第二週 | 不確定性世界裡的生活指南

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世界是充滿不確定性的,我們不知道明天的世界會發生什麼,我們不知道周圍會變成什麼樣子,我們甚至不知道明天的自己會經歷何種情緒。

只要活著,我們就必然會遭遇各種不確定性因素,你此刻所閱讀的這篇文章,對你來說就是充滿不確定性的,這篇文章是內容充實還是空洞?閱讀過程裡會不會被手機的社交軟件打斷?

生活裡有許多的不確定性因素,這些因素能夠左右我們的目標成敗,能導致我們犯下意想不到的錯誤,能迫使我們更改人生的進程。

而這篇,我們就來談談如何應對人生裡,必定會遇到的不確定性。

首先,不確定性其實可以被分為兩種:

第一種不確定性叫做風險。所謂風險,就是我們知道結果發生的概率,但卻不知道具體會發生哪一個結果。

賭場就是描述風險的最佳例子,在賭桌上,儘管我們不知道輪盤在這一局會開什麼號碼,但所有結果的概率都是已知的,在賭桌上,不會有任何意外的結果。

但本文要探討的不是這一種不確定性,因為在日常生活中,這麼理想的不確定性環境是很少見的。

本文要探討的是第二種不確定性,亦即來自未知的不確定性。所謂未知,就是你不知道事情會演變成什麼樣子,你不知道會出現什麼結果,不知道幾時會發生,不知道過程會否有意外。這種不確定性,才符合我們日常中的經驗。

那麼,怎樣才能全面的擺脫未知所帶來的不確定性呢?

答案是:成為全知。

但你知道,目前還沒有任何人能做到這點,而且我們有理由相信,以後都不會有人能做到這點。

而既然沒有人是全知全能的,那就等於沒有人能擺脫不確定性。

也正是因為如此,我們才要學習應對必然存在的不確定性——注意,不是擺脫不確定性,也不是試圖完全消滅不確定性,而是學習如何在不確定性的環境下做決策、過生活。

向誰學習呢?

我們的第一個老師是,科學家們。

科學家如何應對不確定性

先來做個思想實驗吧:

假設有一個人,他是地球上第一個走出柏拉圖洞穴的原始人,走出洞穴後他第一次看見了日出,但由於這是他第一次經歷日出,他並不確定這是偶然的現象,還是某種重複性的現象,因此,他並沒有信心說以後還會見到日出。

然而,他此後度過的每一天都見到了太陽升起,於是他越發有信心的說,日出是一個每天都有100%會發生的現象。

一個現代的科學家,他認識世界的基本方式,其實就應該和這個原始人差不多。在學界,這種思考方式就叫做貝氏思維(Bayesian thinking)。

我們在第一季裡多次談到過貝氏思維。用最簡單的話來說,貝氏思維其實就是一種「保持更新」的態度

我給你說個科學家的故事,你就能很好的理解什麼是貝氏思維:

假設有一位科學家提出了一個理論,他說:魚油是對大腦有益的。

但這理論僅僅是一個猜想而已,是一個連他自己也不太確定的猜想,而之所以會有這一猜想,是因為他自己最近吃比較多魚,然後覺得自己的思考過程比較清晰了。

於是,這位科學家憑著這個個人經驗提出,魚油對大腦有益,這大約有15%可能是真的。他第一次得出的這個概率,無論用什麼方式得出,都叫做先驗概率。

之所以會給出這麼低的概率,是因為他並不知道這是不是自己的錯覺,也不知道這個效果會不會發生在其他人身上。

為了進一步確定這一項假設,這位科學家開始做相關的統計,並嘗試設計出可以證明該假設的實驗,試圖從統計和實驗的數據中找到規律,總結出證據。他得出的研究結果表明,魚油對大腦有益的效果顯著。

但是,不是隨便什麼統計和實驗都能宣稱自己證明假設的統計和實驗的規模樣本需要足夠大,結論才有普適意義。不幸的是,這位科學家的經費只召集到了幾十位被試參加該項的實驗,這意味著,該項實驗的結論還不能算作是可靠的結論。

