思维模型

乘法不过是重复做加法。事实上，所有的数学运算都可以简化为做加法：减法就是加上一个负数，除法就是重复做减法，以此类推。不过，用加法进行复杂的运算会很慢，这就是为什么要学乘法。

如果不运用思维模型，战略思考就好比明明可以用乘法，却偏偏要用加法。也就是说，你每次思考问题都“从零开始”，而不使用更基本的构件，明明这些构件有助于你从更高层次上思考问题。所以说，了解正确的思维模型可以解锁超级思维。这就好比学会减法、乘法和除法能释放你解复杂数学题的能力。

1 少犯错

19世纪的德国数学家卡尔·雅可比（Carl Jacobi）常说“逆向思考，始终要逆向思考”（事实上，他的原话是“Man mus immer umkehren”，因为他的母语是德语）。他的意思是，反过来思考问题能解锁全新的策略和解决方案。例如，大多数人投资的出发点是“多赚钱”，逆向思考就是把出发点换成“不亏本”。

再以健康饮食为例。最直接的做法是努力培养健康的饮食习惯，例如只食用保质期内的食材，多在家里自己动手做饭。逆向做法则是努力避开不健康的饮食选择，你可能还是会去以前常去的餐馆，只是选择比较健康的食物罢了。

逆向思维（inverse thinking）这个概念能帮你做出明智的决策。“多做正确的事”反过来就是“少犯错”。

网球比赛中，“主动失误”（unforced error）是指一名球员因为自己判断出错或执行力差而失误，而不是因为对方球员打出了好球。例如，本来轻松就能击回的球却没能过网，就是一种主动失误。为了在网球比赛中少犯错，你需要在球场上减少主动失误的次数。同样，为了在决策过程中少犯错，你需要在生活中减少主动失误。

“反脆弱”（antifragile）：有些事物能从冲击中受益。当暴露在波动性、随机性、混乱和压力之下时，它们反而能够成长壮大，并且热爱冒险、风险和不确定性。然而，尽管这种现象无处不在，却没有一个词能形容这种脆弱的对立面。我们就称为“反脆弱”吧。反脆弱胜过韧性或强韧。韧性最多只能抵抗冲击，维持原状；反脆弱则会让事物变得越来越好。就像让你的投资组合变得“反脆弱”，能在面对经济冲击时取得回报一样，让你的思维变得“反脆弱”，也能在面对新决策时大有助益。如果你的思维是“反脆弱”的，那么随着你从失误中汲取教训并与周遭环境互动，随着时间的推移情况会变得越来越好。这就像去健身房锻炼一样——你不断锻炼自己的肌肉和骨骼，让它们随着时间的推移变得越来越强健。我们希望通过帮你将思维模型纳入日常思维，不断将正确模型与具体情况相匹配，改善你的思考流程。

读完这本书后，你的脑海中将充斥着来自30多个学科的300多种思维模型。

如果你始终如一地正确运用这些思维模型，做决策时就会少犯错，或者反过来说，就能多做正确的事。这就是所谓的“超级思维”。

保持简洁，笨蛋！

真正的大厨（不用看菜谱就能选取食材，将它们变成令人赞叹的美味佳肴）和只知道怎么按菜谱做菜的厨子，两者同样截然不同。

能帮你成为“思维大厨”的核心思维模型叫作从第一性原理出发（arguing from first principles）的是自下而上地思考问题，运用你认为是正确的基本构件得出合理的（有时是全新的）结论。所谓的“第一性原理”是一套不言而喻的假设，也是构成你结论的基础。

从第一性原理出发的时候，你是刻意“从零开始”，避开传统智慧存在的潜在陷阱，因为它们很可能是错的。通过运用第一性原理，即使你最终接纳了传统智慧，也将对手头的主题有更深入的了解。

为了少犯错，你还需要在现实世界中测试自己的假设。这个过程被称为“去风险化”（de-risking）。

任何一个创业的点子都以一系列原则性假设为基础：

·　我的团队能制造自己的产品。

·　人们会想要我们的产品。

·　我们的产品能带来利润。

·　我们能够抵御竞争对手。

·　市场大到能提供长期商机。

对自己的假设有了足够明确的了解后，你就可以制订计划来检验（去风险化）了。

一旦你确定了“去风险化”的关键假设，下一步就是实际检验这些假设，证明或反驳它们，然后适当地调整策略。

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。

还有一个思维模型也能帮你检验假设，那就是所谓的“最简可行产品”（minimum viable product，简称MVP）。“最简可行产品”有助于你避免长时间独自一人闭门造车。

你做的第一个计划很可能会出错。尽管这是你目前拥有的最佳起点，但你必须经常根据获得的真实反馈进行修改。我们的建议是，在得到真实反馈之前，请尽量少做无用功。

和“去风险化”一样，你也可以对“最简可行产品”模型进行扩展，以便适应不同的情况，例如：最简可行组织、最简可行沟通、最简可行策略、最简可行实验。

“奥卡姆的剃刀”（Ockham's razor）指出，最简单的解释最有可能是正确的。当你面对许多看起来都能合理解释一组数据的假设时，不妨先选择最简单的一个研究一番。这个思维模型之所以被称为剃刀，是因为它能“剃除”不必要的假设。这个名称来自14世纪英国哲学家奥卡姆的威廉（William of Ockham），不过它的核心概念能追溯到更久之前。希腊裔罗马天文学家托勒密（约90—168）说过：“我们认为，用最简单的假设来解释现象，这是个很好的原则。”后来，作曲家罗杰·塞欣斯（Roger Sessions）用自己的话阐述了艾伯特·爱因斯坦（Albert Einstein）的名言：“一切应该力求简单，但又不能过于简单！”医学界有句俗话说得好：“听到蹄声时，请先想到马，而不是斑马。”

这个模型的实际应用方法是，审视你对某种情况的解释，将其分解为若干基本假设，然后针对每个假设问自己：这个假设是不是真的有必要存在？有什么证据能证明我需要保留这个假设？我依赖这个假设是错的吗？

“奥卡姆的剃刀”有助于你寻找长期伴侣。我们亲眼见过，很多人在约会网站和应用程序上为自己的潜在伴侣列出了一长串详细标准。但是，这种做法会导致潜在约会对象少之又少。

用过于具体的标准缩小自己的约会范围是很没有必要的。

“奥卡姆的剃刀”不是永远正确的法则，只是为人们提供指导。

如果你不简化自己的假设，就可能落入两个陷阱。

首先，不幸的是，大多数人生来就会做出不必要的假设。这是一种心理偏好，称为“合取谬误”（conjunction fallacy）。这种谬误之所以会出现，是因为两件事同时发生（合取）的概率总是小于或等于其中一件事单独发生的概率。

第二种谬误的思维模型称为“过拟合”（overfitting），这是一个来自统计学的概念。设定过分详细的约会标准，就是在“过拟合”你的约会经历。同样，在偶感风寒的时候深信自己得了癌症，也是在“过拟合”自己的症状。如果明明有更简单的解释，你却选择了过于复杂的解释，也是一种“过拟合”。

以上建议和本节中的所有建议都可以简称为“KISS”——保持简洁，笨蛋！（Keep It Simple, Stupid!）

各持己见

你这辈子都从自己的角度看问题。每个人的视角根据生活经历和当前状况而定，彼此差异极大。在物理学中，你的视角被称为“参照系”（frame ofreference），这也是爱因斯坦相对论中的核心概念。

如果你在做决定或解决问题时力求客观，那么最好考虑一下自己的参照系。你当然会受到自己视角的影响，但最好别在不知不觉中受影响。此外，如果你认为自己可能对情况了解得不够彻底，那就努力通过不同的参照系进行审视。

参照系也存在一种思维陷阱（根据你的视角不同，也可以称为“实用技巧”），叫作“框架效应”（framing），指的是你展示情况或做解释的方式。当你向同事或家人说明某个重要问题时，会试着以有助于他们理解的方式进行描述，为展开对你有益的对话奠定基础。例如，你希望自己所在的机构开展一个耗费巨资的新项目，你就会告诉同事，这是一个超越竞争对手的潜在机会，而不会说这是一项需要投入大量资源的冒险活动。如果你用的是后一种描述方式，很可能会被无情地拒绝。

家人和同事也在不断给你描述问题，你对他们观点的理解因他们的描述方式而异。当有人向你展示新想法或新决定时，不妨先后退一步，想一想其他描述方式。如果有同事告诉你，他要离职去寻找更好的工作机会，这可能是真心话，但也可能是因为他感觉被公司忽视了，所以愤而辞职。多种框架可能都说得通，但表达了截然不同的视角。

新闻标题就存在框架效应。

另一个相关陷阱/技巧是“助推”（nudging）。某个精心选择的字眼或其他环境提示都可能形成对你的“助推”。餐馆会通过突出显示菜单上的某些菜肴、让服务员口头描述特色菜或用线条把某些菜品框起来，来“助推”你选择这些菜品。零售店和网站会通过把某些产品放在最显眼的位置，来“助推”你购买这些产品。

对于做出购买决策的解释，另一个很有用的概念是“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。你遇到的第一则发挥“框架效应”的信息就锁定了你的选择。企业在报价时通常会利用人们的这种心理。

“可得性偏差”（availability bias）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。

“可得性偏差”源于过分依赖自己参照系中近期发生的事，而忽略了全局。

由于存在可得性偏差，你更可能点击自己熟悉的内容。

只关注眼前的东西很简单，寻找客观的参照系则要难得多。但为了少犯错，寻找客观参照系才是你需要做的事。

换位思考

你很容易误解其他人的动机。你可能会假设他们跟你有同样的观点或生活经历，会像你一样思考问题，或是遇到了和你类似的情况。带着这些假设，你可能会得出结论：他们应该表现得像你一样，或是持有和你一样的观念。不幸的是，这些假设往往是错误的。

