Seeking Wisdom：从达尔文到芒格（中文版）

作者：Peter Bevelin

前言

导言 -

一个人犯了错误却不改正，那就是在犯另一个错误。

Confucius（中国思想家，公元前六至五世纪）

我们为什么会这样行事？美国作家 Mark Twain 曾写道："人类的天性从不改变，它是永恒的。"为什么会这样呢？

我们想从生活中得到什么？是健康、家庭的幸福、工作的满足，还是其他？是什么干扰了我们？难道不常常是恐惧、愤怒、忧虑、失望、压力和悲伤等情绪——由问题、错误、损失或不切实际的期望所引起——在作祟吗？也许我们误判了人、局势、时机或某项投资。我们选错了职业、配偶、投资或居住地。为什么？

这本书是关于追寻智慧的。它体现了 Berkshire Hathaway 副主席 Charles Munger 的精神，他曾说："我只想知道我会在哪里死去，这样我就永远不去那个地方。"有些道路通往不幸。理解我们如何以及为何会"死"，应该能帮助我们避开它们。

本书着重探讨我们的思想如何被影响、为何会产生误判，以及改善思考的工具。如果我们理解了什么在影响我们，就可能避免某些陷阱，并理解他人为何那样行事。如果我们学习并理解什么有效、什么无效，并找到某种推理框架，我们将做出更好的判断。我们无法消除错误，但可以防止那些真正会伤害我们的错误。

我们如何获得智慧？仅仅通过审视自己的错误来提升自我是很困难的。学习事物如何运作以及为何运作的最佳方式，是从他人那里学习。Charles Munger 说："我相信掌握他人已有最佳成果的自律。我不相信只是坐下来自己冥想出一切。没人有那么聪明。"

十六世纪法国散文家 Michel de Montaigne 说过："任何希望治愈无知的人，必须首先承认自己无知。"我对智慧的追寻，部分源于自身所犯的错误以及对他人错误的观察，同时也来自 Charles Munger 的哲学。他的思想之简洁与清晰，是我平生仅见。对我影响特别大的是他关于世俗智慧（worldly wisdom）的演讲，其中许多内容转载于 Outstanding Investor Digest 通讯中。在一次演讲中，他说获得智慧的最佳途径是学习构成现实基础的重大理念。在另一次演讲中，他将 Charles Darwin 誉为有史以来最杰出的思想家之一。Darwin 给我们的启示是：即使不是天才，只要养成某些思维习惯，也能超越其他人。

为了进一步了解 Darwin 的习惯，我开始阅读他的自传及其他关于他的著作。我发现他是一个迷人的人物，也是客观思考的绝佳典范。在他的自传中，Darwin 说道：

我认为自己在注意那些容易 escape 关注的事物方面，以及仔细观察它们方面，优于普通人。我的勤勉在观察和收集事实方面几乎已达极致。更重要的是，我对自然科学的热爱始终如一且热烈……从年少时起，我就有最强烈的欲望去理解或解释我所观察到的一切，即将所有事实纳入某些普遍规律之下。这些因素综合在一起，赋予了我对任何未解问题连续多年反思和思索的耐心。据我自评，我不容易盲目跟随他人的引导。我始终坚持保持思想的自由，以便在任何事实与假设相左时放弃该假设，无论我多么钟爱它（而我忍不住对每个话题都形成假设）。

Darwin 增强了我对理解人类行为的兴趣。为了改善自己的思考，我阅读了生物学、心理学、神经科学、物理学和数学方面的书籍。正如十七世纪法国哲学家 René Descartes 所说："阅读所有好书，就像与过去几个世纪最杰出的心灵对话。"

我开始记录所学。结果便是这本书。书中的思想主要建立在他人作品和思想的基础之上。正如罗马诗人 Publius Terentius（约公元前190-159年）所写："没有什么话不是以前已被说过的。"我将他人的著作浓缩为可用的形式，并加入了自己的结论。

在这本书中，你会发现来自杰出科学家的广博智慧集合，如 Darwin、Albert Einstein、Richard Feynman，以及世界上两位最成功的商人和投资者——Charles Munger 和 Berkshire Hathaway 主席 Warren Buffett。Albert Einstein 曾说，一个世纪中只有极少数人拥有清明的心智和良好的品味。Warren Buffett 和 Charles Munger 正是这样的人。我深深感激他们，他们的信息既有教益又令人鼓舞。如果我早些听从他们，不知可以避免多少代价高昂的错误。他们是我的英雄！

我建议你们所有人都去阅读 Berkshire Hathaway 和 Wesco Financial（Charles Munger 担任主席）的年度报告。这些报告是关于如何思考投资和商业的最佳教育工具。其中的教训也向我们展示了如何在生活中行事。

本书分为四个部分。首先，我探讨什么影响我们的思考，这构成了基础。在第二部分，我列举了导致误判的心理原因。第三部分探讨由我们的心理以及未能考虑物理学和数学中某些基本理念所导致的误判原因。在最后一部分，我揭示了更好思考的工具。附录包含 Charles Munger 的一次演讲，以及 Munger 和 Warren Buffett 的语录，还包含清单。清单常常能消除偏见，使我们更容易确保已涵盖了重要事项。

为什么要花时间研究智慧？Charles Munger 给出了一个令人信服的理由："我认为，如果你有能力吸收基本的世俗智慧却不去这样做，那是一个巨大的错误，因为它让你更好地服务他人，更好地服务自己，也让生活更有趣……我对智慧充满热情。我对准确性和某些好奇心充满热情。"

这本书是为那些热爱不断探求知识的人而写的。我着重解释永恒的理念。我为每个理念所投入的页数并不反映其重要性。我的目标是奠定基础。

十六世纪西班牙作家 Miguel de Cervantes 说过："出版一本书的人冒着极大的风险，因为没有什么比写出一本能赢得每位读者赞许的书更不可能的了。"你可能会觉得很多东西被忽略了，而留下来的又被夸大了。既然是我写的这本书，我对内容负全部责任。任何错误或不准确之处都是我的责任。如果你——读者——确信我在书中任何地方明显有误，请按本书开头给出的地址给我发电子邮件。

我引用了广泛来源的语录。有些书籍和材料特别有用。显然，关于 Charles Darwin 的书籍。还有 Charles Munger 和 Warren Buffett 的演讲和报告。这些引语大多摘自优秀的通讯 Outstanding Investor Digest。读者可参阅出处注释部分了解摘录来源。Robert Cialdini，亚利桑那州立大学心理学教授，在其伟大的著作 Influence 中对社会心理学的发现做了出色的总结。心理学教授 Daniel Kahneman 和已故的 AmosTversky 关于决策的研究也很有帮助。Richard Feynman（1918-1988），也许是现代最杰出和最具影响力的物理学家，同时也是一位引人入胜的老师。我热爱他的书籍和自传。已故的人类生态学教授 Garrett Hardin 是我最喜爱的作家之一。他的书籍是宝藏，提供了许多清晰思考的方法。我还有幸参观了加利福尼亚的 Neurosciences Institute。每次去那里，我都能学到关于大脑如何运作的新知识。

我有时用"我们"来写，有时又对"你"——读者——说话。请记住，"你"也包括我，这个写作者。意大利数学家和哲学家 Gian-Carlo Rota 在 Indiscrete Thoughts 中说："我们给别人的建议，正是我们自己需要的建议。"

我没有写"他"或"她"，而是统一使用"他"。引用英国动物学家、牛津大学公众科学理解教授 Richard Dawkins 在 The Blind Watchmaker 中的话说："我可能用'他'来指代'读者'，但我并不认为我的读者特指男性，就像法语使用者不会认为一张桌子是女性一样。"

让我们开始追寻智慧的旅程吧。希望它能给你带来启发。

Peter Bevelin 2003年4月

第二版

第二版没有重大改动。在第一部分中增加了两段简短的内容，涉及遗传变异的来源和细菌的益处。此外，仅有少量文字上的澄清。我还更正了正文中的几处错误。

2005年1月

第三版

第三版经过修订。第二部分的部分内容做了重新编排。所有部分均增加了新材料。

2007年2月

第一部分 · 什么影响了我们的思维

人体解剖结构决定了行为的边界

什么影响了我们的思维？

喜悦、欢笑与戏谑，悲伤、忧愁、沮丧与哀叹——人们应当知道，这一切皆源于大脑，而非他物。正是通过它……我们获得智慧与知识，我们得以看见、听见并分辨什么是丑陋、什么是美好，什么是甘甜、什么是苦涩……也正是通过同一个器官，我们会陷入疯狂与谵妄，恐惧与惊惶会向我们袭来。

Hippocrates（古希腊医师，公元前460-377年）

要理解我们的思维方式以及为什么会做出错误判断，首先必须弄清楚是什么影响了我们的行为。

为什么我们不能飞？

要做到今天所做的一切，需要适当的解剖学基础。飞行需要翅膀，行走需要双腿，视物需要眼睛，思考需要大脑。我们的解剖结构、生理机能和生物化学过程是行为的基本基础。

如果改变解剖结构，行为就会随之改变。鸟类的翅膀如果长在没有骨骼可以固定它们的区域，它们就无法飞行。猿类无法说话，因为它们需要发声器官，而且这些器官必须以特定的方式排列。例如，我们的发声器官排列方式只要发生微小的变化，就可能使语言能力丧失。

关于解剖结构改变如何导致行为改变的另一个例子来自加利福尼亚的神经科学研究所（Neurosciences Institute）。在一个实验中，科学家从鹌鹑发育中的脑组织中取出一小块，移植到鸡胚的相同位置。小鸡孵化后，体内同时拥有鹌鹑和鸡的神经细胞。根据移植的细胞类型不同，结果要么是一只像鹌鹑一样啼叫的鸡，要么是一只像鹌鹑一样上下点头的鸡。

研究还表明，大脑中一个叫做前额叶皮层（prefrontal cortex，位于前额和眼睛后方）的区域受损，会使人倾向于无视社会规范，包括产生暴力行为。一个经典案例是铁路工头 Phineas Gage。1848年，他在一次爆炸事故中被一根铁棒穿透大脑前部，损伤了前额叶皮层。事故前，他被认为是稳重、可靠、勤勉和友善的人。Phineas 在事故中幸存了下来，但他的性格发生了改变。他变成了一个流浪者，不可靠、傲慢、冲动且不顾及他人。

其他研究表明，杏仁核（amygdala）——大脑中与情绪状态和社会行为相关的一个区域——受损会降低感受和回应恐惧的倾向。刺激杏仁核则可以引发强烈的情绪反应。1966年，Charles Whitman 在德克萨斯大学奥斯汀分校的钟楼上射杀了14人，打伤38人。尸检显示他的杏仁核受到肿瘤压迫。

正是我们的大脑——其解剖结构、生理机能和生物化学过程，以及这些部分如何运作——设定了我们思维方式的边界。但由于大脑的各个部分也与我们身体的解剖结构、生理机能和生物化学过程相互作用，因此我们必须将大脑和身体作为一个整体来看待。它们是同一个系统的组成部分——即我们自己。

让我们来了解一下大脑的解剖结构，以便更好地理解是什么影响了我们的行为。

我们所感和所想取决于神经连接

关于大脑已有不少已知，但远非全部。存在着许多争议和未解的问题。

诺贝尔奖得主、神经科学研究所所长 Gerald Edelman 博士说：

大脑是已知宇宙中最复杂的物质对象。如果你想数清我们大脑皮层（cerebral cortex）中的神经连接数量，每秒数一个，你需要3200万年才能数完。但这还不是全部。大脑的连接方式——其神经解剖模式——极为错综复杂。在这个解剖结构中，一系列动态事件在百分之一秒的时间内发生，而从分子到行为，控制这些事件的层次数量也相当庞大。

大脑仅重三磅（约1.36公斤），却由至少1000亿个神经细胞或神经元组成。它还包含数百亿个其他叫做胶质细胞（glial cells）的支持性细胞。神经元与其它神经元相连并相互作用。每个神经元都有一个细胞体，上面长有被称为树突（dendrites）的细小分支，用于接收来自其他神经元的信息。从细胞体延伸出去的长纤维叫做轴突（axons），负责将信息发送给其他神经元。

既然决定我们心智能力的是神经元之间的连接，那么重要的不是细胞的数量，而是它们之间潜在连接的数量。

神经元是如何连接和通信的？

每个神经元都能在接触点与其他神经元相连，神经元之间的间隙叫做突触（synapses）。当一个神经元沿轴突发出电脉冲时，脉冲以化学物质的形式释放，这种化学物质被称为神经递质（neurotransmitter）。当这种化学物质到达另一个神经元的树突时，就会触发一个电脉冲。随后一系列化学反应便开始了。神经元要放电必须有一定的刺激。放电的强度和释放何种神经递质取决于输入的刺激信号。

神经递质是如何引起电脉冲的？在接收神经元的表面有一种叫做受体（receptors）的蛋白质，每个受体都为特定的化学物质量身定制。化学物质就像钥匙，受体就像锁，只有"正确的"化学物质才能被"放进去"。

为什么爱人给我们一个吻或一句赞美时我们会感觉良好？

这是因为神经递质多巴胺（dopamine）正在被释放。多巴胺参与大脑的奖赏和动机系统，也与成瘾有关。高水平的的多巴胺被认为能增加愉悦感并缓解疼痛。

另一种神经递质是血清素（serotonin）。血清素与情绪和情感有关。过大的压力会导致血清素水平降低，而低水平的血清素与焦虑和抑郁有关。当我们服用抗抑郁药物时会发生什么？药物增加了大脑中血清素的含量。这种药物模拟了血清素的结构。抗抑郁药并不能让我们快乐，它们只是治疗不快乐的状态。需要注意的是，即使神经递质和影响它们的药物改变了我们的心智功能，它们也是一个由分子、细胞、突触和其他系统（包括生活经历和环境因素）之间相互作用的复杂系统的一部分。

到目前为止，我们知道大脑是一个化学系统，神经元通过释放神经递质（在神经元之间传递信息的化学物质）来相互通信。我们的所感和所想取决于化学反应。而这些化学反应又是神经元连接方式的函数。那么，是什么决定了这些神经元的连接方式及其模式？是我们的基因和生活经历、情境或环境条件，以及一定程度的随机性。

基因控制大脑化学过程，但环境决定基因的开关

什么是基因？它的作用是什么？

基因决定了个体的构建方式，例如，使一个人拥有两只蓝眼睛、两只手臂、一个鼻子和一个具有特定结构的大脑。

我们的身体由不同类型的相互连接的细胞组成，协同发挥功能。每个细胞有46条染色体，即一条基因链。每对父母各提供23条染色体。每条染色体由化学物质 DNA（脱氧核糖核酸，deoxyribonucleic acid）构成。DNA 是我们的遗传物质，一半来自父亲，一半来自母亲。基因是 DNA 的片段，是遗传的基本单位。一个基因由四种化学分子组成：腺嘌呤（adenine）、胞嘧啶（cytosine）、鸟嘌呤（guanine）和胸腺嘧啶（thymine），简称 A、C、G 和 T，它们以链状连接在一起。这些分子以任何顺序、任何数量组成链的化学简称就是 DNA。这些分子的排列顺序为细胞的一切活动提供编码指令。

基因的工作是制造蛋白质——生命的基础构件。蛋白质是执行我们大部分生物功能的分子，由氨基酸组成。共有二十种氨基酸可用于制造我们的皮肤、头发、肌肉等。一些被称为酶（enzymes）的蛋白质能引发特定的化学反应。神经递质就是一个例子。蛋白质也是激素，充当细胞间的信使。

有时候基因会被"关闭"而无法制造蛋白质。信使 RNA（messenger RNA）是一种遗传物质，负责将 DNA 翻译成特定的蛋白质。2006年诺贝尔医学奖得主发现了一种叫做 RNA 干扰（RNA interference）的机制，可以通过阻断这一过程来"关闭"基因。RNA 干扰在我们抵御病毒感染的防御中发挥着关键作用。

近期研究还表明，基因的功能不止于制造蛋白质。例如，酵母菌中存在一种基因，它能在自身不制造任何蛋白质的情况下开启和关闭另一种蛋白质生产基因。

所有生物都使用同一套遗传密码——从猫到人类皆是如此。这意味着我们可以将一个人类基因转移给一只猫，猫能够"读懂"它并遵循其指令。但没有任何个体拥有完全相同的 DNA 或相同版本的基因（同卵双胞胎除外）。并非所有事物都以相同方式"拼写"。这就是人们在眼睛颜色、身高等方面存在差异的原因。两个生物之间的亲缘关系越近，拼写差异就越少。但即使差异很小，基因表达——即基因在何处、何时被开启或关闭以及持续多久——才是关键。以我们最亲近的亲戚黑猩猩为例。基因研究表明，人类和黑猩猩至少共享94%的 DNA 序列。这意味着不到6%的 DNA 决定了我们与黑猩猩不同的特征。那么是什么导致了行为的巨大差异呢？研究表明，与黑猩猩的大脑相比，人类大脑表现出截然不同的基因表达模式。

既然我们从父母那里继承了所有基因，为什么我们看起来不像他们的混合体？

在大多数生物中，基因是成对出现的。我们从父母双方各继承一个特定性状的基因版本（例如一个蓝眼睛版本和一个棕色眼睛版本）。当父母的基因结合时，一个基因的效应可能压过另一个。某些特征是显性的。这就是为什么一个父母是蓝眼睛、另一个是棕眼睛的孩子，不会拥有蓝棕混合色的眼睛。孩子是棕色眼睛，因为棕色眼睛基因在竞争中胜出。蓝眼睛是隐性的。但由于孩子继承了蓝眼睛基因，它仍有可能传给后代。由于基因版本的重组是随机发生的，它们总是可以产生新的组合。另一方面，如果孩子的父母双方都是蓝眼睛，那孩子别无选择，只能是蓝眼睛。

有些基因版本是显性的，有时它们会混合，有时两个版本会同等表达。由于大多数性状由多对基因控制，因此可能产生大量组合。

相互作用和灵活性是生物功能的特征

每个基因都有自己特定的角色吗？

不，我们无法孤立地指出某个基因导致了什么，也无法将它们按重要性排序。它们是一个相互连接系统的一部分，具有许多可能的组合方式。大多数基因对多种特征都有贡献。基因可以产生不同的效果，这取决于它们在何处、何时以及如何被开启。相互作用是生物学的基本属性。分子之间、基因之间、神经元之间、大脑区域之间、细胞之间、器官之间以及这些个体系统之间都存在相互作用。每个系统各司其职，但它们都协调配合以产生一个功能性的、独特的个体。

但是大脑左右两侧不是有不同功能吗？神经科学研究所的 Ralph Greenspan 博士说：

……虽然从某种意义上说，谈论"右脑/左脑"差异是富有诗意的。但事实是，所谓"右脑"负责的事情实际上在脑中到处都在发生，所谓"左脑"负责的事情也是到处都在发生。某些方面可能更多偏向一侧，但从任何意义上说，大脑都不是高度局域化的。你的大脑中发生的一切，都是许多、许多、许多区域同时协同作用的结果。

他继续说道：

Isaac Newton 可能会喜欢那种由专门组件组成的生物系统观，这些组件的因果角色可以孤立地研究，特定条件总是产生唯一可预测的反应。相比之下，Charles Darwin 可能更欣赏另一种观点：一个由许多不同组件组成的复杂的、涌现的系统，组件角色非排他，关系非排他，产生任何给定输出有多种途径，而且过程中存在大量的冗余。

我们这个交互网络最引人注目的结果是灵活性——随着条件变化而承担新角色的灵活性，以及以不同方式产生相同结果的能力。例如，研究表明神经元之间的不同配置可以达到相同的效果。具体配置取决于在特定情境的特定时刻有哪些备选方案可用（因为行为取决于情境或场景），以及个体的生活经历和偶然因素。拥有多种产生相同结果的途径给我们带来了巨大好处。例如，我们可以补偿损伤并重新适应新条件。

我们的基因有自主的生命吗？

没有，基因表达取决于环境条件。基因控制大脑中的化学过程，但需要环境来激活。环境事件必须开启它们或调整其活动水平，它们才能开始制造影响神经连接的蛋白质。我们的基因决定了我们是否继承某种特定特征，但正是环境促使基因制造蛋白质，从而产生某些"反应倾向"。因此，我们的行为源自遗传因素和环境因素的相互依存活动。

神经连接由生活经历塑造

大脑因我们的经历而不断变化。经历通过形成新的神经连接或生成新的神经元在大脑中产生物理变化。研究表明，大脑在一天之内就可能发生变化。这意味着大脑的解剖结构因人而异。即使是拥有相同基因的同卵双胞胎，大脑也不完全相同。他们有不同的生活经历。

经历是所有个体独一无二的原因。没有任何个体拥有完全相同的成长环境、营养、教育、社会烙印、物理的、社会的和文化的生活环境。这造就了不同的信念、习惯、价值观和性格。人们行为不同，因为环境差异导致不同的生活经历。这就是为什么有时候很难理解他人的行为。要做到这一点，我们必须适应他们的环境并分享他们的经历。这通常是不可能的。

如果我们遇到压力情境，我们的反应取决于我们天生的特质、过往经历以及具体情境。假设"Sam"和你都携带"容易恐惧"的基因。你站在非洲的大草原上，一头狮子向你走来。在相同情境下你们俩会表现出相同反应吗？你害怕了，但 Sam 不怕。Sam 要么知道这头狮子是驯养的，要么 Sam 就是一名驯狮师。Sam 的反应来自他的生活经历。Sam 也可能在基因上倾向于对某些危险做出不同反应。但即使 Sam 对恐惧的遗传易感性较低，他也可能发展出对狮子的恐惧。一次与狮子的可怕经历可能就足够了。

行为受心理状态影响

我们的生活是我们的思想塑造的。

Marcus Aurelius Antoninus（罗马皇帝与哲学家，公元121-180年）

我们的心理状态是生活经历和具体情境的函数。假设（1）我们正在吃美味的巧克力、听着美妙的音乐、感到放松；或者（2）我们感冒了、感到压力、刚吃了一顿糟糕的饭。如果需要做出判断，两种情况下的判断会一样吗？可能不会，因为两种情况下我们的心理状态不同。

我们的心理状态能影响生物化学和免疫系统吗？

重要的不仅仅是发生在我们身上的事——还有我们认为发生了什么。我们将自己的期望转化为生化现实，这意味着我们的心理状态和身体健康是相连的。

安慰剂效应（placebo effect）是一种与治疗本身的有效性无关、仅与患者对治疗的信念有关的积极治疗效果。每当患者相信某种治疗会产生特定的生理、行为或心理效果时，他们就容易受到安慰剂效应的影响。

医生给我开了一种止痛药（实际上是糖丸），不久后我的疼痛明显减轻了。

安慰剂是一种无效或无效力的治疗或物质（例如糖丸或盐水注射），常用于与有效治疗进行对照。研究表明，安慰剂可以改善患者的状况，仅仅因为患者期望它会起作用。临床证据显示安慰剂和药物一样对大脑产生物理效应。瑞典的研究表明，安慰剂激活了与止痛药相同的大脑回路。九名男性学生自愿参加了一项止痛药研究。研究人员首先测试了当48摄氏度金属表面压在受试者手背时他们感受到的疼痛程度。在给受试者服用止痛药后重复了这一测试。

随后受试者被告知要测试两种新止痛药，其中一种与他们之前测试过的类似。48度的金属表面再次压在他们的手背上。一位穿着白大褂、佩戴着"教授"徽章的男人走进房间。"教授"给受试者静脉注射了阿片类止痛药（一种类似鸦片制剂的药物）或安慰剂。实验期间，研究人员扫描了受试者的大脑并比较了大脑反应。止痛药和安慰剂产生了相同的效果。两者都增加了已知富含阿片受体的大脑区域的血流量。九名受试者中有八人表示安慰剂明显缓解了疼痛。

其他研究表明，服用糖丸治疗抑郁症和其他疾病的患者，随着病情改善，其大脑活动和神经化学可以发生显著但暂时的变化。研究还表明安慰剂可以改善血压、胆固醇水平和心率。这就像体内拥有一家在数百万年进化过程中发展起来的药房。

当健康人发现自己可能面临死亡时会怎样？

研究表明，如果人们预期自己的健康会出问题，往往就真的会出问题。消极的预期会影响我们的身体并引发症状，久而久之可能对身体造成伤害。一项研究中，预期自己容易患心脏病的女性，其死亡可能性是具有类似风险因素但没有这些预期的女性的近四倍。另一项研究发现，被警告服用阿司匹林可能有胃肠道副作用的患者，感受到副作用的概率是其他人的三倍。其他研究表明，如果人们担心药物副作用，就更有可能出现副作用。信念有生物学后果——有好有坏。

我们的基因和生活经历决定了神经元的连接方式，从而影响并设定了我们行为的边界。我们生来就拥有生命的基本要素。我们拥有调节呼吸、心跳、体温等的神经连接。大脑是如何选择那些产生有用行为的神经连接的？我们的大脑是进化的产物。

进化选择了产生有利于生存和繁衍行为的神经连接

我们所说的进化是什么意思？

进化是变化（结构的、生理的、行为的）——通过与环境相互作用而随时间发生的变化。古生物学教授 John Horner 在《恐龙的生活》（Dinosaur Lives）中说："当你翻阅家庭相册时，你正在见证进化的作用。"

进化背后的理论是：今天所有活着的个体都是从更简单、更原始的生命形式进化而来的。既然所有生物都使用同一套遗传密码，那么生命很可能来自一个拥有该密码的遥远的共同祖先。如果一只猴子、我们和任何其他生物追溯各自的祖先足够久远，最终我们会找到一个共同祖先。

哪些主要机制导致了进化以及我们大脑的演化？突变和自然选择。

突变导致变异

突变是 DNA 复制时 A、C、G 和 T 分子序列出现复制错误引起的。基因"拼写"中的这种错误可能导致蛋白质发生变化，进而使继承该基因的个体发生改变。例如，新的指令可能是"给 Peter 建造不同颜色的眼睛"。由于这种变化是随机且不可预测的，没有人能知道哪些基因可能牵涉其中。

自然选择

我将这一原则——即每一个微小的变异，如果有用，就被保留——称为自然选择。

Charles Darwin（英国博物学家，1809-1882）

Charles Darwin 与英国博物学家 Alfred Russell Wallace 各自独立发现了通过自然选择实现进化的理论。Darwin 将他的著作命名为《通过自然选择物种起源之路，或有利种族在生存斗争中的保存》（On the Origin of Species by Means of Natural Selection, or the Preservation of Favoured Races in the Struggle for Life）。

Darwin 受到牧师 Thomas Malthus 的《人口原理论》（An Essay on the Principle of Population）的启发，Malthus 在其中写道："人口以指数方式增长，就像银行账户中的复利，但农业产出以较慢的算术速率增长；结果是，人口不可避免地、反复地超过食物供应。" Malthus 指出，人口总是可能超过资源，但受到疾病、战争、捕食者和食物等有限资源的制约。

Darwin 做出了以下三个观察：

(一) 竞争与环境变化。在大多数物种中（物种是一群能够繁殖产生可育后代的个体，如蛇、狮子、人类），出生的后代总是多于能存活到成年并繁殖的数量。Darwin 看到两个原因：（1）由于资源（如食物、空间、配偶）有限，个体之间存在对这些资源的竞争；（2）由于环境随时间和地域变化，后代的生存和繁殖成功面临威胁（捕食者、气候变化、隔离、疾病、物理环境的变化）。

个体变异性。在一个物种内部，存在着大量的个体变异。同一物种中没有两个个体在解剖结构、生理或行为上完全相同（我们不是父母的精确副本）。个体在细胞结构、战斗能力和社交技能方面各不相同。变异使每个个体独一无二，而且这种变异在某种程度上必须是可遗传的，否则孩子不会比其他个体更像自己的父母。
世界不是固定不变的，而是在不断演化。物种在变化，新物种出现，旧的物种灭绝。

Darwin 将他的原则称为自然选择。任何赋予个体优势的微小性状变异——无论是在与同种或不同种个体的竞争中获得优势，还是在适应环境变化方面——都会增加该个体存活、繁殖并将其特征传给下一代的机会。也许它们对疾病有更强的抵抗力，或者跑得更快，或者更能适应气候变化。

Darwin 使用了"选择"一词，但大自然并不在乎谁被选中存活。进化没有目标。描述自然选择的另一种方式是将其视为一个淘汰过程。某些个体存活下来，是因为它们拥有阻止自己被淘汰的结构、生理、行为或其他特征。不具备这些特征的个体则被淘汰。遗传增强了未被淘汰或"被选中"的变异被保留的可能性。Darwin 不知道遗传学的存在。因此他无法知道这些特征是由突变引起的，也无法知道它们可以通过基因传递。

突变改变个体后，环境决定这种改变是否赋予个体优势。如果新特征有帮助，突变个体更有可能存活、繁殖并将新特征传给后代。以有毒蜘蛛为例。假设一个黑寡妇蜘蛛种群（种群是同时占据相同地理/生态位的同一物种个体群）的毒液毒性各不相同。如果一些蜘蛛（突变体）天生比其他蜘蛛毒性更强，从长远来看可能有两种情况。如果更强的毒液在蜘蛛所处的环境中是优势，更强的毒性可能被"选择"，"更强毒性"特征可能被传给后代。如果毒性更强的黑寡妇蜘蛛比较弱的存活和繁殖得更好，那么黑寡妇蜘蛛的毒液将随时间推移变得更毒。"高毒"蜘蛛在种群中的频率随时间增加。如果不存在优势，该特征就会消失，低毒蜘蛛的数量则增加。

当生物经历选择时，某些未被选择的特征也可能被携带下来。即使某个特征不提供优势，只要它无害——即不影响生存和繁殖——它就可以被保留下来。但未来可能出现一种情况，使该特征变得有用。

环境发生变化时会出现什么？

由于环境随时间和地域变化，不同条件下会"选择"不同的变体。在一种环境中成功的特征，在另一种环境中可能失败。已故美国古生物学家 Stephen Jay Gould 在《奇妙的生命》（Wonderful Life）中精辟地表达道："即使鱼类将其适应性磨砺到水生完美的巅峰，一旦池塘干涸，它们都将死去。"

研究表明，不同生物对环境压力的反应不同。但似乎有一种生物无论环境如何变化和受压都能存活和繁殖——蟑螂。作家 Richard Schweid 在《蟑螂档案》（The Cockroach Papers）中说："如果有一位创造所有生命形式的上帝，那么蟑螂受到了格外丰厚的祝福，因为它获得了所有设计中最好的。"

蟑螂是地球上最古老的昆虫，化石记录可追溯至3.25亿年前。它几乎什么都吃，可以在没有食物的情况下存活45天，拥有高效的生殖系统——雌性可以终生储存精子——以及出色的防御系统。蟑螂与数百万年前几乎一样，因为它的特征在那时和现在都是适应性的。

通常，新特征或个体的变化不是通过单一步骤产生的，而是通过漫长时期内被选择的小突变的逐渐积累。通过对陨石测年，大多数科学家认为地球大约有46亿年的历史。最古老的细菌化石可追溯到35亿年前。只要有足够的变异和时间，即使是眼睛这样复杂的东西也是逐渐发育出来的。进化变化可以很快发生。对果蝇的研究表明，翅膀大小的差异可能在短短十年内就会出现。一个物种领地的变化（如气候）也可能引发快速的结构变化（变异）。其他研究表明，涉及少数基因的变化可能比依赖许多基因微小变化的更快速产生（并导致大的行为变化）。

突变不是遗传变异的唯一来源。其他机制（有时相互作用）包括遗传漂变、基因流和共生。遗传漂变是指随机事件导致基因频率在代际间波动（在小种群中更为重要）。基因流或迁移是同一物种中一个种群的基因通过杂交流向另一个种群。例如，有证据表明栽培植物与其野生近缘种之间存在基因流。共生是不同生物之间的合作性交互，可以产生遗传变化。还有协同进化，即两个物种的平行进化。另一个变异来源是基因重复，即整个基因的偶然复制。因此自然选择不是改变生物的唯一机制，但它是唯一已知似乎能使生物随时间适应的过程。

进化的证据

有化石、解剖和分子层面的进化证据。化石记录显示了形态如何被修饰。相关生物器官的相似性表明了共同祖先。还有 DNA 化石证据，人类亲缘关系可通过 DNA 测序来测量。

进化的一个例子是工业黑化。工业革命前的英国，桦尺蠖（peppered moth）的颜色主要为浅色。在没有工业污染时，较深的蛾由突变产生。但由于深色蛾在树皮上更容易被发现，饥饿的鸟很快将它们吃掉。只有当环境改变——新工厂的烟灰覆盖了树干——深色才变为一种优势。选择开始偏向深色蛾。在烟灰覆盖的树干上，深色蛾的伪装更好。浅色蛾被吃掉，深色蛾数量增加。大约1950年，环境再次开始改变。煤炭使用减少和工厂过滤设备的改善使环境变得更清洁，桦尺蠖正在恢复其较浅的颜色。

为什么抗生素不如以前那样能有效对抗危险细菌？

进化今天仍在发生。进化的证据见于昆虫的杀虫剂抗性和细菌的抗生素抗性。

周围有大量细菌，它们每小时可以分裂数次。在任何一个细菌种群中，都有些个体通过突变发展出了使其免遭消灭的基因。被消灭的非抗性细菌越多，抗性细菌繁殖和传播的机会就越大。随着时间的推移，抗性细菌赢得比赛，这意味着抗生素越来越无效。直到有人开发出新类型的抗生素，比赛又重新开始。

细菌具有极强的适应能力。让它们暴露于抗生素足够长的时间，它们就会适应并找到存活的方法。这也意味着我们使用抗生素越多，抗性传播越快。我们用来杀灭细菌的任何方法，除非完全消灭一个物种，否则都将导致产生抗性细菌种群。

就像我们不能责怪一只动物为了生存而吃掉另一只动物一样，我们也不能责怪细菌给我们带来感染。它们无意伤害我们。细菌所做的不过是所有生物的天性——生存和繁殖。

细菌对我们总是有害的吗？

不，它们对我们的消化和免疫系统很重要。它们对地球上的生命也至关重要。没有它们，我们就不会存在。为了产生能量，我们需要氧气。这些氧气被认为是由一群叫做蓝细菌（cyanobacteria，或蓝藻）的微生物产生的，它们是主要生活在海水中的能够利用光能的微生物。

几乎所有生命的关键能源是阳光。这种光能通过光合作用在植物、藻类和某些细菌中转化为化学能。例如，植物从二氧化碳（通过叶片）和水（主要通过根部）制造养分——通常是葡萄糖。阳光提供了运行这一生化过程所需的能量，产生糖和副产物氧气（来自水分子），氧气被释放到大气中。当我们吃植物（或吃植物的动物）时，我们摄入了它们储存的能量。

在植物中，光合作用由叶绿体（chloroplasts）处理。叶绿体含有叶绿素分子，使植物能够吸收太阳能量。叶绿体可能是由很久以前与植物融合的蓝细菌演化而来。化石证据表明，35亿年前地球上就存在类似蓝细菌的微生物。人们还认为，线粒体（mitochondria，利用氧气燃烧食物以产生能量的非细菌细胞结构）是由不同类型细菌细胞的融合演化而来。

某些蓝细菌的另一项活动是固氮。例如，在产生豆类或豌豆的植物中，细菌生活在根部，将大气中的氮化学转化为（固定为）对其他生物有用的氨。

为什么世界没有被死亡的动植物覆盖？

部分原因是细菌将死亡动植物的组织分解为碳和氮等营养物，然后释放回环境中。

出去看看一只刚死的鸟。一个月后再看。只剩下骨头了。

因此，进化选择了使我们的祖先得以生存和繁殖的行为。进化选择了什么引导系统来帮助我们做出更好的生存和繁殖决策？

通过价值观和生活经历进行引导

人类被拉向并自然而然地寻求快乐，而逃避和拒绝痛苦。

Epicurus（古希腊哲学家，公元前341-270年）

什么驱动我们？

17世纪的英国哲学家 John Locke 说："善与恶、奖赏与惩罚，是理性生物唯一的动力：这些是驱使和引导全人类工作的马刺和缰绳。"我们被避免痛苦（和惩罚）的需要以及获得快乐（和奖赏）的渴望所驱动。进化使任何有助于我们生存和繁殖的行为感觉愉悦或有回报。对我们不利的行为则感觉痛苦或受惩罚。痛苦和快乐的感觉是判断什么对我们有利或有害的有用指引。如果我们进食，我们感到愉悦。如果我们挨饿，我们感到痛苦。

规避伤害优先。我们的大脑对疼痛的敏感程度超过任何其他情绪。我们也更好地记住引起负面情绪的刺激。

神经学教授 Antonio Damasio 在《笛卡尔的错误》（Descartes' Error）中说："正是与疼痛相关的信号引导我们远离即将来临的麻烦。"我们拥有避免痛苦的欲望在进化上是有道理的。心理学教授 Randolph Nesse 和生物学教授 George Williams 在《我们为什么生病》（Why We Get Sick）中说："疼痛是组织正在受损的信号。它必须是令人厌恶的，才能激励我们放下其他活动去做一切必要的事来停止损伤。"

我们对与自身有痛苦后果的事件或刺激非常敏感，这解释了为什么我们对损失如此厌恶。Richard Dawkins 在《盲眼钟表匠》（The Blind Watchmaker）中说："尽管活着的方式有很多，但可以肯定的是，死亡或说不活着的方式要多得多。"对损失的恐惧远大于获得的欲望。研究表明，失去某物给我们带来的痛苦远大于获得同等价值的东西所带来的愉悦，而且我们为避免损失比为了赢得而更加努力。我们更关注可能的损失而非收益，这是有道理的。在 Steven Pinker 的《心智如何运作》（How The Mind Works）一书中，社会心理学家 Timothy Ketelaar 说："当情况变好时，适应性的增加呈现递减回报：食物多是好事，但只在一定范围内。但当情况变差时，适应性的下降可能让你出局：食物不够，你就死了。"

我们对痛苦的厌恶还鼓励了某种人类行为：以最有利的方式解读事件。我们以让自己感觉更好的方式来解释选择和事件。我们常常更愿意听到支持我们信念的理由；认为自己比他人更有才华；并在困境中往好处看。

某些连接是如何被加强的？

如果某些连接帮助我们与环境互动，我们就比使用那些无帮助的连接更频繁地使用它们。因为我们更频繁地使用它们，它们就变得更强。

进化赋予了我们帮助判断好坏的偏好。当这些价值观通过与环境的互动得到满足（带来快乐或减少痛苦）时，这些神经连接就会被加强。这些价值观随时间被强化，因为它们在帮助人类应对环境时赋予了生存和繁殖优势。

例如，光优于黑暗，吃某些食物优于不吃。当我们喝母乳时，大脑告诉我们"进食"是愉悦的。我们的存活几率增加了。如果我们出生后不吃东西，大脑的反馈将是"不吃"是痛苦的。将来我们很可能会进食。既然进食的反馈是愉悦的，某些神经连接就被加强了。将来当我们面对相同的刺激时，这组神经元的反应更强。任何我们觉得有回报的行为——无论是带来快乐还是减少痛苦——都会被加强。

大脑中的连接不断被加强和削弱、发展和变化。我们接触某些经历越多，特定的连接就被加强得越多，我们也越能学习和记住这些经历。然后我们在应对人和情境时使用这些关于什么有效的储存表征。本质上，我们今天所做的是过去有效之事的函数。我们通过从行为后果中学习来适应环境。我们做与快乐关联的事，避免与痛苦关联的事。

大脑像计算机一样运作吗——系统化且合逻辑地？

不，它是一个在神经元之间组装模式的系统。Ralph Greenspan 博士说：

大脑在任何意义上都不像计算机那样工作。计算机记录信息，计算机将信息存储在特定的、稳定的位置。我们的大脑不这样做。当国际象棋大师 Gary Kasparov 输给"深蓝"（Big Blue）时，所有人说"啊，这台机器能思考！"深蓝不是在思考。深蓝只是在回放整个国际象棋历史。这不是 Gary Kasparov 或任何人类下棋的方式。我们做的是模式识别。虽然我们有能力进行逻辑推理，但我们的大脑不是按照逻辑原则运作的。它通过选择模式识别来运作。它是一个动态网络。它不是一台"如果-那么"的逻辑机器。

国际象棋计算机没有模式识别能力。相反，它穷举给定棋盘上所有可能的走法。象棋大师则寻找模式，并根据过去有效的经验决定怎么做。为什么？因为过去有效的方法最有可能在未来也有效。Warren Buffett 接着说：

《纽约客》杂志上有一篇很棒的文章……当时 Fischer 和 Spassky 的国际象棋比赛正在进行。文章讨论了人类是否有一天能在国际象棋中与计算机抗衡。这些计算机每秒进行数十万次计算。文章问道："当你真正看到的只是各种走法在未来的结果时，人类的心智如何能应对一台以如此难以置信的速度思考的计算机？"……

结果发现，像 Fischer 或 Spassky 这样的大脑……本质上在不假思索的情况下就排除了约99.99%的可能性。所以他们并不是在速度上胜过计算机，而是拥有一种你可以称之为"分组"或"排除"的能力，他们直接从无数可能性中找出少数几个真正有机会成功的选项。

现在我们来到一个关键问题：价值体系中的哪个部分被称为"人性"？

到目前为止我们了解到，神经元之间的连接决定了我们如何思考和行动。我们的基因为神经发育提供了框架，而我们的生活经历和环境塑造了我们的大脑。

既然大脑是由生活经历塑造的，而且个体不会持续做无效之事（通过试错学习），进化就强化了帮助我们生存和繁殖的行为和价值观。这种行为一定是在人类进化史大部分时间所处的环境中具有适应性的行为。那么问题就变成了：人类大脑是在怎样的运作环境中进化的？

狩猎采集者环境塑造了我们的基本天性

人类进化大约始于400到700万年前，今天"现代"人类的大脑大约在15万到20万年前出现。在大部分时间里，我们的祖先生活在原始的狩猎采集社会中。这些社会一直存在到上一次冰河时代结束，大约13000年前。此后不久，约10000年前，农业出现了。

这意味着人类在狩猎采集者环境中度过了超过99%的进化史。如果我们将400万年压缩为24小时，如果人类历史从午夜开始，那么农业是在23小时55分钟之后才登场的。

如果狩猎采集者环境的条件和挑战正是自然选择在其中筛选出有利于生存和繁殖的适应性特征的环境，我们就必须弄清楚当时的环境是什么样的。什么驱动了我们祖先的进化？塑造今天大脑的环境有哪些特征？狩猎采集者生活的环境条件如何？食物和配偶等资源的可获得性如何？气候和地理条件如何？社会环境如何？人口规模如何？存在哪些敌人、捕食者和危险？狩猎采集者环境没有可供观察的证据。不过，我们祖先的环境很可能代表了与今天截然不同的生态、社会和人类条件。人们生活在小村庄里，每个人都认识其他人，陌生人很少出现。存在敌人、捕食者和疾病。有限的资源导致了对食物和配偶的竞争。

男性和女性可能分别扮演什么不同角色？男性负责狩猎，保护群体免受捕食者和敌人的侵害。女性在家附近采集和准备食物，并照顾孩子。

如果这就是当时的环境，那么什么行为有利于增加生存和繁殖的机会？在我们的历史中99%的时间里，什么行为是自然的？

生存与繁衍的适应性行为

个体优先

不存在所谓的社会这种东西。只有个体男人和个体女人，还有家庭。

Margaret Thatcher（英国前首相）

人们会做他们认为符合自身利益的事吗？

是的，所有个体共有的一个基本特征是自利。我们关心保护自己的至亲和自身。为什么？

既然自然选择关乎生存和繁殖，而个体要么存活要么死亡、要么繁殖要么不能，那么个体倾向于以增强自身生存和繁殖前景的方式行动就顺理成章了。祖先环境由有限的资源（包括繁殖资源）和激烈的竞争构成。自利是天经地义的。

如果我们的祖先全都是利他主义者——以牺牲自己为代价帮助他人的个体——会怎样？利他个体处于劣势。他们总是容易被某些利用他们的突变体占便宜。利他行为无法通过自然选择进化，因为自然选择偏爱那些最善于促进自身生存和繁殖成功的个体。只有自私或互利的行为才符合个体的自利，因此被自然选择所偏爱。某些行为在特定条件下看似利他，但往往可以用自身利益来解释。社会认可、声望、对社会不认可的恐惧、羞耻感、减轻痛苦的渴望、避免内疚、更好的来世或社会期望，都是"利他"行为背后的一些原因。

但我们的社会和道德品质是如何发展起来的？正如 Charles Darwin 在《人的由来》（The Descent of Man）第四章中所写："为什么一个人觉得他应该服从一种本能欲望而非另一种？为什么当他屈从于强烈的自我保存本能，没有冒生命危险去拯救同伴时，他会深感懊悔？或者为什么他会后悔因严重饥饿而偷取了食物？"在该书第五章中，Darwin 写道，存在一种"对社会美德发展的强大刺激，即同胞的赞许和责备。"

对赞美的热爱和对恶名的恐惧，以及给予赞美或责备，主要是……源于同情的本能；这一本能无疑最初是通过自然选择获得的，就像所有其他社会本能一样……因此我们可以断定，原始人在非常遥远的时期就受到了同伴赞美和责备的影响。显然，同一部落的成员会赞许他们看来有利于公共利益的行为，而谴责他们看来邪恶的行为。对他人行善——己所不欲勿施于人——是道德的基石。因此，在蒙昧时代，对赞美的热爱和对责备的恐惧的重要性怎么高估都不为过。一个人即使没有被任何深沉的本能感觉所驱使去为他人牺牲生命，却因荣誉感而被激发做出这样的行为，他将以身作则激发他人对荣誉的同样渴望，并通过实践加强崇高的仰慕之情。这样，他可能比通过生育继承其高尚品格的后代为部落做更多的好事。

高尚的道德标准也会使部落受益。Darwin 继续写道：

不应忘记，虽然高尚的道德标准对单个个体及其子女相对于同部落其他人的优势微不足道甚至毫无优势，但道德标准的提升和高尚品质人群数量的增加，必将赋予一个部落相对于另一个部落的巨大优势。

合作往往符合我们的利益

如果人本性上不利他，那他们是否善于合作？

互助具有巨大的生存价值。但在什么条件下人们会合作？囚徒困境（Prisoner's Dilemma）的博弈或许能对此有所启发：假设你和一个同伙犯了入室盗窃。你们两人都被警察抓获，然后被分别审讯。除非你们中有一人认罪，否则证据不足以定罪。审讯者给你一个选择：合作或不合作。

"如果你们两人都否认犯罪，仍有足够证据让你们各入狱1年。"

"如果你们两人都认罪，你们各入狱3年。"

"如果你认罪但你的同伙否认，你将获释，你的同伙将入狱10年。"

"如果你否认但你的同伙认罪，你将入狱10年。"

你该怎么做？你的后果取决于你的同伙怎么做。从旁观者的角度看，你们两人都否认似乎更好（1年）。但从你的角度看，认罪似乎最佳（获释）。问题是你不知道你的同伙会怎么做。如果你的同伙背叛你，你也背叛他入狱3年总比你否认而同伙认罪导致你入狱10年好。另一方面，如果你的同伙否认，你仍然应该认罪，因为这样你将获释，而不是否认后的1年。既然你和你的同伙都遵循这种"逻辑"并认罪，你们都将入狱3年。做你认为符合自身利益的事导致了比你们合作否认更差的结果。但困境就在于此。你不知道能否信任你的同伙。合作只有在你们双方都能互相信任时才行得通。

测试表明，如果人们反复进行这个博弈，他们会学到合作更有利可图。重复测试信任。信任是关键且脆弱的。它可以瞬间消失。正如19世纪美国总统 Abraham Lincoln 所写："你一旦失去了同胞的信任，就永远无法重新获得他们的尊重和敬意。"

创造合作的另一种方式是让博弈中的搭档在过程中相互交流。交谈促进合作。既然人是社会动物，他们可能会为了维持他人的好感而改变行为。归根结底，这是一个关于信任和给予个体合作动机的问题。

在《人的由来》第三章中，Charles Darwin 写道：

在行动的那一刻，人无疑倾向于服从更强烈的冲动；虽然这偶尔可能促使他做出最高尚的行为，但更常见的是引导他以满足自身欲望为代价牺牲他人。但在满足之后，当过去而较弱的印象与持久的社会本能形成对比时，报应必将到来。人将对自己感到不满，并以或强或弱的决心在未来做出不同的行动。这就是良心；因为良心回顾过去并审视过去的行为，引发一种不满，如果微弱我们称之为遗憾，如果强烈则称之为悔恨。

但我们也必须认识到，交流可能是欺骗性的。人们可能会虚张声势。而且，交流是不完美的——错误会发生，意图可能被误解。

长期有效的策略是现代版的"以牙还牙"（a tooth for a tooth）或称为 TIT-FOR-TAT。它的规则是：第一次见面时我们合作，然后做对手上次所做的。当对手合作时，我们合作。当对手不合作时，我们报复。然后原谅，下一轮回到合作。这奖励过去的合作，惩罚过去的背叛。这假设博弈反复进行。在现实中，我们永远不知道将来是否会再次遇到对手。只要对手和我们都不知道博弈何时结束，友善就是值得的。当然，囚徒困境只是一个双人博弈。现实往往涉及多人互动。

科学家说有一群人我们比其他人对待得更好——我们的近亲。这就是亲属选择（kin selection）。我们对亲属表现出利他，因为他们共享我们的基因。研究表明，在所有社会性物种中，亲属更可能互相帮助。两个个体之间的遗传亲缘关系越近，一个个体越有可能更好地对待另一个个体。如果你为你的孩子牺牲了什么，可能对你有害，但由于你的孩子共享你的基因，整体效果是正面的。科学家说，亲属选择的一个测试是：如果一个亲属和一个好朋友都快溺水了你会怎么做。我们只能救一个。如果其中一个是你在生命中只见过两次面的远房表亲，而那个朋友是你每天在一起的人呢？你会救谁？

我们的祖先还有什么其他适应性行为？

恐惧的倾向

我们的恐惧总是比我们的危险更多。

Lucius Annaeus Seneca（罗马哲学家，约公元前4年-公元65年）

乘客们登上了飞往芝加哥的651号航班。起飞两小时后，乘务员听到卫生间传来可疑的噪音。乘客们开始互相议论。恐慌爆发了。

我们害怕戏剧性的、威胁性的事件。我们害怕失去健康、家人、朋友、安全、金钱、社会地位、权力或工作。我们还害怕暴力、犯罪、惩罚、排斥、失败、未知、紧迫的事物、不可预测的事物或不可控的事物。研究表明，即使目睹创伤性事件，也能产生与亲身经历相同的恐惧反应。

恐惧是我们最基本的情感。恐惧进化出来是为了帮助我们预知危险和避免痛苦。正如科学作家 Rush Dozier 在《恐惧本身》（Fear Itself）中所写："恐惧是根本性的，因为生命是根本性的。如果我们死了，其他一切都变得无关紧要。"

人类发展出了强烈的恐惧情感。我们祖先的环境充满了危险。对身体伤害的恐惧、对社会不认可的恐惧、对食物匮乏的恐惧、找不到配偶的恐惧、捕食者等等。自我保存是强大的动力。错误的代价可能极为高昂。假设两个人听到灌木丛后面传来奇怪的声响。其中一人朝灌木丛后面看去，被毒蛇咬伤后死亡。另一人看到了发生的事情，逃跑并幸存下来。总是假设灌木丛后有威胁并逃跑可以拯救个体的生命。错误地逃跑而实际没有蛇的代价很小。但有蛇时留在此地的代价可能是致命的。未能检测到威胁往往比错误警报代价更高。我们的祖先通过试错学到，从长远来看，保持恐惧可以避免痛苦。他们在危险中幸存下来，因为他们学会了如何应对。

如果痛苦和快乐是引导我们走向生存和繁殖的行为指南，那么恐惧就是我们避免痛苦的生物预警信号。恐惧提醒我们潜在的危险，阻止我们以自我毁灭的方式行事。它帮助我们避开威胁，并促使我们采取行动防止进一步伤害。恐惧引导我们避免过去无效的做法。恐惧引起担忧和焦虑，这是对身体危险的正常反应。它激活肾上腺素（adrenaline）和皮质醇（cortisol）等激素，使我们保持对伤害的警觉，因为我们需要全神贯注才能逃离威胁。

我们感到恐惧的程度取决于我们对威胁的解读和对掌控感的感知。我们越感到无助和脆弱，恐惧的情感就越强烈。

假设你深夜独自走在纽约市一条空荡荡的街道上。突然，你听到身后有脚步声。会怎样？你立即恐惧最坏的情况——抢劫、袭击等。你的自主神经系统接管身体，为你准备战斗或逃跑。你的反应始于大脑并激活生化过程。你的心率、呼吸、血压、脉搏和血糖升高。这是当你感知到或真正处于压力下时的正常反应。你在空荡的街道上以恐惧作出反应，因为进化使你的大脑对疼痛的敏感程度超过任何其他情绪。你正在使用祖先过去的"记忆"——你原始的战斗或逃跑恐惧系统。

我们恐惧什么以及反应的强度取决于我们的基因、生活经历和具体情境。你可能在第一时间本能地反应，但如果情境是你以前经历过的（因为我们的大脑不断被生活经历"重新布线"），最终反应可能是冷静下来。你转身发现是一位牵着狗散步的老妇人。或者你可能逃跑，因为你回避过去曾带来痛苦的情境。我们接触某种刺激（即使是可怕的刺激）越多，恐惧阈值就越高。例如，如果你以前走过同一条空荡的街道许多次，每次都发现那声音是老妇人遛狗，你就会不太警惕。直到发生可怕的事情。通常我们的情绪提供有助于我们做出更好决策的情感信息。例如，内疚可能让我们后悔做了错事并加以纠正。它还可能促进合作。厌恶似乎是对危险的一种反应，保护我们免受疾病或伤害。羞耻可能帮助我们避免某些诱惑或降低群体冲突的风险。因大脑损伤而无法产生情绪反应的人，似乎无法从错误中学习或以连贯的方式做出选择。

寻找解释

"我吃了一种植物后感到不舒服。因此，我认为这种植物对我有害。"在《人的由来》第二章中，Charles Darwin 写道："一旦想象力、惊奇和好奇心等重要官能以及某种推理能力得到部分发展，人自然会渴望了解周围发生的事情。"

我们不喜欢不确定性或未知。我们需要对世界进行分类、归类、组织和结构化。对想法和物体进行分类有助于我们识别、区分和理解。它简化了生活。理解和控制我们的环境有助于我们应对未来。我们想知道事情如何发生、为什么发生以及未来会发生什么。了解一个事件是如何发生的有助于我们预测它可能如何再次发生。这就是为什么我们总是在物体、行动和情境之间寻找模式和因果关系。这使得识别和理解事物以及基于模式相似性做出预测变得更加容易。发现和识别环境中事物与事件之间的联系有助于我们学习什么有效什么无效。模式还给我们带来安慰，使我们寻找模式的需求更加重要。

了解什么有效什么无效以及什么对我们有利或有害，意味着我们必须去探索。成功地探索环境使我们的生存和繁殖成为可能。

记住地点、事实和事件很重要。但有时候，大脑似乎特别被新信息和新奇经历所吸引。最近的研究表明大脑对新奇事物有反应。未知具有潜在的回报性，从而激励我们探索环境和为未来学习。

我们必须灵活以应对持续的变化和不可预测性。我们通常以随机方式探索未知。例如，许多动物觅食时从随机搜索开始，只有在发现有回报的刺激时才改变行为。然后它们朝其移动。

保持灵活并学习多种应对世界的选项具有重要的价值。这意味着找到应对世界的新方法优于对旧模式的过度训练。例如，对蜜蜂的研究表明，它们按照类似地图的空间记忆组织来导航。当蜜蜂被过度训练去找一个花蜜点时，它们很容易从那个点找到回巢的路，但从其他点就不太行。但当同样的蜜蜂被训练去多个花蜜点时，它们从一系列不同地点找到回巢路的能力要好得多。进一步的研究表明，当我们把新信息与已知信息混合时学习效果更好。

快速分类

有一个故事，一个人去教授家里拜访。房子外面的草坪上有一只狗在玩耍。当教授开门让此人进去时，狗跑进了屋子。后来教授问此人："你总是带着你的狗旅行吗？"那人回答说："这不是我的狗。我以为它是你的。"

我们的大脑被设计成先感知后思考——先动情后推理。作为我们恐惧倾向的结果，快速分类是自然而然的。在危险和资源匮乏的环境中，有限的时间和知识使得草率的概括和刻板印象对生存至关重要。等待和权衡证据可能意味着死亡。我们难道不是经常草率下结论、凭冲动行事、用情绪形成快速印象和判断吗？

我们对移动的事物特别警惕。它们可能意味着危险。这就是为什么当我们检测到运动时，会自动假设有行动者——有人对此负责——的原因。宁可小心为上。

男性和女性有不同的优先级

"大脑是做什么用的？"神经科学教授 Michael Gazzaniga 在《心智的过去》（The Mind's Past）中问道。"这个问题的俏皮回答是性。说得完整些，大脑存在的意义是做出更好的决策以提升繁殖成功率。"繁殖是每个生物生命中的核心活动。一旦个体过了繁殖年龄，在进化上就没有用处了。

繁殖的斗争有时会产生奇特的效果。在自然界中，事物并不总是表面看起来的那样。

一只蚂蚁爬到草茎顶端，摔下来，一次又一次地尝试……直到一只羊走过来吃掉草（和蚂蚁）。蚂蚁为什么坚持爬草？蚂蚁有什么好处？

蚂蚁没有任何好处。它的行为被一种寄生扁虫操控，这种扁虫需要进入羊的肠道才能繁殖。通过操控其中间宿主蚂蚁爬到草叶尖端，寄生虫增加了蚂蚁被食草动物吃掉的机会。受益的是寄生虫的繁殖成功，而非蚂蚁。另一种寄生虫弓形虫（Toxoplasma）只能在猫体内繁殖。它使老鼠丧失对猫（猫的气味）的遗传性恐惧，从而使老鼠更有可能成为猫的晚餐。还有一种寄生虫使鱼在浅水中游动，以便鸟类吃掉它们——这是该寄生虫的最终宿主。

大多数动物（包括人类）都会做出某些举动来吸引异性。既然自然选择从根本上关乎在配偶有限的世界中的繁殖，某些个体在获取配偶方面比其他个体更出色。在吸引潜在配偶方面具有优势的个体被"选择"了。什么特征赋予了它们优势？哪些解剖特征或行为特征能吸引异性或震慑竞争者？

Darwin 意识到，许多解剖和行为特征没有任何生存价值，但在吸引配偶方面可能发挥重要作用。力量和美丽就是这样的信号。他将这一机制称为性选择（sexual selection）。例如，研究表明色彩能激发蝴蝶的性兴趣。雌孔雀偏好拥有大而多彩尾羽的雄孔雀。

在《亲代投资与性选择》（Parental Investment and Sexual Selection）中，生物学家 Robert Trivers 说，性选择背后的驱动力是亲代投资，即"亲代对某个后代个体的任何投资，该投资提高了后代的存活机会（因而也提高了繁殖成功率），但代价是降低了亲代对其他后代投资的能力。"

男性需要吸引女性。但他们也需要阻止其他男性靠近"他们的"女人。女性必须为每个孩子投入。怀孕九个月，之后是多年的育儿。她投入时间、精力并增加了更早死亡的机会。她一生中能生育的孩子数量是有限的。男性的繁殖成本较低。他可以与多个女性交往并生育大量孩子。他不需要始终在身边。许多女性可以在没有帮助的情况下抚养孩子。

既然进化的目标是繁殖，男性就应该想与尽可能多的女性发生性关系。这导致了男性之间为争夺女性而竞争。

男性如何消除这种竞争？他可以使自己对女性更具吸引力，也可以消除或减少竞争对手。

女性的繁殖成功不取决于她与多少男性发生性关系，而取决于她获取资源（如食物、住所和保护）以供养自己和孩子。因此女性比男性更挑剔。她不会随便选身边的人。这导致女性之间为获取资源而竞争。被认为富有且有地位的男性具有优势。因此，择偶选择（表现为无意识的偏好）受到女性比男性有更多利害关系这一事实的影响。

1989年，心理学教授 David Buss 发表了一项涵盖全球37种文化的数千名男女的研究，显示了选择约会或结婚对象时最重要的品质排名。女性更看重潜在伴侣的经济前景。女性也偏好有抱负和勤奋的男性。女性偏好年长的男性。男性偏好年轻的女性。男性将身体吸引力排在比女性更高的位置。研究还表明，男性在自己的女性与他人发生性关系时最感嫉妒。女性在自己的男性对他人产生情感依恋时最感嫉妒。

研究显示了性别之间的其他差异。女性不太倾向于冒险。她们更受损失可能性的影响。她们竞争意识和地位意识较弱。其他研究表明，男性和女性在行为和认知能力方面存在差异。其中一些反映了激素对大脑发育的不同影响。和大多数事情一样，这取决于情境。

社会动物

在只是路过的城镇里，我们不在意自己的名声。但当不得不停留一段时间时，我们确实会在意。需要多长时间？与我们虚荣而渺小的存在成正比的时间。

Blaise Pascal（法国数学家和哲学家，1623-1662）

良好的声誉、地位、资源和社会认可难道不是帮助我们的祖先生存、获得配偶和繁殖的吗？

在小型狩猎采集社会中，对群体有利的事往往也对个体有利。在资源有限、个体力量薄弱且危险众多的环境中，合作至关重要。被群体或社会排斥可能意味着毁灭。人多安全。群体保护个体免受捕食者侵害、共同狩猎、交流食物来源信息、合作防御敌人抢夺食物，还是获取配偶和获得育儿帮助的关键资源。群体在一起生存的机会更大。

如果我们帮助小社会中的另一个成员，当我们需要帮助时他可能也会帮助我们。如果他不帮忙，我们可能永远不再帮助他。这种行为叫做互惠（reciprocity）——即"我帮你挠背，你帮我挠背"的概念。可靠和值得信赖的声誉很重要，因为我们过去的行为是未来行为的唯一指引。如果我们欺骗了某人，他会告诉朋友们，破坏我们未来与他人合作的可能性。这不就是为什么我们信任朋友但遇到一无所知的陌生人时会小心谨慎的原因吗？

我们对公平有强烈的关注。当事情不公平时我们会感到不满。我们有时甚至会以自身代价为代价惩罚他人。也许我们不想显得软弱或容易被占便宜。由于我们在小社区中与重复互动中进化，建立不显弱的声誉是有道理的。我们想鼓励人们在下次更好地对待我们。

如果我们帮助了某人但下次我们需要帮助时这个人却 Conveniently 消失了会怎样？那些不回报恩惠的人怎么办？真正的互惠只有在我们满足以下条件时才有效：（1）我们生活在同一个小社会中，因此彼此认识、可以追踪给予和接受的"服务"并有未来互动的机会；（2）行为成本与接受者将来获得的回报大致相当。一次性相遇鼓励自私，正如生物学教授 Lee Alan Dugatkin 所讲述的：

在一次小型晚餐聚会上……一位晚餐客人提到，他找修理工时总是避开大公路和商业街附近的修理厂。这些修理工，他说，知道再也不可能见到你，是出了名的骗子。去社区里的修理厂，那里口碑就是广告，他们知道你会是长期客户。

"在他人看得到的时候行善。"

声誉很重要。当我们被注视或身份被公开时，我们的行为会有所不同吗？当他人注视时友善是值得的。一项实验室研究表明，当人们被机器人图像"注视"时，他们给慈善机构的捐款要多得多。一个真实场景的研究表明，当人们被海报上一双眼睛注视时，与贴有花朵图像的海报相比，他们放入心理学系咖啡室钱箱的金额几乎增加了两倍。进一步的研究表明，当我们的善举获得公开认可时，我们会捐赠更多。美国20世纪作家 Henry Louis Mencken 说："良心是那个告诉我们可能有人在看的内心声音。"

害怕失败、失去社会地位或声誉等特质很重要，因为它们影响着个体在祖先狩猎采集社会中的地位。获取食物和配偶的机会取决于此。生存和繁殖可能受到威胁。社会惩罚是危险的。它可能导致流放。据人类生态学教授 Garrett Hardin 所说，今天也是如此：

对不认可的恐惧是维持社会完整的主要力量：对上帝的恐惧、对警察的恐惧、对邻居评价的恐惧。宗教权威希望对上帝的恐惧成为主导的控制力量。民事当局希望对警察和法庭的恐惧占主导。但是，Locke [John] 说，邻居的看法胜过一切。

提供资源是另一种增加生存和获得配偶机会的行为。我们提供资源的能力越强，在社区中的地位就越高。

如前所述，男性之间为争夺女性而竞争。女性之间为获取资源而竞争。女性想要能够照顾孩子的男性。食物、住所和地位等资源吸引了她们。追求权威、支配、尊重、地位和敬仰是展示财富的广告。Charles Darwin 说："人类仰慕并常常试图夸大自然赋予的任何特征。"

还有什么证据表明人类是社会动物？一项针对妻子因乳腺癌去世的男性的研究表明，丧偶者的免疫系统活性较低。另一项研究表明，社会孤立的男性比社交更融入的人更可能死亡。研究还表明，社会排斥的感觉类似于身体疼痛。排斥会痛！

等级秩序也很重要。当我们争取地位时，等级制度就会浮现。

挪威动物学家 Thorleif Schjelderup-Ebbe 发现，在鸡的世界中存在一个线性等级制度，每只鸡都知道自己的位置。科学作家 Robert Wright 在《道德动物》（The Moral Animal）中说："把一群母鸡放在一起，经过一段包括大量战斗的动荡期后，事情就会安定下来。争端……此时将简短而果断，一只母鸡只需啄另一只，后者便迅速屈服。"

啄序决定了谁有第一优先吃饭的权利，哪只鸡可以啄其他鸡。每只鸡都知道自己可以支配谁，反过来也知道谁会支配自己。

等级制度不仅适用于母鸡。研究表明，当我们把一群孩子放在一起时，他们很快就会分化成不同等级。处于顶层的孩子最受喜欢、最常被模仿、也最受服从。一旦获得了地位，失去它是痛苦的。

研究表明，我们在社会阶梯上的位置影响着我们的健康、幸福和寿命。我们在啄序中的地位越高，我们可能越健康。

我们必须小心，不要将这些关于适应性行为的进化解释推得太远。行为有许多原因。我们不能将祖先环境的条件外推来解释每一个行为。没有人确切知道祖先环境是什么样的。与骨骼和组织不同，行为没有化石证据。也没有任何神经学或遗传学证据来支持或反对某些行为。关于大脑的进化解释也无法通过实验来检验。到处都存在的特征不一定是基因指定的。但所描述的许多行为与我们从其他生物和有记载的人类历史中获得的证据一致。

让我们回到一百万年前，假设你生活在一个150人的小社区中，每个人彼此认识，择偶机会有限。环境充满危险和挑战。关键是避免危险、获取食物和吸引伴侣。什么行为对生存和繁殖至关重要？

快速判断难道不是有回报的吗？——"如果灌木丛后有声响，就跑。"凭冲动行事是一种自然倾向——先动情后推理。在我们进化史中至关重要的生存和繁殖行为至今仍然适用。保持恐惧难道不能帮你生存吗？社交失败代价不高吗？维持地位、资源和社会认可不能帮你生存和获得配偶吗？你难道不会表现出诚实、友善和值得信赖，以便他人与你合作吗？共同的威胁或目标不会让人们合作吗？遵守社会规范不是有道理的吗？你难道不会对损失有强烈的厌恶，只有在受到威胁时才冒大风险吗？你难道不会关心自己和至亲的短期利益吗？

我们的心理很大程度上是文化影响的结果

人类社会不仅由基因进化塑造，也由文化进化塑造。实践、方法、工具、神话、伦理和社会规范在行为的进化中也很重要。我们通过父母和他人的经验来学习的习俗——无论是通过教导还是观察。

文化进化比基因进化更快，因为它允许我们学到的大部分内容被传递并与周围人学到的内容相结合。与生物进化不同，文化进化是不可遗传的。我们不继承父母的习惯。我们从他们那里学习。

在某种意义上，基因进化与文化进化相互作用。生物学影响我们的文化。以语言为例。我们生来就拥有使我们能够学习语言的解剖结构、生理机能和生物化学基础。但我们并非天生就拥有一种语言。我们所说的语言是文化的产物。我们的文化也通过创造自然选择被检验的环境来影响我们的生物特性。如果某种行为被证明一代又一代地有益，该行为就会被自然选择所偏爱。假设个体随着时间推移做出某些社会行为选择，这些选择通过学习和文化传播，最终它们将因对生存和繁殖产生积极影响而被自然选择所偏爱。

我们的基本天性

性相近也，习相远也。

Confucius（孔子）

我们的基本天性是什么？

我们的天性是我们生物和文化历史的产物。进化解释了我们如何被塑造以及受到的生物学约束。和我们的骨骼、肾脏、眼睛和腿一样，我们的大脑也是由自然选择塑造的。自然选择赋予了我们提高生存和繁殖机会的特征。因此可以推论，我们有意识或无意识地按照我们所认为的符合自身利益的方式行事。这就是我们的生物基本天性。它根据我们的生活经历而被加强或削弱。如果我们假设人们平均来说是出于自利行事的，我们比假设人们平均出于利他行事要少些失望。这并不意味着我们不能让事情变得更好。但要做到这一点，首先必须理解我们为什么是我们现在这个样子。Richard Dawkins 在《自私的基因》（The Selfish Gene）中说："请记住，如果你和我一样希望建立一个个体慷慨无私地为共同利益合作的社会，你不能指望从生物本性那里得到多少帮助。让我们试着教导慷慨和利他吧，因为我们生来就是自私的。"

让我们总结一下影响和设定我们判断边界的力量。基因——环境刺激引发基因的反应倾向。我们的基因已经进化，其功能主要基于狩猎采集者环境中有利的因素——人类大部分时间所处的环境。为了生存，我们必须避免一切对生存和繁殖构成威胁的感知。进化发展出基于痛苦和快乐的价值体系，帮助我们应对环境。由于祖先环境资源有限且充满危险，我们发展出对损失的强烈厌恶和恐惧的倾向。我们做出快速评估并成为社会动物。我们倾向于以恐惧的方式评估情境。不以恐惧回应比以恐惧回应但犯错代价更高。我们也采取回报重要而代价最小的行为方式。

