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写这本书的读后心得，我自己是充满矛盾的，或许是生存在资讯量大且变化快速的迷茫时代
，一方面我自己很希望能够学习超级预测的方法，身为数据分析者，我的工作内容本身就是
预测，以过去模型去预测未来走向，如果能以思维方法调整并提升准确性，即使只有一丁点
知识也好，都是收获。另一方面我十分存疑超级预测者的存在，因为预测正确，即使是连续
的正确性，有时候也是幸运的结果，到底如何分辨幸运、实力？真的有超级预测者存在吗？
这本书探讨的议题值得分享，虽然不见得正确，但也能引领我们获取新的思维方法。
“超级预测者”该如何定义？
未来是可以预测吗? 作者认为这个问题并不是如此简单用可以/不可以的二分法回答。我们
每天都在面临预测，有些预测相对准确而可预知，例如“每天日出日落的时间”、或者是“
连假高速公路会不会塞车”，有些相对不可预知，像是“明天股价会涨还跌?”“明年哪里
会有战争?”所谓预测准确，取决于我们想要预测的主题、牵涉多久时间，以及所面临的情
境。
也因此，预测准确的定义至关重要。知道如何衡量预测好坏，最重要的是这个结果可以给予
预测者反馈，并且依据这样的反馈修正，然后再不断持续“预测-反馈-修正”的循环。为什
么要持续这个循环? 作者认为，预测能力是一种思维方式、是一种蒐集信息的方法，也是一
种随时更新现况的信念。这种能力是可以学习的，“预测-反馈-修正”循环可以帮助我们提
升预测能力，而且这样的循环时间越短越好，代表每一次预测偏离轨道的时候，自己可以很
快发现，并且思考自己哪里错了、然后改善预测能力，所以他不建议针对太长久的事件做预
测，因为等到那事件发生时，我们根本无从借此寻找自己预测错误的原因。
举例来说，2008年经济危机时，当美国央行力行货币宽松政策以救经济，有许多经济学家阻
止，他们认为通膨有可能会随之而来且会引发美元贬值，事实上之后几年美国通膨一直持续
在稳定水准，“但之后还是有可能造成通货膨胀阿!”当时经济学家虽然可以这样辩称，而
且任何人都可以说这件事之后“之后有可能发生”，当人们这样说也很难使人反驳。作者说
这不是清楚可以衡量的预测，所谓有可能是多久? 有可能发生是指机率多少? 发生时间点
为何? 发生时通货膨胀会上升多少? 不精确的预测衡量标准，让事后回溯该预测准确性变
得困难，因为言语的模糊性使的事后辩解解释空间很大，而人们针对过往的记忆容易扭曲，
使得判断预测准不准确反而成为一场场无意义的争论。
我个人认为作者这段分析相当精彩:“即使是历史学家，也很难将自己置身于某人当时所身
处的情境，而不受后来结果影响”，从结果来看，部分预测可能不很准，但是以当下的处境
来说，如果决策已经是考量各种充分资讯，在当下已经是最好的预测，也因此预测不能完全
以成败二分法来看，那么预测应该怎么衡量会比较清楚且让人信服呢?
建立衡量预测的评分，让预测能追踪比较
因此，预测必须有清楚明确的定义与时间轴，针对同一个主题，如果能够做多次预测，较能
衡量。多次预测的意义，除了在于完成前述“预测-反馈-修正”修正循环，因为预测会以机
率表达，多次循环可以计算预测机率是否接近真实机率。举例来说: 假设我预测明天有70%
机率会下雨，这个预测只有一次机会来证实，没办法准确衡量; 但是我若我预测这周下雨机
率70%，那我有7天的机会观察结果，假设最后这周有5天下雨，2天没下，那机率为71%，表
示我的预测机率与实际相当接近。
但是光是预测机率接近真实机率，还不足以成为超级预测者，因为机率值还是让人有漏洞可
钻: 一般事件40%~60%发生机率较高，那我全部都说40%~60%就最接近预测值啦? 作者于是
创造出一个评估预测准确性的评分“Brier Score”，目的在从多种角度解决衡量预测不准
的问题:
(1)除准确性外，加入“决心值”
将多次预测结果与真实结果比较，除了预测机率值需与真实结果相近“准确度高”，还需要
衡量“信心值高”─预测中必须有较极端状况出现。举例来说，超级预测者在预测事件发生
10%时，他有信心此事发生机率低，而不是每个事件都预测40%~60%保守带，如果每次猜测保
守带可能准确率高，但这个预测并没有参考的意义。
(2)建立比较基准
Brier Score多好叫做预测准确? 每个预测的难易度不同，例如预测赤道下雨机率，自然比
预测地中海地区下雨机率容易，两者互相比较没有意义，所以在比较时，必须选定一个比较
基准，让预测者与“现状”或是“乱猜”相较。像是预测美国总统大选各洲结果，现状可能
是“两党在上一次选举各州结果”，因为两党选民结构没那么容易改变，如果预测结果跟两
党上次各州结果差距不大，那这样的预测不算杰出。如果预测者确实比乱猜好，而且预测者
