是因为，同样的形状在字母的环境下就容易被看做是字母，在数字的环境下就容易被看做是数字。完整的环境能帮助你理解其中的每一个因素。那个形状是会引发歧义的，但你过早地对它的“身份”下了结论，并且根本意识不到你已经赋予了某种歧义以解释。
看到中间框的内容，你可能会把安（Ann）想象成一个满脑子都是钱的女人，她正走入一栋有出纳员和地下金库的房子。但这个貌似可信的理解并不是唯一的可能，这个句子同样有歧义。如果在这个句子之前有“他们沿着这条河缓缓地漂向下游”这样一句话，你就会想到一个完全不同的场景。当你一直在想河流的问题时，“bank”（这个单词有“岸边”和“银行”两个意思）这个单词就与钱没什么联系了。在没有清晰情境的情况下，系统1会自行建立一个可能的情境。我们知道这是系统1判断的结果，因为你并没有意识到自己作了选择，也没有意识到还可能有别的解释。除非你最近一直在乘独木舟，否则你去银行所用的时间肯定要比在河里漂流的时间多，所以你才会根据最近所经历的事化解了“bank”一词的误解。当我们对答案不确定时，系统1就根据过往经历去赌一个答案。这种下赌的规则是明智的：最近发生的事及当前情境是作抉择时最重要的因素。如果脑中没有闪现出任何最近发生的事，那更为遥远的记忆便会呈现出来。你最早、记忆最为深刻的经历一定是唱英文字母歌，这首歌的开头一定是“ABC”，而不是“A13C”。
在这两个例子中最为关键的一点是：你作了一个确切的选择，但自己却没有意识到自己这样做了。你的脑海中出现的只有一种解释，而且你从未意识到这些问题会有歧义。系统1不会记得自己放弃的几个选项，甚至都不记得曾有过多种选择。有意识的怀疑需要同时在脑中记住多种互不相容的解释，需要付出努力，而这并不是系统1的长项。易变和怀疑是系统2的职责范围。
是什么让你相信了那些荒谬之词？
心理学家丹尼尔·吉尔伯特（Daniel Gilbert）因著有《哈佛幸福课》（Stumbling to Happiness）一书而广为人知。一次，他在一篇名为“大脑怎样产生信任”的文章中，以17世纪的哲学家斯宾诺莎的理论为基础，提出了一个关于信任与不信任的理论。吉尔伯特提出，在理解一个陈述之前，一定会先试图相信它：如果这个陈述正确的话，你必须先了解它的观点究竟是什么意思。只有这样，你才能决定是否“怀疑”它。最初你产生相信某种观点的想法，是因为系统1的自主运作，这种运作包括构建这一情况下可能性最大的解释。吉尔伯特认为，即使是一个毫无意义的陈述也会唤起人们最初的信任。你试试他给出的例子：“白鱼吃糖果。”你有可能意识到一个关于鱼和糖果的模糊印象，这个印象的产生过程，就是联想记忆自动搜索“鱼”和“糖果”这两个概念之间各种联系的过程，这一过程会使这种很荒唐的说法看起来竟有些道理了。
吉尔伯特认为系统2的工作就是不信任（质疑），他用一个漂亮的实验来证明自己的观点。受试者看到一些很荒谬的说法，比如“一个叫丁卡的人是一团火焰”，他们要在几秒钟内说出这个句子的说法是“对”还是“错”。随后实验人员要检验一下受试者是否记得哪些句子是“对”的。这一实验还有一个条件，即受试者在执行任务的过程中还要按照要求记住一些数字。系统2的干扰产生了选择性效果：它使人们很难“不信任”那些错误的论断。在后续的记忆测试中，筋疲力尽的受试者最后竟认为许多错误的论断都是正确的。这个实验的寓意是深刻的：有系统2参与时，我们几乎会相信所有事情。因为系统1不仅好骗，还容易产生偏见，而尽管系统2掌管怀疑和不信任的大权，但是它有时很忙，不忙时也很懒惰，总会擅离职守。的确，已有证据显示，当人们劳累或是精力耗尽时，更容易受那些空洞却有说服力的信息影响，例如广告。
联想记忆的运作是导致“确认偏误”的原因之一。如果有人问你：“山姆友好吗？”你就会想到山姆的各种行为举止；而如果有人问你：“山姆是不是很不友好？”你就很难想起他的许多举动。有一项专门针对证据确认问题进行的名为“积极测试策略”的研究，这项研究主要考察系统2是如何验证假设的。一些自然科学家认为应通过驳斥假设以证实其是否成立，但其他人（通常是科学家）则主张通过寻找符合他们当前观点的数据来证实假设是否成立。系统1产生的确认偏误不加批判地接受了建议，夸大了极端的可能性以及不可能的事件。如果被问及海啸在今后30年内袭击加利福尼亚州的可能性有多大，你脑中所呈现的图像很有可能就是海啸，你会更容易高估出现灾难的可能性。这就如同看到同吉尔伯特提出的那些类似“白鱼吃糖果”这种无意义的陈述时产生的反应一样。
