心智模型:做出明智决定的最佳方式

shellc 2021-05-10

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心智模型只是对某一事物如何运作的一种表述。我们无法将世界的所有细节都保存在我们的大脑中,所以我们使用模型将复杂的事物简化为可理解和可组织的多个部分。

我们思维的质量与我们头脑中的模型以及它们在当前情况下的有用性成正比。你拥有的模型越多,你的工具箱越大,你就越有可能拥有正确的模型来看待现实。事实证明,当涉及到提高你的决策能力时,思考的多样性很重要。

本文翻译自: Mental Models: The Best Way to Make Intelligent Decisions, 翻译大部分由DeepL完成。

本指南介绍了你需要知道的一些心智模型。当你掌握后,你可以更好的思考,犯更少的错误,并获得更好的决策结果。

本文包括以下内容:

  • 什么是心智模型?
  • 学会更好地思考
  • 构建心智模型的栅格结构
  • 心智模型
    • 基础思维
    • 物理和化学
    • 生物学
    • 系统工程
    • 数学
    • 微观经济学
    • 军事和战争
    • 人性与判断

什么是心智模型?

心智模型是我们理解世界的方式。它们不仅塑造了我们的思维和理解方式,而且塑造了我们对事物之间关系和机遇的洞察。心智模型是我们简化复杂性的手段,让我们能够回答为什么我们认为一些事情比其他事情更相关,以及我们如何推理。

简而言之,心智模型是对某一事物如何运作的一种表述。我们无法将世界的所有细节都保存在我们的大脑中,所以我们使用模型将复杂的事物简化为可理解和可组织的多个部分。

学会更好地思考

我们思维的质量与我们头脑中的模型多样性以及它们在当前情况下的有用性成正比。你拥有的模型越多,你的工具箱越大,你就越有可能拥有正确的模型来看清现实。事实证明,当涉及到提高你的决策能力时,思考的多样性很重要。

然而,我们大多数人都是单一领域的专家。我们没有一组以格子结构组织起来的心智模型,而是有一些来自我们学科的有限模型。每个专家看到的东西都不一样。默认情况下,一个典型的工程师会从系统工程的角度来思考。一个心理学家会从激励机制的角度思考问题。生物学家会从进化的角度来思考。通过把这些学科放在我们的脑海中,我们可以以一种立体的方式来解决一个问题。如果我们只看问题的一个方面,我们的思考就有大量的盲点。盲点某些情况下是致命的。

举例来说。当一个植物学家看一个森林时,他们可能会关注生态系统,一个环保主义者看到气候变化的影响,一个林业工程师看到树木生长的状态,一个商人看到土地的价值。这些都没有错,但他们都无法代表森林的全部。通过分享并学习其他领域的知识,将获得更全面的理解,从而使管理森林过程中的一系列决策更加完善。

在20世纪90年代的一次著名演讲中,查理-芒格总结了通过理解心智模型获得实际智慧的方法,他说”好吧,第一条规则是,如果你只是记住孤立的事实,并试图一次性获得认知,你就不可能真正知道任何事情。如果这些事实没有被整理进格子中,它们就以你不可使用的形式存在。你必须在你的头脑中建立模型。你必须把你获得的直接或间接经验整理成模型,存放在模型格子里。你可能已经注意到那些只是试图记住东西的学生,他们在学校和生活中都会失败。你必须把经验整理到你脑海中的模型格子里。”

心智模型的栅格结构

为了帮助你建立你的心智模型格子,以便你能做出更好的决定,我们已经收集并总结了我们发现的最有用的模型。 请记住:建立你的格子间是一个终生的项目。坚持下去,你会发现你理解现实的能力,持续做出好的决定的能力,并帮助你所爱的人的能力,将一直在提高。

基础思维

1.地图不是领土(The Map is not the Territory)

地图并不是现实世界。即使是最好的地图也是不完美的。这是因为它们是它们所要表达的东西的简化。如果一张地图能够完美地保真地代表领土,它就不再是一种简化,因而对我们不再有用。地图也可以理解成一个时间点的快照,代表不再存在的东西。在我们思考问题和做出更好的决定时,必须牢记这一点。

2.能力圈(Circle of Competence)

当自尊心而不是能力驱动我们做事情时,我们就会遇到盲点。如果你明确知道你已经理解了什么,意味着你也知道这个理解的边界在哪里。当你诚实地告诉别人你在那些领域缺乏知识时,你就知道你在什么地方是脆弱的,是可以成长的。了解你的能力圈可以改善决策过程,获得更好的结果。

3.第一性原理(First Principles Thinking)

第一性原理是通过逆向工程解决复杂问题和寻找创造性的最佳方法之一。有时也被称为从第一原理推理,它是一种帮助澄清复杂问题的工具,将基本的想法或事实与基于它们的任何假设分开。剩下的就是基本原理。如果你知道某件事情的第一性原理,你就可以围绕这些原理建立你的其他知识,从而产生新的东西。

4.思维实验(Thought Experiment)

