架構你的《思考的框架》，累積小模型解決大問題

2025 Jan 23 批判性思考

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學習、思考、解決問題、決策、溝通、談判、時間管理、財商……等，世界上有太多領域不是自己熟悉的，且我們無法預測生活中會遇到哪些問題，「百分之百準備好」面對任何事情顯然是行不通的。

好險我們有心智模型這個工具箱。

所謂的思維模型（或稱心智模型），意思是指包含來自不同學科、領域的知識，這些經過時間考驗的底層概念，在經由萃取、內化之後，可以幫助自己應用在解決各種問題上，也可以更理解世界。

我們可以運用心智模型進行類比，找出類似概念的模型，運用到想了解的領域或問題，讓自己可以快速掌握大架構，加速理解的過程。

那麼，為什麼要多元呢？

我們回憶一下，求學階段的考試都是一科一科的準備，考數學的時候，題目裡面絕對不會出現生物學，考生物學時也不可能出現歷史問題。但現今生活上會遇到的問題，不一定都是只單憑一個領域就能解決的，例如下週準備要跟老闆做簡報，這時需要的能力可能會有來自溝通、美術、時間管理等領域的心智模型，才有辦法完成這個任務。

查理蒙格曾說「掌握八、九十個模型，差不多就能讓你成為擁有普世智慧的人。」他的意思是，當擁有了來自不同領域的八、九十個心智模型，將這些模型交叉應用並加上自己的經驗與知識，大致上就可以解決生活中絕大多數的難題。

另外，如果我們只有少少的幾個心智模型，還可能讓我們陷入「鐵錘人」（延伸閱讀：讓查理蒙格告訴你，如何用普世智慧打敗生活中的「釘子」）的陷阱，不管遇到什麼問題都想用僅有的這幾個思維模型去硬解，然而所有的模型並不是都一體適用，擁有多個模型、多種視角觀點，能幫助我們突破自身盲點。

本書介紹了數個很有用的心智模型，讓我試著用自己的話嘗試理解其中幾個。

拆解問題並回到本質，用第一性原理思考

第一性原理思考源自哲學思考，這個概念最早可以追朔到古希臘哲學家亞里士多德，他認為每個系統中都存在一個最基本的命題或假設，這些命題是不可被刪除或違反的

所謂的第一性原理思考，就是把複雜的事物逐步抽絲剝繭，把所有附加於這個問題、理論的假設跟事實分離開來，剩下的就是最基本必要的知識了。

可以試著問自己：「這件事的根本目的和基本原則是什麼？如果打破既有框架，我能從零開始怎麼重新設計？」

也可以把第一性原理想像成「拆解樂高積木」的過程。當你看到一個完成的樂高作品時，不是直接模仿它，而是把它拆解成最基本的一塊塊積木，然後重新思考如何用這些積木創造出新的東西。

第一性原理思考近年因世界首富伊隆．馬斯克（Elon Musk）變得較廣泛討論，不管是在特斯拉製造電池以及在SpaceX，他都使用了第一性原理來思考。

特斯拉：降低電池成本

電動車的電池成本一直都是各大車廠製造電動車的一大難題，原本高額的鋰電池成本難以讓電動車大規模普及。一般來說，車廠遇到成本太高的問題可能會是用大量採購的方式跟供應商談判降價。但馬斯克沒有這麼做，他運用第一性原理，回到問題的本質，思考電池由哪些材料組成？這些材料（如鋰、鎳、鋁）的市場價格是多少？他發現，如果直接採購原料並自行生產，而不是依賴供應商，電池成本可以降低約30%。這一策略使特斯拉能夠以更低成本生產電動車，推動了行業變革。

在這個複雜問題上，傳統車廠有可能受限於「傳統」、「專業」，而無法轉換自己的視野。以心智模型的角度來說，傳統車廠就是有幾個非常強大、專精的製造車子的心智模型，但缺少了多元的方法和視角，終究無法突破盲點，找到創意的解法。

SpaceX：降低火箭製造成本

在SpaceX，火箭的製造跟上述特斯拉的電池一樣，有成本過高的問題。馬斯克也一樣採用第一性原理來分析火箭結構，將火箭拆解為基本組成部分，如航空級鋁合金、鈦、銅和碳纖維等。他發現這些材料本身僅占火箭價格的2%。因此，他選擇自行設計和製造火箭，而非購買昂貴成品。結果，SpaceX成功將火箭發射成本降低了10倍以上，大幅提升了製造火箭的效率與可持續性。

不同人、不同時期會找到不同結果

把複雜問題用第一性原理思考拆解到多精細，取決於你的知識與經驗。在不同時期、階段所會找到的第一性原理不一定相同，隨著你的經驗、知識的增加，或許能再往下挖更深一些。

書中舉例：如果我們要想辦法提高冰箱的能源效率，熱力學定律就可以作為第一原理。但理論化學家或物理學家可能會想探索熵（entropy），進一步再從熱力學第二定律拆解出更基本的原理，以及根據這些原理做出的假設。

