Question

法则 22

人们在推理时最常出现的五个推理漏洞：把橘子跟苹果做比较；以偏概全；对相关的证据视而不见；混淆因果关系；在执行计划时没有提前考虑到可能出现的瓶颈。

通常说到推理漏洞时，大都指的是那些跟我们所做的假设相关的漏洞。在这五个常见的推理漏洞中，第一个是比较和类比假设漏洞，即把两个虽然不同，但逻辑上却相等的事物进行对比。一般来说，我们会把苹果跟苹果进行比较，橘子跟橘子进行比较，而不会把二者混淆，否则就是犯了此类错误。

第二个是代表性假设漏洞，也就是所谓的“以偏概全”。当我们使用的例子可以代表整个群体时，我们的论断就会得到强化；反过来，当我们的例子不足以代表整体时，它就会弱化我们的论断。

第三个是“好证据”假设漏洞。当我们不经验证就想当然地认为自己的证据有效时，就会容易出现这种漏洞。通常来说，那些比较客观、相关、精确、真实的证据有利于强化我们的论述；而主观、不具代表性、不精确的论据则只会弱化我们的论述。

第四个是因果假设漏洞。当我们错误地做出因果假设，或者在没有证据的情况下就认定一件事会导致另外一件事时，就会犯这种错误。

第五个是实施假设漏洞，当我们没有预料到计划实施过程中可能出现的瓶颈，或者盲目地相信自己的计划会轻而易举地得到落实时，我们就会犯这种错误。

比较和类比假设漏洞

我们会根据人物、地点、事物或环境来进行各种比较或类比。所谓类比，就是当两个（或多个）事物拥有某些相似点时，我们就会将其进行对比，并假设它们在其他方面也会相似。生物学家在做实验时就经常会做类比，他们会把在动物身上得到的实验结果放在人类身上。比如说，他们在小白鼠身上实验某种药物时发现了某种并发症，就会认为人类在使用这种药物时也会出现同样的并发症。

有时人们会对人的性格进行类比。比如说，当我们发现儿子跟父亲或女儿跟母亲有某些类似之处时，我们就会认为这对父子或母女之间在其他地方也有类似之处。

有时人们会将不同时间段的事件或情况进行类比。比如说，很多公司的管理人员在遇到问题时，都会借鉴本公司之前遇到类似问题时的做法。

要想攻击对方推理中的类比漏洞，通常的做法如表 4-3 所示：

表 4-3　如何攻击推理漏洞

要想弱化对方的类比推理，最好的方法就是：当对方将两件事物进行类比时，我们便找出二者的相同或不同，以此证明对方的类比并不成立。

打个比方，“玛莎今年负责公司的刀具销售，业绩非常好，所以我们要提拔她，让她去销售公寓”。很显然，说这句话的人是在把刀具和公寓进行类比，认为一个善于销售刀具的人也一定会是个卖房子的高手。也就是说，只要一个人有能力，卖什么是无所谓的。

怎么驳斥这种说法呢？一种方式就是告诉对方，刀具是一种日用品，而房子是奢侈品，所以卖刀具和卖房子完全是两码事。一个善于卖刀具的人未必善于卖房子。

反过来也是如此。当对方认为两件事物根本不同时，我们可以找出二者的相似之处，以说明二者是可以类比的。

打个比方，两名狂热的体育迷在喝啤酒，其中一个人说道：“以前的运动员跟如今的运动员根本没法比。马克·史必兹（Mark Spitz）在 1967 年的墨西哥奥运会上一人独得 7 块金牌，要是换到今天，他连参加奥运会的入场券都拿不到。”

另一个人表示不同意，于是他举出一个相反的例子：1965 年，杰克·尼克劳斯（Jack Nicklaus）在佐治亚的奥古斯特球场以 271 分的成绩成为大师杯高尔夫巡回赛冠军，而在 2013 年，亚当·斯各特（Adam Scott）在同一个球场上赢得了大师杯高尔夫巡回赛冠军，他的分数是 279 分。从这个角度来说，两位冠军之间确实有很多类似之处。

在类比两件事物时，尤其是那些来自不同时代的事物时，一定要注意，不同时代的人们收集信息的方式是不同的，所以他们所收集到的信息的质量也无法相比。打个比方，我们不能把 20 世纪 40 年代所做的员工满意度调查结果，跟今天的员工满意度调查结果相比。

