雜訊：人類判斷的缺陷｜產品經理該讀的書

《雜訊：人類判斷的缺陷》，這本書，很仔細的說明什麼叫做雜訊（Noise），雜訊是一種不可預測的隨機變異，例如，不同法官對相同案件的量刑差異極大，或同一醫生在不同時間對同一病情的診斷不一致。

首先，產品經理們要先理解的核心概念：

想像四組人到一個射擊場，每組五個人，共用一把槍，各自射擊一次，理想情況是所有子彈都應該擊中靶心。

• 偏差（Bias）：系統性的偏離目標，例如整組人的子彈都落在靶心的左下方。
• 雜訊（Noise）：隨機且分散的結果，每個人都射在不同的地方，沒有明顯的一致性。

書中比喻：

• 用「靶紙射擊」之後的結果來比喻判斷誤差：
• 團隊A（低偏差、低雜訊）：子彈集中於靶心。
• 團隊B（高偏差、低雜訊）：子彈系統性偏離靶心。
• 團隊C（低偏差、高雜訊）：子彈分散但平均接近靶心。
• 團隊D（高偏差、高雜訊）：子彈分散且系統性偏離。

透過這個射擊的比喻，作者想要傳達以下幾個重要觀點：

1. 偏差是系統性的錯誤，可以預測，也較容易被發現與矯正。
2. 雜訊則是不易察覺的隨機變化，即使判斷的平均值接近正確答案，但由於個別判斷差異極大，仍然會產生嚴重的問題。
3. 大部分的人只注意到偏差，而忽略了雜訊的重要性。但現實世界的判斷過程中，雜訊經常被低估，並且更難以察覺與管理。

在現實世界中，人們做出判斷的情境普遍充滿雜訊，但多數組織並沒有意識到其存在，導致大量不公平及錯誤決策。本書的目的，就是想要喚醒我們對「雜訊」問題的注意，並且提供有效降低雜訊的方法與工具。

犯罪與有雜訊的判決

作者一開始就舉了幾個超誇張的法院判決例子，告訴你現實世界裡的判斷經常有多離譜。例如，有兩個犯人都犯了幾乎一模一樣的罪（偽造文章之類的），其中一個法官判了15年，另一個法官居然只判30天！差了整整180倍，夠誇張吧？

你可能會覺得，「這法官根本亂判一通吧！」沒錯，作者就是要讓我們知道，這種亂象其實不是少數，而是經常發生。這種判決的不一致性，就是作者所謂的「雜訊（Noise）」。

作者開始解釋為什麼法官的判決會這麼亂？原來，影響判決的因素多到你想不到。比如說法官肚子餓了、前一天沒睡好，甚至當地棒球隊輸了比賽，法官心情不好，都會導致判決變得更嚴格。這聽起來很扯，但研究數據證明，這些事情真的會大大影響判決結果。

接下來，作者特別介紹一個重要的人物：法蘭克爾法官（Marvin Frankel），這個人其實就是推動美國司法界開始重視判決雜訊的關鍵人物。

法蘭克爾法官在1970年代注意到判決差異這件事，他覺得這種不公平的狀況實在無法忍受。於是他做了件產品經理一定很熟悉的事，就是寫了一本書來指出問題，試圖用這種「產品」的方式影響更多人去理解問題的嚴重性。

法蘭克爾的這本書提到，法官的自由裁量權太大了，他們想判多少年就多少年，缺乏規則可循，難怪結果這麼亂。他主張，判刑這件事應該有更明確的規範與準則，而不是隨著每個法官的心情走。

這就像你今天設計一個產品流程，如果每個工程師都能自由地決定流程怎麼跑，沒有規範的話，你的產品很快就亂掉了，每個用戶的體驗可能完全不同，甚至 APP 可能 Crash。相同的道理放到法院，沒有統一標準的判刑流程，當然也會亂七八糟。

後來，因為法蘭克爾法官這本書的影響力，促成了1984年美國的《量刑改革法》，成立了一個專門的量刑委員會（你可以想像成是司法界內部的產品委員會）。這個委員會推出了更明確、更客觀的判刑指引，限制了法官隨心所欲判刑的權力，成功地把判決的雜訊降低不少。