但少量的有效證據,那也是證據。於是這位科學家還是更新了他對「魚油對大腦有益」這一猜想的置信度,他現在認為,這猜想有40%的可能是真的。

一般而言,在樣本不足的情況下,科學家就會在論文的結尾提醒到,某某結論還需要其他同行們做進一步研究,以驗證其真實性。這位科學家也是這樣做了,他的論文發表後,引起了其他科學家的關注。

同行們紛紛開始做相關實驗,以驗證魚油的功效,隨著做相關實驗的人越來越多,數據也變得越來越充足。其中有些人的實驗得出了魚油無效的結論,但大多數人的實驗均得出了效果顯著的結果。

這個故事的主角科學家把這些實驗的結果都納入考慮,經過了一番計算後,他提出,「魚油對大腦有益」這一假設,現在有85%的可能是真的。

最後,如果往後有更多的新證據持續證明了魚油的效果,那麼這一概率還會往上提,而且會慢慢成為學界的共識。

故事結束。

這個故事有兩點值得我們借鑒。第一,在證據不足的情況下,不輕信任何假設。這點很好理解。

第二,在面對未知時,我們可以「動態的」歸納出一個概率、置信度,並以此預測未來,以及判斷我們該相信什麼。

還記得我們文章開頭提到的問題嗎?我說,對於大多數人來說,我們都不知道明天的自己會經歷何種情緒。但其實,我們可以借用貝氏思維來解決這一問題。

如果明天是星期一、工作天,那麼我們可以總結過去自己在這一天的經歷,我們可能預測到,這一天的早上自己會比較沒動力工作,午飯後才開始表現得有效率,晚上多半不會外出等等。

但是,這不是說你餘生的每個星期一都會有這種經歷。你的生活會隨著時間改變,你會換工作的地方,你會變換生活方式,因此,需要隨著這些新證據出現,去更新你對自己星期一的預測。

當然,貝氏思維的應用還有很多,關於這些應用,我建議你複習過去的文章,例如:用貝氏思維判斷某個項目的創業成功概率是多少用貝氏思維預測下一任總統是誰

理論上,貝氏思維可以用來進行任何預測,以及用來判斷我們應該相信什麼。而且似乎是目前學界公認的——最好的、最理性的應對未知的工具。

那麼,貝氏思維是完美的嗎?

當然不是。貝氏思維至少有三個不足之處。

貝氏思維的第一個不足之處是:過去的數據雖然能幫助我們更好地預測未來,但過去不等於未來。

貝氏思維的主要動作之一是歸納法,也就是總結目前已有或現有的資訊。而只要是歸納法,就注定會面臨哲學家羅素提出的火雞問題(Russell’s Turkey),這個問題是這樣的:

在火雞飼養場裡,有一隻火雞科學家發現,每天上午9點鐘人類就會給它們餵食。但是,這位嚴謹火雞科學家並不馬上做出結論,而是慢慢觀察,並收集每一天的數據。

在364天後,火雞科學家總結道,無論是雨天還是晴天,大熱天還是冷天都好,人類總是會在上午9點鐘給我們餵食。它向其他的火雞群宣布這一項結論,其他的火雞都表示贊同。

可是,當第365天來臨時,也就是聖誕前一天的9點,人類非但沒有給它們餵食,而是將幾乎所有火雞宰殺。

這個火雞科學家的故事,指出了貝氏思維的第一個不足之處:過去的數據雖然能幫助我們更好地預測未來,但過去不等於未來。

貝氏思維的第二個不足之處,是忽略了真實的具體個體。

以剛才魚油的故事為例,假如我們做了很多實驗,並證明魚油對99%的人的大腦都是有益的,但卻對其中1%的人是有害的(假如)。那麼對這1%的人來說,所謂的99%正向效果的統計就是沒有意義的,那甚至會誤導他們做出錯誤的決定。

