並不是每次犯錯,都能讓你成長 -- 如何讓失敗更有價值?

俗話說吃一墊長一智,事實上,只有極少數的人能做到從錯誤中「長智」,對大部分人,甚至是如政客、醫生、警探這些社會精英來說,都難以做到。Matthew Syed 的新書「Black Box Thinking」 描述並解釋了這一現象,並給出建議,讓大眾也能學會,如何使得失敗的價值最大化。

(書名暫譯為 「黑箱思維--為什麼大多數人無法從錯誤中學習,但有些人可以」)

可能在飛機行駛中,一個小小的失誤就會導致墜機,而墜機意味著巨大的財產生命損失,這讓航空業建立起了最完善的錯誤學習機制---黑匣子,飛機專用的數據記錄設備,會記錄飛行參數和駕駛艙錄音,以供事故分析,所以人們費盡波折去尋找黑匣子,就是為了避免以後再犯此錯誤。任何一個飛行員,都有許可權查看任何一起事故的記錄,人們會以很客觀開放的心態,從過往的失誤中學習。

而大部分行業,都不能像航空業一樣,建立一個完善的錯誤記錄、學習機制,比如,根據一項研究顯示,十分之一的急診病人受傷或死亡,是醫療失誤或者體制上的缺陷,而這種醫療事故,大多數情況下並不會被公布,以供醫護人員學習。

對個人來說,大多數人嘴上會說,儘管失敗了,我還是學到很多。事實上真的如此嗎?不見得。

如果沒有像飛機黑匣子這種的記錄設備,沒有事後分析數據,任何一點不滿足,都無法有效的從錯誤中學習。事實上,很少有人會堅持、定期、客觀地記錄、回顧自己當時做的決策。即使有了記錄,人們固有的認知失調(cognitive dissonance),會讓我們拒絕認錯。

這裡暫且翻譯成認知失調,書中特指的是,即使在新的證據出現時,人們還是會固執以前錯誤的觀點。比如,那些相信世界末日,在12月31日,XXX神會懲罰人類,並拯救一部分虔誠的人。過了12月31日,他們並不會因為沒有世界末日而拋棄之前的觀點,他們會編造新的證據,XXX神會推遲懲罰。或者重新定義之前的陳述,比如,XXX神拯救了全人類。這種Cognitive dissonance 隨處可見,像政客固執己見,入侵伊拉克是因為存在大規模殺傷性武器,但結果證明並沒有。

DNA犯罪指認技術是有非常高的可信性的,但剛出現時,如果DNA指認的兇手和之前結案的兇手矛盾,警探們依舊傾向於固執己見,並想出種種超低可能性的,來維持以前的裁決,否定新的DNA證據。而如果是個新的懸而未決的案子,同樣的DNA證據,警探們卻很一致一致性地選擇相信DNA指認結果。

所以這種認知失調,阻礙了大部分人,去從錯誤中學習,於是,並不是每個錯誤都能讓自己成長的。要讓失敗有價值有意義,需要

  1. 完善的記錄系統,

  2. 能克服認知失調的意願,坦然認錯後進行事後分析

當然, 飛行系統的黑匣子,建立醫療系統的「錯誤資料庫」,會增加成本開銷。對個人來說,一個完善的記錄系統,事後分析也是費時勞心的。但相比於學習的收益,和防止潛在的失敗損失來說,這不是在耗費資源,是在節省。

作者講完了原理後,書中還提到很多領域的應用,或者零碎的論點。

  1. Sunk cost. 沉沒成本。認知失調,也部分是由於,人們無法認識到sunk cost沉沒成本。理性來說,我們做決策應該是根據一件事、物品的未來收益(future value),不應該去考慮沉沒成本--比如已經投入的時間和錢。但人們常常是情緒化的,投入越多,越難捨棄,哪怕未來收益都是負的。
  2. Lien start. 輕裝上陣。創業的一種方式是自下而上,先接觸客戶,了解需求,再一點點建立。先小範圍試錯,然後再擴大。這點和"sprint"這本書的內容很相近。
  3. Marginal Gain. 邊際收益。把大目標拆分成很多小的,然後每個區設立控制對照組測試,優化每個小的部分,而不是整體一次性優化,不是憑直覺。(作者提到,目前的太多慈善的問題,不在於資源、物資,而在於選擇一個恰當的方式。比如給貧困地區免費送書,並不如大家所想的有效,可能有償出售起到的效果,是免費送書的成百上千倍。具體的那種方法最有效,是需要嚴謹的統計實驗來試錯驗證的。)
  4. 處理難題時,太專註,忽略了時間的流逝,並低估完成困難任務的時間,從而造成更大更致命的失誤。(比如我在備戰一些考試的限時模擬中,都出現過在難題卡很多,最後發現時間不夠的情況,但是也在備考,看到這點對自己也是一個提醒。)
  5. 倖存者偏差。考慮那些你看不到的數據。那些人在談「成功經驗」的時候,可以更多地關注那些倖存者者,沒有做哪些事(沒犯哪些錯誤)才倖存的,而不只是關注他們做了哪些事。(例子,二戰中,工程師查看倖存的飛機哪些部位被子彈擊中的多,然後要加固的是那些沒被擊中的部位)
  6. 反饋,對於從錯誤中學習來說,非常重要。一個好的教練,是能迅速地提供有效的、深層次的反饋的。

配圖來源:新華社, ABODE OF CHAOS , amazon.com, avidian

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