直面不确定性

我们一生会遇到无数的决策，决策质量决定生活质量。很多人可能觉得自己不需要做什么决策，按照规定的路线走就好了。但如果我说决策是选择的一种，你就不会觉得决策与你没有多少关系了。决策是一种选择，是会感到比较纠结但必须做出的一种选择。如果只有一个选项就不存在决策问题，那只需要决心。如果你想要过上自我主导的生活，首先得选择做什么（决策），然后还得有勇气去做（决心）。我们这一节来谈如何做出一个高质量的决策。

我们说决策就是从多个选项中选出一个，那么理性的做法是依次评估判断这些可选项，然后从中挑出最佳选项。但是心理学的底层模型——选择性注意理论告诉我们，在一个瞬间，人只能关注一个焦点，所以我们天生不会逐一评估这些选项的优劣，而是直接通过系统1快速做出决策。丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》一书中将我们大脑中做决定的系统分为两种，系统1指我们的直觉系统，它通常是快速、自动、毫不费力地和情感控制的。我们在生活中大部分的决策都是依赖系统1的思维方式进行。例如，在路上听到铃声，我们会向路边闪躲。相比之下，系统2较慢，是有意识、费力而合乎逻辑地推理。比如，计算66+77的结果，就得依靠系统2。

大多数情况下，我们依赖系统1的这种捷径决策方式是够用的，比如直觉上，一个物体越清晰，我们就认为它越近，而越模糊，距离就越远。但在有雾的时候，用直觉判断距离的方式就可能会出差错。特别是当飞行员要在大雾天飞行时，就不能光靠眼睛看，还得使用测距工具测量实际距离。

◆我们为什么会做出愚蠢的决策

但即使依赖理性的系统2，我们也经常会做出愚蠢的决策，这有很多原因，比如：

1.我们的信息是错误的

在这种情况下，我们依赖于推理的事实和假设原本就不正确，得出的结果当然是错误的。

2.我们使用错误的模式

我们用模型来做决策。这些模型的质量决定着我们思维的质量。我们使用错误、不完整或不正确的模型有多种原因。例如，当我们是新手或者在我们专业以外的领域工作时，就会使用不太有用的模型。而随着环境变化的速度越来越快，出现错误模式的概率也在增加。

3.做容易的事而不做正确的事

我们是进化的产物，为了生存，我们总是先做容易的事，比如先摘低处的果实，喜欢轻松的故事，跟随大众的步伐。这让我们缺乏强烈的自我意识，努力寻求外在认可或逃避惩罚。

系统2虽然也会做错事，但它是可以不断改进的，《决策的艺术》的合著者约翰·哈蒙德说提高你做出正确决定的概率的唯一有效方法是：学会使用一个好的决策方法，一个能够以最小的代价（时间、精力、金钱和内心安宁）得到最好的解决方案。

当然，对所有决策都使用同样的策略也是愚蠢的。我们将常见的决策类型如图11分为四种：

图11

·不可逆不重要

·不可逆重要

·可逆不重要

·可逆重要

针对不同类型使用的策略如下：不重要的区域，是你提升决策水平的训练场。如果你已经具备良好的决策能力，可以直接将这类决策委派给他人。比如你到一家熟悉的餐馆，你想换个口味，品尝一个以前没吃过的菜，于是叫来了熟悉的服务员，让他根据你的口味帮你点一个菜，至于上什么菜，让服务员全权决定，你信任这家餐馆，也信任这个服务员。

可逆而重要的决策经常误导你，让你误认为它们是重要的决定。你要在这种决策任务中做决策试验和收集证据。恋爱就是看上去重要但是可逆的决定。恋爱不成功还可以重新来过，你损失不了什么。谈恋爱是你学习成长的试验场，你在恋爱过程中探索自我和理解对方，至于最后结果如何，不应强求。

重要而不可逆的决定才是你要真正关注的。相对于谈恋爱，结婚就是重要而不可逆的。在决定结婚前，你要多用理性去思考和评估。你或许要说，感情就要轰轰烈烈，想那么多干吗，一点都不浪漫。比起一时的浪漫，一辈子的幸福更重要，这节后面我们还会多次以男女感情举例，如果你还没结婚，一些建议或许对你找到理想伴侣是有帮助的。在结婚这件人生大事上多花点精力没有坏处，可很多人往往反向操作，谈恋爱时想得太多，结婚对象的选择却很轻率。