生活经历——成长环境、营养、教育、社会烙印、物理的、社会的和文化的生活环境——创造了特定的信念、习惯、价值观、态度和性格特征。这反过来创造了我们个体的信念和假设。我们的判断受心理状态影响。

当前环境——外部因素如环境、背景或情况，或具体情境。

随机性——我们准备好对新经验保持开放态度，因为环境各异；应对新挑战是一种适应方式。

我们行为的后果强化了某些行为。如果后果是有回报的，我们的行为很可能被重复。我们认为什么是有回报的因人而异。回报可以是健康、金钱、工作、声誉、家庭、地位或权力中的任何一种。在所有这些活动中，我们做有效的事。这就是我们适应的方式。环境选择了我们未来的行为。但重要的不仅仅是发生在我们身上的事，还有我们认为发生了什么。

当我们面对一个情境时，大脑创造了一个预期。如果我们不理解后果，我们可能会做出违背自身利益的行为。

我们的行为从环境中获得反馈。如果我们做了蠢事并承担了后果，我们将来仍可能做蠢事，即使这会带来痛苦。要么因为我们不理解错误的原因，要么因为这种痛苦比其他行为的痛苦要轻。

我们的经历存储在大脑中并在未来影响我们。神经元之间建立了新的连接模式。

某些决策不符合我们的利益

人性中必然存在着大量的愚蠢，否则人们不会被同样的陷阱一次又一次地捕获上千次，而且当他们还记得过去的不幸时，仍继续迎合和助长造成不幸的原因，而这些原因将再次给他们带来不幸。

Marcus Porcius Cato（罗马政治家和作家，公元前234-149年）

如果我们经常出于自利行事，为什么我们有时会做出明显不符合自身利益的决策？

我们的大脑所适应的祖先世界与当今世界之间存在脱节。我们的许多特征更适应祖先世界的需求，如：远离捕食者、冒着被社会排斥的风险、寻找配偶、获取足够的食物、维护关系、获取地位和安全的住所、以及生育后代。

基因和文化进化赋予了我们行为倾向（如恐惧倾向、互惠合作、快速分类、关注社会认可等），帮助我们与环境互动。这些倾向平均而言利大于弊（否则我们今天不会在这里）。但有时它们会将我们引入歧途，导致我们做出错误判断。

例如，我们可能受到自动信任喜欢之人的倾向的影响。好感通常基于第一印象。我们极其善于从他人身上读出可信度的信号。我们观察他们的情绪状态——声音和整体表情。然而，区分好演员和坏演员往往很困难。一个个体可能隐秘而充满敌意，也可能热情而开放。这些不同行为对我们对该个体的感知会产生什么后果？我们会忘记考虑在评估一个人或情境时同样重要的其他因素。表象可能是骗人的。最出色的骗子总是表现得好像他们不是在为自身利益行事。16世纪意大利政治哲学家 Niccolo Machiavelli 在《君主论》（The Prince）中说："成就伟业的君主，是那些轻易许诺、善于用狡猾欺骗他人，最终战胜了恪守诚信原则之人。"

在第一部分中，我们了解了我们的天性和局限性。在此背景之下，让我们看看我们的心理能力如何影响决策。

Warren Buffett 为我们做了一些开场白，解释了为什么聪明人也会得到糟糕的结果：

是自负。是贪婪。是嫉妒。是恐惧。是对他人行为的盲目模仿。我是说，有各种各样的因素导致心智的马力在输出之前大幅衰减。我想说，如果 Charlie 和我有什么优势的话，不是因为我们多么聪明，而是因为我们理性，我们极少让外来因素干扰我们的思考。我们不让别人的意见干扰它……我们试着在别人贪婪时恐惧，在别人恐惧时贪婪。我们试着避免模仿他人的任何行为。这些就是导致聪明人得到糟糕结果的因素。

我总是将智商和天赋视为发动机的马力，但在输出方面，发动机的工作效率取决于理性。因为很多人拥有400马力的发动机，却只得到100马力的输出。拥有一台200马力的发动机并获得全部输出要好得多。那么为什么聪明人会做干扰其获得应有输出的事呢？这涉及到习惯、品格和气质，归根结底涉及理性行事。不要自我妨碍。

在第二、三、四部分中，我们使用两个虚构人物——John 和 Mary。John 40岁，是 TransCorp 的一名高级管理人员，这是一家业务范围广泛的美国公司。John 与 Mary 结婚，Mary 是一名兼职学校教师。

第二部分 · 误判心理学

心理学解释的误判

误判心理学

人类啊，为什么如此难以教导，却如此容易受骗。

Dio Chrysostom（古希腊哲学家和演说家，公元2世纪）

我几乎是违背自己的意愿才开始研究人类误判心理学的；我一度拒绝接受它，直到我意识到这种态度让我损失了大量金钱，也削弱了我帮助我所热爱的一切的能力。

Charles Munger

第一部分为我们铺垫了行为、心理和局限性的背景。我们了解到痛苦和快乐如何引导我们的行为，我们如何倾向于以最有利的方式看待事物，如何做出快速判断，以及我们如何是群居动物。我们还看到了我们如何发展出对损失和不确定性的强烈厌恶，以及人们如何自然而然地按照自认为符合自身利益的方式行事。Charles Munger 说："如果你想避免非理性，了解自己大脑神经连接中的怪癖会有所帮助，然后你可以采取适当的预防措施。"本部分将探讨 28 个可以用心理构成来解释的误判原因。其中许多原因根植于常常在潜意识中影响我们的心理倾向和偏见。我们越是情绪激动、困惑、不确定、不安、兴奋、分心、疲劳或紧张，就越容易犯错。天才也不例外。

以下是 28 个误判和犯错原因的清单。它可以作为检查清单来解释或预测行为，也可以像飞行员的检查清单一样用来防止自我欺骗。清单中的每一项将在下一章中详细阐述。

单纯联想偏见——自动将某种刺激与痛苦或快乐联系起来；包括因与好坏事物相关联而产生的喜好或厌恶。也包括因为情境看似相似就将其视为相同。还包括波斯信使综合征——不愿做坏消息的传递者。
低估奖惩的力量——人们会重复带来奖励的行为，回避受到惩罚的行为。
低估自身利益和激励带来的偏见。
自利偏见——对自己能力和未来过度积极的看法。包括过度乐观。
自我欺骗和否认——扭曲现实以减轻痛苦或增加快乐。包括一厢情愿。
一致性倾向偏见——即使违背自身利益或面对反面证据，仍坚持先前的承诺和观点。包括确认偏误——寻找支持自己行为和信念的证据，忽略或歪曲反面证据。
剥夺综合征偏见——当我们喜欢并拥有（或几乎拥有）的东西被（或威胁被）拿走或"失去"时，产生强烈反应（包括更渴望和更高估价）。包括对无法拥有或（或威胁）变得更少可得的东西更加渴望和珍视。
现状偏见和不作为综合征——保持事物原样。包括最小化努力和偏好默认选项。
不耐烦——比未来更看重当下。
嫉妒和妒忌偏见。
对比比较扭曲——不根据事物本身来判断和感知其绝对量值，而仅根据它与在时间或空间上相近呈现的其他事物或与某个先前适应水平的差异来判断。也包括低估渐进变化随时间推移产生的后果。
锚定偏见——过度看重某些初始信息，将其作为未来决策的参考点。
鲜活或最新信息的过度影响。
遗漏和抽象盲区——只看到我们遇到的或吸引我们注意的刺激，忽略重要的缺失信息或抽象事物。包括非注意盲视。
互惠倾向偏见——以他人对我们所做之事（好或坏）的同样方式回报，如恩惠、让步、信息和态度。
喜好倾向过度影响偏见——信任和赞同我们认识和喜欢的人。包括过度渴望被喜欢和社会认可、避免社会不认可的偏见。也包括厌恶偏见——我们回避和不赞同我们不喜欢的人的倾向。
社会认同过度影响偏见——模仿多数人或相似他人的行为。包括群体愚行。
权威过度影响偏见——信任和服从被视为权威或专家的人。
意义建构——构建符合结果的解释。包括过快得出结论。也包括认为已发生的事件比实际情况更具可预测性。
理由尊重——仅仅因为被告知了一个理由就顺从请求。包括低估给予他人理由的力量。
先信后疑——相信不真实的事情，尤其是在分心时。
记忆局限——选择性地且错误地记忆。包括受到暗示的影响。
行动综合征——没有合理理由就采取行动。
发言综合征导致的心理混乱——没有话说时感到需要说些什么。
情绪唤醒——在强烈情绪影响下做出仓促判断。包括夸大未来事件的情感影响。
压力导致的心理混乱。
身体或心理疼痛、化学物质或疾病影响导致的心理混乱。
多种心理倾向共同作用的组合效应过度影响偏见。

这些心理倾向（它们之间也相互作用）已被大量实验所验证。某些人比其他人更容易受其影响。但我们不能脱离个体的价值观和具体情境来研究它们。看似非理性的行为，从个体的角度来看可能是完全理性的。行为总是存在于某种背景之中，使其具有合理性。行为不能脱离情境而被判定为理性或非理性。我们天生拥有一系列情绪，它们因情境而适当。如果我们改变情境或环境，我们就改变了行为。

下一章描述了我们做出误判和犯错的 28 个心理原因。请注意，这些偏见和倾向往往不是相互独立的。它们之间存在一些重叠。还请注意，一种行为往往有多种原因。许多现实世界中的案例可以用不止一种倾向来解释，也可以用非心理因素来解释。误判往往是多种因素共同作用的结果。

大部分解释基于 Charles Munger、心理学教授 Robert Cialdini、行为科学与经济学教授 Richard Thaler、心理学教授 Robyn Dawes、心理学教授 Daniel Gilbert，以及心理学教授 Daniel Kahneman 和已故的 Amos Tversky 的研究成果。

犯错的心理原因

人向来是愚钝的，更容易去感受和消化，而非思考和审视。

Thomas Carlyle（苏格兰历史学家，1795-1881）
单纯联想

在珠宝精品店里，周围环绕着迷人的音乐和美丽的女人，John怎么能忍住不给Mary买那条5000美元的项链呢？

我们会自动产生愉悦或痛苦的感觉，当我们把一个刺激——一件事物、一种情境或一个个体——与我们过去的经历或与生俱来的价值观或偏好联系起来。正如我们所知，我们会趋向那些与愉悦相关联的刺激，远离那些与痛苦相关联的刺激。我们最容易联想到那些我们最常经历其后果的事件，以及那些我们容易记住的事件。事件越是生动或戏剧化，我们就越容易记住它。

每次Mary做培根早餐时，她都会哼一首特别的曲子。一段时间后，如果John听到她哼那首曲子，他就会期待培根。

俄罗斯科学家Ivan Pavlov（伊万·巴甫洛夫）在研究狗的消化系统时，观察到一种与食物无关的刺激会让狗分泌唾液。在一个实验中，他在给狗喂食前摇响铃铛。他重复了几次，直到狗仅听到铃铛声就分泌唾液。没有食物的视觉或气味出现。铃铛声产生了与食物相同的反应。狗学会了将铃铛与食物联系起来。

实验表明，如果一个无害的刺激与一个令人不快的刺激配对出现，我们就会学会对这个无害的刺激产生恐惧。例如，如果老鼠在听到一个声音后总是受到轻微的电击，它们就会对这个声音本身产生恐惧。联想还能影响免疫系统。一项实验研究了小鼠的食物厌恶反应。小鼠被给予含糖精的水（糖精因甜味而具有激励价值），同时服用一种引起恶心的药物。下次只给小鼠糖精水时，它们会表现出恶心迹象吗？是的，但小鼠也出现了感染。已知那种药物除了引起恶心外，还会削弱免疫系统，但为什么单独的糖精也会有这种效果？仅仅是因为糖精与药物的配对，使得小鼠的免疫系统学会了这种联想。因此，每次小鼠接触到糖精时，其免疫系统就会减弱，使小鼠容易感染。

John的供应商带他去了城里最好的牛排馆，并且主动买单。到了下次该采购新物资的时候，John就把供应商与愉快的感觉联系在了一起。人们可以通过将产品、服务、个人、投资或某种情境与我们喜欢的事物联系起来来影响我们。很多时候，我们购买产品、建立关系和投资，仅仅是因为我们将它们与积极的事物联系在一起。难怪广告商或政客会将他们想推销的东西与我们喜欢的事物联系起来，同时避免将自己与负面事件关联。将跑车与能产生正面感受的事物——一个美丽性感的模特——配对，我们就会自动将跑车与愉悦联系起来。

John害怕向CEO汇报坏消息。

我们是否喜欢某个人，受这个人与之相关联的事件影响。坏消息不受欢迎。我们往往不喜欢告诉我们不想听的话的人，即使他们并没有造成坏消息——也就是"杀掉信使"。这给了人们避免传达坏消息的动机。为了保护自己，他们会以他们认为我们想听到的方式传达消息。这种倾向被称为"波斯信使综合征"（Persian Messenger Syndrome），其起源可以追溯到古希腊。在《安提戈涅》（Antigone）中，一个信使担心自己的性命，因为他知道国王会对他带来的消息不满。

Warren Buffett谈到被告知坏消息时说："我们只在人们来为我们工作时给出几条指示：一是像所有者一样思考。二是立即告诉我们坏消息——因为好消息会自己照顾自己。我们能接受坏消息，但不喜欢它来晚了。"

看到鱼沙拉，John想起了以前吃鱼沙拉后生病的那次，又一次感到恶心。

我们会在不存在相似情境的地方看到相似情境，因为某种情境与早先的经历相似。因此我们相信未来会映照过去，历史将会重演。

牢记

根据事物、情境和人自身的优劣来评估它们。
个体不会仅仅因为我们将其与积极或消极的事物联系起来就变好或变坏。
鼓励人们立即告诉你坏消息。
仅仅因为你将某种刺激与早先的痛苦或愉悦联系起来，并不意味着这种刺激今天还会引起同样的痛苦或愉悦。过去的经历往往取决于具体情境。
如果你想终止某种行为，就创造一种负面情绪。如果你想让人戒烟，一种方法是让他们看到自己会失去什么。恐怖的图片可能会让他们将吸烟与死亡联系起来。
奖励与惩罚

自然的铁律是：你奖励什么，就得到什么。

如果你想让蚂蚁来，就在地板上撒糖。

Charles Munger

John的行为为他带来了赞誉和金钱，使他继续这种行为。我们做有奖励的事，回避受惩罚的事。我们从行为的后果中学习对错。任何使我们重复某种行为的因素都是强化性的，任何使我们停止的因素都是惩罚性的。有奖励的或令人愉悦的行为往往会被重复。我们不会继续做受惩罚的事。给人他们想要的东西（或去掉他们不想要的东西），他们的行为就会重复。给他们不想要的东西（或去掉他们想要的东西），他们的行为就会停止。在开始时，奖励（或惩罚）在没有延迟且每次行为重复时都执行的情况下最为有效。

一旦某种行为变成习得的，间歇性奖励会强化该行为。以不可预测的方式被奖励的行为具有最高的反应率，也最难以消除。例如，赌徒就是以这种方式被奖励的。当他们不知道奖励何时到来时，他们就一次又一次地尝试。此外，奖励越大，行为就越难以消除。

我们根据对过去经历及其后果的联想，或与生俱来的价值观或偏好，来判断什么是奖励或惩罚。

一个被强化的行为会随着时间变得更加强烈。习惯、迷信和成瘾就是这样形成的。它们都很难改变。正如18世纪英国作家Samuel Johnson所说："习惯的锁链起初太弱以至于感觉不到，直到它们太强而无法打破。"

这一切意味着什么？意味着人们做有效的事。如同蜜蜂趋向蜂蜜，他们去有奖励的地方。这也意味着，如果我们奖励我们不想要的东西，我们就会得到它。正如Garrett Hardin在《鸵鸟因子》（The Ostrich Factor）中所说："如果社会的法律奖励银行抢劫，社会就会有更多的银行抢劫。如果我们筛选高层职位候选人的方法偏爱愚笨，我们就会得到愚蠢的政客。"

瑞典的研究表明，疾病保险制度的变化会影响病假行为。意味着更慷慨病假补偿的改革往往与每个就业人员总病假天数的永久性增加相关。美国关于医疗服务的其他研究表明，在别人承担费用的情况下，患者倾向于过度消费医疗服务。

为什么人们滥用医疗和福利系统？如果人们不需要支付任何费用，他们使用系统不是很自然的吗？如果人们不需要为福利付费，他们往往会过度使用。从滥用系统中受益的人越多，就越不可能有人关注真正发生了什么。个人获得很大的利益，而对社会来说损失很小。直到每个人都开始这样想。古希腊哲学家Aristotle（亚里士多德）说："为最多人共有的东西得到最少的关心。人们最关注属于自己的东西；对共有的东西则关心较少。"

为什么人们偷窃？

研究表明，23%的人说如果能不被抓住，他们就会偷窃。据估计，美国企业每年因欺诈损失4000亿美元，其中约三分之一是员工偷雇主的。为什么？机会和奖励。用Charles Munger的话说："最严重的滥用发生在人们面临最大诱惑的地方。"如果我们让人们容易偷窃，他们就会偷（而且不良行为会蔓延）。

Charles Munger告诉我们一个糟糕的政策如何成为常态：

在纽约警察局，他们有一个简单的制度。你的养老金基于你最后一年的工资。所以当任何人到了最后一年，每个人都配合给他大约1000小时的加班。他退休时——在某些情况下仅仅服役20年——带着这笔巨额收入。当然，他的同事帮助他欺骗了系统。实质上，这就是发生的事情。但我可以向你保证的一件事是，没有人有丝毫的羞耻感。他们很快产生了自己有权这样做的感觉。以前每个人都这么做，现在每个人也在做——所以他们就这么继续做下去。

为什么网球运动员在决赛中总是穿他的幸运衫？

在一个实验中，美国心理学家B.F. Skinner（斯金纳）每隔固定时间给鸽子少量食物。一段时间后，鸽子开始表现得迷信起来。如果一只鸽子在食物出现时正在点头，它就认为点头一定让食物出现了。鸽子继续执行有效的行为——每次它们执行该行为，食物就出现。但食物的出现与鸽子的行为无关。Skinner在《鸽子的迷信》一文中写道："人类行为中有许多类似之处……仪式与有利后果之间的几次偶然连接，就足以建立并维持这种行为，尽管有许多未被强化的实例。"

正确的激励机制重要吗？

激励起着强化物的作用。Charles Munger讲了一个关于正确设置激励机制重要性的故事：

在所有的商业案例中，我最喜欢的激励案例是Federal Express（联邦快递）。他们系统的核心和灵魂——创造了产品完整性的关键——是让所有飞机在半夜集中到一个地方，然后在不同飞机之间转运所有包裹。如果出现延误，整个操作就无法向联邦快递客户交付具有完整性的产品。而这总是搞砸。他们从来无法按时完成。

他们试了一切——道德劝说、威胁，你能想到的都试了。什么都没用。最后，有人想出了一个主意：不按小时付钱，而是按班次付钱——干完了就可以回家。结果，他们的问题一夜之间就解决了。

John投资了一家生物科技初创公司，结果很糟糕，他赔了钱。

成功之后，我们变得过于乐观，敢于冒险。失败之后，我们变得过于悲观和厌恶风险——即使成功或失败仅仅是运气的结果。好的后果不一定意味着我们做出了好的决策，坏的后果也不一定意味着我们做出了坏的决策。

下次有人向John推介一家生物科技初创公司的投资机会时，他很可能会拒绝。他将新提案与早先的经历联系起来。由于人们倾向于相信未来映照过去，他拒绝了。但如果John的第一次投资让他赚了很多钱呢？John不会将新提案与旧的愉悦经历联系起来吗？他不是因此更有可能投资吗？这种对过去有效行为的自动联想，导致人们对新的条件和环境反应不足。

Mark Twain（马克·吐温）理解了盲目信任过去经验来应对未来的危险。"我们应该小心地从经验中只汲取智慧，然后就此打住，免得我们变成那只坐在热炉盖上的猫。她不会再坐到热炉盖上了——但她也永远不会再坐到冷炉盖上了。"

奖励或惩罚的大小和顺序有影响吗？

Mary从不会把孩子们的圣诞礼物装在一个盒子里。

由于我们的经历在被分段时似乎更长，我们喜欢将愉悦的经历分段，而将痛苦的经历合并。这就是为什么Mary把礼物放在很多盒子里。频繁的奖励感觉更好。例如，分两次各赚50美元比一次赚100美元感觉更好，因为每次获得都是一种奖励。一次亏100美元比分两次各亏50美元感觉更好，因为每次亏损都是痛苦的。

我们偏好随时间改善的体验序列。先亏100美元再赚50美元，似乎比先赚50美元再亏100美元更有奖励感。我们想先摆脱糟糕的经历。即时损失比延迟损失更可取。正如我们不喜欢糟糕的经历一样，我们也不喜欢等待它们。我们想尽快熬过去。

单纯联想和强化都是条件反射的例子。Charles Munger给出了这些力量如何被利用的例子，他描述了非酒精饮料的发明：

饮料的食物价值等是强化物。而饮料的外观装潢、商标和视觉形象是刺激物……

然后，你进入第二种条件反射——那就是直接的巴甫洛夫式条件反射……那么，你如何获得巴甫洛夫式的单纯联想效应呢？显然，你要将这种饮料及其商标与人们普遍喜欢的一切美好事物联系起来：令人振奋的事件、性感对象、快乐时光——你能想到的都行。

我们怎样才能失去一个对我们有效的条件反射呢？Charles Munger继续说：

好吧，客户尝试了别的东西，发现它是一个强大的强化物。于是他转换了品牌。我们知道，在婚姻中，如果你总是随叫随到，配偶就不太可能转换品牌。人们也不会倾向于组织包含长期分离的婚姻。同样，如果你销售一种产品且它总是买得到，人们就不太可能转向其他产品并被其强化。

牢记

美国政治家、科学家和哲学家Benjamin Franklin（本杰明·富兰克林）告诉我们："一勺蜂蜜比一加仑醋能抓住更多的苍蝇。"表扬比惩罚更能有效地改变行为。鼓励正确的做法比批评错误的做法更好。
以身作则。Michel de Montaigne（蒙田）说："我们的司法有一个习惯，就是惩罚一些人以警示他人。因为仅仅因为他们做错了事而惩罚他们，正如Plato（柏拉图）所说，是愚蠢的：已经做了的事无法撤销。目的是阻止他们重犯同样的错误，或让其他人避免犯他们的错误。我们无法改善被绞死的人：我们通过他来改善他人。"
不要过度从自己或他人糟糕或好的经验中学习。同样的行为在其他条件下可能产生不同的后果。
区分技能和运气。Charles Munger说："当你在竞争秩序中占据某个高利润利基时，你必须知道你当前的繁荣有多少是由才能和确保新活动成功的势头所带来的，又有多少仅仅反映了身处当前利基的好运。"
美国小说家Upton Sinclair（辛克莱）说："当一个人的薪水依赖于他不去理解某件事时，就很难让他理解那件事。"既然人们做有效的事，一定要把激励机制搞对。将激励与绩效以及决定你想实现的结果的因素挂钩。让人们既分享上行收益也承担下行风险。让他们理解其绩效、奖励与你最终想实现的目标之间的联系。例如，将经理的薪酬与业务价值的增长（在他所管辖单位的范围内）减去用于产生该价值的资本成本因素挂钩。汽车保险公司GEICO的方案体现了Berkshire Hathaway（伯克希尔·哈撒韦）的激励薪酬原则。Warren Buffett说：

目标应该（1）针对特定经营业务的经济特征量身定制；（2）性质简单，以便可以容易地衡量其实现程度；以及（3）与计划参与者的日常活动直接相关。作为推论，我们回避"彩票式"安排，例如Berkshire股票的期权，其最终价值——可能从零到巨大——完全不在我们希望影响其行为的人的控制之内。在我们看来，一种产生不切实际回报的系统不仅对所有人来说是浪费的，而且实际上可能会阻碍我们所看重的专注行为。

奖励个人绩效而非在组织中的资历或工龄，并且在人们表现之后而非之前给予奖励。
不要让金钱成为唯一的动力。如果我们奖励人们做他们本来就喜欢做的事，有时会把他们喜欢做的事变成工作。奖励改变了他们的感知。他们不再是因为享受而做某事，而是因为被付了钱才做。关键在于奖励所暗示的含义。对我们成就的奖励让我们感到自己擅长某件事，从而提高我们的动力。但一个让人感到被控制的奖励，让我们觉得只是在因为拿了钱才做，反而会降低吸引力。Blaise Pascal（帕斯卡）说："我们通常更容易被自己发现的理由说服，而不是被别人给我们的理由说服。"
建立鼓励你想要的行为的制度和规则。绝不要让人从不想要的行为中获利。建立让人们难以逃避不想要行为的制度。让不想要的行为付出代价。不想要行为的痛苦后果必须大于其愉悦后果。例如，在监狱中度过的时间的后果应该比逃避入室盗窃的快感更加痛苦。
制度可能难以改变，正如Warren Buffett所观察到的："当掌握开关的人从该系统中获得了巨大甚至可能不成比例的利益时，要改变一个系统是非常困难的。"
决策者应该对其行为的后果负责。在《现代人的案例》中，美国哲学家Charles Frankel定义了责任："当一个决策的做出者需要向直接或间接受其影响的人交代时，这个决策就是负责任的。"Charles Munger补充道："一个真正负责任的制度的例子是罗马人建造拱门时使用的制度。建造拱门的人在拆除脚手架时站在拱门下面。这就像自己打包自己的降落伞。"
自身利益与激励

"该死的，我们想要找到真相"[Lord Peter Wimsey说]。"你真的想吗？"Sir Impey冷冷地说。"我不想。我一点也不在乎真相。我想要的是一个案子。"

Dorothy Sayers（英国作家，1893-1957）

一场网球锦标赛的组织者需要资金。他们找到TransCorp的CEO，请他赞助锦标赛。

"多少钱？"CEO问。"一百万，"组织者说。

"太多了，"CEO说。

"如果您考虑到您本人可以打一场比赛，坐在荣誉嘉宾席上与总统家族的一位成员并排，并且由您亲自颁奖，那就不多了，"组织者说。

"我在哪里签字？"CEO说。

人们做他们自认为符合自身利益的事，并受到激励的偏见影响。例如，当第一批死海古卷被发现后，考古学家想要找到更多古卷碎片，他们按碎片数量提供奖励。结果是：碎片在提交前被拆成了更小的碎片。

喜剧演员Groucho Marx（格劳乔·马克思）曾采访一位美国参议员，谈到后者发明的一种包治百病的维生素矿物质补剂。当Groucho问他这东西有什么用时，参议员回答："去年它给我带来了550万美元。"

决策者的激励决定了行为。这意味着我们必须识别他人出于自身利益的行为。

顾问总是值得信赖吗？

有句老话说："永远不要问村里的理发师你需不需要理发。"我们受到自身激励的偏见影响，其他人也一样，包括律师、会计师、医生、顾问、推销员、组织、媒体等。对他们好的东西未必对我们好。顾问本质上是带薪推销员，可能会欺骗我们买不需要的东西。

对于律师来说，诉讼往往比和解更有利可图。律师William F. Coyne, Jr.在《和解律师的案例》中说，"律师有不接受早期和解的重大激励……这些激励包括营销服务的需要、不想显得软弱的欲望、热情代表客户的义务、对正义的渴望，但也许最重要的还是追求收入最大化的欲望。"

Warren Buffett告诉我们Berkshire的一项薪酬安排是如何达成的："没有律师或薪酬顾问的'帮助'。这个安排体现了几个非常简单的理念——不是那种顾问喜欢的那种条款，除非他们能证明你有一个大问题（当然还需要每年审查），否则他们无法轻易开出大账单。"

Charles Munger告诉我们推销员的常见倾向：

所有拿佣金的推销员都有为交易而非真相服务的倾向。

……我把顾问归入同一类别，有时甚至包括律师——有时尤其是律师。

多年前，我一位Pasadena的朋友做鱼饵。我看了看那些鱼饵——绿色、紫色、蓝色的——我想我从未见过那样的东西。我问他："天哪！鱼会咬这些假饵吗？"他对我说："Charlie，我又不是卖给鱼的。"

让我们看看经纪人和投资银行业务。经纪人有强烈的激励让我们交易。他们建议我们买卖什么。交易量创造佣金。投资银行家鼓励溢价收购以产生费用。投资银行家有各种激励促成首次公开发行（IPO）交易，不管公司质量如何。他们的薪酬与交易带来的收入挂钩。分析师因帮助销售IPO而获得奖励。经纪人想推动股票交易。Groucho Marx怎么说的来着？"几年前我在华尔街大赚了一笔……我枪毙了我的经纪人。"

同样，在医疗领域，一些心理学家通过告诉患者需要再来一次就诊来确保自己有持续的收入。他们不会谈论自己知识的局限性。他们的职业前途攸关。正如美国演员Walther Matthau（沃尔特·马修）所说："我的医生说我还能活六个月。当我告诉他我付不起医药费时，他又给了我六个月。"

为什么银行家批准高风险贷款？

因做蠢事而受奖励的人会继续做蠢事。从他们的参照系来看，他们根据被奖励的方式做出了合乎逻辑的行为。激励机制奖励他们做了错误的事。所以如果市场份额而非利润决定一个银行家的收入，他就会尽可能多地放贷。他每年都被奖励，而坏贷款的净后果要到很久以后才会显现。

Charles Munger举了一个Lloyd's保险如何奖励其员工的例子：

他们按经过的毛额的百分比来支付。当你们真正关心的是净额时，却按毛额的百分比支付每个人——鉴于人类天生倾向于做符合自身利益的事，即使这对其他人有可怕的后果——这种制度确实搞垮了Lloyd's。

小心你为什么付费，你可能会得到它。

新奥尔良市推出了一项计划，犯罪统计数据有所改善的辖区可以获得奖励，从而带来奖金和晋升，而没有改善的辖区则面临削减经费和解雇。结果怎样？在一个警察辖区，近一半的严重犯罪被重新归类为轻微犯罪，从未得到充分调查。

研究表明，当教师的工作或加薪取决于考试成绩时，他们会帮助学生作弊。

John知道如果他不展示好看的数字，他的项目就不会获得资金，所以他做了假账。

为什么人们给出扭曲的现实画面？为什么他们让数字看起来比实际更好或伪造数据来支持某些东西？这种行为虽然不可接受，但却是人们做自认为符合自身利益之事的倾向的结果。

当人们试图推销项目时，可能存在强大的经济和声望相关的激励来低估成本和高估收益。例如，基于二十个国家和五大洲的数百个大型交通基础设施项目数据的研究发现，在许多案例中，项目推广者和数十亿美元项目的预测者故意歪曲了项目的成本、收益和风险，以使其获得批准。

Charles Munger说应该谨慎对待预测：

Mark Twain（马克·吐温）常说："一座矿就是地上的一个洞，上面坐着一个骗子。"而任何由可能赚取佣金的人或试图为特定行动方案辩护的高管准备的预测，通常都是谎言——虽然在大多数情况下不是故意的谎言。这个人自己已经相信了。这是最糟糕的那种。预测应该非常谨慎地对待——特别是当它们由有利益误导你的人提供时。

Warren Buffett补充道：

我对预测或预报毫无用处。它们制造了一种虚假的精确感。它们越是一丝不苟，你就越应该担忧。我们从不看预测，但我们非常关心并深入查看过往业绩。如果一家公司过往业绩糟糕，但前途光明，我们会错过这个机会……我不理解为什么任何企业的买家会看由卖家或其代理人准备的一堆预测。你几乎可以说，认为这些预测有任何用处是天真的。我们就是不感兴趣。

如果我们自己对未来是什么样子没有一些概念，就坐在那里听另一个试图向我们推销生意或赚取佣金的人告诉我们未来会是什么样子——如我所说，这是非常天真的。

Buffett还给了我们一个测试：

当做这些发行时，投资银行家展示了他们幽默的一面：他们为几个月前几乎没听说过的公司提供延伸到未来五年或更长时间的收入和资产负债表预测。如果你被展示了这样的时间表，我建议你加入这个乐趣：向投资银行家索要他自己的公司在过去几年年初制定的一年期预算，然后将这些与实际发生的情况进行比较。

TransCorp的顾问被公司雇佣并付费，就CEO应该如何获得薪酬提供建议。"如果我告诉CEO他想听的话，他会给我丰厚的报酬，重新雇佣我，并把我推荐给其他CEO。而且如果我说得复杂一些，就更容易开出更大的账单。"

作为员工我们如何行事？如果老板想要一个特定的答案，我们给吗？引用德国谚语："吃谁的饭，唱谁的歌。"Warren Buffett说：

我想说典型的公司组织结构使得CEO的观点、偏见和先前的信念在每个可能的方面都得到强化。员工不会给你任何相反的建议——他们只会带着CEO想要的任何东西回来。而董事会不会起到制衡作用，所以CEO基本上能得到他想要的。

"我不喜欢被难堪，也不想让我的名声和声誉受到威胁，"TransCorp的CEO说。

我们怎样才能改变人？Benjamin Franklin说："如果你想说服人，要谈利益而非理性。"由于失去的风险比获得的机会更有驱动力，如果我们诉诸人们对失去所看重之物——工作、声誉、地位、金钱、控制权等——的恐惧，就更有可能改变他们。

通常最好避免需要改变人的情境。改变人很难，正如Warren Buffett所说："我会说Charlie和我在说服我们认为在做不明智之事的体面、聪明的人改变行动方向方面，历史上的成绩一直很差……当人们想做某件事时，他们就是想做。"

改变人会影响他们的动力、责任感和互惠倾向。让人出于自由意志行事会更好。Warren Buffett举例说明：

我们希望每个子公司的经理以他们认为对自身运营最好的方式经营业务——我们绝不会告诉子公司经理该选择哪个供应商或类似的事情。一旦我们开始为经理做这些决定，我们就变成了对运营负责的人，而他们不再对运营负责。而他们应该对自己的运营负责。这意味着他们有权做决定，由他们来做什么对他们的子公司最好，而任何想与他们的运营做生意的其他公司都要向他们证明为什么这样做最好。这就是Berkshire的方式。我认为，总体上我们的经理喜欢这种方式——因为他们不会被事后诸葛亮，也没有人会越过他们。

牢记

不要自动信任在你的决策中有利益关系的人。问：利益是什么？谁受益？
理解人们的动机。金钱、地位、对工作的热爱、声誉、职位、权力、嫉妒？他们因什么被奖励或惩罚？他们从当前系统中受益还是受损？
人们的利益不仅仅是财务上的。也可能是社会的或道德的。例如，公开难堪、社会排斥、良知、羞耻或内疚可能使人们停止某些不想要的行为。例如，通过要求餐馆在前窗张贴卫生质量评分，洛杉矶县卫生部门使餐馆卫生状况显著改善，食源性疾病减少。
古希腊哲学家Plato（柏拉图）说："不要用强制和严厉来训练男孩学习，而要由令他们愉悦的事物引导他们，这样他们才能更好地发现自己心智的倾向。"施压或下命令往往不起作用。通过提问来阐明后果来说服人更好。这使他们独立思考，更有可能发现什么符合他们的最佳利益。
自利倾向与乐观主义

人之所以痛苦，是因为他索取太多，愚蠢地雄心勃勃，荒诞地高估了自己的能力。

Isaiah Berlin（俄裔英国哲学家，1909-1997）

"发生在别人身上的事不会发生在我身上。"

我们把自己看作独特的、特别的，对自己和家人持有乐观的看法。我们高估了自己对事件的控制程度，低估了运气的作用。

18世纪英国诗人Edward Young说："所有人都认为所有人终有一死，唯独自己例外。"我们中大多数人相信自己是更好的表现者，更诚实、更聪明，有更好的未来，有更幸福的婚姻，比一般人更不容易受到伤害等。但我们不可能都比平均水平更好。

我们倾向于高估自己预测未来的能力。人们倾向于对期望事件赋予比不期望事件更高的概率。例如，我们对计划行动的结果过于乐观。乐观是好的，但在做重要决策时，现实主义更好。

在犯了一个巨大的错误后，John说："我太傲慢了。过去的成功让我相信我什么都能做。"

Marcus Porcius Cato（加图）说："当时代繁荣、富足和幸福时，人的精神就会被振奋，从而使其骄傲和傲慢滋长。"当我们在某个领域有知识、感到掌控感或在取得成功之后，我们往往会高估自己的能力和未来前景。正如金融作家Roger Lowenstein在《当天才失败时：长期资本管理的兴衰》中所写："没有什么比成功更能让人看不到失败的可能性。"

什么倾向会推高CEO为收购支付的价格？研究发现傲慢通过三个来源产生影响：1）近期成功后的过度自信，2）自我重要感——认为与其他高管相比的高薪意味着能力，3）CEO相信自己被媒体正面报道的报道。媒体倾向于美化CEO，将商业成功过多地归因于CEO的角色而非其他因素和人。这使得CEO更有可能对自己的能力变得过度自信，并更加致力于使他们成为媒体名人的行动。

"成功了是因为我们做出了正确的决策。不成功是因为商业环境不好。"

实验表明，当我们成功时（不管是靠能力还是运气），我们归因于自己的品格或能力。Warren Buffett说：

任何投资者在股票飙升时都能获得高额回报，就像1997年那样。在牛市中，必须避免那只骄傲的鸭子的错误——它在暴雨后骄傲地嘎嘎叫，以为是自己的划水技能让它在这个世界中上升了。一只会思考的鸭子应该将暴雨后的位置与池塘里其他鸭子的位置进行比较。

当我们失败时，我们归咎于外部环境或坏运气。当别人成功时，我们倾向于将他们的成功归因于运气，而将他们的失败归咎于愚蠢。当我们的投资变成亏损时，是我们运气不好。当它们变成盈利时，我们是天才。这样我们得出了错误的结论，没有从错误中学习。我们也低估了结果中的运气和随机性。

当使用顾问时，如果结果好，我们归功于自己，将结果归因于自己的能力。但如果结果不好，我们责怪顾问。

Charles Munger告诉我们很少听到的祝酒词：

……Arco（大西洋富田公司）当时正在庆祝他们从阿拉斯加北坡油田赚了大钱的巨大胜利。那里的法律顾问是一个爱尔兰人，非常直言不讳，也相当有魅力。他备受尊重。所以他能直言不讳。整个团队在互相祝酒："我们做了这么伟大的事，我们不是很了不起吗？"然后这位爱尔兰法律顾问举起杯说："好吧，我想为真正促成我们胜利的那个人祝酒。"他说，"致敬King Faisal……我们的每一个计算都偏差了200%。所有的成本都远高于预期，困难也远大于我们想象。我们做的所有预测都是愚蠢的，按照我们预测的油价根本不可能奏效。但King Faisal和石油卡特尔来了，把油价抬得那么高，让我们所有人都看起来很出色。让我们今晚致敬该致敬的人。"

这是你在企业生活中很少听到的祝酒——因为对大多数人来说，这样的祝酒会让你被解雇。一个把现实带入愉快派对、让人们面对自身局限和错误的人，前途堪忧。

Bill是一位外科医生，他总是用手术来处理健康问题，即使可以通过不那么侵入性的方法治愈。

俗话说："如果你唯一的工具是锤子，你就会把每个问题都当作钉子。"我们对某个领域越是了解或自认为了解，就越不愿意使用其他理念。相反，我们倾向于以与我们专业领域一致的方式来解决问题。而且一个给定的理念越是有用——不管它是否适用于当前问题——我们对其有用性就越自信。在Bill的案例中，可能还有推荐医疗程序的财务激励。

专家们喜欢将自己的理念从一个领域推而广之到所有其他领域。他们用符合自己工具的方式来定义问题，而非与根本问题一致的方式。给人一个工具，他们就会想用它，甚至过度使用，不管是否合适。

为什么"拿锤子的人"综合征总是存在？Charles Munger回答说："嗯，如果你停下来想想，这是激励引起的偏见。他的职业声誉完全与他所知道的东西联系在一起。他喜欢自己，喜欢自己的想法，而且他已经向其他人表达过这些想法——一致性和承诺倾向[见第6节一致性]。"

"我雇她做我的助理，因为她长得好看、口齿伶俐且有大学学位。她给人留下了很好的第一印象。"

我们在判断性格方面有多厉害？Sherlock Holmes（福尔摩斯）在Arthur Conan Doyle（阿瑟·柯南·道尔）的《四签名》中说："最重要的是不要让你的判断被个人品质所偏见。我向你保证，我所认识的最有魅力的女人因为三个孩子的保险金而毒死了他们，被绞死了；而我认识的最令人反感的人是一位慈善家，他在伦敦穷人身上花了近二十五万英镑。"

我们会立即对人进行分类，这会唤起大量联想。我们经常让一个特质影响所有其他特征，因此判断人比实际更好或更坏。对某些人、种族、宗教或职业的先入之见使我们会自动假设某个特定群体的个体具有特殊特征。

物理学教授Roger Newton在《科学之真》中观察到："科学家是人……他们有时会屈服于嫉妒、虚荣等弱点，在极少数情况下甚至是不诚实。"Gian-Carlo Rota在《不连续的思想》中说："一个好的数学家不一定是个好人。"

"当我面试某人时，我已经从阅读求职申请中形成了印象。然后我只是试图在面试中找到确证证据。"面试在预测潜在员工未来行为方面往往作用有限。正如心理学教授Robyn Dawes在《不确定世界中的理性选择》中所指出的："面试官在半小时到一小时内能了解到什么，是申请人的记录中没有的？"

一个口齿伶俐的人可能比一个沉默寡言的人更有说服力，但后者可能更知道自己在说什么。

为什么有些人似乎对评估人有直觉？也许他们的人生经历使他们具备了这种能力（通过提问和观察行为来寻找个体性格的线索）。

Warren Buffett谈到如何识别可能造成问题的人时说："我并不是说你可以拿100个人来看看就能分析他们的性格之类的。但我认为当你看到极端的案例——那些只会给你带来麻烦的人和那些只会给你带来快乐的人——嗯，我认为你可以相当好地识别出来。"Charles Munger补充道："其实，我认为这很简单：正直、聪明、经验和敬业。这是人类企业良好运转所需要的。"

牢记

德国传教士Albert Schweitzer（史怀哲）博士说："乐观主义者是到处看到绿灯的人，而悲观主义者只看到红灯。真正有智慧的人是色盲。"
过度自信可能导致不切实际的期望，使我们更容易受到失望的打击。
认识你的局限。你对你不知道的东西了解多少？不要让你的自负决定你该做什么。Charles Munger说："令人瞩目的是，像我们这样的人通过始终努力不犯蠢，而非努力变得非常聪明，获得了多少长期优势。民间谚语中一定有某些智慧：'淹死的都是会游泳的。'"
Warren Buffett说："我们不会做任何我们自己认为不理解的事。"
关注什么可能出错及其后果。在决策中建立安全边际。知道如果出了问题你将如何处理。意外以许多不太可能的方式发生。问：我怎么会错？谁能告诉我我是否错了？
如果只培养少数几种优势，我们就有了一个贫乏的工具箱——只有锤子。我们需要一个完整的工具箱。既然问题不遵循领域边界，我们必须通过使用其他学科的重要理念来弥补单一理念的偏见。
考虑人们长期以来的实际成就和过去行为，而非第一印象。既然人们在生活中会留下轨迹记录，一个人的书面记录往往能预测未来的表现和行为。
在比较记录或表现时，记住成功比失败吸引的关注多得多。
自我欺骗与否认

没有什么比自欺更容易的了。因为每个人所希望的，他也就信以为真。

Demosthenes（古希腊政治家，公元前384-322年）

John无法向他人承认自己做了一笔糟糕的交易。"我差一点就对了！我赔了钱，但别人赔得更多。这不是我的错。我无法控制！有赢有输嘛。"

我们否认和扭曲现实以使自己更舒适，尤其是当现实威胁到我们的自身利益时。引用奥地利心理学家Sigmund Freud（弗洛伊德）的话："幻觉之所以令我们青睐，是因为它们为我们节省了痛苦，让我们转而享受愉悦。"我们以自己想要的方式看待事物。我们听到自己想听的，否认与自己深信不疑的信念不一致的东西。我们否认令人不快的消息，宁愿要舒适也不要真相。我们选择问对的人。我们用安慰性的故事来赋予糟糕事件以意义，从而使它们变得可以理解。

"我希望项目能按时按预算完成。"

在记述公元前5世纪雅典和斯巴达这两个主要对手之间的战争时，希腊历史学家Thucydides（修昔底德）写道："……他们的判断更多基于盲目的期望而非任何合理的预测；因为人类有一个习惯，就是将自己渴望的事物托付给漫不经心的希望，而用至高的理性去推开自己不想要的东西。"一厢情愿根植于否认之中，为我们提供了一种更令人愉悦的现实。在商业中，这是项目延误和成本超支的原因之一。

我们相信某些东西是真的，因为它听起来可信或我们愿意相信，尤其是在爱情、健康、宗教和死亡等问题上。这是人们追随精神导师的原因之一。他们鼓励追随者相信自己的心，忘记自己的头脑。哲学家和数学家Bertrand Russell（罗素）在《怀疑论文集》中说："需要的不是相信的意志，而是发现的意志——这恰恰相反。"

牢记

在他1974年著名的Caltech（加州理工学院）毕业典礼演讲中，美国物理学家Richard Feynman（费曼）警告人们不要自我欺骗："第一个原则是你绝不能欺骗自己——而你是最容易被自己欺骗的人。"
奥地利哲学家Ludwig Wittgenstein（维特根斯坦）在《文化与价值》中说："没有什么比不欺骗自己更困难的了。"我们必须如实地看待世界。不是看它过去是什么样，也不是看我们希望它是什么样。拒绝看不愉快的事实并不能让它们消失。真实的坏消息比虚假的好消息更好。
否认必须与社会、财务、身体和情感成本进行权衡。当否认的代价比面对现实的代价更大时，我们必须面对现实。
一致性

困难不在于新理念，而在于摆脱旧理念，对于那些像我们大多数人一样被抚养长大的人来说，旧理念已经蔓延到我们思维的每个角落。

John Maynard Keynes（英国经济学家，1883-1946）

一旦我们做出了承诺——一个承诺、一个选择、表明了立场、投入了时间、金钱或精力——我们就想保持一致。我们想感觉自己做出了正确的决定。而且我们在行为中投入越多，就越难改变。

"我不能做出与自我形象不一致的行为。我有声誉要维护。我不想显得软弱、愚蠢或丢脸。我希望被视为友善、聪明和有掌控力的人。"

苏格兰哲学家和经济学家Adam Smith（亚当·斯密）在《道德情操论》中说："我们对自己品格的看法，完全取决于我们对自己过去行为的判断。对自己产生不好的看法是如此令人不快，以至于我们经常故意转移视线，不去看那些可能使这种判断不利的情境。"

我们想保持积极的自我形象。当这一点被侵犯时，我们会使用不同的防御机制来为自己的行为辩护。我们还会以他人看待我们的方式一致地行事。如果人们标榜我们有才华，我们就试图显得有才华，不管是否真的如此。

为什么我们固执于一个糟糕的主意、一段不愉快的关系或一笔亏损的投资？为什么政客们会在一场战争明显是个坏主意后很久还继续作战？

我们投入的时间、金钱、精力或痛苦越多，就越觉得需要继续，我们就越高估某物的价值——不管它是否正确。我们不想浪费自己的努力。这样我们保护了自己的声誉，避免了接受损失带来的痛苦。如果有人挑战我们的决策，我们会更加坚持自己是对的。而且我们感到的个人责任越大，就越难以放弃。

在《投入太多无法退出》一书中，心理学家Allan Teger谈到越南战争时说："战争持续的时间越长，就越难以用可能胜利的价值来为额外的投入辩护。另一方面，战争持续的时间越长，就越难以在没有得到任何回报的情况下注销巨大的损失。"

John想雇一位新的副总裁。他告诉大家这个人很出色，但新员工结果是个灾难。John没有处理这个错误，而是留用了这个人，让他付出了大量金钱和烦恼。

我们倾向于做出快速的判断。改变一个初步结论很难，因为改变意味着我们可能错了（尤其是如果我们需要向他人解释这个改变）。我们将犯错视为对自身利益的威胁。

Warren Buffett说："人类最擅长的事情就是解释所有新信息，使得他们先前的结论保持不变。"17世纪英国哲学家Francis Bacon（培根）补充道："人类智力的独特而持久的错误是，更容易被肯定而非否定所打动和激励；而它本应当对两者保持同等的中立。"我们寻找证实我们理念、信念和行为的证据。想出我们可能出错的理由并不容易。例如，当我们做了一笔投资、进入一段关系或做出其他类型的承诺后，我们倾向于寻找证实这是正确决定的证据，而忽视表明它是错误的信息。

"我不想卖掉这只下跌的股票并面对亏损。我投入了10万美元。我必须向别人和自己证明我做出了正确的选择。"

在我们买入一只股票后，我们比投资前更确信这是一笔好的买入。我们想感觉自己做了正确的事，并让我们的信念与已做的事保持一致。但什么都没变。投资前和投资后是同一家企业。

"我认为放弃一个已经沉没1000万美元的项目是愚蠢的，"TransCorp的CEO说。

为什么我们仅仅因为已经付了钱就做某些事？

假设John为一个会议支付了1000美元不可退还的费用，但他不想参加了。他觉得他不能浪费已经花掉的1000美元。他应该因为已经花了1000美元就去参加会议吗？他应该花1000美元去做他不想做的事吗？这笔钱永远丢了。说已经花掉的1000美元是做他真正想做的事的成本，不是更好吗？花钱做你想做的事不是更好吗？

John和Mary看一部烂片一直看到最后，仅仅因为他们买了票。他们无法拿回花掉的八美元，所以走不走应该没有区别。后果是一样的——钱已经花了。选择是在度过一段好时光还是一段糟糕时光之间。

"我们根据战略计划中设定的增长量投资了一台新机器。不幸的是，产量下降了。"

当我们做出了公开的、费力的或自愿的承诺时，我们最为一致。一个决定越是公开的，我们就越不可能改变它。书面承诺很强，因为它们比口头承诺需要更多努力，也可以被公开。

与其坚持一个不奏效的战略计划，不如做有道理的事，不是更好吗？Warren Buffett说："我们确实有几个优势，也许最大的优势是我们没有战略计划。因此，我们觉得没有必要沿着某个预定的方向前进（这条路几乎不可避免地导致愚蠢的购买价格），而是可以简单地决定什么对我们的所有者有意义。"

Charles Munger谈到了长期计划的价值：

我们建造企业的理念与Sir William Osler（奥斯勒爵士）非常相似，他把Johns Hopkins（约翰斯·霍普金斯）医学院从一个非常糟糕的起点建成了全世界模范的医学院。Sir William Osler所说的——他引用Carlyle的话——是："人的任务不是去看远处模糊的东西，而是去做手边清晰可见的事。"

我们试图每天、每周、每月、每年智能地回应手头的信息和挑战——必须 deflect 的可怕攻击、必须摆脱的困境、出现的难得机会——只是在回应这些挑战时做到最好。显然，你会尽可能地往前看。但那不是很远。但如果你智能而勤勉地回应面前的挑战，我们认为你最终会拥有一家相当好的机构。

在他的《科学自传及其他论文》中，德国物理学家Max Planck（普朗克）说："一个新的科学真理不是通过说服对手并让他们看到光而获胜的，而是因为它的对手最终死去，而熟悉它的新一代成长起来。"

Warren Buffett补充道：

我想是Keynes说的，"大多数经济学家在理念上最节约——他们让研究生院学到的那些理论用一辈子。"发生的事情是，你花了多年时间获得金融学博士学位。在这个过程中，你学到了很多带有数学的理论，普通人做不到。所以你变成了某种高级祭司。你最终在那些理念中投入了大量的自我——甚至职业安全感。因此，过了某个点后就很难退让了。

"我在这件事上投入了15年的生命，所以我不会现在离开。"

假设一对夫妻婚姻不幸，但已经在一起15年了。他们应该离婚还是因为已经投入了15年生命而"继续坚持"并保持不快乐？

一致性还可能让我们陷入什么陷阱？

John和他的家人决定买一辆新车。他们选择了一家经销商，同意以比竞争对手低1000美元的价格卖车。然后销售人员改变了条件。他发现了一个错误。最终，价格比竞争对手高出200美元。

在"诱饵法"（low-ball technique）中，销售人员给客户一个激励让他们达成协议，打算之后将条件改为对卖方有利的方向（要么取消优惠，要么加上一些不想要的东西）。一旦John做出了决定并花时间和精力购买新车，他就承诺了这次购买。否则他就会显得不一致。他没有退出交易，而是找到了新的理由来为购买这辆车辩护。诱饵法经常被政客在选举中使用。

"这个冰箱真划算，"Mary看着广告说。当她到了商店，销售人员告诉她广告中的特价商品已经卖完了。但他们有一款类似的在库存中。而且只贵150美元。她买了这个冰箱。她已经承诺了要买一个冰箱，销售人员只是迫使她保持一致。

坐在谈判桌前，对手问John："你知道你和TransCorp的管理者们被广泛认为是合作和公平的吗？"

在"贴标签法"（labeling technique）中，人们试图通过首先给我们的性格或价值观贴上一个与他们希望我们采取的行为一致的标签来让我们做出承诺。我们往往会遵从与该标签一致的后续要求。这就是为什么John的对手给了John一个需要维护的声誉。

"你今天能送我的孩子去学校吗？"Mary的邻居问。一个月后，Mary发现自己还在送邻居的孩子去学校，甚至去看电影。人们如何在财务上、政治上或性方面引诱我们？他们先让我们同意一个小请求，小到没有人会拒绝。这样他们创造了一个承诺。然后他们提出第二个更大的请求（他们一直想要的那个）。我们此时更有可能遵从。这种"得寸进尺法"（foot-in-the-door technique）基于这样一个原则：如果人们请我们做出一个小承诺，我们更可能同意更大的请求，因为我们想显得一致。一项研究表明，76%的房主同意在自家前院竖立一块大型广告牌，上面写着"小心驾驶"。两周前，其他研究人员曾接近这些房主，请他们在车窗上贴一个小标志，写着"做个安全驾驶者"。他们现在把自己视为关心社会的公民和足够关心驾驶安全的人，愿意表明立场。他们还相信别人也是这样看他们的。当后来被接近时，76%的人同意竖立大标志，仅仅是为了保持一致。相比之下，在没有接受过先前访问的被试中，只有17%同意竖立大标志。

当人们让我们做出承诺时，我们就变得有责任。一个实验模拟了一起盗窃案，以了解旁观者是否会冒着人身伤害的风险来阻止犯罪。一位研究员坐在沙滩毯上，听着他的便携收音机，距离随机选择的人的毯子五英尺远。过了一会儿，研究员离开毯子去沙滩上散步。几分钟后，第二位研究员，假装是小偷，抓起收音机跑了。二十人中有四人冒着危险挑战小偷。但当程序稍作改变时，十九个人变成了见义勇为者，试图阻止盗窃。区别在哪？在散步前，研究员请被试"请帮我看一下东西"，他们都同意了。

17世纪英国诗人Samuel Butler（塞缪尔·巴特勒）写道："违背意愿而顺从的人，仍然坚持自己的意见。"我们如何让人们对自己的行为承担内在责任？让它自愿。当我们出于满足感或兴趣的内在动机、感到掌控感、且不受激励或外部压力影响时，我们对自己的行为承担责任。

强烈的信念可能是危险的。

德国哲学家Friedrich Wilhelm Nietzsche（尼采）写道："信念比谎言更危险，是真理的敌人。"对政治、宗教或哲学理念的强烈承诺会创造意识形态偏见。具有各种政治、宗教和哲学利益的人有动机去寻找证实这些利益的真理。永远不要低估意识形态的力量。它可以作为为战争和暴力辩护的工具。正如Blaise Pascal（帕斯卡）所写："人们从宗教信念出发做恶时，比任何时候都做得更彻底、更愉快。"

Charles Munger告诉我们意识形态的危险：

沉重的意识形态是人类认知最极端的扭曲者之一。看看那些伊斯兰原教旨主义者，他们一边高喊"上帝的旨意！"一边枪杀了一群希腊游客。

意识形态做了一些奇怪的事情，严重扭曲了认知。如果你在年轻时接受了大量意识形态——然后开始表达它——你真的把你的大脑锁入了一个非常不幸的模式。你会扭曲你的整体认知。如果以Warren Buffett为 worldly wisdom（世俗智慧）的例子，有一段非常有趣的历史：Warren崇拜他的父亲——他是个极好的人。但他是一个非常重的意识形态者（恰好是右翼），与其他非常重的意识形态者（自然是右翼）混在一起。Warren小时候就观察到了这一点。他决定意识形态是危险的——他要远离它。他一生都是如此。这极大地帮助了他认知的准确性。

我以不同的方式学到了同样的教训。我父亲讨厌意识形态。因此，我所要做的就是模仿我父亲，从而留在我认为正确的道路上。像右翼的Dornan或左翼的Nader这样的人显然有点疯了。他们是意识形态会对你造成什么影响的极端例子——特别是被激烈表达的意识形态。因为它把理念砸进去的效果比说服出来的效果更好，这是一件非常危险的事。

牢记

决策必须是主动的。Lucius Annaeus Seneca（塞涅卡）说："情况变了就改变计划，没什么不对的。"爱尔兰作家Jonathan Swift（斯威夫特）说："一个人不应羞于承认自己错了，这不过是说，他今天比昨天更聪明了。"J.M. Keynes说："当有人说服我我错了时，我就改变主意。你呢？"有时候事情的发展并不如我们预期的那样。解决办法是面对现实并采取行动。Charles Munger说："我们做了很多这样的事——从错误的决定中爬出来。我认为这是拥有合理人生记录的重要组成部分。你无法避免错误的决定。但如果你及时认识到它们并采取行动，你通常能把柠檬变成柠檬水。"
如果我们能让人事先做出承诺，他们往往会信守承诺。例如，让人们对某个问题采取自愿且公开的立场。
不要强迫人们公开做出承诺，否则你之后就没有机会让他们改变了。
当你被要求执行未来的行动但不确定时，问自己：如果我明天就得做这件事，我会做吗？
Warren Buffett说："发现自己在一个坑里时，最重要的事情就是停止挖掘。"仅仅因为你在某个项目或投资上花了钱或时间，并不意味着你必须在未来继续投入。花掉的时间、精力和金钱已经没了。决策应该基于你想去哪里。而不是你曾经在哪里。基于当前情况和未来后果做决策。过去发生的事可以作为估计某事在未来发生可能性的指导。问：我想实现什么？什么导致了那个？考虑到我今天所知道的以及未来可能发生的情况，我应该如何行动才能实现我的目标？新投入的金钱和时间能实现我的目标吗？假设我从未投资过这个项目，而是第一次看到它，我今天会投资吗？如果不会，那就停下来并采取行动。正如Charles Munger所说：

Berkshire从中[纺织业务]提取了大量资本并投到了其他地方。如果Berkshire试图用越来越多的钱去对抗那个业务的衰退，它会浪费掉大部分资本。有该战斗的时候，也有该撤退的时候。我喜欢的一个相关故事涉及南方的一个小镇。那里有一家大型杂货店，属于某个全国性大连锁。他们是一个强大的竞争对手，多年来在这个镇上占据主导地位，做着大生意。Wal-Mart的Sam Walton宣布他要开一家更大、更好的杂货店，有很多其他好产品，价格低得难以置信。而那家经验丰富且成功的连锁店并没有等Sam Walton的店开业。他们马上就关了自己的店。

让一个没有参与先前决策的人来接管这个问题。
"事实不会因为被忽视就不存在，"英国小说家Aldous Huxley（赫胥黎）说。如果我们只寻找证实我们信念的证据，我们永远不会发现自己是否错了。要自我批判，抛弃你最钟爱的理念。寻找证伪你理念和假设的证据。考虑替代的结果、观点和答案。让人告诉你你的想法哪里错了。Warren Buffett说："Charlie和我相信，当你发现与你现有信念矛盾的信息时，你有特别的义务去看它——而且要快。"
听从意大利艺术家和科学家Leonardo da Vinci（达·芬奇）的建议："我们很清楚，错误在别人的作品中比在自己的作品中更容易被发现。当你画画时，你应该拿一面平面镜，经常在镜中审视你的作品，这样它就会以反向出现，看起来像是另一位大师的手笔，你会比其他任何方式更好地判断其缺陷。"
剥夺综合征

你改变不了人们热爱的东西。

Faith Popcorn（美国未来学家）

正如我们在第一部分所看到的，我们有损失厌恶。我们不喜欢失去已有的东西，胜过我们喜欢获得没有的东西。

当我们喜欢的东西被（或威胁被）拿走时，我们往往会更高地评价它。拿走人们的自由、地位、声誉、金钱或任何他们看重的东西，他们就会变得不安。我们不喜欢失去选择如何行动、相信或拥有什么的自由。例如，人们可能会反对一项取消他们长期享受的福利的限制性法律。我们越喜欢被拿走的东西，或者我们做出的承诺越大，我们就越不安。这可能会产生仇恨、叛乱、暴力和报复。

当我们试图降低人们的收入时，他们会有什么反应？

Charles Munger说明了在劳资谈判中谈判削减福利时剥夺的力量：

你面临着剥夺超级反应综合征——人们简直要疯了。以及(B)工会代表必须向其成员传达削减福利的消息，并承受由此产生的巴甫洛夫式单纯联想仇恨。因此，他不会这么做——很大程度上就是因为这个原因。所以你有两种强大的心理效应让事情变得地狱般困难。

19世纪末20世纪初所有那些Pinkerton警卫开枪射杀工人的罢工都是关于削减福利的。新来的移民愿意廉价工作。资本家业主试图降低工资——有时是因为他们觉得不得不这样做，因为竞争对手在这么做，有时仅仅是因为他们想赚更多钱。无论如何，所有那些谋杀和混乱都是剥夺超级反应综合征加上没人愿意做坏消息传递者这一现实的结果。

"我应该采取保守的做法。失败令人难堪，还可能让我被解雇。"人们对失去的厌恶可能使他们过于保守或进行掩盖。

医生告诉Mary："如果你不改变行为，你可能会死。"

我们的损失厌恶使我们对具有负面含义的信息更加敏感。例如，与健康相关的信息可以聚焦于做某事的好处（获得）或不做的可能代价（损失）。一项研究表明，当女性被展示强调不进行自检的负面后果（失去健康、长寿）的信息时，比展示做自检的好处的信息更有可能进行乳房自检。其他研究表明，在说服人们接受有风险的医疗程序时，关注正面结果（如存活率）比关注负面结果（如死亡率）更有效。

John告诉Mary："我现在不能卖这只股票。我得等到它涨回我买的价格。再说了，除非我卖，否则我不会实现亏损。"

我们讨厌承认自己赔了钱。我们的损失厌恶促成了现状偏见——我们更倾向于紧抓已有的东西不放。我们甚至对自己已经拥有的东西赋予更高的价值，超过我们愿意为同样的东西支付的价格（放弃它们感觉像是一种损失）。这就是为什么许多公司提供产品退款保证。一旦我们拥有了某件物品，我们就不太可能退还它。

Charles Munger说："人的剥夺超级反应综合征导致了大量毁灭，因为人们在遭受损失和看到差点就成功的近 misses 时认知被扭曲了。"我们讨厌卖出亏损的股票。这等于向别人和自己承认我们犯了错误。因此，我们持有亏损股太久，卖出盈利股太早。已实现的亏损感觉比账面上同样的亏损更痛苦。对做出错误决策感到有责任所带来的痛苦也起着作用（后悔）。在我们卖出后，股票可能会反弹。而且我们投入的金钱和精力越多，就越难以放手。

我们也觉得失去赚钱机会的痛苦比失去同样金额的金钱要轻。但错失赚100美元的机会与实际亏损100美元的价值是一样的。

John的朋友Allan五年前花20万美元买了一栋房子。

四年后，Allan的公司搬到另一个城市。当地房地产市场低迷。有人出价17万美元，但他觉得他承受不了亏损。于是他又等了一年，这次的出价是15万美元。

Allan集中关注房子值多少钱，而不是他付了多少钱，不是更好吗？

John不断往机器里投钱。"我摇到了樱桃、樱桃、横条。快了。"当我们差点得到某样东西却失去它时，我们会更加想要它并赋予它更高的价值。Charles Munger说："赛马、宾果等活动之所以一直如此流行，原因之一就是所有这些'差一点就中了'。"频繁的近 misses 就像小的强化物，让我们想一次又一次地尝试。

正如人们在受到威胁时会冒更大的风险一样，在遭受损失后，我们想追回来，所以最终会冒更多风险来翻本。但正如Warren Buffett和Charles Munger所说：

Buffett：投资中一个非常重要的原则是，你不必以亏掉的方式来赚回来。事实上，试图以亏掉的方式来赚回来通常是错误的。

Munger：这就是为什么那么多人因赌博而破产——他们亏了，然后觉得必须以亏掉的方式赚回来。这是人性深处的一部分。聪明做法就是咬紧牙关——靠意志力……

Buffett：股票中一个重要的事情是，股票不知道你拥有它。你对它有各种感受：你记得你付了多少钱。你记得谁告诉你这只股票——所有这些小事。但它根本不在乎。它就待在那里。如果一只股票在50美元，某个付了100美元的人感觉很糟糕；另一个付了10美元的人感觉很棒——所有这些感受。而这些感受毫无影响……

John和Mary的女儿不想要他们给她的玩具；她想要他们没给她的那个。

Michel de Montaigne（蒙田）说："禁止我们某样东西，就是让我们想要它。"我们想要我们得不到的东西。禁果最甜。Mark Twain（马克·吐温）说："Adam吃苹果不是因为苹果本身，而是因为它被禁止了。如果被禁止的是蛇而不是苹果——哦，那对我们来说该多好——简直好得不能再好了。"禁止某人做某事，他们就会觉得那比被禁止之前更有吸引力。例如，当迈阿密禁止使用含磷洗涤剂时，人们开始走私和囤积（因为对稀缺的恐惧会促进囤积），甚至认为被禁的产品比以前更好。

"因为这块地段在这个地区既稀有又难以获得，所以我想要它。"

我们更想要和更看重稀缺或独特的东西。我们想要（或威胁）变得更少可得的东西。越不可得，我们就越渴望。这就是为什么我们订阅包含独家和限制信息的通讯。也是为什么我们参与首次公开发行和根据内幕消息买股票。

我们对比最近变得稀缺的东西赋予了比一直稀缺的东西更高的价值。我们上有限时优惠和最后期限的当，比如："优惠今晚午夜截止。只剩几个了。这是最后机会。"通过让东西变得更不可得，商家使它们显得更有价值。

"拍卖会上有很多人在竞标这块地。"

我们如何创造需求？制造竞争。让人们感知到对该物品有巨大的竞争，并限制参与竞标的人数。如果别人也想要稀缺的东西，我们就更想要它。

当我们得不到某样东西时，我们会降低对它的评价。当我们能得到别人不想要的东西时，我们也不想要它。

牢记

明确你的目标和选项。问：我为什么想要这个？是出于情感还是理性原因？
你为房子、股票或汽车付的钱与其价值无关。如果价值低于你付的钱，你不必追平。如果你花100美元买了一只股票，现在值50美元，如果它不值50美元以上，你就应该卖掉。问：假设我没有做过这笔投资，我会在今天以今天的价格做这笔投资吗？
记住人们对即时危机和威胁有反应。任何渐进发生的事情，他们往往倾向于拖延。如果我们想让人们冒险，应该让他们感到落后（正在亏损）。如果我们想让他们维持现状或拒绝风险，应该让他们感到安全。
Charles Munger展示了我们如何利用剥夺的力量来说服（出于正当理由）：

在Captain Cook（库克船长）时代，他进行了长途航行。当时，坏血病是长途航行的恐惧。得了坏血病，你活的牙龈会在嘴里腐烂——之后病情变得不愉快并致你于死地。在一艘原始帆船上与一群垂死的水手在一起是一件非常棘手的事。所以每个人都对坏血病极度关注，但他们不知道维生素C。嗯，Captain Cook作为一个聪明人，具有多模型思维的方式，注意到荷兰船在长途航行中的坏血病比英国船少。所以他说："荷兰人做了什么不同的事？"

他注意到他们有所有这些桶装的酸菜。所以他想："我要进行这些长途航行。这很危险。酸菜可能有帮助。"于是他储备了大量酸菜，顺便说一下，酸菜恰好含有微量维生素C。但那个时代的英国水手是一群粗鲁、暴躁且危险的人。他们讨厌"酸菜"。他们习惯了标准食物和酒。那么你怎么让这样的英国水手吃酸菜呢？

Cook不想告诉他们他是出于希望预防坏血病才这样做的——因为如果他们认为他在带他们进行一次可能得坏血病的长途航行，他们可能会哗变并接管船只。

所以他这样做了：军官在一个水手们能看到的地方用餐。很长一段时间里，他只给军官供应酸菜，不给水手。然后，终于，Captain Cook说："好吧，水手们每周可以有一天吃酸菜。"

顺理成章地，他让全体船员都吃上了酸菜。我认为这是基础心理学的一种非常有建设性的运用。它可能拯救了天知道多少条生命，促成了天知道多少成就。

现状维持与不作为综合征

如果必须先克服所有可能的反对意见，什么事都永远做不成。

Samuel Johnson

当John和Mary买新车时，他们坚持选择了通常的品牌。

我们倾向于保持事物原样。我们抗拒改变，偏好节省精力。我们偏爱常规行为而非创新行为。

一个决策越是情感化的，或者我们拥有的选择越多，我们就越偏好现状。这就是为什么我们坚持旧工作、旧品牌的车等。即使在转换成本很低的情况下也是如此。

"我害怕做出错误选择的社会后果，所以我决定什么都不做。"我们想对自己的选择感觉良好，这样我们就能为他人和自己辩护自己的行为。我们因行动造成的伤害比因不作为造成的伤害更困扰我们。因采取行动而失败比因什么都不做而失败让我们感觉更糟。

