判断和判断决策的心理（二）
特弗斯基接着说，尽管人们以抽象的方式意识到达一点，但他们还是往往忽略它。玩墙球的人认为打9分一局或15分一局没有什么不同；事实上一局的分数少些可以使技术差点的人的获胜机遇增多——因为他必须赢得许多靠碰运气较难得的分。同样，五个人中大约仅仅有一个人能够认识到，在上述医院问题中，每天新生婴儿数目较少的一家医院有较多的天数出生60％以上的男孩。(较小的医院平均每年将有55天，较大医院将有27天。)
在人们的头脑中是什么东西造成了这些错觉?经过相互交换例证，卡涅曼和特弗斯基在理蒙餐厅提出了几种可能。“我们的最重要的思想许多就是在那次午饭中初步孕育形成的。”特弗斯基说，“它开始了一个持续约17年的交谈。直到今天我们还以多种方式继续这一交谈。”
特弗斯基说，请考虑数学处理不确定性的方式。“在概率论中把一个事件全部分解为它的一切可能，然后计算它们中有多少具有你所要找的那些特性。但是，你如何来决定这样一类问题，诸如：一个特定的足球队是否会赢?一个在治疗中的病人会否自杀?(埃及总统)穆巴拉克是否可能提出一个新的和平创议?甚至我们最好的分析方法能否处理这样的问题也不清楚。所以，人们都以一种非常不同的方式来处理这类问题。我们直观地评价这些根据，并将它与一个得胜的球队，一个自杀的病人或一个和平的领袖之类所包含的某种思想模型做比较，如果二者相象，那么这种思想就决定这个事件很有可能发生。”
这种解决问题的方法，卡涅曼和特弗斯基称为“代表法”，它是思想在处理现实世界问题时所走的捷径，而这些问题是如此复杂，以致连计算机也难以应付。代表法在大多数时候是很有效的；但是，当它的结论与机遇规律相矛盾时，就显得很无力。举例来说，在医院和墙球的问题中，人们错误地期望总的可能性上小样品代表大样品。在林达的问题中，人们认为她更可能既是银行出纳员又是女权主义者，因为女权主义似乎比银行出纳员更可以代表林达。但是概率论的一个原则是：任何两个不确定事件同时发生的机会，总是小于其中一个单独发生的机会。(掷硬币时连续两次得正面的机会小于掷一次得正面的机会。)所以，林达既是一个出纳员又是一个女权主义者的机会必定小于她是一个出纳员的机会，而不管那个职业看起来对她是多么的不适宜。
第二种思想捷径，科学家称为有效性。它是当人们以想起相同事物的别的例子的容易程度来判断某种事情发生的可能性时产生的。有效性，也作为解决复杂问题的奇妙途径出现，因为一般说来，比较普遍的事件更容易记住。但是请考虑下面的情况：在一篇典型的英文课文中，字母k出现为每个字的第一个字母的时候多，还是第三个字母的时候多?大多数人会判断，以k位于字的开头较为常见，因为想起以k为首的字，要比想起k在中间的字更为容易些。实际上k出现在第三个位置上的时候要比第一个位置多两倍。
保罗?斯洛维克、萨拉?利希滕斯坦和菲什霍夫在决策研究中考察了对有效性的另一种误用，这种误用更具有危害性。他们发现：人们过高地估计那种巨大的明显的致死原因(如飞机失事、火灾、谋杀)的可能性，而低估那种较普通而不那么引人注目的致死原因(如肺气肿、中风)的可能性。这单纯是因为强烈鲜明的事件更容易印在心上。斯洛维克说，这有助于说明为什么复杂的新技术(如核动力)的安全研究很难使公众相信。为了说明许多小故障同时出现以致造成一场灾难是不可能的，工程师们挖空心思构想一座核电站出现故障的种种方式。但是，斯洛维克说，“正是宣讲成灾的可能性小和用事故树显示不可能成灾这一行动的本身，可以使得这种变故更加易于想象并且难忘，因此，似乎更加可能发生。”卡涅曼和特弗斯基说，一般说来，人们对于建立在一连串可能事件上的未来方案易于估价过高。“人们是如何制订战略的?”特弗斯基问道，“首先人们判定他们的对手，譬如说俄国人可能做些什么。然后再计划自己将如何做。再判定俄国人将如何反应，如此等等。看起来这样做似乎是正确的。”代表性的原理指出，这些预案设想得越具体，它们似乎越加可能——因为细节使得一个报导更象真实的世界。但是，设想一个方案涉及七个假定，每个假定都有90％的可能是正确的。总共的可能还不到50％(0．9x 0．9x0．9x0．9×0．9×0．9×0．9＝47．8％）。
