梁國源專欄:看見與看對問題豈止一字之差

2018-09-17 07:00
二戰時沃德協助美國海軍「看對問題」,利用精準推算戰機受攻擊的情況,作者認為,「更遑論『看見』問題往往比『看對』問題來得更簡單,致使政府開錯藥方、吃錯藥的情況頻仍,且仍不自知的沾沾自喜。最後遭重症來襲,也就見怪不怪了。」(資料照,非當時戰機/維基百科公有領域)
二戰時沃德協助美國海軍「看對問題」,利用精準推算戰機受攻擊的情況,作者認為,「更遑論『看見』問題往往比『看對』問題來得更簡單,致使政府開錯藥方、吃錯藥的情況頻仍,且仍不自知的沾沾自喜。最後遭重症來襲,也就見怪不怪了。」(資料照,非當時戰機/維基百科公有領域)

即使看見問題攤在眼前,甚至有客觀數據在手,也很容易錯看問題的真正關鍵。「看見」問題往往比「看對」問題簡單,致使政府開錯藥方、吃錯藥的情況頻仍,卻還沾沾自喜。

「看見問題」和「看對問題」的差異在哪?這不是腦筋急轉彎的搞怪提問,而是一個可能攸關生存的嚴重課題。

尤其是對一國政府而言,從政策規畫至政策執行,無一不受到看見vs.看對問題的帶動,影響所及更遍布外交斡旋、軍事整備,乃至於各項內政資源調度與分配等面向。當然,也包括近日台灣社會最關心的救災防洪問題。

著名的美國統計學家沃德(Abraham Wald)亦因釐清此一差異,為美軍打造出一套「生存能力推薦系統」(survivability recommendations system),而獲頒二戰獎章。

美國統計學家沃德(Abraham Wald)
美國統計學家沃德(Abraham Wald)

二戰期間,美國海軍以某日任務結束後的資料為樣本,發現轟炸德國占領區後能夠安全返航的戰機(三一六架),以機身受創最多(有彈孔者達一○五架),比重為三二%,遂歸納出「只要在戰機受損最多之處」以鋼片強化,就能提高返航機率的初步結論。

這個結論雖有客觀數據支撐,卻令海軍頗為納悶。

畢竟一般人按常理都可知道戰機最怕受損的地方是引擎,而非機身。於是海軍向沃德求教,以釐清此一客觀數據與常理之間的落差何在。

沃德指出,由於引擎被擊中的戰機絕大多數未能返航,海軍自然無法收集到資料,便只能「看見」機身彈孔,卻沒有「看對」問題。

而且與其關注安全返航的戰機,有多少架是機身受損的機率,實應倒過來瞭解在機身或引擎受損的情況下,有多少戰機無法安全返航的機率,才能找出真正的致命傷,予以補強。

為此,沃德像個解剖學家般,既分析敵機可能攻擊的角度,也與維修工程師進行實地訪談、檢視受損的殘留物、要求實地模擬射擊等,以便更精準推算戰機受攻擊的情況,藉此建構出一個可填補遺失數據的架構(被擊中且未返航者),並估算戰機引擎(或機身)受損,卻能安全返航等各種條件機率(conditional probability)。

由此可知,即使看見問題攤在眼前,甚至有客觀數據在手,也很容易錯看問題的真正關鍵,無法對症下藥。更遑論「看見」問題往往比「看對」問題來得更簡單,致使政府開錯藥方、吃錯藥的情況頻仍,且仍不自知的沾沾自喜。最後遭重症來襲,也就見怪不怪了。

*作者為專欄作家。本文原刊新新聞第1645期,授權轉載。

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