作者|刘润 来源|刘润(ID:runliu-pub)
“要是我知道我会死在哪里就好了,我将永远不去那个地方。”
乍一听,这句话像是来自某种“废话文学”。
实际上,这句话,是查理·芒格在1986年的哈佛大学毕业典礼上送给学生们的建议。而且是,压轴建议。
查理·芒格,是沃伦·巴菲特的黄金搭档。他们二人在过去的46年里,联手创造了有史以来最为优秀的投资纪录——伯克希尔公司股票账面价值,以年均20.3%的复合收益率创造了投资神话,每股股票价格从19美元升至84487美元。
为什么这位超级投资家会说出这样一席话呢?
因为投资也好,创业也好,生活也好,我们的一生中总是在面临着大大小小的决策。而在做决策之前,我们的心里总是有一些些“小假设”。
假设已知的信息是全面的。假设决策的结果是成功的。假设思维的逻辑是理性的。
丹尼尔·卡尼曼,美国著名的心理学家。2002年,因为“把心理学研究和经济学研究结合在一起,特别是与在不确定状况下的决策制定有关的研究”,卡尼曼获得了诺贝尔经济学奖。
他和他的搭档阿莫斯,曾在20世纪80年代,做过一个颇具争议的测试。
这个测试,后来被称为,琳达问题。
什么是琳达问题?
琳达,虚拟人物,是一位31岁的单身女性。她是一位直率而又聪明的女士,主修哲学。在学生时代,她就对歧视问题和社会公正问题较为关心,还曾经参加过反核示威游行。
而问题是,根据事件发生的概率大小,下列关于琳达的身份描述中,哪一个选项的可能性最高?
A. 琳达是小学老师。
B. 琳达在书店工作,她还在学瑜伽。
C. 琳达积极参与女权运动。
D. 琳达是妇女选民联盟成员。
E. 琳达是银行出纳。
F. 琳达是保险推销员。
G. 琳达是银行出纳,还积极参与女权运动。
这......怎么猜得到啊?
是的。在上个世纪八十年代,超市的收银员是这么说的,家庭主妇是这么说的,重点大学的高材生也是这么说的。
看上去,每个选项的可能性,都差不多呀。琳达可以是小学老师,可以是银行出纳,也可以是保险推销员。
那这样吧,我们把选项缩减到只剩两个:
A. 琳达是银行出纳。
B. 琳达是银行出纳,还积极参与女权运动。
换句话说,琳达是一名普通的银行出纳,还是一名积极参加女权运动的银行出纳?
这个问题,被卡尼曼的助手整理成了若干份问卷调查,送往了10个不同的目标人群。
最终,有80%的重点大学本科生、89%的研究生、85%的博士生选择了B:琳达是银行出纳,还积极参加女权运动。
然后,最具争议的部分来了。
琳达问题的答案应该是:琳达是银行出纳。
为什么?
因为这个问题,选的是“概率大小”。
除非所有银行出纳都参加了女权运动,否则“银行出纳+女权运动”的发生概率,一定会小于两者单独发生的概率。
放在前面那个“七选一”的问题中,也是这个逻辑。
换句话说,既然琳达是一个虚拟出来的人物,那么哪个选项在统计上的人数样本最多,客观上的概率就最高,也就应该是正确答案。
啊?闹了半天,琳达问题,就是个文字游戏?
不是的。琳达问题作为心理学领域的一个经典问题,被心理学家研究了几十年,甚至被视为许多心理问题、社会问题的根源。
当然,我们今天不展开说琳达问题,也不讨论到底哪个选项才应该是正确答案。
我们要讨论的是,为什么大部分接受测试的人,都选择相信琳达不是一个普通的银行出纳?
琳达问题,被记录在了丹尼尔·卡尼曼的著作《思考:快与慢》中。
而同样是在这本书中,卡尼曼开创性地将人类的思考模式,分成了“系统1”,和“系统2”。
系统1?系统2?
系统1,指的是人类下意识的思考、判断、决定,它反应迅速,仰仗直觉,几乎不怎么需要花费脑力。
所以,系统1也被称为“快思考”。
系统2,指的是人类需要花费脑力、提高专注度去做的思考,耗时也会更长。
所以,系统2也被称为“慢思考”。
系统1和系统2,就这样同时出现在我们的大脑里,并且每天来回切换。
有点抽象,我举一些例子。
比如,看到老板一脸苦相地走进办公室,你就知道,完了完了,他今天大概率心情不好。什么工作汇报、月度小结,都先放一放,过两天再说。
这就是系统1在工作,你不怎么费劲就能得到答案。
比如,现在突然给你一道算术题,请口算317乘以1211等于多少?这个时候,大多数人就不太能靠直觉得出答案了。
系统2,也就开始工作了。
一般情况下,我们的大脑在遇到问题的时候,会优先采用系统1来解决问题。只有发现问题太复杂,系统1解决不掉的时候,才会请出系统2。
说到这儿,你可能已经明白了,为什么大部分接受测试的人,都选择相信琳达不是一个普通的银行出纳?