思维实验可以被定义为 “用于研究事物性质的想象力装置”。许多学科,如哲学和物理学,利用思维实验来探究可以被知道的东西。在这样做的过程中,可以为探究和探索开辟新的途径。思维实验是强大的,因为它帮助我们从错误中学习并避免重蹈覆辙。它帮助我们评估行为的潜在后果,并重新审视历史以做出更好的决定,让我们能够做本来不可能的事情。它们可以帮助我们弄清楚我们真正想要的是什么,以及达到目的的最佳途径。

5.二阶思维(Second-Order Thinking)

几乎每个人都能预测到自己行为的直接结果。这种类型的一阶思维是简单和安全的,但也导致你只能得到和其他人一样的结果。二阶思维是更超前的思考,是更完整的思考。它要求我们不仅要考虑我们的行动和它们的直接后果,还要考虑这些行动的后续影响。很多情况下,如果不考虑二阶和三阶效应,就可能会释放出灾难。

6.概率性思维(Probabilistic Thinking)

概率思维本质上是试图利用一些数学和逻辑工具来估计任何特定结果发生的可能性。它是我们提高决策准确性的最佳工具之一。在这个世界上,每个时刻都是由无限复杂的因素决定的,概率思维帮助我们确定最可能的结果。当我们知道这些时,我们的决定可以更加精确和有效。

7.逆向思维(Inversion)

逆向思考是改善你思维的一个强有力的工具,因为它可以帮助你识别和消除追求成功结果的障碍。Inversion的词根是 “invert”,意思是颠倒或倒置。作为一种思维工具,它意味着要从习以为常的思考方式的反方向开始。我们大多数人都倾向于以一种方式思考问题:向前。逆向思考允许我们把问题翻过来,向后思考。有时从原因到结果按部就班思考是好的,但从结果反推可能更有用。

8.奥卡姆剃刀(Occam’s Razor)

简单的解释比复杂的解释更可能是真的。这是 “奥卡姆剃刀 “的精髓,是逻辑思考和解决问题的经典原则。与其浪费你的时间去反驳复杂的解释,你可以通过基于具有最短逻辑链的解释来更有信心地做出决定。

9.汉隆剃刀(Hanlon’s Razor)

汉隆剃刀很难追溯其起源,它指出,我们不应该把明显因为愚蠢导致的事情归结为恶意。在一个复杂的世界里,使用这个模型可以帮助我们避免偏执和意识形态。通过不武断地假设坏结果是由坏人故意搞出来的,我们能获得更多机遇而不是错过机会。这个模型提醒我们,人们确实会犯错误。它要求我们探寻对于已经发生的事件是否有另一种合理的解释。最有可能正确的解释是包含最少意图揣测的解释。

物理和化学

1.相对论 (Relativity)

相对论在物理学世界中被用于很多场合,但最核心的观点是,作为系统一部分的观察者不可能真正理解他所处的系统的全部。例如,在飞机上的人感觉不到他正在经历运动,但外部观察者却能看到运动正在发生。这种形式的相对性往往会以类似的方式影响社会系统。

2.作用力与反作用力/对等原则(Reciprocity)

如果我推一堵墙,物理学告诉我,墙会以同等的力量推回来。在一个生物系统中,如果一个人对另一个人采取行动,这种行动往往会得到相同的回应。当然,人类的行为也表现出强烈的对等性。

3.热力学(Thermodynamics)

热力学定律描述了一个封闭系统中的能量。这些定律是无法逃避的,是物理世界的基础。它描述了一个能量不断流失的世界,而能量不能被创造或破坏。将此应用于社会领域,可以创建出有利可图的企业。

4.惯性(Inertia)

匀速直线运动的物体将保持其运动方向和速度,除非受到外力影响。这是关于运动的一个基本物理原理;然而,个人、系统和组织也有同样的性质。这使他们能够最大限度地减少能量的使用,但也可能导致他们被摧毁或被侵蚀。

5.摩擦力和粘度(Friction and Viscosity)

摩擦力和粘度都描述了运动的难度。摩擦力是一种反对相互接触的物体运动的力量,而粘度衡量一种液体在另一种液体上滑动的难度。粘度越高,阻力就越大。这些概念告诉我们很多关于我们的环境如何阻碍我们的运动。

6.矢量速度(Velocity)

矢量速度并不等同于速度;这两者有时会被混淆。矢量速度是速度加矢量:某物到达某处的速度有多快。一个物体向前移动两步,然后又退后两步,它以一定的速度移动,但没有矢量速度。矢量的增加,这一关键区别,是我们在实际生活中应该考虑的。

7.杠杆作用(Leverage)

世界上的大多数工程奇迹都是通过应用杠杆完成的。正如阿基米德的名言:”给我一个足够长的杠杆,我就能撬动世界。”只要有少量的输入力,我们就能通过杠杆作用产生巨大的输出力。了解我们在哪里可以将这个模型应用于人类世界,可以成为巨大成功的来源。

8.活化能(Activation Energy)

火不过是碳和氧的组合,但世界上的森林和煤矿并不是随意燃烧的,因为这样的化学反应需要输入临界水平的 “活化能”,以使反应开始。仅仅两个可燃元素是不够的。

9.催化剂(Catalysts)

