文 / 姚斌

我最早知道的 " 少即是多 " 是在价值投资领域。在价值投资领域，" 少即是多 " 意味着集中投资，即投资的质量胜过投资的数量。集中投资又意味着投资的公司可能只有 10 家，而不是 100 家。因为好公司很难得，所以要集中投资在少数几个公司上。有意思的是，决策心理学大师、德国柏林马克斯 · 普朗克研究所所长格尔德 · 吉仁泽在他的长期研究中，竟然将 " 少即是多 " 发展成为一门科学。在吉仁泽看来，" 少即是多 " 就是，在某些情况下，时间、信息或选项越少越好，但并不是说少一定就好。

吉仁泽的思想分别体现在经验法则和少即是多。吉仁泽认为，复杂方法适合解释过去，简单法则适合预测未来。多数情况下，简单法则的速度更快，所需信息更少，也更精确。很多时候，简单启发式（直觉）能让我们在无知状态下找到满意答案。吉仁泽曾让美国和德国的学生猜圣地亚哥和圣安东尼奥哪个城市更大，结果美国学生不如德国学生猜得准，因为德国学生对美国的城市缺乏了解，完全从城市知名度出发选择（听说过哪个就选哪个），美国学生则知道较多，就去推演思考，反而效果不好。这种所谓的 " 再认启发式 " 策略，非常简单，哪个眼熟选哪个，竟然在多数情况下都是正确的。

(资料图片)

吉仁泽精准地发现了其中的规律。他概括道，当再认效度大于知识效度时，" 少即是多 " 现象就会发生。这就是吉仁泽所谓的 " 从无知中获益 "。生命体似乎天生有着按照再认启发式行动的倾向。野生鼠不需要学习就更喜欢能够再认的食物，而不是新异的食物。如果一种选择有危及生命的后果，那么不得不学习再认启发式的生命体也许在其学会这种启发式之前就已经死于非命了。雌性黄蜂利用在巢穴中学会识别气味，再认来推断另一只黄蜂是否属于同胞姐妹。有人将刚刚产生的蜂王转移到另一个巢穴中来捉弄它，以考验这种机制的通用性，结果发现蜂王仍然能够学会识别同巢黄蜂的气味。

■ 得到验证的少即是多

当吉仁泽将 " 少即是多 " 引入商业领域时，他举了一个布鲁克维尔酒店的案例，说明 " 少即是多 " 的基本思想。布鲁克维尔酒店开创了一个先例——零选择晚餐。纽约推崇 " 选择越多越好 "，所以它的菜单就像百科全书，并没有提供实用的点餐指南，在这一点上，布鲁克维尔的酒店与它恰好相反。布鲁克维尔酒店的菜单上根本没有可供选择的食品，上面只有一项套餐，而且每天都一样：半锅炸鸡，配土豆泥、奶油玉米、发酵粉饼和家庭式冰激凌。尽管如此，用餐的人来自四面八方，为不用做决定而感到高兴。酒店对顾客的纠结了然于心，知道如何为他们准备唯一的晚餐，而且做得非常好吃。

实际上，" 选择越多越好 " 的观点在菜单界十分盛行，它同时还成为一些官僚主义和商业的利器。在 20 世纪 70 年代，斯坦福大学制定了两项投资股票和基金的退休计划。大约在 1980 年，又增加了一项，几年后，增加到 5 项。到 2001 年，他们已经有了 157 种选择。157 种选择，真的比 5 种好吗？选择是好事，选择越多越好，这是全世界商业的信条。一条理性的选择理论认为，人们会衡量每一种选择的成本与收益，然后选择他们最喜欢的一种。选择越多，就越可能做出最好的选择，越能让顾客满意。可是，人类的大脑并不是这样运行的，人类的大脑能消化的信息是有限的，这个限制就好比短期记忆能力，那个神奇的数字是 7，上下浮动误差 2。

