越科學的預測 越不可相信

【越科學的預測 越不可相信】‧大衛．墨瑞 2012/10/18 

商業史中真的充滿了許多不高明的預測。一九八五年，蘋果電腦的董事會讓賈伯斯走路。企業家裴洛〈Ross Perot〉在一九七九年曾想從比爾．蓋茲手上買下微軟，但兩人始終沒有交集，後來裴洛認為這是他「做過最糟糕的一次決策」。

【前言】

你一定沒想到：

．罐頭發明了57年之後，才發明開罐器

．iPhone手機、iTunes的開發都是意外，賈伯斯原本的計畫是做平板電腦

．世界最大零售商沃爾瑪（Wal-Mart），原本的計畫是做類似台灣10元店的生意

．微軟根本沒想過開發DOS作業系統，是IBM臨時決定找比爾蓋茲下單

．臉書的原計畫是成為大學生的聯誼工具，結果……

．阿波羅13號登月計畫大失敗，為什麼事後被視為成功典範？

這些人的共同點是什麼？

他們都會做計畫，但他們的成功都靠「Ｂ計畫」——知道何時該轉彎、何時不堅持、計畫該如何變形。

越科學的預測、越不可相信

在亞馬遜網路書店上，你可以找到五萬七千本以上有關未來的書籍，其中《爆米花報告》〈The Popcorn Report〉作者波普康〈Faith Popcorn〉，預測了美國生活型態與消費趨勢，因此賺進了大把的鈔票。但如果碰到某些情況，例如經濟發展、長期全球氣候變化、經營趨勢和保險業務時，要得知未來會發生什麼事，就變得很困難。

理由很簡單，如果某一事件的最後結果由三個獨立的變數構成，就意味著可能有一千個不同的結果；如果獨立的變數超過一百個，則可能結果將以數十億來計。

當然，摩亞薩米和其同業都知道這點，所以他們分析過去、判斷哪個變數最能影響不同的結果，將現實狀況簡化之後，再持續觀察這些變數、推測未來。也就是說，他們根據歷史資料發展出合理的量化模型，再運用這些模型來預測未來。

不過，這種方式有瑕疵，因為我們不可能知道所有的變數，也不能確定最終決定結果的變數。一旦受到預測所採用的數學與科學理論矇蔽，就會看不清真正會發生什麼事，就如塔雷柏〈Nassim Taleb〉在《黑天鵝效應》〈The Black Swan〉所言：「一個背後有越多科學基礎的預測，我就越不相信。」

同樣地，在一九八一年太空梭尚未首航前，美國太空總署預測飛行失事率為十萬分之一。不過，第二十五次飛行時，挑戰者號失事了、第二十八次飛行時哥倫比亞號也失事了。這樣算下來，失事率還高於三十分之一，和原本做過縝密思考的預測完全不同，不是嗎？

還有一個故事。一九九九年時，佩吉〈Larry Page〉與布林〈Sergey Brin〉認為合創的網路事業會影響學業，因此決定出售，他們認為這個事業值一百萬美金。當時雅虎不感興趣，搜尋引擎公司 AltaVista 也不考慮買，與 Excite〈一九九○年代時頗負盛名的入口網站〉談不攏，他們於是決定不賣了。今天，這家公司 〈就是 Google〉的價值高達兩千億美元。

商業史中真的充滿了許多不高明的預測。一九八五年，蘋果電腦的董事會讓賈伯斯走路。企業家裴洛〈Ross Perot〉在一九七九年曾想從比爾．蓋茲手上買下微軟，但兩人始終沒有交集，後來裴洛認為這是他「做過最糟糕的一次決策」。迪卡唱片〈Decca Records〉曾經拒絕了披頭四，說他們「在演藝界中沒有市場可言」。一九五○年代後期，《商業週刊》說：「日本汽車工業搶不了太多的美國市場。」IBM總裁華生曾說：「我想全世界大概需要個五部電腦吧。」比爾．蓋茲曾經這麼預測：「對任何人來說，640k 的記憶體就很夠用！」

為什麼聰明的人會做出差勁的預測呢？那我們又憑什麼認為自己可以在一開始的預測就很完美呢？

（本文轉載自大衛．墨瑞新書《讓你成功的，永遠是B計畫》，中文版由大是文化出版）