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​能行动绝不颅内高潮

2024-02-03 22:59 来源:网络 点击:

能行动绝不颅内高潮

本文来自微信公众号:王智远(ID:Z201440),作者:王智远,题图来源:视觉中国

你得三思而后行。

是的。

把计划分析清楚,把预案准备充足,事情成功概率才会提高;为此,我们理性分析,学习不少思维模型。

比如:

学过事后归因(Hindsight Bias),会有效识别并避开潜在问题;学过机会成本,考虑做新项目时,会思考能否带来其他好处 ......

不知什么时候,打开社交媒体,流行过一阵 " 模型风 ",一搜决策,会出来各类被简化过的工具;查理 · 芒格把思维模型变成朴实化产物,成了大家描绘决策的新方法。‍

不过,我得吐槽下:过多模型会导致思考决策变得复杂,陷入不必要的烦恼中。

周末,跟几个老朋友喝咖啡。一位朋友吐槽,老板不知去哪参加商学院,回来后坚持按照课程上导师给的框架做分析,折腾团队半个月,也没得出什么实质性结果。

所以,决策框架本身是框架,即便经典也存在局限性。

讲过身边的事:

去年 10 月份,我妹面临就业问题。她在 985 学校读书,是材料研究高材生,机会相对多一点。国企相对稳定;外企入职直接给北京户口,名额有限;私企薪资水平高。

各有利弊。她很聪明,直接用预期效用法计算。

罗列出不同选项中的各种效用值(比如金钱、工作氛围、职业发展,岗位挑战),然后,为每个效用打分,再进行对比。

做完后,打电话在我面前炫耀,让我夸夸她会决策。

预期效用我也用过。公式强调每个选择的信息,无比精确;我妹的情况不这样,她罗列的并非所有优缺点,是个人倾向度。

换句话说:只把想到的因素罗出来打分,忽略了一些潜在、未被直接考虑的条件。

例如:

她提到国企稳定,上下班时间固定,可以利用业余时间考博士;我提醒她,你有没有问身边的朋友?假设没有,仅靠幻想工作场所的决策不准确。还有,国企人际更复杂,你这么爱折腾,性格类型不一定能稳定下去。

她听完后,愣住了。

说:这不是徒增烦恼吗?我说:不是的。

模型很好,别忘了,其一,掌握更多信息,决策更清晰;其二,信息永远在流动,永远筛选不完。既然提到预期效用,就要对每个选择的信息全面考虑,没有做到这些,怎么算分析清楚?

最后我说,刚毕业,考虑到职业生涯很长,大胆用 1~2 年时间探索,大可不必思维负担太重,能做到这样已经不错。

通过她,我想告诉你什么?所有模型都是标准化框架,当运用一个框架进行分析问题,已经被框架束缚,决策主要困难就在于这一点。

决策模型有很多。

群体智慧面前,总共依靠两个大的决策思维模型。一个叫:" 深层递进决策模型(Layered Progressive Decision Model)"。这是我起的名字。

简单讲:从 " 直觉框架 - 经验秩序 - 群体与个人潜意识 - 意识 - 行为 " 同构成一个体系,装在大脑中无法卸载。

直觉框架,是你第一眼看到东西,不假思索给出的反应;经验秩序是以往各种经历的总和,包括从小到大所学、所做过的事情,潜移默化影响怎么想,怎么决定。

什么是群体意识呢?

通常涉及到社会规范、大众行为。比如:遵守交通规则,红灯停、绿灯行;个人意识代表一个人面对事情独特思考力,基于价值观、信仰,给出的看法。

最后一层行为表现,是整个决策过程的最终产物。

一连串思考过程,帮助我们在复杂的生活、工作中做出选择,只要涉及外部与人相处,80% 行为均在此范围内。

举个例子:

假设你打算跟小李开一家咖啡厅。你会本能反应,他这人靠谱不?会不会亏钱?然后,会根据经验来判断,小李以前合作的项目有哪些,做得怎么样?人品口碑如何,他对失败案例怎么处理的。

接下来,考虑周围人的看法、内心感受;比如,其他伙伴怎么看小李?类似项目在圈内大家怎么想?之后你会分析小李的提议,有哪些风险、收益,项目能不能行得通?

