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本書分為“激勵理論”和“生活中的激勵學”兩部分，內(nèi)容包括：激勵的力量、無意識激勵、被忽視的激勵、關于激勵的腦科學研究、比一塊面包還要便宜的面包機、瘋狂的交易和瘋狂的奢侈品、適者生存、自我激勵、腐敗和墮落、公平等。

讓我?guī)慊氐竭^去的某個時光。那是20世紀80年代，我還是一個小男孩，站在廣闊的草地上。突然，一個物體從空中飛來，差一點就擊中我，我嚇得不知所措了。我父親正在教我接球，我很享受這個過程。而這正在挑戰(zhàn)生活帶給我的限制— —大部分時間我都待在家里，都在讀書。我的身體不協(xié)調(diào)，更糟糕的是，我害怕球。我能接到球的次數(shù)屈指可數(shù)，更多時候我會躲開。球從我的手上、胳膊上、身體上彈開，落在我家附近公園的草地上。在一個小男孩看來，這個公園似乎大得驚人。它的一端是一塊板球場地，另一端是一片草地。這里有一個操場、一條小路和一個裸露的巖石懸崖（后來我才知道這個公園曾經(jīng)是一個采石場）。公園附近的一個舊磚廠剛剛被拆除，現(xiàn)在那里揚起的灰塵來自正在建設的豪華住宅的工地。我急忙撿起球，把它扔回給父親。他撿起球，輕輕地拋給我。我盡我**的努力撿起球，再把它扔回去。然后我看到父親繃緊了他的身體。他把背向后彎，這樣他的臉就能望向藍天，然后他把手臂向后拉，接著手臂向上彈起，球被投了出去。那個球越來越高，直到它看起來很小。當我聽到父親的聲音時，我目瞪口呆地站在草地上。 “如果你接住它，我就給你一美元！” 我們將暫時停留在這一幕：球停在拋物線的最頂端，父親和兒子定格在充滿緊張和期待的場景中。我在運動方面的自尊心就像薛定諤的貓一樣，生死未卜。我保證稍后會繼續(xù)講這個故事，先讓我們確保我們對激勵的看法一致。獎勵和懲罰是不同的。它們就像功夫片中兩個性格迥異的角色，即使兩個人看對方不順眼，也必須搭檔行事。隨著時間的推移，他們會發(fā)現(xiàn)他們的共同之處：他們擁有一種讓事情發(fā)生的神奇力量。讓我們來認識一下這兩個神奇的角色。首先是獎勵，我們將通過一個保護自然棲息地的例子來了解它。 2016年，一個名為大自然保護協(xié)會（The Nature Conservancy）的組織設立了15萬美元的獎金，用來獎勵那些能夠幫助他們解決保護海洋生物這一重大環(huán)境問題的人。太平洋上的漁船會從海底深處捕撈各類物種，特別是某些種類的金槍魚已被非法過度捕撈，所以必須監(jiān)測捕撈數(shù)量。但我們?nèi)绾?能確定哪些水生生物被捕撈上船了呢？一些漁船裝有攝像機，用來記錄捕獲的東西。但問題的關鍵是，誰會看這些視頻呢？付錢給海洋專家，請他們觀察捕撈情況是一個選擇，但成本會增加。一個小時的捕撈視頻，專家必須花費30分鐘以上的時間對捕撈上來的東西進行分類。太平洋上有成千上萬艘漁船，而且它們捕一次魚要用好幾個星期的時間，這使得觀看捕撈視頻像是跑馬拉松。這些視頻的長度甚至超過了《致命捕撈》（Deadliest Catch ），卻比《致命捕撈》少了一些戲劇性。采用類似于面部識別的軟件對捕獲的魚進行分類可能是技術上的一個巨大飛躍。不過，機器學習算法真的能夠節(jié)省時間和金錢并且拯救海洋生物嗎？大自然保護協(xié)會請人工智能專家?guī)兔?尋找這個問題的答案。對捕獲的魚進行分類的比賽是由一家名為Kaggle的公司組織的。這家公司由澳大利亞企業(yè)家安東尼·高德布盧姆（Anthony Goldbloom）于 2010年創(chuàng)立，通過提供獎金的方式來激勵人們解決機器學習方面的問題。