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超越平凡者,都赢在“第二層思维”上
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超越平凡者,都赢在“第二層思维”上

2020 年 10 月 2 日

 
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第二層思維的三個訓練建議

1. 常規思維與第二層思維

經濟學大師凱恩斯曾經是一位投資高手,還在他的代表作《就業、利息和貨幣通論》中留下了一個“選美理論”:

職業投資者的投資好比報紙上的選美競賽,在競賽中,參與者要從100 張照片中選出最漂亮的6 張,所選出的6 張照片最接近於全部參與者共同選出的6張照片的人就是獲獎者。由此可見,每一個參與者所要挑選的並不是他自己認為的最漂亮的人,而是他設想的其他參與者所要挑選的人。

總結成一句話:選美,表面上是選你認為最美的,實際上是選大家覺得最美的。

很多年後,這種“轉個圈”的想法,被另一位投資大師霍華德馬克思總結成一種獨特的思維方式——“第二層思維”。第二層思維並不是去否定第一層思維,而是假設,如果第一層思維為“真”,那會發生什麼,或者為什麼會發生,然後用理論上的結果與現實進行對照,尋找第一層思維的漏洞。

空城計的第二層思維:

  • 第一層思維:司馬懿殺過來了,我的兵沒有他多,趕緊逃跑吧。
  • 第二層思維:現在跑肯定來不及了,還不如利用司馬懿多疑的這點放手一搏,他知我一生謹慎,不敢用險,說不定還有一線生機。

創業中的第二層思維:

  • 第一層思維:我有一個特別好的創業點子,我問過我周圍的同事朋友,他們都說:如果我把它做出來,他們一定會去買的。
  • 第二層思維:我是這個方面的專家嗎?如果不是的話,我怎麼知道之前沒有人做過類似的產品?如果之前有人做過類似的產品的話,為什麼沒有人知道?是不是因為他們都失敗了?

第二層思維之所以重要,是因為我們處於一個充分競爭與博弈的時代。我們常說,這個時代充滿機會,但這句話的另一種理解是:每一個機會都有大量的人去爭取,大部分機會都已經正在或者即將經歷激烈的競爭。

第一層思維是正常思維,如果你只是處理常規事務,想取得正常人的平均水準,那麼第一層思維就夠用了;但如果你想要在激烈的競爭中超過平均水平,就不能按大部分人的正常想法去做。正確的思考只是成功的充分條件。第二層思維,不但要“想人未想”,而且要找到常人思維中的漏洞。

2. 人多的地方沒有機會

“第二層思維”是逆向思維的一種,但它更強調“競爭”“博弈”的環境。正常做事跟博弈的規則不一樣,前者,你和他人的行為是完全孤立的;後者,你的行為會影響他人,再通過一系列的連鎖反應之後,再反過來影響你的行為本身。

以“選美理論”為例,這個邏輯的形成要經歷一個“行動——反饋——修正”的過程:一開始,大家還是根據自己的偏好投票,經過很多次選美之後,大家漸漸發現了這個邏輯,同時也形成了美的大眾標準,類似今天大眼尖下巴的網紅臉,大家也就越來越傾向於按這個標準去投票。

第一層思維本來是正確的,但大家都這麼想之後,反而變得不正確。你必須站在更高的層次,用第二層思維。第二層思維有兩種方向,第一種是向後想,考慮“接下來呢”的問題:

  • 如果我這麼做,我的競爭對手會有什麼樣的反應?
  • 他的反應是否會改變做這些事情的前提條件?
  • 我能夠在他反應之前,提前解決這些問題嗎?
  • 我能看到競爭者看不到的東西嗎?
  • 我和競爭者們的共識有多少?這些共識是否會改變預期?

農民們只有在看到豬肉價格很高時,才會擴大養豬的規模,在肉價跌破自己的成本價時,忍痛賣掉自己還沒有長大的豬。正因為這是人類驅利避害的正常反應,當一個人這樣做時,就意味著大部分人都在這麼做,這恰恰造成了未來的價格反轉,讓農民永遠“買在高峰,賣在谷底”。

“第二層思維”的第二種方向是往前推,考慮“我為什麼會這樣想”的問題:

  • 我現在的解決方案是在什麼樣的框架下形成的?
  • 我現在的想法,到底是基於不變的基本規律,還是只是當時事態的下意識反應?
  • 我現在的想法,多大程度上是受了他人的影響?
  • 我現在的想法,是否與別人處於同一起跑線?

打麻將時,我們自然會想到,吃到那麼多“筒子”,是因為三家都不要“筒子”;可在現實生活中,當參與者變多時,我們卻忽略了這一點,一心想著自摸。我們覺得某一種消費潮流正在興起,為此而設計了產品,但並不是我們做了市場調查,而是因為對手做了一款賣得很好的產品,我們自然就覺得這是消費趨勢。可事實上,對手產品的熱銷很可能是因為市面上沒有相應的產品,而它的熱銷又消耗了市場上的有限消費者,於是你的失敗便指日可待。

競爭是一個複雜的生態,而你觀察某一個現象產生結論後,如果只是簡單的採取相應的行動,這個行動很可能已經改變了行動的前提,使得你從一開始就偏離了正確的航線。

“人多的地方沒有機會”,這個道理其實並不難理解,真正麻煩的是,如果我們不去,怎麼知道哪兒人多呢?答案是,觀察共識是如何形成的。

3. 共識是逃避思考的藉口

在一個資訊充分交換的社會中,人們很容易在某個特定時候形成某種共識:

