丹尼尔卡尼曼噪声epub(噪声epub)

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本文节选自《丹尼尔卡尼曼噪声epub》

明:从人类判断的复杂规则中获得的好处《如果存在的话)不足以补偿噪声所带来的损失。你可能会认为自己比一般人更擅长思考、更有洞察力，但实际上只是你的噪声更多而已。为什么我们以为复杂的规则更有效，实际上它们却损害了判断的准确性呢?一方面，人们发明的许多复杂规则并不正确;，另一方面，即使复杂规划在原则上是有效的，它们也不可避免地仅适用于少数能被观察到的情况。人例如，假设你已经得出结论对于一个独创性极高的候选人，即使他在其他方面得分一般，也值得被雇用。可问题在于，从定义上看，且有独创性的候选人总是很稀缺。既然对独创性的评估可能不可靠，在这一指标上得了高分的人就可能是倪季，而真正有具有独创性的人才往往无法被发现。即使在绩效评估中具有较高独创性的候选和最终的表现得特别优秀，绩效评估本有身也存在很多问题。两端的测量误差会不可避免地削弱预测的有效性，一些小概率事件

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尤其可能被包略，复杂模型的优势很快就会被测量误差所捧盖。忆]。(MartinYu)和。昆塞尔CNathanKuncel)报告德堡和更激进比。该研究基于莫妮卡和娜塔和莉的案例，使用了一家路国咨询公司的数据，这家跨国咨询公司聘请专家评估了3个独立样本中共847名高管职位的候选人。专家们在7个不同的评估维度上对这些候选人进行了评分，并使用他们的诊断性判断为每位候选人生成了一个预调总分，然而结果令人大号一恢。马丁。于和昆塞尔将判断结果与随机线性模型进行比较，而非与他们的最佳简单模型进行比较。他们为7个预测因素生成了10000套随机权重，并应用了这10000个随机公趟来预测工作绩效。他们吃惊地发现，用任何线性模型来对所有案例进行预测其结果均优于人类基于相同信息所做出的判断。在其中一个样本中，10000个随机加权线性模型中有77%优于人类专家;在另外两个样本

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中，随机模型100%胜过人类专家。换名话说，家全好。这项研究得出的结论比我们从成德你的判断模型中得出的结论更有力。事实上，这是个非常极端的例子。在这种情况下，人类的判断实非党粮灶，该研究表明，所有简单模型的表现都比人类专磋|这就解释了为什么即使是不尽如人意的线性模型，其表现也超越了人类判断。当然，我们并不能因此下结论说机器绝对比人强“无意识的一致性”困景多判判区啊。本章简要地说明了噪声对诊断性判断造成的负面尽管如此，机械地遵守简单规则《马丁。于和昆塞尔称其为(Cmindlessconsistency))可以显著提高针对难问题所做判断的品质，这一事实说明了噪声对诊信断性预测的巨大影响。在预测性断中，人类专家很容易被简单的公式所击败，其中包括真实模型、断模型甚至随机生成的模型。这一发现支持我们使用无噪声的方法一一规则和算法，这也是下一草的主题。

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