獎金的力量是巨大的。大自然保護協(xié)會收到了大量的參賽申請，確切地說是 2293份申請，其中不乏一些**人才。最終，一個由三名機器學習專業(yè)人士組成的團隊獲勝，他們擁有物體分類方面的專業(yè)知識。該團隊提供了一個復雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡解決方案，他們的算法不僅可以對在白天捕獲的魚進行分類，而且可以對那些只能在夜視攝像機才能看到的魚進行分類。現(xiàn)金獎勵是Kaggle公司舉辦的比賽中最吸引人的部分。不過，這次比賽的獎金不是他們使用過的**的誘餌。2017年，Kaggle公司將100萬美元獎勵給了那些想要開發(fā)出一種更好地估算房屋價值的算法的程序員。一家名為Zillow的大型房地產(chǎn)網(wǎng)站是贊助商，它對 Kaggle公司的比賽的結(jié)果充滿信心。Zillow公司開始提供購買某些房屋的服務，因為它相信這種算法能夠判斷房屋的真實價值。它愿意一次性投入大筆資金來獲得長期回報。在潛在的巨額現(xiàn)金獎勵面前，人們愿意無償投入時間去獲得更好的結(jié)果。但人們關注Kaggle公司并不完全是因為資金，該公司還為那些可能錯過現(xiàn)金獎勵的參賽者提供金牌、銀牌和銅牌，并發(fā)布排行榜，對參賽者進行排名。排名靠前的個人和團隊會獲得社會的認可。社會獎賞是激勵中一個微妙而強大的部分，一般情況下都是如此，不僅僅是在Kaggle公司。 …… 隱性因素會影響人類行為。

讓我?guī)慊氐竭^去的某個時光。
那是20世紀80年代，我還是一個小男孩，站在廣闊的草地上。突然，一個物體從空中飛來，差一點就擊中我，我嚇得不知所措了。
我父親正在教我接球，我很享受這個過程。而這正在挑戰(zhàn)生活帶給我的限制――大部分時間我都待在家里，都在讀書。
我的身體不協(xié)調(diào)，更糟糕的是，我害怕球。我能接到球的次數(shù)屈指可數(shù)，更多時候我會躲開。球從我的手上、胳膊上、身體上彈開，落在我家附近公園的草地上。
在一個小男孩看來，這個公園似乎大得驚人。它的一端是一塊板球場地，另一端是一片草地。這里有一個操場、一條小路和一個裸露的巖石懸崖（后來我才知道這個公園曾經(jīng)是一個采石場）。公園附近的一個舊磚廠剛剛被拆除，現(xiàn)在那里揚起的灰塵來自正在建設的豪華住宅的工地。
我急忙撿起球，把它扔回給父親。他撿起球，輕輕地拋給我。我盡我最大的努力撿起球，再把它扔回去。
然后我看到父親繃緊了他的身體。他把背向后彎，這樣他的臉就能望向藍天，然后他把手臂向后拉，接著手臂向上彈起，球被投了出去。那個球越來越高，直到它看起來很小。當我聽到父親的聲音時，我目瞪口呆地站在草地上。
“如果你接住它，我就給你一美元！”
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我們將暫時停留在這一幕：球停在拋物線的最頂端，父親和兒子定格在充滿緊張和期待的場景中。我在運動方面的自尊心就像薛定諤的貓一樣，生死未卜。我保證稍后會繼續(xù)講這個故事，先讓我們確保我們對激勵的看法一致。
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獎勵和懲罰是不同的。它們就像功夫片中兩個性格迥異的角色，即使兩個人看對方不順眼，也必須搭檔行事。隨著時間的推移，他們會發(fā)現(xiàn)他們的共同之處：他們擁有一種讓事情發(fā)生的神奇力量。
讓我們來認識一下這兩個神奇的角色。首先是獎勵，我們將通過一個保護自然棲息地的例子來了解它。
