棒球一直依靠直觉和传统……直到比利·比恩证明数据可以带来胜利。
在 The AI Forecast 第 62 期 “Moneyball 作者 Billy Beane 如何用数据分析永远改变棒球”中，Billy Beane 与主持人 Paul Muller 一起讨论了基于证据的决策如何挑战传统棒球。他解释了约束如何激励创新，质疑假设至关重要，数据能够帮助组织重塑决策方式。
从评估人才到管理资源，Billy 断言成功取决于创建优先考虑证据而非个人意见的系统。以下是 Paul 和 Billy 精彩讨论的几个要点。
重新定义风险
Paul：当你对自己的想法充满信心，但结果却没有很快显现出来的时候，面对这种情况有多难？
Billy：这是一个很好的问题，我向我的助理寻求了帮助。他过去常说，如果你要参加数学考试，而有人要给你答案，你不会接受吗？我们觉得使用数据就是这样。他们当时正在为您提供考试答案。现在，我们希望利用数据并做出大量决策。我们知道我们不会每次都正确；我们不会赢得每一手牌，但是如果我们对数据保持纪律、对数字严格、决策方式保持一致，随着时间的推移，我们就会是正确的。
我认为，当我们在做这些事情时，有很多假设，我们对结果感到很紧张；但实际上，我们的感受完全相反。我们觉得数据的使用对我们来说既是指引方向的路线图，也是照亮前路的雾灯。而且，我们不可能每一个决定都正确，但只要我们能随着时间推移保持一致，我们最终会达到目标，而正是这种自律会支撑我们前行。
如果你连续三次是对的，那么所有人都在船上。然后第四次，如果你错了，每个人都会说：'哦，好吧，我告诉过你，数字并不能告诉你事情的全部。而他们有点回到了情感决策的位置，但他们并不将情感决策置于同等标准。我们被称赞的一点是我们敢于冒险，我认为这有点误导人。实际上，我们完全相反。我们想管理风险，我们想成为精算师，我们认为有信息帮助你做出预测性决策而不使用这些信息才是有风险的。对我们来说，这就是风险所在。
数据重于正统
Paul：好消息是你出名了，坏消息是你出名了。当其他团队弄清楚你在做什么时，你是如何找到新优势的？你是如何保持拼搏精神的？
Billy：我认为真正的革命发生在其他团队开始意识到数据的重要性，收集自己的数据，并利用这些数据构建更具预测性的模型时。当我们最初开始做决策时，我们是基于统计数据的。统计数据是一种结果。团队开始发现，有一种更好的衡量流程的方法，这种方法更能预测技能，并且数据收集很重要。而且坦率地说，这不仅仅是关于收集数据，更是关于将一些非常聪明、充满激情的人才引入我们的业务，而这些人以前并没有在这里工作。
Moneyball 这本书的特别之处在于，书中的所有内容都是公开信息。我们基本上是借用了 Bill James 的想法。这种文化使我们得以这样做，因为此后多年，没有人真正尝试过 Bill James 的想法，或他在小册子中所谈到的内容。然而，在接下来的 20 年里，直到我们今天坐在这里谈话，各支球队已经变得极为保密。他们大量招募人才，拥有规模庞大的分析团队，由聪明的年轻人帮助他们利用生物特征数据构建这些模型，以提升球员表现。老实说，它已经变得极为复杂——甚至远远超出了我自己的理解范围。
每个人都认为自己是数据专家……直到数据与他们的观点相悖
Paul：根据我的经验，现在的挑战在于，你可能会遇到这样的情况——特别是对于那些非常聪明、经验丰富的人来说——他们会说：“我是一个数据驱动型的人”，他们会指出数据，并表示同意。但是，一旦他们得出的东西不能支持他们的经验，他们可能会说：“好吧，这个数据不对，我不会使用这个数据。”简而言之，我见过的“断章取用”数据，这又回到了我之前说过的那句话：除非数据不支持他们的观点，否则每个人都是数据爱好者。
Billy：对我来说，这才是真正的机会。一个企业真正成功的长期首席执行官的经验就是数据，而借鉴这些经验来帮助他做出决策就是数据。但我认为，在许多情况下，当你和有经验的人在一起时，当他们说“嘿，数据不正确”时，我们往往会屈服。好吧，我的回答通常是，您不能不同意数据，因为这不是观点。这是事实。在当今世界，有了我们接触的所有数据，真正的机会是当数据告诉您一件事，而您自己的经历告诉您另一件事时。就我个人而言，在做决定时，我更愿意总是向数据点头，而忽略自己的经验。再说一遍，我知道很多人会不同意这一点。对我来说，机会在于真正聪明的人看到同样的事情，而数据告诉他们一些东西，因为您必须假设您的竞争对手会看到您所做的同样的事情，并按照这些思路做出决定。
在Spotify、Apple Podcasts 和YouTube 上收听《人工智能预测》节目中与 Billy Beane 的完整对话。