如果说，并不是选择越多就越好，那么，选择多了，有坏处吗？吉仁泽举加州门罗公园的德尔格超市的案例。德尔格超市是一家以食品种类众多而闻名的杂货店，出售大约 75 种橄榄油，250 种芥菜和 300 多种果酱。心理学家在店内设了一个试用摊位。桌上有时放 6 种果酱，有时放 24 种果酱。哪种情况顾客更可能会停下来？60% 的顾客会在选择更多时停下来，40% 的顾客会在选择较少的停下来。什么时候顾客真正会买这些果酱？观察表明，在有着 24 种选择的情况下，只有 3% 的顾客会买一两种果酱。然而，只有 6 种果酱时，30% 的顾客会买。当选择有限时，购买产品的顾客是选择更多时的 10 倍之多。消费者容易被纷繁的品种吸引，可是更多的人会在选择较少时购买。

因此，选择范围有限也是好事。宝洁公司将海飞丝洗发水的品种从 26 种减少到 15 种，其销量增加了 10%。与德尔格的运营方式迥异，全球连锁超市阿尔迪就奉行简单原则：少量散装产品，价格便宜，对服务的需求也不多。而其产品的质量也为人称道，且全程在监控之中。选择的范围小，顾客决策时就不用纠结，根据《福布斯》估计，阿尔迪超市拥有者阿尔布雷克特兄弟的财富仅次于比尔 · 盖茨和沃伦 · 巴菲特。

■ 简单的 1/N 经验法则

1990 年，哈里 · 马科维茨凭借其开创性的资产最优配置方案获得了诺贝尔经济学奖，他解决了每一个进行养老储蓄和想要在股市赚钱的人都会面对的一个重要投资问题。马科维茨的研究向我们表明，有一种最优的投资组合，能使回报最大化，风险最小化。也就是，在风险一定时，使收益 ( 均值 ) 最大化；在收益一定时，使风险 ( 方差 ) 最小化。这就是均值 - 方差投资模型。很多银行都采用这个模型或其他类似的投资方法，并提醒客户不要凭自己的直觉投资。但是，当马科维茨退休后自己做投资时，并没有使用让他获得诺贝尔奖的那个模型，而是采用了简单的经验法则，我们称之为 "1/N 法则 " ——把钱平均分成 N 份，分别投资不同的股票。

一般人会凭直觉遵循这样的法则——均等投资。研究发现，有一半的人遵循着这样的法则，如果只有两种选择，就将钱五五分，而大多数有三四种选择的人也会将钱均等分开。最近的一项研究针对 7 个投资项目对比了最优资产分配原则和 1/N 原则。资金大多是股票组合。其中有一个项目是，一方面将某人的资金分配在 10 只股票上，并追踪其标准普尔 500 指数的变化，另一方面是将资金平均分配到 10 只美国工业股票中。结果表明，没有一种最优化理论能胜过简单的 1/N 原则。

为什么就信息和计算而言少即是多？要了解这点，首先要明白那些复杂的策略是如何根据现有的数据进行计算的，比如之前的工业股票。将数据分为两类，一是可用于预测将来的有用信息，二是不可预测将来的武断信息或错误信息。由于将来是未知的，所以几乎不可能区分这两种信息。因此，运用复杂的策略往往无法排除一些武断信息。然而，1/N 法则也并非任何时候都胜过最优策略。如果有长期积累的数据，那么复杂的策略会起到最大作用。比如，将某人的资产分成 50 份，复杂的策略需要 500 年才能最终胜过 1/N 法则。相比之下，简单的法则彻底抛开以前的信息，恰好避开了之前的错误数据。它靠的是平均分配的多元化智慧。

■ 凡事尽可能地简化

有一个数学理论解释了为什么以及何时简单的方法会更有效，该理论就是 " 偏差 - 方差困境 "。用阿尔伯特 · 爱因斯坦的话来描述就是：" 凡事都应该尽可能地简化，但不能过于简单。" 然而，要简化到什么程度，取决于三个方面：

