行为经济学里有一个被低估的机制：人们面对模糊信息时，不是先理解再下结论，而是先下结论再理解。心理学家把它叫做’解释的默认效应’（default interpretation）。最经典的证据来自 Kahneman & Tversky 1973 年的实验：被试读完一段描述’某人在大学里成绩优异、喜欢机械’之后，被问’此人更可能是工程系还是法律系学生’。绝大多数人选工程系——哪怕问题的正确回答涉及基础比率：全校工程系学生明明只有5%。人们不是在概率性地推理，他们是在用一套隐形默认值填坑：成绩优异+喜欢机械=工程师。这个默认值之所以隐而不显，是因为它看起来太明显了。

更有意思的是演化层面的解释：在祖先环境里，快速把模糊信号归类为已知模式，通常比停下来收集更多信息更划算。一个沙沙作响的草丛，99%只是风，但1%是狮子——把’沙沙’默认解释为’狮子’的个体活了下来，而它的后代继承了这套解释器。这套解释器在自然选择中留下了深刻的刻痕：我们不仅会把沙沙声听成威胁，还会把中性的句子读成确认自己观点的句子，把评审意见读成对自己人格的否定，把对方的沉默读成敌意。

这带出一个尖锐的问题：如果默认解释器是适应性的产物，那我们对它的批判——说它’不理性’——本身是不是一种范畴错误？理性并不是消除默认值，而是拥有可校准的默认值。问题是，多数人的默认值像企业的出厂设置：从未被审计过。