過度自信與過度謙遜

概率思維是科學研究概念領(lǐng)域的一大進步，置信水平視為概率思維的典型代表。然而，我們也會看到，極度自信的科學家也未能認識到不確定性的罕見例外。2020年7月，美國一位德高望重的科學家在推特上發(fā)文稱：“美國的新冠疫情將在4周內(nèi)結(jié)束，官方通報的總死亡人數(shù)（援引原文）將低于17萬?！笔潞罂磥恚覀兛梢哉f這是一個錯誤的預測，而且錯得相當離譜。因為截至本書撰寫之時，新冠病毒仍在美國肆虐并已經(jīng)奪走100多萬人的性命。得益于“后見之明”，我們通常能抓住一些專家的“錯處”，但我們之所以提到這個特殊的例子，不是因為這位專家給出了錯誤的論斷，因為在當時前景未明的情況下，確實存在合理的證據(jù)讓他認為疫情可能會在短期內(nèi)終結(jié)。我們之所以在此提及這一案例，是因為在他的論斷里完全沒有關(guān)于置信度的表述（例如：“我有80%的把握認為……”），他甚至沒有提供一丁點兒的暗示來表明，他關(guān)于新冠疫情的論斷有可能是不全面的或是錯誤的。

值得注意的是，在這個案例中，該專家發(fā)表的意見首先超出了他自己的專業(yè)領(lǐng)域，其次他是在社交媒體上發(fā)表的見解。我們猜測（至少有75%的把握認為），如果他是以傳染病或公共衛(wèi)生為主題，撰寫一篇即將刊登在專業(yè)期刊上并接受其他專家評閱的文章，那么他在闡述自己的觀點時或許會謹慎得多。因為專業(yè)期刊的編輯和審稿人會把不夠嚴謹?shù)母遄油嘶貋恚笏谝欢ㄖ眯潘降幕A(chǔ)上重新闡述其觀點?，F(xiàn)在，我們很想給這位科學家找個臺階下，并幫其開脫道：“沒關(guān)系，他不過就是閑來順手發(fā)了這么一條推文，全世界都知道每個人都可以在推特上隨心所欲地發(fā)表觀點。”但請你捫心自問：世界上有多少人會從一本專業(yè)學術(shù)期刊上看到他的觀點？又有多少人會在推特上看到（并轉(zhuǎn)發(fā)）他的推文？前者的數(shù)量肯定無法與后者相比吧。所以說，我們都應(yīng)該好好琢磨哲學家大衛(wèi)·休謨的一句至理名言：“根據(jù)證據(jù)的多寡來確定信仰的深淺……方為智者?！?/p>

專家的過度自信可能會導致非?？膳碌暮蠊?。1986年“挑戰(zhàn)者號”航天飛機爆炸事件后的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，NASA（美國國家航空航天局）官方發(fā)布的預測稱，每10萬次發(fā)射就會有1次失敗（與穿過赫斯特大道時遭遇車禍的概率差不多）。然而其他證據(jù)顯示，NASA早已有非?？煽康淖C據(jù)表明上述預測過分樂觀。慘劇發(fā)生的5年前，NASA的專家就在一份報告中指出，（用于將“挑戰(zhàn)者號”送入軌道的）固體燃料火箭的歷史故障率為1/57（即每57次發(fā)射就有1次故障）?？紤]到航天飛機每次發(fā)射都會使用兩枚固體燃料火箭，假設(shè)火箭的歷史故障率保持不變，那么航天飛機發(fā)射的失事率預計會達到1/28或1/29（即每28或29次發(fā)射就有1次故障）。1986年“挑戰(zhàn)者號”解體正逢第25次發(fā)射，所以這場悲劇幾乎是板上釘釘?shù)摹Ｈ欢?，NASA內(nèi)部肯定是發(fā)生了什么不為人知的事情，導致一個近乎百分之百悲觀的風險評估被轉(zhuǎn)變成了一個極為樂觀（且顯然不切實際）的預估，最終導致了慘劇的發(fā)生。