我们偏好默认选项，即除非我们改变，否则自动选择的方案。在一个关于汽车保险费率的真实实验中，新泽西州和宾夕法尼亚州的车主被给予一个选择：以放弃部分痛苦和痛苦的起诉权来换取更低的保险费率。但两个州的默认选项不同。新泽西州的车主自动获得有限起诉权，除非他们做出积极决定并改变说法。在宾夕法尼亚州，默认选项是完全起诉权。结果怎样？两个州的公民都偏好默认选项。79%的新泽西州车主偏好有限起诉权，而70%的宾夕法尼亚州车主偏好完全起诉权。两州在保险上的花费差额约为2亿美元。对默认选项的偏好在器官捐献、医疗保健计划和养老金储蓄等决策中也有发现。

有时候我们明知应该行动却不行动。我们无视Warren Buffett的诺亚原则："预测下雨不算数；建造方舟才算数。"

"既然我们不会因为预防我们甚至不知道会不会发生的事情而获得认可，为什么今天要投入资源呢？"

我们经常忽视遥远的问题，不愿预防未来的威胁。Warren Buffett说："Noah花了20年建造方舟。人们说他很傻，因为天空很美。当然，整个时间他看起来很蠢——直到开始下雨。你可以在其他人都享受阳光的时候花很长时间建造方舟。"

牢记

决定什么都不做也是一种决策。而不作为的代价可能大于采取行动的代价。
记住你想实现什么。
一旦我们知道该做什么，就应该去做。19世纪英国生物学家Thomas Henry Huxley（赫胥黎）说："也许所有教育最有价值的结果是能够让你在应该做某事时去做，不管你喜欢还是不喜欢。这是应该学到的第一课，而且无论一个人的训练开始得多早，这可能是他最后彻底学会的一课。"
急躁

TransCorp的CEO想要今年的奖金，因此他做出了一个以可能更大的未来利润为代价来增加今年利润的决策。

我们给现在比未来更多的权重。我们以未来可能更好的东西为代价追求今天的快乐。我们偏好即时奖励而非延迟但可能更大的奖励。我们今天花掉明天应该存的钱。这意味着我们可能为了一个小的即时奖励而在未来付出高昂的代价。例如，我们用信用卡买我们买不起的东西。

我们在短期内急躁，在遥远的未来却有耐心。研究表明，当奖励更加即时时，我们往往变得更不耐烦。我们的贴现率（我们赋予某物的价值）在短期比长期更高。例如，当一个小奖励明天到期、一个大奖励一年后到期时，人们往往偏好小的即时奖励。但当小奖励一年后到期、大奖励两年后到期时，人们往往偏大长期奖励。研究表明，对此的一种解释是，发生在未来的结果被认为不那么确定。

牢记

Michel de Montaigne（蒙田）说："我认为，如果更大的痛苦随之而来，就应该避免快乐；如果终将带来更大的快乐，就应该追求痛苦。"考虑决策的短期和长期后果。将当前的好/坏与未来的好/坏进行权衡。短期痛苦可能带来长期快乐。
嫉妒与妒忌

人会为了被爱而做很多事；会为了被嫉妒而做一切事。

Mark Twain（马克·吐温）

Aristotle（亚里士多德）说："嫉妒是对他人好运感到的痛苦。"我们通过将自己拥有的与他人拥有的进行比较来评估自己的处境。Aristotle继续说："我们嫉妒那些在时间、地点、年龄或声誉上与我们相近的人。"我们最嫉妒的是与我们相似的人。金融历史学家Charles P. Kindleberger在《疯狂、恐慌与崩溃》中说："没有什么比看到朋友变富更令人不安的事了，它会影响一个人的幸福和判断。"例如，研究表明，我们的幸福感部分取决于我们在相似他人中的相对位置。19世纪德国哲学家Arthur Schopenhauer（叔本华）说："正如Hobbes所观察到的，所有精神上的快乐在于能够与他人比较而占优势。"

当我们感知到对一段珍视关系的威胁时会嫉妒。研究表明，嫉妒排名前三的谋杀动机之列。

牢记

Bertrand Russell（罗素）说，嫉妒是人类痛苦的根本原因之一。18世纪法国哲学家和数学家Marquis de Condorcet（孔多塞侯爵）说："享受你自己的生活，不要与别人比较。"只要你实现了自己的目标，别人做得更好有什么关系。
研究表明，我们是否认为他人配得上他们的成功很重要。Aristotle说："避免嫉妒的最好方法是配得上你所获得的成功。"
另一方面，18世纪荷兰医生Bernard de Mandeville（曼德维尔）说，贪婪、嫉妒和虚荣等恶习都通过鼓励企业精神而带来公共利益。
对比比较

将一个桶装满冷水，另一个装热水，第三个装室温的水。一只手放进冷水桶，另一只手放进热水桶。然后把两只手都放进室温的水桶中。会发生什么？你会感觉到你那只冷手觉得更暖，而你那只热手觉得更冷。

我们通过差异和变化而非绝对大小来判断刺激。例如，我们根据刺激与参考点（先前的或同时的刺激，或我们已经习惯的）的对比或差异来评估温度、响度、亮度、健康、地位或价格等刺激。这个参考点随新的经历和情境而变化。

这意味着我们如何评估事物取决于我们拿它们与什么比较。

那条100美元的领带在John买了合理定价的1500美元西装后，似乎就不那么贵了。

呈现的顺序很重要。销售人员经常试图先卖更贵的东西。我们出去买一台电脑和一些磁盘。与1500美元的电脑相比，10美元的磁盘似乎很划算。在我们买了大件物品后，附加品相比之下显得很便宜。

实验表明，我们会穿越城市去省10美元买一个收音机闹钟，但不会为了一台大屏电视省10美元。100美元和110美元之间的差异看起来比2850美元和2860美元之间的差异是更大的节省。但同样是省10美元。

"我习惯获得的社交福利是衡量公平的标准，"John的朋友Mark说。

一家酒店每晚100美元出租房间。飓风过后的第二天，酒店把价格涨到150美元。研究表明我们认为这不公平。我们根据我们已经习惯的来判定什么是公平的。这意味着具有习惯养成后果的政策如果被视为一种损失，就很难逆转。

TransCorp的一家子公司开发了一款高价版的机器。即使它卖得不好，它也能帮助诱导客户购买他们更便宜的（但仍然昂贵的）版本。

同样的事物当与不那么有吸引力的事物比较时可能显得有吸引力，而当与更有吸引力的事物比较时可能显得没有吸引力。例如，研究表明，一个中等吸引力的人在与高度有吸引力的人比较时被认为更没有吸引力。Charles Munger给出了另一个例子："在我那一代，当女性在结婚前住在家里时，我看到一些条件非常出色的女性结了非常糟糕的婚，因为她们生活在糟糕的家庭中。我也看到了一些糟糕的二婚，它们之所以成立，只是因为比更糟糕的一婚略有改善。"

在一个实验中，一组人被要求在6美元和一支精美钢笔之间做选择。大多数人选了现金。另一组人被要求在6美元、精美钢笔或一支劣质钢笔之间做选择。大多数人选了精美钢笔。通过添加一个劣质选项，另一个选项显得更有吸引力。

Mary在看房子。房产中介知道他试图卖给Mary的房子状况不好，地段也差。他先带Mary看了丑陋社区中的差房子。之后，他带她去看他一直想卖的那栋房子。突然间，与她看过的其他房子相比，这栋房子和这个社区看起来很棒。

对比比较的另一个例子是我们一个接一个地面试求职者时。

"如果我们随时间缓慢而逐渐地操纵数字，审计师就不会注意到。"

对比可能让我们对变化视而不见，直到为时已晚。例如，如果别人的不良行为随时间逐渐恶化，我们往往不会注意到。

我们经常把现实看作恒定的，尽管它在逐渐变化。一个刺激必须达到一个绝对阈值我们才能感知到它。在我们注意到刺激的变化之前，必须发生一定的相对变化。如果变化足够缓慢，我们就不会注意到变化。我们检测和反应刺激变化的能力随着刺激量的增加而降低。对于小的刺激，只需添加少量就够了。对于更大的刺激，需要添加大量才行。

有时正是那些微小的、渐进的、看不见的变化对我们伤害最大。Warren Buffett说："社会的一个问题是，最重要的问题往往是这种渐进式的。"他继续说：

明天地球上比今天多20万或25万人，世界不会末日。大约每天就增长这么多……这就像你每天比消耗的多摄入300卡路里；今天对你没有影响。你从餐桌前站起来时不会所有人都突然说："天哪，你比坐下时看起来胖了！"但是，如果你一直这样做，渐进的问题是难以攻克的，因为多那一片派似乎真的不会有什么影响。明天的25万人似乎不会有任何影响，但随着时间的推移，它们的累积效应将产生巨大影响，就像过度进食会随着时间的推移产生巨大影响一样。解决这些问题的时间是在早期。

牢记

根据人和事物本身来评估，而非通过对比。
锚定

CEO告诉John他对TransCorp的董事会成员说了什么："我们的成本超支了一百万，但我告诉他们超了三百万。后来我告诉他们只有一百万时，他们很高兴。我总是设定低目标以超越预期。"

我们过度受到某些作为未来判断参考"锚点"的信息的影响。

"我做了一笔糟糕的投资，花了50美元买现在只值40美元的东西，"John说。我们不是根据价值来定价，而是根据相对价格。例如，如果我们以50美元买了一只股票，现价40美元，我们根据买入价来判断我们的决策有多好。或者如果我们考虑买入的股票在50美元左右交易了一段时间然后跌到35美元，我们倾向于锚定在50美元上，自动假设35美元是便宜的。股票的现价相对于某个过去报价并不意味着什么。企业的内在价值才是关键。

TransCorp的一名员工因回溯期权而受审。"我要求判处5年，"检察官说。"我建议4.5年，"辩方反驳道。最初提出的数字也会影响法律判决。例如，诉讼和解的金额或法官在民事案件中判定的赔偿金。在法庭上最后发言有时是不利的。研究表明，辩方的量刑建议强烈受检察官要求的影响，而检察官的要求反过来又驱动法官的量刑。

研究还表明，即使是随机确定的数字也可能影响经验丰富的法律专业人士。

John的朋友说："作为二手车推销员，我先把潜在买家锚定在一个高价上，然后慢慢降价。这样我得到了一个好的最终价格，客户也觉得他得到了一个好交易。"

John和Mary的一个朋友在卖他的冰淇淋连锁店。买家讨论的价格是1000万美元。但卖家研究了类似企业的价格。他向买家概述了他的研究，并告诉对方他的目标价是1500万美元。然后卖家开始就他的方法论进行谈判，而不是就价格谈判。1500万美元被锚定在买家的心中，成为进一步讨论的基础。卖家最终以1300万美元卖出了他的连锁店。

牢记

从零基水平考虑选择，记住你想实现什么。
将信息调整为现实。
鲜明性与近因效应

我们对一种经历投入的注意力与其生动或有趣的程度成正比；这是一个众所周知的事实，即当时最生动地引起我们兴趣的事情，在其他条件相同的情况下，是我们记忆最深刻的。

William James（美国心理学家和哲学家，1842-1910）

John根据一份写得漂亮的季度收益报告和一场有趣的演示投资了一家公司。

某些信息、事件或经历越是戏剧性的、显著的、个人的、有趣的或情感性的，我们受其影响就越大。例如，一个事件越容易想象，我们就越可能认为它会发生。

我们容易被故事影响，因为我们对故事的共鸣胜过对逻辑或事实的共鸣。我们喜欢被娱乐。我们直接通过眼睛或耳朵接收的信息比可能具有更多证据价值的信息影响更大。来自朋友或家人的生动描述比真实证据更可信。统计数据经常被忽视。研究表明，陪审员受生动描述的影响。律师试图呈现戏剧性和令人难忘的证词。

"看到一个9岁女孩受苦的面孔让人感觉很糟糕。"

Joseph Stalin（斯大林）说："一个人的死亡是悲剧；一百万人的死亡是统计数据。"在情感上打动我们的信息使我们更加关注事件本身而非其规模。统计数据很少激起我们的情感。一个个人的面孔和名字才会。

中国谚语说："杀一儆百。"我们经常高估不太可能发生的事件，仅仅因为它们在新闻中受到关注。戏剧和危险卖座。媒体利用恐惧获利，因为其中有钱可赚。重大事故，如飞机失事或鲨鱼袭击，不管其概率如何，都抓住人们的注意力并成为头条新闻。这导致我们相信一个问题比实际情况更大。有时我们相信某事件频率增加了，因为我们看到它更多了。但媒体可能只是报道更多了。

John卖掉了持有的所有股票，因为媒体报道了坏的经济新闻。

我们对最近看过、听过、读过或经历过的信息赋予了过多的权重。例如，在判断绩效时，我们过度重视最近发生的事，而忽视或低估长期证据或平均水平（假设这些代表了现实）。

我们通过外推最近的趋势和条件来做预测。股市跌到令人窒息的地步，我们就假设世界末日要来了。在一个糟糕的事件发生后，我们倾向于高估它再次发生的可能性。例如，研究表明，地震后，购买地震险的人数急剧上升。

牢记

媒体有其弱点、偏见以及被操纵和欺骗的脆弱性。考虑什么是相关的以及在类似情况下的正常结果。
准确的信息比戏剧性的信息更好。用事实和数字支持生动的故事。
将噪音和偶然事件与重要内容分开。问：这相关吗？有意义吗？是有代表性的证据吗？是随机事件吗？
趋势可能是错误的。问：这是永久效应还是临时效应？
遗漏与抽象盲区

我们对我们亲身遇到的或引起我们注意的刺激做出反应。我们对具体和特定的事物的反应强于对抽象事物的反应。我们过度重视个人经历而轻视间接经历。我们只看到我们有名称的东西。我们倾向于只关注当前的信息，而非可能缺失的潜在信息。例如，在规划时，我们往往过于重视特定的未来事件，而对可能导致事件延迟或不发生的其他可能事件及其后果关注不够。

今天有1400万人没有中彩票。

我们根据看到的来判断什么可能发生。而非根据我们没看到的。我们看不到本可能发生的事。我们看到了赢家，因为他们发声或可见并获得媒体报道。我们看不到沉默的输家。我们看到了成功的预测者。我们看不到那些预测不准的人。我们看到了上头条的那种风险。我们看不到统计风险。我们看到了政府支出的好处。我们看不到资源替代用途的成本和收益。我们看不到纳税人的钱用于消费、储蓄或投资的替代用途。

我们看到了可用的信息。我们看不到未报告的内容。缺失的信息不会引起我们的注意。我们往往不去思考其他可能性、替代方案、解释、结果或属性。当我们试图弄清一件事是否导致了另一件事时，我们只看到了发生了什么，而看不到没发生什么。我们看到某个程序有效的时候，看不到它无效的时候。当我们使用检查清单来找出某物不工作的可能原因时，我们往往看不到清单上原本没有的内容可能就是问题的原因。

John问儿子Adam想上哪所大学。Mary则问Adam不喜欢哪所大学。Adam既选择又拒绝了大学B。为什么Adam会既喜欢又不喜欢大学B？因为当我们选择时，我们比较正面属性；但当我们拒绝时，我们比较负面属性。由于大学B比其他学校有更多的正面和负面特质，Adam既选了又拒了B。

研究表明，在决定哪个父母应该获得孩子的单独监护权时，陪审团关注使一方看起来比另一方更好的信息。但在决定哪个父母应该被拒绝监护权时，陪审团关注使一方看起来比另一方更差的信息。这意味着如果一方具有中等的经济、社会和情感特征，而另一方具有更突出的正面和负面特征，我们会既选择又拒绝同一个父母。这意味着我们往往既选择又拒绝那些更具突出性或复杂性的选项，而非平庸的选项。

John的母亲正专注地打手机，所以她没有看到另一辆开过来的车。

当我们专注于其他事情时，我们看不到很多经过我们眼前的东西。我们只看到我们集中注意力关注的东西。有时我们看不到就在眼前的东西。一项研究表明，几位经验丰富的飞行员在飞行模拟器中试图降落时，由于太专注于飞行信息显示，没有看到另一架飞机正挡在跑道上。直到为时已晚无法避免碰撞。

牢记

寻找替代解释。
考虑缺失的信息。知道你想实现什么。
比较正面和负面特征。
互惠

没有比回报善意更不可或缺的责任了。所有人都会不信任一个忘恩负义的人。

Marcus Tullius Cicero（古罗马政治家和作家，公元前106-43年）

为了回报对CEO的忠诚，John获得了晋升。

我们倾向于以德报德、以怨报怨——无论好坏。

你会回寄圣诞贺卡吗？在一项研究中，一位研究人员向陌生人寄出了贺卡。几十个人回寄了贺卡，尽管他们从未听说过这个人。每当有人为我们做了什么，我们就想做些什么回报。难怪公司使用免费试用和免费样品。一个印有我们名字的礼物很难不回报。

"我赞扬他工作做得好，我得到了一个有动力的员工。"

"我告诉了他他的错误，他变得对我有敌意。"

我们以被对待的方式回应。如果我们对他人不公平，人们也不公平地回报。如果人们信任我们，我们倾向于信任他们。如果人们批评我们，我们也批评他们。如果我们不喜欢的人帮了我们一个忙或主动帮了我们一个忙，我们仍然会回报。

Warren Buffett告诉我们Berkshire如何对待管理层：

我们四分之三的经理都是独立富有的。他们根本不需要起床去工作。他们中大多数人有数千万美元。所以我必须创造或维持一个环境，让他们在这个世界上最想做的事就是那天去上班和第二天去上班。我对自己说："什么会让我有这种感觉？"一种方式是觉得你在经营自己的事业。如果我整天被人事后诸葛亮，我会厌倦透顶。我会说："我到底为什么需要这个？"而这正是如果我去到处对经理们事后诸葛亮或告诉他们如何经营他们的业务时，我们的经理们会有的感受。

休斯顿的一位妇女在酒店停车场发现了她的丈夫和情妇，然后开车撞倒了她的丈夫。

即使付出代价，我们也会回报不公平的行为。一些例子是：耗费大量金钱的丑陋离婚、贸易报复、与工会谈判相关的高成本罢工、受虐待员工的破坏行为，或在法律骚扰案件中无法达成协议。

John正在谈判收购一家小企业。卖方的要价高于John准备支付的价格，所以他拒绝了。卖方然后做出了让步，降低了价格。我们会对先做出让步的人做出让步。由于John将较低的价格视为一种让步，他觉得需要回报并接受了较低的价格。这个价格正是卖方一开始就想要的。对比比较也起了作用——卖方的第二个要求看起来更小，因此好得多。这种先提出过分要求然后接受较小要求的策略在谈判中经常使用。它还增加了John履行交易的可能性，因为他觉得对最终条款有"发言权"而负有责任。

"这还不是全部"技巧与互惠让步有关，经常在电视购物中使用。例如，一家公司以49美元的价格推出一款产品，在客户能回应之前，他们"免费"添加一款附加产品。

牢记

人们不想感到欠债。如果我们不允许人们回报我们给予的东西，他们会不喜欢我们。
一个礼物或恩惠在它是个人的、重要的和出乎意料的时候最有效。
在你做出让步之前，想想你想实现什么。
美国汽车制造商Henry Ford（亨利·福特）说："如果成功有什么秘诀的话，那就是能够设身处地为他人着想，从他的角度和自己的角度看问题。"
遵循Confucius（孔子）的教诲："己所不欲，勿施于人。以直报怨，以德报德。"给你想从别人那里得到回报的东西。问：假设别人和我一样，如果角色互换，我希望被怎样对待？
树立正确的榜样。用Confucius（孔子）的话说："以身作则胜于法律。因为法律治理之处，人们不知羞耻地逃避惩罚。但以身作则治理之处，人们有羞耻之心并加以改进。"
喜好与社会认同

人性中最深的原则是渴望被欣赏。

William James

"John喜欢他的同事Ted，因为他们有相同的价值观，偏好同类型的西装。"

我们想被喜欢和接受。我们相信、信任和认同我们认识和喜欢的人。我们为喜欢的人做事。我们喜欢那些喜欢我们的人（因为我们喜欢被喜欢）。如果我们觉得某人喜欢我们，我们倾向于反过来也喜欢他们。

人们能做什么让我们喜欢他们？我们倾向于喜欢我们的亲属和浪漫伴侣，以及在背景、观点、生活方式、兴趣、态度、外貌、价值观和信仰方面与我们相似的人。还有那些外表有吸引力的、受欢迎的、合作的，或者我们有正面联想的人。我们也喜欢和信任任何熟悉的东西。

Aristotle（亚里士多德）说："个人美貌比任何介绍信都更有力。"研究表明，我们相信外表有吸引力的人比外表普通或没有吸引力的人拥有更令人满意的性格。实验表明，有吸引力的罪犯被认为攻击性较弱，受到的惩罚比丑陋的罪犯更轻。但正如6世纪希腊作家Aesop（伊索）所写的那样："外表往往是欺骗性的。"

"我对奉承毫无抵抗力。"

我们喜欢恭维我们的人——无论真假——让我们感到特别的人。引用英国首相兼小说家Benjamin Disraeli（迪斯雷利）的话："跟一个人谈他自己，他会听上好几个小时。"我们也喜欢那些给了我们生活中所缺少之物的人。

"为了让他们跟我做生意，我把自己与有权势的朋友联系在一起，并与失败者划清界限。我还试图让有信誉的人引荐我。"

人们相信我们与我们交往的人有相同的性格。信誉带来信任。

"我们有共同的敌人。通过合作我们都获益。"

我们喜欢与我们合作的人。我们如何让人们合作？创造一个外部共同威胁或互利的机会。

"我相信她喜欢我，所以我也喜欢她。"

我们以别人看待我们的方式回报。如果我们感知到别人不喜欢我们，我们倾向于也不喜欢他们。

"我通过请对手帮我一个忙，赢得了他的尊重和友谊。"请别人帮忙可能会增加那个人对我们的好感。为什么？因为人们希望被视为与自己的行为一致。Benjamin Franklin告诉我们一句古老的格言："曾经帮过你一次忙的人，比你帮过忙的人更愿意再帮你一次。"

"因为我想被接受，我总是关注我在别人眼中的形象。"

我们希望被社会接受，不被讨厌或拒绝。我们有着避免社会不认可、排斥、羞辱、公开丢脸和失去地位的强烈欲望。这促成了从众行为。William James说："一个人的社会自我是他的同伴对他的认可……没有比这更恶魔般的惩罚了……就是把一个人放在社会中而完全不被所有成员注意到。"

17世纪法国作家Francois Duc de la Rochefoucauld（拉罗什福科）写道："我们只承认自己的小缺点，以说服别人我们没有大缺点。"我们调整我们所说和所做的来适应我们的听众，创造期望的印象。我们像其他人一样行事，不敢说真话或公开质疑别人，因为害怕后果。我们不想成为那个脱颖而出的人。这就是为什么过于关心别人如何看待自己的人更喜欢与志同道合的人在一起的原因之一。这比脱颖而出、冒着社会不认可的风险更舒服。

"我不喜欢他，因为他自大、防备心强、总是抱怨且脾气不好。"

我们不会向我们不喜欢的人学习，也不想与他们交往。我们不喜欢的人是我们认为与我们不同的人、我们与之竞争的人、我们视为威胁的人，或者是那些自我陶醉的、抱怨的、贪婪的人等。我们倾向于不喜欢那些被非人化的人——例如，被描述为邪恶或动物的人。

牢记

专注于问题和你想实现什么。
不要依赖他人的鼓励或批评。Marcus Aurelius Antoninus（马可·奥勒留）说："一个不看邻居说了什么、做了什么或想了什么的人，能节省多少时间啊。"
不要自动把人的外表当作现实。那可能是一副社会面具。
社会认可是让人们正确行事的有效方式。为什么人们避免某些行为？因为他们害怕这些行为可能带来的社会惩罚。
Benjamin Franklin（富兰克林）写道："爱你的敌人，因为他们告诉你你的缺点。"

Francois Duc de la Rochefoucauld补充道："我们的敌人对我们的看法比我们自己的看法更接近真相。"

社会认同

如果4000万人说一件蠢事，它也不会变成一件聪明事。

Somerset Maugham（英国小说家，1874-1965）

"但其他人都在这么做。"

你依赖他人获取建议和行动吗？大多数人都是。在《真正的信徒》中，美国哲学家Eric Hoffer写道："当人们可以随心所欲时，他们通常互相模仿。"我们是社会动物，受我们所看到他人所做和所信的影响。我们相信别人比我们知道得多。

我们想要别人想要的。既然其他人都想要它，我们假设一定有原因。我们回避别人回避的。我们不假思索地模仿。特别是当许多或相似的人这么做时，当我们不确定时，在不熟悉的环境中，在人群中，缺乏知识时，或者如果我们遭受压力或低自尊时。

时尚、书籍、电影等的卖家知道，如果有足够多的人喜欢某样东西，其他人最终会跟随。我们信任来自我们认为与我们相似的人的推荐。

Warren Buffett说："正如在华尔街经常发生的那样，聪明人在开始时做的事，傻瓜在最后做。"他讲了一个有启发性的故事：

一个经营财产意外险保险公司的朋友，在向董事们解释为什么他想收购某家人寿保险公司。在乏味地、相当缺乏说服力地讲完了收购的经济和战略理由后，他突然放弃了稿子。带着调皮的表情，他简单地说："哎呀，伙计们，其他孩子都有一个。"

"我不明白他们为什么不听我的，"TransCorp的CEO说。当我们不确定时，我们最可能跟随与我们相似的人所做的。因此，如果CEO使用一个已经支持CEO理念且被听众视为与自己相似的发言人（例如一位同事），他的信息就更有可能被听到。

John的股票经纪人推荐了与其他经纪人相同的股票。当John问他为什么时，他回答说："我宁愿在群体中犯错，也不愿独自正确。"

作为多数派的一部分我们感觉更舒服。它起着免受批评的保护作用。如果我们错了而其他人也错了，我们受到的责备更少。引用J.M. Keynes的话："世俗智慧教导我们，按惯例失败比不按惯例成功对声誉更好。"Warren Buffett补充道：

大多数经理很少有激励做出聪明但有一定可能看起来像傻瓜的决策。他们个人的得失比率非常明显：如果一个不合常规的决策成功了，他们得到一句表扬；如果失败了，他们得到一张解雇通知。（按惯例失败是正确的路线；作为一个群体，旅鼠可能形象不好，但没有任何一只旅鼠曾受到过负面报道。）

John投资了一个独家石油项目，因为有一群老练的富裕投资者参与。他们承诺他一年内资金翻四倍。一年后，他血本无归。

美国证券交易委员会前主席Arthur Levitt, Jr.说："如果你蠢到根据洗手间墙上的信息来投资，你活该赔钱。"

20世纪初，意大利移民Charles Ponzi（庞氏）通过承诺40%的国际邮政回执券回报，从投资者那里骗走了1000万美元。他没有告诉新投资者的是，他们的钱被用来偿还早期投资者。最终，这个纸牌屋崩塌了。

在新纪元慈善基金会的事件中，美国一些领先的慈善机构和捐赠者相信他们能在六个月内让资金翻倍。New Era用一组的捐款来偿还另一组——直到没有钱剩下。New Era是一个3.5亿美元的庞氏骗局。Charles Munger说："成年人居然真的相信有一个牙仙，只要他们同意把钱捐给慈善机构，就能在六个月内让资金翻倍。"

盲目跟随他人的步伐可能产生危险的后果。

"天哪，他捅了我。请帮帮我！"

我们有一种倾向，在不确定是否存在危险且不感到个人责任的情况下不采取行动。当我们想避免尴尬以及当我们身处陌生人之中时也是如此。人越多，我们越觉得自己责任减小。

1964年3月13日凌晨3点刚过，在纽约市，28岁的Catherine Genovese在下班回家的路上被刺死。38人在25分钟内从自己公寓窗户的安全处目击了凶手至少三次攻击中的一次，但没有一人报警。

为什么邻居们不帮忙？他们冷漠吗？害怕吗？他们为什么要在自己家中害怕报警？两位心理学教授找到了答案。没有人帮忙正是因为有三十八名目击者在场。紧急情况的旁观者在周围有其他人时不太可能帮忙。为什么？他们找到了两个原因。

首先，我们必须将一个事件解读为紧急情况。当我们不确定时，我们倾向于看周围的人，看他们如何反应。如果其他人没有反应，我们将其解读为不是紧急情况的证据，因此我们也不反应。我们不想成为在人群中脱颖而出、在非紧急情况下行动而冒尴尬之险的人。但问题来了。如果每个人都这样推理，每个人都得出相同的结论。"既然没有人关心，那就没什么不对劲。不可能是紧急情况。"这被称为"多元无知"（pluralistic ignorance）。

第二个原因叫做"责任分散"（diffusion of responsibility）。人越多，我们感到的个人责任就越少。我们常常合理化说："别人可能已经报了警了。"如果我们都这样想，就没有人会帮忙。我们看到周围的人越多，我们就越不可能帮忙。我们无法强迫人们帮忙。如果我们惩罚人们不帮助紧急情况，我们只会创造一种激励，让人们通过不参与来避免惩罚。

这会导致他们将情况解读为非紧急情况。

那么，如果我们在公共场所发生事故需要帮助，我们应该怎么做？我们应该具体明确。"你，穿蓝衬衫的。这是紧急情况。请帮帮我！"

TransCorp的董事会成员被问是否有问题。他们环顾其他成员。每个人看起来都很自信。"我是唯一一个困惑的人吗？"John心想，然后保持了沉默。

"既然没有人反对，看来我的想法得到了所有人的支持，"CEO说。

如果我们认为自己是唯一不理解的人，我们可能会保持沉默。开口可能导致尴尬。群体压力可能促成我们的沉默。

有时相互的友谊和忠诚压倒了我们寻找替代行动方案的动机。这种群体思维已被发现是许多历史事件的因素，包括猪湾入侵、越南战争和珍珠港事件。

在已故经济学家Peter F. Drucker的《卓有成效的管理者》中，通用汽车前董事长Alfred P. Sloan, Jr.据说在一次管理会议结束时说："先生们，我认为我们在这一决策上完全一致。"桌上每个人都点头同意。"那么，"Sloan先生继续说，"我建议我们推迟进一步讨论此事，给自己一些时间来发展分歧，也许还能了解一下这个决策到底是什么。"

John参加了一个会议，会上展示了一个承诺200%回报的投资提案。在场的30人全部投了资，全部赔了钱。

30个聪明人怎么会被骗？一些基本的数学就能告诉他们这个项目注定失败。每个人自动假设会议室里其他29人已经评估了该提案。如果有什么不好的地方，别人会说的。"既然他们投了，我也投。"结果发现没有人花时间读完提案。

"我奉承他们，让他们感到特别。我给了他们目标和希望，他们就对我言听计从了。"

在群体中，由于我们对社会认同的需求，我们很容易被引诱。法国社会心理学家Gustave Le Bon在《乌合之众》中说："群众从未渴求过真理。他们转而避开不合口味的证据，宁愿神化错误，如果错误能引诱他们的话。谁能向他们提供幻觉，谁就能轻易成为他们的主人；谁试图摧毁他们的幻觉，谁就永远是受害者。"

德裔瑞士哲学家Friedrich Nietzsche（尼采）说："疯狂在个人中是罕见的——但在群体、政党、民族和时代中，它是常态。"在群体中，我们感到匿名，这减少了我们的责任感。我们不能被责备。这可能导致过度自信、冒险的行为。我们也可能变得冲动和具有破坏性。特别是在严重压力的情况下。Benjamin Franklin说："暴民有足够的脑袋，但没有头脑。"

模仿、服从权威和害怕与众不同是驱动人群的力量。群体不鼓励不同意见。如果群体中有人不同意，他可能被视为不忠。一致比独立思考更好。群体中的个体互相强化，相信他们集体是对的。他们关注有利的后果，忽视不利的一面。

模仿群体的倾向是否强到可以让人集体自杀？

1978年，邪教领袖Jim Jones及其人民圣殿组织的913名信徒在南美洲圭亚那一个叫琼斯镇的地方死于一场集体自杀和谋杀。死者中包括超过270名儿童。为什么？

人民圣殿始于旧金山，1977年迁至圭亚那。武装警卫包围了琼斯镇的定居点，食物匮乏，邪教成员被迫长时间工作并遵守严格的行为准则。邪教领袖Jim Jones一步一步地让他的信徒做出承诺。他控制了信息、奖励和惩罚。1978年，一位美国国会议员和其他三人前往琼斯镇进行事实调查，被谋杀。Jim Jones认为他会被牵连到这些杀戮中，琼斯镇的孤立将导致邪教的终结。于是他召集社区参与集体自杀行动——饮用掺有毒药的水果饮料。

心理学教授Robert Cialdini写道：

他[Jones]的高招是决定将人民圣殿社区从其在旧金山城市的根基迁移到赤道南美洲的偏远地区，在那里不确定性和排他性相似性的条件将使社会认同原则以前所未有的方式为他服务。

Cialdini继续说："在像圭亚那这样的国家，对于琼斯镇的居民来说，除了琼斯镇本身的人之外，没有相似的其他人。"

牢记

19世纪美国诗人Ralph Waldo Emerson（爱默生）说："在世上随波逐流地生活很容易；在独处时按自己的意愿生活也很容易；但伟大的人是那个人，在人群中以完美的甜美保持着独处的独立。"流行的未必正确。如果你不喜欢别人在做的事，就不要做。Warren Buffett说："我们不会因为重要人物、发声人物或大量的人同意我们而感到安慰。也不会因为它们不同意我们而感到不安。"
无视别人在做什么，独立思考。问：这有意义吗？记住Benjamin Graham（格雷厄姆），金融分析之父的建议：

要有勇气基于你的知识和经验行事。如果你已经从事实中得出了结论，并且你知道你的判断是可靠的，那就据此行动——即使其他人可能犹豫或不同意。（你不会因为 crowd 与你不同意见而变得对或错。你之所以对，是因为你的数据和推理是对的。）

我们孩子的许多性格特征和习惯是在家庭之外塑造的。孩子从朋友那里学到什么是可接受的，所以要确保正确的"同伴群体"围绕他们。
当作为群体的一部分时，记住参与者可能有不同的目标、信息和解读。寻找替代观点，鼓励人们公开表示不同意见。指定群体中有人来质疑事物并指出风险和陷阱。使用投票来减少社会压力的风险。
让人们对自己的行为负责。但要记住，当所有人都负责时，就没有人负责了。
权威

在科学问题上，一千人的权威不如一个人的谦逊推理有价值。

Galileo Galilei（意大利天文学家和物理学家，1564-1642）

在John的办公室发生闯入事件后，他说："当然，我相信他是保安，因为他穿着制服。"

我们倾向于服从权威，特别是当我们不确定、受到监督或周围的人也在做同样的事情时。我们最容易受到有信誉的权威的影响，即那些我们视为既博学又值得信赖的人。

"我在《新英格兰医学杂志》上读到的，所以一定是对的。"

名号和声望影响我们。还有权力或地位的象征，如头衔、财产、等级、制服或漂亮的西装和领带。例如，在一项研究中，22名医院护士接到一位未知医师的电话，被命令给予一种明显过量的未授权药物。除一名护士外，所有人都服从了。

另一个例子是广告商使用名人代言产品。但出名并不能给人特殊的专长。

"我越是不懂，就越相信专家。"

当我们不理解专家时，他们有时更有说服力。有时我们过于被听起来聪明的东西所打动。例如，一些人仅仅因为他们不理解某些投资就投入其中。他们假设它一定是某种独特的东西。正如Warren Buffett所说："笼罩在神秘中的技术显然对投资建议的贩卖者有价值。毕竟，哪个巫医曾通过简单建议'吃两片阿司匹林'而名利双收呢？"

"我只是在服从命令。"

盲目服从有时是合理化愚蠢行为的一种方式。

"我相信他在犯一个错误，但我不敢告诉他。毕竟，他是专家。"一项涉及航空公司飞行员的研究将回避冲突列为坠机的一个促成因素。副机长不愿意质疑机长的权威。例如，在1978年一架DC-8的坠毁中，飞行工程师告诉机长他们的燃料快用完了。机长忽视了这个警告，飞机坠毁了。

1997年，苏格兰一名女警察被分配到一桩谋杀案调查中。法证调查人员后来在谋杀受害者被发现的房子里发现了她的拇指指纹。但这位女性宣誓坚称她从未进入过那栋房子。苏格兰犯罪记录局的四位专家说指纹是她的。她被停职并被控伪证。后续事件表明，该指纹既不是她的，也不是来自拇指，而是来自食指。因此，专家也会犯错。

权威如此强大，以至于我们可能会为了服从而给他人造成痛苦。英国小说家和科学家Charles Percy Snow在《两种文化与科学革命》中说："当你回顾人类漫长而阴郁的历史时，你会发现以服从之名犯下的可怕罪行比以反叛之名犯下的更多。"

在耶鲁大学的一个实验中，心理学教授Stanley Milgram通过伪装成权威欺骗了人们，让正常人给他人施加他们有充分理由相信是剧烈疼痛的电击。实验参与者在对方答错问题时被指示电击对方。实验中没有施加真正的痛苦。但它表明，当我们收到我们认为是合法权威的命令时，我们会服从，即使结果是我们最终伤害了他人。在后来的研究中，Milgram表明，先观察到同伴服从会最大化服从，但当同伴反叛时，或当受害者表现得像受虐狂要求被电击时，服从会大幅降低。Milgram在《服从权威》中说："当一个人只是邪恶行动链条中的一个直接环节时，在心理上很容易忽视责任。"

牢记

根据一项陈述的底层事实来评估其真实性，不考虑权威的个人品质或社会地位。
任何人都可以自称为专家。区分真正的和虚假的专家。
权威可能有利益动机来说服你相信符合他们利益的事情。始终考虑可靠性、信誉、合理性和偏见。为了确保其可信度，权威往往会先提弱点后提优势，并提供看似违背其利益的信息。这种技巧经常被推销员和谈判者使用。
意义建构

"我们向后理解生活，但向前生活。"

Soren Aabye Kierkegaard（丹麦哲学家和神学家，1813-1855）

"一定有原因！"

19世纪剧作家和诗人Oscar Wilde（王尔德）说："公众有一种无法满足的好奇心，想知道一切，除了值得知道的。"

我们不喜欢不确定性。我们有理解和弄懂事件的需要。我们拒绝接受未知。我们不喜欢不可预测和无意义。因此我们寻求事情发生原因的解释。特别是当它们是新颖的、令人困惑的或令人恐惧的时候。通过找到模式和因果关系，我们获得了安慰并为未来学到了东西。

TransCorp雇了一个团队来调查新产品失败的原因。

在这个案例中我们做错了什么？"它为什么发生？"和"什么可能导致这种事发生？"之间是有区别的。团队寻找了导致新产品失败的特定因素。他们可能从以下问题中学到更多：新产品为什么会失败？有哪些一般性原因？哪些关键因素影响了产品失败？

"事后诸葛亮容易，"Sherlock Holmes在《雷神桥之谜》中说。我们将现在读入过去。事件发生后，我们知道事情的结果。在试图理解发生了什么时，我们构建一个合理的故事或解释来匹配结果。但一个事件或行为可以有多种后来的理解方式。可能有许多因素符合结果，可能涉及运气，或者我们猜测的原因也可能与其他结果一致，包括相反的结果或结果的预防。问：我们对事件的解释能帮助我们预测未来类似事件吗？

这就是依赖基于案例的故事的危险。故事可能是为了证明某些东西而选择的，可能给我们一种虚幻的清晰感。关于结果的知识也可能对历史事件的重建产生怀疑（鉴于历史学家并不在场）。历史往往由各种事件汇聚而成。

历史也通过历史学家当代幸存下来的东西来解释。并非所有资料都能幸存。并非所有事都被记录，记忆不可靠，证据可能被销毁或被故意忽略，有些事可能太令人尴尬而无法提及。当Oliver Cromwell（克伦威尔）的肖像被绘制时，他告诉画家："把我所有的粗糙、疙瘩、疣和一切都如实画出来，如你所见我那样，否则我一分钱也不会付。"

我们似乎也有浪漫化过去成就的倾向。墨尔本大学医学史讲师John Waller在《爱因斯坦的运气》中谈到科学发现时说："许多传记似乎是为了 glorify 偶像、祖先、学科，甚至科学家生活和工作的国家而写的。"

"他怎么这么蠢？他怎么能做那种事？明明会发生这种事。"19世纪俄国作家Fyodor Dostoevsky（陀思妥耶夫斯基）说："失败时一切看起来都很愚蠢。"事后看来，一切都是显而易见的。但我们应该在决策当时的背景下来看待先前的决策。也许那些行动在当时是有道理的。我们不知道决策者面临什么不确定性、条件或情境因素。好的决策可能导致坏的结果，反之亦然。如果我们认为自己对过去的预测比实际更好，我们也可能认为自己对未来的预测比实际更好。罗马尼亚剧作家Eugene Ionesco说："你只能在事情发生后预测它们。"

"油价将稳定在60美元。"

他们怎么知道的？在《Cato期刊》中，杰出教授Deirdre McCloskey说："如果你想要一张去巴格达的飞毯，这里有；如果你想要你的敌人死，这里有一个魔法娃娃；如果你想要无尽的财富，这里有一个利率预测。"我们喜欢别人告诉我们未来会是什么样子。它减少了不确定性。没有人能预测未来这一点不重要，我们心甘情愿为算命师的存在买单。

Charles Munger说："在这里我想说的是，如果我们的预测比别人好一点，那是因为我们试图少做预测。"

"这不可能碰巧发生。一定有原因。"

我们在墨迹中看到面孔，在股票走势中找到模式。我们在巧合中找到意义。我们低估了运气的影响。我们想为各种事件找到原因——随机的或非随机的。如果我们找不到，我们就编造。然后我们选择符合预期模式的东西，忽略其余的。研究表明，即使被告知一个过程是随机的，我们甚至也会试图找出模式。

在一个实验中，两盏灯被设置并以随机顺序闪烁。在每次试验前，研究被试试图猜哪盏灯会出现。研究表明，他们在猜测中试图匹配先前出现的频率。类似的研究表明，老鼠或鸽子则选择了出现频率最高的那个选项。如果我们假设红灯以80%的频率出现，绿灯以20%的频率出现，我们应该每次都押最可能的结果：红色。这样我们猜对的概率是80%。试图匹配频率只能得到68%的正确率。

我们倾向于看到不存在的模式的一个例子是使用不可靠的测试来评估人。如果一个测试在重复时给出大致相同的结果，假设测试衡量的是一种随时间稳定的特征，那它就是可靠的。如果一个测试准确地衡量了它声称要衡量的东西，那它就是有效的。以Rorschach墨迹测试为例。一个问题是该测试将很大比例的正常个体归类为心理障碍。我们能通过研究个体如何感知一系列墨迹来评估性格吗？面试者可以从中读出任何他们想看到的东西。尽管研究表明该测试允许无数种解释且没有预测价值，但它至今仍在使用。

"从前，在一个……的地方"

我们急于下结论。作家和企业家Seth Godin在他的书《所有营销者都是说谎者》中讲了一个真实的故事。在20世纪80年代，一些商人买了一些品牌的音响扬声器，装进了一辆卡车。他们把卡车停在哈佛大学的一栋宿舍后面，然后小声说："嘿！你想买些音响吗？"他们从没说音响是偷来的，但路人假设是。因此一定是便宜货。商人很快就卖光了。即使这些音响比当地商店里卖得还贵一点。

我们喜欢故事和讲故事。好故事和戏剧性吸引我们的注意力。它们赋予事件以意义。我们通过告诉自己安慰性的故事来合理化决策和为选择辩护。我们用故事来理解、记忆和弄懂事件。但有时我们难以区分真实的故事和虚假的故事。事件发生后，一个故事被创造出来以使事件变得合理。记住，一个故事可以有许多可能的开头（和结尾）。

牢记

寻找替代解释和通常会发生什么。思考一般性原因。
考虑其他可能的结果如何会发生。不要低估运气。
事后看来，一切都很明显。如果我们向前看，有许多可能的结果。
尊重理由

"请告诉我，"Alice有点胆怯地说，"你的猫为什么那样咧嘴笑？""这是一只柴郡猫，"公爵夫人说，"所以它才这样。"

Lewis Carroll（英国数学家和作家，1832-1898，选自《镜中世界》）

我们对意义的需要甚至让我们相信无稽之谈。

在一个实验中，一位社会心理学家问排队使用复印机的人是否可以插队："打扰一下，我有5页。我能先用复印机吗，因为我需要复印一些东西？"几乎所有人都同意了。

当人们请我们帮忙时，如果他们给出一个理由，我们更可能遵从——即使我们不理解这个理由或者它是错误的。通常重要的不是理由本身，而是理由的表达方式。有时"因为"这个词，没有一个合理的理由，就是全部所需要的。我们想要解释，而"因为"这个词暗示了一个解释。

CF Braun工程公司的创始人Carl Braun理解告诉人们"为什么"的重要性。Charles Munger告诉我们这个故事：

他对Braun公司所有沟通的规则叫做五个W——你必须告诉谁要做什么、在哪里、何时以及为什么。如果你在Braun公司写了一封信或指令告诉某人做某事，而你没有告诉他为什么，你可能会被解雇。事实上，如果你做了两次，你就会被解雇。

你可能会问为什么这如此重要？嗯，这又是一条心理学规则。正如你通过将知识排列在一堆模型上来更好地思考，这些模型基本上是回答为什么、为什么、为什么的问题，如果你总是告诉人们为什么，他们会更好地理解，会认为更重要，也更可能遵从。即使他们不理解你的理由，他们也更可能遵从。

所以有一条铁律，正如你通过问为什么、为什么、为什么来开始获得世俗智慧一样，在与他人沟通关于一切事情时，你要包含为什么、为什么、为什么。

"我们为什么要做这个？为什么要这样做？""因为我们一直都是这么做的。"

我们不仅应该给人们做事的理由，还应该鼓励灵活性。要求他们质疑程序，以及那些看似不证自明的真理是否真的对企业有好处。问为什么，问为什么，再问为什么。第三个为什么往往能触及真正的问题。

"我怎么能使用我不理解的东西？"

理解原因是学习的一个重要因素。为了学习、记忆、组织和使用理念，我们必须理解"为什么"和"怎么做"。记忆我们不理解的东西是没有用的。如果我们不理解一个理念的含义，我们就不会使用它。不使用的东西就会被遗忘。我们还需要有动力去学习。如果我们不理解为什么需要学习某些东西，我们就不会有动力。我们需要看到它的实际用途。

理解是关于看模式的能力——理念和事物如何关联和组合在一起。可以在各种情境中使用的知识。

我们的大脑偏爱具体和实用的东西，而非抽象和理论的。我们特别擅长记忆图像和空间信息。因此，如果理念和模式的用法通过图片和简单、清晰、生动的真实故事来阐述，我们会学得更好。关于什么有效和什么无效的故事能提高我们保留所学内容的能力。

Aristotle（亚里士多德）说："对于我们必须先学会才能做的事，我们通过做来学会它们。"这意味着我们需要在各种情境中练习我们学到的东西。

我们还需要一个组织框架，以便更好地检索和使用知识。Charles Munger补充道："如果你只是记住孤立的事实并试图把它们倒回来，你并不能真正知道什么。如果事实不能挂在理论的格子上，你就没有以可用的形式拥有它们。"

牢记

人们无法被他们不理解的东西说服。我们低估了给人们一个理由的重要性。用一个解释清楚的理由加上坚实的证据往往更容易让人改变。告诉他们，让他们理解为什么需要特定的行动，期望的目标是什么，以及你为什么认为这个行动是对的。
当然，这并非在每种情况下都有效。有时你无法用逻辑轰炸来改变人们的观点。用Jonathan Swift（斯威夫特）的话说："你无法用道理把一个人从一个他当初不是用道理进入的位置上推出来。"Aristotle补充道："因为基于知识的论证意味着教导，而有些人是你无法教导的。"有时诉诸情感比诉诸理性更好，因为人们更多被他们所感受到的而非他们所理解的打动。
先信后疑

"我们的新产品对您非常好，理由如下……"

我们开始假设产品对我们有好处，并寻找证实它的证据。当人们给我们理由时，我们相信他们。我们相信人们告诉我们的是真话，即使他们不是。

我们不是天生的怀疑者。我们觉得相信容易，怀疑困难。怀疑是主动的，需要努力。Bertrand Russell（罗素）说："相信似乎是我们做的最心理化的事。"为什么？因为我们必须相信才能理解。

研究表明，为了理解某些信息，我们必须首先接受它为真。17世纪哲学家Benedictus de Spinoza（斯宾诺莎）认为，理解和相信只是同一心理过程的两个不同词。我们首先相信我们理解的所有信息，只有在之后并付出努力才去评估，如有必要，不去相信它。研究表明Spinoza是对的。我们自动且毫不费力地相信我们看到和听到的，只有在之后（有时）才费力地怀疑和提出问题。心理学教授Daniel Gilbert在他的研究《心理系统如何相信》中说："在理解并接受一个理念后，Spinoza认为人完全有自由不接受或确认它。"

研究还表明，我们越是分心或受到压力（因此无法深思熟虑），就越可能相信我们通常会觉得可疑的东西。我们是否深思熟虑取决于我们的动机和能力。

相信虚假的东西有时可能带来好处。例如，研究表明，如果学生被告知他们在某个科目上高于平均水平，他们会表现更好。

人们在欺骗我们方面有多成功？

我们能识破说谎者吗？我们似乎不擅长分辨真假。研究表明，人们——即使是专业人士——在区分真话和谎言方面只比随机猜测好一点。我们在判断人们说真话时比判断他们说谎时更在行。Michel de Montaigne（蒙田）说："如果谎言像真理一样只有一张面孔，我们的处境就会好得多。因为我们可以把说谎者说的反面当作确定的。但真理的反面有一百 thousand 种面孔和无限的领域。"

牢记

在处理重要问题时深思熟虑，避免分心。
记忆局限

每个人都抱怨自己的记忆力，但没有人抱怨自己的判断力。

Francois Duc de la Rochefoucauld

我们的记忆是选择性的。我们记住某些东西，扭曲或遗忘其他东西。每次回忆一个事件时，我们都在重建记忆。我们只记得真实过去经历的碎片。这些碎片受我们学到的、经历过的、信念、情绪、期望、压力和偏见的影响。某些经历产生强烈的感受，因此比其他经历更令人难忘。戏剧性或恐惧的经历或事件深深印在我们的记忆中。情感性事件比非情感性事件被记得更好。这就是为什么如果信息与生动的故事联系在一起，我们学得更好。学习也与情绪有关。

我们在积极情绪下学得更好。这就是为什么教学应该以在学生中创造强大积极情绪的方式进行。

心理学教授Daniel Schacter在《记忆的七宗罪》中提出，我们记忆的故障可以分为七种"罪"。

(1) 我们的记忆随时间减弱和丢失。(2) 我们被分散注意力的问题所占据，没有把注意力集中在我们需要记住的事情上。(3) 我们搜索我们可能拼命想要检索的信息——我们知道我们知道的东西——但被阻断了。(4) 我们将记忆归于错误的来源。(5) 当我们试图回忆过去的经历时，由于引导性问题、评论或暗示，记忆被植入。(6) 我们现在的知识影响我们如何记忆过去。我们经常编辑或完全重写先前的经历。(7) 我们回忆起我们宁愿从脑海中完全消除的令人不安的事件：记住我们无法忘记的事，即使我们希望能忘记。

不同的人对同样的事情记忆不同。我们记得从未发生过的事件，或将发生的事归于错误的地方、时间或人。研究表明，对情感经历的记忆往往与实际发生的不一致。我们误解了所看到的。这就是为什么目击者陈述存在差异。许多案例表明，目击者指认证据是错误定罪的重要原因。尤其是对陌生人的目击者指认的准确性。

"我从不忘记一张脸。"

澳大利亚心理学家Donald Thomson参加了一场关于目击者证词不可靠性的电视直播辩论。后来他被警察带走，排成一列，被一名受害者指认为强奸她的男人。但Thomson有不在场证明。强奸发生在他在电视上的时段。后来发现，强奸犯攻击那个女人时，她正在看Thomson出镜的那期节目。

研究表明我们记住面孔但错误地记住了看到它的时间和地点。引导性和暗示性问题可能导致错误指认，以及受事件后获得信息的影响。研究表明，很容易让证人相信他们看到了实际没有看到的东西。只需在观察和询问之间让一些时间过去。然后给他们关于事件的虚假或情感性信息。心理学教授Elisabeth Loftus的研究表明，人们可以被引导记住相当熟悉和常见的经历，即使它们从未发生过。例如，她的研究表明，人们可以相信一个童年经历发生过，即使它从未发生。

研究表明，即使后来被证明做出了错误的指认，陪审员仍然相信证人。目击者可能高度不准确但显得自信。证人出庭时越自信，陪审员就越觉得他们可信。他们对某个情况的记忆越详细，陪审员就越信任他们。证词证据是生动的，因此更可信。

在法庭上，儿童证人总是可以信赖的吗？

一个采访问题儿童的心理学家是否可能虚假地植入一个糟糕事件发生在他们身上的想法？

童年记忆是不可靠的，受幻想和暗示的影响。实验已经表明正常儿童对暗示的反应方式。植入的虚假故事可能产生巨大影响。儿童实际上可以相信一个从未发生过的事件或为该事件编造虚假叙述。随着时间的推移，他们的故事可能变得精心编织，充满生动的细节，使他们更加可信。

牢记

对重要事件保留记录。
行动综合征

我常说，人类不快乐的唯一原因是他不知道如何安静地坐在自己的房间里。

Blaise Pascal（帕斯卡）

当John问为什么公司在这么多收购都不成功的情况下还继续收购时，CEO回答："我所有的同事都在做这样的交易。而且如果我不忙起来，我怎么保住工作和所有特权呢？"

Blaise Pascal（帕斯卡）说："人发现没有什么比处于完全静止的状态——没有激情、没有工作、没有消遣、没有努力——更难以忍受的了。"我们有时行动是因为我们无法安静地坐着。我们感到无聊、急躁、受到威胁或压力，或者我们只是渴望兴奋和刺激。我们没有一个合理的理由就行动。做些事情似乎比主动什么都不做更容易解释。

Warren Buffett讲述了为什么CEO喜欢收购：

令人遗憾的事实是，大多数重大收购都表现出一种严重的不平衡：它们对被收购方的股东来说是一笔意外之财；它们增加了收购方管理层的收入和地位；它们对双方的投资银行家和其他专业人士来说是一个蜜罐……通常CEO会问战略规划人员、顾问或投资银行家，一两个收购是否有意义。这就像问你的室内装饰师你是否需要一块5万美元的地毯。

收购问题经常因一种生物偏见而加剧：许多CEO获得职位，部分原因在于他们拥有充沛的动物精神和自我。如果一个高管被这些品质充分赋予——应该承认，这些品质有时有它们的优点——当他到达顶层时，它们不会消失。当这样的CEO被顾问鼓励去做交易时，他的反应就像一个被父亲鼓励过正常性生活的十几岁男孩。这不是他需要的推力。

Warren Buffett还从保险业提供了一个例子，说明做正确的事比仅仅做点什么更重要：

我们听到很多保险经理说他们愿意减少业务量以实现盈利承保，但我们发现很少有人真正这样做。Phil Liesche[国民保险公司保险业务经理]是一个例外：如果业务合理，他就承保；如果不合理，他就拒绝。我们的政策是不因为这种自愿的业务量波动造成的工作量大幅波动而裁减员工。我们宁愿组织中时不时有一些闲散，也不愿让每个人忙着承保我们会亏钱的业务。

持续的重组可能是危险的。罗马讽刺作家Petronius Arbiter在1世纪说："我们努力训练，但似乎每次我们开始组建团队时就会被重组。后来我在生活中学到，我们倾向于通过重组来应对任何新情况，而这对制造进步的错觉是多么好的方法啊，同时却产生了混乱、低效和士气低落。"

牢记

19世纪美国作家Henry David Thoreau（梭罗）说："仅仅忙碌是不够的；蚂蚁也很忙。问题是：我们在忙什么？"不要把活动和结果混为一谈。根本不应该做的事，做得好也没有意义。
Charles Munger说："我们有很大的灵活性和某种纪律，即不做一些仅仅为了活跃而做的蠢事——避免仅仅因为无法忍受不活跃就做任何该死的事的纪律。"
你想实现什么？正如Warren Buffett所说："如果你在错误的道路上，跑也没有用。"
发言综合征

智者说话是因为他们有话要说；愚者说话是因为他们必须说些什么。

Plato（柏拉图）

"我是个大人物；人们期望我对各种事情发表评论。"

人们即使没有什么可贡献的也倾向于说话。Mark Twain（马克·吐温）写道："如果你没什么可说的，就什么都别说。"

为什么我们总是需要给出答案？说"我不知道"不是更好吗？希腊哲学家Socrates（苏格拉底）说，认识到自己的无知是智慧的开始。

牢记

智慧是一头双头的野兽。罗马剧作家Publilius Syrus在公元前1世纪写道："我常常后悔我的发言，从不后悔我的沉默。"
Benjamin Franklin（富兰克林）说："想要和平安逸生活的人，不该说出他所知道的一切，也不该评判他所看到的一切。"
情绪

心有其理，而理性对此一无所知。

Blaise Pascal（帕斯卡）

"我在激情中结了婚。对不起，爸爸，"John的女儿说。

Francis Bacon（培根）说："感官的罪过有两种，要么它使我们缺失，要么它欺骗我们。"情感先于理性。通常当我们做决策时，感情会接管。我们先听到坏消息。在强烈情绪的影响下，我们有时会做出匆忙的判断和平时绝不会做的选择。例如，我们买我们买不起的东西，我们进行无保护性行为，我们暴饮暴食，我们吸毒。研究还表明，当我们处于更理性的平静状态时，我们会低估在经历强烈情绪时的感受和行为。

"我今天真的很倒霉，"Mary说，"所以我现在要去购物。"

一项研究试图找出厌恶和悲伤如何影响经济决策。所有研究参与者在进行金融交易之前都观看了一部电影。一些看了悲伤的电影。另一些看了令人恶心的电影，第三组看了情感中性的电影。参与者坚持说他们的感受不影响他们愿意为某物支付的价格或愿意接受的价格。但研究表明并非如此。厌恶降低了他们的卖出和买入价格。悲伤降低了他们的卖出价格但提高了买入价格。

我们在损失厌恶和剥夺部分看到，我们对自己已经拥有的东西赋予比我们不拥有时更高的价值。悲伤逆转了这种效应，使我们愿意接受更少的钱来卖掉我们为同样的东西会付钱的东西。

这意味着，当我们感到悲伤时——这通常反映了无助和失落——我们可能想改变自己的处境以感觉好些。这可能导致我们为某物多付钱或买不需要的东西。这就是Mary去疯狂购物的原因。她需要一些"购物疗法"。当我们感到厌恶时，我们可能不愿买任何新东西，除非我们发现它是真正的便宜货。当我们感到悲伤或厌恶时，我们可能想处理掉我们拥有的东西，以低于其价值的价格出售。

"问题有多大不重要。它就是感觉不好。"

风险是一种感觉。我们根据对刺激的感受自动判断它是好还是坏。当某事产生强烈情绪时，我们高估其后果，低估其发生的概率。我们将获得与强烈的感受联系起来。例如，研究表明，我们对中彩票的感受在赢得概率是千万分之一还是万分之一时是一样的。

John正在买一辆新跑车。他很兴奋。但一年后他会有什么感觉？

我们期望未来发生的好事或坏事会让我们比实际感觉更好或更糟、更持久和更强烈。所以John的新车可能没有他预期的那么令人兴奋。也不会像他预期的那样让他兴奋那么久。为什么？因为我们倾向于适应大多数好和坏的事物和环境，使它们变得平常（适应并非不可避免——个体差异和条件很重要，一些重大生活事件会产生持久或长期的生活满意度变化）。我们的感受还受许多其他事物和人的影响，而非仅仅是那个特定的未来事件本身。此外，我们在思考未来感受时所做的比较，往往与我们经历事件时所做的比较不同。

如果我们反过来用过去的美好经历来决定我们想要什么呢？我们能相信记忆来指导我们吗？记忆可能具有欺骗性。我们也低估了自己的口味和偏好会如何变化。罗马诗人Titus Lucretius Carus说："只要我们还没有得到它，我们渴望的对象似乎比什么都重要；一旦我们享受了它，我们就以同样的渴望渴望别的东西。"

我们可以怎么做？当我们做大决策时，我们可以将我们预期的感受与今天有类似经历的人的感受进行比较。从这个意义上说，我们并不像我们自认为的那样独特。

牢记

理解你的情绪及其对你行为的影响。问：我的行动背后有理性的原因吗？
记住谚语："智者控制自己的脾气。他知道愤怒会导致错误。"
当我们刚刚经历了一次情感经历后，我们应该推迟重要决策。
冷静期的好处迫使我们深思熟虑。
压力

你无法改变生活发给你的牌，但你可以决定如何打这些牌。

Ty Boyd（美国励志演说家）

太多信息、缺乏可预测性或控制感、太多选择、睡眠不足、社交孤立、工作地位、危机、灾难、恐惧等都会引起压力。我们感知到对生活的控制越少，就越容易成为压力的受害者。我们经历的压力越大，就越倾向于做出短视的决策。

我们的大脑将一切解读为威胁的东西都会影响我们的生理。我们的祖先承受的压力不比我们少。但他们的压力不同。他们面对的是需要快速身体反应的危险。我们的压力更多是社会性和心理性的。

对失去工作和社会地位的恐惧使Mary经常头痛。

压力影响注意力和记忆。长期的压力暴露会破坏大脑的化学平衡。压力可能导致高血压、心脏病、糖尿病、背部和胃部问题、头痛和抑郁。研究表明，当我们感到压力时，血液中皮质醇的浓度会上升。皮质醇的一个作用是抑制免疫系统的运作。这使我们更容易受到疾病的侵害。压力还抵消胰岛素（处理血糖的荷尔蒙）的产生，导致修复过程减慢。研究表明，情绪压力在我们体内创造更长的恢复时间，可能比体育锻炼等非情绪性压力事件对我们的健康更有害。

当人们暴露于身心疲惫、困惑、身体疼痛、情绪紧张或恐惧时会发生什么？

压力增加了我们的可暗示性。Ivan Pavlov（巴甫洛夫）表明，动物行为可以通过暴露于压力来建立或消除。例如，他可以让一只狗对曾经非常忠诚的看护者做出攻击性反应。人类也可能发生同样的事。所有人都有一定的压力耐受水平。一旦超过，人们就开始崩溃，他们早先相信和喜欢的东西很容易被改变。这可能发生在战俘身上。它也被用于宗教和政治转变，以及被警察部队用来获取口供。

"我已经失去了对局势的控制。"

我们越是相信自己掌控局面，就越不容易受到压力负面影响。研究表明，感知自己掌控压力情境的人，其心脏和循环系统承受的压力更小。

工作地位很重要。涉及17,000名公务员的白厅II研究表明，对工作环境控制感低的人或组织结构中处于低层的人患心血管疾病的风险更高。我们的皮质醇水平随着别人对我们发号施令的程度而上升。随着我们在社会阶层中的上升，健康状况改善。在《基因组》中，科学作家Matt Ridley博士评论白厅研究："一个低级别工作的人，如看门人，心脏病发作的可能性几乎是在顶层常任秘书的四倍。"

在另一项研究中，研究人员试图找出因暴露于高压力而生病的高管与没有生病的高管之间的差异。他们发现，保持健康的高管对工作和家庭有责任感，感到掌控感，并对挑战持积极态度。他们将挑战视为生活的一部分和成长的机会，而非威胁。

Warren Buffett说："我一点压力都没有——零。我每天都能做我喜欢做的事。我周围都是了不起的人。"他继续说："我经营的所有企业加起来也不到5%的时间。我们没有定期的员工会议之类的东西。如果你有好的企业和正确的经理，你就不需要那些东西——如果你没有，它们也没用。"

牢记

压力本身无所谓好坏。它取决于情境和我们的解读。压力可以通过我们的态度来控制。奥地利医生Hans Selye博士在《无痛苦的压力》中说，伤害我们的不是压力，而是痛苦。我们需要挑战。他继续说："没有压力，就没有生命……完全摆脱压力就是死亡。"
1世纪哲学家Epictetus（爱比克泰德）说："幸福和自由始于对一个原则的清晰理解：有些事在我们的控制之内，有些事不在。只有在你面对了这条基本规则并学会区分你能控制和不能控制的东西之后，内心的宁静和外在的高效才成为可能。"
如果一个问题可以解决，就不需要担忧。该做的是去纠正它。如果一个情况无法解决，我们也不应该担忧。我们无能为力。Mark Twain（马克·吐温）说："我一生中经历了许许多多的灾难。其中大部分从未发生过。"有时让自己忙于其他事情可能会使我们停止担忧。
疼痛、化学物质与疾病

疼痛会扰乱和摧毁感受者的本性。

Aristotle（亚里士多德）

"我喝醉了所以没法清晰思考。如果我行为暴力，我也不在乎后果。"

当我们处于疼痛中、受到化学物质影响或有身体或精神疾病时，我们会变得混乱。身体和心理的疼痛可能引起恐惧、愤怒和压力。化学变化会放大疼痛并可能导致抑郁。

药物、兴奋剂（如尼古精、酒精或咖啡因）和抑制剂扭曲我们的感官。

多重倾向

当你让两三种心理原则一起作用时，你就会在大规模上看到真正的非理性。

Charles Munger

Charles Munger就偷窃问题给出了一个有启发性的例子：

世界上有相当一部分人会在(A)非常容易做到且(B)几乎不可能被抓住的情况下偷窃。一旦他们开始偷窃，一致性原则很快就会与操作性条件反射结合，使偷窃成为习惯。所以如果你经营一个因你的方法而容易偷窃的企业，你就是在对为你工作的人施加巨大的道德伤害……

创建难以作弊的人类系统非常重要。否则你就在毁灭你的文明，因为这些大的激励会产生激励引起的偏见，人们会合理化不良行为是可以接受的。

然后，如果其他人也这么做了，你现在就至少有两种心理原则：激励引起的偏见加上社会认同。不仅如此，你还会得到Serpico效应：如果足够多的人在一个普遍做坏事的社会氛围中获利，那么如果你试图举报，他们就会转而对付你，成为危险的敌人。

Frank Serpico因在20世纪70年代揭露纽约警察局的腐败而闻名。当Frank Serpico于1960年加入纽约警察队伍时，受贿和回扣在警局中猖獗。

当他拒绝拿钱时，他的同事视他为潜在的危险。然后他举报了他们，成为了他们的敌人。在1971年向Knapp委员会作证时，Serpico说："我希望未来的警员不会经历过去五年来我因试图报告腐败而遭受的同样挫折和焦虑……我们创造了一种氛围，在这种氛围中，诚实的警员害怕不诚实的警员，而不是反过来。"

John的收购经历给他带来了压力，并让TransCorp赔了钱。

John说："我对去年为TransCorp做得这么少感到不满。其他人都在做收购。如果我能找到一个好的收购，也许我就能晋升。我需要升职。

我找到了一个看起来不错的企业，看到了让TransCorp赚大钱的可能性。这家企业的CEO是个好人，我们总是在他们令人放松的会议室见面。要价相对于过去的利润来说是低的。我有专家告诉我这是一家多么好的公司。我被展示了关于新产品的有趣信息。投资银行家帮了我一个忙，带来了这笔交易，我想回报。

银行家告诉我，我钦佩的其他人会抢着抓住这个机会。我向金融家做出了承诺，并把这笔交易告诉了TransCorp的CEO。我公开承诺了自己，感到有必要跟进。我将搜索集中在证实这笔交易伟大的证据上。我否认了现实，认为不可能发生什么坏事。因为害怕社会不认可，我没有说出我的想法。我想收购的公司的CEO不断给我继续推进交易的好理由。我在交易上投入的精力越多，就越觉得必须做。我最终签了字。当现实降临、交易变差时，我深陷困境。TransCorp也是。"

"我不想反对CEO而冒着失去25万美元董事费的风险。"

董事会是应对CEO平庸的有效纠正者吗？Charles Munger说："董事会系统的心理性质使其成为引导人们跟随CEO领导的理想系统。"

董事会可能是一个法律创造物，但它是一个社会动物。Warren Buffett说：

当人们每隔几个月碰一次面，来自全国不同的地方——他们有正常的社交本能——他们不喜欢开小会或者在背后议论人。所以在一个群体中——特别是像Charlie描述的那种群体，其中相当多人的董事费对他们的福祉很重要，而且他们很乐意被推荐到另一个董事会，再增加10万美元年收入——很难有人在例会上突然发难，或者试图安排某种小会说"我们认为坐在桌子前面那个人不行"。

所以应对平庸——或者说比平庸好一点——如果你是董事会成员的话，是一个困难的问题……

我曾经在19个董事会上。在我所见过的那19个董事会中，任何一位董事费对其重要的董事，我从未见他们反对过收购提案或CEO的薪酬方案。

TransCorp的CEO告诉董事会："这就是决策，现在开始讨论吧。"

除了激励引起的偏见、喜好和社会认同之外，还有哪些倾向在这里起作用？权威——CEO是权威人物，董事们倾向于信任和服从。他可能还会让质疑他的人日子不好过。社会认同——CEO在做蠢事但其他人都不反对，所以所有董事集体保持沉默——沉默等于同意；群体不可战胜的幻觉和群体压力（忠诚）也可能起了作用。互惠——不欢迎的信息被隐瞒，因为CEO在提高董事费、给他们特权、带他们旅行或让他们使用公司喷气式飞机。联想和波斯信使综合征——单个董事不想做坏消息的传递者。自利倾向和乐观——信心和乐观的感觉：许多董事会还会选择与自己非常相似的新董事；分享相似的意识形态观点。剥夺——董事们不想失去收入和地位。尊重理由，无论多么不合逻辑——CEO给他们理由。先信后疑——相信CEO说的话即使不真实，尤其是在分心时。一致性——董事们想与先前的决定保持一致——不管多么愚蠢。

我们能摆脱一个糟糕的CEO吗？Warren Buffett和Charles Munger说：

Buffett：当某些由知名人士组成的董事会因媒体关注而公开难堪时，我认为这对其他一些董事会起到了早期预警信号的作用，因为大人物——他们在装扮董事会时经常寻找大人物——不喜欢看起来愚蠢，至少在公开场合……

