人性七罪宗是什么？翻开诺奖得主卡尼曼的《思考,快与慢》，深刻到让你恐惧。

   历史上第一位获得诺贝尔经济学奖的心理学家，行为经济学的鼻祖，美国普林斯顿大学教授丹尼尔·卡内曼的代表作《思考，快与慢》，彻底颠覆了来福对思维运行的模式以及日常各类决策的认识。在这本书里，卡尼曼提出了一个对传统经济学非常有颠覆性的观点，就是在很多情况下，人并不是理性的，偏见是人与生俱来的缺陷，常用的无意识的" 系统1" 依赖的是情感、记忆和经验，对事物迅速作出判断和抉择，但" 系统1"也很容易上当，它固守" 眼见即为事实" 的原则，任由损失厌恶和乐观偏见等“七罪宗”引导我们作出错误的选择，而且做决策的人还浑然不知。《思考，快与慢》可以用来指导我们的生活的方方面面。

一、《思考，快与慢》，人性七罪宗

《思考，快与慢》，行为经济学流派的经典力作，运用心理学理论和经济学分析结合的方法，第一次对于影响个人和群体经济决策的偏见问题进行深入分析。它认为人并不是理性的经济动物，相反在很多情况下并不理性，偏见与生俱来，与直觉紧密相关。

1、核心内容

思考，快与慢：人类的思考模式可以拆分成快思考和慢思考两个系统。前者是依赖直觉的、无意识的思考系统，后者是需要主动控制的、有意识进行的思考系统。在人类的决策行为中，由于慢思考系统的懒惰，很多时候会由快思考系统占据主导。而快思考的直觉存在很多缺陷，容易导致种种偏见和失误。我们应该有意识的地动慢思考系统去弥补，提高决策质量。

2、行为经济学代表作

 丹尼尔·卡尼曼是有史以来，诺贝尔经济学奖第一次颁发给心理学家。为什么卡尼曼能获得诺贝尔经济学奖？因为他是将心理学理论、心理学实验与经济学研究相结合的先驱者。他获奖的研究课题，是人在不确定状态下的行为模式和决策依据。一直以来，传统的经济学把人假设为绝对理性的决策主体，认为人会理所当然的做出理性决策，并且在这基础上推导出一系列理论和论断。但是卡尼曼的研究说明，这种假设是有缺陷的，人在做决策时并不是完全理性的。这样，卡尼曼开创了经济学的一个新的分支，这就是行为经济学。行为经济学将心理学理论和经济分析结合起来，更多关注那些传统经济学关注不足的因素，比如人们的行为、认知、情感、心理、人格等等，如何对个人和群体的经济决策产生作用，从而影响经济组织和经济系统的运行。卡尼曼参与开创的行为经济学，是近年来发展最快、最热门的经济学分支之一，连续出了多位诺贝尔经济学奖得主，其中就包括2017年的理查德·塞勒。

3、人性七罪宗（本源）

   《思考，快与慢》这本书，是卡尼曼的代表作，也是行为经济学理论的经典著作。这本书开创性的贡 献，就是把人类的思考模式拆分成快思考和慢思考两个系统。或者按作者自己的话来说，系统1和系统2。系统1是依赖直觉的、无意识的思考系统，系统2是需要主动控制的、有意识进行的思考系统。在人类的决策行为模式中，两个系统都会发挥作用，但是，由于系统2的懒惰，很多时候系统1会占据主导地位，但是系统1的直觉式思考模式又存在种种缺陷，最有代表性的是三种偏好和四种效应。我们把它们叫做系统1的“七宗罪”，容易导致人类决策中的偏见和失误。我们应该有意识的去弥补这种缺陷，用系统2去弥补系统1，用慢思考去弥补快思考，有利于提高决策质量。

二、人性七罪宗是什么？

  卡尼曼对直觉导致的偏见和失误，进行了非常系统深入的研究，在书里也列举了大量现象，比较典型的是三种偏好和四种效应。我们把它们叫做系统1的“七罪宗”。你不需要记住这“七罪宗”，只需要在我介绍的时候对照一下自己，在日常的思维中是不是也存在这样的习惯。