催化剂可以启动或维持化学反应,但本身并不是反应物。没有催化剂的加入,反应可能会减缓或停止。当然,社会系统具有许多类似的特征,我们也可以从催化剂的角度来近似类比。

10.合金化(Alloying)

当我们结合各种元素时,我们会创造出新的物质。这并不令人惊讶,但在合金化过程中可能令人惊讶的是,2+2可能不等于4,而是等于6,因为合金的强度可能远大于基本元素强度的简单相加。得益于合金,我们设计、建造了很多伟大的东西。我们以同样的方式理解许多无形的东西,比如社会系统或个人,可以通过基本元素的组合来创造出类似于合金的2+2=6的效果。

生物学

1.进化第一部分:自然选择和灭绝(Natural Selection and Extinction)

自然选择曾被称为 “人类有史以来最伟大的想法”。”在19世纪,查尔斯-达尔文和阿尔弗雷德-罗素-华莱士同时意识到,物种是通过随机变异和不同的生存率来进化的。如果我们把人类对动物繁殖的干预称为 “人工选择 “的例子,我们可以把大自然决定特定突变的成功或失败称为 “自然选择”。”那些最适合生存的品种往往被保留下来。当然,生命赖以生存的自然条件会发生改变。

2.进化第二部分:适应和红皇后效应(Adaptation and The Red Queen Effect )

物种往往为了生存而适应其周围的环境,这是因为其遗传和环境的结合,一种不可避免的结合。然而,个体一生所做的适应性并不像人们曾经认为的那样通过基因传递下来。种群通过自然选择的过程来适应和进化,这是因为最能适应环境的个体获得了比平均水平更高的繁殖率。 自然选择的进化模式导致了物种之间为争夺有限资源而进行军备竞赛。当一个物种进化出一种有利的适应性时,处于竞争角色的物种要么做出有效的反应,要么灭绝。原地踏步可能意味着落后。这种军备竞赛被称为红皇后效应,因为《爱丽丝梦游仙境》中的人物说:”要想保持在同一个地方,你需要尽力奔跑。”

3.生态系统(Ecosystems)

一个生态系统描述了一组在自然界共存的生物群体。大多数生态系统显示出生命为了生存采取了各自不同的生存方式,这种压力导致了不同的行为。可以从自然生态系统相同的角度来看待人类社会,并得出许多相同的结论。

4.生态位(Niches)

大多数物种都会找到一个生态位:为了生存而采取的竞争手段和行为方式。通常,一个物种会选择一个它最适应的生态位。当多个物种开始竞争同一个生态位时,危险就出现了,在有限的资源耗尽之前,这可能会导致物种灭绝,资源限制决定了只有有限多的物种可以做同样的事情。

5.自我保护 (Self-Preservation)

如果生物体的DNA中没有强烈的自我保护本能,它就会随着时间的推移趋于消失,从而消除这种DNA。虽然合作是另一个重要的模式,但自我保护的本能在所有生物体中都很强,并可能对周围的人造成暴力、反复无常和/或破坏性的行为。

6.复制(Replication)

所有生命的一个基本能力是高保真的复制。复制的基本单位似乎就是DNA分子,它为后代提供了一个构建的蓝图。有各种各样的复制方法,但大多数可以归纳为有性和无性的。

7.合作(Cooperation)

竞争倾向于描述大多数生物系统,但不同层次的合作也是同样重要的活动。事实上,可能正是一个细菌和一个简单细胞的合作创造了第一个复杂的细胞和现在的所有生命。没有合作,就没有群体的生存,而群体的合作又产生了更复杂版本的组织。合作和竞争往往在多个层面上并存。 囚徒困境是博弈论的一个著名应用,最佳策略是两个囚徒相互合作,但如果其中一个人背叛,另一个人也最好背叛。因此出现了两难局面。这种模式出现在经济生活、战争以及人类实际生活的许多其他领域中。虽然囚徒困境在理论上会导致一个糟糕的结果,但在现实世界中,合作几乎总是可能的,而且必须尽可能寻求合作。

8.分层组织(Hierarchical  Organization)

大多数复杂的生物对于它们应该如何组织在一起有一种天生的感觉。虽然不是所有的生物都采取等级结构,但很多都是如此,特别是在动物界。人类认为自己是例外,但他们和其他生物一样强烈地感受到等级制度的存在。多年前的斯坦福监狱实验和Milgram实验证明了人类偏向于受权威的影响。在像我们这样的统治等级制度中,我们倾向于向领导者寻求行为指导,尤其是在压力或不确定的情况下。因此,权威人物有责任表现得很好,不管他们喜欢与否。

9. 激励措施(Incentives)

所有生物都对外界激励作出反应,以保持自己的生命力。这是生物学的基本洞察。不断的激励在一定程度上会使一个生物体持续产生应对行为。人类也包括在内,并且是激励机制的特别好的例子。然而,人类是复杂的,因为他们的激励可能是隐藏的或无形的。生命的规则是重复有效的和被奖励的行为。

10.尽量减少能量输出的倾向(Tendency to Minimize Energy Output)

在一个由热力学定律和对有限资源竞争所支配的物理世界中,任何浪费资源的生命都会在生存方面处于严重的劣势。因此,大部分情况下,生命的行为是由尽量减少资源使用的倾向所支配的。

