“頂級的成功不是因為他們是誰，而是因為他們以什么方式思考，以什么邏輯行動。”

愛因斯坦有個著名的問題：“你所經歷過的最大的挑戰是什么？”埃隆·馬斯克對此足足思考了30秒，給出了一個非常精彩的回答：“確保你有一個可糾錯的反饋閉環（making sure you have a corrective feedback loop）”。

這種可糾錯的反饋閉環，本質上是在不確定性中建立認知校準機制。大家都說馬斯克是“商業天才”，為什么馬斯克如此厲害呢？原因在于他是一個貝葉斯主義者。

第一，馬斯克是一個有信仰的人，服從自己的使命。我們要分開信仰和信念。信仰是一定要去火星，而信念是火箭發射成功的概率有多大。

第二，馬斯克行事尊崇第一性原理和概率優化，最為著名的案例便是SpaceX。

第三，就是冒險和用戶滿意。對此，埃隆·馬斯克說過一句話，“我根本就沒有想那么復雜，對于用戶來說我就是要造最好的車”。

簡而言之，作為一個商業天才，埃隆·馬斯克一方面知道在一個不確定的世界里面如何運用概率去自我完善、迭代產品；另一方面，他也意識到了概率和物理定律的邊界在哪里。

正如巴菲特對風險本質的洞察：“風險來自于你不知道自己在做什么。”他始終認為，真正的風險來自對投資對象缺乏理解，而非市場波動。對于投資成功的核心原因，巴菲特曾經說：“我們所要做的全部就是，將盈利概率乘上可能盈利的數量，減去虧損的概率乘上可能虧損的數量。”

理性大概就是巴菲特投資成功的最重要因素，讓“不知道”變得可計算、可優化，再去做決策。

所幸，我們有一個威力龐大的數學工具——貝葉斯定理。這個誕生于18世紀的概率學工具，正是幫助我們“知道”自己在做什么的鑰匙。

這也恰是馬斯克反饋閉環和巴菲特“風險知情”的數學本質：用貝葉斯式的認知升級，建立一套“動態更新”的思維框架：通過不斷修正對事件概率的判斷，將不確定性轉化為可管理的風險。

首先，讓我們來認識一下大名鼎鼎的貝葉斯定理：

貝葉斯定理描述了在已知先驗概率的情況下，如何利用新證據來更新信念。貝葉斯的決策思維，正是源自這一核心理念。它是一種基于概率推理的決策方法，其核心是利用貝葉斯定理來更新概率分布，從而做出最優決策。

在決策過程中，貝葉斯決策理論將這種概率更新過程與決策規則相結合，以最小化預期損失或最大化預期效用。

可能上述表達過于抽象。那么，如何將貝葉斯定理真正用于決策中？

如果我們不把貝葉斯定理看成一個嚴謹、教條的數學工具，而是一種“用概率更新認知”的思維方式，就能快速把握其精髓。

它不追求絕對正確，而是通過不斷吸收新信息，調整決策方向，使成功概率最大化。

在當今社會中，不確定性是常態。市場波動、競爭博弈、行為演變……決策者往往需要在信息不完整的情況下做出關鍵判斷。我們常常發現，傳統的依靠直覺和經驗的思維模式已不足以應對復雜環境。

幸運的是，貝葉斯定理為我們提供了一種更科學、更動態的決策框架。

總認知舊認知新證據強度總可能性

同樣，《貝葉斯定理》中還指出，當癌癥發病率 0.1% 遇到準確率為 98% 的檢測時，實際患病概率僅為 16.7%。這種反直覺結論印證了貝葉斯定理的核心價值——用基礎概率稀釋表面數據的誤導性，如同為醫療決策加裝“理性濾鏡”。

這正是貝葉斯思維給我們的“第零條”重要啟發：證據永遠需要放在整體概率框架中解讀。

具備這一前置認知后，我們來看看貝葉斯思維在更廣泛決策中的三重境界。

第一重境界：先驗信念——你的“直覺”如何科學化？

我們做決策時不僅會依據新信息，也會依據先前的經驗信息。一般情況下，我們稱之為“常識”。

E.T. 杰恩斯表示：“大腦不僅會利用當前問題所產生的新數據，也會利用舊數據。做決定之前，我們會努力回想以前對云和雨的經驗認知，以及昨晚天氣預報都說了什么。”