對大多數人來說,1%當然是小概率事件,但對具體的那1%的人來說,發生在他們身上的事情卻是真實發生的。

貝氏思維的第三個不足之處,是在新問題的面前,暫時無效。

貝氏思維是以引入資訊或數據的方法,來推算出概率的。這意味著,如果沒有現存的數據,那麼貝氏思維就等同於無效。這聽起來有點繞,我舉個例子。

假設今天我想到了一個嶄新的創業點子,這個創業點子是如此新奇,以致於從來沒有人完成過它,也就是說我們沒有任何可以參考的經驗。在這種時候,我就不能指望貝氏思維能給我什麼有用的見解了,我只能夠親身試著做做看。

在面對新問題的時候,貝氏思維幫不上忙,這是第三個不足之處。

不過,所幸的是,在貝氏思維的這三個不足之處之中,只有第一個火雞科學家的問題是完全無解的。而第二個和第三個不足之處,則可以靠這樣或那樣的方法補救、解決。

具體來說,我們可以從第二個老師的身上學習到這些補救方法, 這位老師是企業家。

企業家的以快打快

有一件你可能已經聽膩了,但未來可能還是會不斷聽到的事情,就是世界的變化越來越快了。

老實說,要讓我細說感受的話,我是感覺不到生活的變化有多快的。雖然我能察覺到世界有在發生變化,但由於這變化是漸進的,所以我並不感到快。

但對企業家來說則不同了。有統計指出,在50年前,美國大型上市公司的平均壽命大約是60年,但現在,這一平均壽命只剩下18年罷了。也就是說,我們能預期一家非常成功的公司,會在18年左右被淘汰。

現在,如果我們把公司想像成是一個人類個體——你原本期望自己的一生能活到60歲,現在醫生卻告訴你可能只能活到18歲左右,你會不會覺得自己必須要趕快辦完還沒辦好的事情?

當然,這樣的比喻是不正確的,但這或許能讓我們稍微感受到,那些總是說世界變得很快的企業家,他們所感受到的壓迫感。

那麼,為什麼公司的平均壽命越來越短呢?

深入一點的說,是因為科技的加速變化,為環境帶來了更大的不確定性。以前的公司還可以慢慢的行動,識別潛在的競爭對手,然後擬定應對對手的策略。而現在的公司則是在識別出對手是誰之前,就已經被幹掉了。

例如,在互聯網誕生之時,沒有人知道它會演變出電商這個怪獸。而在電商誕生之前,零售商們都以為自己最大的威脅是其他零售商,直到電商狠狠的重挫了零售商的利潤後,零售商們才意識到真正的威脅是這個,不知從何時何地冒出來的怪獸。

科技讓環境變化得越快,未來就有越多的不確定性。那麼,那些在這個時代之中存活下來,甚至獲得成功的企業家們,是否有什麼應對不確定性的方法,可以給我們這些個體借鑒呢?

我認為,有兩個方法值得我們借鑒:

第一個是精實創業(lean startup)的方法論它由硅谷企業家艾瑞克·莱斯(Eric Ries)總結提出。

簡單來說,精實創業與傳統的創業方式最不同的地方有兩點:

精實創業不追求做把產品和服務,設計得完美後才推出,而是追求做出最小可行產品(Minimum Viable Product,簡稱MVP),亦即可能還有瑕疵,但已經能投入運行的產品。讓這些產品小規模的推出,並以此來測試市場的反應,蒐集用戶的反饋。

