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有序：关于心智效率的认知科学 第6章 为最艰难的抉择组织信息
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当我们命悬一线的时候
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“我桌面上的所有事情都是棘手的”，奥巴马总统说道，“不然别人早就已经处理了。”那些答案很显然的决定——非常容易的问题—实际上已经由比总统级别低的人做出了。没人愿意浪费我们宝贵的时间。总统所面对的问题都是那些比他级别更低的人所无法决定的问题。
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美国总统所做出的决定大多会带来重大影响——性命的丢失、国家之间局势的紧张、可能会导致失业的经济变化。与这些决定有关的信息大多不充分。总统的顾问团不希望他考虑任何新的可能——虽然他有时会这样做。顾问团将问题向上提交，这并不是因为他们的智商不够，无法解决这些问题，而是这些决定常常涉及两大损失、两大负面效应之间的抉择，总统需要决定哪种才是更能接受的。这时候，奥巴马总统会说，“你最终还得处理多种可能性。你需要意识到，你所做的决定有三四成的概率不会起作用”。
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我在第3章的时候提到过永利集团的史蒂夫·永利，他是这样看待决策的：“对大集团而言，即使已经有了有效的管理系统，决策者还是会面临各种层次的金三角。当需要我做出决定，且唯一答案都会产生负面效应的时候，例如，工人失业、公司大量财产损失，通常这些决定已经注定会产生两大负面影响。我只需要在这两大负面影响中选择一个我们能接受的而已。”
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医学决策通常也是这样——需要在两大负面效果中选择。我们就像是在赌博：如果什么都不做，我们的健康状态会变差；如果选择某种医学治疗，我们又可能面临潜在的痛苦以及各种开销。理性地分析结果真的很难。
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我们中的大多数人天生都无法自己估算这些可能性。我们不但不会自己估算这些可能性，即使通过训练，我们也无法实现理性分析。我们每天都会面临一些影响生计、幸福、健康的决定，这些决定中的大多数——尽管我们一开始并不曾意识到——都面临各种可能性。如果医生们从概率论的角度给病人解释医学决定，病人很可能根本无法有效地抓住这些信息。这些信息都是在我们情感脆弱、认知过载的时候向我们袭来的（你可以想想当你拿到诊断书的时候，会有怎样的感受）。当医生们解释说，有35%的概率会这样、有5%的概率会那样的时候，我们实际上已经被干扰了，我们的大脑会思考可能面临的医疗账单与医疗保险，以及我们究竟应该怎样请病假。当我们还在想象各种痛苦与不舒适、思考遗嘱、思考住院期间狗狗该拜托给谁照顾的时候，医生的声音实际上已经被淹没成为背景。
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在这一章中，我们将提供一些组织健康方面有关信息的简单工具，它们适用于最艰难的决策。但当我们面临未知信息、思考生命意义的时候，医学信息的复杂性必然涉及强烈的情感体验。无论你有多少助手，无论你有多能干，医学决策都会给我们有组织的大脑带来巨大的挑战。
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直线思考各种可能性
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抉择之所以那么困难，原因在于它涉及各种不稳定性。如果没有各种不确定，抉择将变得非常简单。由于未来是未知的，我们不知道自己的决策是否会带来最可能的好结果，所以，抉择必然存在不确定性。认知科学已经教会我们，如果仅仅依靠直觉，我们通常会做出一些错误的决定，尤其面对统计信息时。
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假设有一个40岁的妇女打算要小孩。她了解到，与更年轻的女性相比，她生下的小孩患上某种先天性疾病的概率要高出5倍。乍一看，这似乎是一个无法接受的风险。对小孩的渴望与科学数据之间的斗争在她心里激烈进行。那么统计信息能填补空白，让她得出正确的结论，做出对她更有利的决定吗？
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维持有组织的大脑与有组织的生活的一部分就是需要我们将最好的决策变成现实。错误的决策会消耗我们的精力与能量，更不用说当一切偏离正轨时，我们花在修正决策上的时间。那些经常做出高风险决策的人通常会将决策分成好几类，他们会采取治疗类选法，这类似于我们在第3章所讲的分类列表：
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1.你可以现在做出的决策，因为答案是显然的。
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2.可以将其分配给其他有更多时间或更多经验的人的决策。
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3.一些你已经掌握相关信息，但仍需要时间处理、消化信息的决策。这也是法官在面临复杂案件时通常的做法。这并不是由于他们没有掌握信息——他们只是希望从不同角度和大局思考问题。这些决策通常也需要一个截止时间。