为了少误解别人的想法，你必须寻找增加同理心的方法，加深对别人真实想法的理解。

“最善意的解释”（most respectful interpretation，简称MRI）这个思维模型要求你以最善意的方式解释对方的行为，给人做出“无罪推定”（the benef i t of the doubt）。

另一种给别人的行为做无罪推定的方式称为“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。

如果别人做的某件事伤害了你，最简单的解释通常是他们选了最平坦、最好走的那条路。也就是说，他们不小心造成了负面后果，并不是出于恶意才这么做。

“第三方故事”“最善意的解释”和“汉隆的剃刀”都是试图克服心理学家所说的“基本归因错误”（fundamental attribution error）。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。

当然，你往往会以相反的方式看待自己的做法。这被称为“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。这就是为什么这个模型有时也被称为“行为者—观察者偏差”（actor-observer bias）。

例如，某人闯了红灯，你通常会认为那个人天生鲁莽，而不会考虑他可能急着赶往医院。反过来，当你自己疯狂飙车的时候，马上就会找出合理的理由（“我急着办事呢”）。

另一个有助于你提升同理心的战术模型叫作“无知之幕”（veil of ignorance）。这个概念是哲学家约翰·罗尔斯（John Rawls）提出的。它指出，在思考社会的组织方式时，我们应该想象对自己在世间的特殊地位一无所知，仿佛有一层幕布让我们看不见自己是谁，也就是处于罗尔斯所说的“原初状态”（original position）。

例如，在思考一个存在奴隶制的世界时，你不但应该考虑自己当前的自由人身份，还必须考虑自己有可能生来就是奴隶，想一想那会是什么感觉。或者，在思考难民政策的时候，你必须考虑自己也可能是一个寻求庇护的人。“无知之幕”鼓励你在各类情况下同情他人，以便做出更好的道德判断。

说到享有特权，我们（两位作者）常常说自己很幸运，赢得了“出生彩票”（birth lottery）。我们不但没有生来就是奴隶，也没有生来就是弱势群体。刚出生的时候，我们并不比生来就穷困、残疾或有其他不利条件的孩子更配过上轻松的生活。由于我们并没有这些不利条件，就算是赢得了彩票。承认自己的成功有很大一部分来自运气，可能会让你一时难以接受。相反，许多人选择相信世界完全是公平有序、能够预测的。这种观点被称为“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。具体来说，就是指责受到性侵的人“不该穿那样的衣服”，或是指责接受社会救助的人“纯粹是懒”。受环境影响的受害者事实上是因为所处环境受到指责，而指责者没有将“出生彩票”之类的随机因素纳入考量。

“公正世界假说”和“指责受害者”的问题在于，对于“为什么某些事会发生在某些人身上”，它们大而化之地妄下评判。而从个人层面上看，这些评判很不准确。你还应该牢记，“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。他们学到自己无力掌控环境，于是就放弃了尝试做出改变。

进步总在葬礼后

就像你可以被“锚定”在某个价格上一样，你也可以被“锚定”在某种思考方式上。换句话说，当对立的观念早已根植于你的脑海中时，别人很难说服你接受新观念。

托马斯·库恩（Thomas Kuhn）的著作《科学革命的结构》普及了“范式转换”（paradigm shift）模型。这个模型描述了科学理论是如何随着时间的推移逐渐被人们接受的。

诺贝尔物理学奖得主马克斯·普朗克（Max Planck）在《科学自传与其他论文》（Scientific Autobiography and Other Papers）一书中是这么解释的：“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。”或者更简洁地说：“科学进步总在葬礼后。”

“塞麦尔维斯反射”（Semmelweis reflex）。在压倒性的证据面前，某些人仍然抱着旧理论不放，这种事在科学领域和日常生活中时有发生。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）。

不幸的是，人们很容易屈服于证实偏差，很难质疑自己的核心假设。这就是为什么许多颠覆行业现状的新兴公司都是由行业外部人士创立的，就是为什么许多科学突破都是由该领域之外的人做出的，也是为什么“换个角度看问题”和“跳出固有模式”的说法都成了陈词滥调。原因在于，外行人士并不深信现有范式。如果他们质疑现状，也不会有损声誉。他们是所谓的“自由思想家”（free thinker），因为他们可以不受限制，自由地思考问题。

证实偏差很难克服，以至于存在一个相关模型，称为“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。

你可能还会由于“不证实偏差”（disconfirmation bias）坚持错误的观念。“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。

当浴室里的电子秤给出坏消息的时候，我们会先跳下来，然后再站上去，确保自己没有看错显示屏，或是一只脚施加了太大的压力。当电子秤给出好消息的时候，我们会露出微笑，直接走去冲澡。当秤上的读数让我们开心的时候，我们会毫不犹豫地接受；而当秤上的读数让我们不开心的时候，我们则会想要更多的证据。通过这么做，我们巧妙地使天平朝自己有利的方向倾斜。证实偏差和相关模型的有害影响可以通过“认知失调”（cognitive dissonance）来解释。“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。事实上，科学家已经将认知失调与大脑中某个区域联系了起来，大脑的那个区域能帮你避开自己讨厌的结果。我们没有去了解造成压力的根本原因（“我实际上可能是错的”这个事实），而是采取了轻松简便的方法，合理地将彼此矛盾的信息抛在脑后。这就是求生本能！

“少犯错”的真正诀窍是对抗自己“抛弃新信息”的直觉，接受全新的思维方式和范式。

“模因”（meme）就完美解释了认知失调是如何使人们习以为常的东西变得荒谬的。

在日常生活中，有两个战术思维模型能帮你克服根深蒂固的“证实偏差”和部族意识。首先，不妨试试“灰度思考”（thinking gray）。这个概念是我们从史蒂文·桑普尔（Steven Sample）的著作《卓越领导的思维方式》中学到的。你可能会认为某件事非黑即白，但事实上真相介于两者之间，呈现灰色。

作家F.斯科特·菲茨杰拉德（F. Scott Fitzgerald）就描述过类似“中性思考”的东西。他提出，测验一个人的智力是否属于上乘，要看脑子里能否同时容纳两种相反的思想，而无碍于其处世行事。

这个思维模型极其强大，因为它迫使你保持耐心。通过推迟做出决策，你能避免陷入“证实偏差”，因为你还没有做出需要证实的决定！进行中性思考是很困难的，因为一切细微差别和不同观点都可能导致认知失调。但与这种失调做斗争是值得的，它能使你离客观真理更近一步。

第二个有助于你消除“证实偏差”的思维模型是“魔鬼辩护人”（Devil's advocate position）。扮演“魔鬼辩护人”意味着站在辩论的反方，即使你根本不同意那个观点。一种做法是逼自己写下既定决策的另一种情况，或是安排团队中其他成员做这件事。另一种更有效的做法是主动在决策过程中纳入已知持相反观点的人。这么做有助于所有相关人士更轻松地从其他角度看问题，并迫使你针对自己的观念提出更有说服力的论点。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

你的大部分日常决策都是靠直觉（intuition）做出的。你的潜意识会凭借本能或根据与生俱来的知识，出于直觉自动判断该怎么做。也就是你的常识、第六感、直观感受（gut feeling），根据过往经验和天生性格对环境做出回应。

当你经常做某件事的时候，它就会渐渐在你脑海中形成编码，直到大部分时候你的直觉都会通过“快速思考”接过控制权，让你能无意识地完成任务。

每当遇上不熟悉的新情况，你都应该格外警惕自己的直觉。

你运用思维模型的次数越多，就越容易理解在特定情况下应该使用哪种模型，也能更快地运用这些模型做出更好的决策。

运用思维模型是一种缓慢而稳定的方式，能帮助你培养“反脆弱”的习惯，以便更好地应对新处境。当然，你输入大脑的信息越准确，你的直觉就会越准确。

有一种方法能让你迅速形成有用的直觉，那就是始终从第一性原理出发。另一种方法是抓住一切机会，寻找事情发生的真正原因。

直接原因（proximate cause）是直接导致某事发生的原因。

根本原因（root cause）是某事发生的真正原因。人们对自己做法的解释大同小异，任何人都可以为自身行为提供理由，但那可能并不是他们做事的真正原因。例如，在工作中表现不佳的员工通常会为每次失误找到合理的借口，但真正原因是一些更根本的东西，例如缺乏技能、动力或努力。

事后分析中常用的一种技巧被称为“五问法”（5 Whys）。你需要反复提问：“为什么会发生这种事？”直到找出根本原因。

为了找出根本原因，你可以提出尽可能多的问题—— 把“五问法”中的“五”可以替换成任何一个数字。

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 probability bias）。

根本原因之所以如此重要，是因为找出根本原因能防止将来犯同样的错误。

要想少犯错，你就需要随着时间的推移努力变得更优秀（反脆弱），还要减少思考过程中可以避免的错误（主动失误）。而且，你需要主动避免很多思维陷阱，例如过多地依赖最新信息（可得性偏差）、过分沉迷于当前形势（证实偏差）以及夸大实现目标的可能性（乐观偏差）。

2 凡可能出错之事必出错

你做的每件事都会带来后果，但有时候后果出人意料。从表面上看，这些出人意料的后果似乎是无法预测的。但如果你深入探究，就会发现这些后果通常遵循能够预测的规律，因此在很多情况下是可以避免的。你只需要知道该寻找什么规律（正确的思维模型）就行了。

无意伤邻

有时候，人的选择会出现一连串意料之外的后果。例如，人们分别做出自认为最有利的选择，结果却给每个人带来更糟糕的后果。

“小决定泛滥”（tyranny of small decisions）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。

搭便车现象在使用公共物品（public goods）时相当常见。

如果有足够多的人在使用公共物品时搭便车，它就会演变成公地悲剧。

群体免疫效应（herd immunity）：当绝大多数人都接种了疫苗时，合格的新宿主就为数不多了，因为（群体中的）大多数人都因为接种过疫苗而免疫了。那么，公众普遍不容易感染这种疾病。为了防止疾病暴发，疫苗接种率一直保持在群体免疫阈值之上。

