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“建議專家不要建議”為什么是對的？
過去的這個周末，人教版教材問題持續發酵 ， 專家和機構的公信力再一次遭遇危機 。
這讓我們聯想起兩周前，有一句話反復上了熱搜 ， 叫“建議專家不要建議” 。
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當時就有媒體分析網友為什么不待見專家，大多數談的都是“公共話題”這一類方向 。
網友對專家不買賬，一方面是認為“專家站著說話不腰疼”，給建議不接地氣，當然另一種情況是，如果專家本身“屁股就坐歪了”，那民眾不但不能相信，還要問責 。
不過以上都屬于專家的主觀層面，我們要說的，是一個“建議專家不要建議”的客觀依據：
相信專家，你還真不如去相信機器 。
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【“建議專家不要建議”為什么是對的？】就算你對專家不感冒 ， 這個結論也多少有點反直覺，下面我們還是舉一個招聘的例子 。
想象你是一個校長，你們學校要招一位行政主管，現在有兩位候選人，在此之前，兩位候選人經過了層層面試，前幾輪的面試官分別從5個維度給兩位候選打了分（10分滿分），以下是他們各項得到的平均分：
候選A：領導力7分，表達能力6分 ， 人際交往7分，業務技能8分 ， 自我激勵8分
候選B：領導力8分，表達能力10分，人際交往6分，業務技能5分，自我激勵5分
請問校長，您覺得應該要誰呢？
我們大概可以總結三種比較的思路：
1、最簡單粗暴的 ， 把每個人五項的分數再平均一次 ， 在這里A是7.2分，B是6.8分，所以要A 。
2、往深想一層，A好像各方面能力比較平均 ， 而B有一個明顯的長處 ， 就是表達能力 ， 10分是什么概念，就是前面所有面試過他的人都給了滿分，行政崗位 ， 溝通表達能力是不是要比業務技能重要？如果是，那應該選B 。
3、再往深想一層，表達能力是重要，可是有多重要呢，比業務技能重要一倍？兩倍？所以是不是應該結合一些數據，對這五個指標做加權平均 ， 這樣算出來的結果才更科學吧？
這里面 ， “思路2”是一種基于個人經驗和直覺的判斷 ， 我們稱之為“臨床判斷” 。專家們做出的判斷，基本都屬于“臨床判斷”，因為這個判斷一定要包含專家本人的主觀經驗（比如認為表達能力是核心指標） 。
而與之相對的，“思路1”和“思路3”就叫做“機械判斷”，是基于數據的一種判斷 ， 其中“思路1”是簡單模型 ， “思路3”是復雜模型 。
按照我們一般人的判斷，這三種思路，“思路1”好像是最不講道理的，所以是一個最差的策略，但真正的結論是：
“機械判斷”強于“臨床判斷”（也就是專家判斷），而“簡單機械判斷”也并不比“復雜機械判斷”遜色 。
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剛才我們說的，候選A和候選B的案例來自一項真實的研究，其中“思路2”（也就是重視表達能力）這個臨床判斷 ， 是眾多專家模型中比較典型的一款 。
結果是，一群專業的心理學家，各自做了預測模型 ， 但這個結果和實際工作表現之間的相關系數，只有0.15 ， 這意味著專家的判斷跟扔硬幣效果差不多 。
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