你的工作经验，真的那么有效吗？

求职面试时，我们都会被问到“请谈谈你的工作经验”，交女朋友时也会被问到“你有几年恋爱经验”，甚至网游组队时，经验等级不够还会被踢出。

既然经验这么重要，为什么有些经验丰富的人，反而不如新人取得更大的成就呢？不信你对比一下Papi酱和李叫兽。

你可能会说：有经验的人太骄傲，所以输了。但是有十年经验的人通常经历过起起落落，难道没读过“龟兔赛跑”的故事吗？

你也可能会说：有经验的人不知变通，所以输了。但是这样的结论仅仅是对问题的重述，就像把“身体不舒服是因为有病”重复一万种不同的说法，也不能治病。

那到底为什么我们过去引以为傲的成功经验，却往往在今天某个关键时刻失灵呢？

“第一性原理”的思考方式是用物理学的角度看待世界，也就是说要一层层剥开事物的表象，直至看到本质，然后再从本质一层层往上推理。

我们不妨利用第一性原理回到经验的本质：经验是客观事物在人们头脑中的主观反映。

客观事物是经验的来源，主观反映是大脑的理解。所以，经验的问题，要不出在经验的来源上，要不出在大脑的理解上。

经验丰富的人，通常都是深耕某一领域的专家，大脑中掌握了大量重要甚至独有的信息和案例。相比于经验的来源，大脑的理解显然更加容易产生问题。

也就是说，如果大脑对经验的理解出错了，更多的经验反而会带来更大的麻烦。

那些迷信保健品养生的老年人，吃的保健品越多，越容易相信自己的健康是因为吃了小区里那个帅小伙推荐的保健品，直到有一天病倒了，还指望保健品能够救命。

你也许会觉得这种事只有不懂科学的人才会做出来。其实，像这种基于经验的荒谬理解，最终造成荒唐结局的事情，在生活中乃至商业界随处可见。

当我们试图直接利用经验解决问题时，至少可能会遇到以下几种问题：

1. 运气归因谬误：靠运气成功的，你相信还能再次成功；
2. 概率归因谬误：小概率事件发生后，你认为这一定会发生；
3. 对手归因谬误：对手弱爆了，你却以为自己很强；
4. 平台归因谬误：背靠大公司，你就把自己当大咖；
5. 多因素归因谬误：项目成功，你觉得主要因为有你。

1. 运气归因谬误

如果有人跟你说，“我可以预测股市涨跌，已经连续20次预测成功”，你会相信他吗？

如果是我，可能会相信，比如支付宝股票猜涨跌：

所以很多用户会在弹幕留言感叹“那些20连胜的人真厉害”，但是，如果我说这种连胜只是因为运气，你会怎么想？

• 股票走势只有涨跌两种可能，假设涨、跌的概率各是1/2，连续蒙对20次的概率就是1/1048576。
• 这个概率还有另外一种含义，就是每1048576人中，平均会有一个人获得20连胜。

那支付宝有多少用户呢？研究机构QuestMobile发布的《中国移动互联网2018年度大报告》显示，支付宝全球活跃用户数超过10亿。

假设参与股票猜涨跌的只有1/5的用户，即2亿人，那即便是瞎蒙，获得20连胜的人数也会达到约190人，而猜涨跌排行榜只显示前50名用户，也就是说还有140名20连胜的用户没有显示出来。

假如你是其中一位拥有20连胜经验的“资深”用户，你敢卖房投资股票，赚上一个亿的小目标吗？

显然，了解到这个逻辑后，我们是该反思一下我们引以为傲的成功经验，会不会带有这种运气的“水分”了。

这种因为运气取得的成功，叫作运气归因。如果把这种偶然做成某件事的方法当作经验，就会产生运气归因谬误。

诚然，运气也是一种成功诱因，马云也说过“阿里巴巴成功是靠运气”，这并不是自谦，而是理性的反思，是有经济学理论依据的。

康奈尔大学行为经济学教授罗伯特·弗兰克在《成功与运气》中讲到，随着市场竞争激烈程度的提升，强大个体间微小的实力差距很难起到显著的致胜效果，运气的作用会越来越重要。

