今天來講一個數學概念，期望值：在概率論和統計學中，期望值（或數學期望、或均值，亦簡稱期望，物理學中稱為期待值）是指在一個離散性随機變量試驗中每次可能結果的概率乘以其結果的總和。期望最大化，一般指最大期望值算法。

這個期望最大化的值，用在生活中，可以簡單用利益最大化來形容。或者用收益函數來表示，即給你一個引導，你如何實現利益最大化。

在一個組織内，大家其實就是不自覺地按照期望最大化的方法不斷完善的。每個人在行為過程中，都會在不斷的博弈中，慢慢找到自己的最大期望值，而這個值往往就是組織内部潛移默化“規定”的期望最大化值。

比如說，一個天天給大家講“奉獻”的組織，日積月累之後，應該會變成一個大家都無所事事，推诿扯皮的組織。因為“奉獻”的價值觀就是告訴大家，你要付出，但是不能要收獲，否則你就是“壞”的，不純粹的；但是從利益的角度來說，這是和自我利益最大化不匹配的，在這種期望最大化——無條件“奉獻”——的引導下，慢慢地就會變成沒人幹事的組織。因為隻有這樣，個人利益最大化和期望最大化才能匹配。換句話說，所謂“奉獻”本質就是什麼都不幹。

利用這個概念，我們還可以理解為什麼世界上會有“壞人”。因為有“壞人”才符合社會的期望最大化，如果沒有這部分壞人，就有一部分利益沒人得到，自然也就沒有滿足社會利益最大化；一部分人會無私奉獻、無條件善良，這樣就讓社會利益“溢出”了，得有一部分“壞人”來把這部分利益平衡掉。

曾經谷歌會對專利申請進行獎勵，雖然不多，但是會讓員工朝着這個期望最大化行動，所以谷歌的專利申請很多；但是後來把這部分獎勵給停了，雖然錢不多，大家也不一定看重，但是這背後的引導卻導緻谷歌專利申請驟減，直到高層意識到這個問題，把獎勵恢複，甚至提高到一個專利10000美元，谷歌專利又一下子擠進了前十。公司設置什麼樣的收益函數，員工就會最大化它。這個收益函數的設置，有可能是主動的，也有可能是無意識的。

不要看他怎麼說，要看他怎麼做。很多老闆總是大會小會的強調奉獻、努力、創新，可行動上做的是把蛋糕放進自己的兜裡，自己吃肉喝湯，别人連湯都沒有；一開始或許能夠“勉勵”不少人努力、奉獻，可時間一長，在期望最大化的指導下，員工必然走向“磨洋工”、帶薪摸魚的歪路。畢竟，員工的利益和公司的利益完全不匹配了。

用這個概念來思考，就可以理解為什麼世界上會有表象的規則，還有背後的潛規則，因為，這樣兩套并行的規則，才符合社會的期望最大化。

所以，當你再次聽到“奉獻、努力”時覺得不舒服，不要懷疑自己，這是正常的，因為這背後的期望最大化與你積極向上的價值觀是不匹配的。

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