送你个限量版「平步青云」红包封面,再聊4个让我人生过得更好的道理

你好,这里是 BIMBOX,我是老孙。

今天的文末,会给你送出BIMBOX定制的「平步青云」微信红包封面。

马上要过年了,今天咱们不聊技术,聊点轻松的话题。

人们总是说,听过很多道理,还是过不好这一生。

的确,很多道理你乍一听觉得特别牛、特别妙、特别走心,但真到了平时的生活和工作中,要么想不起来用它,要么是臣妾做不到。

我想和你聊的,是过去这一两年里,真正改变了我的四个道理,它们都非常实用,还真的让我的人生过得比以前好了很多。以至于身边和我熟悉的小伙伴,都已经听我唠叨过很多次了。

咱们是个理工科的媒体,所以肯定不会说类似「只要努力就一定成功」之类的低级道理,要给你分享的这几个道理,首先很高级,其次很容易理解,最重要的是,一旦你记住了它们,马上就能用到日常中去。

我希望这四个改变我的道理,也能在关键的时候帮助你。

1
汉隆剃刀法则

这个道理是我非常喜欢的作者万维钢讲的。

如果你对科学史感点兴趣,大概会听说过「奥卡姆剃刀」法则,大概意思是说,如果两个方案都能解释一件事儿,那我们就选择那个假设最少的方案。

比如地心说和日心说都能解释天体的运动,但是地心说要额外增加很多的假设,而日心说则简单得多,那科学家就倾向于选择日心说。

奥卡姆剃刀法则在社会学中有一个变种,叫做「汉隆剃刀(Hanlon’s Razor)」,它大概的意思是,能解释为愚蠢的,就不要解释为恶意。

什么是恶意呢?就是当事情不按照我们希望的那样发生时,人们倾向于相信一定是别人有意安排,是一场反对我们的阴谋。

比如同事下班去聚餐,没有喊上小王,小王会觉得他们很可能是在故意疏远自己;
比如老李让下属帮他周三之前做好 PPT,结果周三的时候下属没有按时做完,老李会觉得下属是故意害他没法演讲;
比如小美跟闺蜜抱怨,最近男朋友特别古怪,本来约好了吃一顿烛光晚餐,但他总是魂不守舍,他一定是有什么问题,不爱自己了。
而事实是,大概率来说,人们的猜测都是错的。

真实的情况更可能是:小王的同事们下班时候临时决定聚餐,忘记喊他了;老李的下属不是故意的,而只是记错日期了;小美的男朋友吃饭魂不守舍,其实是因为意大利队今天踢输了。

能用愚蠢解释的,就不要解释为恶意。这里的「愚蠢」是个广义的形容,还包括忘了、错了、误会了、不知情、糊涂了、懒了,比起故意针对你,这些都是更大概率的事件。

这个道理并不是说世界是充满善意的,而是告诉我们,不要把自己放在世界的中心——在绝大多数时间里,自己对于世界来说没有那么重要,重要到别人要故意策划一个阴谋来针对你。

开车的时候被人家别了一下,大概率他是不小心,因为对方不认识你,没有必要故意针对你;你打招呼领导没搭理你,大概率是他有别的烦心事,而不是故意给你脸色看,因为你没有重要到他用这么隐晦的方式对付你;春节回家亲戚问你挣了多少钱、结婚了没有,大概率不是他们故意让你难堪,因为你并不是亲戚聚会最重要的焦点。

民间传着一句半开玩笑的话:「总有刁民想害朕」,而真实的世界里,既没有那么多刁民,每个人也都不是「朕」。

需要注意的是,汉隆剃刀法则是反映真实世界的统计学概率,「愚蠢」是大概率事件,「恶意」是小概率事件,它可不是让我们傻乎乎地相信世界上完全不存在恶意。

如果你在某个组织、某段关系里确实有很重要的位置,对方又一而再、再而三地针对你,那你也不要太过死板。

即便如此,汉隆剃刀还是相当有用的,因为我们大多数时间都把愚蠢猜测成了恶意,而不是反过来。

默认相信一件大概率的事情,除非有明确的证据支持小概率的事情,这才是更轻松省力的处世之道。

这个道理我自己还有一个推论,你不一定能接受,姑且一听。有一次我和起航聊天,我问他,如果你知道一位朋友在背后和别人议论你的缺点,会怎么想?

他说,我会很生气,可能去质问他,也可能做不成朋友了。

我就把汉隆剃刀法则讲给他听,还说了自己的观点:如果那位朋友是在确定我不会听说的情况下评论我几句,而且评论的场合不是在故意给我设套——比如和我的重要领导或客户说我坏话,那我就当这件事没有发生。

因为大概率来说,每个人都有议论别人几句的小毛病,包括我们自己,我们之所以会议论,只是因为我们觉得那个人不会知道,于是放松了警惕,这是「愚蠢」,而不是「恶意」。

2
关系本身就是目的

比起汉隆剃刀法则,下面这个道理更多用于那些很亲密的关系,比如好朋友、恋人、父母、儿女。你能确定他们对你没有恶意,但你就是连他们的「愚蠢」也接受不了,怎么办?

