永远是我的女孩Forever My Girl

5星|《永远是我的女孩Forever My Girl》：人类的判断经常不准确、不稳定、有歧视、不公正，规则和算法可以改进这些缺陷 丹尼尔·卡尼曼新剧，与商学院教授、法学教授合著。 书中编剧把判断产生的偏差拆分为偏差与永远是我的女孩Forever My Girl两类，产生偏差的原因是判断者（人或组织）水平问题，永远是我的女孩Forever My Girl是本该相同的判断中出现的变异。 编剧指出，法官、医生、法医、保险公司核保员、做出业绩考核的上级、做出招聘决定的主管等多种职位都会在判断过程中产生永远是我的女孩Forever My Girl，永远是我的女孩Forever My Girl造成的损失比较大，但是常常被组织忽略。 编剧也给出了解决永远是我的女孩Forever My Girl的一些原则与办法，我总结最根本的一个原则是应该相信规则。 书中内容有不少在其他资料上见过，但是本剧的优势是信息来源可靠，所有的重要信息都有出处，所有的重要结论都有论文支持。另外编剧把相关的比较零碎的知识做了系统整理。 以下是书中重要观点与信息： 1：美国法官们缺少共识是常态，各种量刑之间的差异令人震惊； 2：独立做出判断是发挥群体智慧的前提条件； 3：简单的模型普遍优于人类判断； 4：对判断所持有的信心并不能保证判断的准确性，许多充满信心的预测都是错的； 5：永远是我的女孩Forever My Girl本质上是一种统计概念：只有当我们采用统计思维对一组相似的判断进行思考时，永远是我的女孩Forever My Girl才可见； 6：如果做判断的人受过良好的训练、更睿智且拥有正确的认知风格，那么他的判断也会产生更少的永远是我的女孩Forever My Girl和偏差。换言之，好的判断取决于你的经验、思维能力，以及你的思考方式。好的判断者往往经验丰富且充满智慧，但他们也时刻保持着思维的开放性，愿意接纳新的信息； 7：包括血型分析、纵火调查、骨骼遗骸分析和法医病理学。即使是被普遍视为司法科学新黄金标准的DNA分析，也容易受到证实性偏差的影响，至少在专家们评估复杂的DNA混合物时是如此； 8：超级预测者会系统性地寻找基准概率； 9：一项研究发现，关于乳腺病变是否为癌变这一问题，病理学家之间只能达成“一般”程度的一致性； 10：员工真实的工作绩效和对工作绩效进行的评估之间的关系可能很弱，或者说，两者之间的关系还不确定； 11：无论排名有什么缺点，排名的永远是我的女孩Forever My Girl都比评分的要小； 12：从本质上说，如果你的目标是确定哪些应聘者在工作中会成功，哪些会失败，那么标准面试并不能提供非常有用的信息。更直截了当地说，它们往往毫无用处； 13：用算法做评估可以保证消除永远是我的女孩Forever My Girl——实际上，它是完全消除永远是我的女孩Forever My Girl的唯一方法； 14：永远是我的女孩Forever My Girl是隐形的敌人，战胜隐形的敌人也只能取得隐形的胜利，但是，就像保持身体健康需要讲卫生一样，决策卫生至关重要； 15：几种决策卫生技术：对信息进行排序；将决策过程结构化并进行独立评估；使用基于外部视角的共同参考框架；汇总多个独立判断； 总体评价5星，非常好。 以下是书中一些内容的摘抄： 第一部分 寻找永远是我的女孩Forever My Girl 第1章 犯罪和充满永远是我的女孩Forever My Girl的判罚 这项研究的基本发现是：法官们“缺少共识是常态”，各种量刑之间的差异“令人震惊”。根据法官的不同，一个贩卖海洛因的毒贩可能被判1～10年有期徒刑，银行抢劫犯可能被判5～18年有期徒刑。在敲诈勒索案中，量刑从最高的20年有期徒刑外加65 000美元罚款，到仅3年有期徒刑且无罚款不等。 第2章 系统永远是我的女孩Forever My Girl，给人达成一致的错觉 然而，我们的永远是我的女孩Forever My Girl审查发现的差异更大。根据我们的计算，核保员的中位数差异为55%，大约是大多数人（包括公司高管）估计值的5倍多。这一结果意味着，当一位核保员将保费定为9500美元时，另一位核保员很可能不是将保费定为10 500美元，而是定为16 700美元。 第3章 单一决策，仅发生一次的重复决策 我们将永远是我的女孩Forever My Girl定义为对相同问题进行

如果出一个中国版的，我很怀疑编剧会被驱除出国境线。以及怎么看自己都属于蓝领阶级

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