第一，不确定性越高，越应该简化；不确定性越低，越应该复杂化。股市是无法预测的，因为其不确定性很高，这时就应该使用像 1/N 法则这样简单的方法。

第二，可选方案很多，越应该简化；可选方案很少，越应该复杂化。这是因为复杂的方法需要评估多个风险因素，可选方案越多意味着需要评估的因素越多，这会导致更多的估计失误。相比之下，1/N 法则不会受到更多可选方案的影响，因为它不需要根据以往的数据进行估算。

第三，历史数据越多，越应该使用复杂方法，这就是如果拥有 500 年的数据，马科维茨模型就会成功的原因。不同的因素会共同发生作用：如果只有 25 个可选方案而非 50 个，那么仅需要 250 年的股票数据。

有了这三个依据，我们就可以开始了解何时应该简化，以及要简化到什么程度了。爱因斯坦法则让我们意识到，在一个充满不确定性的世界里，少即是多。

在我们文化中，" 少即是多 " 与以下信念相矛盾：信息往往越多越好；选择往往越多越好。这两种信念以不同的形式存在着，而且，很明显，很少有人明确地说到它们。经济学家列举出一种例外情况，当信息要收费的时候：信息越多越好，除非进一步获取信息的成本超过了预期收益。

然而，吉仁泽的观点更为激进。他认为，即便信息是免费的，也会存在信息泛滥造成危害的情况。钱，并不是越多越好。时间，也不是越多越好。更多的业内知识，可以作为后见之明，用于分析之前的市场，但却不能用来分析未来的市场，在这种情况下。" 少″确实是 " 多 "：

①适当的无知。直觉可胜过大量的知识和信息。

②无意识运动技能。直觉是基于一种无意识技能，而过度思考就会阻碍这种技能的实施。

③认知限制。如果没有认知限制，我们就不能像现在这么睿智干练。

④自由选择矛盾。拥有的选择越多，就越容易陷入矛盾，进而越难对比那些选项。产品和选择越多，到了一定程度，会同时对买家和卖家造成伤害。

⑤简单的好处，在一个不确定的世界，简单的经验法则能和复杂的规则一样预测出复杂的现象，甚至能比复杂规则做得更好。

⑥信息成本。医院的医生若提取太多的信息会对病人造成伤害。同样，在工作和处理人际关系时，过分好奇容易破坏别人对你的信任。

■ 最省力法则演绎少即是多

意大利经济学家维弗雷多 · 帕累托在 1897 年进行经济学研究时，偶然注意到 19 世纪英国人财富和收益的模式。在调查取样中，他发现大部分所得和财富流向了少数人手里。而且，更重要的是，这种不平衡的模式经常重复出现。不管是早期的英国，还是与他同时代的其他国家，或者更早期的资料，他发现相同的模式一再出现，而且有数学上的准确度。

于是，帕累托就得出这样一个结论：如果 20% 的人口享有 80% 的财富，那么就可以预测，其中 10% 的人拥有约 65% 的财富，而 50% 的财富是由 5% 的人所拥有。在这里，重点不仅仅是百分比，而在于一项事实：财富在人口的分配中是不平衡的，这是可预测的事实。因此，80/20 成了这种不平衡的简称，不管结果是不是恰好 80/20 ( 就统计来说，精确的 80/20 关系不太可能出现 ) ，习惯上，80/20 是讨论的是顶端的 20%，而非底部的 20%。

帕累托法则主张，以一个小的诱因、投入和努力，通常可以产生大的结果、产出或酬劳。就字面意义而言，这一法则是说你所完成的工作 80% 的成果，来自你所付出的 20%。在原因和结果、投入和产出，以及努力和报酬之间，本来就是不平衡的。帕累托法则的关系，为这个不平衡现象提供了一个非常好的指标：典型的模式会显示，80% 的产出来自 20% 的投入；80% 的结果归结于 20% 的起因；80% 的成绩归功于 20% 的努力。

帕累托法则在商业世界和人们日常工作中无处不在。20% 的产品和 20% 的客户涵盖了 80% 的营业额；20% 的产品和顾客通常占该企业 80% 的获利；20% 的罪犯施行了所有罪行的 80%；20% 的汽车狂人引起 80% 的交通事故；20% 的地毯面积可能有 80% 的磨损；世界上 80% 的能源是由 15% 的人口所耗尽的；世界财富的 80% 为 25% 的人所拥有……这就表明了，少数造成了重大的影响，而多数只造成了少许的影响。

