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【從中國經典認識大腦系列】「朝三暮四」背後的行為經濟學:人是不理性的

YTC_96
・2023/08/18 ・3161字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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《莊子.齊物論》勞神明為一,而不知其同也,謂之朝三。何謂朝三?狙公賦芧,曰:「朝三而暮四。」眾狙皆怒。曰:「然則朝四而暮三。」眾狙皆悅。名實未虧,而喜怒為用,亦因是也。是以聖人和之以是非,而休乎天鈞。

以上是一個大家耳熟能詳的成語「朝三暮四」的原始出處,用來比喻人的心意不定、反覆無常,也可用在比喻事物變化無定。但你知道這個成語的故事也描述了行為經濟學中人們常見的認知偏誤嗎?

這個故事是這樣的,有一位養猴人告訴他的猴子們說:「我決定每天早上給你們三升橡樹果實,下午給你們四升橡樹果實。」然而,猴子們卻很不滿意,覺得早上的份量太少。於是,養猴人說:「好吧,那我們改成早上給四升,下午給三升。」聽到這個消息,猴子們都很高興,以為早上的份量增加了。

「朝三暮四」也討論了認知偏差的問題。 圖/Pixabay

事實上,「朝三暮四」和「朝四暮三」只是改變了早上和晚上給予食物的量,但猴子們卻以為獲得了更多。這個故事要給我們啟示是,人以自我中心的眼光看待事物,沒有固定不變的準則。或許「朝三暮四」和「朝四暮三」的現象一般人聽起來覺得有點離譜,應該是猴子們太笨才會有如此愚蠢的行為。但事實上,人類許多不理性的行為從旁觀者來看其實和那些猴子差不多,而這些和我們的認知偏誤有關。

展望理論與框架效應

在「朝三暮四」和「朝四暮三」的故事中,猴子們對橡樹果實分配的滿意度,完全是受到訊息的框架影響,可以發現雖然總量沒有改變,但因為參照點改變,他們態度就改變了。在早上給四升,下午給三升的情境下,因為早上比較多,這對他們來說是一種增加,因此他們感到滿意。但相對的,在早上給三升,下午給四升的情境下,猴子們認為早上怎麼變少了,因此對他們來說這是一種損失,因此感到憤怒不滿意。

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猴子們會出現這樣的反應和框架效應(Framing Effect)有關。框架效應是一種認知偏誤,指人們在面對邏輯意義上相同訊息時,根據訊息的呈現方式會產生不同的反應或評價。這代表著訊息的表達方式能夠影響我們的決策和判斷,就彷彿我們的思考被侷限在框架內。

猴子的反應與框架效應有關圖/GIPHY

框架效應的概念是建立在心理學家阿莫斯.特沃斯基(Amos Tversky)與丹尼爾.卡尼曼(Daniel Kahneman)在 20 世紀 70 年代和 80 年代的研究,他們在行為經濟學和決策理論有許多貢獻,並證實了人們會因為認知偏誤而產生不理性的判斷。

1979年,他們提出一種描述性模型,用來解釋人們在面對風險和不確定性時做出的選擇。當時的主流經濟學認為人的決定都是理性的,但他們提出的展望理論(Prospect Theory)挑戰了傳統的期望效用理論,證實人們在處理損失和收益時表現出不對稱的行為。

展望理論發現人們對於遭遇損失時的痛苦感受要大於同等數量的收益所帶來的快樂感受,稱作「損失厭惡性 (loss aversion)」,這狀況也和猴子們的表現是相似的,對於損失感到非常不滿意。這凸顯了個人的決策和評估是受到選擇和訊息呈現方式的影響。

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框架效應也對風險決策產生影響。當同一風險以不同方式呈現時,人們的反應可能有所不同。例如,若醫師說手術有「10% 會失敗」,病人可能傾向認為風險較高,而不用接受手術;但如果使用手術有「90% 成功率」的描述,病人可能會認為風險較低,而願意接受手術治療。