與傳統的、要求做到完美才推出的產品不同,推出最小可行產品能大大降低研發的金錢和時間,又能測試該項產品的概念是否行得通,這對公司來說就等於降低了失敗的風險。

雖然,最小可行產品往往有著許多瑕疵和不足之處,但這些瑕疵和不足之處往往是很難被發現的,如果要靠研發人員找到這些瑕疵,那需要很多的時間成本。

但只要將產品小規模推出,就能透過用戶們的反饋建議,迅速的獲知產品的瑕疵,以及可改進之處。然後,再憑藉這些建議迭代產品,就能大大的縮短產品的研發和迭代週期。

用一句話概括,精實創業其實就是「小成本試錯」的方法論。

在我看來,這一方法論很好的補救了貝氏思維的第二個不足之處,它給了每個個體降低風險的方法。

世界永遠是不確定的,假如創業失敗的風險只降臨在1%的人身上,這對那1%的人來說,都是真實100%發生的風險。

哪怕你的貝氏思維告訴你,你有99%的概率創業成功,但問題是,你依然不確定你會不會是那1%的人,你會想要降低自己的風險,而其中一個方法就是精實創業。

另外,這裡說99%的創業成功概率只是為了方便說明例子,以美國為例真實的情況來說,小型企業在4年之後的生存概率只有56%左右。

企業家帶給我們的第二個應對不確定性的方法,是維持動態

要了解為什麼要維持動態,我們可以想像一下:假如你站在一個一覽無遺、空蕩蕩的草原,那麼你當然不會擔心有什麼物體把你撞倒。在這個環境裡,你不用面對太大的不確定性,所以如果你想把自己保持在一個固定的位置,你可以站著或躺著都沒問題。

但假如你是在現代城市的市中心裡,站在繁忙的人行道上,那麼不確定性就大大增加了,如果你站著不動,就肯定會被別人撞上。而唯一避免被別人撞上,同時保持在固定位置的方法,就是自己也開始一邊走動、一邊閃避迎面而來的路人,以動態來維持穩定。

對企業家來說,真實的環境當然是更像是站在人行道上,他們不知道接下來會被哪一位路人撞上,他們不知道會被誰撞倒。而讓自己不被撞倒的方法,就是觀察身邊的環境,然後讓自己積極的動起來。

而換成現實世界裡的操作,那麼觀察就等於學習,動起來就等於行動。只有不斷持續的學習新事物,持續觀察環境並作出反應,我們才能提高自己不被撞倒的概率。

但是,你說要持續學習,但對個體來說,要具體學習的到底是什麼呢?這世界有這麼多的事物可供學習,難道統統都得去學一學嗎?

當然不是。關於個體需要學習什麼,我在《深度學習的技術》一書裡有過詳細的探討,但是,裡面的探討是針對個人職業發展而言的。

本文想談的,是能針對「不確定性」這一主題的學習方向。

而這就引來了我們的第三個老師,哲學家。

哲學家的追逐真理

哲學家的主要工作是什麼?

可能是尋找真理,可能是追逐智慧,可能是忙著辯論,可能是探索更多的知識和真相,或者種種其他。

事實上,不同的哲學家、不同的時代的哲學家,總會有各自不同的工作和目標,哲學家們自己可能也說不清自己的主要工作是什麼,而且不同流派的哲學家又有不同的研究方法。

但有一點是肯定的,就是無論他們的研究方向是什麼,他們都在追求某些普適理論,某些放諸四海皆準的理論,或者說是永恆正確的理論。

換句話說,他們都想在這個不確定的世界裡,找到那些確定的理論、規律、知識。

而我們要向哲學家學習的地方,恰恰是這一點:我們應該努力探求那些比較確定的規律和理論知識。

舉一個例子,假設你想更好的了解你的朋友小明,那麼最好的方法不是聽小明的自我介紹,也不是觀察小明的行為,這些都不過是表徵。要找到這些表徵的深層邏輯,那就應該先從千年不變的「人性」開始研究起。

只有當你對「人性」有了深入的了解,你才能解釋小明平時所表現的種種現象,你才會明白,小明的自我介紹裡會如此強調自己的成就的原因是什麼,小明會經常做出魯莽、衝動的行為又是為什麼。