因此，特弗斯基说：“按照对你设想的俄国人最可能干什么的最优反应来抉择自己的行动方针可能不是明智的。你可能并不知道俄国人在干什么。甚至俄国人自己可能也不知道俄国人在干些什么。”
但不是说你就应该绝望了“即使在不确定性很大的情况下，某些行动方针要比另一些行动方针好些。”特弗斯基说道，“但是，你不应该对自己的选择太自信。具有高度不确定性的行动，往往与在确定条件下的行动是很不相同的。认为有些事情你可能并不知道固然可怕，但想到这个世界基本是由那些自以为精确了解世界的人们操纵着，仍就会感到更可怕了。”
1975年，卡涅曼主持一所高级中学的决策教材编写委员会。过去从没有编写过这样的课本；以前这种课程都是为大学生设置的。但是，委员会的成员们觉得有把握完成这项工作。“这个项目需要多少时间完成，每个人都写下自己的估计，而所有这些估计都是在18至30个月。’卡涅曼说，“然后我想起去问一个在这方面有经验的人：其他组第二次拟定课程共花了多长时间?他看起来有点吃惊，然后说：‘我想起一例有趣的事；首先；那些人中的大多数就没写成过书一一他们根本没写过一本书。那些写成书的，我记得都花了至少七年。”结果，《在不确定条件下思考问题的基本方法》一书(劳伦斯?厄尔鲍姆友联公司)是在8年之后完成的。
这些精于统计学的科学家犯了另一个基本错误：忽略了所谓的基本比率——或说基础数据，根据这些材料可以判定一个事件的可能性。关于出租汽车问题就是应用这个原理的一个例子。大多数人会做出结论，如果证人有80％的准确性，那么这辆闯祸的汽车就有80％的可能是蓝色的，就象他说的那样。事实上这辆出事的汽车，更可能是绿色的。
为了揭示这一点，设想这个证人看到了100次汽车肇祸后逃跑事故，而不是就这一次。依照概率论的法则，这些事故中的85％是绿车，15％是蓝车、在这85次绿车事故中证人将看错20％，也就是说有17辆被看成蓝车。在15次蓝车事故中，他只正确地辨认出80％，即12辆。因此，证人在他辨认的29次蓝车事故中，他认错了17次——误差率竞将近60％。它的基本比率——绿车在数量上的优势——使得错认绿车为蓝车的可能要大于正确地辨认蓝车的可能，即60：4o。关于基本比率的考虑是人们在理论上承认而在自己生活中又顽固地加以拒绝的另一个原理。甘冒风险的资本家把资本投入一个新开张的公司，而不管新企业令人沮丧的失败率；新婚夫妇当然会认为他们的婚姻将白头偕老，而不顾惊人的离婚率；每一个盗贼——更不用提每一个抽烟者——都以为，自己将能获得侥幸逃脱的机会。特弗斯基说：“人们把自己的事看做是独一无二的，而不认为是巨大赌博中的一部分。你可以听到这种愚蠢的议论。‘这种机会不会落到我头上。’为什么上帝或者那个管这种偶然事件的神偏要给你特殊的对待呢?”卡涅曼说；这个论点并不是说随机性在生活中起的作用比我们愿意承认的更大——虽然这可能是真的。但是，即使现有的知识能可靠地预言未来。那么谁能确定那个因素在当前是‘重要的呢?卡湿曼说：“有一个强烈的过分自信的效应；假定，我把你领进一间黑屋里，给你看二个圆圈而不提示距离有多远，然后问你它究竟有多大?你不知它是很近的一个小圈，还是远处的一个大圈。如果头脑象计算机那样工作，它将会说，不知道这个答案的，但人们对这种圆圈的大小总有种固定的感觉，甚至当他知道这可能错误时，也还是这样。”
“这里你所看到的是人们的头脑怎样对待不确定性的一个典型例子。我们不仅相信我们对自己的政见、自己的生意及自己的配偶知道得比我们真实了解的要多，而且确信自己所不知道的东西一定是不重要的。”
1956年10月31日中午，时值西奈战役的第三天，一列以色列半履彩车纵队载着两个空降连进入米特拉山口。这是一条一边是陡崖的通向苏伊土运河的峡谷通道。他们的指挥宫正冒着一个预料中的危险：前不久这里曾发现有埃及部队，但是据信已被以色列空军的轰炸赶跑了。
