面臨選擇時，通常有兩類決策方式：一種是多方權(quán)衡、加權(quán)計算后再比較；另一種則是憑感覺，哪種決策更靠譜？

你考慮換工作，也拿到了一個offer，看上去還行，但稱不上心儀，正糾結(jié)是否要跳槽，于是你想到了“科學(xué)決策”。

羅列工作的屬性，包括：薪酬福利、職位級別、公司口碑、上司人品、工作地點、工作壓力……

給各屬性分配權(quán)重。然后，對新工作與原工作的各個屬性打分，計算加權(quán)總分。最后誰分?jǐn)?shù)高，就選擇誰。

這種決策方法稱為富蘭克林規(guī)則，是普遍使用的決策方法。

計算結(jié)束之后，你發(fā)現(xiàn)新offer略高，于是決定跳槽。

正當(dāng)你興高采烈寫離職申請時，你一個研究前沿決策學(xué)的朋友恰好有事找你，于是你順帶詢問他換工作的事。

了解情況后，朋友告訴你，“決策方法不妥，我建議你只需考慮一點……原工作跟新工作，在這一點上哪個占優(yōu)勢，就選擇哪個?！?/p>

你聽后很驚訝，這幾乎不用動腦的決策，會比計算加權(quán)總分（富蘭克林規(guī)則）靠譜么？

一、決策學(xué)能打破魚與熊掌不可兼得的局面么？

我們面臨選擇時，通常會采取兩類決策方式：一種是多方權(quán)衡、加權(quán)計算后再比較（俗稱理性決策）；另一種，“憑感覺”。

哪種決策更靠譜？

學(xué)者們通常會告訴你：

前者決策慢，但準(zhǔn)確性高；后者決策快，但犧牲了準(zhǔn)確性。

這符合諺語“魚與熊掌不可兼得”，也符合我們一貫的“公平感”，你想要好結(jié)果，那就得付諸努力。

但現(xiàn)實真的如此么？

是否存在快決策比慢決策更準(zhǔn)確的情況，我們能貪婪的既要魚又要熊掌么？

看到這里，我相信你的腦海中已經(jīng)涌現(xiàn)了諸如“認(rèn)知偏見”、“概率謬誤”、“聰明人也會辦蠢事”、“系統(tǒng)1，系統(tǒng)2”（諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎丹尼爾·卡尼曼在《思考，快與慢》中提出的心理框架）等等，一系列說明“人類非理智行為主導(dǎo)人類做出蠢決策”的暢銷書關(guān)鍵詞。

但是，請恕我不客氣的提醒一句，由于常年的“非對即錯”教育，我們的思維已經(jīng)變得非常教條，比如：

“認(rèn)知偏見”是存在缺陷的人類思維的一種，既然是“缺陷”，那就是有問題，因此做任何決策都必須將之隔離。

這個推演乍一看好像有道理，那我們不妨換個說法：

你女朋友喜歡胡吃海喝，是存在“貪吃缺陷”的人類性格，因此吃任何食物都必須將你女朋友隔離。

發(fā)現(xiàn)問題了吧！

實際上，科學(xué)界對人類認(rèn)知的各種研究本身也犯了一個嚴(yán)重錯誤，我稱之為“書呆子偏見”。

這些人都過于執(zhí)著于“真理”，放大了“認(rèn)知偏見”的惡果，卻忽視了這些“缺陷”的功績。

科學(xué)家特別容易犯這個錯，我們要理解他們，因為科學(xué)的初衷就是研究精準(zhǔn)，容不得“含糊不清”。

我們看“認(rèn)知偏見”這個叫法，翻譯中就透露著滿滿的惡意。其實還有一個詞匯描述同樣的意思，叫：SimpleHeuristics，即簡單啟發(fā)法。

褒義使用啟發(fā)法這個術(shù)語的不是別人，正是愛因斯坦。（發(fā)表量子力學(xué)方面的重要論文《論有關(guān)光的產(chǎn)生和轉(zhuǎn)換的一種啟發(fā)式觀點》時引用）

