陈云：像经济学家一样思考，GIGO原则与无知的代价

在计算机科学与信息通信技术领域有一条被称为GIGO原则(Garbage In Garbage Out)：如果将错误的、无意义的垃圾数据输入计算机系统，计算机自然也一定会输出错误、无意义的垃圾结果。

GIGO原则在经济决策领域也大量得到运用，在经济学中也有一种GIGO原则：如果你在做决策之前就得到了垃圾信息，那么你所做的决定很可能也是垃圾决策。

理性的决策比其它任何事情都更依赖于你所掌握信息的质量，不理想的信息可能会导致错误的决策。像经济学家一样思考，我们对于每一个决策，都有一个最佳的无知水平，你需要评估“无知”和“全知”之间的均衡。

像经济学家一样思考，我们关注信息的边际收益和边际成本。如果你有更多的信息，你做出最优决策的可能性就会增加。有时选择之间的差别很小：比如，我选择了A公司的航班，感觉服务还有待提高；我会更喜欢B公司的航班。但有时两者之间的差别是巨大的：我的一位学生如果在疾病发生之前去参加医疗体检，她的生命就会完全得救。做出正确选择所带来的好处，或做出错误选择的代价，是建立信息最大可能价值的一个参数。

不管我们获得信息最大值是多少，在某个时刻，信息的边际价值就会下降。当我知道很多的信息的时候，多一些信息对于决策的改善并没有显著的影响。获取信息时，有些信息很容易获取，但在某个时候获取更多信息的边际成本就会上升。当信息的边际价值和获取信息的边际成本相等时，就满足了等边际原则。因为信息是昂贵的，每一个决策都有一个合理的无知程度，超过这个程度，额外信息的边际成本将大于其边际成本。

个人如何克服无知的代价，减少我们对错误决策的脆弱性呢？有没有一种方法可以聚集和利用全世界的集体智慧？我们从实验和研究中得出的一个结论是，如果我们对许多独立的信息进行描述性统计取均值，比任何一个参与者单独产生的信息都要优质的多。市场与AI的结合提供了一种廉价、准确和有价值的方式来获得大数据，并通过大规模的计算而清晰呈现。

寻求或设计机制以降低获取信息的成本是合理的，也是明智的。我们以较低成本获取信息的另一种方式是委托代理关系。我们付费给比我们更有知识的人来为我们做重要的决定。比如医师和律师：当我们有头晕和呼吸急促时，我们求助于提供这些知识的医学专家；当我们有劳务纠纷和知识产权纠纷时，我们求助于可提供这些知识的职业律师。本质上就是我们付费购买专业知识和信息，从而委托代理专业人士为我们做出决定。

完全的无知当然是不理想的，它会导致错误的决策，往往会带来很严重的后果。另一方面，完全的全知既不现实，也负担不起昂贵的信息成本。比如我们都关心的汽车的耐撞性，理论上我们可以买每种品牌型号的汽车，然后把它撞到墙上，但那将是非常昂贵的。这对我来说是很有价值的信息，但我自己无法提供。像经济学家一样思考，就是在“无知”和“全知”这两个极端之间进行理性的平衡，平衡做出错误决策的成本和获取更多信息的成本。

个人的信息对他人来说同样有价值，信息不像一份牛排，如果一个人消费了它，它就消失了。信息的共享可以分摊昂贵的成本，一次获得信息，然后多次使用。但收集这些信息类似于保护环境：每个人都想这样做，但没有人真正的愿意为此付出代价。一个企业家能通过调查数据和信息来获得一定的利润，但一旦前几笔销售成功，信息就无法控制，潜在的利润也就消失了。