30 ข้อคิดจากหนังสือ Noise : A Flaw in Human Judgment เขียนโดย Daniel Kahneman

มีหนังสือเล่มหนึ่งที่ Daniel Kahneman เขียนตอนอายุ 87 ปี เป็นเล่มที่อ่านยากกว่า Thinking, Fast and Slow ขายไม่ดีเท่า แต่นักวิจารณ์หลายคนบอกว่ามันสำคัญกว่า เพราะมันชี้ให้เห็นความบกพร่องของมนุษย์อีกชนิดหนึ่งที่ใหญ่พอๆ กับอคติ แต่กลับไม่มีใครพูดถึงเลยตลอดห้าสิบปีที่ผ่านมา
.
หนังสือเริ่มต้นด้วยภาพง่ายๆ ของการยิงเป้าสี่ทีม ทีมแรกยิงเข้าจุดศูนย์กลางทุกนัด ทีมที่สองยิงเป๋ไปด้านเดียวกันทั้งหมด ทีมที่สามยิงกระจัดกระจายไปทั่วเป้า ทีมที่สี่ทั้งเป๋ทั้งกระจาย Kahneman บอกว่าทีมที่สองคือสิ่งที่เราเรียกว่า Bias หรืออคติ ที่เอียงไปทางเดียวกันอย่างเป็นระบบ ส่วนทีมที่สามคือสิ่งที่เขาตั้งชื่อว่า Noise หรือเสียงรบกวน อันเป็นความผันผวนแบบสุ่มที่ไม่มีทิศทาง
.
โลกพูดถึงอคติมาห้าสิบปีแล้ว แต่ไม่มีใครพูดถึงเสียงรบกวนนี้เลย หนังสือเล่มนี้บอกเราว่าในทุกที่ที่มีการตัดสินใจของมนุษย์ ตั้งแต่ห้องพิจารณาคดี ห้องตรวจของหมอ บริษัทประกัน ไปจนถึงการสัมภาษณ์งาน
.
ทุกที่ที่มีการตัดสินใจของมนุษย์ ที่นั่นมีเสียงรบกวน และมันมีมากกว่าที่คุณคิดเสมอ
.
.
=====================
.
1. อคติคือเข็มชี้ผิดทาง เสียงรบกวนคือเข็มที่หมุนไปมา และเข็มที่หมุนไปมามักร้ายแรงกว่า
.
ตลอดห้าสิบปีที่ผ่านมา วงการจิตวิทยาและพฤติกรรมศาสตร์พูดถึงอคติจนแทบจะกลายเป็นภาษาประจำวัน แต่ Kahneman ตั้งคำถามที่ไม่มีใครเคยถามอย่างจริงจังว่า ในความผิดพลาดทั้งหมดของมนุษย์ องค์ประกอบไหนใหญ่กว่ากัน ระหว่างการที่ทุกคนคิดผิดไปในทางเดียวกัน กับการที่คนแต่ละคนคิดต่างกันคนละทาง
.
คำตอบที่เขาค้นพบหลังเก็บข้อมูลจากบริษัทประกัน ศาล โรงพยาบาล และองค์กรหลายร้อยแห่ง คือในกรณีส่วนใหญ่เสียงรบกวนใหญ่กว่าอคติ
.
และที่สะเทือนใจกว่านั้นคือ ในขณะที่อคติยังพอสังเกตเห็น แก้ไข ชดเชยได้ เพราะมันมีทิศทางที่คงเส้นคงวา เสียงรบกวนกลับมองไม่เห็นเลย เพราะแต่ละครั้งมันชี้ไปคนละทาง คุณไม่รู้ว่าผู้พิพากษาคนไหนใจดี คนไหนใจร้าย คุณรู้แค่ว่าโทษที่จำเลยได้รับขึ้นอยู่กับว่าวันนั้นใครเป็นคนตัดสิน
.
.
2. ที่ใดมีการตัดสินใจ ที่นั่นมีเสียงรบกวน
.
ประโยคนี้คือมนตราของหนังสือทั้งเล่ม Kahneman ขอให้นักวิจัยของบริษัทประกันแห่งหนึ่งทำการทดลองที่เรียกว่า Noise Audit ให้พนักงานประเมินค่าสินไหมคนละห้าเคสเดียวกัน
.
ก่อนเริ่มทดลอง ผู้บริหารถูกถามว่าคิดว่าความต่างของคำตอบจะอยู่กี่เปอร์เซ็นต์ คำตอบเฉลี่ยคือราวๆ 10% เพราะคนเหล่านี้ผ่านการอบรมมาเหมือนกัน ใช้คู่มือเล่มเดียวกัน ทำงานในแผนกเดียวกัน แต่ผลที่ออกมาคือความต่างเฉลี่ยอยู่ที่ 55%
.
บางคนตีค่า 9,500 ดอลลาร์ บางคนตีค่า 16,700 ดอลลาร์ สำหรับเคสเดียวกัน ผู้บริหารแทบไม่เชื่อสายตา และเมื่อ Kahneman นำการทดลองนี้ไปทำกับองค์กรอื่นซ้ำแล้วซ้ำเล่า ผลก็คล้ายกันเสมอ
.
ไม่ว่าจะเป็นแพทย์วินิจฉัยมะเร็ง นักจิตวิทยาประเมินผู้ป่วย หรือผู้จัดการประเมินผลงานพนักงาน ทุกองค์กรเดาน้อยเกินไปอย่างเป็นระบบ สิ่งที่ Kahneman เรียกว่าภาษีเสียงรบกวนถูกจ่ายอยู่ทุกวันโดยไม่รู้ตัว ในรูปของลูกค้าที่ได้รับบริการไม่เท่ากัน เงินที่จ่ายเกินหรือเก็บขาด และการตัดสินใจที่ไม่มีใครรู้ว่าผิดพลาดเพราะไม่มีใครเทียบกับอะไร
.
.
3. ความหิวของผู้พิพากษาส่งจำเลยเข้าคุก
.
มีงานวิจัยชื่อดังในอิสราเอลที่ติดตามผู้พิพากษาตัดสินคำขออภัยโทษทั้งวัน พบว่าตอนเช้าก่อนหิว ผู้พิพากษาอนุมัติคำขอราว 65% พอใกล้เที่ยงเริ่มหิว อัตราอนุมัติร่วงเหลือเกือบศูนย์ พอกินข้าวกลางวันเสร็จ อัตราพุ่งกลับขึ้น 65% อีกครั้ง แล้วค่อยๆ ร่วงลงตอนใกล้เลิกงาน
.
ความเป็นความตายของคนคนหนึ่งถูกตัดสินด้วยระดับน้ำตาลในเลือดของคนอีกคนหนึ่ง ที่น่าสนใจคือเมื่อเอาผลการศึกษาไปให้ผู้พิพากษากลุ่มนั้นดู ทุกคนปฏิเสธว่าเป็นไปไม่ได้ พวกเขามั่นใจว่าตัดสินคดีตามข้อเท็จจริงและตัวบทกฎหมาย ไม่เคยรู้ตัวเลยว่าวันที่ฝนตกหนักหรือเย็นจัด พวกเขาให้โทษหนักกว่าวันอากาศแจ่มใสอย่างเป็นระบบ
.