愛因斯坦用這個術(shù)語表達(dá)的是：

啟發(fā)法意味著不完善，甚至是錯誤，但卻是非常有價值的。

老愛是以說話謹(jǐn)慎聞名的，但請留意“價值”兩字前面的形容詞——“非常有”。

為什么“認(rèn)知偏見”非常有價值？理由很簡單：認(rèn)知是為適應(yīng)（生存）服務(wù)。

這個原則非常重要，如果你周邊沒人，建議至少朗讀三遍，飽含深情的那種。

但科學(xué)卻是為尋求真理服務(wù)，而認(rèn)知不在乎真假，只在乎利弊，這便是兩者的分歧。

如果你還是蔑視各種不理智的“憑感覺決策”，不妨想象一個場景：

兩個人在野外遇到老虎，一個人二話不說拔腿就跑，另一個人二話不說拿起計算器就算（是爬樹還是跳河存活概率大），你說誰更有生存？

實際上，那些抨擊“認(rèn)知偏差”的經(jīng)典實驗中提出的反例，本身也充滿著“偏離現(xiàn)實”的情境。用心理學(xué)的話來說，就是缺乏“生態(tài)效度”。

比如，在一個經(jīng)典實驗中，認(rèn)知科學(xué)家Tversky和Kahneman請大學(xué)生對“琳達(dá)”做出評估：

琳達(dá)，31歲，單身，率直開朗，主修哲學(xué)，學(xué)生時關(guān)注歧視和社會公平問題，參加過反戰(zhàn)示威活動。

那么，以下哪個選項的概率大：

A. 琳達(dá)是銀行出納員；

B. 琳達(dá)是積極參加女權(quán)運動的銀行出納員；

這個實驗被引用很多，你或許也認(rèn)識這位“琳達(dá)”，實驗最有趣的地方是，86%的大學(xué)生選了B。

這顯然不符合“現(xiàn)實”，如上圖所示。

實驗進而揭示我們?nèi)祟愃季S中“忽略基礎(chǔ)概率”的認(rèn)知偏差，然后讓人“恍然大悟”。

但我們反思下現(xiàn)實，什么情況我們才會去評估一個年輕異性的職業(yè)？

只有兩種情況，要么是自己找對象，要么是給人介紹對象。

這種情況，我們的直覺判斷，該女士性格接近“具有女權(quán)傾向的銀行出納員”顯然比“普通銀行出納員”這一信息更具實用價值。

同樣道理，單身女性夜深人靜遇上陌生男子，第一時間應(yīng)聽從你劇烈跳動的心臟——危險！遠(yuǎn)離！而不是想著“根據(jù)基礎(chǔ)概率，該男子犯罪率很低”并漫不經(jīng)心玩手機。

在多數(shù)現(xiàn)實情境中，基礎(chǔ)概率沒有任何現(xiàn)實意義！

事實上，心理學(xué)家們挖空心思編排的各種證實人類“認(rèn)知偏差”的經(jīng)典實驗要么是現(xiàn)實生活中極端罕見，要么是毫無意義。

當(dāng)然，我并不是說我們壓根無需考慮“認(rèn)知偏差”。

比如，許多“奸商”就常常利用“錨定效應(yīng)”、“從眾心理”、“登門檻效應(yīng)”等認(rèn)知偏差促成交易，但我同樣必須警告大家過度防御，以致錯殺了一個優(yōu)雅（既更快還更準(zhǔn)確）且具有強大生存力的決策模型。

沒錯，在決策方面，就是會出現(xiàn)很神奇的現(xiàn)象，許多情境下，所謂科學(xué)的“慢決策”反倒不如基于直覺的“快決策”，換句話說，魚與熊掌竟可兼得。

你或許在想，我懂，比如專家的直覺通常比普通人的科學(xué)決策更準(zhǔn)。

但我下文要說的是：基于“無知”的快決策反倒比專家的慢決策更準(zhǔn)。

二、無知在復(fù)雜情境中讓你更受益

眾所周知股市是世上最無常、最復(fù)雜的領(lǐng)域之一，就連股神巴菲特也曾諷刺股市專家，“唯一價值就是讓算命先生看起來也很厲害”。

如果你準(zhǔn)備購買國內(nèi)的股票，你會更相信投資分析家還是國外路人？

生態(tài)理性決策科學(xué)家BernhardBorges、GerdGigerenzer等人曾以6個月時間對美國股市的多種不同投資方案業(yè)績進行追蹤比較。