1986年“挑戰(zhàn)者號”航天飛機爆炸畫面

20世紀中葉，理論物理學家列夫·朗道對科學家群體中那些過度自信的專家做了一番精辟的描述：“雖然宇宙學家經(jīng)常出錯，卻從未受到過質(zhì)疑。”這句話或許略顯夸張，畢竟科學家有時候會撤回自己的錯誤論斷。舉個例子，2010年，曾有23位專家聯(lián)合發(fā)表了一封致美聯(lián)儲時任主席本·伯南克的公開信，他們在信中宣稱伯南克的量化寬松政策將引發(fā)“貨幣貶值和通貨膨脹”。然而到了2014年，信中所說的貨幣危機并沒有出現(xiàn)，所有事實都充分說明這些專家的論斷并不正確。兩位記者聯(lián)系了這23位專家，其中14位拒絕評價，9位回應(yīng)者仍堅稱自己的觀點正確無誤?！都~約時報》專欄作家、諾貝爾經(jīng)濟學獎得主保羅·克魯格曼早前曾譏諷過這些“死鴨子嘴硬”的專家，他在2022年年初更是坦承自己的判斷失誤，即不認為總統(tǒng)拜登2021年的經(jīng)濟刺激計劃將催生高通脹。他說：“我不想跟那些不肯承認錯誤的專家沆瀣一氣。因此，為了試圖搞清楚為什么我在去年年初就通脹的樂觀看法會與一系列事實相悖，到目前為止我已花了相當多的時間?！比欢矆猿终J為自己最初的分析在基本面上是沒錯的，突如其來的新冠疫情可以說是顛覆過去經(jīng)濟運行常態(tài)的罪魁禍首。（經(jīng)濟本就是一種變幻莫測的高難度游戲，要撰文分析其動態(tài)更是難上加難，盡管克魯格曼低估了通脹率，但就“拜登的經(jīng)濟刺激計劃在美國的高通脹中到底扮演了什么角色”這一問題，誰的論斷才是正確的，目前尚無定論。）

論智性謙遜的重要性

有了前車之鑒，專家和權(quán)威人士在人類第三個千年面臨的挑戰(zhàn)就是：如何培養(yǎng)所謂的智性謙遜。對這一特質(zhì)有過多年研究的心理學家馬克·利里發(fā)現(xiàn)，智性謙遜程度較高的人“更注重與所述事實相關(guān)的證據(jù)的力度”并“更有興趣了解人們不同意自身觀點的原因”。他指出：“在不同的文化中，人們對開放性和靈活性的重視程度，以及對不確定性和模糊性的容忍程度，各不相同?！?/p>

硅谷最值得稱道的地方在于，它形成了一種對錯誤保持開放態(tài)度的文化。硅谷最流行的一句口號是“快速失敗，經(jīng)常失敗”，這就是最好的佐證。當然，這句話并不是推崇失敗，而是將失敗視為尖端技術(shù)開發(fā)過程中不可避免的衍生品。事實上，許多科學家也秉持了類似的理念，他們認為每位研究生都難免會在某些實驗中犯錯，因此，最好的應(yīng)對之法就是盡早積累大量的研究經(jīng)驗，盡早犯錯并糾正。

最近，一個由心理學領(lǐng)域的年輕學者組成的團體開始在科學領(lǐng)域倡導“讓研究人員承認錯誤”的文化。在這個名為“置信度缺失”（Loss-of-Con?dence）的項目中，心理學家記錄了諸多科研人員曾經(jīng)發(fā)表但現(xiàn)在持懷疑態(tài)度的研究成果。他們對315名科學家進行了一項匿名調(diào)查，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，44%的受訪者表示，在他們發(fā)表過的研究成果中，至少存在一項值得質(zhì)疑之處，但其中大多數(shù)人并未公開承認自己“置信度缺失”，或只在論壇上口頭承認，并未在發(fā)表了其研究成果的期刊上書面澄清。

校準我們的置信水平

科學證據(jù)只能提供一定的可能性，而非絕對的確定性，這就意味著要求專家做到百分之百正確既愚蠢又不公平。即便專家盡善盡美地完成了自己的工作，也依然會有出錯的時候，但我們可以合理地要求他們對其研究結(jié)果的置信水平進行校準。

這里的“校準”是何意？如果專家提供了某個事件的發(fā)生概率，我們便可以縱觀不同的情況，看看其預測是否匹配該事件的發(fā)生頻率。而如果專家給出了一個絕對肯定的斷言（“這是腦瘤”），我們可以要求專家量化其論述為真的概率。如果專家提供了一項預估數(shù)據(jù)，我們還可以要求他們給出一個從低到高的、可能包含了正確值在內(nèi)的預估范圍（專家要對這個估值有95%的把握）。

