只要我们事先掌握人在认知上容易落入的陷阱，就能让自己的判断和决策，接近最佳（也就是合理的）选择。
凭直觉下判断的后果
到现在为止，我们已经见识了人在经济领域犯下的一连串错误。接下来让我们停下脚步，想一想人为什么会犯下这些错误，说得更准确点，就是这些错误究竟代表什么意思。
大多数从事经济活动的人（比如消费者、上班族、企业家、投资人等）总是在经过仔细的成本/收益估算之后，从诸多选项中选出最佳选项，但也有一些人往往依据某件事的发生几率和评估结果就草率地作出决定，其本身带有很大的“不确定性”和风险{1}。
“不确定性”大摇大摆地出现在日常生活中，更充斥于经济领域中（比如股市变幻莫测、企业家在诸多风险环伺下仍自掏腰包研发新产品等）。如果想要了解人的决策方式，就必须先了解人如何以几率为基础进行各种判断。
来自以色列的两位天才认知心理学家丹尼尔·卡纳曼（DanielKahneman）与阿莫斯·特沃斯基（AmosTversky）注意到，人的判断在很多时候会偏离传统经济学所认定的几率法则。在合理严谨的“我”身边，伴有轻浮急躁、想尽快作决策的“我”，而前者最好随时盯紧后者。
我们的大脑无法穷尽心力，充分掌握并理性分析有助于正确决策的所有信息，以支持大脑完全按照几率法则进行计算，所以我们经常得依靠“思考快捷方式”。换句话说，大脑会尽快地、单纯地凭直觉作出判断。这种做法比较轻松，但判断出的结果却未必正确。
不过，有趣的是，我们能预测自己会在哪里“走失”。只要我们事先掌握人在认知上容易落入什么样的陷阱，就能让自己的判断和决策接近最佳（也就是合理的）选择。卡纳曼和特沃斯基以诸多实验证实了这种“思考快捷方式”的存在，并将之称为“捷思”（heuristic）{1}。捷思代表着大脑中有意识与无意识运作机制的某一面，我们以此分析自己的见闻，作出各种决策。
为了了解何谓捷思，以及捷思对我们有什么影响，请看以下的例子。
假设你必须判断某个人的职业，比如这个人是“图书管理员”还是“商店老板”。随机抽样选出来的那个人戴着眼镜，态度和蔼，非常喜欢阅读历史书籍。许多人就会认为这个问题很简单，并颇有把握地回答“他是图书管理员”。
然而，这样的判断往往是错误的。因为在这个世界上，商店老板的人数远远多过图书管理员的人数。也就是说，此人是商店老板的几率远高于是图书管理员的几率。诸如此类的例子可以说明，根据“典型性”和“代表性”{1}作判断，容易让人错看事物真实的面貌。
如果你认为两种现象共存的几率高过只出现其中之一的几率，表示你也犯了同样的错误，因为该结论明显有违几率原理。看看以下的例子，你就知道是怎么一回事了。
琳达今年31岁，单身，率真聪明，活泼好动。她毕业于某知名大学哲学系，在校期间热心研究人权与社会正义问题，曾参加过反战示威游行。
请把下列三个项目依几率从低到高进行排列。
A．琳达积极参与反全球化活动。
B．琳达在银行上班。
C．琳达在银行上班，而且积极参与反全球化活动。
80％的人的判断为：A的几率比B高，C的几率处于A和B之间。换句话说，大多数人认为C（也就是A和B共存）的几率比只有B的几率更高。其实，这是人们落入“联结错误”（conjunctionerror）的陷阱中所形成的错误判断。
联结错误是不符合几率运算原则的典型逻辑错误之一。因为同时具备两项特性（在银行上班，而且积极参与反全球化活动）的选项，当然从属于其中一项特性（在银行上班）。换句话说，在银行上班而且积极参与反全球化活动的人，一定是在银行上班的人中的一员。
为什么我们会犯这种错误呢？刚才已经提到，无论你是否意识到自己的思考模式，你都会在不自觉中运用“捷思”。捷思能让人在无意识间迅速地对事物产生认知并作出判断，即便碰到复杂的问题也能三两下解决，不过出错的几率相当高。
根据“代表性”（也就是典型的对象或假设的印象）来下判断，很容易得出错误的结论。而以“捷思”思考、根据“典型性”来判断几率的高低，就会犯下同样的错误。
在判断几率高低时，还有一种常见的误导来自于媒体攻势——如果媒体大肆报导某件事，我们就很容易高估与该事件相关的一些事情的发生几率。
