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随后我又有了一个主意。我问课程编制专家希莫是否能想到还有哪些和我们类似的团队曾经草拟过课程计划。那段时间，有几项类似“新数学”这样的教学革新在以色列得到引介。希莫说他能想到很多这样的团队。我又问他是否知道这些团队更详尽的情况，事实证明他对其中几个团队的情况还是较为熟悉的。我又请他回想这些团队在取得与我们当前进展相当的成绩时的状况。根据这一点，我又问他是否记得这些团队用了多长时间编完教材的。
他陷入了沉默。当他终于张口说话时，我觉得他脸红了，在为自己的回答感到尴尬，他说道：“你知道吗，我过去从未意识到这一点，但事实上，并非所有取得与我们当前进展相当的团队都能完成任务。没完成任务的团队还是占了很大一部分的。”
他的话让人很不安。我们从未考虑过自己可能会失败。我越发不安了，于是想请他估测失败的团队占多大比例。他说：“大约40％。”此时，整个房间仿佛笼罩在一片阴霾之中。我立刻又提了一个问题：“那些完成了任务的团队用了多长时间呢？”他答道：“没有一个团队是少于7年的，最多用了10年时间。”
我如同抓住了救命稻草一般，说：“与其他团队的技能和资源相比，我们的团队怎么样？在这些团队中，我们团队大概处于什么位置呢？”这次，希莫并没太多犹豫，说道：“我们在平均水平以下，但也没差太多。”他的回答让我们感到震惊，甚至包括希莫自己，他先前的估测受到整个团队所持的乐观心态的影响。如果没有我的提示，他就不会将自己对其他团队过去经历的了解与对我们团队未来的预测联系在一起。
听了希莫的话，我们当时的思想状态远非“我们都清楚了”这句话能够描述的。诚然，我们所有人当时都“清楚”与几分钟前我们写在纸上的预测时间相比，最少7年、失败概率为40％才是对项目未来更合理的预测。我们并没有承认自己清楚的事实。这个新的预测似乎仍然不真实，因为我们不能想象为何一个看似操作非常简单的项目会耗时这么久。我们没有水晶球，无法看到未来。我们能看见的，只是一个合理的计划，这个计划会使我们在大约两年的时间里完成一本书，而这与那些显示其他团队不是失败了就是用了很长时间完成任务的统计数据是互相冲突的。我们所听到的是基础比率信息，依据这个信息，能推断出一个因果关系，即如果有这么多的团队失败，或是用了很长时间才取得成功，那么编写一门课程就应该比我们想象中的难得多。但这样的推断又与我们对现阶段取得的重大进展的直接体验相左。我们对希莫提供的数据的处理就像平时对待基础比率一样：注意到其存在，但立刻选择忽略。
我们理应在那一天选择放弃项目的。我们都不愿意为一项失败概率为40％的项目再多投入6年的时间。尽管我们认为坚持做下去并不是理性的选择，但这不足以成为我们放弃的缘由。在几分钟断断续续的争辩之后，我们达成了一种默契，那就是当做什么事都没发生，继续工作。这本书最终在8年以后才编写完成！那时，我早已搬离以色列，离开了团队。也就是说，这本书的编写经历了许多不可预知的变化。教育部对这个想法所持的热情也在等待这本书交稿的漫长时间里消退了，因此这本书从未被使用过。
这个令人尴尬的插曲成了我职业生涯中一段最具启发性的经历。我从中悟出了三点，第一点是显而易见的，我偶然得到了两种截然不同的预测方法。后来，这两种方法被我和阿莫斯称为内部意见和外部意见。第二点是我们最初的预测，即完成项目需要大约两年的时间，体现出一种规划谬误。我花了很长的时间才悟出第三点，我将这一点称为非理性坚持，一如我们那天做的荒唐事：没有终止那个项目。面对选择时，我们因为事业心而丢掉了理性。
比起外部意见，我们更偏向内部意见