當一個人在做預測時表述的置信水平與我們發(fā)現(xiàn)真實結(jié)果后得出的準確率吻合時，即為校準得當。為了讓學生理解這個概念，我們要求他們回答一個只有兩個選項的問題：巴拿馬運河和蘇伊士運河，哪條河更長？大多數(shù)學生連查都沒查過，更遑論記住準確答案了。當然，我們無意調(diào)查學生對這些“無用事實”的掌握程度，而是想要知道他們?nèi)绾卧u估自己對每個答案選項的置信度。當其表達的置信水平與正確概率基本一致時，兩者就得到了完美校準。例如，在一段時間里，你給出的置信水平為50%，那么你回答正確的時間和錯誤的時間應(yīng)該各占一半。相應(yīng)地，如果你表示自己的置信度為100%，這就意味著你應(yīng)該總是對的。如果你的準確率低于給出的置信度，說明你過于自信，并且很可能低估了自己的無知程度。

下圖展示了學生們多年來進行校準練習的結(jié)果。當學生給出的置信水平為50%（即答案基本靠猜）時，他們實際的正確率略高于50%（或許是因為他們掌握的知識高于他們自認的水平）。然而，當他們對自己的答案越來越有信心時，實際準確率卻始終低于預期。這種“經(jīng)典”的校準模式顯示出了顯著的過度自信傾向，并得到面向不同人群的多項研究的一再驗證。

這種過度自信導致校準偏差的證據(jù)在專業(yè)人士身上同樣有所體現(xiàn)。20世紀初，幾位研究者曾針對德國股市預測員的過度自信進行了調(diào)查，他們請350名金融專家按照月份順序預測了未來6個月的DAX指數(shù)水平。值得注意的是，每位專家需要為每次預測劃定一個90%的置信區(qū)間，即專家們認為DAX指數(shù)十之有九會落在這個區(qū)間內(nèi)。最后的結(jié)果顯示：每個月DAX指數(shù)的實際值都完全落在了大部分專家6個月前給出的置信區(qū)間之外。事實上，在長達26個月的研究中，在超過半數(shù)的時間段內(nèi)，能給出較為寬泛的置信區(qū)間涵蓋當月的DAX指數(shù)的實際值的專家人數(shù)不足總量的一半。換言之，這些專家中有許多人不僅在預判德國股市未來走向上大錯特錯，而且對自身錯誤程度的判斷能力也十分薄弱。

上面這句話實際上表達了校準概念的關(guān)鍵含義，它包含了這樣一個概念，即除了知識（例如，你用來預測未來6個月DAX指數(shù)的知識），還存在元知識，即你對已掌握知識的理解。上述研究表明，德國的金融專家提供的置信區(qū)間過小，說明他們相當缺乏元知識，即他們對自己的知識盲區(qū)毫無概念。如果能夠提升自身的元知識（即校準他們的置信水平），他們就可以預測得更精準。

另一個例子來自菲利普·泰洛克對外交政策專家的研究。這些專家的預測會對國家政策產(chǎn)生深遠影響，他們給出的預測會在某種程度上成為美國國會就軍事預算撥款，總統(tǒng)在制定外交、經(jīng)濟和軍事戰(zhàn)略并就相關(guān)條約進行談判等重大事項的依據(jù)。這些專家對自己的預測越有信心，國會議員和美國總統(tǒng)的決策就越有可能受其影響。泰洛克的研究表明，對于此類專家預測，我們需要保持警惕。泰洛克組織了幾百位外交政策專家，請他們對5年和10年后的事件做出非是即否式的預測。例如，他請專家預測“2016年，普京還會是俄羅斯總統(tǒng)嗎”。除此之外，他還要求專家就自己預測結(jié)果的置信度從1到9分進行打分。這項研究得出了兩個令人沮喪的結(jié)果：第一，專家給出預測的準確率堪比隨機拋硬幣；第二，預測準確率和專家給出的置信度基本無關(guān)。那些預測正確的專家給出的置信度平均值在6.5～7.6，而預測錯誤的專家給出的置信度平均值在6.3～7.1，兩者之間不存在顯著差異。換言之，預測錯誤和預測正確的專家一樣充滿自信。也就是說，將外交政策專家在給出預測時提供的置信度作為你判斷其預測是否可信的標準，實際上不太可靠。