雖然在「朝三暮四」的故事中,猴子們並不用考量收益獲得的機率來做出相對應的風險決策,但事實上,科學家們會使用猴子作為實驗動物,紀錄他們的行為以及特定腦區神經細胞反應來了解人們行為決策的本質,並幫助我們未來規劃更完善的經濟學理論來制定國家政策。

初始效應與錨定效應

錨定效應是什麼呢? 圖/Pixabay

除了框架效應,心理學的初始效應和錨定效應的結合也能解釋猴子「朝四暮三」而感到滿意的原因。

初始效應(Primacy Effect)是指在記憶和印象形成過程中,人們對於最早接收到的訊息更容易保持和記憶,並且更重視和注意這些訊息,而對整體印象具有更大的影響力。這可能是因為在一開始時,人們的注意力和認知資源是最充沛的,所以他們對於最早接收到的訊息進行更深入的處理和編碼,導致這些訊息更容易被記憶。

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從「朝三暮四」例子來看,因為初始效應的關係,早上的橡樹果實數量對猴子來說印象可能更深刻。也因為如此,猴子們只關心早上獲得的數量而可能忽略下午的數量。猴子們進而將早上的橡樹果實數量當作錨點,過度偏重此訊息。當飼主把早上的數量從三升增加為四升,猴子們就以為獲得較多,並非常高興。反之,若早上只給三升則猴子誤以為減少,並非常生氣。猴子們的問題是,他們忽略了真正重要的是一整天獲得的橡樹果實總量,而不是只有早上的數量。

這樣過度依賴最初呈現的訊息並將其錨定的現象也稱作錨定效應(Anchoring Effect),和框架效應一樣屬於認知偏誤的一種。最早也是由心理學家阿莫斯.特沃斯基(Amos Tversky)與丹尼爾.卡尼曼(Daniel Kahneman)觀察到並將其理論化。

1974 年,他們撰寫的不確定狀況下的判斷:啟發式和偏差(Judgment Under Uncertainty : Heuristics and Biases)一書中,首次提及錨定概念並分享了一個實驗。他們要求受試者在 5 秒內計算 1 × 2 × 3 × 4 × 5 × 6 × 7 × 8,或者 8 × 7 × 6 × 5 × 4 × 3 × 2 × 1。

由於受試者沒有足夠的時間計算完整的答案,他們必須在進行了幾次乘法運算後做出預估。當序列以較小的數字開始(1 × 2 × 3 × 4 × 5 × 6 × 7 × 8),他們給出的答案中位數估計值為512;而當序列以較大的數字開始時(8 × 7 × 6 × 5 × 4 × 3 × 2 × 1),中位數估計值為 2,250(而正確答案是 40,320)。

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這說明了,只因為兩個序列的數字大小排序不同,則讓受試者產生了不同的錨點,進而估算出不同的答案,雖然兩序列的估計值都離正確答案有段距離,但可以發現以數字較小為開頭的序列估算出較小的可能答案。

結論

我們必須跳脫框架的影響。圖/Pixabay

「朝三暮四」這個寓言讓我們知道人世間沒有永恆不變的道理,不同的準則和觀點之下會產生不一樣想法。莊子希望人們能超越人世間紛擾,回歸自然,在自然的境界中找到永恆不變的道理。也就是原文中提到「休乎天鈞」的境界,齊物論的核心思想。

框架效應的存在顯示了人們對訊息呈現方式的敏感度和評價的相對性。這提醒我們在面對決策時要謹慎思考,並注意訊息的呈現方式對我們的判斷和行為的影響。

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YTC_96
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從大學部到博士班,在神經科學界打滾超過十年,研究過果蠅、小鼠以及大鼠。在美國取得神經科學博士學位之後,決定先沉澱思考未來的下一步。現在於加勒比海擔任志工進行精神健康知識以及大腦科學教育推廣。有任何問題,歡迎來信討論 ytc329@gmail.com。

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ECU: 汽車大腦的演化與挑戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/07/02 ・3793字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文與 威力暘電子 合作,泛科學企劃執行。