下面，我截取我們關(guān)注的三組投資方案進行對比：

針對美國股市：

• 對比組1，美國保值藍(lán)籌股增長基金（即專業(yè)機構(gòu)的專家模型）
• 對比組2，美國“道瓊斯30”（美國最好的藍(lán)籌股代表）
• 對比組3，在德國步行街隨機采訪180個路人，選擇他們聽過名字（有點印象）的美國上市公司，選取出現(xiàn)頻率最高的10個股票（即對美股一無所知的群體決策）。

6個月后考察市場業(yè)績，美國專家組獲得了19%的增長，“道瓊斯30”獲得了23%的增長，而基于德國路人集體無知決策組獲得了高達(dá)47%的收益?。▽嶒炂谇『檬菤v史牛市階段）

為了確認(rèn)不是巧合，GerdGigerenzer團隊又針對德國股市，選取美國路人、德國專家、德國達(dá)克斯30指數(shù)等多種不同投資策略進行對比，同樣得出類似結(jié)論。

有意思的是，在更詳細(xì)的實驗中發(fā)現(xiàn)，基于“國外路人印象”的選擇比“本國路人印象”獲得了更大收益，換句話說，在股市上，最為“無知”的群體，反倒獲得了最大的收益。

這實在是個驚人（且誘人）的情報。

這意味著如果你要炒股，與其聽專家分析或者算命先生，還不如隨機逮幾個印度和尚、美國嬉皮士，問他們聽過哪些中國公司，這樣做出的決策靠譜。（我不慫恿大家入股，上述實驗恰巧發(fā)生在全球“牛市”周期。還是那句話，股市有風(fēng)險，投資需謹(jǐn)慎。）

