为什么总被常识坑
2023-03-09 10:06

为什么总被常识坑

本文来自微信公众号:王智远(ID:Z201440),作者:王智远同学,头图来自:《这个男人来自地球》


常识(Common Sense)是一个常常被人提及的词汇,但我依然无法对其有标准而深刻的理解,于是乎,我查阅诸多资料,试图了解它的历史、场景,以给出精准的解释。


什么是常识?


常识,即平常之识,指的是从日常社会生活、劳作、学习中总结和积累下来的基本知识。的确,常识在处理日常问题上便捷有效,比如感冒了应该多喝水、补充维生素C;坐久了应该站一站、适当活动活动等。


当涉及公司、集体、市场等更为复杂的问题时,常识却往往“失灵”;实际上,只是我们经常忽略了常识成立的条件,所以不是常识错了,而是我们理解错了


常识的两种视角


常识有什么特征呢?


其一,正规的知识体系以理论为基础,常识则以实践为基础,更关心问题的答案,而非求解的过程;就常识而言,知道什么是对的,或者知道方法、现象就够了。


我们不需要考虑为什么可以从中受益,它与理论知识相比,不会影响世界,只是简单地按照世界“本来的样子”去处理问题。


比如:


人们在不同时期、不同阶段认识是不同的。刚接触市场工作时,你对市场的认知比较模糊,会把市场工作理解为“活动、策划”等单一模块。


从业时间越来越长,你的认知会更加全面,你会意识到品牌宣传需要从战略、年度等多个方面去思考。常识在这里扮演的角色是告诉你“什么该做,什么不该做”,这些都是你在刚接触市场工作时并不知道的。


其二,它体现了文化的差异。体系化知识的力量在于,将特定的发现组成由一般原则描述的逻辑分类的能力,而常识,在于“自己的方法处理具体情况的能力”。


比如:


你在客户面前的穿着和言行,肯定与在朋友、父母、闺蜜面前截然不同,体系化知识试图根据一个一般规律,推导出适用于所有情况的行为模式,常识只知道某些特定情况下,我该怎么做,而从不探索为何这样做。


所谓体系化知识,指通过上学学习、教育研究等途径所获得的知识,具备理性和系统性,能够被归纳、分类描述。而常识,不强调分类逻辑


诚然,人们所述缺乏“常识”(Common Sense),即“某些情景下,缺少对具体事件、行为的认识,或者只知道情景、现象,不知道缘由”。


举个例子:


几年前,一群经济学家和人类学家做了一个实验,求证不同文化背景下,常识的差异。


他们给一个人100美元,然后让A把100美元一部分给B,金额任意;B可以接受这种分配,也可以拒绝,如果B接受,双方都可以获得应有金额;如果B拒绝,双方都将得不到任何钱。


数百次实验,大多数人会选择平分这100美元,而如果给对方分配的金额低于30美元,则会被拒绝。经济学家觉得意外,他们认为,这个结果与经济学中的理性标准概念相对矛盾,毕竟,就算只有1美元,也比什么都没有好,对不对?


于是,他们把该实验放在一个更偏僻的西方部落进行研究,结果发现,该地方的人把“天降之财”,理解成非分之财,也就是,这笔钱都不敢要,应该上缴到公共管理处。


所以,能看懂吗?


一旦你了解不同地域的文化特征,这些令人困惑的行为就变得合情合理,甚至你会认为这也是常识,常识问题之所以难以解决,因为双方不知道在什么立场,什么场景,才能开展合理的论证。


就像:


讨论贫穷问题时,有些人认为穷的原因是他们工作不够努力,花钱过度;有些人则认为穷人天生贫穷;还有人将贫穷归因于机会缺乏、社会保障体系缺失等环境因素。


诚然,常识的界定是“具体事件、环境下”所累积认知中的“一部分”,下次在电梯里你见到有“外国人”和你面对面站立,也不必害怕,可能他们受到西方环境的影响。


换言之,由于文化、地域等因素的影响,常识存在着差异和分歧,需要我们在理解和尊重多元文化的基础上,进行合理的沟通和解决。


那么,大家如何形容常识?


一般而言,大部分认为“过去的经验”是常识。但这种说法比较笼统,过去的经验,背后折射两种类型:确定性的现象和真正的知识。


现象与规律是可感知、可观察的;而经验需要亲身经历,能帮助我们理解现象、理解规律,具备吸取迁移能力,指导进一步工作。


例如:


头部博主李佳琪、罗永浩、李子柒等都在同一个平台上,产品、供应链、营销方法基本相似,却都能成功出圈。


这种情况,用“确定性的现象、过去的经验”哪种形容更为贴切?你说是现象,但“KOL”本人看来则是经验。


能看出彼此差异有多大吗?


