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在面对有关金钱的选择时，大多数人规避风险，对该现象的一个标准解释是，因为金钱的边际效用递减，所以确定选项的期望效用大于不确定选项的期望效用。更一般的是，经典理性选择理论把“风险偏好”简单地定义为“金钱效用曲线的任何非线性特征”。
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有关风险承担行为的研究表明，风险承担受个体差异的影响并不如受情境的影响强烈。最常见的描述是：当期望值高于目标（收益），个体倾向于规避风险；当期望值低于目标（损失），个体倾向于寻求风险（Kahneman and Tversky 1979）。学者有时用“不求最好但求满意”解释这一现象（March and Shapira 1992）。
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假设风险偏好既不是个体特质又不直接取决于情境，而是学习的产品。已经有人证明，通过简单地复制成功而学习就会导致在收益面前规避风险、在损失面前寻求风险（March 1999c，第 15 章；Denrell 2007）。收益分布变异大的选项，其潜力可能因为样本小而被低估，进而被放弃。另一方面，损失分布变异小的选项，可能因为初步尝试几次总是得到负面结果而失去抽样机会，也就是被放弃。
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这种现象的一个特例涉及小概率极端事件。小概率事件的出现次数分布是严重倾斜的。例如，重大科学突破。这样的事件，结果极其正面，但是发生机会非常之小。大多数研究者一辈子都不会经历这样的事件。实际上（或者，可能实际上），大多数学习者会低估极其稀有、极其正面事件的发生可能性，进而无意识地规避风险，不能像本来可能的那样复制与重大科学发现相连的行动（例如，高度敬业、积极投入）。
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还有一些案例，涉及的是极少发生但后果十分严重的事件，比如核电厂的核事故。核事故的发生可能性极低，核电厂的大多数操作员不会经历。实际上（或者，可能实际上），大多数学习者会低估极其稀有、极其负面事件发生的可能性，进而无意识地寻求风险，复制增加核事故发生可能性的行为（例如，粗心大意）。在诸如此类的案例中，收益面前规避风险、损失面前寻求风险，不过是学习的产品。
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看看这两类案例的不同之处，在涉及稀有正面事件的案例中，因为没有经历过事件，所以个体会放松复制加大事件发生可能性之行动（例如，勤奋努力）的力度，进而不仅减少矫正对事件发生可能性无意识低估的机会，而且真正让事件变得不大可能。学习会降低做出重大科学突破的机会。在涉及稀有负面事件的案例中，因为没有经历过事件，所以个体会放松回避加大事件发生可能性之行动（例如，马虎大意）的力度，进而不仅增加矫正对事件发生可能性无意识低估的机会，而且真正让事件变得更加可能。学习会增加酿成重大核事故的可能性，还会既通过更多地经历核事故又通过让核事故变得更加可能来“矫正”对风险的低估。
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在这个问题上，贝弗莉·萨奥尔（Beverly Sauer）回顾有害环境管制经验后观察到，“机构制定书面标准，因为经验是蹩脚的老师”（2003，37）。萨奥尔解释说，长期置身于危险之中但一直安然无恙，人们就会淡忘曾经让自己非常忧心的危险，因此，经验具有双面性，一方面让人们泰然处之，另一方面让人们麻痹大意。
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配偶选择
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假设有这么一个世界，人们选择配偶，每次选择一个候选者，记录其表现。为了简便起见，假定选择是单向的，也就是候选者没有选择机会，只是等着被选。每个候选者的表现都来自潜在表现的正态分布。每一次首先计算曾被选过的候选者各自的平均表现，然后计算所有曾被选过的候选者的平均表现的平均值，把这个平均值当作所有未被选过的候选者的期望值，之后比较所有候选者，从中选择一个。
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在这样的世界，如果人们通过复制成功而学习如何选择配偶，那么人们的配偶选择行为会表现出什么特点？三个有趣的特点值得一提：
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（1）通过这种方式选择的配偶是潜在最佳配偶的可能性非常小。
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（2）最后会出现一夫一妻制，也就是，下次重复上次所做选择的可能性会逐渐增加。以上趋势会因选择之后的失望而减弱，会因相处能力的提高而增强。
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（3）在这一过程中，人们会认为自己从经验中学到了东西，对自己所做的选择越来越有把握。
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这样，我们就要说到也许可以称为“行为主义者宣言”的东西。风险规避不一定要看成慎重选择、神秘特质或者情境产物，而是可以看成简单地从日常经验中学习而形成的一种倾向。一夫一妻制不一定是文化习俗、道德规范或理性计算的产物，而是可以看成简单地从日常经验中学习而得到的产物。
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既如此，是否要质疑学者给出的比较复杂的故事和理论呢？并不是。实际上，比较复杂的故事也许是对的，即使行为的某些方面可以用复制成功解释清楚。然而，人类行动者以及经济学家、哲学家、心理学家、社会学家和神学家给出的比较复杂的诠释，可以看成也许反映了人类的自负，也就是高估人类意愿和智慧在人类行为中的作用。那些比较复杂的诠释，可以看成为了彰显并强化那种自负而讲的故事。彰显并强化那种自负，这一目的与追求真理不同，但是也许与追求真理一样高尚。
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经验的疆界 第 3 章 通过故事和模型来学习
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组织通过低智适应追求智慧，也通过高智适应追求智慧。第 2 章讨论的是低智适应，本章将主要讨论高智适应。低智适应，就是简单地复制与成功相连的行动，而高智适应，要求厘清事物的因果关系，并用叙事（自然语言）、模型（符号语言）或者理论阐述出来。高智故事和模型，既是精确理解历史的基础，又是判断学问高低的依据。
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组织研究、组织纪实报告、管理者的传记或自传、组织参与者的每日功课中，满是有关经验的叙事。这些叙事探索历史片段中的事件，试图理清事件之间的因果关系。类似的，组织研究、大学教材、顾问讲座中，满是有关经验的模型。决策理论、经济理论、组织理论、博弈理论，以及在那些框架之内讲述的故事，是组织智慧的核心。
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第二次世界大战之后的几十年间，高智学习产生的故事和模型，广受追捧。尽管之后一连栽了几个大跟头——其中最著名的是，美国的“出类拔萃之辈”在越战中失策，计划经济之典范的苏联解体，复杂战略、避险基金、金融衍生物让人大失所望——但是这些有关组织生活的故事和模型的正确性，在人们心中几乎是不言而喻的，它们养活了一大群学者、作者、顾问和实践者。
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高智故事和模型是两种压力联合作用的产物。一方面，故事和模型必须精妙复杂到显得有趣并彰显人类智慧；另一方面，故事和模型必须简单到足以让人理解。在这两种压力的联合作用下，故事和模型往往会变得比较详尽，详尽到足以赞美人类智慧，又不会变得太过详尽，免得不能让人理解。故事和模型倾向于展现——也许可以叫作——“最大可理解复杂性”。
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最大可理解复杂性本身是听众智慧以及故事讲述技术和模型建造技术的函数，所以随听众的不同而变化，随故事讲述技术和模型建造技术的不同而变化，还随时间而变化。然而，最大可理解复杂性往往对所述过程本身的复杂性相对不敏感。系统而言，只要故事和模型展现出最大可理解复杂性，就倾向于比简单过程复杂、比复杂过程简单。第 2 章简要探讨了前面那一趋势，本章将考察后面这一趋势。
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