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．機器最初被視為解決繁雜、重複事務，並簡化工作流程的推手。企業資訊系統及全球資訊網為這項領域中代表性的革新。

．《企業再造》一書在前兩項發明問世不久，便提出了這樣的理論，在當代可謂是眼光獨到。此書於全球熱銷，影響力極為重大。

．這些新系統所帶來的便利性，改變了企業的運作模式及人們的消費習慣。研究指出，採用這些新系統的企業表現皆有改善，電子商務也蒸蒸日上。

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．《企業再造》一書在建議企業採用新系統的同時，也指出員工需要培養「判斷力」。在不具生產力且費心費神的工作被機器消滅後，負責「再造」的執行者們應該花費更多時間思考、判斷、跟劇情勢做出最佳的決策。

．《誰還需要mba》一書也指出mba課程的缺陷，即是未能培養在混亂狀況下的判斷力。這點與《企業再造》的主張一致。人們發揮判斷力，電腦負責數字運算。

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．判斷力與計算力兩種截然不同的思考模式並存於我們腦中，讓我們得以處理不同的任務。諾貝爾經濟學得獎主丹尼爾．康曼以「系統一」、「系統二」稱呼這兩種思考模式。這項開創性的研究正是行為經濟學的基礎。

．系統一快速、自然產生且不須費力，很多人會稱呼其為「直覺」。系統二則相對緩慢，必須有意識且花時間、力氣才能建構出來，最基礎的方式就是透過專注的學習產生。

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．人腦具備系統一以及系統二的功能，而機器理論上只有系統二的思考模式。既然如此，人類負責判斷，機器負責演算的分工看起來天經地義，這中間出了什麼問題？

．很可惜的是，即使我們一再強調人類具有優秀的判斷力和直覺，事實證明高完成度的演算往往會得出更精確的結果。

．這一說法並非毫無根據的誇大或只根據特定研究所得的片面之詞。實際上，在經濟、社會、法律、學術的層面上，機器的都展現出了遠超專家學者的高度判斷準確度。甚至可以說，少數人類勝過機器的領域才是在片面的情況下產生的。

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．一份檢視了五十年共136篇文獻的研究指出，在眾多研究中有48%人類與公式預測並未展現明顯差別，46%中公式明顯優於人類，僅有6%是人類優於公式。而人類優於公式的案例中，多是因為人類獲得的臨床資料較多。

．這個結果如今越來越受到重視，著名心理學家保羅．米爾對此下了總結，那便是我們必須減少仰賴專家的判斷及預測。

．正如同機器時代初期，採用了新系統的企業表現較好。近期我們也發現，採用資料導向判斷決策的情形在快速增加，並且成效良好。

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．系統二如此精密的預測結果，勢必代表我們一般仰賴的系統一中具有本質上的問題。《快思慢想》一書指出，系統一自動運作，因此難以察覺其中的問題，偏誤與偏見所在難免；更致命的是，系統二不具備分辨錯誤的能力。

．系統一中的失誤，比我們想像中要多得多。這個傾向於走捷徑、仰賴直覺的思考模式，往往會有難以察覺、違背邏輯的部分隱藏其中。《思考的藝術》一書便用了99章描述這個問題，同時維基百科「認知偏誤列表」近200項缺失，更讓我們不得不承認這個系統的缺陷。

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．過濾：為了整理清楚思慮，我們習於把我們以為不重要的資訊排除，但這其中可能包含了相當重要的資訊。

．填補：無法解釋的空白令人不快，所以我們擅自捏造細節、憑空想像，意圖讓事情顯得合情合理，但這些想像的情境實際上並不存在。

．輕率：有時，為了快速行動，我們驟下判斷。但未經太多思考的結論可能包含嚴重失誤，而且常常被個人主觀強烈影響，因此時常顯得不公平或自私。

．記憶：我們對於資訊的掌控是有限的，並且往往不準確。在我們試圖回憶細節時所產生的錯誤記憶，反而會讓潛入的判斷偏誤更加嚴重。

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．系統一不只充滿前述問題，同時還會徵召系統二，試圖「合理化」系統一所得到的錯誤結論。前者快速做出判斷，後者用看似理性的推論使其成立，這樣的作法可以輕而易舉的愚弄人們甚至自己的腦袋。

．然而，過去的研究卻不斷要求人們發展自己的判斷力，而非相信數字與資料的結果。這樣的影響仍深刻的留在許多企業的決策中。

．hIPPO一詞，被形容為多數企業的決策風格，意即「薪酬最高者的決定」。這些人表現優秀、經驗豐富，因此更習慣於依賴系統一思考，做出錯誤決策而不自知。