光环效应与群体的智慧
如果你赞同一个总统的政见，你可能也会喜爱他的声音及着装。喜爱（或讨厌）某个人就会喜爱（或讨厌）这个人的全部，包括你还没有观察到的方面，这种倾向就叫做光环效应。这个术语已在心理学领域使用了长达一个世纪，但仍然没能成为日常用语。这是一件憾事，因为光环效应这个说法很好地诠释了我们生活中普遍存在的一种偏见，这种偏见在我们塑造对人与环境的看法时起着很大的作用。系统1可以通过很多比现实更简单却更连贯的方式来表现这个世界，光环效应就是其中一种。
你在某派对上遇到了个名叫琼的女士，发现她既漂亮又善谈。现在，她的名字再次出现，并有可能是被叫去捐款。你知道琼有多慷慨吗？正确答案是：你事实上什么都不知道，因为没有理由可以让你认为善于社交的人在慈善方面会表现得慷慨。但你喜爱琼，当你想到琼时，那种喜爱的感觉会再次涌上心头。你自己慷慨，也喜欢慷慨的人。通过联想，你预先倾向于相信琼是慷慨的。现在，你认为琼是慷慨的，你可能会比以前更喜欢她，因为你又增加了一条令她讨你喜欢的特点。
在琼的这则故事里，我们并没有她慷慨程度的真正证据，而是凭借自己对她的情感回应作出猜测，用猜测弥补证据的缺失。在其他情况下，证据会逐渐出现，由第一印象产生的感觉会影响你对事物的解读。所罗门·阿希（Solomon Asch）的一个实验堪称心理学实验中不朽的经典。他对两个人进行了描述，并要求其他人对这两人的个性进行评论。你认为艾伦和本这两人怎么样？
艾伦：聪明，勤奋，冲动，爱挑剔，固执，忌妒心强
本：忌妒心强，固执，爱挑剔，冲动，勤奋，聪明
如果你像我们一样，你就会更喜欢艾伦一些。前几条列出的性格特征会改变后面出现的特征的含义。我们认为聪明人有理由固执，并且还会尊重他这一点。然而，一个忌妒心强又固执的人如果还很聪明的话，他身上就带有一些危险性。光环效应也可以化解歧义：如同“bank”这个单词一样，“固执”这个形容词也是有歧义的，但将它放在一定情境中歧义便会被化解。
对于这个研究主题，还有许多衍生出来的实验。在一项研究中，受试者要先考虑一下描述艾伦的前三个形容词，然后再考虑剩下那三个描述艾伦的形容词，但实验人员告诉他们，后三个词是用来描述另外一个人的。随后，当受试者根据这些描述假想出两个人时，实验人员问他们，这6个形容词是否有可能用来形容同一个人时，大多数受试者都认为不可能！
我们对一个人性格特征的观察顺序是随机的。然而，顺序的确很重要，因为光环效应注重第一印象，而后续信息在很大程度上都被消解掉了。在我刚做教授时，我评价学生论文的方式很传统。我会顺序一次取一本论文，一边读一边打分，然后计算出总成绩，之后再接着批改下一个学生的论文。最后，我注意到自己对每一本论文的评估都出奇地相似。我开始怀疑我的评分产生了光环效应，即第一次评分对接下来的所有评分都产生了一定影响。这样的机制十分简单：在我给某学生的第一份论文打了高分后，再碰到有模糊或是有歧义的陈述时都会对这个学生手下留情。这种做法看似合理。一个学生能将第一份论文写好的话，就不应在第二份论文中犯低级错误！但我评分的方法却存在一个严重的问题。如果某个学生写了两份论文，一份论点有力，另一份却经不起推敲，我则会因为批改的顺序不同而给出不同的分数。我曾经告诉学生两份论文的评分标准是一样的，但事实却并非如此：相比第二份论文来说，第一份论文对于总分的影响更大。所以这样的做法是不可取的。
我采取了一种新的做法。我阅读并批改了某个学生第一个问题的答案，然后接着改下一个学生的相关论述，而不是按顺序读完第一个学生的整本论文才评阅下一份。我确定将所有分数都写在了论文集的封底，以避免在批改第二份论文时出现偏见（即使是无意识的）。在改变方法后不久，出现了一个令人担忧的结果：我对评分的自信程度比原来更低了。原因在于我频繁地感到一种不适。当我对某个学生的第二份论文感到失望时，便在他的论文集封底记下一个低分，但却偶然发现我给他的第一份论文打了最高分。我也注意到了我会不经意地改变尚未写下来的分数以缩小两份论文之间的分数差，并且，我很难克制住自己不这样做。我对同一个学生的论文评分通常相差巨大。这样的前后不一使我感到不确定和沮丧。
