为什么总被常识坑

本文来自微信公众号：王智远（ID：Z201440），作者：王智远同学，头图来自：《这个男人来自地球》

常识（Common Sense）是一个常常被人提及的词汇，但我依然无法对其有标准而深刻的理解，于是乎，我查阅诸多资料，试图了解它的历史、场景，以给出精准的解释。

什么是常识？

常识，即平常之识，指的是从日常社会生活、劳作、学习中总结和积累下来的基本知识。的确，常识在处理日常问题上便捷有效，比如感冒了应该多喝水、补充维生素C；坐久了应该站一站、适当活动活动等。

但当涉及公司、集体、市场等更为复杂的问题时，常识却往往“失灵”；实际上，只是我们经常忽略了常识成立的条件，所以不是常识错了，而是我们理解错了。

常识的两种视角

常识有什么特征呢？

其一，正规的知识体系以理论为基础，常识则以实践为基础，更关心问题的答案，而非求解的过程；就常识而言，知道什么是对的，或者知道方法、现象就够了。

我们不需要考虑为什么可以从中受益，它与理论知识相比，不会影响世界，只是简单地按照世界“本来的样子”去处理问题。

比如：

人们在不同时期、不同阶段认识是不同的。刚接触市场工作时，你对市场的认知比较模糊，会把市场工作理解为“活动、策划”等单一模块。

从业时间越来越长，你的认知会更加全面，你会意识到品牌宣传需要从战略、年度等多个方面去思考。常识在这里扮演的角色是告诉你“什么该做，什么不该做”，这些都是你在刚接触市场工作时并不知道的。

其二，它体现了文化的差异。体系化知识的力量在于，将特定的发现组成由一般原则描述的逻辑分类的能力，而常识，在于“自己的方法处理具体情况的能力”。

比如：

你在客户面前的穿着和言行，肯定与在朋友、父母、闺蜜面前截然不同，体系化知识试图根据一个一般规律，推导出适用于所有情况的行为模式，常识只知道某些特定情况下，我该怎么做，而从不探索为何这样做。

所谓体系化知识，指通过上学学习、教育研究等途径所获得的知识，具备理性和系统性，能够被归纳、分类描述。而常识，不强调分类逻辑。

诚然，人们所述缺乏“常识”（Common Sense），即“某些情景下，缺少对具体事件、行为的认识，或者只知道情景、现象，不知道缘由”。

举个例子：

几年前，一群经济学家和人类学家做了一个实验，求证不同文化背景下，常识的差异。

他们给一个人100美元，然后让A把100美元一部分给B，金额任意；B可以接受这种分配，也可以拒绝，如果B接受，双方都可以获得应有金额；如果B拒绝，双方都将得不到任何钱。

数百次实验，大多数人会选择平分这100美元，而如果给对方分配的金额低于30美元，则会被拒绝。经济学家觉得意外，他们认为，这个结果与经济学中的理性标准概念相对矛盾，毕竟，就算只有1美元，也比什么都没有好，对不对？

于是，他们把该实验放在一个更偏僻的西方部落进行研究，结果发现，该地方的人把“天降之财”，理解成非分之财，也就是，这笔钱都不敢要，应该上缴到公共管理处。

所以，能看懂吗？

一旦你了解不同地域的文化特征，这些令人困惑的行为就变得合情合理，甚至你会认为这也是常识，常识问题之所以难以解决，因为双方不知道在什么立场，什么场景，才能开展合理的论证。

就像：

讨论贫穷问题时，有些人认为穷的原因是他们工作不够努力，花钱过度；有些人则认为穷人天生贫穷；还有人将贫穷归因于机会缺乏、社会保障体系缺失等环境因素。

诚然，常识的界定是“具体事件、环境下”所累积认知中的“一部分”，下次在电梯里你见到有“外国人”和你面对面站立，也不必害怕，可能他们受到西方环境的影响。

换言之，由于文化、地域等因素的影响，常识存在着差异和分歧，需要我们在理解和尊重多元文化的基础上，进行合理的沟通和解决。

那么，大家如何形容常识？

一般而言，大部分认为“过去的经验”是常识。但这种说法比较笼统，过去的经验，背后折射两种类型：确定性的现象和真正的知识。

现象与规律是可感知、可观察的；而经验需要亲身经历，能帮助我们理解现象、理解规律，具备吸取迁移能力，指导进一步工作。

例如：

头部博主李佳琪、罗永浩、李子柒等都在同一个平台上，产品、供应链、营销方法基本相似，却都能成功出圈。

这种情况，用“确定性的现象、过去的经验”哪种形容更为贴切？你说是现象，但“KOL”本人看来则是经验。

能看出彼此差异有多大吗？

虽然真知识可以作为参考，但并非绝对可靠，因此，常识也需要具体化。另外，连AI训练都要不断调整参数和模型，即便是经验积累的尝试，就一定准确吗？未必，很难逃出理性的怪圈。