不同時空之下使用第一性原理也會找到不同東西。例如亨利福特當年也是運用類似第一性原理思考，分解汽車製造流程，並最終規劃了「流水線」，讓工廠製造汽車成本大幅降低。但在現今AI時代，如果運用第一性原理拆解汽車製造流程，可能還會找到自動化、數據技術等等的事物。

綜合以上，我認為最好的做法是，假如你想在長期持續接觸的問題上使用第一性原理思考，那就必須設定檢查點，每隔一段時間思考有什麼新的發現或不同的方法可以運用，這可以使我們永續經營，不被時代淘汰。

一句你聽到必須警鈴大響的話

「本來就是這樣」

如果在別人解釋理論或是假說時看到這句話，那警鈴要大響，代表這可能只是大家的共識跟社會的迷思，這個理論很可能不是第一性原理

二階思考就是問自己「接下來會怎樣」

每個人都可以預想出自己行動過後的會產生的立即結果，但你是否想過「後果的後果」？

二階思考就是讓自己刻意去思考後果會帶來的連鎖反應是什麼，超前思考並嘗試預見更長遠的後果，增加自己決策的正確性。

書中舉了印度在英國殖民時期的例子。當時德里有大量劇毒的眼鏡蛇，政府為了減少眼鏡蛇的數量，實施獎勵制度，鼓勵大家拿死掉的蛇去換獎金。政府立意良善，只是單純想要人民因為獎金而驅使他們神勇抓蛇，但他們沒有進行二階思考，預想到這個政策會帶來什麼後果。結果印度的人民因為想要拿獎金，開始繁殖眼鏡蛇再殺蛇並上繳政府，這導致了比一開始更嚴重的眼鏡蛇氾濫問題。

同樣的問題也在法國殖民的越南出現。當時河內鼠患嚴重，政府推出的政策是要求居民交出老鼠尾巴以換取獎金。結果人們選擇只砍尾巴而放生老鼠，使得老鼠繁殖更加迅速，問題變得更為嚴重。

二階思考也可以運用在職場

當同事向你尋求幫助時，一階思考可能讓你馬上拒絕，但二階思考會提醒你，幫助他人能建立信任與人脈；在任務安排上，一階思考專注於完成最容易或最急迫的工作，二階思考則讓你聚焦於能帶來長期價值的任務，例如提升技能；對於加班，一階思考可能讓你認為這是解決積壓工作的方式，二階思考則提醒你長期加班會影響健康、效率。

蝴蝶效應與二階思考

你是否聽過「蝴蝶效應」？1960年代，美國氣象學家愛德華．羅倫茲（Edward Norton Lorenz）是這樣描述的：「一隻蝴蝶在巴西輕拍翅膀，可能在幾周後引發德克薩斯州的一場龍捲風。」在初始條件改變時，即使只是微小的改變，長遠來看也足以帶來巨大的變化。

現在世界上的各國又比1960年代有更多連結。一隻蝴蝶在巴西輕拍翅膀，不只美國的德州，甚至連在肯亞都可能出現龍捲風了。

當世界越高度連結、網絡愈複雜，二階思考就愈重要。如果我們在初始決策時就能預想到之後的結果，就可以避免可能的巨大災難，間接也省去了可能要處理後續問題的大量時間。

機率思考：貝氏思維與厚尾曲線

機率思考顧名思義來自於統計學，用統計的各種模型估算結果發生的可能性，跟二階思考一樣，是提高決策準確度的工具。

如果你像我一樣，大學統計課學到的統計常識早已忘的一乾二淨，那對一些統計的名詞應該會很陌生。以下，讓我們把目光集中在貝氏思維及厚尾曲線。

貝氏思維

貝氏思維，是源自貝氏定理的一種思考方式，這個方法由18世紀英國數學家兼牧師湯馬斯．貝葉斯（Thomas Bayes）提出，用於在不確定性中進行推理和決策。貝氏思維的核心是根據已有的知識（先驗機率）和新獲得的證據（數據或觀察），動態地更新對某一事件的信念（後驗機率）。換句話說，就是用已有的知識去理解新的資訊，再依得到的新數據決定是否更新原有的信念。

書中舉了一個新聞標題為「某某城市暴力刺殺事件不斷攀升」的例子。若你擁有貝氏思維，知道自己的居住的地方是有記錄以來最安全的時候（假設因刺殺事件而受害的機率是0.01%，但今年「暴力刺殺事件攀升」，機率升至0.02%），就會知道這個數據似乎還不需要太過恐慌，因為對原有的信念不足以造成影響。相較於沒有貝氏思維、不會拿出先驗資訊比較的人，看到這個標題搞不好已經想要去收拾行李搬去其他城市了。

但我認為需要注意的是，我們原本有的知識其實也不一定100%是正確的，所以要用開放性的心態，找出跟新資訊相關的先驗知識去理解新資訊，並不斷更新先驗資訊，開放自己被推翻的可能。