1、典型性偏好：就是人们会过度关注典型事件，而忽视了典型背后的概率

 有这样一个实验，先告诉你，一个人在纽约地铁里阅读《纽约时报》，然后让你猜测她的学历，她是有博士学位，还是连大学文凭都没有。实验结果显示，大多数人想都没想，就选择了博士学位这个选项，这是基于典型性偏好做出的判断，但从概率来说，这个答案肯定是不明智的。因为在人群里，有博士学位的人和没有大学文凭的人，相差的是很多的。而系统1对于看报纸这个典型特征的过分关注，很容易让你忽视基础概率，这就是典型性偏好导致的偏见。

2、可得性偏好：一件事更容易出现在大脑里，人们就认为这事情更容易发生

比如，你看新闻，发现上个月发生了一起飞机相撞事件，那你出远门就容易选择开车或者坐火车。如果依靠理性，你应该去认真计算各种交通工具的事故概率才对。有意思的是，把可得性偏好的效用发挥到极致的，不是科学家，也不是政治家，而是恐怖分子。在以色列，恐怖主义活动猖獗，但是在恐怖活动中死亡的人数，也远远小于交通事故的死亡人数。但是，新闻媒体更关注恐怖事件，经常报道恐怖事件，这就导致公众更容易联想到恐怖事件，而不是去计算背后的概率。可得性偏好的成因，在于系统1会将“容易出现”和“概率较高”弄混，宁可做直觉判断，也懒得启动系统2进行科学的概率运算。

3、因果性偏好：系统一有个特点，喜欢对事物进行因果关系解释

它的解释是合理的吗？不一定，因果性偏好的成因，可能和人类与生俱来的合理化天性有关，所见所知的各种事物，都需要有一个说得过去的合理化解释。这在以下两种情况下特别容易导致偏见。

第一种情况，是对随机事件进行因果关系解释。比如二战期间，德国发射 V 型火箭袭击伦敦，伦敦人发现，在不同地区，爆炸点不一样。很多人相信，在没有爆炸的地点一定藏着德国的间谍。但是严谨的统计分析显示，爆炸点的分布只是典型的随机事件。

第二种情况，人们会对回归平均值的结果进行因果关系解释。回归平均值是一个基本的统计学原理，意思是每一次的表现，总会趋向于回归平均水平。例如，高空滑雪技巧比赛，运动员要是这回做出一个完美动作，下一次就很有可能出现失误。但是，系统1对统计学原理缺乏直观理解，总是要用因果关系去解释。要是下一次动作表现不好，你会认为，运动员已经领先了，所以特别紧张，发挥失常。如果下一个动作表现得更好，你就会认为，运动员已经拿到了高分，心情放松，也就能更好发挥竞技状态了。这样的判断往往没有什么事实根据，只不过是你大脑里的系统1，自动生成了因果关系解释。

4、光环效应：先接受了事物的一些信息后，这些信息会影响你对事物整体判断。

美国心理学家所罗门·阿希做过一个非常经典的实验。他假设有两个人，一个叫艾伦，另一个叫本，用一组词语对他们进行描述，然后再要求志愿者对这两个人的个性进行评价。对艾伦的描述，把褒义词放在前边，比如聪明、勤奋，把贬义词放在后边，比如冲动、挑剔、固执、忌妒心强；对本的描述，还是这些词，但是顺序掉了个个儿，贬义词放在前边，褒义词放在后边。结果，志愿者都认为艾伦是个好人，本有问题。而且，你还会在大脑里做解释，你会认为艾伦首先是个聪明人，聪明人有理由固执，甚至这种固执还是值得尊重的；本首先是个忌妒心强和固执的人，这种人越聪明，你就会觉得他越危险。其实，两个人唯一的区别，只是你对他们的了解顺序不同，系统1对先了解的信息先入为主了，这就是光环效应导致的偏见。

