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反直觉思考：斯坦福大学思维自修课 意想不到的后果：养活一只麋鹿，饿死一个生态系统
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当你应对一个包含许多相互关联的部分的系统时，调整某一部分有可能对整体产生意料不到的影响。以黄石国家公园为例。回顾一下，情况是这样的：19世纪中期，当探险者在220万英亩的大片区域内无法找到充足的食物时，该公园的灾难就开始了。黄石公园于1872年正式成立，在此前几十年内，它见证了许多野生动物——麋鹿、野牛、羚羊、驯鹿——在猎人和偷猎者手中消失。于是，在1886年的时候，美国骑兵队被召来管理这个公园。他们的第一要务是恢复该公园的野生动物数量。
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经过几年的特殊喂养和妥善照料，麋鹿数量迅速膨胀。事实上，这些动物的群落变得如此繁盛，以至于它们开始过度啃食牧草，使基本植被大为减少，并造成土壤侵蚀。自此以后，一系列事件接踵而来：饥饿的麋鹿消耗了大量白杨树，该树种的减少造成了海狸数量的萎缩。海狸筑造的堤坝对生态系统来讲很重要，因为它们减缓了春季径流的速度，降低了侵蚀的概率，并保持了水质的洁净，从而为鳟鱼创造了良好的产卵环境。没有了海狸，生态系统迅速恶化。
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然而，该公园的管理人员却无视以下事实，即麋鹿数量的爆炸性增长应该对这个问题负责。事实上，1919～1920年的冬天，大约60%的麋鹿死于饥饿或疾病，在这之后，国家公园管理局忽略了缺少食物的因素，而错误地将麋鹿的死亡归咎于黄石的另外一个生物群落：食肉动物。
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掌握了情况之后，他们开始捕杀（通常是非法和不正当的）狼、美洲狮和郊狼。然而，他们捕杀得越多，形势就变得越糟。野生动物群落开始经历飘忽不定的繁荣和萧条。这只是促使管理人员加大了捕杀力度，从而触发了一个病态的反馈回路。到了20世纪中期，他们几乎已经将食肉动物赶尽杀绝了。例如，国家公园管理局在1926年射杀了最后一群狼，直到大约70年后才将它们重新引进。14
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这种情况一直持续着。黄石公园拙劣的监督解释了复杂系统周围存在的第二个错误：系统中某个成分的调整能够对整个系统产生意想不到的影响。关于国家公园管理局，阿尔斯通·蔡斯写道：“95年以来，他们一直扮演着上帝的角色，而他们所做的一切却似乎让公园的情况变得更糟。在试图管理这个美丽的野生区域时，他们似乎陷入了一个可怕的循环，在那里，每个错误都使公园的情况恶化，但每个错误都无法得以纠正。”
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即使是个体层面最善意的行为，也会导致系统层面意想不到的后果，这是长期以来被公认的。15但是，出于某些原因，决策挑战仍然存在。首先，与以往相比，我们的现代世界中存在更多相互连接的系统。所以，我们遇到这些系统的次数更多，最有可能的情况是，它们会带来更大的后果。第二，我们仍然试图凭借对因果关系的天真理解来解决复杂系统中的问题。
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2008年9月，美国政府决定让雷曼兄弟投资银行破产，这就是一个很好的实例。政府的立场是，既然市场在很大程度上了解雷曼糟糕的财务状况，那它就能够承受这样的后果。然而，破产公告却引发了全球金融市场的动荡，因为雷曼的损失比人们最初认为的更大，这就造成了全球风险厌恶情绪的增长。甚至像货币市场基金这样被认为安全的市场也遭受了打击。例如，“主要储备基金”——美国历史最悠久、规模最大的货币市场共同基金——宣称其为基金持有人带来了经济损失，因为其所持有的雷曼兄弟债务已被清除。这一公告震惊了投资者，在更广泛的金融体系内打击了人们的信心。16
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这个挑战也波及到了其他领域。例如，在开展研究和治疗精神分裂症患者的过程中，乔治城大学精神病学家穆雷·鲍文意识到了这个问题。17在早年从医的生涯中，鲍文对很多学科进行了广泛的研究，这使他相信，与当时常见的观点相比，应该采取一种更广泛的观点来看待心理健康。标准治疗专门针对个人，而鲍文则把患者置于家庭系统的背景下来进行观察。鲍文理论相应地提供了一些方法，即在理解和对待个人行为时将其当做一个相互关联的家庭和社会系统的一部分。我们可以轻易地看到类似的问题是如何出现在西方医学中的，在这个领域内，诱因以初级保健医生（整体）为代价催生了更多的专家（部分）。18
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反直觉思考：斯坦福大学思维自修课 星群比最亮的星星更重要
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要想提高你的组织的业绩，最快的方法是什么？许多公司、体育团队和娱乐公司都选择了相同的解决方案：雇用一个“明星”。乍一看，雇一个明星似乎是个好主意，因为这确保了团体品质的迅速提升。但是，在更多情况下，明星在新的角色中往往会辜负人们的期望。19这就是下一个和系统相关的错误，即在没有适当考虑个人周边系统的情况下将个人的表现孤立出来。
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需要明确的是，回归均值可能解释了一个明星表现衰退的部分原因，但这并不能说明整个问题。一个明星的表现在一定程度上依赖于他周围的群体、组织和规范——系统。分析结果需要将个人和系统的相对贡献区分开来，而我们对此并不是特别擅长。当我们犯错时，我们倾向于夸大个人的作用。