《了不起的我》的作者陈海贤是一位心理咨询师,他说了这句话:关系本身就是目的。

小周的妈妈有些坏毛病,比如爱管闲事、不讲卫生,小周几次三番地劝她,她还是改不了,每次放假在家里呆久了,小周就觉得很烦,也经常跟朋友抱怨自己的妈妈。
老赵有一位两年没见的朋友回国,两人约在一家餐厅吃饭,席间聊到了中医问题,两个人各执己见,越聊越生气,最后不欢而散。
小芹忙了一周,周末的时间总算能陪儿子了,她买了一套高级的乐高玩具,和儿子一起玩,结果儿子不仅没有按照说明书好好拼,还把零件弄得满屋子都是,把小芹气哭了,这孩子怎么就不听话呢?
这几个例子每天都发生在我们身边,故事里的人都犯了一个错误:他们用别的逻辑去影响了关系本身的逻辑。

妈妈的小毛病,真让她改了,能改进你们的关系吗?不能,小周只是单方面希望她改了而已,却忽略了和母亲良好的关系本身就是目的;

一顿饭能改变一个人对中医的看法吗?不能,老赵和朋友忘记了,这顿饭聊什么根本不重要,重要的是经营来之不易的友情,维系二人的关系才是这顿饭的目的;

儿子能不能把积木成功搭出来,这真的重要吗?一点都不重要,重要的是小芹和儿子度过一个愉快的周末,亲情关系本身才是目的。

北京十一学校的总校长李希贵老师说:要和孩子一起打败问题,不要和问题一起打败孩子。

这句话也可以扩展到你和朋友、恋人、父母的关系里,不要让问题打乱你们关系的节奏,要和他们一起解决问题,甚至有时候可以忽略很多问题。

在我的日常里,每当和关系好的人在一起,发生像是停车场的车找不到了、出门订酒店对房间不满意了、对一个不重要的观点出现分歧了,有一点烦躁的情绪出现的时候,「关系本身就是目的」这几个字都会在我脑海里浮现出来,时刻提醒我,现在人都很忙,留给能经营关系的时间很少,别让那些破事耽误了关系本身。

3
伯克森悖论

这又是一条统计学中的道理,听起来还挺高级的。

先来解释一下什么叫伯克森悖论。

比如你是一个技术工程师,观察周围人的时候你会得出这样一个结论:那些技术很牛的人,往往脾气都很古怪。想一想也有道理,技术牛就有不可替代性,公司也更能容忍他们古怪的脾气。

再比如,起航是个帅小伙,有个妹子看了起航的照片,想了想说,算了,这样的男朋友我可不想交,从我的经历来看,一般长相好的人从小娇生惯养,性格都会比较娇贵。

在统计学上,如果两个条件 X 和 Y,在很大的样本数量下,存在着「只要 X 值变大,就有很多 Y 值也跟着变大」这样的现象,就可以说 X 和 Y 这两个条件是正相关的。

比如大数量人群的身高和体重这两个条件,尽管还是有很高的瘦子和很矮的胖子,但在统计学上,「身高变大,体重也变大」占大多数情况,所以我们说身高和体重是正相关的。

但还有很多的变量,我们是随机取出来的,它们之间在统计学中没有任何关联,它们是零相关的。

那么为什么人们会认为「技术好的人脾气怪,长得帅的小伙性格差」呢?并不是我们看到的统计学规则是错的,而是我们选择样本的时候出了问题。

下面这张图,纵坐标代表脾气的评价值,Y 值越大,代表越平易近人;横坐标代表技术水平,X 值越高,技术水平越高

真实的世界中,存在不同技术水平的人,也存在各种脾气的人,他们是平均且随机分布的。

下面是问题的关键了,我们看世界的时候,看到的不是这张图。

那些脾气又臭、技术又差的人,根本不会出现在我们的视野里。但凡能引起你关注的人,脾气分值和技术分值这两个评价分数求和,总和要超过一定的阈值才行。

比如这个阈值是15,那脾气4分、技术7分,总评价11分的人不会被你注意到。最终你看到的会是另外一张图,它是上面那张图右上角的一个三角形区域,只有这个区域的总分之和会超过15分。

这时候我们再分析这一群人,你会发现,技术分数最高(Y 值最大)的人群里 ,脾气好出现的概率就会越低。

伯克森悖论告诉我们,当我们考察人的两个因素时,哪怕在客观世界这两个因素是没有相关性的,但因为我们自己关注这两个因素,不希望它们都太差,那由于我们先选择了一个三角形区域作为样本,统计结果才会带给我们负相关性的错觉。