比如，暑假期间，两架飞往加勒比海岛屿或其他目的地的客机同时坠毁，大部分乘客遇难，大家就会想当然地认为航空事故死亡率比糖尿病的致死率高。而实际上，因糖尿病死亡的人远比在空难中丧生的人多。之所以发生这种几率判断的错误，恐怕就是因为空难事件比较容易登上新闻头条，因此也比较容易在人们心中留下深刻印象。
在各地禽流感疫情每天上报国务院兽医行政管理部门期间，大家无不绷紧神经，密切关注禽流感的蔓延和控制情况。然而，比起餐桌上的鸡肉，开车往返于米兰和威尼斯之间反倒更容易让人命丧黄泉。
人在作判断时容易犯的错误，除了上述两项之外，还包括低估“小数法则”和“回归平均数”的影响、“赌徒谬误”等。接下来就列举一些例子，依次给予简要说明。
按理说，某一事件必须重复发生很多次之后，我们才足以推测其发生规律，而“小数法则”指的是，虽然某事件（只限于重复发生的现象非常类似时）只发生过几次，但许多人依然会凭着过少的样本去推测其发生规律。
比如，你买了10张彩票，其中有2张中奖，如果你据此认为彩票的中奖几率为20%的话，你就犯了小数法则的错误。因为小样本中某事件的概率分布并不等于其总体分布，也就是说，10张彩票并不足以作为统计的样本。
再以气候现象为例。虽然各大媒体纷纷报导说全球气温呈逐年上升的趋势，但我们并不能就此断定明年一定会比今年热。因为气候现象相当复杂，并且变化多端，我们要想研究其实际的动向，就必须进行长期的、大量的相关数据的搜集、筛选和积累，样本必须多到单一年度的数据显得微不足道才行。
人有特殊的能力，能从没有规律的事件中找出或建立起一个规律来。“大数法则”即为其中一例。所谓“大数法则”，是指在随机事件的大量重复中，出现某种几乎必然的规律性的一类定理的总称。
比如，在掷硬币时，每次出现正面或反面是偶然的，但大量重复投掷后，出现正面（或反面）的次数与总次数之比却必然接近于常数1/2。
如果投掷硬币20次，我们会预期出现10次正面和10次反面。但在投掷了20次之后，却出现了15次正面，我们就会怀疑其中有诈。但问题是，把“大数法则”套用在这么少的样本中，期待结果却是大量连续抽样时才能得到的完美几率50%，根本是异想天开。
没有考虑到“回归平均数”，也是人们会误解偶然现象的原因之一。比如某支球队在以6∶0领先之后，结果却输掉了比赛；以0∶4落后之后，结果却赢得了比赛。这种现象只不过反映出比赛刚开始时出现了极端的比数，即使有可能与教练训话或球员犯规退场有关，也只是统计上的现象而已。但是，当情境中的两个变量关系诡异时，大家很容易会把其中一个极端的数值与另一个寻常的数值联想在一起。
由父母身高推测孩子身高的例子也是“回归平均数”现象的典型代表之一，即非常高的父母所生的孩子往往比父母矮些，而非常矮的父母所生的孩子却往往比父母高。似乎有一种神秘的力量将人的身高从高、矮两个极端往人类的平均身高拉近。这是统计的真实结果，很容易看到，可惜人们总是难以“回归”真实，无法从脑中抹去极端值。
于是，大家总是期待那支于上次比赛中突然反败为胜的球队，在下一场比赛中依然表现优异；看到父母长得高，就认为小孩至少会和父母一样高；若某只股票的股价突然攀升，就预测该股票还会继续上涨……由于我们无法正确套用“回归平均数”法则，只是凭着不可靠的直觉作判断，所以我们的预测或推测就如同那些号称专家的人胡诌的内容一样，会偏离平均数。这也告诉我们，对于他人的某些不合逻辑的想法，根本无须大惊小怪，因为人永远摆脱不了过度解释巧合的习惯。
世界著名杂志《体育画报》（SportsIllustrated）封面的诅咒也是一例。根据传言，登上该杂志封面的人物或队伍，来年会遭遇战绩下滑、表现大幅衰退等倒霉事儿。因为登上该杂志封面的选手人数众多，所以有些记者甚至断定，杂志发行后经过两周时间，魔咒就会成为现实。
其实，不必借助大串的心理因素和诸多的具体事实，我们也可以看出其中的“玄机”。登上该杂志封面的人物，都是成绩优异的世界顶尖选手。例如成功实现环法自行车赛七连冠的兰斯·爱德华·阿姆斯特朗（LanceEdwardArmstrong），创造了环法大赛历史上的奇迹。即使在此后的比赛中，阿姆斯特朗只取得了接近平均水平或稍显退步的成绩，也是理所当然的。这和《体育画报》封面的诅咒根本没有关系。
