(圖/shutterstock)

 

( 以下讀書心得為本文作者自行編寫，不代表原書作者觀點 )

 

在生活中，我們常常遇到「機率」：

明天有 50% 的機率下雨、

這份考卷有 60% 的人會不及格、

下一張牌開出 A 的機率為 1/13、

在這些機率裡，其實陷阱重重，

該如何破解這些數字陷阱，

做出將風險控制在最低的抉擇，

現在就讓這本「機率陷阱」幫助我們解圍吧！

 

 

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至始自今，人們如何因應風險？

來看看過去全球曾發生的大事件，

像是「冰島火山爆發」、「金融危機」、「狂牛病」，

這些大災難發生時，

人們恐慌、焦急、不知所措，

於是政府利用更先進的科技、制定更完備的法律

約束人們，以避免問題再次發生，

但是這些方式，

無形中也讓我們失去部分人權和自由，

並不是方式不好，只是政府真正該做的，

是要提升人民「評估」與「管理風險」的能力...

 

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當自己的風險專家，並保護需要你保護的人

成為風險專家的第一步，除了可以識讀已知風險之外，

更重要的是要能夠處理未知以及無法計算的風險，

畢竟...世間無情、變化無常，風險發生的快，

不能讓「未知」和「恐慌」就這樣擊垮我們。

 

直接把風險交給那些風險專家不是比較快嗎？

如果你是這樣想的，

那可能用另一個例子來解釋「為什麼不？」會比較快，

在股票市場上，擅於分析、操作，

每天大賺一筆的人才大有人在，

那為什麼民眾不把錢都交給他們，讓他們去操作，

還要自己學習一堆技巧，親身涉足風險呢？

除了專家也可能會「誤判」、

資訊傳達「不夠即時」這些問題外，

最重要的還是「利益衝突」啊...

在這樣的情況下，我們還是自力救濟

當自己的風險專家吧！

 

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降雨機率的意義：地區、時間，還是專家比例？

有位美國氣象預報員說：

「這個禮拜六的降雨機率是 50%，

禮拜天降雨機率也是 50%，

所以這個周末百分之百會下雨。」

這是個笑話，但試想看看，

氣象報導說明天的降雨機率是 30%，

這 30% 代表的真正意義是什麼？

 

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在台灣，有人會笑說，

這還需要解讀嗎？

不就是明天有 30% 下雨的「可能性」，

但...你確定嗎？

本書作者說，因自己住在柏林，

所以他知道大多數柏林人的解讀都是：

「明天有 30% 的時間會下雨」，

也就是明天會下 7 ~ 8 個小時的雨。

也有些人認為是有 30% 的「地區」會下雨，

紐約客則認為，上面這 2 種說法都錯得誇張，

的確，意思很明顯是，

明天若重複發生 100 次，有 30 次會下雨，

 

但為什麼一個單純的降雨機率，

會有這麼多解讀版本，

其實問題就在許多專家沒有正確解釋機率背後的意義，

降雨機率百分比中，

分母到底是時間、地點還是天數？

「解讀機率的時候，一定要找出百分比的分母所代表的意義。」

 

降雨機率的問題還好，

解讀錯了、預測失誤了，

最多沒帶傘淋濕身體，

但如果今天遇到了人命關天的問題呢？

 

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機率的 3 種面向

我們常常都忽略了，

機率其實有 3 個面向：

「頻率」、「實體設計」和「信心程度」

 

一、頻率

頻率正是我們一般人最直覺的面向，

計算下雨的天數、籃球選手投進的球數，

這些數字再去除以總天數或總球數，

算出來的就是下雨或是投進球的發生頻率，

這種計算方式起源於 16 世紀的死亡統計表，

目前壽險業也是靠這個來計算死亡風險的。

 

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二、實體設計

這個面向是指，被人創造出來的機率

大多都是被拿來用在「博弈」上，

像是：

每一面出現機率為 1/6 的骰子、

每一張牌被抽到機率為 1/52 的撲克牌、

以及吃角子老虎機內部被設定的機率，

這種不用靠著計算，我們原先就能夠了解其中的機率，

被稱為「傾向」。

 

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三、信心程度

機率的第三種面向：「信心程度」

起源於法庭上證人的證詞，

如果有 2 個證人是獨立的，

互相沒有關係，

這時如果他們的證詞一致，

說法容易被採信，

但是如果他們在出庭前就交談過，

又或是他們與被告有血緣關係的話，

公信力就會下降，

要使法官或陪審團相信他們，可能就沒那麼簡單了，

這種能信與否的「直覺」，我們如何量化？

這就是為什麼出現第三種面向：

用機率來呈現「信心程度」。

 

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已知風險、未知風險

前面 2 種面向，「頻率」及「實體設計」，

因為能夠計算、是人設計出來的，

所以都是已知風險，

相形之下，

第 3 種面向的「信心程度」，

無法計算、也不是被設計的，

與它有關的事物非常多、範圍非常廣，

所以很多人可能誤以為，

能將它套用在任何情境，

但如果我們真的認為僅靠「機率」這個工具，

就能夠處理世上各式各樣「未知」狀況，

那就很危險了，

也因為這樣的誤解，

讓我們把「經驗法則」這類重要的心智工具捨棄了...

