哈佛商业评论

产品和服务的创新，是为了让人们能完成过去不可能完成的工作，或者让人们更好地完成工作。但创新同样会带来风险。一项创新的风险在很大程度上取决于人们使用这些创新时做出的选择。

问自己这样一个问题：当你不得不在暴风雪中驾车从波士顿去纽约时，你会不会认为四轮驱动的车辆比两轮驱动的更安全？在大多情况下，人们都会选择四轮驱动。但是如果你看一看交通事故的统计数据，就会发现四轮驱动技术的出现并没有大幅提升人们的驾驶安全，雪天的交通事故率（事故/乘客x英里）依旧居高不下。你或许会因此得出结论：创新并未让人在雪天驾车更安全。

造成这种情况的原因，并非是创新无法提升驾驶安全。真实情况是，由于人们感觉更安全，所以改变了驾驶习惯：雪天的出行率上升，并且驾驶员也不像以前那样谨慎驾驶。如果我们所有人都能按照四轮驱动技术出现前的行驶速度和出行次数驾车去纽约，四轮驱动技术肯定会大幅提高驾驶的安全系数；否则如果我们所有人都提高了驾驶速度，那么我们面临的风险并未降低。从本质上讲，在应用创新时，人们自觉地或无意地在降低风险与提高性能之间做出了选择。

如果说创新风险取决于人们做出的选择，那么人们获得的信息越多，选择的自觉性越高，创新的风险也就越低。但是当公司和政策制定者思考创新带来的后果——对人们的取舍和行为习惯产生的影响，他们必须要考虑创新风险计算模型的自身局限，因为人们会依靠这些模型做出新的选择。我们会发现，有些计算模型有严重缺陷，应该被完全放弃，而另一些模型则还有改进空间。还有些模型只有几种特定的应用形式；有些模型的使用者必须是经验丰富的专业人士。经验显示，即便采用恰当的创新计算模型，在风险与性能之间找到正确的平衡，我们也几乎无法评估人们行为习惯的变化所带来的影响，而这些影响还会改变其他选择和行为的风险性。这些受影响的选择和行为有可能是我们自身的，也有可能是他人的，并且常常出现在不相关的领域内。这其实是“无意识后果”的老生常谈。越复杂系统内的创新，造成无意识后果的可能性和严重程度就越高。实际上，一项创新带来的很多风险并不源于创新本身，而来自于引入这些创新的基础设施。

从根本上讲，任何一项创新都会改变人们在风险和回报之间做出的权衡。要将风险最小化，避免无意识后果，使用者、公司和政策制定者等各方都需要了解如何获得相关信息并做出关于新产品、新服务的明智选择。他们应遵循以下五项基本规则。