本文来自微信公众号： 经观书评 ，作者：刘伯凯，头图来自：AI生成
一款新品的研发，一次跨国企业并购，乃至一场记入史册的战争，历史的无数个瞬间，留下了无数决策者孤傲的身影，时空交错之间，为决策者蒙上浓厚的历史感和使命感，决策成为千钧重担，专家学者们千方百计研究各种策略、工具，以提高决策的精准度，但决策依旧很难，失败者依旧众多。
读完安妮·杜克的《对赌：信息不足时如何做出高明决策》（以下简称《对赌》），再延伸至心理学、行为经济学、哲学，你会用一种全新的境界去看待、开展决策，你会坚定地认识到：古今中外数千年的人类文明史，也许只是在个别瞬间需要灵光乍现的存在，其他时段的决策是有办法可依的，无须彻夜不眠、殚精竭虑、过度标榜；也许我们观察决策的角度，或者试图提高决策精准度的各种苦思冥想，从一开始就走向了错误的方向，而且越走越远。
《对赌：信息不足时如何做出高明决策》
[美]安妮·杜克|著
中信出版集团
2018年12月
因为提高决策精准度不是由数据、模型堆砌而来，即使再完美的数据、模型也会漏掉或突然冒出“黑天鹅”或“灰犀牛”，致使前功尽弃。
而且所有变量中最大且最关键的变量——人，被排除在外，即使有所考虑，其权重则远远不足！我们更需要彻底改变的从来就不是数据、模型，而是参与决策的人，以及决策的过程和方式，而彻底改变的第一步从接受不确定性和没有完美的决策开始，从看清和最大限度地限制人类的认知偏差开始！
一、接受不确定性，没有完美的决策
作者安妮·杜克是一名职业扑克牌玩家，职业扑克牌大赛平均每小时玩30把，一把平均只有两分钟，在两分钟内可能要做出20个决策，但决策时（对手的牌无从知晓，暂且不论）你能拿到的下一张牌都是不确定的，而这种不确定可能会使原本的牌面锦上添花，也可能面目全非，这就是不确定性，这就是决策最真实的状态，我们也许永远无法获得决策所需要的全部信息，而且只能在信息不足和有限时间内作出决策，并承担决策的后果。
应对不确定性的唯一方法就是接受不确定性，接受不确定性也就意味着承认自己的边界，承认有些事情无法左右，甚至就是运气使然，看似消极，实则客观务实，将为我们带来多重好处：
首先，有助于我们理性评价决策质量。决策后我们特别容易混淆决策质量和结果质量，在牌桌上结果质量无非赢或者输，而决策质量是指在决策前是否结合概率、经验，仔细考量过包括对手在内的所有细节，如果决策质量没有问题，即使输了，也应坦然接受。正如本书的核心要义所揭示的：“我们必须认识到没有任何策略可以将我们变成完美的理性决策者，此外，即便我们可以做出最好的决策，仍然无法保证一定会得到我们想要的结果。”
其次，避免因结果质量影响我们的情绪和信心。坏情绪和信心坍塌会影响后续的决策，从而导致恶性循环和更严重的损失。
再次，有助于激励团队成员表达不同意见。当我们宣称对某项决策信心满满时（其实内心未必），持有不同意见的团队成员很可能因担心说错被指责，或顾及到我们的体面，不置可否；当我们向团队成员袒露不确定性，“他们会意识到他们可以提供信息”。美国通用汽车公司的传奇总裁，被誉为“现代企业管理之父”的艾尔弗雷德·斯隆曾言：“在没出现不同意见之前，不做出任何决策。”
最后，有助于事先考虑替代方案，有备则无患。
二、对确定性的不懈追逐，离正确决策越来越远
尽管接受不确定性会带来诸多好处，但“对于确定性的追逐”早已深深地镌刻于人类基因之中，这份执念不断升级、强化，成为人类认知偏差的温床，认知偏差在情绪的加持下固化为偏见，于是我们离正确决策越来越远。
通观人类的进化史，同时结合作者在书中引用的心理学、历史学、经济学等学科的研究成果，我将人类对于确定性的追逐大体分为以下四个阶段：
首先，生存的确定性。当我们的祖先置身于茫茫大地，何处有较为丰富且稳定的食物，何处有野兽出没——确定性带来控制感以降低焦虑，是人类赖以生存的手段，但在一个不确定的环境里，很容易产生各种认知偏差，比如将“窸窣声”和“狮子”联系起来，将“可能性”认定为“因果”，窸窣声与狮子确曾同时发生，但窸窣声也可能来自风声掠过、兔子跑过、蛇爬行……