系统工程

1.反馈环路(Feedback Loops)

所有复杂的系统都受到正负反馈回路的影响,A导致B,而B又影响A(和C),如此反复,回路的持续运动经常产生高阶效应。在一个同态系统中,A的变化往往被B的相反变化拉回,以维持系统的平衡,就像人体的温度或组织文化的行为。自动反馈环路维持着一个 “静态 “的环境,除非有外力改变环路。一个 “失控的反馈回路 “描述了一种情况,即一个反应的输出成为它自己的催化剂(自动催化)。

2.均衡(Equilibrium)

均衡是一个过程,通过这个过程,系统自我调节以保持均衡状态,使其能够在不断变化的环境中发挥作用。大多数时候,它们会超出或低于最优状态一点,并保持不断调整。就像飞行员驾驶飞机一样,系统偏离航线的次数比在航线上的次数多。系统有助于将其保持在均衡的范围内,因此了解范围的界限是很重要的。

3.瓶颈(Bottlenecks)

瓶颈是指(有形或无形的)流动被阻止的地方,它限制了连续的运动。就像动脉堵塞或下水道堵塞一样,任何产品或服务的生产瓶颈可能很小,但如果它处于关键路径上,就会产生不成比例的影响。然而,瓶颈也可以是灵感的源泉,因为它迫使我们重新考虑是否有其他成功的途径。

4.规模(Scale)

对规模敏感,是系统最重要的原则之一。当扩大或缩小系统的规模时,属性(或行为)往往会发生变化。在研究复杂系统时,需要观察、分析或预测该系统的规模,而且必须量化,至少在数量级上粗略地量化。

5.安全边际(Margin of Safety)

同样地,工程师们也养成了在所有计算中加入误差的习惯。在一个未知的世界里,将一辆9500磅的公交车开过一座恰好能承受9600磅的桥,很少被认为是明智的。基于对此的认识和限制,很少有现代桥梁会出问题。在实际生活中,我们也需要留出和桥梁系统一样稳健的余地。

6.流失(Churn)

保险公司和订阅服务都很清楚流失的概念–每年都会有一定数量的客户流失,必须进行补充。站在原地不动就相当于失去了,正如在被称为 “红皇后效应 “的模型中看到的那样。流失在许多商业和人类系统中都存在。数量会以一定的周期流失,必须通过新的数量来进行补充。

7.算法(Algorithms)

虽然很难精确定义,但算法通常是一套自动化的规则或 “蓝图”,引导一系列的步骤或行动,从而产生一个期望的结果,并经常以一系列 “如果→那么 “的语句形式表述。算法因其在现代计算中的应用而最为知名,但也是生命的一个特征。例如,人类的DNA包含了一个构建人类的算法。

8.临界质量(Critical mass)

当一个系统即将从一个阶段跃迁到另一个阶段时,此刻就变得很关键。跃迁前的最后一个单元的边际效用比之前的任何单元都高得多。一个经常被引用的例子是当水被加热到一个特定的温度时,从液体变成了蒸汽。”临界质量 “指的是发生临界事件所需的质量,最常见于核系统中。

9.突现(Emergence)

高阶行为倾向于从低阶组件的互动中产生。其结果往往不是线性的,不是一个简单的加法问题,而是非线性的,或者说是指数的。突现行为的一个重要属性是,它不能从对组成部分的简单研究中预测出来。

10.不可约性(Irreducibility)

我们发现,在大多数系统中,都有不可约的数量属性,如复杂性、最小值、时间和长度。在不可约的水平以下,所期望的结果根本不会发生。人们不可能让几个女人怀孕以减少生一个孩子所需的时间,也不可能将一辆汽车简化为一个零件。这些结果,在一个确定的点上,是不可简化的。

11.收益递减法则(Law of Diminishing Returns)

与规模有关,增量价值最终都会减少。一个很好的例子是一个贫困家庭。给他们足够的钱让他们茁壮成长,他们就不再是穷人了。但是在某一点之后,额外的钱不会改善他们的命运;在某个大致可量化的点上,额外的钱的回报明显递减。通常情况下,收益递减法则会转向负面领域,也就是说,收到太多的钱可能会摧毁这个贫困家庭。

数学

1.统计分布(Distributions)

正态分布是一个统计过程,它产生了众所周知的钟形曲线,有一个有意义的中心 “平均数”,在正确采样时,与该平均数的标准偏差越来越少。(所谓的 “中心极限 “定理。)众所周知的例子包括人类的身高和体重,但同样重要的是要注意许多常见的情形,特别是在社会系统等非物质系统中,并不遵循这种模式。正态分布可以与幂律或指数分布进行对比。

2.复利(Compounding)

有人说,爱因斯坦称复利是世界上的一个奇迹。他可能没有这样说,但它确实是一个奇迹。复利是这样一个过程,通过本金赚取利息,然后本金加上利息变成新的本金再赚取利息,如此反复,无穷无尽。这是一个指数效应,而不是一个线性或加法效应。钱不是唯一具备复利属性的,思想和关系也是如此。在有形的领域,复利总是受制于物理限制和收益递减;无形的东西可以更自由地复利。复利也导致了货币的时间价值,它是所有现代金融的基础。