在介绍如何用科学的方法做决策前，先做点准备工作，我们热热身，谈谈决策中三个重要的基础知识：概率基础、机会成本和沉没成本的概念。

◆决策是概率的游戏场

如果在重要决策时考虑一下概率，可以避免很多损失，比如当你知道香港六合彩中奖概率只有千万分之一后，可能就不会再幻想着通过购买彩票而一夜暴富了。

所谓概率，其实就是某件事发生的可能性。最早研究概率的人是那些博彩从业者，他们以赌为生，成天在赌桌上想着怎样才能增加赢的可能性。拿掷单个骰子为例，出现数字2的概率是1/6，其他各个数字出现的概率也是1/6，所有可能的概率加起来就是1。由此，我们就有了概率基础的三个公理：

公理1：任何事件发生的概率都在[0,1]之间。知道随机性是普遍存在这个道理后，我们明白完全不发生和肯定发生的事很少，这就如同金子的纯度永远不可能达到100%一样。

公理2：所有可能的结果之和等于1。比如我们抛硬币，正面朝上的可能性为1/2，背面朝上的可能性也为1/2，立起来的可能性为0，这三种结果的和就为1。如果所有可能性的总和小于1，那么就是你没有将结果列完整；若大于1，那是混进来了奸细，要找到并清理出去。

公理3：假设B包含A，那么A发生的可能性不高于（小于等于）B发生的可能性。假如你考上重点大学的可能性为30%，清华属于重点大学，那么你考上清华大学的可能性不会大于30%。这一点看起来很显然，但在实际应用时由于自身偏见的存在，往往会出现错误。

这就是概率的三条公理，单独拎出来很简单，吃着火锅唱着歌就懂了。下面我们再用点篇幅介绍一下概率的三种类型：

1.古典概率 之所以叫作古典概率，就是因为它是最古老的概率类型。它是从掷骰子和轮盘赌等事件中总结出来的一些随机事件发生的可能性。比如掷单个骰子，在对骰子没有做手脚的情况下，任何一个数字出现的概率都是1/6，出现偶数的概率是1/2，出现奇数的概率也是1/2。这就是古典概率，可以基于数学知识得出事件发生的概率。

2.基于频率统计的概率 有些事件是无法用数学知识写出发生概率的。比如有一天我在中关村等人，从中关村的天桥上看桥下车流，我想知道，桥下每分钟通过的红色家用车占所有车辆的概率。

这个数据我怎么才能得到呢？我只能去数，假设每分钟通过的总车辆数100是不变的，第一分钟我数了有6辆红色小车通过（概率为6%），第二分钟有9辆（9%），第三分钟有8辆（8%），数的时间越长，得到的数据越多，平均后计算出来的概率与真实的红色小车出现概率越接近。

我们对一个人是否靠谱也是基于频率来推断。假如单位小王找你借钱，是借还是不借呢？你考察了小王的借钱记录，他找很多人借过钱，10个人里面有9个人说小王很守信用，借了钱总会在规定的时间归还。你算了下，小王还钱的可能性有90%，挺高的概率，于是就把钱借给了他。但这里有一点需特别注意，90%的还钱概率是建立在一个强假设之上，即小王还钱的意愿是稳定的，假定小王一直在公司工作并有稳定的收入。但如果借钱第二天小王辞职移居国外，那这个90%的概率就可能无法保证。

3.主观概率 有时候，我们既不能用古典方法写出一件事发生的可能性，也没法用数据统计出可能的概率。这时，我们可能就会去猜。猜出来的概率就是很主观的概率，对同一件事，大家猜出来的概率会有很大的差异。我们知道，主观通常是不可靠的，尤其当涉及数字时，我们会依赖原有经验和偏见来推断。很多人担心飞机的安全性，不敢坐飞机，认为在天上飞，飞机坏了就掉下来，损伤惨重，比其他任何交通工具都要危险。

