每个人都认为自己能够驾驭自己的思想。但事实上，人们的决策和行为常常被许多看不见的因素影响。比如，直觉常常导致人们追求错误的东西，人们的感知和记忆并不可靠，人们对于自己心理状态的感知和记忆尤其不可靠。
这是诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼在其著作《思考，快与慢》中，提出的一个重要结论。
主流经济学关于理性人的假设，在很长时间里，都被认为是一个不容置疑的公理，它让我们相信，人们做的每一个决策都出于理性计算，都符合个人利益最大化的目的。但以丹尼尔·卡尼曼为代表的行为经济学家告诉我们，理性其实不那么可靠，人们的决策过程其实充斥着偏见和谬误，甚至是自欺欺人。
领导者和我们每个人在制定和做出重要决策时，尤其容易落入意想不到的思维陷阱。
快思考与慢思考
关于人类大脑，丹尼尔·卡尼曼提出，人的思考模式分为快思考和慢思考两个系统，快思考是指依赖直觉的、无意识的思考，慢思考则是指需要主动控制的、有意识进行的思考。
依赖直觉的快思考运行起来速度快，不怎么消耗脑力，不用意识控制；慢思考，需要保持足够的专注力，主动控制。
什么意思呢？举个例子。
眼前的这两条线，你觉得哪根长？
相信大多数人会不假思索地说：第一根。
但实际上，这两条线是一样长的。
再比如，丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》这本书中，展示了这张图片：
看到这位女性的脸时，你可以确定且迅速地判断这位年轻女性的头发是黑色的，你还知道她正在生气。
此外，你还可以根据自己的观察对其行为进行推测：
你感觉到这位女性正要说一些刻薄的话，也许声音又大又刺耳。
丹尼尔·卡尼曼说，推测被观察对象即将做出的举动并不难，这种活动是无意识的，而且毫不费力。
这就是快思考。
那慢思考呢？
举个简单的例子：当你面对“17乘以24”这道算术题时，你可能知道答案的大概范围，但是除了少数接受过专门训练的人士之外，如果你不花点时间去计算的话，就无法得到正确答案。
这个计算过程对你来说，需要集中注意力，刻意并且努力进行，还要遵循一定的方法，这就是慢思考。
丹尼尔·卡尼曼通过各种心理学实验结果证明了一件事：人在主观上，往往觉得自己是理性的，是理性在掌控着自己的决策。但实际上，依赖直觉的、无意识的思考才是你行动的依据，你的大多数行为都是在直觉系统的指引下，在无意识之间完成的。
为什么会这样？
这是因为，需要主动控制的、有意识进行的思考需要集中注意力，但是由于人类大脑天生具有惰性，不愿意多付出这些注意力。在这种惰性的作用下，需要主动控制的、有意识进行的思考系统，往往会对依赖直觉系统的直观判断无条件接受。依赖直觉的快思考，也就成为了人们决策和行为的真正主宰。尤其是在人精力不足的情况下，需要主动控制的、有意识进行的思考系统就会更加弱势。
关于这一点，丹尼尔·卡尼曼列举了一个更加有趣的实验结果：
审核官审核犯人的保释申请，成功率跟审核官吃没吃饭有很大关系，实验表明，审核官在饭后审，通过率高达65%，几乎是平均水平的两倍。通过率最低的是什么时候呢？是在审核官饭前的时段，那时候审核官又饿又累，没什么精力，往往不会认真判断，直接弃权，也就意味着保释申请不通过。
丹尼尔·卡尼曼认为，人的直觉系统与需要主动控制的、有意识进行的思考系统处于一种合作分工的状态，如果能实现这两种模式的合理分工合作，人的思考和决策将会事半功倍。
依赖直觉与快思考
会导致三种错误
丹尼尔·卡尼曼对直觉导致的偏见和失误，进行了非常系统深入的研究，在书里也列举了大量现象，比较典型的有三种。
而这三种现象，也是许多领导者容易落入的思维陷阱。
1 过度关注“典型”导致的偏见
人们会过度关注典型事件，而忽视了典型背后的概率。
丹尼尔·卡尼曼团队做过这样一个实验：一个人在纽约地铁里阅读《纽约时报》，然后让你猜测她的学历，她是有博士学位，还是连大学文凭都没有。实验结果显示，大多数人想都没想，就选择了博士学位这个选项，这是基于典型性偏好做出的判断，但从概率来说，这个答案肯定是不明智的。
因为在人群里，有博士学位的人和没有大学文凭的人，相差的是很多的。而依赖直觉的、无意识的快思考系统会对“看报纸”这个典型特征过分关注，很容易让你忽视基础概率，这就是典型性偏好导致的偏见。
丹尼尔·卡尼曼还列举了著名的琳达实验。实验人员先虚拟一位女性琳达，然后开始描述她，她关心社会歧视问题，她曾经参加反核示威游行等等，然后让志愿者来判断琳达的身份。关于琳达的身份有两个选项，一个说琳达是一位银行出纳，另一个说琳达是一位银行出纳，并且积极参与女权运动。
按道理说，第一个选项的概率更大，但实验结果显示，选第二个选项的人更多。这就是因为人们更愿意选典型特征更多、细节更丰富的选项，而忽视了一个统计学原理——特征越多，概率越低。
2 把“容易出现”与“概率较高”弄混
丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》中提出了这样一个现象：如果一件事情更容易出现在大脑里，人们就认为这件事情更容易发生。