想像一下,當你每天啟動汽車時,啟動的不再只是一台車,而是一百台電腦同步運作。但如果這些「電腦」突然集體當機,後果會有多嚴重?方向盤可能瞬間失靈,安全氣囊無法啟動,整台車就像失控的高科技廢鐵。這樣的「系統崩潰」風險並非誇張劇情,而是真實存在於你我日常的駕駛過程中。

今天,我們將深入探討汽車電子系統「逆天改運」的科學奧秘。究竟,汽車的「大腦」—電子控制單元(ECU),是如何從單一功能,暴增至上百個獨立系統?而全球頂尖的工程師們,又為何正傾盡全力,試圖將這些複雜的系統「砍掉重練」、整合優化?

第一顆「汽車大腦」的誕生

時間回到 1980 年代,當時的汽車工程師們面臨一項重要任務:如何把汽油引擎的每一滴燃油都壓榨出最大動力?「省油即省錢」是放諸四海皆準的道理。他們發現,關鍵其實潛藏在一個微小到幾乎難以察覺的瞬間:火星塞的點火時機,也就是「點火正時」。

如果能把點火的精準度控制在「兩毫秒」以內,這大約是你眨眼時間的百分之一到千分之一!引擎效率就能提升整整一成!這不僅意味著車子開起來更順暢,還能直接省下一成的油耗。那麼,要如何跨過這道門檻?答案就是:「電腦」的加入!

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工程師們引入了「微控制器」(Microcontroller),你可以把它想像成一顆專注於特定任務的迷你電腦晶片。它能即時讀取引擎轉速、進氣壓力、油門深度、甚至異常爆震等各種感測器的訊號。透過內建的演算法,在千分之一秒、甚至微秒等級的時間內,精準計算出最佳的點火角度,並立刻執行。

從此,引擎的性能表現大躍進,油耗也更漂亮。這正是汽車電子控制單元(ECU)的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)。

汽車電子控制單元的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)/ 圖片來源:shutterstock

ECU 的失控暴增與甜蜜的負荷

第一顆 ECU 的成功,在 1980 年代後期點燃了工程師們的想像:「這 ECU 這麼好用,其他地方是不是也能用?」於是,ECU 的應用範圍不再僅限於點火,燃油噴射量、怠速穩定性、變速箱換檔平順度、ABS 防鎖死煞車,甚至安全氣囊的引爆時機……各種功能都交給專屬的 ECU 負責 。

然而,問題來了:這麼多「小電腦」,它們之間該如何有效溝通?

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為了解決這個問題,1986 年,德國的博世(Bosch)公司推出了一項劃時代的發明:控制器區域網路(CAN Bus)。你可以將它想像成一條專為 ECU 打造的「神經網路」。各個 ECU 只需連接到這條共用的線路上,就能將訊息「廣播」給其他單元。

更重要的是,CAN Bus 還具備「優先通行」機制。例如,煞車指令或安全氣囊引爆訊號這類攸關人命的重要訊息,絕對能搶先通過,避免因資訊堵塞而延誤。儘管 CAN Bus 解決了 ECU 之間的溝通問題,但每顆 ECU 依然需要獨立的電源線、接地線,並連接各種感測器和致動器。結果就是,一輛汽車的電線總長度可能達到 2 到 4 公里,總重量更高達 50 到 60 公斤,等同於憑空多載了一位乘客的重量。

另一方面,大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。更別提這些密密麻麻的線束,簡直是設計師和維修技師的惡夢。要檢修這些電子故障,無疑讓人一個頭兩個大。

大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。/圖片來源:shutterstock

汽車電子革命:從「百腦亂舞」到集中治理

到了2010年代,汽車電子架構迎來一場大改革,「分區架構(Zonal Architecture)」搭配「中央高效能運算(HPC)」逐漸成為主流。簡單來說,這就像在車內建立「地方政府+中央政府」的管理系統。

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可以想像,整輛車被劃分為幾個大型區域,像是車頭、車尾、車身兩側與駕駛艙,就像數個「大都會」。每個區域控制單元(ZCU)就像「市政府」,負責收集該區所有的感測器訊號、初步處理與整合,並直接驅動該區的馬達、燈光等致動器。區域先自理,就不必大小事都等中央拍板。

