通过算法消除噪声
1 减少噪声迫在眉睫。算法上阵
通常情况噪声都会造成极大的代价，要远高于减少噪声所付出的成本，所以减少噪声势在必行。比如招聘看似流程极其繁琐，但是总比招到错误的人，给公司带来更大的损失要强，而且解雇一个员工，要比招聘一个员工麻烦得多。
通过算法来实现消除噪声的逻辑，也更加符合未来的大趋势。很多领域都会通过算法来替代人工的判断。虽然算法也有错误，但是算法优化会越来越容易，而人的判断，则本身没那么确定。越来越多的设备，会采集我们日常的生活习惯，我们的思想行为偏好，都已经被识破了。
2 反对降低噪声的原因
降低噪声会妨碍灵活性，比如司法案件中，有些事情是情有可原，所以应该从轻判罚。但这种自由裁量权，可能也会让更多的案件，造成不公平的结果是，甚至滋生腐败的温床。要有消除噪声的程序才成，比如通过多人的独立判断，汇总观点。
3 规则和标准是相对的，
规则是应该干什么，目的是消除大家的自由裁量权，而标准是授予实施者一定的自由裁量权。
有些地方我们需要标准，因为规则没办法建立，比如法律面前人人平等，这其实很难说是一条规则。还有一些东西，会是规则和标准同时进行，比如碳中和，规定了污染排放的数字，但是标准就是降低大气污染，减排减碳。但至于怎么防止污染，怎么降低到合规的碳排放数据之下，这个就得自己想办法了。并没有特别严格的规则。
航空公司最喜欢规则，限制飞行员的自由裁量权，这样会相应地减少噪声，减少对于飞行员的干扰。但是在一些紧急状态下，飞行员的个人操作能力，又是其个人价值的体现。
规则还是标准，首先应该弄清楚，哪个会导致更多地错误，比如创新领域，就应该多用标准。工业体系或者军队，规则更重要。还有我们没有注意到噪声存在的时候，可能会更多地使用标准。比如做投资的时候，我们并不认为判断有什么错误，所以天天都在哪里追涨杀跌。受到情绪的影响。只有当你要进行专业投资的时候，你其实才会注意到这些噪声的存在。然后进一步想办法克服他。
噪声的最大问题，就是我们可能意识不到他的存在。噪声之间有时还会成倍增加。特别是偏差叠加的噪声，可能就更要命。
4 本书总结，
这本书卡尼曼写得非常绕，看起来很痛苦。
其实就这么点内容，有判断的地方就有噪声，有噪声的地方， 我们就需要进行检测，而检测的方法有很多种，比如独立判断然后汇总，或者引入量化清单，又或者干脆用算法，发现噪声和偏差之后，就要进行及时的修正，最后通过加总平均得到一个相对客观的结果，当然有的地方是需要制定规则消除噪声的，也有的地方可能更多需要建立标准，比如创新创业，需要发散思维的地方， 就要建立更多的标准，只有需要归一思维的时候，才需要消除噪声，尽量做到规则化。在投资中，其实老齐反复强调的一句话，策略比判断重要的多，判断是充满噪声的，而策略则是要消除噪声的。
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