專業真的已死了嗎？

 

當我們推動專業精神的時候，看到〝專業之死〞這樣一本書自然就會想拿來好好研究一番。

 這本書的全名是〝專業之死：為何反知識會成為社會主流，我們又該如何應對由此而生的危機？〞（The Death of Expertise: The Campaign Against Established Knowledge and Why it Matters）作者Tom Nichols是美國海軍戰爭學院的教授。

 大家可能已經注意到了，這本書的譯名是把〝expertise〞翻譯成為專業，這和我們一般討論專業服務〝professional service〞的專業自然有所不同，〝expertise〞所包含的知識領域更為廣泛。另一個值得注意的是作者是觀察美國社會的現況來提出他的看法，他的結論是認為，專業地位的崩潰最大的威脅是會危及美國民主的根基！

 作者認為由於科技的進步和社會的開放使得「我們覺得世上沒有自己不知道的事情，也沒有誰的意見比誰更了不起。」不僅如此「愈來愈多的素人欠缺基本常識，而且他們連基本的證據法則也不願相信，如何按邏輯去進行推論也不肯學習。」會造成這樣的現象更可能是因為「網路的無遠弗屆，社群媒體上的口無遮攔，乃至於新聞得24小時連播！」的推波助瀾。

 雖然這本書是以美國為背景，對在台灣的我們看起來，難道不也會覺得似曾相識，深有同感嗎？前幾年不是有人感嘆我們是一個〝理盲而濫情〞的社會嗎？每天電視談話性節目的來賓可以從鳳梨產銷，談到疫苗效力，談到國際關係，不是也幾乎是認為自己無所不知嗎？更不用說我們對重大公共議題的討論中，專家的聲音又是何其微弱了！

 一個重大社會現象的改變，不是一件容易的事，但是讓專家們警惕的是，專家不是不能犯錯或不會犯錯，但是要堅持專業的精神，以專業的態度，提供專業的服務，在現代社會中更需要加強與一般民眾的溝通，建立起民眾對專業的信心，不僅幫助民眾解決問題，更進一步專家要有耐心和方法，輔助大眾做出有關公共重大利益優質的決定！

 

(專業人士:7)

風險補償：從行車安全到COVID-19

 

風險補償(risk compensation)的理論認為人們會因為對風險認知程度的不同而調整自己的行為來應對──當感受風險比較嚴重時，會更小心；當感受風險沒有那麼嚴重時，會比較放鬆！

 最初風險補償的理論多半是從與行車安全有關的研究發展出來的。研究指出雖然訂定了繫安全帶的強制規定，但是車禍的數目並沒有減少，因為駕駛人感覺到風險較小而開車的速度更快！有改變的只是車禍嚴重的程度略有降低。

 1982年又有了風險平衡(risk homeostasis)假設的提出，認為人們會根據風險／安全的程度來比較期望的成本／效益，極大化自己的效益，所以會有一個〝目標風險程度〞(target level of risk)。舉例來說：

 ──隨較高風險的行為帶來期望的效益 (因超速而節省時間……)

──隨較高風險的行為帶來期望的成本 (因超速而收到罰單……)

──隨較安全的行為帶來期望的效益 (因駕駛安全而降低保險費用……)

──隨較安全的行為帶來期望的成本(因繫安全帶而感到不舒服……)

除了行車安全外，我們上週討論了台鐵猴硐瑞芳段邊坡落石的案例，看起來風險補償這個現象不僅限於汽車駕駛的行車安全。現在我們還可以舉一個Nature今年二月的一篇scientic report，這篇報告明確指出：強制戴口罩的規定，引導出風險補償的行為。美國人在口罩禁令的地區減少了平均11~24分鐘在家的時間，反而增加了去商業地區的次數──最顯著的是餐廳，而這是一個高風險的地區！

雖然風險補償或是風險平衡的理論曾有不少爭議，但是我們大致可以做出三個結論：

1.          人們的確會因對風險認知的不同改變自己行為的方式。

2.          風險補償雖然不致使整個風險管理系統完全失靈，但是的確抵消了一部分的效用。

3.          風險補償的現象不僅存在於行車安全，也存在於其他領域之中！

 

 

(風險管理:15）

 

風險補償：風險管理的一個盲點

 

在〝風險之書〞(Against the Gods) 這本書中，Peter Bernstein說：「我們對風險管理的信心鼓勵我們冒了本來不會冒的險」。 (Our faith in risk management encourages us to take risks we would not otherwise take.)

 Peter Bernstein用了John Adams的研究來做說明：安全帶的使用反而鼓勵駕駛人開車更橫衝直撞，結果是發生意外的次數增加了，減少的只是重傷害的程度。 Adams在他的 〝風險〞 (Risk) 這本書中反覆強調了〝風險補償〞（risk compensation）的概念 - 很多安全措施的效用卻因為人們更願意去承擔風險而被抵消掉了！

 我們這裡要問的就是一個簡單的問題：在我們處理的問題中，是不是因為有了風險管理機制就願意冒更多的風險？或是從另一個角度來問：我們是不是因為有了風險管理機制反而就更疏忽了潛在風險發生的可能？

 大家可能對猴硐至瑞芳段發生邊坡崩塌的事件記憶猶新。台鐵在2019年完成全線邊坡檢查，列為最危險A級的沒有，B級疑似不確定17處，C級與D級無明顯不穩定與處於穩定的邊坡將近5000處。發生事故的邊坡列為C級，去年年底事故發生後被提升至A級。