但根据资料统计，飞机是目前世界上最安全的交通工具，它发生重大事故造成多人伤亡的事故率约为三百万分之一，假如你每天坐一次飞机，飞8200年，才有可能会遭遇一次飞行事故。三百万分之一的事故概率说明飞机这种交通工具是最安全的，它甚至要比走路和骑自行车都安全。但为什么我们会觉得飞机失事那么恐怖呢？这源于我们的记忆陷阱。由于媒体的频繁报道，会造成空难频繁发生的假象，将扭曲我们对这类特殊事件的记忆，从而也扭曲了对它们发生概率的估计。

◆凡选择就有机会成本

假设在这样一个场景下：你是个漂亮又温柔的美女，同时有几个男士在追你，有的长得帅，有的家里很有钱，有的非常会照顾人，你该怎么选呢？

你选了其中一位，就意味着会失去其他几位，这就是机会成本的概念。机会成本是为了得到某种东西，要放弃另外一些价值最高的选择。假如你是个颜值控，几番权衡后相中了最帅的小明做你的男朋友。从理性的经济角度来讲，你选择小明的机会成本就是其他几位追求者中身价最高的那位。

或许你不服，说这算法不对，我跟小明在一起的机会成本是剩下那几个的身价总和，因为他们都愿意为我花钱啊。好像有点道理。但机会成本计算是以现在和未来为准，自你公布跟小明的关系后，他们都不愿再花心思在你身上了。所以机会成本我们取的是可选择的最大值，因此它又被称为替代性成本。

在跟小明相处了一段时间后，你发现小明有很多不好的习惯，比如喜欢宅在家里玩游戏，叫他陪你去逛街也不乐意。你有点后悔了，想起了曾经某某对你的温柔与体贴。现在如果你要和小明分手，你在小明身上投入的感情、时间和金钱等，是沉没成本（因过去决策已经发生，而不能由现在或将来的任何决策改变的成本）。你此时离开小明的机会成本不包含这些已经产生的沉没成本。

你可能还有个疑问，如果当时只有小明一个人追我，我选择小明的机会成本是多少？答案是零，也就是说你选择小明不需要付出机会成本。因为不是决策者可选择的项目不属于决策者的机会。当你只有小明可选时，你跟小明在一起的机会成本可以忽略不计。当然我们在这里不考虑未来会遇到比小明更好的男士这样的可能机会。

机会成本是我们做决策时的一个重要概念。它有时是非常主观的，是不能计算的，比如你喜欢吃香蕉，不喜欢吃苹果，那你吃苹果所付出的机会成本就要比吃香蕉大。它有时候又是可以计算的，有可能等于会计成本。在企业管理中，机会成本=外显成本+隐含成本。外显成本即实际的支出；隐含成本则为时间、效益等。

最后，请再思考这样一个问题，如果你当时跟小明的恋情没有公开，你也没有断开和其他几位的联系，你跟小明在一起的机会成本是不是会低很多？这将是我们后面会谈到的冗余备份的好处。

关于机会成本的小结：机会成本所指的机会必须是决策者可选择的项目，若不是决策者可选择的项目便不属于决策者的机会；放弃的机会中收益最高的项目才是机会成本，它不是放弃项目的收益总和；沉没成本通常不计入机会成本。

◆避免沉没成本陷阱

我们人类是感情动物，容易受“沉没成本”影响。沉没成本是过去已经发生且无法收回的成本，它与决策无关，因为我们无论如何努力都无法改变过去。一个理性的人要做出的最佳决策应使未来收益最大化。但沉没成本常常影响我们做出高质量的决策，主要原因是一旦我们投入金钱、时间和精力后，就产生了惯性，有延续这个行动的倾向，这就是“沉没成本谬误”。

为什么我们愿意一错再错呢？是因为人有强大的一致性需求。很多情况下，我们认为一致性要比“正确”更重要，为了维护这种一致性，我们宁愿一直错下去。如果你真的想改变，要认识到这个倾向，尽量避开沉没成本谬误。我来举个例子：假设你在某高档餐馆点了一顿大餐，菜上来后发现分量很大，你很快就吃饱了。但看到这么多好吃的东西，你就接着吃，直到撑到胃疼你才罢休。这不是在享受美餐，而是在花钱受罪。餐费既然已经花出去，它就是沉没成本。你的最佳策略是吃到舒服，让自己的快乐最大化。