从最基础的层面来说，在进行论述时，无论我们使用什么术语和措辞，它们的内涵都应该保持一致。比如说，报纸上可能会写，如今郊区的污染程度是 20 年前的 10 倍。污染可能确实更严重了，但如果要用具体数据表明污染的严重性，我们必须给出明确的空气、水、噪音和垃圾等方面的污染指数。换句话说，在进行对比时，我们所用来对比的事物之间一定要具有可比性。

代表性假设漏洞

所谓样本，就是指从一大群人或事物中选出来的一小部分人或事物，以此来代表这一小部分人或事物所属的整个群体的特点。社会学家在进行社会研究时经常会选取样本，相信我们都听说过“我从没遇到过一个让我喜欢的 Z 国人”或者“我强烈推荐阳光餐厅，因为我去过那儿三次，那儿的食物实在太棒了！”

以上两个例子都是在用样本代表全部。说第一句话的人显然没有接触过所有的 Z 国人，他只是遇到过几个而已；而第二个人也并没有尝过阳光餐厅的所有食物。要想真正有代表性，有说服力，你选的样本必须在质和量上都能代表整体。

要想在量上代表整体，你选择的样本数量必须足够大——很显然，只选一两件是不够的。要想在质上能代表整体，你所做的选择必须是随机的，必须保证整体内部不同的子类别都能在样本中占有一席之地。

想想看，如果一家旅行社极力推荐你去摩洛哥旅游，因为“每四位游客中，就有三位会推荐摩洛哥”。但你发现，这家旅行社实际上只征求过八位游客的意见，你还会认为它的推荐很有价值吗？显然不会，因为它选取的样本数量太小了。

但另一方面，样本不仅要大，而且要具有多样性和随机性。试想一下，如果该旅行社选择的样本是几百位游客，而且的确有 75%的被调查者都推荐摩洛哥，你会选择摩洛哥吗？可能会，因为那么多人都推荐了。可问题是，如果你发现该旅行社选择的样本都是非洲人呢？突然之间，你会觉得哪怕有几百人，但这些人的意见还是不足以代表所有游客的看法。

记住，样本一定要能代表整体，否则它就毫无意义。所以在进行推理论述过程中，如果对方是在用样本反映整体，那驳倒对方的一个有效方式就是质疑该样本的有效性：如果你能证明该样本并不能代表整体，那么对方的论点就站不住脚；而反过来说，如果你能证明自己所采用的样本确实能够代表整体，那你的论点就会得到强化。

一般来说，选择样本的关键不是它够不够大，而是它是否足够多样化。如果样本来自一个跟整体关系不大的子群体，那么它的数量就没有太大价值。比如说众所周知的盖洛普调查，媒体经常会在全国大选中用它来预测竞选结果。要想了解全国选民对某个候选人或政治事件的看法，调查者们就必须从不同的年龄、教育水平、性别、区域、职业、种族，甚至宗教中群体进行抽样调查，而相对来说，调查者们就无须按照体重或发型等对选民进行划分了。只要分对子类别，然后从各个子类别中进行抽样，哪怕样本数量不是很大，其结果仍然具有代表性——事实上，一般来说，在一次涉及几百万人的大选中，盖洛普只需选 1800 人作为样本就足够了。

注意，代表性假设不同于类比假设。类比假设是两个事物之间的横向对比，而代表性对比则是个体与整体之间的纵向对比。换句话说，在进行类比时，人们关心的是“A”跟“B”之间能否画等号；而在进行代表性假设时，人们会关心“a”能否跟“A”画等号。

“好证据”假设漏洞

要想在论述中获胜，你所提出的论据一定要站得住脚。人们总是会只看那些支持自己观点的证据，而忽视那些不利于自己观点的证据，这是人的本性。打个比方，一个不愿意戒烟的人总是会看到吸烟有利的一面，比如说“吸烟有助于放松”“吸烟看上去很酷”“吸烟有利于减肥”等等，而对那些支持戒烟的事实会视而不见，比如说“吸烟对身体有害”“吸烟很费钱”等等。如果你不喜欢骑摩托车，那你就会更留意那些诸如“骑摩托车不安全”“骑摩托车容易弄脏衣服”“戴头盔会弄乱发型”“骑摩托车一次只能坐两个人”“雨雪天没法骑摩托车”等事实，而根本不会看到骑摩托车也有很多优势，比如说容易停靠、比较灵活、相对省油等等。

