序言 超级思维之旅
◆ 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。
◆ “种下一棵树的最佳时机是二十年前，其次则是现在。”
1 少犯错
◆ 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”。
◆ 在网球比赛中，“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。
◆ 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。
保持简洁，笨蛋！
◆ 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）。它是“少犯错”的出发点，指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。它们就好比菜谱中的食材，或是公式背后的数学公理。
◆ 第一性原理就像从物理的角度看待这个世界……你将事物归结为最基本的事实，然后说：“我们确信的哪些事是真实的？”……然后以此为基础开始推论
◆ 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）。
◆ 首先需要“去风险化”的假设是成功的必要条件，也是你最不确定的那个假设。
◆ 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）。
◆ 就像你认定亲戚肯定会来做客，提前预订好了吃住行，结果问了才发现他们来不了。于是，你不得不回头更改所有预订。其实，只要提前简单沟通一下，就能避免这些无用功。
◆ “最简可行产品”（minimum viable product，简称MVP）。MVP是你开发的一款产品，它拥有够用的功能、最小的体量，能够由真实消费者做可行性测试。
◆ 没有哪个作战计划在遭遇敌人后还管用。
◆ 每个人都自以为计划万全，直到被别人一拳打脸。
◆ 在得到真实反馈之前，请尽量少做无用功。
◆ “奥卡姆的剃刀”（Ockham’s razor）会对你有所帮助。它指出，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。
◆ 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？
◆ 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）
◆ 你不但生来就倾向于认为特殊情况出现的概率大于一般情况，还存在同样的谬误倾向，喜欢用过多的假设来解释数据。这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。
◆ 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!）针对某个问题制订解决方案时，无论是做决策还是解释数据，最好都从你能想到的、最简单的假设出发，用尽可能简单的方式为它们“去风险化”。
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 of reference），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。
◆ “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。
◆ 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。
◆ 规律相当明显：误导性标题会损害对文章的记忆……尽管受试者极力试图准确理解文章，但误导性标题仍可能（对其记忆）造成损害……这项研究的实际意义非常明确：读者必须意识到（我们也必须让他们意识到），新闻编辑可以战略性地运用新闻标题，有效调动公众舆论并影响个人行为。
◆ 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。
◆ 所谓的“可得性偏差”，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。
◆ 随着网上个性化推荐和新闻推送的兴起，可得性偏差的问题正在变得越来越严重。在网络上，这个模型被称为“过滤气泡”（filter bubble）。这个说法是互联网活动家伊莱·帕里泽（Eli Pariser）在其同名著作中提出的。
由于存在可得性偏差，你更可能点击自己熟悉的内容。因此，谷歌、脸书网和其他许多公司会向你展示他们认为你早已了解并喜爱的内容。由于只能给你显示一定数量的词条（毕竟搜索结果第一页上只能放得下那么多链接），他们会过滤掉你不太可能点击的链接（例如相反的观点），将你置于气泡之中。
◆ “回音室效应”（echo chambers）。也就是相同的想法会在同一群人中不断反弹，在彼此相连的过滤气泡组成的室内回荡。回音室会提升参与度，因为人们接触到的其他观点会越来越少。而且，由于存在可得性偏差，人们始终会高估与自己持同样观点的人的比例。
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
◆ 世界上的大多数重大问题都与人有关，因此，要想在这些问题上取得进展，往往需要深入了解问题所涉及的人。
◆ 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。
因此，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。
◆ “第三方故事”（third story），也就是不偏不倚的第三方观察者会讲述的故事。迫使自己以公正观察者的身份思考问题，在冲突情况下会对你有所帮助，包括艰难的商业谈判和个人意见分歧。
◆ 关键是学会描述你和别人讲述的故事之间的鸿沟，或者说是差异。无论你的想法和感受如何，至少你可以赞同一点：你和另一个人对事物的看法有所不同。
◆ “最善意的解释”（most respectful interpretation，简称MRI）。任何情况下，你都可以从多个角度解释某人的行为。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）。
◆ 运用“最善意的解释”看起来似乎很幼稚，但就像“第三方故事”一样，这个模型并不是要你放弃自己的观点，而是请你从善意的角度考虑情况。你还是可以接受其他解释的，只是在问题真正出现前先不要妄下评判。
◆ “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。每当你认为某人对人刻薄是因为本性如此，而没想过他可能今天过得糟透了的时候，就是犯了基本归因错误。
◆ “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）。
◆ 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）。
◆ 有讽刺意味的是，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。
◆ “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。
◆ 你最好不要假定你的同事做不了某些事，因为他们其实只是需要适当的指导。否则，你就会犯下基本归因错误。
◆ 运用这些模型的时候，你其实是试图更好地理解别人的处境和动机，同时尽最大努力与他们换位思考（walk a mile in their shoes）。
进步总在葬礼后
◆ “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。”