最终会召集大家用各种市场模型,开个会,推导出结论,再根据分析结果,决定是否合作,还是提出更多问题。

另一个是贝叶斯模型。它把所有选择看成概率游戏。

你可以在网上找到很多它的介绍。从数学角度看,公式是:P ( H|E ) = [ P ( E|H ) * P ( H ) ] / P ( E ) ;看起来极其简单,意义却深刻。

核心思想是:用已有知识(先验概率)和新得到的信息(近似然后的概率)来计算新证据下,某个假设成立的概率(后验概率)。

简单来说:用数学方法量化人的直觉、经验,帮我们根据新信息,更新对某件事发生可能性的判断。

这就很麻烦了。为什么?

想象一下,你正在考虑离职做副业。离职前,根据目前所掌握的全部信息和直觉。你会问自己:副业赚钱吗?稳定吗?怎么做好?

要打分的话,用贝叶斯会得到一个基础概率,类似于 40、50、60、80 等等 .....

但是,真离职后情况会发生一系变化。你有更多精力专注副业,而且还会接触更多新信息,比如:市场具体需求,别人怎么干的。换句话说,新信息会影响你对副业成功概率的估算。

你会发现,起初估算 80 分能成的概率,现在更高或更低;毕竟每一次市场、收入反馈,终将影响你的看法。

所以,决策不是一成不变。

对副业了解加深、市场情况的变化,以及个人经验积累,你的判断会持续调整。离职前的思考更多是基于假设、预测,离职后,思考会基于实际经验和不断更新的信息。

我不知道说得是否够清晰。

直白地说:决策最大 BUG 是决策本身。面前选择,比我们看到的要多,有些选择因为不确定性会被忽视,那些没有注意的信息,会带来新解题思路。

我以前找大佬帮忙,话都不敢说,怕拒绝,怕说错。现在直接一个微信甩过去,把问题需求说清楚,对方想帮就帮,不帮算了;这么做直接有效,因为对方所有的反馈,不一定我都能事先想到。

这就是决策困境。能实际行动换来的,绝不颅内推演。

通过两个模型,我想表达什么呢?一句话总结即:行动产生新信息,新信息带来新反馈,新反馈不断增加信心,信心会让成功概率变大。

前几天,学习《机器学习》之后,我才意识到,人是高级智能体(agent),人的决策 = 旧知识(经验)+ 贝叶斯模型 + 感性属性。

这个公式中:

决策指每天行为动机的结果,旧知识指当下之前所有经验总合,它构成决策基础;贝叶斯则包含你学过所有模型,感性属性不过多解释,想必你了解一二,类似于七情六欲。

抽象角度看,智能体反应出 " 学习的哲学 "。

人的信念可以被改变,我们不会固执的依赖旧信念行动,会把新观察和旧信念结合起来,形成一种更有信息量的信念。

所以,所学的知识在不断被验证、调整,慢慢逼近真实的结果。不过,人比较高级(存在感性部分),所以,高级智能体在理性层面有时也不高级。

我周围有不少 90 后创业者,认知水平似乎很高,谈如何做流量、如何卖货聊个不停。可是,你看他们拿到的结果,却非常有限。

还有一类资深创业者,对特定商业信心满满,比如,讨论大模型未来趋势,有哪些风口得抓住,细心观察会发现,他们很少亲自下场实践。

因为不管新晋还是资深玩家,都过于相信个人推理,很容易被没验证的想法和旧经验束缚,真正高知的人,会在获取信息后第一时间看真伪,去行动,在验证中完善自己的想法。

由此,可以说:知行合一的人很少。

还有一些人,自认不够 " 知行合一 "。‍‍事实上,按照智能体逻辑," 知行合一 " 绝非 " 知 " 与 " 行 " 的一致性,它俩应该是踏脚石关系,相互更新。

" 知 ",包括旧知(经验)和新知(验证后的新信息,更新后的经验),从使用角度看,我们经常会混淆 " 新信息 " 和 " 新知 "。‍‍‍‍‍‍

前一段时间看不少人抱怨说,去年 12 月份看到 A 股信息,判断未来一个月会降,早知道赶紧抛售;当再次问他们为什么没抛?他们却说再等等看。

实际上,这不是真正原因。

行为很诚实,他们的确接受一些股票会降的信息,不过,信息没有完全打消所有顾虑(旧经验),也才没有信心卖出。

没必要自责,人在理性面前并不高级;如果把该决策逻辑给智能体(AI),它会马上给出一个决策方案,毕竟一旦接受新信息,会默认把信息纳入 " 先验知识 " 中去,不像人一样被感性因素(损失利弊)影响。