搭便车者没有意识到他们可能对自己和他人造成的危害。

只要存在疫苗接种率低于群体免疫阈值的社群，类似的疾病暴发现象就会不断发生。

“群体免疫”这个概念在医学领域之外也很有用，适用于维护社会、文化、商业和行业规范。

“外部性”（externalities）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）。

外部性出现在有溢出效应（spillover effects）的地方。

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。最理想的情况下，与不受欢迎的活动有关的“价格”要高到足以支付处理该活动后果的成本。高昂的代价也可以从根本上阻止危害产生。如果你看见了“乱扔垃圾罚款五百美元”的警示牌，肯定会赶紧去找垃圾桶。

很多方法都可以将负外部性内部化，包括税收、罚款、规章制度和诉讼。吸烟的外部性被香烟税和提高吸烟者保险费内部化了。交通拥堵的外部性被道路通行费内部化了。

将外部性内部化的另一种方法是通过市场。

“科斯定理”（Coase theorem）描述了自然市场如何将负外部性内部化。科斯指出，只要满足以下条件，外部性就能得到有效的内部化，而无须进一步干预（也就是说，无须政府或其他机构的管制）：1．产权明确；2．理性行为者；3．交易成本低。

当满足上述条件时，与外部性有关的实体会做交易，直到将额外的成本内部化。

各国政府试着通过“总量控制与交易”（cap-and-trade）制度解决燃烧化石燃料带来的负外部性（例如气候变化），这一制度正是科斯定理在现代社会的应用。具体运作方式是，政府要求排放者持有排放一定数量污染物的许可证。政府还制定了固定的许可证总量，也就是整个市场中排放污染物的上限，类似于限制可以在波士顿公园内放牧的牛数。然后，各大公司可以在公开交易所中交易这些许可证。这个制度满足了科斯定理的三个条件，因为交易许可证的过程明确了产权，公司采取理性行为将自身利润最大化，公开市场则提供了较低的交易成本。

危险行业

当人们根据自己的立场和观点对风险进行评估时，可能会产生另一组出乎意料的后果。这种情况在保险行业中常有发生。在保险业中，风险评估会带来经济方面的后果。例如，购买额外的租车险后，你会不会因为撞车不用赔钱而鲁莽驾驶？一般人都会这么做。这种现象被称为“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。从17世纪以来，这一直是保险业关注的重大问题！有时候，道德风险可能只涉及一个人：戴头盔会给你虚假的安全感，让你骑车时更加大胆，但你却要承担撞车造成的一切损失。

“委托代理问题”（principal-agent problem）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。政治家并不总是把选民的利益放在第一位，房地产经纪人并不总是把卖家的利益放在第一位，理财顾问并不总是把客户的利益放在第一位，公司管理层并不总是把股东的利益放在第一位……以此类推。与委托人的利益比起来，代理人更关注自己的利益。

道德风险和委托代理问题都可能由信息不对称（asymmetric information）导致。“信息不对称”是指交易双方得到了不同的信息。也就是说，可得的信息分配不对等。与卖家相比，房地产经纪人拥有更多关于房地产市场的信息，所以卖家很难质疑他们给出的建议。同样，与客户相比，理财顾问通常拥有更多关于金融市场的信息。

但有些时候，遇到信息不对称的情况时，消费者反而占据上风。保险产品通常就是这样，购买保险的个人或公司通常比保险公司更了解自己的风险状况。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）。知道自己需要看牙的人更有可能去买看牙险。不幸的是，这提高了所有人购买看牙险的价格。有两种方法可以减少保险市场上的逆向选择：第一种方法是像许多地方对车险一样，强制要求所有车主投保；第二种方法是像人寿保险公司对烟民一样，根据每个人的风险状况区分保费价格。

公地悲剧、外部性都是市场失灵的征兆。

市场失灵（market failure）指的是，在没有外部干预的情况下，开放市场会产生次优结果，或者说失灵。为了纠正市场失灵，必须有某个外部力量通过某种方式进行干预。不幸的是，这些干预措施本身也可能失灵。这种结果被称为政府失灵（government failure）或政治失灵（political failure）。

许愿须谨慎

古德哈特定律（Goodhart's law）：当一项措施本身成为目标时，它就不再是一项好措施。

任何观察到的统计规律一旦用于管制，就会趋于崩溃。

坎贝尔定律（Campbell's law）：对于某个量化的社会指标，你越是把它当作决策目标，它就越容易受腐化压力的影响，越容易扭曲并破坏它本该监控的社会进程。

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。最重要的是，他们对计量方式的关注可能与你希望促进的行为无关。

观察者效应（observer effect）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。

设想一下，当你知道有摄像机在拍摄的时候，坦率地发表意见有多困难。或者说，在不记名调查和记名调查中，你对同事的评价会有多不一样。

“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。有时候，“寒蝉效应”是有意为之的，例如杀鸡儆猴，向其他人展示冒犯自己会遭到什么样的报复。

有时候，“附带损害”会反过来影响初始行为方，这被称为“反弹”（blowback）。“反弹”有时也会紧随初始行为之后。

你最好事先考虑一下，你的做法实际上激励了哪些行为，不当诱因可能会发挥哪些作用，可能造成哪些附带损害甚至是反弹。

你应该尽可能让想要的结果与提供的激励保持一致，应该考虑到人们通常都会从自我利益出发。因此，你需要确保这种自我利益能支持你实现目标。

越来越热

警惕小决定泛滥，也就是一系列彼此孤立、看似不错的决定渐渐累积，最终酿成不良后果。此外，还有许多意外后果也需要加以关注。它们同样是看似不错的短期决定，从长远来看却会导致不良后果。通常用来描述这类意外后果的思维模型叫作“温水煮青蛙”（boiling frog）：一只青蛙跳进一锅冷水，水温渐渐升高，最后青蛙被煮熟了。

如果人们不为长远做打算，就可能出现这种意料之外的后果。在经济领域，“短视主义”（short-termism）形容的就是这种情况。软件业中著名的“技术负债”（technical debt）正是短视主义的后果。这个概念来自编写代码：如果你将短期代码修复（也称为“打补丁”）放在第一位，而不是精心设计能够长期使用的代码和流程，就会积累债务，最终只能通过未来重写代码来偿还。积累技术负债并不一定有害——这有助于项目在短期内迅速推进——但程序员必须是有责任心的观察者，而不是毫无意识的“温水青蛙”。

“管理债务”（Management debt）是指未能妥善安排长期管理团队的成员或流程。“设计债务”（Design debt）是指没有风格统一的产品设计语言或品牌风格指南。“多样化债务”（Diversity debt）是指没有雇用必要的员工来确保团队多样化。

“保留可能性”（preserving optionality）就是做出能保留未来选择权的决定。也许作为一家企业领导人，你会将部分超额利润投入“未雨绸缪基金”。或者，作为一名员工，你会投入一些时间学习新技能。未来求职的时候，这些技能也许会让你有更多选择。或者，面临做决定的时候，你也许可以稍作推迟，等待更多相关信息，在确定有更好的选择之前暂不拍板。

保留可能性也得适度。

保留众多选项的弊端在于，这通常需要更多的资源，从而增加了成本。

“风险预防原则”（precautionary principle）：当一项行动可能造成未知程度的危害时，你在执行策略之前应该格外谨慎。

好事过头成坏事

想要更多好东西是人的天性，但好东西太多反而可能是坏事。

当然，要想做出正确的决策，你确实需要一些信息。但过多的信息会导致“信息超载”（information overload），使决策过程复杂化。过多的信息会使系统（无论是个人、团体还是计算机）的处理能力超载，以至于要花很长时间才能做出决策。这种意外后果有一个名称——“分析瘫痪”（analysis paralysis），指的是由于过度分析大量可用信息，你的决策工作陷入瘫痪。

“完美乃优秀之敌”（perfect is the enemy of good）指的是，如果你等待完美的决定或完美的事物，那可能要等很长时间。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。

“想要迅速做出决定”与“觉得需要收集更多信息，确保做出正确抉择”两者之间天生就存在冲突。为了化解这一冲突，你可以将决策分为可逆决策（reversible decisions）和不可逆决策（irreversible decisions）两类。

“选择的悖论”（paradox of choice）过多的选择、害怕做出次优决策和错过机会后挥之不去的懊悔，都会让人觉得不开心。

席克定律和“选择的悖论”解释了拥有众多选项的弊端。还有一个思维模型也能解释在有限时间内做出众多决策的弊端，这个模型就是“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。经过精神上的短暂休憩后，你可以有效地恢复原状，再一次做出高质量的决策。

一些效率特别高的人，包括苹果公司前掌门史蒂夫·乔布斯和美国前总统奥巴马在内，都试着通过减少日常决策（例如吃什么、穿什么）来对抗“决策疲劳”，以便将决策能力留给更重要的决定。

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）。

这句话提醒你有备无患，建议你未雨绸缪，提前为出错的情况准备预案。

3 善用时间

“北极星”（north star），指的是一家公司的指导愿景。

“北极星”是一种长期的愿景。“北极星”会指引你做出各种人生抉择，使你缓慢但稳步地接近目标。

比尔·盖茨（Bill Gates）在1996年出版的《未来之路》（The Road Ahead）一书中评论道：“人们往往会高估未来两年中可能发生的事，却低估未来十年中可能发生的事。

沃伦·巴菲特说过：“我的财富源于机缘巧合——我生活在美国，有一些幸运基因，还有复利。”

从个人层面上说，只要你一直朝着自己的“北极星”前进，就有机会利用这个概念，让自己的能力以“复利”的形式增长。这是因为，你可以依靠慢慢积累起来的知识、技能和人脉，达到自己的目标。随着这些东西不断增加，你的潜力也会增加。

