让许多业内人士烦恼的运算法
从一开始，很多临床心理学家就不认同米尔的观点，对此持怀疑态度。他们显然幻想过自己有长远预测的能力。我们在深思熟虑后，不难发现这种幻想是如何产生的，也可以理解临床医生为何反对米尔的研究。
证明临床统计可信度低的统计证据与临床医师对自己判断质量的日常体验相悖。经常接触患者的医生对每一个疗程都有其直觉，他们可以预测病人对干预治疗会有什么反应，并猜测下一步会发生什么。很多推测都得到了证实，这显示出临床医师真实的临床诊断能力。
问题是在整个治疗期间，这些正确的判断涉及的都是短期预测，而且是在当面诊疗后作出的预测，这项技能是治疗师经过长期实践得来的。他们失败的任务往往需要对病人的病情作长远的预测。想要做到这一点尤为困难，因为即使是最好的公式也只能是有个大概，临床医师也不可能完全了解，这需要患者多年的反馈，而不仅仅是当时短暂的治疗反馈。然而，临床医师可以出色完成的任务与他们完全不能做的事情之间没有绝对的界限，当然他们自己也是如此认为。他们知道自己有医术，但却不一定知道医术的终极。当然，认为机械地将几个变量整合到一起就会超过人工判断微妙的复杂性的想法对有经验的临床医师来说显然也是错误的。
这场关于临床预测与数据统计预测孰优孰劣的辩论总会涉及伦理道德的范畴。米尔写道，统计方法被那些临床医师批评为“机械化、自动化、附加物、模式化、人工化、不真实、表面化、武断、不完善、无生机、迂腐、片面、无关紧要、武断、数据化、表面化、死板、无前景、学术化、伪科学且很盲目”。相反，临床方法被它的支持者称赞为“灵活、全球化、有意义、正统、精细、统一、机构完整、有规律可循、系统化、丰富、深邃、真实、科学、成熟、准确、生动、正确、自然、可行，以及可以被理解”。
这种观点我们都可以理解。无论是约翰·亨利（John Henry）在山顶上挥锤，还是国际象棋天才盖瑞·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）与计算机“深蓝”的对决，我们总会同情我们人类自己。对通过数理统计来作决定的厌恶情绪影响着人类，这种厌恶源于我们本身对自然事物的偏好以及对人工合成产物的否定。选苹果时，如果有人问我们喜欢有机的苹果还是商业种植的，大多数人都会倾向于“全天然”的那个。即使被告知两者的口味相同、营养相同而且同样卫生，很多人还是会选择有机水果。商人们甚至发现，标签上印有“全天然”或者“不添加防腐剂”时，销量就会增加。
欧洲葡萄酒协会对阿申菲尔特推测波尔多酒价格这一公式的反应表明，业内人士对揭秘专业知识有着强烈的抵触情绪。阿申菲尔特的公式对公众而言是一种福祉：我们原本以为各地的葡萄酒爱好者都会感谢阿申菲尔特，他提出的公式提高了这些人辨别葡萄酒质量的能力，使他们能够分辨哪些葡萄酒多年后会有上乘的品质。然而事实却并非如此，据《纽约时报》报道，法国葡萄酒界对此的表现是在“愤怒和歇斯底里之间”。阿申菲尔特指出一个品酒专家认为他的发现“荒唐可笑”，还有一个人也嘲笑他“就像没有亲自看过电影却对这部电影评头论足”。
作重要决定时，对运算法的偏见就会被放大。米尔指出：“有些临床医师会因一个‘盲目的、机械化的’公式而耽误了可以治疗的病例，这是很可怕的，但我也没有什么好办法来缓和这种令人恐惧的情形。”相反，米尔和其他的运算法支持者激烈争论，如果说运算法在作出重大决定的时候可以减少错误，那么仍旧凭直觉判断就是不道德的。他们的论述有理有据，但却与一个心理学事实背道而驰：对大多数人来说，错误的原因最重要。由于运算法导致婴儿死亡的案例比人为因素造成的悲剧更让人感到悲痛。这种情感强烈程度已经上升到道德取向的层面了。
值得庆幸的是，随着运算法在生活中适用范围的不断扩大，人们也在慢慢接受它。我们在寻找喜欢的书籍或音乐时，会接受软件推荐的选项；我们理所当然地认为人为因素并没有影响信贷限额的决定；我们也越来越习惯那些以简单的运算法形式出现的指导方针，比如说我们应该努力将有益和有害的胆固醇水平维持在什么比例。公众现在已经意识到，在体育界公式能比人做得更好：一个职业球队该给新队员开多少薪水，或者在第四节的什么时候该踢凌空球。随着运算法使用范围的扩大，大多数人第一次接触米尔在他那本“让我烦恼的小书”中提到的结果模式时，他们的不适应感最终必将会降低。
