對賭:信息不足時如何做出高明決策
生活更像撲克,而不是象棋。—— 《對賭》
《對賭》這本書的作者 Annie Duke 是一名職業德州撲克選手,核心觀點是我們需要以概率化的思維,去進行生活中的決策。
人們通常習慣用結果去判斷決策是否高明,書中給出了一個簡單的思維實驗:
我們花一點時間,回想一下過去一年,你做過的最好的決策是什麼?再想一想最差決策是什麼?
我敢打賭,你的最佳決策帶來了一個好結果,而最差決策導致了一個壞結果。
而結果導向的問題在於,沒有把決策水平和運氣分開。就拿概率論中經典的「三門問題」來說,最後選擇「換」的勝率是 2/3,選擇「不換」的勝率是 1/3。但如果我選擇了「換」,但卻輸了比賽,難道這就是一個「壞的決策」嗎?
你所看到的事實往往並不是事實,而是事實發生之前無數種可能性坍縮之後的概率化表現。
玩過德州撲克的同學可能更容易理解,我們大多數時間都在做「不完全信息」的決策,在最後一張底牌翻開前,在我們面前的只是概率。
用概率化的思維去做決策和復盤,把決策水平和運氣分開,是這本書帶給我最大的 insight。
看了本書,你也許可以理解,有些成功人士在說「我的成功裏有百分之 XX 是因為運氣好」這樣的話時,除了謙虛以外,還帶著概率化思維的部分。
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但問題的關鍵是「如何區分決策水平和運氣」,也就是對結果的「歸因」。
有一個經典的段子,可以用來說明歸因錯誤的荒謬。
三人坐電梯上樓。一個原地跑步,一個做俯臥撐,一個用頭撞牆,他們都到了十樓。有人問他們是如何到十樓的?一個說,我是跑上來的,我比別人跑得快。一個說,我是俯臥撐上來的,我比別人有耐力。一個說,我是用頭撞牆上來的,我不怕疼不怕苦……
看起來這三個人荒謬又可笑,但實際上,歸因錯誤是普遍發生的,比如很多人會搞混「相關性」和「因果性」,或者搞混了主要原因和次要原因。
junyu 老師作為前豌豆莢 CEO 在一次分享會上提到他對「豌豆莢 2012 - 2013 快速發展」錯誤歸因。
如果從現在往回看,當時豌豆莢發展如此之快,包括在 2014 年 1 月還獲得了軟銀一億美金融資的真正原因,其實是「大勢」。當時智能手機發展速度極其迅猛,谷歌退出中國後,安卓手機上沒有好的 App 應用市場,所以豌豆莢就脫穎而出了。當然豌豆莢也有一些其他做得很好的地方,比如非常重視工程師、重視產品、打造了谷歌化的公司文化等等。這些確實也起到了作用,但都不是決定性的。
但在豌豆莢內部,他們錯誤地把公司的飛速發展主要歸結於了自己的努力,並且相信只要持續努力,公司就會一直發展這麼快。現在看來這種歸因就是有些問題的。後來安卓市場開始受到百度、騰訊等等巨頭的重視之後,豌豆莢的競爭力一下就不足了。
在互聯網業界,我們經常使用控制變數的 AB 試驗來去對產品改進的效果做分析,然而在實際生活中,很多決策的 AB 試驗成本太高,或者根本無法同時選擇 AB 進行試驗。無法控制變數,重複試驗,這也是「歸因」的困難之一。
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《對賭》一書也對「如何提升決策能力」提供了一些「解法」。
- 認真對待每一次決策
很多人在做決策時是相對隨意,經常依靠直覺來「拍腦袋」。正如《思考,快與慢》一書的觀點 —— 人們思考時會容易偷懶,傾向於用直覺系統做決策,然後用理性系統去解釋自己的行為。
而所謂認真對待每一次決策,正是為了跳出這一困境。將每一次決策中的選擇、收益和風險概率化,而計算概率顯然需要更多的理性系統參與,從而幫助喚醒理性系統去做決策 。
- 對決策進行復盤
復盤是我們經常會做的事情,但復盤通常也是結果導向的 —— 只對帶來不好結果的決策進行復盤。而在本書中作者提到很多職業德州撲克選手在贏得比賽後第一件事不是慶祝,而是對比賽進行復盤。壞的結果沒有發生,並不意味著發生的概率不存在。
- 克服自利性偏差
所謂自利性偏差是指人們通常將自己的成功歸因於自己的性格能力,而將自己的失敗歸因於環境或者運氣,而對他人則正好相反。這會直接導致「歸因」的不準確。
克服的方法也很簡單,反其道而行之就行了。對自己的成功多想想運氣原因,對自己的失敗則多想想決策本身是否合理,而對他人也進行同樣的反向思考。
- 結伴制和異議
很顯然,多聽一些不同意見可以提升決策的質量,尤其是那些聰明人的意見。在實踐中,在重大決策前,找到你認識的最聰明的反對者,聽取他們的意見,是一種行之有效的方式。
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在實踐中,我發現記錄每一次重要決策的過程,在決策後一段時間進行復盤,是一個提升決策能力、避免自利性偏差的有效手段。
Farnam Street 為我們提供了一個決策記錄的模板 Decision Journal,包括決策的基本信息、決策時面臨的處境和背景、決策的預期結果和邏輯、復盤規則等等。