知道得越多，真的會做出更好的決定嗎？
這週看到一篇很有意思的文章。 不是 AI，也不是什麼最新科技，而是談「癌症篩檢」。 原本我也會很直覺地認為： 癌症當然是越早發現越好啊！檢查越完整，不是越安全嗎？ 但看完才發現，事情沒有這麼簡單。 這篇 Nautilus 的文章 The Trouble with Cancer Screening ，是由兩位醫師 Rahul Parikh 與 Jonathan Mates 所寫，談的是一個很反直覺的觀念： 更多資訊，不一定帶來更好的決策。 🔍 檢查出更多問題，不代表救了更多人 文章提到一個很驚人的例子。 韓國過去大力推廣甲狀腺癌篩檢之後，甲狀腺癌的診斷數量增加到原來的 15 倍 。 照理說，既然找出了這麼多癌症，死亡人數應該明顯下降吧？ 結果並沒有。 每年因甲狀腺癌死亡的人數，在大規模篩檢前後幾乎沒有改變。後來韓國的相關機構反而修改建議，不再鼓勵一般人進行這類篩檢。 原因之一叫做： Overdiagnosis——過度診斷。 有些癌細胞可能長得非常慢，慢到一個人終其一生都不會因為它產生問題。 但是一旦「檢查出來」了，人很難什麼都不做。 接下來可能就是： 進一步檢查 → 切片 → 手術 → 藥物 → 長期追蹤…… 原本沒有影響生活的東西，反而因為我們「知道了」，開始影響生活。 🧠 這篇文章真正打到我的，其實不是癌症 而是這句話背後的觀念： 我們真正需要的，不一定是 Certainty（確定性），而是 Clarity（清晰度）。 醫療很難告訴你： 「放心，你百分之百沒問題。」 但好的醫師可以告訴你： 現在看到什麼、機率多大、有哪些選擇、每個選擇有什麼代價，以及下一步可以怎麼做。 作者最後也強調，醫療真正能提供的往往是 clarity，而不是 certainty。 我看到這裡突然覺得： 這跟我們每天做專案、管理、甚至使用 AI，不是一模一樣嗎？ 🤖 AI 給你的答案，也是「篩檢結果」 現在很多人問 AI： 「這個專案會不會成功？」 「哪個方案比較好？」 「這個客戶會不會買？」 「這支股票會不會漲？」 AI 很容易給我們一個看起來很完整、很有自信的答案。 問題是： 有答案 ≠ 有真相。 就像癌症篩檢一樣。 一個異常訊號，只代表： 👉 這裡值得進一步確認。 不代表： 👉 事情一定就是這樣。 💼 我會怎麼把這個觀念用在工作？ 以專案管理來說，Dashboard 突然跳出...