但是產品經理都知道，你做出任何改變，都會面對抗拒的聲音。果然，許多法官開始抱怨這套標準化的「產品」不夠靈活，無法因應案件的特殊性。這種「產品彈性 vs. 統一規格」的討論，在司法界引起很大的爭議，甚至在2005年，美國最高法院取消了這種強制性的量刑規範，回到了讓法官自行決定的模式。

結果呢？當然就是回到原點——雜訊重新增加了，判決又開始變得不一致。

你可以從這裡學到一個很重要的產品觀念：規範（guideline）太死板，會導致使用者（法官）抗拒；但規範太鬆散，產品（法院判決）的結果又會亂七八糟。所以身為產品經理的你，在規劃流程時，一定要找到中間最適合的那個平衡點，兼顧標準化跟彈性，讓你的使用者能接受、而且願意配合，最後才會得到理想的產品結果。

為什麼我們對「雜訊」視而不見？

問題來了：這麼離譜的誤差，為什麼平時沒人發現？

關鍵在「單一決策陷阱」：

• 日常工作中，每個案件只由「隨機一人」處理，就像抽撲克牌——你永遠不知道如果換人抽會怎樣。
• 團隊會議總是「事後檢討錯誤」，但對「可接受範圍內的差異」視若無睹。（就像只檢討考0分和100分，卻放任60~90分的隨機波動）

更可怕的是，專業自信反而掩蓋問題：

• 資深核保員：「我經手過上千案件，誤差？那只是個案啦！」
• 真相是——當人反覆做類似決策，大腦會自動把「過去的自己」當成「同儕」，誤以為大家想法一致。

（就像工程師總覺得「我寫的code怎麼可能出bug」⋯⋯嗯，你懂的。）

現在來到最頭痛的問題：如果某個決策一輩子只做一次（例如是否收購某新創公司），沒有歷史數據可參考，還能減少雜訊嗎？

反直覺的真相：「獨特性」是個偽命題

書中舉了歐巴馬2014年對伊波拉疫情的決策為例：

• 當時美國面臨「關閉西非航班」vs.「派醫療隊源頭抗疫」的抉擇，看似毫無前例可循。
• 但研究發現，類似情境的決策差異極大——如果換成不同顧問團隊、不同資訊呈現順序，結果可能翻盤。

產品經理的行動：

1. 定期做「雜訊健檢」：隨機抽樣舊案件讓團隊重新評估，計算變異係數。
2. 建立「決策備忘錄」：重大會議前強制參與者匿名提交書面意見，避免先發言者帶風向。
3. 擁抱「蠢規則」：即使是簡單加權評分表，也能消滅50%以上的主觀波動。

判斷這回事

身為產品經理，我們每天都需要做很多「判斷」，例如要優先開發哪個功能、要不要接受客戶提出的新需求、甚至團隊成員之間意見衝突時該怎麼解決等等，但「我們的大腦，到底是怎麼做判斷的？」

我們的判斷之所以充滿雜訊，是因為我們的大腦其實是一個很不完美的「測量工具」。

想像一下，你在產品開發會議中，工程師估計新功能要花多少時間才能開發完。你問了三個不同的工程師，結果三個人的估算可能天差地遠。為什麼會這樣？

因為我們的判斷就像是一把「不太準確的尺」，它常常量出不同的結果，而且誤差很大。更麻煩的是，每個人的尺都長得不一樣，甚至同一個人拿同一把尺量兩次，也可能量出不一樣的數字。

作者強調，判斷其實是由「主觀評估」加上「一點點的客觀依據」所組成的：

例如，你今天要決定某個功能是否要投入開發時，你可能會考量：

• 「主觀的直覺」：這個功能好不好用？對用戶價值大不大？
• 「客觀的數據」：多少用戶要求這個功能？市場上競爭者有沒有做？

但問題來了，我們通常過度相信自己的直覺，以為我們能夠客觀地衡量價值和風險，實際上我們的大腦卻充滿了各種偏見、情緒跟外部影響。作者甚至說了一句很好笑卻又真實的話：「判斷就是把你的直覺包裝成看起來很專業的東西。」

