不確定下的決策#
該不該跟老闆要求加薪？該不該因鄰里風聲而搬家？該如何面對全球暖化？我們每天都在做這類充滿不確定性的決策，常因此「決定不決定」。
幸運的是，決策理論（decision theory）早已發展出整套工具。它的奠基人正是法國博學家帕斯卡，他用這套理論挑戰了一個極大的問題：
相信上帝是否合理？
帕斯卡的賭注#
帕斯卡並非企圖證明上帝存在，而是用「期望後果」分析「該不該相信上帝」：
| 上帝存在 | 上帝不存在 | |
|---|---|---|
| 選擇相信 | 永生天堂 | 浪費時間在儀式 |
| 選擇不信 | 觸怒神，麻煩大 | 省下時間 |
帕斯卡的兩個訣竅#
- 假設兩種情況機率相等（50:50）→ 機率消去，只比後果
- 把「相信 + 上帝存在」的好處設為無限大（永生）→ 不論機率為何，期望值最大
當代學者多不接受這個論證，但決策矩陣的方法本身極具價值。
訣竅 1：尋找「優勢策略（dominance）」#
當某個決策無論機率如何都比其他選項好，就稱為優勢策略，不需要計算機率。
案例：化學品疑慮#
| 化學品有毒 | 化學品無毒 | |
|---|---|---|
| A：繼續用 | 環保災難、訴訟、形象毀損 | 一切照舊，但顯得僵化 |
| B：換替代品 | 對環境好、形象加分 | 多一些變動成本，但顯負責 |
只要切換成本不過高，B 在所有情況下都優於 A → 直接選 B。
訣竅 2：找「臨界機率」#
若無優勢策略，可反問「機率要多大才值得行動」。
案例：是否該因新建道路風聲搬家#
| 風聲為真 | 風聲為假 | |
|---|---|---|
| A：不搬 | 噪音、安全、難脫手（−10） | 一切照舊（+7） |
| B：搬 | 沒有道路威脅，但通勤遠（+2） | 不必要的搬遷（+1） |
簡單代數可算出：只有當「風聲為真」的機率超過 1/3 時，搬家才划算。
訣竅 3：當心「框架效應」#
兩家管顧公司給同一公司不同方案：
A 公司方案：
- A1：重組，保住 150 個工作
- A2：照舊，1/3 機率全保 450 人，2/3 機率全部關門
B 公司方案：
- B1：照舊，會失去 300 個工作
- B2：重組，1/3 機率全部保住，2/3 機率失去 450 人
仔細一算：
- A1 = 保住 150 = B1（失去 300 = 保住 150）
- A2 期望值 = 450 × 1/3 = 150 = B2
四個方案在數學上完全相同！差別只在於陳述方式。 卡內曼（Daniel Kahneman）與特沃斯基（Amos Tversky）的諾貝爾獎研究指出：
- 結果好時，人類規避風險（偏好確定的好結果）
- 結果壞時，人類追求風險（願意賭一把翻盤）
不肖顧問可藉此操控客戶選擇——強調有利方案的「確定好結果」、不利方案的「確定壞結果」。
應用：對抗全球暖化#
無論你是否相信全球暖化，節能提高效率都是優勢策略：
| 暖化是真實的 | 暖化是假的 | |
|---|---|---|
| A：節能提效 | 前期成本，但減緩衝擊、節省資源、提升能源安全 | 前期成本，但仍節省資源、提升能源安全 |
| B：什麼都不做 | 健康、經濟、安全的重大衝擊 | 短期省事，長期錯過效率紅利與能源安全 |
國際能源總署（IEA）與聯合國基金會均稱節能為「對抗暖化的第一也最佳步驟」。 但它長期被政治圈忽視——也許政客們需要決策理論入門課。
結語#
決策常涉及不清的機率與重大後果。光是把可能性與後果列成表格，最佳行動往往就清楚浮現。 若還不夠清楚，再做基礎的期望值算術，永遠值得。