心理学家丹尼尔·卡尼曼将其定义为确定性错觉，从进化角度看确定性错觉并非设计缺陷，而是适应性特征，在原始环境中快速决策比精确决策更具生存优势，“行动优先”的认知模式被保留至今，但在现代社会这种认知模式会导致过度恐慌和错误决策。
其次，自我的确定性。哈佛大学心理学教授丹尼尔·吉尔伯特，《哈佛幸福课》的作者，翻阅了几个世纪以来关于人类信念形成的哲学和科学研究成果，总结道：“人类是易轻信的生物，却很难产生怀疑。”而且“信念一旦确立，就很难去除，它开启了自己的生活，引导我们去关注和寻找肯定它的证据，还让我们去忽视或尽力诋毁与其对立的信息，这种非理性的、循环的信息处理模式被称为动机性推理”。
必须捍卫自己的信念，必须保持自我的确定性，因为这样让我们感觉良好。
更麻烦且更不利于决策的是，“我们将自己的坏结果归咎于运气，好结果归功于自己的能力；将他人的坏结果归咎于他人的能力，好结果归功于运气”。因此“我们具有无限的自欺欺人的能力”，即使二十世纪最伟大的科学家、被誉为“现代计算机之父”和“博弈论之父”的冯·诺依曼也未能免俗，他对于自己造成的交通事故的解释是：“我正沿着道路行驶，突然一棵树窜了出来，挡住了我的去路。”
再次，理论的确定性。所谓理论，其实是人类对抗不确定性的认知建构，试图用确定性的笔触描述他们所理解的世界——也许都对，也许都不对，如概率论中的期望、方差，既承认不确定性，又试图驯服它。
期望的本质是加权平均，它将所有可能的未来折叠成一个“最可能”的数字，表明人类无法忍受纯粹的随机性，我们需要一个“锚点”来制定计划、做出决策，期望就是那个心理锚点，但期望往往不是最可能出现的结果（除非是单峰对称分布）。我们用一个“可能永远不会发生”的数字来代表未来，这本身就是对确定性的执念。
当然有人可能会说在大样本下是有效的，就如同古老的抛硬币游戏，但决策一般是独立事件，不具备可重复性。同样，方差描述了随机变量围绕期望值的离散程度，方差越大，离散程度越大。通过计算方差，我们给“不确定性”贴上了数学标签，仿佛能描述它，能管理它，这是否是一种认知上的自我安慰？再想想我们在经济决策中奉为神明的NPV、P/E、ROE等等，真的牢不可破吗？真的有必要纠结于30%还是35%吗？
最后，数据主义的确定性。数据主义宣称“宇宙由数据流构成”，一切现象和实体——从生物体到社会制度——本质上都是数据处理系统，“贝多芬第五交响曲、股市泡沫和流感病毒不过是数据流的三种不同模式，能够使用同样的基本概念和工具去分析”。据此人类将获得前所未有的确定性，但尤瓦尔·赫拉利在其著作《未来简史》中意味深长地反问道：“生命能不能简化为数据流？当生命被当作数据处理和决策时，是否遗漏了什么？……如今数据主义正传播到所有科学学科，一旦成为统一的科学范式，就很容易成为一个难以撼动的教条。”
如计量经济学——数据主义在经济学领域的集中体现，数据、建模是其基本特征，哈耶克、里昂惕夫都曾对其经世致用的有效性提出质疑。目前我国以计量经济学作为范式的经济学、管理学论文已呈泛滥之势，翻开各大期刊，很多文章随意选取经济运行或企业管理中两个或三个要素作为论题，进行建模，然后收集数据和数据化处理，对于非结构化数据，研究者会通过爬虫、文本挖掘、机器学习等工具，将其转换成可供统计识别的符号，复杂的社会纹理被压平为“干净的数据”，那些实在无法被爬取或挖掘的，被当作“噪音”删除，我们得到的不是社会现实，而是现实经过数据化筛选后的剩余物。
而且个别论文相似论题，不同的数据集，结论则完全相反，如此研究不再是理解社会、解决实际问题的尝试，而异化为方法论的表演，或是为了达到某种绩效的学术炫技，数量的丰产必然带来思想的贫乏和意义的空洞。2025年《中国社会科学报》发表评论员文章《中国经济学研究不应过度计量模型化》，痛批了六大问题，值得警醒。