虽然真知识可以作为参考,但并非绝对可靠,因此,常识也需要具体化。另外,连AI训练都要不断调整参数和模型,即便是经验积累的尝试,就一定准确吗?未必,很难逃出理性的怪圈。


常识被谁影响


为了方便理解,索性按照大众眼中“常识”(过去的经验)的思考,不妨想一想,你的“常识”到底被哪些要素影响。


其一,理性。


你认为自己理性吗?人们通常把理性归属到趋利避害范畴内,我们需要通过对环境、周边人的感知,依据自我目的对行为进行改变,然后做出决策。


多年来,经济学家在探索市场的过程中,常用此概念,因为按照数学逻辑,可以把它套用到可解决复杂事情过程中,就像“看趋势、看经济”等。


但是,如今理性理论不再是一个单一理论,而是一系列可发展的知识体系,我们会根据不同情况做出假设,这些理论里面基本包括两种表现:


  • 人们对某些结果存在偏好。

  • 考虑到偏好,人们会选择最好的办法来实现想要的结果。


我喜欢吃冰淇淋,如果有一种方法能让我在冬天吃到冰淇淋,我就会去做,但是,如果要绕很远的路,那我就会过一段时间买,也就是说,我们理性思考时会采用一种“理性行为框架”


我们就会依靠选项满足自己的偏好(钱、想吃、地方距离);假设把“吃冰淇淋”放大来看,这件事并不理性,毕竟很容易让身体发胖。


另外,理性中夹杂诸多复杂因素,我们倾向通过强化已有的思考,来接受新信息,该方式的实现,一方面,通过重视那些更容易证实自己已有观念的信息,另一方面,通过对不确定信息施以更加严格的检查和怀疑。


这两个相关的倾向,分别被称为证实性偏见(confirmation bias)和动机性推理(motivatedreasoning),它们极大地阻碍了我们解决分歧的能力。


所以,理性当中夹杂着各种“默认选项”,它们就像看不见的大猩猩一样,缠绕着大脑,你认为自己看到的“常识”是一种理性,实则陷入框架当中。


其二,信息。


“这个东西不能往脸上抹,你有没有一点常识?小王却告诉你,它治疗痘痘非常管用”,这种情景你肯定遇到过。


1967年,哈佛大学心理学教授Stanley Milgram(1933~1984)描绘了一个连接人与社区的人际关系网,后来把实验总结为“六度分隔”(Six Degrees of Separation)现象。


简单地说,你和任何一个陌生人之间所间隔的人,不会超过六个,也就是,最多通过六个人你就能认识任何一个陌生人;它和常识有什么关系呢?


信息的潜在影响可以像传染病一样,沿着网络传播,当每个人都受到他人行为影响时,你就会把“想象或接触的现象”当成事实,从而影响更多人的行为和决策。


比如:


我们的大脑会被周围看法影响,从而误判一些事情;前几年做品牌公关,每次做完内容传播,公司同事都会转发各种文章,大家都有老板微信,老板看到都在转,就会认为传播很成功。


实际上,你开始接触的信息(已知经验、常识),对某些事的评价,一旦陷入六度人脉中,它就会左右你的想法,直到让你信以为真。


我经常说:“不要过多地进入与自己职业相关的社群”,因为虽然看似你扩展了人脉,但实际上你并没有逃脱信息囚笼。


如果某个现象在一个社群中传播,然后你又在其他几个群中看到了它,这种信息重叠会潜移默化地影响你,慢慢地,就会被信息包围。接着,这个信息就会成为“常识”,侵占你的大脑,让你错误地认为自己学到很多知识。


但当下次需要使用这些所谓的“常识”时,你会发现,它们并没有用处,甚至会让你觉得“那条路”能走。我们却无法准确地把握为什么能走。


其三,想象。


大脑的两个特质“注重相关性、填充想象”,许多潜在因素以真实可见的方式影响着行为,就像启动效应、框架效应、锚定效应、损失规避等等,单独出现每个都认识,可你很难看出它们是如何结合起来的。


比如:


一次实验中,绿色的笔让人想到“绿箭口香糖”,听德国音乐,让人想到德国啤酒;提起生日,人们会想到手机锁屏密码。


当我们同时受到许多互相冲突的影响时,究竟会买什么、怎么决策这都变得不确定,所以,我们面临的不仅是无意识的心理偏见,还有对常识(自认为的经验、想象)的进一步填充。


丹尼尔·吉尔伯特(Daniel Gilbert)在《撞上幸福》(Stumbling on Happiness)一书中曾写到过,当我们想象自己或他人面对一种特定情景时,不可能把所有细节全部考虑清楚。


就像:


你可能会用今天口红的颜色,来填充临时要做PPT的背景,我们就某事、某人都会利用心理模拟,调用大脑记忆数据库(图像、经历、文化),然后恰如其分把各种必要的细节变得完整。


可是,大脑调用出来的就一定准确吗?未必,一般来说,人们都会系统的放大预期,并且降低风险率。


这也是人们为什么说:“这么大年纪,你为什么总犯常识性错误”;可能你说的常识(现象),别人根本没见过;亦或者你描绘的现象,对方接触后又被经过二次加工,自然就不准。


诚然,把信息、理性、想象三者放在一起看,信息在人们之间传递,经过大量重复,会形成人们对事情的基础认识。


这些事情会经过大脑的想象进一步成为一个具体事件,参与到决策中,影响你的判断;也许,事件起初的样子,你根本不知道,它可能是信息源,亦或大脑刻画出的画面,仅此而已。


赢得输家游戏


查理·芒格(Charlie Thomas Munge)说,所谓常识,是平常人没有的常识;我们在说某个人有常识时,其实在说,它具备平常人没有的常识。


是不是,有些绕口?