然後作者又特別點出一件重要的事：判斷這回事，通常會有兩個階段。

第一個階段是「直覺判斷」：我們先快速得出一個答案，例如你直覺覺得這個需求應該接或不接、功能應該做或不做。

第二個階段則是「理性檢查」：你試著回頭再去檢驗自己的直覺，找更多數據或理由來支持或反駁它。但作者警告我們，這個理性檢查通常只是走個過場，大部分人只是為自己的直覺找理由，而不是客觀地評估自己的直覺是否正確。

這對產品經理來說是一個重要提醒，因為我們經常也會掉入這種陷阱：

1. 一旦直覺認定某個功能很棒，我們通常就只會找支持的數據，無視那些可能打臉我們直覺的事實。
2. 相反地，當我們直覺不喜歡某個功能，我們又只會注意到它的缺點，忽略潛在的價值。
3. 作者在這一章的最後給了我們一個很棒的建議：

身為決策者（尤其是產品經理），最重要的不是完全拋棄直覺，而是清楚地意識到自己的直覺不可靠，並試著用更多客觀的方法、流程或工具來降低雜訊，避免隨便用直覺拍板。

例如，我們可以用：

1. 更明確的「需求評估標準」
2. 更客觀的「優先級排序方法」
3. 團隊內部的「交叉檢查」和「互相挑戰」機制

這些做法就像是幫我們的大腦裝上一個更精密的「測量工具」，讓我們的判斷誤差變小，雜訊自然就會降低。

測量誤差

既然我們的判斷是靠大腦這把「尺」去量，那我們就必須更了解「這把尺到底錯在哪裡？」簡單說，就是更深入地了解判斷裡頭的「測量誤差」到底是怎麼回事。

我們來舉個產品經理常碰到的例子好了：

有時候我們會讓幾個不同的團隊成員針對某個功能給出「優先級排序」。

結果通常會怎樣？不同成員排出來的優先級會完全不同。

這個問題的本質是什麼？

作者告訴我們，這些差異其實就是來自三種主要的測量誤差：

第一種是「系統性誤差（偏差，Bias）」

這個我們比較熟悉，就是每個人本來的立場或傾向。

舉例來說，工程師可能本來就偏好做技術挑戰高的功能；設計師可能偏好對視覺呈現幫助大的功能；PM則可能偏好對營收影響比較直接的功能。

這種誤差大家比較容易察覺，也比較容易透過溝通解決。

第二種是「隨機誤差（Random Error）」

這就是我們前面聊過的雜訊（Noise），而這章作者特別強調，隨機誤差又分成兩種很重要的情況：

個人間的差異（Between-person noise）

意思是不同人看同一件事情，就是會給出不同答案。就算你跟設計師用同一套標準去評估，你們看出來的價值還是會不同，因為你們的經驗、專業、甚至心情都不同。

個人內的差異（Within-person noise）

這就更麻煩了，同一個人在不同的時間、不同情緒狀態下，對同一個問題做出的判斷也可能不一樣。比如你自己禮拜一覺得某功能非常值得投入開發，禮拜三再看卻覺得好像沒這麼重要。

所以，手機要時刻保持隨時要錄下對方的決定。

第三種則是「測量工具本身的誤差（Instrument Error）」

也就是用來衡量的標準本身不清楚，例如，產品團隊的優先級標準本來就模糊，像是「高價值」「低價值」「中等價值」，每個人定義不同，當然就會出現誤差。

所以，身為產品經理，如果要減少這些「測量誤差」，你應該怎麼做呢？

作者在這裡給了我們一個非常好的建議，就是要把你的「判斷」變成更清晰、更可重複的「測量方式」。

例如：

1. 不要只用模糊的標準，盡量用具體的數據或量化指標去判斷功能價值（例如：MAU影響、用戶轉換率提升幾%）。
2. 在團隊內推行明確且一致的評估流程，降低每個人標準不一致的狀況。
3. 讓多位成員用同樣的流程、標準，獨立進行評估，之後再透過討論來取得共識，而不是由單一個人憑感覺決定。