3.采样(Sampling)

当我们想获得关于一个群体(指一组相似的人、事物或事件)的信息时,我们通常通过观察一个样本(指群体的一部分)。通常,考虑整个人口是不可能的,甚至是不可取的,所以我们的目标是一个能代表整体的样本。作为一条经验法则,在其他条件相同的情况下,更多的测量意味着更准确的结果。小规模的样本会产生偏离实际的结果。

4.随机性(Randomness)

尽管人脑难以理解,但世界上的许多东西都是由随机的、非连续的、无序的事件组成。当我们把因果关系归于实际上不受我们控制的事物时,我们就被随机效应所 “愚弄 “了,即我们有错误的寻求模式的倾向。如果我们不对这种被随机性愚弄的效应进行纠正,我们就会倾向于把事情看成是比实际情况更可预测的,并据此行事。

5.均值回归(Regression to the Mean)

在一个正态分布系统中,随着观察次数的增加,偏离平均值较多的情况将趋向于回到平均值:所谓的大数法则。我们经常被回归平均值的现象所迷惑,比如一个生病的病人在开始服用一种草药的同时会自发地好转,或者一个表现不佳的运动队会取得连胜。我们必须小心,不要把统计学上可能发生的事件与因果关系混淆。

6.零的乘法(Multiplying by Zero)

任何受过合理教育的人都知道,任何数字乘以零,不管这个数字有多大,仍然是零。这在社会系统和数学系统中都是如此。在一些系统中,一个领域的失败可以否定所有其他领域的巨大努力。正如简单的乘法所显示的那样,解决 “零 “的问题往往比努力扩大其他领域的效果要大得多。

7.等效性(Equivalence)

代数的引入使我们能够从数学上抽象地证明两个看似不同的东西可能是相同的。通过操作符号,我们可以证明等价或不等价,这使人类获得了巨大的工程和技术能力。至少了解代数的基础知识可以让我们理解各种重要的结果。

8.表面积(Surface Area)

三维物体的表面积是它外面的空间量。因此,表面积越大,与环境的接触就越多。有时,更大的表面积是有利的。我们的肺和肠子有一个巨大的表面积,以增加对氧气和营养物质的吸收。其他时候,我们希望减少接触,如限制我们的互联网接触,以减少攻击面。

9.全局和局部最大值(Global and Local Maxima)

一个数学函数的最大值和最小值是其定义域内最大和最小的数值。虽然有一个全局最大值,但在一个给定的范围内可能有更小的峰值,即局部最大值。全局最大值和局部最大值有助于我们识别峰值,以及是否仍有可能走高或走低。它还提醒我们,有时我们必须往下走才能往上走。

微观经济学

1.机会成本(Opportunity Costs)

做一件事意味着不能做另一件事。我们生活在一个权衡利弊的世界里,机会成本的概念支配着一切。最恰当的概括是 “没有免费的午餐”。

2.创造性破坏(Creative Destruction)

由经济学家约瑟夫-熊彼特(Joseph Schumpeter)提出的 “创造性破坏 “一词,描述了在一个有效的自由市场体系中发挥作用的资本主义过程。在个人动机(包括但不限于经济利益)的驱使下,企业家们将在一场永无止境的创造性竞争游戏中相互竞争,在这个过程中摧毁旧的想法,用更新的技术来取代它们。谨防被甩在后面。

3.比较优势(Comparative Advantage)

苏格兰经济学家大卫-李嘉图有一个不寻常的、非直观的洞察。两个人、公司或国家可以从相互的贸易中都受益,即使其中一个人在所有方面都更出色。比较优势最好被看作是一种机会成本:如果能以更低廉的价格通过交易获得,一个实体就有可能放弃生产力提高,即使那是他擅长的领域。

4.专业化(Specialization)

另一位苏格兰经济学家亚当-斯密强调了自由市场体系中通过专业化获得的优势。斯密解释说,与其让一群工人从头到尾生产整件物品,不如让他们每个人专门从事一个方面的生产,通常会更有成效。不过,他也提醒说,每个工人可能不会享受这样的生活;这是专业化模式的一个权衡。

5.抓住中间环节(Seizing the Middle)

在国际象棋中,获胜的策略通常是夺取对棋盘中间的控制权,以便最大限度地增加可走的潜在棋步,控制最大数量的棋子的移动。同样的策略在商业中也是有利可图的,约翰-D-洛克菲勒在石油贸易早期对炼油厂业务的控制以及微软在软件业早期对操作系统的控制都可以证明这一点。

6.商标、专利和版权(Trademarks, Patents, and Copyrights)

这三个概念,以及其他相关的概念,保护了有进取心的个人所产生的创造性工作,从而为创造性创造了额外的激励,促进了资本主义的创造性破坏模式。如果没有这些保护措施,信息和创意工作者对他们的作品被自由传播没有任何保护措施。

7.复式记账法(Double-Entry Bookkeeping)