但运气和实力之间的差距是本质的，单靠刷量很难保持成功的运气。因为人的绩效表现会随着做某件事次数的增多而逐渐趋近真实水平，这种规律统计学上称为“回归平均”。

差生考试可以偶然得一次高分，但随着考试次数的增多，他的平均分数还是会趋于较低的真实水平。所以近两年家长们会呼吁，一年应该有两次高考机会，这就是为了防止那些优秀学生因运气不佳而高考失利。

随着时间的延长或执行次数的增多，运气造成的偏差会逐渐缩小。

规避坏运气的人会希望延长时间或增加执行次数，以便发挥实力的作用；而依赖好运气的人会希望缩短时间或减少执行次数，从而避免被“回归平均”。

所以支付宝的产品经理机智地把股票猜涨停的赛季定为一个月，这样就可以让少量用户有好运气实现20连胜，从而形成围观的社会传播效果。

如果把赛季延长到两个月会怎么样？那意味着，一个用户两个月连胜概率为万亿分之一，即便地球60亿人都参与，也几乎不可能有人实现两个月连胜，也就很难激发用户的“股神感”和炫耀心理。

了解了运气的运作规律，其实对策就显而易见了。

当我们无法直接辨别某个方法是真实可取的经验，还是运气造成的误解时，我们可以投入少量资源，主动延长时间或增加该行为的次数，看看最终是否还能产生预期的效果。

亚历山大·弗莱明在实验室偶然发现，被霉菌污染的培养基中葡萄球菌都消失了，于是他专门培养这种霉菌，用来和葡萄球菌一起试验，最终确认了可杀死葡萄球菌的抗生素——青霉素。

