摆脱简单的“因果关系”思维

摆脱简单的“因果关系”思维

小孩子有一项伟大的发现，那就是因果之间的联系。如果你见过18个月大的孩子总是把盛着粥的碗丢在地上，看着碗摔碎，那你就知道简单的因果关系有多有趣了。（尤其是注意到扔了一次又一次时爸爸的脸色变化，那就更有趣了！）人类的大脑是很擅长识别因果关系的，实际上太过擅长了，甚至不假思索就会这么做，这也是我们这个物种这么成功的原因之一。（科学家认为，除了灵长类，其他动物都没有因果概念。）

同时，因为因果观念太过自发，所以在很多情况下都存在过度使用的倾向，而这种倾向可能使我们陷入麻烦。

我们常犯的一个关键错误，是用非常少的数据来填补因果之间的联系。我们不喜欢没有原因的结果，这侵犯了我们的故事感。因而我们会根据掌握的数据来创造一个因果故事。这个故事不完整也没关系，只要能把这些片段联系起来，我们的大脑就会填补空缺，编造一个令人满意的故事，而且相信这是真的。诺贝尔奖得主、行为经济学家丹尼尔·卡尼曼，展示了我们的大脑是如何用一个小故事创造缺失数据的。故事是这样的：“简在纽约拥挤的街头观赏了一天之后，发现钱包丢了。”当卡尼曼给读者一个毫无准备的记忆力测试时，“人们更倾向于联想一个与‘扒手’有关的故事，而不是‘观赏’，虽然前文提到了观赏而没有提到扒手”。

你注意到这有多奇怪了吗？人们认为这件事与扒手有关，因为它发生在纽约拥挤的街头。其实更可能是简把钱包落在了某个地方（因为很多时候钱包都是弄丢的而不是被偷走的），但我们的大脑会选择特定的词，并在这些词之间搭建一座桥梁。我们会直接跳到结论和解决方案上，这是我们大脑比较神奇的功能，很可能这也是我们这个物种如此高效的原因之一。但在复杂情况下，这种功能并没有多大作用。因为根据掌握的信息和缺失的信息，我们需要苦苦追忆发生了什么。对于大脑记住的（或创造的）因果循环，我们不会加以考虑，只是一股脑地相信。

还有一件事我们也很擅长，那就是回顾性连贯。听起来比较奇特，意思是当我们回顾时，我们就能明白所有事。你可以看到尤兰达和道格现在就在斟酌这件事。当然，他们本该调查那位男友的背景，因为现在看来他的背景对于事情的发展至关重要。然而，不那么重要的数据有成千上万条，我们无法总是甚至经常知晓哪些数据将会变得重要。注意，尤兰达和道格并没有因为忘记检查养母的姐夫而懊悔不已，因为在这个事件的情节发展中他并不重要。但回过头看这一切如此具有连贯性，所以我们认为我们本能够看到未来的模式，本能够知道什么重要。我们本能够预测未来，因为过去看起来如此明了——这种感觉是我们责备人们无法料知事情，无法寻找造成悲剧结果的恶棍，相信仔细研究过去就能帮助我们更加确定未来的一个核心原因。

而让这一切变得更加棘手的是，很多时候我们知道什么重要，甚至可以前瞻未来。这就是为什么我们对飞机进行安全检查，对餐馆进行卫生检查，在生产线上进行质量监控，以及在浴室内放置指示牌提醒洗手的原因。根据过去的经验，我们知道在这些领域里安全、清洁和质量监控很重要。发达国家对健康问题和安全问题的把控已经变得越来越严格，因为幸福和舒适能给我们带来很明显的好处。现代西方社会对寿命、安全驾驶等问题抱得期望更高，还让企业和政府为其提供的服务的安全负责。

问题是，过去并不是一本万无一失的指南。我们住在新西兰，这是一个太平洋沿岸火山带上的国家，地质景观一直都在发生着变化。几个月前火山意外喷发时，报纸上大肆采访了正在追踪各个火山喷发历史的火山学家。但人们真正想知道的并不是这个，人们好奇的是“下次喷发是什么时候”，“会有多凶猛”以及“会不会威胁到自己”。对于这些问题，科学家们可以做出猜测，但无法根据过去的经验预测火山活动。因为大自然是一个很复杂的适应性系统，在制造风暴、干旱、地震和火山喷发时存在大量的变量组合。

因此，棘手的是，有时我们可以根据过去建立系统以解决未来的问题，而有时却不能。比如，如果一家餐厅的管理层认为不能只因为一群人吃了没有冷藏的食物生病了，就假设另一群人也会生病，因为未来无法预测，那么你也不会想在这里吃饭的。但如果有家技术公司的首席技术官认为，因为过去人们使用了CD-ROM，所以将来也会一直使用，那你也不会投资这家公司的。这就是为什么说看到整个系统，并试图找出面临问题的种类很重要。