“砖家叫兽”们为什么常常“不靠谱”？_风闻

科学决策系列第九篇：我活得好好的，为什么要听专家的？

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为什么专家变“砖家”

几年前，媒体曝出过“把工业明胶当食用明胶添加”的事件。一个电视谈话节目中，一位食品专家嘉宾信誓旦旦说，工业明胶绝对不可能做出果冻的品相。可当场有记者放出亲身暗访的镜头，地下工场用工业明胶做出外形以假乱真的果冻来。

应该是这位专家的经验落后于科技发展了，但他的表现很有趣：虽然睁大了眼睛，但始终面带微笑，嘴里说“不可能的，这个不可能的”。

2008年金融危机时，美国有个麦道夫的“庞氏骗局”被揭穿，手段其实很老套，募集新投资者的钱来偿还老投资者，但涉案金额巨大，而且受骗者都是各界名人，其中居然有一位专家中的专家——美联储前主席、大名鼎鼎的格林斯潘。

专家也会在自己熟悉的领域犯错，这一点大家都能理解。但网络时代的专家名声真的是江河日下，变成了“砖家”和“叫兽”，远远超过了“名人效应”所能解释的范畴。

为什么这些“砖家”常常让人觉得很不靠谱呢？到底是专家本身的问题，还是普通人自己的问题？

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到底是谁不靠谱？

有一次在网上看到视频，某地因液化气泄露造成失火，但奇怪的是，消防队的高压水龙头虽然开着，却全部浇在大火周围，根本不像是在灭火。于是下面就有网友大骂消防队不专业，水龙头都压不准。

其实这才是专业方法，气体泄露失火在没有找到泄露点前，必须要留着火头，把气体消耗光了，水龙头浇在起火点周围是为了降温防止爆炸。

网络时代的一个特点是有大量现场的照片和视频，信息透明看起来是好事，但问题是，普通人生活中大多靠直觉判断——直觉的好处是速度快，消耗大脑资源比较少，用来对付日常工作生活琐事绰绰有余，可一旦遇上了非专业领域，跟我们想象的不一样，跟影视剧里不一样，就很容易出现“直觉性偏差”。

而专家在自己的领域内，用的是基于逻辑的科学分析，绕过了吃瓜群众的直觉判断盲区，反而让普通人误解“专家不靠谱”。

比如有一个统计，生活条件越好的地方，癌症患者的比例反而越大。这个数据难免让普通人觉得是在胡说八道，但在专家看来却很好理解，与癌症最相关的因素不是生活质量，而是年龄，超过50岁，得病率直线上升，而生活质量高地方必然人均寿命长。

在专业领域内产生错觉的另一个原因，很多专业领域内的数字是有欺骗性的，偏偏大部分普通人都不擅长数学，或者懒得算一下。

很多人去做一种叫“低剂量螺旋CT”的早期肺癌筛查，因为这种检测特异性和灵敏度都是99％，也就是说，有病的人99％会被查出来，而没病的人99％也会被排除。听起来很不错吧？

可是，医学博士、科普作家“菠萝”在他的《癌症真相:医生也在读》一书中认为，就算这个数据是真的，普通人也没必要做，除非是几十年的老烟枪这种高风险人群。

让我们来跟“菠萝”一起做个简单的算术题：

假设10万个人做测试，有多少人会被查出有问题？

第一部分，有病查出有病的人数：假设肺癌得病率为千分之一，那么10万人实际上是有100人生病的，99%的被查出，就是查出99个人。

第二部分，没病查出有病的人数：剩下的99900个实际上没病的人，因为1%的误诊，就是999个人误诊出癌症。

最后，求出误诊率：被检出999+99=1098个有问题的人中，其实有999个人是误诊，被误诊的概率高达91%.。

而实际上，很多医生都认为这个筛查的特异性和灵敏度只有90％，那么误诊率就高达98.3％！再考虑到这种检查的高辐射对人体的影响，非高风险人群做检测是得不偿失的。

假如你是其中的一个，虚惊一场后，你一定会大骂“砖家”不靠谱，但真正不靠谱的是你的数学水平，还有玩数字游戏的推销员。

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专家忽视了人性的弱点

不过，在上面的案例中，你可能会想，没有癌症诊断出癌症还好啦，重点是——有癌症的人，99%都能诊断出来。

这正是专家和普通人看法分歧的第二个原因，专家站在第三者的角度分析，忽视了人性的弱点，反而给人一种站着说话不腰疼的感觉，而普通人如果有切身利益关系，感受就完全不同。

假如你午饭去吃20元的套餐，一个同事告诉你，他有一张满40减20元的优惠券，20元刚好买两份，但他有个条件——他只想付1块钱！

从理性的角度分析，你应该接受，相当于你只付了19元，还是赚到了。但事实上，你十有八九会断然拒绝——凭什么啊，我就算是多付一块元，也不愿接受如此不公平的分配方式。

现实中典型的例子是“该不该判人贩子死刑”的网络大讨论。

专家的想法很有逻辑，第一、如果贩卖儿童有可能被判死刑，那么人贩子就会倾向于在逃避追捕中，置儿童的性命于不顾，反正都是一死；第二、大量司法实践证明，加大刑罚力度不会降低犯罪率。