你能做好任意一件事，但不可能做好每件事

在同一时刻，你只能集中注意力做一件事。你的大脑无法同时专注于两件需要注意力集中才能完成的事。如果你试图这么做，就会被迫在两件事之间来回切换。

“多任务处理”时的思维切换既浪费时间也浪费精力。为了同时密切关注多项活动，还需要付出额外的精神代价。因此，对于会造成重大后果的事，你需要避免采用“多任务处理”。

每次只集中注意力做一件事，也有助于你拿出更好的表现。这是因为最佳表现取决于创造性的解决方案，而这通常源于专心做一件事，创业投资家保罗·格雷厄姆（Paul Graham）称为“你脑海中的首要念头”（the top idea in your mind）。他在2010年发表的同名文章中写道：

每个人在处理难题时都有过类似的经历：一件原本解决不了的事，过段时间做其他事的时候突然找到了答案。这是一种不用绞尽脑汁思考就能得到答案的方法。我越来越觉得，这种思维方式不仅有助于解决难题，更是必要的。但问题在于，你无法直接控制这种思维方式。

我认为，在某个特定的时间点，大多数人脑海中都有一个首要念头，也就是你在胡思乱想时会不由自主想到的东西。它理所当然地排挤掉了你想的其他东西，占据了你的脑海。这就意味着，让一个错误的念头排在脑海中第一位，将会是一场灾难。

如果你经常在多项活动之间切换，就无法进行太多的创造性思考。

大多数人会选择解决自己知道如何解决的问题。说得通俗点就是，他们会去解决B+级别的问题，而不去碰A+级别的问题。A+级别的问题对公司影响更大，但也更困难。你不可能某天早上一觉醒来，突然就想出了解决方案。所以，你会倾向于把它们搁在一边。想象一下，早上醒来，你写下今日待办事项清单，排在清单第一位的通常是A+级别的问题，但你一般会直接跳过它，去解决第二、第三个问题。如果公司里的几百名员工都这么做，这种情况就会愈演愈烈，你的公司就会总在解决B+级别的问题。这就意味着，虽然你们在成长，也在创造价值，但永远无法拿出突破性的金点子。因为在问题得到解决之前，没有人会把所有时间都花在“撞南墙”上。

如果你限制自己一次只做一件事，“你脑海中的首要念头”就必须是个重要的念头。

美国第34任总统德怀特·艾森豪威尔（Dwight Eisenhower）有句著名的戏言：“重要的事通常不紧急，紧急的事通常不重要。”

“艾森豪威尔决策矩阵”（Eisenhower Decision Matrix）能帮助你根据“紧急程度”和“重要程度”给事务分类，弄清生活和工作中各项活动的优先级。

艾森豪威尔决策矩阵

第一象限中的活动（既紧急又重要，例如处理紧急医疗事故）需要立即进行。

第二象限中的活动（不紧急但重要，例如“深度工作”）也很关键，应该放在第一象限的活动后优先进行。你应该尽可能将精力放在第二象限的活动上，因为解决它们能让你最快实现长远目标。

第三象限中的活动（紧急但不重要，例如大多数活动和许多“着急”的事）最好委派、外包给别人，或者干脆忽略。最后，第四象限中的活动（既不紧急也不重要，例如消磨时间的工作和大多数电子邮件）是你应该在上面少花时间或不花时间的。

这个矩阵告诉我们的关键点在于，第三象限中“着急”的事往往会干扰第二象限中的重要活动。你可能很想马上去做第三象限中的事，因为它们看似紧急，会吸引你的注意力。但如果被第三象限中的干扰事项占用你大量时间，你就永远无法完成第二象限中的重要任务。

第四象限中“既不紧急也不重要”的事同样会吸引注意力、使人分心，因为它们能提供即时的满足感（例如迅速完成消磨时间的工作）或是非常有趣（例如无须动脑的手机游戏）。“只工作不休息”的做法并不健康，但请评估一下你把多少时间花在了休闲娱乐和不重要的活动上，免得它们妨碍你实现长远目标。

运用“艾森豪威尔决策矩阵”的前提假设是，你能将各项活动正确归入每个象限。不过，你可能很难判断哪些才是重要的事，尤其是在组织机构中。有两个思维模型可以帮你解决这个问题。

其中一个是塞尔定律（Sayre's law），得名于政治学家华莱士·塞尔（Wallace Sayre）。这个定律指出，在任何争议中，情绪强度都与涉及问题的价值成反比。

另一个与此相关的概念是“帕金森琐碎定律”（Parkinson'slaw of triviality），得名于海军历史学家西里尔·帕金森（Cyril Parkinson）。这个定律指出，组织容易给予琐碎小事不成比例的重视。上述两个概念都解释了群体动力学如何导致群体关注错误的东西。

在1957年出版的《帕金森定律》（Parkinson's Law）一书中，帕金森举了一个例子，说的是预算委员会考虑建原子反应堆和建自行车棚。他指出，“花在议程中任一项目上的时间与涉及的金额成反比”。预算委员会成员不愿深入讨论建原子反应堆，因为这些问题既专业又深奥，理解起来很困难。相比之下，每个人都想对建自行车棚发表意见，因为跟建原子反应堆比起来，这个问题熟悉又简单，虽然并不那么重要。这种现象被称为“自行车棚效应”（bike shedding）。

你必须让自己避免沉迷于这类辩论，因为它们会占用你宝贵的时间。在预算会议中，可以预先安排议程，根据每个项目的重要程度分配讨论时间，或是根据重要程度给各个项目排序。这么一来，更多的时间就可以分配给反应堆，而不是自行车棚。同时，关于反应堆的讨论也可以率先进行。你还可以更进一步，为议程中的每个项目设置严格的时间限制，也称为“时间框”（timeboxing），确保“自行车棚效应”不会影响到整场会议。

某个项目到底重不重要，取决于你追求的目标是什么。放在总目标的背景下看，尽可能运用定量的方法，就能弄清某项活动的相对重要程度。

将各项活动划分为“重要”和“不重要”之后，你还会遇到一个问题：大多数人都没有足够的时间处理许多被划分为“重要”的活动。你要怎么选择该做什么？

“机会成本”（opportunity cost）：你因为做了这个选择，所放弃的最佳机会的价值。通常来说，你应该选择“机会成本”最低的那一个。

“机会成本”这个概念可以扩展到日常决策上，例如开更久的车去“便宜的”地方加油。

付低价或享受折扣可能会让你感觉良好，但如果你的时间原本就很有限，还要为此花掉大量宝贵时间，那就不值得了。

在商业领域中，“机会成本”的正式叫法是“资本的机会成本”（opportunity cost of capital），就是如果你能按原本的最优方案（你的次佳机会）运用这些资本，能够取得的回报。

同样，在谈判中也存在“机会成本”的另一种应用方式，称为谈判协议的最佳替代方案（best alternative to a negotiated agreement，缩写为BATNA）。如果你得到了一份工作邀约，你的BATNA就是手头上最好的替代工作，包括你现在的工作。你不应该接受低于BATNA的工作，因为你随时可以接受那份更好的工作邀约（也可能是维持现状）。

事半功倍

杠杆作用（leverage）说的是，将力施加在某个特定区域，能比施加在其他区域产生更大的效果。

在谈判中，“杠杆作用”是指一方对另一方的控制权。如果你有能力比对方付出或承担更多，就能拥有更强的杠杆。无论情况如何，少量杠杆都能带来巨大的影响。

将时间和金钱花在“高杠杆活动”（high-leverage activities）上能带来最大的收益。因此，你应该花一点时间分辨高杠杆活动，这么做能够事半功倍（getting more bang for your buck）。

“杠杆作用”有助于你在做决策时考虑机会成本。通常来说，杠杆率最高的活动，就是机会成本最低的。

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。

在19世纪末出版的《政治经济学讲义》（Manuel d’economie politique）一书中，意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托（Vilfredo Pareto）详细描述了这一法则：他的花园里收获的豌豆有80%来自20%的豆荚，当时意大利20%的人拥有80%的土地，依此类推。

这种呈现“二八开”的特殊结果分布被称为“幂律分布”（power law distribution）。也就是说，相对较少的结果占总量的很大一部分。它得名于数学中研究函数分布时会用到的“指数运算”，“指数”也称为“幂”。

20世纪40年代，管理咨询顾问约瑟夫·朱兰（Joseph Juran）推广了帕累托法则，建议人们寻找高杠杆方案，集中精力做投入最小、效果最好的事。他将这些高杠杆活动称为“关键的少数”（the vital few）。

在认清“二八定律”并达到“易于实现的目标”（low-hanging fruit）后，每增加一小时工作量带来的收效会越来越少。在经济学中，这个模型被称为“收益递减法则”（law of diminishing returns）。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。

“效用递减法则”（law of diminishing utility）指通常在超过某个限度后，消费额外物品的价值或效用会小于先前。

在超过限度后还继续坚持，只会让情况变得更糟糕，从“收益递减”变成“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

人们之所以爱拖延，一大原因是“现时偏好”（present bias）。也就是说，高估当下能获得的即时回报，低估长远目标逐渐取得的进步与“现在”相比，“未来”在每个人心中都会打折扣。

从个人层面上看，大多数人都会给未来打很高的折扣。这种做法并不会随着时间的推移得到修正，这也称为“双曲折现”（hyperbolic discounting）。换句话说，人们更重视即时满足，而不是延迟满足。

“默认效应”（default effect）源于很多人只接受默认选项。

你可以对长远目标做出默认承诺，利用默认效应让自己受益。

通过将“深度工作”时间段安排进日程表，可以避免将这个时间段约出去，因为你已经提前做出了承诺。

不过，“承诺”这个模型也存在一些缺陷。第一，你很容易迟迟不做出承诺。第二，如果惩罚力度不大（就像许多社会契约或日程安排一样），你可能会认为违背了也没关系。第三，有很多方法可以达成无效的承诺，包括做出不切实际的承诺（“我每天都会去健身房锻炼”）、不制定明确的时间表（“我会更经常去健身房”）和含混不清（“我会试着多锻炼”）。相反，有时间限制、明确具体、切实可行的健身承诺应该是：“接下来的三个月里，我每周三和周日早上会跟朋友一起去健身房，跑20分钟步，做20分钟负重练习。如果没有做到，我就给朋友20美元。”

