背景

程序员喜欢解决问题，追求最优解。然而问题不仅仅存在于代码的世界，现实生活中的问题更多，而且更复杂难以抉择。

决策问题 这一分类就是为此而设。希望总结出不同条件下，相对最合适的选项。

本次问题是跟多个 AI 工具进行多轮对话后给出的最终评分表，对话过程中有很多有意思的结论，基本涵盖了本问题相关联的所有话题。

链接我放在文章末尾，有兴趣可以了解一下。

1. 明确问题和目标

  • 问题描述：30 岁程序员是否应该在农村自建房？
  • 背景信息：手头资金 30 万，可借 10 万，无房有车，父母养老需求，职业稳定性，情感价值，资金机会成本，未来经济形势。
  • 主要目标：做出是否在农村自建房的决策。
  • 次要目标：最大化经济回报，满足父母养老需求，保持职业发展的灵活性，考虑情感价值和陪伴价值。

2. 收集信息

  • 政策环境：当地宅基地政策支持自建房，需符合规划和面积要求。
  • 经济数据：自建房成本约 40 万，可能的经济回报包括房产增值和租金收入。
  • 家庭需求：父母需要宽敞舒适的居住环境，希望与子女同住。
  • 职业发展：当前职业稳定，可以远程工作。
  • 情感价值：重视家族传承和文化认同。
  • 陪伴价值：希望增加与父母的陪伴时间。
  • 资金机会成本：将 40 万用于自建房，而非投资其他渠道的潜在收益。
  • 未来经济形势：房地产市场稳定，政策支持农村自建房。
  • 其他因素：子女教育、社区环境、个人生活习惯、法律风险。

3. 确定决策因素

权重：总权重应该为 1，单个因素在 0 到 1 之间，代表单个因素在整体决策里的占比。

这里超出 1 了，不过不影响这一项目的价值。

  • 因素 1：政策环境，权重：0.2
  • 因素 2：经济能力，权重：0.15
  • 因素 3：经济回报，权重：0.15
  • 因素 4：父母养老，权重：0.2
  • 因素 5：职业稳定性，权重：0.15
  • 因素 6：情感价值，权重：0.1
  • 因素 7：陪伴价值，权重：0.1
  • 因素 8：资金机会成本，权重：0.05
  • 因素 9：未来经济形势，权重：0.05

4. 评估每个因素

评分 1 到 5 分

  • 因素 1：政策环境，得分：3
  • 因素 2：经济能力，得分：2
  • 因素 3：经济回报，得分：2
  • 因素 4：父母养老，得分：3
  • 因素 5：职业稳定性，得分：3
  • 因素 6：情感价值，得分：2
  • 因素 7：陪伴价值，得分：2
  • 因素 8：资金机会成本，得分：2
  • 因素 9：未来经济形势，得分：2

5. 计算总分

加权计算总分

总分 = (3 × 0.2) + (2 × 0.15) + (2 × 0.15) + (3 × 0.2) + (3 × 0.15) + (2 × 0.1) + (2 × 0.1) + (2 × 0.05) + (2 × 0.05) = 2.85

6. 制定决策标准

总分标准有待商榷，但是 2.85 分明显是很低的分数

  • 总分≥6 分：建议执行决策
  • 总分<6 分：不建议执行决策

7. 制定行动计划

  • 如果决定执行决策：
    • 短期计划：与家人沟通，确认需求；了解当地政策，办理相关手续；规划设计房屋，选择合适的施工团队。
    • 长期计划：定期检查施工进度，确保质量；完成房屋建设后，进行装修和入住。
  • 如果决定不执行决策：
    • 短期计划：评估其他投资渠道，如股票、基金等；考虑在城市购房，满足居住需求。
    • 长期计划：持续关注房地产市场和政策变化；保持职业发展的灵活性，确保经济稳定。

8. 监控和调整

  • 定期评估：每半年或一年评估一次决策的实施效果。
  • 调整策略：如果发现自建房的经济回报低于预期，考虑出租或出售；如果职业发展需要频繁迁移，重新评估自建房的必要性。

跟 AI 的对话

秘塔 AI 搜索

完整对话：https://metaso.cn/s/QsIoUi8

我最开始是跟秘塔 AI 搜索对话，因为之前有用过，主打没广告并且支持满血 DeepDeek-R1。

Kimi 智能助手

完整对话：https://kimi.moonshot.cn/share/curcm085jtdn5nj0l50g

也能用推理模型，之前一直没有用过 Kimi，这次用了下发现它真的搜索很积极，并且你让它搜索什么，它就真的会去搜。

不像秘塔只会在提出问题的那次会去搜索，当然也可能是我使用方式有问题

后记

纵然可以用分析工具尽可能得出理性的结果，但是让人类保持理性可能是一种奢望。现实中有各种因素会让人选择看起来不那么好的解法。

各位读者看到这里，不知道你的看法是什么呢？