伙伴们，快刀广播站又开始广播了。
3月27日，2002年的诺贝尔经济学奖得主、行为经济学之父的丹尼尔·卡尼曼去世了。各位同学肯定经常在各种推荐书单里，看到他的那本成名作《思考，快与慢》。今天在AI领域中，有些团队通过把书里的洞察和规则，转化成给AI机器人可以执行的指令，取得了不错的成果。
不过今天我想给大家推荐的书，是卡尼曼和另外两位知名作者一起合著的，这两位合作者都不简单，一个是巴黎高等商学院的教授希伯尼，另一位是哈佛大学行为经济学教授桑斯坦。他们合作的这本书叫作《噪声》，万维钢老师在英文版刚刚出版的时候，就在《精英日课》第四季里讲过这本书。但是中文版出版后，它却并没有像《思考，快与慢》一样大获成功。
《噪声》是一本讲决策科学的书，着重分析了会影响我们判断的各种因素，但是因为里面涉及一些数学和统计学的内容，就没有能在大众层面引起更多关注。因为卡尼曼教授的去世，我再次翻看了这本书，说是重翻，其实并不恰当，因为第一遍我只看了200多页，阅读记录就断了。我已经想不起来当初为什么没有看完，也许是当时的我，对“噪声”这个词感触并不深。
AI发展日新月异的今天，新闻标题中都是“碉堡了”“逆天了”“人类完了”这种词，我们每天都要接触到很多噪声。这本书就是研究噪声和噪声出现的底层逻辑的。不过大家不要有畏难情绪，哪怕你不去研究那些专有名词，只是看看带有详细数字的案例，也足够引发你的思考，帮你在日常工作生活中保持警惕了。
接下来的内容，我不会讲书里的概念，只是列一下我摘抄的几个数据案例。
一项针对22位医生的研究发现，如果让他们在几个月之后，重新检查自己看过的13张血管造影图，他们有63%到92%的可能性，与自己原来的判断不一样。
有心理学家研究了大学招生办公室的682份录取决定，发现录取因素和当天的天气有相关性。在阴天，他们更重视申请人的学术潜能，在晴天，他们更注重综合素质，而不是学术能力。
一项主题为“难民轮盘赌”的研究表明，难民能否被允许进入一个国家，和买彩票的概率一模一样。将一批申请，随机指派给两位不同的法官，一位法官批准了5%的申请，另一位法官却批准了88%的申请。
在对美国法律的量刑研究中发现，处境相似的两个人，最终的判罚也可能存在很大差异。有一个案例是，两名男子都因为兑现假支票触犯法律，且两人均没有犯罪记录，涉案金额分别是58.4美元和35.2美元。这里我要说一下，换算成人民币一个是400多块，一个将近300块。但最后的结果呢？骗400多的被判了15年有期徒刑，骗300的被判了30天监禁。书中研究了各种各样的判断，和会出现的情况。
不仅仅是判罚，卡尼曼带领的研究团队，对一家经营良好的保险公司进行研究，随机选择了两个有资质的核保员，让他们对同一案件的保险赔偿进行估价。这个研究很有意思，他们先去找了保险公司的众多高管，又去找了828位不同行业的CEO，大家普遍认为会存在10%以内的差异。最后的研究结果却发现，核保员的中位数差异是55%。这个数字不好理解，举个例子，同样是车辆碰撞，可能一个核保员会将保费定为9500美元，另一个核保员就定为16700美元，换成人民币，那就差不多是7万和12万，区别不可谓不大。
明尼苏达大学心理学教授昆赛尔，曾经分享过一个案例，他帮一所大学的招生办公室评估其决策过程是否科学。他们的流程是，先由一位评阅人阅读一份申请文件并进行评分，再将他的评分和申请书，一起交给第二位评阅人进行评分。昆赛尔建议学校，隐去第一位评阅人的名字和评分，避免影响第二位评阅人的判断。其实我们都能理解，因为我们从小接受的规则，就是考试的密封条外不能写名字，阅卷老师只能评分，却不知道是谁写的。让我惊讶的是，学校的答复是“我们之前都是隐去名字和打分的，但是分歧太多了，于是我们才改用了现在的方式”。从这个案例中，我们就可以发现，对于这所学校来说，一个完全正确的决定也没有那么重要，避免内部冲突却成了首要任务。
这本书中类似的案例非常多，如果你感兴趣的话可以看看，但我希望大家不仅仅是看书，而是要把里面的一些原则和洞察放到日常生活中去感受。比如你每天看到的那些新闻、公众号文章、群聊、短视频等等，有哪些是有助于你在工作和生活中做出正确决策和判断的，有哪些只是噪声而已。
在这本书的上半部分，卡尼曼写了四条洞察，非常简洁，对我来说很有帮助。我给大家列一下：
第一条，世界充满复杂性和不确定性，因此判断是一件困难的事情，凡是判断，必然存在分歧；
第二条，分歧的程度比我们预想的要大得多；
第三条，噪声是可以通过一些方法减少的；
第四条，减少噪声的努力往往会招致反对，让人举步维艰。
这几条洞察，经常提醒我在看到纷乱嘈杂的信息时，要跳出个人视角，从噪声的角度去分辨和思考。上周，我在邀约万维钢老师来AI学习圈直播时，发现我们俩有个共同的目标，就是要帮助大家消除信息差，国内与海外的信息差、懂AI与不懂AI的信息差、技术和应用的信息差、专业人士和普通人的信息差。目的就是要帮大家平视AI的变革浪潮，既不要盲目高估顶礼膜拜，也不要低估无视变化。
好，今天的快刀广播站就到这里了。如果你觉得今天的内容对你有帮助，欢迎分享到朋友圈或者转发给你的朋友们。明天我们接着聊AI。