貝式定理

柯P在台大的演講提到貝式定理，醫生要如何提高判斷的準確性，才了解到原來醫生在重症手術牽涉到生死的時候，往往就是靠準確性的提升救活病人，正因為有些醫生做出失誤判斷，本來可醫活的，結果被醫死，柯P因此開罵，同時也不斷檢討改善，還要透過SOP來盡量避免醫生的人為失誤。

貝式定理主要在於收集更多的資訊，來提高判斷的準確性，例如我們判斷這個人是不是真心幫助別人，憑1~2件事情可能還不容易看出來，目前看機率是30%，很難下判斷，等合作一陣子，都看到他常常都幫助別人，因為要假裝這麼多次比較不容易，機率就提高到70%，這時候來判斷就容易多了，當然有可能看錯，因為還有30%是判斷錯的，或許就真的有人這麼會做表面功夫。

貝式定理的道理不難懂，但是難在我們如何給新發生的事件機率，另外，有些新發生的事件，不但無法提高此次的判斷機率，還有可能讓機率降低，例如他做這件事只是為了自己，只是剛好順便幫到他人，結果我們把這行為看成可以提高他懂得幫助人的機率，就會降低準確性。

其實要算出準確機率很難，而且就算可以算出來，也不是100%的機率，所以我們判斷的時候，往往要去想另一面的可能性，來藉此盡量避免看錯的可能性。我的方法是做出最壞的打算，看有沒有什麼辦法來試圖控制這個最壞的情況，如果那個人真的是那30%的可能是假裝幫助別人，如果還有時間就暫時繼續觀察或者給新的事件來繼續測試，讓那人現出原形。不然就先真的完全對他好，最糟的情況就是浪費掉自己的時間和一些錢，所以這也是可控制損失。

當然更積極作法就是攻擊代替防守，當自己就很常幫助別人，有容易的身邊也會出現比較多願意幫助別人的人，自然的也就不用太去判斷是否是願意幫助別人，攻擊代替防守其實也算是預防措施的一種。當然也有可能無形中會去變成別人，讓別人跟自己一樣願意幫助他人。

所以利用貝是定理來提升我們自己對事物的判斷，但別忘了我們更可以設法對最壞的情況，做出預防措施或加以控制，進一步來大幅提升成功的機率，同時最重要的是降低失敗時的損失。

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