现代医学对癌症的筛查 ， 也都有类似的评分系统，这种分几个维度的判断简单易行，相对不受医生经验和水平的影响，事实证明准确率很高 。
但是，一个疑问就自然出现了：既然机械判断这么有效，为什么并没有在各行各业普及开呢？为什么很多时候我们听到的 ， 还是各路专家的意见呢？
比如在医院，大部分诊断还是医生的临床诊断 ， 而不是真的用了模型，而像开头说的招聘场景，或者公司要不要开启一个新的项目 ， 类似这样的决策，“打分法”好像并没有被严肃的采纳过 。
这里除了增加就业机会的社会学意义之外（真的都用打分法很多人就要下岗了），还有一个非常重要的原因：
人类对机械判断的容忍度太低了 。
试想，如果人类判断错了（事实上专家们几乎天天都在犯错），我们虽然会吐槽，但终究觉得这是正常情况，因为人本来就会犯错；但是如果机械模型错了，或者说算法错了，哪怕就错一两次 ， 我们就会产生质疑，可能再也不敢用了 。
这有点像现在的自动驾驶技术 。在可以预见的将来 ， 自动驾驶发生事故的概率，一定会比人类司机要低，这是一定的，但是我们内心能容忍人类的事故，却不太能容忍自动驾驶因为程序问题而出事（特斯拉肯定同意这个说法） 。
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换句话说，我们认为犯错是人类的特权，但机器就不应该犯错 。
从这个意义上说，虽然我们“建议专家不要建议”，可是真到了让机器让模型给建议的地步，我们也难免会迟疑 。
最后也许我们没有听专家的 ， 却听了亲戚、邻居或者校友的建议（但这些人的建议也并不比专家强），这大概也是一种难以克服的人性——
前面讲了那么多，到头来你也不敢真的相信机器和模型 。
比如孩子高考之后填报志愿，全家人在几所高校和几个专业之间举棋不定，很多人在这个时候会选择请教亲朋好友：只要我请教的这个人日常表现很靠谱，那么他的建议应该也靠谱吧？
有没有比这更好的决策方法呢？也许这时你需要一个“无情的机器” 。
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