我們更好奇的是，為何基于普通人的“再認(rèn)”（印象）做出的決策竟能比專業(yè)投資者的分析決策更有優(yōu)勢？

順帶一提，現(xiàn)在的金融分析師已將無知群體的“再認(rèn)”公司納入數(shù)據(jù)模型了。

這背后到底隱含著什么秘密？

我們不妨先從記憶、生態(tài)及進化的三維視角看待這個問題。

三、再認(rèn)保護我們避開“風(fēng)險收益不對稱性”傷害

我們對“再認(rèn)”都不陌生，曾經(jīng)去過的地方、看過的書、認(rèn)識的人，哪怕名字全忘了，只要重新一接觸，就能馬上再認(rèn)出來。

那么，人類的再認(rèn)能力到底有多強悍呢？

認(rèn)知心理學(xué)家謝潑德曾做過一個再認(rèn)實驗：

向?qū)嶒炚咭?秒一張圖片的速度連續(xù)呈現(xiàn)1000張圖片，事后進行記憶測驗，被試平均能認(rèn)出98.5%的圖片。

科學(xué)家斯丹丁進一步推進研究，他向被試短時間內(nèi)提供了10000對圖片，結(jié)果被試的再認(rèn)率仍能保持8300次。

最終結(jié)論是，人類的再認(rèn)記憶容量能輕松覆蓋正常人一輩子的經(jīng)歷。

簡而言之，再認(rèn)記憶是一種寬廣的、自動化的、可靠的認(rèn)知資源。

那么，為什么我們的大腦要特別優(yōu)待“再認(rèn)能力”呢？從進化視角看，就很好理解。

大自然中存在顯著的“風(fēng)險收益不對稱性”。

典型情況是，一種陌生（未知）的水果，你吃下它獲得的收益，可能是1小時熱量的卡路里，但為此付出的風(fēng)險，可能就是你的小命。

我們預(yù)估陌生水果有毒無毒的概率各為50%，因此，陌生水果的期望收益是：

“一點營養(yǎng)”*50%減去“一條小命”*50%，這肯定是個極大的負(fù)值。

這就是“風(fēng)險收益不對稱”的典型特征，就好比擲骰子只有擲到6你才贏錢，其它都是輸錢，在這種規(guī)則下長期賭下去肯定會賠精光。

順帶一提，人類的各類賭局也是“風(fēng)險收益不對稱”，長期賭博，莊家的勝率是100%。

大自然就是一個典型“風(fēng)險收益不對稱”環(huán)境，原始條件下，食物時有時無、危機四伏、環(huán)境充滿不確定性，為了能在這種情況下存活，最好的策略就是“接近熟悉，遠(yuǎn)離陌生”。

而判斷事物是熟悉還是陌生，依賴的就是“再認(rèn)能力”，漫長的進化過程中，我們大腦自然會對“再認(rèn)能力”進行高度優(yōu)化。

哲學(xué)家大衛(wèi)·休謨斷言：我們觀察到的頻率越高，我們的信念就越強。

近期有關(guān)“人類對事件發(fā)生頻率監(jiān)控能力的研究”也支持休謨的觀點，記憶對不斷流動信息的發(fā)生頻率非常敏感。

實際上，古老的“收益風(fēng)險不對稱性”正是我們?nèi)祟悺笆煜ぜ窗踩钡挠蓙怼?/p>

時至今日，我們?nèi)悦刻煸谟谩笆煜じ袥Q策”，無論是購買商品、面試、交友、擇偶……多數(shù)時候，我們都會將熟悉的列為“候選對象”。

大企業(yè)每年豪擲數(shù)十、上百億的預(yù)算做品牌曝光，正是為了讓我們露出大猩猩般的憨笑啊。

我稍微費點篇章談?wù)撊祟惢凇霸僬J(rèn)”決策的好處，正是為了扭轉(zhuǎn)大家對“認(rèn)知偏見”的“偏見”。

近年來，我們將太多注意力放在“認(rèn)知偏見”（即簡單啟發(fā)法）的失誤上，卻忘了它其實是一種高性價比的“原生態(tài)”決策模型（之一）。

乍一看，“簡單啟發(fā)法”不需付出精力，實際上，它卻是人類整體在自然生態(tài)環(huán)境中積累了上萬代跨度數(shù)十萬年的“生態(tài)經(jīng)驗算法”。我們說專家直覺靠譜（僅在特定領(lǐng)域），是因為他們積累了數(shù)十年的經(jīng)驗，那為何人類積累了數(shù)萬代經(jīng)驗的“簡單啟發(fā)法”就靠不住了呢？

沒有人會因為牛頓定律不夠精確而舍棄它，也沒有人會看到孩子哭鬧就直接來一針鎮(zhèn)靜劑，既然如此，我們?yōu)槭裁匆釛壐黝悺昂唵螁l(fā)法”呢？

明白了進化、生態(tài)與簡單啟發(fā)法的關(guān)系，我們就馬上能揭秘，為什么在“生態(tài)情境”下，直覺的簡單啟發(fā)法更勝于“專家的分析計算”。

除此之外，我們更想知道，在哪些情境下，這類“不費腦”的直覺決策能比耗時費力搜集數(shù)據(jù)計算的決策更為靠譜。

為了探索真相，GerdGigerenzer團隊選擇了20種不同情境，并對人類“基于直覺的簡單啟發(fā)法決策”跟“基于科學(xué)數(shù)據(jù)分析的決策”進行競賽。

四、為何簡單啟發(fā)法更適用于現(xiàn)實世界

在直覺決策方案中，Gerd Gigerenzer 選擇了我們?nèi)祟愖畛Ｓ玫摹?strong>采納最佳啟發(fā)法”，大家不要被名字嚇到，算法很簡單。以人類擇偶為例，采納最佳法決策如下：

你找對象時，首先考慮“整體感覺”（屬性1），如果候選對象的整體感覺差不多，那么你才考慮家庭背景（屬性2），如果家庭背景也差不多，那么你就考慮職業(yè)收入（屬性3）……