这种试验的方法在科学界经常采用，只是我们在生活中很少主动质疑自己的成功经验，以至于我们有时把某次意外的成功，归结于我们正确的方法，是我们实力的体现。

2. 概率归因谬误

如果说运气归因谬误是因为我们太过自信，那么概率归因谬误就是因为我们太不自信。

近期，奔驰车“漏油”事件和一系列错误的公关行为，让奔驰成了“漏油”的代名词。有些人决定今后不会买奔驰了。但这是理性的决策吗？

奔驰是德国百年高端车企，是德国工业的象征，产品合格率普遍高于其他车企。

尽管奔驰漏油事件引发一系列问题，但相比于其他大多数车企，这仍然属于小概率事件。把奔驰列为首选，仍然在大概率上是明智之举。

像这种在小概率事件发生后，就认为它会再次发生，在大概率事件没有发生后，就认为不会发生的情况，就是概率归因谬误。

• 天气预报降水概率80%竟然没下雨，以后再也不信天气预报了；
• 交通局说这条路堵车率低，可我刚上高速就堵车，以后再也不走这条路了。

似乎人们不相信概率，只相信经验，尤其是那些概率结果没能满足心理预期的事件。这是为什么呢？

这和人类进化有关。人类从诞生之初，就对环境的不确定性充满恐惧。人类需要对外界环境做出合理的解释，从而消除这种生存焦虑。

心理学上把人类对外界认知要有合理解释的需求称作“认知闭合”。

所以当我们面对两种互斥的概率事件时，本能地倾向于选择相信其中一种，否定另一种，这样才能摆脱同时保持两种冲突观点的不确定心理。

而且近因效应指出，人们会对事物最近发生的情况留下更深刻的印象。

所以当近期奔驰车漏油事件成为舆论焦点后，人们会很快做出反应“今后不会买奔驰”，进而忽视了奔驰车畅销世界一百年，更大概率上会提供高品质汽车的可能。

那么如何避免这种概率归因谬误，做出更理性地经验判断呢？

除了有意识地调节认知闭合和近因效应对经验判断的影响外，你还需要复习一下高等数学：

贝叶斯定理：在信息不充分的情况下，确定事件的概率，你要估计一个主观的先验概率，再根据随后观察到的事实进行调整，随着调整次数的增加，结果将会越来越精确。

当奔驰车发生漏油事件后，你不必一边倒，只需把原来对奔驰的心理评分95分减去5分，从而形成更为理性的判断。

通俗说，我们的观点应该立足于长期的经验，同时随着新事实的出现而逐次调整，不要非黑即白，陷入对与错、好与坏的两极认知陷阱里。

3. 对手归因谬误

如果说运气和概率都是不可捉摸的谬误因素，那对手归因谬误就是对经验产生最具体而直观影响的因素了。

当年上中学时，我是学校的高材生，可进入大学后发现，专业第一名似乎非常难得，尽管后来还是拿下了。

原来，中学生源是从区域录取的，大家应试水平参差，而大学生源是用相对公平的分数录取的，每个人的应试水平相差无几。所以，中学能够考第一不一定是因为自己水平高，也许只是因为其他同学努力得太少。

道理类似的故事，还有很多：

• 古代夜郎国在中国西南地区称王，来到中原大汉王朝还自诩“广大”，最终为汉所灭；
• 偏远地区的学霸来到北上广求职，成功率明显低于发达地区的学生；
• 细分领域的小公司在三四线城市发展很好，可是进入一线城市后却增长乏力。

这种因为竞争对手太弱或太少，而误以为自己很强，无法形成经验优势的现象，就是对手归因谬误。

对手归因谬误本质上就是陷入了隧道视野。一个人若身处隧道，他看到的就只有前后非常狭隘的视野。

可以说，决定你强弱的不是你和什么样人在一起，而是你对标什么样的人。

我们该如何解开隧道视野的经验魔咒呢？

（1）走出隧道，增加外部检验

• 夜郎国可以定期派出使者走访汉朝，调查汉朝的军队、人才、农产和社会生活，从而判断两国实力的差距；
• 偏远地区的学霸可以定期向一线城市公司投简历，根据反馈校准自己在全国学生群体中的定位；
• 三四线城市的公司可以建立小的销售团队或产品组，向一线城市做业务试水，确认市场和竞争力情况。

（2）改变隧道，引入内部竞争

• 夜郎国可以在国内举办军事、农产和人才等方面的有奖比赛，激发国民的进取意识；
• 偏远地区的学霸可以向其他专业优秀的学生看齐，择其善者而从之；
• 三四线城市的公司可以向腾讯学习，在内部建立多个产品组，引导内部竞争。

4. 平台归因谬误

只看对手，你可能会走错路；那只看自己的平台会怎样呢？

今年4月，京东集团在喊出要末位淘汰10%的副总裁级别以上高管之后，相继离职了三个CXO 级别的高管，他们都是从知名外企跳槽到京东的。因此有人置疑，“外企高管时代终结了吗？”

曾经的外企，是高大上的代名词。我们从商学院学到的知识，几乎全都是西方国家的成果，都是外企的经典案例，甚至我们现在很自豪的互联网等科技行业大厂，其初期的商业模式都是学习外企的。

• 百度搜索：谷歌搜索；
• 腾讯QQ：Facebook；
• 蔚来汽车：特斯拉；
• 滴滴：Uber。

但为什么这几年，国内大厂对外企经理人的态度开始转变了呢？

过去，中国企业缺乏成熟的商业和管理经验，需要外企大咖的成熟经验，帮助建立高效的流程制度，传播先进的管理方法，比如：OKR、IPD、精益生产等。

但中国企业随着实力提升，逐渐形成了“中国特色”，那些原先行之有效的外企方法和文化很难适应当下的需求。比如：近期亚马逊自营电商业务退出中国，正是因为难以适应阿里、京东、苏宁更灵活激进的市场玩法。

