来稿作者：钟国晋

在街头的扭蛋机里，偶尔会看到一种充满戏谑感的塑胶玩具：玩具测谎机。投下400日圆，转动旋钮，就会掉出一个附有按钮与红绿灯号的小盒子。按下按钮，机器会发出一阵哔哔声，然后随机亮起红灯（说谎）或绿灯（诚实）。

大家都心知肚明，这只不过是简单的随机电路设计，与真正的测谎技术（依据生理指标进行推论）毫无关联。有趣的是，在派对或聚会上，人们依然乐于将手指按上去，屏气凝神地等待灯号揭晓。

为何明知是随机的，我们还是忍不住按下去？因为在灯号亮起的瞬间，原本模糊、暧昧、难以判读的情境，被压缩成一个简单明确的二元讯号：红或绿？真或假？。此刻我们得到的不是真相，而是一种“非黑即白”的确定幻觉。

从塑胶玩具到仪表板

如果把视角从街头扭蛋机，拉回到各类决策现场，你会发现，类似的心理机制正以更昂贵也更精致的形式反复上演。在AI逐渐渗透金融市场、政策制定与组织管理的今天，这种倾向尤其明显。

面对高度变动的环境、庞杂的资讯与难以预测的后果，心理认知会本能地感到焦虑。为了降低压力，人类开始发展出各种量化指标、预测模型，乃至当红的AI演算法，逐步形成一套模型与演算法系统。

我们凝视著精美的仪表板（Dashboard），某种程度上，就像盯着那台塑胶测谎机。我们渴望系统给出明确的讯号：绿灯代表安全或可控，红灯则意味着风险或警示。即便许多人心里清楚，任何模型都有其假设，甚至忽略了难以量化的脉络与变数。但在讲求效率、高度问责与绩效导向的制度环境下，依循系统行事，往往比承认不确定性来得安全。

机器负责吸收“决策焦虑”

为什么企业与组织会如此依赖这些系统？从认知风险（Epistemic risk）的角度来看，机器的首要功能并非提供真相，而是吸收焦虑与转移责任。

在未知环境下做决策，必须独自承担失败的风险。这种心理压力是巨大的。但如果今天是由“演算法”给出建议，决策的重担就被巧妙地“外包”（Outsourcing）出去。一旦结果不如预期，决策者便有了一个完美的免责声明：“我是根据AI做出的合理判断。”

这正是最危险的认知盲区，我们误以为导入了AI演算法，就能消除不确定性；但实际上，红绿灯讯号无法消除真实世界的复杂度，它只是帮我们消化了做决定的焦虑。

勿把讯号当成“免责声明”

当我们过度迷信系统给的答案，而放弃对脉络的主动判断时，无异于把命运交给一台昂贵的扭蛋机。真正的风险，不在模型是否精准，而在于我们开始让它取代思考。

成熟的决策，不是盯着绿灯前进，也不是看到红灯就退却，而是在讯号出现之后，仍保留质疑与修正的空间。真正值得警惕的，不是模型本身，而是我们误以为不确定性已经被消化，因而过早松懈。

作者钟国晋长期关注科技政策、产业结构与决策风险，研究与写作背景横跨科技与知识产权相关领域。近年着重探讨高度不确定环境中，组织如何形塑叙事、处理资讯，以及这些过程对判断品质的影响。

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