每個決策者都有先驗信念（Prior Belief），比如：

“高端消費者更看重品牌價值?！?/p>

“經濟下行時，低價商品銷量會上升?！?/p>

傳統決策的問題在于，這些信念往往固化為教條，難以調整。

而貝葉斯思維要求量化先驗概率，數據回答“這件事歷史上發生的概率是多少”。例如：

“根據歷史數據，高端消費者選擇品牌的概率是70%?！?/p>

“過去三次經濟衰退中，低價商品銷量增長的概率是80%?！?/p>

這就是“先驗信念” 的本質：把模糊的直覺變成可衡量的起點。

再比如開奶茶店，普通人可能憑感覺選“學校門口人流量大，應該賺錢”，但懂貝葉斯思維的人會先算 “先驗概率”：

先收集數據：周邊 3 公里內，過去 5 年新開的 20 家奶茶店，80% 在 1 年內倒閉；

再加入經驗：如果選址在寫字樓商圈，且主打高端原料，存活概率能提升到 40%（因為過往同類店成功率更高）。

“先驗信念”的關鍵點在于：

l先驗不是偏見，而是可調整的起點。

l量化你的原有認知和假設，避免“我覺得”式決策。

第二重境界：動態調整——如何在不確定中持續優化？

貝葉斯思維的核心是“用新數據更新舊認知”。當市場環境變化時，決策者不應固守原有策略，而應計算后驗概率（Posterior Probability），即：

后驗概率∝ 先驗概率 × 新證據的權重

看看Netflix的推薦算法：

Netflix不會一成不變地推薦“熱門電影”，而是根據你的觀看記錄（先驗）和最新點擊行為（新數據），動態調整推薦列表。如果你突然開始看紀錄片，系統會降低“動作片”的推薦權重，提高“紀錄片”的概率。

事實上，目前各大平臺的推薦系統幾乎都遵循這一算法原理。

再拿新能源汽車市場為例：

某車企最初根據行業報告設定“一線城市家庭用戶購買電動車的先驗概率為 35%”，但當季度銷售數據顯示 25-35 歲單身白領的購買比例超出預期 40% 時，企業立即調整用戶畫像 —— 將 "高收入單身群體" 的權重從 15% 提升至 30%，并針對性開發車載智能娛樂系統。

這種調整不是推翻原有認知，而是有針對性地微調各個參數，讓決策模型始終貼合市場頻率。

“動態調整”的關鍵點在于：

l市場在變，你的決策模型也要變。

l小步試錯+快速迭代，比“賭大方向”更可靠。

第三重境界：概率化思維——為什么高手從不說“絕對”？

高手與普通人的決策差異，在于能否用“概率分布”思想替代絕對化的結論。

也就是說，高手構建的不是單一劇本，而是包含多種可能性的 "決策沙盤"。

貝葉斯決策者不會斷言“這個項目一定成功”，而是說：

“基于現有信息，成功概率是65%，但如果競品提前上市，概率可能降至40%?！?/p>

這種思維模式能避免過度自信偏差（Overconfidence Bias），并在風險來臨前做好預案。

舉一個例子。某科技公司評估新產品上市時，會同步推演五種情景：

情景 A（35% 概率）：競品三個月內無動作，市場占有率可達 22%；

情景 B（28% 概率）：對手推出同質化產品，占有率降至 12% 但利潤留存率 65%；

情景 C（17% 概率）：關稅突然增加，需啟動東南亞備選供應鏈（啟動成本占預算 18%）；

情景 D（15% 概率）：技術突破提前半年，可搶占 35% 高端市場；

情景 E（5% 概率）：黑天鵝事件（如物流樞紐罷工），需準備 3000 萬應急資金……

這種將未來狀況拆解為概率分布的能力，讓決策者既能聚焦高概率事件，又為小概率風險預設熔斷機制。

再如，頂級對沖基金不會依賴單一預測，而是構建多個概率情景，類似于：

“美聯儲加息50個基點的概率是60%，加息25個基點的概率是30%?！?/p>

然后針對不同情景制定應對策略。

“概率化思維”的關鍵點在于：

l用概率區間替代絕對判斷。

l決策質量不取決于結果，而取決于過程是否符合貝葉斯邏輯。

其實，人人都是天生的貝葉斯主義者

在某些情況下，人類的決策非常符合貝葉斯模型。

雖然在某些人為的、精心設計的場景中，人們很容易出現一些行為偏差，雖然大多數人不擅長復雜的貝葉斯運算，但在大多數日常場景中，我們的決策非常符合貝葉斯定理的計算結果。

