2022年五月第5本书
摘要占比3%
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1、本书主题：介绍300多种思维模型
2、速读建议：先看章节末尾的要点总结。
>> 只要掌握80到90个重要模型，你基本上就能成为拥有普世智慧的人。
>> 这本书就是这样的工具箱：它系统地列出、分类和解释了主要学科中所有的重要思维模型。
◆ 保持简洁，笨蛋！
>> 第一性原理就像从物理的角度看待这个世界……你将事物归结为最基本的事实，然后说：“我们确信的哪些事是真实的？”……然后以此为基础开始推论……
>> 在现实生活中，人们常常犯下这样的错误——在检验假设之前就做太多的事。在计算机领域，这种陷阱被称为“过早优化”（premature optimization），也就是你提前太多（过早）调整或完善代码与算法（做优化）。如果你的假设被证明是错误的，你就不得不放弃之前做的所有工作，说到底就是浪费时间。
>> “最简可行产品”（minimum viable product，简称MVP）。MVP是你开发的一款产品，它拥有够用的功能、最小的体量，能够由真实消费者做可行性测试。
◆ 各持己见
>> “锚定”（anchoring）。它描述的是，人们在做决策时会不自觉地过度依赖第一印象。
>> 所谓的“可得性偏差”，是指根据最近可以获得的信息，使你对现实的客观认知在无意中出现了偏差或失真。
>> “回音室效应”（echo chambers）。也就是相同的想法会在同一群人中不断反弹，在彼此相连的过滤气泡组成的室内回荡。回音室会提升参与度，因为人们接触到的其他观点会越来越少。而且，由于存在可得性偏差，人们始终会高估与自己持同样观点的人的比例。
◆ 换位思考
>> 任何情况下，你都可以从多个角度解释某人的行为。
>> “汉隆的剃刀”（Hanlon's razor）：永远不要将能合理解释为粗心的做法视为恶意。
>> “基本归因错误”（fundamental attributionerror）。这个概念指的是，你常常犯错，将别人的行为归因于他们的内在或根本动机，而不是外部因素。
>> “自利性偏差”（self-serving bias）。当你是事件主角的时候，常常会从对自己有利的角度解释你的做法，而当你是旁观者的时候，则往往会指责对方的内在本质。
>> “公正世界假说”（just world hypothesis）。也就是说，人总是善有善报，恶有恶报，不存在运气或随机性。
>> 相信“公正世界”会导致人们“指责受害者”（victim-blame），从而妨碍现实生活中的公正。
>> “习得性无助”（learned helplessness）会让某些人在缺少帮助的情况下难以取得进步。这个概念是指，随着逐渐适应艰难处境，人们会不再试图摆脱困境。
◆ 进步总在葬礼后
>> “新的科学真理的胜利不是靠反对者的信服和领悟。不如说是因为它的反对者终于死了，而熟悉它的新一代成长起来了。”
>> 人类收集和解释新信息时往往带有偏见，以此证实自己先前存在的观念，这种倾向被称为“证实偏差”（confirmation bias）。
>> “逆火效应”（back-fire effect）。这个模型描述的是，在面对驳斥自己理论的明确证据时，反而进一步探索原有理论。换句话说，当别人试图用事实和数据改变你的想法时，效果往往会适得其反。你反而会更坚持自己原先的错误看法。
>> “不证实偏差”是指，对于自己不想相信的观点，会要求得到更多的证据。
>> “认知失调”指的是同时持有两个相互矛盾、彼此不协调的观念而备感压力。
>> 正如著名投资家查理·芒格所说：“如果我不比对方更了解他的论点，就绝不允许自己发表任何意见。”
◆ 别相信直觉
>> 有时候，也许你非常希望某件事是真的，以至于自欺欺人地以为它很可能是真的，这被称为“乐观偏差概率”（optimistic probabilitybias），因为你对成功的概率过于乐观。