◆ 像魏格纳一样，塞麦尔维斯并没有完全理解自己理论背后的科学机制，提出的初步解释事实证明并不准确。不过，他们都注意到了显而易见且重要的“经验性真理”（empirical truths）。其他科学家本该对此进行深入探索，但由于魏格纳和塞麦尔维斯提出的解释不符合当时的传统思维，结果遭到了其他科学家条件反射式的抗拒。如今，这种现象被称为“塞麦尔维斯反射”（Semmelweis reflex）。
◆ 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
◆ “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。
◆ 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。
◆ “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》（The Contrarian’s Guide to Leadership）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。
◆ 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。
◆ 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）。
◆ 一般来说，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
◆ 你可以将直觉作为探索指南，但不要只靠直觉做决定。
◆ 每当遇上不熟悉的新情况，你都应该格外警惕自己的直觉。
◆ 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。《罗杰斯委员会报告》指出，挑战者号爆炸的直接原因是外部氢气罐着火。
◆ 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。
◆ 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），因为你对成功的概率过于乐观。
◆ 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）。
◆ 本章要点
· 为了避开思维陷阱，你必须更客观地思考问题。试着从“第一性原理”出发，找出根本原因，寻找“第三方故事”。
· 意识到你出于直觉对世界的解释常常是错的，因为存在“可得性偏差”“基本归因错误”“乐观偏差”和其他诠释常见思维错误的模型。
· 运用“奥卡姆的剃刀”和“汉隆的剃刀”研究最简单的客观解释。然后，通过给你的假设“去风险化”来验证理论，避免过早优化。
· 努力尝试“中性思考”，始终避免“证实偏差”。
· 从“魔鬼辩护人”的角度积极寻找其他观点，绕过“过滤气泡”。思考一句格言：“人如其食。”为了活得健康，你需要摄取各种食物。同样，采纳各方观点有助于你成为超级思想家。
无意伤邻
◆ 公地悲剧源于所谓的“小决定泛滥”（tyranny of small decisions），也就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。
◆ 预见会带来广泛的负面影响时，如果纵观全局的人能够否决或限制一些个人决策，就可以避免小决策泛滥。
◆ 造成公地悲剧等问题的另一个原因是搭便车现象（free rider problem），指某些人通过免费使用资源来“搭便车”。
◆ “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。如果有足够多的违规行为没有受到惩治，它们的发生率就会迅速上升，形成难以消除的新型负面影响。
◆ “外部性”（externalities）。它指的是，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。当某一活动造成的影响溢出到活动核心之外时，就会产生外部性。
◆ 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。
◆ 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。
◆ “科斯定理”（Coase theorem）。这个定理从实质上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。
◆ 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。
危险行业
◆ “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。
◆ 代理也可能引发其他问题，统称为“委托代理问题”（principal-agent problem）。具体是指，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。
◆ 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。
◆ 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）。
◆ 在这样的市场上，买家会因为无法区别“蜜桃”和“柠檬”，只愿意为市场上的汽车支付一般质量的价格。但是，知道自己的汽车是“蜜桃”的卖家不会愿意在这个市场上出售爱车，因为他们知道自己汽车的价值超过均价。当这部分人将“蜜桃”撤出市场后，市场上二手车的平均质量下降，留在市场上的二手车价格也不断降低。“柠檬”的卖家一直在市场上搭便车，直到市场彻底崩溃，沦为“柠檬”市场。
◆ 互联网大数据公司卡费克斯（Carfax）提供的车辆历史信息报告，就在试图恢复买卖双方之间的信息对称。这使购买者能够区分“柠檬”和“蜜桃”，最终将“柠檬”赶出市场
◆ 上一节提到的思维模型（公地悲剧、外部性等）和这一节提到的思维模型（道德风险、信息不对称等）都是市场失灵（market failure）的征兆。“市场失灵”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）总结了这个问题：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）。他对这一概念进行了更详细的解释：“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。
◆ 利益攸关的考核文化（例如学校考试、工作面试或专业许可证考试）会创造出“应试教育”的不当诱因（perverse incentives），甚至造成更糟糕的情况——作弊。
◆ 在制定激励制度的时候，必须遵守古德哈特定律，提防不当诱因，以免眼镜蛇和耗子泛滥成灾！
◆ 史翠珊效应（Streisand effect）适用于更加特殊的情况：当你试图隐藏某样东西时，会无意中将注意力吸引到它上面。
◆ 正如人们对“水门事件”的评价，关键不在于罪行，而在于掩饰（It’s not the crime, it’s the cover-up）。
◆ 九头蛇效应（hydra effect）。这个模型得名于勒拿九头蛇（Lernaean Hydra），希腊神话中的一种怪兽，每砍掉一个脑袋就会长出两个。每当你逮捕一名毒贩，为了满足人们对毒品的需求，很快就会有一名毒贩取而代之……
◆ 对于上述所有陷阱（古德哈特定律、眼镜蛇效应、九头蛇效应和史翠珊效应），如果你想改变某个制度或某种情况，就必须将人们可能有的机智反应纳入考量，并迅速做出应对。通常来说，会有一些人为了好玩或一己私利，试图钻制度的空子，或是通过其他方式给你搞破坏。
◆ 另一个值得警惕的陷阱是观察者效应（observer effect）。也就是说，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。
◆ 当人们意识到自己受到政府监视时，一些人不再阅读认为可能让自己惹上麻烦的文章。这个现象被称为“寒蝉效应”（chilling effect）。
