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第42章 秘密实验342（第1页）

不管你扑灭了多少火灾，最后总会发生一场特别严重的超级大火，它的规模，远远超出了人们的扑救能力。这场大火，一定会烧得漫山遍野。而且不管你换了多少种扑救手段，用了多少先进的救火设备，最后还是这个结果。每年，都是先扑灭一堆小火灾，最后再来一场让你束手无策的大火，把前面的努力全部归零。

这就奇怪了，你看，在美国东部居民移居到这里之前，森林里也经常着火，但从来没有这么大的火。要知道，这还是在没有任何扑救措施的情况下。但是，为什么我扑救之后，火灾反而变大了呢？这个问题，困扰了美国林业局100多年。后来，他们终于把这个问题想明白了。大火的原因，不是别的，就是因为他们灭了小火。

你看，要想发生大型火灾，需要两个条件，第一是要有一场持续的大风，吹遍整片森林。第二是必须得有足够的燃料，也就是干枯的树木。但是，假如此前已经发生过很多场小火灾，就等于提前把这些燃料烧光了。等到大风来的时候，没有东西可烧，火势就蔓延不开。

说到这，你应该已经发现问题所在了。扑灭小型火灾，会让干枯的树木，保存下来。这等于是在间接为最后那场大火，积累燃料。那么，这个道理，美国森林局当初为什么没想到呢？他们其实是被存量的经验绑架了。前面说过，这些居民，原本住在美国东部。而东部的山区很潮湿，枯死的树木一般都烂在土里，或者严重受潮，根本不会燃烧。所以他们的策略是，见火就灭。不救火，这对他们来说，太违反直觉了。而到了西部，气候干燥，枯死的树木不会发潮，就成了燃料。换句话说，到了西部，环境变了，前提变了，传统的救火模型，也就不管用了。后来，人们还给这类森林火灾，建立了一套专门的模型，就叫森林大火模型。这套模型的核心不是如何灭火，而是如何点火。在大风来之前，人为的先放一把小火，提前把燃料消耗掉，大火就烧不起来了。

好，说到这，有关森林大火的故事，就讲完了。现在，我们通过这个故事，说说到底什么叫多模型思维？在这本书里，作者把人的思考能力，分为四个层级。

第一个层级，也是最低的层级，叫作数据。也就是你能直接观察到的事实。在森林大火的故事中，你知道哪里发生了火灾，就已经达到了这一层。

第二个层级，叫作信息。也就是对数据做归类统计，得出一个准确的数字。比如你知道一年总共发生多少场火灾，造成了多大的损失，这就是信息。

第三个层级，叫知识。也就是你面对信息时的处理方式。比如面对大火，你知道应该用什么技术来扑救，知道怎么组织人员。这些特定情况下的知识，也就是我们今天说的模型。当你掌握一种模型，你就可以说，你是一个有知识的人。

第四个层级，叫作智慧。指的是，你面对不同的情况，在多个模型之间，做出选择切换的能力。比如面对大火，你知道东部的山区潮湿，要灭火。同时，你还能意识到，西部的山区干燥，前提变了，方案也要变。你要从传统的火灾模型，切换到森林大火模型。能凌驾于存量经验之上，切换模型，就是思考的第四个层级，也是最高的层级，叫作智慧。也就是我们今天说的，多模型思维。

菲茨杰拉德曾经说过，第一流智慧的体现，是同时持有两种截然相反的观点，还能正常行事。今天，咱们把这句话改改。你可以把它理解成，第一流智慧的体现，就是同时掌握很多种模型，并且能够根据环境，切换模型。

作者认为，任何模型，都具备三个特点。第一，它一定是简化的，去掉了某些细节。比如传统的灭火模型，是不考虑树木是否干枯这个细节的。第二，它们都是逻辑化的。比如物理规则，大都可以表现为某个公式。当然，逻辑化，也伴随着代价。这就是模型的第三个特点，前面提过，所有的模型，都是不全面的。任何单一模型，都没法解释复杂世界。只有建立更多的模型，你才能看清世界的真实面貌。咱们引用一句有点极端的话，这是一个生态学家，叫理查德·莱文斯说的。他说，我们的真理，说到底，就是若干独立的谎言的交集。换句话说，模型其实是真实世界在某一个场景下的运行规则。场景变了，规则也要跟着变。

好，以上就是第一部分内容。多模型思维到底是一种怎样的能力？简单说，多模型思维，是一种能够根据环境，抛弃固有经验，切换思考模型的能力。这也意味着，要真正掌握这种能力，你必须要掌握足够多的模型。这不是一朝一夕的功夫。在这本书里，作者提出了将近一百种模型。咱们肯定说不完。但是至少，咱们可以先开个头，迈出关键的第一步。

第一组，是两个分布模型，正态分布和幂律分布。

正态分布，也叫常态分布。你可以把它想象成，一个追求平均，一切资源均等的世界。简单说，就是在所有的样本中，那个最接近常态的平均值占比最大。比如人的身高，大多数人，都是不高不矮，比较接近平均身高。再比如高考分数，大多数人都处在一个不太高，也不太低的分数区间。满分和零分，都非常罕见。

而幂律分布是，平均值的比例优势消失了。你可以把它想象成，一个赢家通吃的世界。在所有的样本中，少数人，占据了大多数资源。比如财富，少部分人，拥有着社会的大部分财富。再比如流量，网络上的大V，占据着绝大多数流量。而剩下的大多数，粉丝都很少。

那么，搞清这两个分布模型，有什么用呢？简单说，它可以帮我们合理的规划资源，管理风险。

比如，让你设计公共汽车上的扶手高度。考虑到人的身高是正态分布，特别高的和特别矮的都是少数，它的高度就应该是，一个不高不矮的人，伸手恰好能够到的高度。

但是，假如你在林业部门工作，要维护一整片森林。你就要意识到，森林火灾这件事，是幂律分布。也就是，火灾的发生率虽然很低，但是，它造成的损失非常大。这时，你就要重视防火抢险工作，为此储备大量的资源。