  • 網路的創業機會已經結束了,用戶喜歡在門戶網站上做所有的事情;
  • 電子商務的機會已經結束了,現在所有的領域都出現了垂直網站;
  • 純粹的網路已死,現在是 O2O 的時代;
  • 中國網路已經進入下半場,新進入的企業沒有機會了;
  • 遊戲已經沒有機會了,騰訊的流量優勢不可能被打破;
  • 2C 的賽道沒有機會了, 5G 時代的網路是屬於 2B 類企業的……

不管是“向後看”,還是“向前看”,第二層思維都要消耗巨大的能量去分析資訊,而我們的思維總是傾向於偷懶,傾向於投機取巧,當我們產生了一個新想法,我們總是更傾向於尋找它正確的證據,而不是多個角度去驗證。而共識的產生,既是因為——也是導致了我們產生這種投機取巧的心態。

當投資者聽到某一個利空或利多的消息,大機率產生賣出或買入的衝動,這是第一層思考,甚至​​不算是思考,只是“生理反應”。而當市場果然出現了大幅下跌或者上漲時,這顯然是投資者形成的“共識”,而這個“共識”又驗證了我們的判斷,加入到這個“共識”中來。

但我們冷靜下來想一想,一個沒有任何資訊優勢的個人投資者聽到這個消息之前,必然有大量專業投資機構已經知道了這個消息,由於證券市場的反應機制非常簡單,電子化交易又很方便(想一想如果是賣房子要花多長時間),從決策到買賣幾秒鐘內就可以完成,那麼,股價大機率已經反應了這個消息。

市場的共識在很短的時間內已經進行,投資者不應該只對該消息進行正常的反應,而是要進行正確的“第二層思考”:

  • 當前股價是否已經徹底反應了該消息?
  • 該消息會引發什麼樣的後續消息?又會如何影響股價?
  • 市場是否已經提前對後續消息進行了預判?

理解了這一切還不夠。第二層思維之所以有效,是因為只用第一層思維的人大量存在,所以更重要的是洞察市場目前的共識有無錯誤之處:

  • 市場是否會對該消息進行過度反應?當前市場是否已經過度反應了?
  • 市場目前形成的共識,有沒有與公司的長期經營戰略相衝突的地方?

總結一下:想要用第二層思維超越平均水平,第一,不要跟其他人一樣犯錯;第二,從共識的反應中得到驗證;第三,從其他人的錯誤中尋找機會。當然,還有一點,不要鑽牛角尖,並非所有的事情都需要第二層思維。

4. 什麼時候不需要第二層思維?

兩種情況下,我們不需要第二層思維。

第一種情況:常態工作。

第二層思維是用來應對激烈的“競爭態”的,如果是正常的工作、生活,那直覺反應又快又好。千萬別總是想著與眾不同,總是想著要“用出個大新聞”。

第二種情況:純粹的博弈狀態。

第二層思維能夠成功的前提是,大部分人不會採用第二層思維。比如德州撲克,所有人都在用第二層思維、第三層思維,甚至第四層思維,那麼這個時候,第二層思維對你沒有任何幫助。還有類似人際關係這種“你猜我我猜你”的遊戲中,第二層思維只是一種沒有任何勝算的賭注,效果還不如“堅持原則”這種更低成本的博弈手段。

總結成一句話:當你使用第二層思維的時候,你必須確保自己擁有比別人更高明的看法。所以就有了最後一個問題,如何培訓這種能力呢?

5. 第二層思維的三個訓練建議

第一、洞察力訓練

獲得“第二層思維”的前提不但需要更深入的思考,而且要比一般人更容易看透事物的內在聯繫,這種能力被稱為洞察力。

有很多訓練洞察力的方法,其中最容易在工作中訓練的是,在一堆毫無關聯、甚至是完全矛盾的資訊中找到有價值的關聯,比如以下現象,你知道它的真正原因是什麼嗎?

  • 環境越好、空氣質量越高的地方,癌症患者的比例越大;
  • 自從有了頭盔以來,頭部受傷的士兵數量大大增加;
  • 足球隊的獲勝率與隊員的球襪長度成正比……

第二、第一性原理

這是伊隆·馬斯克經常使用的思考方式,他本人有一段闡述:

“我們運用’第一性原理’而不是’比較思維’去思考問題是非常重要的。我們在生活中總是傾向於比較——別人已經做過了或者正在做這件事情,我們就也去做。這樣的結果只能產生細小的迭代發展。’第一原理’的思考方式是用物理學的角度去看待世界,也就是說一層層剝開事物的表象,看到裡面的本質,然後再從本質一層層往上走。”

簡單說,遇到“不可能的任務”時,不要去解決你看到的問題,而是要多想想,現象背後最本質的、不變的規律是什麼?

第三、終局思維

終局思維,即“以終為始”,做事情要始終把目標放在第一位,包括大目標和小目標。

“第一層思維”的特點是過於關注當下的需求,一心只想要解決眼前的問題。所以,訓練“第二層思維”的第三種方法,就是經常從終極目標開始推演到現在,如果終極目標太遠,就要把大目標進一步分解為小目標,直到我們可以從另一個方向與現實問題產生關聯。

有人說,網路企業最大的優勢就是能夠“快速響應用戶的反饋”,但最大的弱點也是“習慣於快速響應用戶的反饋”,沉迷於迎合用戶當下的需求,迷失了自己真正的目標。這也是第二層思維。

虎嗅⟫授權轉載

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