而「中央政府」則由車用高效能運算平台(HPC)擔任,統籌負責更複雜的運算任務,例如先進駕駛輔助系統(ADAS)所需的環境感知、物體辨識,或是車載娛樂系統、導航功能,甚至是未來自動駕駛的決策,通通交由車輛正中央的這顆「超級大腦」執行。

乘著這波汽車電子架構的轉型浪潮中, 2008 年成立的台灣本土企業威力暘電子,便精準地切入了這個趨勢,致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台。他們專精於開發電子排檔、多功能方向盤等各式汽車電子控制模組。為了確保各部件之間的溝通順暢,威力暘提供的解決方案,就像是將好幾個「分區管理員」的職責,甚至一部分「超級大腦」的功能,都整合到一個更強大的硬體平台上。

這些模組不僅擁有強大的晶片運算能力,可同時支援 ADAS 與車載娛樂,還能兼容多種通訊協定,大幅簡化車內網路架構。如此一來,車廠在追求輕量化和高效率的同時,也能顧及穩定性與安全性。

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2008 年威力暘電子致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台 /圖片來源:shutterstock

萬無一失的「汽車大腦」:威力暘的四大策略

然而,「做出來」與「做好」之間,還是有差別。要如何確保這顆集結所有功能的「汽車大腦」不出錯?具體來說,威力暘電子憑藉以下四大策略,築起其產品的可靠性與安全性:

  1. AUTOSAR : 導入開放且標準化的汽車軟體架構 AUTOSAR。分為應用層、運行環境層(RTE)和基礎軟體層(BSW)。就像在玩「樂高積木」,ECU 開發者能靈活組合模組,專注在核心功能開發,從根本上提升軟體的穩定性和可靠性。
  2. V-Model 開發流程:這是一種強調嚴謹、能在早期發現錯誤的軟體開發流程。就像打勾 V 字形般,左側從上而下逐步執行,右側則由下而上層層檢驗,確保每個階段的安全要求都確實落實。
  3. 基於模型的設計 MBD(Model-Based Design) 威力暘的工程師們會利用 MatLab®/Simulink® 等工具,把整個 ECU 要控制的系統(如煞車),用數學模型搭建起來,然後在虛擬環境中進行大量的模擬和測試。這等於在實體 ECU 誕生前,就能在「數位雙生」世界中反覆演練、預先排除設計缺陷,,並驗證安全機制是否有效。
  4. Automotive SPICE (ASPICE) : ASPICE 是國際公認的汽車軟體「品質管理系統」,它不直接評估最終 ECU 產品本身的安全性,而是深入檢視團隊在軟體開發的「整個過程」,也就是「方法論」和「管理紀律」是否夠成熟、夠系統化,並只根據數據來評估品質。

既然 ECU 掌管了整輛車的運作,其能否正常運作,自然被視為最優先項目。為此,威力暘嚴格遵循汽車業中一本堪稱「安全聖經」的國際標準:ISO 26262。這套國際標準可視為一本針對汽車電子電氣系統(特別是 ECU)的「超嚴格品管手冊」和「開發流程指南」,從概念、設計、測試到生產和報廢,都詳細規範了每個安全要求和驗證方法,唯一目標就是把任何潛在風險降到最低

有了上述這四項策略,威力暘確保其產品從設計、生產到交付都符合嚴苛的安全標準,才能通過 ISO 26262 的嚴格檢驗。

然而,ECU 的演進並未就此停下腳步。當ECU 的數量開始精簡,「大腦」變得更集中、更強大後,汽車產業又迎來了新一波革命:「軟體定義汽車」(Software-Defined Vehicle, SDV)。

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軟體定義汽車 SDV:你的愛車也能「升級」!