2016年，一個名為大自然保護協(xié)會（The Nature Conservancy）的組織設立了15萬美元的獎金，用來獎勵那些能夠幫助他們解決保護海洋生物這一重大環(huán)境問題的人。太平洋上的漁船會從海底深處捕撈各類物種，特別是某些種類的金槍魚已被非法過度捕撈，所以必須監(jiān)測捕撈數(shù)量。但我們?nèi)绾文艽_定哪些水生生物被捕撈上船了呢？
一些漁船裝有攝像機，用來記錄捕獲的東西。但問題的關鍵是，誰會看這些視頻呢？付錢給海洋專家，請他們觀察捕撈情況是一個選擇，但成本會增加。一個小時的捕撈視頻，專家必須花費30 分鐘以上的時間對捕撈上來的東西進行分類。太平洋上有成千上萬艘漁船，而且它們捕一次魚要用好幾個星期的時間，這使得觀看捕撈視頻像是跑馬拉松。這些視頻的長度甚至超過了《致命捕撈》（Deadliest Catch），卻比《致命捕撈》少了一些戲劇性。采用類似于面部識別的軟件對捕獲的魚進行分類可能是技術上的一個巨大飛躍。
不過，機器學習算法真的能夠節(jié)省時間和金錢并且拯救海洋生物嗎？大自然保護協(xié)會請人工智能專家?guī)兔ふ疫@個問題的答案。對捕獲的魚進行分類的比賽是由一家名為Kaggle 的公司組織的。這家公司由澳大利亞企業(yè)家安東尼・高德布盧姆（Anthony Goldbloom）于2010 年創(chuàng)立，通過提供獎金的方式來激勵人們解決機器學習方面的問題。
獎金的力量是巨大的。大自然保護協(xié)會收到了大量的參賽申請，確切地說是2293份申請，其中不乏一些頂尖人才。最終，一個由三名機器學習專業(yè)人士組成的團隊獲勝，他們擁有物體分類方面的專業(yè)知識。該團隊提供了一個復雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡解決方案，他們的算法不僅可以對在白天捕獲的魚進行分類，而且可以對那些只能在夜視攝像機才能看到的魚進行分類。
現(xiàn)金獎勵是Kaggle 公司舉辦的比賽中最吸引人的部分。不過，這次比賽的獎金不是他們使用過的最大的誘餌。2017年，Kaggle 公司將100 萬美元獎勵給了那些想要開發(fā)出一種更好地估算房屋價值的算法的程序員。一家名為Zillow的大型房地產(chǎn)網(wǎng)站是贊助商，它對Kaggle公司的比賽的結(jié)果充滿信心。Zillow公司開始提供購買某些房屋的服務，因為它相信這種算法能夠判斷房屋的真實價值。它愿意一次性投入大筆資金來獲得長期回報。在潛在的巨額現(xiàn)金獎勵面前，人們愿意無償投入時間去獲得更好的結(jié)果。
但人們關注Kaggle公司并不完全是因為資金，該公司還為那些可能錯過現(xiàn)金獎勵的參賽者提供金牌、銀牌和銅牌，并發(fā)布排行榜，對參賽者進行排名。排名靠前的個人和團隊會獲得社會的認可。社會獎賞是激勵中一個微妙而強大的部分，一般情況下都是如此，不僅僅是在Kaggle公司。
獎勵當然包括各種正式的榮譽和獎賞，例如頭銜、獎金、獎章、肩章，但非正式的身份標志也很重要，例如有多少人參加了你舉辦的聚會�，F(xiàn)在，人們還關注其他一些指標，例如社交媒體的粉絲數(shù)量、Instagram 的點贊量以及文章和視頻的點擊量等。任何能夠用來提高社會聲望的方法都可以用作激勵手段，這就是為什么社交媒體已經(jīng)成為一個不斷推出各種新奇獎勵的巨大的激勵引擎。
本書中的第二個主角是一個非常不受歡迎的角色。如果獎勵是好警察，那么懲罰就是壞警察。懲罰會帶來痛苦。
