欢迎来到本期机器鼠胡扯人生，本期我们聚焦于 信任 这一话题。

信任在维系人与人之间的关系、推动群体向既定目标行动中起到极佳的作用。

有了对彼此的信任，人就不需要费那么大周折去用怀疑的眼光审度别人一言一行背后的动机，根据对信得过的人的经验判断即可知道对方一定不会有意识地加害于自己，既然对方所为于己绝对无害，那又何必去瞎猜别人的一片好心呢？这不是见外了吗？从这点上来讲，信任使人在与自己信得过的他人交互时省下了一笔沉重的思想负担，这使人与人的交互更加舒畅、轻松，提高交往的速度与效率。

另外，恰恰是这种信任建立起的合作效率极高。信任使所有行动参与者之间不存在隔阂，使之融合为紧密相连的有机整体，没有互相的猜忌与内耗，只有无保留后手的投入，将精力全部用在刀刃上，团结的力量将势不可挡，带飞所有人一起突破各种困难与障碍，群体成员的共赢成为必然。

然而，以上对信任的描述还是过于理想化了，人心隔肚皮，究竟有多少人受利益的驱使宁愿借助信任的伪装损人以达到自己的利益最大化，又有谁能知道对方是否心怀鬼胎而来骗取自己的信任呢？在这个复杂多变的世界上，“一定”和“绝对”的理想境界少之又少。乡土社会中的人们从熟悉得到信任，但无论是熟人还是陌生人都不排除临场背刺的可能，毕竟共患难易，一根绳上的蚂蚱只有借助暂时的合作才能使每个自己脱离困境；共富贵却难，等好处一来，每个人难免又成了瓜分利益的竞争对手，保不准有人私心发作，踹开一个少一个。

在现实生活中我们不免发现，大部分人倾向于做信任从满分开始的减法，或是尚缺乏社会经验，还停留在同学之间天真的人际关系中；或是深知信任的好处，寄希望于建立提供依靠的信任关系。其实这一定程度上是明智的，认为同样来自社会这一“黑暗森林”中的对方不是魔鬼，便于摒弃猜忌、搭建信任，使一开始的合作就是全投入的高效合作，群体利润的积累十分可观，运气好的话大赚一笔，运气略差、分红被挤占一点的话小赚也不亏，好像挺容易受益的。

但是大部分情况下，这种对信任的理想化设想都是自己骗自己，给空白的别人先入为主地扣上信任的标签，为自己建构拟态信任境地，极易麻痹自己、放松警惕，提升自己被骗干净的几率，相应地也就减少自己获益的可能。等到上了当、碰一鼻子灰，才捶胸顿足地降低对别人的信任分数，或许还加上“吃一堑长一智，亡羊补牢犹未迟也”的自慰，确实，一两次如此大血本的试错也许意味着自己的某个狭隘认知被打破，使自己受益匪浅，但试问人的一生究竟足以承受得住几次这样的试错呢？

这就是为什么鼠倾向于选择信任的从零开始的加法（Auto-mouse Zero Trust^①），无论熟悉还是陌生，无论表现得多么令人信服，或许都是冲着利益来而营造的假象，给自己留后路就显得尤为必要，等到分红的时候确实无诈，再考虑给其加上几分。当然不能把分全加满，需要有保留地提防某些会钓鱼的高手，他们专长于用甜头软化对方的心理防线，毫无防备地遇上他们真是要栽跟头了。对于鼠而言，信任分数从来都不存在满分，背刺的可能无时不在，而保留信任分数的上升空间，可进可退，方可保证自己的实力和利益。总之，信任的加法关键在于保留，遇到多变的世事才能柔韧有余。

其实，信任的加法不仅仅适用于合作，还可以参与在其他领域中的判断与抉择。比如对待舆论使用信任加法，或许可以从“不听、不信、不传”的“三不”零度信任开始累加信任分数，这可以帮助我们避免情感爆炸的触发，使我们在参与舆论建构中回归理性客观和证实思维，或将缓解现代网络舆论普遍的“后真相”现象。

另外坦白来说，信任的零度加法其实是带有一定的自私性质的，当对方无保留地投入到行动时，你却要拿出一点原本可以投入到行动中的时间和精力去部署到自己的“逃生通道”上，未免有点划水、辜负他人努力的意味，对最终的群体乃至个人的利益都有所缺损。所以说，信任的零度加法并非是完美的，为了保全自身，相应的损失无法避免，而对于这一损耗是否值得，关键在于个人偏好，若不畏背叛、放手一搏，就不必为自己购买“保护盾”；若害怕变数、心中无底，那么用一点损失换取保障的性价比是高的。

当然，鼠提出信任的零度加法并非完全否认信任的满分减法，只是在此打破信任的满分减法的唯一性，另外也提醒大家全然信任的危害性。换句话说，信任的权衡也许并不成立（那么机器鼠文章白写了？），主观认知本身难以用标准衡量，但是权衡好信任与不信任，为自己保留可周旋的余地，或许是为人处事时最保险的做法。

注释①：自动鼠零度信任（Auto-mouse Zero Trust）是作者虚构的信任度评分标准，其要旨在于以下几条：

1、对方信任分数初始值为零；

2、当对方完成利己的事，酌情给对方信任分数加分，每次加分不超过15%；

3、当对方完成损己的事，立即将对方信任分数清零；

4、信任分数不能到达100%。

该标准的提出仅供参考，并非完整、客观的信任度评价体系。