“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。
◆ 附带损害（collateral damage）。在军事领域，这是指并非故意地对附带目标造成的伤害、损害或打击。
◆ 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。
◆ 看似微不足道的激励制度的改变其实非常重要。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
◆ “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。
◆ 鸵鸟政策（head in the sand），也就是鸵鸟把头埋进沙子里，对危险的征兆不闻不问。
◆ 在经济领域，“短视主义”（short-termism）形容的就是这种情况，例如只关注短期业绩（季度收益）而不是长期业绩（五年利润）。
◆ 如果你由于眼前的任务推迟学习新技能，就永远无法开阔眼界。
◆ 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。
◆ 创业文化将这个概念扩展到了其他形式的“债务”：“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。
◆ 来自经济学的模型“路径依赖”（path dependence）探讨了这种影响。所谓的“路径依赖”是指，你现在可用的决策或路径取决于你过去的决策。
◆ 为了避免老婆婆或类似于“温水煮青蛙”的悲惨命运，你需要考虑短期决策的长远后果。在做决定之前，请问问自己：我这么做会带来什么样的债务？我今天采取的行动会让我在未来走上什么样的道路？
◆ 另一个来自经济学的模型“保留可能性”（preserving optionality）可以略微削弱“路径依赖”的局限性。所谓的“保留可能性”，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（具体请见本书第一章中的中性思考），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。
◆ 你需要在“保留可能性”和“路径依赖”之间找到适当的平衡。
◆ “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。
◆ 你应该先评估长远来看可能出现的重大危害，再反过来评估自己的短期决策（或缺乏短期决策）会如何助长负面影响
好事过头成坏事
◆ 某座古希腊神庙的墙壁上，也就是德尔斐神谕的所在之处，铭刻着“过犹不及”（Nothing in excess）这条箴言。
◆ “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）这个模型恰好适用。它指的是，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。
◆ 随着组织规模的扩大，会倾向于在大多数决策（包括许多可逆决策）上运用重量级（不可逆）决策过程。最终结果是行动迟缓，不经思量就规避风险，缺乏足够的试验，最终导致创新减少。
◆ 随着选项数量的增加，决策时间会呈对数增加。如今，这个公式被称为“席克定律”（Hick’s law）。
◆ 在个人生活中，你可以运用席克定律牢牢记住：决策时间会随选项数量的增加而增加。因此，如果你希望人们迅速做出决定，就请减少选项数量。一种方法是为自己或别人提供一个包含多个步骤的选择，每个步骤有较少的几个选项。
◆ 在某些情况下，选项过多除了增加决策时间，还可能导致焦虑。这种焦虑被称为“选择的悖论”（paradox of choice）
◆ 选择越多，你事后后悔的可能性就越大。
◆ “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）。
◆ 本章要点
· 在能看见“溢出效应”的情况下（例如制造污染的工厂），请寻找潜伏在附近的“外部性”（例如对健康的不良影响）。想要解决这个问题，需要通过命令手段（例如政府管制）或根据科斯定理（例如总量控制与交易）建立市场体系，以此进行干预。
· 公共物品（例如教育）特别容易受到“搭便车”（例如不交税）的影响，陷入“公地悲剧”（例如学校缺少教育资金）。
· 警惕信息不对称的情况，因为这可能导致“委托代理问题”。
· 用可量化的激励措施做奖励时要格外小心，因为这可能引起出乎意料的不良行为（古德哈特定律）。
· 短视主义容易导致“技术负债”累积，造成不良的“路径依赖”。想要抵消这些影响，请考虑保留可能性，谨记“风险预防原则”。
· 牢记不可逆决策与可逆决策之间的区别，避免陷入后者导致的“分析瘫痪”。
· 留意墨菲定律！
3 善用时间
◆ 北极星”（north star），指的是一家公司的指导愿景。
◆ 如果你能用“北极星”给自己定位，将正确的做法放在第一位，就能随着时间的推移获得令人惊叹的成果。
◆ “复利”（compound interest），指的是利息随着时间增加，或者说复合。
◆ 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。
你能做好任意一件事，但不可能做好每件事
◆ 有句俗话抓住了这个概念的精髓：“如果你同时追两只兔子，最后只会两手空空。”
◆ 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。
◆ 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。”
◆ 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。
◆ 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。
◆ “帕金森琐碎定律”（Parkinson’s law 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。
◆ 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。
◆ “你能做好任意一件事，但不可能做好每一件事。”你必须在摆在面前的众多重要活动之间做出抉择，否则就会发现自己陷入了多任务处理，缺少深度工作的时间。
◆ “机会成本”（opportunity cost）。你做的每个选择都是有成本的。这里所说的“成本”是，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。
◆ 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。
◆ 不管怎么说，想要做出事后无悔的决策，关键就是在谈判前认清自己的最佳替代方案。
事半功倍
◆ 通过杠杆获得的机械效益（mechanical advantage），称为杠杆作用（leverage）。
◆ 以个人为例，某些活动或行为造成的影响比其他活动或行为大得多，将时间和金钱花在这些“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）。
◆ 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。因此，这20%的努力必须用于高杠杆活动。
◆ 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。
◆ 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。
◆ 有一个类似的概念叫作“效用递减法则”（law of diminishing utility）。它是指，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。有很多与这个概念有关的说法，例如：过犹不及（overdoing it）