>> 本章要点
· 为了避开思维陷阱，你必须更客观地思考问题。试着从“第一性原理”出发，找出根本原因，寻找“第三方故事”。
· 意识到你出于直觉对世界的解释常常是错的，因为存在“可得性偏差”“基本归因错误”“乐观偏差”和其他诠释常见思维错误的模型。
· 运用“奥卡姆的剃刀”和“汉隆的剃刀”研究最简单的客观解释。然后，通过给你的假设“去风险化”来验证理论，避免过早优化。
· 努力尝试“中性思考”，始终避免“证实偏差”。
· 从“魔鬼辩护人”的角度积极寻找其他观点，绕过“过滤气泡”。思考一句格言：“人如其食。”为了活得健康，你需要摄取各种食物。同样，采纳各方观点有助于你成为超级思想家。
◆ 无意伤邻
>> 公地悲剧源于所谓的“小决定泛滥”（tyranny ofsmall decisions），也就是一系列出于理性的个人小决定最终为整个系统带来了负面后果，或者说是泛滥。
>> “外部性”（externalities）。它指的是，在未经某个实体同意的情况下，源自外部的事物造成了后果（无论是好是坏）。
>> 解决负外部性的方法通常被称为“内部化”（internalizing），就是试图要求引起负外部性的实体为此付出代价。
◆ 危险行业
>> “道德风险”（moral hazard）。也就是说，一旦你相信自己受到保护，就会愿意承担更大的风险，或是冒更大的危险。
>> “委托代理问题”（principal-agent problem）。具体是指，代理人的利益可能会导致委托人在各类情况下得不到最佳结果。
>> 当各方都根据自己拥有的信息，选择认为对自己有利的交易时，就称为“逆向选择”（adverse selection）。
◆ 许愿须谨慎
>> 古德哈特定律（Goodhart's law）总结了这个问题：当一项措施本身成为目标时，它就不再是一项好措施。
>> 当你试图通过设定可量化的目标来激励某种行为时，人们通常会以你不希望的方式专注于实现该指标。
>> 史翠珊效应（Streisand effect）适用于更加特殊的情况：当你试图隐藏某样东西时，会无意中将注意力吸引到它上面。
>> 观察者效应（observer effect）。也就是说，某物带来的影响取决于你的观察方式，甚至取决于观察者本身。
>> “寒蝉效应”这个词最初来自法律界，指人们害怕被卷入官司或遭到起诉，感到沮丧、挫败或惊恐万状，不敢自由行使自己的权利。更宽泛地说，寒蝉效应是一种观察者效应，“会遭到报复”的威胁导致了行为转变。
◆ 越来越热
>> 所谓的“路径依赖”是指，你现在可用的决策或路径取决于你过去的决策。
>> 从个人层面上说，许多人毕业后可能会留在上学的城市。从长远来看，这会对他们的职业道路和家庭选择产生巨大影响。
◆ 好事过头成坏事
>> 通过“不做选择”，你实际上是“做了选择”——选择保持现状。这可能比你本可以做出的其他选择糟糕得多。
>> 随着选项数量的增加，决策时间会呈对数增加。如今，这个公式被称为“席克定律”（Hick's law）。
>> 选项过多除了增加决策时间，还可能导致焦虑。这种焦虑被称为“选择的悖论”（paradox of choice）
>> “决策疲劳”（decision fatigue）。随着做出的决定越来越多，你会感到疲惫不堪，导致决策质量下降。
>> 墨菲定律（Murphy's law）——凡可能出错之事必出错（Anything that can go wrong, will go wrong）。
>> 本章要点
· 在能看见“溢出效应”的情况下（例如制造污染的工厂），请寻找潜伏在附近的“外部性”（例如对健康的不良影响）。想要解决这个问题，需要通过命令手段（例如政府管制）或根据科斯定理（例如总量控制与交易）建立市场体系，以此进行干预。
· 公共物品（例如教育）特别容易受到“搭便车”（例如不交税）的影响，陷入“公地悲剧”（例如学校缺少教育资金）。