簡單來說，就是把你原本靠感覺、直覺做判斷的東西，盡可能改成更有標準、更清晰、更可重複的「測量系統」。

產品經理的工作本來就很依賴判斷，但如果我們能像作者說的，清楚地意識到我們判斷中的誤差，並透過客觀化、系統化的方式來降低這些誤差，產品決策的品質自然就能提升。

用一句我們產品圈子裡很常講的話來做總結好了：

「判斷永遠帶有誤差，但專業的產品經理會透過方法與流程，把這些誤差壓到最低。」

下次當你發現團隊對同一件事意見完全不同時，可以輕鬆又專業地提醒大家一下：

「嘿，看來我們又掉進測量誤差的陷阱了。要不要來調整一下標準，重新量量看？」

如何從中找出規律和結構

雜訊分析，其實就像我們平常在開產品會的時候，明明大家都說有共識，但輪到評估新功能價值時，每個人給的分數卻天差地遠。有的說這功能超重要，有的說用戶根本不在乎。這不是誰對誰錯的問題，而是──我們在判斷的時候，真的有「雜訊」。

這章的重點就是：我們可以把雜訊拆開來分析，而且還可以量化它。這點我覺得對產品經理超級有幫助，因為我們經常要處理「人的判斷差異」，不管是排優先順序、做用戶研究、還是評估成效，這些雜訊都默默在影響我們的決策品質。

作者在這裡講了一個很關鍵的觀念，就是把總體的判斷誤差拆成兩大塊：偏差（bias）跟雜訊（noise）。我們以前做決策優化時，常常只專注在減少偏誤，像是避免個人偏好、確認偏誤、樂觀偏誤等等。但作者提醒我們，很多時候雜訊的影響，其實比偏差還要大，而且更難被察覺。

他還進一步把雜訊分成幾種：

1. 層級雜訊（Level Noise）：不同人給的評分，整體上高低落差很大。像是設計師給的分數都偏高，PM都偏保守。
2. 模式雜訊（Pattern Noise）：大家評分平均看起來差不多，但排序方式完全不一樣。你覺得功能 A 比 B 好，我卻覺得 B 比 A 好。
3. 機會雜訊（Occasion Noise）：同一個人，在不同情境下，給出不同的判斷。今天睡飽就覺得這功能很棒，明天被主管念了就覺得不該做了。

這三種加總起來，就是我們每天開會、討論產品方向時常見的「判斷差異」。很多時候你以為是「意見不同」，其實背後是雜訊在作怪。

我覺得這章有一個洞見蠻值得帶走的：我們常常對偏差很有警覺，但對雜訊幾乎沒什麼防備機制。 偏差你還會質疑一下自己有沒有太主觀，但雜訊因為太隱性，很多時候我們就默默讓它滲入流程。

所以這一章給我們的啟發是：不要只是盯著「判斷對不對」，更要問「這個判斷有多穩定？」如果今天是別人來做這個決定、或是我自己換個心情來看，結果會一樣嗎？這種穩定性，就是我們可以透過制度設計來加強的地方。

實務上，我們可以做的包括：

1. 設定明確的評估架構（例如 RICE、KANO，不要只靠討論氣氛）
2. 訓練大家對齊標準（尤其跨部門溝通時）
3. 多人獨立判斷再聚合結果，減少單一人的雜訊影響
4. 定期檢視我們的流程是否也在製造雜訊

從產品經理的角度來看，我覺得《雜訊分析》這章讓我意識到：做出正確的決定固然重要，但更重要的是打造一個「穩定能做出好決策的環境」。

而這件事，正是我們能用流程、制度、文化去影響的地方。

群體，是如何放大雜訊的？

很多人以為「團隊一起討論、集思廣益」可以減少錯誤，讓判斷變得更理性、更平衡。聽起來合理吧？結果其實剛好相反：群體反而會放大雜訊，特別是當大家太過依賴共識、或是在過程中有一些人太有影響力的時候。