罰款、牢獄之災、被大聲呵斥以及在公開場合被羞辱……懲罰以另一種不同的方式來發(fā)揮作用。即使你建立了一個包含懲罰的激勵體系，你也會希望永遠都不要用到懲罰，僅僅威脅就很有威懾力了。
《德國啤酒純度法》（German Beer Purity Law）就是一個關于懲罰的好例子。這部法律由巴伐利亞公爵威廉四世于1516 年頒布，規(guī)定只能用水、大麥和啤酒花（后來又加入了酵母）來釀造啤酒。人們一直對頒布這部法律的原因有爭議：是為了保證啤酒的純度，還是為了留出小麥供面包師使用？它也一直是眾多法律挑戰(zhàn)的主題，但至今它仍然有效。
是什么使這部法律一直有效？啤酒制造商為什么會遵守？答案是懲罰。最早版本的啤酒純凈法規(guī)定，如果制造商的配方偏離了官方配方，那么它們的啤酒桶就會被沒收，這將是毫不留情的。當它們意識到可能會失去產(chǎn)品和收入來源時，它們不得不重視這部法律。
《德國啤酒純度法》可被視為食品安全法的一個例子。類似的還有澳大利亞現(xiàn)行的食品安全法。這部法律規(guī)定，餐館如果不遵守相關法規(guī)就會被關閉。在一些州，違規(guī)者將被公開點名批評，其錯誤做法將被在網(wǎng)上公布。懲罰的威脅足以確保當?shù)氐氖称钒踩珮藴史浅８撸ㄖ辽僭诙唐趦?nèi)減少了傳染病暴發(fā)的可能，但從長期來看，生活方式類疾病就是另一回事了）。
Kaggle 公司為保護海洋魚類提供了幫助；食品安全法保證了啤酒的純度，也許還挽救了無數(shù)人的生命……這些都是通過實施有效的激勵措施獲得的成功。
與此同時，對激勵措施的錯誤使用也造成了很多災難，這在金融領域最為明顯。在澳大利亞出現(xiàn)過的令人震驚的例子是，銷售人員即使銷售了永遠無法賠付的保險，或者對人們的收入和支出進行錯誤的分類而使人們獲得了有風險的巨額貸款也不會受到任何懲罰，反而會得到獎勵。在美國，類似的激勵措施不僅產(chǎn)生了無法償還的貸款，而且加速了整個金融體系的崩潰，這就是眾所周知的全球金融危機。
在所有這些（無論是好的還是壞的）場景中，人們都在按照特定的激勵方式行事，以獲得獎勵或避免懲罰。在這個過程中，盡管會有一些負面的結(jié)果，但這傳遞了一個積極的信息：激勵會促使事情發(fā)生。這對任何對現(xiàn)狀不滿的人而言都是個好消息。如果我們能關注激勵的驚人力量，我們就能控制它影響人們的方式，從而做出改變。
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英國哲學家杰里米・邊沁（Jeremy Bentham）曾寫道：“大自然將人類置于痛苦和快樂這兩位至高無上的主人的統(tǒng)治之下�！彼�18 世紀就做出了這一論斷，直到很久以后，神經(jīng)科學家才通過深入研究人類大腦證明了這一論斷的正確性。
痛苦和快樂來自人類大腦的系統(tǒng)，這一個系統(tǒng)驅(qū)使我們追逐獎賞，躲避懲罰。我們的大腦因受到一些刺激而保持著活力，這些刺激可以幫助我們做出一些維持生命的選擇，例如不把手伸進火里或吃有營養(yǎng)的食物等。激勵機制利用了這些系統(tǒng)。人為的獎勵或懲罰可能是被有意設計出來的，也可能是偶然出現(xiàn)的，但它們通過創(chuàng)造原本并不存在的快樂和痛苦，自然地驅(qū)動著我們的行為。
激勵不僅僅需要獎勵或懲罰。本書經(jīng)常使用的是“激勵機制”這個術語。激勵機制涉及規(guī)定何時提供激勵的規(guī)則，以及監(jiān)督規(guī)則是否被遵守的人。激勵機制并不總是簡單的，它們可能包括不止一種獎勵，可能獎懲相結(jié)合。激勵機制可能是由政府、企業(yè)或我們將在后續(xù)章節(jié)中看到的、完全偶然的因素創(chuàng)造出來的。