Kahneman ใช้กรณีนี้แสดงให้เห็นว่าเสียงรบกวนเฉพาะโอกาสหรือ Occasion Noise ทำงานนอกจิตสำนึกของมนุษย์ทุกคน ผู้เชี่ยวชาญที่มั่นใจที่สุดมักเป็นคนที่ตกเป็นเหยื่อหนักที่สุด เพราะความมั่นใจของเขาทำให้ไม่เคยตั้งคำถามกับตัวเอง
.
.
4. คนเดียวกันในวันต่างกัน คือคนละคน
.
ข้อนี้น่าตกใจกว่าข้อที่แล้ว Kahneman และทีมพบว่าเมื่อให้คนคนเดียวกันประเมินเคสเดียวกันโดยห่างกันสองสามสัปดาห์ คำตอบของเขาในวันแรกกับวันที่สองต่างกันมากกว่าครึ่งหนึ่งของความต่างระหว่างเขากับเพื่อนร่วมงาน ผู้พิพากษาคนเดียวกันที่ตัดสินคดีคล้ายกันในวันจันทร์กับวันพฤหัส อาจตัดสินต่างกันราวฟ้ากับเหว สิ่งนี้สั่นคลอนความเชื่อพื้นฐานที่เรามีต่อตัวเองว่าฉันเป็นฉัน เพราะแท้จริงแล้วในแต่ละวันเราเป็นคนละเวอร์ชันกันโดยไม่รู้ตัว
.
สิ่งที่น่าวิตกกว่าคือ การทดลองนี้ไม่ได้ทำกับผู้พิพากษาธรรมดา แต่ทำกับผู้เชี่ยวชาญทุกระดับ รวมถึงนักพยาธิวิทยาที่วินิจฉัยมะเร็ง นักประเมินลายนิ้วมือของ FBI และนักวิเคราะห์การเงินมืออาชีพ ทุกกลุ่มล้วนพบความไม่สม่ำเสมอภายในตัวเองสูงกว่าที่ตัวเองเชื่อ ความน่ากลัวอยู่ตรงนี้ว่าถึงแม้เราจะตัดเสียงรบกวนระหว่างบุคคลออกได้ทั้งหมด ตัดสินใจให้เหลือเพียงคนคนเดียวเป็นผู้ชี้ขาด เราก็ยังหนีเสียงรบกวนจากคนคนนั้นต่อตัวเองในวันต่างกันไม่พ้น
.
.
5. กลุ่มไม่ได้ลดเสียงรบกวน บางทีมันขยายให้ดังขึ้น
.
หลายคนเชื่อว่าการตัดสินใจเป็นกลุ่มจะดีกว่าคนเดียว เพราะหลายหัวดีกว่าหัวเดียว แต่ Kahneman ชี้ว่านี่เป็นจริงเฉพาะเมื่อแต่ละคนคิดอย่างเป็นอิสระจากกัน ในความเป็นจริงคนในกลุ่มไม่ได้คิดอิสระ ใครพูดก่อน ใครพูดดัง ใครเป็นเจ้านาย ใครยิ้มหรือขมวดคิ้ว
.
ทั้งหมดนี้กำหนดทิศทางของกลุ่มไปเสียก่อนที่ใครจะคิดเอง สิ่งที่เรียกว่าการปรึกษากันก่อนตัดสินใจในห้องประชุมจึงไม่ใช่การเฉลี่ยปัญญา แต่คือการที่คนหนึ่งกำหนดกรอบให้คนที่เหลือ แล้วทุกคนปลอบใจตัวเองว่าได้ตัดสินใจร่วมกัน
.
ปรากฏการณ์ที่เรียกว่า Group Polarization ทำให้กลุ่มที่เริ่มต้นเอนเอียงไปทางใดทางหนึ่งเพียงเล็กน้อย จะลงเอยด้วยจุดยืนที่สุดโต่งกว่าค่าเฉลี่ยของสมาชิกแต่ละคนเสียอีก สมาชิกกลุ่มที่ตัดสินใจเรื่องเดียวกันคนละห้องอาจได้คำตอบที่ต่างกันราวคนละโลก เพียงเพราะคนแรกที่พูดในห้องหนึ่งเอนซ้าย ส่วนคนแรกที่พูดในอีกห้องเอนขวา
.
.
6. ความเงียบของคนแรกในห้องประชุมมีค่าทอง
.
ต่อจากข้อที่แล้ว Kahneman เสนอวิธีแก้ที่เรียกว่าหลักอย่าให้ใครพูดก่อน ในการประชุมที่ต้องตัดสินใจสำคัญ ทุกคนต้องเขียนความเห็นของตัวเองลงกระดาษก่อนที่ใครจะเปิดปาก เพราะวินาทีที่คนแรกพูด สมองของทุกคนที่เหลือจะถูกดึงเข้าหากรอบของเขาอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ทักษะการคิดเองหายไปทันทีเพราะถูกแทนที่ด้วยทักษะการตอบสนองต่อความเห็นของคนอื่น
.
Jeff Bezos ใช้หลักนี้ที่ Amazon ด้วยการห้ามใช้ PowerPoint ในที่ประชุม ผู้เสนอเรื่องต้องเขียน Memo ยาวหกหน้าให้ทุกคนอ่านเงียบๆ ในห้องสามสิบนาทีก่อนเริ่มคุย เพราะ Bezos รู้ว่ามนุษย์มีแนวโน้มจะคล้อยตามคนพูดเก่งมากกว่าคนที่ถูก การเขียนคือการบังคับให้คิดอย่างเป็นเอกเทศ การให้ความเห็นเป็นลายลักษณ์อักษรก่อนคุยกันคือเทคนิคเล็กๆ ที่ Kahneman เรียกว่า Decision Hygiene หรือสุขอนามัยการตัดสินใจ
.
.
7. สูตรง่ายๆ ทำงานได้ดีกว่าผู้เชี่ยวชาญที่ฉลาดที่สุด
.
นี่เป็นข้อค้นพบที่ทำร้ายอีโก้ของผู้เชี่ยวชาญทั้งโลก งานวิจัยของ Paul Meehl ตั้งแต่ปี 1954 พบว่าสูตรเชิงสถิติง่ายๆ ที่นักจิตวิทยาคนหนึ่งสร้างขึ้นในเวลาบ่ายๆ มักทำนายผลได้แม่นยำกว่าผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์สามสิบปี
.
ตั้งแต่นั้นมามีการศึกษาเปรียบเทียบกว่า 200 ชิ้น ครอบคลุมตั้งแต่การวินิจฉัยโรค การพยากรณ์ผลการเรียน การประเมินความเสี่ยงทางการเงิน ไปจนถึงการพยากรณ์ความสำเร็จของคู่สามีภรรยา ผลออกมาเหมือนกันคือสูตรชนะหรือเสมอกับผู้เชี่ยวชาญในเกือบทุกกรณี
.
เหตุผลคือสูตรไม่หิว ไม่ง่วง ไม่ลำเอียง ไม่ถูกอิทธิพลจากชุดของจำเลยหรือรอยยิ้มของผู้สมัครงาน สูตรประเมินสิ่งเดียวกันในแบบเดียวกันทุกครั้ง ในขณะที่มนุษย์แม้เป็นมนุษย์ที่เก่งที่สุด ก็ยังเป็นเครื่องมือวัดที่สั่นไหวอยู่เสมอ
.