◆ “过犹不及”也是通往职业倦怠（burnout）的快速通道。过大的压力可能造成伤害，最终削弱你的动力，甚至导致更糟糕的情况。
◆ 你应该在获得“负收益”之前退出。不过，仅仅因为达到收益递减点，并不意味着你必须立刻踩下油门。事实上，具体还要看“机会成本”。如果你确定另一件事付出同样的劳动能带来更大的收益，那你就该马上去做那件事。
否则，你就应该继续做手头的事，因为你还在取得进展（虽然速度变慢了不少），况且暂时也没有更好的事可做。但关键在于，你不该死脑筋地认为，世上永远不会有更好的事可做。你需要定期做个“头脑风暴”，寻找其他选项，确保没有遗漏其他符合“二八定律”的高杠杆活动。
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
◆ 将这个费用转换成百分比，就是所谓的“利率”（interest rate），也称为“折现率”（discount rate）。
◆ 有一个思维模型能帮你进一步克服现时偏好，它就是“承诺”（commitment）。也就是说，你通过某种方式对自己想要的未来积极做出承诺。承诺可以是正式的，也可以是非正式的，但当违背承诺会遭到惩罚的时候，效果通常是最好的。
◆ 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）——没错，就是“帕金森琐碎定律”的那个帕金森提出的另一个定律指出：“工作会不断膨胀，占满一个人完成工作所需的时间。”
◆ 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。
◆ 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。
◆ 不幸的是，从心理层面上说，你的头脑会跟你作对。“损失规避”（loss aversion）这个模型能解释为什么会这样。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。
◆ 特别是说到“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。到目前为止，那个项目的成本（包括你花掉的时间）已经沉没，没办法再捞回来了。
◆ 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。
◆ 有些经济学家提出，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。
◆ 我们讨论过“事后分析”，也就是分析项目的失败之处，以便下次做得更好。不过，你不用等到项目结束后再这么做。你完全可以进行中期分析（mid-mortems），有时甚至是事前分析（pre-mortems），以便提前预测情况何时可能偏离正轨。
通往成功的捷径
◆ 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。
◆ 知识上的投资会带来最佳的收益
◆ 建筑师克里斯托弗·亚历山大（Christopher Alexander）引入了“设计模式”（design pattern）这个概念，也就是对一个设计问题可重复使用的解决方案。这个概念已经被其他领域采纳，在计算机领域尤为盛行。
◆ 与经过反复验证的设计模式恰恰相反的是“反面模式”（anti pattern）。这个概念是指，对于一个通常有更好已知解决方案的常见问题，有某种看似出于直觉，但其实并不管用的“解法”。
◆ 本书介绍的大多数思维模型不是“设计模式”就是“反面模式”，了解它们有助于你避开常见的陷阱。这一章介绍的“反面模式”包括自行车棚效应、现时偏好和负收益。想要避免“反面模式”，你可以有针对性地寻找它们，然后找出既有的设计模式。
◆ 与随机尝试每种组合比起来，更好的方法是先试字典里有的单词组合，因为人们通常会用单词做密码。更好的方法是先想一想常用密码，以及对那个人来说有意义的单词或数字，例如相关人士的出生日期、运动队名或缩写。这是一种“启发式”（heuristic）解决方案，一种通过反复试错的解决方法。这种方法无法确保获得最佳或完美结果，但在很多情况下还是非常管用的。
◆ 另一种解决方法是使用算法（Algorithms），也就是分步骤的过程。
◆ 当随着规模的增加，运作变得越来越高效时，自动化也是一种利用规模经济（economies of scale）的好方法。
◆ 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。如果你能将一个问题分解成多个独立的部分，然后将这些部分交给不同的人解决，就能更迅速地完成更多的任务。
◆ 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）。
◆ 随着密码变得越来越难破解，黑客重新定义了自己面对的问题，将“我们怎么才能最好地猜出你的密码？”变成了“我们怎么才能最好地获取你的密码？”不幸的是，从这个角度来看，更好的解决方案是“社会工程”（social engineering），也就是通过巧妙操纵让你自愿透露密码。黑客会精心设计一种让你透露密码的社交情境。
◆ 从“暴力解决”到“重新定义问题”，这一节介绍的思维模型都可以用作战术解决方案，帮助你更迅速地完成项目。当你遇到难题的时候，请花点时间想一想这些模型是否适用。有一位无名伐木工说过：“如果给我6个小时砍一棵树，我会花4个小时磨快斧子。”简而言之，善用时间可以归结为明智行事。
◆ 本章要点
· 根据与你的“北极星”的相关程度，选择你要做的事。
· 每次只专注于一项真正重要的活动（切忌“多任务处理”！），将它视为你“脑海中的首要念头”。
· 根据“机会成本”模型在各个选项之间做选择。
· 运用帕累托法则在任意活动中找到“二八定律”，随时提升杠杆作用。
· 认清自己何时达到“收益递减”，避免出现负收益。
· 利用承诺和“默认效应”避免“现时偏好”，利用定期评估避免“损失规避”和“沉没成本谬误”。
· 通过既有的设计模式、工具或巧妙的算法寻找捷径。想一想能否重新定义问题。
4 师法自然
◆ 生物进化，自然选择还会推动社会进步，也就是社会随着时间推移而变化的进程。在社会中任何一处，你都可以追踪创意、实践和产品是如何适应不断变化的品位、规范和技术的。
◆ 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。由于如今世界上的人比以往任何时候都多，每个人都通过互联网和全球化紧密相连，社会变迁的速度比过去快得多。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。
◆ “能够存活下来的物种，既不是智力最高的，也不是体力最强的，而是最能调整并适应环境变化的。”
◆ “科学方法（scientific method）。从形式上看，科学方法是一个严密的循环，包括进行观察、提出假设、检验假设、分析数据、提出新理论。
别跟自然对着干
◆ 坚持原有观念可能会妨碍你适应环境。只有质疑自己的前提假设，你才能适应全新的思维方式，克服这种个人惯性。
◆ 你拥有的惯性越大，扭转陈旧观念的阻力就越大，也就更不可能在需要的时候接受新观点。
◆ 长期执行某项组织战略，会给这项战略带来许多惯性，可能导致并非最优的决策。这也被称为“战略税”（strategy tax）。
◆ 舍基原则指出，如果组织能提供某个问题的解决方案，它们就会努力让问题保留下来。
◆ 有时候，即使出现了能让事情变得更轻松的新点子或新技术，某些人或部门仍会努力保留效率低下的工作流程。
◆ 正是由于观念和行为具有惯性，某些思想和组织才能长期存在，稳如泰山。这种现象称为“林迪效应”（Lindy effect）。
◆ 另一个思维模型描述了事物流行程度开始滑坡的那个点。这个模型就是“峰值”（peak），例如“性别歧视峰值”或“脸书网峰值”。
◆ 已经存在很长一段时间的市场拥有的惯性更大。而且，市场越健康，改变起来就越难。
