模式匹配胜过叙事推理

我在商业和投资方面的大部分失败赌注都是由叙事推理驱动的：关于世界的简短而引人入胜的故事听起来很聪明。 “大麻即将在加拿大合法化。这是一个在新行业底层进行投资的难得机会。” “我将投资一家钴矿公司，因为他们赢得了特斯拉的合同。”在推出 Spellbook 之前，我们想：“让我们推出 Shopify for Lawyers，因为按小时计费的律师更关心获得业务而不是效率”我们喜欢故事。叙事就像病毒和改变思想的药物。当它们传入我们的耳朵时，我们会感到：“啊！这有道理”。它们为纷繁复杂的世界增添了清晰度。然后我们觉得有必要与他人分享这个故事。清晰度感觉很好，我们想分享这种感觉。更重要的是，分享这个故事让我们感觉自己很聪明。这种传染性使得叙事推理变得极其危险。因为简单的故事往往会带来可怕的赌注。简洁的故事并不能很好地推动现实世界中的行动，因为现实世界的因果关系如此之多。导致投注产生良好结果的因素有数百甚至数百万个。想象一下世界上最好的国际象棋人工智能引擎：对于任何棋盘状态，它都必须考虑数百步棋步，然后考虑大量的分支未来。伟大的国际象棋引擎不能简单地使用诸如“良好的进攻是最好的防守”之类的叙事推理来获胜。这些引擎更像是电子表格：大量的数字和概率矩阵。他们可以做出我们无法使用基于语言的推理来理解的举动。最糟糕的部分？现实生活比国际象棋复杂得多。由此我们可以得出结论，制定世界战略的最佳方式绝对不是使用简短的单词序列。原始现实不太清晰。也就是说，它的结构并不简单，也不容易被我们理解。尽管叙述让我们感到舒服，但它们不足以捕捉现实的本质。现实是混乱的。我读过的最有影响力的东西之一是 Venkatesh Rao 的“一个叫做易读性的大大小小的想法”。它讲述了我们如何被有序、清晰的系统所吸引，但这些系统却常常失败。我们甚至拆掉杂乱的工作系统，用良好的有序系统取而代之，然后看到订单严重失败。我们过于看重易读性。我们称之为易读性偏差。例如，在下图中，有一片清晰可见的“科学森林”和一片难以辨认的有机森林。 “科学森林”是失败的，尽管它们清晰的结构让我们对这种方法充满信心。凌乱、难以辨认的森林仍然成功。为什么易读性偏见在整个社会中持续存在，即使我们已经意识到这一点？一个答案是：它可以安抚人们。从幼儿园开始，我们就习惯性地相信世界有一个清晰的结构。事情发生有明确的原因。在初创企业的世界里，如果你坚持得足够久，这种幻想就会被打破。但大型组织会“制造出清晰的假象”，以安抚员工并营造秩序感，而高层管理人员的核心圈子则直面混乱的现实。同样在组织中，通信带宽意味着您需要粗略、简单的故事才能让船驶向正确的方向。简单的故事是管理中不可避免的罪恶。但组织高层的重大决策实际上并不是这样做出的。简单的故事是激励和引导人们走向正确方向的工具。如果某人在一家大公司工作了多年，并且没有进入管理层的“核心圈子”，那么很容易看出他们如何将用于激励他们的工具与实际做出有效决策的过程混淆。人们误解了简单故事的用处。它们更多地是一种管理工具、政治工具、激励工具和营销工具，而不是决策工具。好的投注就是“找到阿尔法”。也就是说，押注于别人低估的机会。由于人类对易读性有强烈的偏见，高度易读的赌注会受到追捧。例如：“由于大麻刚刚在加拿大合法化，我将购买 WEED 股票，以进入一个新行业的底层。”结果是这样的：即使这些叙述是正确的，它们对市场来说太明显了，很快就会被超买。换句话说：在你下注之前，股价已经变得太高了。或者有太多的竞争对手比您先于商业理念。或者太多音乐家创作听起来相似的歌曲。这种推理适用于任何竞争领域。寻找被低估的赌注的一个真正好的地方是在难以辨认的地方。如果故事不起作用，我们如何在如此复杂和多原因的世界中生存？嗯，简单的故事可以满足基本的生存需求：“我需要吃饭才能生存”。但要找到其他人认为好的赌注