Kahneman บอกว่าในงานหลายอย่าง การลดมนุษย์ออกจากการตัดสินใจไม่ใช่การลดทอนความเป็นมนุษย์ แต่คือการเคารพความยุติธรรมต่อคนที่ถูกตัดสิน เพราะอย่างน้อยทุกคนจะถูกประเมินด้วยมาตรฐานเดียวกัน
.
.
8. แม้แต่สูตรห่วยๆ ก็ยังดีกว่าผู้เชี่ยวชาญในหลายกรณี
.
ลึกกว่าข้อที่แล้ว Robyn Dawes พบว่าแม้แต่สูตรที่ให้น้ำหนักทุกตัวแปรเท่ากันแบบไม่ใช้ข้อมูลย้อนหลังเลย เรียกว่า Equal-Weight Model ก็ยังทำนายได้ดีกว่าผู้เชี่ยวชาญในหลายสาขา
.
ตัวอย่างเช่นการรับนักศึกษาเข้าเรียน สูตรง่ายๆ ที่บวกคะแนนสอบเข้ากับเกรดเฉลี่ยมัธยมแบบให้น้ำหนักครึ่งต่อครึ่ง ทำนายผลการเรียนปีหนึ่งได้แม่นกว่าคณะกรรมการรับเข้าที่ใช้เวลาสัมภาษณ์เป็นชั่วโมงต่อคน นี่คือการตบหน้าวงการที่พึ่งพาสัญชาตญาณแบบจังๆ เพราะมันบอกว่าปัญหาไม่ได้อยู่ที่สูตรของคุณซับซ้อนพอหรือยัง ปัญหาอยู่ที่ตัวมนุษย์เองที่ไม่สามารถใช้น้ำหนักเดียวกันสองครั้งติดต่อกันได้
.
ความสม่ำเสมอ คือคุณสมบัติสำคัญที่สุดของเครื่องมือวัด
.
.
9. ความมั่นใจของผู้เชี่ยวชาญไม่ได้บอกอะไรเกี่ยวกับความถูกต้องเลย
.
หนึ่งในข้อค้นพบที่ Kahneman ย้ำหลายครั้งคือ Illusion of Validity หรือภาพลวงตาของความถูกต้อง ผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานในสาขาที่ทำนายไม่ได้ เช่น นักวิเคราะห์หุ้น ผู้สรรหาบุคลากร นักการเมืองวิเคราะห์ มักรู้สึกมั่นใจในการทำนายของตัวเองมาก ทั้งที่ผลงานจริงไม่ได้ดีกว่าการเดาสุ่มเท่าไรนัก
.
งานของ Philip Tetlock ที่ติดตามคำทำนายของผู้เชี่ยวชาญทางการเมืองสองหมื่นกว่าคำในเวลายี่สิบปี พบว่าผู้เชี่ยวชาญที่ดังที่สุดคือคนที่ทำนายแม่นน้อยที่สุด เพราะคนเหล่านี้มีเรื่องราวที่ฟังดูสมเหตุสมผลที่สุด สื่อจึงชอบเชิญพวกเขาออกรายการ
.
ความรู้สึกมั่นใจไม่ได้มาจากความแม่นยำของผลงาน แต่มาจากความสอดคล้องภายในของเรื่องราวที่พวกเขาสร้างขึ้นจากข้อมูล และความสอดคล้องภายในนั้นคือกับดัก เพราะยิ่งเรื่องราวฟังดูสมเหตุสมผลในใจเรามากเท่าไร เราก็ยิ่งเชื่อมั่นมากเท่านั้น โดยลืมไปว่าความสมเหตุสมผลของเรื่องราวกับความถูกต้องของการทำนายคือคนละเรื่องกัน
.
.
10. โลกของเราถูกครอบงำด้วยความไม่รู้เชิงภววิสัย
.
Kahneman ใช้คำว่า Objective Ignorance ซึ่งเป็นคำที่หนักแน่นและปลอบใจในเวลาเดียวกัน มันหมายความว่าในหลายเรื่อง โดยเฉพาะการทำนายอนาคตของคน บริษัท ตลาด ประเทศ มีบางสิ่งที่ไม่มีใครรู้ได้จริงๆ ไม่ใช่เพราะเราโง่ แต่เพราะมันไม่อยู่ในขอบเขตที่จะรู้ได้
.
การยอมรับสิ่งนี้คือการปลดเปลื้องอัตตา เพราะมันแยกระหว่างฉันยังไม่รู้พอกับไม่มีใครรู้ได้ มนุษย์มักเลือกอย่างแรกเพราะมันรักษาภาพลักษณ์ของตัวเองในฐานะผู้รู้
.
Kahneman ยกตัวอย่างการศึกษาที่ Princeton ให้นักวิจัยร้อยกว่าทีมพยายามทำนายอนาคตของเด็กในครอบครัวเปราะบางห้าพันคน โดยมีข้อมูลจากเด็กแรกเกิดถึงอายุเก้าขวบให้ครบทุกตัวแปร ผลออกมาคือไม่มีโมเดลไหนของทีมไหนทำนายได้ดีกว่าการเดาสุ่มอย่างมีนัยสำคัญเลย
.
ชีวิตคนหนึ่งคนเต็มไปด้วยความบังเอิญและตัวแปรที่จับไม่ได้ ความเข้าใจผิดในจุดนี้คือต้นธารของการตัดสินใจเลวร้ายมากมายในประวัติศาสตร์ ทั้งการลงทุน การวางแผนเศรษฐกิจ ไปจนถึงการพยากรณ์ความสำเร็จของพนักงานใหม่
.
.
11. หุบเขาแห่งความปกติ ที่ทำให้เราเข้าใจอดีตได้ทุกเรื่องแต่ทำนายอนาคตไม่ได้เลย
.
หลังเหตุการณ์เกิดขึ้นแล้ว เรามักรู้สึกว่ามันต้องเป็นอย่างนี้แหละ ไม่มีทางเป็นอย่างอื่น ทุกอย่างเรียงตัวอย่างมีเหตุผล นี่คือสิ่งที่ Kahneman เรียกว่า Valley of the Normal หรือหุบเขาแห่งความปกติ ซึ่งเป็นพื้นที่ในใจมนุษย์ที่ทำให้ทุกเรื่องที่เกิดแล้วดูปกติทั้งหมด ทั้งที่ก่อนเกิดเหตุไม่มีใครเดาได้เลย
.
หลัง 9/11 ทุกคนพูดว่าสัญญาณมันชัดเจนอยู่แล้ว หลังวิกฤติแฮมเบอร์เกอร์ปี 2008 ทุกคนพูดว่าฟองสบู่อสังหามันเห็นอยู่ทนโท่ หลัง COVID ทุกคนพูดว่ามันต้องเกิดอยู่แล้ว แต่ก่อนหน้านั้นแทบไม่มีใครพยากรณ์ได้
.
ปัญหาคือเราใช้ภาพลวงตานี้ย้อนกลับไปบอกตัวเองว่าเราน่าจะทำนายได้ ทั้งที่จริงๆ เรายังทำนายเหตุการณ์ครั้งหน้าที่ยังมาไม่ถึงไม่ได้อยู่ดี ความเข้าใจอดีตในรูปแบบเรื่องเล่าจึงแตกต่างจากความเข้าใจในรูปแบบสถิติอย่างสิ้นเชิง อย่างแรกให้ความรู้สึกว่าโลกเข้าใจได้ อย่างหลังบอกความจริงว่าโลกส่วนใหญ่ไม่เข้าใจได้
.
