「沒有最好，只有更好」總是不夠滿意的我們，是真的要求太高嗎？

圖片來源：pakutaso

妥協的藝術

人類之所以會發展出「夠滿意」就好的獨特要求，主要就是因為這個世界充滿不確定性，在這種情況要做決定，會與在擁有完整、完美資訊的世界做決定完全不同。

如果要計算三角形的斜邊，只要知道一個內角、另外兩邊的邊長，就能算得半點不差，而許多數學、工程、物理和化學的許多問題也都可以達到這樣的精確度。然而，我們生活中必須做出的大多數決定並非如此。

不論是該跟誰結婚、在哪裡生活、在哪裡工作、該買豐田（Toyota）還是捷豹（Jaguar），又或是研討會上該穿什麼衣服，這些問題都無法用數學來解決。未來的未知數與因素都太多了，而且許多時候也無法用數學來表達或計算。講到主觀決定，另一個很好的例子是在買車的時候，到底該挑經濟省油的車款、還是挑性能好的？

大致說來，這兩種特性需要妥協。你是願意為了省油而犧牲性能、還是為了性能犧牲省油？假設你生活在野外，發現有棵樹上的高處有些令人垂涎欲滴的櫻桃，但你也知道，雖然櫻桃美味又營養，可是如果真爬上去採，有個很小的機率可能會摔死。

我們假設這個風險是千分之一，也就是0.1％。照這樣粗略的數學模型看來，這項風險就只會讓櫻桃的好處降低0.1％，但如果是在現實生活裡，套用這個模型實在是太愚蠢了。真讓自己常常暴露在這樣的風險下，應該不出一年就會命喪黃泉。

你一定只有在非常餓的時候才會冒著這樣的風險；要是不吃櫻桃就會死，這時去爬樹才能算是有道理。然而，要是你根本就沒那麼餓，也知道還有其他地方能夠以較低致死率的方式取得同樣有營養（就算沒那麼美味）的食物，你應該就會轉身離開，前往更安全的營養來源。

要記得，在不確定的狀況下做決定，就像是要前往蓋特威機場，得考慮兩件事：除了要考慮預計的平均結果，也不能忘記考慮最壞的情況。光是考慮平均預期狀況、而不考慮可能的差異程度，算不上是個良好的判斷。

此外，只要看看eBay上的資料數據，就能發現人類在決定要買什麼的時候，也會有類似的心理機制。在一個極度簡單、一切符合邏輯的世界裡，如果某個賣家有95％ 的好評，只要售價能比好評100％ 的人低個10％，應該肯定能把商品售出。

然而只要瞄一眼數據，就知道情況並非如此。只要是好評低於97％的賣家，幾乎得把價格降成好評100％賣家的一半，才有可能售出同樣的商品。

如果就邏輯而言，你可能覺得用「降價15％」換「有5％不到貨的風險」應該是個可接受的妥協。但就統計數據來看並非如此：只要承擔風險的可能性超過某個門檻，似乎不論以任何代價我們都不願意承擔風險。

如果Amazon在某個國家固定會有大約10％的商品被竊或遺失，基本上無論再怎麼打折，都不足以讓Amazon做成生意。

這項例子告訴我們，人類做決定的時候，除了會考慮預期的平均結果，還會希望將可能的變異減到最小；在這個不確定的世界上，這就是種合理的做法。某種程度上也就能解釋為什麼麥當勞仍然是全球最受歡迎的餐廳。

如果相較於米其林餐廳，麥當勞的平均品質實在不高，但麥當勞的可能變異也不大：我們能夠清楚知道自己會得到什麼，而且每次都能符合期待。絕不會有人說他們在麥當勞吃到這輩子最美味的一餐，但造訪麥當勞的人也永遠不會失望、永遠不會被坑、永遠不用擔心吃壞肚子。

相較之下，米其林三星餐廳有可能給你帶來一生難忘的體驗，但讓你失望和吃壞肚子的風險也更高。在一個擁有完美資訊、無限運算能力的世界裡，從這樣的經驗法則來做判斷或許並非最佳做法。但在現實世界裡，由於我們的資訊可信度、時間與運算能力都有限，經驗法則已經是比其他選項更優秀的選擇。

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