者按：认知偏差是普遍存在的，且会让我们得出错误的结论和决策。虽然我们不能完全消除认知偏差，但理解它们、并利用一些技巧来避免它们，有利于我们得出正确的结论和决策。本文来自编译，希望对您有所启发。
划重点：
认知偏差是一种系统性的思维错误，会对决策质量和结果产生负面影响。
要与这些认知偏差作斗争，首先要建立对它们一定程度的认识，无论是在学术上还是在实践中。
今天的文章涵盖了10种常见的认知偏差，它们会使决策偏离正确的轨道：基本归因错误、天真现实主义、知识的诅咒、可得性偏差、幸存者偏差、损失厌恶、聚光灯效应、天道酬勤谬误、确认偏误和巴德·迈因霍夫现象。
人类是一种神奇的生物。我们有能力完成一些复杂的技术和工程壮举，却也会成为明显有缺陷的基本逻辑的受害者。对于一个超级智能的物种来说，我们的思维和决策模式可能是相当分裂的。
许多这样的分裂都属于认知偏差的范畴，这些系统性的思维错误会对决策质量和结果产生负面影响。
重要的是，这些通常是潜意识中的自动错误。我们在做决定的时候总是喜欢走捷径，但捷径是一把双刃剑。速度和效率很好，但当我们系统地曲解来自周围世界的数据、信号和信息时，就会极大地影响我们决策的一致性和合理性。
幸运的是，我们可以进行反击，并重新获得理性，或者至少对我们的决策质量有一定程度的控制。
在今天的文章中，我将介绍10种影响决策的常见认知偏差。对于每一种认知偏见偏差，我都会提供定义和一个例子，并教大家如何克服它们。
1.基本归因错误（FundamentalAttributionError）
定义
基本归因错误是指人类倾向于追究他人的责任，而放过自己。
人类倾向于：
1.把别人的行为归因于他们的性格，而不是他们的处境或环境。
2.把我们自己的行为归因于处境和环境，而不是自身的性格。
简而言之：我们倾向于追究他人的责任，而给自己找借口。
我们为什么会这样做？其实，就像我们将要讲到的许多偏见一样，它可能是作为一种启发式发展起来的，是一种解决问题或决策的捷径。
从进化的角度来看，迅速将消极行为归因于性格（而不是处境或环境）可能会让你活下来，因为你更有可能在未来的互动中避开那个人，以确保自身安全。
但在现代环境下，这种认知偏差会造成真正的问题：未能认识到他人的环境和处境，是许多社会和组织问题的核心所在。
例子
工作场所是基本归因错误的常见滋生地。
我们很容易根据一些不完整的信息，对同事和老板的性格形成看法。
如果一个同事上班迟到了，你会觉得是因为他们懒惰，对吗？
这显然是一个有缺陷的想法，因为有很多因素可能导致你的同事迟到。
现实情况是，在这些情况下，你是在使用有限的信息来创建一个人的整体形象。你看到的只是地图的一个方块，却相信自己了解整个地图。
如何应对
你永远无法完全消除基本归因错误，但你可以限制它的影响。
第一步是始终对这种认知偏差保持意识，牢记在心，特别是当你与新同事或熟人建立联系时，因为这是最有可能发生基本归因错误的时候。
强迫自己慢下来，评估可能影响个人行动或行为的潜在环境或处境因素。
你并不总是有时间这样做，捷径往往是必要的和有帮助的，但对于长期或重要的关系来说，额外的努力是值得的。你会因此建立更深、更值得信任的个人和职业关系。
2.天真现实主义（Na?veRealism）
定义
天真现实主义是一种更广泛的所谓“自我中心偏见”的一部分，这种偏见建立在“人们通常非常看重自己“的现实基础上。
具体来说，天真现实主义有两个核心支柱：
1.我们相信自己以完美、准确的客观性看待世界。
2.我们认为与自己意见相左的人一定是无知的、有偏见的或愚蠢的。
这通常会导致一种危险的“偏见盲点”现象，在这种现象中，我们能准确地识别出他人的认知偏见，却无法识别自己的认知偏见。
例子
天真现实主义最著名的例子是一个关于“达特茅斯对普林斯顿足球赛”的实验。
比赛结束后，双方球迷被要求观看比赛录像，并对各队的表现进行评价。有趣的是，根据他们支持哪支球队，他们看到的比赛非常不同。
达特茅斯的球迷认为普林斯顿的违规次数要多得多，而普林斯顿的球迷认为达特茅斯的违规次数要多得多。
尽管在实验前他们向研究人员表达了自己的客观性，但这两组人都无法做到客观。
他们观看的是同一场比赛，但看到的却是非常不同的比赛。
如何应对
天真现实主义是一种基本的偏见，所以应对方式始于对我们自身缺陷和偏见的基本认识和接受。
其他一些建议包括：
与和你想法不同的人在一起，多听他们的想法。
学会接受自己的错误。这是高度成功人士的一个共同特征，因为错误意味着你越来越接近真理了。
要质疑自己一直所相信的东西。要经常问自己是什么假设或经历促成了自己的这些信念。
应对天真现实主义并不容易，但它实在是太重要了。
.知识的诅咒（TheCurseofKnowledge）
定义
专家或一般的聪明人都会做出一种错误的假设，即认为其他人在某一领域拥有和他们一样的背景和知识。
这使他们无法以有效的方式教授或领导那些仍处于学习曲线上的人。他们被知识所“诅咒”，无法有效地进行教学或管理。
“知识的诅咒”常见于商业领袖、教授或特定领域的“专家”。他们错误地假设听众对特定主题有一个基本的知识水平。
例子
你的新营销经理认为你（一个刚毕业的大学生）理解搜索引擎优化的复杂性，但实际上你对这个主题很陌生，无法跟上经理的思路，于是你们双方都很挫败。
这位经理在搜索引擎优化方面的专业知识使她无法很好地进行教学。
如何应对
作为老师，要时刻注意自己对一个主题的理解基础。如果它是基于多年积累的专业知识，那么你必须先让其他人学习，然后再在此基础上进行拓展。
ELI5规则（ExplainItToMeLikeI’m5，“假设我是一个5岁的孩子，解释给我听”）很有效，利用费曼技巧可以让你成为一个更好的老师，同时也会让自己对知识的理解更加透彻。
4.可获得性偏差（AvailabilityBias）
定义
人类喜欢走捷径。
我们倾向于根据最容易获得的数据来评估情况，这些数据往往是可以立即从记忆中回忆起来的。我们的大脑认为能立即回忆起来的东西是最重要的。而且，我们太相信自己了。
可得性偏差是指在形成意见或做决定时，过多地