以此類推，但如果在屬性1“整體感覺”中，有一個候選人突出，那么你就直接忽視其他屬性，直接跟人家好上了。

在科學(xué)決策方案中，GerdGigerenzer選擇了以靠譜度跟復(fù)雜度著稱的“多元線性回歸算法”（即富蘭克林規(guī)則的豪華旗艦版），決策如下：

我們首先列出擇偶對象的重要屬性：顏值、家庭資產(chǎn)、職業(yè)、教育……然后從大量“其他人的擇偶數(shù)據(jù)”的分布中逆向推導(dǎo)（需借助專業(yè)統(tǒng)計軟件）計算，進而建立“擇偶回歸模型”。然后根據(jù)該模型，代入候選人的屬性進行計算，最后把你的下半生托付給得分最高者。

如果是你找對象，你更信任哪種？

乍一看，所有人都更信賴多元線性回歸模型（盡管聽上去不太把人當(dāng)人看）。

但現(xiàn)實情境中到底如何呢？我們不妨先看下GerdGigerenzer團隊的研究。

他們選取了包括社會、人口統(tǒng)計、經(jīng)濟、交通運輸、健康、生物學(xué)、環(huán)境科學(xué)等在內(nèi)的20種現(xiàn)實情境：

比如，擇偶、輟學(xué)率、房價、城市人口、交通事故、肥胖預(yù)測、哺乳動物睡眠、降雨量、舊金山臭氧水平……

在每種情境中，“采納最佳決策法”都僅依據(jù)“一個理由”直接進行決策推導(dǎo)，而“多元線性回歸”則要收集大量信息并做大量計算。

以“房價”為例，“采納最佳決策法”僅根據(jù)“資產(chǎn)稅率”評估房價，而回歸則根據(jù)“資產(chǎn)稅率、房間數(shù)量、占地面積、房齡”等線索評估。

上述研究為期十多年，我們也不一一羅列具體每個情境中各自的準(zhǔn)確率了，直接對比20種不同環(huán)境中的總成績：

• 當(dāng)數(shù)據(jù)量充分時（這對多元回歸有優(yōu)勢）：采納最佳的準(zhǔn)確率是75%，多元回歸的準(zhǔn)確率是77%，略勝一點。
• 當(dāng)數(shù)據(jù)量較缺乏時：采納最佳的準(zhǔn)確率是71%，多元回歸的準(zhǔn)確率則下降至68%。

光看數(shù)字沒感覺，我簡單說明下：

1. 在激烈的市場競爭中，幾個百分點的差距常常決定了成王敗寇；

2. 多元線性回歸具備優(yōu)勢的前提條件是需要“喂食”大量原始數(shù)據(jù)，在現(xiàn)實情境中，除非是國家或BAT級別的互聯(lián)網(wǎng)平臺，一般人很難、甚至根本搜集不到這些數(shù)據(jù)，換句話說，連實驗中提到的“數(shù)據(jù)較缺乏”的要求都遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到，這種高度缺乏數(shù)據(jù)的情況，多元回歸的準(zhǔn)確率會劇烈下降；

3. 多元回歸的運算復(fù)雜度（決策成本）比采納最佳高出幾個指數(shù)的量級；

綜上，GerdGigerenzer團隊得出異常反直覺的結(jié)論：

我們通常認(rèn)為，付出大量努力的決策比“憑著一兩個重大線索”就下判斷的“直覺”決策靠譜的多，但現(xiàn)實顯然沒我們設(shè)想的那么“公平”。

所幸，不公平的獲利方正是我們?nèi)祟惔竽X——在信息不充分（現(xiàn)實常常如此）的情況下決策——少即是多，無知比裝模作樣的數(shù)據(jù)決策更有機會獲勝。

幸福來的太突然，你一定想要刨根問到底，到底是什么導(dǎo)致這種驚喜呢？

根源就一個字母：J。

五、真理與現(xiàn)實的分歧

這個問題的詳細(xì)解釋過于學(xué)術(shù)復(fù)雜，這里我簡要的說明下根源。

“采納最佳決策法”成功的條件是：

做出決策的屬性1其權(quán)重遠(yuǎn)大于屬性2，而屬性2的權(quán)重遠(yuǎn)大于屬性3，以此類推……

換句話說，只要決策環(huán)境是呈現(xiàn)“偏態(tài)分布”（即倒J型分布，我們俗話說的二八原則），那么我們基于直覺的“采納最佳決策法”就具有強大的優(yōu)勢。