5、锚定效应：评估某未知事物之前，先估计一个参考值，叫锚定值，再来调整

 你在估计参考答案的时候，会受到各种外部因素的影响，往往并不准确，即便是你再去调整，也会出现巨大的评估误差。有一个实验，实验人员向参观博物馆的游客提两个问题：第一，最高的那棵红杉树是高于1200英尺还是低于1200英尺？第二，你认为最高的那棵红杉树有多高？第一个问题里提到的1200英尺，会对游客的头脑产生影响，成为游客回答第二个问题时的锚定值。在这个锚定值下，游客对第二个问题的平均答案是842英尺。而如果把第一个问题中的数值改成180英尺，游客对第二个问题的平均答案变成了282英尺。正是锚定值的改变，让游客的判断发生了巨大变化。

6、框架效应：指同一个问题的不同描述，会导致你做出完全不同的决策判断

 比如说，在描述某个手术术后病人生存情况时，有两种方法，第一种说手术后3个月内的存活率是90%，第二种说手术3个月后会有10%的病人死亡。这两种描述只是说法不同，其实含义是一样的。但是，实验证明，无论是医生这样的专业人士，还是一般社会公众，都觉得第一种方法更好。

7、禀赋效应：是指当你拥有某个物品之后，你就会觉得它价值更大

 著名的马克杯实验，实验人员把马克杯作为商品在学生之中随机分配，然后让学生自由交易，结果发现成功完成交易的没有几个，因为马克杯买家和卖家对于马克杯的估价差得特别多。卖家估价中位数为5.25美元，但买家的估价中位数只有2.25美元。最先设计马克杯实验的学者，就是另一位行为经济学家理查德·塞勒，禀赋效应这个概念也是他最早提出来的。禀赋效应可以用前景理论来解释，而前景理论正是卡尼曼的理论贡献。按照前景理论，大多数人在面对得失时，会产生不同的风险偏好。在面对获得时，你会小心翼翼，不愿意冒风险；相反，在面临损失时，你会不甘心，变得容易冒险。比较起来，你对损失和获得的敏感程度是不同的，在损失时遭受的痛苦感，要大大超过获得时收获的快乐感。用一句话来解释，你捡到100块钱获得的快乐，不能抵消丢失100块钱带来的痛苦。

前面我们说的光环效应、锚定效应和框架效应等，共同说了一个问题，人类的系统1是一个具有先入为主特性的系统，先输入的信息在判断中能够占据优势地位，不管这种信息是第一印象，是事先设定的参考值，还是描述时的词语和修辞，都会极大影响我们的判断。

三、《思考，快与慢》，操控心灵的无形之手
卡尼曼在《思考，快与慢》告诉我们，即使我们的思维出错，其出错的方式也有规可循。系统1运作迅速，且自动运行，它包括本能、情感、人与动物共有的先天技能，也包括后天习得的联想和技能；而系统2虽然缓慢，却很慎重，能让我们改正系统1产生的错误。心理学家刘易斯·戈尔德堡发现，用一个简单算法来诊断癌症的准确度能比高级专家还高，因为专家毕竟会被自己的情绪和错误的直觉所左右，而算法是用来处理数据的固定规则。人类往往难以相处、感情用事，而算法则是“头脑简单的英雄”，它们防微杜渐，默默修正着人类思维的毫厘之差。

1、算法一：前景理论

卡尼曼最具影响力的发现则是“前景理论”（prospect theory），该理论为行为科学的“偏见与启发法”奠定了非常重要的基础。他们考察了人们如何在不确定条件下做出决定，并发现了人们的行为并不符合效用理论的预期。效用理论是经济学理论的一个重要基本假设，它假设决策者会理性地追求利益最大化。卡尼曼意识到，他们观察到的非理性行为并不是一些偶然误差，而是“博弈者在选择过程中对理性原则的系统性违背”。这些系统误差表明人类的非理性行为有规可循。例如以色列在赢得赎罪日战争之后，以色列因为他们的损失感到懊悔不已；类似的案例还有很多：若行动A伴随损失，而损失本可被行动B避免，人们对损失的懊悔，会强于对没有采取行动B的懊悔。如果这是普遍情况的话，人们就能根据这一原理更好地评估风险。