Munger：……在董事实际上反叛CEO方面，往往在一两种情况下发生：一是当他们削减董事的特权时——大多数CEO足够聪明不会这么做。另一是当情况变得如此糟糕以至于威胁到让董事们难堪时。但你很少看到人们在受到难堪威胁之前采取行动。

Warren Buffett说，我们需要董事的真正独立性，即："当出了问题或做了蠢事时，愿意挑战一个强势的CEO。"他继续说："除了独立之外，董事还应具有商业头脑、股东导向和对公司的真正兴趣。"

Charles Munger补充道：

正确的制度是Elihu Root制度。Elihu Root，如果我没记错的话，曾三次担任内阁职务，他说，不完美愿意随时离开公职的人不适合担任公职。如果Elihu Root不赞同政府要求他做的事，他总是可以回去做世界上最抢手的律师。他有可以回去的身份——所以他不需要政府的薪水。

嗯，我认为这也应该是公司董事的考验。一个不完美愿意随时离开职位的人，真的适合做出艰难的决定吗？我的回答是否定的。

情境影响

大多数社会行为必须在其背景中理解，如果孤立来看就会失去意义。

在思考社会事实时，没有比未能看到它们的位置和功能更严重的错误了。

Solomon Asch（美国社会心理学家，1907-1996）

我们的行为受社会情境因素、条件和环境、问题或选择的结构或描述，以及我们的欲望、情绪和期望的影响。

我们倾向于在解释他人行为时高估个人特征和动机。我们低估了情境因素，如社会压力、角色或无法控制的事物。一个例子是，将失败归咎于个人而非设计糟糕的系统。运气也很重要。也许我们有时对运气不好的人给予了过多的责备，而对仅仅是运气好的人给予了过多的赞誉。

我们期望人们在行为上保持一致。但我们在不同情境下表现不同。例如，我们在家中、在学校、在工作场所和在朋友之间表现不同；独处时和在群体中不同；被看到时和匿名时不同。

"我不该那么快就把他评判为坏人。谁知道呢，如果我处于同样的情境，我可能也会做同样的事。"

极端的情况和条件可以导致人们做出在正常情况下绝不会做的事。把好人放在糟糕的情境中，他们的正常行为就会改变。斯坦福大学的Zimbardo监狱实验研究了人们在监狱情境中扮演的角色。学生被随机分配为囚犯和看守的角色，为期两周。测试表明所有学生都是正常人，身心健康。创建了一个模拟监狱环境来模仿真实监狱条件，他们在其中生活了几天。扮演看守的学生表现出了攻击性，扮演囚犯的学生表现出了无助。看守迅速开始把囚犯当作非人来对待。囚犯开始表现得沮丧，表现出极度的压力。囚犯越是非人化，看守就越是虐待他们。实验在六天后终止。

在为美国众议院司法委员会准备的声明中，该实验的设计者Philip Zimbardo说："我们感到恐惧，因为我们看到一些男孩把其他男孩当作令人鄙夷的动物来对待，以残酷为乐，而其他男孩变成了卑躬屈膝的非人化机器人，只想逃跑、只想个人生存、只想积累对看守的仇恨。"

通常，当我们处于一个角色中时，我们会按照他人的期望行事。Zimbardo说："即使他们认为不需要迎合任何人的期望，看守的角色也决定了他们的行为。"

印第安人谚语说："在你穿着他的莫卡辛鞋走两个月亮之前，不要评判一个人。"如果我们是匿名的、群体的一部分、疲惫不堪的，而其他人被标记为敌人、邪恶或毫无价值，我们会如何行事？

"为什么John在人们看他打高尔夫挥杆时会紧张？"

我们的行为被观察与否？人们可能仅仅因为被观察而改变行为。

"没有人能看到我。"

匿名可以产生破坏性行为。研究表明，和平的学生在被通过遮掩身份而感到匿名时会变得具有攻击性。

我们对一个问题越不了解，就越受其表达方式的影响。

我们得到的答案取决于我们问的问题。英国哲学家Herbert Spencer（斯宾塞）说："被误用的词多么频繁地产生误导性的思想。"考虑一个陈述、问题、后果或问题是如何被呈现的。它是如何措辞的？它的背景是什么？我们是否考虑了某些特征而忽略了其他？情感的、选择性的和有吸引力的框架会影响我们。

选择被呈现的方式影响我们的偏好。例如，我们偏好被呈现为"95%脱脂"的产品，而非"5%脂肪"的产品。我们对以获得方式还是以损失方式呈现的事物有不同的反应。一个有40%成功率的手术似乎比一个有60%失败率的手术更有吸引力。

频率诉诸我们的情感。一个精神病患者在出院后6个月内实施暴力行为的可能性有多大？研究表明，经验丰富的心理学家和精神科医生在以相对频率呈现暴力风险时（例如，100个与该患者相似的人中估计有20个会对他人施暴……）比以概率呈现时（例如，估计相似患者有20%的概率对他人施暴……）判断该患者更具危险性。一项研究表明，一种在10,000人中杀死1,286人（12.86%）的疾病被认为比一种在100人中杀死24.14人（24.14%）的疾病风险更高。

我们受演示顺序的影响——先还是后。关键变量是分隔演示的时间量、我们必须做出判断的时间，以及哪个演示最容易记住。

假设两位总统候选人就某个问题发言，一个紧接着另一个。如果在我们必须做出判断之前过了一段时间，我们更可能受第一个演示的影响。现在假设在第一个和最后一个演示之间过了一段时间，但我们必须在最后一个演示之后立即做出判断。那么我们更可能受最后一个演示的影响。

"我把工资存入银行获得4%的利息，同时借了10%利息的车贷。"

我们通过做心理记账来创建自己的框架。我们根据资产的来源或重要性对不同等价值的资产区别对待。我们对同样的一美元赋予不同的价值，更愿意拿赢来的钱去冒险而非赚来的钱。玩轮盘赌赢的1000美元不如辛苦工作赚来的1000美元有价值。"我没用我的1000美元赌，我只用在赌场赢的1000美元赌的。"但这是同样多的钱。

在一个实验中，心理学家发现，在去剧院的路上丢了10美元戏票的人不愿意再买第二张。而那些在去买10美元戏票的路上丢了10美元钞票的人则认为丢了钱和买票是两件无关的事，所以他们会买票。但在两种情况下，损失是一样的。

我们应该从整体角度来看待我们的资产。一美元就是一美元，不管它来自哪里。重要的是我们放进口袋或从口袋里拿出了什么。

我们与认识的人打交道和与陌生人打交道的行为不同，在实验者的注视下也不同。

"我期望你理解我所说的。我知道你能做到。"

"事情不总是表面看起来的那样，"1世纪罗马哲学家Phaedrus说。我们的行为可以受他人期望的影响——老师、教练、老板等。例如，为了取悦观察者，研究被试可能会读出期望的结果。一个患者可能希望以他们认为正确的方式回应治疗。我们达到别人对我们的期望。

研究表明，患者在医生检查时比在护士检查时心跳更快、血压更高。

我们经常看到我们想要或期望看到的。医生可能因为期望看到效果而在患者身上看到效果。我们经常看不到我们不期望看到的。

我们是否根据期望来对待人？

假设Mary要去见一个陌生人。这个人被描述为友善还是情感冷漠有影响吗？是的，它改变了Mary对这个人的期望和她的行为。Mary会期望友善或敌意，并根据自己的期望行事。这个人可能以确认Mary期望的方式回应Mary。我们按照我们期望别人表现的方式来对待他们。如果我们期望人变坏，我们以某种方式对待他们，这可能导致他们表现不好。

假设一位新老师被告知班上一半学生智商高，一半学生智商低。老师被给了所谓聪明孩子和所谓不那么聪明孩子的名字。实际上，有人随机选择了两组。到年底，实验前提将成为自我实现的预言。老师认为智商高的孩子将比据称智商低的孩子表现得更好。这已在小学生的研究中得到证实。当老师对学生期望很高时，教得更好。

在一个情境中的非理性行为可能在另一个情境中产生好的结果。

我们并不愚蠢——判断往往是情境的函数。他人的判断可以提供信息，服从权威对秩序很重要，在危险情况下谨慎参与可能拯救我们的生命。

实验室实验的所有证据呢？

实验室实验无法与现实相似。

现实生活和实验室受控且有些人工的环境之间存在差异。在某些实验室实验中发生的事情可能不会在自然情境中发生。例如，许多实验通常是匿名进行的且不重复。问题的结构是什么？环境？假设？重要性？错误的代价？通常存在不止一个正确答案。任务的情境很重要。在更现实的、具体的和社会的情境中，许多任务往往能被正确解决。

研究表明我们过度自信。这意味着我们总是过度自信吗？不，这些研究只是表明一些人在某些情境中的某些任务上过度自信。

Charles Munger的最后建议

遵循Charles Munger的以下三条建议：

我不希望你认为我们有什么学习或行为的方法可以让你不犯很多错误。我只是说你可以学会比别人少犯错误——以及当你确实犯错时如何更快地纠正。但你不可能不犯很多错误就能过好足够的生活。事实上，人生的一个技巧就是让自己能够应对错误。无法应对心理性否认是人们破产的常见方式：你对某件事做出了巨大的承诺。你倾注了精力和金钱。你投入越多，整个一致性原则就越让你想，"现在它必须成功了。如果我再投入一点，它就会成功了。"

剥夺超级反应综合征也来了：如果你不多投入一点，你就会失去一切。人们就是这样破产的——因为他们无法停下来，重新思考并说，"我可以承受把这一个注销掉，然后继续战斗。我不需要以一种会让我破产的方式来执着地追求这件事。"你必须学会的一部分是如何处理错误和改变概率的新事实。生活部分地就像一场扑克游戏，在其中你有时必须学会在拿着一手很喜欢的牌时退出。

我已经到了使用一种双轨分析的程度。首先，理性考虑的话，真正掌管所涉利益的因素是什么？其次，潜意识的影响是什么——大脑在潜意识层面自动做的那些事——这些大体上是有用的，但经常失灵。一种方法是理性——就像你解桥牌问题那样：评估真正的利益、真正的概率等等。另一种是评估导致潜意识结论的心理因素——其中很多是错误的。
从心理学中提取所有主要模型，并将它们作为检查清单来审查复杂系统中的结果。没有飞行员不经过他的检查清单就起飞：A、B、C、D……也没有需要额外两墩牌的桥牌手不查看检查清单就想出怎么做……为了强调而重复，你必须特别注意创造"拉拉帕卢扎"后果的组合效应。

我们的感受、本能或直觉不帮助我们避免误判吗？

自然选择赋予了我们适应人类度过大部分时间的环境的特质。爱、同情、愤怒、恐惧、嫉妒和尴尬等感受可以从生物学角度解释。它们的存在是有原因的——帮助我们生存和繁衍。Somerset Maugham说："爱只是大自然为达到物种延续而对我们玩的一个肮脏把戏。"为什么性感觉好？因为它让我们繁衍。如果性感觉痛苦，我们今天就不会在这里。我们的情绪也是人类整体的一部分。没有我们的"坏"情绪，我们的"好"情绪就不会好。

感受和本能帮助我们的祖先在世界中导航。祖先的环境奖励先于思考的行动、先于理性的情感。快速直觉和迅速反应对生物体来说是至关重要的反应。花时间思考可能是危险的。

问题是感受可以被扭曲。直觉是不一致的，感受有时会失控。特别是当我们感到不确定、分心或压力时。

记住中国哲学家Lao-Tsu（老子，公元前604-531年）："知人者智，自知者明；胜人者有力，自胜者强。"

在第三部分中，我们将研究我们做出误判的其他原因。这些原因部分根植于我们的心理构成；我们使用粗糙的经验法则的倾向，做出匆忙判断的倾向，以及第二部分中讨论的其他心理倾向。它们也根植于对物理学和数学中一些基本理念的忽视。

Charles Munger对了解物理学方法的价值作了一些 introductory remarks：

对我影响很大的一件事是学习物理……如果我管理这个世界，有资格学物理的人不允许选修不学。我认为即使是不打算接触物理和工程的人也能在物理学中学到一种在其他任何地方都学不到的思维方式。物理完全开了我的眼界。

始终以最基本的方式寻找答案的传统——那是一个伟大的传统，在这个世界上节省了大量时间。当然，问题足够困难，你必须学会拥有一些人所说的勤奋。嗯，我一直喜欢这个词——因为对我来说它意味着你坐在你的屁股上直到你做完。

第三部分 · 误判的物理学与数学

系统思维

误判的物理学与数学

总有一天，数学上的无知会像在公共场所吸烟一样，成为社会所不能接受的行为。

Jerry King（数学教授，引自《The Art of Mathematics》）

本部分阐述了误判和错误的种种原因，并说明如何通过物理学和数学的一些基本原理来减少这些失误。我们将通过商业、投资、法律、医学等领域的例子来解释这些大思想。与第二部分一样，我们首先列出误判和错误的原因清单。清单中的每一项将在接下来的章节中逐一阐释。

系统思维
未能考虑行动既有预期后果也有非预期后果。包括未能考虑二阶及更高阶后果，以及不可避免的连带影响。
未能考虑行动和反应发生的整个系统，包括构成系统的重要因素、它们之间的关系以及变化对系统结果的影响。
未能考虑他人的可能反应——最优行动可能取决于他人的行动。
未能考虑竞标成功的含义——高估价值并支付过高价格。
高估预测能力，或在预测中使用不可知的因素。
规模与极限
未能考虑规模或时间的变化会影响形态、功能和行为。
未能考虑临界点、关键阈值或极限。
未能考虑约束条件——系统的性能受制于其最薄弱的环节。
因果关系
不理解什么导致了期望的结果。
认为原因与结果相似——大的结果必然有大的或复杂的原因。
低估随机性在好的或坏的结果中的影响。
将结果误认为原因。包括未能考虑多种结果可能源于同一个共同的根因。
当存在多个原因时，将结果归因于单一原因。
将相关性误认为因果关系。
未能考虑结果可能与替代解释相一致。
从选择性数据中得出关于原因的结论。包括因为某个原因看起来是基于单一观察结果的最显而易见的原因而错误地确定了原因。还包括未能考虑缺失的信息或证据。

-在解释结果时，未能比较类似情境下消极结果与积极结果之间的条件、行为和因素差异。

数字及其意义
只看孤立的数字——未能考虑关系和量级。包括不使用基本数学来计数和量化。也未区分相对风险和绝对风险。
低估指数增长的影响。
低估货币的时间价值。
概率与可能结果的数量

-在相对频率（或可比数据）和/或后果程度未知或随时间变化的情况下，低估风险敞口。

低估不良事件的可能结果数量。包括低估稀有或极端事件的概率和严重程度。
高估稀有但广泛报道且高度情感化事件的概率，低估常见但较少报道事件的概率。
未能同时考虑概率和后果（期望值）。
认为涉及偶然性的事件会自我修正——即独立事件的先前结果对未来结果具有预测价值。
认为自己可以控制涉及偶然性的事件结果。
通过评估盈亏而非最终财富状态和个人价值来判断财务决策。
未能考虑犯错的后果。
情景
高估一系列步骤都必须成功才能实现期望结果的情景的概率。同时低估失败的可能性和类似情境下通常发生的情况。
低估系统失败的概率——由许多部分组成的系统可能以各种方式发生故障。包括未能考虑时间跨度会改变概率。还包括在不独立时假设独立性，和/或在事件概率不等时假设等概率。
未对已知和未知风险留出安全余量。余量的大小取决于失败的后果、对风险的理解程度、系统特征和控制程度。
巧合与奇迹
低估了这样一个事实：如果有足够的机会（足够大的规模或时间），意外和不太可能的事件总会在某个地方、某个时间发生在某个人身上。
为偶然事件寻找意义、搜寻原因、编造模式，尤其是那些具有情感影响的事件。
未能考虑涉及原因或结果缺失的情况。
案例证据的可靠性
过度重视个别案例证据，而低估先验概率（在考虑可能改变事件概率的新证据之前对事件概率的估计），例如基础概率（在代表性比较群体中某属性或事件的相对频率），或来自大量类似案例的证据。包括未能考虑随机匹配的概率，以及假阳性和假阴性的概率。还包括未能考虑与我们寻找的特征相关的合适参照人群。
不具代表性的证据

-在使用过去证据预测可能的未来结果时，未能考虑因素、背景或条件的变化。包括不搜寻过去结果为何发生的解释、维持过去表现需要什么条件、以及什么力量可以改变它。

高估来自单一案例或小样本或不具代表性样本的证据。
低估偶然性在表现（成功和失败）中的影响。
只看到积极结果——对消极结果和先验概率几乎或完全不关注。
未能考虑结果的变异性及其频率。
未能考虑回归——在任何涉及偶然性的事件系列中，独特结果倾向于回归到平均结果。

预期与非预期后果

在伊索寓言中讲述了这样一个故事：

一位独自住在乡下的贫穷寡妇养了一只忠实的母鸡。每天早晨，这只母鸡都会为她的早餐下一个大大的棕色鸡蛋。有一天，寡妇心想："如果我把母鸡的大麦配给增加一倍，她就会每天给我下两个蛋而不是一个。"于是她开始给鸡喂双倍的谷物，不久母鸡变得又肥又光滑又懒惰。没过多久，她就完全不下蛋了。

每一个行动都有后果，既有预期的也有非预期的。无论我们计划得多么周详，都无法预见一切。我们常常未能考虑某个行动可能引发的其他事件。政治、医学、福利项目、技术、军事行动和法律都会产生非预期后果。无论我们做什么（或不做什么），都会有多重后果，而且可能并非我们所预期的。在一项研究中，交通工程师发现增加新路线（比如更直达的道路）反而可能使交通变慢。在并道时，车辆彼此靠得更近，因此减速。此外，汽车安全研究表明，系安全带使驾驶员感觉更安全，从而使他们开得更快或更鲁莽。

解决了一个问题，我们又会制造另一个问题，有时甚至制造出更严重的问题。

校园里有鼠患。消灭老鼠的方案是学生每交一只死老鼠就奖励1美元。方案奏效了！直到学生们开始养老鼠以赚取更多的钱。

行动产生后果，后果又有进一步的影响。Charles Munger 给出了一个关于 Medicare（医疗保险）的例子：

他们做了所有这些精算研究，显示成本将是 X。结果成本超过了10倍 X……他们没有考虑到结果会产生结果这个事实……他们没有想清楚改变规则带来的激励效应。他们创造了一个系统，实际上以成本加成本百分比的方式向医院和医生报销。一旦这样做，医院和医生就找到了绝妙的方法来说服患者接受各种可以报销的医疗服务……对医院有利，对医生有利，但对患者不利，对纳税人也不利。

好的初衷应该消除坏的后果吗？不。结果并非源自初衷，而初衷按定义只适用于预期后果。但正如 Samuel Johnson 所说："通往地狱的道路是由善意铺成的。"了解后果是否良好，难道不比了解理由是否充分更重要吗？问问：我们试图改善什么？合理预期会发生什么？净效果是正面的还是负面的？

好的思考胜过好的初衷。18世纪，法国国民议会代表 Pierre S. du Pont 曾说："拙劣的逻辑学家犯下的非自愿罪行，比坏人故意犯下的罪行还要多。"

但即使是好的思考也可能产生不理想的后果。Charles Munger 给出了一个例子：

过度追求看似专业化的做法往往会可怕地伤害你，正是因为那些谨慎的程序本身常常导致对其结果的过度自信……长期资本管理公司（Long Term Capital Management）这家知名对冲基金最近因其主要合伙人对高杠杆方法的过度自信而倒闭。尽管这些合伙人的智商平均至少有160……聪明而勤奋的人并不能免于因过度自信而导致的职业灾难。他们往往只是在自己选择 embark 的更艰难的航程中搁浅——因为他们在自我评估中得出结论，认为自己拥有卓越的才能和方法。当然，令人恼火的是，额外的谨慎思考并非全是好事——它也会引入额外的错误。但大多数好事物都有不理想的"副作用"，思考也不例外。

减少非预期后果的方法之一，是停止关注孤立因素，转而考虑我们的行动如何影响整个系统。

整个系统

销售额下降了，John 建议："我们为什么不降价呢？这是赢回客户和提升销售的万全之策。我们以量补价，从而扩大市场份额。利润肯定会上升。"

"我们哪里做错了？我们失去了市场份额。利润和股价都下降了。"为什么 TransCorp 的利润没有增加？他们忘记思考影响结果的所有因素。他们没有预料到降价的后果。他们没有考虑影响业务价值的其他因素和条件。其中一些因素因 TransCorp 预期销量增加而决定降价发生了变化。销量增长影响成本、行为和对营运资产的投资需求。还可能存在因技术约束导致的生产问题，或者降价幅度不足以让客户从竞争对手那里转过来。

一个系统的行为方式，是构成并影响该系统的所有因素（人的和非人的因素）的函数。

系统是为整体协同工作的各部分的集合。以企业为例，它是各部分的集合，但作为一个完整的系统运作。有供应商、员工、客户、需求、竞争等变量。有采购、制造、仓储、物流和分销等活动。还有开展业务所需的技术系统和设备。所有这些部分协同工作。

TransCorp 裁减了200人以削减成本。

我们一次优化一个组件，而不是优化整体（我们最终想要实现的目标）。TransCorp 忘记考虑变化如何影响整个系统。削减成本并不自动转化为更高的价值。TransCorp 裁人的决定导致了制造和交付问题，进而导致客户生产延误。这造成了客户和声誉的损失。最终结果是利润下降。

为什么要降价？目的是什么？TransCorp 最终想要实现什么？

系统通过反馈进行调整。正反馈放大效果，而负反馈抑制效果。以股市为例说明正反馈。股市下跌引发抛售，这又产生连锁反应导致进一步抛售和价格下跌。股市泡沫中的情况则相反。恒温器是负反馈的一个例子。

尝试优化整体而非系统的个别部分。思考当我们改变系统中的某个因素时，其他变量可能如何变化。用数字和效果追踪拟议行动的短期和长期后果，看看净结果是否符合我们的最终目标。

问问：哪些关键因素影响系统的结果？这些因素如何相互作用？某个行动可能导致什么其他变化？在这些条件下，考虑到影响或构成系统的所有相关因素，拟议的行动可能对系统产生什么后果（预期的和非预期的）？净结果会是我们想要的吗？例如，管理者可以问：考虑到影响业务价值的重要因素，业务价值可能如何变化？

考虑整体还包括预见他人的反应。

他人的反应

博弈论研究的是有思想的、可能具有欺骗性的对手之间的冲突。

William Poundstone（引自《Prisoner's Dilemma》）

TransCorp 降价了，却失去了销量。

发生了什么？TransCorp 的竞争对手跟进了降价。竞争对手可以匹配降价甚至更低，以夺回、保持或增加市场份额。在思考后果时，要考虑其他人可能怎么做。由于我们的利益可能与他人冲突，我们决策的最终结果往往取决于他人将做什么。其他人的行为可能取决于他们认为我们会做什么、他们的可选方案、利益以及他们的思维方式——包括他们的误判。正如我们所了解的，人并不总是理性行事的。

博弈论研究的是个人或群体为实现各自目标而相互互动时会发生什么。我们在第一部分看到了博弈论的一个例子（囚徒困境）。它同样适用于谈判。决定谈判最终结果的因素有：1）参与者的数量，2）我们未来是否还会再遇到这些参与者，3）之间的时间间隔，4）匿名程度和沟通方式，5）我们的相对实力位置，包括我们的其他选择、备选方案和达成协议的需要。

赢者的诅咒

我给俱乐部发了一封电报说："请接受我的辞呈。我不想属于任何愿意接纳我为成员的俱乐部。"

Groucho Marx

包括 TransCorp 子公司 MineCorp 在内的几家矿业公司正在竞标银矿开采权。

没有一家公司确切知道有多少银矿，因此也不知道真实价值。他们各自聘请专家做出有根据的估算。根据定义，这些专家的估算范围从过低到过高。某家公司的专家可能会比较接近。但他们不会赢。中标的公司是 MineCorp，因为他们的专家对价值的估计最为乐观（卖方接受最高报价）。但矿中的银比他们专家猜测的要少，价值也比 MineCorp 为开采权所支付的金额要低。这意味着中标者被诅咒了，因为出价高于价值。后来还发现 MineCorp 低估了其生产成本。

大西洋富田公司的三位工程师 Capen、Clapp 和 Campbell 在对石油公司竞标油田的研究中提出了"赢者的诅咒"背后的概念。他们的基本观点是（发表于《Journal of Petroleum Technology》，1971年6月）："中标者往往是最高估储量潜力的竞标者。"

假设 TransCorp 有来自10个部门的10个项目可供选择。他们只有时间和资金投资一个项目。他们最可能选哪个？当然是看起来最有吸引力的那个。但所有部门经理都有动力让自己的项目看起来最有吸引力。因此风险在于 TransCorp 选择了预测最乐观的项目，因而更可能令人失望。

"太好了，我赢了拍卖！"John 说。"你'赢到'的是以比其他所有人都认为更高的价格买到某样东西的权利，"Mary 说。

中标是一个信息性事件，告诉我们谁的估计最乐观。当我们对一栋房子、一家公司、一个项目出价，或谈判购买某物时，我们没有意识到对方接受我们的报价意味着什么——我们可能高估了它的价值，因此付了太多钱。

研究表明，竞争有限物品的竞标者越多（每个人都有相同的信息），且其价值越不确定，我们就越可能多付。相反，如果我们的目标是创造价值，竞标者越多，我们的出价就应该越保守。这也意味着，与其他竞标者相比，我们掌握的信息越少，或对基础价值越不确定，我们就应该出价越低。如果我们参加拍卖，就必须确定所售物品的真实价值或它对我们的价值。

当我们与一方谈判并希望对方接受报价时，对方可能拥有信息优势。当报价对我们最不利时，对方最可能接受我们的报价，尤其当这是一次性关系或对方是匿名的时候。

从卖方的角度考虑。问问：他们为什么要卖？如果我从对方的角度来思考，我会怎么推理？我为什么能比一个拥有所有信息的人做出更好的决定？

预测

因此，不要指望我做出任何预言：假如我知道明天将发现什么，我早就发表它了，以确保优先权。

Henri Poincare（法国数学家和科学家，1854-1912）

当被问及企业对社会责任的看法时，Charles Munger 回答说：

我完全赞成解决社会问题。我完全赞成对不幸的人慷慨。我完全赞成在证据略有优势的基础上，你猜测某事可能利大于弊时就去做……

我所反对的是过于自信，觉得自己确切知道你的特定干预一定会利大于弊——尤其是在你面对的是高度复杂的系统，其中一切都在与其他一切相互作用的情况下。

希腊哲学家 Heraclitus 写道："唯有变化是永恒的。"世界太复杂了，无法预测某个行动的所有影响。也许企业可以预测需求减少和竞争加剧等情景，但某些事件——它们的发生时间、规模或后果——是不可能预见的。

Mark Twain 曾说："预言的艺术非常困难，尤其是关于未来的预言。"当我们不（或不能）预见或理解整个系统如何运作、涉及哪些关键变量、它们的属性、如何相互影响及其影响时，预测就很困难。即使我们知道关键变量，其数值也可能无法估算。它们还可能随时间变化并依赖于情境。估算它们如何作为整体相互作用也可能是不可能的。

涉及的部分越多，相互作用越多，可能发生的事情就越多，确定单个行动的后果就越困难。

据 Gerald Edelman 博士所说，大脑是复杂系统的一个例子：

复杂系统是指较小的部分形成一组异质组件，这些组件或多或少是独立的。但随着这些部分在越来越大的聚合体中相互连接，它们的功能趋于整合，产生依赖于这种高阶整合的新功能。事实上，这正是大脑中发生的情况。

随着变量数量的增加，可能的相互作用数量增长得更快。假设两个子系统 A 和 B 决定了系统的行为。每个子系统由5个部分组成。如果我们只考虑各部分之间的两两相互作用，A 部分之间有10个相互作用，B 部分之间有10个，A 和 B 部分之间有25个相互作用。这意味着系统的行为由55个决定因素组成（5个 A 部分 + 5个 B 部分 + 10个 A 部分间相互作用 + 10个 B 部分间相互作用 + 25个 A 与 B 部分间相互作用）。所有决定因素中18%（55个中的10个）来自 A 和 B 中各部分的个体效应，而约82%（55个中的45个）来自相互作用。现在想象一个 A 和 B 各由100个部分组成的系统。现在有20,100个决定因素（100+100+4,950+4,950+10,000）和19,900个相互作用，意味着99%（20,100中的19,900）的系统决定因素来自相互作用。

我们常常过于忽视变量之间如何相互作用。以经济为例，有很多因素需要考虑，包括利率、汇率、贸易差额、失业率、消费者信心、政治因素、股市、商业周期、偏见等。这些因素相互关联，很难说哪个最重要。此外，人们的行为不是固定的。我们是情感动物，偏好会改变，我们会对彼此的实际或预期决策做出反应。一个预测也可能使我们改变预期和行为，使预测或多或少可能成真。

Charles Munger 说："我们试图预测各项投资相对于潮水会游得多好。然后我们倾向于接受潮水带来的影响，随着影响的到来。"

"如果有人能预测股市，他们为什么还要通过100美元的通讯来卖建议呢？"

富达基金前经理 Peter Lynch 在《One Up on Wall Street》中说："美国有6万名经济学家，其中许多人全职工作试图预测衰退和利率，如果他们能连续两次成功预测，现在都已经是百万富翁了……据我所知，他们大多数人仍然在职，这应该能告诉我们一些什么。"

对未来的预测往往只是过去曲线和当前趋势的投影。这很自然，因为我们对未来的预测是在当下做出的。因此我们假设未来与现在大同小异。但未来只有到来时才能被知晓，它取决于我们看不见的事件。例如，在1900年，谁能预见到第一次和第二次世界大战、1929年股市崩盘、切尔诺贝利，或电视、激光、计算机、互联网、DVD 等技术？许多重大发明是偶然和睿智的产物。例如，1867年 Alfred Nobel 意外发现，当硝化甘油滴在硅藻土（一种由微小海洋动物化石遗骸组成的矿物）上时，它形成了一种稳定的糊状物，比单独使用液态硝化甘油更安全。他将其称为炸药。

不要相信那些说自己能预测不可预见变量的人。没有人能预测利率或汇率、GDP、经济拐点、股市等。海量信息、先进计算机或花哨的数学公式都无济于事。Warren Buffett 说我们往往过于依赖计算机模型及其投射的精确性："我们相信它们投射的精确性是虚幻的。事实上，这样的模型会使决策者产生虚假的安全感，从而增加他们犯下真正巨大错误的可能性。"

经济学不像物理学。没有可靠或精确的公式可以让我们轻松填入各种经济因素的值，然后就大功告成。Charles Munger 说："经济学涉及的是一个过于复杂的系统……经济学应该效仿物理学的基本精神，但它寻求物理式公式的精确性在经济学中几乎总是错误的。"J.M. Keynes 补充道："将模型转化为定量公式就是摧毁其作为思考工具的用途。"

财经作家 Roger Lowenstein 在《When Genius Failed》中写道："下次当某个 Merton [Robert Merton，1997年诺贝尔奖获得者，因开发数学风险管理公式而获奖]提出一个优雅的模型来管理风险和预测概率时，下次当一台对过去有完美记忆的计算机被声称可以量化未来风险时，投资者应该跑——而且要快——朝相反的方向跑。"

一个事件以前发生过很多次，并不意味着它会继续发生。而一个事件以前从未发生过，也不意味着它将来不可能发生。以灾难性事件为例，谁能预测到2001年9月11日对世界贸易中心的恐怖袭击？同时劫持四架飞机并用它们攻击美国，这是不太可能的。然而它发生了。

现代史教授 Richard Evans 在《In Defence of History》中写道："历史一次又一次地证明自己是未来事件的非常糟糕的预测者。这是因为历史从不重复自身；在人类社会中……没有任何事物会在完全相同的条件下或以完全相同的方式发生两次。"

有时我们可以猜测某些事情注定会发生，但我们无法预测它们何时发生。

两周后会下雨吗？

有些事情短期内可以预测，但长期内不可能预测。小的变化随着时间推移会产生巨大的差异。长期天气预报就是一个例子。许多因素决定天气，而这些因素无法提前可靠地测量。海洋上空温度和气压的微小变化可能导致风暴系统未来发展的巨大差异。天气预报越往后越不准确。

困难在于初始条件的不确定性和模型误差。例如，变量初始值的小误差可能放大并在预测中产生误差。初始数据也可能存在缺口。但即使我们完美地知道初始条件，模型也不是完美的。物理或数值方面的小模型误差也可能放大并产生不同的状态。例如，并非所有大气过程都被理解。此外，所有天气模型都在有限的网格或有限区域上运行，通常在10到100公里的量级，取决于研究区域。这意味着数值分辨率和表示是有限的。但许多影响天气的物理过程和特征发生在比网格分辨率更小的尺度上。例如，地表能量交换、小尺度大气过程（如孤立的雷暴）、地形、湖泊和植被。模型必须处理或"参数化"这些"亚网格"特征对可分辨尺度的影响。这些参数化是简化和近似，也可能解释了模型误差的很大一部分。因此，即使我们知道天气背后的所有原理以及支配大气的规律，基本限制仍然使准确预测变得困难。

许多气象学家知道他们无法做出完美的预报，因此已经放弃了预测几天后是否下雨。相反，他们改变了方法，试图量化预测中的不确定性（"本周六的降水概率为20%"）。这种不确定性在短预报时效内较小，在长预报时效内较大。它还随天气形势、位置和预测覆盖区域的大小而变化。当气象学家做出两周后的预报时，他们查看降水的气候频率，这是根据过去发生的历史确定的。

所有预测本质上都是不确定的，我们有义务告诉人们我们预测的不确定性和我们过去的错误率。Albert Einstein 在1954年3月14日的一封信中写道："追求真理的权利……也意味着一种义务；一个人不得隐瞒任何他已认识到为真的内容。"

规模与极限

规模的大小与时间

大小或时间的变化会影响形态、功能和行为。如果将某种大小的东西变大或变小，它可能不会以相同的方式运作。有些事情会变得更好，有些则会变差。例如，生物体大小的变化会影响其力量、表面积、复杂性、新陈代谢、寿命和移动速度。

当我们改变大小时，重量、强度和表面积如何变化？

如果我们把一个形状相似的物体的长度增加一倍，表面积增加4倍，体积增加8倍。表面积按长度的平方增长，体积按长度的立方增长（计算面积需要两个长度相乘，计算体积需要三个长度相乘）。

随着我们增大尺寸，体积总是比表面积增长得更快，这与物体的形状无关。这对事物的大小构成了限制。

如果用一个大冰块（体积为8）或8个小冰块（总体积为8），融化时间有区别吗？

如果我们增大尺寸，体积比表面积增长得更快。这意味着什么？当我们增大尺寸时，表面积与体积的比值会减小。这也意味着当我们减小尺寸时，这个比值会增大。以冰块为例。假设大冰块的边长为2，小冰块的边长为1。

| 小冰块| 大冰块 ---|---|--- 边长| 1| 2 截面面积（边长）²| 1| 4 总表面积（6个面）| 6| 24 体积（边长）³| 1| 8（重量）总表面积与体积之比| 6| 3

如我们所见，大冰块单位体积的表面积比8个小冰块少。总表面积是冰块所有6个面的总面积。这意味着8个小冰块的表面积为48（8 x 6），而大冰块为24。这也意味着8个小冰块比一个大冰块融化得更快，因为冰块能吸收的热量取决于其表面积（融化过程发生在表面）。每当我们把物体变小时，单位体积的表面积就会增大。例如，由于铁暴露在空气中会生锈，而生锈发生在表面，所以钢刀比钢丝棉生锈得更慢。

为什么恐龙的头部相对于身体来说那么小？

生物的形态受基本数学原理的塑造和约束。重量取决于体积，强度或承重能力取决于面积。肌肉或骨骼的强度是截面面积的函数。强度的增长速度与重量和体积的增长速度不同。当我们增大尺寸时，重量比强度增长得更快。把一个生物体放大，迟早它会变得太弱而无法支撑自己的体重。把一只小恐龙的尺寸翻倍——长、宽、高各增加一倍——它的重量就是原来的8倍。我们现在需要一个比原来强8倍的脖子，因为它必须承受8倍的重量。但由于脖子的强度与其截面面积成正比，脖子只强了4倍。总有一个临界点，脖子会断裂。

那我们在电影里看到的巨人呢？

假设我们把一个人放大10倍。这意味着他现在长10倍、宽10倍、高10倍。他现在的重量是原来的1000倍，但强度只有原来的100倍（因为肌肉强度与肌肉的截面面积成正比）。由于骨骼的承重能力以相同方式缩放，他的骨骼将承受比正常情况多10倍的压力。他需要更粗的骨骼来支撑更多的重量，否则他的腿会压碎。这就是为什么大象有那么粗短的腿来支撑体重。巨人身体上的肉多了1000倍，但只有100倍的皮肤来包裹，这意味着皮肤上的压力是10倍（因为压力与面积成正比）。这也意味着他的皮肤表面积太小，无法散发庞大身体产生的热量。他会因过热而受苦，因为他的身体产生的热量与长度的立方成正比（1000），而他通过皮肤散发的热量与长度的平方成正比（100）。

英国生物学家 Sir D'Arcy Wentworth Thompson 在《On Growth and Form》中说："自然界的每一个角落都严格遵循尺度法则，万物皆有其适当的大小。人与树木、鸟与鱼、恒星与星系，都有各自的适当维度，以及或宽或窄的绝对量级范围。"

自然界中有些事物无论我们从什么尺度观察，都有大致相同的形状或模式。花椰菜的一小部分看起来与整个花朵几乎相同。其他例子包括云、蕨类植物、雪花、河流网络、血管系统和海岸线结构。

"John 需要雇一个新助手，问他的老板：'你同意吗？在工资单上增加20,000美元应该无关紧要。'"

规模的概念同样适用于时间——事物如何随时间变化或某事被重复时。Warren Buffett 会怎么告诉 John？"这个提案应该被视为一个300万美元的决策，因为考虑到加薪、福利和其他费用，一个人在其职业生涯中可能至少花费这么多。"

微小而缓慢的变化在漫长时期中可以产生巨大的后果。例如，我们已经看到微小的基因变化如何随时间产生重大解剖学效应。

临界点、关键阈值与极限

在一定尺度上，系统达到临界质量或极限，其行为可能发生剧烈变化。它可能运作得更好、更差、停止运作或改变特性。

微小的相互作用随时间慢慢积累成临界状态——不稳定性程度不断增加。此时，一个小事件可能引发剧烈变化，如地震。

小的变化可能对系统没有影响，直到达到某个关键阈值。例如，一种药物在达到某个阈值之前可能无效，然后变得有效，或者可能越来越有效，但之后变得有害。

另一个例子来自化学。当化学系统达到一定的相互作用水平时，系统会发生剧烈变化。某个因素的微小变化可能产生不明显的效果，但进一步的变化可能使系统达到关键阈值，使系统运作得更好或更差。

系统也可能在其特性突然从一种有序状态转变为另一种时达到阈值。例如，当铁磁体被加热到临界温度时，它失去磁性。当冷却回该温度以下时，磁性恢复。

一家公司可能达到一定的临界规模，并在

这意味着8个小冰块的表面积为48（8 x 6），而大冰块为24。这也意味着8个小冰块比一个大冰块融化得更快，因为冰块能吸收的热量取决于其表面积（融化过程发生在表面）。每当我们把物体变小时，单位体积的表面积就会增大。例如，由于铁暴露在空气中会生锈，而生锈发生在表面，所以钢刀比钢丝棉生锈得更慢。

为什么恐龙的头部相对于身体来说那么小？

那我们在电影里看到的巨人呢？

"John 需要雇一个新助手，问他的老板：'你同意吗？在工资单上增加20,000美元应该无关紧要。'"

微小而缓慢的变化在漫长时期中可以产生巨大的后果。例如，我们已经看到微小的基因变化如何随时间产生重大解剖学效应。

临界点、关键阈值与极限

在一定尺度上，系统达到临界质量或极限，其行为可能发生剧烈变化。它可能运作得更好、更差、停止运作或改变特性。

微小的相互作用随时间慢慢积累成临界状态——不稳定性程度不断增加。此时，一个小事件可能引发剧烈变化，如地震。

一家公司可能达到一定的临界规模，并在经验、采购、营销、制造、管理、研发、物流、分销等方面获得规模优势。例如，费用可以分摊到更大的产量上，降低平均成本。这些优势通常允许更细的专业分工，使人们更擅长自己的工作。

Warren Buffett 在讨论私人飞机公司 NetJets® 时说，规模很重要：

无论我们还是我们的客户，都从我们在分式产权业务中作为遥遥领先的领导者地位中获得了显著的运营效益。我们在美国拥有超过300架飞机随时待命，因此可以在极短的时间内出现在客户需要的任何地方。我们机队的广泛覆盖也使我们的"调度"成本低于机队规模较小的运营商。这些规模优势以及其他优势，使 NetJets 相对于竞争者具有显著的经济优势。

Charles Munger 告诉我们另一种规模优势：

在某些行业中，事物的本质就是趋向于一家公司压倒性的统治地位。最明显的例子是日报。在美国，除了几个非常大的城市外，几乎没有城市还有一份以上的日报……一旦我获得了大部分发行量，我就获得了大部分广告。一旦我获得了大部分广告和发行量，为什么还会有人想要那份更薄、信息更少的报纸呢？所以它趋向于级联到赢者通吃的局面。

"我们增加了产量，但员工的专注度、服务质量和积极性都下降了。"

在某些时候，企业规模的劣势可能侵蚀优势。例如，成本和投资增加、单位成本上升、系统变得过于复杂、官僚化和低效等。

当我们改变群体的规模时，人们的行为可能会改变。在一种规模的群体中运作良好的方式，在另一种规模的群体中可能完全行不通。Garrett Hardin 在考察美国西北部的宗教性 Hutterite 社区时说明了这一点：

随着殖民地规模的增长，个人按"自己的需求"分享产出的倾向增加，而按"自己的能力"工作的热情降低。监督者（传教士或管理者）的有效性也会降低。然后，随着缩减加剧，那些不太倾向于"偷懒"的人开始嫉妒那些懒汉兄弟，很快也加入了他们的行列。Hutterite 人认识到，规模或每个决策单元中的人数很重要。每个殖民地不超过150人时，系统可以通过羞耻心来管理。超过这个规模，诉诸良知就失去了效果，个人开始索取多于贡献。研究表明，大约150人的群体在狩猎采集者氏族和军事单位中很常见。行为和观念的传播也取决于规模。一定比例或最低人数的人（一个阈值）必须做出某种选择，我们才会跟随他们的引领。例如是否加入罢工或暴乱、接受一种观念、购买一种产品或股票、就某个问题发声，或离开一场无聊的派对。一个关键阈值可能引发大规模的社会模仿。

考虑技术、物理、人为、生物和数学的约束与极限。我们不能以超光速发送信号。事物的大小也有极限。Intel 创始人之一 Gordon Moore 在1965年预测，可以在硅芯片上经济地生产和放置的晶体管数量每18个月翻一番。1995年，他将预测更新为每两年一次。但最终，物理、工程或经济上的极限可能会阻止这一趋势继续。

大小与频率

小地震很常见，而大地震很罕见。

统计表明，某些事件和属性的频率与其大小成反比。大的或小的事件都可能发生，但它们越大或越极端，就越罕见。例如，大地震、大火、大雪崩或大城市很少，但小型的很多。亿万富翁很少，但百万富翁很多。

这些事件和属性的大小与频率有一个统计模式——一种与大小无关的近似相同的缩放关系（我们之前看到冰块边长与体积之间存在缩放关系）。例如，地震震级与频率之间存在缩放关系。根据1990年以来的观测，美国地质调查局估计每年8级及以上地震的平均频率为1次，7-7.9级为17次，6-6.9级为134次，5-5.9级为1319次。不过，这些模式是基于过去的统计和估计。它们不能帮助我们精确预测未来的事件。例如，灾难是随机发生的。我们不知道下一次大地震何时发生。

该部门85%的利润来自25%的产品。

意大利经济学家和社会学家 Vilfredo Pareto 注意到，他的豌豆中80%只由20%的豆荚产出。他还观察到20%的人拥有意大利80%的土地。通常少数事物产生了大部分效果。例如，少数缺陷导致大部分问题，或少数人造成大部分麻烦。少数罪犯犯下了大部分罪行。据估计，电影行业约5%的电影赚取了约80%到90%的利润。这种不均匀性在许多其他情况下也很常见，如医疗保健支出、事故或图书销售。

Warren Buffett 说："要取得非凡的结果，并不需要做非凡的事情。"少数产品或少数客户产生了大部分利润，或销售团队中的少数人产生了大部分销售额。在许多商业活动中，少数事物可以产生大部分价值。问问：我们如何分配时间、工作、注意力和金钱？我们能否找出那些真正重要的少数事情？

约束条件

"提高产量！"

优化一个变量可能导致整个系统的效率降低。为什么？因为大多数系统的性能受制于其最薄弱环节的性能。一个限制了系统实现目标或最优性能的变量。例如，产量的提高可能在物理上受到某台机器生产能力的约束。如果一条由两台机器组成的生产线中，一台能生产100件产品，另一台只能生产90件，那么产出在物理上受限于第二台机器。

我们想要实现什么？什么会阻止这一目标的实现？为什么？

在试图提高系统性能时，首先要找出系统的关键约束——可能是物理的（产能、材料、市场）或非物理的（政策、规则、度量）——以及它与系统的因果关系。也许约束基于可以纠正的错误假设。然后尝试"加强"或改变最薄弱的环节。注意因变化而出现的其他效果——预期的或非预期的。始终考虑对整个系统的影响。

因果关系

"我们以钢铁产量来衡量和奖励绩效。"

我们想要实现什么？如果不理解什么导致结果发生，就很难实现目标。要解决问题或实现目标，我们必须首先理解什么导致了我们想要实现的结果。从审视构成系统的因素及其联系开始。然后，定义决定结果的关键因素。

如果一家企业以钢铁产量来衡量绩效，他们将会生产大量钢铁。但生产的钢铁公斤数只是等式的一部分。更好的问题是：实现我们目标的等式是什么？什么因素导致了我们想要实现的结果？在什么情况下？什么创造了企业价值？我们有所需的因素吗？要实现目标，等式中什么必须改变？我们是否想过我们的行动可能产生的其他影响？

大效应

一只鸟飞入飞机发动机，灾难降临。

我们倾向于认为原因与结果相似——例如，大的或重要的结果必然有大的原因，或复杂的结果有复杂的深层原因。但结果的大小可能与其原因不成比例。小事可以破坏大系统。1988年，一列开往伦敦的通勤列车撞上了停在前面的一列列车尾部，造成35人死亡、113人受伤。事故的原因是接线工作失误。一名机械师连续工作了12个多小时，中间只休息了5分钟，在安装新的铁路信号系统时忘记从旧开关上拆除一根小电线。

1999年9月23日，火星气候轨道飞行器消失了。发生了什么？核心原因是从英制单位（磅）到公制单位（牛顿）的换算失败。制造商以磅为单位测量小型控制推进器的推力，但航天部门期望的是牛顿。这一误解使飞行器过于接近火星约56英里，导致它消失在火星大气层中。一个简单的错误导致了价值1.25亿美元的航天器损失。

洗手能救命。

脏手可能导致严重的健康问题。在每半小时分裂一次的细菌中，一个细菌在12小时内可以产生约1700万个后代。美国疾病控制与预防中心（CDC）的记录显示，美国每年有近200万人（在每年3500万入院患者中）在医院感染。其中约90,000人因感染而死亡。主要原因是卫生不良，如不卫生的环境、带菌的器械和未洗的手。CDC 和美国卫生与公众服务部估计，严格遵守清洁手部政策 alone 就可以挽救20,000名患者的生命。洗手能救命这一发现是1847年由匈牙利妇产科医生 Ignaz Philipp Semmelweis 做出的。在维也纳医院产科工作时，他观察到由医学生接生的妇女死亡率很高，而由助产士学徒接生的妇女产褥热死亡率很低。区别在哪里？医学生在检查妇女之前做过病理解剖或接触过尸体。Semmelweis 引入了每次检查前用含氯石灰溶液洗手的做法，死亡率大幅下降。

随机事件

"我们供应商的工厂发生了火灾，导致零部件交付问题。我们将市场份额输给了竞争对手，造成了巨大损失。这一结果是不可预见的，因为我们无法事先预测火灾。"

当坏事发生时，我们试图找到因果解释或归咎于某事。我们越是觉得事件出乎意料或负面，就越可能寻找解释。我们低估了随机性的影响。

这里我们将随机事件定义为因知识不足而无法预测的事件。当我们没有足够的信息来预先确定其结果时，事件就是随机的。

治标不治本

消除原因，效果即止。

Miguel De Cervantes（引自《Don Quixote》）

有时我们将结果误认为原因。有一个故事讲一个人在河边散步，突然一个尖叫的女孩从上游漂来。这人跳入河中救了她。五分钟后，又一个尖叫的女孩漂来。他又跳入水中救了那个女孩。同样的事反复发生。问题出在河的上游更远处。有一个人从桥上把女孩们扔下来。我们的主人公解决了症状，但没有解决问题的原因。

"我们有成堆的问题。我们在失去客户，我们无法按时交付，我们的库存系统不起作用。"

这些问题的核心原因是什么？很多时候当我们面临大量问题时，可能有一个共同的原因。在处理问题时，我们必须关注我们想要实现的目标，确保我们解决的是根本原因，而不是针对看起来像原因的症状。也许症状是由错误的政策、衡量标准或目标等造成的。

多重原因

当存在多个原因时，我们将结果归因于单一原因。我们假设 A 导致 B，但 A 可能不是唯一导致 B 的因素。一个给定的结果可能有多种原因。

例如，行为是由众多心理和非心理因素、个人特征和特定情境共同决定的。有时这些因素相互作用并相互加强。在解释行为时，要从多重原因的角度思考。例如，Charles Munger 在谈到第二部分讨论的 Milgram 实验（一组研究对象仅仅因为权威人物的命令就施加电击）时说：

多年来，心理学教科书将其作为权威的示范——权威如何被用来说服人们做可怕的事情。当然，这只是第一结论偏差。这不是完整和正确的解释。权威是其中一部分。然而，还有不少其他心理学原则[一致性、对比、理由尊重]，都朝着同一个方向起作用，正是因为它们共同作用于同一目标，才实现了那种拉普拉卢萨效应。

将相关性误认为因果关系

相关性是指两个或多个变量之间的关系或关联。我们倾向于假设当两件事同时发生时，一个是另一个的原因。一个变量的变化与另一个变量的变化高度相关或相继发生，并不自动意味着一个导致了另一个。可能有某个第三因素同时导致了两者。假设我们检测到金钱与幸福之间存在高相关性。但这并不能告诉我们是金钱导致了幸福，幸福导致了金钱，还是某个第三因素同时导致了两者。

统计学滥用的一个例子来自1992年，据报道有28名经常玩"龙与地下城"（D&D）游戏的青少年自杀了。应该得出什么结论？青少年自杀与游戏之间有联系吗？

美国数学家 John Allen Paulos 在《Innumeracy》中告诉我们，要正确看待这一说法，需要考虑另外两个事实。该游戏售出了数百万份，约300万青少年玩过。在那个年龄段，年自杀率约为每10万人12人。这意味着我们可以预期有360名玩 D&D 的青少年（12/100,000 x 3,000,000玩家）自杀。

替代解释

"Mary 发烧了，所以她感冒了。"

一个给定的结果可能有多种解释。但我们常常急于下结论，未能考虑替代解释。一个给定的结果可能与多种原因一致，无法帮助我们找到问题的核心原因。

Mary 发烧告诉我们她不舒服，但没有告诉我们她为什么生病。发烧可能由多种疾病引起。问问：还有什么能解释这个结果？

选择性数据与适当的比较

没有比明显的事实更具欺骗性的东西了。

Sherlock Holmes（Arthur Conan Doyle，《The Boscombe Valley Mystery》）

我们因为某个原因看起来是基于单一观察结果的最显而易见的原因而错误地确定了原因。正如 Bertrand Russell 所说："显而易见始终是正确性的敌人。"

当有人对法国作家 Voltaire 说"生活很艰难"时，他反驳道："与什么相比？"我们倾向于忽视替代方案，因此未能做出适当的比较。我们通常只考虑被呈现或可用的信息或证据，而不考虑可能有信息缺失。

"通过研究成功的企业，我发现它们成功的秘诀是专注，"TransCorp 的 CEO 说。

但许多失败的企业也有专注。那么，成功是因为强大的文化、有远见的领导者，还是其他什么？也许失败的企业也有强大的文化和有远见的领导者。要理解什么品质导致了成功，我们需要将成功的企业与失败的企业进行比较。我们必须包括那些以相同品质起步但失败的公司。问题在于，失败的数据往往消失了。此外，在一种情况下有效的方法在另一种情况下可能失败。

通过采访致命航空事故的幸存者，1986年《Discover》杂志的一篇文章提供了一些提高空难生存概率的建议。但正如心理学教授 Robyn Dawes 指出的，文章没有评估所有乘客中有多少比例做了幸存者所做的事。也许死者也做了同样的事。当然，我们无法采访没有幸存的乘客。

通常同样的属性被用来解释成功和失败。例如，当一家公司成功时，媒体说这是因其专注和卓越的领导力。当业绩下滑时，他们报道公司变得不够专注，领导力恶化。虽然有证据表明公司不如以前专注或领导力变差，但也完全可能是竞争对手变得更强了。商业表现是相对的，而非绝对的。一家企业的表现总是受竞争对手行为的影响。即使一家公司在许多方面变得更好，如果竞争对手做得更好，市场份额和利润仍可能下降。即使一家公司在许多方面变得更差，如果竞争对手做得更差，市场份额和利润仍可能增加。

"看看弹孔在哪里，然后在其他所有地方加装甲。"

二战期间，统计学家 Abraham Wald 试图确定应该在哪里给飞机增加额外装甲。根据返回飞机上的弹孔分布，他建议未被击中的部位应该加强装甲。他怎么能得出这个结论？因为他还考虑了没有返回的飞机。假设所有飞机被击中的程度大致均匀。一些在标记区域被击中的飞机仍然能够返回。这意味着没有返回的飞机很可能被击中在其他地方——未标记的地方。这些才是需要更多装甲的区域。

"这药显然有效，因为我用了之后就好了。"

但如果不服药，同样的结果也可能发生。我们需要同时考虑证实和证伪的证据。问问：支持案例的频率与证伪案例的频率相比如何？这种状况或疾病在人群中的相对频率是多少？

例如，在研究一种新疗法的有效性时，人们常常忽视不治疗的结果，只关注大量成功的治疗案例，因此得出治疗有效的结论。但我们也必须看以下人群的数量：a）使用了治疗但未改善的，b）未使用治疗但改善的，c）未使用治疗且未改善的。

在一项研究中，人们被要求根据以下实验数据判断一种疗法的有效性：

治疗未治疗

改善 200人

未改善 75

大多数受试者认为治疗有效。但它实际上是相当无效的。为什么？我们需要将未治疗组的结果与治疗组的结果进行比较。65人（50+15）中有50人，即约77%，在没有任何治疗的情况下改善了；而275人（200+75）中有200人，即约73%，在治疗后改善了。

心理学教授 Thomas Gilovich 在《How We Know What Isn't So》中说："由于人体自身的愈合能力非常强，许多寻求医疗帮助的人即使医生什么有益的事都不做，也会体验到积极的结果。因此，当成功率的基础概率很高时，即使是无效的治疗也会显得有效。"

TransCorp 客户投诉的原因是什么？

在知道发生了什么之后，我们去寻找明显的原因，并查看特定情境中存在的条件和行为。但我们应该观察通常正在发生什么。大多数结果都取决于情境。

TransCorp 不应该只关注客户投诉之前的条件和行为，而应该同时检查没有投诉的销售和有投诉的销售，并问：客户没有投诉时的潜在条件和行为是什么？是否存在可以解释投诉的差异？对于类似的情况，问问：与什么相比？将消极结果与积极结果进行比较。哪些因素不同？在发生坏事时与一切正常时相比，潜在的条件和行为有什么不同？是什么区分了这些情况？不要从可能是独特的或随机的事件中得出结论。

数字及其意义

用基本数学来计数、量化和理解关系

John 买进了他能买的所有股票，因为股价只有1美元。

事物只有在与其他事物相比较时才是便宜或昂贵的。如果一位投资者说某只股票"便宜"，那是相对于什么而言便宜？10万股定价1美元的股票与1,000股定价100美元的股票具有相同的市场估值。真正的问题是：公司的价值相对于其价格是多少？

TransCorp 创造了"高达"10亿美元的利润。

"大"或"小"这样的词本身没有意义。一个数字只有在与另一个数字相比时才有大小。10亿美元本身不能说明经济表现，除非我们将其与创造它所需的资本进行比较。如果 TransCorp 需要1,000亿美元的股权和债务来运营业务呢？那只有1%的回报率。

"研究表明，新药将患病的风险降低了25%。"服用新药可以期望什么益处？假设统计数据显示以下内容：不服药时，1,000人中有20人患病。服药后，这一数字降至1,000人中有15人。如果我们看免于患病的绝对人数，药物的效率如何？绝对风险的降低是1,000人中5人（20-15），即0.5%。相对风险的降低，即免于患病的相对人数为25%（5/20）。25%的降低只有在很多人被拯救时才有意义。

需要多少人服药才能拯救一个人免于患病？由于服药后1,000人中有5人（或200人中有1人）免于患病，因此200个服药的人中只有一个人会被拯救。对其他199人来说，药物没有任何积极效果。

我们如何知道研究发现是真实的？对流行病学研究（研究影响健康和疾病的因素的研究）的调查显示，许多研究者的主张因偏差和随机误差而在医学试验中无法复制。例如，两个被驳斥的主张是：阿司匹林对男性和女性的心脏病都有高度保护作用，以及维生素 E 降低心血管死亡率的风险。卫生与流行病学教授 John Ioannidis 的研究表明，研究规模越小、效应量越小、领域越热门、关注度越高、数据库越大、分析越灵活，研究主张为假的可能性就越大。真正的可重复性是科学的基石，假设偏差被消除，研究者越多地重现某一发现，该发现为真的可能性就越大。

我们的太阳距离9300万英里意味着什么？

我们常常需要将一个数字转化为更容易理解的形式。光以平均每秒186,281英里的速度传播。这意味着阳光大约需要8分钟到达地球。半人马座α星距离4.35光年。光年是光在一年中行进的距离。虽然光年衡量的是距离，但它隐含了时间。如果我们骑在一束光上，需要4.35年才能到达我们最近的恒星。当我们仰望天空时，我们看到的是过去——这颗恒星4.35年前的样子。

始终关注数字的含义。例如，问问：这个量级合理吗？相对于什么？此外，思考什么才算数——而不是如何计数。物理学家 Albert Einstein 在普林斯顿的办公室里挂着一块牌子，上面写着："并非所有有价值的都能被计算，也并非所有能被计算的都有价值。"

指数增长的影响

John 的儿子 David 提了一个建议："我每天倒垃圾，持续一个月，你今天只需要付我一美分，之后每天我要前一天的两倍。"

数字序列2、4、8、16呈指数增长。第二天他的儿子会有2美分，第三天4美分。27天后，他将有130万美元。个体增长率是恒定的——每天100%——但总和增长得越来越快。这就是复利的力量。

正如我们所见，持续增长是有极限的。以细菌为例。假设某种菌株每分钟分裂一次。我们在上午11点将细菌放入瓶中，瓶子在中午满了。瓶子什么时候半满？——上午11:59。仅仅一分钟前。

即使少量的稳定增长最终也会导致翻倍和再翻倍。例如，一个年人口增长率为2%的国家，35年内规模翻倍，70年内再翻倍。一个简单的翻倍时间公式是用70除以年增长百分比。

复利是指"利息的利息"。如果我们以每年6%的回报率投资1,000美元，第一年我们得到60美元。如果我们再投资这60美元，第二年我们从原始的1,000美元投资中获得另外60美元，再加上再投资的60美元产生的3.6美元。如果我们再投资所有回报，5年后原始1,000美元投资的总价值为：$1,000 x 1.06 x 1.06 x 1.06 x 1.06 x 1.06 = $1,338。

时间是复利的关键。在短期内，复利只产生少量的额外回报。在长期内，它会产生巨大的效果。每年投资2,500美元，持续40年，10%的回报率，你将成为百万富翁。

货币的时间价值

一鸟在手胜过二鸟在林。

Aesop

为什么我们必须降低未来收到货币的价值？

未来收到的钱不如今天收到的钱值钱。今天收到的一美元比明天收到的一美元更值钱。如果我们今天有一美元，我们可以投资它并赚取利息，使这一美元比未来的一美元更值钱。这意味着货币有价格，这个价格就是利息。

今天我们应该为一年后收取1,000美元的权利支付多少？或者，我们今天需要投资多少才能在一年后有1,000美元？这是同一个问题。答案取决于利率。如果利率是6%，答案是943美元。如果我们今天以6%的利率投资943美元，一年后我们有1,000美元。943美元是一年后1,000美元的现值。我们将1,000美元折现或降低到它今天的价值。我们越晚收到这1,000美元，或利率越高，现值就越低。

概率与可能结果的数量

概率是生活的指南。

Marcus Tullius Cicero

我们认为某个事件发生的可能性有多大？概率就像猜测。但正如 Richard Feynman 在加州理工学院的物理讲座中所说："有好的猜测和坏的猜测。概率论是一套做出更好猜测的系统。"

我们可以基于事件的相对频率（过去类似情境中事件发生的比例）来估计概率，也可以利用过去的经验或任何可用的重要且相关的信息和证据来做出有根据的猜测。

我们还可以计算可能的结果数量。只有在知道所有可能结果且所有结果等概率的情况下，我们才能预先精确计算事件发生的概率（在大数试验中）。这适用于抛硬币或掷骰子等机会游戏。无论我们如何使用概率的概念，都需要遵循其基本规则。

飓风袭击德克萨斯州的可能性有多大？

根据国家飓风中心的数据，从1900年到1996年，德克萨斯州共遭受了36次飓风袭击。基于过去的经验，假设条件不变，我们可以估计任何给定年份飓风袭击德克萨斯州的概率约为37%（36/97）。这个数字——36/97——也被称为结果的基础频率（德克萨斯州的飓风）。

我们必须确保产生相对频率的条件可以预期基本相同，然后才能将其作为未来的指导。我们还必须关注结果的变异性和严重程度（事件可能造成的损害程度）。以龙卷风为例。根据国家气候数据中心，1950年至1999年间，美国平均每年有810次龙卷风。但1950年有201次龙卷风（造成70人死亡），1975年有919次（造成60人死亡），1999年有1,342次龙卷风（造成94人死亡）。

一位医生说："这是我第一次见到这种疾病。我估计病人有五五开的存活机会。"

这个陈述只有两种可能的结果：病人要么死亡，要么不死。如果没有过去的数据或其他证据作为概率的基础，说"五五开"真的有意义吗？它真的告诉了我们什么吗？如果没有历史、可比或代表性的数据或其他证据作为估计的基础，概率数字仅仅衡量了医生对事件结果的信念。

另一位医生说："根据类似病例的病历记录，在相同条件下，50%的病人存活了五年或更久。"

我们拥有的代表性背景数据或证据越多，对概率的估计就越好。

为了进一步缩小概率范围，我们需要一个相关的参照组，即频率所涉及的群体。在飓风的例子中，我们为一个特定的参照组定义了概率，即飓风发生的相对频率（在有数据的97年间，德克萨斯州发生了36次）。

事件可能频繁发生，也可能很少发生。有些事件不可重复，有些事件从未发生过。对于某些事件，过去的经验可能不具有代表性。另一些事件则具有低历史频率和高严重性的特征。在我们的实际敞口（衡量脆弱性和潜在成本或损失）未知的情况下，会发生不可预见的事件。有时人们对某个事件做出反应，在未来避免或预防它，从而改变事件未来的概率。另一些时候，一个坏事件可能增加另一个坏事件的概率。例如，地震可能引发山体滑坡、洪水或停电。不确定性越大，找到一个有意义的概率数字就越困难。相反，我们的估计必须限定在可能结果的范围内及其概率。

不确定性增加了保险公司为飓风或地震等灾难适当定价的难度。Warren Buffett 说：

灾难险承保人不能简单地外推过去的经验。例如，如果确实存在"全球变暖"，概率就会发生变化，因为大气条件的微小变化可以产生天气模式的巨大变化。此外，近年来在美国沿海地区——特别容易受飓风影响地区——人口和保险价值急剧增长，而飓风是超级灾难的头号制造者。20年前造成 x 美元损失的飓风，现在可能轻松造成10倍的损失。偶尔，不可想象的事情也会发生。例如，谁能想到南卡罗来纳州查尔斯顿会发生大地震？（1886年那次地震估计为里氏6.6级，造成60人死亡。）

但仍然有可能做出合理的定价。Warren Buffett 说：

即使风险评估的完美是不可企及的，保险公司也可以明智地承保。毕竟，你不需要知道一个人的确切年龄就能知道他已达到投票年龄，也不需要知道他的确切体重就能认识到他需要节食。

Warren Buffett 还考虑了最坏的情况：

鉴于我们承担的风险，Ajit [Ajit Jain，伯克希尔再保险业务负责人]和我不断关注我们的"最坏情况"，当然，判断最坏情况是什么很困难，因为你可能在同一年遭遇长岛飓风、加利福尼亚地震和超级灾难 X。此外，保险损失可能伴随非保险方面的麻烦。例如，如果我们因南加利福尼亚大地震而遭受超级灾难损失，它们很可能伴随着我们在喜诗糖果、富国银行和房地美的持股价值大幅下跌……

不过，我们确实监控我们的总敞口，以将"最坏情况"保持在让我们感到舒适的水平。

过去的经验对于预测未来有多可靠？在《Against the Gods》中，Peter Bernstein 提到了1703年德国数学家 Gottfried Wilhelm von Leibniz 写给瑞士科学家和数学家 Jacob Bernoulli 的关于死亡率的信："新的疾病不断侵袭人类，因此无论你在尸体上做过多少实验，你都没有由此对事件本质设限，使得未来它们不能发生变化。"即使拥有最好的经验证据，也没有人确切知道未来会发生什么。

2001年9月11日灾难之后，Warren Buffett 写到了关注实际敞口的重要性，以及使用过去经验有时可能带来的危险：

在定价和评估聚合风险时，我们忽视或排除了大规模恐怖主义损失的可能性……例如，在财产保险定价中，我们回顾了过去，只考虑了可能因风暴、火灾、爆炸和地震而产生的成本。但有史以来最大的保险财产损失（加上相关的业务中断索赔）并非源于这些力量。简而言之，我们行业所有人都犯了一个根本性的承保错误——关注经验而非敞口，从而承担了巨大的恐怖主义风险，却没有收到任何保费。

当然，在承保大多数保险时，经验是一个非常有用的起点。例如，对于承保加利福尼亚地震保险的保险公司来说，了解过去一个世纪该州有多少次地震达到里氏6.0或以上是很重要的。这些信息不会告诉你明年大地震的确切概率，也不会告诉你在该州的哪个地方可能发生。但这个统计数据有其实用价值，特别是当你承保一份全州范围的大额保单时……

然而，在某些时候，以经验作为定价指南不仅无用，而且实际上很危险。例如，在牛市后期，董事和高管责任保险（"D&O"）的大额损失可能相对罕见。当股票上涨时，可起诉的目标稀缺，可疑的会计和管理层欺诈往往不被发现。在那个节点，高额 D&O 的经验看起来可能很棒。

但这恰恰是敞口可能正在爆炸性增长的时候——通过荒谬的公开发行、盈余操纵、连锁信式的股票推销以及各种其他不端活动。当股票下跌时，这些罪恶浮出水面，用可能高达数千亿美元的损失打击投资者。

即使对于某些事件我们无法估计其概率，也可能有一些证据告诉我们它们的概率是增加还是减少。问问：我了解可能引发事件的力量吗？关键因素是什么？事件发生的机会是否更多了？

Warren Buffett 谈到恐怖主义时说：

没有人知道今年某个大都市区发生核爆炸的概率……也没有人能够确信地评估今年或另一年，致命的生物或化学制剂被同时……引入多个办公楼和制造工厂的概率……

以下是我们确实知道的：a. 这种令人难以置信的灾难的概率，虽然目前可能很低，但不是零。b. 随着知识和材料落入对我们心怀恶意之人手中，概率正在以不规则和不可测量的方式增加。

一个事件在可能发生的机会（可能的预期或非预期结果）相对于所有可能发生的事情（所有可能结果）中所占的比例越大，它就越可能发生。

可能结果的数量

抛一次硬币。可能发生什么？有2种可能结果。掷一次骰子。有6种可能结果，且等概率。掷两次骰子。可能发生什么？每次掷骰子有6种可能结果，因此掷两次有36种可能的组合或结果。掷三次骰子。有216种可能结果。

简而言之，一个事件可能的结果越多（在数量或时间上），某个特定结果的可能性就越低（例如，只有一个结果满足期望的事件："掷一次骰子并得到六"），而某种结果发生的可能性就越高（有6种可能结果可供选择）。一个特定事件的可能结果越多，且越是不期望的，且实现某个情景所需的独立事件越多，该期望情景发生的可能性就越低。某些结果可能比其他结果的可能性更低（例如，由于约束或限制）。

将掷三次骰子视为3个独立事件，每个事件都是"得到六"。我们从上面看到，实现某个情景或期望结果（"连续三个六"）所需发生的事件越多，该情景发生的可能性就越低。"非连续三个六"是一个非期望事件。在216种结果中有215种方式会发生这个非期望事件。

这意味着非期望事件非常可能发生。

我们讨论的是长期来看可能发生什么。我们可能很幸运，连续掷出三个六。但我们也必须考虑非期望结果的后果。

这意味着什么？如果到达坏结果的途径比到达好结果的途径更多，坏结果的概率就更高。破坏一个系统比创造一个系统更容易，仅仅因为破坏的机会比创造的机会更多。

这意味着意外、巧合、稀有事件和事故总会在某个地方、某个时间发生在某个人身上，只要它们有发生的机会。

这也意味着消除风险优于找出风险所在（因为非期望结果的机会太多了）。例如，我们可以通过增加期望的可能结果数量、减少不期望的可能结果数量、降低后果的程度或避免某些情境来降低风险。