就拿擇偶來說，你見誰找民政局要數(shù)據(jù)再拿著統(tǒng)計軟件找對象的？如果不要遇上強勢的家長干涉，多數(shù)人擇偶還是最看重“整體感覺”，其次才是職業(yè)、房車等物質(zhì)屬性。雖然人們常吐槽離婚率，但從社會宏觀上看，“不離婚率”遠(yuǎn)高于“離婚率”，這恰好說明“采納最佳決策法”整體運作良好。

反之，各類“科學(xué)決策法”（比如富蘭克林規(guī)則、多元線性回歸）往往是將現(xiàn)實想的太完美，它基于一種過度理想化的假設(shè)：

即我們能獲得影響決策的所有屬性，并且通常默認(rèn)現(xiàn)實是呈現(xiàn)“鐘型曲線分布”（見下圖），但這顯然過度忽略簡化了現(xiàn)實中的“不連續(xù)性變化”。

時下較好的決策模型，比如“貝葉斯網(wǎng)絡(luò)”也是吸納了采納最佳決策的思想改進的，但運算量仍然非常復(fù)雜，不適用于日常生活。

如此一來，我們就能理解，為何以“采納最佳決策”為代表的直覺決策既“省事快速”還能“更準(zhǔn)確”，因為它如實反映了現(xiàn)實的環(huán)境結(jié)構(gòu)：

現(xiàn)實中，無論是社會環(huán)境還是自然環(huán)境，到處存在體現(xiàn)“二八原則”正太偏的J型分布。

比如，財富分布、互聯(lián)網(wǎng)流量、新聞曝光、人口分布、職位收入、市場容量、物種分布、權(quán)力、創(chuàng)新影響、新知識流動……

此外，現(xiàn)實中，我們決策時往往沒法獲取大量數(shù)據(jù)。

這兩大因素共同賦予了“直覺決策”以強大的適應(yīng)力。

但這并不意味著直覺決策就完全可靠，只是它比“缺乏數(shù)據(jù)的理性決策”可靠。

前文也做了劇透，不是我們?nèi)祟惔竽X與生俱來就與真實環(huán)境匹配，事實上，正是大自然（包括自然與人文）無意中把大腦塑造成了快速且準(zhǔn)確的決策專家（那些決策模型不匹配現(xiàn)實的物種早已滅絕），這正是演化效應(yīng)。

或許你也了解過，在特定領(lǐng)域具有豐富經(jīng)驗的專家，其直覺決策同樣非?？煽?。事實上，我們大腦更勝一籌，它是在大自然中野蠻生長累積了數(shù)十萬年經(jīng)驗的“專家”，其認(rèn)知適用性更廣，并沒有我們認(rèn)為的那么“無知”。

所以，表面上是“感性決策”，實際上也可以稱為“生態(tài)理性”決策——它更契合現(xiàn)實環(huán)境。

說了這么多，我有義務(wù)跟你分享下本專題的初衷：

我發(fā)現(xiàn)很多人往往簡單的認(rèn)為“只要邏輯不通就沒價值”，或?qū)幭嘈拧叭狈?shù)據(jù)的理性決策”也不相信自己的偏好。

確實，感情用事不是好習(xí)慣，但“感情用事”的對立面是“理智”，理智并不等于盲目理性。

所謂的理智決策，代表智慧，就是讓我們在原生態(tài)環(huán)境中，即“視野受限、時間資源受限”做出最有利于生存（適應(yīng)）的判斷。

而理性決策，代表求知，追求的是“上帝視角”的完美答案，你不能用“上帝算法”來替“凡人”做出決策。

能耐著性子看到這里，辛苦了。當(dāng)然，你的努力不會白費。下面，我將會在上述研究的基礎(chǔ)上與你分享，如何在現(xiàn)實中做出更睿智的決策。

六、理智決策的五原則

決策的話題很宏大，較真起來，估計能寫成一整個學(xué)科的教材了。

但是，根據(jù)上述研究，我仍然能為大家提供一些高價實用的決策原則，進而讓我們的生命更有力度：

原則一，做出好決策的大前提是“對自己誠實”

