__UNDEF__ 1881 - 1958 ） 曾 於 一九二七年 宣稱 ， 「 世上 有 哪 個 傢伙 會 想 聽 演員 說話 ？ 」 （ 當時 他 反對 有聲 電影 的 發展 ） ， IBM 創辦人 老華生 於 一九四三年 則 說 過 ， 「 我 想 全球 市場 大約 只 需要 五 部 電腦 。 」 這些 可以 當成 偶發 的 笑話 ， 不必 追究 ， 因為 過去 這 一百 年 來 ， 老是 有 些 聰明 人 說 了 些 蠢話 。 但是 ， 我們 不能不 追究 的 是 ， 大部分 專家 的 表現 有 多 恐怖 。 譬如說 ， 從 一九八四年 到 一九九九年 ， 將近 百分之九十 的 共同 基金 經理人 ， 表現 都 不如 威爾夏 五○○○ 指數 （ Whishire 5000 Index ） ── 這 真是 相當 糟 的 成績 。 債券 基金 經理人 的 情況 也 很 類似 ： 在 最近 五 年 內 ， 超過 百分之九十五 由 他們 經手 的 債券 基金 ， 表現 都 輸給 市場 。 賓州 大學 華頓 商學院 教授 昂斯壯 （ J. Scott Armstrong ） ， 調查 了 許多 專家 的 預測 ， 並 廣泛 分析 在 各 領域 的 情況 後 ， 這樣 寫道 ： 「 我 找 不 到 任何 研究 能 證明 專家 意見 很 有 價值 。 」 就 某些 案例 來 說 ， 專家 意見 只 比 門外漢 的 預測 來得 好 一點點 （ 有 些 研究 的 結論 更 令 人 驚訝 ， 譬如說 ， 非 心理學家 比 心理學家 更 擅長 預測 人們 的 行為 ） ， 但 也 好 不 到 哪裡 去 ， 昂斯壯 的 結論 是 ， 「 專家 意見 與 正確性 並 無 關聯 。 」 希恩陶 （ James Shanteau ） 是 全美 研究 專家 本質 的 頂尖 思想家 ， 他 花 了 許多 時間 研究出 一 套 方法 ， 來 評估 個人 的 專業 程度 有 多 高 。 但 即便 是 他 ， 也 認為 「 專家 的 決策 錯誤 百出 。 」 希恩陶 列舉出 一 串 相關 研究 ， 顯示 專家 的 判斷 不僅 與 同 領域 其他 專家 不 一致 ， 甚至 和 自己 都 不 一致 。 譬如說 ， 在 某些 領域 ， 包括 選 股票 、 牲口 評鑑 以及 臨床 精神 醫學 ， 同行 專家 意見 一致 的 比率 不到 百分之五十 ， 意思 是 說 ， 這些 專家 不 同意 對方 觀點 的 機會 大於 相互 同意 。 更 令 人 不安 的 是 ， 研究 也 發現 ， 內科 醫生 看診 時 的 自我 一致性 也 只 有 ○．五 ── 意思 是 說 ， 同樣 的 病症 讓 一 名 內科 醫師 檢查 ， 有 一半 以上 的 時刻 ， 他 會 做出 不同 的 診斷 。 另外 ， 專家 往往 非常 欠缺 社會學家 所謂 的 「 自省 能力 」 ， 如果 你 的 判斷 有 經過 良好 的 校正 ， 那麼 你 會 比較 知道 自己 判斷 正確 的 機會 有 多 大 。 但是 專家 和 一般人 很 像 ： 他們 通常 高估 了 自己 正確 的 可能性 。 針對 過度 自信 這 個 問題 ， 經濟學家 歐登 （ Terrance Odean ） 研究 後 發現 ： 醫生 、 護士 、 律師 、 工程師 、 企業家 以及 投資 銀行家 ， 「 自認為 他們 知道 的 」 都 多於 「 他們 實際 知道 的 」 。 同樣地 ， 最近 有 項 研究 顯示 ， 外匯 交易員 對 匯率 所 做 的 預測 ， 超過 百分之七十 的 時候 都 高估 了 。 換句話說 ， 他們 不 只 是 犯錯 ； 他們 甚至 還 不 知道 自己 錯 得 有 多 離譜 。 而 那 好像 才 是 專家 的 常態 。 