日常决策比您想象的更嘈杂 - 以下是人工智能如何帮助解决这个问题

阅读发人深省的书《噪音：人类判断力的缺陷》 — 由 Daniel Kahneman（诺贝尔经济学奖获得者、《思考快与慢》畅销书作者）以及 Olivier Sibony 和 Cass Sunstein 教授撰写。噪音凸显了人类事务中迫在眉睫但通常隐藏得很好的持续噪音的存在——定义为特定领域的专家针对相同任务的决策结果的可变性。这本书提供了许多引人入胜的轶事，讲述了保险、医学、法医科学和法律等领域噪音的真实影响。

噪音：人类判断力的缺陷 — 思考快与慢 奥利维尔·西博尼 卡斯桑斯坦

噪音与偏差不同，偏差是同一组专家决策中的错误的大小和方向。下图很好地解释了关键区别：

偏差

图 1.四个团队：判断中的偏见和噪音的说明。 这里的靶心是真实或正确的答案。当判断系统性地偏离事实时，就会出现偏见，就像在 A 队和 B 队中，镜头始终朝一个方向偏离中心。 相比之下，噪音反映了不一致：判断分散不可预测，如团队 A、C 和 D 所示。在此示例中，团队 A 存在很大程度的噪音和偏见。 📖 资料来源：Daniel Kahneman、Olivier Sibony 和 Cass R. Sunstein，《噪音：人类判断力的缺陷》（Harper Collins，2021 年）。图表由作者改编。

图 1. 噪音 不一致 来源： 噪音：人类判断力的缺陷 噪音

我们可以总结如下：

A 队：镜头全部偏离中心（偏差）并且不紧密聚集（噪音）。这既显示了偏差，也显示了噪音。B 队：镜头紧密聚集，但系统地远离靶心。这显示了噪音很小的偏差。C 队：镜头分散且不一致，没有明显的集群。这是噪音，系统偏差较小。D 队：也分散开来，显示出噪音。

A 队 偏差和噪声 B 队 噪声很小的偏差 C 队 啊哈 。