最近，我經常思考三種認知偏差，這些偏差都與諾貝爾獎得主、行為經濟學先驅丹尼爾·康納曼（Daniel Kahneman） 的研究有關。他和他的合作者阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky），不僅創立了行為經濟學這個領域，也深刻影響了從心理學、公共政策、法律到金融等各個領域。
我想在這篇文章中，和大家聊聊這三種認知偏差：確認偏誤、可得性偏誤和加減偏誤。這些偏差不僅影響我們的決策，也影響我們與客戶之間的互動，甚至影響我們如何改善自己的生活。
確認偏誤：我們常常只尋找支持自己想法的信息
想像一下，你正在上課，教授給你一個數列謎題：“我會給你三個數字，你需要猜出這些數字背後的規則是什麼。這三個數字是：2、4、6。”
當你開始思考規則時，你會怎麼問呢？大多數人可能會想：“這是增加2的偶數吧？” 然後你會問：“教授，6、8、10符合這個規則嗎？”
教授會說：“沒錯，符合！”
這時候，你可能會自信地猜：“規則是偶數啊！”
但很遺憾，如果你這樣猜，你就錯了。正確的規則其實是“任何一組增加的數字”。只有當你檢查與自己最初假設不同的數字序列時，才會發現這點。
這就是確認偏誤，即我們傾向於尋找和支持我們原本假設的信息，而不是尋找與假設相反的信息。
在日常生活中，這種偏誤無處不在。比如，你可能會想：“我的朋友覺得我很幽默”，但你只關注朋友笑你的時候，而忽略他們不笑的情況。或者你推薦一間餐廳，詢問朋友是否在那裡玩得開心，這樣他們更可能給出正面的回應。再或者，你可能會對一個新社區充滿信心，只看到正面的因素，而忽略潛在的問題。
確認偏誤幾乎在我們生活中無處不在，無論是工作、投資還是人際關係。 我們常常更容易尋找支持自己觀點的信息，而忽略那些可能挑戰我們想法的信息。
這種偏誤早在65年前就被首次研究發現，但它依然與現代生活息息相關。我們應該反思：你有多久沒有主動尋找與自己觀點相反的信息？在你的客戶中，是否也存在這種傾向？我最近嘗試改變這種思維，問自己更多問題，例如：“為什麼這樣做可能是一個錯誤的選擇，而不是正確的呢？”
可得性偏誤：我們傾向於依賴記憶而非現實
可得性偏誤則是另一個常見的認知偏差。想像一下，你面臨這樣一個問題：在高速公路上，你覺得藍色車比橙色車多還是橙色車比藍色車多？如果你猜藍色車，你就猜對了。
但再問一個問題：你覺得是使用自拍棒還是攀爬珠穆朗瑪峰導致更多人死亡？你可能會直觀地猜珠穆朗瑪峰。但事實上，這並不正確。
根據報導，從2011到2018年，379人死於自拍棒相關事故，而攀珠穆朗瑪峰則有338人死亡。這個直觀錯誤的答案，就是可得性偏誤的典型例子。
我們常常依賴記憶中最容易回想起的信息，而不是進行深思熟慮的分析。例如，你可能記得最近新聞報導過攀山事故，而不是每天都看到自拍棒相關的事故。
這種可得性偏誤不僅僅出現在日常生活中，也影響我們在投資和決策上的選擇。 每當我們看到市場上最新的投資趨勢時，都很可能依賴最近的新聞信息，而非進行更全面的分析。這也解釋了為什麼有時候我們會看到大規模的加密貨幣購買熱潮。
解決這種偏誤的方法之一，就是在做出重要決策之前，試圖從更高層次的角度分析信息。嘗試“站在10,000英尺的高度”，全面審視趨勢的長期影響，而不是僅僅基於最近的現象來作出判斷。
加減偏誤：我們總是更傾向於添加而不是移除
最後，讓我們談談加減偏誤。這是一種較新的認知偏差，最近才逐漸被學界所重視。想像一下，我有一個8歲的女兒和一個4歲半的兒子。女兒已經會騎自行車，而兒子則使用一輛平衡車。這種平衡車沒有踏板，讓孩子先學會如何平衡，之後再加上踏板。
這種方法與我當年學騎自行車的方式截然不同。我當時使用的是輔助輪，添加輔助輪來幫助我保持平衡。但現代的方法則是減少元素，而不是添加元素。
研究表明，當我們試圖改進生活或組織時，往往會傾向於添加東西，而忽略了移除不必要元素的重要性。這種現象被稱為加減偏誤。
我們習慣性地想到可以添加的東西，而不會考慮可以移除的東西。比如，我們可能在工作流程中不斷添加新工具和程序，但卻很少考慮哪些過時或多餘的程序可以簡化或移除。
加減偏誤提醒我們，添加並不總是比移除更有效。 有時，簡化生活、組織或投資流程，反而能達到更好的效果。
這種認知偏差最近才被廣泛研究，但我發現它在我的生活、工作和與客戶互動中經常出現。因此，我開始主動反思：我是否可以通過移除某些元素來改善狀況，而不是僅僅添加更多東西？
總之，確認偏誤、可得性偏誤和加減偏誤是我們都可能面臨的認知挑戰。了解這些偏差，並學會識別它們在我們生活中的影響，可以幫助我們做出更明智的決策，無論是在投資、生活還是人際互動中。
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