未來的汽車,會越來越像你手中的智慧型手機。過去,車輛功能在出廠時幾乎就「定終身」,想升級?多半只能換車。但在軟體定義汽車(SDV)時代,汽車將搖身一變成為具備強大運算能力與高速網路連線的「行動伺服器」,能夠「二次覺醒」、不斷升級。透過 OTA(Over-the-Air)技術,車廠能像推送 App 更新一樣,遠端傳送新功能、性能優化或安全修補包到你的車上。

不過,這種美好願景也將帶來全新的挑戰:資安風險。當汽車連上網路,就等於向駭客敞開潛在的攻擊入口。如果車上的 ECU 或雲端伺服器被駭,輕則個資外洩,重則車輛被遠端鎖定或惡意操控。為了打造安全的 SDV,業界必須遵循像 ISO 21434 這樣的車用資安標準。

威力暘電子運用前面提到的四大核心策略,確保自家產品能符合從 ISO 26262 到 ISO 21434 的國際認證。從品質管理、軟體開發流程,到安全認證,這些努力,讓威力暘的模組擁有最高的網路與功能安全。他們的產品不僅展現「台灣智造」的彈性與創新,也擁有與國際大廠比肩的「車規級可靠度」。憑藉這些實力,威力暘已成功打進日本 YAMAHA、Toyota,以及歐美 ZF、Autoliv 等全球一線供應鏈,更成為 DENSO 在台灣少數核准的控制模組夥伴,以商用車熱系統專案成功打入日系核心供應鏈,並自 2025 年起與 DENSO 共同展開平台化量產,驗證其流程與品質。

毫無疑問,未來車輛將有更多運作交由電腦與 AI 判斷,交由電腦判斷,比交由人類駕駛還要安全的那一天,離我們不遠了。而人類的角色,將從操作者轉為監督者,負責在故障或斷網時擔任最後的保險。透過科技讓車子更聰明、更安全,人類甘願當一個「最弱兵器」,其實也不錯!

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大家都認為自己值得更多的薪水!給你更多錢會提升工作表現嗎?——《超越直覺》
一起來
・2024/05/02 ・1949字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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框架問題理應提醒我們,我們只要自動腦補就一定會犯錯。我們確實向來如此。不過「人類」這個對象不同於 AI 研究人員開發的機器人或電腦,並不會讓我們訝異到必須被迫改寫思考時的整個心智模式。相反地,一旦我們知道答案,就似乎總能找出先前被忽略、後來明顯相關的面向,就像拉扎斯菲爾德假想的《美國士兵》讀者——他們在事後發現,每一個對立的結果都同樣理所當然。

也許我們原本預期自己中了樂透之後會超級開心,結果中獎之後,卻發現自己很鬱悶,這個預測顯然很糟糕。但當我們意識到自己預測錯誤時,同時也獲得新的資訊,例如那些突然出現要借錢的親戚。於是我們會心想,如果早點知道這些資訊,就可以正確預測未來的幸福狀態,也許就不會去買樂透彩了。

因此,我們沒有質疑自己預測未來幸福程度的能力,反而只是認為我們漏掉了一些重要的東西,並且確保自己不再犯相同錯誤。然而我們卻一錯再錯。事實上,無論對於他人行為的預測失準了多少次,我們總是可以用當時未知的事情做為辯解。透過這種方式,我們掩蓋了框架問題,一再說服自己下次會做好,卻永遠都不明白我們真正錯在哪裡。

圖/envato

這種行為模式在動機與金錢報酬的關係中最為明顯,也最難消除。例如,實施金錢獎勵制度顯然能提升員工表現,而且數十年來,職場上大幅出現以績效為基礎的薪資制度,最具代表性的就是高階主管薪酬與股價掛鉤。

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當然,員工在意的顯然不只薪水,還有內在的愉悅感、認同感,以及在個人職涯上的成長與晉升等因素,這些都會影響工作表現。

在其他條件都相同的情況下,適當的金錢獎勵可以提升個人表現——這似乎理所當然。然而,多年來有多項研究顯示,薪酬與工作表現之間的關係,實際上的複雜程度讓人難以想像。

舉個例子,最近我跟雅虎(Yahoo!)的同事梅森(Winter Mason)進行了一系列網路實驗。我們給予受試者不同的薪資,並要求他們執行各種簡單的重複性工作,例如:按照正確的時間順序排列一組車流照片,或是在矩形網格上,找出隱藏在一堆英文字母中的英文單字。

