人類并非可靠的決策者；他們的判斷受到不相關(guān)因素嚴重影響，比如當時的情緒。我們將這種隨機變量稱為“判斷噪聲”。對很多公司的利潤而言，噪聲都是一筆隱形成本。  

人們早已知道，簡單統(tǒng)計學(xué)算法做出的預(yù)測和決策往往比專家更準確，哪怕專家能獲得比算法更多的信息。但鮮有人知的是，算法的關(guān)鍵優(yōu)勢在于沒有噪聲：與人類不同，輸入相同信息，公式得出的結(jié)果也相同。因為穩(wěn)定十足，哪怕是簡單甚至有瑕疵的算法，也比人類專家的準確性高。  

噪聲VS.偏見  

當人們考慮判斷和決策中的差錯時，想到的總是社會性偏見，比如對少數(shù)族裔的成見、自負等認知偏差以及盲目樂觀。而被我們稱作“噪聲”的無用變量屬于一種不同的差錯。  

為了理解兩者區(qū)別，你可以想想浴室的體重秤。如果讀數(shù)太高或太低，我們可以說，體重秤出現(xiàn)了偏差。如果你的體重取決于腳的位置，那么可以說體重秤有噪聲。  

顯然，弄清員工決策時的偏差和噪聲情況，對組織幫助很大，但很難直接收集相關(guān)信息。在評估這些差錯時會出現(xiàn)不同問題。其中一大問題是，決策帶來的結(jié)果只有在未來才能看到(如果產(chǎn)生了結(jié)果的話)。比如信貸員往往要在數(shù)年后才能發(fā)現(xiàn)他們批準的貸款結(jié)果如何。他們幾乎從不知道自己拒絕申請者的后續(xù)情況。  

噪聲”審查  

噪聲審查的意義不在于出報告，最終目的是提高決策質(zhì)量。只有部門領(lǐng)導(dǎo)者能夠接受不理想的結(jié)果，并有所行動時，審查才能成功。如果高管能將這種調(diào)查看作自己的分內(nèi)事，目標更易達成。  

首先，我們讓相關(guān)專業(yè)團隊的負責(zé)人整理出若干個現(xiàn)實項目的文件以供評估。為防止實驗信息外泄，整個過程在同一天完成。員工被要求用半天時間分析2到4個項目。他們將按常規(guī)估算出每個項目的錢數(shù)。為防止串通，參與者不知道本調(diào)查與可靠性有關(guān)。

我們?yōu)槊總€項目設(shè)計了噪聲指數(shù)，對下面這個問題做出了解答：“兩個隨機選擇的員工做出的判斷相差多大？”我們將該差異量化為他們平均值的百分比。  

比如兩個員工對同一項目的估值為600美元和1000美元，他們估算的平均值就是800美元，他們估值的差距是400美元，所以兩人的噪聲指數(shù)就是50％。我們用同樣方法計算了所有員工配對的估值，然后計算出了每個項目的平均噪聲指數(shù)。  

審查前的訪問中，兩家機構(gòu)的高管表示他們預(yù)計專業(yè)員工決策的差異在5％到10％左右——關(guān)乎判斷力，他們認為這個范圍可以接受。但結(jié)果令人震驚。A機構(gòu)6個項目的噪聲指數(shù)從34％到62％不等，平均為48％。機構(gòu)B的4個項目噪聲指數(shù)為46％到70％，平均為60％。可能最令人失望的是，工作經(jīng)驗并沒有降噪的作用。  

沒有人想到結(jié)果如此。但因為他們對該審查負責(zé)，兩個機構(gòu)的高管都接受了結(jié)論：專業(yè)員工的判斷不可靠，且無法容忍其嚴重程度。所有高管很快同意，必須采取措施控制局面。因為審查結(jié)果與之前對專業(yè)判斷不可靠的研究結(jié)果一致，我們并未感到驚訝。 

如今，公眾對“偏差”這個術(shù)語的了解程度，還停留在認為它和“差錯”能夠互換。而“噪聲”比偏差還要難理解得多，但并不鮮見，企業(yè)為之付出的代價也不會更少。

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