.
12. สัญชาตญาณคือสิ่งที่ผู้บริหารชอบ แต่ไม่ใช่สิ่งที่พวกเขาควรเชื่อ
.
Kahneman เล่าว่าเวลาเขาบรรยายให้ผู้บริหารระดับสูงฟัง มักมีคนยกมือถามว่าแล้วสัญชาตญาณล่ะ ผู้บริหารระดับสูงล้วนภูมิใจที่ตัดสินใจสำคัญด้วย Gut Feeling พวกเขาเชื่อว่าประสบการณ์สามสิบปีในวงการได้ตกผลึกเป็นปัญญาญาณบางอย่างที่อธิบายไม่ได้
.
คำตอบของ Kahneman ค่อนข้างโหดคือ สัญชาตญาณจะเชื่อถือได้ก็ต่อเมื่อเป็นไปตามเงื่อนไขสองข้อพร้อมกัน คือ
.
สภาพแวดล้อมต้องมีความสม่ำเสมอเพียงพอที่จะให้ผู้เชี่ยวชาญเรียนรู้ได้ และต้องมี Feedback Loop ที่บอกผลลัพธ์ของการตัดสินใจอย่างรวดเร็วและชัดเจน
.
นักดับเพลิงและหมอฉุกเฉินมีสภาพแวดล้อมแบบนี้ สัญชาตญาณของพวกเขาเชื่อถือได้ แต่ผู้บริหารธุรกิจ นักการเมือง ผู้พิพากษา ส่วนใหญ่ทำงานในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงตลอด และ Feedback กว่าจะมาถึงก็ผ่านไปหลายปี
.
สัญชาตญาณของพวกเขาจึงไม่ใช่ปัญญาญาณ แต่เป็นเพียงความคุ้นเคยที่ปลอมตัวเป็นความเชี่ยวชาญ Kahneman ไม่ได้บอกให้เลิกใช้สัญชาตญาณ เขาบอกให้ใช้มันในที่สุดท้ายหลังจากวิเคราะห์ทุกอย่างเป็นระบบแล้วเท่านั้น ไม่ใช่ใช้แทนการวิเคราะห์
.
.
13. คะแนนแรกที่ได้จะกำหนดคะแนนที่เหลือทั้งหมด
.
ในปรากฏการณ์ที่เรียกว่า Anchoring effect สิ่งใดก็ตามที่ปรากฏในใจเราก่อน จะกลายเป็นจุดยึดที่บิดเบือนการตัดสินใจที่เหลือทั้งหมด งานวิจัยของ Birte Englich ที่ให้ผู้พิพากษาเยอรมันทอยลูกเต๋าก่อนตัดสินคดีลักทรัพย์ พบว่าผู้พิพากษาที่ทอยได้เลขสูงตัดสินโทษหนักกว่าผู้ที่ทอยได้เลขต่ำเฉลี่ยถึงห้าเดือน ทั้งที่รู้ว่าลูกเต๋าไม่เกี่ยวอะไรกับคดี
.
เมื่อนำสิ่งนี้มาประยุกต์กับธุรกิจ จะพบว่าตัวเลขแรกที่เสนอในการเจรจาต่อรอง คะแนนแรกที่ผู้สัมภาษณ์ให้ผู้สมัครคนแรก ราคาแรกที่ลูกค้าเห็นในร้าน ทั้งหมดนี้สร้างเงาทอดยาวไปยังทุกการตัดสินใจที่ตามมา
.
ความน่ากลัวของ Anchoring คือมันทำงานแม้เรารู้ตัวว่ามันทำงาน การพยายามไม่ให้ตัวเลขแรกมีอิทธิพลต่อตัวเองนั้นเป็นไปไม่ได้ในทางจิตวิทยา วิธีเดียวที่แก้ได้คือการออกแบบกระบวนการให้ตัวเลขแรกไม่มีโอกาสเข้ามาในห้อง เช่น ให้แต่ละคนตั้งราคาของตัวเองโดยไม่เห็นของคนอื่น
.
.
14. มาตราส่วนที่ไม่มีจุดยึด คือบ่อเกิดของเสียงรบกวนที่ใหญ่ที่สุด
.
เวลาเราถามคนว่าให้คะแนนผลงานพนักงานคนนี้จาก 1 ถึง 5 หรือประเมินความรุนแรงของอาการปวดจาก 1 ถึง 10 หรือกำหนดค่าเสียหายในคดีแพ่งเป็นจำนวนเงิน เรากำลังขอให้คนใช้มาตราส่วนที่ไม่มีจุดยึดร่วมกัน คะแนน 4 ของคนหนึ่งอาจเท่ากับคะแนน 3 ของอีกคน ปวดระดับ 7 ของผู้ป่วยคนหนึ่งอาจเป็นแค่ระดับ 4 ของอีกคน ความเสียหาย 1 ล้านดอลลาร์ของคณะลูกขุนกลุ่มหนึ่งคือเรื่องเล็ก ของอีกกลุ่มคือเรื่องใหญ่
.
Kahneman ชี้ว่าเสียงรบกวนชนิดนี้เรียกว่า Level Noise และมันแก้ได้ด้วยการใช้สเกลที่อิงกับเคสเปรียบเทียบมากกว่าตัวเลขนามธรรม เช่น แทนที่จะถามว่าคดีนี้ควรปรับเท่าไร ให้ถามว่าคดีนี้ร้ายแรงกว่าหรือเบากว่าคดีตัวอย่างที่กำหนดให้ การเปรียบเทียบสองสิ่งกับสิ่งสามารถทำได้แม่นยำกว่าการประเมินเดี่ยวบนสเกลลอยๆ เสมอ
.
.
15. การจับคู่คือกลไกซ่อนเร้นที่ทำให้คนตัดสินผิด
.
Kahneman อธิบายแนวคิด Matching ที่เป็นกลไกพื้นฐานของสมอง สมองของเรามักทำงานโดยจับคู่สิ่งหนึ่งกับอีกสิ่งบนคนละมิติ เช่น เห็นภาพใบหน้าเด็กแล้วประเมินไอคิว เห็นบุคลิกพนักงานแล้วประเมินยอดขายในอนาคต เห็นความน่าเชื่อของจำเลยแล้วประเมินความผิด
.
การจับคู่ข้ามมิติแบบนี้ดูเหมือนเป็นการคิดที่ลึกซึ้ง แต่จริงๆ แล้วมันคือการแปลงข้อมูลที่ไม่เกี่ยวกันให้กลายเป็นคำตอบที่ดูสมเหตุสมผล
.
ตัวอย่างคลาสสิกคือเคสของ Bill ที่เป็นคนเก็บกด ขี้อาย ชอบคณิตศาสตร์ ผู้ตอบส่วนใหญ่บอกว่า Bill น่าจะเป็นนักบัญชีมากกว่าคนขับรถบัส ทั้งที่ในประชากรทั่วไป จำนวนคนขับรถบัสเยอะกว่านักบัญชีมาก
.