要想保持客观，就要列出所有与手头问题相关的证据。如果想要找到“真相”，就不能忽略或扭曲任何相关事实。全世界大多数国家的法律都是采用对抗性司法系统。在这些国家，辩方律师总是会按照有利于己方的方式来提供证据，而为了保持公正，法官和陪审团在听取证词及双方辩论时就必须保持客观，做到不偏不倚。

因果假设漏洞

一件事真的会引发另外一件事吗？两件事之间可能存在很多种关系，因果关系是其中的一种。一般来说，当两件事之间存在因果关系时，我们会把第一件事称为“因”，第二件事称为“果”，或者可以用→来表示。

如表 4-4 所示，因果关系一共分为六种可能的情况。

表 4-4　巧合，相关，因果

在讨论两件事情是否存在因果关系时，我们首先要考虑的问题是：这两件事情之间是否有关系。有时候看似关联的两件事之间可能不存在任何关系，比如说，“就在那只猫从树上掉下来之前，十字路口的信号灯变红了，所以红灯可能是那只猫掉下来的原因”。（但事实上，这可能只是巧合。）

如果两件事之间确实存在关系，那我们就要问：两件事之间是因果关系，还是只是相关而已。如果说二者确实相关，我们就要判断二者关联度是高还是低。如果二者确实存在因果关系，我们就要判断它们是正向因果、替代性因果，还是反向因果。

下面我们详细说表 4-4 列出的各种关系。

纯粹巧合：“每次加时赛时，只要我坐到我最喜欢的座位上，我们的球队就会赢。”显然，你的“幸运座”不可能是球队赢球的原因，而且“倒霉座”也不可能会让你的球队输球，二者纯粹是巧合。

相关度很低：试想一下，“你所在的城市开了一家新健身房”，“整座城市的人健康水平提高了”，这两件事或许相关，但相关度一定不高。没错，当开了家新健身房，里面还有各种器械和健身课程的时候，有些人确实会报名参加，甚至会经常锻炼，有些人的健康水平也会因此提高。但实际来说，一家健身房对整座城市的健康水平影响是有限的。一座城市可能有几百万人，但可能只有几百人成为健身房会员。而且就算没有健身房，人们照样可以通过步行、骑自行车或爬山来锻炼，根本不需要去健身房。

高度相关（但并没有因果关系）：有些因素确实高度相关，比如说个子高的人更容易成为 NBA 球员。虽然并非每个 NBA 球员都是高个子，但绝大多数球员个子都比较高。所以我们可以说，“个子高”和“NBA”这两个因素之间确实高度相关。

还有一个高度相关的例子是销售额和广告投入。很多人发现，公司的广告投入越多，销售额就会越高。（有专家相信，广告投入和销售额的关联度大约为+0. 8。）

类似的例子还有天气和冰激凌销量，或者说阴雨天气和雨伞销量。

很多人会把高度相关误认为因果关系，但一定要记住，二者之间有着本质的区别。

正向相关：万有引力体现的就是一种因果关系——我把一个苹果扔到空中，它就会落下来。正向相关的例子还包括：咖啡消耗量和咖啡豆用量，婴儿出生数量和纸尿裤用量。但需要提醒的是，咖啡消耗量和农场种的咖啡豆数量，或者婴儿出生数量和纸尿裤产量之间未必存在正向相关关系。

替代性相关：替代性相关也可称为替代性因果解释。我们认为事物间存在因果关系，也知道结果是什么，但对于原因却有不同的看法。当一件事情发生时，我们一定要清醒地认识到，除了显而易见的原因之外，这件事情之所以发生，还可能有其他原因。比如说当一家公司增加广告预算，然后发现销售额增加时，我们很容易会认定是广告带来了销售增长，从而断定二者之间确定无疑存在因果关系。但广告投入也可能对销售影响不大，甚至毫无关系。销售额之所以增长，很可能是因为公司的竞争对手破产了。再举个例子，“很明显，最近的校园枪击案之所以增加，就是因为人们看了太多暴力节目了”。这话可能会有道理，但谁又能证明枪击案增加不是因为枪支管制太松懈了呢？说不定跟教育水平下滑或者宗教信仰弱化有关？（也就是说，导致 B 的原因很可能并不是 A，而是 C。）

或者还可能有第三种因素同时导致 A 和 B。打个比方，校园枪击案频发和人们看太多暴力节目可能都是因为一个共同的原因——家庭破裂。（此时不是 A 引发 B，而是 C 引发了 A 和 B。）