那如何避免沉没成本陷阱呢？可以采用零基思考这个工具。

零基思考法

零基思考的核心是让思维回归原点，从头开始思考的方法，让我们放下以前的存量，摒弃所有不起作用的惯性思维。它由零基预算 ZBB（Zero-Base Budget）引申而来：

零基预算是指在编制成本费用预算时，不考虑以往会计期间所发生的费用项目或费用数额，而是以所有的预算支出为零作为出发点，一切从实际需要与可能出发，逐项审议预算期内各项费用的内容及其开支标准是否合理，在综合平衡的基础上编制费用预算的一种方法。

因此零基思考就是从零开始，假设回到当初的状态，你白手起家，你重新来过，摆脱惯性，摒弃原来的存量，重新设计你的生活。这种思考方式能帮助你改进决策过程，避免重复过去的错误，鼓励采取有益的行动。它跟以前我们说过的“第一性原理”有些相似但也有很大的不同。第一性原理是从事物的最原始状态开始，而零基思考则从零这个状态开始，零是一种混沌状态，零不是没有，零是万有，从零开始有很多可能。

零基思考就是让你按下生活的暂停键，如果你已经赚到了很多钱，但为了事业，你放弃了跟家人在一起的时间，很少陪伴牙牙学语的孩子，现在让你回到3年前，相对于现在，那时的状态就是零，让你重新选择，你还会使用跟上次一样的策略吗？这就是零基思考的方式，也是它的核心原理，按下暂停键，问自己下面的这个问题：如果我（做决定前）知道现在（做决定后）我知道的，我还会做同样的决定吗？如果答案是肯定的，继续执行现在策略就是正确的。如果答案是“否”，则应回到零点，避免出现这种情况；如果情况已经开始恶化，则要尽快退出。当我们把注意力集中在零点上时，就会认真评估眼前的局势，并决定是否要处理这一问题。在某些情况下，最好的解决办法是避免或摆脱这种情况，以减少损失。有效使用ZBB的关键是知道何时退出，并在必要时实际退出。

为什么用零基思考法能消除沉没成本谬误呢？因为用零基思考强制暂停，由零开始，能消除思维中对沉没成本的关注，让我们不再承受以前决定的负担，而是重新设计未来的生活。

◆冗余备份让你决策更从容

备用轮胎、第二份工作和额外的桥梁支撑有什么共同之处呢？答案是它们都是冗余备份的实现方式，这种模式就是“冗余工程”系统，英文为Redundancy（这个词在英文中还有“裁员”的意思），为达成目标多准备一份或多份可以实现同一功能的系统，以备不时之需，减少失败的可能性。

冗余方案可以添加到各种系统中，能够帮助我们避免灾难发生。了解工程中的冗余模型，以及其他方面的备份，可使我们做出高质量的决策，并应对生活中突发的意外情况。

工程中的冗余是什么

典型的工程冗余指的是向系统添加“额外”的关键组件，它是利用系统的并联模型来提高系统可靠性的一种手段，这样当某个系统出现中断时，另一个系统就可以接管。在工程领域有很多这样的例子，从飞机的控制和动力系统，再到数据中心大量使用的额外硬盘和第二电源。人体也是一个冗余系统，我们有两只眼睛、两只耳朵、五片肺叶，这样在一个出现故障后，其他的还能正常工作。互联网也是一个典型冗余实例，它的大多数核心传输网络和站点都被设计成可以抵御单个连接或节点的故障。

工程以外的应用

冗余备份是查理·芒格提到的一个重要模型，它源于工程学，但思路可以应用到很多领域。一旦你尝试给生活增加稳定性、可靠性，就会找到很多这样的例子，看看你住的房子：如果停电了怎么办？安装一台发电机。下暴雨排水口堵了怎么办？提前准备一个抽水机。冬天家里的水暖坏了怎么办？准备一个电暖器。

但冗余备份并不总是值得的。我们从上面的实例中不难得出关于冗余的两个特征：①向系统中添加冗余肯定会增加整个系统的成本。②在不同的系统、不同的场景中，失败带来的后果是不一样的。