◆ 事实上，即使在达到峰值之后，拥有极大惯性的事物也需要很长时间才会衰落。
◆ “动量”（Momentum，又译“势头”）这个模型能帮你理解事物的变化。“动量”和“惯性”是两个相关的概念。在物理学中，动量是质量与速度的乘积，而惯性只与质量成正比。这就意味着静止的重物拥有很大的惯性，因为它很难动起来。但由于它的速度为零，所以没有动量。不过，重物一旦动起来，很快就会获得动量。它运动得越快，动量就越大。不过，它的惯性保持不变（因为质量保持不变），速度也难以改变。
◆ 在很多情况下，最优秀的组织文化是具有高度适应性的文化，就像我们建议个人拥有高度适应性一样。也就是说，你应该打造一种随时准备接受新战略、新流程的组织文化。这种文化灵活敏捷，使你愿意尝试新想法，而不是局限于现有流程。
◆ “飞轮”（flywheel）这个思维模型捕捉到了这一过程的精髓。“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。
◆ 从优秀到卓越的转变是一个累积的过程——循序渐进，一个行动接着一个行动，一个决策接着一个决策，飞轮一圈接一圈地转动——它们加起来就产生了持续而壮观的效果。
◆ “飞轮”模型告诉我们，你的努力将带来长远收益，并在你和其他人过去努力的基础上锦上添花。这么一来，“动量”和“惯性”就可以为你所用。
◆ 第一个模型是来自生物学领域的“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。
◆ 从日常生活的层面来看，在组织或社区里，人们通常会自然而然地抵制改变，嘴里反复嘟囔“如果东西没坏，那就不用去修”“别自找麻烦”或是“我们一直是这么做的”。这种反应是合情合理的，因为即使提出的改变能带来好处，变化也会极具破坏性。
◆ 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。
◆ “势能”（potential energy）和“重心”（center of gravity）。势能是物体存储的能量，拥有将它们释放出来的潜能。重心则是物体或系统中质量达到平衡的中心点。
◆ 寻求改变的时候，你也可以寻找潜在的势能。想一想你所在组织中有动力做出改变的人，他们也许愿意为你提供帮助。与各种各样的潜在利益相关者聊一聊，有助于你发现这些潜在势能的隐患。
◆ 促成改变的战术之一是，如果你判断出了某个创意、市场或流程（无论什么都可以）的重心，就可以针对它采取行动，从而更迅速地促成改变。
◆ 按压点（pressure point）：只要按压这一处，就能撼动整个系统。
◆ 一般来说，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。
◆ “承诺”还可以充当强大的催化剂，或者称为“强制函数”（forcing function），有助于成为个人或组织变革所需的活化能。它通常体现为某个预先安排的事件（或称为函数），能够促使（或迫使）你采取所需的行动。
◆ 这一节的小标题是“别跟自然对着干”。你应该提高警惕，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
◆ 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。
◆ “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）。
◆ 在即将达到临界点的领域成为专家是很有好处的，因为随着新思想或新技术的发展，你的专业知识的影响力会越来越大。反之，专攻一个还有十年才能达到临界点的领域，则是一种“低杠杆”的做法。
◆ 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）
◆ 这种联系被称为“梅特卡夫定律”（Metcalfe’s law），得名于网络互联技术以太网（Ethernet）的联合发明者罗伯特·梅特卡夫（Robert Metcalfe），描述了节点彼此相连时网络价值的非线性增长。
◆ 当存在的节点数量足以让网络变得有用时，就会达到临界量。
◆ 无论是通过网络效应还是其他方式，一旦某种思想或技术达到临界量，都会获得极大的惯性，通常也会拥有极大的动量。
◆ 当你知道自己付出的努力也适用于“临界量”这个概念后，就应该特别关注它。
◆ 这种思想或技术的临界点是什么？需要做些什么才能让它达到临界量？有没有哪种网络效应或催化剂能让它更快达到临界量？我能重组整个系统，让某个子社群更快达到临界量吗？
◆ “连锁故障”（cascading failure）。这个概念是指，系统中某一部分的故障会引发波及整个系统的连锁反应。
◆ 无论如何，随着人们之间的联系越来越紧密，这些思维模型在社会中也将发挥越来越重要的作用。随着技术和思想的传播，如果你能发现并分析这些模型——S形曲线是如何伸展的，拐点可能出现在什么地方，如何利用网络效应——就能事先做好更充分的准备。而且，如果你想让新思想或新技术得到主流社会的接纳，获得长长久久的惯性，就需要了解这些模型与你的战略有哪些直接联系。
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。
◆ “蝴蝶效应”（Butterfly Effect）的比喻，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。
◆ “幸运表面积”（luck surface area）。你也许还能回想起，几何学中的表面积是指物体表面的面积之和。正如撒大网更容易捞到鱼，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。
◆ 在封闭系统中，熵会随着时间的推移自然增加，这就是著名的热力学第二定律。
◆ 要做出这些决定，你必须设法理解并简化像经济这样的混乱系统，以便成功地穿行其间。本书提到的所有思维模型都有助于你实现这个总体目标。你还可以开发自己的思维模型，例如制作类似艾森豪威尔决策矩阵的2×2矩阵（2 × 2 matrices）。
◆ 想要直观地解释这种复杂性，有一种简单的方法是在2×2矩阵的基础上画散点图（scatter plot），这种图能清晰展现你分析的事物的相对价值。
◆ 人们很容易受“黑白谬误”的影响，这是因为每个人生来就存在“我们VS他人”（us versus them）的思维框架，认为只有两个选项，不是他人受损、自己受益，就是自己受损、他人受益。之所以会出现这种倾向，是因为你常常将自尊和身份认同与群体成员的身份联系在一起，进而出现了群内偏爱（in-group favoritism）和群外偏见（out-group bias）。
◆ 大多数情况（包括大多数谈判）都不是零和的。恰恰相反，大多数情况都可能形成双赢（win-win）的局面，也就是双方最后都能获益，或者说双方都成为赢家。
◆ 你最好置身于秩序与混乱之间，有意识地提升自己的个人熵值，以便接触到众多有趣的机遇，同时拥有足够的韧性和灵活性，以便应对新情况和新范式。
◆ 在通往成功的道路上，运气扮演着重要角色。如果你深入挖掘，就会发现大多数成功人士的“幸运表面积”远远大于常人。没错，他们是在正确的时间出现在了正确的地点。
◆ 许多极具影响力的大人物（例如比尔·盖茨、马丁·路德·金，等等）都处于采纳重要思想或技术的中心位置。这些思想或技术通过前面提到的“临界量”模型席卷了全社会。在某些情况下，他们是创造新思想或新技术的人；但在更多情况下，他们是将新思想或新技术引入主流的人。通过引导思想和技术度过“技术采纳生命周期”，他们创造了动量，最终令其形成了惯性。
◆ 本章要点
· 接受实验思维方式，寻找做实验的机会，尽可能采用科学方法。
· 尊重惯性。创造或发挥健康的“飞轮效应”。除非你拥有战术优势（例如发现了“催化剂”和大量势能），否则就尽量避免缴纳“战略税”，避免在惯性较大的情况下促成变革。
· 促成变革的时候，深入思考如何达到临界量，如何度过技术采纳生命周期。
· 利用强制函数给“变革之轮”加点润滑油。