反向因果：你最喜欢的商业小说作家是谁？你有没有想过：到底是因为他有名气，所以才卖掉那么多小说，还是因为他卖掉了那么多小说，才变得有名呢？反向因果关系往往非常微妙。你以为是 X 引发了 Y，但实际上却是 Y 引发了 X。下面的例子或许能说明这一点。

比如说你发现你的同事莎莉总是比别人更努力。于是你告诉自己，“莎莉很勤奋，所以我们老板喜欢把最难的任务交给她”。那么有没有可能恰恰相反呢？如果莎莉原本是个懒蛋，由于接到了一个棘手的任务，所以最近才那么勤奋呢？这样一来，事情就变成了，“因为莎莉接到了一项很难的任务，所以她不得不变得勤奋”。

孩子天生会从反向因果的角度看问题，比如说有个小孩子曾经告诉我：“我觉得是消防员引发了大火，因为每次在照片或电视上看到大火，总是能看到消防员的身影。”

还有个例子，当研究人员刚开始研究“抽烟导致癌症”这个话题时，他们首先想到要去验证反向因果是否成立，也就是说，是否得了癌症的人会更喜欢抽烟（或说是癌症引发了抽烟）。当然，最终研究结果证明，这个因果关系是不成立的。

但在很多情况下，我们很难分清什么是因，什么是果。比如说这句话，“你很擅长做自己喜欢的事情”。这句话的因果关系是，“因为你喜欢一件事（因），所以你做得很好（果）”。但有没有可能是因为你感觉自己擅长做某件事，所以才慢慢学着去喜欢它呢？

实施假设漏洞

几年前，西方某旅行杂志曾经登过一篇文章说：“因为如今搭乘飞机很方便，而且人们手头余钱也越来越多，所以很快大家都会去非洲看狮子了。”

但直到今天，去非洲看过狮子的人还是不太多。为什么会出现这种落差呢？难道是因为如今搭乘飞机没有比以前方便，或者人们手头余钱没有增加吗？显然不是。事实上，这篇文章的逻辑漏洞在于，它预测“大家都会去非洲看狮子”。这位作者假设，只要条件具备，人们就会去非洲看狮子——事实上，很多时候，我们未必选择去做那些自己完全可以做到的事。

为什么计划不一定会变成现实呢？主要有四个原因：

做计划的人或机构没有动力、欲望或毅力去做这件事。

做计划的人或机构缺少必要的技能来执行计划。

做计划的人或机构没有机会或经济实力去执行计划。

出现了一些意想不到的瓶颈（比如说体力、经济、技术或物流等方面），从而导致计划无法实现。

“实施假设”认为，只要不出现以上几种情况，一个计划就会变成现实。首先，做计划的人或机构可能缺乏必要的动力、欲望或毅力来落实计划。常言道，“能读书而不读书的人，跟不能读书的人其实没什么不同”。有能力做一件事并不意味着你就会去做这件事。能力和行动完全是两回事。很多天才最后都因为不够专注或缺乏毅力而没能发挥自己的潜力，这样的例子不胜枚举。

其次，做计划的人或机构缺乏必要的技能来落实计划。记得一位高中毕业生曾说过，“如果考不上医学院，我就去参军当一名特种兵”。说这句话的人假设自己有足够的能力和毅力去通过医学院考试，从而成为一名医生；他同样认为自己有足够的体力和技能，有足够强大的精神力量去成为一名特种兵。

再次，做计划的人或机构可能没有适当的机会或经济能力来落实计划。在刚才的例子中，这位高中毕业生相信，自己完全有能力获取必要的资源，比如说入学贷款，来完成医学院的学习。

最后，意外事件。想想看，如果大家都去落实计划，结果又会怎样？比如说，你打算在电脑上装一套新的办公系统，因为很多人都觉得它能解决公司目前存在的沟通问题。但如果装上之后，大多数同事反而觉得这套系统太麻烦，所以决定不使用它，结果又会怎样呢？

当有人说，立法可以解决某个问题时，一定要当心。没错，立法确实可以减少某些事情的发生，但它并不能阻止这些事发生。比如说，美国一直存在反歧视法，但如果人们本身不愿意停止歧视，这些法律可能并不会有多少效果。同样，几乎所有州都同意随便停车要交罚单，但这并不能彻底阻止人们随意停车，尤其是对那些有钱人来说，他们根本不在意接到罚单。