一個是理由之所以成立所需的假設，即描述性假設；另一個是理由證明結論所需的假設，即價值觀假設。

近期一則世界首例免疫艾滋病的基因編輯嬰兒在中國誕生的新聞成為輿論焦點。

一方面全球多位科學家聯名譴責：此項技術早就可以做，不做是原因巨大的風險和倫理問題；另一方面，也有專家主張基因編輯是歷史發展的必然，技術的加速發展讓我們看到規避疾病、擁有健康、延年益壽的曙光。

我們不應該逃避，也無路可逃。而事件主角賀建奎為自己的行為辯護：

“我見過受艾滋病感染的可憐的人民，他們甚至要把孩子給別人撫養來避免在成長過程中感染。所以我們選擇在孩子出生的時候就預防這一風險，后續將會進行治療與跟蹤。檢測結果證明手術是成功的?！?/p>

作為熱心的吃瓜群眾，你能判斷各方的觀點并形成自己的主張嗎？乍一看幾乎每個論證都顯得有道理。但是，表面的理由并不是唯一支撐結論的想法。

往往有些內在的、隱藏的看法對于從眾說紛紜的論述中厘清真相也起著重要的作用。這些論證中作者認為理所當然、但沒有明說出來的特定想法，就是假設。

要找出一段完整論述的所有假設是困難而且沒有必要的。一個論證的主要結構由理由和結論兩部分組成。因此，我們需要關注的只是影響到論證結構質量的那些假設。

一個是理由之所以成立所需的假設，即描述性假設；另一個是理由證明結論所需的假設，即價值觀假設。

價值觀假設

價值觀假設（value assumption）是指一種想當然的看法，認為某些相互對立的價值觀中一個比另一個更重要。

例如，對于要不要修建化工廠，有的人認為不該建，因為化工廠會破壞環境。這里的價值觀假設就是保護環境比任何事情都重要。有的人認為應該建，因為建電廠可以明顯提高當地人的收入水平。此處的價值觀假設是發展經濟、提高收入水平比保護環境更重要。

價值觀會影響一個人對事物的看法。但是，價值取向需要有一定的正當理由。僅僅以價值觀作為觀點的支撐是不足夠的。通常在涉及價值觀沖突的辯論當中，結論到底可不可以接受主要取決于潛在的各種結果發生的可能性大小和對這些結果的重視程度。因此，發現價值觀假設并綜合考慮各種可能性，有助于判斷該觀點是否可以接受。在上面的例子中，如果有可信的證據證明該化工廠由于采用了先進的環保工藝，其對環境造成明顯損害的可能性比較小時，那么上述反對的觀點就不再那么容易贏得支持了。

如何找出價值觀假設呢？有以下幾點線索：

1. ?了解作者的背景，尤其通常采取的價值觀立場，看這些價值觀是否會影響當前的論述。例如，某個人在媒體呼吁減少工作時間、增加法定休假時間。如果我們知道他來自于工會組織，其立場便不難理解，也就是在工人權利和經濟發展之間，他更加傾向于保護工人的權利。
2. 分析作者采取某種立場的結果，以及為什么這種結果對于作者有吸引力。這種立場及其結果的傾向性往往是由價值觀而導致的。例如，美國華爾街金融資本的代表人物們反對特朗普發起的貿易沖突和增加貿易壁壘的言行。如果分析這種立場傾向帶來的結果，就會發現金融資本的流動往往伴隨著自由貿易而獲利。因此，可以發現他們言論當中的價值觀假設就是自由貿易更重要。
3. 尋找同一話題的其它觀點及論述，分析是否由于價值觀差異而導致了這些不同的觀點。例如，管理團隊中有人提倡制訂更加嚴格的軟件補丁發布審批流程，其理由是可以由審批流程中不同領域的專家全方位控制質量，防止出現嚴重事故。如果對是否有價值觀影響該觀點沒有把握，可以了解一下其他人的觀點。有的人提出了不同的意見，主張這種決策完全可以下放到基層團隊，由最了解實際情況的一線專家決定何時發布補丁、檢查是否滿足相關質量標準。從這些不同的觀點中可以發現這些差異主要來自于對集權和分權的看法。
4. 使用反串的方法，采取與作者相反的立場，看看哪些價值觀對這一相反立場顯得非常重要。如果難以找到不同觀點的論述，可以通過反串，假想如何為相反觀點辯護，從而分析哪種價值觀對該觀點有重要影響。
5. 了解常見的價值觀沖突，看是否適用于當前論述。