我們可能會期望，物理學家和其他自然科學領(lǐng)域的專家在校準置信度方面做得比社會科學家更好，尤其是當他們研究的主題是與政治無關(guān)的自然世界的特征時。畢竟，自然科學家掌握著海量的數(shù)據(jù)、擁有頻率分布和多重度量工具，還有高級的計算公式，只要將海量數(shù)據(jù)輸入其中，就能得到精確的置信區(qū)間。然而，自然科學領(lǐng)域的專家在判斷其研究結(jié)果置信度的合適區(qū)間時，遭遇的困難絲毫不亞于金融和外交政策領(lǐng)域的專家。

有趣的是，我們之所以能了解自然科學家在置信度方面的部分現(xiàn)狀，是因為有些物理學家一直特別想要了解其言論置信度的校準情況。因此，他們對這個問題進行了長達幾十年的跟蹤和研究。物理學是最早使用超大數(shù)據(jù)集的科學領(lǐng)域之一，全球各地的物理學家團隊之間也有著邊競爭邊合作的悠久傳統(tǒng)，因此在20世紀50年代末和60年代初，物理學家開始收集、比較和整合他們相互競爭之下得出的測量結(jié)果及其置信度的預估值數(shù)據(jù)，他們很快就發(fā)現(xiàn)了研究結(jié)果中的置信度錯位跡象。例如，在試圖確定光速和電子質(zhì)量等物理常量的精確值時，物理學家會在最初的測量結(jié)果報告中表達出顯著的不確定性，然后隨著研究的深入逐漸得出更精確的估值。換言之，他們的誤差棒一開始應(yīng)該非常長，然后隨著一項項新研究的推進逐漸變短，并且每次對物理常數(shù)的新測量都應(yīng)該在前一次測量的誤差范圍內(nèi)。然而事實并非如此，待物理學家將光速c的歷年測量估值（從1870年到20世紀60年代）及其誤差棒繪制出來后，他們發(fā)現(xiàn)這些估計值均呈四散分布狀態(tài)，而且經(jīng)常出現(xiàn)以下情況：某項研究得出的估計值完全超出前一項研究給出的誤差范圍。這種不一致的、看起來毫無連貫性的現(xiàn)象同樣出現(xiàn)在對精細結(jié)構(gòu)常數(shù)、普朗克常數(shù)、電子電荷、電子質(zhì)量和阿伏伽德羅常數(shù)等物理常量的測算過程中。

當然，縱觀光速值的整個測量歷史，每位科學家都認定其研究結(jié)果代表了最接近真相的數(shù)值。例如，物理學家雷蒙德·伯奇曾在1941年寫道：“在經(jīng)歷了漫長的、有時甚至異常忙碌的工作之后，光速c的值終于穩(wěn)定下來，達到了一個相當令人滿意的‘穩(wěn)定’狀態(tài)?！比欢痪弥?，大多數(shù)研究者對光速的估值都遠遠高于伯奇給出的結(jié)果，更是大大超出了他提供的置信區(qū)間，而當下以高置信度著稱的光速估值同樣遠遠超出了伯奇所說的“穩(wěn)定”范圍。

在置信水平評估上經(jīng)歷了重大失敗之后，物理學家變得更加謹慎。他們不再輕易相信簡單的內(nèi)部估算，開始要求研究人員對結(jié)果進行更多的交叉對比，以衡量其不確定性，并對科研人員宣布的科學發(fā)現(xiàn)提出了更加嚴苛的接受標準。然而，即便如此，廣大物理實驗家給其學生留下的最大教訓就是：他們?nèi)詴ψ约旱臏y量結(jié)果過度自信！

即使過度自信乃人之本性，但提升自身校準能力也并非不可能。在某些情況下，我們完全可以出色地校準結(jié)果的置信度。在研究過不同職業(yè)的置信度校準情況后，你會發(fā)現(xiàn)氣象學家尤擅短期預測的校準。如果氣象預報員表示明天有雨的概率為80%，那么你會發(fā)現(xiàn)第二天降雨的概率確實達到了八成。他們的校準為何如此精確？關(guān)鍵原因可能是，氣象學家能不斷獲得關(guān)于這些預測的即時反饋。此外，氣象學家的元知識（即校準程度的高低）決定著他們的職業(yè)聲望，其重要程度完全不亞于他們所掌握的氣象知識（準確預測）。