常识被谁影响

为了方便理解，索性按照大众眼中“常识”（过去的经验）的思考，不妨想一想，你的“常识”到底被哪些要素影响。

其一，理性。

你认为自己理性吗？人们通常把理性归属到趋利避害范畴内，我们需要通过对环境、周边人的感知，依据自我目的对行为进行改变，然后做出决策。

多年来，经济学家在探索市场的过程中，常用此概念，因为按照数学逻辑，可以把它套用到可解决复杂事情过程中，就像“看趋势、看经济”等。

但是，如今理性理论不再是一个单一理论，而是一系列可发展的知识体系，我们会根据不同情况做出假设，这些理论里面基本包括两种表现：

• 人们对某些结果存在偏好。

• 考虑到偏好，人们会选择最好的办法来实现想要的结果。

我喜欢吃冰淇淋，如果有一种方法能让我在冬天吃到冰淇淋，我就会去做，但是，如果要绕很远的路，那我就会过一段时间买，也就是说，我们理性思考时会采用一种“理性行为框架”。

我们就会依靠选项满足自己的偏好（钱、想吃、地方距离）；假设把“吃冰淇淋”放大来看，这件事并不理性，毕竟很容易让身体发胖。

另外，理性中夹杂诸多复杂因素，我们倾向通过强化已有的思考，来接受新信息，该方式的实现，一方面，通过重视那些更容易证实自己已有观念的信息，另一方面，通过对不确定信息施以更加严格的检查和怀疑。

这两个相关的倾向，分别被称为证实性偏见（confirmation bias）和动机性推理（motivatedreasoning），它们极大地阻碍了我们解决分歧的能力。

所以，理性当中夹杂着各种“默认选项”，它们就像看不见的大猩猩一样，缠绕着大脑，你认为自己看到的“常识”是一种理性，实则陷入框架当中。

其二，信息。

“这个东西不能往脸上抹，你有没有一点常识？小王却告诉你，它治疗痘痘非常管用”，这种情景你肯定遇到过。

1967年，哈佛大学心理学教授Stanley Milgram（1933~1984）描绘了一个连接人与社区的人际关系网，后来把实验总结为“六度分隔”（Six Degrees of Separation）现象。

简单地说，你和任何一个陌生人之间所间隔的人，不会超过六个，也就是，最多通过六个人你就能认识任何一个陌生人；它和常识有什么关系呢？

信息的潜在影响可以像传染病一样，沿着网络传播，当每个人都受到他人行为影响时，你就会把“想象或接触的现象”当成事实，从而影响更多人的行为和决策。

比如：

我们的大脑会被周围看法影响，从而误判一些事情；前几年做品牌公关，每次做完内容传播，公司同事都会转发各种文章，大家都有老板微信，老板看到都在转，就会认为传播很成功。

实际上，你开始接触的信息（已知经验、常识），对某些事的评价，一旦陷入六度人脉中，它就会左右你的想法，直到让你信以为真。

我经常说：“不要过多地进入与自己职业相关的社群”，因为虽然看似你扩展了人脉，但实际上你并没有逃脱信息囚笼。

如果某个现象在一个社群中传播，然后你又在其他几个群中看到了它，这种信息重叠会潜移默化地影响你，慢慢地，就会被信息包围。接着，这个信息就会成为“常识”，侵占你的大脑，让你错误地认为自己学到很多知识。

但当下次需要使用这些所谓的“常识”时，你会发现，它们并没有用处，甚至会让你觉得“那条路”能走。我们却无法准确地把握为什么能走。

其三，想象。

大脑的两个特质“注重相关性、填充想象”，许多潜在因素以真实可见的方式影响着行为，就像启动效应、框架效应、锚定效应、损失规避等等，单独出现每个都认识，可你很难看出它们是如何结合起来的。

比如：

一次实验中，绿色的笔让人想到“绿箭口香糖”，听德国音乐，让人想到德国啤酒；提起生日，人们会想到手机锁屏密码。

当我们同时受到许多互相冲突的影响时，究竟会买什么、怎么决策这都变得不确定，所以，我们面临的不仅是无意识的心理偏见，还有对常识（自认为的经验、想象）的进一步填充。

丹尼尔·吉尔伯特（Daniel Gilbert）在《撞上幸福》（Stumbling on Happiness）一书中曾写到过，当我们想象自己或他人面对一种特定情景时，不可能把所有细节全部考虑清楚。

就像：

你可能会用今天口红的颜色，来填充临时要做PPT的背景，我们就某事、某人都会利用心理模拟，调用大脑记忆数据库（图像、经历、文化），然后恰如其分把各种必要的细节变得完整。

