我们可以发现,当一个问题出现在别人身上的时候,我们习惯把这个问题归因于别人,是那个人自身有问题。而当同样的问题发生在自己身上的时候,我们就不这么想了,反而会把问题归因于外部因素。这在心理学中称为“基本归因偏差”。别人出事儿,都是人品问题;自己出事儿,就是外部环境问题。这个现象反过来也成立。比如,当别人取得成就的时候,我们就觉得这小子又走狗屎运了;而当我们自己取得成就的时候,我们肯定觉得,这可是我辛苦努力应得的结果!说我走狗屎运的,你们都是诽谤!明白了我们有这样一些心理基础,就比较好理解我们为什么会习惯性地进行防卫了,因为当我们自己遭受挑战的时候,会下意识地向外部找原因。当我们把外部原因当真之后,别人针对我们的意见就显得更不合理了。


而绿灯思维是,当我们遇到新观点或不同的意见时,第一反应是:哇,这个观点一定有用,我应该怎么用它来帮助自己?

其实,我们之所以会习惯性防卫,还有一个很重要的因素:我们会把别人对我们观点的质疑,理解为对我们自己的否定。换句话说,我们]常常不自觉地把“我”和“我的观点/行为”绑定在一起。比如,别人同我开会讨论时说:“成甲,你上次项目做得太烂了。”此时,我的第一反应可能不是去思考我的项目是不是很烂,他说得对不对;相反,我觉得他是在针对我、指责我,我就会回击:“胡说,你做的项目才烂!”这样,我把别人对自己观点/行为的质疑理解为别人对我这个人的质疑,从而激发起自己的习惯性防卫。要改变这种状况,我们就要确“我”和“我的观点/行为”是不一样的—一我的成长来自“我的观点/行为”的改进和提升,而别人对“我的观点/行为”提出意见,正是我们能够从不同角度获得启发和成长的机会。

因此,现在的我,在读书时既不追求数量,也不要求读完。我的做法是:当我要解决某个问题的时候,主动去寻找可能会讨论这个问题的文章和书籍,去观察——作者用什么样的思路解决问题?在这个解决方案背后,是否有我熟悉的知识?我还能把这个解决方案的原理,应用在什么领域?

一开始就能带来直接利益和诱惑的事情,很可能要拿未来的机会做代价。

老鼠赛道和快车道
我们买来专业经典著作,报名参加培训,参加行业沙龙,向经理学习业务知识,给客户分析专业知识,掌握了 Powerpoint2016(微软公司的演示文稿软件)的最新功能。我们努力学会了越来越多的业务套路,对我们的工作越来越驾轻就熟,但也有越来越多的新问题涌入:
我们需要继续看新的书籍、新的文章,学习新的软件、新的套路。
如果我们的学习是在不断掌握应对具体工作场景和问题的方法,那就是在努力提升技术效率。在这种模式下,我们遇到每个新问题都要学习新知识。
如果我们的学习是在了解问题本质,了解解决方案的底层规律,能够让我们认清楚问题表象背后的实质,那我们就是在提升认知效率在这种模式下,我们会发现,很多看似全新的问题,其实只不过是狡猾的旧问题换了一身装扮再次出现而已,就像自嗨型文案只是换了
个说法的基本道理而已。
然而,我们大多数人的学习层次一直无法提升,就是因为我们掉进了追逐技术效率的游戏圈套:我们越努力,跑得越快,要学习的新知识就越多。而这,让我们陷入了学习的“老鼠赛道”。在老鼠赛道中,我们看起来一直在努力,可是其实是在原地打转。
要想从老鼠賽道中跳出来,我们就要努力提升认知效率;而要提升认知效率,就要找到撬动效能的杠杆点——临界知识。20%的知识比80%的知识更有用,我们要做的是花80%的时间,用在这20%的关键问题上,而不是平均地把时间花在各种知识上。

1.从形式上看,简单的回答往往是对具体的问题或事情本身做出回答;而深度回答却是在分析具体现象之后找出抽象规律。
2.从回答的思考方式看,简单的答案往往是根据自己的直观感受、情绪与经验做出回答;而有深度的答案往往依托于有实验验证或者数据分析支持的结论。
3.从答案的效果上看,简单的答案往往只能用于解决一个牛特定的问题;而有深度的答案能够更普遍地解决类似问题,启发我们由此及彼、由表及里地思考问题。
所以,有深度的认知能力是这样的:在分析问题的时候,能够跳出问题本身思考更普遍的情况;在寻求答案的时候,能够根据理由可信度判断是否接受这个结论。
理解了什么是深度认知,让我们再进一步思考:通过深度认知得出结论,往往能解释相似情境中的很多问题。在这些结论中,有些结论经过了更为广泛长期的验证,也在更普遍的领域具有指导意义和应用价值。那么,这些结论就是我们说的临界知识。所谓“临界知识”,便是我们经过深度思考后发现的具有普遍指导意义的规律或定律。掌握临界知识,我们便能开启学习的“少即是多”“四两拨千斤”模式,从而极大地提升学习效率。