竞争同质化就是结果之一。当所有人都适用相同的思想和经验,来做市场时,模型就失去了延展性,即在经验层,大家常识时一样,所以才导致同质化竞争。


有则案例:


大量高智商人进入投资领域,想法设法要比普通人做得更好,于是,怪事发生了,加州有家非常大的投资公司,为超越同行,想到一个点子。


他们招聘大量青年才俊、个个都是沃顿、哈佛名校高材生,为了解赛道、市场趋势,大家不遗余力地工作,老板认为,只要他们每个人都提供一个好机会,公司就能把机会集中起来,必然遥遥领先。


点子行吗?当然可以,最后结果呢?一败涂地。


几百年前,炼金术士幻想把铅变成金子,以为买来大量铅,疯狂练就能变成金子,这家公司和炼金术士一样没高明到哪里去。然而,投资公司和炼金术士不同,有那么多高学历、高智商的人,为什么还失败呢?


查理·芒格(Charlie Thomas Munge)一语道破:“不一定你需要什么都懂,而是需要你懂别人不懂的东西,即使小数据,你能从中看出不同,你就能改变行业。”,这也是为什么说“常识”很难的原因。


比如:


我们在朋友圈经常能看到商业IP卖课玩家,你只要付4980元学一套课程体系,就能成为IP专家完成商业变现(笑);换句话说,如果他发现每年赚3倍的秘诀,他怎么还在网上卖课呢?


那秘密一定藏在他的行为里,而非他的课程里(太多人上当,非常可笑),你应该学他的行为而非课程;这是现代商业人的写照,大量自媒体人,每天都在做这种事情。


或者:


有个人有匹好马,步履轻盈、毛发光亮、这匹马什么都好,就有一个毛病,有时突然脾气暴躁、性情顽劣,谁要当时骑着它,非得摔胳膊断腿不可。


于是,主人就找到兽医问“怎么治好这批马”?兽医说很简单,“你在这匹马表现好的时候,卖掉它”(笑);换言之,如果这匹马不好,你会买吗?


所以,你的常识跟别人一样,就不可能打破常识;那么,如何避免陷入常识的窘境中呢?


《赢得输家的游戏》这本书令我记忆尤新,作者查尔斯·艾里斯(Charles Ellis)写道,赢家游戏中,胜负由胜者的正确行动决定,即游戏的一方战胜另一方;而输家游戏中,胜负由输家的错误决定,即游戏中自己主动犯错的一方决定。


比如:


专业网球比赛属于“赢家游戏”,获胜方必须打败对手;业余网球比赛属于“输家游戏”,获胜方获胜则因为对手打败了自己,换言之,最好的办法尽量少打坏球。


我看到太多传统老板投入短视频,做电商、最后亏个几百万,反之,那些没有投入的,却活得有滋有味,这是为什么?后者拥有前者没有的真知。


在贴近生活的世界里,那些可以做出高决策的精英参与的也许是一场赢家游戏,而剩余的大部分人,参与的更像一场输家游戏。


这说明什么?


许多问题需要逆向处理,这样你才能从本质看待它们,这还不够,还要想向前、向后双向思考。


就像:


你想改善组织创新问题,向前思考,你能想到可以做的所有事情,然而,反过来你会发现,你能做的事情都会阻止创新,那么,最重要的哪件能让组织创新,就格外重要。


诚然,商业中,与其思考如何创造更多利润,不如思考哪些措施会确保用户不会流失;生活中,与其思考什么创造美好生活,不如思考,哪些能确保幸福。


据此,你以为的常识(经验)也许是随大流,可能无法反过来推敲,如何界定自己的游戏很重要,如果你正在参与存量游戏,那应该去研究别人的失败。


总的来说:


大多数人的常识,是确定性的表面现象。


现象,往往掩盖事物形成的条件和背后诸多复杂关联;我们自信满满地用接触的信息来解释事实成败的原因,这在理解层就发生了错误。


想不被常识坑,不妨基于现象,向前、向后双向思考:这件事,到底成立吗?成立的背景、条件、因素又是什么呢?‍‍‍‍‍‍‍‍


本文来自微信公众号:王智远(ID:Z201440),作者:王智远同学

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