问一些相关的问题：

事件：什么类型的事件？频繁的？独特的？

原因：什么可以引发和导致事件？哪些因素起作用？必须存在哪些条件和环境？原因是否随时间发生了变化？

敞口：已知？可测量？可能的后果？后果/损失的量级？最坏的情况是什么？

概率：可能结果随时间的分布？稳定？相对频率或相关的过去经验？观测次数？不同损失规模的相对可能性？平均频率如何产生？结果和严重程度的变异性？对人为因素的依赖？

代表性：过去数据是否具有代表性或条件是否已改变？原因或事件频率发生变化的证据？暂时还是永久性变化？小样本或观测时间太短？随时间推移敞口是否变化？

备份：备份失败率？

让我们观察本章中所述内容的一些效果。更多的重点放在底层思想上，而非数学。概率论及其定义、规则和计算见附录三。

低频率事件

每个人或多或少都高估了获利的机会，而大多数人低估了损失的机会。

Adam Smith（苏格兰哲学家和经济学家，1723-1790）

最高法院大法官 Oliver Wendell Holmes, Jr. 曾说："大多数人戏剧性地思考，而非量化地思考。"我们高估了龙卷风、洪水和凶杀等公开报道事件的死亡频率，低估了糖尿病、中风和胃癌等较少报道事件的死亡频率。为什么？正如我们在第二部分学到的，我们倾向于高估稀有但近期、生动或广泛报道事件的发生频率。媒体有兴趣将不太可能的事情转化为可信的事情。真实风险和能卖报纸的风险之间存在差异。像飞机失事这样的灾难是引人入胜的新闻故事。高度情感化的事件会成为头条，但并不是频率的指标。相反，想想那些什么都没发生的时候。大多数航班都是无事故的。问问：事件发生的可能性有多大？后果有多严重？

John 正在登机，从洛杉矶飞往华盛顿的日间航班，他在想："我在这次旅行中死亡的可能性有多大？"

灾难的风险是什么？首先，我们需要了解可以与 John 的航班进行比较的以往航班记录。假设我们发现，每10,000次航班中有1次发生事故。记录还显示，当事故发生时，平均10人中8人死亡，1人受伤，1人安全。这意味着乘客卷入事故的概率是万分之一；死亡概率是一万二千五百分之一（10,000/0.8）；受伤概率是十万分之一（10,000/0.1）。

根据美国联邦航空管理局的数据，麻省理工学院（MIT）的 Arnold Barnett 博士——一位广泛认可的航空交通安全专家——测量了乘客在下一次航班中存活的概率。它将不发生致命航空事故的概率与致命事故发生时不存活的概率结合起来。2000年，这个概率是580万比1。

根据国家运输安全委员会的数据，1992年至2001年间美国航空事故中丧生的乘客人数为433人（包括2001年9月11日四架被劫持航班上的232人）。作为参照，2001年美国道路交通事故的年死亡人数为42,119人。

人们觉得开车比坐飞机更安全，这是有道理的，因为我们以生存为导向。正如 Antonio Damasio 在《Descartes' Error》中所说："飞机确实偶尔会坠毁，而且在飞机坠毁中幸存的人比在车祸中幸存的人少。"研究还表明，我们对不熟悉的事物的恐惧远远超过对日常危险的恐惧，也超过我们感觉无法控制的事物的恐惧。我们在飞行时感觉无法控制。

为什么我们在赌博中会输钱？为什么我们投资于奇特的不切实际的风险项目？我们经常高估低概率但高回报下注的获胜机会。例如，任何人在1到1400万之间猜中一个数字的可能性有多大？如果有1400万种结果，Mary 赢得"6/49乐透"的机会是多少？必须发生什么？她必须从49个数字中选6个，如果全部命中她就赢了。可能发生什么？她能从多少个数字中选择？她从49个数字中选择6个的可能方式有13,983,816种。因此，某人选择中奖组合的概率约为一千四百万分之一。仅比连续24次抛硬币都出现正面稍微好一点。

想象一下拼出1400万种组合所需的时间。如果我们假设每个组合平均需要1分钟写在纸上，而 Mary 每天24小时都在选数字，她需要27年才能把它们全部写下来。

即使 Mary 投资1400万美元购买1400万张彩票，希望赢得2000万美元的头奖，她可能不得不与选择相同中奖号码的其他人分享头奖。如果只有另外一个人选择了中奖组合，她会损失400万美元（20/2 - 14）。为什么人们在输面如此之大的情况下还要玩这个游戏？即使排除娱乐因素和偶尔中奖的强化作用，这也是可以理解的——因为他们认为正确的收益巨大，而错误的代价很低——仅一张彩票或一美元的成本。记住 Benjamin Franklin 的建议："等待命运的人，永远不能确定有一顿晚餐。"

数学期望

一个抽奖有100张票。每张票10美元。现金奖金500美元。Mary 值得买一张彩票吗？

这个游戏的期望值是获胜概率（1/100）乘以奖金（500美元）减去失败概率（99/100）乘以参与成本（10美元）。对每个结果，我们取概率乘以后果（奖励或成本），然后将这些数字相加。这意味着 Mary 购买一张彩票的期望值是约5美元的亏损（0.01 x $500 - 0.99 x $10）。

我们需要区分少数游戏和大量游戏。由于概率意味着在大数试验中事件可能发生的次数，期望值是 Mary 如果反复下同样的注，每场游戏平均应该期望赢或输的金额。期望值告诉 Mary，如果她反复玩同样的抽奖，她平均每次应该期望输5美元。这不是她从单场游戏中能期望的。Mary 有1%的机会赢得抽奖，如果赢了，她的收益是490美元。她有99%的机会损失10美元。

我们日常生活中的大多数决策都是一次性下注，是我们只面临一次的选择。不过，这不是我们做的最后一个决策。我们一生中会做大量不确定的决策。我们每天都在下注。因此，如果我们把生活中的决策视为一系列赌局，我们应该在适当时以期望值为指导。长期来看，我们会过得更好。

John 在轮盘赌桌上放了38美元。

数学和人性的结合使我们不可能在任何相当长的时间内持续打败轮盘。如果我们只去赌场一次，我们可能很幸运，短期内赢一些钱，但长期来看我们应该预期会输。赌场有优势。

轮盘上有38个不同的数字（包括双零）。当荷官转动轮盘时，球落在38个槽中任何一个的概率相等。John 在单个数字上下注1美元。如果他的数字出现，他赢35美元。平均而言，他一美元下注的期望值是5.26美分的亏损（1/38 x $35 - 37/38 x $1）。长期来看，John 每放在桌上的1美元平均输5.26美分。赔率的设定使它们平均下来有利于赌场。

"只要我在桌上待得够久，赔率就会转向对我有利，我会赢回所有输掉的钱。"

但这正是赌场想让我们相信的。赌场无法预测任何单次下注的结果，但一旦有大量个人玩家下注，赌场就会赚钱。正如一位赌场经营者所说："我喜欢的是风险。有些晚上我们赚钱，有些晚上我们赚更多的钱。"

即使我们短期内赢了，人性也会使我们变成输家。几乎所有赢大钱的人都会继续玩，直到输光赢来的钱，甚至更多。Henry Howard Harper 在其著作《The Psychology of Speculation》中很好地说明了这一点：

据说已经证明，胜算对玩家极为不利，即使取消赌场的优势比例，轮盘也可以盈利运行。这是因为赌博的兴奋会导致某种程度的心理混乱，玩家容易做错事；例如，在运气不好时加倍下注，在运气好时缩减注码。或者另一方面，在好运期间加大注码并加倍的玩家，在运气改变后会固执地继续大额下注。同样的心理也完全适用于股票交易。

偶然性没有记忆

"我的运气要转了。趋势要反转了。"

我们倾向于认为，当一个独立事件最近发生时，其再次发生的概率会降低，或者当它最近没有发生时，其发生的概率会增高。例如，在独立事件的随机序列中出现连续不好的结果后，我们有时认为好结果该来了。但之前的结果既不影响也没有预测未来结果的价值。偶然性既没有记忆也没有公平感。

Mary 抛硬币连续得到5次正面。反面该来了吧？一定该来了，因为长期来看正反面会平衡。

当我说抛出反面的概率是50%时，我的意思是在长时间的抛掷中，反面出现一半的时间。Mary 第五次抛出正面的概率是50%。硬币没有公平感。正如19世纪法国数学家 Joseph Bertrand 所说："硬币既没有记忆也没有意识。"Mary 犯了赌徒谬误。当我们相信某事持续了一段时间后就会回到其长期平均值时，就会发生这种情况。这与轮盘玩家因黑色连续出现四次就押红色是一样的。但黑色在下一次转动中出现的概率与红色相同。每次转动、每个结果都与前一次独立。只有在长期内，红色与黑色的比率才会趋于相等。

Mary 每次玩，正面的概率都是50%，反面的概率也是50%。即使我们知道概率是50%，我们也无法预测某次抛掷结果是正面还是反面。我们可能连续十次抛出正面，也可能一次都没有。概率定律并不排除运气。

"我昨天吃了超速罚单，所以现在我又可以超速了，"John 说。甚至罪犯也会犯赌徒谬误。研究表明，惯犯在被抓住和惩罚后，除非极端不幸，否则预期再被抓的概率会降低。

Mary 知道下一次巨型风暴要到99年后才会发生，感到很安心。

什么是"百年一遇的风暴"？要预测风暴，我们查看过去的统计数据，即在有记录的过去中，一定量级的风暴发生的频率。我们还假设相同量级的风暴在未来会以相同频率发生。百年一遇的风暴并不意味着每100年才发生一次。它可能在任何一年发生。如果今年发生了百年一遇的风暴，明年可能再来一次。百年事件只意味着在任何给定年份该事件发生的概率为1%。因此，即使大型风暴很罕见，它们也是随机发生的。同样的推理适用于洪水、海啸或飞机失事。在所有包含随机成分的独立事件中，都没有对过去的记忆。

控制偶然事件

骰子桌旁挤满了人，大家轻轻掷骰子，祈求小数字。

我们相信幸运数字，也相信我们能控制偶然事件的结果。但技巧或努力不会改变偶然事件的概率。

"换彩票！你疯了吗！如果我的号码中了，而我却把它换了，我会后悔死的。"

在一项实验中，一位社会心理学家发现，人们更不愿意放弃自己选择的彩票，而不是随机分配给他们的。他们出售自选彩票所要的价钱是随机分配彩票的四倍。但在随机抽取中，自己选择还是被分配并不影响中奖概率。获胜的概率是一样的。这个教训是，如果你想卖彩票，让人们自己选号码而不是随机抽取。

盈亏与效用

18世纪瑞士数学家 Daniel Bernoulli 说："获得一千达克特的收益对穷人比对富人更有意义，尽管两人获得的金额相同。"这意味着结果的效用或个人价值对不同的人以及人生的不同阶段是不同的。例如，随着财富状态的变化，我们的偏好也会改变。

我们在做财务决策时往往不考虑总财富。相反，我们通过评估以短期盈亏来衡量的变化来判断决策。

"我应该投资吗？"

"有50%的概率我赚10,000美元。有50%的概率我亏4,000美元。"

"因为我从收益中获得快乐，而且期望值（3,000美元）是正的，我决定投资。"

相反，我们应该采取更长远的眼光，以财富来思考。我们应该将当前财富与所有可能的财务结果相加，并选择具有更高期望效用（考虑我们自己的心理特质、才能和目标）的方案。

"我现在的财富是1,000,000美元。我是选择确定的1,000,000美元，还是有同等概率的996,000美元或1,010,000美元？"

"由于将有利投资整合到我的财富中产生的期望效用低于我当前财富的期望效用，我不投资。"记住，效用概念是关于潜在后果的个人价值，因此对不同个体是不同的。如果一个人发现将上述投资整合到他的财富中产生的期望效用高于或大致等于他当前财富的期望效用，他就会选择这个有利的投资。

问问：我最终会得到什么？如果成功我会有多少，如果失败我会有多少？我有多少确定性？期望效用是多少？

低频率事件的后果

想象以下情景：

结果 A 结果 B

概率后果成本

10% -90

90% -10

期望值

-9

两个结果的期望值相同，但后果成本差异巨大。我们不能只看非期望事件发生的可能性有多大。我们还必须评估其后果的量级。在采取行动之前，问问：收益和成本是什么？可能出什么问题？怎么会出错？我可能损失多少？随着时间推移，失败的概率和后果是什么？如何降低失败的概率和后果？

如果成功的概率很高，但失败的后果却很可怕呢？

犯错的后果

绝不要冒食物中毒的风险，远离那些最近有人被杀的地方，不管概率数学定律告诉你什么。

Edward Wilson（荣誉教授，引自《Consilience》）

"帕斯卡赌注"是 Blaise Pascal 论证信仰上帝的理由。Pascal 的推理如下：如果我们信仰上帝，而上帝存在，我们在来世会获益。如果我们不信仰上帝，而上帝存在，我们在来世会受损。无论上帝存在的概率如何，不信仰的后果都是如此可怕，我们应该对冲风险，选择信仰。

Pascal 建议我们在一个有2个选择的游戏中做出决定——信仰和不信仰——后果如下：

概率 (p) 信仰

不信仰

上帝存在

得救（好）诅咒（坏）

上帝不存在 (1 - p)

不便正常生活

如果上帝存在，而我们信仰上帝，我们就会得救。这是好的。如果我们不信仰，而上帝不宽恕，我们就会被诅咒。如果我们信仰但上帝不存在，我们就错过了一些世俗的快乐。如果上帝不存在而我们也不信仰，我们过正常的生活。

信仰的期望值 = p（得救的价值）+ (1-p)（不便的成本）

不信仰的期望值 = p（被诅咒的成本）+ (1-p)（过正常生活的价值）

Pascal 说："如果我输了，我失去的很少。如果我赢了，我将获得永生。"我们的选择取决于概率，但 Pascal 假设被诅咒的后果是无限的，这意味着信仰的期望值至少不是最负的，因此他认为无论上帝存在的概率设得多低，信仰上帝都是最好的选择。

John 想赚外快，被邀请玩俄罗斯轮盘赌。

如果 John 赢了，他得到1000万美元。他应该玩吗？当他扣动扳机时，有6种等概率的可能结果——空、空、空、空、空、子弹。这使得概率为5/6或83%。这相当于说 John 在玩一个只有6张彩票的抽奖，其中一张是致命的。

他应该玩一次吗？他获得1000万美元的概率是83%。他输的概率只有17%。

让我们看看后果：如果 John 不玩而有子弹，他很高兴自己没玩。如果他玩而有子弹，他就死了。如果他不玩而没有子弹，他失去了额外金钱可能带来的快乐。如果他玩而没有子弹，他获得1000万美元，这将给他带来额外的快乐。玩就是用死亡风险换取额外快乐。John 正确的概率为83%，但错误的后果是致命的。即使概率对他有利，下行风险也是不可承受的。John 为什么要冒生命危险？生存的价值是无限的，所以无论我们给"没有子弹"的概率赋值多少或提供多少钱，不玩的策略都是最优的。但也可能有例外。一个贫困的、需要养家糊口、且知道自己将在3个月内死于致命疾病的人，可能会扣动扳机。他可能失去3个月的生命，但如果他赢了，他的家人在他死后将得到照顾。

我们绝不应该为了我们不需要的东西去冒我们拥有且需要的东西的风险。但有些人还是会扣动扳机。以下是 Warren Buffett 关于长期资本管理公司事件所说的话：

LTCM 顶层有16个极其聪明的人——我说的确实是极其聪明。他们顶层16人的平均智商可能和你能找到的任何其他组织一样高或更高。而且他们个人拥有数十年的经验——集体加起来有几个世纪的经验——都是在 LTCM 所投资的证券领域。

此外，他们投入了大量的自己的钱——而且在几乎每种情况下可能都占其净资产的很高比例。所以这些人非常聪明、极其有经验，而且用的是自己的钱。然而，实际上，在九月的那一天，他们破产了。对我来说，这绝对令人着迷。

事实上，有一本书书名很棒——《You Only Have to Get Rich Once》。书名很棒，但书写得一般。（Walter Guttman 很多年前写的。）但书名是对的：你只需要富一次。

为什么非常聪明的人会冒着失去对他们非常重要的东西的风险，去获取完全不重要的东西？增加的钱没有任何效用——而失去的钱却有巨大的效用。更不用说他们的声誉也会受损等等。所以从任何实际意义上说，得失比率简直不可思议……每当一个非常聪明且很有钱的人破产时，都是因为杠杆……几乎不可能在没有借款的情况下破产。

情景分析

系统建设与规划过程

不曾计算成本便动工者，行为愚蠢；

而计算之后才动工者，方觉自己当初算得不智。

Benjamin Franklin

正当约翰开始翻修房子之际，TransCorp 公司启动了一个十亿美元的项目。为什么房屋建设项目、初创企业或产品开发项目总是比我们预期花费更多的时间、金钱和精力？例如，一项研究发现，在3500个已执行的项目中，项目预算经常超支40%至200%。规划学教授 Bent Flyvbjerg 的研究发现，大约十个交通基础设施项目中有九个存在成本超支。他的研究还发现，预测的交通需求量与实际需求量之间存在巨大偏差。他举了几个例子：波士顿中央干线隧道按不变价格计算超支275%，即110亿美元。丹佛50亿美元国际机场的成本比估算高出近200%，而开业当年的客流量仅为预计的一半。丹麦大贝尔特水下铁路隧道成本超支110%。其他存在成本超支和收益不足的项目还有曼谷的轻轨（Skytrain）、洛杉矶会议中心、魁北克奥林匹克体育场、欧洲战斗机（Eurofighter）军用喷气机、英吉利海峡隧道、五角大楼间谍卫星项目以及2004年雅典奥运会。

一个项目由一系列步骤组成，所有步骤都必须成功才能实现整体成功。每个单独的步骤都有一定的失败概率。我们经常低估未来可能发生的大量事件，以及可能导致项目出错的所有失败机会。人为失误、设备故障、技术未按计划运行、不切实际的期望、包括沉没成本综合征在内的各种偏差、经验不足、错误的激励机制、承包商违约、未经测试的技术、延误、错误交付、需求变更、随机事件、忽视早期预警信号——这些都是延误、成本超支和错误的原因。我们往往过于关注具体项目本身，而忽视了在类似情况下通常会发生什么（结果的基础比率频率——个人的和他人的）。为什么某个项目会不同于类似项目的长期记录呢？George Bernard Shaw 曾说："我们从历史中学到的唯一教训就是，人类从不会从历史中学到任何东西。"

实现一个情景所涉及的独立步骤越多，失败的机会就越大，该情景发生的可能性就越小。我们经常低估所涉及的步骤、人员和决策的数量。

此外，我们常常忘记系统的可靠性是整个系统的函数。最薄弱的环节决定了整条链条的上限。

TransCorp 想开发一款新产品。

要预测开发新产品的概率，我们需要知道产品开发链中的所有步骤及其各自的概率。该项目由6个步骤组成，每个步骤彼此独立。每个步骤有80%的成功概率。根据在相同条件下进行的类似开发项目，TransCorp 估计每10次中每个步骤有8次成功。每10次中有2次出现某些情况阻止每个步骤成功。但由于每个步骤是独立的，概率必须相乘。公司最终成功开发产品的概率是26%——这意味着 TransCorp 应该预期每四次尝试才能成功一次。因此，即使每个步骤有80%的成功概率，组合在一起时，产品成功的概率下降到了26%。

每当我们向系统增加一个步骤，系统正常工作的概率就会降低。

约翰正考虑投资一家生物科技初创企业。

教授兼初创企业教练 John Nesheim 曾参与300多家初创企业，他在《High Tech Startup》一书中告诉我们，一百万个高科技创意中只有六个能成为上市公司。这个基础比率频率告诉我们，成为上市公司的先验概率很低。

以生物科技企业为例。研究表明，每一万个到三万个进入发现阶段的候选药物分子中，只有250个能进入临床前评估；只有5到10个能进入临床试验；而最终只有一个能获得批准。在它成为一门赚钱的生意之前，有太多事情必须顺利进行。技术优势、产品安全性、成本效益、制造、专利问题、产品稳定性、监管事务、市场评估、竞争地位、资金需求（及可获得性）等因素。我们如何为所有这些因素赋予一个概率数值？即使我们可以，这些因素也必须全部起作用才能实现期望的情景。要问：在我考虑这个具体案例之前，这类企业的先验成功概率是多少？

Warren Buffett 谈到生物科技时说：

这些公司中有多少每年能赚几亿美元？这根本不会发生。在资本主义社会中赚大钱并不容易。每天都有人在盯着你做的事，想办法做得更好、压低你的价格、推出更好的产品或采取其他各种手段。

我们为承担风险所需的补偿，实际上是期望结果相对于所有可能结果的函数。以掷骰子为例，我们连续四次掷出六的概率有多大？如果我们每次需要投入1美元来玩一次这个游戏，我们需要收回1296美元才能持平。共有1296种结果，其中只有一种是有利的（6,6,6,6）。

可能发生的负面事件越多——或必须发生的正面事件越多——我们承担风险所需的补偿就越高。要问：可能发生什么，后果是什么？预见意想不到的障碍。

如果你做风险投资，请遵循 Warren Buffett 的建议：

你可以有意识地购买一项高风险投资——确实有造成损失或伤害的显著可能性——如果你相信，按概率加权后的收益大大超过按同样方式加权后的损失，而且你可以致力于一系列类似但不相关的机会。大多数风险投资家都采用这一策略。如果你选择走这条路，你应该采取拥有轮盘赌的赌场的态度——它希望看到大量的下注，因为概率对它有利，但会拒绝接受单笔巨额投注。

我们可以用数学来验证 Buffett 的建议。假设一家初创企业有40%的成功概率。10家相互独立的初创企业（具有相同的成功概率）全部成功的概率是0.01%，但至少有一家成功的概率是99.4%。这里我们假设每家企业的命运独立于其他企业。一家初创企业的失败不会使另一家初创企业更有可能失败。

"如果我们不描绘一个美好的未来，怎么能融到资呢？"

考虑激励引起的偏差。为了推销一个投资项目，预期回报经常被高估。Warren Buffett 说："我们预期我们所有的业务都会不时起伏。（只有在投资银行的推销演示中，收益才会永远向上。）"

系统故障与事故

2000年7月25日，一架从巴黎飞往纽约的协和客机在起飞后不久坠毁。机上109人全部遇难，地面另有4人死亡。

跑道上一根另一架飞机掉落的金属碎片引发了这一事件。轮胎因此爆裂。爆炸将橡胶碎片射入油箱，导致燃油泄漏和起火。

我们低估了某件事以这种或那种方式发生时它发生的可能性。只要事故有机会发生，事故就会发生。

天文学教授 Carl Sagan 在《Carl Sagan: a life in the cosmos》一书中说："切尔诺贝利和挑战者号灾难提醒我们，即使投入了巨大国家声望的高度显眼的技术系统，仍然可能经历灾难性故障。"

系统安全不在于某个单一组件，而在于所有组件之间的相互作用。如果一个关键组件失效，系统可能就会失效。假设一架航天飞机由2000个独立部件或子系统组成，每个部件的工作概率为99.9%。所有部件都需要正常工作，航天飞机才能运行。至少有一个部件不工作导致航天飞机故障的概率是86%（部件越多意味着失败机会越多）。

停电始于奥马哈地区晚上10点30分，多米诺效应导致了全美范围内的电力连锁中断。

某些系统比其他系统更容易发生事故，原因在于组件的数量、连接和相互作用。我们向系统添加的变量越多，它们之间的相互作用越多，系统就越复杂，发生故障的机会就越大。在高度互联的系统中改进某些部件，可能对消除未来问题帮助甚微。始终存在多重同时故障的可能性，而且系统越复杂，预测所有可能的故障就越困难。例外情况是当现有系统故障时作为替代的系统。我们必须确保备份系统不会引起不良效应，或者某些部件不会共享相同的缺陷。

区分独立事件和相依事件。飞机导航系统正常工作的概率是99%，备份导航系统正常工作的概率是90%。备份系统失效的概率不受主系统是否失效的影响。两个导航系统都不工作的概率是千分之一（0.01×0.1）。因此导航系统的可靠性为99.9%（至少有一个导航系统会工作）。

但如果系统是相依的——即主系统失效后备份系统失效的概率上升——系统整体故障的概率就会增加。我们不能假设事件彼此独立。事件链中接下来发生的事可能不独立于前一个结果。子系统可能共享某些共同之处。例如，飞机发动机从共同的供油源和共同的油泵抽取燃料。相依性还可能因为部件采用相同设计、由同一家公司制造而产生。

只要时间足够长，不太可能的事情也会发生。某件事在任何给定年份发生的概率是二十分之一（假设概率随时间保持不变），那么在50年内几乎肯定会发生（92.3%）。如果我们将概率降低到四十分之一，该事件在50年内至少发生一次的概率降为71.8%。

假设在任何给定年份有40种独立的方式可以引发核事故，每种方式的概率为千分之一。那么任何给定年份发生事故的概率是3.9%。未来10年内至少发生一次核事故的概率是33%。

我们可以降低事故发生的概率，但不能完全消除。

下午3点42分，旧金山遭遇了大地震。

基于频率和科学数据，科学家们在2003年估计，在2032年之前，至少一次6.7级或以上的地震袭击湾区某处的概率为62%（误差范围可能在38%到87%之间）。因此，任何给定年份发生大地震的概率是3.2%（假设任何给定年份发生大地震的概率保持不变）。未来5年内至少发生一次大地震的概率是15%。

除了预测地震时考虑的因素外，偶然性在是否发生大地震中也起着作用。

我们能否预测未来地震的时间、地点和震级？伯克利统计学教授 David Freedman 和 Philip Stark 在他们的报告《What is the chance of an earthquake》中说，湾区发生更大地震是必然的，在地质时间尺度上也是迫在眉睫的："概率是一种干扰。与其做预测，美国地质调查局（USGS）不如帮助改进建筑规范，并规划政府对下一次大地震的应对措施。湾区居民应采取合理的预防措施，包括加固和螺栓固定房屋，以及固定热水器、书柜和其他重物。他们应随时备有急救用品、水和食物。他们基本上可以忽略 USGS 的概率预测。"

"我们的技术是万无一失的。这怎么可能发生？"

许多系统失败是因为它们关注的是机器，而不是使用机器的人。例如，一项对麻醉师的研究发现，82%的可预防事故涉及人为失误。其余的是设备故障。

即使某项技术正常工作的概率是99.99%，人类的易错性也使系统的可靠性低于技术本身的可靠性。人类参与设计、执行和后续跟进。撇开无知和知识不足不谈，鉴于人类和非人类因素相互作用的复杂性，出错的方式多种多样。

1983年，大韩航空007号航班因侵犯俄罗斯领空而被击落。机上269人全部遇难。

飞机偏离了预定航线近360英里。后来表明，一连串的偶然事件导致飞机偏离航线。这始于飞机从阿拉斯加安克雷奇起飞时。机长和机组人员在起飞时就已疲惫。一系列微不足道的小事件，每件都不起眼，组合在一起却引发了一场灾难。

"抱歉，我把一件金属器械留在你的腹部里了。"

医生有时会犯错——无论是在诊断还是治疗患者方面。例如，外科医生将金属器械留在患者腹部、患者被截错了腿、心脏外科医生搭错了动脉、医生开错了药、漏诊完全性心脏传导阻滞、漏诊结肠癌、误诊肺栓塞，或血液制品被贴错标签。

在哈佛医疗实践研究（1991年）中，从纽约州51家医院的30,000名患者中随机抽取了样本。检查了病历以检测因医疗管理不当造成的伤害证据。研究显示，3.7%的患者（其中疏忽占1%）出现了延长住院时间或导致残疾的并发症。后来的研究表明，医疗错误每年在美国造成44,000至98,000例死亡，而用药错误是第八大死因。

一项对内科100例诊断错误的研究表明，系统相关因素在65%的案例中起了作用，认知因素在74%的案例中起了作用。认知因素和系统相关因素经常同时出现。基于认知的错误中最常见的单一原因，是在做出诊断后就不再考虑其他可能解释的倾向。

尸体解剖研究表明，一家尸检率为5%的美国机构，可以预期约24%的情况下会误诊主要的基础疾病或主要死因。即使是尸检率达到100%的医院，也应预期约8%的错误率。

Henry Ford 曾说："不要找过错，要找解决办法。"不要归咎责任。要寻找原因和预防方法。通过在系统设计中内置安全性来预防未来错误，往往比因过去的错误惩罚个人更有效。归咎责任对改善安全或防止他人犯同样错误几乎无济于事。例如，航空业假设判断错误是会发生的，寻找原因比归咎责任更有益。这就是为什么联邦航空管理局（FAA）设立了航空安全报告系统（ASRS），用于分析和报告航空事件。FAA 利用 NASA 作为第三方来接收航空安全报告。这一合作邀请飞行员向 NASA 报告涉及航空安全的实际或潜在缺陷。由 NASA 作为接收方，确保了报告者和事件中所有相关方的保密性和匿名性。在 NASA 管理 ASRS 的20多年中，从未发生过泄密事件。在十天内报告事件的飞行员自动获得免于处罚的豁免。

安全系数

"我们在设定安全系数时总是考虑变异性和不可预测性。我们就像在建造一座桥一样，非常保守。"

古罗马在桥梁设计和建造中使用激励措施来确保安全。桥梁设计者在完工后必须站在桥下，让马车从桥上驶过。这让设计者的生命和桥梁使用者的生命都面临风险。这提高了设计者确保桥梁稳固的概率。工程师和建筑师会加入安全系数来应对不确定性。这个系数取决于故障后果的严重程度、对风险的理解程度、系统特性以及控制程度。

假设事故终将发生，并为人和技术未按计划运行做好准备。系统设计应消除不良事件发生的概率，或在其发生时限制其后果。我们可以借鉴航空业的做法——对事件进行彻底调查，以了解出了什么问题以及下次如何改进——关键事件分析（critical incident analysis）。要问：具体事故是如何演变的？哪些主要因素促成了事故？是否存在共同模式？我们需要为已知和未知的风险增加安全系数。我们必须考虑断点，内置防御系统和应急预案。我们还必须简化和标准化设备及流程，并使用检查清单来降低操作人员出错的概率。

巧合与奇迹

巧合

你能想象到的最令人难以置信的巧合，就是完全没有巧合发生。

John Allen Paulos（摘自《Beyond Numeracy》）

我们注意到某些事情而忽略其他事情。我们选择并谈论那些令人惊叹的事件，而非平凡的事件。我们在巧合发生后才看到它们。我们在巧合发生前看不到它们。

我们低估了"不太可能"的事件发生的机会有多少。只要给足机会，意外和不太可能的事件就会发生。事件之间有许多种方式可以相互关联。

连续掷出5次反面是注定会在某个地方、某个时间发生在某人身上的。某件事在特定地点、特定时间或特定人身上发生的概率可能很小。但在许多地方，经过漫长的时期或涉及许多个体，看似不可能的事情就会发生。正如 Aristotle 所说："不可能的事情很可能发生。"

有人连续掷出20次反面。

令人惊叹，不是吗？作为孤立事件来看，它似乎不太可能。但如果有足够大的群体可供选择，它发生在某人身上就是很有可能的。在1,048,576人的群体中，它就会发生在某人身上。事实上，在美国这个约2.8亿人口的国家，百万分之一概率的事件每天会发生280次。

两个人同一天生日的概率有多大？

巧合的机会很多。例如，在一个23人的群体中，两个人同一天生日的概率是50.7%。这类事件相当可能发生，因为两个人共有某个未指定生日的方式有很多种。请注意，问题不是两个人共有某个特定生日的概率有多大。问题是有多大概率两个人共有某个未指定的生日。

玛丽的生日晚宴上需要有多少人到场，才能让其中一位宾客与玛丽同一天生日的概率超过50%？需要253人，因为我们现在加上了"两个人必须共有某个特定生日"这一限制。

规模很重要。当数字足够大时，不太可能的事情就会发生。可用的机会越多或时间越长，不太可能的事件就会发生。要问：所有可能的结果及其概率是什么？还可能发生什么？

为偶然事件编造原因

人类是寻找模式、讲故事动物。我们在我们的世界和生活中寻找并发现模式，然后围绕这些模式编织叙事，使它们变得生动并赋予它们意义。

Michael Shermer（《Skeptic》出版人）

约翰掷一颗骰子六次，结果是（A）623514或（B）666111。

哪个选项显示了正确的结果？即使（A）看起来是随机的，而（B）看起来有某种模式，在独立的随机事件中，A 和 B 出现的可能性是完全相同的。随机事件可能看起来并不随机。独立序列经常表现出秩序或连续性。例如，在第二次世界大战期间，人们在德国对伦敦的轰炸中看到了某种模式，认为某些区域比其他区域更危险。但它们实际上是随机分布在伦敦各处的。

我们想要为各种事件寻找原因——无论是否随机。我们甚至在不存在模式的地方寻找模式。例如，如果某个特定数字反复出现，一定有什么重要的事情正在发生。但如果我们主动寻找，选择性地挑选符合模式的任何东西而忽略一切不符合的，在事件中找到模式和意义总是可能的。但我们无法提前预测模式。

约翰掷五颗骰子，得到五个六。

某次掷骰子出现任意五个指定数字的概率非常小，即7776分之一（例如6×6×6×6×6）。当我们掷五颗骰子时，恰好有7776种不同的数字组合可能出现。每种组合出现的可能性相同，而每次掷五颗骰子时一定会有一种组合出现。即使某个特定组合（五个六）不太可能，但没有哪种组合是不可能的。任何发生的组合只是一系列等可能结果中的一个。约翰掷出五个六可能不太可能，但并非不可能。

如果可能性的数量足够大，任何事情都可能发生。人们在火星上看到了人脸，在岩石、云朵甚至烤芝士三明治中看到了面孔。但这并不神秘。鉴于有如此多的岩石、云朵和三明治，迟早我们会找到一个看起来像人脸的，甚至是某个特定人物的脸。

相信奇迹

Gregory 探长："您有什么想引起我注意的地方吗？"Sherlock Holmes（福尔摩斯）："关于夜间狗的反常事件。"

Gregory 探长："狗在夜间什么也没做。"

"这就是反常之处，"Sherlock Holmes 说道。

Arthur Conan Doyle（摘自《Silver Blaze》）

玛丽正想着给她的朋友 Jill 打电话。突然电话响了，正是 Jill 打来的。

这是某种超自然现象吗？不是。玛丽忘记了所有 Jill 没打来电话而她正在想 Jill 的时候，或者别人打来电话的时候，或者 Jill 打来电话但她没在想 Jill 的时候，或者 Jill 没打来电话她也没在想 Jill 的时候。当玛丽想着 Jill 而电话响了，这被记录为一个事件，我们会记住它。当 Jill 没有打来电话时，这是一个非事件。什么也没发生。没有被记录，因此也没有被记住。

我们经常很少或完全不关注什么也没发生的时候。我们不应该回顾过去的事件并在那些令人惊叹的事件中寻找意义。我们需要在没有原因或没有效果的案例之间进行比较，并看看所有其他可能发生的事情。

"通灵者预测了龙卷风"

令人惊叹。听起来好到不像是巧合。我们不知道的是，这位通灵者每周都预测龙卷风。正如 Marcus Tullius Cicero 所说："谁能整天射击而不偶尔命中目标呢？"我们经常注意不到错误的预测，只注意到少数发生了事情的时刻。我们忘记他们出错的时候，只记住他们正确的时候。而且很多时候我们希望他们是对的，所以我们只听到我们想听的，并填补空白。

"预言的艺术非常困难，尤其是关于未来的预言，"Mark Twain 写道。这就是为什么对"算命者"保持怀疑态度很重要。他们猜对的时刻被大力宣传，但猜错的时刻却不会被提及。正如哈佛教授 Theodore Levitt 所说："做预言家很容易。你做二十五个预测，然后只谈论那些成真的。"Michel de Montaigne 补充道："此外，没有人记录自己错误的预言，因为它们数不胜数且每天都在发生。"

算命者的预测总是设定在足够遥远的未来，这样当他们错了时也不必面对后果。或者他们做出的预测如此笼统，可以适用于任何人或任何结果，以至于无法被证明是错的。

"没有证据表明鬼魂不存在。"

有些事情无法被证明为假。没有不利于鬼魂存在的证据，并不等同于确认了鬼魂存在的证据。什么是真实的取决于支持它的证据数量，而不是缺乏反对它的证据。

玛丽放学回家告诉约翰："我的朋友 Alice 目睹了一个奇迹。"18世纪苏格兰哲学家 David Hume 提出了一个检验奇迹声称的方法："没有任何证词足以确立一个奇迹，除非该证词的虚假比它试图确立的事实更加不可思议。"

Hume 建议以下测试：如果某个陈述的反面更可能为真，那么该陈述很可能为假。因此，其反面——"Alice 没有目睹奇迹"——难道不是更可能为真吗？不是因为奇迹不可能发生，而是因为幻觉这种替代解释更有可能。要使奇迹为真，有多少不可能的事情必须发生？

德国诗人 Johann Wolfgang von Goethe 曾说："神秘不一定是奇迹。"一个事件无法被解释并不意味着它是奇迹。没有哪种理论可以解释一切。正如 Michael Shermer 所说："我的类比是，洛杉矶警察局（LAPD）能侦破比方说每年90%的凶杀案。难道我们要假设其余10%有超自然或超感官的原因吗？不，当然不是，因为我们都知道警察无法侦破所有谋杀谜案。"

Bertrand Russell 在《A History of Western Philosophy》中说："在强烈的希望和恐惧面前，不确定性是痛苦的，但如果我们希望不依赖安慰性的童话故事而生活，就必须忍受这种痛苦。"

案例证据的可靠性

先验概率

在餐桌上，约翰告诉玛丽："我们有个员工今天因为偷窃被抓了，但她说她以前从没做过，以后也绝不会再犯。"

她以前真的从没做过的可能性有多大？看看偷窃的先验概率，例如考虑基础比率，或者某个事件或属性有多典型或有多大的代表性。

Charlie Munger 告诉我们约翰应该怎样思考：

如果你一年要抓到10起贪污案，那么其中任何一起——应用 Tversky 和 Kahneman 所称的基础比率信息——只是初犯者的可能性有多大？而那些以前做过以后还会再做的人，他们都会说什么？在公司历史上，他们总是说："我以前从没做过，以后也绝不会再犯。"然后我们把他们开除。不开除是不对的，因为恶劣行为会蔓延。

目击者指认或 DNA 证据是否意味着一个人有罪？医学检测呈阳性是否意味着一个人患有某种疾病？

18世纪，英国数学家兼牧师 Thomas Bayes 为一种评估证据的方法奠定了基础。法国数学家 Pierre Simon de Laplace 将该方法发展到了现代形式。贝叶斯定理（Bayes' Theorem）使得我们能够根据新证据更新结果的先验概率。如果我们将概率格式转换为频率格式，它会更易于使用。让我们用贝叶斯定理来处理一个经典出租车问题的修改版本，该问题最初由心理学家 Daniel Kahneman 和 Amos Tversky 提出。

约翰在法庭上作证："我目击了事故，涉事出租车是绿色的。"约翰的视力已经过可靠测试，测试表明他10次中有8次能正确识别绿色。当物体是绿色时，约翰在10次中有8次说"绿色"；当物体是蓝色时，他在10次中有2次说"绿色"。这意味着约翰10次中有2次会误认颜色。

约翰作为目击者有多可信？目击者证词总是包含一定程度的不确定性。还要记住，任何观察的可靠性不仅取决于观察者的可靠性——即使约翰视力很好——还取决于在给定先验概率的情况下他的观察有多可能为真。首先要问：结果的先验概率是什么——在考虑新证据之前，某事件有多大的可能性？在我们考虑约翰的证词之前，涉事出租车是绿色的可能性有多大？假设蓝色和绿色出租车的相对频率（在特定时间点某一特定颜色出租车在特定总体中的比例）为我们提供了关于事故涉及的先验概率信息。事故发生时，蓝色和绿色出租车在所有出租车中各占多少比例？假设城里共有100辆出租车，90辆蓝色，10辆绿色。这意味着涉事出租车是绿色的先验概率是10%（100辆中有10辆绿色出租车）。

在约翰说出租车是绿色的情况下，出租车实际上是绿色的（后验概率——考虑案例证据之后）是多少？

约翰说"绿色"

实际是绿色8辆（10 × 0.8）

实际是蓝色 18辆（90 × 0.2）

总计 26辆

如果100辆出租车中有10辆是绿色的，而约翰10次中有8次正确识别，那么他能正确识别出8辆绿色出租车。如果约翰说"绿色出租车"而实际不是绿色出租车，那么他很可能将90辆蓝色出租车中的18辆识别为绿色。在约翰识别为绿色的总共26辆出租车中，只有8辆是绿色的。这意味着，在约翰作证"出租车是绿色"的情况下，出租车确实是绿色的可能性是31%（8/26）。看起来涉事出租车更可能是蓝色的。

在约翰作证之前，涉事出租车是绿色的先验概率仅为10%。当他作证"绿色"后，概率上升到了31%。

"根据50年来涉及出租车的事故记录，在相同颜色比例下，有四分之三的事故中涉事出租车是绿色的。"

独立于蓝色和绿色出租车的频率，恰当的先验概率可能是过去的事故证据。我们需要的是在考虑新证据之前能代表可能发生什么的正确证据。

当我们获得新的代表性证据时，必须更新先验概率。要问：过去在类似案例中发生了什么？有没有理由修改这个概率？环境或条件是否发生了变化？某个具体案例的不确定性越大，我们就越需要重视先验概率。

证据有多强？

评估证据时的一个因素是巧合匹配或随机匹配概率。它回答了这样的问题：随机选择的、非嫌疑人的一个人与某个特定档案匹配的概率是多少？例如，在评估 DNA 证据时，当两个不同的人拥有相同的 DNA 档案时就会发生随机匹配。

经过五天的搜寻，警方发现失踪女子被勒死。约翰的兄弟 Bill 因涉嫌谋杀她而受审。

存在 DNA 档案匹配。针对 Bill 的法医证据是从犯罪现场提取的血液和组织样本，与 Bill 的相匹配。要么是 Bill 留下了这些证据，要么是别人留下的。

巧合匹配的概率是多少？在谋杀现场发现的 DNA 档案与随机选择的人匹配的可能性有多大？Bill 的档案与在犯罪现场留下证据的人的档案匹配的可能性有多大？这种档案有多罕见？档案越罕见，Bill 的档案仅凭巧合匹配的概率就越低。检方的医学专家证人估计（在最适当的对照人群中估计档案频率），如果 Bill 是无辜的且匹配纯属巧合，出现这种匹配的概率仅为二万分之一。这意味着每20,000人中只有一人会拥有与谋杀现场发现的相同的 DNA 档案。检察官辩称："除了 Bill 以外，其他人凭巧合拥有与谋杀现场相同档案的概率仅为二万分之一。因此，不是 Bill 留下证据的概率也仅为一万二千分之一。"这一数字对媒体和陪审团产生了巨大影响。Bill 被判有罪并被判处终身监禁。

司法在哪里出了错？检察官混淆了两个概率。在匹配的情况下 Bill 是无辜的概率，不等于在 Bill 无辜的情况下出现匹配的概率。检察官本应说："除 Bill 以外，其他人留下与犯罪现场相同的血液和组织的概率是二万分之一。"

陪审团还需要考虑有罪的先验概率（在评估法医证据之前的概率）。Bill 是凶手的概率不能仅从法医证据中计算。需要考虑其他证据。法医证据的意义始终取决于其他证据。警方还有什么其他数据？关于 Bill 还知道些什么？他有没有不在场证明？他当时是否在犯罪现场附近？每一份证据都必须综合考量，而非孤立看待。Bill 留下血液和组织样本也可能有非犯罪方面的解释。

基于在考虑法医证据之前的证据，陪审团估计 Bill 是法医证据来源的概率为10%（90%的概率他不是，因此是无辜的）。在 Bill 有罪的情况下出现匹配的概率是1（灵敏度100%，即没有假阴性），因为如果 Bill 是法医证据的来源且实验室检测准确，他的 DNA 档案将会匹配。将此与二万分之一的随机匹配概率（即他的 DNA 档案纯属巧合出现在犯罪现场）相结合，得到 Bill 是法医证据来源的后验概率为99.96%（0.1/0.100045）。

匹配有罪的情况下无辜的情况下

0.1（10% × 100%） 0.000045（90% × 1/20,000）

总计 0.100045

确定先验概率的一种方法是问：凶手可能来自什么人群？我们需要知道适当的对照人群来估计这个数字。谋杀发生在一个有500,000名男性的城市中。假设城市中任何男性都可能犯罪。其中一人是凶手。在499,999名无辜者中，我们可以预期大约25个巧合的 DNA 匹配。这意味着共有26名男性（25 + 凶手）可能犯罪。由于 Bill 是这26人之一，在法医证据的条件下他有罪的概率仅为3.8%（1/26）。

但这真的正确吗？只有在所有男性犯罪可能性相等的情况下才成立。例如，他们都有相同的犯罪现场进入机会。

选择适当的对照人群也很重要。专家证人是如何估计随机匹配概率的？这种档案的真实流行率是多少？随机匹配概率是否意味着这种档案在20,000人中只出现一次？不是，计算出的频率只是一个估计值，可能在两个方向上都存在误差。

DNA 证据也比指纹等更容易在犯罪现场伪造（DNA 证据更容易制造或歪曲）。在 Claudia Dreifus 的《Scientific Conversations》中，法医数学家 Charles Brenner 谈到 O.J. Simpson 案和 DNA 证据时说："辩方从 DNA 角度做了一件非常聪明的事：他们说证据是被栽植的。他们的基本策略是即使匹配，也是栽植的。他们放弃了反驳 DNA 证据的策略。血液显然存在匹配。他们从未否认这一点。"

在 O.J. Simpson 案的审判中，辩方辩称虐待妻子的丈夫中不到千分之一会杀害妻子。因此虐待证据与谋杀案无关，不应被采信。但恰当的概率不是虐待妻子的男人杀害她的概率。需要考虑的相关对照人群是被丈夫虐待后又被某人杀害的妻子。因此相关问题是：在一个男人虐待了他的妻子、而她确实被某人杀害的条件下，这个男人杀害了妻子的概率是多少？而 Nicole Brown Simpson 是被杀害了，而不仅仅是被虐待。

John Allen Paulos 在《Innumeracy》中说，根据关于谋杀和虐待的合理事实，如果一个男人虐待他的妻子或女友，而她后来被杀害，施虐者超过80%的情况下是凶手。但这并不意味着丈夫或男友犯谋杀罪的概率是80%。这只是众多需要考虑的证据中的一条。

检测中会出错吗？

会的，一种错误是假阳性，另一种是假阴性。假阳性类似于误报。假阴性是遗漏了真实效应。例如，一些可能影响医学检测结果可靠性并导致假阳性的因素包括：检测方法的临床准确性（与某种"金标准"相比）、患者准备、医疗状况、药物和实验室误差。人们在采集和处理样本、解释检测结果或正确报告检测结果时也可能犯错。

约翰检测出一种死亡率为80%的罕见疾病呈阳性。他应该有多害怕？

任何人（随机选择的、与约翰属于同一风险组的人）在检测呈阳性的条件下实际患病的概率是多少？检测的预测值既取决于检测的临床准确性，也取决于先验概率或在我们检测的人群中在给定时间点患有该疾病的个体比例（患病率）。临床准确性由灵敏度（阳性样本中检测呈阳性的频率）和特异度（阴性样本中检测呈阴性的频率）组成。

假设有100,000人的群体。

该疾病在人群中的患病频率为0.1%，即每1,000人中有1人患病。在检测之前，约翰患病的概率是0.1%，不患病的概率是99.9%。如果检测100%准确，100人应该检测呈阳性，99,900人应该检测呈阴性。这些是先验概率。

该检测的灵敏度为97%即真阳性率。这意味着100个患病的人中有97人正确检测呈阳性。这也意味着100个患病的人中有3人错误地检测呈阴性（假阴性）。

该检测的特异度为95%即真阴性率。这意味着100个未患病的人中有95人正确检测呈阴性。5%的情况下检测是不正确的。未患病的人中有5%，即4,995人错误地检测呈阳性（假阳性）。

由于约翰被告知检测呈阳性，他需要的信息是检测呈阳性且确实患病的人的频率（真阳性）和检测呈阳性但未患病的人的频率（假阳性）。

检测呈阳性患病的情况下 97（100 × 0.97）

未患病的情况下 4,995（99,900 × 0.05）

总计 5,092

在与约翰属于同一风险组的每1,000人中，我们可以预期19人在检测呈阳性的条件下患有这种致命疾病（97/5,092）。约翰在检测呈阳性的条件下患有这种致命疾病的概率约为1.9%，非常低。在5,092次检测中，大多数是假阳性——在没有疾病时指示有疾病。

如果随机检测的人检测呈阴性呢？有3个假阴性和94,905个真阴性，这意味着该人不患病的概率超过99.9%。

"检测呈阳性"这个标签可能令人恐惧，但请记住检测不等于疾病。一个检测结果可能落入假阳性组。但哪种情况更糟？属于假阳性组——被诊断为有病而实际没有，还是假阴性组——被诊断为没病而实际有病？先验概率越高或疾病越常见，检测结果越可靠。反之，先验概率越低或疾病越罕见，检测结果越不可靠。即使是非常准确的检测，如果检测的是一种相当罕见的疾病，也可能产生不可靠的结果。这是在假设被检测者不属于患病风险较高的群体的前提下。

要问：在我考虑具体案例证据之前，相关对照人群中患病的频率是多少？医学检测有多准确？

上述推理可用于帮助评估诊断测试或筛查程序的可靠性。一些例子包括乳腺癌、前列腺癌、结直肠癌、HIV 或药物使用的筛查或诊断。

在评估测谎仪测试（用于刑事调查或员工筛查）和身份识别系统的可靠性时，估计假阳性和假阴性的频率也很重要。

在测谎仪测试中，当无辜者被判定为说谎时出现假阳性。当有罪者被判定为未说谎时出现假阴性。

在身份识别系统中，当系统接受了一个不存在的匹配时出现假阳性。当系统未能识别一个存在的匹配时出现假阴性。

假阳性的概率也是评估 DNA 档案证据价值时需要考虑的一个因素。这意味着 Bill 案中的陪审团还需要考虑假阳性率。陪审团需要问：实验室报告两个不匹配的样本之间存在匹配的概率是多少？报告的匹配不一定是真正的匹配。错误会发生。法医匹配的一个可能解释可能是由于污染（意外或故意）、证据处理不当或样本调换造成的误差。例如，在一起强奸案中，休斯顿警察犯罪实验室的技术人员告诉陪审团，他们在强奸犯的 DNA 和一名男性嫌疑人之间发现了 DNA 匹配。该男子于1999年被定罪并被判处25年监禁。2003年，休斯顿警察局表示该 DNA 并非来自被定罪的男子。

在评估案例证据时，我们必须考虑先验概率、随机匹配概率和假阳性概率。

误导性证据

条件、环境和情境的变化

人们喜欢寻找在过去20年左右行之有效的系统。如果你能根据过去20年行之有效的东西赚钱，那么最富有的人应该都是图书管理员。

Warren Buffett

Bertrand Russell 在《Problems of Philosophy》中说："每天喂鸡的人，最终却拧断了它的脖子。"过去往往是未来的好向导——但并非总是如此。统计数据是过去的记录，而非对未来的预测。我们不能自动假设未来会镜像过去。流程和环境在变化。Warren Buffett 说："与技术和人类行为各方面相关的条件，可能使未来与过去大不相同。"

在使用过去的证据来预测可能的未来结果之前，我们需要考虑条件的变化。例如，商业和经济条件的本质就是变化。竞争和需求在变化。如果创造竞争的方式增多或需求减少，我们必须改变等式。要问：过去的经验为什么是这样的？有什么理由认为未来会与过去相似？环境是否发生了变化？条件是否类似？导致过去结果的环境和情境是否仍然存在？

如果我们忽视过去的业绩可能是在与今天截然不同的环境下取得的，我们也会犯错。正如 Warren Buffett 所说："就像一个棒球经理根据一名42岁中外野手的终身击球率来判断他未来的前景一样犯同样的错误。"管理层的业绩也可能取决于环境。使一个人在一种环境中成功的因素，并不能保证在另一种环境中也成功。要问：公司或管理者应对逆境的能力如何？

"如果我们推销疾病而不是药物，就能卖得更多，"TransCorp 制药部门经理说。

某种疾病的频率真的在增加吗？在得出事件频率已发生变化的结论之前，我们需要考虑其他因素。例如，某种疾病可能比过去得到了更准确的诊断。通常我们只看到我们有名称的东西——以前被归类为"X 病"或"病因不明"的疾病可能现在被重新分类或有了名称。数据收集和报告方面也可能有技术改进。还可能存在商业激励因素。例如，通过创造一种新的疾病状况、重新定义疾病或夸大一种轻微疾病来扩大市场，从而使更多的人被贴上患有疾病的标签。

如果条件发生了变化，我们必须更新假设以反映当前环境。在我们将变化作为可能发生什么的证据之前，要问：什么改变了？是否出现了更多 undesirable 事件发生的途径？这种变化是永久性的还是暂时性的？

单一案例或不具代表性的样本

五分之四的医生推荐这种药物。

如果我们不知道观察了多少位医生，这句话没有告诉我们任何信息。也许只有10位；这种观察不能推广到所有医生。样本量太小没有预测价值。样本越小，统计波动越大，我们就越可能发现偶然事件。我们需要具有代表性的对照组、足够大的样本量和足够长的时间周期。

小样本可能使我们相信风险比实际情况更低或更高。为什么？小样本增加了我们找不到存在的关系或找到不存在的关系的机会。

Charlie Munger 举了一个获取代表性数据重要性的例子——即使数据是近似的：

加利福尼亚的水利系统设计时参考了相当短的气象历史记录。如果他们愿意使用不那么完美的记录，再往前追溯一百年，他们就会发现自己设计的水利系统无法正确应对完全可能发生的干旱条件。

你可以一次又一次地看到这种情况——人们有一些可以好好计算的信息，也有另一些很难计算的信息。所以他们只根据能好好计算的信息来做决策。而他们忽略了更重要的信息，因为在数值化方面质量较差——尽管这些信息对于达到正确的认知结果非常重要。我只能说，在 Wesco 和 Berkshire，我们尽量不这样做。我们有 Lord Keynes 的态度，Warren 经常引用这句话："我们宁愿大致正确，也不愿精确地错误。"换句话说，如果某件事非常重要，我们会去估算它，而不是仅仅根据碰巧容易计算的东西来做判断。

偶然性与业绩

胜利者不相信偶然。

Friedrich Wilhelm Nietzsche

过去的业绩不能保证未来的结果。要考虑描述大多数类似情况下或大多数人身上会发生什么的证据。

有时业绩记录不是未来可能发生什么的良好指标。它可能是靠运气产生的。想象一个房间里坐满了1000只猴子。每只都在试图预测利率的方向（上升或下降）。在10次预测之后，有一只猴子拥有预测利率方向的完美记录。它被认为是天才和历史上最伟大的经济学家。即使这纯粹是偶然。一旦有一个庞大的预测者群体在预测那些偶然性起作用的事件，总会有人猜对，获得媒体报道，并被当作英雄呈现。他会举办讲座，给出听起来合理的解释。

有时我们只看到表现优异者。部分原因是胜利者倾向于出现（一只猴子）。失败者不会出现（999只猴子）。通常我们也不关心失败者。但如果有一个庞大的群体可供选择，我们不应该对看到胜利者感到惊讶。10,000只猴子中我们会找到10个天才。当我们衡量业绩时，必须同时考虑成功者的数量（一只猴子）、失败者的数量（999只猴子），以及它们来自的相关对照群体的规模（1000只猴子）。参与某件事（偶然性起作用的事）的人（或猴子）越多，某些人纯粹凭偶然获得出色表现的可能性就越大。例外情况是在一个高绩效群体中，我们可以观察到某些共同特征，这些特征可能是因果因素而非运气。

当人们仅根据结果得出结论而忽视偶然性的影响时，也可能犯同样的错误。想想100只猴子。它们各掷一次骰子。选出那16只（1/6×100）掷出六的猴子。作为一种治疗它们"掷六倾向"的方法，我们给它们服用一种新药。服药后它们再次掷骰子。现在只有2到3只猴子（1/6×16）掷出了六。其余的都被"治愈"了。我们错误的结论："药物显然有效。"

一个骗子设了一个圈套。他给约翰打电话透露消息："关注这只股票。它会涨。"在连续3次正确预测后，约翰把钱汇给了他。骗子消失了。

约翰不知道的是，骗子给80个人打了同样的电话。他告诉一半人股票会涨，告诉另一半人股票会跌。而他的预测中总有一个是对的。40个人被折服了。第二次电话时20个人被折服了，到了第三次也就是最后一次电话时，10个人认为他是天才，所有人都把钱汇给了他。

忽视失败

证据必须从长期的成功和失败频率中提取。我们经常只考虑成功的和支持性的结果。流行病学文献将此称为存活偏差（survival bias）。研究中只包含了所研究的疾病或结果的存活者的特征。在研究结束前死亡的人被排除在外。如果这些患者具有更严重的风险因素，研究就会降低风险因素与结果之间的表观关联。存活偏差在所有在结果发生后进行的研究中（包括回测）也很常见。它们只关注存活的案例或患者。已经死亡的人不在抽样池中。人们也可能通过只发表阳性结果而省略阴性结果来选择或遗漏某些信息。

如果我们只研究成功者或存活者，业绩记录可能看起来比实际情况更好。Charlie Munger 说我们对失败关注太少：

许多商学院毕业生和几乎所有的顾问都认为，一家公司可以通过收购不相关的或松散相关的企业来轻松改善业绩。根据这种广泛流传的观点，只要采取了显而易见的步骤，只要采用了正确的"使命宣言"并聘请了正确的"专家"，那么每一家铁路公司——而不是被新形式的竞争以及过时和敌意的法律及工会规则所束缚——本可以成为另一个 Federal Express、另一个 United Parcel Service，甚至另一个像 Emerson Electric 那样的杰出企业。

我们的经验，无论是直接的还是间接的，都使我们对通过企业收购来轻松解决问题不那么乐观。我们认为过度的乐观源于对成功记录的过度关注。许多人据此推理，就像我如果仅通过观察 Ivan Lendl 和 Steffi Graf 来预测大型网球赛的好前景，或者仅通过观察赢家来预测加州彩票的好前景一样。反之亦然，而且更加如此。对那些最差的企业收购案例对股东（或其他所有者）造成的可怕影响，关注远远不够，如 CBS-DuMont、Xerox-Scientific Data Systems、General Electric-Utah International、Exxon-Reliance Electric……以及 Avon Products。

1999年，人们说："互联网企业做得很好。"

通常我们只看到做得好的企业而忽视失败者。尤其是在牛市中，成功者获得广泛宣传。要问：我们衡量5年业绩的相关对照群体是什么（假设100家互联网企业）？有多少做得好（假设5家）。有多少表现不佳（假设80家）。有多少已经破产（假设15家）。由此我们可以得出上述说法是错误的结论。

TransCorp 技术部门开发了一套新的防御系统，声称成功率达到80%。当约翰观察10次测试时，他目睹了8次失败和仅有2次成功。1992年，MIT 科学与国家安全教授 Theodore Postal 测量了爱国者反导系统在海湾战争中的有效性（不是就其心理和政治影响而言）。基于研究26次爱国者/飞毛腿交战的录像带——涉及25次未命中和1次命中——他在政府运作委员会上说："录像证据提供了一个压倒性的旁证案例，证明爱国者在沙特阿拉伯远未达到80%的拦截率。"五角大楼报告称向飞毛腿导弹发射了47枚爱国者导弹，起初声称成功率为80%。后来一份国会报告得出结论，爱国者导弹仅成功击落了4枚飞毛腿导弹。

如果我们假设约翰的观察代表了有效的测试随机样本，那么如果技术部门的声称是正确的，他观察到恰好2次"命中"和8次"未命中"的可能性有多大？

这是一个二项实验的例子。它描述了具有重复的、相同的试验的实验，每次试验只有两种可能的结果（例如成功或失败）。假设各次交战是独立的，概率仅为0.007%。如果该部门的声称是正确的，那么约翰目睹了一个概率极低的事件。更可能的是他们的声称是错误的。

变异性

你永远无法预测任何一个人会做什么，但你可以精确地说出一个平均数量会达到多少。个体有差异，但百分比保持不变。统计学家如是说。

Arthur Conan Doyle（摘自《The Sign of Four》）

在评估可能的结果时，要看可能结果的整个分布——平均结果、变异性以及极端结果的概率及其后果。我们所说的变异性是指各个结果围绕平均结果的分散程度。越分散，变异性越大。要问：过去发生了什么？结果围绕平均值波动的幅度有多大？哪些因素导致了过去的变异性？它们是否发生了变化？

正态分布曲线显示了结果的频率分布，有时可以帮助我们找到最频繁的结果和变异。一组结果可以以多种方式分散或分布。但有些结果比其他结果更频繁。许多由独立随机因素导致的特征具有钟形频率分布。这意味着最频繁的结果将位于分布的中间，其他结果将落在中间的两侧。任何结果离中间越远，其出现的频率越低。

正态分布结果的例子包括成年人的身高或体重（取决于基因、饮食或环境等因素）、温度、车祸、死亡率或灯泡的寿命。

成年女性的平均身高是多少？

如果我们随机选取一千名成年女性并测量她们的身高，我们最终会得到一个看起来像钟形曲线的结果分布。她们的身高将围绕平均身高集中分布，曲线的宽度表明身高围绕这一平均值的变异程度。在一个大样本中加入一位极高的女性并不会真正改变平均身高。

同样的推理可以应用于汽车保险公司。保险公司玩的同类游戏越多，平均值作为指导就越好。加入一次极其昂贵的车祸并不会真正改变这一点。平均值具有代表性并具有预测力。

但我们不能对那些涉及巨大且不寻常风险的保险类别使用正态分布曲线。对于一家专门为独特事件提供保险的公司来说，可能结果的变异性是关键。

TransCorp 的新计算机软件占领了90%的市场。

在许多情况下，正态分布曲线可能无法给我们提供真实的现实图景。一个单一的有利或不利极端事件可能产生巨大影响并显著改变平均值。我们之前已经看到过这种不均匀分布类型在规模和频率方面的例子。次数越少或时间越短或单个事件对平均值的影响越大，考虑变异性就越重要，某个因素就越不可预测。例如，假设书籍的平均销售额是$200,000。但如果我们的样本中包含一个极端畅销书（《哈利·波特》系列），平均值就不能帮助我们预测一本新书平均可能卖出多少。其他例子还有电影票房（《泰坦尼克号》）、金融市场的价格变化（货币的突然大幅贬值）、飓风造成的损失（卡特里娜飓风），或创新的影响（TransCorp 的新软件）。例如，不存在所谓的典型软件，过去的平均值没有任何意义。我们看到的只是在被测量的过去中发生的事情。我们不知道最大的飓风将会是什么或其发生的概率有多大。当我们回顾过去时，我们只看到在有记录的过去中最大的飓风是什么。

我们不能用过去的统计数据来预测这些罕见且高影响的事件。我们不知道它们的时间、频率或影响程度。我们无法精确地弄清它们的性质或开发出一个公式。我们只知道它们会发生并且可能产生巨大影响。在某些情况下，我们可能有一些证据告诉我们概率是否正在变化。此外，许多事件不是独立的，而是相互关联的。金融市场就是一个例子；市场有记忆，资产可能相关联，一个坏事件可能引发另一个。在单个巨大事件可能剧烈改变现实的情况下使用正态分布曲线的危险，由随机性认识论者 Nassim Nicholas Taleb 在其著作《黑天鹅》（The Black Swan）中进行了详尽的描述。

10个人总共有1000万美元的财富，即每人平均财富为100万美元。

如果一个人拥有1000万美元而其他九个人一无所有呢？平均收入怎么飙升的？假设十个中产阶级的人乘坐一辆公交车。一个人下车，一个亿万富翁上车了。

约翰有权选择玩两个游戏中的一个。每个游戏有三种等可能的结果。游戏可以是碰运气的游戏、保险、投资等。

结果 | 平均结果

概率

期望值

游戏1	30 40 50	40	1/3 1/3 1/3	40
游戏2	0 20 100	40	1/3 1/3 1/3	40

如果他反复玩每个游戏，两者的期望值都是40，所以他选择玩哪个游戏应该无所谓。但如果约翰只玩一次呢？他应该玩游戏1，因为它的变异性更小。

约翰获得了一个投资私人风险投资基金的机会。该基金经理的业绩记录是过去五年平均25%的回报率。

如果我们不看底层业绩是如何产生的，这没太大意义。通过仔细查看这些回报是如何产生的，约翰发现基金经理做了10笔交易。其中一笔取得了惊人的成功其余的都失败了。这唯一的一笔成功是运气吗？

记住，有些人在报告业绩时会省略数据。

玛丽在报纸上读到房子的平均价格为1,000,000美元。

但这可能让她对现实产生错误的认识。假设有100套房子，其中90套定价为500,000美元，10套"城堡"定价为550万美元。我们必须注意变异。

一位企业高管告诉我们，他的公司过去3年平均利润为5000万美元。但当我们仔细查看时，发现了很大的变异性和业绩记录的下降趋势：1998年：1亿美元，1999年：5000万美元，2000年：0。

中位数是分布的中间值，一半结果高于中位数，一半低于中位数。如果9个人每人有100万美元而一个人有10亿美元，平均财富约为1.01亿美元，但中位数是100万美元。

1982年，Stephen Jay Gould 被诊断出患有一种罕见的致命癌症，发现后的中位生存期为8个月。他战胜了癌症并活了20年。8个月的中位生存期意味着一个人会在8个月内死亡吗？Gould 了解到，8个月的中位生存期意味着一半的人会在8个月内死亡，另一半会活得更久。但他发现在8个月之后的结果分布比8个月之前更宽。这是合理的，因为在8个月期间内结果分布有一个下限，而8个月之后没有。没有人会在8个月期间开始之前死亡，但存活下来的人可以活得比8个月长得多。我们不能将平均值或中位数视为任何单个人最可能的结果。要看所有结果之间的变异。这意味着治疗方案应该根据个体可能获得好于还是差于中位数的结果来确定。

回归效应

"回归均值"（Regression to the mean）是由 Sir Francis Galton（Charles Darwin 的表弟）提出的概念。它说的是，在任何涉及偶然性的事件系列中，极好或极差的表现、高分或低分、极端事件等，平均而言，往往会被更平均的表现或不太极端的事件所跟随。如果我们做得极好，下一次很可能做得更差；如果我们做得差，下一次很可能做得更好。但回归均值不是一条自然法则，只是一种统计趋势。而且它可能需要很长时间才会发生。

约翰对新员工的表现不满意，将他们送入了一个技能提升项目。他在项目结束时测量了员工的技能。

他们的分数现在比第一次测试时更高。约翰的结论："技能提升项目导致了技能的改善。"这不一定正确。他们更高的分数可能是回归均值的结果。由于这些人在第一次测量时处于技能量表的低端，即使他们没有参加技能提升项目，他们也会有所改善。他们之前的表现可能有多种原因——压力、疲劳、疾病、分心等。他们的真实能力也许并没有改变。

我们的表现总是围绕某个平均真实表现波动。极端的表现倾向于在下一次变得不那么极端。为什么？测试测量永远不可能精确。所有测量都由一个真实部分和一个随机误差部分组成。当测量值极端时，它们很可能部分是由偶然性造成的。在我们第二次测量表现时，偶然性很可能贡献较少。

如果我们仅仅因为不成功就从一种做事方式切换到另一种方式，那么即使新的做事方式相同或更差，我们也很可能下次做得更好。

第二部分和第三部分讨论了误判的原因和减少误判的想法。在进入第四部分之前，让我们以如何从过去的错误中学习来作结。

事后剖析

美籍西班牙裔哲学家 George Santayana 曾说："不能铭记过去的人，注定要重蹈覆辙。"如果我们不参照过去，怎么能理解发生在我们身上的事情？我们往往方便地忘记记录自己的错误。但错误应该被凸显出来。我们应该承认自己的错误并从中学习。我们应该探究错误的原因并采取措施防止它们再次发生。要问：

我做某件事的最初原因是什么？我当时知道什么，我的假设是什么？我当时有哪些替代方案？
现实相对于我最初的猜测是如何发展的？什么有效，什么无效？
鉴于当时可用的信息，我是否本应能够预测将要发生的事情？
什么做得好？我应该做出哪些不同的做法？我未能做什么？我遗漏了什么？我必须学什么？我必须停止做什么？

为什么我们不做事后剖析？Charlie Munger 说：

当声誉因记忆而受到威胁时，你倾向于忘记自己的错误。正因如此，一家非常明智的公司——Johnson & Johnson（强生）——有一个制度：在他们完成某项大型收购大约两年后，他们会做事后剖析。他们会调出最初的预测和最初做这笔交易的理由。他们确认提出论点的人是谁等等。然后他们将这些与交易的实际结果进行比较。

Warren Buffett 说："胜利被大张旗鼓地宣扬，但愚蠢的决策要么没有后续，要么被合理化。"他继续说：

管理者往往不愿意去审视他们仅仅一两年前还向董事会极为详细地提议的资本项目或收购的结果。他们不想把实际结果与预测对比的数字摆出来。这是人性。

但我认为，如果你偶尔去病理科看看，你会成为一个更好的医生。同样，我认为如果你审视你做出的每一个重要决策，看看哪些有效哪些无效——算出你的击球率——你会成为一个更好的管理者或投资者。然后，如果你的击球率太差了，你最好把决策权交给别人。

我们还可以使用"事前 mortem"（pre-mortem）来帮助我们预见问题和关键脆弱点。例如，在做出重要决策之前，想象一个失败的场景——事情真的出了严重问题——然后问：什么可能导致了这个结果？

有哪些更好的思维指南和工具？Charlie Munger 为第四部分做了一些引导性的评论：

Berkshire 基本上是一个非常老派的地方，我们努力保持纪律以维持这种状态。我说的不是老派的愚蠢。我指的是永恒的真理：基础数学、基本常识、基本恐惧、对人性的基本诊断使预测人类行为成为可能。如果你只是以一定的纪律做到这些，我认为效果会相当不错。