· 警惕信息不对称的情况，因为这可能导致“委托代理问题”。
· 用可量化的激励措施做奖励时要格外小心，因为这可能引起出乎意料的不良行为（古德哈特定律）。
· 短视主义容易导致“技术负债”累积，造成不良的“路径依赖”。想要抵消这些影响，请考虑保留可能性，谨记“风险预防原则”。
· 牢记不可逆决策与可逆决策之间的区别，避免陷入后者导致的“分析瘫痪”。
◆ 你能做好任意一件事，但不可能做好每件事
>> “如果你同时追两只兔子，最后只会两手空空。”
>> 每次只集中注意力做一件事，也有助于你拿出更好的表现。
>> “花在议程中任一项目上的时间与涉及的金额成反比”。
>> 某个项目到底重不重要，取决于你追求的目标是什么。
◆ 事半功倍
>> 帕累托法则（Pareto principle）有助于你找出高杠杆活动。这一法则指出，在很多情况下，80%的结果源于20%的努力。
>> “收益递减法则”（law of diminishingreturns）。它是指，在取得的成果达到一定程度后，随着付出努力的增加，工作效率却不断降低。
>> “负收益”（negative returns）。这种情况往往发生在追求完美结果却适得其反的时候。
◆ 摆脱坏习惯
>> “默认效应”（default effect）。这个效应源于很多人只接受默认选项。
>> 帕金森定律（Parkinson's law）——没错，就是“帕金森琐碎定律”的那个帕金森提出的另一个定律指出：“工作会不断膨胀，占满一个人完成工作所需的时间。”
>> 侯世达定律（Hofstadter's law）：做事花费的时间总是比你预期的要长，即使你的预期中已经包含了侯世达定律。
◆ 通往成功的捷径
>> 算法（Algorithms），也就是分步骤的过程。
>> 只有当通过更高效的处理方式能最终节省时间和金钱，取得的成果超出设置它的成本时，这样的自动化（Automation）才有意义。
>> 本章要点
· 根据与你的“北极星”的相关程度，选择你要做的事。
· 每次只专注于一项真正重要的活动（切忌“多任务处理”！），将它视为你“脑海中的首要念头”。
· 根据“机会成本”模型在各个选项之间做选择。
· 运用帕累托法则在任意活动中找到“二八定律”，随时提升杠杆作用。
· 认清自己何时达到“收益递减”，避免出现负收益。
· 利用承诺和“默认效应”避免“现时偏好”，利用定期评估避免“损失规避”和“沉没成本谬误”。
· 通过既有的设计模式、工具或巧妙的算法寻找捷径。想一想能否重新定义问题。
◆ 4 师法自然
>> “科学方法（scientific method）。从形式上看，科学方法是一个严密的循环，包括进行观察、提出假设、检验假设、分析数据、提出新理论。
◆ 别跟自然对着干
>> 惯性（Inertia）是指物体拒绝改变当前的运动状态。
>> 惯性会导致你长期坚持自己的观念。
>> 舍基原则指出，如果组织能提供某个问题的解决方案，它们就会努力让问题保留下来。
>> 在物理学中，动量是质量与速度的乘积，而惯性只与质量成正比。
>> “势能”（potential energy）和“重心”（center of gravity）。势能是物体存储的能量，拥有将它们释放出来的潜能。重心则是物体或系统中质量达到平衡的中心点。
>> 活化能是激活两种或多种反应物之间化学反应所需的最小能量。
>> 催化剂能减少启动化学反应所需的活化能。
◆ 从混沌到有序
>> “幸运表面积”（luck surfacearea）。你也许还能回想起，几何学中的表面积是指物体表面的面积之和。正如撒大网更容易捞到鱼，随着你在更多情况下与更多人互动，你的个人幸运表面积也会扩大。
>> 如果你想拥有更大的幸运表面积，就需要放宽自己的处世法则。
>> 本章要点
· 接受实验思维方式，寻找做实验的机会，尽可能采用科学方法。