当这个纵队接近峡谷另一端的时候，在高处壕堑中的埃及士兵用机关枪和反坦克武器展开火力。头两辆半履形车立即被击中，第三辆冲进沟里；一辆燃料车、一辆弹药车和其他的三辆车被击中起火；其他则竞相逃命。当天以色列伞兵经过战斗直至深夜才占领了高地，并通过短兵相接的肉搏，才肃清了壕堑里的敌人。但是以色列损失惨重：38名伞兵阵亡——几乎是这次以色列短期战争中伤亡总数的l／4。特弗斯基是伞兵团的气员，他很幸运没有参加那次注定倒霉的行动。他说：“在军官训练学校您如果这样决策、那就不及格了。你应该派出一支小分队到高地，并确定那里有没有敌人，“或者派一支小分队通过峡谷，看是否引出敌人火力。但是，以色列部队历来有强烈的冒险动机，所以这类决策就有可能站住脚。看一下思特布营救行动吧。可能性又如何呢?有50％的可能取得成功，就象事实证明的那样。有25％的可能营救者和守备部队遭受相等的伤亡。但是也有一种可能，——我不知道有多大，但是不可忽略——它全然是一场灾难。如果你决定从事那种冒险并且成功了，你将是英雄；如果你失败了。，．。”
是什么因素促使人们冒险或不愿冒险?17和18世纪发明概率论的数学家们，对这样的事感到困惑：相当有利的冒险，人似乎也不愿去干。举例来说，很少有人愿意花500元去参加一个有一半机会可得1，000元的姻彩活动，尽管从数学的角度来看，这种代价是合理的。
对这个问题第一个令人满意的答案是1738年士数学家丹尼尔。伯努利得出的。他论证说，一个人得到的第一个美元——实际上他用的是古金币——从主观的角度来看要比第二个价值稍多一点，第二个又比第三个稍多一点，依次类推，直到人们拥有很多钱的时候，每个外加的美元所值就很少了；这条思路的一个结果是，对于绝大多数人来说，先支出买彩票的500元的所值要比以后他可能赢得的500元的所值要多些。这就解释了为什么许多人要求要么赌注少些，要么赢的机会大些。
正象决策理论家所阐明的那样，人们厌恶冒险这一思想已延续到20世纪，并变成许多经济学模式的一部分。人们经常说，没有对冒险的厌恶，保险公司就做不成生意。否则，为什么人愿意——就象我们中成干成万的人那样——付出比数学上公平的价格贵得多的保险费呢?
但是，在本世纪60及70年代，卡涅曼和特弗斯基及他们的许多同事的工作证明，这个概念是被简单化了。考虑下面的例子。
在下面两种情况中任选其一：
a．稳拿3，000美元
b．有80的％的可能获得4，000美元，20％的可能什么也没有。
在这种情况下，就象可以预料的那样，多数人不愿冒险。他们宁愿稳拿3，000美元，而不管另一种选择可能得到更多。(0．8×4000＝3200美
元)但是卡涅曼和特弗斯基把问题
颠倒过来时：
在下面两者之间任选其一：
a．肯定损失3．000美元；
b．有80％的可能损失4000美元，2o％的可能一点也不损失。
人们的选择就颠倒过来了，90％以上回答的人宁愿冒损失4，000美元的风险也要争取一点也不损失的可能性。
当卡涅曼和特弗斯基钻研其他的例子时，存在同样的引入注目的模式：‘当人们寻求获利时，趋向于避免冒险；但当要受到损失时，却宁肯冒险以避免那种确定的损失。卡涅曼和特弗斯基观察到，这个原理出现在许多现实的情况中。人们要有一种强大的诱因才会拿钱去买彩票。但是却愿甘冒巨大的危
险以避免损失；比如当一个人遭到抢劫而反抗强盗的袭击时，又如赌徒输了钱拼命捞本时，都是这种情况。当遇到生死问题时，这种效应特别明显。这就是本文开头提出的那个问题：为什么当人们寻求保全生命时就避免冒险，但当要避免死亡时宁可选择冒险的方案。
这种癖好只要不在某些时候导致错误的决定，也无大的妨害。就象前面所举“决定1、2”的例子中多数人作相反的选择那样。由于在寻求获利时喜好保险、避免损失时甘愿冒险，在被问到的人中3／4选择a和d，这种选择明显地要比b和c坏。这两对选择从金钱的差别上说不是很大。但是当把这些可供选择的办法重新组合，并把每对选择加在一起，那么很清楚，c则是较为优越的二对。
a和d的总结果是：
——25％的可能赢得240美元。
——75％的可能丢掉760美元。
b和c的总结果是：
——25％的可能赢得250美元
——75％的可能丢掉750美元
这个例子对投资顾问们是有益的教训，他们经常要在或少带有冒险性的方案中选择以求获得最好的效益。