第四部分 · 更好思考的指南

现实模型

更好思考的指南

大脑的发育与肌肉的发育如出一辙，只要愿意下功夫训练心智去思考。

Thomas Alva Edison（美国发明家，1847-1931）

孙子在《孙子兵法》中说："胜兵先胜而后求战。"

本部分旨在探索为理性思维奠定基础的工具。这些理念有助于我们实现目标、解释"为什么"、预防和减少错误、解决问题以及评估各种论断。

以下将讨论12种工具。

现实模型。
意义。
简化。
规则与过滤器。
目标。
替代方案。
后果。
量化。
证据。
逆向思考。
风险。
态度。

受教育者之于未受教育者，犹如生者之于死者。

Aristotle

学习、理解并运用那些解释世界运行方式的大思想和基本原理。当 Charles Munger 被问及他应该问自己什么最好的问题时，他说：

如果你问的不是投资方面的问题，而是关于个人生活的问题，我认为最好的问题是："我能做些什么，让我的整个生活和整个思维过程运作得更好？"我可以说，养成掌握现实背后多种模型的习惯，是你能做的最好的事……这非常有趣——而且效果极佳。

模型是一种帮助我们更好地理解世界运作方式的理念。模型能阐明后果，并回答"为什么"和"怎么做"这类问题。以社会认同模型为例。会发生什么？当人们不确定时，往往会不假思索地自动跟随他人的行为，而不会思考正确的做法是什么。这个理念帮助解释"为什么"，并预测人们在特定情境下"如何"行为。

模型帮助我们避免问题。假设有人告诉我们地球拥有无限的资源。只要了解"极限"这一概念，我们就知道这个说法是错误的。有人给我们一份投资提案，涉及一个违反物理定律的项目。远离那些在科学上说不通的事情，能避免多少痛苦？

什么样的模型才是有用的？

如果模型与现实相符，它很可能是正确的。生物学中有一个与现实相符的理念："人平均而言是出于自身利益行事的。"但"可以通过罗夏墨迹测验来评估人的性格"这个想法则不然——它无法预测人的性格。要问：背后的核心理念是什么？我是否理解它在实际生活中的应用？它是否帮助我理解世界？它是如何运作的？为什么有效？在什么条件下有效？可靠性如何？有哪些局限？它与其他模型有什么关系？

Charles Munger 举了一个来自化学的有用理念——自催化：

在化学中，如果你启动了某种过程，它会自行加速。于是你在努力做的事情上获得了奇妙的助推力，而且会持续运行。当然，物理定律决定了它不会永远运行下去，但会持续相当长一段时间。所以你获得了巨大的助推。你完成了 A——突然之间，你在一段时间内同时获得了 A+B+C。

他接着告诉我们如何应用这个理念：

迪士尼是自催化的一个惊人例子……他们有那么多拍好的电影存着。他们拥有版权。就像可口可乐在制冷技术出现时能够繁荣发展一样，当录像带被发明出来时，迪士尼不需要发明任何东西或做任何事情，只需把片子从库房里拿出来放到录像带上。

哪些模型最可靠？Charles Munger 回答道：

来自硬科学和工程的模型是地球上最可靠的模型。而工程质量控制——至少是其中对你我以及非专业工程师的人来说重要的核心部分——很大程度上基于 Fermat 和 Pascal 的基础数学：花这么多钱，就能获得这么多故障概率的降低……

当然，工程中备份系统的理念也非常强大。工程中断裂点的概念——也是一个非常强大的模型。临界质量的概念——来自物理学——是一个非常强大的模型。

一个有价值的模型能够对可能产生的未来后果做出有意义的解释和预测，尤其是在犯错代价高昂的情况下。

模型应该易于使用。如果太复杂，我们就不会用它。

它在几乎每天的基础上都有用。如果不使用，我们就会遗忘。如果不使用知识，知识又有什么用呢？

综合考虑多种理念有助于形成整体观

爱智慧之人必须是对万事万物皆有探究之人。

Heraclitus

什么能帮助我们看清大局？如何才能考虑问题的多个方面？运用来自多学科的知识和洞见。大多数问题需要从多种视角来研究。Charles Munger 说："在大多数纷繁复杂的人类问题中，你必须能够运用所有的重要理念，而不仅仅是其中几个。"

世界是多学科的。物理学不能解释一切；生物学或经济学也不能。例如在商业中，了解规模如何改变行为、系统如何可能崩溃、供给如何影响价格，以及激励如何引发行为，都是很有用的。

由于没有任何单一学科能回答所有问题，我们需要理解并运用所有重要学科的大理念——数学、物理、化学、工程、生物、心理学——并按其可靠性排序使用。Charles Munger 这样说明其重要性：

假设你想擅长合约桥牌中的庄家打法。你知道合约——你知道要达成什么目标。你可以通过亮出高牌和不可战胜的将牌来计算确定的赢墩。但如果你还差一两墩，怎么获得所需的额外墩呢？大约只有六种标准方法：你可以建立长套、做飞牌、做投入打法、交叉将吃、做挤牌，以及用各种方式误导防守方出错。所以模型的数量非常有限。但如果你只知道其中一两种模型，那你在庄家打法上就会是个蠢货……

如果你没有完整的工具库，我保证你会过度使用你所拥有的有限工具——包括使用不恰当的模型，仅仅因为它们是你脑海中有限库存中可用的。

假设我们遇到了一个问题，然后问：什么能解释这个？我们如何实现这个？然后我们如何运用不同的理念？Charles Munger 告诉我们怎么做：

拥有一整套工具……在脑海中以清单的方式逐一过一遍……你永远不能用比最基本的方式更复杂的方式来解释任何可以用最基本方式解释的事情。而且你始终要充分标注你所使用的最基本理念的来源。当你用物理学时，你说你在用物理学。当你用生物学时，你说你在用生物学。

我们还需要理解不同理念之间如何互动和组合。Charles Munger 说：

当两股、三股或四股力量都朝同一方向运作时，你就会得到"拉普拉鲁萨"效应（Lollapalooza effects）。而且，你往往得不到简单的加法。它通常就像物理学中的临界质量——达到一定的质量点就会发生核爆炸，而如果达不到那个质量就几乎看不到什么效果。

有时候这些力量就像普通量一样简单相加，有时候它们以断裂点或临界质量的方式组合……更常见的情况是，来自不同模型的力量在某种程度上是相互冲突的。你会面临巨大的、痛苦的权衡……所以你[必须]拥有这些模型，而且你[必须]看到它们之间的关联以及这种关联产生的效应。

英国数学家和哲学家 Alfred North Whitehead 说过："教育的问题在于让学生通过树木看到森林。"我们需要考虑问题的多个方面，并将其综合和整合。我们需要理解所有这些如何拼合成一个连贯的整体。"综合"（synthesis）一词来自古典希腊语，字面意思是"放在一起"。以下是一些在问题解决中如何运用综合的例子。我们可以在一个学科内组合理念。我们在第二部分看到心理倾向如何组合并产生"拉普拉鲁萨"效应。

我们可以尝试找到理念之间的联系，或从这些联系中推导新的理念。现代进化综合论就是生物学内若干理念的统一。

我们可以组合来自不同学科的理念。数学中的规模理念、物理学中的系统和约束理念，以及微观经济学中的竞争优势理念，往往能解释商业价值是如何被创造或摧毁的。

我们可以尝试看到现象之间的关系，并试图找到一个可以解释它们所有原理。英国物理学家 James Clerk Maxwell 在一个模型中将电磁定律与光的行为定律结合起来。这个单一的模型解释了光学、电学和磁学现象。

我们可以在学科内或学科之间找到相似性或功能等价物。化学中粘度的功能等价物就是经济学中的粘性。

如何才能让一个理念牢牢记住？

Samuel Johnson 说过："将生活的伟大准则浓缩为简短的句子，使之易于铭刻在记忆中并习惯性地浮现在脑海中，这样的人是人类文明的恩人。"

Richard Feynman 在一次物理讲座中回答了这样一个问题：

如果某种灾难毁灭了所有科学知识，只有一句话能传给下一代生物，什么陈述能用最少的词包含最多的信息？我相信是原子假说（atomic hypothesis，或称原子事实，随便你怎么叫它）——即万物都由原子组成——那些在永恒运动中四处移动的小粒子，在相隔一定距离时彼此吸引，但在被挤压到一起时彼此排斥。在这一句话中，你会看到，只要稍加想象和思考，就蕴含着关于世界的巨量信息。

在处理大理念时，我们可以运用 Feynman 的"一句话解释"。"什么句子能用最少的词包含最多的信息？"心理学中一句话理念的例子是："我们得到我们所奖励的东西。"物理学中的一句话是："能量既不会被创造也不会被消灭——只是从一种形式转化为另一种形式。"

理解模型的另一种方式是给它一个"钩子"。将模型与一个戏剧性的真实故事、类比、个人或图像联系起来。例如，为了记住社会认同，我们可以想到纽约市的 Genovese 谋杀案（见第二部分）。

中国有句谚语："我听到的会忘记；我看到的会记住；我做过的才真正明白。"既然学习某样东西最好的方式就是去实践它，我们就必须经常将模型运用到不同情境中。和任何技能一样，这需要练习和自律。

寻找解释

发生了什么以及为什么发生？

强迫我们学习模型以更好地应对现实的一种方式，就是睁开眼睛观察周围的事物，并问"为什么"事情会发生（或为什么事情没有发生）。举一些简单的例子，比如"为什么苹果往下掉？"或"我们滑倒时为什么会摔倒？"或"我们为什么不会从地球上掉下去？"英国数学家和物理学家 Isaac Newton 爵士的万有引力定律可以解释这些。

牛顿第一定律告诉我们，运动的物体倾向于以匀速沿直线继续运动，静止的物体倾向于保持静止，除非受到外力的作用。

这意味着改变一个物体只有三种方式：静止的物体可以开始运动，匀速运动的物体可以加速或减速，直线运动的物体可以改变方向。那么改变物体运动需要什么？力。

所有运动的改变都是对力作用的响应。所谓力，是指作用于物体上的推力或拉力。当我们开门或投棒球时，我们就在使用力（肌肉的力量）。我们所做的几乎一切都涉及力。

牛顿第二定律告诉我们，力等于质量乘以加速度。加速度是速度和/或方向的任何变化。它取决于物体的质量（衡量物体抵抗运动状态变化的能力）以及作用于其上的力的大小和方向。在给定质量下，我们使用的力越大，加速度就越大。但质量越大，物体对加速度的阻力也越大。例如，我们投棒球用的力越大，球的加速度就越大。如果增加质量，我们就必须施加更多的力才能产生相同的加速度。

牛顿第三定律是力成对出现。一个物体对第二个物体施加力，但第二个物体也对第一个物体施加一个大小相等、方向相反的力。正如 Newton 在《自然哲学的数学原理》中所说："如果你用手指按压一块石头，手指也被石头所按压。"如果我们投出一个棒球，球也"投"我们，即以相同的力反推我们的手。

现在我们来谈谈引力。受到 Johannes Kepler 关于行星运动的研究和 Galileo Galilei 关于自由落体研究的启发，Newton 发现存在一种使两个物体相互吸引的力。有两个因素影响吸引力的大小：质量和距离。两个物体的质量越大或距离越近，它们之间的吸引力就越大。这也意味着物体之间的距离越大，引力越弱。例如，如果我们将距离加倍，力就变为原来的四分之一。

在数学上，我们可以将吸引力或引力表述为：一个物体的质量乘以另一个物体的质量，除以两物体间距离的平方，再乘以一个常数（值不变的数）——g（每秒9.8米每秒，或9.8m/s²）。我们可以称 g 为地球表面附近的重力加速度。

正是引力使苹果向地球坠落。

地球以与苹果质量成正比、与两者距离平方成反比的力吸引苹果。但牛顿第三定律说，苹果也对地球施加了一个大小相等、方向相反的力。地球对苹果的吸引力与苹果对地球的吸引力相同。所以即使在我们看来苹果是落向地球的，实际上地球和苹果都在向彼此坠落。力是相同的，但正如我们从牛顿第二定律所知，加速度不同。它们的质量不同。地球的质量相对于苹果来说如此之大，以至于我们看到的是苹果在"下落"。苹果从静止开始落向地球，是因为它们的质量比地球小，这意味着它们向地球的加速度（速度变化）大于地球向苹果的加速度。地球的巨大质量也解释了为什么我们滑倒时会摔向地球。

同样的力将月球拉向地球。但什么使月球保持绕地球运行而不是撞上地球呢？

Newton 知道一定有某种力将月球拉向地球。否则根据第一定律，月球将以匀速沿直线运动，而不是沿着更椭圆的轨道运动。一定有某种力持续将月球从直线运动中拉出并改变其方向。而且由于月球的轨道是圆形的，这个力必须源自地球中心。为什么？Newton 知道向心力（任何指向固定中心的力）控制着围绕固定点做圆周运动的物体。这个力就是引力。它通过不断改变月球朝向地球中心的方向来改变月球的加速度，使月球弯曲成圆周运动。当月球沿与地球相切（触碰曲线的直线）的方向水平移动时，在其路径上的每一点，引力都将它向内拉向地球中心，结果就是月球沿圆形轨道运行。

月球的速度足够大，以确保其下落距离与地球的曲率相匹配。月球与地球保持相同的距离，因为地球的弯曲速率与月球"下落"的速率相同。当月球向地球下落一定距离时，它也向侧面移动了大约相同的距离。如果它的速度低得多，引力的拉扯将逐渐迫使月球更靠近地球，直到它们相撞。如果它的速度高得多，月球就会脱离引力并远离我们。

月球的加速度不如苹果大，因为它与地球的距离更远（引力更弱）。轨道上的月球离地球中心的距离大约是苹果的六十倍。

牛顿万有引力定律不足以描述速度接近光速的物体的运动。为什么？根据 Albert Einstein 的相对论，物体的质量不是一个常数。当物体的速度接近光速时，它的质量会增加。当引力场远大于地球上存在的引力场时，牛顿的理论和相对论也会有所不同。但在大多数条件下，牛顿定律和他的引力理论是足够的。

引力的相对影响随大小和尺度而变化。

为什么从高树上掉下来不会伤害一只昆虫？

在《两门新科学》中，Galileo Galilei 写道："谁不知道一匹马从三四腕尺的高处落下会折断骨头，而一条狗从同样的高度或一只猫从八到十腕尺的高度落下却不会受伤？"

想象一下，如果一只老鼠、一匹马和一个人被从一千米高空的飞机上扔下来。会发生什么？生物学家 J.B.S. Haldane 在《论适切的大小》（On Being the Right Size，转载于《数学的世界》）中说："你可以把一只老鼠扔下一千码深的矿井；到达底部时，它只是受到轻微的惊吓，然后就走开了，只要地面比较松软。一只老鼠会死，一个人会摔断骨头，一匹马则会溅成一滩。"物理力对动物的作用是不同的。引力对较大的东西比对较小的东西影响更大。引力对我们影响很大，但对较小的动物来说影响微乎其微。由于人类的表面积如此之小，引力作用于我们的体重。但对于表面积与体积比很高的非常小的动物来说，引力可以忽略不计。此时起主导作用的是表面力。Haldane 说："将动物的长、宽、高各除以十；它的重量减少到千分之一，但表面积只减少到百分之一。因此，小动物下落时的阻力相对来说是驱动力[引力]的十倍。"

"*当存在空气阻力时，重量影响速度。

在较小的尺度上，与空气阻力相比，引力变得越来越不重要。把一只老鼠从飞机上扔下来，它会飘落下来，因为作用于其表面的摩擦力克服了引力的影响。

下落的物体越落越快，直到反方向的空气阻力（由空气阻力引起）等于其重量时为止。空气阻力取决于表面积（下落物体下落时必须排开的空气量）和下落物体的速度。由于老鼠相对于其小体重而言有如此大的表面积，它不需要落得很快就能使向上作用的空气阻力累积到等于向下作用的重量。此时老鼠受到的合力为零，老鼠停止加速。

空气对下落的马的阻力远大于对老鼠的阻力。这是因为马排开的空气比老鼠多。较重的马在空中下落得更快，从而进一步增加了空气阻力。马在空气阻力等于其重量之前比人下落得更快，因此会先到达地面。

马的表面积比老鼠大，但老鼠单位体积的表面积比马大。老鼠服从与人类相同的引力定律，也服从相同的空气阻力定律。但对人类来说引力是关键，而对老鼠来说空气阻力才是至关重要的。另一方面，由于表面张力，老鼠从水池中爬出来时会有困难。Haldane 告诉我们，湿老鼠必须承载与自身体重相等的水。想象一下，如果我们身上带着与我们体重相等的水，要从浴缸里爬出来该有多难。

这些例子展示了我们如何通过观察和追问事物"为什么"发生来更好地应对现实。所以，环顾四周，提出问题，并记住发明家和工程师 Charles Proteus Steinmetz 的话："没有愚蠢的问题，一个人只有在停止提问之后才会变成傻瓜。"

在没有学到相反的知识之前，假定那些大理念是正确的。所有知识都会随着新证据的出现而改变。这意味着我们必须不断学习和重新学习。

保持知识活跃并随时间积累知识还有额外的好处。"正如铁因不用而生锈，死水因不流而腐败，或在寒冷中结冰，我们的智力也会因不加使用而衰退，" Leonardo da Vinci 写道。加州大学伯克利分校整合生物学教授 Marian Cleeves Diamond 的研究表明，富有刺激性的环境、好奇心和教育是大脑的养料，因此是有益的。我们给大脑的刺激越多，状态就越好。在1984年的《今日心理学》（Psychology Today）中她说："我寻找那些在88岁以后仍然极其活跃的人。我发现使用大脑的人不会失去大脑。就这么简单。"

记住，如果我们不理解其含义，知道一个定义或记住一个理念是毫无用处的。Alfred North Whitehead 在《教育的目的》中说："教育应该是有用的，无论你的人生目标是什么。"

意义

糟糕的术语是好思考的敌人。

Warren Buffett

词语、定义、命题、陈述或目标本身什么也没告诉我们。我们需要理解它们的含义。知识也是如此。知识只有在有用时才有价值，而只有在理解其含义时才有用。

Richard Feynman 的父亲 Melville 教会了儿子知道某样东西的名字和知道它的实际运作之间的区别：

看到那只鸟了吗？它是一只棕喉画眉，在德国它叫 halzenfugel，在中国人叫它 chung ling，就算你知道它所有的名字，你对这只鸟仍然一无所知。你只知道了一些关于人的事情——他们怎么叫这只鸟。

那只画眉会唱歌，教幼鸟飞翔，夏天时飞越数英里穿越乡间，没有人知道它是怎么找到路的。

这难道没有告诉我们在学习方面的一些道理吗？词语或名字不构成知识。知道某样东西的名字并不能帮助我们理解它。既然理解意味着行动和成就，理解的一种方式就是看发生了什么。Feynman 举例说明：

有一幅画着一只狗的图，一只上发条的玩具狗，一只手来拧发条，然后狗就能动了。最后一幅图下面写着"是什么让它动的？"……我试图学的答案是"能量让它动的"……

说"上帝让它动的"或"灵魂让它动的"或"可动性让它动的"也完全一样好。（事实上，说"能量让它停的"也同样成立。）

这样来看：那只是能量的定义。应该反过来表述。我们可以说当某物能够运动时，它体内含有能量，而不是"让它运动的是能量"……

如果你问一个孩子是什么让玩具狗动的，你应该想想一个普通人会怎么回答。答案是你拧紧了发条；它试图松开并带动齿轮转动。这是开始科学课的好方法。把玩具拆开，看看它是怎么运作的……

我认为，第一课就学一个用来回答问题的神秘公式是非常糟糕的。

Feynman 给出了另一个空洞定义的例子："你鞋底的磨损是因为摩擦。"真正的知识是："鞋面皮革磨损是因为它与路面摩擦，路面上细小的凹凸和突起勾住皮革的小块并把它们扯下来。"

Feynman 提供了一个测试我们理解程度的方法：

不使用你刚学到的新词，试着用你自己的话重新表述你刚学到的内容。不用"能量"这个词，告诉我你现在对狗的运动的了解。

理解"含义"要求我们去观察并提出基本问题。

一些问题的例子包括：

词语的含义：这些词意味着什么？它们暗示了什么？它们有什么意义吗？我们能否将词语、理念或陈述转化为一个能告诉我们某些事情的日常情境？一个表达总是相对的。我们必须以某物为参照来判断和衡量它。
事件的含义：产生了什么效果？用平常的话来说，到底发生了什么？它在做什么？达成了什么？在什么条件下发生？还意味着什么？
原因：这里发生了什么以及为什么？这有效吗？为什么有效或为什么无效？那件事为什么发生？为什么在这里有效而在那里不行？它是怎么发生的？背后的机制是什么？是什么使它发生的？
含义：这个观察、事件或经验意味着什么？它暗示了什么？
目的：我们为什么要做那件事？我为什么希望这件事发生？
理由：为什么这个比那个好？
有用性：这个的适用性是什么？相对于我想要达成的目标，它有什么意义？

丹麦物理学家 Niels Bohr 说过："永远不要表达得比你思考的能力更清楚。"在描述某事时，如实讲述，使用人们能理解的词语，用他们熟悉的概念来表达。Albert Einstein 说过："如果你不能简单地解释它，说明你理解得还不够透彻。"直奔主题。问自己：我想说什么？沟通不畅的一个原因可能是，这些词对你来说意味着一件事，而对你的对话者来说意味着另一件事。

问"会发生什么？"

为什么 Warren Buffett 和 Charles Munger 能在过去42年里成功地将伯克希尔·哈撒韦的账面价值复利增长了3700倍？为什么很多人投资亏钱？

我们投资于一项经济资产——如企业、公寓楼、农场或债券——的原因是为了赚钱。但这意味着什么？什么是赚钱？赚钱时发生了什么？

跟随现金。"我能得到多少现金，什么时候得到？"

赚钱时发生的事情是，我们在未来收回的钱比今天投入的更多。例如，我们投入100美元，收回150美元。

什么决定了我们从投资经济资产中获得的回报？我们支付的价格、我们能收回多少钱以及什么时候收回。在2年内收回150美元还是在10年内收回150美元，差别巨大。年回报率的差异是22%对4%。我们的回报可以与其他可用投资机会的预期回报相比较。这意味着经济资产的价值受利率影响。如果利率变化，价值就变化。利率越高，价值越低。

如果我们确定每年能获得10美元现金，持续5年，并使用6%的无风险政府债券利率作为贴现率，那么这项资产的价值约为42美元。这意味着如果我们支付42美元，就能获得平均每年6%的回报率。如果我们支付30美元，回报率就上升到20%。经济资产的价值（例如42美元）与我们支付的价格之间的差距越大，我们的年回报率就越高。

Warren Buffett 说："我们使用无风险利率仅仅是为了将一项投资与另一项进行等价比较。换句话说，我们在寻找最有吸引力的投资。为了估计任何东西的现值，我们需要用一个数字。显然，我们随时可以购买政府债券。因此，这就成了基准利率……用来简单地比较各种投资机会：油井、农场，什么都可以。"

不要支付超过你所获得价值的价格。

Benjamin Franklin 说过："我认为人类的大部分苦难源于他们对事物价值的错误估计，以及他们为哨子付出了太多。"François Duc dela Rochefoucauld 的一条箴言是："能力的最高境界在于对事物真正价值的透彻了解。"

在将资金投资于经济资产时，我们应该问的关键问题是：我们能取出的预期未来现金是多少，什么时候出现？否则我们怎么知道一项资产可能值多少，以及在给定价格下我们能期望什么样的回报？Warren Buffett 说："最终，你必须决定的是——你给一家企业估值4亿美元、6亿美元还是8亿美元——然后将其与价格相比较。"

John 想买下一家冰淇淋店（无论是一家小冰淇淋店还是一家十亿美元企业的100股股票，相关推理都是一样的）。

这是一笔好交易吗？这取决于 John 支付的价格，以及在冰淇淋店剩余寿命期内可以取出的现金的贴现价值。John 能取出多少现金？什么时候能取出？这取决于该店产生的自由现金流的金额和时间，或者他在不损害该店面对竞争的现有地位的情况下能取出多少现金（以及何时取出）。

Warren Buffett 谈到华尔街报告中经常列出的"现金流"数字时说：

这些数字通常包括（a）[报告收益]加上（b）[折旧、损耗、摊销和某些其他非现金费用]——但不减去（c）[厂房和设备等资本化支出的年均金额]。投资银行家的多数销售手册也以这种欺骗性的方式呈现。它们暗示所出售的企业就像金字塔的商业翻版——永远是最先进的，永远不需要更换、改进或翻新。

总需要一些现金用于厂房和设备以及营运资本的再投资支出，仅仅是为了让企业维持运营或保持其产量和长期竞争地位。一个经典的例子是零售店需要安装空调，因为其他店已经做了这项投资。这不会带来任何额外生意，但如果没有它，该店可能会将客户输给竞争对手。

Buffett 还说我们必须警惕某些数字："当公司或投资专业人士使用诸如'EBITDA'和'pro forma'之类的术语时，他们想让你不加思考地接受那些有严重缺陷的概念。"他继续说：

大肆宣扬 EBITDA（息税折旧摊销前利润）是一种特别有害的做法。这样做暗示折旧并不是真正的费用，因为它是"非现金"费用。这纯属胡说。事实上，折旧是一种特别不吸引人的费用，因为它所代表的现金支出是预先支付的，在所获得的资产为企业带来任何收益之前就已经付出了。想象一下，如果一家公司在今年初为其员工未来十年的服务全部预付了薪酬（就像他们为一件可使用十年的固定资产预先支付现金一样）。在随后的九年中，薪酬将是一项"非现金"费用——是对今年设立的预付薪酬资产的减少。有人会认为第二年到第十年记录这项费用仅仅是走个账面形式吗？

但对股东来说，重要的不是利润吗？John Burr Williams 在他1938年的著作《投资价值理论》中写道：

如果未以股息形式支付的利润都被成功复利再投资以造福股东……那么这些利润应该在未来产生股息；如果没有，那就是损失的钱……利润只是达到目的的手段，手段不应与目的混淆。因此我们必须说，一只股票的价值来源于它的股息，而不是它的利润。简言之，一只股票的价值就是你能从中取出的东西……因为我们讨论的是永久性投资，不是投机交易，是未来多年的股息，而不仅仅是眼前的收入。

Warren Buffett 补充道："如果有人将所有现金流再投资，他们最好在将来有非常大的数字进来，因为一项金融资产必须在未来某一天给你返还更多现金，才能证明你现在为其投入现金是合理的。"

价值是一个精确的数字吗？

Warren Buffett 说：

内在价值是一个估计值而非精确数字，而且如果利率变动或未来现金流的预测被修正，这个估计值也必须随之改变。此外，两个人看着同一组事实——这甚至适用于 Charlie 和我——几乎不可避免地会得出至少略有不同的内在价值数字。使用精确数字实际上是愚蠢的；在一系列可能性范围内进行操作才是更好的方法。

对不同企业的估值方式有区别吗？

无论一家公司制造的是电信设备、汽车还是糖果，问题都是一样的：我们获得多少现金，什么时候获得？现金上的标签并不重要。Warren Buffett 说：

你要做的是看一家企业从现在到审判日之间将产生的所有现金，以适当的贴现率折现到现值，然后以远低于这个数字的价格买入。无论钱来自银行、互联网公司还是砖块公司……钱都是一样的。为什么要为电信业务比砖块业务支付更多呢？钱不知道它来自哪里。如果你从一家光鲜亮丽的业务中获得的钱和从其他地方一样多，却要支付更多，那就没有意义。你以更低的成本从一家砖块公司获得的是同样的钱。关键问题是银行、互联网公司或砖块公司的经济特征是什么。那才会告诉你它们在未来长时间内会产生多少现金。

如果 John 需要向店里投入更多现金怎么办？

我们必须考虑现金流入和流出该店的金额和时间。正如许多投资"成长型"公司的人所深知的，有些企业似乎需要源源不断的新现金投入。Warren Buffett 说："如果增长需要在一个项目或企业的早期投入超过那些资产在后期产生的现金贴现价值的现金，增长就可能摧毁价值……增长只是价值等式中的一个组成部分——通常是加项，有时是减项。"

但在估计一项业务未来现金流入和流出的金额和时间时，难道不容易出错吗？

在伯克希尔，他们用两种方式处理这个问题。Warren Buffett 说：

第一，我们尽量坚持投资于我们认为自己理解的企业。这意味着它们必须具有相对简单和稳定的特征。如果一家企业很复杂或不断变化，我们就不够聪明，无法预测其未来现金流。顺便说一下，这个缺点并不困扰我们。对大多数投资者来说，重要的不是他们知道多少，而是他们如何现实地界定自己不知道什么。一个投资者只要避免大错误，就不需要做对太多事情。

第二，同样重要的是，我们坚持在购买价格上留有安全边际。如果我们计算一只普通股的价值仅略高于其价格，我们没有兴趣购买。我们相信 Ben Graham 极力强调的这一安全边际原则是投资成功的基石。

Warren Buffett 还说，"我们尽量……保持我们的估计保守。"他继续说：

……把所有变量拿来，合理保守地计算……不要在贴现率和增长率等每个变量上都过于保守；而是尽量在这些数字上做到现实，任何误差偏向保守一侧。然后全部算完后，再施加安全边际。

这和伯克希尔在保险业中做的一样。Buffett 举例说：

如果我们试图算出，比如说，加利福尼亚州发生6.0级地震的概率我们应该收多少保费，我们知道在上个世纪，我想加利福尼亚州大约有26次6.0级或以上的地震。我们先不管它们是否发生在偏远地区。假设我们在写一份保单，只要加利福尼亚州发生6.0级或以上地震就赔付，不管它是否发生在沙漠且没有造成损失。我们会看历史数据并说："嗯，上个世纪有26次。"

我们可能会假设下个世纪会多一点。这只是我们的本性。不过，我们不会假设有50次——因为如果那样，我们就不会做任何业务了。但我们可能会假设多一点。如果是我自己定价，我可能会说，嗯，我假设会有30次——或者32次之类的。

然后全部算完后，我希望加上一个包含了安全边际的保费。换句话说，如果我算出32次的合理费率是100万美元，我可能希望收取超过100万美元来建立安全边际。但我想在各个层面都保持保守——然后我希望在最后有那个显著的安全边际。

John 可以合理地期望这家店值多少？

John 应该为这家店支付多少？可以合理预期的未来自由现金流是多少？John 能取出多少现金，什么时候？

Warren Buffett 说："你要试着算出你目前要投入多少，以及你随时间可能收回多少，你对自己能收回的把握有多大，以及它与其他替代方案相比如何。"他继续说："对于贴现率，我们基本上以长期政府利率来思考……但在看起来利率非常低的时期，我们可能会用稍微高一点的利率。"Buffett 还说，"而且那个贴现率并不会付给你你所需要的那么高的利率。"

2003年，Warren Buffett 说："我们喜欢持有普通股——如果能以有吸引力的价格购买的话……然而，除非我们看到至少有10%税前回报率的高概率，否则我们将袖手旁观。"

假设根据该店的历史，并且预期未来条件不变，John 估计他每年可以取出30万美元现金。知道他随时可以购买无风险政府债券，John 使用6%的债券利率作为贴现率。他还知道他可以将从店里取出的任何现金以6%的回报率再投资。那么这家店的价值就是500万美元（30万/0.06）。

无论他以低于这个数字多少的价格买入，都会增加他的预期回报。但由于来自企业的现金不可能像来自政府债券的现金那样确定，John 为什么要支付500万美元呢？为什么要花时间和精力去投资一个与什么都不做回报相同的东西呢？而且既然 John 无法确定预期现金流是否会如他所料，他应该以一个能给他巨大安全边际的价格购买这家店。

如果 John 的要求回报率是10%，这家店的价值就是300万美元。

每个人都应该使用自己的要求回报率。但无论我们使用什么贴现率，我们始终应该要求一个相对于估计价值的大幅折扣，才能证明投资的合理性。

我们不应该进行虚假的精确。Warren Buffett 说："我们相信，如果你能精确定位它，你就是在自欺欺人。因此，我们认为当我们做决策时，应该有足够的安全边际——应该足够有吸引力——以至于你不需要精确到小数点后三位。"他继续说："我们非常不精确……我们有多确定是最重要的部分……你会惊讶于我们是多么不精确。"Charles Munger 说："我们从不坐下来，把数字算出来并贴现回净现值……决策应该是显而易见的。"

我们可以使用任何我们需要的贴现率，也总是可以将投资机会与长期国债利率相比较。但计算不可预测事物的价值是没有意义的。我们需要一些确定性。问自己：我对这些数字有多少信心？

我们不能用更高的贴现率来补偿我们无法预测的东西。Warren Buffett 说：

当我们审视企业的未来时，我们把风险性看作一种行/不行的阀门。换句话说，如果我们认为我们根本不知道未来会发生什么，这不意味着它对所有人都有风险。它意味着我们不知道——对我们来说有风险。对一个理解该企业的人来说，可能并不冒险。

然而，在那种情况下，我们就放弃了。我们不试图去预测那些事情。我们不会说，"嗯，我们不知道会发生什么。因此，我们将一些我们甚至不知道的现金流以9%而不是7%来贴现。"这不是我们的方式。一旦它通过了我们感到相当确定的门槛测试，我们倾向于对所有东西都使用相同的贴现因子。而且我们尽量只购买我们相当确定的企业。

John 应该总是取出他能取的所有现金吗？

这取决于将现金留在企业中的回报是否高于 John 取出后投资到其他地方的回报。如果他能以高于6%的回报率将现金再投资于企业，为什么要取出来呢？而如果他无法以高于6%的回报率将现金再投资于企业，又为什么不取出来呢？

这里有一个由 John 控制的公司与 John 只拥有部分股权的公众公司之间的巨大区别。在公众公司中，他无法控制何时取出现金。无论在私人公司还是公众公司，现金都可能以平庸的回报率被再投资，或被投入到不奏效的想法中。历史表明，很多时候再投资的现金是被浪费的钱，而派发股息本应更好。

这家店能产生多少现金流主要取决于三个变量：（1）销售额——将以什么价格卖出多少单位的冰淇淋？（2）运营成本——制作冰淇淋和经营业务需要多少成本？（3）投入资本——经营业务需要多少资本？这些资本在多大程度上以债务而非股权融资，成本是多少？

这些变量决定了企业从投入到店中的资本上获得的回报。销售额、成本和资本需求在很大程度上取决于需求、来自同类或替代产品的竞争、对竞争者的优势及其可持续性、成本和资本效率，以及执行中的运营有效性。这意味着什么？让我们把它翻译成一个简单的问题：这家冰淇淋店是否拥有人们现在和将来需要或想要的东西（需求），而且是别人没有的（竞争优势），或者别人现在和将来都无法复制或获取的（可持续的），以及这些优势能否转化为商业价值？

例如，为什么顾客选择从这家店而不是从别处购买冰淇淋？是位置、品种、口味、服务、还是价格？他们将这家店及其产品与什么联系在一起？对顾客来说什么最重要？他们为什么会回头？这些年来他们的动机是否发生了变化，或在未来10年可能发生变化？什么激励可能导致顾客转向或离开这家店？存在哪些威胁？

Warren Buffett 阐述了他的思考方式：

如果你和我在看口香糖生意（我们没有 Wrigley 的股票，所以我在课堂上经常用它举例），你会给出一个你预期口香糖销量在未来10-20年增长的数字，然后你会告诉我你对 Wrigley 定价灵活性的预期，以及 Wrigley 的市场份额被大幅削减的危险有多大——你会把所有这些都过一遍……我们在评估护城河，与护城河在某些方面相互作用的定价弹性，未来单位需求变化的可能性，或者管理层对他们产生的现金是非常聪明还是非常愚蠢地使用……

我可以说，你几乎可以通过观察管理者在决定涨价能否持续时所经历的痛苦来衡量一家企业随时间的强弱……通过观察价格行为，你可以了解很多关于一家企业经济持久性的信息。

竞争者能否使该店的产品过时或复制其优势？

如果有人在 John 的店旁边开了一家店，而顾客看不出两家店的产品和服务有任何区别，那么顾客很可能会在价格最低的那家店购买冰淇淋。

John 能否在拥有最低价格的情况下仍然赚钱？可以，如果供不应求，或者 John 能以比竞争对手更低的成本生产和销售冰淇淋——当然前提是竞争对手不想亏本经营。John 必须在相对于竞争的情况下以极高的成本和资本效率来经营这家店。更低的成本和更好的资本运用使他能够保持最低的价格同时仍然盈利。

店铺管理有多重要？

John 能获得多少现金以及何时获得，也是管理层的能力和诚信的函数。管理层可以通过影响企业的回报来影响所有者的回报。它可以影响资本被部署到哪里，以及在什么条件下将资金再投资。

在诚信方面，Warren Buffett 说得最好：

我的一位朋友说，他们在招聘时看重三样东西：聪明、勤奋和品格。如果他们没有最后一样，前两样会害死你，因为确实如此，如果你要雇用一个没有品格的人，你最好祈祷他们是愚蠢和懒惰的，因为如果他们既聪明又勤奋，他们会给你惹各种麻烦。

一家企业从价格上看可能有巨大的安全边际，但如果没有能干且诚实的管理层，这个安全边际可能最终成为幻觉。历史上充满了伟大企业被糟糕的管理层毁掉的故事。问自己：公司是否有胜任且诚实的管理层，专注于价值？他们会为所有者的利益使用自由现金流吗？

但在某些企业中，即使再出色的管理层也无济于事。Warren Buffett 分享了他的经验：

我从自己的经验和对其他企业的大量观察中得出的结论是，好的管理记录（以经济回报衡量）更多取决于你上了哪条船，而不是你划得多好（当然，在任何企业中，无论好坏，聪明和努力都有很大帮助）。多年前我写道："当一个以精明著称的管理层接手一个以基本面糟糕著称的企业时，保持完好无损的是企业的声誉。"此后没有任何事情改变了我对此的看法。如果你发现自己在一艘长期漏水的船上，把精力花在换船上可能比把精力花在补漏上更有效。

让我们再举一个"会发生什么"的例子。这次我们描述一个来自化学的模型，并给出一个被误用的词的例子——熵（entropy）。

凌晨3点54分，洛杉矶被一场6.5级地震惊醒。

为什么地震会摧毁如此多的建筑并造成如此多的伤亡？为什么热咖啡不会一直热下去？这些问题的答案触及了我们生活中每一个自发（在化学中意为"自行发生，无需能量输入"）的物理或化学事件的本质。热饮中的热量来自快速运动的分子。它们与（相对较冷的）环境中运动较慢的分子碰撞，使较慢的分子加速。能量从热液体扩散到杯子、空气，并通过气流传播到远处。这就是能量的本质。

当我们把一个球掉到地上那一刻，它的能量就变成了动能，或者说由于运动产生的能量。但术语并不重要，重要的是发生了什么。所有能量如果不受阻碍，都倾向于扩散、分散。这解释了为什么铁会生锈、为什么会有飓风、为什么物体会破裂等等。为什么一辆超速卡车撞上砖墙会造成巨大的破坏？它的动能不仅倾向于扩散，而且是以灾难性的方式扩散。

地震也是如此。地壳在其炽热的、充满能量的地核上缓慢移动所产生的应力突然扩散。当大地移动时，其势能瞬间转化为动能。当如此巨大的能量扩散时，它会震动震中周围数英里的一切。由于能量的这种扩散，不仅建筑物倒塌，生命也因此消逝。

我们的生活建立在能量扩散的基础之上。每一秒，我们体内的化学物质（由我们吃的食物和呼吸的氧气在我们体内转化而来）维持着心脏的跳动。我们的肺将氧气泵入体内，将二氧化碳排出。我们是能量处理的机器。我们必须不断扩散能量以保持体温，不断制造化学物质以使心脏跳动、肌肉工作和肺部运作。如果这些过程被严重中断——就像在地震等任何重大事故中那样——我们就会死亡。

当我们听到一场6.5级地震时，这意味着什么（发生了什么）？里氏震级是由地球物理学家 Charles F. Richter 开发的一种对数标度，通过地震仪记录的地震波来测量地震的振幅（大小）。标度上每增加一个单位，地面运动增加10倍。7.5级地震产生的地面运动是6.5级地震的10倍。但由于造成破坏的是能量，重要的差异在于能量的释放。每增加一个单位，能量释放约增加32倍。7.5级地震释放的能量约为6.5级的32倍。

自1900年以来，美国最大的地震发生在1964年的阿拉斯加。震级为9.2。9.2级地震和6.5级地震在强度或能量上的差异是多少？大约11,220倍。这意味着需要11,220次6.5级地震才能等于一次9.2级地震释放的能量。这解释了大地震的破坏力。

"跟随能量。"

熵衡量的是一个过程中能量扩散了多少，或者说在特定温度下扩散到了多广的范围。熵是一个被误用的词，经常被用来解释各种"无序"。无序确实是我们生活中许多情况的特征——失败的关系、社会问题、凌乱的书桌、杂乱的卧室等等。然而，熵与这些事情无关。它仅指物理能量从集中到扩散这一科学度量。

房间不会自行变乱。需要一些外部能量。正是集中在我们的肌肉中的能量被释放出来，才导致我们的书桌被弄乱。纸张本身并没有能量在扩散。正如化学教授 Frank Lambert 所说："自然界中不存在什么'物体变得无序的倾向'，就像银行柜员没有'把钱给劫匪的倾向'一样——除非有枪指着他们。"

能量倾向于扩散解释了为什么金属会生锈、为什么东西会断裂和磨损。既然能量总是从集中流向不那么集中，物理对象和化学系统就会退化、破裂或被破坏。但这些事情不会立即或自发发生。必须考虑时间和能量的重复作用。启动一个反应需要一点推力（或活化能）。汽油需要火花或火焰才能与氧气反应。我们需要一根火柴来点火。例如，只需一个火花就能引发氢气和氧气之间的反应，导致兴登堡号飞艇燃烧。需要来自热带海洋的风和温暖的水汽运动才能形成飓风。需要氧气和水分才能使铁生锈。需要能量才能使木头腐烂。而这个过程可以被延缓。例如，我们给铁涂上油漆来防止生锈。油漆将氧气与铁隔绝，使反应无法发生。

这些例子展示了我们如何通过观察"发生了什么"来更好地理解现实。

简化

我们对保持简单充满热情。

Charles Munger

John 担心过于简单会降低他的重要性。

前通用电气 CEO Jack Welch 说过："你简直不敢相信人们要做到简单有多难，他们有多害怕简单。他们担心如果自己很简单，人们会觉得他们头脑简单。当然，实际上恰恰相反。清晰而果断的人才是最简单的。"

Warren Buffett 表示赞同："我们之所以成功，并不是因为我们有什么伟大的复杂系统或什么神奇公式。我们拥有的只是简单本身。"Charles Munger 补充道："如果某件事太难了，我们就转向别的事情。还有什么比这更简单的呢？"

简化做事方式

令人惊讶的是，即使在今天，人们还用电脑来做用纸笔在更短时间内就能完成的事。

Richard Feynman（摘自《不平凡的天才》）

让问题更容易解决。把复杂的问题变成更简单的问题。去除一切非本质的东西。将问题分解为各个组成部分，但整体地看待问题。画出问题的图示。在纸上写下关键因素及其关系。Charles Munger 说："我通常先处理容易的决策，以此来应对复杂的任务。"

以问题为导向，而非以方法为导向。什么有效就用什么。为什么？

因为重要的是结果，而不是我们用来达到结果的方法。

寻找适合当前问题的"足够好"的解决方案。不求完美和美观。

做更少但更好的决策。为什么？因为它迫使我们在每个决策上思考更多，从而减少犯错的机会。Warren Buffett 给出了另一个令人信服的理由：Charlie 和我很早就决定，在一个投资生涯中，做出数百个明智的决策实在太难了。随着伯克希尔的资本急剧增长，以及能够显著影响我们业绩的投资范围大幅缩小，这一判断变得更加有说服力。因此，我们采用了一种策略，要求我们只在极少数时候保持聪明——而且也不需要太聪明。

William James 说过："智慧的艺术就是知道该忽略什么的艺术。"Charles Munger 告诉我们排除无意义之事的重要性："我认为，[拥有非凡常识]的一部分是能够屏蔽蠢事，这不同于识别智慧。你有整整一大类的东西可以直接打发掉，这样你的大脑就不会被它们塞满。这样，你就能更好地抓住少数几件明智的事情来做。"

Warren Buffett 表示同意：

是的，我们不会考虑很多愚蠢的事情。我是说，我们很快就把它们打发掉了……就是排除那些废话——只要弄清楚，当人们打电话给你说"我有一个了不起的、绝妙的主意"时，你在第一句话就知道这不是一个了不起的、绝妙的主意，就不要花10分钟……不要客气地走完整个流程。

我们经常试图获取太多信息，包括错误信息和无法用来解释或预测的无用信息。我们还关注细节、不相关或不可知的东西，而忽视了明显的真相。处理重要的事情迫使我们确定优先级。通常只有少数几个行动能产生我们想要达成的大部分成果。真正重要的决策只有几个。

更多信息不等于更多知识或更好的决策。而且要记住，今天我们不仅能获得更多信息，也能获得更多错误信息。Charles Munger 说："你越努力就越有信心。但你可能在一个虚假的东西上努力。"

在 Arthur Conan Doyle 的《赖盖特之谜》中，Sherlock Holmes 说道："在侦探艺术中，能够从众多事实中分辨出哪些是次要的、哪些是关键的，具有最高的重要性。"

关掉噪音或不相关的东西，着眼于大局。问自己：我为什么在做这件事？什么才真正重要？什么对我想要达成的目标是重要的？更多信息会影响我的决策吗？不要随意收集数据。首先要弄清楚为什么需要特定的信息。

当被问及是否使用电脑时，Charles Munger 说：

我信奉我所谓的 Thomas Hunt Morgan 学派。Morgan 是世界历史上最伟大的生物学家之一，他在所谓的"果蝇室"里——先是在哥伦比亚大学，后来在加州理工学院——用非常有限的资源弄清了很多遗传学问题[Morgan 确立了染色体携带遗传单位的事实]。当 Morgan 到达加州理工学院时，他做了一件非常特别的事。他禁止了 Friden 计算器——那是那个时代的电脑——进入生物学系。加州理工学院的其他人都在无休止地使用 Friden 计算器做各种统计相关和其他计算。Morgan 却禁止了它。

他们问他："你为什么要这样做？"他说，"我在人生中的位置就像1848年的淘金者，只需沿着河岸走就能用有组织的常识捡起巨大的金块。只要我还能这样做，我就不会把稀缺资源花在沙金开采上。"

嗯，这就是我对待人生的方式。我认为，如果你用有组织的常识抓住了要点，你可以省去惊人的沙金开采……

但是，用不需要电脑的有组织的常识是否仍然能获得巨大的收益？我认为答案是"是的"。过度沉迷于使用电脑的细枝末节而错失有组织的常识，是否存在危险？有巨大的危险。永远会有巨大的危险。人们计算得太多，思考得太少。

避免某些事情

有些事情是我们远离的。我们就像那个说自己桌上有三个篮子的人：进来、出去和太难了。我们也有这样的篮子——思维上的篮子——放在我们的办公室里。大量的东西被扔进了"太难了"的篮子。

Charles Munger

通过知道该避免什么来应对生活中的各种情况。通过学习该避免哪些领域、情境和人物来减少错误，往往比寻找新的成功方式更有效地利用时间。此外，预防某事通常比解决它更简单。13世纪的法学家和牧师 Henry de Bracton 说过："一分预防胜于十分治疗。"

Warren Buffett 描述了他和 Charles Munger 是怎么做的：

慢慢来。在收购和监督各种各样企业的25年之后，Charlie 和我并没有学会如何解决困难的商业问题。我们学到的是如何避免它们。我们之所以成功，是因为我们集中精力识别我们能跨过去的一英尺栏架，而不是因为我们获得了跳过七英尺栏架的能力。这个发现可能看起来不公平，但在商业和投资中，坚持简单和明显的事情通常远比解决困难的事情更有利可图。

我们的基本态度是，你无法和一个坏人做成一笔好交易。我们不试图通过合同或各种尽职调查来保护自己——我们直接放弃。随着时间的推移，与我们喜欢、钦佩和信任的人打交道，我们可以做得很好。

而坏人会这样或那样地试图引诱你。但你不会赢。避开他就是值得的。我们一开始就持有这种态度。然而，一两次经历使我们更加确信这才是玩游戏的方式。

Charles Munger 接着说：

我很早就听 Warren 说过，好生意和坏生意的区别在于：好生意会一个接一个地抛出简单的决策，而坏生意则给你可怕的选择——那些极其难以做出的决策："能行吗？""值这个钱吗？"

判断哪个是好生意、哪个是坏生意的一种方法，就是看哪一个一次又一次地给管理层抛出轻松愉快、不用动脑的决策。

专注带来理解和效率

达到卓越之人通常一生专注于某一追求，因为卓越往往不是轻而易举就能获得的。

Samuel Johnson

我们的大脑不可能同时思考太多事情还期望做好。在任务之间切换注意力会消耗时间和理解力，尤其是在更复杂和不熟悉的任务之间切换时。

一次专注于一件事时，行动和决策会更简单。Publilius Syrus 说过："同时做两件事等于两件都没做好。"如果我们只专注于一件事，我们往往会做得好并积累知识。

永远带着目的去思考。问自己：我想要达成或避免什么？专注在商业和管理中重要吗？Warren Buffett 说：

一个……严重的问题是，当一家伟大公司的管理层偏离方向，在购买其他平庸或更差的企业时，忽视了自己出色的基础业务……（你能相信几十年前可口可乐公司在养虾，吉列公司在勘探石油吗？）丧失专注是 Charlie 和我在考虑投资那些总体看起来出色的企业时最担心的事情。我们太经常看到价值在管理者的傲慢或厌倦中停滞不前，因为他们的注意力已经游移到别处了……

我热爱专注的管理层……当你失去那种专注时——它会显现出来……GEICO 实际上在1980年代初开始在一些事情上瞎折腾。他们为此付出了代价——实际上是非常大的代价。他们直接在这些事情的成本上付出了代价——因为那些东西几乎全部以失败告终。然后他们还因为在主营业务上丧失专注而付出了额外的代价。

专注于你能知道且有影响的事情

在着手解决一个问题之前，先问它是否值得解决或值得花时间。Warren Buffett 解释了他和 Charles Munger 在生活和商业中成功的原因之一：

在审视你将要做的决策时，你要问自己两个问题。A）它是可知的吗？B）它重要吗？如果它是不可知的——如你所知，有很多事情重要但不可知——我们就把它们忘了。如果它不重要，不管可知还是不可知，都不会有任何影响。我们不在乎。

什么是可知且重要的？什么能转化为有用的行动？有些重要的事情我们无法知道。比如股市的走向。其他事情我们可以知道，但它们不重要。

提出正确的问题

提出一个问题往往比解决它更关键，因为后者可能只是数学或实验技巧的问题。

Albert Einstein

有时候理解一个问题比解决它更难。提出重要的问题可能会有所帮助。从基本问题开始：它意味着什么？最简单的例子是什么？最关键的问题是什么？我怎样才能判断答案是对的？我能否举一个让问题变得清晰的例子？

但仅仅提出正确的问题是不够的。我们还必须看向正确的地方，问正确的人。我们不能过于依赖假设，因为除非让对方解释，否则我们无法确定别人的假设是否与我们相同。

耐心

不是我有多聪明，而是我能在问题上停留更久。

Albert Einstein

最好的思考往往在没有压力、没有时间限制、没有威胁、没有评判的时候进行。思考需要时间，而简单的真理往往在我们做别的事情时自然浮现。

如果我们暂时放下问题，让潜意识去工作，我们更有可能解决特定的问题或获得新的洞见。物理学家 Albert Einstein 和 Leopold Infeld 很好地阐述了这一点：

自从 Conan Doyle 那些令人赞叹的故事以来，在几乎每一部侦探小说中，总会有这样一个时刻：侦探已经收集了他至少在问题的某个阶段所需的所有事实。这些事实往往看起来十分奇怪、不连贯、毫无关联。然而，伟大的侦探意识到此刻不需要进一步调查了，只有纯粹的思考才能将已收集的事实联系起来。于是他拉小提琴，或坐在扶手椅上悠然地抽着烟斗，突然间，啊哈，他想通了！

Roger Lowenstein 在《Buffett: The Making of an American Capitalist》中这样描述 Warren Buffett："Buffett 的天才很大程度上是品格上的天才——耐心、纪律和理性……他的才华源于他无与伦比的思想独立性和专注于工作、隔绝外部世界的能力。"要有耐心等待机会。抵制总是要做点什么的冲动。如果我们急急忙忙，更容易做出错误判断。这在投资中是关键。Warren Buffett 说："在配置资本方面，活动量与成就不相关。事实上，在投资和收购领域，狂热的行为往往适得其反。"他继续说："如果你觉得自己每天都必须投资，你会犯很多错误。这不是那种业务。你必须等待绝佳的投球。"Charles Munger 补充道：

少数几个重大机会——能被清楚地识别为这样的机会——通常会降临到那些持续搜索和等待、拥有好奇心、热爱涉及多变量诊断的人身上。而那时所需的，只是在赔率极其有利时愿意大举下注，利用过去因审慎和耐心而积累的资源。

规则与过滤器

规则是给傻瓜遵守、给智者指引的。

David Ogilvy（广告人，1911-1999）

什么能帮助我们避免问题并在做决策时充当指导方针？基于我们对现实的认知和个人处境，我们应该建立一些"该做什么"和"该避免什么"的规则。

Charles Munger 举了一个规则的例子：

任何时候有人向你提供任何带有高额佣金和200页说明书的东西，不要买。偶尔，采用"Munger 法则"会让你判断失误。但一生下来，你会远远领先——而且你会错过很多不愉快的经历，否则这些经历可能会减少你对同胞的热爱。

另一条规则来自 Benjamin Franklin："勤勉地致力于手头的任何事务，不让任何一夜暴富的愚蠢计划分散我对正业的注意力；因为勤勉和耐心是通向富足的最可靠途径。"

其他规则可以是："远离我不理解、无法量化或不起作用的东西。只与我信任的人打交道。"

Warren Buffett 提供了如何在保险业获胜的指导方针，这同样适用于其他领域：

这个行业中重要的是承保纪律。赢家是那些坚定不移地坚持三项关键原则的人：

他们只接受那些他们能够正确评估的风险（留在自己的能力圈范围内），并且在评估了包括遥远损失场景在内的所有相关因素后，具有盈利预期。这些保险公司不考虑市场份额因素，对于以愚蠢价格或保单条件抢生意的竞争对手，他们泰然处之。
他们以一种确保不会因单一事件或相关事件造成的损失累积而威胁其偿付能力的方式来限制接受的业务。他们不断搜寻看似不相关的风险之间可能存在的关联。
他们避免涉及道德风险的业务：无论费率多高，试图与坏人签订好合同是行不通的。虽然大多数投保人和客户都是诚实和有道德的，但与少数例外者做生意通常代价高昂，有时甚至是极其高昂的。

我几乎了解 Ajit [Ajit Jain] 写过的每一份保单的细节……从未有哪怕一次我看到他违反我们的任何一条承保规则。他非凡的纪律性当然不能消除损失，但它确实能防止愚蠢的损失。这才是关键：就像投资一样，保险人主要通过避免愚蠢的决策——而非做出辉煌的决策——来产生出色的长期业绩。

过滤器

对于90%以上出现的各种事情，我们真的可以在大约10秒内说不，因为我们有这些过滤器。

Warren Buffett

过滤器帮助我们确定优先级并弄清什么是有道理的。

当我们知道自己想要什么时，就需要标准来评估替代方案。问自己：什么是最关键的（且可知的）因素，会导致我想要达成或避免的结果？标准必须基于证据并具有合理的预测性，即依赖它们我们必须比碰运气做得更好。尽量使用尽可能少的标准来做判断。然后按重要性排序，并将它们用作过滤器。设定决策阈值，以最小化误报和遗漏的可能性（在投资中，就是选择了一项坏投资或错过了一项好投资）。考虑犯错的后果。例如，在医学中，阈值取决于诸如疾病的患病率、严重程度、纠正措施的可用性，以及误报的情感和经济成本等因素。

过去的犯罪和入狱记录在预测假释成功率方面，比专业的犯罪学家更可靠。

研究表明，在某些领域，当基于相同的证据时，涉及少量相关变量的更机械化的预测过程，比训练有素、经验丰富的专家的预测更可靠。这在医疗状况诊断、学业表现预测、赌博赔率确定以及贷款和信用风险评估中都得到了证实。为什么它效果更好？因为我们人类并不总是一致的。正如我们所见，近期的经历、暗示或信息呈现的方式都可能影响我们。再加上我们在记忆、注意力和信息处理方面的天然局限。

更多信息并不意味着我们处境更好。有时多余的信息是无用且令人困惑的。

一个人被紧急送往医院，正处于心脏病发作的痛苦中。医生需要决定是否将患者作为低风险或高风险病人来治疗。

标准不需要很多或很复杂。已故的统计学教授 Leo Breiman 和加州大学伯克利分校的同事开发了一种方法，最多仅使用3个变量来分类高风险心脏病患者。血压、年龄和窦性心动过速（心跳过快）。

如果患者在最初24小时内的最低收缩压低于91，他立即被归类为高风险。如果不是，第二个变量是年龄。如果患者超过62.5岁，那么还需要一个变量——窦性心动过速——来将患者分类为高风险或低风险。如果患者表现出窦性心动过速，他被归类为高风险。因此，医生只需回答三个是非题就能做出决定。这种方法在分类高风险心脏病患者方面比复杂的统计分类方法更准确。

在2001年的一次新闻发布会上，当 Warren Buffett 被问及他如何评估新的商业想法时，他说他使用4个标准作为过滤器。

我能理解它吗？如果通过这个过滤器，
它看起来是否有某种可持续的竞争优势？如果通过这个过滤器，
管理层是否由能干且诚实的人组成？如果通过这个过滤器，
价格合适吗？如果通过这个过滤器，那我们就开支票。

Warren Buffett 所说的"理解"是什么意思？可预测性："我们对理解的定义是，认为我们有合理的概率能够评估这家企业在10年后会处于什么位置。"他继续说：

我们知道的赚钱的唯一方法是尝试评估企业。如果我们无法评估一家碳钢公司，我们就不买它。这不意味着它不是一笔好交易。这不意味着它的售价不是低于其价值。这只是意味着我们不知道如何评估它。如果我们无法评估在巴西建化工厂是否合理，我们就不做……

我们了解产品。我们了解它为人们做了什么。我们只是不知道[它的经济状况]10年后会怎样……你可以理解钢铁。你可以理解房屋建造。但如果你看一个房屋建造商，试图想想5年或10年后它的经济状况会怎样，那就是另一个问题了。这不是一个理解他们产出的产品、他们使用的分销方式之类的问题——而是10年后经济状况的可预测性。

让我们举一个结合规则和过滤器的例子。现实经常表明，问题的一个原因是与错误的人打交道。因此一个规则可以是："避免低质量的人。"相应地，一个过滤器可以是："良好的过往记录和品格特征。"然后我们寻找线索并提出旨在回答"高素质还是低素质个体？"这一问题的询问。

排除法

排除法是节省努力的利器。例如，将举证责任放在与基本科学理念相矛盾的陈述上。排除可能造成巨大悲伤的情境、不重要或不可知的事情、不可能发生或实现的事情、无法有效预测或解释的事情、无法测试的事情、已被证伪的事情、容易的决策、错误的假设、我们无力改变的事情，或我们没有任何能力解决的问题。

科学通过排除法运作。为了避免淹没在低信息量的观察或实验中，科学家们会提前思考什么是最重要、最具决定性的实验：我们试图达成或证明什么，以及如何达到这些目的？什么是不可能发生的？通过这种方式，他们缩小了可能性范围。这类似于 Warren Buffett 在第一部分告诉我们的——排除可能性，找到少数几个有机会成功的。寻找那些能缩小可能性的特定因素。

清单程序

航空运输驾驶舱检查清单应予以审查，以确保每份清单提供一种方式，提醒机组人员在起飞前即刻确认所有对安全飞行至关重要的项目均已完成。

美国国家运输安全委员会，1969年

1987年，西北航空公司的255号航班在起飞后不久坠毁。机上155人中除一人外全部遇难。一份联邦报告得出结论，事故的可能原因是飞行机组未能使用滑行检查清单来确认襟翼和缝翼已展开以供起飞。导致事故的另一个因素是飞机起飞警告系统缺乏电力供应，因此无法警告飞行机组飞机的起飞配置不正确。使用清单程序。与其他工具一起，它们帮助我们减少受到伤害的机会。集中在关键项目上。如果我们不检查它们，就可能受到伤害。飞行员称这些为"致命项"。

Charles Munger 建议以清单的方式使用模型：

一般来说，我认为你需要心智模型——以及我所谓的清单程序——你拿着一份有价值的模型清单，逐一过一遍："这个在这里吗？那个在这里吗？"如此反复……如果有两三个非常重要的项目不在你的清单上——嗯，如果你是飞机飞行员，你可能坠机。同样，如果你在分析一家公司时没有使用充分的清单，你可能做出一笔非常糟糕的投资。

在设计清单时需要考虑的一些问题：

不同的问题需要不同的清单。
清单必须包含"安全"所需和避免"事故"所需的每一个关键项目，这样我们就不需要靠记忆来检查项目。
随时可用且易于使用。
与现实相符。

导致事故的因素之一是机长对自动飞行系统的过度依赖。

避免对清单的过度依赖。它们有时可能给我们一种虚假的安全感。只要可能发生的事情可以预见，清单就能很好地发挥作用。但意外有时也会发生。一个未被提及的项目可能是问题的核心原因。

按照预先建立的规则、过滤器和清单行事，往往比出于纯粹情感行事更有道理。但我们不能不加思考地拥有太多的规则、过滤器或项目。我们必须始终理解我们试图达成什么。

目标

我们的计划失败是因为没有目标。当一个人不知道自己驶向哪个港口时，没有任何风是顺风。

Lucius Annaeus Seneca

"为什么我们的员工 Tom 表现不好？"

我们常常对人们没有按预期表现感到惊讶。

Tom 认为自己是如何被衡量和奖励的？他认为别人对他有什么期望？我们是否给了他混乱的信息？他需要什么技能、知识和信息？他具备这些吗？我们对他的表现给予了什么反馈？

Tom："我有正确的知识并理解目标。我也知道如何实现目标，以及为什么我的方式最有道理。我有权做出相关决策，并能持续衡量结果。如果我达成了目标，我会得到奖励。我决定自己能获得多少奖励。如果我没有达成目标，我就失去工作。既然我承担了责任，那么面对后果就是理所当然的。"

制定能够促成我们想要达成的目标。我们知道我们想要达成什么以及为什么吗？正如 Aristotle 所说："如果我们有一个靶子，是不是更容易命中目标？"如果我们不知道自己想要达成什么，怎么能做出正确的决策呢？即使我们不知道自己想要什么，也往往知道自己不想要什么，这意味着我们的目标可以是避免某些事情。

有意义的目标需要有理由支撑，作为检验我们设定了正确目标的一种方式。目标应该是：

清晰明确的。不要说："我想要更好的生活。"要具体。例如："我想要一辆新的沃尔沃。"
以结果为导向的。
现实且合乎逻辑的——什么能达成，什么不能达成？过低的目标可能导致低绩效，而不切实际的目标可能促使人们作弊。Lucius Annaeus Seneca 说我们应该："永远不要为无用的目标或不可能的目标而工作。"
可衡量的。
量体裁衣，符合个人需求。
可变的。问自己：鉴于当前目标，最佳的行动方案是什么？

目标还需要设定目标日期和检查点，以衡量目标实现的程度。

我们是否知道是什么导致了目标的实现？如果不理解什么使目标实现，我们就无法达成我们想要的。而且我们确定自己的目标对我们最终想要达成的结果是正确的吗？

Warren Buffett 和 Charles Munger 在2001年伯克希尔·哈撒韦年会上就能源危机问题进行了阐述：

在电力系统中，我们需要过剩产能。我们如何获得它？通过给人们拥有额外产能的激励。电力企业不应该因为没有过剩产能而受到惩罚，也不应该因为产能少于所需而受到奖励。

我们需要三件事来防止这种情况再次发生。一是我们需要运营中的合理效率。其次，既然它在很多情况下确实具有垄断特征，我们希望的是能产生合理回报——但不是超额回报——的资本回报率，足以吸引新资本。第三，我们需要安全边际或比所需略多一点的能力。我们需要整个等式。

始终问自己：我想要什么最终结果？什么导致那个结果？什么因素对结果有重大影响？哪个单一因素影响最大？我是否有目标实现所需的变量？实现目标的最佳方式是什么？我是否考虑了我的行动将产生的其他影响最终结果的效果？

当我们解决问题并知道自己想要达成什么时，我们需要确定优先级或专注于正确的问题。我们应该先做什么？问自己：问题有多严重？它们可以解决吗？最重要的问题是什么？它们背后的假设是否正确？我们是否考虑了问题之间的相互关联？长期后果是什么？

既然当我们优化某些因素或组合多种因素时——无论好坏——会产生重大效果，我们应该运用一切必要的因素来实现目标。

替代方案

如果你有两个追求者都非常渴望得到你，而其中一个比另一个好得多，你就不需要在另一个身上花太多时间。这就是我们筛选购买机会的方式。

Charles Munger

"把钱分配给我们！"

我们该如何最好地分配稀缺资源？TransCorp 有十个不同的项目可供选择。他们应该全部投资吗？每个项目应该获得相同金额的资金吗？人力、资金、时间、才能和其他资源是有限的。它们也有替代用途。有些选择也比其他选择更好。

机会成本

"我衡量自己对资本和时间的使用与其他可用的替代用途。"

一个可以用来衡量各种选择之间优劣的过滤器是我们个人的机会成本。我们的时间和金钱是有限的。如果我们决定做一件事，就意味着决定不做其他可做的事。我们选择花在一件事上的每一分钟，都是无法花在其他事情上的一分钟。我们投资的每一美元，都是无法用于其他可用投资的一美元。如果我们决定今天花钱而不是为未来投资，我们就放弃了未来花更多钱的机会。如果我决定今天打高尔夫球，我就错过了按时完成这本书的机会。如果我写作，我就错过了与孩子们共度时光的机会。既然孩子在长大，这个机会是有时间限制的。

选择是有成本的。甚至理解也有机会成本。如果我们很好地理解了一件事，我们可能会更好地理解其他事情。将时间、精力和金钱等有限资源用于特定目的的成本，可以用不将其用于最佳替代用途（假设达到相同目的）所失去的价值或机会来衡量。

你选择工作还是上大学？

选择一个方案而放弃另一个的真实成本是什么？用 Warren Buffett 的一个略作修改的例子来说：没有大学教育的真实成本是什么？一生中有教育和没有教育的收入差异是多少？如果我们忽略拥有教育的非经济收益，这种收入差异折算到毕业日的现值就是教育的价值，或者说不接受教育的真实成本。

我们的时间值多少钱？我们是花十个小时自己修房子，还是请一个木匠？自己做维修的真实成本是我们做别的事情本可以赚到的钱。

"免费医疗"意味着它真的免费吗？

不是，如果不是免费的，用于提供免费医疗的资源本可以用于其他事情。我们往往只看到政府支出的好处。我们看不到什么被阻止了发生，或者资源从其他替代用途中被转移了。

"在蒙大拿州增雇3名销售代表。"

TransCorp 是否应该花时间、金钱和人才在蒙大拿州建立市场存在？这样做的真实成本是所用时间、金钱和人才在其最佳替代用途中的价值。也许在他们已有市场份额的州增加存在感能创造更多价值。有时在公司已有基础设施的地方边际增加成本更为有利可图。他们在资源投入上哪里能获得最大的杠杆？始终问自己：采取特定行动的价值变化是什么？从价值角度来看，资源投在哪里最好？

John 的投资回报只有微薄的1%。

那笔10年期10万美元的私募合伙基金投资承诺每年15%的回报率。John 当时最佳的替代投资是收益率为6%的长期美国政府债券。10年后现实降临了。他收回了11万美元。他的年回报率只有1%。如果他当初没有做这项投资，而是获得了与政府债券相当的回报，John 现在会有17.9万美元（税前）而不是11万美元（税前）。他做这项投资的真实成本是6.9万美元。投入的资金还在其他方面束缚了他。这还不包括他在整个过程中所经历的精神压力。

我们都有很多喜欢的东西：配偶、工作、房子、车、投资等等。当我们决定是否改变某些东西时，应该拿它与我们已经拥有的最好的东西来衡量。

评估替代方案的一个互补过滤器是列出它们各自的利弊然后权衡所有要点。Charles Darwin 就是这样决定是否结婚的。Warren Buffett 告诉我们寻找配偶时要看什么："找一个会无条件爱你并会巧妙地鼓励你变得比你自认为的更好的人。"

我们也可以像 Benjamin Franklin 那样权衡替代方案。列出支持和反对的理由清单，并为它们分配权重。

并非所有决策都同等重要。有些决策对我们生活的影响更大。我们今天做出的一个将在十年后影响我们生活的决策，远比一个只影响今天的决策重要得多。如果我们在度假选择上犯了错，随时间的推移后果很可能微不足道。但如果我们选错了配偶、教育、职业、朋友或投资，它可能会困扰我们很长很长时间。

后果

在经济学中，每当有人向你做出一个论断时，关键是要始终问一句："然后呢？"实际上，把这个问题用在所有事情上也不是坏主意。但你始终应该问："然后呢？"

Warren Buffett

约翰对 TransCorp 的首席执行官说："我们看到了投资机器设备带来的直接好处。但我们没有看到竞争反应，也没有看到所有好处最终都流向了客户。"

"在经济领域，一个行为、一种习惯、一项制度、一条法律，所产生的不仅是一个效果，而是一系列效果，"法国记者、经济学家 Claude Frederic Bastiat 在他1850年的文章《看得见的与看不见的》（That Which is Seen, and That Which is Not Seen）中写道。他继续说道：