“赌徒谬误”是日常生活中常见的一种不合逻辑的推理方式，认为随机序列中某件事的发生与之前发生的事有关。即使从统计的观点看来，两件事彼此并不相关，但依然会出现这种现象。
例如，当俄罗斯轮盘多次转到红色后，大家就会认为接下来应该会转到黑色。其实这种推测毫无根据，因为转盘没有记忆，在每一次转动中，各种颜色出现的几率都是一样的。
错觉其实很普遍
基于视觉的知觉，也会成为一种捷思。这种无意识的认知方式让我们凭直觉解决问题，但经常出错。为了让大家更好地理解接下来要介绍的认知谬误，先向大家介绍基于视觉的知觉错觉[心理学家卡纳曼的妻子安妮·特丽斯曼（AnneTreisman）是这个领域的专家]，以便与认知谬误相比较。
下面我要介绍的是德国精神医生缪勒莱耶（Muller-Lyer）在1889年提出的“视错觉”例子。
如图1-1，许多人看到这个图形时，会觉得右图的垂直部分（箭头朝外的图）比左图长，实际上两者的长度是一样的。只要像下一张图（图1-2）那样，画两条并行线分别将左右两图的上端和下端连接起来，就能很明显地看出两者是一样长的。
当我们的感官碰上图1-1的两个图形时，会产生视错觉。所谓视错觉，是指观察者在客观因素干扰下或者自身的心理因素支配下，对图形产生的与客观事实不相符的错误感觉。
比如，法国国旗红、白、蓝三色的比例为35∶33∶37，而我们却感觉三种颜色面积相等。这是因为白色给人以扩张的感觉，而蓝色则有收缩的感觉，这就是视错觉。
像这样的例子能带给我们许多启示，因为这是世人共通的错误，并非出于偶然，可以事先进行预测。当我们看到图1-1时，虽然已经知道左右两图中垂直部分的长度相同，但还是会觉得右图看起来比较长，且不会因为场景不同而改变。
玩俄罗斯轮盘的时候也一样，即使我们知道每次转动时出现不同颜色的几率各自独立、并不相关，但还是会期待下次出现刚才一直没出现的颜色。这种诱惑很强烈，很容易让人觉得自己的推测是合理的。
认知谬误在许多方面与知觉错觉相似，比如具有普遍性（每个人都会受到影响）、可以预测、重复出现等。这种错觉不只出现于普通人在判断自己不了解或与自己无关的事情时，就连在专业领域表现优异、信誉卓著的专家，比如企业家、政治家、大学教授、经济学家、工程师、医生、律师等，同样会有“以为自己都知道”的错觉。
具有普遍性的认知谬误，偏离了每个人都认为正确无误的合理性法则。如果你想了解该法则及其相关理论，想知道毫无情感的E.T.外星人如何思考和行动，请看以下的说明；如果你对合理性法则毫无兴趣，请跳过这一段内容，直接读下一章。
不合理的思考，才是正常
传统的合理性模型由三部分组成，这三部分分别代表不同的理论，但却有着共通的形式结构。该模型旨在利用简单易懂、不辩自明的道理，推导出严密的结论。
推理是逻辑学研究的主要对象，它通常由一些前提和一个结论组成。在演绎推理中，前提是已知的事实，结论是由前提经过推理必然得出的事实。也就是说，如果前提为真，则结论必然为真，无论如何都不可能出现前提为真但结论为伪的情况。请看以下例子：
前提一 足球选手都喜欢吃苹果
前提二 波波是足球选手
结 论 波波喜欢吃苹果
如果在逻辑上把无效的推理当成有效、把有效的推理当成无效，将会破坏逻辑学的原则。第一部分的常见错误就是“推断结论的错误”。
前提一 足球选手都喜欢吃苹果
前提二 波波喜欢吃苹果
结 论 波波是足球选手
很显然，这一结论是错误的，即使波波喜欢吃苹果，也有可能不是足球选手。从这个例子可以看出，即使两个前提都是事实，结论也可能是错误的。
再看看其他例子。发动汽车引擎时，引擎不启动，仪表板的灯也不亮，原因是电瓶没电了。这个推理并不是演绎推理。也就是说，即使前提（引擎不启动，仪表板的灯也不亮）是事实，也无法断定结论（电瓶没电了）是事实。因为有可能是电瓶还有电，但却因为电力系统出故障等原因，使得仪表板的灯不亮。
即使结论是根据作为事实的前提得出的，也未必能符合客观事实。这种推理称为“归纳推理”。
