斯坦福的一堂“赌博课”一场“赌博”在进行：如果猜对，游戏者可获60美元；如果猜错，什么都没有。“如果需要花费20美元，有谁愿意买这个机会？”伯克-罗宾逊(BurkeRobinson)发问。台下，新台州律师事务所主任、法学博士项先权举起了手。这是美国时间7月14日下午14时，斯坦福大学里的一堂“风险管理与控制”课。讲台上的罗宾逊是斯坦福大学管理科学与工程顾问教授、世界级决策专家，曾是咨询界泰斗StrategicDecisionsGroup董事合伙人，在应用最尖端手段进行商业和投资决策方面拥有丰富经验。台下坐着的，是远渡重洋来到这里求学的30多名中国学员。这些国内投资机构人士和刚刚完成原始积累的民营企业家们，正在进修由浙江大学国际创新研究院与斯坦福大学合作组织的,以“从实业到资本”为主题的2008美国风险投资高级课程。现在，他们的大脑正进入决策的第一阶段——选择。此前，罗宾逊已用硬币说明可用“决策树”帮助实施“决策的结构化”。如对硬币朝面的不确定性，大家都知道成功率为50%。而当硬币变成一枚落地时针头朝向可能存在倾向性的图钉时，谁还愿支付20美元买这个投资机会？赌，还是不赌？在这个瞬息万变的世界，就充满不确定性的未来作出抉择，是企业家常要面对的残酷“赌博”。但谁也没有想到，第一个掏出20美元放到罗宾逊手上的，是项先权，这位常年处理经济纠纷案件的高级律师。图钉针尖上的“赌博”从“掷币”游戏到“图钉”游戏，需先阐明一些基本要义。如果玩硬币最大收益是60美元，那么根据朝面各为50%的概率，参与者获得的收益平均值为30美元。但这只是一种统计学理论上的计算，而在实际生活中，除非可以玩很多次，否则他要么得到60美元，要么一无所获。“很多投资决策，都只是一次性的决定。”罗宾逊说，这正是游戏风险所在，也是决策的涵义。决策是一种不可变更的资源分配：“是一种可控制的行为，但事件发展和结果却不可控制。”不过，“掷币”游戏仍值得一赌，原因是：相比30美元的期望值，花费20美元成本，参与者仍可能获得“+10”美元的回报。但当投资机会由硬币变为杯子中摇动的图钉，事情就不一样了。这里出现的第一个分歧是：有些人认为针头朝向概率仍各为50%；而有些人则认为某朝向概率更高一些。这是一场有关主观概率又叫“贝叶斯概率”的实验。即不完全情报下，对部分未知状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式修正发生概率，最后利用期望值和修正概率做最优决策。“对传统统计学，这是一记响亮耳光。”罗宾逊说，概率并不隐藏于图钉中，而是众多信息综合于人脑反应，“对同一事不同人认为概率不同很正常，它是你拥有的所有信息的一个函数。”由此，人们可能站成三列：第一列是对图钉朝向毫无概念的人，他们的结局与猜测硬币朝向一样，对错概率也各为50%；第二列则是认为图钉朝向有所偏向、但不知偏向为何的人。对他们来说，事情是否会不一样？可以先来假设一个较强的偏向：针头朝上偏向80%，朝下20%。那么，参与者朝上的猜对概率80%乘50%=40%；朝下猜对概率20%乘50%=10%，即猜对概率为50%(即40%+10%)。也就是说，图钉有无倾向性不重要，因为对错概率仍为50%。不过，还有第三种情况，即参与者认为自己知道针头倾向性是什么。这也正是项先权挺身而出“参赌”的初衷。在罗宾逊问到“你认为针头朝上的倾向性是多少”时，项律师回答说：“80%。”台下哄堂大笑，但这个回答却正好解释他为何冲得那么快——如果他认为自己知道针头有80%倾向性是朝向哪里，那么60乘80%=48美元，这个机会的期望回报值就是：48-20(成本)=28美元。根据这个主观概率，项的确有很多机会。“你愿出多少信息费”不过项先权没想到，在猜测罗宾逊摇动后的图钉A前，还要面临这么多抉择。“现在，有一些看起来对你猜中结果具有价值的信息，”罗宾逊问：“假设我视力和记忆力都很好，也不会说谎，你愿付多少钱买这一信息？”这是“信息费”。投资人士都清楚，如果拥有额外信息，他们可能获得更高的正确概率。项律师马上说，愿支付“30美元”。他的计算公式如下：60(收益)-30(信息费)-20(成本)，仍可稳赚10美元。这个公式遭到学员们的强烈异议。“对决策者而言，上台后就已超越过去阶段，不...