競爭和法律是最常見的激勵方式，但有些激勵方式，特別是那些偶然出現(xiàn)的激勵方式偽裝得特別好，它們可以改變我們的行為，而我們從未真正意識到它們的存在。
隱性因素會影響人類行為。最近，這一觀點在助推理論中重新得到了人們的重視。該理論認為，一些微小而出人意料的心理干預措施能夠改變?nèi)藗兊男袨椋缭诘缆飞袭嬌稀癦”形線條來讓人們減速，或者告訴納稅人，90% 的人都會按時交稅，以鼓勵他們按時交稅。助推與激勵不同，它只是對世界呈現(xiàn)方式的微小調(diào)整。
助推理論的實踐者們喜歡談論“選擇架構”，即決策的呈現(xiàn)方式。例如，如果你讓人們默認成為器官捐獻者，并且給他們不捐獻的選擇，那么你最終得到的器官捐獻者的數(shù)量要比你假設人們不愿成為器官捐獻者，并且給他們成為捐獻者的選擇時多得多。人們最終的選擇都是一樣的：要么成為器官捐獻者，要么不成為。這沒有明顯的壓力，但助推理論會暗示器官捐獻是一種社會規(guī)范，也取決于我們付出的努力。這足以改變?nèi)藗兊男袨�。事實證明，我們的行為更容易受到外部因素的影響，而我們可能沒有意識到。
助推理論尤其受到政府的推崇。助推理論學者就像考古學家一樣，深入現(xiàn)實世界，挖掘之前被忽視的微觀層面的動機。他們發(fā)現(xiàn)，很多行為現(xiàn)象并不是一成不變的。人們的一些行為，如開車太快、不按時交稅、不注冊成為器官捐獻者等，都會受到這些微小的隱性因素的影響。激勵機制也是如此，它們涉及的范圍更廣，而且可能很難被識別，但它們并不是微小的。一旦我們意識到它們發(fā)揮作用的方式，我們就會想清楚很多事情。當然，很多令人震驚的激勵難題都來自典型問題，如給對方太多回旋余地的合同。但一些有趣的見解來自我們認識到，激勵措施遠比我們想的多得多。
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我們都有想要做出的改變和實現(xiàn)的目標，可能是減重幾千克，可能是解決工作中的問題，可能是不讓全球繼續(xù)變暖――是的，這些都是老生常談的話題。如果能正確使用激勵措施，那些看似僵化的行為模式可能就會發(fā)生松動。當然，找到正確的激勵方式并不容易，集中力量進行激勵也并非小事一樁。確保激勵不被居心叵測的人利用是一項永無休止又徒勞無功的任務，可能隨時會讓你感覺到沮喪。但是激勵可以讓事情發(fā)生――在我們自己身上、在家里、在工作中，甚至在整個世界中。了解激勵出現(xiàn)問題的方式有助于我們從他人的錯誤中吸取教訓。
下面這句話并非出自著名哲學家之口，而是出自一位名叫賈伊・迪亞尼（Jai Dhyani）的博主，他同時也是一名軟件工程師。他說：“幾乎沒有人天生就是邪惡的，幾乎沒有一件事情開始就是好的�！蔽覍盍私獾迷蕉啵驮接X得這句話是對的。這本書將人類的行為都歸入一個令人意想不到的領域。每次都有可能把那樣做的人當作替罪羊，每次背后都有激勵因素。我經(jīng)常注意到，天真的人和有權勢的人有一個共同之處，即無視束縛著其他人的限制。而他們的不同之處在于他們對世界運作方式的理解。我認為我們應該天真地思考，憤世嫉俗地行動。天真意味著永遠不要放棄我們可以改變世界的想法；而憤世嫉俗地行動意味著你要知道，實現(xiàn)你的目標不能寄希望于他人。行動取決于激勵方式。我們越能熟練地運用獎勵和懲罰，就越有能力把那些“天真”的想法變成現(xiàn)實。

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