现在假设你是一位中学校长，学校正在招聘老师，有这么一位老师的简历进入了视野：
他今年32岁，毕业于清华大学，是个帅气小伙；
他毕业后曾短暂创业，但两次都因为没有吸引到足够的资金而全部失败；
之后拿到教师资格证，进入一所中学教数学，很快做到了学科带头人的水平；
背调显示，这位老师性格有些古怪，前同事普遍反映跟他比较难共事；
有学生家长反映这位老师讲课语速太快，导致部分学生跟不上进度；
也有家长说，孩子特别喜欢这位老师的讲课风格，换这位老师教数学之后成绩提升明显；
这位老师在此之前已经换过3所学校，他在任何学校都没有任教超过3年；
据调查，但凡这位老师带过的班，平均数学成绩一定是全年级最好的。
你看，这是一个特点非常鲜明的候选人，咱们概括一下大概是：业务水平过硬，但是软性的方面不太好管理，而且好像特别有自己的想法，在哪儿都呆不长。
那么现在，作为校长的你该怎么决策呢？
这其实是一个典型的，关于信息复杂性的情境，你要做一个决策，摆在你面前的信息一定是指向不同的甚至相反的方向。
尼克·查特在他的代表作《思维是平的》一书中就探讨过类似的问题，人在面对这样的情况时，总是会选择其中一部分信息，然后忽略另一部分信息，然后自己编一个有逻辑的故事，也就是我们常说的，脑补。
一个最大的误解是，人们会以为当自己在一堆信息中选择了一部分，然后做出了一个决策，这个过程是理性的，其实，我们只能管这个叫情感体验。
情感的部分在哪儿呢？在我们的大脑实现了一种愉悦感，而这种愉悦感来自于“我做出了决策”。
我们不妨回忆一下，当两难问题摆在面前，我们真的有仔细比对过吗？我们真的有追求尽量精确的结论吗？并没有，这时候我们总是诉诸直觉——
我也说不清楚自己是怎么判断的，但是我脑补了一套逻辑，我给自己讲了一个自圆其说的故事，而这种感觉，是很爽的。
人就是这么自信，而且显然是过度自信，比如刚才那个招聘老师的情境，仅仅是列出来的那些信息，都还不够校长在脑子里编故事……
还差了些什么呢？
比如我们这所学校的办学理念是什么？是追求实际的分数，还是课堂氛围，还是别的什么？
这个老师不太好相处，是说他和年长的老师有点合不来，还是说他和同龄人都说不到一起去？然后现在我们这个学校里，老师的年龄结构如何呢？
说他在哪里都干不长，那每一次离职的具体原因是什么呢？真的都是他本人的问题吗？
诸如此类吧，为什么我们说决策这件事很难，因为总有我们考虑不到的角度，或者即便我们想到了，有些信息我们也拿不到。
那么问题来了：如果现在校长决定要这位老师，你觉得这位老师取得成功（比如受学生同事的喜爱、又或者任职终于超过了3年……）的概率有多大？
先说结论：无论你怎么回答，这个答案都是胡诌。
为什么呢？我们来说一个跟“预测”有关的真实案例。
2020年，普林斯顿大学曾组织过一次大规模的研究：研究者想知道，原生家庭对一个孩子的成长，究竟能有多大影响。
普林斯顿有一个包括5000名孩子的数据库，这些孩子基本都来自于“有问题”的原生家庭。数据库里有每个孩子从出生到15岁的各种跟踪信息，比如家庭收入情况、父母乃至祖父母的教育和就业情况，孩子的健康状况等等。
现在，普林斯顿就用这个数据库组织预测比赛，题目是：所有信息都是公开的，然后参赛者根据这些信息，预测某些孩子在接下来的一年里学习成绩怎么样（比如成绩是会上升还是下降），家庭环境怎么样（比如会不会因为父母交不起房租而被迫搬家）。
那参赛的都是什么人呢？基本都是社会学或者心理学方面的专家团队，这里面很多团队已经坐拥大数据和各种机器学习的算法，这里面的很多学者在过去曾就“原生家庭”问题发表过各种论文。
也就是说，这次比赛就是“原生家庭”问题研究的世界杯，代表了全世界的最高水准，也就是说，如果你真的笃信原生家庭决定论，那这批专家的预测，你应该深信不疑。