舉個栗子～我們日常就會碰到的情境。像是你在做功能評估時，請三個人評分，分別是工程、設計、還有你自己。理論上應該會收斂出一個平均值或更客觀的看法吧？但實際上，一開始誰先發表意見、誰語氣比較強勢，整個討論風向就會被帶走，最後形成的「團體共識」常常只是那個人情緒的延伸。這種現象作者稱為「資訊瀑布效應」。

我們自己回想也很常發生啊，比如某次討論會，你原本以為某功能沒那麼急，但因為某個前端工程師一開口就說：「這個不做會死」，然後設計也跟著說「對啊！我也覺得」，你就會開始懷疑自己是不是搞錯方向，最後團隊就決定把這個功能拉進 sprint。問題是，這真的是最合理的判斷嗎？還是只是一連串的反應在互相影響？

這章的洞見其實有點扎心，就是：我們以為團隊決策會平均掉個人偏差，但實際上，它可能是把每個人的偏差混在一起，加乘放大。

更有趣的是，作者說就算你讓大家「獨立評估」，最後再平均結果，也不能完全解決問題，因為人的評估本來就不穩定（我們前幾章已經聊過了），只是你把一堆不穩定加總成一個「看起來穩定」的數字而已。結果還是有雜訊，只是我們誤以為處理過了。

那我們能怎麼做？我覺得這章提供了幾個滿值得借來用的方式：

第一，讓每個人先獨立判斷再討論。這點其實我們現在很多產品流程都有實踐，比如在優先級排序會議前先讓大家用投票或打分數。這可以避開資訊瀑布，讓每個人原始的想法保留下來。

第二，在收斂意見時，先看分布，不急著找平均。也就是說，我們應該問：「為什麼大家的想法差異這麼大？」而不是「我們取個中間值就好」。

第三，當主持人或引導者的角色，要刻意設計討論順序與空間，讓聲音小的人也有機會表達，不然整場會議就會變成某幾個人的共識營……XD

當我們的團隊討論是理性的，我們就有更高的機率做出對用戶真正有價值的選擇。這件事，其實比 PRD 寫得多漂亮還重要。

人類的直覺判斷通常比不上簡單的模型

聽起來有點刺耳對吧？尤其是我，我的直覺超準。

但從產品經理的角度想一想，我們是不是也很常落入一種「我經驗判斷下來覺得這樣比較好」的模式？然後事後看數據才發現，嗯，好像沒這麼準。

作者舉了超多研究，包含醫療、法律、金融、教育，結果幾乎一致：只要你有一個簡單的模型（就算只是幾個變數加總）都比人的直覺來得準。

舉例來說，評估一個學生未來表現，老師給分跟用幾個基本變數（比如成績、出席率、家庭背景）加總出來的模型比一比，模型幾乎都贏。

如果你跟我一樣當過一陣子產品經理，應該會開始覺得：「欸……那我們一直強調的產品 sense、用戶理解力，會不會也太靠感覺？」這就是我覺得這一章有趣的地方──它不是要我們丟掉直覺，而是提醒我們：與其靠直覺，不如幫你的直覺建立一個可以量化、可以驗證的框架。

比方說我們常要預測一個功能推下去後的影響，不管是用戶行為、留存、或營收，那我們可以怎麼做得更像模型一點？不是硬凹成資料科學家，但至少可以從以下幾件事開始練習：

1. 把你預測的東西寫下來，不要只放在腦子裡。

這樣事後才有機會驗證、學習、修正。

2. 過去的案子有沒有可量化的模型？

我們有時候其實早就累積了很多產品實驗，但不一定有整理出「如果 A 發生，那 B 可能會是結果」這種簡單規則。

3. 建立一個簡化的預測模型當參考依據。

例如「只要功能曝光率超過 X% 並且 onboarding 完成率高於 Y%，那整體轉換率會上升」，像這種框架不需要很 fancy，就能幫助我們不要只靠直覺在拍板。