考虑了这两点后，在向系统中添加冗余时，就要权衡增加它的成本和如果没有冗余机制所带来的后果。

·如果系统中断，你会失去什么？

·预防某种故障发生需要付出什么代价？

·增加冗余的成本是否大于潜在的损失？

我看过一则报道说美国的总统和副总统出行去同一个地方开会，会分别乘坐不同的专机。这就是一个冗余备份方案，如果一架飞机出事，也不会使国家陷入没有领导人的境地。

那如果一个上市公司的总裁、副总裁去同一个地方会不会这样做呢？一旦你发现为系统增加冗余可以避免一些失败，就可能会不计成本地增加一些备份方案，但它们并不都是值得的。

为个人财务增加冗余

在日常生活中也有很多冗余方案的使用。我最喜欢的一个例子就是个人财务的冗余应用。把你的收入看成一个系统：

·你是怎么赚钱的？

·你有多少个收入来源？

·如果主要收入出现问题，会发生什么？

·假如你是双职工家庭的一员呢？

·若夫妻双方在同一个单位工作，情况会有什么不同？

我们通常不会对个人及家庭的收入使用冗余方案，但这一点其实值得我们去不断思考。很多理财顾问早就想到这一点，他们会建议双职工家庭的夫妻不要在同一个单位上班，以防出现公司裁员或倒闭等带来的不可承受事件发生。一些顾问还会建议每个人都要在主营收入外，增加其他的收入渠道。

◆科学决策四步法

有了前面这些知识做铺垫后，我们看看什么是科学决策法。希思兄弟写过一本叫作《决断力》的书，总结了科学家研究的关于决策方法的最新成果，书中总结了工作生活中做出更好选择的四个步骤：

第一步：看看都有哪些选项

好的决策必须有更多的选项。日本有句谚语说“井中的青蛙对浩瀚的海洋一无所知”。你想要好的选择，你得看到更大的海洋。如果你只有两个选项（要么选，要么不选），你就容易钻牛角尖，有52%的决定是错的，但如果增加一两个选项后，选错的比例会下降到32%。有时候你意识到有更多选择，能帮助你做出更好的决策。

那如何增加选项呢？一个重要的方法是借鉴。看看那些成功者都用了什么方式。每个成功的案例可能都会启发你获得更多的选项。

第二步：对选项进行评估

当有了更多选项后，将它们摆在一起比较，然后统一选择。要避免“确认偏误”（倾向于为相信的事物寻找证据），你可以向更多人寻求意见，对选项优劣进行客观地评估。

第三步：确定一个选项

选择时不要被短期情绪左右，要从长计议。希思兄弟建议使用10/10/10法则。就是跳出当下视角，用三个时间尺度衡量一个选项：

·10分钟后，你对这个决定的感想是什么？

·10个月后，你是怎么想的？

·10年后，你又会有什么样的感想？

第四步：保证冗余度应对不确定性

很多人会陷入过度自信，我们往往对自身的判断和决策的准确性过于自信，经常 all in，押上全部筹码。但是老江湖都会留一手，在一些重大决策上，他们不但会买保险，他们还有B计划。

◆心理学家的捷径

除了用上面四步法全面衡量做决策外，心理学家卡尼曼还给我们一个更简单有效的决策指导，他建议用下面这三步来做决策：

1.对选择结果有重大影响的因素，不要超过六个（为什么不超过六个呢？因为我们的工作记忆容量只能存4～5条）。

2.按照统一标准为每项因素打分，比如说以满分10分制进行。

3.将分数相加获得总分。

比如你要留学申请学校，在其他条件差不多的情况下，可选择几项你非常关注的可量化因素，比如城市安全、校园环境、饮食习惯。然后为这三项逐一打分，再计算总分。这看起来很简单，但比凭感觉选学校靠谱多了，也比老师和家长给的建议更有参考性。

◆计算机科学家的算法

37%规则

在计算机科学家的眼里，只要有固定的规则，一切就都是可以计算的。比如你是一个女青年，现在18岁，想在40岁前结婚，采用什么样的策略才更有可能找到如意郎君呢？

《算法之美》中说这个问题数学家帮我们找到了完美的解决方案。上面这个女青年的问题在数学家眼中，就是一个最佳停止问题，是探索跟利用之间的权衡，而解决这个问题的策略是：将18岁到40岁这段时间分两段，在第一阶段，你只恋爱不结婚，根据你的择偶标准，同对你有兴趣的男士相处，在相处过程中要记住你最喜欢哪位男士的特征。

