陷阱
自信、流畅且错误
每天你都会遇到那些听起来完全自信的来源：一个精致的网站、一个热门视频、一个从不模棱两可的朋友、一个购物应用、一个学习辅助工具、一个健康追踪器。它们快速提供答案，语句清晰，且看不出任何怀疑。
以下是本课程所基于的不容忽视的真相：自信不是证据。 一个来源可以以绝对的确定性陈述某事，但仍然完全错误。答案的精致程度并不能告诉你它是否真实。
那么，你如何才能真正知道某事？不是靠感觉确定，也不是靠信任那个听起来最自信的人。你通过仔细推理，并将声明与独立证据进行核对来“知道”。这项技能有四个部分，你今天将逐一构建它们：
1. 基础比率：为什么针对罕见事件的极高准确率测试，仍然会产生大量误报。
2. 相关性与因果性：为什么两件事物同步变化，并不意味着其中一件导致了另一件。
3. 确认偏误：为什么我们过度信任那些符合我们既有信念的答案。
4. 验证：在采取行动之前，如何通过独立来源对声明进行三角验证。
热身
在开始之前，做一个简短的反思。在感觉非常确定的情况下犯错并不罕见：这是人类正常的心理状态。说出一次你经历这种情况的时刻，能让这节课的其余内容更加深入人心。
罕见疾病检测
为什么准确的检测仍会误导我们
基础比率是在进行任何检测之前某事物发生的普遍程度。忽略它是最昂贵的推理错误之一：而且几乎每个人都会犯这个错误。
以下是情景。请仔细阅读；你将在下一屏计算答案。
- 一种疾病影响 1000 人中的 1 人（这就是基础比率）。
- 有一种检测，其准确率为 99%：如果你患病，它有 99% 的概率显示阳性；如果你健康，它有 99% 的概率显示阴性（因此它对 1% 的健康人判断错误）。
- 你进行了检测。结果呈 阳性。
几乎所有人的直觉都会说：准确率 99%，所以我患病的概率大约是 99%。 先保留这个想法。我们将用基础比率来验证它，而不是盲目相信直觉。
方法：想象 1000 个人并进行计数。
- 在 1000 人中，大约 1 人真正患病。检测能发现这个人：称之为 1 个真阳性。
- 其余 999 人是健康的。检测对其中 1% 的人判断错误：999 x 0.01 约为 10 个假阳性。
因此，在所有检测呈阳性的人中，大约有 1 个真阳性和 10 个假阳性。
进行计数
你的计算
使用树状图中的计数：大约 1 个真阳性，大约 10 个假阳性。
数字所揭示的
核心要点
本部分最重要的习惯是：当某事很罕见时，即使测试非常准确，产生的结果也大多为假阳性。 基础比率可能会压倒准确率。
这不仅仅关乎医疗测试。它涉及欺诈警报、垃圾邮件过滤器、安全扫描器，以及任何对罕见事件发出警报的自信系统。来自此类系统的“阳性”结果是一个需要进一步调查的理由，而非最终判决。某事越罕见，单次警报就越应触发验证，而非直接采信。
当两件事物共同变化时
相关性与因果性
当两件事物相关时，意味着它们共同变化：当一个上升时，另一个也倾向于上升。人们很容易得出结论，认为其中一个导致了另一个。通常，这种结论是缺乏依据的。对于任何相关性，至少存在三种无辜的解释：
1. 混杂因素（一个隐藏的第三原因）。 冰淇淋销量和溺水死亡人数同时上升。冰淇淋并不导致溺水；炎热天气才是驱动两者的真正原因。混杂因素才是背后的真正引擎。
2. 反向因果。 使用健身应用的人更健康，所以一定是应用导致了健康？也许正是那些本来就健康的人选择了使用这款应用。箭头可能指向相反的方向。
3. 巧合。 当测量了足够多的变量时，某些变量可能会纯粹出于偶然而呈现相关性，实际上它们之间毫无联系。
专业人士的做法：在接受“X 导致 Y”这一结论之前，先问还有什么其他解释？ 一个跳过这个问题的自信信源，是在向你兜售一个故事，而非一个发现。
寻找隐藏的原因
轮到你了
一项研究报告称：“拥有更多书籍的学生在阅读理解测试中得分更高。因此，购买更多书籍能提高测试成绩。” 一个购物应用甚至引用该研究，非常自信地向家长推销书籍组合包。
相信符合预期的
滋养你信念的偏见
确认偏误是指我们倾向于注意、相信并记住那些符合我们既有想法的证据，同时忽略或为那些不符合的证据找借口。它悄无声息地潜伏在几乎每一个判断的背景之中。
现代工具让情况变得更糟。搜索结果、信息流和推荐系统会学习你的喜好，并给你推送更多内容。如果你提出一个带有引导性的问题，往往会得到一个为了迎合你而塑造的自信回答。这种结果感觉像是独立的证实，但实际上是一个回声：同一个信念被反弹回来，并伪装成了证据。
解药是有意识的行动：主动去寻找证明你是错的的最强证据。 如果你找不到任何这样的证据，或者你太快将其驳回，那就是偏见在作祟。
捕捉偏见
轮到你了
玛雅确信某种补充剂治好了她的感冒。她记得那些服用后康复的时刻，反复讲述这些故事，却忘记了那些补充剂毫无作用的时候。当朋友提到一项显示该补充剂无效的研究时，她说这项研究“肯定有偏见”，然后便不再理会。她还向一个自信的健康应用询问“这种补充剂对感冒好吗？”，应用愉快地表示同意。
独立验证
将所有内容串联起来的习惯
迄今为止，所有工具都指向同一项技能：不要轻信自信的断言；要加以验证。 最可靠的方法是三角验证：在采取行动之前，将某个断言与两个或更多独立的来源进行交叉核对。
独立这个词起到了关键作用。如果三个网站都复制了同一份新闻稿，它们并不是三个来源：它们只是一个来源，被重复了三次。真正的三角验证需要那些本可能产生分歧但实际上并未分歧的来源。
在基于任何高风险断言采取行动之前，一份实用的检查清单：
- 独立性： 我的来源是否可追溯至同一源头，还是分别独立收集的？
- 基础比率： 这种情况实际上有多常见？自信的警报是否很可能只是假阳性？
- 因果关系： 是否有人试图将仅仅是相关性包装成因果故事来推销？
- 自身偏见： 我之所以相信这一点，是否部分原因是因为我本来就希望它是真的？
- 利害关系： 决策的影响越大（健康、金钱、安全），就越值得寻求更多的独立确认。
验证真实声明
轮到你了
一款学习辅助应用以非常自信且流畅的措辞告诉你，某个历史日期是 1847 年，并且某个公式以特定方式运作。你明天就要考试，而答案至关重要。
你将带走什么
最后一点思考
你现在拥有了四件对抗“自信的错误”的工具：在相信罕见事件警报之前，先检查基础比率；将相关性与因果性区分开来；警惕自己及工具中的确认偏误；并在采取行动之前，通过独立来源进行三角验证。
这些都不要求你成为天才。它们只需要一个习惯：将自信——无论是你自己的，还是某个花哨来源的——视为一个需要测试的问题，而不是一个需要接受的答案。
最不容易被愚弄的人，并不是那些感觉最确定的人。而是那些进行验证的人。