這章給我的洞見是，作為產品經理，我們要把自己的經驗值慢慢「模型化」，讓判斷變成一種可訓練、可重複的流程，而不是憑一次次靈光乍現的感覺。

模型可以錯，但模型錯了可以最佳化；而直覺錯了，通常只是變成一句「早知道…」。

直覺是有價值的，但如果你能讓它經得起驗證，它的價值會變得更大。

這句話我覺得很適合送給每個產品經理。

如果我們真的想降低雜訊，到底怎麼做才有效？

身為產品經理，我們很常陷入一種假設：覺得團隊每次討論清楚就能得到一致的結果，或是認為不同人負責同一件事結果差一點無所謂。但實際上不只會有差，而且這些差異（也就是雜訊）會造成實質損失，而你根本察覺不到。

作者提出一個很重要的觀念：「規則勝於人」不是因為規則比較聰明，而是因為規則沒有雜訊，也就是鐵打的衙門流水的官。

換句話說，即使是一條很簡單、機械式的規則，只要它是一致的，就已經勝過大多數人的判斷，因為人會因為當天心情、前面開會被罵、午餐吃太撐等等各種小事而偏差。

有個趣的例子是信用評分系統，這些模型很簡單：收入、負債比、還款紀錄、信用卡使用率……一系列可量化的標準。即使這些模型不完美，還是比人工審查來得穩定太多，因為它不會今天覺得你看起來「感覺不錯」就給你分數加10。

我在讀這章的時候有一個蠻深的洞見，就是我們身為 PM 常常很會「定流程」，但這些流程很多只是「討論流程」，沒有真的定義清楚評估標準。像是我們很常說：「我們這週來排一下優先順序吧」，但到底什麼叫「高優先」、「值得做」、「現在不急」？不同人其實定義不同。

實務上我覺得可以馬上做的事情像是：

1. 把你腦中模糊的「準則」具體化，例如建立 feature 評估表，不是問「這功能好不好」，而是問「它會影響多少 MAU？需要多少開發工時？跟目前的使用者需求契合度有多高？」
2. 減少判斷流程中的「自由發揮空間」，不是讓大家自由討論，而是先個別打分再討論，減少風向影響。
3. 在可以預測的情境下，盡量先設好規則而不是事後再討論。例如什麼樣的 bug 必須 hotfix，什麼樣的回報才會進入下一輪開發排程。

這些都不是要你變成控制狂，而是要減少那種「這次不一樣」的例外管理文化。因為每一次例外，其實就是一次雜訊。

以為自己知道很多，但其實遠比想像中少

講白話點就是：「我們自認為有憑有據做的預測，其實常常只是用猜的。」

這個概念用在產品經理的日常工作裡超貼切。例如，你今天提一個新功能，主管可能會問：「這個功能上線後，轉換率能提高多少？」然後你很認真地回答：「大概能提升5～10％吧？」 但老實講，那個數字多半是你憑感覺估的，或是憑過去經驗去套的。實際上，產品會怎麼發展、用戶會怎麼反應，你根本就「客觀地不知道」。

這章要強調的重點就是這種「客觀的無知」：我們並不是故意要亂猜或隨便亂給數字，而是現實本來就充滿太多無法掌握的因素，讓我們不得不在有限的資訊底下做出決定。但人有個毛病是：我們常常高估自己知道的東西，低估或忽略自己不知道的東西。

書中在這裡提供了一個重要的洞見：未來總有我們無法預見的變數。

回到產品經理的工作場景中，這給我們一些很務實的啟發：

首先，面對未知要坦誠。產品經理並不是要假裝自己什麼都知道，而是要敢於承認「這部分資訊我們沒有」、「這只是我們的假設」。這樣團隊的溝通會更真實、更聚焦，後續也比較好調整策略。

再來，建議在 PRD 或提案裡清楚標出「假設」。每個需求背後都藏著各種假設，清楚標示出來，才能讓團隊知道後續驗證的關鍵點在哪裡。

最後，要有意識地透過實驗與數據驗證假設。每個假設都是一個「待驗證」的項目，而不是一開始就視為真理。設計A/B test或其他測試方式來降低我們的無知，提升判斷的準確性。