所以,信息不代表新知,如果你选的好(即最大化效用、利益),那么,证明你是理性行事;如果选错,行为就被归纳到 " 非理性 " 范畴。

我上述提到过," 预期效用 " 假设有个前提:面前很多选择,必须从中挑选一个,这些选择是在你已经拥有充分信息情况下进行。

因此,所有决策,都有可逆、不可逆情况。可逆意味着还有机会改正,不可逆则没有回头路。

明白这一点,你会发现:查理 · 芒格提出 100 个思维模型,决策上几乎都有局限性,模型所有假设不总是在现实世界中成立。

你睁眼的每一瞬间,都在接纳信息,信息不断地影响着决策,唯一能做的是把不可逆的概率减低。所以,我很少内耗,决策基于有三个原则:

1)想不通先上路

我 5 年前开始写作,现在回看,根本不知道能写出两部作品(一部待出版),更没有想到,还成了职业第二曲线。

一位快速拿到结果的创业者告诉我:为什么想那么多,你得用实践去验证自己知道的,亲身体验它会发生什么,比你在会议室、颅内推演、听一下午课要好很多。

很多个体创业,动不动觉得某某生意很 low,感觉镰刀在韭菜;换个角度想,适应性强的捕食者未必是镰刀最快的,它可能先看到了某个赛道中群体需要的东西。

也就是说,最好的创业者(领导者)未必是做出最精准预判、或懂算计的人,传统商业课分享中,很少告诉你什么时候应该停止分析。

你知道吗?

时间是一个极为关键的因素。不要为了不确定而焦虑,实际上,大家在面对不确定时的许多判断可逆,这种先验的信息比别人后分析的更有价值,除非你能让信息更精准。

即便选择错误,带来的价值不那么明确,但至少会推动你获取更多没有体验过的信息。

2)保持心智开放

以前,我天性排斥意外,意外来了要去消化,要重建个人框架,很消耗资源。后来想通了,一味守着固有框架,心智世界会变得越来越窄,无法真正与现实结合。

最近看到一个普遍现象,当你直接指出某人内心的恐惧和不安时,他会本能地说:" 我就是这样 ",实际上,这种防备时刻是一个很好的思考机会。

今天这个观点纷飞的时代,对立观点并不那么重要,对方能提供事实、具体的结果,你就有能力根据信息推演出一切。

就像那句话说的,商业世界,你认为自己理解的正确,可为什么没赚到钱?前几天我还发了一个朋友圈,现实的人讲事实,理想的人讲观点,感性的人随心所欲。

别曲解我的意思。

我说的随心所欲,不是胡作非为,而是心智开放,视别人的想法和意外当做一种新鲜感,一种探索 " 不同 " 的时刻。

3)接受灰度时刻

有时,你没办法判断哪个选择是理性、最佳最优的。

我有一个原则是从亚马逊首席执行官杰夫 · 贝索斯(Jeff Bezos)演讲中学到的,即:如果你的决策是可逆的,那就迅速采取行动。如果不可逆,就停下来分析。

现实中,大多数事情决策属于 " 双开门 ",你以为上帝给你关上了,实则有另一种解法。对于重大不可逆的单向门决策,我会停下来深思熟虑。

什么是不可逆呢?停下来想下,除了生死也没其他的。

大视角看,结婚、加杠杆买房似乎选择错误都不可逆,如果切换到小视角想想,结婚可以离,买房可以卖,无非带来损失,改变起来比较困难。

再具体一些,就重要性而言,很少有比得过生死攸关的事,你不妨把烦恼决策带入这种场景下,想想,10 分钟后,你必须要在 5 件事中选出两个,你会怎么选?

好了,想不同先上路、路上把心智打开、给决策加个时间,这三点,是当下最高的贝叶斯模型,我没办法再把决策,言简意赅些了。

总结而言

是的,行动产生正向信息。

想把未来变可控,最好把自我想法提前验证。这种验证,是自己验的,不是道听途说的。当然,至于花钱的决策,就把我说的反过来看。

本文来自微信公众号:王智远(ID:Z201440),作者:王智远