克服拖延症并朝着目标前进之后，你可能掉进的下一个陷阱是无法有效规划时间。帕金森定律（Parkinson's law）指出：“工作会不断膨胀，占满一个人完成工作所需的时间。”

如果你的头等要务有个最后截止期限，并不意味着你得把此前所有时间都花在上面。你尽早做完这件事，就能尽早去做待办事项清单上的下一件事。况且，你永远都不知道，尽早做完这件事会不会帮你一个大忙。

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。换句话说，做事花费的时间总是比你预期的要长，即使你早就考虑过花的时间会比你预期的长。

20世纪80年代，汤姆·卡吉尔（Tom Cargill）在贝尔实验室编程的时候，就因提出类似的九九定律（ninety-ninety rule）而闻名。

开发软件时，前90%的代码要花90%的开发时间，剩余10%的代码要再花90%的开发时间。

你通常并不擅长预估完成一件事的时间。除非你为持续进行的项目计划付出很多努力，否则就不会意识到真正完成项目要经历多少琐碎事。

你可以选择什么时候表示项目“完成”了。这个选择会极大地影响项目的时间要求。与此同时，定期询问哪些部分“完成”了，能避免你浪费精力。

“损失规避”与获得同等的收益比起来，你更想要避免损失，或者说是规避损失。

失去50美元给你造成的不快，要比得到50美元给你带来的愉悦更强烈。由于你讨厌失去东西，“损失规避”的做法反而会在许多情况下导致你受损。你可能会过久地持有亏损的股票，希望它们能回到你购买时的价格。你可能明明想搬家，却还是住在老房子里，因为你在等它的出售价超过购买价。这里说的“购买价”可以是任意一个数字，与资产当前的价格无关。但它们对你来说很有意义，因为它们代表了你是赚还是赔。同样，你可能会极力避免中止某个项目，因为这意味着承认你此前所做的一切都白费了。

在许多存在风险的情况下（例如靠抛硬币来决定输赢），人们通常会希望潜在收益是潜在损失的两倍。只有这样，他们才愿意冒险参与赌博。也就是说，如果不得不拿50美元冒险，人们希望有一半的概率能赢得100美元。

当你已经赢钱的时候，往往希望保住收益。从这个参照系来看，你倾向于采取更保守的态度。如果有失去已经赢得的钱的风险，你更可能放弃获得更大收益的机会。

相反，当你已经输钱的时候，往往更愿意冒险一搏，宁可冒着破产的风险，也不愿接受必然的损失。从这个参照系来看，你倾向于采取更积极的行动，不希望以失败告终。

长久纠结于既有的损失，就是浪费本可以用于其他机会的时间或金钱。同样，在获得微不足道的必然收益后选择离场，则可能错失更好的潜在机会。

说到“损失”的时候，你需要承认损失已经造成了：到目前为止，你已经在那个项目上投入了很多资源。如果你任由这些无法挽回的成本蒙蔽自己的决策，就会成为“沉没成本谬误”（sunk-cost fallacy）的受害者。

如果先前的损失导致你做出了错误决定，这就成了一个问题（谬误）。沉没成本导致承诺升级的现象有时也被称为“协和谬误”（Concorde fallacy）。

从不那么重要的决定（例如看完一部不喜欢的电影或一本不喜欢的书）到更重大的决定（例如将更多的钱投入濒临倒闭的公司，或是留在不断走下坡路的工作或恋情中），日常生活中“沉没成本谬误”的例子比比皆是。你需要避免这么想：我们已经走得太远，现在停不下来了。恰恰相反，你应该从现实的角度审视自己成功的可能性，从“机会成本”的角度出发做个评估：是充分利用有限资源继续做手头的事，还是去争取另外一个机会。你或许做出过承诺，但根据目前了解到的信息，也许是时候打破承诺了。真实评估自己的成功概率是件难事，因为你特别希望相信自己能取得成功。

在亏损时考虑沉没成本可能会有损你的声誉。不过，你还应该考虑，如果你因为拉不下面子而过久地持有某样东西，在那些会为你的失败而失望，或是努力帮助你的人眼中，你的个人形象也会受损。关键在于要记住，对走向成功来说，“灵活度”与“韧性”同样重要，甚至更为重要。

通往成功的捷径

优秀的作战计划能确保你运用正确的工具、按照正确的流程完成任务。

尝试新事物的时候，你最好提醒自己——无须重复做无用功（no need to reinvent the wheel）。你不大可能是世界上第一个遇到这件事的人。

暴力（brute force）解决方案。“暴力”这个词显然适用于需要花“力气”的活儿，例如用斧头砍树。不过，它也用于指代不需要巧思的解决方案。例如，你要给10个信封填地址，用手写会比用打印快。

暴力解决方案可以有效解决许多小规模的问题。但随着问题变大，例如，要给100个信封填地址，暴力解决方案很快就会难以为继。遇到这种情况，更便捷但也更昂贵的方法是使用更复杂的工具。

我们不妨以砍树为例。如果你想砍一棵小树，用斧头或手锯就行了。但要砍更大的树，就需要用到电锯。要想清理一片树林，首选工具是“伐木工人”。如果你能负担得起，完全可以花钱购买更好的工具来解决问题。

另一种解决方法是使用算法（Algorithms），也就是分步骤的过程。

另一种加快处理速度的方法是并行处理（p a r a l l e l processing），也就是并行解决一组问题。

并行处理属于“分而治之，逐个击破”（divide and conquer）策略。

另一种在遇到困境时迅速找到解决方案的策略是重新定义问题（reframe the problem）。

当你将问题重新定义后，解答空间（solution space）就会浮现出来。

4 师法自然

你在一生中会经历许多社会变迁：经济周期、创新浪潮、不断发展的社会规范和标准。

你必须适应不断变化的环境带来的压力，才有可能走向成功。

别跟自然对着干

如果你想取得成功，就必须让组织的文化与战略相匹配。作为组织负责人，你必须弄清是否存在不匹配的现象，并采取相应的措施。

如果你能在适应性文化中（或任何情况下）创造出“惯性”和“动量”，这个组织就能持久占据优势。

“飞轮”是一种用于存储能量的圆形转盘，在许多工业领域均有应用。不过，与日常生活关系更紧密的例子是儿童旋转木马。要想让旋转木马转起来，一开始需要花很大的力气。不过，一旦它转起来，不用花太大力气也能让它继续转下去。

一个人要花很多时间和实践才能成为某个领域的专家，而一旦你成为专家，只需少许努力就能掌握该领域的最新发展。你可以用“飞轮”模型审视任何个人或职业项目在较短时间范围内的发展。刚开始做项目的时候，你可能速度缓慢，而一旦掌握了技巧，就很容易取得进展。

“动态平衡”（homeostasis），具体是指机体针对某个特定目标（如体温）持续对自身进行调节。

围绕与群体现状有关的核心文化价值观或衡量指标，社会、组织、家庭和个人通常会表现出“动态平衡”。

不幸的是，由于存在“动态平衡”效应，我们总会保留并非最优的安排——从有害的人际关系到糟糕的组织流程，再到毫无成效的政府政策。当你与（自己或别人的）“动态平衡”做斗争时，请警惕与你想进行的改变背道而驰的潜在机制。

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。

活化能可以指开始改变某个事物所需的努力，催化剂则是指能够减少这种努力的事物。当你一屁股陷进沙发之后，需要大量活化能才能站起身来。不过，“知道冰箱里有冰激凌”就是一种催化剂，能减少你起身所需的活化能。尝试做出改变的时候，你需要了解所需的活化能，并寻找让改变变得更轻松的催化剂。

不要盲目对抗惯性极大的系统。相反，你应该深入审视事物，弄清它们的潜在机制，试着开辟一条“高杠杆”的改变之路，以便更迅速地迈向成功。

利用链式反应

当新思想在社会中扩散时，通常是什么创造出了潜在的势头。它就是临界量（critical mass）。在物理学中，临界量是指产生核链式反应（chain reaction）所需的核物质量。在链式反应过程中，一个反应的副产物将成为下一个反应的原料，各个反应以自给自足的方式链接在一起。

上述知识对制造原子弹至关重要。如果低于临界量，核原料是相对无害的；如果高于临界量，你就有足够的原料促成原子弹爆炸。

“临界量”作为一个超级模型，适用于所有累积量达到阈值、导致发生重大变化的系统。系统开始急剧变化并迅速获得动量的点，通常被称为“临界点”（tipping point）。

这个点也被称为“拐点”（inflection point），也就是增长曲线出现弯曲或转折的地方。但请注意，在数学领域，拐点实际上是指曲线从凹变凸（或凸变凹）的分界点。

大多数流行的技术和思想都存在一个使它们进一步进入主流的临界点。

一种思想、技术的传播或扩散过程被称为“技术采纳生命周期”（technology adoption life cycle）。

技术采纳生命周期中的采纳率曲线被称为“S形曲线”（S curves）。

“采纳生命周期”这个概念虽然是作为技术创新理论出现的，但也适用于社会创新，包括“宽容”和“社会平等”等思想的发展。

通常来说，出现临界点的直接原因是达到临界量，但其根本原因通常可以从“网络效应”（network effects）中找到。所谓的“网络效应”是指，一个网络的价值随着它的扩大（效应）而增加。

“梅特卡夫定律”（Metcalfe's law）描述了节点彼此相连时网络价值的非线性增长。

从混沌到有序

许多全球系统（包括经济和天气在内）都被称为“混沌系统”（chaotic systems）。也就是说，虽然你能猜测它们的发展趋势，但无法精确预测长期的整体状态。你弄不清，随着时间的推移，某家公司或某个人在经济大潮中的命运如何。你也弄不清，某种极端的气候现象具体会在何时何地出现。你只能说，失业率似乎在下降，或者飓风季节快到了。