 

這 3 種面向其實在生活中都可以見到，

舉核電廠為例，

 

「頻率」：

我們可以透過歷史上所有核安事件，

計算出某座電廠可能發生意外的機率；

 

「實體設計」：

電廠本身的實體設計影響事故的機率；

 

「信心程度」：

出自於核電專家本身對於某座電廠的信心程度。

 

頻率的計算明顯比較單純；

用電廠的實體設計來決定機率，

相對來說，就複雜多了...

最麻煩的是信心程度，

不同的核電專家會有不同的信心程度，

如果再加上「政治背景」、「自身利益」，

結果是不是也就大不相同了呢？

 

所以當我們詢問核電廠的爆炸或核安事件的發生機率時，

必須詳盡了解背後計算方法，

頻率？傾向？信心程度？

到底是何者...

 

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如何應對未知風險的降臨？

在前面有提及到，

世間無情、變化無常，

光靠硬生生的「數據」，

在某些緊急狀況，還是無法讓我們存活，

要在日常生活中做好決策，

「經驗法則」也相當重要。

 

作者舉了 1 個哈德遜河飛機事件的例子，

但由於篇幅有點長，

我就只抓幾個重點來敘述這起事件

解釋經驗法則的重要。

(如果對這起事件有興趣的人可參閱

哈德遜河奇蹟事件)

 

哈德遜河奇蹟

2009 年，有 1 班載著 150 位旅客的班機，

在起飛沒多久後的 2800 英尺高空中

被加拿大雁撞上，導致引擎熄火，

這時飛機失去動力，

如果不能準確地滑翔降落在跑道上，

不只機內上的人，

就連機場周遭的住宅，都有可能受到嚴重波及，

機長和副駕駛面臨抉擇：

1. 就這樣降落跑道，

賭飛機能夠安全降落在適當的點上；

2. 又或是冒個險，把飛機降落在哈德遜河呢？

 

很多人會認為，

機長應該要將目前飛機的狀態及資訊，

輸入電腦軟體，再由軟體計算出最安全的做法來。

但是情況緊急，2 位駕駛只用了 1 條「經驗法則」，

就幫他們做出了正確決定，

「把視線對準塔台，如果塔台在眼前是往上升的，

那麼飛機就無法順利降落在塔台附近。」

當時，機場在他們視線中，

是呈現上升，而非下降的狀態，

所以他們決定迫降在哈德遜河上...

不到 3 分鐘時間...

 

乘客打開艙門，陽光照進機艙，

他們成功迫降了！

之後，副機長留在駕駛艙裡一一確認「撤離檢查表」，

確保不會發生大火或其它危險，

機長則進入機艙確認沒有任何乘客受困。

這起哈德遜河奇蹟靠的是，

團隊合作、檢查表的引導，

以及聰明的「經驗法則」帶領，才能順利完成的！

 

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面對風險的 3 個自救關鍵

人類並不愚蠢，

問題在，我們從來沒學過風險識讀與分析的課程。

 

數學課，老師教你算微積分、三角函數，

但是那都是已經存在的東西，

沒有教你運用統計思維，處理未知的風險。

 

生物課，老師教你認識動物的構造，

卻沒帶你認識人類貪婪的欲望及恐懼的心理學...

 

更讓人驚訝的是，就算是專家學者，

雖然大多數都有充分的知識，

但還是缺少明確表達及傳達的能力，

甚至還會有人想要利用人們的恐懼達到自己的目的...

所以才說，

為什麼要作為自己的風險專家，

才不至於盲目、被利用。

 

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作者在跟同事們討論過後，歸結出下列 3 個自救關鍵：

1. 了解所有人都能學會處理未知的風險和事件：

「在本書中，我會解釋許多真的很簡單易懂的原則。

如果你願意敞開心胸，你一定讀得懂。」

 

2. 專家們有時其實是個問題製造者，而非解決者：

「許多專家自己都不夠了解風險識讀，

也缺乏跟大眾有效溝通的技能，

他們有時也會因為利益衝突，

所以不會真心為你著想。

金融危機時，

許多大型銀行就是因為這樣才會倒閉，

而許多政府單位也因為不了解風險，

所以也無法有效地帶領大眾。」

 

3. 少即是多：

「面對複雜的問題時，我們常會去尋找複雜的解答。

如果還是沒辦法解決，我們會去尋求更複雜的解藥。

但是在這個充滿未知的世界裡，

這是一個大錯特錯的作法。

像是衍生性金融商品或是國家稅收這類複雜的制度，

不但很難懂，也很容易被濫用，

而且會使人彼此失去信任。

相較之下，

簡單的原則能夠幫助我們變得更聰明、

建立起一個更安全的世界。」

 

 

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大數據時代，你更需要小心數據

 

還想了解更多「機率陷阱」或是「識讀風險」嗎？

書上提供更詳盡的說明及方法，

都在這本《機率陷阱》裡。

 

(圖片來源)

 

本文為 CMoney官方 編輯群整理撰寫之 讀書心得，

部分擷取自書籍內容，詳見 原書籍。

本文 轉載自 CMoney 網站，原文 於此 

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