人喜欢用自己经历过的样本估算世界,可样本量太小了,很容易建立局部模型,时间一长就翻车。
我们又必须用有限经验应对无限可能,咋办?想了三招:
1/ 主动关注经验圈之外的样本
你的经历是一条路径,路径之外的世界你看不到。解法不是走更多路(时间不够),是借别人的路径。读历史、读传记、读其它文化——不是为了"学知识",是为了让你的样本池里出现你这辈子不可能亲身经历的数据点。
2/ 标记模型边界
所有模型都是局部的,只要知道这一点,对每个自信判断,在脑海中自问一句“这是从哪些样本中得出的结论,可能的边界在哪里?”
贝叶斯思维,核心不是公式计算,是认知姿态:我当前的认知置信度不是 100%,有新证据进来就马上更新。
3/ 设计“被打脸”的机会
只看同意自己观点的人、只做自己擅长的事、只进入确认自己判断的场景,只会加重自我认知的边界,“登味洋溢”。
刻意把自己投入到一个可能会失败的场景,与认知结构完全不同的人深聊,都可以“照镜子”,清晰看到那条认知边界线。
我们无法经历所有人生可能性,但确实可以借他人之眼,看自我边界。