· 主动扩大你的“幸运表面积”，付出必要的努力，以免被熵吞噬。
· 面对看似“零和”或“非黑即白”的处境时，寻找其他选项，最终实现双赢。
5 谎言与统计数据
◆ 正如法国数学家皮埃尔-西蒙·拉普拉斯（Pierre-Simon Laplace）在1812年出版的著作《概率论》（Théorie Analytique des Probabilités）中所写：“从很大程度上说，生活中最重要的问题不过是概率问题。”
信不信由你
◆ 利用过去的经验和洞察指导决策是人类的天性。
◆ 统计学家用“相关性不代表因果性”（correlation does not imply causation）来描述这种谬论。
◆ 出现这种谬误时，人们常常会忽略某个混淆因素（confounding factor）。所谓的“混淆因素”是指某个也许并非显而易见的第三方因素。这个因素既会影响假定的原因，也会影响观察到的效应，进而造成混淆，使人们无法得出正确结论。
◆ 与此类似的概念是“移动的目标”（moving target）。它是指，在得出实验结果后修改实验目标，以便支持自己想要的结论。
◆ 更进一步的盲测是，管理实验或分析实验的人也不知道参与者属于哪一组。这有助于减少观察者期望偏差（observer expectancy bias）（也称为实验者偏差）的影响。也就是说，研究人员或观察者的认知偏差可能会导致他们影响实验结果，使实验结果朝他们期望的方向发展。
◆ 仅仅是“收到你期望能带来积极效果的东西”这一行为本身，实际上就能带来积极效果。这种现象被称为安慰剂效应（placebo effect）。
隐藏的认知偏差
◆ 如果研究的群体不具备代表性，那么研究结果可能也不存在普遍适用性。
◆ 调查中常见的另一种选择性偏差是无反应偏差（nonresponse bias）。这通常表现为一部分人在被选中后不参加实验（例如对调查没有做出回应）。如果不回应的原因与调查主题有关，那么最终调查结果就会存在偏差。
◆ 类似的调查通常也无法纳入前雇员的看法，这会导致调查结果出现另一种偏差，也就是所谓的“幸存者偏差”（survivorship bias）。
◆ 古老建筑通常看起来比现代建筑更漂亮。但你看到的古老建筑都是大浪淘沙留下来的；同一时期也存在许多丑陋的建筑，只是统统被拆除了。
◆ 批判性地评估一项研究（或自己做研究）时，你需要问问自己：样本欠缺了什么？是什么让样本呈现出了非随机性？
◆ 另一种可能无意中导致的偏差是“反应偏差”（response bias）。尽管某些类型的人不回应会导致出现“无反应偏差”，但就回应的人来说，各类认知偏差可能导致他们无法做出准确或真实的回应。
◆ 一般来说，调查结果受“反应偏差”影响通常会表现为几种形式，包括：
· 问题的措辞，例如诱导性问题或误导性问题
· 问题的顺序，前面的问题会影响后面的问题
· 受访者记忆力差或记忆不准确
· 难以用数字（例如从1到10的评分）表达感受
· 受访者只提及对自己有利的事
警惕小数“定律”
◆ 在解读数据的时候，你需要警惕一个会引起各种麻烦的错误：夸大根据某个小样本得出的结论。
◆ 大数定律（law of large numbers）。这个定律说的是，样本量越大，你得出的平均结果就越接近真实的平均值。
◆ 赌徒谬误（gambler’s fallacy）。这个谬误得名于轮盘赌玩家，他们认为只要多转几把，轮盘转出红或黑的概率就会对自己有利。
◆ 了解赌徒谬误后，你就不该总是期望短期成果符合长远预期。反之亦然，你也不该根据少许短期成果做出长远预期。
◆ 均值”（mean）就是“平均值”（average）的另外一个说法。“均值回归”解释了为什么跟在极端事件之后出现的通常是比较普通的事件，也就是回归接近预期的均值。
◆ 虽然第一印象可能是准确的，但你还是应该持怀疑态度。收集更多数据会有助于你区分“可能发生的事”和“异常情况”。
具体情况具体分析
◆ 条件概率（conditional probability）。它指的是，在另一件事也发生的情况下，某件事发生的概率。条件概率使我们能通过运用附加信息，更好地估计概率。
◆ 统计学中有两大流派——频率学派（Frequentist）和贝叶斯学派（Bayesian）。
是对还是错？
◆ 仅仅因为没有证据证明某件事存在，并不意味着有证据证明它不存在。
能否重现？
◆ 本章要点
· 避免陷入“赌徒谬误”或“基础比率谬误”。
· 数据中的轶事证据和相关性会促使你提出假设，但相关性不代表因果性—你仍然需要靠设计精密的实验得出有力的结论。
· 寻找行之有效的实验设计，例如彰显统计显著性的随机对照实验或A/B测试。
· 由于存在中心极限定理，正态分布在实验分析中特别有用。请回想一下，在正态分布中，约68%的值距离均值不到一个标准差，约95%的值距离均值不到两个标准差。
· 任何孤立的实验都可能得出假阳性或假阴性结果，也可能由于众多因素出现认知偏差，其中最常见的是“选择性偏差”“反应偏差”和“幸存者偏差”。
· “重复”能增加对结果的信心。因此，在研究某个领域时，首先要寻找系统综述和（或）荟萃分析。
· 始终牢记，在应对不确定性时，你在报告中看到或自己算出的数值本身就不确定，你应该用误差条找出并上报那些数值！
6 决策，还是决策
◆ 做决策之所以难，正是因为你必须在信息不完善的情况下做出决策。
◆ “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。
◆ 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。
◆ 当你经验有限的时候，列出完整的利弊清单会相当困难。
◆ “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）
权衡成本与收益
◆ 成本收益分析是利弊清单的自然扩展，在很多情况下都是它的良好替代品。
◆ 成本收益分析的主要难点在于，最终结果对所选折现率很敏感。为了体现这种敏感性，可以进行敏感性分析（sensitivity analysis）。这是一种非常实用的方法，用于分析模型对输入参数的敏感程度。
化繁为简
◆ 事实上，存在一种叫作功利主义（utilitarianism，又称“效用主义”）的哲学思想。它的观点是，能为所有相关人士带来最大效用的决策才最符合道义。
◆ 在这类分析中要注意的一点是“黑天鹅事件”（black swan events）出现的概率。所谓的“黑天鹅事件”是指有重大后果的极端性事件（例如最终造成巨大的经济损失），但它出现的概率要比你最初预期的高得多。
◆ “黑天鹅事件”通常属于肥尾分布（fat-tailed distributions）。这种分布图的尾部比较肥厚。也就意味着，与正态分布比起来，远离中间位置的事件发生的概率更大。
◆ 当你试着同时考虑整个系统时，就是在进行系统思考（systems thinking）。通过纵观整个系统，你更有可能理解各部分之间的微妙互动，将它们通通纳入考量，以免它们给你的决策带来意想不到的后果。
◆ 勒夏特列原理（Chatelier’s principle）指出，在一个已经达到平衡的化学系统中，如果改变反应条件（例如温度、体积或压强等），系统就会自行调整，进入全新的平衡状态，这个过程通常能抵消部分条件变化。
◆ 有一个思维模型与“动态系统”和“仿真模拟”相关。它叫作磁滞现象（hysteresis），是指系统的当前状态取决于它的历史。
◆ 一般来说，通过系统思考（无论是借助图表、模拟还是其他思维模型）更好地理解复杂系统，不但能帮你全面了解系统及其结果可能落在的范围，还有助于你意识到最优结果是什么。如果不具备这些知识，你就可能落入追求局部最优（local optimum）的陷阱。“局部最优”是公认还不错的解决方案，但不是最佳解决方案。
如果可以的话，你更希望朝着最佳解决方案，也就是全局最优（global optimum）努力。
◆ 你必须对系统有完整的了解，才会知道还有更高的山。
谨防未知的未知数
◆ “未知的未知数”（unknown unknowns）