· 尊重惯性。创造或发挥健康的“飞轮效应”。除非你拥有战术优势（例如发现了“催化剂”和大量势能），否则就尽量避免缴纳“战略税”，避免在惯性较大的情况下促成变革。
· 促成变革的时候，深入思考如何达到临界量，如何度过技术采纳生命周期。
· 利用强制函数给“变革之轮”加点润滑油。
· 主动扩大你的“幸运表面积”，付出必要的努力，以免被熵吞噬。
· 面对看似“零和”或“非黑即白”的处境时，寻找其他选项，最终实现双赢。
◆ 5 谎言与统计数据
>> 教孩子阅读的最有效的方法是什么？
◆ 隐藏的认知偏差
>> 古老建筑通常看起来比现代建筑更漂亮。但你看到的古老建筑都是大浪淘沙留下来的；同一时期也存在许多丑陋的建筑，只是统统被拆除了。
◆ 警惕小数“定律”
>> 大数定律（law of largenumbers）。这个定律说的是，样本量越大，你得出的平均结果就越接近真实的平均值。
◆ 钟形曲线
>> 标准差和方差的值越大，表示离均值越远。
◆ 是对还是错？
>> 过度关注概率会鼓励“非黑即白”的思维方式，将研究得出的丰富信息压缩成一个简单的数字。
◆ 能否重现？
>> 本章要点
· 避免陷入“赌徒谬误”或“基础比率谬误”。
· 数据中的轶事证据和相关性会促使你提出假设，但相关性不代表因果性—你仍然需要靠设计精密的实验得出有力的结论。
· 寻找行之有效的实验设计，例如彰显统计显著性的随机对照实验或A/B测试。
· 由于存在中心极限定理，正态分布在实验分析中特别有用。请回想一下，在正态分布中，约68%的值距离均值不到一个标准差，约95%的值距离均值不到两个标准差。
· 任何孤立的实验都可能得出假阳性或假阴性结果，也可能由于众多因素出现认知偏差，其中最常见的是“选择性偏差”“反应偏差”和“幸存者偏差”。
· “重复”能增加对结果的信心。因此，在研究某个领域时，首先要寻找系统综述和（或）荟萃分析。
· 始终牢记，在应对不确定性时，你在报告中看到或自己算出的数值本身就不确定，你应该用误差条找出并上报那些数值！
>> 所谓的“商业案例”，就是概括你决策背后原因的文档。
>> 本章要点
· 想运用利弊清单时，不妨考虑升级为成本收益分析或决策树。
· 进行定量评估时，请对所有输入的数据进行敏感性分析，以便找出关键驱动因素，弄清你可能需要提高哪些假设的准确度。密切关注使用的折现率。
· 警惕“黑天鹅事件”和“未知的未知数”。运用系统思考和情景分析，以便更系统地发现它们并评估其影响。
· 对于复杂的系统或决策空间，考虑进行仿真模拟。这有助于你更好地评估不同情境下可能发生的事。
· 警惕群体思维带来的盲点。与团队合作时，请考虑发散思维和横向思维的技巧，包括寻找更多的不同视角。
· 努力认清系统中的全局最优，寻找能让你更接近全局最优的决策。
◆ 影响力模型
>> 西奥迪尼描述了一项研究（被后人重现了多次）：如果服务员送顾客小礼物，得到的小费就会增加。送一块薄荷糖平均能使小费增加3%，送两块薄荷糖平均能使小费增加14%，送两块薄荷糖加上一句“您人真好，再送您一块薄荷糖”能使小费增加23%。这项研究展示的思维模型被称为互惠（reciprocity）。也就是说，你会觉得有义务回馈（或回报）别人的好意，无论你原本需不需要帮忙。
>> 承诺（commitment）。也就是说，如果你同意（或承诺）某些事，无论这件事有多小，你在未来都可能继续同意。
>> 稀缺（scarcity）——机会越少，你就越感兴趣。
◆ 视角决定一切
>> 稻草人（straw man）。也就是说，不是直接驳斥你的观点，而是将它与其他事物（稻草人）联系起来，歪曲（诬陷）你的说法，并试着提出自己的观点。
>> 人身攻击（ad hominem）。也就是说，攻击提出观点的人，而不是他提出的观点。
◆ 底线在哪儿？
>> “波将金村”（Potemkin village，又称“面子工程”），也就是专门打造某些东西，使别人相信情况比实际上好。
>> 本章要点
· 从博弈论的角度分析冲突。看看你的处境是否类似于囚徒困境、最后通牒博弈或消耗战等常见情况。
