修正直觉性预测是系统2的任务。找到相关参考类、估测基线并评估证据的质量需要付出极大的努力。只有当风险很高，而且你极力想避免犯错时，这种努力才合情合理。此外，你应该知道，纠正直觉可能会使你的生活复杂化。无偏差预测的一个特点是，只有在信息完整有效的前提下，才可以预测罕见或极端事件。

大学某系想聘请一位年轻教授，希望此人拥有最强的科研能力。招聘委员会已将选择范围缩小到两名候选人：

金是刚毕业的研究生。推荐信对她的评价很高，她在面试过程中对答如流，给大家留下了深刻的印象。但她没有实质性的科研成果。

简在过去三年里一直是博士后。她的学术成果丰硕，科研成绩优异，但面试表现没有金那么精彩。

直觉倾向于选择金，因为她给人留下了更深刻的印象，而且“所见即一切”。但金的信息比简的信息少得多。我们又回到了小数定律。事实上，金的信息样本比简的信息样本小，在小样本中更容易观察到极端结果。在小样本的结果中，运气的成分更大，因此，在预测金未来的表现时，回归均值的程度应该更大。如果考虑到金可能比简回归得更多，你最终会选择简，尽管你对她的印象没那么深刻。在选择学者方面，我会投票给简，但我的直觉印象是金更有前途，要克服这个印象需付出很大的努力。跟随直觉比违背直觉更自然，也更令人愉快。

你很容易在不同情境下想象类似的问题。比如，风险投资家要在两家处于不同市场的初创企业之间做选择。一家企业有产品，可以精确估计其产品需求。另一家企业更振奋人心，凭直觉判断更有希望，但未来并不确定。考虑到不确定性，是否还会认为第二家企业成功的机会更大，这个问题值得认真思考。

谈谈直觉性预测

“这家初创公司的概念验证做得很出色，但我们不应该期望它未来的运营同样出色。这些概念离获得市场成功还差得很远，回归的空间很大。”

“我们的直觉性预测很赞同它，但可能预测得太高了。让我们考虑证据的效力，将预测回归到均值。”

“这项投资可能很好，即使最佳猜测是它会失败。不要说我们真的相信它是下一个谷歌。”

“我看到有关该品牌的一条好评。不过，这可能是偶然事件。让我们只考虑那些有大量评论的品牌，从中选择最好的那个。”

第二部分 启发式与偏差 读完了。

小数定律：过分相信小样本是诸多错觉之一。

锚定启发式：以锚定数字为起点评估计值是过高还是过低，并通过心中“移动”锚，逐步调整估值。“谈判的目的是将他们锚定在这个数字上。”锚定值调整不足是亲子关系紧张的原因之一。

可得性启发式：以想到事例的容易程度来判断频率的过程。“她最近看了太多间谍电影，所以感觉阴谋无处不在。”

可得性偏差：婚姻双方自我评估的贡献加起来超过了100%；很多团队成没觉得自己做的比分内工作多，大家的功劳合计经常超过100%。

情感启发式：人们在做判断和决策时诉诸自己的情感。人们对结果的情感评估、身体状况以及与之相关的靠近或回避倾向，都在决策中发挥着重要作用。“她对一项创意赞不绝口，说它益处大，零成本。我认为这就是情感启发式。”

可得性层叠：可得性层叠是自我维持的连锁事件。“媒体和公众大肆宣扬一件虚张之事。结果，电视频道都在播报此事，它成了所有人的话题。这是可得性层叠的例子。”

代表性：当证据不足时，应该以基础比率作为判断依据。”

少即是多：“他们为贵重商品附赠了一份廉价礼物，降低了交易的吸引力。这就是‘少即是多’。”

原因与统计：当他们掌握个案的具体信息时，往往会低估统计学的基础比率，有时甚至完全忽视

回归均值：“她说经验告诉她，批评比赞扬更有效。她不明白，这一切都是回归均值的表现。”