“蝴蝶效应”（Butterfly Effect）用来解释混沌系统对微小的扰动或初始条件的微小改变极为敏感。

你可以找出自己人生中的某个时间点，当时的某个细微变化对你的人生产生了重大影响。这就是所谓的“假如”游戏。假如你没去参加遇见自己另一半的那场活动，情况会变成什么样？

假如你选择跟另一位老师或导师搞好关系，情况会变成什么样？这就是个人层面上的蝴蝶效应。

“幸运表面积”（luck surface area）几何学中的表面积是指物体表面的面积之和。

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。例如，你可以让自己处于比较陌生的境地：与其大部分时间都待在家里或办公室里，不如多参加社交活动或上课学东西。这么一来，通过结识更多的人，你就可以敲开机会之门。拿“蝴蝶效应”来说，你是在提升自己影响龙卷风的概率。例如，构建全新的伙伴关系，最终取得巨大的积极成果。

你的运气表面积与自然界中的一个概念“熵”（entropy）有关。这个概念用于衡量一个系统的无序程度。

增加幸运表面积就意味着，通过增加你可能遇到的情况数量，来提高你的熵的最大值。你的生活也许会变得不那么井井有条，但一定限度的无序可能是件好事。当然，正如我们在前面提到的，好事过头也可能变成坏事。熵如果太多只会酿成混乱。

5 谎言与统计数据

抛20次硬币有一半的概率能连续抛出4次正面。

6 决策，还是决策

“利弊清单”（pro-con list），就是分别列出做决定后可能有的好处和弊端，然后两相权衡。

这种权衡利弊的方法虽然在一些简单情况下挺管用，但也存在不少缺点。第一，这个清单假定只有两个选项，而正如你在前面看到的，选项通常会多得多。第二，它假定所有好处和弊端拥有同样的权重。第三，它孤立地看待每个好处和弊端，而这些因素通常是相互关联的。第四，由于好处通常比弊端明显，这会导致“隔墙草更绿心理”（grass-is-greener mentality），使你在心理上更重视积极因素（例如更绿的草），而忽略消极因素。

“如果你手里只有锤子，那么一切看起来都像钉子。”这句话被称为“马斯洛之锤”（Maslow's hammer），摘自心理学家亚伯拉罕·马斯洛（Abraham Maslow）1966年出版的著作《科学心理学》（The Psychology of Science）中的一段话：我记得见过一台精密又复杂的自动洗车机，它洗车洗得很不错。不过，它也只会洗车。任何被塞进它的滑道里的东西，都会被它当成是要洗的车子。我猜，如果你手里只有锤子，那么一切看起来都像钉子。

权衡成本与收益

有一种简单的方法可以改进利弊清单，那就是给清单加上一些数字。仔细阅读你列出的每个好处和弊端，用-10到10给它们打分，以表示每个选项在你心目中的价值（好处给正分，弊端给负分）。考虑换新工作的时候，对你来说也许地点比加薪更重要。如果是这样的话，地点的得分会更高。

这是一种简单的成本收益分析（cost-benefit analysis）。

7 应对冲突

参加军备竞赛对谁都没有好处。这种竞赛通常没有明确的终点，因为各方都在不断消耗原本可以花在别处的资源。

不幸的是，类似的情况在日常生活中十分常见：许多人为了跟风自己的社交圈（或是他们渴望加入的社交圈）而购买更奢华的宅邸、更高级的豪车、更大牌的服饰，送孩子去上昂贵的私立学校，导致负债累累。“向邻居看齐”（keeping up with the Joneses）这个说法就是形容这种现象的。

作为普通人，避开军备竞赛意味着不要落入“向邻居看齐”的陷阱。最好将收入花在能让你感到满足的东西（例如家庭度假或是你感兴趣的课程）上，而不是永远无法满足的社会地位象征上。

参与博弈

博弈论（game theory）研究的是如何在冲突情境下制定策略、做出决策。

囚徒困境（prisoner's dilemma）是最著名的一种博弈。它可以用来解释一些有用的博弈论概念，也可以用于现实生活中的许多情况，包括军备竞赛。

在任何一种博弈中，你都需要知道是否出现了纳什均衡。因为，除非采取某些措施改变游戏参数，否则这将是最有可能出现的结果。例如，在军备竞赛中，纳什均衡就是双方都选择继续增加军备。

纳什均衡是双方都增加军备（双输），因为如果任何一方选择裁减军备，自己的处境都会变糟，例如无法抵御对方的侵略（表格中的“大输家”）。最好的结果还是合作，也就是双方都同意裁减军备（双赢），以便更有效地利用资源。这相当于囚徒困境中双方都保持沉默。但这种情况同样是不稳定的，因为任何一方都可以通过重新增加军备来改善自己的处境（还有可能侵略对方，成为“大赢家”）。

在上述两种情境中，如果双方玩家都认为博弈会反复进行，而不是只玩一局，就可能得到更好的结果，这称为重复博弈（iterated game或repeated game）。我们在前面提到的“未来报复”，说的就是这种情况。如果要一次又一次地跟同一个人玩游戏，你该怎么做？

你可以从自己的立场出发，绘制收益矩阵，运用决策树

列出不同的选项及其潜在后果。然后，你就知道怎么才能取得理想的结果了。

影响力模型

6个强大而微妙的影响力模型：互惠（reciprocity）、承诺（commitment）、社会认同（social proof）、稀缺（scarcity）、权威（authority）。

西奥迪尼提出的影响力模型可以用于多种情境，包括你试图说服别人做出某种选择的对抗情境。

赌场会同时运用这些模型，最终赢走你的钱：它们会送出大量免费物品（互惠），让你先用现金购买筹码（承诺），根据你的兴趣（喜好）为你量身定制体验，向你展示其他人赢得了大奖（社会认同），不断给出让你“唯恐错过”（稀缺）的优惠，荷官甚至会向你提供次优建议（权威）。

唯一的制胜法宝就是别参战

请警惕过度援引“多米诺骨牌效应”，因为人们通常不确定事件发生的可能性，也不确定事件之间的因果关系。这些误判会通过下列三个相关模型体现出来，对此你应该特别注意。

第一个模型是滑坡论（slippery slope argument）。这个理论指出，一件小事会导致无法避免的连锁反应和（在提出这一观点的人看来）糟糕的结果。滑坡论常见的例子是：“如果我们允许枪支管制，那么最终政府将夺走所有枪支。”这种推理方式通常是错误的，因为逻辑链中的每个环节并非百分之百无法避免。

第二个模型是破窗理论（broken windows theory）。这个理论指出，能够看见的轻罪罪证（例如某个社区中的破窗）会营造鼓励重罪（例如谋杀）的氛围。这种理论指出，破掉的窗户是容忍违法行为的标志，因此有必要守住底线（hold the line），以免沦落到更混乱的状态。尽管乍一看涉及破窗理论的干预措施似乎很不错，但这些措施对于减少犯罪活动的效果目前尚不明确。

第三个需要警惕的模型是入门毒品理论（gateway drug theory）。这个理论提出，一种毒品（例如大麻）是通往更危险的毒品滥用的大门。不过，这一主张的证据相当含糊。别人提到上述模型的时候，你应该保持怀疑态度，自行分析其真实性

但在某些情况下，上述模型很可能是真实存在的。例如，企业有时候会通过亏本销售策略（loss leader strategy）吸引客户。具体是指，通过给一款产品定低价（入门毒品），增加人们对利润更高的配套产品的需求。典型的例子是超市通过牛奶打折吸引消费者，而消费者几乎肯定会买走更多商品。同样，一些公司会低价出售手机或打印机。因为他们知道，从长远来看，自己可以通过每月套餐费或高价的墨盒赚钱。我们已经放弃了让孩子下载免费的应用程序，因为他们肯定会遇上“程序内购买”，然后缠着问我们要钱。

当你分析这些“多米诺骨牌效应”的情形时，请写下逻辑链中的每个环节（列出每块多米诺骨牌），试着计算每件事实际发生的可能性（每块多米诺骨牌倒下的概率）。尽管并不总是百分之百，但很可能会有几块多米诺骨牌倒下。如果是这样，你就需要问问自己：这是可以接受的吗？我是应该积极采取遏制措施，还是持观望态度？

如果你所处的地位不足以通过“威慑”或“遏制”避免冲突，绥靖（appeasement）可能是你虽然不想做但必须做的事。所谓的“绥靖”是指向对手让步，避免与对方发生直接或进一步的冲突。

“绥靖”存在的问题：你可能只是将不可避免的事推迟了。

“威慑”“遏制”和“绥靖”都是战略思维模型，有助于你避开代价高昂的直接冲突。如果其他避免冲突的模型没能奏效，你仍然面临自认为无法“获胜”的处境

改变战局

红线（red line是一种比喻的说法，指如果有人跨过这条线，就会遭到报复，报复的威胁会导致其他玩家重新考虑自己的选择。这条线也被称为底线（line in the sand）。这也是一种比喻的说法，指你不会打算逾越的线。

运用这种策略时，你必须给出足够的提示，以便其他人根据你的威胁调整自身策略。你还必须明确说明，如果有人越过红线，你打算做些什么。

另一种极端策略是零容忍政策（zero-tolerance policy）。也就是说，即使很小的违规行为也会招致严厉惩罚。

这类策略的问题在于，别人可能会叫你摊牌（call your bluff）。也就是说，他们会向你发起挑衅，让你将威胁、主张或政策付诸实践。如果事实证明你是在虚张声势，他们就会找你的麻烦。到那个时候，如果你不信守承诺采取行动，信誉就会受损，你对手的“收益矩阵”就不会按你希望的方式改变。出于这个原因，你必须时刻做好准备，将自己发出的威胁付诸实践。

