英国哲学家伯兰特·罗素（Bertrand Russell）在其《哲学的问题》（1957）一书中曾经讲过这样一个故事：在一个农场里，有一只会进行归纳推理的火鸡。它担心农夫会杀了它，很是戒备，但农夫不仅没有伤害它，反而还喂它食物。头几天，火鸡并没有放松警惕，它依然担心农夫会对它不利。然而，日复一日，每天上午9点钟农夫都准时来给它喂食。就这样，这只火鸡更新着它的概率预测，它发现农夫不会杀它而会给它喂食的概率在一天天增长。到了第100天，这只火鸡几乎百分百地确定农夫依然不会杀它，而会再来给它喂食。然而，残酷的现实是，这天正是圣诞节的前一日，就在这一天的早上，农夫把这只火鸡杀了。

人对事物的预测有时候就跟这只火鸡一样，根据概率明明觉得判断准确，却发生偏差。比如，前些天天气预报总说有大风大雨，警示人们非必要不外出，但并不是每个地方都正好赶上，也许你不出门的时候风雨没来，你一出门风雨来了。有些人就是正好等了一天，在觉得不可能再有风雨的时候出门，风雨却来了。

不过，更有意思的是，同一城市的有些人在朋友圈发天降冰雹照片，而有些人还在家等雨，让人难以相信这是在同一片天空下。纷繁复杂的现实世界有时候会突破人们的预期，让人陷入瞬息万变，秩序混乱的不确定时刻。那人们如何维持内心的稳定呢，有些人会选择相信自己认为的，比如，有的人就会质疑照片的真实性，而有的人会直接晒出自己所在城区的照片反击，说这才是事实。

你的事实跟我的事实可能不一样，这就导致你的所谓真相在我看来就是错觉，甚至是谎言，这在认知中是常见的一种偏差现象。人们会根据自己了解的有限信息做出判断，甚至有些信息的出现已经显示这个判断不准确，但人们并不在意，内心依然坚定，这就是确认偏误。

确认偏误，也叫证实偏差，指的是人们在搜索、解释、赞同和回忆信息时（不考虑该信息的真实性），倾向于寻找、解释和记住那些与自己已有信念相符的信息，而忽视或贬低与之相悖的信息，确认自己先前存在的想法或假设，而不太重视其他可能性和与自己的概念相悖的假设。这种偏见使我们难以接受新的观点和事实，从而固守在错误的认知框架中。它是认知偏差和归纳推理的系统性错误。

确认偏误有三个特点：选择性记忆：只记住支持自己观点的信息，忽略反对的信息；选择性搜索：主动寻找支持自己观点的信息，避免接触反对的信息；解释偏误：即便面对相反的信息，也倾向于解释成支持自己观点的样子。

有句俗话“买涨不买跌”，比如现在正是黄金涨价的时候，那些想要通过购买黄金升值的人就会看到铺天盖地都是黄金涨价的信息，而那些还在犹豫的人往往看到的都是黄金也会跌价的信息。而大数据也恰恰给了人们这样的感觉。无论浏览信息或刷短视频时，你会发现算法推荐的内容越来越符合你的喜好，大数据非常懂你。如果你点开一篇文章，显示的是黄金更适合保值，接下来你看到的文章都会有类似的观点，即便看到个别否定意见的文章，你也会忽略，大数据成为人们做决策的隐形推手。确认偏误像一副“有色眼镜”，筛选我们看到的信息，让我们看到的世界，可能并非真实的全貌。

确认偏误，并非人们故意为之，而是大脑为了节省能量，提高决策效率的“偷懒” 策略。人类每天接收海量信息，大脑如果对每条信息都进行全面分析，会消耗大量精力。于是，它选择优先相信熟悉、符合预期的内容，这就是确认偏误产生的根源。

在生活中，确认偏误无处不在。比如，购买商品时，你提前看好了某个品牌，就会不自觉地搜索该品牌的好评，对差评视而不见；炒股时，一旦买入某只股票，你会更关注利好消息，对风险预警充耳不闻；甚至在人际交往中，如果你认定某人不友好，就会不断收集对方“不友善” 的行为，强化自己的偏见。所以只有认识到这一点，并经过有意识的逆向训练，才能修正确认偏误对判断的影响。

史瑞萍 科学心能量2025年06月05日 09:49北京
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