· 想一想如何通过运用互惠、承诺、喜好、社会认同、稀缺、权威等影响力模型，提升自己的说服力，说服别人支持你。注意这些影响力模型是如何（尤其是通过“黑暗模式”）被用在你身上的。
· 想一想什么样的框架能更好地表达你的观点，例如社会规范与市场规范、分配正义与程序正义，或是诉诸情感。
· 努力避免直接冲突，因为它可能带来不确定的后果。请记住，一般情况下都存在其他选项，能带来更有意义的结果。如果外交手段失败，不妨考虑威慑和遏制策略。
· 如果冲突形势对你不利，不妨试着运用游击战和“挑战重量级”战术改变战局。
· 谨记“将军总在打上一场仗”，弄清自己的最佳退出策略。
◆ 8 释放潜能
>> “拉姆斯菲尔德法则”（Rumsfeld's Rule）：你是带着现有的部队参战，而不是你想要或希望拥有的部队。
◆ 熟能生巧
>> 间隔效应（spacing effect）。这个模型解释了如果每次学习之间存在时间间隔，而不是将等量内容压缩在较短的时间内，学习效果会更好。
>> 皮格马利翁效应（Pygmalion effect）这个模型指的就是，当你试图满足别人对自己的期待时，别人的期待值越高，你的表现提升越明显。
>> 邓巴数（Dunbar's number）——150。这个数字得名于人类学家罗宾·邓巴（Robin Dunbar），是维持稳定、团结的社交群体的人数上限。“邓巴数”背后的原理是，在人数不足150的团体中，你可以相对轻松地了解每个人及其扮演的角色。但如果人数超过150，你就不太容易记住每个人和他们做的事了。
>> “人月神话”（the mythical man-month）。这个模型得名于计算机科学家弗雷德·布鲁克斯（Fred Brooks）的同名著作。“人/月”是衡量完成项目所需时间的单位（例如，这个项目要花10“人/月”）。布鲁克斯指出，这种衡量方法存在缺陷，因为它的前提假设就不靠谱——只要投入更多的人，就能更快地完成项目。
>> 怀孕生孩子。不管你投入多少人力，孩子都得在肚子里待大约9个月！普通项目也是如此，尤其是在项目生命周期的后期。
>> 本章要点
· 人是不可互换的，每个人有不同的背景、个性、优势和目标。要想成为最优秀的管理者，你必须进行以人为本的管理，考虑每个人独有的特质和当前面临的挑战。
· 为员工量身定制独特的岗位，突出每个人的优势和驱动力。只将员工提升到他能胜任的岗位，以免落入彼得原理的陷阱。
· 运用“直接负责人”模型，正确地描述岗位和职责。
· 尤其是在踏上新岗位的时候，为了让人们充分发挥潜能，就需要教练。刻意练习是帮助人们攀上新学习曲线顶峰最有效的方法。
· 尝试新事物的时候，请警惕会带来负面影响的心理失效模式，例如冒名顶替综合征和邓宁-克鲁格效应。
· 主动阐明团队文化，不断努力赢得人心，朝着你想要的文化和愿景迈进。
· 如果你能让员工处于适当的岗位，在定义清晰的组织文化中取得成功，就能营造出使“十倍团队”不断涌现的氛围。
>> 本章要点
· 找到一个“秘密”，围绕它打造你的职业生涯或组织机构，通过“客户开发”寻找产品/市场匹配（或根据具体情况寻找其他形式的“匹配”）。
· 在寻找产品/市场匹配的时候，力求像热源追踪导弹一样，巧妙穿越创意迷宫。寻找达到“共振频率”的迹象。
· 如果经过一段时间后，你在工作中还是找不到“亮点”，就请评判性地评估自己的岗位，并考虑转型。
· 在你和你的组织周围构建“护城河”，以便创造持续竞争优势。
· 切勿骄傲自满，牢记“只有偏执狂才能生存”，持续关注颠覆性创新，尤其是那些极有可能“跨越鸿沟”的创新。
>> 芒格：我这辈子遇到的聪明人（来自各行各业的聪明人）没有谁是每天不阅读的——没有，一个都没有。沃伦·巴菲特读书之多，我读书之多，可能会让你吃惊。我的孩子们都笑话我，说我是一本长了两条腿的书。
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