在这些效果中，只有第一个是直接的；它与原因同时显现——它是看得见的。其余的效果则依次展开——它们是看不见的……好经济学家与坏经济学家的全部区别就在于此——前者只考虑看得见的效果；后者则同时考虑看得见的效果，以及那些有必要预见的效果。

考虑一个行动的次要效果和长期效果。Charles Munger 指出，在商品化行业或回报率低于平均水平的企业中：

所有来自重大改进的好处都会流向客户……卖设备的人——通常还有那些敦促你购买设备的内部官僚——会给你看各种预测，告诉你按当前价格计算，新技术能帮你省多少钱。然而，他们不会做分析的第二步——即确定有多少收益能留在公司，又有多少会直接流向客户。

我这辈子从没见过一个包含第二步的预测。而我却总是看到这样的预测。相反，它们总是写着："这项资本支出将为你省下这么多钱，三年就能回本。"于是你不断购买三年回本的东西。二十年下来，你不知怎么地只获得了大约4%的年回报率。这就是纺织行业。

而且这并不是说机器不好。只是节省下来的钱没归你。成本确实降了。但成本降低的_好处_并没有落到买设备的人手里。

Warren Buffett 谈到了这种虚幻的好处：

我们的许多竞争者……也在进行同样的支出，一旦足够多的公司这样做，它们降低的成本就成了全行业降价的基础。单独来看，每家公司的资本投资决策看起来都是划算且理性的；但整体来看，这些决策相互抵消，反而是非理性的。

每当我们制定政策、采取行动或评估论断时，都必须追踪其后果。在这样做时，我们必须记住四个关键点：

关注整个系统。包括直接和间接效果，
后果会引发进一步的后果，一些可能是我们不想要的。我们无法估计所有可能的后果，但至少有一个不良后果是我们应该警惕的，
考虑反馈、时间、规模、重复、临界阈值和极限的影响，
不同的选择在成本和收益方面有不同的后果。估计随时间变化的净效果，以及这些效果与我们想要实现的目标相比有多大吸引力。

我们不能无中生有。

以替代能源问题为例。思考替代方案时，一些相关的关键问题是：投入的能源与产出的可用能源之比（考虑整个生产过程）如何？基础设施需求如何？能否规模化？运输和储存呢？成本如何（考虑补贴）？谁来买单？环境效益和成本如何？可持续性如何？长期后果如何？正确评估所有相关因素的难度有多大？判断错误的后果是什么？

要根据一个行动在整个系统中的长期净后果来评判它。追踪单个变量的变化，确定系统其余部分随时间会如何响应。降低一个领域的风险可能增加另一个领域的风险。一个变量的变化可能改变整个系统。一个变化可能引发另一个变化，再引发另一个，如此循环。这包括考虑短期和长期后果，因为一个行动及其全部效果之间可能有很长的间隔。

Marcus Tullius Cicero 说："极端的公正就是极端的不公。"某些系统如果有意做得稍微不公平一些，反而能给我们所有人带来更好的后果。Charles Munger 给我们讲了海军模式——一条有净收益的规则：

如果你是海军的舰长，已经连续24小时没合眼，不得不去睡觉，你把舰艇交给一位称职的大副，在恶劣条件下行驶，结果他把舰艇开上了礁石——显然这不是你的错——他们不会对你进行军事法庭审判，但你的海军生涯就此结束。

Napoleon 说他喜欢运气好的将军——他不愿意支持失败者。同样，海军也喜欢运气好的舰长。

你可以说："那太苛刻了。那不是法学院的做法。那不符合正当程序。"嗯，在其特定情境下，海军模式比法学院模式更好。海军模式真正迫使人们在恶劣条件下保持高度警觉——因为他们知道没有任何借口。简单来说，如果你的舰艇搁浅了，你的职业生涯就结束了。

"不管是不是你的错都无所谓。没有人关心你的过错。这只是我们恰好有的一条规则——综合所有效果，为了大家的利益。"

我喜欢一些这样的规则——我认为文明在有了一些这种无过错规则后会运转得更好。但这种东西在法学院里往往是禁忌。"这不是正当程序。你不是在真正追求正义。"

嗯，当我主张海军规则时，我正是在追求正义——追求 fewer ships going aground 的正义。考虑到净收益，我不在乎某个舰长在生活中遭遇了一些不公平。毕竟，他又不是被送上军事法庭。他只是得另谋生路。而且他保留已积累的养老金等权利。所以这又不是世界末日。

量化

讲道理，就是用数量来讲。说国家很大没用——有多大？ 说镭很稀缺没用——有多稀缺？

Alfred North Whitehead（摘自《教育的目的》The Aims of Education）

我们生活中的大多数方面都取决于我们量化和理解模式与关系、比例或大小的能力。数学是做什么的？它帮助我们推导后果，评估事情是否合理。而且数学是稳定的。二加二等于四，在一百万年前是对的，一百万年后也是对的。

当我们把事物转化为数字时，就可以进行比较。如果我们不能用一个相关且重要的标尺来衡量一个决策，又怎么能判断它是否明智呢？

有些东西无法精确测量，因此估计一个范围是次优选择。

"大致正确比精确错误要好，" J.M. Keynes 说。不要过度看重可量化的东西而轻视不可量化的东西。当心虚假的精确性——我们常常认为基于带有许多小数位的数据比单纯的文字更准确。Charles Munger 说：

你面对的是一个复杂系统，它会输出大量美妙的数字，让你能够衡量某些因素。但还有一些因素非常重要，却无法赋予精确的数字。你知道它们重要，但你没有数字。嗯，几乎所有人都过度看重那些可以被量化的东西，因为它们适用于学术界教的统计技术，而不把那些可能更重要但难以衡量的东西纳入考虑。

让我们用商业和投资领域的例子来说明量化的重要性。

生产一美元现金流需要多少资本？

投入资本的回报率有影响吗？假设有两家企业——X 和 Y——产生相同的1000万美元现金收益和5%的"永续"增长。区别在于它们产生这些收益需要多少资本。X 需要1亿美元，Y 需要4000万美元。这意味着它们的投入资本回报率分别为10%和25%。这也意味着它们产生的自由现金流（再投资后）或可分配现金不同。X 产生500万美元，Y 产生800万美元。投入资本回报率在价值上造成了差异。

	企业 X	企业 Y
投入资本	100	40
自由现金流	10	10
再投资资本	-5	-2
再投资资本回报率	10%	25%
可用于分配的自由现金流	5	8
按10%折现率计算的价值	100 (5/(0.1-0.05))	160

Warren Buffett 描述了什么样的企业最值得拥有：

撇开价格不谈，最值得拥有的企业是那种能在很长时期内以极高回报率运用大量增量资本的企业。最不值得拥有的企业是那种必须或将会做相反之事的企业——也就是说，持续以极低回报率投入越来越多资本的企业。

更高的利润应该自动打动我们吗？

Warren Buffett 用伯克希尔的一家子公司举例：

虽然利润从800万美元增长到7200万美元听起来很了不起——通常也确实如此——但你不应自动假设情况就是如此。你首先必须确保基准年的利润没有被低估。如果利润相对于投入资本已经很高了，那么还需要考察一个更重要的问题：产生这些额外利润需要多少额外资本？

我们需要理解数字背后的含义。Warren Buffett 说，"期初股权资本回报率"是"衡量单一年度管理绩效最合适的标尺。然而，要正确使用这一标尺，需要理解许多因素，包括会计政策、资产的历史账面价值、财务杠杆和行业状况。"

我们不能期望长期获得比企业本身投入资本回报率更高的投资回报。Charles Munger 说：

长期来看，一只股票很难获得比其底层企业高得多的回报。如果一家企业在40年里资本回报率是6%，你持有它40年，你的回报不会比6%好多少——即使你最初是以极大的折扣买入的。反过来，如果一家企业在20或30年里资本回报率是18%，即使你买的价格看起来很贵，你最终也会得到一个不错的结果。

很少有公司能在十到二十年的周期内，在投入资本上持续获得20%或更高的高回报，同时将全部或大部分利润再投资。竞争格局、消费者习惯和环境的变化几乎注定了这一点。

Warren Buffett 揭示了利润增长的局限性，以及过高的预测如何导致愚蠢行为：

看看1970年或1980年利润最高的200家公司，统计一下自那时起有多少家实现了每股收益年均15%的增长。你会发现只有少数几家。我敢跟你打一个很大的赌：2000年最赚钱的200家公司中，能在未来20年实现每股收益年均15%增长的，不会超过10家。

他继续说道：

最后，对那些大肆宣扬利润预测和增长预期的公司要保持警惕。企业很少在平静无波的环境中运营，利润也不会平稳增长（当然，投行的招股说明书除外）。

Charlie 和我不仅今天不知道我们的企业_明年_能赚多少——我们甚至不知道_下个季度_能赚多少。我们对那些经常声称知道未来的 CEO 们持怀疑态度——如果他们总是恰好达到宣布的目标，我们更是完全不信。总是承诺"达标"的管理者，在某个时刻会受到诱惑去_编造_数字。

需求突然下降，价格竞争加剧。

增长率的变化如何改变企业价值？企业价值是未来现金流的规模和时间的函数。如果现金流减少和/或出现在更远的未来，企业价值就会下降。Warren Buffett 说明了当增长预期被修正时，估值必须如何变化：

几年前，传统观点认为，报纸、电视或杂志资产将永远以每年6%左右的速度增长利润，而且不需要额外投入资本，因为折旧费用大致与资本支出相当，营运资金需求也很小。因此，报告利润（在无形资产摊销前）也是可自由分配的利润，这意味着拥有一家媒体资产可以被看作类似于拥有一个年增长6%的永续年金。接下来，假设使用10%的折现率来确定这个收入流的现值。那么可以算出，为一家税后利润为100万美元的资产支付2500万美元是合理的（1/0.1-0.06）。

现在改变假设，假设这100万美元代表"正常盈利能力"，利润围绕这个数字周期性波动。"上下波动"确实是大多数企业的命运，它们的收入流只有在所有者愿意投入更多资本（通常以留存收益的形式）时才会增长。在我们修正后的假设下，100万美元利润按同样的10%折现，转化为1000万美元的估值。因此，看似温和的假设变化将该资产的估值降至税后利润的10倍。

我们为一家有债务融资的企业和一家没有债务的企业支付相同的价格吗？

假设玛丽有意购买一家家具店。该企业稳定无增长，自由现金流为15，以75的股权融资。价格100（15/0.15）将给她15%的回报。债务有影响吗？是的，卖家可以在出售前通过杠杆化企业来额外赚钱。如果卖家用50的债务对企业进行再融资（企业可以按6%的利率借款），并提取50作为股息，利息后的收入为12（15-3）。如果玛丽随后以80（12/0.15）的价格购买该店，卖家将额外赚30（50+80-100），而企业的底层运营没有任何变化。

相反，玛丽应该假设她收购的是一家无债务企业，然后调整50的债务，支付50（15/0.15-50）。她还应该对多余的现金——即经营业务所不需要的现金或现金等价物——进行修正（加到价格上）。

这和我们买房子的推理是一样的。例如，如果我们花50万美元买一套房子，自己投入20万美元储蓄，其余30万美元用抵押贷款，房子的价格仍然是50万美元。

"我们期望从并购中获得的协同效应从未实现，它们不过是幻觉。"

在并购时不要忘记量化后果。取收购公司和目标公司的利润表和资产负债表。计算两家公司合并后在销量、价格、成本和投入资本方面的变化，同时考虑员工、供应商、客户和竞争者的行为变化。企业价值如何变化？要现实一些。研究表明，大多数并购未能为收购方股东创造价值。主要原因是买方为不真实的协同效应支付了过高的价格。

"但有一点可以确定，"Warren Buffett 说，"如果 CEO 对一次特别愚蠢的收购充满热情，他的内部团队和外部顾问都会拿出所需的任何预测来证明他的立场。只有在童话故事里，才会有人告诉皇帝他没穿衣服。"

约翰读报纸。一家公司宣布了一份1000万美元的合同，其市值却跳涨了10亿美元。

这合理吗？如果我们假设该合同产生15%的利润率，隐含的市值增长是150万美元。而且，即使是高利润率的项目，如果需要大量资本和人力资源，也可能是赔本的。

如果不同企业的现值相同，股息的时间重要吗？

假设有两个不同的企业——X 和 Y——具有以下预测股息。第5年后两家公司都关闭。

年份	1	2	3	4	5
来自 X 的股息	10	10	10	10	10
来自 Y 的股息	0	0	0	0	61

X 每年将所有产生的现金分配给所有者。Y 产生的自由现金流被再投资，直到五年后才支付。假设我们想要10%的回报，X 和 Y 的股息现值相同，约为38。但这假设我们能将 X 的股息以10%的回报率再投资，使得5年后我们有61。它还假设 Y 能以使5年后股息为61的回报率再投资其现金流。但在两种情况下，未来可能都与预期不同。商业环境可能变化，竞争可能加剧，使得 X 和 Y 的股息与我们的预期不同。我们的计算越是依赖遥远的未来现金流，不良事件发生的机会就越多，我们的预期回报就越不确定。

算一算！

我们可以做一个简单的练习，来测试我们投资一家公司可能获得的回报，以及其市场估值是否合理。只需思考其中隐含的数学。

下面是一些例子，我们忽略了股息和期权（实际上我们需要正确核算期权，并确保公司的会计反映现实和真实的经营业绩。）把股票看作企业的一部分，记住假设的微小变化可以极大地改变价值。

约翰正在考虑购买一家公开交易的冰淇淋制造商的1000股股票，市值为10亿美元，无债务或表外负债。约翰该如何推理？

我的估计年回报率是多少？

约翰预测未来价值，然后将其与当前10亿美元的市值进行比较。他的隐含年回报率是多少？支付的价格能给他足够的回报吗？

该企业初始现金收益（收益+商誉摊销）为4000万美元，假设现金收益的年均增长率为10%，持续10年。这意味着第10年的现金收益为1.04亿美元。假设市场对这类企业支付平均15倍的倍数。这意味着第10年的市值为15.6亿美元。如果约翰将这个数字与当前市值比较，他的隐含年回报率为4.5%。约翰将这个回报与其他可用投资机会的回报进行比较。一家企业可能有很好的过往业绩，但如果数学上不成立，就远离。

什么情景能实现15%的年回报率？

这家冰淇淋制造商需要赚多少钱才能给约翰带来15%的年回报率？如果当前市值以15%复合增长，这意味着什么，是否合理？

当前市值10亿美元，年回报15%，意味着第10年的市值为40亿美元。这是10亿美元以每年15%增长10年的结果。平均15倍倍数意味着第10年的现金收益为2.7亿美元。这转化为从4000万美元基数开始的21%年均现金收益增长率。15%的利润率意味着第10年的销售额为18亿美元。他可以继续推导隐含的未来销售量、用户数和使用频率、市场份额等。

约翰接着问：这个未来价值由什么驱动？这在今天的数字中意味着什么？考虑到增长、盈利、利润率、市场规模/销量增长、市场份额、竞争优势等方面的过往记录，这是否合理？哪个因素对未来现金收益从而对价值的影响最大？什么力量可以改变这个情景？公司如何可能失去优势？

如果公司目前不赚钱，在我想要10%回报的情况下，其市值隐含了怎样的未来自由现金流？

在互联网狂热的高潮中，Warren Buffett 说：

当我们买一只股票时，我们总是从买下整个企业的角度来思考，因为这让我们以商人而非股票投机者的身份来思考。让我们来看一家前景美妙的公司，它目前不支付任何回报，你以5000亿美元的估值买入……例如，假设企业开始向你回报之前只有一年的延迟，而你希望获得10%的回报。如果你支付了5000亿美元，那么它每年需要向你吐出550亿美元现金。要做到这一点，它可能需要赚取大约800亿美元的税前利润，或接近这个数字。看看这个世界上有多少企业在赚取800亿美元税前利润——或700亿、600亿、500亿、400亿甚至300亿美元。你一家也找不到。

无论是卖钉子还是卖电信设备的企业，如果流出多于流入，从现值来看就是一文不值的。正如 Warren Buffett 所说："任何在存续期内亏损的企业都在毁灭价值而非创造价值，无论其期间的估值可能达到多高。"

他继续说道：

短期内，市盈率倍数的上升和人们在会计上玩的花招等等，有大量的魔法。但最终，从现在到企业消亡之间，你能从一家企业中拿出的不会超过它所创造的。实际上你得到的还会少一些，取决于你的企业管理者是谁、证券换手频率有多高，以及你向投资经理支付了多少费用等等。

证据

在毫无根据认为一个命题为真时就去相信它，是不可取的。

Bertrand Russell

证据帮助我们证明什么可能发生，或者什么可能是真或假。证据来自事实、观察、经验、比较和实验。

科学的方法

实际上有两样东西：科学和观点；前者孕育知识，后者滋生无知。

Hippocrates

"我能做什么实验来弄清楚这个问题？"

1986年，航天飞机"挑战者号"在发射时爆炸，机上所有宇航员全部遇难。灾难发生后，NASA 组建了一个委员会，Richard Feynman 在其中证明了燃料助推火箭在低温下不安全。起飞时的温度为32华氏度。在发射过程中，振动导致火箭接缝处发生移动。火箭接缝内部有橡胶 O 形圈（O-rings），用于航天飞机燃料输送系统的某个关键阶段。

Richard Feynman 用挑战者号火箭上的一个橡胶 O 形圈做了一个简单的实验。他用 C 形夹钳夹住 O 形圈，将其浸入一杯冰水（32华氏度）中，展示橡胶没有回弹。由于32华氏度下橡胶没有弹性，O 形圈无法填充膨胀的火箭助推器接缝中的间隙。这最终导致了助推器和航天飞机的爆炸。

这也说明实验不一定非得复杂。

像科学家那样做：追求客观性。科学家试图描述世界本来的样子，而非他们希望的样子。他们试图回答"为什么"和"如何"的问题，并尝试运用科学诚信的方法来预测自然现象和过程。Adam Smith 在《国富论》（An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations）中说："科学是热情和迷信之毒的伟大解药。"

科学过程包括以下步骤（当然，试错、运气和直觉也很重要——科学家会使用任何有助于解决问题的方法）：

问题或观察——我们试图弄清楚某些事情。我们遇到了一个问题或观察到了某些现象，想知道发生了什么以及为什么（重要的是实际发生了什么）。

猜测为什么——我们试图找到一个可能的解决方案或解释（一个关于某事为何或如何发生的假设），可以通过实验和观察来证明或证伪。也许某种规则或模型可以解决问题或解释我们的观察。我们的猜测必须是可测量的，并与自然和已有证据相一致。

预测后果——我们推导猜测的所有逻辑后果，看看如果我们的猜测是对的，会意味着什么。

测试——"如果我这样做，会发生什么？"可测试性是关键。我们将猜测的隐含后果与实验、证据和观察进行比较。我们重复实验以排除错误、欺诈、巧合以及情况或环境的变化。我们诚实地报告结果。与我们的猜测一致的证据越多，猜测正确的可能性就越大。如果猜测与实验或证据不一致，那就是错的。正如 Richard Feynman 所说：

你的猜测多么漂亮并不重要。你有多聪明、谁做出了这个猜测、或者他叫什么名字也不重要——如果它与实验不一致，它就是错的。

Darwin 认识到，观察要有用，就必须对某个理论、假设或模型进行检验（如果我们不"猜测为什么"，就不可能有实验，因为测试没有指导方向）。在小猎犬号（HMS Beagle）上，Darwin 在给朋友 Henry Fawcett 的信中写道：

大约三十年前，人们常说地质学家应该只观察而不理论化；我记得有人说，照这样的话，一个人还不如去砾石坑里数鹅卵石、描述它们的颜色。多么奇怪啊，竟然有人看不出，所有观察都必须是为了支持或反对某个观点，才能有任何用处！

我们不仅仅是观察某种行为；我们带着某种目的、依据某种理论或带着关于什么重要的背景知识来观察。寻找信息时也是如此。Charles Munger 说：

……你必须对你为什么要寻找这些信息有所了解。不要像 Francis Bacon 说的那样读年报……也就是你只是无止境地收集数据，然后才试图理解它们。你必须从一些关于现实的想法出发，然后看看你看到的是否符合那个基本的思想框架。

奥卡姆剃刀（Occam's Razor）是归功于14世纪逻辑学家 William of Occam 的原则："如无必要，勿增实体。"如果我们面对两种做出相同预测的可能解释，基于最少未证假设的那种更可取，直到出现更多证据。奥卡姆并不排除其他解释。转述 Albert Einstein 的话："理论应该尽可能简单，但不能更简单。"

从过去寻找证据

研究过去，方能预见未来。

Confucius

约翰正在考虑聘请一位新经理。经理的过往业绩重要吗？

Warren Buffett 说：

我们对管理能力的最佳判断不取决于人们怎么说，而是简单地看业绩记录显示什么。在 Berkshire Hathaway，当我们收购一家企业时，通常会留用原来的经营者，所以我们已经有了一个成绩单。以 B 夫人为例，她经营我们的家具广场。在50年的时间里，我们看到她把500美元变成了一家税前利润1800万美元的企业。所以我们知道她有能力……显然，这里的教训是，过往业绩是最好的单一指引。

然后你会遇到那匹14岁马的问题。假设你买了一份《每日赛马报》，显示这匹马四岁时赢了肯塔基德比赛马。根据过往表现，你知道这是一匹了不起的马。但现在已经14岁了，几乎动不了。所以你必须问自己，"过往业绩中有什么因素使其作为未来预测的指引变得不可靠？"

以下问题帮助我们判断过去的证据是否具有对未来的代表性：

观察：过去/现在的行为会持续吗？能持续多久？解释：为什么过去发生了或现在正在发生？是怎么发生的？我们必须理解过去某种结果发生的原因。关键因素是什么？这要求我们理解等式——涉及的关键变量及其关系。从一个假设出发。将我们对原因的解释的隐含后果与适当的证据进行比较——支持的和反对的。

可预测性：过去/现在的证据对未来可能发生之事有多大的预测力（代表性）？现在和未来的条件可能改变吗？确保证据不是随机的。过去有效的可能是运气的结果。

延续与变化：要使过去/现在的记录延续或实现目标，需要什么条件（再看一遍等式）？必须发生什么？不能发生什么？什么力量可以改变它或导致我们不想要的结果？可能性如何？如何应对我们不想发生的事？

确定性与后果：我有多确定？我在押注什么必须发生或不能发生的单一事件？判断错误的后果是什么？

证伪与反驳

我们所有常识性的想法都应该始终接受批评。

Karl Popper（奥地利裔英国哲学家，1902-1994）

科学结果总是带有某种概率。明天可能带来新的证据。与其证实一个陈述，有时不如证明它是错的。支持一个陈述的单个证据并不能证明其真实性——它只是支持了它。但一个反面证据就能证明它是假的。Albert Einstein 说："再多的实验也不能证明我是对的；一个实验就能证明我是错的。"

"所有天鹅都是白色的。"

我们如何检验这个陈述？我们可以睁开眼睛，出去寻找非白色的天鹅。如果我们找到一只不是白色的天鹅，就推翻了这个陈述。我们找到的白天鹅越多，这个陈述获得的支持就越大。但它并没有被证明。一只黑天鹅就能否定这个陈述。

"宇宙不超过一万年的历史。"

我们可以做什么实验来证伪这个陈述？我们可以仰望天空，观察数百万光年外的恒星。这意味着我们看到的是它们数百万年前的样子。

"治疗有效。我痊愈了。" "和什么比？"

我们如何检验一次痊愈是由于治疗、好的推销术、暗示的力量还是患者的想象？为了减少误差和偏差，医学研究使用随机、双盲、安慰剂对照试验。研究对象被随机分为两组，在年龄、身体状况和其他因素上相互匹配。一组接受治疗，另一组接受安慰剂。研究对象和研究者都不知道谁接受了治疗谁接受了安慰剂。然后研究者比较效果。

"使用这种药物没有风险。"

没有证据表明有害（或有益）并不等同于有证据表明某物是安全（或有害）的。只是根据我们目前的认知来说是安全（或有害）的。以考古学为例——某物没被发现并不意味着它不会被找到。

反驳自己的想法。Charles Darwin 总是审视自己可能出错的可能性：

多年来，我一直遵循一条金科玉律，即每当一个已发表的事实、一个新的观察或想法出现在我面前，且与我的总体结论相悖时，我必定立即将其记录下来；因为我从经验中发现，这类事实和想法远比有利的事实更容易从记忆中溜走。由于这个习惯，几乎没有反对我观点的意见是我没有至少注意到并试图回答的……

我认为自己在猜测正确解释和设计实验检验方面变得稍微熟练了一些；但这可能是纯粹练习和知识储备增加的结果。我在清晰简洁地表达自己方面仍然一如既往地困难；这个困难让我浪费了大量时间；但它也有一个补偿性的好处——迫使我长时间而专注地思考每一个句子，从而让我发现推理中的错误以及自己或他人观察中的错误。

"既然大量证据与我的解释一致，我一定是对的。"

未必，同样的证据也可能与其他解释一致。寻找能反驳你解释的证据。

不要在已被证伪的想法或论点上浪费时间，也不要在无法被证伪的想法上浪费时间。问：什么检验能证伪这个？例如，有人告诉我们 Zeta 星球上有生命。这无法被检验。这并不意味着该星球上没有生命。只是意味着我们今天没有办法来检验它。基于观察的理论优先于纯粹的理论，因为观察可以证伪理论。Galileo Galilei 在太阳是否绕地球转的辩论中，将其理论建立在观察之上。

进行自我批评。质疑你的假设。解释与你信念相反的观点。问：假设我错了，我怎么知道？为什么相反的理论可能是对的？假设我的答案是对的，什么会让我改变想法？然后，去寻找那个证据。

我们往往看不到自己的弱点，因此没有动力去改进。所以，要鼓励合适的人给出客观反馈，帮助我们改进。

回顾并衡量你的表现与最初的预期相比如何。

尽早发现错误并迅速纠正，以免造成损害。

下一个工具迫使我们保持客观。Charles Munger 谈到逆向思考时说：

逆向思考的思维习惯_迫使_你保持客观——因为逆向思考的一种方式是，你拿出你的初始假设，然后说："让我们试着_证伪_它。"

这_不是_大多数人对初始假设的做法。他们试图_证实_它。这是心理学中一种自动倾向——通常被称为"第一结论偏见"（first-conclusion bias）。但这只是一种倾向。你可以在很大程度上训练自己摆脱这种倾向。你只需要不断拿出自己的假设并试图证伪它们。

逆向思考

生活和商业上的很多成功来自于知道你真正想避免什么——比如早逝和糟糕的婚姻。

Charles Munger

避免那些导致你想要达成之目标相反结果的事情。

"你必须始终逆向思考，"19世纪德国数学家 Karl Jacobi 在被问及其数学发现的秘诀时说。每当我们试图实现目标、解决问题、预测可能发生或可能为真的事情时，都应该反过来思考。

在与经理们的周会上，约翰问："我们公司能采取什么行动，在尽可能短的时间内尽可能多地毁灭价值？""糟糕地对待员工。奖励糟糕的工作。不要诉诸员工的自身利益，而要诉诸一个无人理解的目标。不要告诉员工公司代表什么、适用什么规则以及违反规则会有什么后果。确保人们不知道自己的职责范围。把正确的人放在错误的位置。不要让人们知道他们是否达成了目标。一切都应该无法衡量。永远不要告诉人们某事为什么要做。

让 CEO 被困惑的、没有动力的下属包围。给关键客户理由让他们生气。迟到和错误的交付、延误和傲慢会有帮助。让客户把企业与痛苦联系在一起，并确保这种感觉在每次与公司接触时都得到强化。"

通过逆向思考，我们可以确定必须避免哪些行动。正如 Charles Munger 所说："如果你被世界银行雇去帮助印度，确定三种增加印度人均苦难年数的最佳方法——然后转过头来避免那些方法，这将非常有帮助。"

与其问我们如何实现一个目标，不如问相反的问题：我不想实现什么（非目标）？什么导致了非目标？我如何避免它？我现在想实现什么？我该怎么做？例如，约翰和玛丽与其寻找如何改善婚姻，不如问："什么品质会毁掉我们的婚姻？"一个品质是不诚实。现在他们把问题反转回来问："我们如何改善婚姻？"要诚实。（另见附录一中 Charles Munger 关于保证痛苦的处方的精彩演讲。）

Charles Munger 提供了一个有启发性的例子，说明愚蠢的系统如何导致愚蠢的行为：

假设你有做公共服务的愿望。作为规划的自然组成部分，你反过来想，问："我能做什么来毁掉我们的文明？"那很简单。如果你想毁掉你的文明，只要去立法机构通过法律，创造人们可以轻易作弊的系统。这会完美奏效。以加州的工伤保险系统为例。压力是真实的，其带来的痛苦也是真实的。所以你想对人们在工作中的压力进行补偿。这似乎是一件高尚的事。但这种补偿做法的麻烦在于，几乎不可能杜绝大规模的作弊。一旦你奖励作弊，你就会招来不诚实的律师、不诚实的医生、不诚实的工会等参与转介骗局。你会得到一片灾难性行为的乌烟瘴气。而且这些行为让所有参与者在做的过程中都变得更糟。所以你本来是想帮助你的文明。但你实际上造成了巨大的净损害。所以，与其创造容易作弊的系统，不如让一些事情不予补偿——让生活保持艰难——要好得多。

"不要想红色！"

如果有人告诉你不要想红色，你可能自动就会想到那个颜色。为什么？因为要知道不想什么，你的大脑必须先想到它。当约翰在高尔夫球场上试图将球打过果岭前方的水障碍时，他不会对自己说"我不想把球打进水里"，而是说"我要把球打到果岭上"。所以当我们告诉人们要避免什么时，最后应该以我们希望他们实现的目标结尾。

研究错误。

Marcus Porcius Cato 写道："智者从愚者那里学到的东西比愚者从智者那里学到的更多；因为智者会避免愚者的错误，而愚者却不会模仿智者的成功。"

为了减少错误，我们应该研究那些后果严重的失败。无论是在商业中还是在生活中。我们应该观察它们随时间变化的原因，看看是否有所改变。

通常，我们从理解为什么某事行不通中学到的，比从理解为什么某事行得通中学到的更多。研究还表明，戏剧性的错误案例培训是一种有效的学习方法。错误是显著的、令人难忘的。研究错误能激发深思熟虑，并提高我们应对变化和新情况或异常情况的能力。问：为什么会发生那种事？为什么某些企业亏钱或失败？为什么聪明人会做出愚蠢的行为？为什么某些事故会发生？导致糟糕表现的那个错误是什么？当时存在什么条件？教训是什么？

知道了这些之后，我们应该问：哪些人或企业正在做历史已证明会导致失败的事情？我们如何最好地避免不希望发生的事？我们如何创造最佳条件来避免错误？我们如何预防无法消除的原因？我们如何限制我们想避免之事的后果？我们如何降低我们想避免之事的概率？

我们可以用一个如下所示的表格来组织对错误的研究。

要避免什么

错误是什么？

原因 | 解药

为什么会发生那些？主要风险因素是什么？

特定错误如何演变？哪些因素促成了？

愚蠢/非理性

有助于解释和预测的大理念？

什么是理性的？我如何创造最佳条件来做出好决策？什么可以消除或预防？

把负面转化为优势。

1796年，英国医生 Edward Jenner 发现了疫苗接种。他注意到，感染过一种温和且通常不致命的痘病毒——牛痘——的挤奶女工似乎对致命形式的天花病毒免疫。于是他取了一位挤奶女工病变部位的样本，给一个小男孩接种了牛痘。男孩的免疫系统产生了抗体，使他免于感染天花，随后在疫情中幸存了下来。

以终为始

公元4世纪，希腊数学家 Pappus of Alexandria 写道："让我们从要寻求的东西开始，假设我们已经找到了它。"假设我们已经实现了目标，然后问：目的是什么？这是我想要的吗？如果是，从哪个更早的位置我能到达那里？实现目标需要什么？然后从终点倒推回起点。通过倒推，我们更容易看出某事如何以及是否能行得通。一个例子是回顾性疾病研究。研究者研究疾病，然后倒推去看哪些先前的条件与之相关。

"学校需要纪律。"

如果这个陈述是错的，会有什么后果？把一个陈述反过来，展示其反面更糟。后果是什么？是难以置信的还是负面的？假设学校没有纪律，会不会有更多我们不想要的行为？

当我们相信自己得出了正确的判断时，应该考虑什么可能导致与我们预测相反的结果——我们不希望发生的事。假设我们对一个人的性格做出判断，结论是其人品好且我们想建立关系。问：什么会毁掉这段关系？什么会导致我误判人品？

逆向思考的其他用途：研究与正常情况相反的证据并问"为什么"。使用"负面"规则——告诉人们什么不能做。实践零基思考——从一张白纸开始，问：如果我们不是已经在做我们现在做的事，我们如何才能最好地实现目标？

下一章是关于风险或损失的可能性。如果我们把头伸进狮子嘴里，就不应该对被咬掉感到惊讶。

风险

没有冒险的生活很可能令人不满，但任由冒险随意发生的生活必定短暂。

Bertrand Russell（摘自《权威与个人》Authority and the Individual）

"你为什么要买这只股票？投资要成功必须发生什么？下行风险是什么？"

反思什么可能出错。问：什么可能使这变成一场灾难？潜在的下行风险是什么？我应该担心什么？可能损失的 likelihood（概率）和 magnitude（规模）有多大？最坏的情况是什么？我能做什么来预防？如果发生了，我该怎么办？

投资时我们需要关注下行风险。据《福布斯》杂志报道，Charles Munger 的推理方式是：

一个简单的事实是，除非你考虑所有可能的负面因素，否则你无法判断一个想法是否可行……好吧，这是一家好公司。但价格够低吗？管理层是否由 Munger 和 Buffett 感到放心的人组成？如果价格够便宜可以买，是因为正确的理由还是错误的理由便宜？正如 Munger 所说："反面是什么，有什么我没看到的可能出错？"

犯错既造成实际损失也造成机会成本。投资时，我们可能损失本金——投入10收回5——或者获得不充分的回报——例如3% versus 债券的6%。Warren Buffett 怎么说商业风险？

我们看企业时，尽量选择今天就是好企业的企业，并思考什么可能出错。我们从商业风险的角度来考虑：未来5年、10年或15年可能发生什么，来破坏、改变或削弱我们认为该企业目前拥有的经济优势。对于某些企业来说，这是不可能弄清楚的——至少对我们来说不可能弄清楚——我们根本不去想它。如果我们能想到很多可能出错的事情，我们就直接放弃。Warren Buffett 说"降低风险最好的方法是思考"。他还告诉我们 Berkshire 如何降低风险：

在股票方面，我们预期每一笔投资都能有好的结果，因为我们专注于那些财务保守、具有强大竞争优势、由能干且诚实的人经营的企业。如果我们以合理的价格买入这些公司，亏损应该很少发生。事实上，在我们掌管公司事务的38年里，我们在 Berkshire 管理的股票（即在 General Re 和 GEICO 之外管理的）收益与损失之比约为100比1。

我们需要冒很多风险才能在生活中出人头地吗？Charles Munger 讲了一个故事：

我有一个姻亲亲戚，在将近90岁时去世。我认为他从未有过亏损。他一生只做了大约八件事。他从一个小的本金开始，如果不是几乎稳操胜券的事，他就不做。他生活优裕，去世时很富有。我认为对很多人来说，过这样的生活是可能的——灾难风险不大，而且几乎肯定能获得合理的回报。这需要大量的判断力、大量的纪律性，以及不能过于活跃。用这种方法，我认为大多数聪明人可以从生活中消除大量风险。

傻瓜和他的钱很快分道扬镳

成为杰出的长期投资者需要什么特质？Warren Buffett 在 Berkshire Hathaway 2006年董事长信中给出了一些线索，其中提到 Berkshire 打算在需要时聘请某人接替他担任 Berkshire 的首席投资官：

选对人选不是一件容易的事。当然，找到聪明人不难，其中有些人还有令人瞩目的投资记录。但成功的长期投资远不仅仅需要头脑和近期良好的业绩。

随着时间的推移，市场会做出非凡的、甚至离奇的事情。一个大的错误就可能抹去一长串的成功。因此，我们需要一个在基因层面就被设定为能够识别和避免严重风险的人，包括那些从未遇到过的风险。潜伏在投资策略中的某些危险，无法通过当今金融机构常用的模型来发现。

性格同样重要。独立思考、情绪稳定以及对人类和机构行为的敏锐理解，对长期投资成功至关重要。

犯错的后果

如果我们无法容忍某种可能的后果，哪怕它很遥远，我们也会避免种下它的种子。

Warren Buffett

经验告诉我，未来会与过去相似。

也许会，也许不会。我们不知道未来。如果犯错的后果是可怕的，可能对我们造成巨大伤害呢？如果决策很重要，我们很大程度上应该忽略过去发生的事情，而关注犯错的后果。

我们为什么要给房子买保险？我们这样做是因为犯错的后果——一场火灾——是毁灭性的，而保险费用相比之下微不足道。例如，1000美元的保费几乎不会降低我的幸福感，而30万美元的潜在损失会带来相当大的痛苦。问：什么可能出错？我能做什么来预防损害，或者在发生时如何应对？

约翰想再买一家冰淇淋店。

他押注的关键变量是"单位销量将增长"。如果他错了，后果是什么？

犯错的后果越严重，我们就越不应该采取特定行动，或者我们需要越多的支持性证据。

问：与其他投资机会相比，犯错的成本与做对的好处是什么？成本：约翰可能亏钱、损失声誉、承受精神压力。这还会分散他对其他业务的注意力。好处：在一段时间内赚更多钱的可能性。替代方案：有更多时间专注于现有业务或其他机会。

换句话说：如果我因为押注单位销量增长而这样做，但我错了（由于需求减少、竞争加剧或环境不利，销量保持不变或下降），后果是什么？我能承受吗？它们可逆吗？如果我不这样做，因为我押注单位销量会下降或不变，但我错了，后果是什么？在哪种情况下我损失更少？

安全边际

我们尽量安排好【我们的事务】，使得不管发生什么，我们都永远不必"回到起点"。

Charles Munger

Albert Einstein 说："谁要是想把自己树立为真理和知识的裁判者，就会被众神的笑声所倾覆。"我们无法预测生活中将会发生什么。永远不要低估罕见事件的概率。

为了保护我们免受前方所有未知的影响，我们可以避免某些情况，做出在各种结果下都能行得通的决策，准备好后备方案或留出巨大的安全边际。例如，在投资理财时，以下原则可以指导我们：了解底层企业价值、不使用杠杆、选择管理层能干且诚实的情况、以及以巨大的安全边际投资。

我们需要多大的安全边际？Warren Buffett 回答说：

如果你了解一家企业——如果你能完美地看到它的未来——那么显然你只需要很少的安全边际。反过来，可能发生的事情越多，不确定性越大，企业越脆弱或变化的可能性越大，你需要的安全边际就越大……

如果你开着一辆9800磅的卡车过一座标明承重10000磅的桥，而且桥离地面只有六英寸高，那你可能觉得没问题。但如果这座桥在大峡谷上方，那你就可能需要更大的安全边际。因此，你可能只会开一辆4000磅的卡车过去。所以这取决于底层风险的本质。

还有什么很重要？如果我们有正确的态度并遵循某些价值观，我们就有更大的机会避免误判和改善生活。

在作家 Janet Lowe 精彩的 Charles Munger 传记《Damn Right!》中，我们可以从他的继子 Hal Borthwick 那里了解到 Charles Munger 关于价值观和行为的一些看法：

Charlie 灌输了一个观念：一个人应该始终"做你能做到的最好的。永远不要说谎。如果你说了要做，就做到。没人在乎借口。开会早点到。不要迟到，但如果迟到了，不要费神给别人找借口。道个歉就好……迅速回电话。另一件事是五秒钟说不。你必须做出决定。不要让人悬着。"

态度

活着的时候要快乐，因为你死了以后有的是时间。

苏格兰谚语

生命漫长，只要我们知道如何利用

罗马哲学家 Lucius Annaeus Seneca 在他的《道德书简》中告诉我们，不是我们的时间太少，而是我们浪费了太多：

我们为什么要抱怨大自然？她已经很仁慈了；生命，如果你知道如何利用，是漫长的。但一个人被无法满足的贪婪所驱使，另一个人被无用的劳作所累；一个人沉溺于酒，另一个被懒惰所麻痹；一个人被始终仰仗他人决定的野心所耗尽，另一个被商人的贪婪所驱使，在牟利的希望指引下奔波于所有陆地和海洋……许多人忙于追逐他人的财富或抱怨自己的不幸；许多人没有固定的目标，变幻无常、永不满足，因反复无常而陷入不断翻新的计划中；有些人没有固定的原则来指引方向，命运趁他们懒散打哈欠时猝不及防地降临——这一切如此必然地发生，以至于我无法怀疑那位最伟大的诗人以神谕般的口吻所说的话的真实性："我们真正生活的那部分生命是短暂的。"因为存在的其余部分不是生命，只是时间。

他继续说道："你活得好像注定要永生一样，从未想过自己的脆弱，也从不留意已经流逝了多少时光。"：

你挥霍时间，仿佛取之不尽，虽然你花在某个人或某件事上的那一天也许就是你的最后一天。你有凡人的所有恐惧，又有不朽者的所有欲望。你会听到许多人说："五十岁以后我要退休享受闲暇，六十岁时我要卸去公共职务。"请问，你有什么保证能活那么久？谁会让你的生活恰好如你计划的那样？你不羞愧吗——只给自己留下生命的残余，只把那些不能用于任何事业的零碎时间留给了智慧？当我们不得不停止生存时才开始生活，这多么晚啊！对必死性如此愚蠢的遗忘，把健康的计划推迟到五十岁和六十岁，并打算在很少有人能达到的年龄点开始真正的生活！

生命太短，不能浪费。Samuel Johnson 说："一个人怎么死并不重要，怎么活才重要。死亡这件事并不重要，它持续的时间太短了。"我们只有一次生命，所以应该努力创造一种我们享受的生活。喜剧演员 George Burns 说："你要么做你热爱的事，要么热爱你做的事。我不认为还有其他选择。"

我们每天都有24小时。我们无法节省时间，只能明智或愚蠢地花费它。我们如何使用时间？最好的用途是什么？我们想从生活中得到什么？我们的生活方式是否使之成为可能？清单越短，越可能专注于重要的事。知道我们想要什么和不想要什么。我们是在做想做的事还是别人期望我们做的事？谁或什么在我们生活中最重要？我们有意义感吗？

避免误判和改善生活的一部分是对生活有正确的态度。因为人各有不同，没有一种放之四海而皆准的策略。我们每个人都要找到自己的方式。但有一些准则适用于所有人。

我们应该以符合自己天性、优势和局限的方式行事，并且我们应该建立（并遵循）一些价值观。

我们怎么能指望在一个自己不理解的领域取得成功呢？如果我们处理的事情符合我们的天性，是我们理解并擅长的，我们犯错的可能性就会降低。如果问题和论断在我们的能力范围内，我们有更大的机会解决和评估。Confucius 说："知之为知之，不知为不知，是知也。"我们必须确定自己的能力和局限。我们需要知道我们不知道什么或不可能知道什么，并避开那些领域。正如 Warren Buffett 所说：

你必须待在我所说的你的能力圈内。你必须知道你理解什么、不理解什么。圈子有多大并不太重要。但知道边界在哪里非常重要。

Charles Munger 补充道：

我们宁愿处理我们理解的事情。为什么我们要在一个没有优势——也许是劣势——的领域里竞争，而不是在一个我们有明显优势的领域里竞争呢？

你们每个人都要弄清楚自己的天赋在哪里。而且你要利用自己的优势。但如果你试图在你最不擅长的事情上取得成功，你的职业生涯会非常糟糕。我几乎可以保证。要做到 otherwise，你得买中一张中奖彩票，或者在某个地方非常幸运。

问：我的天性是什么？什么激励我？我对痛苦和风险的容忍度如何？过去什么给了我快乐和不快乐？我和哪些事物和人相处舒适？我的天赋和技能是什么？我知道我想要的和我擅长之间的区别吗？我在哪里比别人有优势？我的局限是什么？

如果我们没有任何价值观，怎么能做重要的事？如果我们不有所坚持，就会随波逐流。

诚实

诚实是智慧之书的第一章。

Thomas Jefferson（美国总统，1743-1826）

光荣地行事。听听 Mark Twain 的话："永远做正确的事。这会让一些人满意，让其余的人震惊。"

说真话。遵循 Lou Vincenti 的规则（Wesco 前董事长）："如果你说真话，就不必记住自己的谎言。"

诚实是有回报的。Charles Munger 说："更多时候，我们因为道德而额外赚了钱。Ben Franklin 说得对。他没有说诚实是最好的道德，他说诚实是最好的策略。"

以正直和个性行事。Heraclitus 说："你品格的内容由你选择。日复一日，你所选择的、你所思考的、你所做的，就是你所成为的。你的正直就是你的命运……它是指引你前行之路的光。"

每个人都是独特的，所以我们有权与众不同。为什么正直是真正的自由？因为如果我们没有需要隐藏的，就没什么好怕的。

Charles Munger 说：

我们认为在……你愿意做的事和你可以在不冒重大刑事处罚风险或造成损失的情况下做的事之间，应该有一个巨大的区间。我们相信你不应该靠近那条线。你应该有一个内在的指南针。所以应该有各种各样的事情你不会做，尽管它们完全合法。这就是我们试图运营的方式。

远离任何可疑的事情，与正直的人打交道。使用 Warren Buffett 的"头版测试"："我是否愿意看到我的行为立刻被一位消息灵通且挑剔的记者描述在当地报纸的头版上，被我的配偶、孩子和朋友读到？"

信任他人是高效的。Charles Munger 说："好品格非常高效。如果你能信任人，你的系统可以简单得多。好品格带来巨大的效率，坏品格带来低效。"

以身作则

财富对知道如何使用它的人是祝福，对不知道的人是诅咒。

Publius Terentius

注意你发出的是什么信号。Charles Munger 告诉我们，有些人有责任树立正确的形象："一个在军队中身居高位或成为最高法院法官的人，被期望成为楷模，那么一个大公司的高管为什么不应该也以身作则呢？"

他继续说道：

你不会希望你的一年级老师在教室地板上通奸或在课堂上喝酒。同样，我不认为你会希望你的证券交易所因为其极度奢靡而上了头条。我当然也不认为你会希望把国家主要证券交易所变成一个比现在更像赌场的地方。

军队有正确的模式。Munger 继续说：

有一件事被严重忽视了，那就是军队中"有损军官身份的行为"这一概念。当你在一个文明中上升到一定高度时，你应该有作为楷模行事的义务。你上一次在董事会上听到'这是否符合我们作为楷模的职责？'是什么时候？我的意思是，'楷模'这个词本身就带着一种老旧的味道。但这恰恰是严重缺失的。

每个人都能看到这是必需的。军队中"有损军官身份的行为"的概念很重要。你的义务是不引起怨恨、嫉妒和许多其他东西。你作为楷模有重大责任。"

如何教授伦理？Charles Munger 说：

我认为教授伦理最好的单一方式是以身作则。这意味着如果你引进那些在日常所有行为中都展现出恰当伦理框架的人，我认为这对旁观者有巨大影响。反过来，如果你的伦理滑坡，如果有人因为伦理过失而受到奖励，那么我认为你的伦理会以非常快的速度雪崩式下滑。

我认为伦理非常重要，但我认为最好的方式是通过榜样间接教授。如果你只是学了几条规则，记住了应付考试，我猜测这对人们的伦理没有太大帮助。但如果你看到你敬佩的人在以某种方式行事——尤其是在压力之下——我想你很可能会长久地记住并受到影响。

公平对待他人

Warren Buffett 说："被爱的唯一方式是变得可爱。你得到的总是比你付出的多。如果你不付出，就不会得到。"Lao Tsu 说："即使面对不智的对待，也要以智慧回应。"善待他人，如果他们对你不好——不要变得刻薄——以后避开他们就好。遵循 Charles Darwin 的建议——避免争论：

我很庆幸自己避免了争论，这要归功于 Lyell，很多年前，在地质学著作方面，他强烈建议我永远不要卷入争论，因为这很少有益处，却会令人痛苦地浪费时间和情绪……

我所想的是，你（致 E. Haeckel 的信）会激怒对方，而愤怒会完全蒙蔽每一个人，你的论点对于已经反对我们观点的人毫无影响的机会。

不要太把生活当回事

生活太重要了，不能太当真。

Oscar Wilde

要有全局观。记住 Samuel Johnson 的话："距离对心灵的影响与对眼睛的影响相同。"当我们失败时，应该将其视为一次学习经验。

要有积极的态度。Mayo Clinic 的研究人员报告说，乐观主义者比悲观主义者报告更高水平的身心功能。Mayo Clinic 的研究还表明，乐观主义者比悲观主义者更长寿。积极的态度还会促使身体产生抑制疼痛的荷尔蒙，称为内啡肽（endorphins），其作用类似吗啡。

Warren Buffett 谈热情的价值：

我确实认为热情通常是一种好品质。它帮助了我……我喜欢我们企业中热情的管理者。这些人对工作充满热情，就像人们可以对高尔夫充满热情一样，这会转化为成果。如果你的工作不能让你充满热情，就找别的吧。这对你自己没有好处，对你的雇主也没有好处，而且你迟早会做出改变。我们在这个世界上只活一次——除非 Shirley MacLaine 是对的——所以你应该一路做你享受的事，能充满热情的事。

他还说我们应该做自己享受的事："做让你兴奋的事。做那种即使你拥有世界上所有的钱，你仍然会做的事。你必须有一个让你早晨跳下床的理由……不要追逐金钱。寻找你热爱的事，如果你做得好，金钱自然会来。"

保持合理的期望

什么都不期望的人是有福的，因为他永远不会失望。

Benjamin Franklin

如果我们不抱太大期望，现实常常超出我们的预期。如果我们总是期望最好的或抱有不切实际的期望，我们往往会失望。我们会感觉更糟，做出糟糕的判断。

预期逆境。无论我们在生活中选择做什么，都会遇到逆境。Charles Munger 给出了他的"铁律"：

每当你认为某种处境或某个人在毁掉你的生活时，实际上是你在毁掉自己的生活……以受害者的心态生活是一种完全灾难性的方式。如果你只是采取这样的态度——不管多么糟糕，总是你自己的错，你尽力去修复——所谓的"铁律"——我认为这确实有效。

当坏事发生时，问：这还意味着什么？把生活中的障碍看作暂时的挫折，而非灾难。Mark Twain 说："【我们】人类在贫困中，毫无疑问拥有一样真正有效的武器——笑声……在笑声的攻击面前，没有什么能站得住。"

活在当下

君子不浪费自己于遥远之事、缺席之物。他立足于此时此地，立足于真实的处境。

Confucius

我们往往如此强调目的地，以至于错过了旅程。活在当下，享受今天的生活。Blaise Pascal 写道：

让我们每个人都审视自己的思想；会发现它们完全专注于过去或未来。我们几乎从不思考现在，即使思考现在，也只是为了看它如何照亮我们对未来的计划。现在从来不是我们的目的。过去和现在是我们的手段，唯有未来是我们的目的。因此，我们实际上从未生活过，只是在希望生活，既然我们总是在规划如何才能快乐，我们注定永远不会快乐。

保持好奇心和开放心态。始终问"为什么"

好奇心是活跃心智的持久而确定的特征之一。

Samuel Johnson

Thomas Henry Huxley 说："像孩子一样坐在事实面前，准备放弃每一个先入之见，谦卑地跟随自然走向任何深渊，否则你将一无所获。"孩子充满好奇心，会问"为什么？"成年后，我们似乎忘记了那些"为什么"，转而接受别人说的。我们都应该重新成为孩子，透过好奇儿童的眼睛来看世界，不带先入之见。

全书完

我承认自己像鼹鼠一样盲目，但迟来地学到智慧，总好过永远不学。

Sherlock Holmes（Arthur Conan Doyle，《歪唇男人》The Man with the Twisted Lip）

我希望这本书对理解和改善你的思考有所帮助。我也希望你将继续追寻智慧。我们仍然会做出误判（至少我仍然会），但我们可以改进。

附录

查理·芒格哈佛大学毕业典礼演讲

1986年6月13日

确保人生痛苦的处方

既然校长 Berrisford 选择了一位最年长、任职最久的校董来做毕业典礼演讲，演讲者就有责任回答每个人心中的两个问题：

为什么会做这样的选择？
演讲会有多长？

关于第一个问题，凭借与 Berrisford 长期共事的经验，我来回答。他是在为我们的学校提升声誉，就像那个人骄傲地展示自己能数到七的马一样。那人知道数到七算不上什么了不起的数学壮举，但他期待获得赞许，因为考虑到表演者是一匹马，能做到这一点已经值得称道了。

关于第二个问题，即演讲的长度，我不打算提前回答。否则就会剥夺你们仰起的脸上那种生动的好奇心和明显的殷切期待，而我宁愿保留这些，不管来源如何。

但我会告诉你们，我对演讲长度的考虑是如何催生了演讲本身的主题。收到邀请时我颇为自满。虽然我没有太多公开演讲的经验，但我脸皮厚得有黑带水平，我立刻以 Demosthenes 和 Cicero 为榜样，期待能赢得像 Cicero 那样的赞美——有人问 Cicero，Demosthenes 的演说中他最喜欢哪一篇，Cicero 回答说："最长的那篇。"

然而，对在座的听众来说幸运的是，我也想起了 Samuel Johnson 的名言。他在评论 Milton 的诗《失乐园》时精辟地说："没有人曾经希望它更长。"这让我思考，在我听过的二十多场哈佛学校毕业典礼演讲中，有哪一场我希望它更长。只有一场这样的演讲，那就是 Johnny Carson 的演讲，他给出了确保人生痛苦的处方。因此我决定重复 Carson 的演讲，但加以扩展，加入一些我自己的处方。

毕竟，我比 Carson 演讲时年长许多，而且比一个魅力十足的幽默大师在更年轻时以更多方式失败和痛苦过更多次。显然，我完全有资格扩展 Carson 的主题。

Carson 说的是，他无法告诉毕业生如何获得幸福，但他可以从个人经验告诉他们如何确保痛苦。Carson 确保痛苦的处方包括：

使用化学物质来改变情绪或感知；
嫉妒；以及
怨恨。

我仍然记得 Carson 在讲述他如何一次又一次尝试这些东西、每次都变得痛苦不堪时的那种绝对笃定。

Carson 第一个关于痛苦的处方——使用化学物质——很容易理解。我在此附议。我年轻时最亲密的四个朋友都是高度聪明、有道德感、幽默的人，人品和背景都很优秀。两个早已去世，酒精是致死因素之一，第三个是个活着的酗酒者——如果你管那叫活着的话。虽然易感性因人而异，但上瘾可能发生在我们任何人身上，通过一个微妙的过程：堕落的枷锁一开始轻到无法察觉，直到它们坚固到无法打破。在我六十多年的人生中，我还没有遇到任何人因为过度恐惧和过度回避这条欺骗性的毁灭之路而使生活变得更糟。

当然，嫉妒在制造痛苦方面与化学物质一样，堪称数量冠军。早在摩西律法给它贴上恶名之前，它就已经在肆虐了。如果你希望保留嫉妒对痛苦的贡献，我建议你永远不要读那个好基督徒 Samuel Johnson 的任何传记，因为他的一生以引人入胜的方式展示了超越嫉妒的可能性和优势。

怨恨对我的作用和 Carson 完全一样。如果你渴望痛苦，我向你们大力推荐。Johnson 说得好：人生已经够难以下咽了，不要再挤入怨恨的苦涩果皮。

对于那些想要痛苦的人，我还建议不要实践 Disraeli 的折中方案——那是为那些发现自己无法彻底戒除怨恨的人设计的。Disraeli 在崛起成为最伟大的首相之一的过程中，学会了放弃以复仇作为行动的动机，但他确实保留了一种发泄怨恨的途径：把冤枉过他的人的名字写在纸条上放进抽屉里。然后，他不时翻看这些名字，从注意到世界如何在没有他帮助的情况下让他的敌人垮台中获取快意。

好了，Carson 的三个处方就说到这里。以下是 Munger 的另外四个处方：

第一，要不可靠。不要忠实地履行你承诺要做的事。只要你养成这一个习惯，就足以抵消你所有美德的综合效果，无论那些美德多么了不起。如果你喜欢不被信任、被排斥在最好的人类贡献和社交圈之外，这个处方就是为你准备的。掌握这一个习惯，你就可以永远扮演寓言中的兔子，只不过不是被一只优秀的乌龟超越，而是被一大群平庸的乌龟甚至拄着拐杖的平庸乌龟超越。

我必须警告你，如果你不遵循我的第一个处方，即使起点不利，也可能很难最终走向痛苦。我大学时的室友曾经是、现在仍然是一个严重的阅读障碍患者。但他也许是我认识的最可靠的人。他至今过着精彩的人生——出色的妻子和孩子，一家数十亿美元公司的首席执行官。

如果你想避免这种主流文化、建制派的常规结果，只要你坚持可靠，你就不能指望其他劣势会拖住你。

在这里，我不能不对一个被描述为"至今精彩"的人生做一补充，通过重述 Croesus 的话来强化人类处境中"至今"这一面向。Croesus 曾经是世界上最富有的国王。后来，在屈辱的囚禁中，当他即将被活活烧死时，他说："现在我清楚地记得历史学家 Solon 的话：'在一个人的一生结束之前，不应将其视为幸福的人生。'"

我的第二个痛苦处方是：只从自己的亲身经历中学习一切，尽量减少从他人（无论在世还是已故）的好坏经验中间接学习。这个处方必定能制造痛苦和二流的成就。

只需环顾四周，你就能看到不从他人错误中学习的后果。人类常见的灾难中多么缺乏原创性——酒驾致死、鲁莽驾驶致残、不可治愈的性病、聪明的大学生被洗脑成破坏性邪教的僵尸、因重复前人犯过的明显错误而导致的企业失败、各种形式的群体愚蠢，等等。我推荐一句现代谚语作为记忆线索，帮助找到因轻率、非原创的错误而陷入真正麻烦的路径："如果一开始没成功，嗯，滑翔翼就算了吧。"

避免间接智慧的另一个方面是不从前人最佳作品中学习的规则。这个处方就是让自己尽可能地不受教育。

也许我讲一个简短的历史故事，你会更好地看到你从而可以避免的那种非痛苦的结果。曾经有一个人，尽管起步艰难且在解析几何方面经历了非常艰难的时期，但他孜孜不倦地掌握了前人最优秀的成果。最终，他自己的原创作品引起了广泛关注，他这样评价自己的工作：

"如果我能比别人看得远一点，那是因为我站在巨人的肩膀上。"

此人的遗骨如今葬在威斯敏斯特大教堂，墓碑上刻着非同寻常的铭文：

"这里安息着 Isaac Newton 爵士凡属尘世的一切。"

我的第三个痛苦处方是：在人生的战斗中，当你遭遇第一次、第二次或第三次严重挫折时，就一蹶不振并保持沉沦。因为即使对幸运和智慧之人来说，世间也有太多逆境，这将确保你最终永久地深陷痛苦。不惜一切代价忽视 Epictetus 为自己写的准确墓志铭所包含的教训："这里躺着 Epictetus，一个奴隶，身体残疾，极端贫困，却蒙受神恩。"

我给你们的最后一个处方，通往模糊思维和不幸人生的处方，是忽视一个我在很小的时候别人讲给我的故事：一个乡下人说："我希望我知道自己会死在哪里，这样我就永远不去那里。"大多数人对乡下人的无知一笑置之（就像你们一样），却忽视了他基本的智慧。如果我的经验有任何参考价值，那么一心追求痛苦的人应该不惜一切代价避免乡下人的方法。为了帮助你失败，你应该把乡下人的方法——也就是 Carson 演讲中使用的方法——当作毫无用处的怪癖而不予理会。Carson 做的是通过反向提问来研究如何创造 X，也就是研究如何创造非 X。伟大的代数学家 Jacobi 与 Carson 的方法完全相同，他以不断重复一句话而闻名："反转，总是反转。"正如 Jacobi 所知，事物的本质决定了许多难题只有在反向处理时才能得到最好的解决。例如，当几乎所有人都在试图修正 Maxwell 的电磁定律以符合 Newton 的运动定律时，Einstein 来了个180度大转弯，转而修正 Newton 的定律以符合 Maxwell 的定律，从而发现了狭义相对论。

作为一个认证的传记狂，我认为 Charles Robert Darwin 在1986年哈佛学校毕业班中大概只能排在中等偏前的位置。然而他现在在科学史上赫赫有名。如果你一心想要最小化自己天赋的成果，这正是你不应该学习的榜样。

Darwin 的成就很大程度上归功于他的工作方法，这种方法违背了我所有关于痛苦的规则，尤其强调了一种反向扭转：他总是优先关注那些倾向于否定他已经拥有的、珍视的、来之不易的理论的证据。相反，大多数人在早期就形成了、并在后来强化了一种倾向，即以某种方式处理新的、反驳性的信息，使最初的结论保持不变。他们变成了 Philip Wylie 所观察到的那种人："你无法在他们已经知道的和他们永远不会学到的东西之间塞进一枚一毛钱硬币。"

Darwin 的一生证明了一只乌龟如何在极度客观性的帮助下跑赢了兔子。客观性帮助客观的人最终成为唯一没有蒙眼的玩家，就像在蒙眼钉驴尾巴的游戏中一样。

如果你最小化客观性，你不仅忽视了 Darwin 的教训，也忽视了 Einstein 的教训。Einstein 说他成功的理论来自："好奇心、专注、毅力和自我批评。"而所谓自我批评，他指的是对他自己深爱的想法进行检验和摧毁。

最后，最小化客观性将帮助你减少拥有世俗财富所带来的妥协和负担，因为客观性不仅对伟大的物理学家和生物学家有效。它同样增强了 Bemidji 一个管道承包商的工作力量。因此，如果你将忠于自己理解为需要保留你年轻时的每一个观念，你将稳妥地踏上道路——不仅是最大化无知的道路，也是通过商业中不愉快经历所能获得的痛苦的道路。

现在，以一篇反向的演讲来做一个反向的祝酒，是恰当的——这是受 Elihu Root 反复讲述狗如何去 Dover 的故事启发，"腿迈腿"。致1986届毕业生：

先生们，愿你们每人都能通过漫长一生中每一天瞄准低处而飞黄腾达。

查理·芒格与沃伦·巴菲特的智慧

论如何改变他人

假设你有一个客户，他真的想偷税漏税。如果他不把税法逼到线外，他就受不了。如果他觉得自己能蒙混过关的欺骗没有做，他早上连胡子都刮不下去。确实有这样的人。他们就是觉得自己活得不够有侵略性。

你可以用两种方式中的任何一种来应对这种情况：（A）你可以说，"我就是不为他工作"，然后回避。或者（B）你可以说，"嗯，我生活的处境要求我为他工作。而我为他做的事不涉及我自己的欺骗。因此，我会做。"如果你看到他想做一些真正愚蠢的事，告诉他以下这番话可能不会奏效：

"你做的事是不好的。我的道德比你高。"

这会冒犯他。你年轻。他年长。因此，他不但不会被说服，反而更可能反应道："你算老几，凭什么为全世界制定道德准则？"但你可以对他说："你做这件事不可能不让下面三个人知道。因此，你在让自己面临被勒索的风险。你在拿你的声誉冒险。你在拿你的家庭、你的钱等等冒险。"

这很可能奏效。而且你告诉他的都是真话。你想花大量时间为那些需要用这种方法才能让他们守规矩的人工作吗？我认为答案是否定的。但如果你已经身陷其中，诉诸利益作为人类说服手段，往往比诉诸其他任何东西更有效。这又是一个有着深厚生物学根源的强大心理学原则。

我目睹了这个心理学原则在 Salomon 被完全无视。Salomon 的总法律顾问知道首席执行官 Gutfreund 应该立即向联邦当局报告 Salomon 的交易违规行为——Gutfreund 并未参与这些违规，也不是他造成的。总法律顾问敦促 Gutfreund 这么做。他实质上告诉 Gutfreund："你在法律上可能没有义务这么做，但这是正确的事。你真的应该这么做。"

但没有用。这个任务很容易被推迟——因为它令人不愉快。所以 Gutfreund 就这么做了——他推迟了。

而总法律顾问在 Salomon 内部除了首席执行官之外几乎没有支持基础。如果首席执行官倒了，总法律顾问也会跟着倒。因此，他的整个职业生涯都悬于一线。为了挽救自己的职业生涯，他需要说服那个拖延的首席执行官做正确的事。

把这件事做对简直易如反掌。总法律顾问只需告诉他的老板："John，这种情况可能会毁掉你的一生。你可能失去你的财富。你可能失去你的声誉……"这就够了。首席执行官们不喜欢被毁掉、蒙羞和解雇的想法。（Charles T. Munger 在斯坦福法学院 William Lazier 教授课堂上的演讲，Outstanding Investor Digest，1998年3月13日，第59页。）

论管理者为何不做理性决策的一些原因

我最令人惊讶的发现：在商业中，有一种我们可以称之为"制度性冲动"（institutional imperative）的无形力量具有压倒性的重要性。在商学院里，没有人向我暗示这种冲动的存在，而当我进入商业世界时，我也没有直觉地理解它。我当时认为，正派、聪明、有经验的管理者会自动做出理性的商业决策。但随着时间的推移，我了解到事实并非如此。相反，当制度性冲动发挥作用时，理性往往会枯萎。

例如：（1）仿佛受牛顿第一运动定律支配，一个机构会抵制其当前方向的任何改变；（2）就像工作会膨胀以填满可用时间一样，企业项目或收购会自动出现以消化可用资金；（3）领导者的任何业务渴望，无论多么愚蠢，都会迅速得到下属准备的详细的回报率和战略研究的支持；（4）同行的行为，无论他们是在扩张、收购、制定高管薪酬还是其他什么，都会被盲目模仿。

是制度性动力学，而非贪婪或愚蠢，使企业走上这些常常是误导性的道路。因为忽视了这种冲动的力量而犯下了一些昂贵的错误后，我试图以最小化其影响的方式来组织和管理 Berkshire。此外，Charlie 和我试图将我们的投资集中在那些看起来对这个问题的警觉的公司上。（Warren Buffett，Berkshire Hathaway Inc.，致股东信，1989年，第62页。）

论替换首席执行官的困难

大多数组织依靠上级的自利来淘汰二流的下属。如果我是销售经理，手下有很多糟糕的销售员，留着这些不达标的员工会损害我的业绩，也可能损害我的收入。如果一个足球教练留着一个不达标的四分卫或任何其他球员——而他能找到更好的——那肯定会伤害他。在几乎所有工作中，都有一套奖惩制度，促使上级积极思考他手下的人是否在出色地完成工作，并在没有的时候采取行动。

这一直适用到首席执行官。但首席执行官的上级是上市公司的董事们。如果首席执行官不达标，董事们会受到影响吗？可能只有在他们感到尴尬的时候。在这种情况下，这就是你伤害上级的方式。你不会取消他们的董事费。而实际上，你也不会经常撤换董事。因此，唯一能与足球教练或销售经理所面临问题相提并论的制度，可能就是从心理上伤害不达标的董事——这会奏效。否则，纠正首席执行官问题的动机就不强，除非董事中有大量持股——即使那样也不总是完美奏效。更换董事通常需要大股东的行动。没有其他途径。对于一个管理层或一群董事来说，如果他们不知怎的选出了其他弱势的董事，要做出改变是非常尴尬的。这违背了所有的自然社会规范——走到会议中某个没有造成任何伤害、像一盆棕榈盆栽一样坐在那里的人面前，转身对他说："我们都仔细想过了。你确实不怎么样。"这简直不会发生。（Warren Buffett，Berkshire Hathaway 年会，1993年，Outstanding Investor Digest，1993年6月30日，第32页。）

论我们应该与什么样的人做生意

许多人问我 Blumkins 家族（Nebraska Furniture Mart）到底把什么秘密带到了他们的生意中。这些并不是什么深奥的东西。这个家庭的所有成员：（1）以让 Ben Franklin 和 Horatio Alger 看起来像辍学者的热情和精力投入工作；（2）以非凡的现实主义界定自己的特殊能力范围，并在此范围内果断行事；（3）无视该范围之外即使最诱人的提议；（4）以高尚的方式始终如一地对待每一个与他们打交道的人。（Mrs. B 把它概括为"卖便宜，说真话"。）（Warren Buffett，Berkshire Hathaway Inc.，致股东信，1984年，第87页。）

我们真的不想投资任何我们觉得从一开始就缺乏这种品质（intellectual honesty，即智识诚实）的组织——因为我们真的不信仰投资组织来改变它们。我们可能会稍微改变一下薪酬体系或类似的东西……

我们希望加入我们的人已经是那种面对现实、基本上不仅对我们说实话，也对自己说实话——这更重要的——类型的人。一旦你的组织开始对自己撒谎——这样的组织很多——我认为你就会陷入各种问题。整个组织的人都知道这一点，他们会采纳他们认为上面正在发生的事情的规范。特别是在一个金融组织中——实际上在任何组织中——但特别是在金融组织中，随着时间推移，这就是死亡。我们不会抱着纠正问题的想法去投资一个我们觉得有这种问题的东西——因为我们不会这么做。我们对一些有这类问题的组织有过一些经验。这是不可纠正的——至少在人类寿命范围内是这样。这需要投入太多了。（Warren Buffett，Berkshire Hathaway 年会，2000年，Outstanding Investor Digest，OID.Com，续自2000年12月18日及年末版。）

当一个所有者关心他把公司卖给谁时，我们发现这很有意义。我们喜欢与热爱自己公司的人做生意，而不仅仅是为了出售带来的金钱（尽管我们当然理解为什么他也喜欢金钱）。当这种情感依恋存在时，它预示着企业内部很可能存在重要的品质：诚实的会计、对产品的自豪感、对客户的尊重，以及一支有强烈方向感的忠诚团队。反之亦然。当一个所有者拍卖他的企业，表现出对后续完全漠不关心时，你经常会发现它已经被精心包装以待出售，特别是当卖方是"金融所有者"时。如果所有者对他们的企业和员工漠不关心，他们的行为往往会污染整个公司的态度和做法。（Warren Buffett，Berkshire Hathaway Inc.，2000年年度报告，第7页。）