คำตอบที่ดูถูกต้องเชิงคุณภาพจึงผิดอย่างสิ้นเชิงเชิงปริมาณ การจับคู่ทำให้คนเข้าถึงคำตอบที่รู้สึกถูกแต่ไม่ได้ถูกจริง ยิ่งคำถามจับคู่ได้ลื่นไหลเท่าไร เรายิ่งมั่นใจในคำตอบมากเท่านั้น โดยลืมตรวจสอบข้อเท็จจริงพื้นฐาน
.
.
16. เสียงรบกวนแฝงในแบบฉบับเฉพาะตัว ของผู้ตัดสินแต่ละคน
.
Kahneman แบ่งเสียงรบกวนออกเป็นสามชั้นที่ลึกลงไปเรื่อยๆ
.
ชั้นแรกคือ Level Noise ที่บอกว่าผู้พิพากษา A ใจดีกว่าผู้พิพากษา B โดยทั่วไป ทุกคดีที่ผ่านมือ A จะได้โทษเบากว่าทุกคดีที่ผ่านมือ B โดยเฉลี่ย
.
ชั้นที่สองคือ Stable Pattern Noise ซึ่งลึกและน่ากลัวกว่า เพราะมันบอกว่าผู้พิพากษา A อาจจะใจดีโดยรวมกว่าผู้พิพากษา B แต่กับคดียาเสพติด A กลับโหดกว่า B ส่วนกับคดีคอปกขาว A กลับเอ็นดูกว่า B แต่ละคนมีรูปแบบของอคติเฉพาะตัว เป็น DNA ของการตัดสินที่ไม่ซ้ำใคร เกิดจากประสบการณ์ส่วนตัว ค่านิยม และเรื่องราวในอดีตที่หล่อหลอมความรู้สึกต่อแต่ละประเภทคดี
.
ชั้นที่สามคือ Occasion Noise คือความผันผวนของคนคนเดียวกันในวันต่างกัน ผู้พิพากษา A ในวันจันทร์อาจไม่เหมือน A ในวันพฤหัส ขึ้นอยู่กับอารมณ์ ความหิว สภาพอากาศ และข่าวที่อ่านเช้านั้น
.
ทั้งสามชั้นนี้รวมกันเป็นเสียงรบกวนทั้งระบบ และที่น่าตกใจคือ Pattern Noise ทั้งสองชั้นรวมกันเป็นองค์ประกอบใหญ่ที่สุด คิดเป็นกว่าครึ่งหนึ่งของความผันผวนทั้งหมด ใหญ่กว่า Level Noise ที่คนทั่วไปคิดว่าเป็นปัญหาหลักเสียอีก
.
ความน่ากลัวของ Pattern Noise คือมันแก้ไม่ได้ด้วยการอบรมรวม เพราะแต่ละคนมีแบบฉบับเฉพาะที่ไม่รู้ตัวว่าตัวเองมี การประเมินผลงานในบริษัทก็เช่นกัน หัวหน้าบางคนชอบลูกน้องประเภทที่กล้าเสี่ยง บางคนชอบประเภทที่รอบคอบ คะแนนที่ลูกน้องได้จึงไม่ใช่การวัดความสามารถของลูกน้อง แต่เป็นการวัดความบังเอิญที่ลูกน้องคนนั้นถูกจัดให้อยู่กับหัวหน้าคนใด
.
.
17. นิติวิทยาศาสตร์ก็ยังถูกครอบงำด้วยเสียงรบกวน
.
หลายคนเชื่อว่าวิทยาศาสตร์เป็นเรื่องของข้อเท็จจริง โดยเฉพาะนิติวิทยาศาสตร์ที่ใช้ลายนิ้วมือและ DNA
.
แต่ Kahneman เปิดเผยกรณีของ Brandon Mayfield ทนายชาวอเมริกันที่ถูก FBI ระบุว่าเป็นเจ้าของลายนิ้วมือบนระเบิดที่มาดริดในปี 2004 ผู้เชี่ยวชาญนิติวิทยาศาสตร์ระดับโลกสี่คนยืนยันตรงกันว่าใช่เขาแน่ๆ แต่ตำรวจสเปนยืนยันว่าไม่ใช่ สุดท้ายความจริงคือ FBI ผิด ลายนิ้วมือเป็นของชาวแอลจีเรียคนหนึ่ง
.
การศึกษาภายหลังพบว่าเมื่อเอาลายนิ้วมือเดียวกันให้ผู้เชี่ยวชาญดูในเวลาต่างกัน หรือพร้อมข้อมูลแวดล้อมต่างกัน คำตอบของพวกเขาเปลี่ยนได้ถึง 10% ของเคสที่ตรวจ เพียงแค่บอกว่าผู้ต้องสงสัยให้การรับสารภาพแล้ว ก็ทำให้ผู้เชี่ยวชาญหันมาเห็นว่าลายนิ้วมือตรงกัน วิทยาศาสตร์ที่ดูเป็นกลางที่สุดยังถูกอิทธิพลของบริบทบิดเบือนได้ขนาดนี้
.
Kahneman เสนอวิธีแก้ที่เรียกว่า Sequential Unmasking คือให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจหลักฐานก่อนรับรู้ข้อมูลแวดล้อมใดๆ และให้หลายคนตรวจอย่างเป็นอิสระจากกัน ก่อนนำผลมาเปรียบเทียบ
.
.
18. การสัมภาษณ์งานแบบไม่มีโครงสร้าง คือพิธีกรรมที่แทบไม่มีค่าทางการทำนาย
.
หนึ่งในความลับน่าอายของวงการธุรกิจที่ Kahneman เปิดเผยคือ การสัมภาษณ์งานแบบที่บริษัทส่วนใหญ่ใช้กันทั่วโลก ที่ผู้สัมภาษณ์นั่งคุยกับผู้สมัครครึ่งชั่วโมงแล้วประเมินจากความรู้สึก แทบไม่มีค่าในการทำนายผลงานในอนาคตเลย ค่าสหสัมพันธ์ระหว่างคะแนนสัมภาษณ์กับผลงานจริงอยู่แค่ 0.20 ถึง 0.30 ซึ่งหมายความว่าการสัมภาษณ์อธิบายผลงานได้แค่ 4% ถึง 9%
.
สาเหตุคือผู้สัมภาษณ์ตัดสินผู้สมัครภายในไม่กี่วินาทีแรกจากความรู้สึก แล้วใช้เวลาที่เหลือยืนยันความรู้สึกนั้น ผู้สมัครที่หล่อ พูดเก่ง หรือบุคลิกคล้ายผู้สัมภาษณ์ จะได้คะแนนสูงโดยอัตโนมัติ ผู้สมัครที่เนิร์ดแต่ทำงานเก่งจะถูกตัดออกตั้งแต่นาทีที่ห้า
.
Google เคยทำการศึกษาภายในและพบว่าจำนวนการสัมภาษณ์ที่จำเป็นต่อการตัดสินใจแต่ละครั้งคือสี่ครั้ง มากกว่านั้นไม่ได้เพิ่มความแม่นยำเลย แต่บริษัทส่วนใหญ่ยังสัมภาษณ์เจ็ดถึงสิบครั้งต่อหนึ่งตำแหน่ง เพียงเพราะมันเป็นพิธีกรรมที่ทำให้ทุกฝ่ายรู้สึกว่าได้ทำหน้าที่อย่างถี่ถ้วน
.