因为干扰信息太多了。
关心歧视问题,关心社会公正问题,还参加了反核示威游行。
这些干扰信息,引导着系统1尽快做出判断。可实际上,这个问题需要用到系统2。而大部分人在没有请出系统2的情况下,就已经做出了选择。
像“琳达问题”这样的现象,其实特别普遍。系统1的抢先行动,让我们时常会得出一个非理性的答案,也导致我们做出很多不必要的判断。
举个例子,坐飞机。
我正准备去外地出差,可就在我准备订机票的时候,突然看到了一条新闻推送。推送中说,一架载有大量乘客的客机,坠毁在了群山之中,目前情况还在调查。
天呐,我马上改坐动车。动车不行,大巴车也行,反正我不坐飞机了。
可是,只要用系统2思考一下,我就能立马知道,这条新闻推送,根本就改变不了飞机的安全性。但系统1,还是快了一步。
看到这里,你可能会说,不对啊,我仍然觉得,不坐飞机才是正确的。
为什么会这样?
因为系统1和系统2不仅来回切换,还会互相干扰。
比如,比起“添加了xx%的防腐剂”,“不添加额外的防腐剂”更容易让人接受。比起“术后有10%的死亡率”,“术后有90%的存活率”更容易让人安心。
在过去,我们学习过很多传统的经济学。而传统的经济学,有一个特别重要的前提假设。
那就是,假设人是绝对理性的。
但是,不仅是丹尼尔·卡尼曼,很多很多诸如误判心理学、行为经济学领域的学者,都在用他们的研究表明,人总是会在不知不觉间做出非理性的判断。
就比如丹尼尔·卡尼曼的前景理论,查理·芒格的25种决策倾向。
25种,也太多了吧?有办法避免吗?
坦白来说,人是不可能做到绝对理性的,也就自然做不到完全避免。但是,养成一些好的行为习惯,相信还是能避免大部分“理性盲区”的。
我个人有4个小建议,供你参考。
第1个小建议,自我提醒。
做判断之前,慢一点,不要太快下结论。做决策之前,缓一缓,不要太快做决定。
通用汽车的前总裁斯隆曾说,面对重大的人事问题,我从来不在第一时间做决定。我会用尽可能慢的速度,先做一个初步判断,然后把这个问题抛在一边。等过个几天,甚至几周、几个月,再拿出来重新考虑。
虽然斯隆不一定知道快思考和慢思考,也不一定知道25种决策倾向。但他的做法,本质上就是让自己的思维越过直觉和冲动,慢下来。
同样的,这件事,也不只有自己能做。
第2个小建议,外部提醒。
前段时间,我和公司的几位编辑同学一起,开了一个事关我们这个小破公众号未来的会。
会议持续了很久很久,但在会议开始后长达3个小时的时间里,我没有发表一个观点,也没有分享一点看法,我只做一件事。
蕉皮,你有什么想说的吗?钟卉,你有什么思考吗?万青,艳芳,二蔓,你们呢?
都说了一遍。
那......蕉皮,他们说了这么久,你现在有什么新观点了吗?
为什么要这样?
因为没有人能从所有视角出发,也没有人能在决策前掌握绝对全面的信息。
我能做的,是尽可能地多搜集一些信息,避免闭门造车。
第3个小建议,提前验尸。
听上去,有点怪。
简单来说,就是做决策之前,不要假设自己是理性的,也不要假设做完这个决策就能成功,而是要假设,我在做完这个决策之后,一败涂地。
不要浑水摸鱼,也不要看大家都不说话就安静下来。
我们现在就假设,从今天起,我们就开始实施新计划了。可是一年之后,我们惨败得体无完肤。那么,导致这次惨败的原因,会是什么呢?
这个时候,就可以群策群力,每个人都可以提出一个失败的原因,也都可以根据败因调整一次行动方案。
产品质量不行,那怎么把产品再往上拉一个台阶?用户画像太模糊,那我们要找的用户到底是一群什么样的人?
这样,你才能知道,登峰失败,不一定是因为体能不足、氧气不够、食物短缺,也很可能是因为海关问题、后勤问题、疾病问题,甚至是航班问题。
第4个小建议,不为清单。
段永平在回顾自己的创业经历时,曾经提到过这四个字。
他说,这一路走来,OPPO和vivo有一些原则,一些不能犯的原则。比如说,
因为谈价相当费时,所以,不单独和客户谈价钱,所有客户一个价格。
因为代工的产品做不出差异性,所以,不做代工。
因为太多的公司倒在了资金链上,所以,不进行任何有息贷款。
不仅是给公司,段永平也给自己拟定了几个通用的“不为清单”。比如说,
不要盲目地扩大自己的能力圈。人能做的事,是有限的。你说什么、能说什么,并不重要。重要的是,你做什么、能做什么。
不要一年做20个决策。一年做20个决策肯定会出错,那不是价值投资。一辈子做20个投资决策,足够了。
不懂不做,不熟不投。不懂、不熟的事上不下重注,只抓住你能抓住的机会。
不要走捷径,不要相信弯道超车。弯道超车是不开车和不坐车的人说的,弯道超车总是会被反超的。
最后的话
你大概听过,不战而屈人之兵,谋定而后动。
但你注意过吗?像是《孙子兵法》这样的经典,其中的大多数问题,都是以失败为前提来考虑的。
你可能也看过,那些曾经风光无限,如今却销声匿迹的“案例”。
但你知道吗?在创作《大败局》时,吴晓波老师大概也没想到,这本专门讲企业失败的书,后来竟然成了MBA教学的重要参考读物。
正如吴老师所说,失败是后来者的养料。我们要运用这养料,思考自己的路,灌溉自己的事业。
前车之鉴,后车之师。
不仅要看看前车,也要好好想想,自己可能会因为什么样的原因,成为前车。
“要是我知道我会死在哪里就好了,我将永远不去那个地方。”
箴言,熠熠生辉。
编者按:本文转载自微信公众号:刘润(ID:runliu-pub),作者:刘润
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