不管在哪個專業(yè)或領(lǐng)域，專業(yè)要求及社會文化力量都會影響人們對自身知識狀況的判斷。因此，了解哪些力量會影響到你對置信水平的校準，或能幫你識別那些悄悄將你推入過度自信陷阱的推動力，并抵御它們的潛在影響。從這個意義上講，我們應(yīng)該努力向IBM（國際商用機器公司）研制的超級計算機沃森（Watson）學習，它之所以能在美國電視智力競賽節(jié)目《危險邊緣》（Jeopardy!）中擊敗最優(yōu)秀的人類選手，不僅是因為它擁有堪比維基百科的廣博知識，還要歸功于其擁有的精明過人的元知識。

在《危險邊緣》問答挑戰(zhàn)賽中，元知識發(fā)揮著非常重要的作用，因為對于主持人給出的每個“答案”，只有一名參賽者有機會提出“問題”（以提問的方式回答），即率先按下?lián)尨鹌鞯膮①愓?。比賽設(shè)定了回答錯誤會受到懲罰的機制，以避免參賽選手純粹為了搶答而快速按下?lián)尨鹌?，確保選手只有在知道或認為自己知道正確答案的情況下才會按下?lián)尨鹌鳌Ｒ虼?，最終的勝出者往往是那些能夠快速判斷自己是否知道正確“問題”的選手。沃森的程序使其能夠?qū)崟r完成自我評估和判斷，而且完成得非常出色。它很清楚自己的認知盲區(qū)，它的搶答基本上等同于告訴你：“在這種情況下，你應(yīng)該相信我，而在另一種情況下，你不需要相信我?！睂θ祟悓＜叶裕@是一種極具借鑒價值的思維方式。

對他人置信度的信心

現(xiàn)在，為了充分了解專家群體的過度自信現(xiàn)象，我們必須了解專家的預測和評估是如何使用的。首先需要從“觀察者”的角度來看待這個問題，比如從醫(yī)生口中聽取手術(shù)風險評估的病人、評估目擊證人所呈證詞真實性的陪審員、依據(jù)理財顧問的股市預測做出投資決策的投資者。當我們觀察這些案例并就“人們基于什么線索來判斷是否相信專家所言”這一問題進行研究時，專家明確表達出的置信度就是最重要的線索。簡而言之，顧問、證人和專家越是自信，他們的話往往會被認為具有更高的置信度。

這個邏輯發(fā)揮作用的一個領(lǐng)域就是刑事司法環(huán)境。在庭審時，陪審員會聽到目擊證人的證詞并判斷其可信度。這時候，目擊者扮演的是“專家”角色，而陪審員是“觀察者”。研究“陪審員使用什么線索來判斷目擊證人的可信度”的心理學專家可以設(shè)置模擬場景，先在公開場合模擬犯罪事件，然后招募“犯罪行為”的真實目擊者在模擬陪審員面前做證。研究發(fā)現(xiàn)，陪審員對證詞可信度的判斷，與對證人表現(xiàn)出的置信度的感知，存在相當顯著的正相關(guān)關(guān)系，這表明陪審員可能在很大程度上依賴目擊證人表現(xiàn)出的置信度來決定“我是否應(yīng)該相信這個人說的話”。

但這樣做的問題在于，我們已經(jīng)知道針對某個預測或評估給出的置信度并不能有效地判斷其是否正確。如果將專家的置信度（不管是我們自認為的，還是專家明確表達的）作為判斷其言論可信度的依據(jù)，那么我們很容易就會被誤導，并且還會據(jù)此做出錯誤的決定。最終，陪審員可能會把無辜的人送進監(jiān)獄，投資者可能會選錯股票，病人則可能會選擇伴隨嚴重并發(fā)癥的手術(shù)方案，所有這一切嚴重的后果都是因為他們錯誤地把一個人給出的置信度，當作了判斷其預測可信度和準確性的合理依據(jù)。

萬幸的是，已經(jīng)有證據(jù)表明，我們可以打破這種錯誤的思維模式。當自信滿滿的預測者、專家或證人在心理學研究中被證明為錯后，他們給出的置信度就不再具有之前的分量，對觀察者結(jié)論的影響也變小了。一旦那些信誓旦旦的人被證明犯了錯，選擇相信他們的人就會感覺被背叛了。（相反地，如果專家或證人一開始就對自己的預測或評估給出較低的置信度，在他們被證實為錯時，其可信度并不會因此而降低。）