所有受試者都是在亞馬遜土耳其機器人(Amazon’s Mechanical Turk)這個外包網站上招募而來,這個網站是亞馬遜公司於二○○五年推出,原先是用來找出重複的庫存商品。現在有數百家企業使用土耳其機器人進行「群眾外包」(crowd-source),處理五花八門的各種任務,像是標示圖片中的物品、描述新聞報導的觀點,或是判斷兩種說法中哪一個比較清楚。這個網站也是招募心理學實驗受試者的一個有效方法,就像心理學家多年來在大學校園裡張貼廣告那樣,不過土耳其機器人網站的「託客」(turkers)完成一件任務的報酬通常只需要幾美分,只占了研究經費的一小部分。

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圖/envato

我們的實驗總共納入數百位受試者,完成了數萬件任務。有些受試者完成一件任務只能得到 1 美分的酬勞,例如整理一組圖片、找出一個單字。但是,有些受試者完成相同任務卻會得到 5 美分或 10 美分。這在工資上是相當大的差異,要知道,美國電腦工程師的平均時薪只有聯邦最低工資的六倍,所以你可以預期這個工資差異會對受試者的行為產生強烈影響。

結果確實如此。我們付的錢越多,受試者離開實驗之前完成的任務就越多。我們還發現,不管工資多少,分配到「簡單」任務(每一組有兩張圖片需要歸類)的人,比分配到中等或困難任務(每一組有三至四張)的人完成更多任務。換句話說,這些都符合常理。

但接下來的問題是:雖然存在上述差異,我們發現這群受試者的工作品質,也就是歸類圖片的準確度,並不會因為工資不同而下降,即使只有正確完成才能拿到酬勞。

該如何解釋這個結果?我們並不十分確定。在受試者完成任務之後,我們問了一些問題,包括他們認為自己的工作該得到多少報酬。有趣的是,他們的回答與工作難度無關,而是取決於獲得的工資。平均而言,每件任務得到 1 美分的受試者,認為自己該得到 5 美分。得到 5 美分的認為自己該得到 8 美分,而得到 10 美分的則認為自己該得到 13 美分。

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換句話說,不論他們實際上得到多少(還記得有些受試者的工資是別人的十倍嗎),每個人都覺得工資過低。大家在直覺上會認為,給予金錢獎勵就能夠提升員工的動機,但這個實驗告訴我們,即使是非常簡單的工作,工作動機也會因爲員工的權利意識提升而大幅減弱。

——本文摘自《超越直覺》,2024 年 01 月,一起來出版,未經同意請勿轉載。

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你被暗示了嗎?是什麼偷偷影響了我們決策?——《超越直覺》
一起來
・2024/04/30 ・2133字 ・閱讀時間約 4 分鐘

數十年來,多數心理學家和新興的行為經濟學家在可控制的實驗情境中,不斷研究人類的決策過程。這些研究結果不僅動搖關於人類理性的基本假設,甚至迫使大家用一種截然不同的觀點來思考人類行為。

例如,心理學家已經藉由無數個實驗證明,人的選擇和行為會受到特定字詞、聲音等刺激的「促發」(priming)所影響。受試者若在實驗中念到「老」和「虛弱」等字詞,他們離開實驗室在走廊上行走的速度就會變慢。在酒坊裡,如果店家播放的背景音樂是德國音樂,消費者更有可能購買德國葡萄酒,如果是法國音樂,則會傾向購買法國葡萄酒。受訪者在填寫跟運動飲料有關的調查問卷時,如果是用綠色的筆,則更可能會選擇開特力運動飲料(Gatorade)。購物網站的背景圖案如果是蓬鬆的白雲,網路購物者更有可能選擇昂貴、舒適的沙發,如果背景圖案是錢幣,則購物者傾向買較硬、較便宜的沙發。