比如，你看新闻，发现上个月发生了一起飞机相撞事件，那你出远门就容易选择开车或者坐火车。如果依靠理性，你应该去认真计算各种交通工具的事故概率才对。这种现象被称为“可得性偏好”。
又比如，以色列恐怖主义活动猖獗，可事实上，在恐怖活动中死亡的人数，远远小于交通事故的死亡人数。由于新闻媒体更关注恐怖事件，经常报道恐怖事件，这就导致公众更容易联想到恐怖事件，而不是去计算背后的概率。所以即便是袭击规模不大的恐怖事件，也能引起社会的巨大恐慌。
丹尼尔·卡尼曼认为，可得性偏好的成因，在于依赖直觉的、无意识的快思考系统会将“容易出现”和“概率较高”弄混，宁可做依赖直觉的判断，也懒得启动需要主动控制的、有意识进行的思考系统进行科学的概率运算。
3 喜欢错误的解释因果关系
丹尼尔·卡尼曼认为，人类依赖直觉的、无意识的快思考有一个特点，就是喜欢对事物进行因果关系解释。
但是，它的解释是合理的吗？不一定，这在两种情况下特别容易导致偏见：
第一种情况，是对随机事件进行因果关系解释。比如二战期间，德国发射V型火箭袭击伦敦，伦敦人发现，在不同地区，爆炸点不一样。很多人相信，在没有爆炸的地点一定藏着德国的间谍。但是严谨的统计分析显示，爆炸点的分布只是典型的随机事件。
第二种情况，人们会对回归平均值的结果进行因果关系解释。例如，高空滑雪技巧比赛，运动员要是这回做出一个完美动作，下一次就很有可能出现失误。
但是，依赖直觉的、无意识的快思考系统往往对统计学原理缺乏直观理解，总是要用因果关系去解释。比如，要是下一次动作表现不好，你会认为，运动员已经领先了，所以特别紧张，发挥失常。如果下一个动作表现得更好，你就会认为，运动员已经拿到了高分，心情放松，也就能更好发挥竞技状态了。
丹尼尔·卡尼曼指出，这样的判断往往没有什么事实根据，只不过是你大脑里的直觉式的快思考自动生成了因果关系解释。因果性偏好的成因，可能和人类与生俱来的合理化天性有关，所见所知的各种事物，都需要有一个说得过去的合理化解释。
如何改进思考方式
根据上述分析，既然偏见和失误往往与依赖直觉的、无意识的快思考占主导地位有关，那么要解决问题，从原理上来说很简单，就是放慢思考，主动激活需要保持足够专注力的，主动控制的慢思考，来对直觉思考结果进行理性检验，弥补直觉思考的缺陷，减少那些由直觉产生的偏见和错觉。
丹尼尔·卡尼曼认为，慢思考系统是懒惰的，要让这个懒惰的系统变得勤快起来，就需要刻意的提示，可以是自我提示，也可以是来自于外部的提示。就好像一个人特别爱睡懒觉，起不来床，为了让自己按时起床，他或者需要上个闹钟，这是自我提示，或者让家人到点把自己叫起来，这是外部提示。
这两种方式相比较，外部提示往往是更加有效的。这背后又跟人的一种心理特征相关：你质疑别人往往会比质疑自己更加轻松，特别是在自己面临重大决策压力的时候，自己对自己的决策进行质疑，将会导致巨大的心理痛苦。这就是成语“旁观者清”背后的心理学原理。
当你独自奋斗、独自决策的时候，身边可能不会有多少旁观者，而当你身处一个机构之中，身边就会有很多旁观者。这些旁观者会用他们主动控制的、有意识进行的慢思考，来帮你纠正自己的快思考可能导致的错误。
所以，集体讨论决策虽然会有效率不高的问题，但在很多情况下却还是有意义的，因为它可以启动很多人的慢思考，减少快思考可能带来的偏见与失误。
如何改进人们的思考方式？丹尼尔·卡尼曼还教了人们有趣的一招，叫做“事前验尸”。就是让人们在对一件事情做决策时，先假设这件事情将来会失败，然后每个人按照自己的理解，写下导致这件事失败的可能原因，同时把这些原因按重要性和概率进行排序，这样可以未雨绸缪，预防这些失败因素，提高工作的成功率。
实际上，这是一种有意识的激活慢思考、启动慢思考的集体决策方法。
丹尼尔·卡尼曼还有一招，叫做饮水机闲谈，就是让决策者在决策之前，到比较轻松的环境，比如办公室的饮水机旁，听听大家的闲谈和批评。去面对这些批评虽然不容易，但是比起自己鼓起勇气自我批评，还是容易得多。而无论是听别人的闲言碎语，还是自我反思自我批评，目的都是一个，让思考慢下来，让你的慢思考系统运转起来，尽量避免直觉思维的快思考可能给你带来的偏见和失误。
主流经济学关于理性人的假设，在很长时间里，都被认为是一个不容置疑的公理，它让我们相信，我们做的每一个决策都出于理性计算，都符合个人利益最大化的目的。但以丹尼尔·卡尼曼为代表的行为经济学家告诉我们，理性其实不那么可靠，我们的决策过程其实充斥着偏见和谬误，甚至是自欺欺人。
丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman），普林斯顿大学尤金·希金斯心理学荣誉退休教授，普林斯顿伍德罗·威尔逊公共及国际事务学院荣誉教授。凭借与阿莫斯·特维斯基对决策制定问题的开先河之研究，获得了2002年诺贝尔经济学奖。丹尼尔·卡尼曼的《思考，快与慢》，被公认为是社会思想的一部里程碑式著作，堪与亚当·斯密的《国富论》、弗洛伊德的《梦的解析》相媲美。
（编辑：于思洋）
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