◆ 世界上存在“已知的已知数”；也就是说，有些东西，我们知道自己知道。我们也知道，存在“已知的未知数”；也就是说，有些东西，我们知道自己不知道。但是，也同样存在“未知的未知数”；也就是说，有些东西，我们不知道自己不知道。
◆ 未知的未知数：有些风险并不显而易见，需要大家齐心协力才能发现。例如，或许组织或行业中的某些变化（例如削减预算、公司收购或发布新产品）会大大改变这个项目。即使你认出了“未知的未知数”（将它变成“已知的未知数”），还是不确定它出现的可能性和后果。接下来，你还是得做“去风险化”练习，最终将它变成“已知的已知数”。
◆ 你也可以针对过去发生的事提出“如果……会怎么样”的问题。这称为反事实思维（counter-factual thinking），也就是想象过去发生的事与实际发生的相反。
◆ 由于存在群体思维（groupthink），这并不是正确的做法。所谓的“群体思维”，就是一种由于群体倾向于协同思考而产生的认知偏差。在群体环境中，成员通常会寻求达成共识，避免发生冲突，避开存在争议的问题，甚至在某个解决方案似乎得到众人青睐的情况下更改原方案。
◆ 从众效应（bandwagon effect）描述的是这样一种现象：由于当某个观点流行起来以后，团队中其他成员会“跟风”，因此共识能够迅速占据上风。更宽泛地说，它说的是人们倾向于接受社交暗示，遵从其他人做出的决定。也就是说，如果其他人已经接受了某个观点，你接受这个观点的可能性就会增加。
◆ 有一种方法是积极寻找不同文化背景的人。另一种方法是将创意众包（crowdsource），也就是从任何想参与的人（群众）那里寻求（外包）创意，这通过互联网很容易实现。
◆ · 观点多样性：如果能汲取不同人士的知识和经验，众包的效果就会很好。
· 独立性：人们需要能表达自己的意见，不受他人影响，以免出现群体思维。
· 聚合性：进行众包的实体需要能结合各方意见，达成集体决策。
◆ 本章要点
· 想运用利弊清单时，不妨考虑升级为成本收益分析或决策树。
· 进行定量评估时，请对所有输入的数据进行敏感性分析，以便找出关键驱动因素，弄清你可能需要提高哪些假设的准确度。密切关注使用的折现率。
· 警惕“黑天鹅事件”和“未知的未知数”。运用系统思考和情景分析，以便更系统地发现它们并评估其影响。
· 对于复杂的系统或决策空间，考虑进行仿真模拟。这有助于你更好地评估不同情境下可能发生的事。
· 警惕群体思维带来的盲点。与团队合作时，请考虑发散思维和横向思维的技巧，包括寻找更多的不同视角。
· 努力认清系统中的全局最优，寻找能让你更接近全局最优的决策。
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
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。
◆ 纳什均衡是一个策略组合，其中任何一名玩家改变策略都会导致双方的结果恶化。
◆ 在囚徒困境的例子中，纳什均衡是双重背叛这个策略，因为如果任何一名玩家选择保持沉默，都会得到更长的刑期。为了缩短刑期，他们必须选择合作，相应协调自己的策略。这种协作策略是不稳定（也就是非均衡）的，因为任何一名玩家都可以背叛对方，以便改善自己的结果。
◆ 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。
影响力模型
◆ 互惠（reciprocity）。也就是说，你会觉得有义务回馈（或回报）别人的好意，无论你原本需不需要帮忙。
◆ 承诺（commitment）。也就是说，如果你同意（或承诺）某些事，无论这件事有多小，你在未来都可能继续同意。这是因为前后不一致会导致心理不适，也称为认知失调
◆ “喜好”（liking）模型与你找到共同点。简而言之，你倾向于喜欢与你有共同点的人，也更愿意从你喜欢的人那里得到建议。
◆ 镜映（mirroring）技巧也是这一模型的衍生。也就是说，在与人交谈的时候，你可以模仿对方的小动作和口头禅。人们自然而然会这么做，但努力多这么做（例如，当对方抱臂的时候，你也有意识地抱臂）有助于赢得别人的信任。研究表明，你越是模仿对方，就越会被视为同类
◆ 人们都希望效仿自己喜欢又信任的人。
◆ 社会认同（social proof），也就是利用社会暗示认同你做出了正确的决定。你更可能去做看见别人在做的事，因为你有一种与生俱来的本能，希望成为群体中的一员
◆ 在效仿不良行为这一方面，社会认同同样有效。
◆ 稀缺（scarcity）——机会越少，你就越感兴趣。稀缺会导致人们“唯恐错过”
◆ 权威（authority），也就是你会倾向于追随公认的权威人士。
◆ 用天体物理学家卡尔·萨根（Carl Sagan）在《魔鬼出没的世界》（The Demon-Haunted World）一书中的原话来说就是：“科学领域有一条重要的戒律：‘不可信任来自权威的观点。’……太多此类观点被证明是大错特错的。权威人士必须像其他所有人一样证明自己的论点。”
◆ 驳斥某人的论点时，也不该将此人缺乏相关资质当作唯一依据。我们坚信，任何一个有智慧的人，只要有足够的时间，进行适当的研究，就能理解任何一个主题。
◆ 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）。请注意，庄家总能赢是有原因的！
视角决定一切
◆ 以不同的方式描述某个概念或情境，会改变人们对它的认知。
◆ 你必须小心，不要在无意中用市场规范取代社会规范，因为这可能会造成难以挽回的损失
◆ 但事实上，在大多数文化中，第二个人通常会拒绝低于总金额30%的分配方案，因为这被视为不公平。第二个人宁可自己一无所获，也要让第一个人也拿不到钱。
◆ “分配正义”围绕事物的分配方式描述什么是公平，认为平等分配更公平。“程序正义”则围绕遵守程序描述什么是公平，认为透明客观的程序更公平。
◆ 人身攻击（ad hominem）。也就是说，攻击提出观点的人，而不是他提出的观点。
底线在哪儿？
◆ “特洛伊木马”可以指任何看似无害甚至诱人，诱使你放下戒备的东西，例如礼物。它通常表现为“诱购”（bait and switch，又称“偷梁换柱”，直译“诱饵和调包”）
◆ 如果某件事听起来好得难以置信，那它通常都不是真的。
唯一的制胜法宝就是别参战
◆ 例如，对犯罪者来说，什么才是有效的威慑？研究表明，确信自己会被逮捕并定罪，要比可能会受到的惩罚更有威慑力。
◆ 有一种实施威慑的战术叫作“胡萝卜加大棒”（carrot-and stick）。这个模型承诺给予奖励（胡萝卜），同时威胁实施惩罚（大棒），以此制止某些行为。
◆ 正如电影《战争游戏》中的人工智能约书亚所说，有时候“唯一的制胜法宝就是别参战”。
改变战局
◆ 将军总在打上一场仗（generals always fight the last war）。这意味着，军队会默认使用在过去或上一场战争中奏效的策略、战术和技巧。
终局
◆ 本章要点
· 从博弈论的角度分析冲突。看看你的处境是否类似于囚徒困境、最后通牒博弈或消耗战等常见情况。
· 想一想如何通过运用互惠、承诺、喜好、社会认同、稀缺、权威等影响力模型，提升自己的说服力，说服别人支持你。注意这些影响力模型是如何（尤其是通过“黑暗模式”）被用在你身上的。
· 想一想什么样的框架能更好地表达你的观点，例如社会规范与市场规范、分配正义与程序正义，或是诉诸情感。
· 努力避免直接冲突，因为它可能带来不确定的后果。请记住，一般情况下都存在其他选项，能带来更有意义的结果。如果外交手段失败，不妨考虑威慑和遏制策略。
· 如果冲突形势对你不利，不妨试着运用游击战和“挑战重量级”战术改变战局。
· 谨记“将军总在打上一场仗”，弄清自己的最佳退出策略。
8 释放潜能
◆ 无论你是谁，大多数最聪明的人总是在为别人工作。
◆ “拉姆斯菲尔德法则”（Rumsfeld’s Rule）：你是带着现有的部队参战，而不是你想要或希望拥有的部队。
齐心协力
◆ 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”。
为谁安排什么岗位