可是，大脑调用出来的就一定准确吗？未必，一般来说，人们都会系统的放大预期，并且降低风险率。

这也是人们为什么说：“这么大年纪，你为什么总犯常识性错误”；可能你说的常识（现象），别人根本没见过；亦或者你描绘的现象，对方接触后又被经过二次加工，自然就不准。

诚然，把信息、理性、想象三者放在一起看，信息在人们之间传递，经过大量重复，会形成人们对事情的基础认识。

这些事情会经过大脑的想象进一步成为一个具体事件，参与到决策中，影响你的判断；也许，事件起初的样子，你根本不知道，它可能是信息源，亦或大脑刻画出的画面，仅此而已。

赢得输家游戏

查理·芒格（Charlie Thomas Munge）说，所谓常识，是平常人没有的常识；我们在说某个人有常识时，其实在说，它具备平常人没有的常识。

是不是，有些绕口？

竞争同质化就是结果之一。当所有人都适用相同的思想和经验，来做市场时，模型就失去了延展性，即在经验层，大家常识时一样，所以才导致同质化竞争。

有则案例：

大量高智商人进入投资领域，想法设法要比普通人做得更好，于是，怪事发生了，加州有家非常大的投资公司，为超越同行，想到一个点子。

他们招聘大量青年才俊、个个都是沃顿、哈佛名校高材生，为了解赛道、市场趋势，大家不遗余力地工作，老板认为，只要他们每个人都提供一个好机会，公司就能把机会集中起来，必然遥遥领先。

点子行吗？当然可以，最后结果呢？一败涂地。

几百年前，炼金术士幻想把铅变成金子，以为买来大量铅，疯狂练就能变成金子，这家公司和炼金术士一样没高明到哪里去。然而，投资公司和炼金术士不同，有那么多高学历、高智商的人，为什么还失败呢？

查理·芒格（Charlie Thomas Munge）一语道破：“不一定你需要什么都懂，而是需要你懂别人不懂的东西，即使小数据，你能从中看出不同，你就能改变行业。”，这也是为什么说“常识”很难的原因。

比如：

我们在朋友圈经常能看到商业IP卖课玩家，你只要付4980元学一套课程体系，就能成为IP专家完成商业变现（笑）；换句话说，如果他发现每年赚3倍的秘诀，他怎么还在网上卖课呢？

那秘密一定藏在他的行为里，而非他的课程里（太多人上当，非常可笑），你应该学他的行为而非课程；这是现代商业人的写照，大量自媒体人，每天都在做这种事情。

或者：

有个人有匹好马，步履轻盈、毛发光亮、这匹马什么都好，就有一个毛病，有时突然脾气暴躁、性情顽劣，谁要当时骑着它，非得摔胳膊断腿不可。

于是，主人就找到兽医问“怎么治好这批马”？兽医说很简单，“你在这匹马表现好的时候，卖掉它”（笑）；换言之，如果这匹马不好，你会买吗？

所以，你的常识跟别人一样，就不可能打破常识；那么，如何避免陷入常识的窘境中呢？

《赢得输家的游戏》这本书令我记忆尤新，作者查尔斯·艾里斯（Charles Ellis）写道，赢家游戏中，胜负由胜者的正确行动决定，即游戏的一方战胜另一方；而输家游戏中，胜负由输家的错误决定，即游戏中自己主动犯错的一方决定。

比如：

专业网球比赛属于“赢家游戏”，获胜方必须打败对手；业余网球比赛属于“输家游戏”，获胜方获胜则因为对手打败了自己，换言之，最好的办法尽量少打坏球。

我看到太多传统老板投入短视频，做电商、最后亏个几百万，反之，那些没有投入的，却活得有滋有味，这是为什么？后者拥有前者没有的真知。

在贴近生活的世界里，那些可以做出高决策的精英参与的也许是一场赢家游戏，而剩余的大部分人，参与的更像一场输家游戏。

这说明什么？

许多问题需要逆向处理，这样你才能从本质看待它们，这还不够，还要想向前、向后双向思考。

就像：

你想改善组织创新问题，向前思考，你能想到可以做的所有事情，然而，反过来你会发现，你能做的事情都会阻止创新，那么，最重要的哪件能让组织创新，就格外重要。

诚然，商业中，与其思考如何创造更多利润，不如思考哪些措施会确保用户不会流失；生活中，与其思考什么创造美好生活，不如思考，哪些能确保幸福。

据此，你以为的常识（经验）也许是随大流，可能无法反过来推敲，如何界定自己的游戏很重要，如果你正在参与存量游戏，那应该去研究别人的失败。

总的来说：

大多数人的常识，是确定性的表面现象。

现象，往往掩盖事物形成的条件和背后诸多复杂关联；我们自信满满地用接触的信息来解释事实成败的原因，这在理解层就发生了错误。

想不被常识坑，不妨基于现象，向前、向后双向思考：这件事，到底成立吗？成立的背景、条件、因素又是什么呢？‍‍‍‍‍‍‍‍

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