Einer der wichtigsten Aspekte großer Entscheidungen: Optionen müssen wahrhaftig sein.
Eine wahrhaftige Option kann ich annehmen oder ablehnen. Per Definition sind Optionen nicht zwingend.
In der Realität laufen viele Entscheidungen ins unserem Leben ohne wahrhaftige Optionen ab. So beispielsweise die Entscheidung, ob man studieren soll oder nicht.
Read MoreGerade in Anbetracht vieler unterschiedlicher Optionen sind Entscheidungen besonders schwer – sowohl bei privaten als auch bei beruflichen Fragestellungen.
Die Lösung: Optionen von der Liste streichen, ohne sie im weiteren Entscheidungsprozess in Betracht zu ziehen.
Bill Burnett und Dave Evans betreiben seit Jahren einen der beliebtesten Kurse an der prestigeträchtigen Harvard Universität. Der Titel des Kurses: Designing your life. Und der Name ist auch gleich Programm. Im Kurs geht es darum, das eigene Leben nach den Prinzipien der Design-Branche zu entwerfen und entwickeln.
Read MoreDie erste Gefahr besteht in der Pseudo-Übereinstimmung.
Man nehme als Beispiel einen Waschroboter mit Künstlicher Intelligenz. Das eigentliche Ziel des Basis-Optimierers ist saubere Kleidung. Um dieses Ziel zu erreichen, wurde ein Mesa-Optimierer erschaffen. Dieser verfolgt allerdings das Ziel, möglichst viel Schmutz von der Kleidung zu entfernen. Im Normallfall ist das kein Problem und wenn der Mesa-Optimierer viel Schmutz entfernt, ist auch der Basis-Optimierer zufrieden. Was aber, wenn der Mesa-Optimierer einen Weg findet, die Kleidung wieder schmutzig zu machen? Natürlich würde er dann die Kleidung nach jedem Waschvorgang wieder verdrecken, denn so kann er seinen Gesamtmaß an Schmutzentfernung enorm erhöhen.
Pseudo-Optimierung zeichnet sich also dadurch aus, dass der Mesa-Optimierer mit seinem ursprünglichen Verhalten auch das Ziel des Basis-Optimierers erfüllt. Doch sobald es zu gewissen Änderungen in der Wahrnehmung des Mesa-Optimierers oder im Zustand der Umwelt kommt, kann eine plötzliche totale Divergenz zwischen den Interessen von Mesa- und Basis-Optimierer entstehen.
Read MoreDie natürliche Evolution optimiert nach Fitness, also der Fähigkeit, sich fortzupflanzen und das eigene Erbgut weiterzugeben. Die Evolution ist damit ein System das nach einem bestimmten Kriterium optimiert – ein sogenannter Basis-Optimierer. Im Zuge dieser Optimierung ist unter anderem das menschliche Gehirn entstanden. Doch das menschliche Gehirn ist nicht nur Teil des Basis-Optimierers, sondern versucht selbst zu optimieren. Entscheidend ist, dass das Cerebrum oft ganz andere Ziele verfolgt als Fitness oder Fortpflanzung – es handelt sich um einen Mesa-Optimierer.
Aus Sicht der Evolution – die den menschlichen Denkapparat erschaffen hat, um für Fitness zu optimieren – stellt das ein Problem dar. Das Gehirn war anfangs in Übereinstimmung mit den evolutionären Zielen. Doch es handelte sich dabei lediglich um eine Pseudo-Übereinstimmung, wobei das Gehirn mehr und mehr unabhängig von den evolutionären Richtlinien entscheidet und sich auf ganz andere Faktoren fokussiert.
Ob eine Mesa-Optimierung auftritt, hängt zum einen von der jeweiligen Aufgabe ab. Zum anderen spielt die Art des Basis-Optimierers eine essentielle Rolle.
Read MoreEine Erklärung für dieses Phänomen besagt, dass es mit Kosten verbunden ist, neue Dinge auszuprobieren und bessere Lösungen zu finden. Anstatt also den Nutzen zu maximieren, optimieren wir ihn. Wir optimieren den Nutzen unter einer Abwägung der Kosten und des potentiellen Gewinnes.
Doch die Kosten, den täglichen Weg zur Arbeit immer wieder einmal geringfügig abzuändern, sind im Vergleich zur gemessenen Zeitersparnis enorm gering. Wenn die Pendler also optimiert hätten, wäre niemals ein so drastischer Effekt durch den Streik entstanden.
Die Antwort des Problems liefert der ehemalige Ökonom, Politikwissenschaftler und Psychologe Herbert Alexander Simon in seinem berüchtigten Paper „Rational choice and the structure of the environment.“
Anstatt ums Optimieren oder Maximieren des Nutzens, geht es uns Menschen laut dieser Theorie um das „satisficing“.
Read More„So not having money was sort of an incentive. You’ve got to design things yourself because you can’t go out and buy stuff like some people can.” – Steve Wozniak im Remarkable People Podcast.
Wenn man der anekdotischen Evidenz Glauben schenkt, führen Knappheit und Beschränkung in vielen Fällen zu den besten und innovativsten Lösungen. Davon berichtet nicht nur Apple-Gründer Steve Wozniak, sondern auch diverse Künstler, Autoren und Unternehmer.
Doch man muss sich nicht auf Anekdoten verlassen. Beweis für den Nutzen von Beschränkungen liefern Ferdinand Rauch et al. in ihrem Paper „The benefits of forced experimentation: striking evidence from the London Underground Network.”
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