另一种需要警惕的常见情况是消耗战（war of attrition），也就是一长串耗时良久的战斗，同时消耗双方的资源，最终导致弱方先耗尽资源。消耗战中的每场战斗都会伤害相关各方。因此，你要么需要一开始就拥有更多资源，要么需要确保自己消耗资源的速度比对手慢，或是两者兼而有之。

8 释放潜能

战胜现有大企业的初创公司最初拥有的资源并不多，通常仅为大企业的1/100或1/1000。然而，它们还是能大获成功。这是因为，它们是正确方式领导下的正确团队。

齐心协力

在决定“安排谁去做什么”的时候，你必须了解人与人之间的细微差异，尤其是欣赏每个人独特的优势、目标和人格特质，为他们量身定制在团队中的角色，以便充分利用这些特质并激励他们不断前进。

内向型（introverts）的人更喜欢小型群体互动。因为大型社交活动容易让我们耗尽能量，或是受到太多刺激。此外，我们很适应长时间独立工作，甚至会因此茁壮成长。因此，我们喜欢的团队角色包括阅读、写作、规划和创建东西（例如电脑程序和电子表格）。相对而言，外向型（extroverts）的人能从大型群体互动中获得能量。他们会尽量避免独处，喜欢与人同步互动。因此，经常需要跟别人互动（例如销售）、参与大型群体活动（例如会议）的团队角色，会更适合外向型的人。相反，需要独立工作（例如编程）的团队角色会更适合内向型的人。

人和人确实是不一样的。你脑子里想的东西跟别人想的可能截然不同。经过性格、文化和生活经历的过滤，每个人会以不同方式解读和应对同一情况。

著名心理学家刘易斯·戈德堡（Lewis Goldberg）在《表型人格特征的结构》（The Structure of Phenotype Personality Traits）一文中提出了一种前沿理论，指出了五大关键因素：1．外向性（外向vs.保守）2．经验开放性（好奇vs.审慎）3．尽责性（有条理vs.随便）4．亲和性（热情vs.挑衅）5．神经质（紧张vs.自信）

情商高的人通常更善解人意，以下几方面的能力也更强：

·　感知他人复杂的情绪状态

·　管理自己和他人的情绪

·　利用情绪（包括自己的情绪）促进对话

你需要根据组织机构的具体情况选择不同类型的人才。例如，在规模很小的机构中，专家可谓“奢侈品”。你更需要通才，因为有很多类型的问题需要解决，但只有少数几名员工可以解决问题。在这种情况下，只有专家才能解决的问题通常并不多，没必要为此安排一个全职岗位。因此，小型机构通常靠外部资源解决专业问题。相比之下，大型机构会雇用许多专家，因为他们在特定领域拥有丰富的专业经验，通常可以取得比“通才”更好的成果。

在管理团队成员时，你还需要牢记每个人的特点，相应地调整管理方式，也就是“以人为本的管理”（managing to the person），而不是“以岗位为本的管理”，也不是按照同样的方式管理每个人。换句话说，优秀的人才管理不是“一刀切”。

管理两个不同的人需要用到两套截然不同的方法，根据每个人独特的个性和具体情况而定。

还可以将这个模型加以延伸，用在其他情况下，例如老师教育学生、父母养育孩子等。

在一个孩子身上管用的育儿技巧通常并不适合另一个孩子。“具体关系具体应对”有助于你更好地欣赏每个人的特点，并利用这些信息打造出更高效的人际关系和团队。

为谁安排什么岗位

强大的团队应该是人人各得其所，充分发挥自己的长处和技能。相反，当人们处于错误的岗位时，就会出现功能失调的团队。至少，你不应该把人安排到明显错误的岗位上。

2009年，劳伦斯·彼得（Laurence Peter）在同名著作中提出了“彼得原理”（Peter principle）。更广为人知的说法是“管理者会晋升到其无法胜任的层级”（managers rise to the level of their incompetence）。也就是说，人们会根据过往的工作表现晋升到新岗位，但新岗位所需的能力或许截然不同，而且并不适合他们。最终，人们会被提升到不适合自己的岗位（也就是“其无法胜任的层级”），并在那个岗位上备受煎熬。

如果员工表现出色，自然会因为出色表现获得晋升的奖励。但在安排员工晋升时，你需要牢记“彼得原则”，避免把人安排到其难以胜任的岗位。一个人在你的组织中如鱼得水的时间越长，可能造成的问题就会越严重。较高的岗位通常需要截然不同的技能，例如更看重人事管理，而不那么看重个人贡献，而这可能会削弱某人的优势或职业目标。为了对抗“彼得原则”，组织可以开辟多条职业晋升道路，例如不需要人事管理的技术领导之路。

此外，较高的岗位往往需要更多的策略（strategy），而不仅仅是战术（tactics）。通常来说，策略是大局，战术则是细节。策略是长期的，界定最终的成功是什么样子；策略则是短期的，界定下一步要达到的目标。“彼得原则”之所以被视为重要因素，是因为如果一个人不擅长制定策略，但在战术上十分出色，将他安排到战略岗位上就可能遇到问题。

当人们希望晋升到并不适合自己的岗位时，也会出现类似的问题。在这种情况下，你必须判断他们能否随着时间的推移不断成长，逐渐适合这个新岗位。如果你认为他们能做到，就可以安排他们升职，并为他们提供成长所需的支持。反过来，如果你认为他们永远不可能适合那个新岗位（或许是由于个性或其他难以改变的因素），那就应该帮助他们提升对当前岗位的满意度，或是另设一个截然不同的岗位，既能让他们感到满足，又能对组织有好处。

不过，某人最初不适合某个岗位，并不意味着他永远不会适合这个岗位。随着时间的推移和实践的增加，他可能会在那个岗位上有出色表现。你应该帮助员工不断学习成长，最终适合新岗位，而不是总是从组织外部聘用新人。原因如下：

首先，新员工通常要花很多时间才能逐渐成长，成为组织内真正高效的贡献者。时间长短显然取决于具体工作和组织，但随着岗位不断升高，需要学习的新信息和内部流程也越来越多，整个过程可能要花6到18个月。你明明可以利用这段时间，帮助现有的团队成员履行相同的职责。

其次，如果一个组织不为现有团队成员提供晋升途径，很多人就会选择离职，前往他们认为机会更多的组织。他们离开的时候，会带走组织内的经验知识（institutional knowledge），也就是整个机构共享的集体知识。

最好的员工知道如何在组织内高效地工作。他们了解组织的历史，知道该找谁询问不同的知识，最终如何完成工作。这些人离职后，经验知识也会随他们离开，进而拉低整个组织的效率。

努力培养老员工，使他们适合新岗位，而不是从外部招聘新员工，还有一个原因：组织经常设置不切实际的岗位，这种岗位只能由独角兽候选人（unicorn candidate）来填补。这个说法是指，找到这样的候选人可能跟找到独角兽一样不容易（也就是基本不可能）。

如果你希望找人长期担任某个岗位，却连一个合格的候选人都没找到，那你可能就是在寻找“独角兽候选人”。

对招聘对象不切实际的期待是一种“隔墙草更绿心理”：“要是我们公司能雇到完美的人担任这个职务就好了。”如果是这样，组织可能需要将职位拆分开，雇用多名员工，或是在组织内部培养员工，或是将上述两种方式结合起来。

对你的组织来说，另一项重要工作是清晰划分职责。苹果公司因为推广了一种被称为直接负责人（directly responsible individual，简称DRI）的模型而闻名于世。每次例会后，苹果公司都会明确指定一名直接负责人，为每个行动项目负全责。

“直接负责人”有助于避免责任分散（dif f usion of responsibility）。这个概念也被称为旁观者效应（bystander effect），也就是人们身处团队中时无法对某事负起责任，因为他们认为那个责任应该由其他人承担。事实上，他们表现得就像旁观者一样。责任分散到了团队中的每个成员身上，而不是集中在真正有责任的人身上。

“直接负责人”是一种简单有效的方法，通过厘清“谁该负责什么”消除了这种生而有之的倾向。

在另一些情况下，有时人们会立刻挺身而出，尤其是在受到手头任务的激励，或是想展示自身能力的时候。组织可以借助可控的“权力真空”（power vacuum），充分发挥“自选岗位与职责”的好处。这个思维模型类似于自然界中“真空”的概念。所谓的“真空”，就是一个不存在任何物质（包括空气在内）的空间。如果你抽真空，例如将空气从某个容器中抽出，然后打开容器，外面的空气就会迅速涌入，填补真空，使容器内的气压恢复正常。

“权力真空”则是指，当拥有权力的人突然离开，就会产生“真空”，留给其他人迅速填补空缺的机会。纵观历史，“权力真空”通常出现在专制领导人下台后，其他人会争先恐后地争权夺利

在受控的环境下，组织可以刻意创造“权力真空”，主动让人们填补空缺。例如，领导层可以安排一系列职责，为员工提供接任的机会。或者，领导者可能会等着看有没有人主动挺身而出。安排像这样受控的“权力真空”有助于判断谁对某个岗位感兴趣。通过观察进入“权力真空”状态时人们的所作所为，就能在正式委任之前看出他们适不适合这个岗位。

无论你决定怎么做，为团队成员找到适合的角色和责任都是值得一做的。对每个团队来说，最理想的情况是清晰划分角色和职责，每个人处于适合自己的岗位，拥有拿出最佳表现的内在动力。这些都是打造“十倍团队”的关键要素。

熟能生巧

为每个人（无论是自己还是同事）设置适合的岗位，并不能保证对方最大限度地发挥潜力。人们（尤其是担任新职务的人）需要指导和引导，才能拿出最佳表现。

“刻意练习”（deliberate practice）就是刻意让人处于能力极限，持续练习越来越难的技能，并获得实时反馈。

在任何领域中，“刻意练习”都是从新手迅速成长为专家的好方法。

“刻意练习”会让你离开自己的舒适区，这对你的身心都是考验。因此，试图将“刻意练习”强加给某人，结果肯定会失败。在运用这个模型之前，最好将指导者和受训者双方的想法纳入考量。