语言学家乔治 · 齐普夫在 1949 年发现了 " 最省力法则 "，这是对帕累托法则的重新发现与阐释：资源总是会自我调整，以求将工作量减少，而大约 20%~30% 的资源，与 70%~80% 的资源活动有关。齐普夫利用语言说明这种一致且重复出现的不平衡现象。在自然语言里，一个单词出现的频率与它在频率表里的排序成反比。例如，在英语的 Brown 语料库中，"the"、"of"、"and" 是出现频率最高、排序 1、2、3 的单词，分别占整个语料库 100 万个单词数的 7%、3.6%、2.9%。排序第 2 位 "of" 的频率大约是第 1 位 "the" 的 1/2，第 3 位 "and" 是其 1/3。以此类推，排序第 n 单词的频率是最常见频率的 1/n。最简单的齐普夫定律排序遵从一次反比即 1/f 关系。齐普夫定律是一种典型的幂律分布，更确切说是帕累托分布的特例。

■ " 少数派 " 主导的地位

纳西姆 · 塔勒布对吉仁泽的 " 少即是多 " 做出响应。他在《非对称风险》中讨论了 " 顽固少数派 " 的主导地位。在任何一个群体中，只要有 3%~4% 永不妥协的少数派，他们就会全身心地投入 " 风险共担 "，捍卫自己的切身利益，最终，整个群体的人都会服从于少数派的偏好和选择。少数派主导现象的发生只要满足几个条件即可：一是永不妥协。顽固而不宽容是少数派制胜法宝之一。通过决不妥协，少数派的美德成为全社会的美德。二是平均分散。顽固的少数派不是生活在特定区域，而是平均分散在人群里。如果平均分散在人群中，少数派主导现象就会发生。

现实世界中，都有少数派主导规则存在。塔勒布称少数派主导现象为 " 非对称现象之母 "。犹太人在美国只占总人口的 0.3%，全美的饮料几乎都符合犹太教仪轨；花生过敏的只是少数人，但是学校和飞机上都不提供花生酱；英国穆斯林数量只有总人口数的 3%～4%，但是市场上清真食品的比例却很高，南非也是如此；少数人只会开自动挡，结果所有汽车都支持自动挡；讲英语的人不会讲其他语言，结果大家都讲英语；由于少数派的存在，转基因食品不会大面积传播，有机食物成为主流。这里还有一个更有趣的现象，基因遵循多数派主导规则，语言遵循少数派主导原则。比如，中东地区有过多次外族入群，结果这些入侵者的语言留下来很多，基因却不多；诺曼征服只给英国带去法语，却没有带去多少法国人的基因。

再看看市场。市场不是全体参与者的总和，市场价格变动仅仅是由其中最积极的买方和卖方驱动的。只要其中存在一位固执的卖家，仅仅因为他的某个行为，市场价格就能瞬间下跌 10%。这种情况经常发生，而且市场的反应程度与其所受刺激的猛烈程度是不成比例的。全球股市的总市值大约是 30 万亿美元，但是在 2008 年，仅仅 500 亿美元的交易，还不到总市值的 2%，就导致了全球股票市值下跌了 10%，由此给投资者造成了 3 万亿美元的损失。

统计显示，人生真正值得深思的事不超过 5%，而大多数人总是报定凡事 " 三思而后行 " 的宗旨，轻则患上拖延症，重则想得越多错得越多。为什么 " 不思考 " 反而比 " 三思 " 的效果更好？这是一个十分反直觉的问题。但是，吉仁泽对这个问题进行了系统性的解答。人类的身体内天生就内置了 " 无意识的智慧 "。在这个不确定的世界，这一智慧让我们瞬间做出决策，事后看来，电光火石之间做出的决策和千思万虑之后的结果相比非但不美，甚至要更好。

/xz

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