之间互相比较，也可以找出其中较杰出者，这些人是持续性的有优秀的评分，我们可以说他
们是“超级预测者”。
超级预测者的特质
所以超级预测者有哪些特质与众不同? 作者从1980年开始进行长达20年的预测实验，涉及参
与者280位相关领域专家，针对多次经济与国际事件询问并持续追踪专家的预测，发现平均
而言
专家的预测结果并没有比乱猜好，但若再仔细区分，某一群专家的结果比其中另一群好，他
归纳结果较好的这群专家，他们共有的特质是愿意接受更多资讯，专家容易被自己的经验绑
住，但他们不用既有经验带“有色眼镜”看待目前的局势，或许对自己的预测较没那么信誓
旦旦，但总是谦虚的多方考量、广纳各种资讯意见。他们将多方资讯来源汇整分析成结论，
这样的方式等于他们一个人体内汇整多个专家意见做预测，看似简单，却不容易。
超级预测者的聪明才智可能在平均之上，但不用顶尖，充满对预测的热忱更重要，因为预测
是需要不断练习的，他们将预测当成习惯，但每次预测风格大多并非直觉式快速的，而是慎
思再慎思，因为他们不让直觉凌驾于理性之上。也因此，他们总是能“心胸开放”─花更多
心力，思索那些与自己相左的意见(It's more useful to pay attention to those who di
sagree with you than to those who agree with you)。
成为超级预测者的心法指南
作者提供十条指南，让读者可以参考并练习成为“超级预测者”，挑选几条我个人比较喜欢
且实用的整理如下:
(1)清楚定义预测目标，接受错误并且确实反馈
清楚定义预测目标，是为了让预测-反馈-修正的循环可以持续进行，预测者必须接受自己预
测错误的事实，并且找出错误的原因。预测错误必须思考原因，是预测成功也必须思考是否
是基于运气，最重要的是: 持续不断的练习预测，正如同学习任何技能，在精确的反馈之下
，练习次数提高技能层次，预测也是如此。
(2)将问题细拆成小问题(Fermi-ize)
想像我们面临一个预测问题: 请预测美国芝加哥有多少调音师? 看似一翻两瞪眼的问题，
却可以透过拆分将这个问题细分成可以衡量。假设把问题拆分以下四点，每个问题又可以再
做细拆:
1.“芝加哥有多少台钢琴?”:可以从芝加哥人口* 人口约多少比例有钢琴的占比预测。
2.“一台钢琴每年被调音几次?”
3.“一台钢琴调音一次需要多久?”
4.“一位调音师每年平均工作时数?”:从美国劳动人口平均工作时数去预估，扣除调音师需
要往返的交通时间。
以上四项拆分，预测总共需要被调音的时数(需求)、再结合调音师工作时数(供给)，假设市
场平衡状态下就可以得出我们想要的答案，当然针对每个细项拆分我们只能做大概假设甚至
抓个比率，但是这样的拆分能让我们的预测跳脱直觉式猜想，即使在没有太多资讯情况之下
，预测可以更有机会接近真实。
(3) 快速更新，但避免过度反应
每天资讯的流动是非常快速的，为了达到预测目标，更新资讯并调整自己的预测是必须的，
尤其是那些没有太多人知道的资讯，然而困难点是，假资讯、不相关的资讯也很多，一旦将
不相关的资讯纳入预测，反而造成过度反应而预测失准。作者认为，预测者必须随时觉知这
两种风险，在每次更新资讯时，只调整一点点预测，但不断重复更新的过程(lots of small
updates)，这也是贝式定理的精髓。
我的心得
3年前阅读了Nate Silver的《精准预测》，近日再阅读《超级预测》，发觉关于预测的心法
，其实多为异曲同工: 必须秉持着谦逊、不断调整的心态。三年过后，即使超级预测者的作
者极具说服力的论述有关于超级预测者确实存在的实验，我心里仍然思考者或许准确的预测
结果又是另一次单纯的运气之下的产物，特别作者在书中广告他的公司网页─将预测分数当
作商品贩卖，让人不禁怀疑这整本书是否是一个大业配?
然而最后我还是决定分享书中内容，因为书中关于预测思维，包含定义预测、追踪反馈、分
解问题的思维观点让我获益良多，尤其是预测需要有清楚定义才可以衡量，用这个标准检视
，市面上许多预测并不及格，我们也能够用这个标准反思自己所提出的看法，在不服气别人
与自己意见相左时，先想想争辩是否有意义。也许作者想要告诉我们的并非世界局势能够完
全准确的预测，而是用另一种角度让我们用科学观点看待未知的事物，在这个变化快速的时
代，训练自己的思维是必须、不断质疑自己的思考对于适应未知能有所帮助。“人类的预测
虽然很渺小，但当我们抓紧这微小的远见，也是不容忽视的力量。” 假设所有的事情都可
以准确预测，世界也就失去未知的挑战，也许就是设法在这未知潮流之中抓住一点点方向，
让努力学习变得如此有趣吧!
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