间隔效应（spacing effect）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。

了解间隔效应后，你会加深对“刻意练习”的理解。你不是先彻底掌握了一项技能，再去练习另一项技能。相反，你必须轮流练习各项技能，以便随着时间的推移强化自己学到的知识。这就像你去健身房，逐渐加大运动量（包括增加负重和复杂动作），以便轮流锻炼每块肌肉。间隔效应的应用相当广泛，例如间隔播放广告会比连续播放效果好。

跟经理、导师或教练开“每周一对一”（weekly one-on-one）例会。这种例会可以成为定期提供反馈的强制函数。这些会议可以没那么多条条框框，主要讨论当前项目、技能培养和职业发展。

释放潜能

即使某人赞成“追求刻意练习，获得坦诚反馈”，但如果此人心态不对，整个过程也无法很好地发挥作用。

固定型思维vs.成长型思维（fixed mindset versus growth mindset）模型

固定型思维意味着你相信自己的个人特质和能力是固定的，不可能成长或改变。例如，你可能认为自己“数学很差”，而缺乏这种能力“只是你固有的一部分”。当然，如果你认为自己的能力（或缺乏某种能力）是固化的，自然听不进别人告诉你如何提升能力的话。

成长型思维，就是相信自己可以随时间的推移成长变化。如果你拥有成长型思维，就会更乐于接受重要反馈，因为你相信自己可以提升能力，也意识到了接受建设性批评并付诸实践是这一过程的必要组成部分。

你必须注意自己的思维方式，尤其是在你擅长的方面，因为当你擅长某事（例如数学）的时候，擅长此事就会成为你身份认同的一部分（“我是个数学很好的人”）。但想要有效提高这项技能（例如通过刻意练习），则需要持续走出舒适区，时不时遭遇失败。如果你拥有固定型思维，就会认为这个过程是对自己身份认同的攻击（“我一直解不开这些数学题，怎么能说我是个数学很好的人？”）。

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。

魔像效应（golem effect）形容的则是期待值降低导致表现变差。

上述两个模型都是自我实现的预言（self-fulfilling prophecies）。

邓宁-克鲁格效应（Dunning-Kruger effect）描述的是，在从新手到专家的过程中，随着时间的推移，人们信心程度的变化。

你刚开始学习某样东西的时候，通常会取得很大的进步，因为有太多新东西可以学了。例如，你可以相对较快地学会抛接3个球。学习曲线（learning curve）的迅速上升会让你对自己的能力充满信心。但你可能会骗过自己，误认为这项技能很简单。事实上，你并没有完全掌握这项技能的所有相关知识，也不了解怎么才能做得更好。

不久，你的信心就会骤减。随着学习的深入，你开始意识到自己还有很多不懂的，意识到要成为真正的专家还需要付出多少努力。以玩杂耍为例，如果你试着抛接3个以上的球，或是换成抛接其他物体，很快就会败下阵来。随后，当你付出努力并获得有意义的经验后，又会逐渐建立起来信心。

作为教练，你应该牢记邓宁-克鲁格效应，注意团队成员处于学习曲线上的哪个位置。当你与专业知识不够丰富的人共事时，请帮助他们正确认识自己的能力水平，以免他们变得过度自信。但与此同时，你也要称赞他们的学习进度，免得他们灰心丧气。也就是说，你需要权衡各个因素，兼顾各个方面。接近学习曲线的中部时，随着信心程度的降低，他们需要的鼓励会越来越多。此外，当你自己学习一项技能时，也请牢记这个模型。

尽管邓宁-克鲁格效应能解释整个学习曲线上的心理变化，但它通常只指第一个峰值，也就是能力较弱的人自认为能力很强，无法认清自己在某一领域中的技能水平（或缺乏技能）。

受到邓宁-克鲁格效应影响的人，通常会认为自己比事实上更擅长做某件事，而不是比事实上不擅长。

携手共进

邓巴数（Dunbar's number）——150，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。

人数达到“邓巴数”之前管用的组织流程，在超过“邓巴数”后似乎突然不管用了。因此，你需要创建新的流程，使组织能够再次有效运作，超过150人的群体需要更明确的架构。

如果你是一个发展中的组织或团队的领导者，就需要提前规划达到这些阈值时的调整适应期。你还应该警惕组织扩张过快。如果有太多新人（新人的定义是，他们还没有完全融入你的组织文化）同时加入，你努力打造的文化就会很快被冲淡，变得不那么有效。有趣的是，如果一年内组织规模扩大了超过一半，这种超速发展就会带来大麻烦。

作为领导者，“赢得人心”和“带领团队走向成功”的工作永远都做不完。你必须不断强化组织愿景和价值观，尽最大努力使组织文化朝着更理想的方向发展，并为身边的人提供成长机会。如果你能做到这些，你打造的文化就能帮助组织培养“十倍团队”。

秘密武器

人的天性是不爱冒险的。

伟大的企业建立在公开但尚未被察觉的秘密之上，这些秘密关乎世界的运作方式。

“秘密”可以是其他人都没有想到的点子，也可以是“如何做到所有人都觉得风险太大的事”。或许某个点子并没有看起来那么大的风险，而且你可以从第一性原理出发，做出更准确的风险评估。

“秘密”还可以是如何将别人“优秀”的点子变成“卓越”的点子。

思维模型本身或多或少也属于“秘密”。

只是发现“秘密”还远远不够，时机也必须恰当。

在确定抓住机会的恰当时机后，往往会有不止一个人围绕同样的“秘密”采取行动。

缺少执行的愿景不过是幻想

美国空军上校约翰·包以德（John Boyd）提出“包以德循环”是为了帮助战斗机飞行员提升在近距离空战中的表现，因为每次行动之间的时间间隔很短，没有多少时间做分析。每个飞行员都试图以谋略制胜，针对对手的行动和周遭环境迅速做出回应。包以德指出，适应环境更快的飞行员（也就是在“包以德循环”中移动得更快的人）通常能取得胜利。他们会观察不断变化的情况，及时调整对情况的评估，确定下一个最佳行动方案，毫不犹豫地采取行动，然后重复这个过程。

你在包以德循环中的移动速度越快，就越能快速整合外部信息，实现自己的目标（无论是“产品/市场匹配”还是其他目标）。在快速学习能使人占据优势的情况下，尤其适合运用包以德循环这个模型。不是每种情况都如此瞬息万变，充满不确定性，但有些情况确实如此。

科技领域就是如此发展迅猛、瞬息万变，所以包以德循环特别适用于这一领域。

如果你在进行大量“客户开发”后，还是无法达到产品/市场匹配，那就应该转向其他领域。转型（pivot）指的就是转变战略方向。

激活力场

“护城河”（moat）解释如何在竞争中保护自己，创造出“持续竞争优势”。运用“护城河”要视具体情况而定，下面是一些例子：

·　受保护的知识产权（版权、专利、商业机密等）。

·　需要花较长时间开发的专业技能或业务流程（例如苹果公司将设计、硬件和软件融为一体的垂直整合产品供应链）。

·　独家拥有的人脉、数据或廉价材料。

·　历经多年建立的值得信赖的强大品牌，用户会条件反射式地选择该品牌。

·　实质控制分销渠道。

·　拥有独特资质、解决特定问题的团队。

·　网络效应或其他类型的飞轮效应。

·　更快的创新步伐（例如更快的“包以德循环”）。

如果客户认为转换成本（switching costs）非常高，因此被当前使用的服务锁定，拥有有效“护城河”的组织和个人就创造出了“锁定效应”（lock-in）。有很多方式都可以创造出“转换成本”，包括取消服务费、值得信赖的关系、新设备成本、学习曲线、网络效应、品牌亲和力等。

“护城河”引出的两个相关概念是进入壁垒（barriers to entry）和退出壁垒（barriers to exit）。

“赢家通吃市场”（winner-take-most markets）就是说，一家公司一旦通过网络效应达到临界量，或基于另一种持续竞争优势获得市场支配力，就会通过吸引大量用户迅速赢得市场。

不过，你在当前赢得了市场，并不意味着你永远都能赢。

“跨越鸿沟”（crossing the chasm）的“鸿沟”指的是许多创意、企业和技术都无法实现跨越这一事实。这是因为“早期采纳者”的期待和“早期大多数”的期待之间存在巨大的鸿沟，大多数事物都无法填满这一鸿沟。“早期采纳者”只是喜欢摆弄新玩意，或者属于一小撮真正需要某样东西的人。但为了跨越鸿沟，进入“早期大多数”的视野，产品必须能解决更多人持续存在的真实需求。而大多数产品的吸引力不足以跨越这一鸿沟，无法真正传播到主流市场。

但如果你认为某个竞争对手有很大的可能性“跨越鸿沟”，那就应该提高警惕。因为如果他们确实跨越了鸿沟，这就标志着一个重要的转折点，也标志着采纳速度加快。你需要为这种情况做好准备，以免被打个措手不及。

这个维护自身市场支配力的过程永无止境。你需要不断评估新的威胁，强化自己的“护城河”，根据需要随时转型。如果你放松警惕，就肯定会受到干扰。反过来，如果你集中精力维护自己的市场支配力（可能需要进行重大转型），就可以无限期地获得收益。

结语

下面的第一段话引自《穷查理宝典》，后两段话来自芒格2007年5月在南加州大学古尔德法学院毕业典礼上发表的演讲：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。

因为真正重要的大道理占每个学科的95%，所以对我来说，从所有学科中汲取所有的大道理，将它们变成我思维习惯的一部分，并不是很困难的事。当然，掌握这些道理后，你们必须通过实践去运用它们。如果不持续练习，就会忘记。所以，我这辈子都在不断实践这种跨学科的方法。

我也说不清它具体为我做了什么。它让我的生活更有乐趣，让我变得更有建设性，使我更能帮助别人，让我变得极其富有……随你怎么说都行。这种思维方式确实很有用。