.
19. การสัมภาษณ์แบบมีโครงสร้างชนะการสัมภาษณ์แบบสบายๆ ทุกครั้ง
.
ทางออกที่ Kahneman เสนอคือ Structured Interview หรือการสัมภาษณ์ที่ทุกคนถูกถามคำถามเดียวกัน ในลำดับเดียวกัน ผู้สัมภาษณ์ให้คะแนนแต่ละคำตอบทันทีตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ก่อนเปลี่ยนไปคำถามต่อไป ห้ามให้คะแนนรวมตอนจบ เพราะคะแนนรวมจะถูกครอบงำด้วยความประทับใจรวมที่เกิดในห้านาทีแรก
.
งานวิจัยของ Frank Schmidt ที่ทบทวนงานวิจัยกว่า 85 ปีพบว่าการสัมภาษณ์แบบมีโครงสร้างทำนายผลงานได้แม่นยำกว่าการสัมภาษณ์แบบไม่มีโครงสร้างเกือบสองเท่า แต่บริษัทส่วนใหญ่ไม่ใช้เพราะมันรู้สึกเป็นกลไกเกินไป ผู้สัมภาษณ์รู้สึกว่าตัวเองสูญเสียความเป็นมนุษย์
.
ความขัดแย้งคือสิ่งที่รู้สึกเป็นมนุษย์มากที่สุดคือสิ่งที่ทำร้ายผู้สมัครมากที่สุด เพราะมันคือเสียงรบกวนล้วนๆ Kahneman เสริมว่าให้แยกการเก็บข้อมูลกับการตัดสินใจออกจากกัน ผู้สัมภาษณ์มีหน้าที่เก็บข้อมูลตามแบบฟอร์ม ส่วนการตัดสินใจเลือกใครให้คณะกรรมการที่ไม่ได้สัมภาษณ์เป็นคนตัดสินจากข้อมูลที่ถูกแยกชิ้นส่วนแล้ว
.
.
20. การประเมินผลงานพนักงานคือพื้นที่ที่เสียงรบกวนดังที่สุดในโลกธุรกิจ
.
งานวิจัยพบว่าในการประเมินผลงานพนักงาน Kahneman ประมาณว่า 70 ถึง 80% ของคะแนนที่พนักงานได้ ไม่ได้สะท้อนผลงานจริง แต่สะท้อนความบังเอิญที่พนักงานคนนั้นถูกประเมินโดยใคร
.
หัวหน้าใจดีให้ทุกคนเก่ง หัวหน้าโหดให้ทุกคนแย่ บางหัวหน้ากระจายคะแนน บางคนเกาะกลุ่มกลาง บริษัทพยายามแก้ด้วยการบังคับให้กระจายคะแนนแบบ Forced Ranking ที่ต้องมีคนได้ A กี่เปอร์เซ็นต์ B กี่เปอร์เซ็นต์ แต่นั่นยิ่งทำให้แย่ เพราะมันบังคับให้เกิดผู้แพ้ในทีมที่ทุกคนเก่ง และผู้ชนะในทีมที่ทุกคนแย่
.
Kahneman เสนอว่าทางแก้ที่แท้จริงคือใช้สเกลที่อิงกับเคสเปรียบเทียบ ใช้คนประเมินหลายคนที่ไม่คุยกัน และแยกการประเมินออกเป็นมิติย่อยๆ ที่ชัดเจน แทนที่จะให้คะแนนรวม
.
.
21. ในวงการแพทย์เสียงรบกวนฆ่าคนตายโดยไม่รู้ตัว
.
หนังสือเล่มนี้มีบทยาวเกี่ยวกับเสียงรบกวนในวงการแพทย์ซึ่งน่าตกใจมาก งานวิจัยพบว่าหมอวินิจฉัยอาการเดียวกันต่างกันได้บ่อยกว่าที่คนทั่วไปคิด เช่น การอ่านภาพ Mammogram ของหมอรังสีคนเดียวกันต่างวันสามารถเปลี่ยนการวินิจฉัยมะเร็งเต้านมจาก positive เป็น negative ได้ถึง 1 ใน 4 ของเคส
.
การวินิจฉัยโรคหัวใจ การประเมินภาวะซึมเศร้า การตัดสินใจผ่าตัดข้อสะโพก ทั้งหมดมีความผันผวนระหว่างหมอและภายในหมอคนเดียวกันในระดับที่หากเป็นบริษัท คงต้องเรียกประชุมด่วน
.
เคสคลาสสิกที่ Kahneman ยกขึ้นมาคือ Paul ที่หมอ Jones สั่งยาความดันสูงมาให้สามเดือนแต่ความดันไม่ลด พอเปลี่ยนหมอเป็น Dr. Smith หมอใหม่บอกให้วัดที่บ้านดู กลายเป็นว่า Paul ไม่ได้ความดันสูงเลย เป็นแค่ White Coat Hypertension ที่ความดันขึ้นเพราะกลัวหมอ การวินิจฉัยผิดสามเดือนนั้นเสียเวลา เสียเงิน และทำให้ Paul กินยาที่ไม่จำเป็น
.
.
22. แนวปฏิบัติทางคลินิกคือการลดเสียงรบกวนที่ช่วยชีวิตคนได้
.
ทางออกในวงการแพทย์ที่ Kahneman ยกย่องคือ Clinical Guidelines หรือแนวปฏิบัติทางคลินิกที่กำหนดขั้นตอนการวินิจฉัยและรักษาอย่างเป็นระบบ ตัวอย่างที่ดังที่สุดคือ Apgar Score ที่หมอ Virginia Apgar คิดขึ้นในปี 1952 เพื่อประเมินทารกแรกเกิด
.
แทนที่จะให้หมอแต่ละคนใช้สัญชาตญาณ เธอกำหนดห้าตัวแปรที่ต้องวัดในนาทีแรกหลังคลอด ทั้งสีผิว ชีพจร การหายใจ การตอบสนอง และความตึงตัวของกล้ามเนื้อ แต่ละตัวให้คะแนน 0 ถึง 2 รวมเป็นคะแนนเต็ม 10 พยาบาลคนใหม่ใช้ได้ภายในห้านาที และที่สำคัญ พยาบาลทุกคนได้คะแนนเดียวกันสำหรับทารกคนเดียวกัน
.
ระบบนี้ลดเสียงรบกวนเหลือแทบไม่มี และช่วยชีวิตทารกได้นับล้านคนทั่วโลก ความสำเร็จของ Apgar Score แสดงให้เห็นว่าการลดเสียงรบกวนไม่ได้ทำให้แพทย์เป็นเครื่องจักร แต่ทำให้แพทย์ทุกคนทำงานในมาตรฐานเดียวกัน
.
.
23. การลดเสียงรบกวนคือเรื่องของกระบวนการ ไม่ใช่ความตั้งใจ
.
Kahneman ย้ำหลายครั้งว่าการบอกให้คนตัดสินใจดีกว่าเดิมเป็นคำสอนที่ไร้ประโยชน์ เพราะคนทุกคนเชื่ออยู่แล้วว่าตัวเองตัดสินใจดี การบอกให้พยายามมากขึ้นไม่ได้ผล สิ่งที่ได้ผลคือการเปลี่ยนกระบวนการที่ทำให้การตัดสินใจเกิดขึ้น
.