為什麼我們總對「雜訊」視而不見？

產品經理們是不是也常遇到這種狀況？明明數據顯示用戶行為波動很大，團隊卻堅持「這只是正常波動啦」；或是明明A/B測試結果邊際顯著，大家卻直接當成「鐵證」拍板決策，這是因為我們的大腦天生愛把「隨機」當「規律」，把「雜訊」當「信號」。

關鍵洞見：我們活在「自我合理化的常態」裡

1. 大腦的「強迫症式找規律」
   就算數據亂得像被貓抓過的毛線，我們還是硬要畫出一條「趨勢線」——因為承認隨機，等於承認失控。這種心理機制，讓產品決策常掉進「假洞察」的坑。
2. 「平均值」是最大的騙局
   當你說「平均用戶停留3分鐘」，其實可能有一半人待不到10秒、另一半黏著半小時。只看平均值，等於無視真實世界的極端值——而這些極端，才是創新的機會點。
3. 雜訊不是敵人，忽略雜訊才是
   產品迭代中的微小波動（比如轉換率±0.5%），常被歸因於「介面改版」或「行銷活動」，但其實更多是隨機雜訊。過度解讀雜訊，反而會做出錯誤的「假優化」。

給產品經理的生存指南

• 用「信號雜訊比」思考：
  下次看到數據波動，先問：「這變化有多大機率是隨機產生的？」
• 擁抱「不確定性儀表板」：
  在數據報表中加入「信賴區間」、「波動範圍」，讓團隊直觀感受「有多少是雜訊，有多少是真訊號」。
• 設計「反脆弱」實驗框架：
  與其追求「絕對正確」，不如讓產品能從隨機性中獲益。例如：
  • 在推薦算法中保留隨機探索比例，避免過度擬合；
  • 用動態功能開關，快速收斂「無效改動」。

當你覺得「一切盡在掌控」，正是最危險的時候。真正專業的產品經理，不是預測大師，而是「與隨機共舞」的設計師。下回開會有人說「這數據很穩定啦」，記得要高度懷疑。

零雜訊，對我們是好事？

這一部分真的有點像是在對我們這種喜歡規則、流程、標準化的產品經理潑一桶冷水。前面整本書都在講「雜訊有多爛，要怎麼消滅它」，講到這裡，作者忽然轉個彎說：「等等，不是雜訊越少越好，有時候你太想消滅它，反而會害到整個決策品質。」

我第一次看到這章的時候，心裡有點不爽。你前面不是才說雜訊會害我們判斷錯、影響成果？現在又說不能太乾淨？結果讀下去發現——對，他講的是對的，尤其對我們產品經理來說，這根本是現實日常。

舉個例子，我們超愛用一些標準化方法，試圖把每個功能優先順序「量化」，這樣看起來客觀、理性、公正。但實際情況是怎樣？打完分之後，你還是會選那個感覺最對的功能，不管它分數有多低，為什麼？因為你知道現在不做，會錯失什麼、會落後對手、會增加使用者的仇恨值。這種「感覺」不是錯，它就是雜訊的一種，而這種雜訊，是人性、是彈性、是判斷力。

這章最有意思的地方就是在講這種事：不是所有雜訊都該被砍掉，有些你硬砍，會讓系統變死、變僵化、變得沒辦法應變現實。

你想像一下，如果每件事都照流程、每個決策都靠打分、每一次優先順序都照計算排，團隊會變成什麼樣？大家會變成只會執行表單，而不敢主動去調整、不敢拍板。你最後會得到一個「很穩定但沒靈魂」的決策流程。講難聽一點，就是工程師在跑腳本，而不是一群人在一起做產品。

這章給我的洞見很簡單但很扎實：有些雜訊，是設計裡故意留下來的彈性空間，，套一句 RD 最常講的話，這不是 bug，是 feature。

所以真正該做的，不是把所有雜訊清到底，而是搞清楚「哪一種該留、哪一種要砍」，你要懂得區分：哪些判斷要一致、哪些判斷要給空間，這才是產品經理該具備的決策感知力。

最後我只想說一句話：

不要當只會照表操課的 PM。雜訊不是你人生的敵人，搞清楚它什麼時候是破壞，什麼時候是靈光，才叫真的會做產品。

雜訊：人類判斷的缺陷這書的常見問題