现代资本主义的奇迹之一是14世纪在热那亚引入的簿记系统。复式记账法要求每一笔账目,如收入,也要记入另一个相应的账户。正确的复式记账法对潜在的会计错误起到了检查作用,并允许准确的记录,从而使公司所有者的行为更加准确。

8.效用:边际、递减、递增(Utility: Marginal, Diminishing, Increasing)

任何物品的额外单位的效用都会随着规模的变化而变化。边际效用使我们能够理解一个新增单位的价值,而在大多数实际生活领域,这种效用在某些时候会减少。另一方面,在某些情况下,新增的单位会受到一个 “临界点 “的影响,在这个临界点上,效用函数会不连续地向上或向下跳动。例如,给一个口渴的人送水,每增加一个单位,边际效用就会递减,如果有足够的单位,最终会杀死他。

9.贿赂(Bribery)

贿赂的概念常常被主流经济学所忽视,它是人类系统的核心。如果有机会的话,付钱给某个代理人让其另眼相看往往比遵守规则更容易。然后,遵守规则的人就处于不利位置了。这个原则/代理问题可以被看作是一种套利的形式。

10.套利(Arbitrage)

在两个销售相同商品的市场上,如果在一个市场上购买该商品可以获利,而在另一个市场上出售可以获利,那么就存在套利。这个模型表面上很简单,但可以不同的形式出现。方圆50英里内唯一的加油站也是一种套利,因为它可以不受干扰地购买汽油并以所需利润出售(暂时的)。几乎所有的套利情况最终都会因为被发现和利用而消失。

11.供应和需求(Supply and Demand)

生物界和经济生活的基本等式是必需品的有限供应和对这些物品的竞争。正如生物实体竞争有限的可用资源一样,经济实体也在竞争有限的客户财富和对其产品的有限需求。一个特定商品的供应和需求相等的点被称为供需平衡点;然而,在实际生活中,平衡点往往是动态和变化的,而不是静态的。

12.稀缺性(Scarcity)

博弈论描述了冲突、有限资源和竞争的情况。在某种情况下,在有限的资源和时间内,竞争者可能会做出什么决定,他们应该做出哪些决定?一个重要的注意点是,传统的博弈理论可能会把人类描述得比实际情况更理性。博弈论毕竟是理论。

13.市场先生(Mr. Market)

市场先生是由投资者本杰明-格雷厄姆在其开创性的书籍《聪明的投资者》中提出的,以此来表示金融市场的变化无常。正如格雷厄姆所解释的那样,市场有点像一个悲喜无常的邻居,有时过度乐观,有时过度悲观,作为一个投资者,你的工作就是在他过度悲观的时候利用他,在他过度乐观的时候卖给他。这种态度与有效市场假说形成对比,在有效市场假说中,市场先生总是理智的从来不发疯。

军事和战争

1.亲临前线(Seeing the Front)

最有价值的军事策略之一是在战斗前 “亲自看一看前线 “的习惯,不要总是依赖顾问、地图和报告,所有这些都可能是错误的或有偏见的。地图/领土模型说明了没有看到前线的问题,激励模型也是如此。任何组织的领导人一般都能从视察前线中获益,因为它不仅能提供第一手信息,而且还能提高第二手信息的质量。

2.不对称战争(Asymmetric Warfare)

不对称模式常被应用于战争中,即由于环境的原因,一方似乎比另一方 “按不同的规则行事”。一般来说,这种模式更多由资源有限的叛乱分子使用。由于无法战胜对手,不对称战士使用其他战术,就像恐怖主义一样,制造与他们实际破坏能力不相称的恐惧。

3.两线作战(Two-Front War)

第二次世界大战是两线作战的一个很好的例子。一旦俄罗斯和德国成为敌人,德国就被迫分裂其部队并将其派往不同的战线,从而削弱了他们对任何一条战线的影响。在实际生活中,开辟两线作战往往是一种有用的策略,避免两线作战也是如此,比如一个组织压制内部不和与集中精力对付竞争对手之间的权衡。

4.反叛乱(Counterinsurgency)

尽管不对称的叛乱战争可能非常有效,但随着时间的推移,竞争对手也制定了反叛乱战略。最近,著名的是美国的大卫-彼得雷乌斯将军领导制定了反叛乱计划,不需要增加兵力,但却取得大量的额外军事效果。针锋相对的战争或竞争往往会导致要求叛乱和反叛乱的反馈循环。

5.确保相互摧毁(Mutually Assured Destruction)

有点矛盾的是,两个对手变得越强大,他们就越不可能互相摧毁对方。这种相互保证的破坏过程不仅发生在战争中,如全球核弹头的发展,也发生在商业中,如避免竞争对手之间的破坏性价格战。然而,在一个肥尾的世界里,也有可能确保相互摧毁方案只是在出现错误时使破坏更加严重(将破坏推到分布的 “尾部”)。

人性与判断

1.信任(Trust)

从根本上说,现代世界是靠信任运作的。家庭信任通常是既定的(否则我们将如生活在地狱中),但我们也选择信任厨师、店员、司机、工厂工人、高管和许多其他人。一个相互信任的系统往往是最有效的;信任的回报是非常高的。