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4.你需要更多信息才能做出的决策。这时候，你可以依靠帮手获取信息，也可以备注自己需要的信息。这些决策通常也需要一个期限，即使是那些最随意的决策。这样，你才能将它们从列表中删除。
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医学决策通常都属于第一类（需要立刻决定），例如你的牙科医生告诉你，你有一颗新的蛀牙，需要补牙。补牙是很寻常的事情，你几乎没有其他选择。也许你之前有过糟糕的补牙经历，或者你知道其他人有过糟糕的经历，抑或你熟悉补牙的程序，知道补牙会有风险，但与不补牙可能的风险相比，大多数人都会认为这些风险算不上什么。你的牙科医生不需要花时间解释其他的选择，也不需要花时间告诉你不补牙可能带来的后果。但大多数处理严重疾病的医生都不会这么简单地看问题，因为最好的治疗方案也存在多种不确定性。
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一些医学决策属于第二类（分配给其他人），尤其是那些要么矛盾、要么显而易见的决策。我们会甩甩手，然后问我们的医生：“你会怎么做？”我们这样其实已经将决定权交给了医生。
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当第一次面对问题时，或者当我们面临第二与第四类（获取更多的信息）决策的时候，第三类决策（反复思考）似乎是我们最正确的决定。毕竟，对于那些影响更大的决策，我们不能贸然做出决定。
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许多医学决策属于第四类——你只是需要更多的信息。医生可以提供一些信息，但你很可能需要更多信息，然后分析这些信息，做出最正确的决定。我们的直觉还没有进化到能够处理可能性思维的程度，但我们可以在某个下午训练大脑使其成为一个有逻辑的、有效率的决策机器。如果你想做出更好的医学决策——尤其是在危急情况下，当情感疲劳影响我们做决策时——你也许需要更多地了解这些可能性。
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我们每天都会使用可能性来指代两个不同的概念，有必要将这两大概念进行区分。某些时候，我们进行科学计算会得到多个可能性中的某种特定结果——客观计算；而某些时候，我们却指代了一些更主观的东西——意见。
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第一种概念的可能性描述了那些可以计算的、可数的事件——更重要的是——从理论角度而言，它们是可以重复的。我们可以描述某些事件，例如掷硬币、杀人游戏、拿到扑克牌的大小王和中彩票。可计算意味着我们可以在公式中设置特定数值，然后得到答案；可数意味着我们可以通过试验调查、分析结果，根据经验确定可能性。可重复性指我们可以重复进行试验，得到问题事件可能性的相似描述。
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对很多问题而言，计算都是很简单的。我们会考量所有可能的结果和感兴趣的结果，然后设置一个等式。从一副牌中拿到大小王（或者大小王中的一张）的概率为1/52，因为我们可能从52张牌中拿到任何一张，而我们只对其中一张感兴趣。从一副牌中拿到任意一张王的概率为4/52，因为一副牌有52张，我们只对其中的4张牌感兴趣。如果某期彩票的销量为1亿张，而你只买了1张，那么你中奖的概率为1亿分之一。我们需要认识到，在彩票与医学决策中，你可以做一些事情从很大程度上增加概率，但这样做实际上是不现实的，也没有实际意义。你可以买100张彩票，将中奖的概率提高100倍，但中奖的概率仍然很低——100万分之一，这绝对不是一个合理的投资。你可能被告知，如果接受某种特定治疗，你患病的概率将降低50%；但是如果你患病的概率本身只有万分之一，再接受某些治疗来降低负面效应和风险的话，就很不值得。
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一些主观事件的概率很难计算，但可以计算，至少从原理上来看是这样。例如，如果一位朋友问你在一副牌中拿到顺子的概率——同一花色的连续5张牌——如果不参考教科书，你很难算出这个概率。但理论上，你是可以通过计算得到答案的。你可以连续好几天都玩扑克，然后写下你拿到顺子的概率；答案也许会很接近理论上的正确答案0.0015%（百万分之十五）。你进行实验的时间越长——实验次数越多——你的计算结果就越有可能接近正确值。这就是大数法则：当样本容量更大的时候，你得到的结果就越可能接近理论值。拿到顺子的概率是可以计算的，也是可以重复的：如果你找到朋友跟你一块玩扑克，你会得出相同的结论，前提是你要进行足够长时间的实验，获得大量实验数据。
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某些事件的结论，理论上是无法计算的，但它们仍然可以计算。生男孩的概率、离婚的概率、榆树街房子着火的概率，都属于这一类。对于这类问题，我们需要观察——我们会计算，因为公式告诉我们怎样计算可能性。我们可以调查某地区医院的出生记录，可以阅读某地区十年内的火灾报告。汽车生产商可以从成千上万的喷油嘴失误数据中计算出喷油嘴在使用多少次之后会发生故障。
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