可惜最终结果是，这场由160个高水平团队参赛的预测，准确率非常低。
比如被迫搬家的预测，发挥最好的团队，预测模型与真实结果的相关度也只有0.22，这是什么概念？就是只比毫不相关强一点。
比如关于学习成绩的预测，稍好一点，冠军团队的相关系数是0.44，这就相当于：在已知这个孩子过去每一年的成绩表现之后，你预测接下来的成绩，你说对的概率也只有65%。
后来就连社会学家自己也承认，那些在民间广为传播的心理学效应，对人命运的实际影响，相关系数其实只有0.21。
所以说白了，任何人鼓吹原生家庭决定论，这个说法从科学上来讲约等于“猴子扔飞镖”。
所谓的原生家庭决定论，至多只能叫做“原生家庭解释论”：当一个教育的悲剧发生，我们将之归咎于原生家庭，反正你也没办法证伪。
可是就像刚才的实验证明的，如果现在就有一个孩子成长在一个困难重重的家庭，你能预知孩子的未来吗？
社会心理学擅长的是倒推和解释，但靠这个预测人的命运，就是扯淡。
其实之所以如此，道理也很简单，因为人生永远充满不可知的变数。
比如刚才的预测中，你知道这个孩子的父母一直收入很低，然后父亲又刚刚失业，那么光靠母亲一个人的收入，肯定是交不起房租的。所以你的预测模型就合理的推断出：这家人只能搬家，然后搬家导致的颠沛流离，会影响孩子的成绩。
这听起来是合逻辑的，但人生往往不是如此——
比如有可能，孩子的父亲突然找到了新工作，而且新工作竟然收入更高；
比如房东是个好心人，他给这家人减了房租，并主动帮这个爸爸介绍了工作机会；
比如这家人求助了某位亲戚，亲戚借给他们一笔钱，这笔钱足够帮他们渡过难关；
又或者即便这家人真的搬家了，孩子的成绩就必定下降吗？也许这孩子的遭遇被他的老师知道了，这位好老师决定花更多时间照顾这个孩子，结果孩子的成绩反而还提高了。
所有这些可能性，如果事后讲出来，你都觉得很合理，可是你事先敢这么预测吗？你不敢。
这就是命运，任何社会心理学都解释不了命运这种东西。
我们在做任何判断之前，都要承认自己的这种无知。
可是很少有人能充分意识到自己的这种无知。
还是拿校长招聘老师为例，假如你有A和B两个候选，并且你判断A比B好，那请问，如果A和B两位老师都被录取了，你觉得A的实际表现的确比B好的概率是多少呢？
有调查发现，当人们面对这种局面，会认为A比B好的可能性是80%左右，但实际统计数据是59%，这个比随机选一个的50%也高不了太多。
为什么会这样？因为一个老师进到一个学校，他会经历什么，校长是没法预测的。
当然事后我们总是可以解释的，比如本来能力很强的A同事，恰好进校之后家里出现了一些变故，但也恰恰是这些事后的解释，让我们误以为对这个世界很有把握。
事后解释总是容易的，但这和事前预测完全是两码事。
很多教育问题也是如此，我们总是拿一些牛娃的事迹来倒推他们的成长过程，然后总结出一堆似是而非的教育理念：如果你希望自己的孩子也一样优秀，你得像那些孩子的父母一样做。
一个人的成长真的会如此简单，如此线性吗？能被外人看到并总结的，只能是冰山一角。
这种经不起推敲的因果思维，约等于扯淡。
我们真正能做的，是在承认永远存在不可知因素的前提下，利用统计思维去做决策，并且最好是站在整件事之外，来看看还漏掉了什么角度。
比如对一个高考生来说，选择北上广深还是准一线城市，当你能真正跳出自己的喜好，或者跳出父母的喜好，然后冷静的评价和对比各种可能性，这个决策本身就上了一个层次。
最后在这个基础上，一个年轻人不妨勇敢的拥抱不确定性。
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