 我們不評論這個系統的分級是否適當，也無意討論這件事情的責任問題。我們只是想藉這一個事件提醒大家：雖然有了一個風險管理的機制，我們還是要正確看待並且應用這個系統，從風險評估中找出風險最高的地方陸續加以處理，同時非常謹慎監測所有被檢視過的地方。我們不能因為有了風險機制，沒有看到明顯且迫切的危機，就喪失了警覺心，這樣無異於我們因為有風險管理的機制而產生了新的風險，造成了〝風險補償〞的現象，使得風險不會因風險管理系統的建立而降低！

 

(風險管理:14）

機率絕非猜測 不確定性可以計算

 機率是表達不確定性的語言，是溝通不確定性的工具。十八世紀各種機率理論的發展，就已經使人類了解到：不確定性代表了未知的機率，而不確定性是可以量度的。當我們認知到這是個不確定性的世界，我們就可以採取一種機率思考（probabilistic thinking）幫助我們做出最好的決策。

但是討論到機率思考的時候，大多數人沒有受過這樣的訓練和養成這樣的習慣，因此也有無從下手的感覺。雖然機率思考未必都是需要定量的計算，也可能是定性的分析，但是最基本的切入方式就是讓我們活用學校裡學過的機率理論，解決在實際生活中碰到的問題 - 不確定性是可以量度的，不要用猜的！

學過機率的人都應該知道貝氏定理（Bayes’theorem）。根據趙曉周博士的說法：貝氏定理告訴我們一個事件發生的機率可以用新資訊來更新，這一個事件可能是已發生或已存在的事件，不一定是尚未發生或尚未存在的事件。我們舉Against the Gods（中譯：風險之書）第七章的一個例子來說明：一家製針公司有兩個工廠，舊廠的產量佔總生產量的四成，而舊廠產品的瑕疵比率（defection rate）是新廠的兩倍，如果顧客買到瑕疵針，經理應該通知哪家工廠？

我們根據貝氏定理可以算出舊廠出瑕疵的機率是0.571！分析過程中，出於舊廠的機率是0.4，沒有其他資訊，推測瑕疵針出於舊廠的機率也會是0.4，這稱為先驗機率，是根據舊資訊推測瑕疵針由舊廠產出的機率。但是有了新的資訊(舊廠產品的瑕疵比率是新廠的兩倍)，根據貝氏定理可以算出舊廠出瑕疵的機率是0.571，這稱為事後機率，是根據新資訊更新後的機率。

我們無意在這裡補上一堂機率課，只是要強調許多機率思考的問題，只要我們追根究柢，我們就能提升成功的機率！

附註1：我要在這裡提醒〝風險之書〞的讀者，中譯本在這個例題中犯了一個錯誤，第141頁最後一行〝…舊廠的產品有瑕疵者是新廠的兩倍〞，應該是〝…舊廠的產品有瑕疵的比率（defection rate）是新廠的兩倍〞！差之毫釐，失之千里！

(風險管理:13）

 

不確定的世界

Phil Rosenzweig在他的〝商業造神：光環效應如何打造超完美企業神話〞（The Halo Effect……and the Eight Other Business Delusions That Deceive Managers）中指出人們過度簡化並且美化了成功的企業及經理人。雖然這是一本充滿批判性質的書，他最後還是提出了三位他認為傑出的人物，作為學習的榜樣：Intel的Andy Grove, Logitech的Guerrino de Luca和Robert Rubin。

 Robert Rubin長期在華爾街工作，但是大多數人知道他是因為他曾擔任Clinton政府期間的財政部長。他離開政府之後寫了一本〝不確定的世界〞（In an Uncertain World：Tough Choices from Wall Street to Washington），這本書是做風險管理的朋友值得一讀的好書！

 Rubin強調了基於機率思考的決策，他認為「沒有任何事情可以百分之百確定，而與這種看法相互輝映的就是機率決策（probabilistic decision making），機率思考對我不只是智慧的考驗，而是根植內心深處的一種習慣和訓練。」

至於如何提升成功的機率呢？他說「一旦內心深處相信，天底下沒有絕對的事，生活就圍繞在機率、機會和取捨之間。在凡事都不確定的世界裡，只有吸收知識和追根究底，才能提高成功機率。」

Rubin在華爾街從事風險套利的工作時，他知道大約七筆交易會有一筆虧損，但是他必須做出決定，因此他所強調的是要根據決策過程的方法和內容來判斷好壞，而不是以結果來判斷行為的好壞。

同時在以機率思考的心態對待事情的不確定性時，會養成一個比較健康的心態：成功時保持謙虛，失敗時記取教訓！

故事到這裡並沒有結束，2008年的金融海嘯讓柯林頓政府備受批評，Rubin的角色深受質疑。我們從風險管理的角度來看，可以得到兩個教訓：

1.        當一個錯誤可能是致命的，就絕對要避免。風險套利可以容忍七筆交易中有一筆虧損，當決策危及整個體系時，就另當別論。山坡地小規模的滑坡，造成交通的不便，短時間或許可以容忍，小林村的事件卻絕不能發生！

2.        更重要的教訓是：即使像Rubin這樣擁有成功紀錄和嚴謹機率思考訓練的人，也可能有所失誤，也許是放鬆了警惕，也許是誤判了形勢。我們必須要確保即使事情出了差錯，造成的損害是在可控制的範圍之內！

 

(這裡的所有文章都留存於Blogger中的「專業人士的自我修鍊」)

(風險管理:12）