理智決策不可或缺的是介入感性?？此埔饬现?，卻在情理之中。

事實上，任何決策都沒有絕對的“好與壞”，評估“好壞”就要涉及到“價值觀”，而每個人的價值觀差異極大。

所以，高質(zhì)量的決策，前提就是“認(rèn)識你自己”，立足自身的內(nèi)心愿景進行決策。

拿我自己來說，當(dāng)年大學(xué)畢業(yè)找工作時，恰好遇上金融危機，而我特別擅于考試，外加其他各種優(yōu)勢，要考個公務(wù)員可說是十拿九穩(wěn)。“理性決策”來說，小學(xué)生都算得出我該去考個公務(wù)員。

但我并沒有這么做——公務(wù)員的核心優(yōu)勢——穩(wěn)定——在我看來卻是——重復(fù)且缺乏自由，那樣的職業(yè)生命簡直要我的命。

所以我選擇“對自己誠實”（情愿辜負(fù)許多親戚的期望）。當(dāng)然也遭到“報應(yīng)”，甚至直到今天，我仍然在現(xiàn)實中磕磕碰碰。但如果上天能給我一個再來一次的機會，我會對公務(wù)員考試說三個字：去你的。

當(dāng)然，我說的“對自己誠實”是建立在“承諾”的基礎(chǔ)上，你不能說一方面要追逐自由（自由須付出巨大代價），另一方面又每天煲劇刷某音愚樂至死。

我們看到很多人活的很累、很虛無，正是因為做決策時“忽視了自己”。

比如，為了“迎合伴侶的喜好”、“跟風(fēng)攀比”購物，為了“滿足某些巨嬰親戚”、為了“滿足父母的期望”而做決策，事后往往還喜歡以一種受害者的形象顧影自憐。

這根本就不值得同情，因為——你首先就不太尊重自身生命，生命的本質(zhì)從來就不是委曲求全，而是在持續(xù)的沖突中變得更好。

原則二，優(yōu)先利用“風(fēng)險收益不對稱效應(yīng)”采用“一票否決式”決策法

前面我讓大家深情朗誦了一句話“認(rèn)知不是為了真理，是為適應(yīng)服務(wù)”。

這給到我們很重大的啟示，考慮到大自然顯著的“風(fēng)險收益不對稱性”，這說明任何現(xiàn)存的物種在本質(zhì)上都是通過“不做某事”而獲得成功（進化）。

而我們要做出理智決策，就該好好借鑒這一最為古老的智慧：否決式?jīng)Q策

實質(zhì)而言，“否決式?jīng)Q策”是上述“采納最佳決策法”的逆反運用，相比之下，它擁有最佳決策法的優(yōu)點——“簡單快速”（無需搜尋、分析大量數(shù)據(jù)），既更為穩(wěn)妥，還符合原則1，對自己誠實。

讓我們以“是否跳槽”為例說明下：

我們雖然無法確定新工作是否比原工作強，但是，我們（結(jié)合自己實際情況）卻能判斷，存在哪些因素的工作是“一定不要去”：

比如，你剛準(zhǔn)備還房貸，那么新創(chuàng)企業(yè)不要去，哪怕開出的薪酬可觀；

根據(jù)“林迪效應(yīng)”，對于“非自然”事物（比如技術(shù)、知識、業(yè)務(wù)），其存在時間越長，那么預(yù)期壽命也越長。換句話說，一家企業(yè)的預(yù)期壽命等于其已存在時間，因而新創(chuàng)企業(yè)的存活率相當(dāng)?shù)?/strong>。