在很久以前的那个周五，我们的课程专家对同一个问题作出了两种判断，并得到了截然不同的结果。我们所说的“内部意见”是指包括希莫在内的所有人自发采取的对我们项目的未来进行预测的方法。我们注重具体环境，在各自的经历中寻找证据。我们有一个粗略的计划：知道要写多少章，了解已经完成的两章所用的时间。我们之中有些人会谨慎些，可能会在预测所用时间的基础上多加几个月，以免出现预测误差。
外推法是错误的。我们根据眼前的信息进行预测，但我们写出的前几章有可能比其他章节简单，而且在写那几章时，我们对这个项目的投入程度很可能正处于最高点。然而，最主要的问题在于我们没有考虑到由唐纳德·拉姆斯菲尔德（Donald Rumsfeld）提出的著名观点：“未知的未知数。”那天，我们没能预见到接下来发生的事会导致这个项目拖延这么久。离婚、生病、与官员的协调等事情导致工作一再延迟，这些事情都是意料之外的。这样的事情不仅会减慢教材的编写速度，还会导致任务在长时间内没有任何进展或进展非常缓慢。当然，对希莫知道的那几个团队来说，情况也是一样的。那些团队的成员清楚自己的项目是切实可行的，所以他们也想象不到各种事的发生会使他们历时7年才完成一个他们曾经认为可行性很强的项目，或者最终根本就没能完成任务。他们像我们一样，并不知道自己的胜算有多少。任何计划失败的原因都有很多，尽管大多数原因人们可能无法预见，但一个大项目中“某件事”出差错的概率却是很高的。
我向希莫提出的第二个问题将他的注意力从我们团队转移到了一些类似的团队上。他估测那些团队成功的基础比率是：40％的失败率和7~10年的完成时间。希莫的话虽然没有经过正式调查，也没有科学根据，却为基准预测奠定了合理的基础。如果你对一个事件的了解仅限于其所属类别，其他情况一概不知，此时作出的预测就是基准预测。正如前文所述，基准预测应该是进一步调整的锚定。如果你只知道某位女士住在纽约，却被问到她的身高的话，你的基准预测就是你对纽约女性平均身高的合理猜测。如果得到了与案例相关的特定信息，例如那位女士的儿子是他所在高中篮球队的首发中锋，你就会将预测转向一个合理的方向。希莫将我们团队与其他团队的对比说明，我们所作的预测较基准预测而言更糟糕，而基准预测已经是糟糕透顶了。
在我们的这个问题中，外部意见的预测有着出奇的准确性。然而，这种准确性只是侥幸产生的，并不能作为外部意见有效性的证据。关于外部意见有效性的论证是在一般理由下构建的：如果参考类别选择适当，外部意见就会给出预测的大致范围，我们的那个项目就是如此，这就表明内部预测与事实相去甚远。
对一个心理学家而言，希莫作出的两种判断的差异是令人诧异的。他头脑中有相应的知识，本应该能够估测出适当的数据，但他在最初估测时，却完全没有应用那部分知识。希莫由内部意见得出的预测并不是根据基准预测得到的判断。他并没有进行基准预测，他的预测只是基于我们所营造的特殊的努力氛围。正如汤姆实验中的受试者那样，希莫知道相关的基础比率，但却没想过应用它。
与希莫不同的是，我们其他人并没有外部意见的来源，也就不能作出合理的基准预测。然而值得注意的是，我们并不认为自己需要其他团队的信息作为自己预测的参考。我寻求外部意见的举动让所有人都颇为诧异，甚至包括我自己在内！这是一个常见模式：了解个别案例的人很少会认为他们有必要了解与这个案例同类别的其他案例。
当我们最终了解到这一外部意见时，却集体忽略了它。我们知道到底发生了什么，这与解释“教授心理学是徒劳的”那个实验有相似之处。当他们在掌握很少信息（一个简短乏味的采访）的情况下对个别案例作出预测时，尼斯贝特和博吉达的学生完全忽略了他们刚刚了解到的全局解。当“苍白无力的”统计学信息与某个人对案例的印象相冲突时，这些信息总会被舍弃。在与内部意见的竞争中，外部意见丝毫没有取胜的机会。