2、算法二：可得性启发法

“可得性启发法”指：如果在一些偶然因素下，我们对某个现象非常在意，我们就会误以为那个现象特别容易发生。这项研究最终催生了已经广为人知的启发法，也就是经验法则，用来指代直觉思维中的一些具体缺陷。其中一些经验法则似乎有着共同的情感基础，比如“禀赋效应”、“现状偏见”和“损失厌恶”都涉及一种固有的保守态度：我们更加喜欢和重视已经为之付出了很多的事情。例如，“9·11事件”发生后，人们非常害怕恐怖袭击会再次发生。然而相对于车祸和其他致死原因，恐怖袭击发生的概率其实非常小。只不过是电视上没有像报道恐怖袭击那样，一天到晚滚动播出车祸等事故的新闻罢了。很多这样的信息其实不应该左右我们的判断，但我们就是无法屏蔽之。

3、算法三：采取选择结构和微调方式来应对

我们虽然有这么多严重的思维缺陷。不过，这些心理学新知识也能让我们了解、正视和尽量消除非理性思维的不足，进而改善人类生活。虽然根据可得性启发法，人们会为极力保护自己免受发生概率极小的灾难，但是我们可以用一些微调方式来应对：我们可以写下明确的提示，来提醒自己哪些灾难更可能发生，从而作出更加符合实际的判断。凯斯·桑斯坦曾担任奥巴马政府的白宫信息与管制事务办公室主任，他设计了一些选择结构和微调方式，来影响人们的直觉，从而影响决策。例如数百万的美国企业和政府职员在21世纪初的某一天，一觉醒来后发现自己不需要再申请加入退休计划，他们已经被计算机自动录入了。

4、算法四：干预背后的政治理念称为“自由主义家长制”

它是“自由”的，因为它并不强制人们接受给定的选择，只是提供一些选择或者制造一些吸引力，来让人们“更好地判断这些选择并作出能改善生活的决策”。这种形式的干预虽然通常在人们不知不觉中实施，但并不算玩弄权术和操控人心，毕竟人们总是有权选择别的方案，所以虽然这种有人引导，却号称是自由选择的形式。

四、《思考，快与慢》，深刻的让你恐惧

当今世界，行为科学无孔不入。社会心理学和行为经济学的研究铺天盖地，被（政府、企业、媒体）用来左右我们看到的新闻、购买的产品，并且被用于构建我们的文化和知识环境，影响我们在网络和现实中的人际关系网络。过去，人们遵循个人习惯、本能或者社会传统、规范来做出行动，而现在，人们往往会参考心理学、行为科学的研究结果和科学理论来做决定，并且在此基础上有意或无意地塑造社会。它们并不企求有意识地以信息和论据说服我们。相反，这些手段是利用我们的非理性动机、感情弱点和无意识偏见来改变行为的。假如心理学家们能够系统全面地理解这些非理性动机，对于选择偏好的操控既驱动了行为科学的商业化，也成为了数字经济的基石，而数字经济塑造了现代生活中的大部分内容。

卡尼曼分别在2007年和2008年开设了主题为“关于认知的认知”（Thinking About Thinking）的高级讲习班，参与学习的包括亚马逊创始人杰夫·贝佐斯，谷歌创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林，前微软首席技术官内森·麦沃尔德，Facebook首任总裁肖恩·帕克，SpaceX创始人、特拉斯汽车的联合创始人伊隆·马斯克，推特创始人埃文·威廉姆斯，以及维基百科创始人吉米·威尔士等人。在2008年的课上，卡尼曼提及了克服思维陷阱的微调方式，我们也可以看见他对选择构架的描述：它们能引导人们做出特定的行为，但是只要被引导者不喜欢其结果，这种引导可能会立刻失效。在与这些硅谷企业家的谈话中，卡尼曼指出“启发效应”（营造一种合适的心理氛围）是心理学研究中非常重要的课题之一，它通过提供潜意识的暗示（例如在屏幕上以某一速度闪过一张不令人察觉的笑脸）来影响情绪和行为。他还强调，启发效应能激发一些可预测的、连贯清晰的联想。如果被试对这种施加于潜意识的影响毫无所知，那么他们拒绝这些影响的自由意志不过是空中楼阁罢了。

