上一章结尾留了个作业：造假率最高的前提，是拿几个身边个例充当普遍现象。这一章就拆它。它在我那晚的第一个问题里登场——「为什么那么多律师都转去做刑事诉讼」——但它绝不只出现在饭桌上，它是人类出厂自带的思维捷径。
大脑是一台「三例成团」的机器
先还原我脑子里的加工过程。我见过：一个从媒体转行的朋友，做了刑辩律师；一个从老师转行的朋友，也做了刑辩律师；大概还有一两个类似的。然后我的大脑自动输出：「律师转型，普遍选刑事诉讼」。
注意中间没有任何一步是我决定要这么推的。它是自动发生的。心理学里有个说法叫可得性偏差——大白话讲：大脑判断一件事「多不多」，不去数真实数量，而是看「我能多快想起几个例子」。想得越顺，就觉得越多。三个活灵活现的熟人案例，在记忆里的「可提取速度」极快，于是它们被大脑当成了「很多」的证据。
这台机器在原始环境里是好用的：在草原上，见过三次「那片草丛里窜出过狮子」，押注「那草丛危险」能救命。样本小，但代价不对称，宁可错杀。问题在于，现代饭桌上讨论「律师行业趋势」时，这台老机器还在用同样的算法——用记忆的流畅度，冒充统计的真实性。
大白话：你的大脑不数数，它只凭感觉。「我能一下子想起仨」和「这事很普遍」，在它那儿是同一个信号。而这两件事之间，隔着十万八千里。
三个熟人为什么几乎必然骗你
就算不挑大脑的毛病，光从算术上看，「我身边几个案例」也是极差的证据，原因有两层。
第一层：样本太小，噪声淹没信号。假设真相是「转型的律师里有 10% 选刑事诉讼」。你随机认识 5 个转型律师，撞上 2 个刑辩的概率并不低——但你也可能撞上 0 个或 4 个。小样本的结果在真实比例附近剧烈晃动，你撞见的那次只是其中一种晃动。拿它下结论，等于摇了一次骰子就宣布骰子有鬼。
第二层，更要命：你的「身边」不是随机抽出来的。这叫样本代表性问题——大白话讲：你认识人的渠道，本身带着偏好。我为什么认识转行的律师？因为我们有共同的朋友圈、共同的饭局。而「会出现在我饭局上的转行律师」，和「全体转行律师」，是两个不同的群体。爱出来吃饭的、愿意讲自己故事的、恰好进了同城的——每一道过滤都在悄悄筛选。刑辩律师故事性强、饭桌上爱聊，被我记住的概率本身就高。
这两层叠起来，结论很扎心：「我身边几个」不仅是小样本，还是有偏向的小样本。它在算术上几乎注定要骗你。
代表性的两个土办法检验
不需要学统计学，下次想用「我见过」做前提，先过两关：
- 数量关：我见过的，是几个？如果一只手数得过来，它撑不起任何带「都」「普遍」「越来越多」的问题。把句子里的「都」改成「我见过的这几个里」，问题往往自己就散了。
- 来源关：这些例子是怎么来到我眼前的？是我自己找来的，还是它们自己撞进来的？凡是「撞进来」的（饭局、朋友圈、新闻推送），都带着渠道偏好——越是戏剧性、越是反常的事越容易撞进来。还记得吗，你会先注意到「转行的做了刑辩」，恰恰因为这事有点反常、值得聊。
第二关有个反直觉的推论：越是让你印象深刻、脱口而出的例子，作为证据的质量往往越差。因为「印象深刻」本身就是一种筛选——筛选的偏好是「反常」，而你要论证的却是「普遍」。
把第一个问题救回来
按这两关改造我那句「为什么律师都转去做刑事诉讼」：「都」字先砍掉；「为什么」先挂起。剩下一个可以查证的小问题：「转型做律师的人里，选刑事诉讼的比例大概是多少？和其他方向比呢？」——这个问题的前提（有人转型、方向可统计）站得住，答案也有地方找（律协数据、行业报告、招聘市场）。它不一定能聊出戏剧性，但它配得上一个认真的回答。
「为什么」这个词，是下一个陷阱的重灾区。它骗你的方式和个例完全不同——下一章拆它。