事實上，我們對世界的所有感知都源于貝葉斯定理。換句話說，感知和意識本身就是一個貝葉斯式的過程。

神經學家阿尼爾·塞思表示：“大腦面對的都是一些模糊不清的感官信息，這些信息用貝葉斯模型處理起來非常方便?！?/p>

大腦的工作內容就是分析這些信息，然后推測這些信息的起因。

“先分析觀察結果，再推測結果的起因，這就是逆向推理，用貝葉斯方法分析這種推理再合適不過了。

如今有很多學者認為，我們腦海中的世界的畫面并非來自感官，而是來自大腦的持續構建。我們圍繞著身邊的世界建立了一個三維模型，然后根據模型去預測世界，根據信息構建“幻覺”。

在產生預測偏誤的情況下，大腦會根據新信號不斷更新預測，努力降低偏誤程度，盡量讓預測模型符合現實。

這仍然是一個貝葉斯式的過程。預測就是先驗概率，感官數據就是似然函數，更新后的預測就是后驗概率。

而且至關重要的是，雖然你的預測會不斷根據感官信息進行更新，但本質上來說你是生活在自己的預測里，而不是數據中——你體驗到的不是感官數據，而是腦內預測。

根本上來說，我們的“體驗”就是建立在感官數據上的一種貝葉斯模型。由此可見，意識本身就是一個貝葉斯式的分析模型。

所有和決策相關的事情都會涉及貝葉斯模型，因為它可以將新信息和先驗判斷以最佳方式整合在一起。用貝葉斯思想去認知世界，你就會發現很多現象變得更好解釋了。

證真偏差就是一個很好的例子。

證真偏差指的是，人們更愿意相信那些能夠支持已有觀點的證據。雖然這種現象有時的確會導致一些不好的后果，但大多數情況下，它都是一種很不錯的貝葉斯分析。

這也可以解釋，為什么年齡越大，我們越容易固執己見：

年輕的時候，我們不太了解這個世界，心中的那些先驗判斷都很弱，所以新信息可以輕易改變我們的想法。我們心中構建的預測模型并不完善，無法做出較好的預測，所以我們可以快速學習新東西。

不過隨著年齡的增長，我們獲得的信息會越來越多，預測模型也越來越完善，越來越精準，所以理論上來說，新信息對先驗判斷的影響也會越來越小。用卡爾·弗里斯頓的話來說就是，老年人“充滿智慧，但思想固執”。

如果這個世界一成不變，那老年人的確可以做出更精準的預測；然而世界是變化的，老年人需要更多的信息才能改變既有觀點。這就是上一代人在面對錄像機等新奇事物的時候，通常會讓孩子們幫忙調試的原因。

貝葉斯思維是面對不確定性的最佳決策武器

貝葉斯定理之于決策論，就如同卡諾熱機之于熱力學。這個比喻是埃利澤·尤德科夫斯基提出來的，我認為它非常恰當。

真實的汽車無法靠卡諾熱機來驅動，因為你造不出來。它只是一個理想中的模型，所有真實熱機都只能是它的“近似值”。真實熱機越接近卡諾熱機，它的效率就越高，反之就越低。

同樣，貝葉斯定理也很難完美地應用于真實世界當中。我們依靠其做出決策的這些先驗概率，都只能是近似值而已。你（或他人、機構、決策模型）做出的決策，實際上都是貝葉斯定理的近似值。

但是，貝葉斯定理是不確定情況下做出最佳決策的理論基礎，決策越符合貝葉斯模型表現就越好，反之就越差。

每次我們面對不確定的事物做出決策時，都可以利用貝葉斯定理來判斷該決策在多大程度上算是個好決策。

更準確地說，貝葉斯定理代表了理想決策，決策人在多大程度上遵循貝葉斯定理，決定著該決策在多大程度上是一個正確決策。

事實上，無論是怎樣的決策過程，無論你為了實現某個目標對世界產生了多大的影響，無論你掌握的信息多么有限，無論你是正在尋找高濃度葡萄糖環境的細菌，是正在利用復制行為傳播遺傳信息的基因，還是正在努力實現經濟增長的政府，只要你想把事情干好，你就離不開貝葉斯定理。

在VUCA（易變、不確定、復雜、模糊）時代，貝葉斯思維提供了一種“持續進化”的決策框架：

• 從先驗出發（量化你的初始判斷）
• 動態調整（用新數據持續更新認知）
• 概率化決策（管理不確定性，而非消除它）

未來屬于概率化思考者——他們從不說“絕對正確”，卻能比對手更接近真相。在不確定的世界里，最大的確定性就是掌握“與不確定性共處”的智慧。