人們希望快速從他人身上取得經驗，想要藉由他人的智慧鑑定自己的想法有無缺失，於是一定會向他人求教，這是好事。我當占卜師，也因此常為客戶剖析利害，提供建議，回答學生疑惑，分享經驗。但這麼久的時間以來，我發現，有些人對於求教這件事，真是非常沒概念。
主要的問題在於這些人似乎並不清楚：人事的運作，是必然會被個人差異與隨機變數影響，也必然會因此產生例外狀況。
個人差異所造成的影響隨處可見，有人擁有傲人外貌，走模特兒這行很容易賺到錢收入很高，於是就有人看到也想走這行，可是因為少了那個外貌，收入甚至比不上一般工作。但這種例外狀況不會妨礙模特兒收入高的事實，只是這個事實必須伴隨另一個屬於個人差異的前提：要先擁有傲人外貌。
隨機變數也是隨處可見，或下雨或不下雨，股市或漲或跌，這沒法說得準，了不起給個機率，這就是受到隨機變數的影響，畢竟這世界不是精密的實驗室，干擾結果的隨機變數實在太多，好比萬有引力的定律早被發現，但就算到了能登陸火星的現在，人造衛星掉下來落點在哪？何時掉落？也會因為氣候、風向等隨機變數，而無法被精細推算出來，只能給個「南北兩極以外的地方都可能是衛星墜落地」這種程度的預測。關於這一點的辨析，可參考台大電機系葉丙成老師機率與統計課程的相關討論，另外也可參考文末所摘錄的《統計改變了世界》一書的部份序言（為避免版權問題，已重編過），在此不擬贅述。
因為個人差異與隨機變數這兩大困境的影響。想討論各種人事現象，就永遠有個極限，最後往往也就只能停留在訴諸個人經驗法則的階段，而且因為受到這兩大困境的影響，憑個人經驗建立的法則一定會有例外存在。就算想撒大把鈔票進行科學研究，怕也無濟於事，比如政府跟學界二十年來投入無數人力物力財力精力，最後也只讓氣象預報多準5%。
先有這個概念，才能理解求教這件事的限制：今天我們跟人求教，對方只要有分享自身經驗，就已經算是盡了善良第三人的義務了！如果對方還願意額外花時間講解一下他對整個狀況的推測，基本上我們就是賺到了。
但常看有人求教時，不會想到這些，反是拿一些例外狀況詰問對方，其實這個動作，不僅無形中變成跟對方辯論，背離求教的本意。也暗示了求教者並不清楚「人事運作因為深受隨機變數與個人差異的影響，而一定會有例外狀況」，求教者甚至可能還直觀地以為「人事運作該像時鐘一樣的精密、固定而可以預期，所以能有個簡單明白的理論能夠解釋這一切，然後有個具體又標準的答案，因此也可以利用一個例外來否證整個論點，以此來檢驗該論點的正確與否。」但事實上人事就不是這樣在運作的，更不可能有什麼經過科學驗證沒有爭議不可移易絕無例外的法則出現。
講了這麼大一段，怕有點抽象，以下直接以「該不該念大學」的討論為例：
問：現在大學生滿街走，我還該需要努力唸書準備考大學嗎？
答：有心唸書當然好啊，最好拼一點念個名校熱門科系，照我所見，比較有機會取得高薪。
↑ 至此，回答者已經提供了個人意見，算盡了善良第三人的責任了。
問：為甚麼？
答：好的大學跟熱門科系對就業真是很有幫助，這主計處一直都有相關研究，關鍵字好像叫「人力運用調查」，而且照我出社會至今所看到的狀況，台清交成這些國立大學畢業生確實比較容易找到工作，薪水也比較高，可能台灣大學聯考與甄試還是有點篩選功能的，能念到國立名校，天份跟執行力真是很夠吧。
↑ 如果跟人求教獲得這種等級的回答，該要心懷感激了，這回答者不僅在前面慷慨地分享了自己的經驗，這時還提供一個統計研究的關鍵字讓我們去搜尋，並針對現象提出假設！
問：可是我看王永慶也念到小學而已啊，隔壁的大哥哥念到清大博士畢業卻也找不到工作這又該怎麼說呢？
