中很多都是大学生,也就是比较在乎参加这个活动所能领取的20美元报酬的人群,而并不关心了解、改变他们的思维和行为模式。那么如果参与这项试验的人有极高的主动性,换句话说,如果参加试验的人是我,结果会如何?

于是我写信给丹尼尔·卡内曼。他已经84岁高龄,依然在普林斯顿大学伍德罗威尔逊公共国际事务学院任职,但他大部分时间都待在曼哈顿。他很快回复我同意见面。他说:“我至少应该和你谈谈这个项目。”

我和卡内曼在曼哈顿下城区的Le Pain Quotidien餐厅会面,他身材高大、说话温柔,有浓重的口音和稍显尴尬的微笑表情。我们点了苹果派和奶茶,他对我说:“人们的脾气和禀性与我的观点有很大关系。恐怕再也没有比我更悲观的人了。”

他的意思是说,他的悲观首先指的是对于“系统1”的作用无力改变,也就是人类大脑快速反应、类似于缪勒-莱尔错觉的错误判断。“我看到的是两条长度不等的线段,”他说,“而我的目标是不要相信我的视觉。”视觉误区还比较好判断,但是现实生活中的认知性错误极难应对。

据卡内曼所说,最有效的验证方法来自外界:其他人能比我们自己更容易发现错误。所谓的“缓慢思考机制”可以形成一些措施,包括对个人的决策和预测的监督。它还可以形成一些流程,比如检查单和“预先检验”机制——这是一位认知心理学家加里·克莱恩创造的名词和概念。预先检验可以在一定程度上遏制乐观主义偏见,方法是让团队成员把一个项目的结果设想成非常非常的糟糕,并且用一两句话来描述。这样的行动被证明可以预先帮助到一些人。

“我的观点是,所有这些都对系统1不起任何作用,”卡内曼说,“你无法改变直觉。或许,经过长时间的训练、频繁的沟通、多接触行为经济学,你可以做一些线索的推理,让系统2来遵循一定的规则。可惜的是现实世界不给我们任何线索,对大多数人来说,一旦面临紧急情况,所有规则都被丢到窗户外面去了。

“这就是我的观点。我也不希望自己受它的制约。”

当卡内曼与我会面的时候,他还与密歇根大学的社会心理学家理查德·E·尼斯贝特有邮件往来,两人的学术交流保持了几十年。尼斯贝特是传播卡内曼和特沃斯基研究结果的关键人物,他在1980年的一本书《人类推理:社会判断中的策略的缺陷》中提到了他们的研究。卡内曼在《思考,快与慢》一书中提到了尼斯贝特早期的一篇文章,讨论试验对象不愿意相信统计数据和其它明显的证据,而更愿意基于他们自身的经验和著名的事件来做出判断的现象。(这种偏见被称为“基本比率谬误”。)

但是在过去的很多年里,尼斯贝特开始在他的研究工作中思考训练人们克服、避免一系列心理学陷阱的可能性,包括“基本比例谬误”、“基本归因错误”和“沉默成本误区”。他给卡内曼发邮件,因为他们在共同写一篇回忆录,他还想回顾一下在多年前与卡内曼和特沃斯基一起参加的一次会议。尼斯贝特记得,卡内曼和特沃斯基曾经很生气,他们觉得他的所作所为是对他们研究成果的批判。卡内曼也记得这件事,他在回信中写到:“是的,我记得我们对你轻易训练统计学直觉的想法(有些)恼怒。(谈不上愤怒。)”

如果让尼斯贝特给出一个研究的实例,他往往会举棒球运动员调查的例子。这项试验的内容是打电话给密西根大学的学生,假装做一项有关体育比赛的民意调查,问他们为什么在联赛初期有一些优秀的大联盟击球员可以达到0.45的平均击球率,但是到联赛结束时没有任何一个球员在整个赛季能有这么高的击球率。如果受访的学生没有上过《统计学概论》这门课,大约一半的人给出了错误的理由,比如“投手了解了他们的击球习惯”、“在赛季过程中球员越来越疲劳”等等。还有一半的人给出了正确的答案:大数定律,样本规模(这里就是击球次数)越小,异常值出现的几率就越大。随着赛季的进行和击球数量的增加,击球率不可避免地要回归到中位值。当尼斯贝特把这个问题提给上过《统计学原理》课程的学生们时,大约70%的人给出了正确答案。他认为这个结果表示,即使没有足够的线索,大数定律可以被纳入系统2,甚至系统1中——没有对卡内曼的不敬。

尼斯贝特的第二个例子就是,曾经吸取过沉默成本误区教训的经济学家往往不会再做出错误的举动,把难吃的饭留在餐厅的桌子上。

我在电话中向尼斯贝特询问他与卡内曼观点不合的事情。他的回应依然有些不确定:“丹尼似乎毫不犹豫地说我的研究结果是没有意义的。在他看来,非常明确的一点是:训练绝对无法改变人类做出判断的方式。但是我们在密歇根学生中进行的四年研究表明,他们已经展现出卓越的解决问题的能力。心理学专业的研究生也有巨大的收获。”

尼斯贝特在他2015年出版的书《思维模式:明智的思考工具》中写到:“我根据自己对于教会人们如何用统计学思路做推理的研究中了解到,在两三个领域中有限的成功实例就足以改善人们在无限现实状况中的推理能力。”

卡内曼在一封写给尼斯贝特的电子邮件中提到,二人之间的分歧在于个人性格因素所起到的作用,也就是乐观主义者和悲观主义者的差异。尼斯贝特提到了另一个因素:“你和阿莫斯专注于那些困难的问题,并且得出了错误的结论。我着手于那些简单的问题,你们当然不会犯错误,但是未受过足够教育的人会……你们可以看一看这些简单问题所得出的结论,它们具有重大的意义。”

 

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文章来源:大西洋月刊 | 责任编辑:满仓

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钱学森:“我姓钱,但我不爱钱,我爱国”

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