硅谷大佬们既然参与了这样的课程，自然已经十分清楚行为科学的商业潜力，因为行为科学已经与科技产业密不可分。2011年，在对微调方式的最后一次更新中有一篇对决策科学研究所的约翰·肯尼（John Kenny）的采访。肯尼在采访中说道：“如果我们不理解行为经济学的理论，就不能明白诸如亚马逊、Facebook、Farmville、耐克+、高朋网等数字化网络平台的成功。行为经济学将提供越来越多关于人们行为的洞见，作为制定数字战略的依据。”2015年4月，亚马逊的杰夫·贝佐斯在致股东的信中表示，“基于销售指导系统，我们利用自动化机器学习技术，稳定生成大量的“微调”（每周通常能生成7000万个以上）”，此举为亚马逊的卖家带来了巨大的业务优势。 很难想象在这7000万个“微调”的影响下，顾客还能充分自由地思考，并做出有悖于亚马逊系统推荐和期待的选择。

Facebook也采纳了卡尼曼在行为科学方面的新发现，同时很多广告主利用启发效应间接地在Facebook上打广告，悄无声息地影响着用户的消费决策。2012年，Facebook内部的核心数据科学团队，协同康奈尔大学和加州大学旧金山分校的研究人员做了一项情绪启发式实验。实验对大约70万名Facebook用户在不知情的情况下进行测试，研究如果操纵他们的动态消息内容，他们所发布内容的积极性或消极性会否受到影响。当这项研究在2014年被披露时，大众普遍认为这是一种无法令人接受的心理操纵行为。但Facebook辩称用户在同意服务协议时已经默许了类似实验的进行。

微软前首席技术官内森·麦沃尔德也曾在2007年参加卡尼曼的高级讲习课。之后，他转职为卡尼曼的咨询公司TGG集团的一名咨询师。该公司的主席则是前花旗集团CEO克拉姆·潘迪特(Vikram Pandit)。根据官网介绍，这家公司旨在“发掘埋没在大数据中的信息”，“设计选择构架”，以及“减少决策中的噪音”(也就是消除组织中因为矛盾的主观判断造成的不一致)。尽管官网并没有透露出TGG公司的任何一位客户，但早期的文章依然提及他们对接过德意志银行。在如今的商业和金融世界里，行为科学和大数据共同形成了一件极具威力的工具，卡尼曼的理论正悄然转变整个社会，而我们也在向政府、企业、媒体等提供大量数据，这样的故事才刚刚开始。

“自由主义家长制”是这样一种幻想：善良的自由派官员掌握着新兴行为科学的工具。这种幻想显得越来越不切实际了。在日渐动荡和不稳的环境中，我们必须加强对行为科学应用的监管，巩固基础研究，并在决定使用或者对抗某种行为学干预之前，首先搞清楚它背后的政治或经济动机。非理性形式的说服手段明显不是什么新鲜事物，许多社会心理学家相信卡尼曼的原创理论深刻地理解了人性，指出非理性具有系统性的无意识的来源，正如弗洛伊德对潜意识的观点被前几代心理学家所接纳的一样。正是因为人们相信社会心理学和行为经济学植根于像上面例子一样坚实的基础研究，这些前沿科学才会被广泛应用，目前全世界范围内正在实施的行为学干预数以百万计。在这里不得不由衷的赞叹，《思考，快与慢》，深刻的让你恐惧！

丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》中将我们的思考分为系统1和系统2。简单来说，系统1倾向于无意识的思考，依赖情感、记忆和经验迅速作出判断，虽然很有效，但也常犯错。系统2则倾向于我们常说的理性思考。既然我们的大脑有两个决策系统，所以芒格建议要时刻洞察这一点。首先要运用理性，其次，要注意分辨自己是否因为潜意识因素而决策失灵。这能避免很多麻烦和错误。

这些心理学的概念和现象，学习完之后除了促进自我提升，在工作中其实也可以有非常大的作用。比如如何选用提拔内心强大的人，要参考这个人是不是不忘初心，不随境迁，要考察这个人“打标签”的方式。如果对人或事匆忙下结论打标签，然后就一直维持己见，这样的人显然不行。需要考察的素质是要能形成一个快速的判断，但是又没有最终打下标签，对人或者事的看法能够保持开放性，根据新的情况新的信息随时做出调整。这样的素质才是快速变化的时代里带来领导力的。