我现在对自己的评分行为感到失望和不自信，但我认为这是件好事，因为它表明现在这个方法比原来的有进步。我先前所感到的一致性是伪造出来的，它使我有了认知放松之感，我的系统2也欣然接受了最后的分数。采用新方法之后，虽然第一个问题深深影响到我对之后学生的评估，但我允许自己这样做，因而学生某些问题答得好和不好的分数差别也就不是我有意为之的了。但我发现同一个学生在回答一个问题时表现优异，而对另一个问题的解答却很糟糕。当我改变方法时，这种令人感到不适的前后不一致就显露了出来：它不仅反映出随便拿一个问题去衡量学生水平的做法是不恰当的，还反映出我自己打出的分数同样不可靠。
我采取的避免光环效应的评卷方法遵循了一个普遍原则：消除错误的关联！为了了解这一原则的工作原理，我们设想一下：向大量观察者展示一些装有硬币的玻璃罐，让他们估计一下每一个罐里硬币的数量。詹姆斯·索罗维基（James Surowiecki）在他最为畅销的著作《群体的智慧》（The Wisdom of Crowds）一书中解释道，一个人单独完成这个任务的效果并不理想，但一群人共同作出判断时准确率就很高。有些人高估了硬币的数量，另一些人低估了它，但对所有判断进行平均估算得出的平均值就会趋近于准确值。这种机制很容易理解：每个人都观察着同一个玻璃罐，他们的判断都基于一个共同的基础。另一方面，每个人犯的错误都与其他人的错误无关，（在没有系统性偏见的情况下）这些错误的平均值趋近于零。然而，只有在每个人的观察相互独立、每个人所犯错误之间不相关联的情况下，降低错误率的奇迹才能出现。如果观察者持有相同偏见，就算将他们的判断汇总起来也难以降低错误率。允许不同观察者之间相互影响会减少样本量，进而影响小组估值的准确率。
想要从大量证据来源中获取最有用的信息，你应设法使这些来源相互独立。这也是警察办案时所遵循的规则。如果某个案件有多个目击证人，在录口供之前，这些证人是不能获准讨论案件的。这样做不仅是为了防止不怀好意的证人相互串通，还避免了没有偏见的证人相互影响。交流过各自目击过程的证人容易在证词中犯相似的错误，降低了他们所提供信息的总体价值。减少信息来源中的冗赘信息总是没错的。
企业高管需要花大量时间主持会议，独立判断原则（及解除错误关联）可以直接应用到这些工作中。一条简单的规则就能发挥作用：在开始讨论某个问题之前，先让与会的每一位成员各自写下简短的意见阐明自己的观点。这个过程很好地利用了小组里不同知识和见解的价值。而开放性讨论这一常规做法总会注重那些发言早而又强势的人的意见，使得其他人一味附和他们的观点。
眼见为实的想法往往让我们仓促作出决定
我和阿莫斯早期合作时最美好的记忆中有一点很难忘，就是他总是乐此不疲地重复一个搞笑情节。阿莫斯能惟妙惟肖地模仿他大学时代的一位哲学老师，他用带着浓重德国口音的希伯来语咆哮着说：“你必须时刻牢记‘Primat of the Is’。”我从未弄明白他的老师所说的那句短语是什么意思（我想阿莫斯也不明白吧），但是阿莫斯却还是会说那些笑话。每当我们遇到大脑对现有信息和未知信息的处理方法严重失衡的问题时，他总会想起那句莫名其妙的短语（我最后也总是这样）。
联想机制一个最基本的结构特点就是它只能回忆起已被激活的观点。无法从记忆中获取的信息（即使是无意识的）可能并不存在。系统1善于提取当前激活的想法来构建最可信的故事情节，但它不会（也不能）提取本系统中根本不存在的信息。
衡量系统1是否成功的方法是看它所创造的情境是否具有连贯性，而与故事所需数据的数量和质量关系不大。信息匮乏是常事，一旦出现这种情况，系统1则会仓促作出结论。请思考下面的说法：“明迪克会是一个出色的领导吗？她聪明又坚强……”你的脑海中一定会马上闪现出一个答案“当然会”。你根据非常有限的信息选择了一个最佳答案，但是你却行动过早。试想一下，如果紧随其后的两个形容词是“腐