◆ “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。
◆ 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
◆ “刻意练习”（deliberate practice）。具体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。
◆ “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。
◆ 间隔效应（spacing effect）。这个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。
◆ 间隔效应进一步指出，随着时间的推移，可以不断扩大每次强化记忆之间的间隔。
◆ 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。
◆ 如果后果微乎其微，而你对自己的决定没什么信心，那就应该选择委派。也就是彻底委托给别人，让别人去犯错，从错误中汲取经验。反过来，如果显然后果严重，而你非常确信自己的决定是正确的，那就不该任由下级员工犯错。
◆ 总而言之，位于“信心充足，后果轻微”这个象限中的活动，很适合帮助别人（或是你自己）进行“刻意练习”。
释放潜能
◆ 与固定型思维相反的是成长型思维，也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。
◆ 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。
◆ 冒名顶替综合征（impostor syndrome）。也就是说，某人觉得自己是冒名顶替者，为此深感困扰，生怕被人认出是骗子，哪怕他其实并不是骗子。
◆ 邓宁-克鲁格效应（Dunning-Kruger effect）。这个模型得名于社会心理学家大卫·邓宁（David Dunning）和贾斯汀·克鲁格（Justin Kruger）。它描述的是，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。
◆ 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）。这实际上与“冒名顶替综合征”恰恰相反，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。
◆ 见之明偏差（hindsight bias），也就是当事件发生后，你在事后看来，会认为那件事原本是可以预测的，尽管并没有任何客观依据。“放马后炮”（Monday morning quarter-backing）和“事后诸葛亮”（hindsight is twenty twenty）正是对此的两种不同表述。
◆ 另一种克服“后见之明偏差”的方法是在事件发生时做记录。这么一来，你就可以更客观地记录实际发生的情况，而不是仅仅依赖可能出错的记忆。文字记录是最客观的，而且也越来越流行。
携手共进
◆ 如果你不塑造组织文化，组织文化就会自己塑造自己，很可能会发展成你不希望看到的样子。
◆ 即使面对逆境，效忠者也会致力于促进组织发展。相比之下，雇佣兵主要是为了赚钱，所以更有可能离开组织，去寻求更大的回报。
◆ 想一想邓巴数（Dunbar’s number）——150。这个数字得名于人类学家罗宾·邓巴（Robin Dunbar），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。
◆ 本章要点
· 人是不可互换的，每个人有不同的背景、个性、优势和目标。要想成为最优秀的管理者，你必须进行以人为本的管理，考虑每个人独有的特质和当前面临的挑战。
· 为员工量身定制独特的岗位，突出每个人的优势和驱动力。只将员工提升到他能胜任的岗位，以免落入彼得原理的陷阱。
· 运用“直接负责人”模型，正确地描述岗位和职责。
· 尤其是在踏上新岗位的时候，为了让人们充分发挥潜能，就需要教练。刻意练习是帮助人们攀上新学习曲线顶峰最有效的方法。运用“后果-信心矩阵”寻找学习机会，在“一对一”例会中以坦诚相待的方式提供建设性反馈。
· 尝试新事物的时候，请警惕会带来负面影响的心理失效模式，例如冒名顶替综合征和邓宁-克鲁格效应。
· 主动阐明团队文化，不断努力赢得人心，朝着你想要的文化和愿景迈进。
· 如果你能让员工处于适当的岗位，在定义清晰的组织文化中取得成功，就能营造出使“十倍团队”不断涌现的氛围。
9 发挥市场支配力
◆ “持续竞争优势”的标志是经济学家所谓的市场支配力（market power），也就是在市场上提高价格以便从中获利的能力。
◆ 如果你缺乏差异化——不具备持续竞争优势，也就不具备市场支配力——就会完全受制于市场上的供求关系，以及市场提供的价格。
秘密武器
◆ 获得丰厚回报的唯一方法是投对加逆势操作。
◆ 模仿大众会引起均值回归
◆ 如果你知道其他人不了解的信息，逆势下注就很可能成功。换句话说，你深知自己押对的概率要比大众意识到的高得多。
◆ 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。
◆ 未来已经来临，只是分布不均罢了。
◆ 至少在一开始，创意的接纳程度通常都不高……但逆势主义者致力于改变事物原有的方式，将它们变成自己认为该有的样子。
◆ 为了更有条理地解决“时机”的问题，不妨问问自己“为什么是现在”（why now）。
◆ 这个问题也适用于你想做出的任何改变，从尝试新的组织流程到追求新的职业道路。为什么是现在？如果你多等一段时间，会不会有改变？你具体在等什么？鉴于你有那么多的事可以去做，现在是不是可以选择做出其他改变？
◆ 你可不想浪费掉一次重大危机。我是说，这是一个绝佳的机会，可以去做你过去认为做不到的事。
缺少执行的愿景不过是幻想
◆ “思而不行乃白日梦，行而不思乃噩梦。”
改
◆ 共振频率（resonant frequency）模型可以用于描述上述现象。这个模型来自物理学，可以解释为什么发出适当的音高能震碎玻璃——因为每个物体都有不同的自然振动频率。
◆ 包以德循环（OODA Loop）可能会对你有所帮助。它是一个由观察（observe）、调整（orient）、决策（decide）、行动（act）4个步骤组成的决策循环。
◆ 对于任何项目或企业来说，你都需要弄清“成功”应该是什么样子，以及在合理的时间范围内能否实现。
詹兹提出的这个模型会引导你做定量评估：你需要多少客户才能获得成功？你需要“付给”他们什么，或是为他们做什么？回答完上述问题后，你就可以问：是否存在足够多的此类客户？如果答案是否定的，你就需要考虑转向更大或更小的客户了。
◆ 成功穿越“创意迷宫”意味着了解如何与身边的人互动，理解你对他们的期待和需求，以及他们对你的期待和需求。也就是说，在迷宫里走错路的时候能清醒意识到，决定转向的时机和方式，并拥有足够的适应力，能够找到方法绕过障碍。
激活力场
◆ 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）。
◆ 如果你发现自己所在的领域即将出现颠覆，那就应该尽快、尽早地做出回应。这也许意味着要投资学习新技能，也许意味着要转变工作职责，也许意味着要彻底转向其他领域。
◆ 本章要点
· 找到一个“秘密”，围绕它打造你的职业生涯或组织机构，通过“客户开发”寻找产品/市场匹配（或根据具体情况寻找其他形式的“匹配”）。
· 在寻找产品/市场匹配的时候，力求像热源追踪导弹一样，巧妙穿越创意迷宫。寻找达到“共振频率”的迹象。
· 如果经过一段时间后，你在工作中还是找不到“亮点”，就请评判性地评估自己的岗位，并考虑转型。
· 在你和你的组织周围构建“护城河”，以便创造持续竞争优势。
· 切勿骄傲自满，牢记“只有偏执狂才能生存”，持续关注颠覆性创新，尤其是那些极有可能“跨越鸿沟”的创新。
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