这个逻辑大部分人其实都能理解，可就是感情上无法接受。而且对于很多人而言，子女被拐卖的痛苦并不亚于丧子之痛。

如果说上面的例子中，普通人反对专家，仅仅为了寻求一种情感宣泄，那么在下面的例子里，普通人往往明知自己不理性，也要坚持。

还是以医生为例，假如某重症有两种治疗方案，A方案成功率50%，另外50%没有任何变化，B方案成功率高达90%，但有5%的风险立刻死在手术台上。

作为医生，站在第三者的立场上，肯定觉得B方案更好，手术当然少不了风险。但患者就不一定了，5%的死亡风险，对于绝大部分人而言，还是太高了。

这就是行为经济学上说的“大部分人都是风险厌恶者”，为了避免死亡、破产一类的“绝对风险”，宁可放弃“风险收益比”更好的方案。

所以作为专业人士的医生，不仅要懂医学，更要懂人心。美国医学院入学考试从2012年开始，加入了大量人文内容；哥伦比亚大学医学院甚至把“小说阅读与讨论”作为必修课，就是希望未来医生们不但能作诊断，还能与病人沟通，让病人理解自己的病情，作出更好的决定。

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专家的盲区：极小概率事件

前面说的例子都是普通人的问题，要么不科学，要么不理性，好像专家永远不会犯错。当然并非如此，专家最熟悉的专业领域，正是他们的盲区所在。

美国有个议员，上班途中因超速被警察拦下，结果被关进了精神病院，费了老大的劲才被弄出来。媒体报道之后，舆论哗然，纷纷指责警察滥用职权。

但实际上，这件事没那么简单。这个议员是女性，又是一位黑人，女黑人议员在当时是很少见的。最要命的是此人为了证明自己确有急事，说自己马上要跟总统会面（实情如此）。

设身处地地想一想，如果你是一位拦超速的警察，结果下来一女黑人自称自己是议员，情绪激动地满口胡勒勒说自己马上要见总统，你会不会怀疑她有精神病？

专业人士也会被直觉误导，因为他们有一套处理突发事件的程序，一些被认为基本不会发生的极小概率事件，常常会被解释成其他出现概率更高的原因，专家的自信又让他们比普通人更容易在这里犯错。

最典型的案例是“美国长期资本倒闭事件”。

这是一家对冲基金，创始成员中有两位诺奖得主和一位前美联储副主席。这些人可不是来撑门面的，他们建立基金的目的就是为了验证自己提出的“高杠杆加固定收益套利模型”的获利能力。这个经过数学计算验证过的模型果然非常有效，运作的前四年的回报率平均超过40%，一下子和老牌的索罗斯量子基金一起跻身为“全球四大对冲基金”。

更牛逼的是，长期资本几乎没有大的回撤——可这正是问题所在。任何一个赢利模式都是有缺点的，要么回撤大、要么回报低、要么市场机会少，你想，如果这个模型真的能长期有效，那十几年下来，世界上所有的财富岂不是全部归他们所有了？

问题事后才浮出水面，这个模型的有效性是建立在忽略极小概率事件的基础上的，而这四年，金融市场刚好风平浪静；而盈利又建立在超高杠杆之上，为未来埋下祸胎。

长期资本在第五年就等来了它的“极小概率事件”——1998年的俄罗斯债券违约事件。谁也不会想到，昔日的霸主竟然会债券违约，短短150天，“长期资本”巨亏，并此发了一场波及全球金融市场的大地震。

俄罗斯债券违约被长期资本认为是“100亿年才会出现一次的事件”，实际上，后来的二十年，类似的危机至少发生过两次。所以，“极小概率事件”并不能仅仅用数学去判断，它本身具有不确定性，忽视它们，往往会导致严重后果。

专家们忽视“极小概率事件”，还有一个原因：如果考虑这些因素，做事情的成本可能会高的惊人，预算可能永远通不过。福岛核反应堆就是一个惨痛的例子。

过去45年间，福岛最大的地震是8.0级，所以日本人就按8.5级的防震标准来建造核反应堆。而事实上福岛在过去很可能发生过9级地震，而这个信息被专业人士“当成极小概率事件”无视了，最终造成巨大的灾难。

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别对答案太在乎

无论是普通人，还是专家，思维上都有自己的盲区。普通人的盲区是“过于依赖自己的直觉”，专家的盲区是“过于相信自己的理性和经验”。

这两种思维盲区的产生，又有一个共同的特点：两类人都过于在乎现在就得到一个答案——因为专家如果没有这个答案，他们很可能什么事都做不了，普通人如果不立刻得出答案，日常决策成本可能高得惊人。

这就导致我们把全部注意力集中在那些最有可能发生的结果上，而忽略了其他的可能。

——食品添加剂的专家觉得把工业明胶做成食用明胶很难，就忽略了技术的进步；

——普通人太希望找到一个准确率很高的癌症早期筛查方法，忽略了数字本身的意义，

——福岛的核专家太希望证明这里可以建核电站，忽略了小概率事件的不确定性……

上学时，我们都有做选择题的经验：不能因为一个选项看起来是正确的，就不看其他选项。这个经验在日常生活工作的决策中同样重要。

（本文为科学决策系列第九篇）

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