快思慢想》選擇紅酒，專家的判斷到底可不可信？

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品酒的人一般都同意，酒的品質只受到葡萄成長期間和氣候的影響（這是假設釀酒技術不變），最好的酒是出自溫暖又乾燥的夏天所長出來的葡萄，所以地球暖化對波多製酒業是有利的。

但是春天的潮濕也很重要，因為它會增加葡萄的量而不會影響葡萄的品質。艾沈費爾特把民間的製酒知識轉換為公式，來預測酒的價錢。他針對某一個葡萄園、某一年份的酒，採用三個氣候變項：夏天生長季節的平均溫度、收成時的雨量，以及前一年冬天的總雨量。他的公式提供了正確的價格預測，不但可以預測未來好幾年，甚至預測未來好幾十年。的確，他的公式預測未來的價格比目前新酒價格更準確。這個「米爾型態」（Meehl pattern）的新例子挑戰了專家的能力，這些專家不是別人，正是塑造先前價格的那一批人。它同時也挑戰了經濟學的理論，因為理論說價格應該反映所有的資訊，包括氣候在內。艾沈費爾特的公式非常的準確─他的預測和實際價格之間的相關是.90 以上。

為什麼專家會輸給演算法？米爾認為其中一個理由是專家想耍聰明，考慮範圍超越了變數的範圍，太複雜就失去了準頭。複雜度在特殊個案中可能有效，但是常常得不償失，失去了效度，把因素簡單綜合起來考慮有時效果更好。米爾認為只有在很少的情況，你應該用你的判斷去替代公式的判斷。在一個有名的思考實驗中，他預測某一個人今晚會不會去看電影。他說，假如更多訊息進來顯示這個人今天跌斷了腿，那麼這時可以不管公式怎麼說。

另一個專家不及公式的原因是人們從複雜的資訊中，做出總結判斷常常是不可救藥的不一致。當我們請同一個人評估同一個訊息兩次時，常常得出不一樣的答案，這個不一致性有時會出人命。檢視41個不同研究對查帳會計師、病理學家、心理學家、企業經理和其他專家判斷信度的評估，發現不一致性的程度很普遍，即使同一個案子在幾分鐘內再評估一遍，出來的答案也不一樣。一個沒有信度的判斷是不可能成為任何東西有效的預測的。

這個不一致的普遍性可能是來自系統一極端的仰賴內容。我們從促發效應的研究中知道，在環境中，沒有被注意到的刺激對我們的思想和行為也會有很大的影響，這個影響是每一分鐘都在變動的。在炎熱的夏天，一陣涼風吹過會使你比較正向、樂觀一點，這時，你對正在評估的東西分數就會高一點。因為你其實不知道大腦在做什麼，所以你永遠不知道在稍微一點點不同的環境中，你會做出不同的判斷或決定。公式就沒有這個問題。輸入同樣的資訊，會有同樣的答案出來。當預測度很低時─在米爾和後來的學者所做的文獻回顧中，發現這情形很普遍─不一致的判斷會破壞任何預測的效度。

這個研究有一個非常令人驚異的結論：為了要達到最大預測正確度，最後的決定應該留給公式去做，尤其在低效度情境下。

專家去評估一個還沒有成熟的葡萄酒，預測它未來的價格，他手邊的訊息幾乎一定使這酒被評得更糟而不是更好：他們可以品嚐這個酒。此外，當然，即使他們很了解氣候對酒的效度，他們也不可能像公式一樣，維持一致性。

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