类似的评价误会还有很多,比如很流行的歌大都没深度,富人的品格大都很差,颜值高的演员大都没演技,条件好的学生大都不努力,这些都是伯克森悖论带来的偏见。

偏见让我们在初次接触陌生人的时候,武断地给一个人下判断。

区展聪曾经半开玩笑地写过一篇文章,《为什么搞 BIM 的人没一个正常?》,我当时还没有看到伯克森悖论,觉得哪里不对。

现在想明白了,因为那些 BIM 搞了半天没搞好的人——无论他正常不正常,还有那些极端不正常的人——无论他搞不搞 BIM,都压根不会出现在我们的考察范围里。

后来人接触得多了,就发现了真正的随机性,也遇到了很多 BIM 搞得好、性格也很正常的人,当然,区展聪就是其中之一。

4
分阶思维

思维是分阶的,我在接触到很多五花八门的人之后,有特别深的感触,最后想分享给你的,也是我认为今天最高级的一个道理。

有时候你会抱怨领导,净听信那些不靠谱的专家,什么智慧城市大数据元宇宙;有时候你又会抱怨下属,怎么一点简单的道理都听不明白,还要反反复复地强调呢?

分阶思维告诉我们,并不是你和双方谁对谁错,真实的情况很可能是:你和对方的思维不在一个阶上,而且恰好差了1阶或者3阶,而不是2阶。

这个「阶」,在数学上用得很多,咱们说一阶导数是速度,二阶导数是加速度,你把高阶的问题求导了,就能向下兼容,看到更本质的问题。

不过在这儿咱们不用扯到数学,举个简单的例子,也可以理解分阶的思维。

在城市最繁华的大街上,地上有100块钱,你没看到,走过去了,什么也没发生,这是零阶思维

如果你看到了,就伸手去检,发现了机会就马上行动,这就是一阶思维,也是大多数人的思维。

而另一个人看到这100块钱,会多想一层:这么繁华的大街,这100块钱这么显眼,如果没问题肯定早就被人捡走了,那它肯定是个恶作剧,或者是张神秘的小卡片,我不要浪费时间。这就是二阶思维

你会看到二阶思维和零阶思维的结果是一样的,都是没捡钱,但二者的思路是完全不一样的,二阶思维不仅思考了,而且还向下兼容了绝大多数一阶思维的人——正因为人们看到钱会捡,所以没被捡走的肯定不是真钱。

再往上 ,如果这个钱不是掉在普通的大街上,而是掉在华尔街上,一个拥有三阶思维的人会思考:这条街上都是二阶思维的聪明人,他们都不相信这个是真钱,所以这是真钱,我可以去检。

现在,你明白什么是思维的「阶」了,随之而来的问题是,怎么才能浪费最小的精力,而有更多的机会「捡到钱」呢?

首先,你不能是零阶思维,做事全凭运气,在零阶之上,你要具备在任何一个阶思考的能力。

其次,你在一个局面里启用第几阶思维,取决于你对其他人在哪一阶的了解。

如果你身边的人都在一阶,那你在二阶就够了,如果身边有很多二阶的人,你要到三阶去思考,才能不随大流。

举个例子,企业要不要搞数字化?
大多数人表示无所谓,跟自己没关系,这就是零阶思维;
一阶思维的人会看到数字化是未来的大方向,必须搞,并且愿意投身其中;二阶思维的人会发现,数字化不是想搞就能搞的,连信息化还有很多技术瓶颈没有突破呢;

 三阶思维的人会思考,其他公司搞了几年,都认为数字化太难,那我们反倒要迎难而上,搞成了才有竞争力。

一阶思维的人会觉得零阶思维的人很傻,二阶思维的人会觉得一阶思维的人很傻,他们没有在更高维思考,只能看到下面一阶的人。所以不同阶的人很难对话。

这里二阶思维的人会有一个误解:三阶思维的领导和一阶思维的兵,想法一样很蠢。

他不知道的是,自己的思考已经被三阶思维的人兼容了,对方既知道怎样对付二阶的自己,也知道怎么利用一阶的兵。

我有幸在这几年参加了几次「高端局」,当我明白了思维分阶的道理之后,再看那些地位很高的人,聊起一些特别简单的信仰时,心里会多几分敬畏。

这个思维在我们中国有句话能更贴切地形容,它说:人生有三个境界,看山是山,看山不是山,看山还是山。

看山不是山的人,见到别人想法和自己不一样,别着急下结论,他也许不在更低的层次仰望你,而是在更高的层次兼容你。

好了,以上就是过去一年,对我个人的为人处世带来帮助最大的四个道理,希望能带给你一点思考。

BOX 也要和你一样,踏上回家的路,没羞没臊地放个长假了。

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最后,说好的BIMBOX定制「平步青云」红包封面,扫码免费拿。虎年来了,祝你龙腾虎跃,平步青云。

有态度,有深度,BIMBOX,我是老孙,咱们年后见!

本篇文章来源于微信公众号: BIM清流BIMBOX

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