论培养正确的品格特质

Buffett：拥有正确的模型确实有回报……我认为这是理所当然的，如果你模仿你敬仰的人——特别是在足够早的年龄这样做……如果你影响了五岁、八岁或十岁孩子的榜样，那将产生巨大的影响。

当然，几乎每个人最初都以父母为榜样。所以父母会对他们产生巨大的影响。如果那个父母是一个好榜样，我认为这对孩子来说是一个巨大的优势。我认为身边有正确的榜样，比生活中许多其他东西都重要……

但你必须尽早开始。后来改变行为是非常困难的。我在课堂上告诉学生们，"只要挑出你在班上最钦佩的人，坐下来写下你钦佩他的原因，然后试着想想为什么你不能拥有同样的品质。"毕竟，这些品质不像把橄榄球扔60码或100米跑10秒整那种能力。它们是人格、品格和气质上的品质，是可以效仿的。

你还可以按照 Charlie 的理论反过来做：找到你不喜欢的人，然后问，"我不喜欢这些人什么？"这需要一些品格力量，但你可以内省并问："我身上有没有一些这样的东西？"

这并不复杂。Ben Graham 做到了，Ben Franklin 做到了。没有什么比弄清楚你觉得什么值得钦佩，然后决定你真正希望钦佩的人是你自己更简单的了。而做到这一点的唯一方法就是采纳你所钦佩的他人的品质。

Munger：另外，没有理由只寻找活着的榜样。就事物的本质而言，那些杰出的已故之人就是一些最好的榜样。如果你只需要一个榜样，你最好不要把自己局限于活人。一些最好的榜样已经去世很久了。（Berkshire Hathaway 年会，2000年，Outstanding Investor Digest，年末版，第62-63页。）

论过度自信

大约99%的美国管理层认为，如果他们擅长做一件事，他们也会擅长做另一件事。他们就像下雨天池塘里的鸭子——觉得自己在世界上升。他们开始认为是自己在让自己上升。所以他们去了一个不下雨的地方，就坐在地上。但什么也不会发生。然后他们通常解雇自己的二号人物或聘请顾问。他们很少看到真正发生的是他们已经离开了能力圈……

如果你看看美国最大公司的首席执行官们，他们不知道自己的能力圈在哪里。这是他们做出那么多愚蠢收购的原因之一。他们因为出色的销售能力、出色的生产能力或其他什么而升到企业顶层。突然之间，他们在管理一个数十亿美元的企业，他们的工作是配置资本和收购企业。他们一辈子从来没有收购过企业。他们不知道这到底是怎么回事。

所以他们通常做一两件事。要么他们设立一个内部部门，雇一帮人让他们告诉自己该做什么。当然，那些人知道如果他们不告诉他该做什么，那就没有工作可做了。所以你可以想象接下来会发生什么活动。要么他们出去雇佣按交易付费的投资银行家。（Warren Buffett，1990年3月23日在斯坦福法学院的演讲，Outstanding Investor Digest，1990年4月18日，第13-14页。）

论不良贷款为何如此频繁发生的一些原因

在承认存在不当激励的前提下，在我们现有的体系下，是什么运作机制导致了普遍的不良贷款（即较高的利率未能充分弥补增加的损失风险）？毕竟，不良贷款虽然在成本压力下对银行家来说有表面的合理性，但根据定义，至少对贷款银行和更广泛的文明来说，它是不理性的。那么，不良贷款为何如此频繁地发生？

它发生（部分）是因为人们作为社会动物存在可预测的非理性。现在（在实验社会心理学中）已经相当清楚，处于两难境地的人——我们的体系就把银行家放在了这种境地——特别容易对他人的行为榜样做出不明智的反应，这现在被广泛称为"社会证明"（social proof）。因此，一旦某个银行家显然（但并非真正）通过不明智的贷款解决了他的成本压力问题，依赖"社会证明"的大量模仿性"群体愚蠢"就是自然的结果。额外的大规模非理性贷款是由愚蠢行为的"强化"造成的，这是以不明智的会计惯例产生的，方式将在本信后文讨论。当驱动你的信息是设计不良的系统提供的错误信息时，很难做出明智的判断……

许多杰出的"专家"不会同意我们关于（1）利率的"自由市场"定价与（2）政府付款担保相结合导致系统性不负责任的观点。如果许多杰出的"专家"错了，这怎么可能发生呢？我们的解释是，"专家"们被一个来自 Adam Smith 的令人钦佩的、强大的、有预测力的模型过度迷住了。存款的自由裁量利率有一种"自由市场"的形象，使人很容易自动得出结论：自由裁量的利率与其他自由市场过程一样，一定是好的。事实上，即使与政府存款保险——一种根本性的非自由市场要素——结合时，它们也被认为仍然是好的。

这种不合逻辑的思维展示了困扰任何软科学中"专家"角色的标准愚蠢：人们倾向于只使用自己学科某个分支的模型，而忽视或低估其他模型。此外，任何模型越强大、越有用，它因过度自信的误用而产生的错误就越多。

这让人想起 Ben Graham 的一个看似矛盾的观察：好主意比坏主意造成更多的投资 mischief。他说得对。我们所有人都很容易把一个真正好的想法推向糟糕的极端，就像佛罗里达土地泡沫或"漂亮五十"（nifty fifty）股票那样。然后再加上一点"社会证明"（来自其他专家），大脑（包括我们的）就常常变成糊糊。如果伟大的旧模型永远不会欺骗我们就好了，但可惜，"有些梦想终究不会实现。"即使 Einstein 在晚年也被骗了……

我们认为，当前许多高利率贷款的会计处理在银行系统中产生了可怕的后果。本质上，它将本应推迟到风险赌注更清楚地被赢取之后才确认的收入"前置"到了报告收入中——如果采用更保守的会计方法的话。这种做法把许多银行家变成了 B.F. Skinner 的鸽子的人类版本，因为他被短期看到良好数字的快感"强化"到继续和扩大不良贷款。这些好数字在脑海中很好地替代了不存在的底层机构健康——部分通过 Pavlov 最初展示的过程，即我们对单纯的关联做出反应，因为它通常预示着一个使该反应正确的现实。（Charles Munger，Wesco Financial Inc.，1990年年度报告。Berkshire Hathaway Inc.，致股东信，1987-1995年，第205-208页。）

论数学的价值

世界股市市值的53%在美国。嗯，如果美国 GDP（国内生产总值）每年增长4-5%，通胀1-2%——这将是相当不错的，事实上是很好的结果——那么我认为企业利润不太可能以更高的速度增长。企业利润占 GDP 的比重已经处于高位——而企业利润不可能持续以快于 GDP 的速度增长。显然，最终它们会超过 GDP。

这就像有人评论纽约——说那里的律师比人还多。如果你说利润能变得比 GDP 还大，就会碰到这种矛盾。所以如果你的处境是企业利润增长多年来最多只能期望4-5%，那么认为股票——终究是企业利润的资本化——每年能增长15%怎么会合理呢？坦率地说，这是胡说八道……

前几天，我看了《财富》500强。榜单上的公司赚了3340亿美元，年末市值为9.9万亿美元——现在可能至少上升到10.5万亿美元了。嗯，投资者长期唯一能赚到的钱就是企业赚的钱。没有任何附加值。政府不会往里面扔钱。没有人往罐子里添钱。人们以摩擦成本的形式从罐子里取钱——投资管理费、经纪佣金等等。但3340亿美元就是所有投资赚的钱。

如果你拥有一座农场，农场产出的就是你能从农场得到的全部。如果每英亩净利50美元，你就得到每英亩50美元净利。没有什么能以某种奇迹般的方式改变这一点。如果你拥有全部《财富》500强——如果你拥有100%——你会赚3340亿美元。如果你为此支付了10.5万亿美元，嗯，那不是很好的投资回报。

然后你可能会说，"这3340亿美元能在五年内翻倍吗？"嗯，在 GDP 每年增长4%或类似数字的情况下，它不可能在五年内翻倍。这在美国经济经验中会产生如此不合常理的结果，所以不会发生。任何时候你参与这些事情，如果你追踪其数学逻辑就会碰到荒谬之处，那你最好稍微改变一下你的预期。（Warren Buffett，Berkshire Hathaway 年会，1999年，Outstanding Investor Digest，1999年12月10日，第52页。）

论规模优势

就哪些企业成功、哪些企业失败而言，规模优势（advantages of scale）至关重要。例如，全世界所有商学院都教的一个巨大的规模优势就是所谓经验曲线上的成本降低。只需以越来越大的规模做一件复杂的事情，就能让那些试图改进并受资本主义激励机制驱动的人类越来越高效地完成它。事物的本质就是，如果你通过你的地盘处理大量业务量，你就会在处理这些业务量上变得越来越好。这是一个巨大的优势。而且它与哪些企业成功和失败有很大关系……

让我们过一遍一个——虽然不完整的——可能的规模优势清单。有些来自简单的几何学。如果你在建造一个巨大的球形储罐，显然随着你把它建得更大，表面使用的钢材量以平方增长，而立方体积以立方增长。所以当你增大尺寸时，每单位钢材面积可以容纳更多的体积。有各种各样这样的事情，简单的几何——简单的现实——给了你规模优势。

例如，你可以从电视广告中获得规模优势。当电视广告刚出现时——当有声彩色画面第一次进入我们的客厅时——那是一个令人难以置信的强大东西。在早期，我们有三个电视网，拥有大约——比如说——90%的观众。

嗯，如果你是 Proctor & Gamble，你可以负担得起使用这种新的广告方式。你可以负担得起电视网电视的高昂成本，因为你卖的罐子和瓶子该死地多。小人物做不到。而且没有办法部分购买。因此，他无法使用它。实际上，如果你没有大的业务量，你就无法使用电视网电视广告——而那是最有效的技术。

所以当电视出现时，那些本来就很大的品牌公司得到了巨大的顺风。确实，他们繁荣再繁荣，直到其中一些变得又胖又蠢——这在繁荣中会发生——至少对某些人来说是这样……

而你的规模优势可以是信息优势。如果我去某个偏远地方，我可能会看到 Wrigley 口香糖和 Glotz 口香糖并排摆放。嗯，我知道 Wrigley 是一个令人满意的产品，而我对 Glotz 一无所知。所以如果一个是0.40美元，另一个是0.30美元，我会为了区区一毛钱把一个我不知道的东西放进嘴里——毕竟那是一个相当私密的场所——吗？

另一个规模优势来自心理学。我们都受到——下意识地、也在某种程度上有意识地——我们看到他人所做和所赞成的事情的影响。因此，如果每个人都在买某种东西，我们就认为它更好。我们不喜欢做那个不合群的人。

同样，这有些是在潜意识层面的，有些不是。有时候我们有意识地、理性地思考，"哎呀，我对这个不太了解。他们比我懂得多。因此，我为什么不跟着他们呢？"

直接来自心理学的社会证明现象给规模带来了巨大优势——例如，非常广泛的分销，这当然很难获得。Coca-Cola 的一个优势是它几乎在世界各地都能买到。

嗯，假设你有一种小软饮料。你到底如何让它在全球各地都能买到？全球分销体系——由大企业慢慢赢得——成为了巨大的优势。如果你想想，一旦你获得了足够多的这类优势，任何人都很难把你赶走。

还有另一种规模优势。在某些业务中，事物的本质就是某种级联式地向一家公司的压倒性主导地位倾斜。

最明显的是日报。在美国，除了几个非常大的城市外，几乎没有一个城市还有超过一份日报。

同样，这是一个规模问题。一旦我获得了大部分发行量，我就获得了大部分广告。一旦我获得了大部分广告和发行量，为什么还会有人想要那份更薄、信息更少的报纸呢？所以它倾向于级联到赢者通吃的局面。这是规模优势现象的另一种形式。

类似地，所有这些巨大的规模优势允许公司内部更大的专业化。因此，每个人可以在他做的事情上做得更好……

关于规模经济的优势，我觉得连锁店很有意思。想想看。连锁店的概念是一个令人着迷的发明。你获得了巨大的购买力——这意味着你的商品成本更低。你获得了一大堆小实验室，可以在里面做实验。你获得了专业化。如果一个小人物试图在27个不同的商品类别中采购，受旅行推销员的影响，他会做出很多愚蠢的决定。但如果你在总部为一大堆商店做采购，你可以让非常聪明、对冰箱等等很了解的人来做采购。

小商店里一个人做所有采购的情况恰恰相反。就像那个关于小商店的老故事，墙上到处都是盐。一个陌生人走进来对店老板说："你一定卖了很多盐。"他回答说："不，我卖得不多。但你该看看卖盐给我的那个人。"（Charles T. Munger 1994年4月14日在南加州大学商学院 Guilford Babcock 教授课堂上的演讲，Outstanding Investor Digest，1995年5月5日，第52-54页。）

论规模劣势

例如，我们——我指的是 Berkshire Hathaway——是 Capital Cities/ABC 的最大股东。我们在那里的贸易出版物被打败了——我们的竞争对手击败了我们。他们击败我们的方式是走向更窄的专业化。

我们有一本商务旅行杂志。所以有人创建了一本专门面向企业差旅部门的杂志。就像一个生态系统，你越来越窄地专业化。

嗯，他们效率高得多。他们可以更多地告诉企业差旅部门的管理者。而且，他们不必浪费油墨和纸张寄送企业差旅部门不感兴趣的内容。这是一个更高效的系统。他们把我们打得落花流水，而我们还在依赖我们更宽泛的杂志。

这就是 The Saturday Evening Post 和所有那些东西的命运。它们没了。我们现在有的是 Motorcross——被一群喜欢参加摩托车翻跟头比赛的疯子阅读。但他们在乎这个。对他们来说，这是人生的主要目标。一本叫 Motorcross 的杂志对这些人来说是绝对的必需品。它的利润率会让你流口水。想想那种出版有多么窄播。所以偶尔，缩小规模和强化能给你带来巨大优势。大不一定总是好。

规模的最大缺陷——这让游戏变得有趣，使大人物不会总是赢——是随着你变大，你会产生官僚主义。而官僚主义带来了地盘意识——这同样根植于人性。

而且激励机制是扭曲的。例如，如果你在我那个时代为 AT&T 工作，那是一个巨大的官僚机构。到底有谁真正在为股东或其他什么着想？在官僚机构中，你认为当工作从你的收件箱转到别人的收件箱时就做完了。但当然不是。直到 AT&T 交付了它应该交付的东西，才算做完了。所以你得到了庞大、臃肿、愚蠢、没有动力的官僚机构。

它们还趋向于变得有些腐败。换句话说，如果我有一个部门你有一个部门，我们有点分享权力来管理这个东西，就有一种不成文的规矩："你不打扰我，我不打扰你，我们都开心。"所以你得到了没人需要的管理层和相关的成本。然后，当人们在为所有这些层级辩护的同时。做什么事都要花很长时间。他们决策太慢，更敏捷的人在他们周围跑圈。

规模的永恒诅咒是它导致庞大、愚蠢的官僚主义——当然，在政府中达到了最严重和最糟糕的形式，那里的激励机制真的很糟糕。这并不意味着我们不需要政府——因为我们需要。但让庞大的官僚机构规矩行事是一个可怕的问题。（Charles T. Munger 1994年4月14日在南加州大学商学院 Guilford Babcock 教授课堂上的演讲，Outstanding Investor Digest，1995年5月5日，第53页。）

论如何获得世俗智慧

我长期以来一直相信，有一种几乎任何聪明人都能学会的系统，比大多数人使用的系统有效得多。正如我在南加州大学商学院所说，你需要的是头脑中一个心智模型（mental models）的格架。你把你实际的经验和间接的经验（来自阅读等）挂在这个强大模型的格架上。通过这个系统，事物逐渐以一种增强认知的方式组合在一起。

你需要这些模型——不仅来自一两个学科，而是来自所有重要的学科。你需要微观经济学、生理学、特别是心理学、基础数学、硬科学和工程学[等等]中最好的大约100个模型。

你不需要在任何一个领域成为大专家。你要做的就是掌握那些真正的大想法，并且早学、学好。

你不能像许多学生那样学习你真正需要的100个大模型——学到足以背给教授听、拿到分数的程度，然后像清空浴缸一样把它们倒掉，以便下次再装更多水。如果你以这种方式学习你需要的100个大模型，你在人生的游戏中将是一个"陪跑者"。你必须学会这些模型，使它们成为你一直在使用的常备工具的一部分。（Charles T. Munger 在斯坦福法学院 William Lazier 教授课堂上的演讲，Outstanding Investor Digest，1997年12月29日，第24页。）

论事物的真正含义

就其本质而言，美国正在运行巨额的商品贸易逆差。如果你从世界其他地方买的多于卖给他们的——这正是贸易逆差定义上所发生的事——你就必须平衡账目。他们必须得到一些东西——一些资本资产——作为交换：他们可能得到政府债券。他们可能得到美国企业的一部分。但他们必须得到一些东西。

在经济学中，关键的是，每当有人向你做出一个断言时，总是要问："然后呢？"实际上，对一切事情都问这个问题也不坏。但你应该总是问，"然后呢？"

所以当你读到商品贸易逆差是90亿美元时，这还意味着什么？这意味着我们必定也交易了90亿美元的资本资产——对我们生产的（未来）索取权——并给了世界上其他人。所以他们必须投资。他们别无选择。当有人说，"如果日本人卖掉所有政府债券，那不是太可怕了吗？"嗯，他们不可能在不换取其他美国资产的情况下这么做。简直没有其他办法。他们可以卖给法国人，但那样法国人就有同样的问题。

所以在经济学中，每当你谈论任何特定行动时，都要追踪循环中的交易。（Warren Buffett，Berkshire Hathaway 年会，1997年，Outstanding Investor Digest，1997年8月8日，第23页。）

论三个永恒的投资理念

他（Benjamin Graham）的三个基本理念——都不复杂，也不需要任何数学天赋或类似的东西——是：

你应该把股票视为企业的一部分所有权；
你应该用他的"市场先生"（Mr. Market）的例子来看待市场波动，通过本质上是从愚蠢中获利而不是参与愚蠢，让它们成为你的朋友而非敌人；最后，
投资中最重要的三个词是际"（margin of safety）——……如果你要开一辆10000磅的卡车过桥，总是建一座15000磅承载力的桥……

所以我认为归结起来就是这些理念——虽然它们听起来如此简单和平常，以至于去学校拿个经济学博士最后回到这些东西上似乎有点浪费。这有点像在神学院待了八年，然后有人告诉你十诫才是全部。有一种自然的倾向，就是忽视任何如此简单和重要的东西。（Warren Buffett，1994年12月6日在纽约证券分析师协会的演讲，Outstanding Investor Digest，1995年5月5日，第3页。）

论如何评估企业

撇开税收因素不谈，我们用来评估股票和企业的公式是相同的。事实上，所有为财务收益而购买的资产的估值公式自大约公元前600年被一个非常聪明的人首次阐述以来就没有改变过（虽然他还没聪明到知道那是公元前600年）。

这位神谕者是 Aesop，他持久但有些不完整的投资洞见是"一鸟在手胜过二鸟在林。"要充实这个原则，你只需回答三个问题。你有多确定灌木丛中确实有鸟？它们何时会出现，会有多少只？无风险利率是多少（我们认为是美国长期债券的收益率）？如果你能回答这三个问题，你就知道了灌木丛的最大价值——以及你现在拥有的鸟中最多应该拿出多少来交换它。当然，不要字面上想鸟。想美元。

Aesop 的投资公理，如此扩展并转换为美元后，是不可改变的。它适用于农场、石油开采权、债券、股票、彩票和制造工厂的支出。蒸汽机的问世、电力的利用、汽车的发明都没有改变这个公式一 iota——互联网也不会。只需插入正确的数字，你就可以排列整个宇宙中所有可能资本用途的吸引力。（Warren Buffett，Berkshire Hathaway Inc.，2000年年度报告，第13页。）

论商品型业务

那些处于产能严重过剩且产品为"商品"（在性能、外观、服务支持等任何客户看重的方面都无差异化）的行业中的企业，是利润麻烦的首要候选者。当然，如果价格或成本以某种方式被管理，从而至少部分地与正常市场力量隔离，这些麻烦可能被避免。这种管理可以通过（a）合法的政府干预（直到最近，这一类别还包括卡车司机定价和金融机构存款成本）实现，（b）非法的串谋，或（c）"法外"的 OPEC 式外国卡特尔化（国内非卡特尔经营者也搭便车受益）。

然而，如果成本和价格由充分的竞争决定，产能严重过剩，而买方不太在乎使用谁的产品或分销服务，行业经济几乎注定乏善可陈。甚至可能是灾难性的。

因此，每个供应商都在不断努力建立和强调产品或服务的特殊品质。这对糖果条有效（顾客按品牌名购买，而不是要"两盎司的糖果条"），但对糖无效（你多久听到一次"请给我来一杯加奶和 C & H 糖的咖啡"）。

在许多行业中，差异化根本无法变得有意义。这样的行业中有少数生产者如果能拥有既宽广又可持续的成本优势，可能持续表现出色。根据定义，这样的例外很少，而且在许多行业中根本不存在。对于绝大多数销售"商品"产品的公司来说，盛行着一种令人沮丧的商业经济方程式：持续的产能过剩加上没有管理价格（或成本）等于低盈利。

当然，产能过剩最终可能自我修正，要么通过产能缩减，要么通过需求扩张。不幸的是，对参与者来说，这种修正往往被长期延迟。当它们终于发生时，向繁荣的反弹经常产生普遍的扩张热情，在几年内再次创造产能过剩和新的无利润环境。换句话说，没有什么比成功更失败的了。

最终决定这类行业长期盈利水平的是供应紧张年份与供应充足年份的比率。这个比率往往是惨淡的。（看起来我们纺织业务中最近一次供应紧张期——发生在几年前——持续了大约一个上午的时间。）

然而，在某些行业中，产能紧张的状况可以持续很长时间。有时需求的实际增长会在很长一段时期内超过预测增长。在其他情况下，增加产能需要很长的前置时间，因为必须规划和建造复杂的制造设施。（Warren Buffett，Berkshire Hathaway Inc.，致股东信，1982年，第56-57页。）

论现金派发还是留在企业

当我们手头有资本时，我们有三个问题……第一，"把它派发给股东是否比留在公司内更有意义？"这个问题的子问题是，"如果我们派发，是通过回购还是通过股息更好？"我们是否派发股息的检验标准是，"我们能否通过保留这一美元而不是派发出去，在公司内创造超过一美元的价值？"

你永远不知道这个问题的答案。但到目前为止，根据我们的结果来判断，答案是"是的，我们可以"。而且我们预期未来也可以。但那是我们的一个希望。它在一定程度上被过去的历史所证明，但不是确定的。

一旦我们跨过了这个门槛，然后我们问自己，"我们应该回购股票吗？"

嗯，显然，如果你能以显著低于保守计算的内在价值的折扣买入你的股票，而且你能买到合理的数量，那就是对资本的明智使用。

除此之外，问题就变成了，"如果你有资本，而且你认为你能创造超过一美元，你如何以最小的风险创造最大的价值？"这就涉及到商业风险……我可以通过观察业务、它运营的竞争环境等来判断。

所以一旦我们跨过了决定我们可以部署资本以便为保留的每一美元创造超过一美元现值的门槛，那就只是做你能找到的最聪明的事情的问题了。而我们每笔交易的成本是以给定时间次优交易来衡量的——包括在我们已经在做的事情上做更多。（Warren Buffett，Berkshire Hathaway 年会，2001年，Outstanding Investor Digest，年末版，第38-39页。）

论如何避免问题

我们处理谈判的方式与其他任何人不同。当我们买 See's Candy 时，我在那里待了一个小时。我们买的每笔业务都是一个电话搞定的。在 Borsheim's 的交易中，我去 Ike Friedman 家待了半小时。他给我看了一些用铅笔写在一张纸上的未审计数据。

如果我需要一队律师和会计师，那就不会是一笔好交易。我们从未与任何人在任何事情上进行过旷日持久的谈判。那不是我们的风格。如果会是那种情况，我不想和他们打交道——因为那迟早会毁掉我的生活。所以我们就走开。（Warren Buffett，1990年3月23日在斯坦福法学院的演讲，Outstanding Investor Digest，1990年4月18日，第18页。）

Buffett：有些企业比其他企业容易理解得多。Charlie 和我不喜欢困难的问题。如果某件事很难搞清楚……我们宁愿乘以3也不愿乘以π。Munger：这是如此明显的一点。然而很多人认为，只要雇一个有适当标签的人，他们就能做非常困难的事。这是人类能有的最危险的想法之一。各种各样的事情可以通过制造复杂性来产生问题。前几天我在处理一个问题——是一栋新楼。我说，"这个问题有三样我学会了害怕的东西——一个建筑师、一个承包商和一座山。"如果你这样度过一生，我认为你至少会比那些认为只要雇一个有可信标签的人就能做任何复杂事情的人犯更少的错误。如果你保持简单，你不必把思考外包……

Buffett：如果你涉足一些复杂的业务，你可以得到一份1000页厚的报告，你可以有博士在上面工作。但这不意味着什么。你将得到的是一份报告。但你不会对那个业务以及它在10或15年后会是什么样子有更好的理解。大事是避免犯错。（Berkshire Hathaway 年会，1994年，Outstanding Investor Digest，1994年6月23日，第23页。）

论投资的真实风险

在我们看来，投资者必须评估的真实风险是，他在预期持有期内从投资中获得的税后总收入（包括出售时获得的）是否至少与初始投入的购买力相等，再加上初始投入的适度利率回报。虽然这种风险无法以工程精度计算，但在某些情况下，可以以有用的准确度来判断。影响这一评估的主要因素是：

评估企业长期经济特征的确定性程度；
评估管理层的确定性程度括其发挥企业全部潜力的能力，也包括其明智运用现金流的能力；
管理层可以被信赖将企业的回报导向股东而非自身的确定性程度；
企业的购买价格；
将经历的税收和通胀水平定投资者的购买力回报从总回报中减少的程度。（Warren Buffett，Berkshire Hathaway Inc.，致股东信，1993年，第135页。）

论建立公平社会制度的困难

假设，Sandy，在你出生前24小时，一个精灵出现了，说"Sandy，你看起来像个赢家。我对你有巨大的信心，我要做的是让你制定你将要出生的那个社会的规则。你可以制定经济规则、社会规则，你制定的任何规则将在你的一生和你孩子的一生中适用。"

你会说，"嗯，不错，但有什么条件？"

精灵说，"条件是这样的。你不知道你会生来富有还是贫穷，白人还是黑人，男性还是女性，健全还是残疾，聪明还是智力障碍。你所知道的只是你将从一桶——比如说——58亿个球中摸出一个球。"你将参与我所谓的卵巢彩票（Ovarian Lottery）。这是你一生中将发生的最重要的事情，但你对它毫无控制。它将比你在学校的成绩或发生在你身上的任何其他事情决定更多。

那么，你想要什么样的规则？我不会告诉你规则，也没有人会告诉你；你必须自己制定。但它们会影响你对你遗嘱中做什么等事情的思考。那是因为你会想要一个能产出大量商品和服务的系统，这样你的孩子可以过得比你好，你的孙辈可以过得比你的孩子好。你会想要一个让 Bill Gates 和 Andy Grove 和 Jack Welch 在不需要工作很久之后仍然长时间工作的系统。你会想要最有能力的人每天工作超过12小时。所以你必须有一个激励他们的系统，并且产出商品。

但你也想要一个照顾那些不好的球——那些不幸运的球——的系统。如果你有一个正在产出足够商品和服务的系统，你可以照顾他们。你想要一个让人们在一定程度上免于恐惧的系统。你不希望人们担心年老生病，或者害怕晚上回家。所以你会尝试设计一些东西，假设你有商品和服务来解决这类事情。你会想要机会平等——一个好的公立学校系统——让你觉得那里的每一份天赋都能获得同样的贡献机会。你的税收制度将由此推理而来。而你用赚来的钱做什么是另一件需要思考的事。当你把这些想通时，每个人得出的结论都会略有不同。我只是建议你玩玩这个小游戏。（Warren Buffett，"Buffett & Gates on Success"，KCTS/Seattle，1998年5月，文字记录第12页。）

关于投资、商业经济学和管理方面的其他问题，请阅读 Berkshire Hathaway Inc.的年报（www.berkshirehathaway.com）并订阅 Outstanding Investor Digest。（www.oid.com）

概率

Blaise Pascal 和 Pierre Fermat 从1654年开始通过一系列通信发展了概率论的基本原理。

定义

实验（Experiment）是获取观测结果的过程。例如：抛硬币两次，观察结果。

结果（Outcome）是实验的可能结果。实验的所有可能结果称为样本空间。抛硬币两次的实验产生四种可能结果之一——反面/反面、正面/正面、正面/反面或反面/正面。

事件（Event）是实验结果的一个集合。一个事件可以是：观察到至少一次正面。这个事件由三种结果组成——正正、正反、反正。复合事件（compound event）是由两个或多个独立事件组成的事件。

独立事件（Independent events）——如果没有任何事件能影响另一个事件的概率，则事件 A 和事件 B 是独立的。事件 A：抛一枚硬币时观察到一次正面。事件 B：抛另一枚硬币时观察到一次反面。每次抛掷是独立的，因为第一枚硬币发生的任何事情都不能影响第二枚硬币的抛掷，也不能告诉我们抛第二枚硬币时可能出现什么结果。

互斥事件（Mutually exclusive events）——如果两个事件不能同时发生，即它们没有共同的结果，则它们是互斥的。抛一枚硬币。有两个事件：观察到正面或观察到反面。观察到正面就排除了观察到反面的可能性。如果两个事件有一个或多个共同的结果，则它们是非互斥的。掷一颗骰子。事件 A：观察到4。事件 B：观察到偶数。这些事件有一个共同的结果，因为"偶数"由数字2、4和6组成。

概率（Probability）——一个介于0和1之间的数，衡量一个事件在长期中发生的可能性。概率为1意味着事件确定发生，概率为0意味着事件不可能发生。

算术平均值（Arithmetic mean）是一组结果的平均值，通常称为这些结果的平均值。要求数字1、8、6、4、7的平均值，我们将这些数字相加——26——然后除以5 = 5.2。

变异性（Variability）显示结果围绕算术平均值的集中或分散程度。

期望值（Expectation）是我们进行大量实验时期望观察到的平均值。也称为期望值（expected value）——所有可能结果的概率加权之和。

总体（Population）——某事物的总数——结果、对象、事件等。它是一个至少有一个共同特征的群体，我们从中选取数据样本。

样本（Sample）——从总体中代表性、随机抽取的一部分，通过研究它来得出关于总体的结论。样本越大，我们对概率的估计就越好。但要注意，关键的是样本的绝对大小（例如被调查的人数），而不是它占总体的比例。从全美国随机抽取3000人的样本比从某所大学抽取40人的样本更有预测力。随机样本是指总体中每一项被选中的可能性相等的样本。

我们如何确定一个事件的概率？

概率定律告诉我们大量试验中可能发生什么。这意味着我们可以合理地预测长期平均会发生什么，但我们无法预测某一特定事件的结果。

有三种衡量概率的方法：逻辑方法、相对频率方法和主观方法。

逻辑方法

当我们知道结果的数量且所有这些结果等可能时，可以使用逻辑方法。例如在机会游戏中，我们通过将有利于事件的结果数（即产生我们所寻找结果的结果数）除以所有可能结果的总数来求概率。注意，这个定义只有在我们能将情况分析为等可能结果时才能应用。

抛硬币时观察到一次正面的概率是多少？等可能的有利结果数是一（正面），所有可能的等可能结果数是二（正面和反面），因此概率是1/2或50%。

相对频率

当一个实验可以重复多次时，概率是事件在无限次实验中发生的次数比例。在大多数情况下，我们不知道一个事件的概率。为什么？因为我们无法知道所有结果。因此，我们必须通过进行实验或寻找关于事件过去发生频率的代表性信息来估计长期相对频率。

所谓代表性，我们指信息必须基于在基本相同条件下对同一参照类的大量独立实验或观察的历史数据相对频率。参照类是结果分布已知或可以合理估计的类。我们考察的相关案例越多，正确估计底层概率的机会就越大。

做一个实验来测试抛正面的可能性。抛硬币1000次并观察结果。如果你得到400次正面，相对频率——即抛出正面次数（事件发生次数）与总抛掷次数（实验次数）之比——为400/1000。抛硬币2000次并观察结果。如果你得到900次正面，相对频率为900/2000。抛掷次数越多，事件的理论概率与其发生的相对频率之间的差异就越小。在这种情况下，它会趋向于值1/2。

亏损的频率是多少？亏损如何随时间分布？其幅度有多大？保险公司使用相对频率。它们基于对导致它们赔付的特定事件发生可能性的估计来制定保费。如果它们假设过去是未来的代表性指南，它们就试图通过观察过去特定事故的频率来找出特定"事故"的相对频率。

假设一栋给定房屋被烧毁的概率是0.3%。这意味着保险公司找到了大量房屋的历史数据和其他指标（例如参照类是"某地区50年的火灾数据"），并发现过去该地区每1000栋房屋中有3栋会燃烧。这也意味着，假设这些火灾的原因没有变化，我们可以预测未来大约相同的火灾比例。保险公司知道在给定年份中，一定比例的保单持有人会发生事故。他们不知道是哪些人，但通过为许多人提供保险来分散风险。对一个人来说不可预测的事情，对大量人口来说可能是可预测的。但他们必须确保事件是独立的，并且没有一个单一事件或多个独立事件的汇合影响多个保单持有人，导致保险公司同时支付大量理赔。例如，为同一街区的多栋建筑提供火灾保险的保险公司，如果发生大火灾，可能面临破产。

主观概率

如果实验不可重复，或没有代表性的历史相对频率或可比数据，那么概率就是我们对事件发生可能性的个人信念程度的衡量。我们必须使用可用的任何信息做出主观评估或个人估计。但我们不能随意给事件指定任何数字。它们必须符合概率规则。

一位纽约游骑兵队（New York Rangers）的支持者可能会说，"我相信纽约游骑兵队有90%的机会赢得下一场比赛，因为他们最近表现很好。"

概率规则

当两个事件独立时（没有任何事件能影响另一个事件的概率），它们都发生的概率是各自概率的乘积。我们可以写成：A 和 B 都发生 = P(A) × P(B)。

一家公司有两个独立的制造流程。在流程一中，5%的产品是次品；在流程二中，3%是次品。如果我们从每个流程中各取一件产品，两件都是次品的可能性是多少？0.15%（0.05 × 0.03）。

如果事件是相关的，这个规则就要改变。在许多情况下，一个事件的概率取决于某个其他事件的结果。事件之间常常相互关联，使得如果一个事件发生，它会使另一个事件更可能或更不可能发生。例如，如果我们掷骰子，事件 A 是：观察到偶数，事件 B 是：观察到小于4的数字，那么在已知 B 发生的条件下，概率是1/3。这称为条件概率（conditional probability），即在某个其他事件已发生的条件下一个事件发生的概率。条件概率涉及相关事件。在已知 B 的条件下 A 的概率是1/3，因为我们知道 B 要么是1、2或3，而只有2意味着事件 A。

在一个两个孩子的家庭中，已知至少有一个男孩的情况下，有两个男孩的概率是多少？问：可能发生什么，或等可能发生的结果数是多少？男/男——女/女——男/女——女/男。因为我们已经知道"至少有一个男孩"，我们可以排除"女/女"的情况。因此概率是1/3或33%。

在一个两个孩子的家庭中，已知第一个孩子是男孩的情况下，有两个男孩的概率是多少？等可能发生的结果数是：男/男——女/女——男/女——女/男。因为我们已经知道较大的孩子是男孩，我们可以排除女/男和女/女的情况。概率是50%。

一个曾让许多数学教授头疼的条件概率问题是蒙特霍尔困境（Monty Hall Dilemma）。专栏作家 Marilyn vos Savant（Parade 1990, Sept 9, p.13.）提出了以下问题：

"假设你在一个游戏节目中，你被给了三扇门的选择。一扇门后面是一辆汽车；其他门后面是山羊。你选了一扇门，比如1号门，而主持人知道门后面是什么，打开了另一扇门，比如3号门，后面有一只山羊。然后他对你说，'你想选2号门吗？'换选择对你有利吗？"

你会怎么回答？假设我们总是有机会换。列一个可能结果的表，测试在多少种结果中换门是合算的。

1号门	2号门	3号门
汽车	山羊	山羊
山羊	汽车	山羊
山羊	山羊	汽车

假设你选了1号门。那么如果汽车在1号、2号或3号门后面，后果分别是什么？

汽车所在门	主持人打开的门	你换门	你不换门
1	2	输	赢
2	3	赢	输
3	2	赢	输

| | 2/3 | 1/3

我们应该总是换门，因为我们在2/3的时间里会赢。这个问题的关键在于我们在游戏之前就知道（条件性的）主持人知道每扇门后面是什么，并且总是打开一扇后面有山羊的门。

当两个事件互斥时（不能同时发生），其中一个或另一个发生的概率是各自概率之和。我们可以写成：A 或 B 发生 = P(A) + P(B)。

掷一颗骰子一次，得到2或4的概率是多少？有6种结果，而两个事件（"得到2"和"得到4"）没有共同的结果。我们在同一次投掷中不可能同时得到2和4。有多少有利结果，即我们有多少种方式得到2？六分之一。我们有多少种方式得到4？六分之一。得到4或6的概率是1/6 + 1/6 = 33%。（注：原文如此，实际1/6 + 1/6 = 2/6 ≈ 33.3%）

当两个事件非互斥时（两者可以同时发生），至少其中一个发生的概率等于两个事件概率之和减去两个事件同时发生的概率。我们可以将这个互补规则写成：P(A) + P(B) - P(A and B)。

假设洛杉矶青少年拥有冲浪板的概率是25%，拥有自行车的概率是85%，同时拥有两者的概率是20%。如果我们随机选择一个洛杉矶青少年，他或她拥有冲浪板或自行车的概率是(0.25 + 0.85) - 0.20 = 90%。这些事件有两个共同结果，因为青少年可以同时拥有冲浪板和自行车。

有时候把问题反过来处理更容易。一个事件不发生的概率是1减去它发生的概率。如果事件 A 的概率是30%，那么事件不发生的概率是70%，因为"非事件 A"是事件 A 的补集。一个事件发生的概率与同一事件不发生的概率之和总是1。

掷一颗骰子四次，至少得到一次6的概率是多少？我们把问题反过来，计算"四次投掷中一次6都没得到"的概率。有四个独立事件——第一次不得到6……第二次……每个的概率是5/6，因为有五种结果（1、2、3、4、5）导致"无6"事件，且每次独立于之前发生的事。这意味着不得到任何6的概率是5/6 × 5/6 × 5/6 × 5/6即48.2%。因此"至少得到一次6的概率"是1 - 0.482即51.8%。

计算可能结果数

乘法原理说，如果一个事件可以以 n 种不同方式发生，而第二个事件独立于第一个可以以 m 种不同方式发生，那么这两个事件可以以 n×m 种不同方式发生。

假设洛杉矶和纽约之间有4个不同的航班，纽约和波士顿之间有3个，波士顿和百慕大之间有5个。假设我们可以在任何上述航班之间转机，行程数为4 × 3 × 5 = 60。

排列（Permutations）或重排意味着我们排列或安排若干对象的不同方式。

我们有3顶帽子可选——一顶黑色、一顶白色和一顶棕色。如果白色、黑色、棕色的顺序不同于黑色、白色、棕色的顺序，我们有多少种方式排列它们？这等同于问从三顶帽子中取三顶的排列有多少种。我们可以用6种方式排列帽子：黑-白-棕、黑-棕-白、白-黑-棕、白-棕-黑、棕-白-黑、棕-黑-白。

另一种思考方式：我们有一排三个盒子，每个盒子放一顶不同的帽子。我们可以用三种方式填第一个盒子，因为我们可以从所有三顶帽子中选择。然后我们可以用两种方式填第二个盒子，因为现在只能从两顶帽子中选择。我们可以用一种方式填第三个盒子，因为只剩一顶帽子。这意味着我们可以用3 × 2 × 1 = 6种方式填盒子。

另一种写法是3!。如果我们有 n 个（6个）盒子且可以从所有盒子中选择，有 n（6）种选择。然后第二个盒子还有 n-1（5）种选择，第三个盒子有 n-2（4）种选择，以此类推。n 个盒子的排列数是 n!。n!——阶乘（Factorial）——的意思是从1到 n 所有数字的乘积。

假设我们在家里举办晚宴，12个人围坐在桌旁。有多少种座位安排？第一个进入房间的人可以从十二把椅子中选择，第二个从十一把椅子中选择，以此类推，意味着有12!即479,001,600种不同的座位安排。

从 n 个对象中安排 r 个对象的方式数称为从 n 个对象中取 r 个的排列，定义为 n! / (n-r)!

一个保险箱有100个数字。要打开保险箱，窃贼需要选择正确的3个不同数字。这可能吗？从100个数字中安排3个数字的排列数或方式数是970,200

（100!/(100-3)!）。如果每种排列需要窃贼5秒钟，假设24小时不间断工作，所有排列可以在56天内尝试完。

组合（Combinations）意味着从一组对象中选择若干不同对象的方式数，不涉及顺序，只是选择它们的方式数。

如果我们可以从草莓（S）、香草（V）和巧克力（C）中选择，不重复口味，有多少种方式组合2种冰淇淋口味？我们可以用3种方式组合它们：SV、SC、VC。VS 和 SV 是相同冰淇淋的组合。顺序不重要。上面的香草和下面的香草是一样的。

从 n 个对象中选择 r 个对象的方式数称为从 n 个对象中取 r 个的组合，定义为 n! / r!(n-r)!

从一组10人中选3人的方式数是120（10!/3!(10-3)!）。

二项分布

假设我们做一个有10道题的判断题测试。我们对科目一无所知。我们只能猜。要通过这个测试，我们必须恰好答对5道题。我们靠猜能做到吗？

我们应该如何推理？问：当我们猜的时候，有多少等可能的独立结果？有2种可能结果。要么对要么错。如果测试只有一道题，我们猜对的概率是50%。猜错的概率也是50%（1 - 猜对的概率）。

等可能结果的总数是多少？由于每道题有2种可能结果，共有10道题，总共有2^10即1,024种可能的判断题组合。我们可以用1,024种不同方式回答测试。有利结果数是多少？只有一种方式可以全部答对（或全部答错）。它们必须全部对（或全部错）。因此靠猜全部答对或全部答错的概率是1/1024。这意味着如果我们做1,024次测试，每次随机猜答案，在1,024次中只有一次我们应该期望全部答对或全部答错。

我们有多少种方式恰好答对5道题？让我们回到组合问题：如果我们可以从10道题中选择，有多少种方式选5道题？有252种方式（10!/5!(10-5)!）我们可以答10道题得到恰好5分。由于每次猜有50%的概率答对，有10道题，我们想恰好答对其中5道，且有252种等可能的答对5道题的方式，因此恰好答对5道的概率是(0.5)^5 × (0.5)^5 × 252 = 24.6%。

那么我们答对至少5道题的可能性有多大？这个概率一定更高，因为我们还可以答对6、7、8、9或10道题。因此我们必须加上猜对6、7、8、9和10道题的概率。

我们有多少种方式答对5道题？10!/5!(10-5)! = 252种方式我们有多少种方式答对6道题？10!/6!(10-6)! = 210种方式我们有多少种方式答对7道题？10!/7!(10-7)! = 120种方式我们有多少种方式答对8道题？10!/8!(10-8)! = 45种方式我们有多少种方式答对9道题？10!/9!(10-9)! = 10种方式我们有多少种方式答对10道题？10!/10!(10-10)! = 1种方式

总计 = 638种方式由于每次猜有50%的概率答对，有10道题，我们想至少答对其中5道，且有638种等可能的至少答对5道题的方式，因此至少答对5道的概率是(0.5)^5 × (0.5)^5 × 638 = 62.3%。

这个例子说明了一个二项实验。二项实验的概率分布是：从 n 个事物中选择 k 个事物的可能方式数（在 n 次试验中观察到 k 次成功）× (成功概率)^k × (1 - 成功概率)^(n-k)

如果我们代入上述数字，得到：252 × (0.5)^5 × (0.5)^5 + 210 × (0.5)^6 × (0.5)^4 + 120 ×(0.5)^7 × (0.5)^3 + 45 × (0.5)^8 × (0.5)^2 + 10 × (0.5)^9 × (0.5)^1 + 1 × (0.5)^10 × (0.5)^0 = 62.3%

二项实验有以下特征：一个可重复的事件，或实验由 n 次相同且独立的试验组成。每次试验只有两种结果——成功/失败、对/错、存在/不存在、0/1等——且成功和失败的概率在每次试验中是恒定的。

二项实验的例子包括向目标发射弹丸（命中/未命中）、开发新药（有效/无效）、达成销售（成交/未成交）等。

我们掷一颗骰子5次。恰好掷出3个6的可能性有多大？什么是成功？在单颗骰子上掷出6。在单颗骰子上掷出6的概率是多少？1/6（有6种结果，其中一种是成功）。失败的概率是多少？1 - 1/6 = 5/6。试验次数是多少？5。这些试验中有多少次成功？3。在5次试验中有多少种方式掷出3个6（成功）？5!/3!(5-3)! = 10。概率 = 10 × (1/6)^3 × (5/6)^2 = 3.2%。

一艘船有三个独立的发动机，至少需要两个正常工作。每台发动机正常工作的概率是98%。三台发动机都正常工作的概率是94.1%（0.98^3）。因此至少一台发动机故障（发动机1、2或3）的概率是5.9%（这等于恰好1台故障的概率 + 恰好2台故障的概率 + 恰好3台故障的概率）。

至少2台发动机正常工作的概率是多少？让我们回到组合和二项分布：概率（3台工作）+ 概率（2台工作）= 3!/3!(3-3)! × (0.98)^3 × (0.02)^0 + 3!/2!(3-2)! × (0.98)^2 × (0.02)^1 = 99.8816%。因此至少两台发动机故障的概率是0.1184%。船在845次中有1次无法工作。

让我们加一台备用发动机。现在至少2台发动机正常工作的概率是多少？概率（4台工作）+ 概率（3台工作）+ 概率（2台工作）= 4!/4!(4-4)! × (0.98)^4 × (0.02)^0 + 4!/3!(4-3)! × (0.98)^3 × (0.02)^1 + 4!/2!(4-2)! × (0.98)^2 × (0.02)^2 =

99.996848%。因此至少三台发动机故障的概率是0.003152%。船现在只在31,726次中有1次无法工作。

二项概率假设独立性。可能一台发动机的故障会增加第二台发动机的故障概率。例如，一台发动机的故障增加了第二台发动机运行的负荷。使用一台发动机会给第二台发动机造成更多的应力和磨损等。

部分例子的计算

页码150 从49个数字中选择6个数字的可能方式数是49!/(49-6)!6!

= 13,983,816。

24小时等于1,440分钟。一个365天等于525,600分钟。1400万分钟约等于27年。

我们成功的概率是(0.8)^6即26%。
10个相互独立的创业公司全部成功的概率是0.01%（0.4^10）。但至少一个成功的概率是99.4%（1 - 0.6^10）。
至少一个零件不工作的概率是.5%（1 - 0.999^2000）。假设独立性，系统故障的概率（至少一个零件必须故障系统才会故障）是1减去系统的可靠度。

161 假设独立性，系统故障的概率（两个导航系统都必须故障系统才会故障）是主系统和备用系统故障概率的乘积。

162在任何给定年份中有1/20机会发生的事件，在50年中几乎肯定会发生（1 - 0.95^50 = 92.3%）。如果一个事件在任何给定年份有5%的概率发生，那么它不发生的概率是95%。它在50年中不发生的概率是7.7%。这意味着事件至少发生一次的概率是92.3%。

162 在任何给定年份至少发生一次事故的概率是3.9%（1 - 0.999^40）。在未来10年内至少发生一次事故的概率是33%（1 - 0.961^10）。

162 因此，在任何给定年份发生大地震的概率（假设为常数）是3.2%（（1-p)^30 = 38%）。在未来5年内至少发生一次大地震的概率是15%（1 - 0.968^5）。

165在一组1,048,576（2^20）人中，它就会发生在某人身上。事实上，在美国这个有2.8亿人口的国家，百万分之一概率的事件每天发生280次（1/1,000,000 × 2.8亿）。

165 1个人有365个可能的生日，假设有365天可选且所有生日等可能。当一组中有2个人时，第二个人可以从364个不与第一个人共享的可能生日中选择。第二个人只与第一个人共享1天。因此2个人共享生日的概率是1/365即0.27%。当一组中有3个人时，通过先找出这3个人都不共享生日的可能性来更容易地找到其中2人共享生日的概率。当一组中有3个人时，第三个人可以从363个不与前两个人共享的可能生日中选择。这意味着第三个人不与前两个人共享生日的概率是363/365即99.45%。

要找到多个事件都发生的概率，我们将各自的概率相乘。因此3个人一组中没有人共享生日的概率是：365/365 × 364/365 × 363/365 = 99.18%。因此，3个人一组中2个人共享生日的概率是1 - 0.9918即0.82%。让我们对一组23个人重复这个过程：

365 × 364 × 363 × …… × 343 = 49.3%。 365^23因此，23个人一组中2个人共享生日的概率是1 - 0.493即50.7%。

178在10次预测结束时，一只猴子有预测利率方向的完美记录（1,000 × 0.5^10）。

180在10次试验中获得2次成功的方式数是10!/(10-2)!2!即45。概率是45 × (0.8)^2 × (0.2)^8即0.007%。

检查清单

有助于实现目标、做出选择、解决问题、评估可能为真或为假的事物等。

运用理念

运用构成现实基础的大理念
理解事物的真正含义
简化
使用规则和筛选标准
明确我想要实现什么
寻找并评估替代方案
理解后果及其对整体的连锁后果
量化
寻找证据并以此为基础
反向思考
记住大效果来自大量因素的组合
评估如果我错了的后果

问题是什么？

问题是什么？这到底是怎么回事？
问题的本质或核心是什么？那么关键问题是什么？
相关吗？可解决吗？重要吗？可知吗？效用——适用性？
我理解这个主题是怎么回事吗？要对一个主题发表意见，我需要一些相关数据和关于该主题的基本知识，否则就说："我不知道"。
我在这方面的判断比其他人更好吗？
我在这里必须预测什么，它是可预测的吗？
需要做决定吗？如果我不处理会怎样？这是我能做些什么的事吗？应该由"我"来做吗？
我在考虑这个问题的时间跨度是多长？我目前处于什么位置？从谁的角度？
通过先决定大的"显而易见的问题"来简化，并从我所处的位置开始。

理解其含义

用我理解的术语翻译词语和概念。我理解词语和陈述的真正含义和暗示吗？它有意义吗？它能帮助我对可能发生的事情做出有用的预测吗？
我理解某事物如何以及为什么起作用和发生吗？它在做什么？它为什么这样做？正在发生什么？这如何以及为什么发生？这个（观察、发现、事件、经验……）的后果是什么？
定义和含义？

筛选标准和规则

使用筛选标准，包括规则和默认规则——我可以做哪些测试？
适应我的心理本性、能力、优势和局限
考虑价值观和偏好，因此考虑优先级以及我想要避免什么

我具体且可衡量地想要实现和避免什么，何时以及为什么？

我想要实现什么未来"价值"？目标数字？目标效果？时间跨度？
假设我已经达到了目标。这在数字和效果上意味着什么？那么必须已经实现了什么？目标合理吗？如果我把它反推到现在是否合理？
我有没有办法衡量我的目标正在多大程度上被实现？关键变量或衡量标准组成部分？
如果我实现了这个，会发生什么？我希望那发生吗？
我能把我的目标分解成有截止日期的短期目标吗？
我做这件事的真正原因是什么？是因为我想做还是因为我必须做？我是从内部和外部现实出发设定目标，还是我现在有偏见或受到某些心理力量的影响？
我能否用一种更容易看出如何实现的方式表达我的目标？
这是我想要实现的真正目标吗？

原因是什么？

要实现我的目标，我必须理解什么导致我的目标被实现
目标的等式是什么，我有什么证据？
我不想实现什么？什么导致非目标，我能做什么来避免？我绝不能做什么或必须避免什么？
哪些变量影响系统？什么是关键力量和变量，即决定主要结果的那些？什么是关键未知数？我能以多大的确定性评估、优化……不同的变量？
哪些变量依赖于其他变量（或情境、环境、背景、时机、行为），哪些彼此独立运作？
什么力量导致一个变量被实现？什么产生这些力量？有短期和长期力量吗？它们的相对强度如何？它们如何组合和互动，效果是什么？我如何让许多力量在同一方向上协同运作？什么力量的缺失会摧毁系统？什么产生这种力量？它们可预测性如何？现有力量理性地预期能导致什么？哪些力量是暂时的，哪些是永久的？当作用于变量的力量变化时，系统将如何变化？
系统对变量和/或力量变化的抵抗力如何？变量或力量的变化（上下）——规模、大小或质量、强度、力度、长度、时间跨度、环境、参与者等——可能的有益和有害的短期及长期后果（对数字和效果）是什么？当许多小原因长期运作时会发生什么？如果一种力量长期作用于变量，后果是什么？哪种力量可以改变它？创造临界质量需要什么？哪些力量相加可以创造临界质量？如何？当我改变一个变量或力量时，还会发生别的事情吗？一种力量要改变必须发生什么？变化能否产生其他后果（注意我感兴趣的是对整个系统和最终结果的影响）？一个变量的变化是否会使结果产生巨大差异？属性也会改变吗？如果变量之间的关系改变，后果是什么？转折点在哪里？壁垒？催化剂？临界点？拐点？断裂点？限制？效果发生前是否有时间滞后？反馈？什么能加速原因？效果逆转的临界点在哪里？我能在等式中改变什么，其他人能改变什么？如何？谁？何时？我必须改变哪些变量才能实现目标？如何衡量变化的量？改变假设时的敏感度？对目标和路径的影响？如果我保持一个变量不变会怎样？如果我同时增加一个变量并减少另一个呢？净效果？如果我一次改变一个变量或力量呢？环境中什么可以改变状况？如果我优化其中一个变量，还能获得哪些其他优势和劣势？要导致结果改变必须发生什么？如果我改变条件，它还是变量吗？
等式有例外吗，为什么？实现目标需要什么条件？我的目标短期和长期有不同的原因吗？原因是否依赖于时间？我能通过观察效果来推断原因吗？我是否从不同角度和观点审视了系统？主题的衡量取决于什么？
限制目标实现的主要约束是什么？

我有哪些可用的替代方案来实现目标？

根据目标、所讨论的主题、规则和筛选标准、因果关系、人类行为、证据、反证、简洁性以及金钱、时间、其他资源、精力、理解力、风险和心理压力的机会成本来评判替代方案。
我有什么证据（包括模型）表明这些替代方案最有可能实现目标？
它们是否取决于时间跨度或事件？
每种行动的可能后果是什么？可能发生什么结果？可能性？每种后果有多理想？
如果我现在采取特定行动，我是否会放弃未来的任何机会？

后果是什么？

通过估计可能的结果，找出哪种替代方案最有可能实现我的目标
如果我这样做，会发生什么？为什么这不会发生？
每种替代方案/事件（命题）的可能（合乎逻辑的）有益和有害（或非预期的）后果（定量和定性）以及后果的后果（即时的和长期持续过程中的）是什么，考虑到相关变量？
可能发生的不同情景和结果有哪些？基于证据，短期和长期可能发生什么？
什么能帮助我对后果做出预测，或判断某事可能为真或为假？
目标实现必须发生什么？必要事件发生并发生在我身上的可能性有多大？概率偏向什么？如果我反转命题会怎样？
哪些不确定性会显著影响结果？由于重复效应、并发症……有哪些非预期后果？净效果是正的吗？后果能预测其他什么吗？这还意味着什么？
如果这是真的或假的，后果是什么？
我是否从不同角度考虑了整个系统？我是否考虑了社会、财务、身体和情感后果？其他人可能怎么做？我对先前行为的经验是什么？当其他人也这样做时会发生什么？

偏见

由于自利或可能导致误判的心理影响，是否存在偏见的理由？
这是一个有偏见的陈述还是事实？什么是事实判断，什么是价值判断？
他有多可靠？他有足够的能力来判断吗？资质？他这么做的目的是什么？他有说谎的动机吗？他怎么知道这是真的？

假设

基于我想要实现的目标；检验目标或陈述所暗示的陈述的后果。
对每个替代方案问：这个替代方案可能实现我的目标吗（为真）？对命题问：这个命题可能为真吗？
我如何检验（可检验性）这是否为真？我能否在试图看看它是否为真之前先试着证明它为假？
如果要检验这个陈述，我需要知道什么？我必须首先找出使陈述为真的原因等式，这样我才知道我最需要知道什么的未来真实结果，然后寻找支持和反对这一结果将被实现的证据。应该被证明的陈述是什么？
最简单的假设是什么？

寻找证据并评判证据

关键原因（对目标、非目标和命题）被实现的可能性有多大？

-在评估陈述或真/假时，寻找含义、动机、原因、后果以及支持和反对的证据。

如果这是真的，后果意味着什么？它不为真的后果是否不合逻辑或不可置信？它有任何预测力吗？
如果这是真的，我如何以及在哪里能找到代表性证据？已知什么？什么是无可置疑的真相？测试或其他衡量方式在重复时是否给出相同结果（可靠）？我能检验后果吗（可验证）？证据是否基于已知事实，我是否正确解读了数据（有效）？我有什么证据？反对证据？我有什么根据接受这个证据？证据的权重？证据的质量如何？证据有多可信？取决于时间、环境吗？样本太小？陈述是否与现有证据一致？它是否违反任何科学定律或自然法则？
我有什么代表性信息？通过观察正在发生什么？我能做一个实验来确认我的猜测吗？它与实验一致吗？
过去发生的事（有效和无效）的历史记录如何（案例率、基础频率、变异性、平均率、随机程度、我自己的经验、环境、参与者和其他相关因素）？有什么理由认为这个记录不能代表未来可能发生的事？什么可能使未来与过去大不相同？什么是持久的，什么不是？
这能持续多久？现在的主要原因是什么？什么力量可以使它继续、启动变化或停止，为什么？可能吗？
如果我获得的证据与我先前的信念相反，我必须问：这是怎么发生的？这里发生了什么？我有什么证据？我有什么根据接受这个证据？

通过像检察官一样思考来反驳我（或他人）的结论

考虑误判的原因

我如何检验和证明我的想法和结论是错的？有什么理由说明我可能错了？我在哪里能找到表明我错了的证据？我的证据有多可信？哪些事实和证据与我的结论/想法不一致？

我的论证建立在什么主要假设之上？它们是否建立在现实之上？它们的后果是否合乎逻辑？有人证明过我的假设是正确的吗？如果我的信念和假设错了，后果是什么？

我忽略了或忽视了什么？更好的替代方案？我是否忽视了证据？我是否考虑了人类参与时的局限性？哪些因素不确定，为什么？我是否只是投射了当前趋势？我误读了什么？我使用了正确的定义吗？我是否考虑并结合了所有相关因素？我是否使用了适当的衡量标准/标尺？我在衡量中出错了吗？我是否混淆了因果关系和相关性？如果我的目标是由我相信为真但其实不为真的东西所塑造的呢？有随机误差还是系统误差？还有什么其他原因可以解释我的结果？我是否考虑了整个系统以及互动部分有时会以意想不到和不受欢迎的方式变化？

对自己想法的偏见？我的自尊心是否妨碍了我做出明智的决定？我真的能超越历史平均/记录吗？我是否寻找了相反的效果？
我没有看到什么？这的重要性是什么？假设的反转是否导致逻辑荒谬？相反的情况更可能吗？有任何反面证据吗？什么证据能证明它是假的（或不能实现目标）？有哪些实验（或经验、观察……）证据表明它是假的？更多支持它为假的证据？什么导致它为假？
含义？我能否表明它为真的后果是不可信的？如果我数学推导出来，隐含的效果是什么？陈述的反面是否更可能？如果是，该命题可能为假。

下行风险是什么？

我怎么会受到伤害？可能出什么问题？什么会把这个变成错误？后果会是什么？
事情出错的频率有多高？意外因素？什么可能发生并戏剧性地改变结果？
可能发生的最坏情况是什么——噩梦情景？可能性多大？如果发生了我会怎么做？如果事情从坏变得更糟，后果是什么？然后后果又是什么？
如果有两三个力量联合对我不利，后果是什么？哪些替代方案的净效果最不糟糕？
执行风险？
我最不喜欢什么？我最不确定什么？
一个优势能给我带来不想要的后果吗？我如何失去一个优势？
我如何构建"系统"以最小化负面影响？针对我不想发生的事情的解药？我对意外有备用计划吗？我能纠正吗？我可以制定什么规则来实现目标和避免非目标？有没有内置的安全系数？

如果我错了，后果是什么？

我押注的关键是什么？我是否在用对我来说重要的东西去换取对我来说相对低效用的东西？

出错的成本（金钱、时间、心理压力等）与正确的收益或价值相比如何，相对于次优的可用机会？

如果我做这件事是因为我相信后果符合我的最佳利益/它是真的，但我结果错了/它是假的，对我的目标的短期和长期后果（实际损失和机会成本损失）是什么，我能应对和/或逆转它们吗？

如果我不做这件事是因为我相信后果不符合我的最佳利益/它是假的，但我结果错了/它是真的，对我的目标的短期和长期后果是什么，我能应对和/或逆转它们吗？

如果我现在根本不做决定因为我认为不必要，但我错了，对我的目标的短期和长期后果是什么，我能应对和/或逆转它们？

价值是什么？

这些替代方案中每一个对我来说的效用或偏好是什么？哪个替代方案最有可能实现我的目标和终极目标？它真的比其他选择更有吸引力吗？
我可以用什么标准来判断替代方案之间的优劣？
如果我通过给替代方案的特征赋予数值来相互权衡，我最喜欢哪个？
它会有影响吗？产生影响？我有多愿意接受某些结果？

可以用什么标尺来衡量进度或衡量事物？

我使用什么标尺？做出决定的标准是什么？
我如何轻松衡量我的目标正在多大程度上被实现？我可以追踪哪些指标？
"系统"是否给人们提供了以有利于实现我的目标的方式行事的激励？还是与目标背道而驰？

现在如何行动？

我能执行吗？我现在必须采取什么具体行动（必须做的）？我需要先做什么？

谁在哪里、何时、为什么以及如何做什么？

我是否确定了关键点（时间和效果）在哪里？

我是否安装了某种控制节点和规则？为什么这是正确的规则？如果我不安装这个规则（或改变我做事的方式），后果是什么？由于这个规则，我必须采取什么行政和实际行动？遵循这个规则需要多少时间？我能控制我如何遵循规则吗？我能安装一个有时限的规则吗？规则在哪里不起作用？

我是否做出了主动决定？

我是否准备好根据新信息或关于什么有效和无效的新见解来改变决定？
另一个决定是否取决于某个特定事件的发生？我是否根据今天存在的情况评估了这个问题？决定的底层理由还在吗？有什么新证据可以改变可能性？我衡量进度的方式是否提供了关于未来可能发生什么的线索？事件——相关还是不相关？它对我的目标有影响吗（不论时间跨度）？

事后检讨或从错误中学习

结果多好或多不好？我行动了吗？我做了我说的吗？我当时怎么想的？原始原因与现实相比？
我为什么出错了？怎么出的？在哪里出的？机会成本？
我如何弄清楚这是否会继续？我是否根据自己的错误采取了行动？如何行动以不重复？我应该做什么但没做？我应该集中精力在什么上？我必须改进什么？我必须学习什么？

问题到底是什么？

我想要实现什么？为什么我没有实现目标？发生了什么？它是怎么发生的？在哪里发生，哪里不发生？什么时候发生，什么时候不发生？谁受到了影响？
什么导致我的目标？什么干扰了导致我目标的因素？症状还是核心原因？实现我目标的唯一最重要限制因素是什么？我基于什么原则或假设？如果它们错了，后果是什么？假设没有限制，最佳行动方案是什么？其他后果？

考虑人类行为，可能的后果是什么？

是什么驱使我做这件事？

我目前的环境和心理状态是什么？如果我想避免痛苦，做什么/说什么对我有奖励？我认为后果对我来说是什么？是痛苦还是快乐？哪些心理倾向会影响我？它们可能导致误判吗？

背景是什么？

环境和参与者（包括规模）是什么样的？谁是决策者，他做决策的标准是什么？谁受益谁付出？谁对结果负责？谁和什么在影响参与者对现实的认知？

我能评判他吗？

我能评判他的品格吗？他的经历是什么？什么暂时或永久的特征影响他（年龄、文化背景、健康、情绪……）？什么环境（当前内部和外部）或情境因素影响他？他想向我推销什么吗？

他的自利所在是什么？

他做什么在逻辑上是合理的？如果他想避免痛苦，做什么对他有奖励？他认为什么是痛苦的？他害怕什么，为什么？他想要更多什么或不想被拿走什么？什么"资源"激励他？他的健康、工作、家庭、地位、声誉、权力？什么会给他激励或抑制？什么奖惩制度导致他的行为？他被（感知上）奖励做什么？他被（感知上）惩罚做什么？他如何被衡量？他如何感知非目标的后果？相信（或不相信）某事对他有利吗？

影响他并可能导致误判的心理倾向和捷径是什么？

什么偏见影响他的结论？有什么外部影响可能影响他？有什么诱惑迎合他的自利？什么激活他的行为？

后果是什么？

对我来说后果是什么？我的目标还能实现吗？对他有奖励的事对我来说也有奖励吗？系统是否设置得使相关参与者的利益与我的目标一致？做错误决定对他"有利可图"吗？他理解他的行为的后果吗？对他的短期和长期后果是什么？责任链条是什么？他对后果承担责任吗？当其他人也这样做时会发生什么？

如果角色互换，我想要什么样的系统？

如果角色互换，我希望被怎样对待？什么会促使我做我希望他做的事？我可以用哪些行为倾向来改变他的行为？如果我想确保非目标，我该怎么行事？我现在能反过来避免那些吗？

这是正确的系统吗？

我能诉诸他的自利吗？我能诉诸对失去声誉、金钱、地位、家庭……的恐惧吗？我能改变他当前的痛苦联想吗？我如何组织系统以最小化某些影响？我告诉他我的期望了吗？我检查了完成的事吗？我支持做得好的事吗？他有必要的技能、知识和相关信息吗？他知道对他的期望是什么吗？他知道目标、他将如何实现目标以及为什么那是最佳路径吗？他能衡量自己的进度吗？与他的日常活动相关吗？他有责任和权力吗？他的奖励与目标一致吗？我能制定什么规则来考虑人的弱点？我能制定反向规则吗？必须做出什么改变？谁来呼吁这些改变？可能性多大？他的价值观是什么？他的目标是什么？他认为什么是结果？如果他按我们希望的方式行事和如果不这样做，他对后果的感知是什么？

商业评估

筛选标准1 — 我能理解这个业务吗 — 可预测性？

需求原因 — 我有多大确定性（并能解释为什么）人们可能在未来继续购买这类产品或服务？过去发生了什么，未来可能发生什么？需求的周期性？产能与需求的关系？
回报特征 — 行业和公司的回报特征以及过去十年的变化？
行业结构 — 竞争者数量和规模？谁在这个行业中制定条款？在这个行业赚钱需要什么？在行业中的地位？我知道谁将在这个市场中赚钱以及为什么吗？
真实客户 — 谁决定买什么，他的决策标准是什么？

筛选标准2 — 这个业务看起来是否有某种可持续的竞争优势？

竞争优势 — 我有多大确定性（并能解释为什么）他们可能从该公司而不是从其他人那里购买产品或服务？这些原因与十年前几乎一样吗？这些动机在未来十年可能不变吗？
价值 — 这个优势有多强、多可持续？这些年来优势是否变得更强、更持久？什么能摧毁或削弱它们？进入壁垒？品牌忠诚度？容易受到需求或价格变化的影响？容易复制？短产品生命周期？客户转换供应商的成本和动机？与竞争对手的年度成本差异？所需资本投资？议价能力？过时风险？客户新选择？购买习惯或力量的变化？竞争对手在相同成本结构下降价的潜力？需要什么来确保优势保持可持续？剩余增长机会？产品需求可能增长吗？未开发的单位销量需求？定价权？
盈利能力 — 优势能转化为盈利能力吗，为什么？公司如何赚钱？产生增量收入需要多少资本？财务特征——资本回报率（营业利润率和资本周转率）、毛利率、销售增长、成本和资本结构及效率？标准化自由现金流？规模优势？关键变量？

筛选标准3 — 能干且诚实的管理层？

管理层是否由有能力、诚实、理解并专注于价值创造的人组成？

筛选标准4 — 价格合适吗？

我能否以一个价格买入，该价格与其他可用替代方案相比并基于事实和数字证据，提供了良好的回报和巨大的安全边际？

筛选标准5 — 反证

这个业务如何会被杀死？如果公司能杀死一个竞争对手，那会是谁，为什么？如果公司消失5年，他们会押注哪个竞争对手，为什么？业务对逆境的抵抗力如何？假设公司支付了所有股权资本，它还有价值吗？一个有数十亿美元和人才的人能否成功与公司竞争？如果竞争对手不在乎回报，能造成多大损害？衰退敏感度？执行风险？新技术会帮助还是损害？

筛选标准6 — 如果我错了，后果是什么？

前言

第一部分 · 什么影响了我们的思维

人体解剖结构决定了行为的边界

什么影响了我们的思维？

进化选择了产生有利于生存和繁衍行为的神经连接

生存与繁衍的适应性行为

第二部分 · 误判心理学

心理学解释的误判

误判心理学

犯错的心理原因

第三部分 · 误判的物理学与数学

系统思维

误判的物理学与数学

规模与极限

因果关系

数字及其意义

概率与可能结果的数量

情景分析

巧合与奇迹

案例证据的可靠性

误导性证据

条件、环境和情境的变化

第四部分 · 更好思考的指南

现实模型

更好思考的指南

意义

简化

规则与过滤器

目标

替代方案

后果

量化

证据

逆向思考

风险

态度

附录

查理·芒格哈佛大学毕业典礼演讲

1986年6月13日

查理·芒格与沃伦·巴菲特的智慧

概率

检查清单

商业评估

参考文献与书目