↑ 這就是拿例外狀況來詰問，暗示了求教者並不清楚「人事運作因為深受隨機變數與個人差異的影響，而一定會有例外狀況」，也是在糟蹋對方的善心，算是提問者失禮了，回答者本是好意對提問者分享個人經驗，而不是在學術研討會發表論文需要舉出證據、說服反對者，更不是在公堂上回答律師的詰問。
此外這樣的反問讓回答者陷入一個抉擇：他如果繼續糾纏這件事，就是要他持續投入時間成本，但他為何需要耗費他的人生哪怕只是一分鐘呢？所以多數人為了省時間，往往就會是提出一個諸如此類的答案：「你說的也沒錯，學歷是不能決定一切，所以這該隨你自己決定囉」。也許提問者會覺得被敷衍了，但要想造成這個結果的人是提問者本人啊。
這樣說來，難道提問者只能接受回答者的答案，而不能有任何懷疑嗎？其實，我們對某件事有疑惑，向他人求教，就算事後對別人提供的答案有懷疑，那也是身為提問者的我們該要自己另外去找答案，畢竟別人並沒有義務要犧牲他的人生幫我們解決問題啊。
這篇文章的內容，以我現在的觀點看，會認為該是人際互動的常識，但既是常識怎麼需要特別撰文呢？其實是因為我終於發現，原來這毛病容易出現在兩種人身上啊，1.具備某種命盤特質的人2.有點聰明才智卻涉世未深的人，比如沒出社會的大學生就是，而且回憶起我大學剛畢業時也有此病，只是年代久遠我根本忘了。為了確保以後遇到此類命盤的問卜者或學生，能快速說明此病，並提出一個更好的求教態度，所以特別抽空撰寫此文。
附錄：《統計改變了世界》書序節錄（為避免版權問題已重編過，如有興趣請自行看閱原書）
十九世紀初的科學界，主要是以一種固化的哲學觀為典範，稱為機械式宇宙觀。這種哲學觀假定，宇宙如同一個龐大的時鐘機器，所有的物體都按照一定的規律運動，宇宙永續運轉而不需要神的介入；所有將來發生的事件都決定於過去的事件。只是科學界以外的人，還並沒有這個概念。
這種思想上的落差，體現在拿破崙一世與拉普拉斯的一次對話中。拉普拉斯當時寫了本巨著，論述如何根據地球上少數觀察資料來計算行星和彗星的未來位置。據說，當時拿破崙問過拉普拉斯「為何你的書裡一句也不提上帝？」拉普拉斯冷然回答：「陛下，我沒有用到那個假設的必要」。
這個觀點從科學界普及到民間，是四十年後的事，因為1846年海王星在依據牛頓的數學定律所推算的位置被發現，於是民間所有對機械宇宙觀的質疑都被粉碎了，這一哲學立場很快成為大眾文化的基礎。
儘管拉普拉斯的理論模型不需要用到上帝這個假設，乍看之下，也跟時鐘運行一樣精密無誤，但事實並非如此，他還是需要加入一個參數叫做「誤差函數」，他必須用這個函數來修正各種實際觀察到的誤差，讓理論模型看起來完美無缺。當時的科學家相信，隨著越來越精確的測試，對「誤差函數」的需求將逐漸消失。
然而到了十九世紀末，誤差並沒有消失，反倒是增加了：當測試越來越精確，誤差也越來越多。在物理和化學等傳統科學中，牛頓和拉普拉斯所用的那些定律，逐漸地被證明只是粗略的逼近。此外，試圖發現生物學定律和社會學定律的努力也失敗了。機械宇宙觀開始動搖，科學便漸漸開始在新的典範下運作，這新典範就是現實世界的統計模型，如以只有10％機率會出錯、80％的機率會發生...的概念，來描述一個現象的可信度。
到了20世紀末期，幾乎所有科學都轉而運用統計模型了。大眾文化還是沒有跟上這種科學革命， 儘管一些含混的觀念和表述，像「相關性」、「勝率」和「風險」等等，已經滲入了大眾的詞彙，並且在經濟與醫學領域讓多數人意識到，但就已經發生的哲學觀的深層轉變而言，學界之外沒有人能對此有什麼理解......。
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