外企经理人的“失宠”，还有另一个原因，外企成熟固定的管理流程，容易培养出商业流水线上的“操作工”。

这样的“操作工”只见树木，不见树林，一旦离开平台，其狭隘的认知和能力，很难把系统性的外企方法迁移到国内企业。

这种只能依靠平台优势，没有掌握平台方法，或不能把平台方法灵活应用的局限性经验，叫作平台归因谬误。这种平台不仅仅指成熟的外企或其他国内大公司，也代表一切业绩卓著而制度完善的平台环境。

毋庸置疑，好的平台仍然是新人学习的重要途径，但我们又要如何避免这种平台归因谬误呢？

（1）了解平台的成功逻辑

不是每个背靠大公司的人，都是大咖，有些人只是“操作工”。尝试了解平台的发展历程和运作方法，把大平台的知识转化为自己的方法论。这种学习本身比刷学历、刷简历的做法更有长远的价值。

（2）探索平台之外的经验

走出隧道视野，看看其他城市、其他行业、其他公司、其他职能的人是如何解决类似的问题的。换一种思维，可以跳出“拿着锤子，看哪都像钉子”的经验困境。

5. 多因素归因谬误

身处平台之中，你有没有遇到过这样的主管：

• 项目做成了，他很自豪地向上级汇报，描述自己是如何高明地指挥决策；
• 项目告吹了，他很气愤地指责下属缺少狼性文化，抱怨市场竞争太激烈。

本质上，一个项目需要不同职能的人相互协作，需要适应内外部环境的变化。成功和失败都是由各个因素组成的系统导致的，尽管每个因素占据的重要性地位不同。

但人们习惯于把好结果归因于自己的主观努力，把坏结果归因于外界的客观阻碍，进而忽视多因素的系统作用。基于这种思维方式形成的经验，就是多因素归因谬误。

好结果归因于自己：

• 上班早到公司被表扬，是因为自己习惯好，而不说是被邻居吵醒的；
• 进入大公司，是因为能力突出，而不说公司急用人，找个差不多的将就一下就行。

坏结果归因于外界：

• 毕业找不到工作，是因为就业形势不好，而不说是大学期间缺乏前瞻性，只顾享乐；
• 在互联网创业大潮中倒闭的公司，是因为经济寒冬，而不说是自己的战略存在问题。

这种思维可以暂时满足虚荣或安慰的心理需求，获得社交上的尊重，但本质上也麻痹了洞察真相的动机，放弃了形成系统解决方案来提升自己的机会。

• 项目做成了，你的主管在经验分享会只顾自吹自擂，没考虑到你的贡献，因此你走了，后面的项目也吹了。（只看到自己的好作用）
• 经济寒冬中破产的创始人二次创业，没有纠正当初自身的战略管理问题，结果只能感慨“经济又寒冬了呢”。（只看到外界的坏作用）

这种只看自己的好作用或只看外界的坏作用的经验，一旦迁移到新的环境，经验背后的真相，也就是那些忽略掉的因素，就会发挥意想不到的作用，反制于人。

面对这种心理和认知的误区，我们该如何避免这种经验的多因素归因谬误呢？

（1）寻求解决方案而不是心理满足

知人者智，自知者明。面对结果，无论好坏，主动思考“我”存在的问题，放弃心理上狭隘的虚荣和安慰，让我们的经验反映客观事实。

（2）用系统思维重新思考经验背后的故事

任何事物都是由要素、联系和目标组成的系统。从系统的观点理解事物的本质，就像庖丁解牛。我们需要确认有哪些要素发挥作用，要素之间发生什么联系，要素和联系是如何驱动目标达成的。

总结

经历和经验之间的区别在于，经验是经历在检验之后得出的成果。经验的归因谬误，本质上都是因为我们的大脑缺乏对经验的重新思考。

我们需要识别这些归因谬误，了解它们的成因和对策，从而让我们的经验得到“提纯”，最终更快地成长。

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