權威偏誤｜Authority Bias
一句話
人傾向相信並服從權威人士的判斷，即便沒有充分的獨立驗證。權威形象（頭銜、制服、專業語言）能大幅影響說服力，而不需證明專業真的相關。
適用情境
- 投資判斷：「Warren Buffett 投了」「諾貝爾獎得主背書」
- 醫療：白袍效應，醫師說什麼就信
- 顧問選擇：「他是 ex-McKinsey」「他在 Google 做過」
- 招募：常春藤 / 大廠經歷的光環
- 媒體：「華爾街日報的報導」自帶可信度
權威跨領域的危險
權威偏誤最危險的地方：在某領域的權威，被當成所有領域的權威。
- 諾貝爾物理學獎得主對經濟政策的意見不一定可靠
- 資深軍人對科技創投的判斷可能完全外行
- 成功創業者對其他產業的建議可能誤導
Henry Kissinger 是傑出的外交家，但他的權威對血液檢測技術的真實性沒有任何證明力。
HBS 個案
Theranos / Elizabeth Holmes Source: HBS: Theranos
Holmes 刻意建立的權威光環：
個人 staging：
- 模仿 Steve Jobs 的黑色高領穿著
- 刻意壓低聲音營造「成熟領袖」
- 史丹佛輟學的「天才創業者」敘事
董事會權威堆疊：
- Henry Kissinger（前美國國務卿）
- George Shultz（前美國國務卿、財政部長）
- James Mattis（前美國國防部長）
- Sam Nunn（前參議員）
- 多位退役四星將軍
這些人沒有一個懂血液檢測技術。
但對投資人、客戶、媒體而言：「這麼多級別高的人物坐在董事會，技術一定有兩把刷子」。權威被當成技術可信度的代理，跳過了真正的技術驗證。
最後揭露的真相：技術從未真正成立，董事會多數成員從沒看過真實的實驗數據。權威偏誤讓全世界（包括投資人、Walgreens、軍方）集體跳過了 due diligence。
白話小例｜250 字
中型製造業老闆要選 ERP。三家供應商來簡報：
廠商 A：簡報非常專業，提案人是台大 MBA + ex-IBM 顧問。報價 NT$800 萬。 廠商 B：提案人是工廠出身、技術背景，沒有大廠光環。實際做過 30 家同產業案例。報價 NT$650 萬。 廠商 C：提案人是「亞太區副總」，名片頭銜很長。報價 NT$1,200 萬。
老闆的本能反應：A 看起來最專業、C 頭銜最大。傾向選 A 或 C。
實際分析（用能力圈 + 真實驗證）：
- A 的 MBA + ex-IBM 跟「做 ERP 導入」沒直接相關
- C 的頭銜大但沒有實際案例細節
- B 才是真正懂這個產業的人，過去案例最相關
權威偏誤的修正：問「過去案例」而不是「頭銜」。請每家給 3 個同產業客戶當 reference，親自打電話問。
最後老闆選 B。系統上線後維護順暢，B 廠商還在後續持續支援。
對抗權威偏誤：
- 權威歸權威，證據歸證據
- 永遠問：「你在這個具體領域做過什麼？」（不是「你做過什麼」）
- 配 能力圈：你自己懂的領域，權威壓不過你的判斷
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→ 經典案例：Theranos