從表面看來,小明所有的表現都是充滿不確定性的,外人是很難了解小明的,但所有的表面都隱藏著某些確定性的規律、邏輯。

例如小明會打工賺錢,那麼他這一行為的動機不外幾種:如,為了獲得成就感、為了生存需求,或者純粹是為了興趣等等。

又例如,小明忽然注重起自己的外表,那麼他這一行為的動機十有八九是與社交有關。

簡而言之,無論小明這個人有多麼不確定,他都不太可能跳出「人性」之外的可能性。只要是人,就能很大程度的被「人性」所解釋。

這就是一種用確定性來應對不確定性的方式,亦即找到表象背後的深層邏輯

我們還可以不停的舉例,例如:不同的國家會有不同的地理環境,不同的地理環境會衍生出不同的、各種各樣的建築屋,但所有的建築屋都遵循同樣的物理定律,它們屹立不倒的原因是一樣的。

根據推算,地球上可能有870萬種生物,但生物的種類再繁多,它們都必定是由已知的基本元素所組成,遵循著演化的法則,並且都能用現今的生物學理論方法去研究。

所有表面看似不確定性很大的事物,其背後都隱藏著某種確定的規律、知識。只要我們掌握了這種確定的規律、知識,那麼我們就能得出一種相對確定的預測和預期。

而這正是能補救貝氏思維的第三個不足之處的方法。

我們前面提到過,貝氏思維在面對新問題時比較沒有用。我舉過一個例子,說的是:如果我想到了一個嶄新的創業點子,這個創業點子是如此新奇,以致於沒有其他能夠參考的經驗,在這種時候,我就不能指望貝氏思維給我什麼有用的見解了,我只能夠親身試著做做看。

但現在我們知道,哪怕你有再新奇的創業點子,你都一定會有能夠參考的經驗。就好像地球上雖有870萬種生物,每一個生物都有不同的地方,但沒有任何一種生物是完完全全的與其他生物不同的。

換句話說,你能參考的經驗未必是針對你那獨特的創業點子而言的,而可能是來自創業的管理經驗,可能是來自研發和推廣產品的經驗,可能是來自選對時機和戰略的經驗。

另外,你要思考的是,你這獨特的創業點子,它的本質與哪些創業項目相同,它和其他的創業案例有什麼共同之處。

你可以學習這些相對確定的規律和知識,以優化貝氏思維給出的先驗概率。

當然,無論我們學習多少確定的規律和知識,未來依然是充滿未知數的。但現在你知道,這些未知並沒有想像中那麼可怕,那麼難以預料。

現在,我們已經探討了幾個應對不確定性的方法,這些方法都能很好的幫助我們減少自身的無知,減輕對未來的不確定性。

但是,這些方法都是針對外部的不確定性而提出的。到此為止,我們都還沒討論過來自內部的不確定性。

英雄的堅持到底

儘管外部世界是很難預料的,但人的內心世界也同樣很難預料,哪怕是自己的內心世界。

例如,自己設定了持續健身的目標,但同時又是自己在一個月後荒廢了這一目標;自己說過要持續追逐夢想,但同時又是自己在一段時間後決定放棄。

不用我再多舉例你也能夠理解:無論某人設下了什麼目標,如果他總是無法堅持,只能半途而廢的話,那麼他自己就是最大的不確定性。自己不可靠,那麼未來就不會是可靠的。

而我想說的是,對很多人來說,「自己」才是最大、最危險的不確定性。甚至比外部的不確定性更危險

因此,我想向你介紹第四位,能教導我們應對不確定性的老師,他的職業叫做「英雄」。

著名美國神話學家約瑟夫·坎伯(Joseph Campbell)寫過一個相當有影響力的書,叫做《千面英雄》。他在該書裡提到的一個理論指出,在古代裡大多數神話裡的英雄,都有著幾乎同樣的英雄之旅,幾乎同樣的成為英雄的過程、情節。

例如,故事剛開始,英雄只是過著平凡的生活,但因為某些危機發生了,所以英雄必須踏上冒險的旅程。剛開始英雄的內心是有所抗拒的,但經過某個師傅或某個神的引導後,他終於認定了這項使命,下定決心踏上旅程。