在獲得關(guān)于專家意見的實際準確性信息后，面對專家所表現(xiàn)出來的置信度暗示，觀察者便會自然而然地調(diào)整自身反應(yīng)。因為在準確性已知的情況下，表達的置信度就不足以替代前者。然而，這里最大的難點在于觀察者要如何獲取關(guān)于準確性的反饋，畢竟有時候人們根本不可能獲得關(guān)于專家意見實際準確性的信息。此外，已經(jīng)有一些研究表明，如果不管采用何種方式獲得此類反饋都比較費力的話，很多人就會選擇偷懶，直接將專家表達的置信度作為準確性的判斷依據(jù)。

那么專家有沒有可能做到兩全其美—既可避免過度自信又可避免犯錯？一種方法就是給出一個大到幾乎確保能將真相涵蓋在內(nèi)的置信區(qū)間，如“拜登總統(tǒng)如果選擇參加連任競選，我有95%的把握認為他將獲得30%～70%的選票”。這種寬泛的說法基本不可能出錯，但身為專家的兩難之處在于，發(fā)表這種無甚風險的意見，就會導致沒人覺得他是一位專家了。（隨著估算范圍的縮小，置信度必然會降低：在預測拜登的得票率時，同一個專家可能有70%的把握認為拜登會獲得40%～60%的選票，有60%的把握認為拜登會得到40%～50%的選票。）專家需要對自己的觀點進行足夠好的校準后才能顯得可信，但同時又要提供足夠多的信息以彰顯自身的專業(yè)性，這是個不容易實現(xiàn)的兩難目標。好消息是，誠實和符合實際地評估自己的置信度，能夠讓民眾對專家具備的專業(yè)知識保持信任。

提防你的過度自信

如果這世界上只有兩種專家—“準確的”和“不準確的”，那么大多數(shù)人更愿意聽第一種而不是第二種專家的意見。然而，除了簡單的問題（根本不需要專家建議），期望專家總是提供百分之百正確的見解也是不切實際的。因此，專家是否在其論斷中提供了置信度聲明，是區(qū)分真專家和偽專家的重要信息來源，盡管這可能不符合大多數(shù)讀者的習慣思維！

下一次你在自己最喜歡的新聞節(jié)目中看到專家訪談時，不妨仔細聽聽他們?nèi)绾蚊枋鲎约旱闹眯哦?。他們是否表達了絕對的肯定，還是使用了“有可能”、“存在……的風險”或“有一種觀點認為……”等拐彎抹角的表述？在一個不確定性已成為常態(tài)的世界，我們本應(yīng)該嘉獎那些校準了自我的專家。不幸的是，專家常常承受著來自記者、政策制定者、律師和公眾的壓力，各方都要求他們必須看起來自信滿滿。

著名心理學家丹尼爾·卡尼曼說過，過度自信是人類的一種偏差：“如果我有一根魔杖，我最想消除的就是這種偏差?！边^度自信能否被消除，這仍有待商榷，但我們已經(jīng)看到，任何人都可以采取一些具體措施來減少過度自信的問題。

丹尼爾·卡尼曼

第一點就是（或許我們沒有著重強調(diào)）：不要覺得你必須就自己不太了解的事情發(fā)表意見。或許你可以給自己設(shè)定一個嚴苛的“意見預算”：“我今天只允許自己發(fā)表5條意見，所以最好三思而后行?！?/p>

如果你必須發(fā)表自己的意見，最好能以概率的形式表達，或者多少給自己劃定一個置信水平，例如：“我有75%的把握……”或者“我認為很有可能……”

在聆聽專家意見時，請你留意他們是否承認自己的意見存在不確定性，以及他們有可能在什么地方出錯。我們當然希望專家能百分之百地正確，但這是不可能的。我們能做的就是竭盡全力尋找那些接近百分之百正確的專家。要記住，那些告訴你“我掌握的東西還不夠多，無法提供確切意見”的專家也并非一無是處，這樣坦誠的說法表明他們是可靠且值得信賴的。如果在你眼中，這些專家已經(jīng)是這方面知識最淵博的人，那么他們其實想告訴你的是，這是一個需要所有人更努力進一步探索的課題。此外，如果你必須采取行動，就會知道最好謹慎行事，并謙遜地承認還有很多未知的東西等著我們?nèi)ヌ剿鳌?/p>

本文節(jié)選自《第三個千年思維》（[美]索爾·珀爾馬特 [美]約翰·坎貝爾 [美]羅伯特·麥考恩 著，彭相真 譯，中信出版社，2025年2月版）