三、最优解：最大限度地限制人类的认知偏差
人类的认知偏差也许是决策中最大的黑箱，最大限度地限制人类的认知偏差，也许是改善决策的最优解。
首先，以“对赌”的氛围（或状态）开启决策。
所谓“对赌”并非真要坐上牌桌，而是责任制的一种特殊形式，代表着你将为自己的信念押注，为自己的决策买单。“对赌”的真正意义在于“自然而然地迫使我们对自己的信念进行审查，对我们已知的证据进行清点”，我们将更有可能意识到我们通常不如自己想象的那么确定，而且“对赌的氛围有利于减少我们的动机性推理，改变我们观察对立信息的框架（和意愿），不再将其视为带有伤害性，而是有益的，有助于提高做出更好决策的概率”。
下次决策前，我们不妨问问镜子中的自己“押上自己的赌注了吗”？
其次，以规则明确的团队之力限制人类的认知偏差。
《对赌》共六章，第四、五两章都事关认知修正团队的组建，认知修正团队将围绕团队成员的沟通（或信息处理）模式建立规则，借助团队之力最大限度地限制人类的认知偏差，因为“摆脱认知偏差也就意味着理性或者靠近理性”。
（1）团队应鼓励和支持“怀疑主义”，允许多样性和不同意见。“怀疑主义是通过询问‘为什么事情可能不是真实的’而不是‘为什么事情是真实的’来看待世界的一种方式，……将怀疑主义具体化，这会让我们更加接近客观事实”。多样性和不同意见将激发探索性思维，否则会“促进人们对自己信念的热爱和颂扬，扭曲团体处理信息的方式和制定决策的过程”。
（2）努力推进信息的共有性。所谓共有性即团体内所有数据为团体成员所共享，包括“让自己感到不安或避免进一步解释而尽力忽略的细节”，因为“我们的犹豫和不安说明了这些信息可能对于提供完整的、合理的原因至关重要”“数据共享是实现决策准确性的最佳途径，因为这样可以获取来自交流对象最真实的描述和见解”。
共享代表着听取意见的诚意，也代表着对团队成员最大的尊重。想想2022年重庆北碚山火，山势陡峭，消防车辆无法通行，消防员、消防器械无法抵达，政府及时发布信息，越野摩托车手来了，油锯手来了，油锯维修手也来了。相反有些事情则因为信息瞒报、迟报、漏报导致重大伤亡和损失。
（3）努力推进信息的普遍性和无私利性（英文原文为Disinterestedness，可翻译成公正无私、不偏不倚或没有个人私利牵涉）。所谓普遍性是指“接受或拒绝某个意见绝对不能‘依赖主张者的个人或社会属性’，……不要因为信息来源（你不喜欢的人、事物、地方等）而对信息本身采取否定或忽略的态度”。
无私利性是指我们处理信息的方式会受到利益、思想观念的严重影响。《对赌》将普遍性和无私利性单列，我认为这两点是紧密相连的，比如同样的发言，来自和我们关系不睦的张三，我们坚决否定；来自领导，我们就积极认同，实际工作中领导们似乎也很享受这种感觉，部属们也非常乐于、擅于满足领导们的这种感觉，于是一场场事关决策的会议完全流于形式，还未开工，就注定着失败。
读到此处笔者会自然联想到《第五项修炼》中的相关论述，“许多企业‘政治化’氛围浓厚，且很多企业的管理者被训练成善于表达和辩护自己的观点，不习惯于聆听”，对此作者彼得·圣吉只能无可奈何地表示：“只有耐心地做和等待较为成熟的时机。”作为心理学专家的安妮·杜克显然也深谙其中难度，连沟通技巧都替读者准备好了。
再次，运用AI辅助决策。
《对赌》英文原版出版于2018年，此时AI已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得重大突破，作者应该受到了很大启发，“图片处理和虚拟现实技术使我们可以看到几十年后的自己，你还会再纠结于换一辆好车还是存一些钱养老吗？”如今ChatGPT、Sora等AI工具日新月异，我们完全有理由相信AI会在更复杂的场景下展现越来越强大的适用性，让我们穿越时空，传递出至关重要的信息，做出更好的决策。