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为什么我们人生中的样本太少

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假设你要招聘一名秘书,现在有100位女士看到招聘信息后前来参加面试,你需要按照随机顺序,对她们进行单独面试,并在每一次谈话后立即决定是否聘任对方。你不能过一天再做决定,也不能等所有的面试结束后再择优录取,而且你在面试后做出的决定无法撤回。此时你该怎么办?

你应当选择第一位表现不错的女士吗?那你也许会错过最优秀的秘书,因为后面的应聘者可能在面试中表现得同样出色,甚至更胜一筹。或者你想先面试95个人,让自己对所有应聘者的水平有一个整体感觉,然后再在最后5个人中,选出一位与之前最优秀的候选人水平差不多的。可假如最后5个人的表现都令你失望,你该怎么办?

这个问题统计学家都知道,他们称其为“秘书问题”。令人惊奇的是,针对该问题,的确存在唯一的最优解:你应当首先面试37个人,然后将她们全都拒绝,此时你已经知道这37个人中最优秀的那位是什么水平了。在随后的面试中,只要出现比之前的最优者还要优秀的候选人,那你便立即将其录用。一旦运用了这个方法,你的决定将会非常出色。虽然你未必能选出最棒的那位,但你肯定能选出一位相当优秀的秘书。统计学已经证明,其他任何方法都达不到这么好的效果。

“37”这个数字究竟有什么特殊的地方?37除100,结果正好接近数学中的常数e(约为2.718)。假如只有50人应聘,那就先拒绝掉前18位(依据50/e的结果确定),随后再聘用第一位表现比前18个人都好的应聘者吧。

秘书问题最初被称作“婚姻择偶问题”,具体来说就是:在同他人结婚之前,我应当先与多少位女士(或男士)试婚?由于恋人的数量不可预知,所以刚才说的方法并不是很管用。出于这个原因,数学家给这个问题改了名字。

美好生活绝不是一场与数学精确度有关的游戏,用沃伦·巴菲特的话说就是:“近似的正确,胜过精确的错误。”这条帮助巴菲特完成投资决策的法则,你也应当在面临人生决策时坚守。既然如此,秘书问题为何依旧重要呢?答案是:它能在我们面临重要抉择时提示我们,在做出最终决定之前究竟应当“试水”多久。与秘书问题相关的实验已经证明,绝大多数人在选择“面试者”时,过早地做出了决定。而当我们面临针对事业、职位、领域、配偶、居住地,以及最喜欢的作家、乐器、运动和度假地的选择时,我们应当在起始阶段,在较短的时间内尝试各种不同的方案,最好比自己想要尝试的多一些,随后再做出最终的决定。在很好地了解各种可能性之前便做出决定,绝非理智行为。

为什么我们总是倾向于过早做决定?为什么我们总是没有耐心?第一,样本实验要花费精力。如果面试5个人就能完成任务,那我们有必要面试100个人吗?为了选择一个工作岗位,我们有必要去参加10场面试吗?这种做法很费力,绝对比我们想象的更费力。第二,样本本身会影响我们。我们很可能仅仅因为在年轻时初探过某一行业,便抓住这个行业不放。诚然,我们的确在这个领域做出了成绩,但假如当时的我们,能够对样本实验多付出哪怕一点点的热情,我们便很可能在某个其他行业也获得同样的成功,甚至还能获得更大的成就和更多的快乐。第三,我们喜欢拥有一个被清理干净的头脑,希望能完成一个主题,然后跳到下一个。针对不太重要的决策,这无可厚非,然而一旦面临重大决策,这种做法绝对是有害无益的。

我家的保姆是一个20岁的姑娘,几个月前,她曾沮丧地敲响了我的房门。她的男友,也是她到目前为止唯一的恋人,在不久前离开了她。泪水在她的眼眶中打转。我曾尝试着劝她:“你还这么年轻,还有大把的时间!你应当先试着同10个或者20个男孩子打交道,然后你就会对目前的‘行情’有所了解。只有这时,你才会知道究竟谁才能真正与你长久共处,而你又与哪个男孩子合拍。”她苦笑了一下,依旧愁眉不展。我觉得我没能说服她,至少在那一刻没有。

遗憾的是,有时候我们所有人都会像这个保姆一样。我们的样本容量太小,我们的决定太过仓促,这一切用统计学家的话来说就是“缺乏代表性”。我们所依赖的,是自己对现实的错误印象。

我们相信,只要认识世界上的两三个男人或女人,就能找到那个可以与我们共度一生的人;我们也用同样的方法寻找最理想的工作、最好的住处等。

当然,这是有可能发生的,如果你真的经历了这种好事,那我会发自内心地为你感到高兴。但即便如此,那也只是偶然的运气而已,我们不能指望自己总能有这么好的运气。

这个世界远比我们想象的更大、更复杂,同时也更加丰富多彩。所以,请在年轻的时候尽量多完成一些样本实验。在成人阶段的最初几年中,最重要的绝不是挣钱或谋求事业发展,而是去了解生活的方方面面。你应当以尽可能开放的态度,接受命运为你安排的一切。

你应当多读书,因为小说——无论是长篇小说还是短篇小说——都是对生活极佳的模拟。而一旦上了岁数,你就应当切换一下生活模式了。

你應当在做选择的时候坚持极其苛刻的态度,因为此时的你,已经清楚自己究竟喜欢什么,不喜欢什么了。

(秋水长天摘自中信出版集团《清醒思考的策略》一书,黎 青图)

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