《无人是傻瓜》评论:对抗一切欺诈——《华尔街日报》
Matthew Hutson
扬·马特伊科所绘《斯塔什奇》(1862年)图片来源:阿拉米库存照片哈佛大学目前处于休假期的行为科学家弗朗西斯卡·吉诺的新书名为《叛逆的天才:为什么在工作和生活中打破规则会有回报》。我在这里不是要评论这本2018年出版的书,只是想说它的副标题是一个讽刺的杰作。上个月,三名研究人员声称,吉诺女士跨越十多年的四项研究包含被篡改的数据。
目前正在接受审查的书是丹尼尔·西蒙斯和克里斯托弗·查布里斯合著的《无人可欺:我们为何上当及应对之策》,如果吉诺女士涉嫌的欺诈行为及时被发现,这本书肯定会提到。相反,书中包含了次优的内容:2021年,吉诺女士的一位合作者被揭露篡改了数据。更重要的是,这两位学者合作的论文正是关于不诚实行为的。(举报者称这种堆积为“假货集群”)。
西蒙斯和查布里斯写道:“各种欺诈行为在盗窃金额和受害者数量上都在增长。但问题不仅限于犯罪。企业已将更多欺骗性技术作为标准操作程序。”无论这一趋势背后的数据如何,我们可以认同的是,世界并不像我们希望的那样诚实。
西蒙斯和查布里斯分别是伊利诺伊大学和盖辛格卫生系统的心理学教授,他们在这本亲切而轻快的书中围绕四种“习惯”(常见的心理弱点)和四种“诱饵”(诱人主张的常见特征)展开,帮助我们识别和对抗欺骗。遵循他们的建议并不容易,部分原因是真相偏见:我们倾向于默认相信所见所闻。但即使我们无法做到无人可欺,我们可能会变得不那么愚蠢。
作者们提到的第一个习惯,是倾向于关注眼前信息,而忽略那些缺失或未被突显的内容。西蒙斯和查布里斯先生的前作《看不见的大猩猩》(2010年)得名于他们进行的一项实验——当许多受试者被要求追踪穿黑衬衫的人时,竟无人注意到一个穿着大猩猩服装的人。在《无人受骗》中,他们以通灵媒介的错误猜测为例,指出人们会刻意剔除失败的尝试来突出成功案例。他们还揭露了Theranos初创公司在破产前进行的造假演示。在评估某项主张(比如股票操盘手的过人能力)时,作者建议构建一个2x2的"可能性矩阵",不仅要记录成功选股,还要统计未选中的赢家、失败选股及避开的亏损。他们主张即使令人不适也要多提问题,正如Theranos的股东们当初本该做的那样。
作者同时指出,我们往往不会质疑符合预期的说法。确认偏误会驱使我们寻找支持直觉的证据。当预测结果应验时,“这恰恰是需要加强核验而非放松警惕的信号”,书中写道。虽然我不确定这绝对正确,但在高风险情境中无论如何都该核查。西蒙斯和查布里斯建议组建"红队"来找出我们逻辑中的漏洞。
类似的习惯还包括不愿重新审视既定观念。魔术师会利用我们对"洗牌是否彻底"等问题的预设心理。广告商也依托我们的信念,比如吹捧实际对人和环境有害的"纯天然"产品。
最后,我们常常试图在信息搜寻上节省精力,将问题控制在最少。这就是我们为何会忽略维护打印机(那些墨盒)的隐性成本,也是艺术品收藏家为何会错过画作伪造的迹象(直到同一幅高更作品同时在佳士得和苏富比拍卖会上出现)。西蒙斯和查布里斯先生写道,我们应警惕那些亮起红灯的答案(“原作已遗失”),以及更隐晦的推脱(“已验证”)。
我们常被不切实际的一致性数据所迷惑。人们喜欢可预测性带来的安心感,这也是伯尼·麦道夫的庞氏骗局能如此庞大的部分原因——他的回报虽不惊人但持续稳定。要警惕那些过于平稳的表现。
熟悉感也会让我们上当。在“虚幻真相效应”中,重复出现的信息听起来更真实。值得追问的是:为何某些事听起来耳熟——是营销轰炸的结果吗?同时要记住,有时事物的流行纯粹出于偶然。
精确度是另一个陷阱。当科学数据包含大量小数位时显得更可靠,房屋标价非整数时成交价往往更高。
最后,我们应当质疑那些宣称小因能致大果的说法。“复杂问题通常需要多管齐下的解决方案(如果真能解决的话),很少会屈服于所谓的‘一个简单技巧’,”作者写道。
书中许多案例涉及学术不端行为,近乎专业领域;有些甚至通过统计原始数据中特定数字出现的频率来检测欺诈——这超出了大多数科学新闻浏览者的验证范围。但这些案例依然引人入胜,叙述简洁明快,并辅以大量其他精彩例证。
作者的建议始于“少接受,多核查”,却以截然不同的口吻收尾:“每次购物时逐行核对收据上每分钱的价格是否准确,真的值得吗?或许未必。”书中未提及的研究表明,信任度更高的人往往更成功。那么该如何抉择?西蒙斯和查布里斯先生最终指出,关键在于在轻信与怀疑间找到平衡——这绝非易事。显然,要在工作和生活中取得进展,有时难免要当一回他人的“冤大头”。这就是商业世界的潜规则。
哈特森先生是《神奇思维的七法则:非理性信念如何让我们保持快乐、健康与理智》一书的作者。
刊载于2023年7月10日印刷版,原标题《反欺诈指南》。