2.激励偏差(Bias from Incentives)

人类对激励机制反应强烈,也许是动物界中最多样化和最难理解的激励机制。这导致我们在符合自身利益的情况下扭曲自己的思维。一个很好的例子是,一个推销员真正相信他的产品会改善用户的生活。他销售产品的手段不仅是为了更好的销售,实际上也影响了他自己的思维。

3.巴甫洛夫联想(Pavlovian Association)

伊万-巴甫洛夫非常有效地证明了动物不仅可以对直接的激励作出反应,而且可以对相关的物体作出反应;还记得著名的狗听到铃铛响就流口水的情况。人类也是如此,可以对无形的物体产生积极和消极的情绪,这种情绪来自于过去的联想而不是直接影响。

4.羡慕和妒忌倾向(Tendency to Feel Envy & Jealousy)

人类有一种倾向,对那些获得比自己多的人感到羡慕,并渴望在适当的时候 “得到属于他们的东西”。嫉妒的倾向强烈到足以驱动其他非理性的行为,嫉妒与人类本身一样古老。任何无视嫉妒效应的系统都会随着时间的推移而趋于自我毁灭。

5.由于喜欢/爱或不喜欢/恨而产生的扭曲倾向(Tendency to Distort Due to Liking/Loving or Disliking/Hating)

基于过去的联想、刻板印象、意识形态、遗传影响或直接经验,人类有一种倾向,即扭曲他们的思维,支持他们喜欢的人或事,反对他们不喜欢的人或事。这种倾向导致我们对喜欢的事物评价过高,而对不喜欢的事物评价过低或笼统归类,因此往往会错失关键。

6.否认现实(Denial)

否认现实的倾向在战争或药物滥用等情况下得到了有力的证明,在这些情况下,否认现实具有强大的破坏性影响,同时又有很强的惯性。否认现实可以是一种反应机制,一种生存机制,或一种有目的的策略。

7.可得性启发(Availability Heuristic)

现代心理学最有用的发现之一是丹尼尔-卡尼曼(Daniel Kahneman)所说的可得性偏差或启发:我们倾向于回忆起突出的、重要的、频繁的和最近的东西。大脑有它自己的节能和惯性倾向,我们几乎无法控制,可得性启发可能是其中之一。拥有一个真正全面的记忆会使人虚弱。可得性启发的一些子例子包括锚定和沉没成本倾向。

8.代表性启发(Representativeness Heuristic)

属于代表性的三大心理学发现,也是由卡尼曼和他的伙伴特维尔斯基定义的,它们是:

a. 基础比率谬误

在做判断时,不考虑基础比率,盲目下结论。

b.陈规定型的倾向

倾向于广泛的归纳和分类,而不是寻找具体的细微差别。与可得性一样,这一般是大脑中节能的必要特征。

c.关联性谬误

著名的琳达测试证明,学生选择描述得更生动的人,认为他们比描述得更广泛、更有包容性、但不那么生动的人更有可能符合预定的类别,即使生动的例子仅仅是更有包容性的集合中的一个子集。这些具体的例子被视为比那些描述更广泛但更模糊的例子更能代表这个类别,这违反了逻辑和概率。

9.社会认同:滥竽充数(Social Proof :Safety in Numbers)

人类是许多社会性物种之一,与蜜蜂、蚂蚁和黑猩猩一样,还有许多其他物种。我们有一种DNA级别的本能,在人数上寻求安全,并会寻找社会对我们行为的指导。这种本能创造了一种合作和文化的凝聚力,否则是不可能的,但也导致我们做愚蠢的事情,如果我们的群体也在做这些事情。

10.叙述的本能(Narrative Instinct)

人类被称为 “讲故事的动物”,因为我们有在叙事中构建和寻求意义的本能。很可能早在我们发展出写作或创造物品的能力之前,我们就已经在讲故事和用故事思考了。几乎所有的社会组织,从宗教机构到公司再到民族国家,都是在叙事本能的构架上运行。

11.好奇心的本能(Curiosity Instinct)

我们喜欢说某些物种比较好奇,但我们是所有物种中最好奇的,这种本能使我们走出了草原,使我们对周围的世界有了大量的了解,利用这些信息在我们的集体头脑中创造了世界。好奇心的本能导致了独特的人类行为和科学事业等组织形式。即使在有创新的直接激励措施之前,人类也是出于好奇心而创新。

12.语言本能(Language Instinct)

心理学家史蒂芬-平克(Steven Pinker)将我们学习语法有序语言的DNA层面的本能称为语言本能。语言学家诺姆-乔姆斯基(Noam Chomsky)首次推广了语法有序语言不是一个简单的文化艺术品的观点。正如我们看到的叙事本能,我们使用这些本能来创造共同的故事,以及八卦、解决问题和战斗,以及其他事情。语法有序的语言在理论上带有无限变化的意义。

13.第一结论偏见(First-Conclusion Bias)

正如查理-芒格(Charlie Munger)指出的那样,头脑的运作有点像精子和卵子:第一个想法进入,然后头脑就会关闭。像许多其他倾向一样,这可能是一种节能装置。我们安于第一种结论的倾向导致我们接受许多错误的结果,并停止提问;可以用一些简单而有用的心理常规来对付它。