等过了一个年龄段就进入第二阶段，具体来说就是到你设定结婚期限的37%后，你想在40岁结婚，那么这个分割点就是26.1岁。到了第二阶段后就是决策期，一旦遇到比你最喜欢的那个人更好的，或者跟原来那个差不多一样好的男人，就毫不犹豫地跟他结婚。

两阶段策略和37%这个数字，是数学家好不容易算出来的，人们把这个方法称作37%规则。它并不能保证你找到最好的如意郎君，但在假定好男人随机出现的情况下，是可以找到足够好的结婚对象的好方法。从概率角度来说，如果你没到37%（26.1岁）就结婚，你将来可能会后悔早结婚了；而在37%后再结婚，你可能后悔错过了理想中的对象。

这一点也跟我们的常识是相符的，我们看到小孩子喜欢探索，碰到什么东西都往嘴里塞，尝尝好不好吃，虽然每次都不一定合意，但有可能会碰到美味的食物。而老年人则比较保守，总是跟固定的朋友联系，去固定的餐馆吃同一道菜，这也不能说他们保守，应是老顽固。因为老年人已经过了探索期，知道什么是最好的，他们只想更好地利用探索到的资源。这些可能都是常识，就像黄金分割点一样，数学家只是帮我们做了一个量化。

因此，记住37%这个数字，这个规则使你成为一个理性人，能让你在不确定性世界中做到最好，使你无怨无悔，不再纠结。

最近最少使用原则

请思考这样一个场景，你买了一箱书，收到货后发现家里的书柜满了，你为了给新书腾出空间，想将一些不常用的书捐给社区的图书馆，那么你会挑哪些书呢？

理性的你可能会问自己下面四个问题：

1.我拥有它多长时间了？

2.它有什么用（功能）？

3.是不是跟我已经有的某样东西一样？

4.上次我使用它是什么时间？

暂且放下你心中的这四个问题。我们看看计算机科学家是怎样挑选要捐出的书的。计算机科学家说这个问题跟计算机程序对内存的管理思路是一样的。相比于外存（硬盘），计算机内存是非常稀缺的资源，科学家为了提高计算机性能，会对程序占用内存做优化，他们曾尝试使用随机性和先进先出等原则，发现都不是最优解。最后他们找到的一个原则是，释放“距离最后一次使用时间最远的程序占用内存”，换句话说，就是将最近最少使用程序占用的内存释放出来。这一点从逻辑上也能推理，比如一本书你在10年前翻过它，然后它就一直躺在书柜里，那么下次你使用它还可能在10年后。它的重要性显然就不如你昨天查资料刚用过的一本书。

依据计算机科学家的原则，我们发现上面你问的四个问题中关键的问题是最后一个，关于最近使用时间的。培根说“合理地安排时间，就等于节约时间”。时间是最稀缺的资源，是一个重要的衡量标准，很多决策难以确定时，从时间这个维度思考或许就豁然开朗。

◆没有完美的决策，只有足够好的选择

最后需要明白的是，虽然我们找了数学家，找了心理学家，还找了计算机科学家，但完美的决策是不存在的，因为你不可能穷尽所有可能选项。但是做出足够好的决策似乎是可能的。决策这个技能和其他技能一样，多尝试，要敢于冒险，敢做决策，随着不断练习，我们的决策水平就越来越高。因此做好决策的一个方法就是要不断试水，而试水的三个原则是：

一、尽量多尝试

不要害怕决策，不要将决策机会让给他人，任何决策都隐含一定的风险，如果想掌控自己的命运，就得面对现实，能独立做决策，并承担相关责任。

二、尝试要可控，确保不会带来灾难性后果

先用不重要的决策训练决策能力，再在重要的可逆决策中做实验，对重要不可逆的决策要有冗余备份。

三、获得反馈，从结果中调整做法

像计算机一样，通过试错，不断迭代，不断调整，形成一个闭环，这样才能使做决策的“算法”越来越有效。

总之，决策是一门需要我们一生精进的技艺，永远不可能达到最好，要有一些冒险精神，用古人说的“尽人事，听天命”的态度对待决策或许是值得提倡的。下一节再看一个帮助我们在不确定性中降低决策风险的模型。