就像納西姆·尼古拉斯·塔勒布說的，“你的決定主要基于脆弱性，而非概率?！蔽覀?strong>只需要排除脆弱（致命）的選項，結(jié)果通常不會太差。

原則三、盡量避免基于數(shù)據(jù)建模的復(fù)雜決策

復(fù)雜決策能得到優(yōu)秀結(jié)果的前提有兩個條件：

• 在高度秩序、有規(guī)律的領(lǐng)域；
• 你能獲得大量數(shù)據(jù)；

現(xiàn)實中，普通人很難同時達(dá)成這兩樣條件。

就好比股市選股，與其自己耗時費力或迷信專家，還不如去趟非洲，問下他們都聽過哪些國內(nèi)的股票。

再次澄清一點，我并不反對數(shù)學(xué)、反對概率統(tǒng)計，但我反對“半吊子的理性”，反對“書呆子偏見”，尤其是在各種“非透明領(lǐng)域”，這甚至還不如擲硬幣，擲硬幣至少快速且不費事。

你或許會說，感性決策也經(jīng)常會讓我們“受騙”啊。沒錯，直覺很有用，但只有一個領(lǐng)域，要特別避免直覺——消費市場。

原則四、消費領(lǐng)域，如無剛性理由，切勿購買

理由很簡單，廣告商也深諳“再認(rèn)效應(yīng)”對我們決策的影響，而長期廣告灌輸?shù)囊庾R形態(tài)，已經(jīng)偷偷用“符號需求”取代了我們的真實需求。

比如，房地產(chǎn)經(jīng)典洗腦語“有房才有家”就通過成功說服DaMa群體，使房子變成了“成家”的虛假前提。

又比如，“愛情恒久遠(yuǎn)，一顆永流傳”也是將愛情的符號價值偷偷移植到鉆石上，以至于鉆石相當(dāng)昂貴。

我并不是提倡節(jié)儉，而是提倡理智，將金錢消費在自己內(nèi)心認(rèn)可的事物上（即原則1，對自己誠實）。

無論你家房子多大，放著一大堆不用的東西在那里積灰，看著也煩心吧。

當(dāng)然，這個原則是滲透了我個人的價值觀了，因為我認(rèn)為盲目購買被洗腦后的需求很蠢，是毫無意義的浪費。

原則五、決策要理智，說服要理性

我一直堅信能看到這里的讀者，認(rèn)知水平是遠(yuǎn)超中位數(shù)（否則怎么能堅持看到這里）水平，正因為如此，我特別建議：

如果你的決策是要說服別人，那么無論你是如何決策，一定要擺出大量數(shù)據(jù)“證明”你是如此“科學(xué)決策”，因為，多數(shù)人都迷信“努力越多，決策越靠譜”，盡管它不符合現(xiàn)實。

尾聲：不要停滯

本專題信息量有點大，我就不替你們總結(jié)論點了，只看結(jié)論的結(jié)果就是等于什么也沒看。如果有空，可以把本文再刷一遍。

結(jié)束前，談點不是題外的題外話。

我覺得現(xiàn)在不少人都被“理性決策觀”耽誤了人生。

我們看下，在“理性決策觀”指導(dǎo)下的典型人生發(fā)展邏輯：

1. 設(shè)定人生藍(lán)圖（基于孩提時不切實際的幻想）
2. 等待條件成熟
3. 條件未達(dá)成
4. 繼續(xù)等待

這種人生路線圖最大的問題是，它是反人性的。

為什么這么說？因為生命的發(fā)展不可或缺的就是真實壓力。

夢想能讓你去教室自習(xí)么？考試一來絕對會去。這就是真實壓力賦予你的行動力。

真實世界充滿不確定性，你永遠(yuǎn)別想等到“萬事俱備只欠東風(fēng)”的理性決策環(huán)境，你越是遲遲不做決策，就越難與現(xiàn)實產(chǎn)生沖突，也就缺少生命發(fā)展的動力。

用一句很俗的話來說，有時候不逼自己一把，永遠(yuǎn)不知道自己的潛力有多大。

#專欄作家#

李少加，公眾號：少加點班，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。《進化式運營》作者，“基于用戶視角的用戶養(yǎng)成運營框架”提出者，互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)獨立研究者、運營管理專家。

本文原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議