当然，这些都是事后的观察总结。我们更关心的，是面对一个陌生的系统时，怎么判断，它到底是遵循正态分布，还是幂律分布？这个标准其实很简单，那就是看，样本之间，会不会相互影响。假如样本之间是独立的，比如身高，张三的身高，影响不到李四的身高。那么你就可以判断，身高遵循的是正态分布。假如样本之间相互关联，彼此影响，这个系统就遵循幂律分布。比如森林大火，一棵树着火，十有八九会点着周围的树。再比如财富，越有钱的人，就越能获得赚钱的机会，财富之间存在关联交易，它就会呈现出幂律分布。

在面对一个具体的项目时，假如在正态分布和幂律分布这件事上，你判断错了，就很可能会导致失控。比如，波士顿的中央隧道工程，是美国有史以来最昂贵的公路项目，从1991年盖到2006年，一共花了140亿美元，是当初预算的三倍。这就是因为，用错了概率模型。

一开始，人们认为，隧道工程遵循着正态分布，也就是，各个环节之间相互独立，不会彼此影响。像挖掘地沟、设计墙壁、建造顶盖，大家各顾各的，谁也不妨碍谁。所以，在初期规划时，每个步骤的成本都是固定的，并没有留出太多的余地。

但是，真到了施工，你就会发现，事情没那么简单。比如，制作顶盖的时候，出了一些问题，你就得拆除原有的顶盖。这就意味着你要破坏墙壁，回头墙壁也得跟着重做。墙壁里的线管，也得重新铺。每个环节环环相扣，最终，一个小问题，演变成了一组相互制约的大问题。但是，这些其实是可以在前期规划时避免的。假如你意识到，这是一个幂律分布的系统，就会在前期加大沟通成本，并且为风险控制，留出更多的余地。

好，这是第一组模型，分布模型。它的作用是，帮我们合理的规划资源，控制风险。接下来要说的，不是一组模型，是一个单独的模型，叫夏普利模型。它能够帮我们判断，一个人在团队中的价值。假如你在公司里觉得自己的工资低，应该获得更高的报酬，那么你最好仔细听这个模型。这大概是我见过的，衡量一个人的价值，最合理的模型了。

在正式说夏普利模型之前，咱们先思考一个问题。假设，有一个公司，做的是西班牙和法国之间的跨国贸易。它必须得同时跟法国人和西班牙人交流。注意，是必须同时跟这两个国家的人沟通，这个公司才能创造价值。假如只会一种语言，没用。

这时，公司有三个人，第一个人只会西班牙语。他的工资是2000块。第二个人只会法语，当然，公平起见，他的工资，也是2000块。这很好理解。但问题是第三个人，他同时精通西班牙语和法语。现在问你，他的工资，应该是多少？

按照通常的设想，会一种语言工资是2000，会两种，应该翻倍，是4000。当然，这也是一种计算方法。但是，我要告诉你的是，他真正的价值，应该是8000。

这是怎么算出来的呢？这就要说到，夏普利模型了。这是经济学家罗依德·夏普利发明的。它计算的是，一个人在所有可能加入团队的次序下，对团队做出的边际贡献的平均值。

你看，不管你是只会西班牙语，还是只会法语，你都必须得在，另一个人已经入职的情况下再入职，才能创造价值。否则，前面说过，只会一种语言，公司的业务根本做不了。换句话说，对这两个人来说，都只有一种情况，能创造价值。那就是，另一个人第一个入职，他第二个入职。

但是，假如一个人同时会两种语言，那么，他至少能在四种情况下创造价值。首先是第一个入职，其次是在只会法语的人入职之后，再其次是在只会西班牙语的人入职之后，最后是在一个什么都不会的任何人入职之后。你看，他能在四种情况下创造价值，所以，他的待遇，应该是只能在一种情况下创造价值的人的四倍。所以，2000乘以4，他的工资应该是8000。

这个方法的科学之处就在于，第一，它忽略掉了资历，只看能力。第二，他计算的不是一个人的孤立价值，而是他在这个团队里，有多大的不可替代性。还要特别说明一下，为了讲述方便，这里把夏普利模型做了简化。真正的夏普利模型，比这个算法要复杂得多，也严谨得多。

好，这是咱们今天说的第二个模型，夏普利模型。它稍微有点难度。接下来，第三个，咱们说个相对简单点的，叫网络模型。也就是，用网络化的方式，来看待人群。不要把人群看成一个个孤立的点，而是看成一张网。它的价值是，可以帮你快速找到，问题的突破口。

咱们还是从一个问题说起。假设，在一个城市里，突然爆发了病毒，蔓延速度很快。针对这个病毒，有一种特效疫苗。但疫苗的数量很有限，只能给少部分人注射。请问，你应该把疫苗给谁？

可能有人说，当然是先给老幼妇孺啊，这些人抵抗力低，更需要疫苗。也可能有人说，应该先给那些各行各业的精英，他们是社会的中流砥柱。还可能有人说，为了公平起见，应该抽签，把一切交给运气。

但是，从网络模型的角度看，其实还有一个更科学的办法。假如把人群看成一张网，把每个人看成一个节点，人和人之间的联系，看成是节点之间的连接线。你会发现，有节点跟周围的连接特别充分，这些人特别容易跟别人发生接触。可能是因为他人缘好，也可能是因为他的工作需要跟人打交道。假如这些人感染，他们马上就会传染给其他的人。所以，按照网络模型，应该先把疫苗给这些人。这样能更有效地控制疫情蔓延。

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