第二，这种偏差存在于生活的方方面面，存在于整个世界系统之中，没有一个领域可以幸免。这是人们产生认知偏差的外在因素。

换句话说，这是路径依赖导致的结果。大脑的内在认知机制导致我们获得的信息、经验、数据和知识或多或少存在偏差，而这种偏差会在传播者和媒体的报道扩散中不断增多和放大，导致生活中存在各种各样的认知偏差。我们常说的三人成虎、众口铄金、无中生有、空穴来风，这些都是认知偏差在传播中被放大和扭曲的结果。

在某种程度上，“每个人都生活在一个充满偏差的世界里”。这些认知偏差，有的是无知引起的，有的是视角问题导致的，有的是因被欺骗而产生的，还有的是因为自大和狂妄而滋生的。而认知偏差又会导致一系列问题。

我们会因为认知偏差而无法做出正确的判断和选择。我们很难弄清楚谁是朋友、谁是敌人，以至于被欺骗和伤害；我们无法清晰地意识到自己追求的到底是什么，以至于陷入迷茫或者误入歧途；我们在人生的关键抉择上可能做出错误的决定，以至于人生就像多米诺骨牌一样遭受持续影响……

而这些低质量的思考、选择、判断和尝试，会造成个人的生活处于低质量状态。我们只能花更多的时间去懊悔之前做过的决定，不得不用更多的精力去弥补之前犯下的错误，甚至可能因为不正确的判断过上贫困而痛苦的生活。这也是大多数人无法改变自己命运的根本原因。

如果说体育活动的基础是柔韧性、速度和力量，那么思维活动的基础就是认知能力。因此，我们需要花些时间学习能够提高认知能力的知识，避免和减少认知偏差带来的错误思考和错误判断，进而提高人生的质量。

想要提高自己的认知能力，要先意识到自己存在认知偏差，进而学习与认知相关的知识。

我们往往无法意识到自己的认知偏差和思维错误，因为我们被潜意识的偏心和自我中心主义蒙蔽了双眼，无法看到自身存在的种种问题。相反，我们还是“推卸责任”的好手。无论什么错误，我们都能从他人和环境中找到“替罪羊”。

正因为如此，很多人并没有意识到自己在认知上存在需要改进的地方，因此也会否定认知类知识的价值，认为这些知识虚无缥缈、华而不实。

实际上，正如前文所提到的，知识能帮助我们对事物进行描述、解释、预测和控制。认知类的知识也是如此，它们可以帮助我们描述人们经常出现的十几种认知偏差，解释这些偏差出现的不同原因，预测我们在思考时会出现的错误，并且给出更有效的思考方法，进而提高我们的选择和判断能力。

总之，我们需要不断减少认知偏差的影响，做出尽可能接近真相的思考。

3.可变性和特异性

克服了认知偏差并不代表我们就能准确预测未来，那只是较为关键的一步。接下来，我们还需要了解物理学领域和心理学领域的一些规律。

物理学领域的规律不会因为人们相信什么而发生改变，但是心理学领域不一样，心理学的规律会随着我们选择相信的事物改变而改变。这也是二者之间最大的区别。

在物理学领域，勾股定理或其他数学定理不会因为谁不相信就发生改变，约束它们的只有成立的条件，而不是人们相信或者不相信。但是人的心理发生改变时，结果可能发生变化。比如，当每个人都相信某只股票价格会上涨而纷纷买入它，结果就是它的股价真的上涨了。

正是人心理的可变性和行为的特异性，导致很多关于人的预测无法做到真正准确。

我们只能用统计学的知识，统计和测量人们行为具有的某类偏向，但是这种概率统计只能预测群体偏向和行为，却无法预测特定个体的行为和心理。

换句话说，关于人的预测，我们只能找到规律，但无法找到定律。比如，一个村庄的人都很喜欢吃香蕉。但如果我们从中挑选一个人，让他从香蕉和苹果中选择自己喜欢的水果，我们可以预测他可能更倾向于选择香蕉。但是，他也可能想换一个口味试试，而最终选择了苹果。

这种有规律但没定律的情况在现实中随处可见。比如，一个经常锻炼、保持良好作息和饮食习惯的人，还是可能患上重病；而一个有诸多不良嗜好的人，也可能健康和长寿。

虽然我们都知道锻炼、保持良好的作息和饮食习惯，更可能让我们健康长寿，但这只是规律，是一种更大的可能性，而不是100%的确定性。确保每个这样做的个体都能保持健康和长寿。

几乎所有的预测都与人的行为和心理有关，因此，了解一些心理学模型可以帮助我们减少思维错误和判断错误。

4.复杂系统

想成为“先知”，摆在我们面前的还有一道坎，那就是系统的复杂性。生活中的很多问题会涉及复杂系统。这些问题无法只用特定领域的知识来解决，而是需要运用不同领域的知识。

比如在解决一些环境问题时，可能要用到生态学、工程学、政治学、人类学、社会学、地理学、经济学和植物学等领域的知识。

又比如你要创立一家企业，生产环节可能需要运用工程学知识，销售环节需要运用营销学知识，协调和决策环节需要懂得管理学知识，融资环节需要懂得金融学知识，风险控制又需要懂得法律知识。

我们既需要这些不同领域的知识来推进工作，也需要在这些不同领域之间保持平衡。这就是复杂系统带来的难题。

如果用中国象棋比喻简单系统的问题，那么复杂系统的问题就像多人扑克。中国象棋拥有非常高的确定性，双方拥有同样的棋子儿，在博弈过程中，每步棋也公开透明。如果有算力强大的计算机的帮助，很容易找到最优走法。

而复杂系统更像多人扑克，一开始就有运气带来的随机性。它的博弈过程并非公开透明。因此，在博弈过程中，人们会利用假意示弱或者虚张声势的方式让对方捉摸不透，影响对方的判断。

想要在复杂系统中看到未来，就要了解复杂系统的一些特性和应对策略，尽可能做出正确的判断和选择。

了解复杂系统的特性，可以帮助我们判断一个问题究竟是复杂系统的问题，还是大脑“算力”不足导致的问题。比如，五子棋、象棋和围棋，这些对弈都有一套算法可以解决，只不过在实践中我们“算力”有限，无法准确预测变化。

另外，可以通过设置优先级来思考复杂系统的问题。当一个问题涉及多个领域时，可以先确定这个问题涉及的知识领域，同时选择其中两三个优先级较高的领域作为判断的主要标准，以此尝试解决问题。

总之，对于复杂系统，我们需要用更多的技巧和方法来预测，这也是提升个人智慧和能力的必经之路。

5.对事实的运用

陀思妥耶夫斯基在《罪与罚》中写道：“我们有事实，但是事实不能代表一切，至少事情的一半在于你怎样去对待这些事实。”

的确如此，即使事实摆在眼前，我们还是可能因为注意力有限、思维能力不足或者干扰过多，而无法将事实利用起来。

我们每个人每天都在看着事物不停地运动、不停地变化，但是只有牛顿找到了物体运动的正确规律；我们每天都会有成千上万次心理活动，但只有少数心理学家找到了心理活动的原理；我们接受了很多教育，但并不是每个人都会变得有智慧。

可见，想要成为一个充满洞见的人，不仅需要看到事实，还需要学会运用事实。

1989年，管理学家罗素·艾可夫（Russell Ackof）在《从数据到智慧》一文中提出了智慧层次理论，即DIKW模型（见图0—2），作为认知事物和产生智慧的过程。[1]他认为，人们产生智慧要经过一个从数据（data）到信息（information）再到知识（knowledge）最后变成智慧（wisdom）的过程。

图0—2 DIKW模型（有删改）