偏向内部意见常带有道德的意味。我的堂兄是一位出色的律师。我曾经问过他一个与参考类别相关的问题：“被告赢得与这个案子类似的官司的可能性有多大？”他立马回答：“每一个案例都是独特的。”这位堂兄说这话时的眼神表明他当时肯定认为我的问题既不得体又很浅薄。特别强调案例的独特性在医学领域也很普遍，尽管证据型医学的最新进展指向其他方向，但案例独特性仍不可忽视。医学统计学和基准预测由医患间越来越频繁的交流催生而来。然而，医学界对外部意见依旧抱有矛盾情绪，因为整个医疗过程都由数据和清单主导，缺乏人情味。
规划谬误：过于乐观的计划随处可见〖Ｚei8。Ｃom电子书下载：。 〗
按照外部意见及最终结果来看，我们在当初的那个星期五午后所作的最初预测几乎是一种妄想。对下面这种说法我们也不会感到惊讶：对项目成果过于乐观的预测随处可见。我和阿莫斯创造了“规划谬误”这个新词来描述下列计划和预测：不切实际地接近理想状况（的计划和预测）。可通过参考类似案例的数据得到提高（的计划和预测）。
关于规划谬误的例子在个人、政府、企业的计划和预测行为中皆不鲜见。骇人的事例也不胜枚举。1997年7月，爱丁堡规划中的新苏格兰议会大楼预计的最高预算是4000万英镑。到了1999年6月，建楼的预算就变成了1。09亿英镑。2000年4月，规划者将“成本上限”修改为1。95亿英镑。到2001年11月，他们又将“最终成本”预估为2。41亿英镑。这个最终成本在2002年年末的时候又上涨了两次，成为2。946亿英镑。到2003年6月，预算又增加了3次，达到3。758亿英镑。这栋大楼最终在2004年建成，最终耗资约为4。31亿英镑。2005年的一项研究对1969~1998年全球范围内的铁路项目进行了检测。其中，超过90％的项目都高估了新线路的乘客数量。尽管这些乘客的差额曾被广而告之，这30年间对乘客数量预测的准确度却没有什么提高。设计者对新铁路项目的乘客量的平均高估率达106％，平均成本超支45％。尽管收集了越来越多的证据，那些专家却并没有利用这些证据。2002年，针对改造厨房的美国有房者进行的一项调查发现，他们预估的厨房改造费用平均为18658美元，但实际上他们最后的平均花费是38769美元。
规划者与决策者的乐观心态并不是造成超支的唯一原因。厨房改造和武器系统的承包人都承认（尽管不是对他们的客户承认），他们都会通过扩充最初计划而获取最大利益。客户们无法想象他们的意愿会随时间的推移而逐渐增多，而没能预测到这些情况的事实也恰好反映出这一点。如果他们制订一个较为现实的计划并严格按计划进行，最终就不会花掉这么多钱了。
最初预算的误差并不总是无知的。制订计划的人都希望自己的计划能得到上级和顾客的认可。通常也正是这种愿望的驱使，他们才制订出了不切实际的计划。他们这样做还因为仅仅由于超支或超时不太可能会导致项目被中途叫停。在这些例子中，避免规划谬误的最大责任落在了批准计划的决策者身上。如果这些决策者没有意识到外部意见的必要性，他们就会犯下规划谬误的错误。
减少决策错误的有效方法
自多年前那个星期五的下午以来，判断和避免规划谬误的方法并未发生过变化，但这一理念的实施却有了很大进展。现任教于哈佛大学的丹麦籍著名规划专家本特·弗林夫伯格（Bent Flyvbjerg）曾经有过颇有说服力的总结：
看轻或是忽略分布信息的普遍趋势可能是预测产生错误的主要原因。因此，计划者应该尽力划分出预测问题的类别，这样才能充分利用所有能够获取的分布信息。