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这个错误的后果是重大的，因为组织定期花大笔资金去吸引高水平的“表演者”，但结果只会让他们失望。在一项研究中，三位来自哈佛商学院的教授用10年时间跟踪调查了一千多名颇受好评的股票分析师，监测了他们的表现是如何随着他们更换企业而改变的。他们得出了一个令人生畏的结论：“当一个公司雇用一位明星时，这位明星的表现黯然失色，于是，与他合作的组织或团队的功能急剧下降，公司的市场价值也随之减少。”20招聘组织之所以失望，那是因为他们未能考虑到前雇主所提供的基于系统的优势，包括公司的声誉和资源。而且，雇主也低估了支持之前成功的人际关系、其他员工的资质，以及对过去流程的熟悉度。
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所有的三个错误都有着相同的基础：关注一个复杂的自适应系统中的某个孤立部分，而没有充分意识到系统动力学。考虑到技术、社会和环境都在加速变化这一事实，你可以确信一点，那就是，你遇到复杂系统的次数将会日渐增多。
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当你发现自己正在应对一个复杂的自适应系统时，你应该怎么做？这里有一些想法，可能会帮助你做出决策：
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1.从正确的层面来考虑系统。记住“多了就是不一样”这句短语。最常见的陷阱是，通过推断个人主体的行为来获得某种意义上的系统行为。如果你想了解股票市场，那就从市场层面对其进行研究。对于从个人那里看到和读到的东西，你要把它们当成娱乐，而不是知识。同样需要注意的是，系统外个人主体的功能可能与系统内个人主体的功能迥然不同。例如，无论来自鼩鼱还是大象，哺乳动物细胞在体外都有着相同的代谢率。但是，与大型哺乳动物相比，小型哺乳动物的细胞代谢率要高得多。根据动物种类的不同，相同结构的细胞有着不同的代谢率。21
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2.留心紧密耦合系统。当各部分之间没有松弛的时候，一个系统就处于紧密耦合状态，这样一来，一个程序就可以在没有任何干预机会的情况下从一个阶段进入下一个阶段。飞机、太空任务和核电站就是复杂的紧密耦合系统的典型例子。工程师试图内建一些缓冲区或冗余物，以求避免失败，但很多时候，他们都无法预料到所有可能的意外事件。22最复杂的自适应系统是松散耦合的，删除一个或几个主体，或使其失能，几乎不会影响系统的性能。例如，如果你随机让一些投资者离开，股票市场将会继续正常运作。然而，当主体失去多样性，以协调的方式行动时，一个复杂的自适应系统就会以一种紧密耦合的方式运转。金融市场中的繁荣和崩溃就是一个例子。
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3.使用模拟法来创建虚拟世界。从本质上讲，处理复杂系统是件棘手的事，因为反馈模棱两可，信息有限，而且因果之间也没有明确的联系。模拟法是一种工具，它可以在学习过程中帮助我们。模拟法的成本较低，能够提供反馈，而且，其价值在其他领域已经得到了证明，如军事计划和飞行员训练。23
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也许，最著名的商业例子是“啤酒游戏”，它的推广者约翰·斯特曼是麻省理工斯隆管理学院管理学教授和麻省理工系统动力学小组主任。该游戏的委员会描述了啤酒的价值链，指导人员则为参与者安排了零售商、批发商、分销商或生产商的角色。每个模拟周，客户都会购买啤酒，价值链内的四个团队则试图缩减他们的库存和积压成本，同时努力确保为他们的客户提供充足的库存。36周后，成本最低的团队获胜。
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每个团队都非常了解他们的库存、积压和订单，但是，对于该游戏的整体运行情况，他们的信息却非常有限。就像斯利的蜜蜂一样，每个团队对于部分信息的掌握都非常到位，但缺乏关于整体的信息。
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虽然这个游戏的设置相对简单，但是，斯特曼却报道说，玩家理解系统时很吃力，而且倾向于犯常见的错误。订单和库存波动很剧烈，玩家常常感到沮丧和无助。大多数玩家无法理解他们的个人决策是如何在总体上影响系统的。
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随着时间的推移，斯特曼观察到了游戏的结果，他写道：“理解用心良苦的聪明人如何能够创建一个没有人预料到、也没有人想要的结果，是这个游戏的深刻教训之一。”24不幸的是，即使模拟法可以提供教训，也很少有个人、组织或企业会去使用它们。
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“当面对复杂和互动性较高的系统时，创建人类判断和直觉的有序过程就会将人们引向错误的决策。”这是系统动力学之父杰·弗雷斯特在近40年前所写的。25现在，尽管复杂的自适应系统在我们周围更加常见，但是，我们的思想却不再善于理解它们。我们把握因果关系的天生欲望致使我们在错误的层面上理解系统，从而造成可预见的错误。复杂的自适应系统通常能够在系统层面上正常运作，尽管主体比较愚笨（科学家和非科学家通常都无法把握这一点）。相反，当善意的个人为了实现某个特定目标而试图管理系统时，意想不到的后果就有可能导致失败。因此，当你处理一个复杂的自适应系统时，确保为自己仔细设置系统层面上的目标，并在执行主体层面的变革时谨言慎行，从而实现你的目标。
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