เปรียบกับการลดอุบัติเหตุบนถนน รัฐบาลที่ฉลาดไม่ได้บอกให้คนขับรถระมัดระวังมากขึ้น แต่ออกแบบถนนใหม่ ติดตั้งสัญญาณไฟ บังคับใส่เข็มขัดนิรภัย เปลี่ยนวัฒนธรรมการดื่มแล้วขับ ทั้งหมดเป็นการเปลี่ยนระบบไม่ใช่การเปลี่ยนคน
.
Decision Hygiene ก็เช่นเดียวกัน มันคือชุดของกระบวนการที่ทำให้การตัดสินใจที่ดีเกิดขึ้นโดยอัตโนมัติ ไม่ต้องพึ่งคุณธรรมหรือความตั้งใจของบุคคล
.
หลักการสำคัญของ Decision Hygiene มีอยู่ห้าประการคือ
.
ใช้สถิติแทนสัญชาตญาณเมื่อทำได้
.
แยกการตัดสินใจออกเป็นมิติย่อยที่เป็นอิสระต่อกัน
.
ใช้สเกลเปรียบเทียบแทนสเกลลอย
.
ให้คนคิดอิสระก่อนคุยกัน
.
และเลื่อนสัญชาตญาณไปไว้ปลายทาง
.
.
24. การประเมินสื่อกลางคือเทคนิคที่เปลี่ยนการประชุมให้กลายเป็นเครื่องตัดสินใจที่แม่นยำ
.
Kahneman, Sibony และ Lovallo ร่วมกันออกแบบกระบวนการที่เรียกว่า Mediating Assessments Protocol ซึ่งเป็นการแยกการตัดสินใจครั้งใหญ่ออกเป็นการประเมินย่อยที่เป็นอิสระต่อกัน
.
เช่น บริษัทกำลังพิจารณาซื้อกิจการอีกบริษัท แทนที่จะถามว่าควรซื้อหรือไม่ในที่ประชุมเดียว ให้แยกประเด็นออกเป็นเจ็ดถึงสิบมิติ เช่น ความแข็งแกร่งของตลาด คุณภาพของทีมบริหาร ความเข้ากันได้ของวัฒนธรรมองค์กร ความเสี่ยงทางการเงิน เป็นต้น
.
แต่ละมิติให้ทีมเฉพาะประเมินอย่างเป็นอิสระและให้คะแนน เมื่อคะแนนทั้งหมดถูกส่งมาในที่ประชุมสุดท้าย ผู้บริหารจึงค่อยใช้สัญชาตญาณตัดสินจากภาพรวมที่มีโครงสร้างชัดเจน
.
วิธีนี้ป้องกันการที่มิติใดมิติหนึ่งครอบงำการตัดสินใจทั้งหมด เช่น CEO ตื่นเต้นกับเทคโนโลยีของบริษัทเป้าหมายจนมองข้ามปัญหาวัฒนธรรมองค์กรที่จะนำไปสู่หายนะ เป็นเทคนิคที่บริษัทระดับโลกหลายแห่งเริ่มนำไปใช้แล้วและรายงานผลการตัดสินใจที่ดีขึ้นชัดเจน
.
.
25. การลดเสียงรบกวนมีต้นทุนที่ต้องยอมรับ
.
Kahneman ไม่ได้นำเสนอแบบโลกสวยว่าการลดเสียงรบกวนเป็นสิ่งที่ดีโดยปราศจากข้อแลกเปลี่ยน เขาอุทิศบทหนึ่งทั้งบทให้กับต้นทุนของการลดเสียงรบกวน
.
อย่างแรกคือต้นทุนเวลาและเงิน การออกแบบกระบวนการ Decision Hygiene ใช้เวลานานกว่าการให้คนคนหนึ่งตัดสินใจคนเดียวมาก
.
อย่างที่สองคือการสูญเสียความยืดหยุ่นในการรับมือเคสที่ผิดธรรมชาติ กฎที่เคร่งครัดเกินไปอาจให้ความยุติธรรมที่ผิดกับเคสพิเศษ
.
อย่างที่สามและสำคัญที่สุดคือต้นทุนทางจิตวิทยาของผู้ที่ต้องตัดสินใจ มนุษย์ไม่ชอบรู้สึกว่าตัวเองเป็นเครื่องจักร การถูกบังคับให้ทำตามกฎเคร่งครัดทำลายความรู้สึกของการเป็นผู้เชี่ยวชาญ ทำลายแรงจูงใจ ทำให้คนเก่งลาออก
.
Kahneman เสนอว่าต้องชั่งน้ำหนักต้นทุนเหล่านี้กับผลประโยชน์ของการลดเสียงรบกวน บางสาขาเช่นการแพทย์ฉุกเฉินหรือการบินคุ้มค่าที่จะทุ่มเททุกอย่างเพื่อลดเสียงรบกวน แต่บางสาขาเช่นการเขียนนิยายหรือการสร้างสรรค์ศิลปะ การมีเสียงรบกวนคือคุณค่าในตัวมันเอง
.
.
26. เสียงรบกวนเป็นต้นทุนของการเคารพศักดิ์ศรีความเป็นมนุษย์
.
บทที่อาจจะลึกซึ้งที่สุดของหนังสือคือบทเรื่อง Dignity ที่ Cass Sunstein เขียนขึ้นเพื่อตอบโต้ข้อสรุปของบทก่อนๆ Sunstein ตั้งคำถามว่า ถ้าสูตรทำงานได้ดีกว่ามนุษย์ทำไมเราไม่ใช้สูตรในทุกเรื่อง คำตอบของเขาคือเพราะมีบางสิ่งที่สำคัญกว่าความถูกต้อง คือศักดิ์ศรีของการได้รับการพิจารณาในฐานะปัจเจก
.
คนที่ถูกธนาคารปฏิเสธสินเชื่อเพราะอัลกอริทึม รู้สึกแย่กว่าคนที่ถูกปฏิเสธโดยพนักงานที่นั่งฟังเรื่องของเขา แม้ผลลัพธ์จะเหมือนกัน เพราะการได้รับการพิจารณาเป็นปัจเจกคือสิ่งที่ทำให้เรารู้สึกว่ายังเป็นคน ไม่ใช่แค่ตัวเลขในระบบ Sunstein ไม่ได้คัดค้านการลดเสียงรบกวน แต่เตือนว่าเราต้องเลือกอย่างมีสติว่าในเรื่องไหนคุ้มค่าที่จะแลกความแม่นยำกับศักดิ์ศรี เรื่องไหนไม่คุ้ม
.
การวินิจฉัยมะเร็งคงคุ้มค่าที่จะใช้สูตรเพราะมันช่วยชีวิต แต่การพิพากษาคดีอาญาอาจไม่คุ้ม เพราะการตัดสินคนคนหนึ่งให้ติดคุกโดยอัลกอริทึมโดยไม่มีผู้พิพากษาฟังเรื่องของเขา ทำลายสิ่งสำคัญในระบบยุติธรรมที่อยู่เหนือกว่าความถูกต้องเชิงสถิติ
.
.
27. กฎและมาตรฐานคือเครื่องมือคนละชนิด ที่แลกเปลี่ยนความผิดพลาดต่างกัน
.