在旅程的剛開始,雖然面臨著種種的挑戰和歷練,但英雄總是能完成這些挑戰和歷練,並因此獲得了相當的成長。在這段時期,英雄還會結識盟友得到助力,或者與心儀的人相遇。

但很快的,最大的難關、最危險的大魔王還是出現了,剛開始,英雄會被對手打得措手不及,可能還會有盟友或愛人犧牲。這時的英雄由於遭遇了前所未有的痛苦,差點就無法再振作起來。但英雄最終還是不放棄,他重新振作起來,表現出前所未有的決心,並使出渾身解數打倒了大魔王。

大魔王被打敗後,英雄得到了這次旅程的最終寶藏,有時這一寶藏是有形的,可能是寶劍、寶石之類的。有時這一寶藏是無形的,可能是和平、友情、愛情、勇氣、成長之類的。

最後,得到寶藏的英雄回到起點,從此過著自由自在、得心應手的生活。

在聽著這個英雄之旅時,你的腦海裡是否浮現出許多好萊塢英雄電影的畫面呢?

那是因為,好萊塢的編劇們都深受坎伯提出的英雄之旅的影響,絕大多數的英雄故事,其背後的原型、套路,其實早在古代神話就有了。

更有意思的是,英雄之旅其實不僅僅是一個編寫虛構故事的原型,事實上,他反映了真實世界的某些真相。我們來看看下面這張曲線圖你就能明白:

J 曲線。

我第一次看到 J 曲線是在吳軍老師的《谷歌方法論》,裡面他提到了一個叫伊恩·布雷默(Ian Bremmer)的國際政治專家。布雷默告訴吳軍老師,他研究了很多從落後走向繁榮的國家,並從中發現了一個規律:

一個落後的國家,如果找到了一條適合的、正確的發展道路,那麼剛開始的一段時間,國家的發展會先走一段下坡路,但只要堅持下去,過了一個坎,以後的發展就會回升,而且走得越遠發展得越好。

之所以會出現這種現象,那是因為任何的改變或新的方法,都是對原有的社會平衡的打破,社會會因為新的改變而動盪,人民會為了應對新政策而作出調整,這些動盪和調整都是需要投入時間和成本的,因此在剛開始時,發展會先往下坡路走。但只要這一項改變是正確的,那只要堅持下去,就總會有得到更高回報的那一天。

布雷默說,據他對所有崛起的國家的研究,今天那些已經發展得很好的國家,無一例外的走過了 J 曲線。

我們在《第二曲線》一書的解讀文章裡,也探討過類似的道理。

例如,個人能力的增進也遵循著 J 曲線,當你投入大量精力去學習一項技能時,由於你剛開始的能力還很低,你什麼都做不出來,所以曲線一開始是往下的,你付出的努力很多,但你還未有任何回報。

但隨著你學習的時間久了,你的經驗和知識得到了累積,你的能力得到了提升,於是你的產出增加,回報增加,曲線開始往上爬。

其實,無論我們設定的是什麼目標,一開始我們都要先過第一道坎,才能迎來後面的美好結局。但第一道坎是難熬的,很多人在這時堅持不住就放棄了,也就沒有了後面的上坡路。

而之所以本文的第四個老師是「英雄」,是因為要應對來自「自己」的不確定性,我們就得學習英雄那樣:

在面臨 J 曲線的那道坎時,在面臨難關與挫折時,你能夠像個英雄那樣,咬緊牙關的堅持走下去。

在不確定性的世界裡,自己,可以是最可靠、最確定的因素。

我知道,有人可能會說,堅持不一定就能戰勝大魔王,眼前的道路也未必是一道坎然後上坡路,而是一道無止盡的下坡路。關於如何判斷幾時該堅持,幾時該放棄,我們其實已經在《經濟學家的魔鬼式思考》一文裡,就已經討論過。

談了這麼多關於不確定性的話題,最後我還想多說兩點:

第一,有不確定性就是有希望。如果一切都是確定的,那麼就不會有變得更好的可能性了。

第二,不確定性是運氣。而要讓好運氣找上你,你就不能完全的自我封閉。有時,為了獲得好運,你得迎面的擁抱不確定性。

這週就說到這裡,我們下週再見。

 


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參考書目: