《第三个千年思维》总结¶

作者：索尔·珀尔马特（诺贝尔物理学奖得主，天体物理学家）+ 约翰·坎贝尔（哲学家）+ 罗伯特·麦考恩（社会心理学家）。源自加州大学伯克利分校的一门课程，主题是「人究竟应该怎样准确思考」。

核心问题：在海量数据 + AI 生成内容的环境下，如何清晰思考、准确判断、有效决策。全书是思维/判断/决策的工具汇总。

一、理解现实¶

1. 决策判断：三个维度的平衡¶

思想实验：心脏病发作醒来，A 方案全镇投票决定怎么治，B 方案请资深医生判断。几乎所有人选 B——但现实生活中人们常常反而遵从多数人意见。

决策的三个维度：

维度	来源	过度依赖的后果	历史案例
科学性	专家提供的准确信息	专制、大屠杀	纳粹德国（颅相学、优生学消灭精神病患者）
价值观	投票、道德判断	失去理性与科学，唱高调式决策	法国大革命（罗伯斯庇尔指责「不道德」即可送上断头台）
自主决策	利益相关者自身	社会无头绪，是非标准消失	「我的事不归你们管」

好社会同时兼顾三者。医院要求手术前家属签字知情同意，就是三维度兼顾的实例。

前置能力：判断有效信源。多数人转发帖子不看发布者是谁、发在哪里、是否被断章取义，只要内容合意就转发。区分专家与伪专家的第一步是先学会判断信源。

价值观判断与科学无关：专家告诉你开胸手术的风险与不手术的后果，选不选要由你的价值观决定。

2. 仪器与现实¶

仪器是感官的延伸，人靠仪器了解世界。什么算「事实」，取决于用什么仪器观察。

正面案例：1854 年伦敦霍乱。医生用笔在地图上逐个标记病例点，发现集中在一口井/水泵附近，拆掉水泵把手，霍乱消退。纸笔也是仪器。
反面案例：早期 B 超图像模糊，导致重度脂肪肝过度诊断；仪器精度提升后误诊率下降。

木筏隐喻（科学如何迭代）：木筏在海上漂久了木头会朽。不修会沉，全拆也会沉。正确做法是逐根替换朽木。新理论不可能同时推翻力学、相对论、量子力学——改进必须建立在既有科学的大量符合规律之上。因此了解科学史与人类共识很重要。

最难的领域是无法互动操作、反馈周期以几十到上千年计的对象：地球磁场、中子星、全球升温。

3. 因果关系¶

相关性 ≠ 因果性。伪相关例子：

饮酒量高 ↔ 骨质疏松（真实链路可能是饮酒者也久坐，久坐导致骨质疏松）
海平面上升 ↔ 物价上涨（纯粹伴生）

科学实验的黄金标准：

控制变量——尽量确保各因素标准化，不因无关原因变化
对照组——区分真实效应与安慰剂效应
随机分配——无法穷举控制所有变量时，把样本随机分入对照组与实验组，任何可想象的变量都被随机化抵消

希尔因果判别标准（无法做实验时用，如 19 世纪烟囱工阴囊癌）：

特定的相关性——烟囱工患病比例显著高于其他工种
时效性——先掏烟囱后患病，而非相反
量效关系——接触时间越长、强度越大，患病概率越高

三条同时成立，基本可判定因果。营养学争议不断，就是因为无法让人群 30 年只吃单一食物，既不可行也不人道。

二、理解不确定性¶

1. 概率思维¶

善于思考的人利用不确定性让世界更确定。造桥时若只知道螺栓「断/不断」两种状态，无法算出需要多少根；知道断裂概率，就能算出安全数量与更换周期。不确定性的概率表达反而产出确定性结论。

专家预测本质是概率陈述。影响力大的专家面向全社会预测，即使概率很小的事件也一定会有发生的时候，而公众对预测失误更敏感，于是「专家」被叫成「砖家」——嘲笑专家的社会，多数人不懂概率思维。相关工具：误差棒（统计图表中展示数据不确定性范围的图形元素）、置信度表达。

2. 智性谦逊¶

谦虚不是品德或态度（谨慎、客气），而是一种认知。智性谦逊程度高的人「更注重与所述事实相关的证据的力度」，并「更有兴趣了解人们不同意自身观点的原因」。

固执就是傲慢：听到不同意见时反应是「你错了我不听」「你对了我也不听」「这人人品不行所以不听」——用人来判断话值不值得听。

学习对象：气象学家。天气预报越来越准，因为反馈周期极短（今天预测明天验证），且气象部门持续校准置信水平。对应硅谷的「快速失败，多次失败」。

实践建议：发表意见时以概率或置信水平表达——「我有 75% 的把握……」「我认为很有可能……」

3. 噪声与信号¶

信号：在通信领域可以是一个人用来向另一个人传递信息的任何媒介（声音、语言、音乐、符号），是事物存在的痕迹或证据
噪声：妨碍信号探测的东西。有些噪声与信号极为相似，几乎以假乱真
信噪比：信号功率与噪声功率之比（常以 dB 计）。比值高不易误判，比值低极易误判

案例一（作者亲身）：索尔团队监测到每秒 2000 次的重复信号，符合脉冲星（灯塔星）预期，以为将成为人类首次见证脉冲星诞生的团队，论文发到《自然》。后来发现该频率来自身边一台仪器——开机就有，关机就没。团队发声明撤稿。这次教训让他明白「看起来如此像信号的东西竟然也是噪声」，为后来宇宙加速膨胀的研究（真正拿到诺奖）打下基础。

案例二：「9·11」前 CIA 已收到情报——有人在航空学校只学起飞不学降落。CIA 把它当噪声而非信号处理。

导致误判的两类效应：

小样本长期化：小店连续两个月周四生意好就长期加大备货，实际可能只是一艘轮船在此停靠、船员每周四下船补给
查看别处效应：本来研究阿司匹林与心脏病，样本难得就顺便测糖尿病、胃病、阿尔茨海默病……关注方向越多，出现「有规律性的噪声」的概率越大，最易引发误判。「神医」的自信多由此而来（治妇科的药发现能治脱发），叠加自证倾向后越发觉得自己灵

科学家用滤波器过滤噪声；讲书本质也是替读者做滤波，比刷短视频信噪比高。

4. 统计不确定性 vs 系统不确定性¶

类型	表现	打靶比喻	解法
统计不确定性	出差换酒店，每台秤精度不同，体重上下波动	弹着点分散在靶心周围	增加测量次数取平均
系统不确定性	家里的秤坏了，一直显示偏轻	弹着点集中在偏离靶心的某个角	随机分配抵消；主动寻求所见不同者的挑剔

系统不确定性的特点是偏差朝同一方向。要消除方向性偏差，必须认真对待反对者的证据——别人说你没瘦，就让他提供另一台秤。

推论：一个社会不能只有一种声音。只有一种声音 = 严重的系统不确定性，所有人朝同一方向偏差，且不允许批评、不允许纠错，没有力量把它拉回靶心。

三、敢做能为的科学观¶

1. 科学乐观主义¶

科学精神中唯一不要求避免「自欺欺人」的地方：认定一件事能做到，就要坚定相信并持续研究下去。

理由很务实：大多数人连几分钟都无法专注钻研一个难题，更别说几天、几年。没有乐观主义，研究就变成三分钟热度。爱因斯坦、量子物理先驱们无一不是一辈子殚精竭虑攻一个题。

案例：费马大定理。1637 年费马在书页空白处写下「关于此，我确信已发现了一种美妙的证法，可惜这里空白的地方太小，写不下」。所有人都找不出反例，说明其中必有规律，于是持续攻关——直到 1995 年被证明，数学家们花了 358 年。

2. 理解顺序与费米估算法¶

（注意：费米 ≠ 费马，两个人）

任何结果都有一阶、二阶、三阶……因素。与问题关系最大的是一阶因素。例：影响个人收入最大的一阶因素是所在城市，而非专业、年龄、学历。先到正确的城市，收入才会不同，再谈二阶三阶。

费米估算用来区分一阶解释和二阶解释。费米爱问「全世界有多少小提琴手」「上海有多少个井盖」，这类题成了微软等公司的面试题，考的是大脑清晰度。

流程：

从最熟悉的信息起算（估算美国汽车数量 → 从人口 3.3 亿起算）
取近似值（拥有量约占人口一半 → 约 1.65 亿辆）
给出误差范围与合理上下限

AI 时代仍需要它：没有估算能力，听到数字不会算、不会查证，连查证的警惕心都没有，查到错的也判断不出来。这是一种科学素养。

3. 经验的陷阱¶

工作经验常被高估——经验里含大量噪声。「棍棒底下出孝子」就是把噪声当信号：打孩子的家长多，其中也确实出了好孩子，于是两件事被错误绑定。

证真偏差是生活中最大的问题：说你今天倒霉，你遇红灯、踩狗屎都算「果然倒霉」；说你今天行好运，踩狗屎就是「狗屎运」。同一件事，预设不同解读相反。

解法：反向思考——主动寻找相反证据、追问别的可能性。

4. 三种坏「科学」¶

类型	特征	案例
伪科学	用科学术语和手段包装完全错误的结论	「水有记忆力」，进而衍生出对水说好话、向宇宙下订单
病态科学	醉心于结论，只收集支持性证据，忽略一切批评	冷聚变
欺诈性科学	直接伪造数据，即诈骗	P 值操纵——改动实验数据以凑出想要的概率

防范工具：盲法分析——评审时不告知研究团队信息、研究倾向和期望结果。征求专家意见时最好也不让专家知道投票目的。

四、群策群力：思维的力量¶

1. 群体的疯狂¶

1841 年查尔斯·麦基《大癫狂：非同寻常的大众幻想与群体性疯狂》首提从众心理；1895 年勒庞《乌合之众：大众心理研究》。

贾尼斯的群体思维八大症状（自检是否成了乌合之众）：

顽固到无懈可击的错觉
对群体道德深信不疑
集体合理化（借集体意识把团体决策合理化，如「我只是执行命令」）
对「圈外人」抱有刻板偏见
缺乏自我审查
出现全员一致的错觉
直接打压异议者
「自封的心灵守卫」——成员自发拦截、隐藏不利信息，使其根本到不了决策者那里

2. 群体的智慧及其边界¶

几十个学生估算鸵鸟体重，个体答案离谱，平均值却趋近正确。原理只是统计学的大数定律：偏高偏低的数据相互抵消。

关键前提：猜之前不能相互交流。一交流商量，准确度反而下降。群体智慧体现在随机、猜测、估算类问题上——独立见解越多，偏差抵消越充分。

群体思维有效的条件：群体成员的偏差各不相同（随机偏差）。若议题是价值观类（爱不爱谁、允不允许什么），大量人可能持有同向价值观，群体决策随之失效。

3. 真理胜出的前提：共同概念体系¶

健康社会的标志是最佳方案能够胜出。前提是社会成员共享概念体系，不能靠喊口号打倒人、靠网暴逼人退网。

三个共同概念体系：

数学——数对不上就是错的（如打孩子的影响呈幂次分布：长期看不出变化，突然发生跃变）
逻辑——推不通就不行
常识——不是个人经验。争论哪边是东，指出「早上七点太阳在那边」或「那座山在城东」，争论即止

4. 事实与价值观的权衡：丹佛子弹研究¶

背景：警察一枪打不死嫌疑人有风险，于是有人主张给丹佛市警察配空心弹（威力极大，命中即致命）。结果犯罪分子也用空心弹，警察反而更危险，数百名警察集结在市政厅要求停用；支持方认为不用就无法阻止猖獗的犯罪。

解法（心理学家团队主持）：

把空心弹的各项使用指标全部列出——伤亡率、对警察的威胁、对犯罪分子的威慑、限制犯罪的程度、可救人数
请弹道专家、武器专家分别给出具体意见
把支持方与反对方叫到一起，基于事实商议

结论：改用空尖弹（扩张型弹头）——威力小于空心弹、大于普通子弹，命中后使人失去行动能力但不致死。双方一致同意。

关键洞察：这是事实冲突而非价值观冲突，所以能这样解决。像全球升温这类复杂议题就难以照搬。价值观冲突最难沟通，需要超越身份归属、寻找更多共同价值观、采用多方协商工具。

5. 社会乐观主义¶

数据依据：自 1960 年以来全球人口激增 2.5 倍，极端贫困人口比例从超过半数降到不足 1/10；全球识字率从不足半数升至 87%；人口增速首次放缓——马尔萨斯陷阱有望缓解甚至不出现。人类甚至已在应对每约 2600 万年一次的大彗星/小行星撞击：建先进望远镜，并尝试发射航天器改变小行星轨道。

胡萝卜加大棒：胡萝卜是提升思维能力本身其乐无穷；大棒是我们别无选择——除了用科学方法改善世界、环境与社区，其他路都无效。跟人吵架、打官司、网上曝光只会增加矛盾，不会消解矛盾。

博弈论的进步：从「一报还一报」到「两报还一报」。后者更宽容，只有在对方两次拒绝合作后才「以彼之道还施彼身」，总体收益更高。原因是基本归因错误：我们倾向认定他人的恶行是人性本恶，自己的过失是无心之失。给对方一次「无心之失」的机会，两次才证明是故意的。

社会乐观主义 = 相信大多数人都有意愿和能力展开合作，并能持之以恒，直至找到合作伙伴共同解决问题。

五、思维习惯清单¶

个体思维习惯¶

打造更出色的思维工具
尝试将事实与价值观分开
应用概率思维，避免非真即假的二元对立
不要被随机噪声呈现的模式迷惑
搞清楚噪声和偏差的区别
警惕思维捷径
避免陷入证真偏差的陷阱

群体思维习惯¶

明确说出你的置信度
对所有潜在解决方案保持怀疑，但用「敢做能为」的科学精神坚持追求实现
确保彼此诚实
商定合理的风险水平
施行富有成效的商议程序
发现新的自欺欺人方式时，更新此表内容，以避免自我愚弄

核心启示¶

最需要提防的、天天给我们洗脑的人是我们自己——我们太容易相信自己头脑里得出的结论
「第三个千年思维的集体思考方式自带的自我质疑属性，既体现了我们对信任的渴求，又成为信任之源：我们越是了解人类自身的心理弱点，尤其是自我欺骗的陷阱，就越能深刻地认识到，与他人通力合作才是有效的解决方法。」
目标不是与世界作战，而是与世界上更多的人合作
作者期望这本书开启「第二次思维启蒙运动」——上一次的代表是伏尔泰和卢梭，这一次是用科学思维武装每一个人
「过去的 20 年不过是新千年的 2% 而已，我们仍拥有 98% 的漫长时光去共创辉煌。」

脚本¶

各位好，今天我们讲一本非常重要的书，叫作《第三个千年思维》。这本书的作者是诺贝尔物理学奖得主索尔·珀尔马特。他联合了他在加州大学伯克利分校的两位同事——哲学家约翰·坎贝尔和社会心理学家罗伯特·麦考恩，给加州大学伯克利分校的学生开设了一门课程，讲人究竟应该怎么样准确思考。后来他们把这门课程的内容改编成了《第三个千年思维》这本书。我读了这本书以后特别震撼，因为我们现在面临的是一个海量数据的社会，再加上人工智能的出现，各种“声音”到处迸发。在这样的环境之下，如何清晰地思考变得越来越具有挑战性。这本书可以被视作思维、判断、决策的工具汇总，展示了清晰思考的方方面面。首先，第一个模块叫作理解现实，就是我们怎么准确地判断现实是什么。第一个工具叫决策判断。作者举了一个例子，说有一天你正在打球，突然心脏病复发，晕倒了。等你醒过来以后，发现身边有两个年轻的实习医生。他们说：“先生，你心脏病犯了，但是现在我们不知道你心脏的具体问题是什么。应该怎么治疗，现在有两个决策方案，你选一下：A方案，把全镇的人都叫来，大家现场投票，看看你的心脏到底是哪儿的问题；B方案，等会儿我们去找一个更资深的医生来判断。”请问你会选什么？我想绝大多数人处于这个场景下，都不会让小镇的人投票决定自己的心脏应该怎么治疗，而是请一个专家来看。但是在现实生活当中，很多时候我们更愿意遵从大多数人的意见。究竟在什么时候，遵从大多数人的意见是对的，在什么时候由专家给出建议是对的？那我们就要学会区分专家和伪专家。作者说，你要判断专家和伪专家，有一个非常重要的前提，就是首先要学会判断有效信源。绝大多数的人转发帖子，都不看这篇帖子是谁发的，也不看这篇帖子发在什么地方，也不知道帖子里说这话的人是谁，他的话有没有被断章取义。这些他们一概不管，只要看到内容跟他想的差不多，就转发到“相亲相爱一家人”群里，让大家都来学习。实际上有效的信源是非常重要的，我们得学会获取准确的信源。除了判断有效信源，还有来自价值观的判断。这个东西跟科学无关，就是看你愿不愿意。比如前面说的例子，你真的请来了一位资深的专家，专家告诉你需要做开胸手术，开胸手术有多大的风险，可能会危及生命。但是如果不做手术的话，你的心脏会出现什么样的问题。他把这个情况告诉你了，这时候就需要通过你的价值观来判断：你希不希望自己冒这样一次险？你希望自己接受这样一个有风险而且比较痛苦的开胸手术，还是更愿意进行保守治疗，哪怕有可能会失去生命？这个就属于价值观的判断。我们在社会生活当中，到底应该怎么判断才是对的呢？是不是万事万物都要全凭专家呢？这就很有意思。比如，我经常跟大家说不要抽烟，抽烟对身体不好，容易心梗，容易得癌症。就有很多人留言：“那为什么不把烟厂全关了？”如果一个东西只要有害，我们就把它全部消除掉的话，那就叫作全凭专家做主。但假如全凭专家做主的话，你想想看，有没有可能你的家里边会侵入一个专家，说“不要吃这些东西，这对你的身体不好”“你现在不能跟你的孩子说话，因为你这样说话影响了你的孩子”。如果事无巨细，全部通过专家来管理，那么我们的自由空间就没有了。所以，如何决策可以从三个维度考虑：第一个是科学性（来自专家的准确信息），第二个是投票（价值观判断），第三个是自主决策（因为我们是独立的个体，我们要有一定的自主决策权）。由于要考量这三个维度来进行决策，也相应地出现了决策失败的三种模式。为什么会出现社会决策失败的这三种模式呢？就是过度偏向这三者当中的某一种，造成了失衡。如果一个社会真的是乌托邦式的，完全由专家来做决定，那么就可能会出现专制，甚至大屠杀。比如说纳粹德国，当年他们的理想构画是这个社会不能有精神病患者，所以所有的精神病患者都要被消灭。他们认为这就是专家的意见，那个时期最流行的科学是颅相学、优生学，就是通过看你的头长什么样来判断你到底聪明不聪明，把人分成三六九等。这就是过度地依赖所谓的专家做决定，使整个世界失去了自主权。如果一个社会过度地依靠价值观，做任何决策不是依靠科学思维，而是靠价值观。只要这个东西能够唱高调，那么大家就振臂一呼，都朝这个方向去。这种决策方式导致的结果就是失去了理性，失去了科学。最典型的例子是法国大革命。法国大革命的时候，罗伯斯庇尔想要让一个人上断头台，他只需要指责对方不道德，然后一大堆人就山呼海啸地跟着说这个人不道德，直接推出去砍头了。这种方式会导致唱高调式的决策，那肯定也是灾难。第三种偏颇是利益相关者决策。“这是我的事，不归你们管，你们谁也管不了，我自己对我的生命负责，我想活就活，我想死就死，我想干吗就干吗。”这种决策方式导致的结果是无头绪，整个社会没有头绪，我们不知道什么是对的，什么是健康的，什么是错的，大家爱干吗干吗，这就麻烦了。所以决策永远不是一件容易的事，决策的难度就在于如何平衡专家、价值观和利益相关者。一个好的社会在这三方面都有所考量。比如说你进医院看病，医生告诉你应该做开胸手术，但是他不会强制你做开胸手术，那就不像话了。他要让你的家属和你签字表示同意，要尊重你们的知情权。这就是在兼顾以上三个维度。接下来，理解现实的第二个工具叫作仪器与现实。我们对于什么是事实是非常难以判断的。什么是事实取决于什么呢？取决于我们用什么仪器来看待一个东西。比如说我现在面前有一张桌子，大家会说这是一个事实，因为我用手可以摸到这个桌子。但是这个世界上有很多东西，你是用手摸不到的。如果一切事实都像这个桌子那么简单，一摸就能摸到的话，那纷争就会少很多。比如空气当中有没有有害物质，你就不能单凭手的触摸来判断，这取决于你的探测仪器。所以仪器是感官的延伸，人们是靠仪器在了解这个世界的。书里有一个非常精彩的例子，仅仅靠纸和笔，就帮助了我们更好地了解一场瘟疫。1854年，伦敦发生了严重的霍乱，大量的人病倒、死亡，搞得大家很恐慌，不知道问题出在哪儿。后来有一个医生拿了一支笔、一张纸，找了一张伦敦的地图，然后哪个地方出现病例，他就在地图的哪个地方打一个点，哪个地方出现就打一个点。等他打了很多个点以后，他发现大量的点都集中在一个水龙头（勘误：原文为一口井和一个水泵）附近。于是医生的办法是把那个水泵的把手拆了，于是霍乱逐渐减少。这就是我们观测这个世界的方法，你能够找到合理的仪器，它就能够帮助你更深入地了解这个世界。也有很多误解是仪器不够精密造成的。比如说，我们过去有些人被诊断出患有脂肪肝。后来很多医生跟我说，为什么早期诊断出那么多重度脂肪肝？这跟B超机器不灵有关，当时B超检查的图像是比较模糊的。现在随着仪器越来越精密，你发现误诊率不断地下降。所以，仪器对我们理解现实有很大的影响。既然仪器很容易造成这样的误会、误解、误判，那我们究竟应该怎么样改进我们的科学手段？这里边有一个非常重要的比喻，关于木筏的隐喻。当木筏开出海以后，要在海上漂很长的时间，木头就会朽。如果你是一艘木筏上的船长，你发现木头朽了，如果不修，它就会沉；但你如果把它全拆了，也一样会沉。所以维修木筏的办法就是别全拆，先把朽的那根木头拿下来，换上一根新木头。这是我们对科学演进、迭代的一个基本的比喻。什么意思呢？你不能说突然发明一个新的理论，跟牛顿、爱因斯坦、玻尔的理论全部相悖，就是他们那些全错了，只有你是对的。力学也不对，相对论也不对，量子力学也不对——这几乎不可能。我们对科学的改进一定是建立在前面科学的大量符合规律的基础之上。我们只能够在那个已有“木筏”的基础上拼一块新木头，这就是科学不断演进的过程。因此，了解科学的过去，了解人类共识是很重要的。你得一点一点改进，很难一下子“全拆掉”。当然，科学当中最难的事情是那些无法互动操作、互动探索的东西，而且很多研究从探索到得出结论甚至需要几十年、上百年、上千年的时间。比如说对地球磁场的研究，对天上的中子星的研究，对地球升温的研究，这个测量和反馈的过程是非常长的。这就是了解现实世界困难的地方。第三个关于理解现实的东西叫因果关系。凡是有一点常识的人都会知道，相关性不等于因果性。相关性是指两件事经常会伴生，同时发生，但是不代表这两个事之间有因果关系。比如有一个调查说饮酒量高的人患骨质疏松的可能性更高，于是人们就想象是不是饮酒导致了骨质疏松。事实上还有一种可能，是什么呢？饮酒的人同时也喜欢久坐，而久坐会导致骨质疏松。所以饮酒和骨质疏松，它们是伴生的关系，而不是因果的关系。这个叫作伪相关。你去搜索伪相关这个词，能够搜到无数种令人捧腹大笑的、奇奇怪怪的伪相关例子。比如说海平面的上升和物价的上涨就是伪相关。海平面一直在上升，物价也一直在上涨，但是你很难想象是物价上涨导致海平面上升，或者海平面上升导致物价上涨。这就是很夸张的伪相关。那我们怎么判断因果关系呢？这里就要用到科学实验的方法，也就要讲到科学实验的黄金标准。“第一个要素是尽量确保各种因素的标准化，即尽可能确保这些因素不因无关的原因而发生变化。”这个叫作控制变量。比如你要研究海平面和收入之间的关系，那么你就只让海平面发生变化，与收入相关的其他因素你要控制着不动。当然这个研究是没法做的。第二个要素是对照组，就是有一组有变化，有一组没变化，这时候我们才能够看出来到底是真的因果关系，还是安慰剂效应。我们不可能控制住所有的变量。比如你要试验一种药科学不科学、有没有效，你没法控制住人身体的所有变量。那怎么办呢？这个办法叫作随机分配，也就是把大量的人随机性地分配到对照组和实验组中，这时只有那个控制的变量的变化是明显的。任何可以想象到的变量，在经过随机分配以后都变得可控了。“正因如此，随机分配实验被认为是科学实验的‘黄金标准’。”不只是医学、药学研究，各大实验室所做的实验，基本上都得符合这个黄金标准才行。这是可以做实验的部分。在现实世界当中，有一些因果关系是无法做实验的。比如说营养学，一直都存在大量的争论，原因是什么呢？你没法让一批人30年只吃这个食物，另一批人只吃那个食物，然后看他们有什么区别。这样做也不符合人道，你没法做这样的实验。在19世纪的时候，英国有一些烟囱工是瘦小的小男孩。烟囱工要钻到烟囱里边去清扫，这些人大量地患上了阴囊癌。后来就有人怀疑是由于烟囱工接触到了大量的粉尘，粉尘藏在了阴囊中，加上清洁不到位，导致他们得阴囊癌。这就是一个因果关系的判断，但这种因果关系是没法做实验的。你不可能找来几个人不要接触烟囱，让另外几个人拼命接触烟囱中的粉尘，对照比较他们是不是有区别。这个世界上不能够做实验的事情很多。这时候应该怎么判断因果关系呢？有一个叫作希尔的因果判别标准。科学家希尔发明了一套判断因果的准则，有三条。第一条叫作特定的相关性，就是首先我们要能够显著地看到烟囱工患阴囊癌的比例比其他工种多得多，这叫作特定的相关性。仅有这个还不够。第二条叫时效性。时效性是什么呢？就是他不是先得了阴囊癌才去掏烟囱，而是他本来很健康，掏了烟囱之后才得了阴囊癌。这是前后关系，我们得看到时效，谁在前，谁在后。第三条叫量效关系。如果他掏烟囱的时间特别长，强度特别大，他得癌症的可能性也变得更大。这叫量效关系。经过这三个指标的衡量——既具备特定的相关性，又有明显的时效性，而且量效关系非常明显，那我们基本可以判断这两个要素之间有因果关系。当然，因果关系总是有缺陷的。如果我们能够准确地知道一个人抽多少口烟一定会死，抽多少口烟就会得什么样的病，那这件事叫作确定的因果关系。可惜这个世界没有那么简单。所以这时候，我们需要引入下一个工具，叫作概率思维。接下来我们进入本书的第二个大章节，叫作理解不确定性。为什么要理解不确定性呢？一个善于思考的人会充分地利用不确定性，让这个世界变得更加确定。比如说你要修一座大桥，这座大桥由很多螺母、螺栓连接着。假如你没有概率思维，你只知道这个螺栓只有断或者不断两种状态，你就无法计算需要多少根螺栓能确保大桥安全，因为你只知道断和不断这两种情况。但如果你知道它断裂的可能性概率，你就可以用公式算出来用多少根螺栓是安全的，多长时间替换一次是安全的。所以通过不确定性的概率表达，我们反而能够获得确定性的结果，甚至在工程学上都会有好处，就像建大桥这种事，就是靠概率算出来的。那你说概率思维还有什么好处呢？作者开玩笑说，专家也有失误的时候，给专家的失误也要留一些体面。专家说的是一种概率，是有可能发生。这个其实是很有道理的。为什么？专家的预测一定是有概率的。如果这个专家影响力很大，他面向全社会做一个预测，就算这个概率是很小的值，也一定会发生。而人们对于专家预测不准这件事更加敏感。所以有很多人站出来说：“你看，专家理解错了，预测错了。”大家还发明了一个词，把“专”变成了砖头的“砖”，叫“砖家”。这个社会如果大家都去嘲笑专家，就意味着这个社会上的人大部分不懂概率思维。我们认为你是专家你就要100%正确，你如果错了就不对。实际上要有概率思维，没有什么东西是100%的。有个叫作误差棒的东西（一种在统计图表中用于直观展示数据不确定性或误差范围的图形元素），如果你学会了概率表达，你一定会说我在百分之多少的置信度上同意这件事情。在面对不确定性的时候，我们常出现的问题是过度自信或谦虚。作者倡导的一个词叫作“智性谦逊”。什么叫智性谦逊呢？我在直播的时候经常会跟大家讲，说要谦虚。然后有很多网友不理解，说：“我觉得你就不谦虚。”大家把谦虚理解为一种态度，把谦虚理解为谨慎、小心、客气，认为它是个品德。其实不是。谦虚不是一种品德，谦虚是一种认知。“智性谦逊程度较高的人‘更注重与所述事实相关的证据的力度’并‘更有兴趣了解人们不同意自身观点的原因’。”这个叫作智性谦逊。我们专门讲过一本书，叫《为什么越无知的人越自信？》。你会发现有的人在跟别人交往的时候，表面上看起来很谦虚，但是这个人非常固执，你没法劝他。他抱有一些固定的想法，认为“这是我的底线，我不能动”。他很固执。固执就是一种傲慢，因为当他听到别人说不同意见的时候，他的反应要么是“你是错的，我不听”，要么是“你是对的，我也不听”，或者“你这个人人品可能不太好，所以我不听”。他根据这个人来判断他所说的话到底值不值得听，这就叫作不具备智性谦逊。所以，我们得提高自己智性谦逊的水平。这里边有一个可以学习的对象，就是气象学家。大家有没有发现，最近这些年天气预报越来越准了，明天的降水概率是多少，基本上都能实现。为什么早期的天气预报非常不准确，而现在变得越来越准确呢？原因是天气预报的预测比较容易获得反馈。硅谷有一句话，叫“快速失败，多次失败”。在硅谷你要成功，你得快点失败，失败了以后赶紧重新来，反馈的速度越快，你就越容易找到正确的方法。而天气预报这件事情最大的好处是今天预测了，明天就知道结果对不对，所以它反馈的速度很快。同时气象部门又愿意去不断校准置信水平，因此最终天气预报变得越来越准确。我们每一个人都要提防过度自信。“如果你必须发表自己的意见，最好能以概率的形式表达，或者多少给自己划定一个置信水平，例如：‘我有75%的把握……’或者‘我认为很有可能……’”我以后就说“我认为很有可能”，不要再说得那么斩钉截铁了。这个就是我们说智性谦逊要有概率思维。接下来这一部分是特别重要的，叫作噪声与信号。这个世界之所以如此不确定，是因为我们获得的信息都伴随着噪声。比如说我在这儿录像，你们听我讲话，这时候屋外有人大声地说话，那个屋外大声说话的声音对于大家来讲就是噪声。但是屋外那两个人互相聊天，我们的声音对他们来讲就是噪声。我们经常生活在噪声当中，要分清楚哪些是噪声，哪些是信号。如果你说这个讲话你分得清，那我再举一个例子。有一种天体叫脉冲星，也被称作灯塔星，它旋转得非常快，会像灯塔一样发射出一个有固定频率的信号。这本书的作者索尔（天体物理学家）有一次监测到了一个信号，重复率是每秒2000次（在他们的预期范围内）。他们特别兴奋，觉得如果能够捕捉到这个信号并且持续监测它的话，他们将成为人类历史上第一个见证了脉冲星诞生过程的团队，那肯定能得诺贝尔物理学奖。然后他们就继续监测，监测时发现这个声音怎么有时候有，有时候没有，于是有点忐忑。他们甚至还把研究过程的论文发表在《自然》杂志上，大家都认为他们已经捕捉到了脉冲星信号。过了一段时间发现这是一个教训，这个每秒2000次的频率来自他们身边的一台仪器。那台仪器只要一开，他们就能够接收到“脉冲星信号”，仪器只要一关，他们就接收不到“脉冲星信号”。这些物理学家觉得好沮丧，感觉被打脸了，然后赶紧发表一篇声明，发给《自然》杂志，说“我们搞错了，对不起，撤回之前那篇文章”。所以科学家要严谨，错了就是错了，要承认自己的错误。这个时候，索尔还非常年轻，这件事情给他带来了极大的震撼，让他知道看起来如此像是信号的东西竟然也是噪声。这为他后来研究宇宙膨胀提供了经验。我们知道宇宙在不断地加速膨胀，这个结论就是索尔的团队后来研究出来的。这次是真的，最后获得了诺贝尔物理学奖。对于一个年轻的物理学家来讲，那次失败是非常惨重的，但是他学会了很多东西，让他知道区分噪声是非常不容易的事。信号是什么意思呢？“在通信领域，它可以是一个人用来向另一个人传递信息的任何媒介”，比如声音、语言、音乐、符号。“信号就是此类事物存在的痕迹或者证据。……所谓噪声，在我们看来就是会妨碍信号探测的东西。有些噪声可能与信号非常相似，几乎能够以假乱真。” 大家知道区分信号和噪声这件事有多么重要吗？“9·11”事件的时候，美国中情局（CIA）已经收到了情报，这个情报是什么呢？说有一些人在航空学校里边学习，但是他们的行为很奇怪，他们只学起飞不学降落。后来这个情报给到了CIA以后，CIA分析说这个没什么吧，那可能还没学到降落，他们忽略了这件事情。他们把这些人只学起飞不学降落这件事当成了噪声，而没有当成信号处理，最终间接导致了“9·11”事件。这里边就存在一个术语，叫信噪比（衡量信号质量的关键指标，定义为信号功率与噪声功率的比值，通常以分贝dB为单位），也就是信号和噪声的比例。如果信号和噪声的比例高，那么就不容易误判，你更容易识别信号；如果信号和噪声的比例特别低，你就很容易误判。现在大家知道为什么要听我讲书了吗？顺便插播一个广告，我们用一个小时的时间讲书，信噪比高。也就是说，虽然我们有可能会讲错，有可能会带入噪声，但是大部分靠谱，所以信噪比高。如果你刷短视频，虽然不要钱，你刷短视频也能学习，但是短视频的信噪比太低。可能也有一些信号，但完全淹没在噪声之中，你刷着刷着就跑去看吃的、看小猫小狗，各种各样的噪声在那儿，所以你很难通过刷短视频、看直播来学习。你要认真听我们讲一个小时的书，我相信这个信噪比是更高的。这就是信噪比的概念。还包括科学家会用滤波器，可以过滤噪声。我们就是帮大家做了一个“滤波器”，过滤大量的书籍，然后把一些好的书，比如这本厉害的书推荐给大家。这就是信号和噪声的关系。那么如何从信号与噪声当中看到规律呢？作者说小心谨慎，而且要与人沟通。比如说你在一个地方开了一家小店，开业以后你发现每周四生意都会很好，每周四都有大量的货品需要，但是你备货不够，连续两个月都是这样。请问你会不会在以后的每周四加强备货？事实上，有可能只是有一艘轮船在这个地方停靠两个月，船上的人每周四下船补给，所以等这艘船开走了以后，你发现你囤的那些货全部都卖不掉了。这就是要考虑信噪比。我们有时候做生意、做决策，是用小片段的数据来做长期的决策，实际上你很有可能不够谨慎，你也没有请教相应的专家。还有一个很容易造成误判的方式，叫查看别处效应。在科研当中最怕这个情况。什么意思呢？比如说我让你做一个研究，研究阿司匹林和心脏病之间的关系，那么你需要招募1000个志愿者，然后把他们分成对照组。等给他们吃了阿司匹林以后，你突然觉得好不容易搞来1000个人，可以顺便监测一下阿司匹林和糖尿病的关系。既然能够监测糖尿病，我顺便把胃病和阿司匹林的关系也监测一下吧，阿尔茨海默病是不是也可以监测一下。于是你会发现，最早是为了研究阿司匹林和心脏病的关系，现在变成了研究阿司匹林和全身各种病的关系。这样一来的结果是什么呢？因为你关注的方向过多、数据过多，导致有规律性呈现的噪声出现了，而有规律性出现的噪声最容易引起你的误判，这就叫作查看别处效应。读了这个以后，我就特别能理解为什么那些“神医”觉得自己特别神。有的人不是正经地研究医药，他就自己研究一点药，然后让病人吃。有的药本来是用来治妇科病的，吃完以后发现对脱发很有用，然后就变成了治脱发的药，这就叫作查看别处效应。而且人一旦有了这样的信心，就会收集到更多类似的信号，因为人有自证倾向，自证倾向导致你更觉得自己灵，越来越觉得自己是个“神仙”。这就是查看别处效应所导致的误判。在判断不确定性的时候，还有一个要注意的地方，就是统计不确定性和系统不确定性。什么叫统计不确定性呢？比如说你最近在减肥，但是你在出一个长差，总换酒店，你每到一个酒店都会称体重。结果发现自己好像一会儿胖一会儿瘦，体重一会儿重一会儿轻，这个就是统计不确定性。也就是说你用的秤总在变，你用的秤精度不一样，所以你有时候胖有时候瘦，上下波动比较明显。解决统计不确定性的方法其实不难，就是增加测量次数。你测上一百次体重，测完了以后，这些数字是分散性地分布在准确值周围。比如说准确的靶心在中间，那么统计不确定性的结果就是数据分散在这个靶心周围。那你通过“射很多的箭”，或者说测很多次体重，然后取平均数，就能够（基本）消除统计不确定性。另外一种不确定性是什么呢？你一直在你们家的秤上测体重，你总觉得自己瘦了，但其实是因为秤坏了。你们家的秤坏了，整个系统是不确定的，这个就是系统不确定性。系统不确定性的特点是统计结果朝同一个方向偏差，也就是说靶心在中间，但是你的测量结果都在远离靶心的某一个角上。统计结果不是分散性的，而是集中在某一个角上，这叫作系统不确定性。如果既有系统不确定性又有统计不确定性，那么它就是分散性地分布在某一个角上。出现了同一个方向的偏差，这时候怎么办呢？我们可以通过随机分配来抵消，然后寻求所见不同者的挑剔。比如说，你坚定地认为一种药是有效的，那么有一个人批评这种药不管用，你不能够随便反驳“你胡说”，你应该让他拿证据出来，然后认真地对待他那个证据。所以你觉得自己减肥成功了，这时候有个人告诉你，说你没成功，你就需要让他提供一个秤，你称一下体重。对于所见不同者的挑剔，你得重视，这样你才有机会消除方向性的偏差。为什么我们说一个社会不能只有一种声音，大家听完这个就理解了。如果这个社会只有一种声音的话，就会出现严重的系统不确定性，大家都朝着某一个方向偏差，这就变得很麻烦，因为你不允许批评，不允许纠错，不允许把你拉回到靶心去。以上是第二部分，叫作“理解不确定性”。第三部分，叫作敢做能为的科学观。这一点我以前真的不知道，我以前认为科学就是纯粹的理性，去除掉所有自欺欺人的东西，就叫作科学。但是诺贝尔物理学奖得主告诉我们，科学乐观主义是科学的一部分，这是科学精神当中唯一不要求你避免“自欺欺人”的地方。什么意思呢？如果你认为这个事能做到，就要坚定地相信它能做到，要持续地研究下去。为什么？这个听起来很非理性，这怎么会是科学精神的一部分呢？作者说，你曾经殚精竭虑地研究一个问题，花过多长时间？比如说你思考一个很难的问题，你做一个puzzle（智能游戏），做一个填字游戏，或者你玩一个六面的魔方，你能不能坚持几分钟认真研究？还有，你能不能坚持几天去攻克一个东西。比如坚持几天的时间做一个实验，像达尔文研究藤壶一样研究这个东西？你能不能够坚持用几年的时间深入研究一个问题？答案是大部分的人连几分钟都坚持不了。所以大部分人是没有能力长期认真钻研一个难题的，这就是为什么科学必须具有乐观主义的原因。因为没有乐观主义，研究就会变成三分钟热度。我们讲过《爱因斯坦传》《量子传》，你看看那些人哪一个不是殚精竭虑、一辈子在研究一个话题，他才能够产生突破。支撑他研究下去的信念就是他相信这事能够做到。所以科学的乐观主义是非常重要的。书里边有一个很感人的例子，就是费马大定理。1637年，一位法国数学家费马在一本书的空白处写了一段话：将一个立方数分成两个不同的立方数之和，或将一个四次方幂分成两个不同的四次方幂之和，或者一般地将一个高于二次的幂分成两个同次幂之和，这是不可能的。关于此，我确信已发现了一种美妙的证法，可惜这里空白的地方太小，写不下。你说这人讨厌不讨厌？没有人找到他在别的地方证明这个东西。但是大家回去一验算，发现真的没法把三次方分成两个三次方之和，四次方没法分成两个四次方之和。怎么证明呢？从统计上我们可以举出很多例子，但要从数学上证明这件事就太难了。大量的人试图证明它。你想，如果能够写出一个三次方被分成了两个三次方之和，这就不用证明了，因为它已经证伪了。但是由于所有人真的找不出来这样的数，那就说明这其中一定有规律。科学的乐观主义起作用，大家就拼命地证明，这个问题一直到1995年才被攻克。各位，数学家们为费马大定理花了358年的时间。这叫科学的乐观主义。所以很汗颜，我们作为普通人，每天愿意动脑子的时间太短了，能够深入思考和研究一个东西的时间太短了。但是，科学家所做的是坚持。接下来这个工具叫理解顺序与费米估算法（注意：费米跟费马是两个人）。什么叫理解顺序呢？任何一个东西的成因，有一阶因素、二阶因素、三阶因素、四阶因素……什么意思呢？跟这个问题关系最大的叫一阶因素。比如说，你们觉得对你们收入影响最大的因素是什么？大家会讲是自己的专业、身体状况、年龄、学历……我们会认为这些因素和收入是强相关的因果关系，事实上影响收入的一阶因素是什么呢？是你所在的城市。你所在的城市是对收入影响最大的一个因素，这叫一阶因素。你得先到正确的城市，你的收入才能够跟过去不一样。接下来你再去研究二阶因素、三阶因素…… 你说：“我怎么才能够知道什么是一阶因素，什么是二阶因素呢？”这时候就要用到费米估算。费米是一个特别有意思的人。他是个数学家，他整天没事就问别人能不能估算一下，比如说全世界有多少个小提琴手，上海有多少个井盖……这种问题经常被用来做微软等公司的面试题，它实际上就是看你的大脑清晰不清晰。这个工具叫费米估算。“费米估算能有效地帮我们区分一阶解释和二阶解释。” 假设你要估算美国全国的汽车数量，那么你最好从美国的人口数量来估算。美国的人口已经突破3亿（这里用3.3亿人口作为估算基数），而汽车的实际拥有量可能只占人口总数的一半左右，大概是1.65亿辆。你要给自己设定一个误差，大概几百万或者几千万的误差。然后确定合理的上下限，这对于准确地估算是有帮助的。所以费米估算的基本流程是先尽可能用熟悉的信息进行估算，然后取近似值，估算上限和下限。用这样的方法估算出来之后，会让你感觉对这个世界的了解更加清晰。有人问现在还用估算吗，什么问题一问AI不就知道了吗？一问就知道答案的事，你干吗非要估算呢？事实上还是有区别的，因为如果你没有费米估算的能力，你听到别人说的数字你都不会去算，你都不会去查证，你连查证的警惕心都没有。甚至你查到错误的东西，你也没法判断。因此这是一个科学素养，就是我们能够通过费米估算的方法来预估一个大概的数量级。有人说：“你总讲科学、读书这些东西，我觉得没用，最有效的是踏踏实实地生活。我在生活当中吃一堑长一智，我的人生经验全部来自实践，我相信这个，读书没有用。”这个作者讲得特别逗，他说工作经验经常被高估。为什么呢？因为经验当中还含有大量的噪声。为什么我们很难从经验当中吃一堑长一智，学到东西，原因是我们经常把大量的噪声当作信息。比如说“棍棒底下出孝子”，这是因为过去打孩子的家长多，打了以后，还出现了很多好的孩子，于是大家就把这两个要素匹配起来，说“棍棒底下出孝子”，事实上就是没有区分清楚噪声和信号。我们在生活当中经常分不清楚噪声和信号，最应该被强调的叫作证真偏差。给我们的生活带来最大问题的，就是证真偏差。证真偏差就是一旦我跟你说了一件事，你的脑子就只能够往顺着它的方向想。我说你今天会倒霉，你出门就遇到红灯，你会说：“我真倒霉。”走路踩着狗屎，“倒霉，被大师说中了”。因为你脑子里边记得今天是要倒霉的。我说你今天行好运，如果你出门踩着狗屎，你会说：“狗屎运，踩到了狗屎，开心。”这叫证真偏差，同样一件事情，你的角度是不一样的。为了能够减少认知偏差，我们应该做的是反向思考，这个很重要。比如别人说你今天要倒霉，你就找找今天幸运的事。万一他说的不对呢？有没有别的可能性？这叫反向思考。科学也会犯错，我们讲即使是95%的置信度，也有5%的错误，但是这是正常的科学。除了正常的科学，还有一些坏的“科学”。什么是“坏科学”呢？排在第一位的是伪科学。伪科学之所以让人难受，就在于它非得把自己包装成特别科学的样子，用科学的术语、科学的手段去描述一个完全错误的东西。比如有一篇发表在学术期刊上的文章，是关于水的记忆力，说水是有记忆力的。于是人们开始研究，你要跟水说好听的话，你要心存善念，你要向宇宙“下订单”……事后证明水哪有记忆力，水的分子根本没有记忆力，但是由于它用水分子、记忆力、相性等一套术语来包装，导致很多人一看觉得科学证明了水是有善恶的。这是典型的伪科学。还有一种叫病态科学。病态科学是由于科学家太醉心于结论，所以他忽略所有批评他的声音，只找对这个结论有效的声音。比较典型的例子就是冷聚变。你看这名字多科学，但是冷聚变的研究在今天被证明就是一个病态科学，因为它始终不承认所有反向的数据，它只坚持自己是对的。更糟糕的一种叫欺诈性科学。欺诈性科学既不是伪科学，也不是病态科学，而是诈骗，就是伪造了一套数据，让所有人觉得不可思议，觉得这是人类历史上重大的突破，实际上所有的数据是伪造出来的。这叫P值操纵，就是通过改变实验的数据，达到实验想要的最终概率。P值操纵是科学实验当中经常出现的一个状况。当一个人丧失了对科学的基本操守，或者他过度地想要获得成果，希望获得名利，他就有可能会进行P值操纵。为了能够减少伪科学、病态科学或者欺诈性的科学，有一个工具叫作盲法分析。专家或者同行的评审在进行研究的时候，不告诉他这个研究的团队信息以及这个研究的倾向、这个研究希望获得的结果，这个方法叫作盲法分析。实际上在投票的时候，我们征求专家意见，最好也别让专家知道这个投票的目的是什么，这时候才有可能获得相对准确的、科学的结论。本书最后一个模块叫群策群力思维的力量。前面我们讲的都是怎么让你的思想变得更加科学、清晰、冷静，那么在“群策群力思维的力量”这一模块当中，我们首先要知道群体当中到底有没有智慧。群体当中既有智慧，也有疯狂。1841年，查尔斯·麦基出版了一本书，叫作《大癫狂：非同寻常的大众幻想与群体性疯狂》，首次提出了从众心理的概念。然后在1895年古斯塔夫·勒庞出版了《乌合之众：大众心理研究》。我们绝大部分人在人群当中会失去独立的思考，我们会跟着人群一块儿做很多奇怪的事，勒庞把这些人叫“乌合之众”。有一个叫贾尼斯的心理学家，总结了群体思维的八大“症状”。你怎么知道自己成了乌合之众呢？看看有没有这八大症状：第一，顽固到无懈可击的错觉。第二，对群体道德深信不疑。第三，集体合理化（即借助集体意识将团体做出的决策合理化）。比如说二战时候，德国杀犹太人的这些刽子手，他们难道不知道自己在杀人吗？他说：“这是集体的决策，这是上级的要求，我只是执行命令。”第四，对“圈外人”抱有刻板偏见。第五，缺乏自我审查。第六，出现全员一致的错觉。第七，直接打压异议者。第八，“自封的心灵守卫”。自封的心灵守卫就是团体成员会自发拦截不利的信息，或者隐藏跟他们想法不一样的信息，让这些不利的信息根本就到不了他那儿。这八个特征，就是造成群体疯狂的原因。但是群体也会产生智慧。比如有一个教授把他的学生叫一块儿，说：“咱们来估算鸵鸟有多重。”咱们大多数人都看过鸵鸟，但一般人不知道成年鸵鸟大概有多重。几十个学生给出的数字很离谱，有的很高，有的很低，结果最后发现只要人多，答案往往就趋近于正确。当年我们在做领导力培训的时候，经常做这样的事，就是群策群力想一个问题，大家发现想出来的结果跟标准答案有点像，然后恍然大悟，说还是得靠集体，集体的思维很对。为什么会出现这种状况呢？作者说这只是统计学当中的大数定律而已。大数定律是什么？由于数据很多，所以不靠谱的数据（过高或过低）就相互抵消了。统计的数字足够多，最终大数定律发生作用，产生群体智慧效果。如果你让这些猜鸵鸟重量的人在猜之前相互交流一下，说“你们商量商量，这鸵鸟大概多重”，得出的结果准确度会降低。所以群体的智慧经常体现在哪儿呢？体现在随机、猜测、估算这样的事上。也就是说，很多独立的见解相互抵消掉偏差以后，会显示出集体的智慧。那么一个社会的健康程度体现在哪儿呢？就是我们最终要让最佳方案胜出。一个社会里有靠谱的声音，也有不靠谱的声音，健康的社会就是最佳方案能够胜出，也叫真理胜出过程。真理胜出过程有一个前提，叫作共同概念体系。社会中的人得有共同概念体系。咱们不能够随便喊口号就把人打倒了，或者只要一网暴谁，这个人就退网了，那以后他就没法说话了，这叫作没有共同概念体系。什么是共同概念体系呢？至少有这三个。第一个，数学。数学就是典型的共同概念体系，你这个数对不上，那你肯定是错的。所以大家发现我讲育儿，经常会讲到数学，我说数学决定了你打孩子会导致他的头脑出现什么样的情况，它是一个幂次分布的结果。自然界当中大量的东西都是幂次分布，你之前看不出来变化，但突然之间就发生变化。这是一个，数学是一个共同概念体系。第二个，逻辑。逻辑也是共同概念体系，在逻辑上如果推不通的东西，那肯定不行。第三个，常识。什么是常识呢？常识并不是一个人简单的经验。比如说咱们在屋子里争吵，吵什么呢？说哪边是东，使劲儿吵，分不清哪边是东。这时候，我指着一个方向说：“这边是东。”你说：“为啥？”我说：“看到太阳了吗？现在是早上七点，太阳在那儿。”大家就不吵了，为什么？因为这是常识，大家知道早上太阳从东边升起。或者咱们这儿有座山，看到那座山了吗？那座山在咱们城市的东边。这就叫作常识。当一个社会有了共同概念体系，我们相信数学、相信逻辑、相信常识，才有可能让真理胜出，让最佳方案胜出。群体思维在以下两种情况的时候，会非常有效。“第一种情况是，群体成员的偏差各不相同。”也就是说这个偏差是随机的，它不是一个价值观式的偏差。比如说估算鸵鸟的重量，这就是随机的，那最终群体决策是有效的。但如果它是一个关于价值观的统计，我们爱不爱谁，我们喜不喜欢谁，我们允不允许什么，那很有可能它就失去了有效性，因为大量的人可能会拥有同样的价值观。所以在面临群体决策的时候，我们常常要面对事实与价值观的问题。事实和价值观之间经常会产生冲突，我们绝对不是说忽略价值观，我们也不是说只要是事实就一定对，这个权衡的过程是非常复杂的。有一个很重要的研究叫丹佛子弹研究。你们知道如果警察用枪射击一个人，有时候一枪打不死是很危险的，子弹虽然打在人身上，但是那个人还在跑，甚至还在朝警察开枪。所以有一段时间为了加强警力，有人要求为丹佛市的警察提供空心弹。你听空心弹觉得好像没有威力，实际上空心弹威力极大。空心弹一旦射到身上，里边的铅弹就直接散出去了。所以会造成被射击的人身体前面是个眼，后面是个洞，这一枪打过去人就没命了。结果空心弹用在警察执法过程当中以后，犯罪分子也用了空心弹，一枪就把警察打死了。警察觉得怎么更危险了呢？于是几百个警察游行（原文为集结在市政厅表达诉求），要求停止使用空心弹。但是支持者们认为不用空心弹无法阻止犯罪，最早用空心弹就是因为犯罪太猖獗。双方吵得一塌糊涂，怎么办呢？后来丹佛市政府请了一群心理学家，说你们来决定这件事。社会心理学家带领团队做什么呢？把空心弹的各项使用指标列出来，比如它会产生什么样的影响，伤亡率有多高，对警察的威胁是多大，对犯罪分子威胁是多大，它的好处有哪些，它能够在多大程度上限制犯罪，它能够救人的数量有多少。再把弹道专家、武器专家找来，让他们分别给出具体的意见。把所有这一切呈现出来以后，把支持空心弹和反对空心弹的两派人叫来，跟他们商量怎么办。最终双方并没有产生剧烈的矛盾，因为这并不是一个价值观的冲突，而是一个事实的冲突。后来，人们发现了另外一个东西空尖弹（前面是尖的，有一个扩张型弹头）。空尖弹打到身体上以后，人不会死，但是会失去行动能力。所以它的威力比空心弹要小，但是比普通的子弹要大。最后大家一致决定用这个子弹。这就是解决一个社会问题的方法。也就是说，你得把各种事实呈现出来，而且把事实用概率的方式呈现出来，影响是百分之多少，双方不断地沟通、交流，最后得出一个结论。当然，作者讲，这个世界上不是所有的事都能这么做，这件事能够这么做的原因是它没有那么复杂。如果复杂到像地球升温这样的事情，那就难以用这样的方法来解决了。价值观冲突的时候是最难进行沟通的，所以要有超越身份归属的能力，寻找更多共同的价值观，然后采用多方协商的工具。这本书叫《第三个千年思维》，也就是说它是为未来准备的。未来会有大量的冲突和矛盾，大量不同价值观的碰撞，要想让这些不同的价值观能够有一个统一的结论，就得学会多方协商。多方协商的特点就是我们要能够超越身份归属，而且能够尊重事实，能够建立共同的概念体系。作者对于未来还是相当乐观的。“自1960年以来，尽管全球人口数量激增了2.5倍，但生活在极端贫困中的人口比例已经从超过半数锐减至不足1/10。同一时期，全球识字率也实现了大幅提升，从不足半数攀升至如今的87%。此外，我们首次见证了人口增速的放缓……”所以，马尔萨斯预言的这个陷阱（资源的增加赶不上人口数量的增长，人类将不可避免地走向贫穷）将会得到缓解，甚至可能不会出现。“每隔2600万年左右，就会有一颗大彗星或小行星与地球相撞，导致地球上大多数物种走向灭绝……我们搭建了先进的望远镜……我们还曾尝试发射航天器来推动遥远的小行星脱离原本的轨道，避免它们与地球‘硬碰硬’。”我们连小行星毁灭地球的可能性都考虑到了。新的千年，作者希望大家能够重塑信心。我们可以用“胡萝卜加大棒”的比喻来解释。什么意思呢？就是提高自己的思维能力这件事确实是其乐无穷，你读了这本书，你了解了这些决策的方法、过程，你就会觉得充实，觉得很开心，觉得你该研究这个东西，这个就是“胡萝卜”。那么“大棒”是什么呢？“大棒”则是指我们别无选择，就是你除了用科学的方法，用提高自己思维方式的方法来改善这个世界，改善你的生存环境，改善你的社区之外，别的方法都无效。你说你变得特别强悍，你去跟人吵架，你天天跟人打官司，你天天在网上曝光别人，我告诉你都没用，那只会使得矛盾变得越来越多，它不是一个消解矛盾的过程，而是一个增加矛盾的过程。“可以肯定的是，第三个千年内人类社会诸多领域的发展并非全然是消极的，甚至大多数都不是坏事。” 最后总结一下这本书提出来的个体思维习惯和群体思维习惯。个体思维习惯包括：打造更出色的思维工具；尝试将事实与价值观分开；应用概率思维，避免非真即假的二元对立思维；不要被随机噪声呈现的模式迷惑；搞清楚噪声和偏差的区别；警惕思维捷径；避免陷入证真偏差的陷阱。这些习惯会让你个人变得更明智。群体思维习惯包括：明确说出你的置信度；对所有潜在解决方案保持怀疑态度，但要充分利用“敢做能为”、坚持不懈的科学精神追求解决方案的实现；确保彼此诚实；商定合理的风险水平；施行富有成效的商议程序；在发现自欺欺人的新方式，以及个体思维和群体思维的新习惯时，更新此表的内容，以避免自我愚弄。我们学习思维方式是为了减少自我愚弄的出现，因为我们最需要提防的、给我们天天洗脑的人就是我们自己。我们太容易相信自己头脑当中得出的结论，所以要小心提防。 “第三个千年思维的集体思考方式自带的自我质疑属性，既体现了我们对信任的渴求，又成为信任之源：我们越是了解人类自身的心理弱点，尤其是自我欺骗的陷阱，就越能深刻地认识到，与他人通力合作才是有效的解决方法。”我们不是要跟这个世界作战，而是要跟这个世界上更多的人合作才行。作者最后提出社会乐观主义，从科学乐观主义推到社会乐观主义。“即相信大多数人都有意愿和能力展开合作，并能够持之以恒，直至找到合作伙伴，共同解决问题。”有一项有关博弈论研究的进步。在博弈论当中，大家原来研究怎么能够保持自己不败或者不被欺负，有个策略是“一报还一报”。我诚信，你诚信，很好，咱们都诚信；我诚信，你不诚信，那我也不诚信，直到你诚信我再诚信。过去我们认为“一报还一报”是一个最优的博弈方法。这个作者说，他们经过研究以后，通过计算机竞赛的方式，衍生出一种新的策略，叫作“两报还一报”。两报还一报的博弈结果比一报还一报更好。为什么呢？“两报还一报，它比一报还一报更宽容，即只有在对方两次拒绝合作后才会‘以彼之道还施彼身’。” 为什么？因为人有基本归因错误，我们倾向于认定他人的恶行是人性本恶，而自己的过失是无心之失。我们对别人更严苛，对自己更宽容。我们有时候不小心做了一件不诚信的事，我们会说“撤回，撤回，不好意思”，但是对方的“回报”已经来了。所以“两报还一报”的意思是：我给你一次“无心之失”的机会，两次才证明你是故意的，我再还一报。这种博弈方式达成的总体收获会更大。所以博弈论也在不断地进步。这是我以前没有想到的。我们讲过一本书叫《博弈论与生活》，里边就专门讲过这个话题，但是这本书的内容比那本书更进一步。最终作者讲，他们希望这本书能够开启全新思想纪元的第二次思维启蒙运动。上一次伏尔泰和卢梭是启蒙运动代表人物，这一次他们希望倡导大家用科学的思维武装每一个人。“我们将在未来的几十年里面临前所未有的艰巨挑战。然而，我们必须牢记，过去的20年不过是新千年的2%而已，我们仍拥有98%的漫长时光去共创辉煌。”还有980年可以努力。谢谢大家，我们下本书再见。