3、揭秘算法：消除决策偏差的智慧

揭秘算法：消除决策偏差的智慧

1. 决策中的人类偏差

1.1 认知偏差示例

在警察追捕嫌疑人的场景中，当嫌疑人从口袋掏出黑色物体时，警察的大脑可能基于刻板印象认定其为凶器，从而开枪。但这种猜测可能错误，若误杀无辜，便是自然的误导和决策偏差酿成的悲剧。

1.2 常见偏差类型

• 兴趣偏差 ：超越了简单的启发式捷径，明确考虑“我想要什么”。例如，原本不愿去的餐厅，因信用卡公司的优惠，可能会改变想法，且潜意识会为去该餐厅寻找理由，影响对餐厅的客观评估。在企业决策中，如办公室搬迁，个人对地点的偏好会影响对决策的整体评估。
• 社会偏差 ：可视为兴趣偏差的一个子类，但因其重要性可单独列出。人类是社会动物，害怕被群体排斥，这种恐惧本质上是对死亡的恐惧。在决策时，会权衡行动的好处与被排斥的风险。如向日葵管理（同意老板的观点）和群体思维（同意群体的共识），委员会成员常因社会压力支持自己认为错误的决策，且社会偏差还会影响认知过程，引发确认偏差。

1.3 具体决策与大局观

兴趣和社会偏差表明，自然往往着眼于大局，而非单一决策。有人认为认知偏差的概念是一种错觉，因为我们通常只关注单个决策的特定结果，而自然考虑的是更广泛的背景，在这种背景下，个体的行为和决策可能是合理的。实际上，“真相”往往是受背景驱动的概念，决策中的偏差可能是不同目标之间的妥协。这一认识对检测、管理和避免偏差很重要，并非所有看似有偏差的预测结果都需要修正，导致偏差的行为可能有其合理性，消除算法中的偏差时需考虑是否会引发其他问题。