【Decision Quality】從德州撲克談決策品質

隨著最近疫情不斷上升，我們進入一個前所未見的世紀轉捩點。即便在疫情結束之後，這個世界的運作模式將會有重大的改變。國家將審慎考慮自己國家對全球化的緊密程度的依賴性、公司重新開始思考是否真的有必要花費鉅額固定成本讓員工塞車上班，還是持續遠距上班，或輪班、我們也會重新判斷所有非「必要」之行業存在的定位為何、…。種種的決定由無數個已知、未知、變數幻化而生。

Annie Duke是一名知名的美國撲克玩家，在她的Thinking in Bets書中，她把人生決策歸納的非常好。簡單來說，人生就是一場Poker Game，一個決定的好壞不是由成功判斷，而是決定的過程。換句話說，做一個好的決定純粹是增加好成果的機率，但人生本來就沒有保證絕對的因果關係。開車不闖紅燈、繫安全帶、不酒駕是應該要做，但不擔保不會出車禍；相反的，一個酒駕闖紅燈不可取，即便最後沒有出車禍。如此淺顯易懂的道理，相信所有人可能小學就明白的事情為何需要讓各大企業砸重金讓員工去學Decision Quality這門要價數千美金的課？

因為當成果出來時，我們一面倒的成敗論英雄。大考時，我們愛誇一些平時不念書，考試卻幸運的人、總是在報章雜誌刊登某某某考上台大哈佛，卻不花時間探究持續不斷培養唸書習慣的學子。又或是把做了非常多「好決定」、卻不幸沒有好成效的CEO裁掉；而大手筆分紅加薪給僥倖在對的時機跟市場一起風生水起的CEO。這樣說當然不夠全面，畢竟幸運本來與判斷未來的能力有關聯性，但這類的好壞成敗的例子比比皆是。

Annie說在Poker不翻出自己和對手的手牌時，當對方撤手時，你永遠無法得知到底哪一邊是在吹牛，也永遠無法完全知道自己到底是否矇對。這就是為什麼她說人生不是一場Chess，因為西洋棋按照規則走，全部資訊對雙方都是完整且透明的，西洋棋國手是不可能輸給一個完全新手的。反觀Poker，有機率（抽牌）、有不定性（不同的牌面組合、對手的組合）、人為的影響（經驗、表情、面對風險的接受程度）等等，以至於poker world tour的冠軍也可能敗給一個超級新手。傳統價值對於「博弈」有著負面的評價，但人生本來就充斥著各種的不定性，一個好的決策者不過是善於運用各類資訊、經驗、自身的能力去影響事情的結局，

說到這裡，要先顛覆一下古典理論派聽到關於機率這件事。如果你曾經被問過說擲一個銅板十次，前九次都是正面，請問第十次你會選正面還反面？有經過一定教育訓練的人會毫不猶豫的說因為第十次的機率依然是正50%/反50%，所以兩邊都一樣機率，正反兩面都可以選。甚至有一些人因為認為物極必反因此高機會考慮反面。好，到這邊為止我們依循古典派都是正確的思路，但是我們隱晦的假定說銅板沒有任何重心不均的問題，擲銅板的人沒有用特殊手法去擲正面…。這時候來聊統計學的Bayes’ Theorem就很適當了。按照任何其他的狀況，我們理當依據個人經歷來更新驗證自己的假設，就算我們不知道銅板如何，只要重複實驗讓我們一再看到正面被選到，我們就應該猜測下一次是正面。Bayes’ theorem奠基了現今許多Machine Learning就在於可以用既有的sample size去校準現有的模型修訂對於未來的機率分佈。