14.过度归纳倾向(Tendency to Overgeneralize from Small Samples)

对人类来说,概括是很重要的;我们不需要看到每一个实例就能理解一般规则,这对我们有利。然而,随着概括化的出现,当我们忘记了大数法则,并把它当作不存在的时候,就会产生一个错误的子集。我们把少量的例子拿来创造一个一般的类别,即使我们没有统计学上的依据来得出结论。

15.相对满意/痛苦的倾向(Relative Satisfaction/Misery Tendencies)

嫉妒倾向可能是相对满意倾向最明显的表现,但几乎所有关于人类幸福的研究都表明,它与人相对于其过去或其同伴的状态有关,而不是绝对的。这些相对倾向在非常广泛的、客观上不同的情况下给我们带来巨大的痛苦或幸福,并使我们对自己的行为和感受的预测能力很差。

16.承诺一致性偏差(Commitment & Consistency Bias)

正如心理学家经常说的,人类受制于一种偏见,即在可能的情况下保持他们先前的承诺和与我们先前的自我保持一致。这种特性对于社会凝聚力是必要的:经常改变自己的结论和习惯的人往往不被信任。然而,正如一位学者所说,我们保持一致的偏见可能会成为 “愚蠢思想的妖精”,当它与第一结论偏见相结合时,我们最终会落在糟糕的答案上,并在面对巨大的证据时束手无策。

17.后见之明偏差(Hindsight Bias)

一旦我们知道了结果,就几乎不可能在心理上把时间倒流。我们的叙述本能使我们推理出我们一直都知道(不管 “它 “是什么),而事实上我们往往只是用事件发生前没有的信息进行事后推理。事后诸葛亮式的偏见解释了为什么把重要的决定写成日记,以获得未经修改的记录,并在我们说服自己一直都知道的时候重新审视我们的信念是明智的。

18.对公平的敏感度(Sensitivity to Fairness)

正义在我们的血管里流淌。在另一个说明我们相对幸福感的例子中,我们是什么是公平的谨慎仲裁者。违反公平的行为可以被认为是采取对等行动的理由,或者至少是不信任。然而,公平本身似乎是一个移动的目标。在一个时间和地点被视为公平和公正的东西,在另一个时间和地点可能就不是了。想想看,在人类生存的交替阶段,奴隶制被视为完全自然和完全不自然的。

19.高估行为一致性(基本归因错误)[Tendency to Overestimate Consistency of Behavior(Fundamental Attribution Error)]

我们倾向于将他人的行为过度描述为他们的先天特质,而不是情境因素,导致我们高估了这种行为在未来的一致性。在这种情况下,预测行为似乎不是很困难。当然,在实践中,这种假设一直被证明是错误的,因此,当别人的行为不符合我们赋予他们的 “先天 “特质时,我们会感到惊讶。

20.压力影响(包括断裂点 )[Influence of Stress (Including Breaking Points)]

压力导致心理和生理反应,并倾向于放大其他偏见。几乎所有的人类心理偏见在面对压力时都会变得更糟,因为身体会进入战斗或逃跑的反应,纯粹依靠本能,没有丹尼尔-卡尼曼的 “系统2 “类型的推理的紧急制动。压力导致仓促的决定、即时性和对习惯的退缩,从而产生了精英士兵的座右铭:”在激烈的战斗中,你不会上升到你的期望水平,而是下降到你的训练水平。”

21.幸存者偏差(Survivorship Bias)

历史学是我们对过去的解释,重要的是,历史是著名的胜利者写的。我们没有看到纳西姆-塔勒布所说的 “沉默的坟墓”–那些没有中奖的彩票持有人。因此,我们将成功过度归功于成功者所做的事情,而不是随机性或运气,而且我们经常通过专门研究胜利者而没有看到所有伴随的失败者,他们以同样的方式行事,但没有足够的运气成功,从而学到错误的教训。

22.倾向于想要做一些事情(战斗/逃跑、干预、展示价值等) [Tendency to Want to Do Something (Fight/Flight, Intervention, Demonstration of Value, etc.)]

我们可以称之为 “无聊综合症”。大多数人都有需要采取行动的倾向,即使不需要他们的行动。我们也倾向于提供解决方案,即使我们不具备解决问题的知识。

23.伪造/确认偏见(Falsification / Confirmation Bias)

一个人期望什么,他就相信什么。同样,我们所相信的是我们选择看到的东西。这通常被称为 “确认偏见”。这是一种根深蒂固的心理习惯,既省力又舒适,寻找对长期持有的智慧的确认而不是违反。然而,科学过程,包括假设的产生,必要时的盲测,以及客观的统计学严谨性, 旨在根除恰恰相反的情况,这就是为什么当它被遵循时效果如此好。 现代科学事业是在证伪的原则下运作的。如果一种方法能够以这样的方式陈述,即某种确定的结果会导致它被证明是错误的,那么它就被称为科学的。伪知识和伪科学通过不可证伪的方式运作和传播,就像占星术一样,我们无法证明其正确或不正确,因为它们被证明是错误的条件从未被说明。

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