Sunstein เสนอแนวคิดสำคัญในบทสุดท้ายเรื่องความแตกต่างระหว่าง Rules กับ Standards กฎคือคำสั่งที่ชัดเจน เช่น ห้ามขับเร็วเกิน 90 กิโลเมตรต่อชั่วโมง ห้ามจ้างคนที่เคยติดคุก มาตรฐานคือคำสั่งที่ต้องตีความ เช่น ขับด้วยความระมัดระวัง จ้างคนที่เหมาะสมกับตำแหน่ง กฎลดเสียงรบกวนเพราะทุกคนต้องทำเหมือนกัน แต่กฎสร้างความผิดพลาดในเคสพิเศษ
.
คนที่ขับ 91 กิโลเมตรต่อชั่วโมงเพื่อพาคนเจ็บไปโรงพยาบาลก็ผิดเหมือนกัน มาตรฐานเปิดให้ตีความตามบริบท แต่มาตรฐานสร้างเสียงรบกวนเพราะคนตีความต่างกัน
.
Sunstein ชี้ว่าทุกสังคมต้องเลือกระหว่างสองสิ่งนี้อย่างมีสติ ในประวัติศาสตร์เรามักโยนทุกอย่างเข้ากับมาตรฐานเพราะรู้สึกว่ามนุษย์มากกว่า แต่ในยุคที่เรามีข้อมูลเพียงพอจะเห็นความเสียหายของเสียงรบกวน เราอาจต้องโยกบางเรื่องไปเป็นกฎมากขึ้น โดยเฉพาะในเรื่องที่ความยุติธรรมแบบเท่าเทียมสำคัญกว่าความยืดหยุ่นเฉพาะกรณี
.
.
28. อัลกอริทึมไม่ได้มีอคติเสมอไป มนุษย์ต่างหากที่มีมากกว่า
.
ในยุคที่ทุกคนกลัวอัลกอริทึมว่าจะมีอคติ Kahneman เสนอมุมที่ขัดความรู้สึกแต่จำเป็น คือในงานวิจัยที่เปรียบเทียบโดยตรง อัลกอริทึมมักมีอคติน้อยกว่ามนุษย์ในการตัดสินใจเดียวกัน
.
ตัวอย่างคลาสสิกคือการตัดสินให้ประกันตัวจำเลย งานวิจัยของ Jon Kleinberg เปรียบเทียบการตัดสินของผู้พิพากษากับอัลกอริทึมพบว่าอัลกอริทึมสามารถลดอัตราการก่ออาชญากรรมซ้ำลง 25% โดยไม่เพิ่มอัตราการขังคน หรือสามารถลดอัตราการขังคนลง 40% โดยไม่เพิ่มอัตราการก่ออาชญากรรมซ้ำ และที่สำคัญคือลดความไม่เท่าเทียมทางเชื้อชาติในการตัดสินด้วย
.
ผู้พิพากษาที่เป็นมนุษย์มีอคติเชิงเชื้อชาติแฝงโดยไม่รู้ตัว อัลกอริทึมที่ออกแบบดี ที่ไม่ใช้เชื้อชาติเป็นตัวแปรกลับเที่ยงตรงกว่า ความน่ากลัวของอัลกอริทึมไม่ได้อยู่ที่มันแย่กว่ามนุษย์ แต่อยู่ที่เมื่อมันแย่ มันแย่ในระดับใหญ่และส่งผลกับคนจำนวนมากพร้อมกัน ดังนั้นทางเลือกที่ดีที่สุดคืออัลกอริทึมที่ออกแบบดีบวกกับการกำกับดูแลของมนุษย์ ไม่ใช่ทั้งหมดอัลกอริทึมหรือทั้งหมดมนุษย์
.
.
29. ผู้ตัดสินที่ดีคือคนที่ฉลาด เปิดใจ และยอมเปลี่ยนใจตัวเอง
.
แม้หนังสือทั้งเล่มจะเน้นที่กระบวนการมากกว่าตัวบุคคล แต่ Kahneman ก็ยอมรับว่ามีคนบางคนที่ตัดสินใจแม่นยำกว่าคนอื่นอย่างมีนัยสำคัญ
.
งานวิจัย Good Judgment Project ของ Philip Tetlock ที่ใช้เวลาสิบปีค้นหา Superforecaster หรือคนที่พยากรณ์เหตุการณ์โลกได้แม่นยำกว่าผู้เชี่ยวชาญ พบว่าคุณสมบัติร่วมของคนเหล่านี้คือ ความฉลาดทั่วไประดับสูง ความรู้กว้างหลายสาขา และที่สำคัญที่สุดคือ Active Open-Mindedness หรือการมีจิตเปิดเชิงรุก คือไม่ใช่แค่ยอมรับฟังความเห็นต่าง แต่ตามล่าหามันมาท้าทายความคิดของตัวเองอย่างต่อเนื่อง
.
คนเหล่านี้ปรับเปลี่ยนคำทำนายของตัวเองบ่อยมากเมื่อข้อมูลใหม่เข้ามา ในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญดังๆ มักยึดติดกับคำทำนายเดิมเพราะกลัวเสียหน้า Superforecaster ไม่กลัว เพราะพวกเขามองว่าการเปลี่ยนใจคือสัญญาณของความฉลาดไม่ใช่ความอ่อนแอ คุณสมบัติที่หายากที่สุดในผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่จึงเป็นคุณสมบัติที่ทำนายความแม่นยำได้ดีที่สุด
.
.
30. การไม่รู้ว่าตัวเองมีเสียงรบกวน คือเสียงรบกวนที่ดังที่สุด
.
ข้อสรุปสุดท้ายที่ Kahneman ทิ้งไว้ในบทรีวิวคือสิ่งที่เขาเรียกว่า Noise Blindness หรือการตาบอดต่อเสียงรบกวน คนทุกคนไม่ว่าจะเป็นผู้พิพากษา หมอ ผู้บริหาร หรือพ่อแม่ ล้วนเชื่อว่าตัวเองสม่ำเสมอ ตัดสินใจด้วยมาตรฐานเดียวกันเสมอ
.
แต่ความจริงคือไม่มีใครเป็นเช่นนั้น และการที่เราไม่รู้ตัวว่าเรามีเสียงรบกวนคือสิ่งที่ทำให้มันคงอยู่ได้ในระบบ เพราะถ้าเราไม่รู้ว่าปัญหามีอยู่ เราก็ไม่มีทางแก้
.
Kahneman ปิดท้ายว่าก้าวแรกของการลดเสียงรบกวนไม่ใช่การใช้เทคนิคใดๆ แต่คือการยอมรับว่ามันมีอยู่ในการตัดสินใจของเราเอง การทำ Noise Audit ในองค์กรของตัวเองเป็นสิ่งที่ทุกผู้บริหารควรทำอย่างน้อยปีละครั้ง เพราะคุณจะตกใจกับสิ่งที่ค้นพบเสมอ และความตกใจนั้นแหละคือจุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลง การมองเห็นเสียงรบกวนคือทักษะที่ต้องฝึก เพราะธรรมชาติของมันคือการซ่อนตัวอยู่ในที่ที่ทุกคนเชื่อว่ามีแต่เหตุผลและความยุติธรรมครับ
.
.
.
.
#SuccessStrategies