有以下常見的價值觀沖突的例子：

1. 個人利益和公共利益，是否應該為了修高速公路而強制拆遷。
2. 民主和效率，是否應該犧牲部分程度的民主而采取適當的集權，以便提高效率。
3. 自我評價和他人評價，是否應該更看重他人對自己的評價而調整自己的行為。
4. 家庭和事業，是否應該為了事業上的成功而一定程度上犧牲家庭幸福。
5. 成功和幸福，應該更加追求成功還是個人幸福。
6. 協作和專注，是否應該為了增強團隊成員之間的溝通和協作而利用開放式辦公空間，還是應該為每個員工保留私人空間以減少干擾、增強專注。
7. 績效和自主，應該制定嚴格的員工績效目標以驅動業績，還是擯棄績效指標而依賴員工和團隊的自我管理、自我驅動。

描述性假設

描述性假設(descriptive assumption)就是對這個世界過去、現在或未來是什么樣的想法，而規定性的或者說價值觀假設是關于這個世界應該是什么樣的那些想法。

找出描述性假設有以下幾點線索：

1. 不斷思考結論和理由之間存在的鴻溝，在理由成立的情況下，要得出這個結論還需要哪些東西成立才行。假設這些理由都成立，有沒有可能這個結論仍然是錯誤的呢？
2. 尋找沒有明說出來的支撐其理由的那些想法
3. 將自己置于作者的立場，看看需要哪些假設才能為這個結論辯護。將自己置于反對者的立場，想想為什么反對者會不認同這個結論。
4. 認識到有可能存在其他方法來獲知理由中提到的好處。如果有多種途徑都可以獲得同樣的好處，那么可能的假設就是獲得好處的最佳途徑就是作者所提倡的那種途徑。
5. 避免表述不完全成立的理由來當做假設

以人人都是產品經理社區中《如何讓智能客服更有溫度？》一文的如下段落為例，看一下如何辨別描述性假設。

智能客服是通過模型計算用戶問句與庫中問句的相似度給出結果的，所以就存在低置信的情況。那么如果機器人對結果不加判斷就給出回答，就有可能鬧出笑話。但是機器人本身是無法判斷解析的結果是否正確，因此我們可以采用多級置信度對機器人的結果進行分級處理。

當置信度達到一定時，我們認為結果完全正確，那么我們就直接給出結果。當置信值低于這個閾值，但是又不至于過低時，機器人則可以將解析結果進行反問，詢問用戶是否詢問該問題。

如果置信值低于一定時，機器人認為用戶說的話無意義，機器人反問用戶：“您說的話我沒有理解，您可以簡單重新描述下您的問題”。

首先，找出論題、結論和理由。論題是如何處理智能客服根據用戶問句與庫中問句的相似度而給出的結果。結論是應該采用多級置信度對機器人的匹配結果進行分級處理，即高置信時直接給出結果，中置信度時確認用戶意圖，低置信度時反問用戶意圖。

理由有以下幾點：

1. 存在低置信的情況。不考慮置信度的回答可能會鬧笑話。
2. 機器人本身無法判斷結果是否正確。

理由本身難以找到假設。但是，從理由推導出結論的過程中至少有以下假設：

1. 高置信度的結果一定是正確的。這個假設成立的前提是相關算法命中的標準問句在高置信度時與用戶問句意圖是一致的。
2. 用戶更愿意確認意圖，而不是其它方式，比如得到一個可能錯誤的回答，同時給出其它可能的標準問句。
3. 每次只有一個命中的標準問句。

如果考慮到上述假設，就會發現該結論需要修正或完善。例如，在高、中置信度時給出最佳回答的同時列出置信度高的前幾個標準問句。

當你遇到觀點鮮明、看起來理由充分的論述時，不要輕易妥協認可。找出論述背后隱藏的假設，你就離擁有自主的判斷力更進一步了。

本文由 @Jason Xia 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。

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