圖/envato

我們的反應也可能被無關的數字給影響。有一項實驗,要求參與葡萄酒拍賣會的人在競價之前寫下自己社會保險號碼的末兩位數字。儘管數字基本上是隨機的,且絕對與買家對酒的估價無關,但研究人員發現數字越大,買家就更願意出價。心理學家稱這種現象為「錨定效應」。不論是估計非洲聯盟的會員國數量,或是我們認為合理的小費或捐款金額,都可能受到錨定效應的影響。

事實上,當慈善機構的募款單上附有「建議」捐款金額,或帳單上預先寫出小費的比率,你都該懷疑這是利用錨定效應技巧,因為提出一個較高的金額,其實是在錨定你對「公平」的初步估計。就算你覺得 25% 的小費似乎太高了,所以調降你的估計值,但最後給出去的小費或許還是高於沒有被暗示時的金額。

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改變情境呈現的方式也可能強烈影響個人偏好。比方說,在同一個賭局,如果強調輸錢的可能性,就會讓人傾向規避風險,但如果強調贏錢的可能性,則會造成相反的結果。更讓人困惑的是,加入第三種選項,竟然可以逆轉一個人對先前兩種選項的偏好。

舉例來說,A 是一款品質好、價錢昂貴的相機,B 是品質較差,但較便宜的相機。光這樣看可能很難比較與選擇。但假設如下圖所示,加入第三個選項 C1,雖然品質差不多,但顯然比 A 貴。這時要選擇 A 或是 C1 就變得很明確了。三者中選擇 A 的占大多數,這似乎非常合理。但假設加入的第三個選項是價錢跟 B 差不多,但品質較差的 C2,那大家又會如何選擇?這種情況當然會選擇 B。換句話說,即使選項 A 和 B 都沒有改變,只要加入一個不同的選項,就能夠有效逆轉對 A 和 B 的偏好。更奇怪的是,決策者永遠都不會選擇引起偏好逆轉的第三個選項。

心理學家藉由研究這一系列非理性的行為發現,提取或回憶不同類型訊息時,其難易度通常會影響人類的決策與判斷。以搭飛機為例,與其他任何致命因素相比,人們通常會高估死於恐怖攻擊的可能性。因為人們對恐怖攻擊的印象非常鮮明,即便它發生的機率明顯低於任何其他事故。

還有一個矛盾的情況,當人們被要求回憶自己果斷行動的經驗時,通常會認為自己沒那麼果斷。並不是因為這個問題和他們對自己的看法有衝突,而是因為回想的時候很費力。相較於真實情形,人們也傾向於認為自己現在的行為、信念都跟過去差不多。

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此外,在閱讀一份手寫聲明稿時,如果字體容易閱讀,或者之前曾經看過,那這份聲明就會更容易被取信。就算人們上次看這份聲明時,已經明確知道那是假的,結果依然如此。

圖/envato

最後,人們消化新訊息的方式,往往會增強他們既有的想法。某種程度上,這是因為我們偏愛注意「更能證實自己既有信念」的訊息,並忽略不符合自己信念的訊息。

另一方面,我們對於那些不符合自己信念的訊息,也傾向加以質疑或嚴格檢查。這兩種密切相關的傾向,分別稱作「確認偏誤」(confirmation bias)和「動機性推論」(motivated reasoning),會嚴重阻礙我們解決爭端的能力。從家事上的小分歧,到北愛爾蘭或以巴衝突都深受其害。在這些爭端當中,各持己見的雙方看待的明明是同一套「事實」,但對實情的印象卻完全不同。

即便是在科學領域,確認偏誤與動機性推論也時常扮演有害的角色。基本上,科學家應該遵循基於證據的真相,即使該證據與自己既有的信念或理論相抵觸,但是更多時候,科學家反而質疑證據。

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結果正如量子力學創始者馬克斯.普朗克(Max Planck)的至理名言:「一個新的科學真理之所以能勝出,不是因為它說服了反對者,讓那些人接受——而是因為反對者死光了。」

——本文摘自《超越直覺》,2024 年 01 月,一起來出版,未經同意請勿轉載。

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