唯一 判斷 比較 準 的 預測 人員 ， 只有 橋牌 專家 和 氣候 預報員 。 當 氣候 預報員 預測 降雨 機率 為 百分之三十 時 ， 那些 日子 的 降雨 機率 就 是 百分之三十 。 昂斯壯 研究 過 專家 意見 和 預測 後 總結 道 ： 「 一般人 希望 專家 擁有 可靠 資訊 以 預測 未來 的 變遷 ， 並且 能 有效 地 運用 這些 資訊 。 然而 ， 在 預測 未來 方面 ， 只 有 極 小 部分 的 專家 意見 是 有用 的 。 」 同時 也 沒有 證據 顯示 ， 在 預測 未來 方面 ， 雖然 大部分 專家 意見 不 甚 有用 ， 但 少數 大人物 卻 非常 傑出 。 相反地 ， 昂斯壯 寫道 ： 「 單一 專家 聲稱 的 正確性 ， 似乎 都 不 具 實用 價值 。 」 而 昂斯壯 就 是 從 這裡 發展出 他 那 「 先知 冤大頭 理論 」 （ seer-sucker theory ） ： 「 不論 有 多少 證據 顯示 ， 世上 沒有 先知 ， 冤大頭 還是 心甘情願 地 掏腰包 尋找 先知 。 」 再 提醒 一 次 ， 這 並 不 表示 背景 知識 豐富 、 饒富 智慧 的 分析家 ， 在 下 決策 方面 沒有 半點 用處 。 （ 此外 ， 這 當然 也 不 意味 著 你 寧願 讓 一 群 業餘 人士 ， 以 集體 方式 來 動 外科 手術 或是 開 飛機 。 ） 但是 ， 這 確實 意味 著 ， 不論 某 個 專家 的 背景 知識 有 多 豐富 ， 或是 他 有 多 智慧 ， 他 的 建議 和 預測 應該 與 其他 人 的 混 在一起 ， 以期 能 被 盡量 善用 。 （ 群體 愈 大 ， 判斷 愈 可靠 。 ） 而且 這 也 意味 著 ， 試圖 「 追逐 專家 」 ， 期待 專家 能 解決 一 個 組織 的 難題 ， 是 在 浪費 時間 。 我們 已經 知道 ， 群體 的 決策 通常 都 優於 群體 中 個人 的 決策 ， 同時 ， 它 的 優越性 能夠 一直 持續 下去 ， 反觀 專家 個人 的 表現 ， 常 會 有 極 富 戲劇性 的 起伏 ， 往往 要 看 他們 被 問 的 問題 而 定 。 因此 ， 期待 某 個 人 能夠 每 一 次 表現 都 勝過 群體 ， 幾乎 不可能 。 話 說回來 ， 世界 上 確實 可能 存在 極 少數 真正 的 專家 ： 也 就是 那 種 「 判斷力 持續 勝過 具 多樣性 和 豐富 資訊 的 群體 」 的 個人 。 投資 專家 巴菲特 （ Warren Buffett ） 應該 就 是 大家 會 想到 的 一 個 例子 ， 他 自 一九六○年代 以來 ， 表現 始終 優於 標準 普爾 五○○ 指數 （ S&P 500 Index ） 。 但 問題 在於 ， 就算 這些 超人 確實 有 可能 存在 ， 要 找出 他們 也 並 不 容易 。 就 像 我們 常 說 的 ， 過去 的 表現 不能 保證 未來 的 結果 。 而 世界 上 充斥 著 有 可能 成為 專家 的 人 ， 想 分辨出 其中 那些 人 是 因為 走運 ， 那些 人 是 真材 實料 ， 往往 難 如 登天 。 如果 你 真 想 確定 某 個 成功 的 貨幣 經理人 之所以 能 打敗 市場 ， 是 基於 他 超凡 的 能力 而 非 運氣 好 或 計算 錯誤 所 致 ， 就算 不用 花 到 十 年 ， 至少 也 需要 花上 好幾 年 來 收集 他 的 操作 數據 。 再 說 ， 假設 有 這麼 一 個 團體 ， 笨 到 缺少 一 位 適當 的 專家 ， 就 會 一敗塗地 ， 那麼 ， 這 個 團體 又 怎麼 可能 在 碰到 真正 專家 時 ， 忽然 聰明 地 認出 他 來 呢 ？