如何通过改进的方法提高预测的准确性？上面的说法可算做唯一一条最为重要的建议了。在预测时使用相似团队的分布信息被称为采纳“外部意见”，它是避免规划谬误的有效方法。
对规划谬误的修正如今也有了对应的专业术语，叫做“参考类别预测”。弗林夫伯格已将此术语运用到几个国家的交通运输项目中。外部意见通过使用更大的数据库来实施，此数据库提供了全世界范围内数以百计的项目信息，包括其计划与结果的信息，能提供可能发生的超支和超时的统计学信息以及各类不尽如人意的项目信息。
弗林夫伯格使用的预测方法与为克服对基础比率的忽视而采取的建议非常相似：
1。识别对应的参考类别（例如厨房改建和大型铁路项目等）。
2。获取参考类别的统计数据（每英里铁路的造价或是支出超过预算的百分比），利用这些数据作出基准预测。
3。如果有特别的原因说明这个项目多少会比同类项目的乐观偏差更为明显，则可使用此例的具体信息对基准预测进行调整。
弗林夫伯格的分析旨在通过提供类似项目超出预算的统计数据，为委任公共事业工程项目的官员提供指南。决策者在批准某个提议之前，需要先了解其成本和利益的实际评估。他们还希望估测出为超出预算而准备的预备金，即使这样的预防措施通常会成为自我应验的预言。正如一位官员告诉弗林夫伯格的那样，“预备金与承包者的关系就像牛羊肉与狮子的关系，狮子会吞食牛羊肉，承包者也会私吞预备金”。
高管们为了抢占资源很容易会提出过于乐观的计划，因此，各个组织面临着控制高管这种倾向的挑战。运转良好的组织会奖励规划师，因为他们提出的方案精准而又切实可行；当然也会处罚规划师，因为他们没能对遇到的困难作出预测或是没能考虑到他们本可以规避的困难，即未知的未知数。
而今距离那个星期五的下午已经过去了30年，但每一年我都会想起它，在演讲中也会提到它。有些朋友已经对那个故事感到厌倦了，但我还在不断从中吸取经验。大约在我第一次和阿莫斯作关于规划谬误报告的15年后，我又与丹·洛瓦洛（Dan Lovallo）一起提到了这个话题。我们一起草拟了一个关于决策的理论，即乐观偏差是人们愿意承担风险的重要原因。在经济学标准的理性模式下，人们愿意冒险是因为胜算大，他们之所以现在能承受有代价的失败，是因为他们相信最终成功的概率很大。这是替代的一个观点。
在我们预测风险项目的结果时，高管们很容易会掉入规划谬误的陷阱。在规划谬误的支配下，他们根据脱离现实的乐观心态来做决策，而不是根据对利益得失以及概率的理性分析做决策。他们高估了利益，低估了损失。他们设想了成功的场景，却忽略了失败和误算的可能性。因此，他们所追求的行动方案不太可能在预算之内完成，也不大可能按时完成，这个方案可能也无法实现预期的回报，甚至都无法完成。
由此看来，人们之所以经常（但不是总是）承担风险项目是因为他们对成功率过于乐观。我将在本书中反复提到这一点，因为它可能有助于解释为什么人们会对簿公堂、发起战争或者急于创业。
多年来我一直认为关于课程那件事的主要意义就是我从希莫那里学到了一些东西：他对我们项目未来的最佳猜测并没有参考他所知道的相似项目的信息。我原以为自己很会叙述事情，而且在那件事中我还是一个聪明的询问者、机敏的心理学家。但是，直到最近我才意识到，那时的我其实是个笨蛋，是个无能的领导者。
那个项目是由我发起的，因此我的主要责任就是赋予这个项目意义，而其他主要的问题则由团队进行讨论，但我却失职了。当我听到希莫的统计分析后，就改正了那个谬误。如果是在迫不得已的情况下，我会承认我们的项目从一开始就是错的，我们至少应该认真考虑承认失败并打包回家这个选择。但是没有人向我施压，也没有人和我讨论过这个问题，我们默许了这个项目继续下去，根本就不考虑到底需要多长时间。这样做很容易，因为我们在最开始时并没有作出这样的预