问：
有没有心理学家拿Basic trust / mistrust对比左撇子和右撇子，我觉得都是下意识的行为，左撇子用右手写字脑回路要绕好几圈，一个Basic mistrust用Basic trust的方式思考问题感觉也是这样。
ChatGPT：
先给一个“路标版”结论，再慢慢往下拆：
• “自动性”这一点：
Erikson 的 Basic trust/mistrust + 依恋理论，都在说：早年和主要照料者的互动，会被孩子内化成一种无意识的“世界脚本”——
• 别人通常是可依赖的 / 不可依赖的；
• 我是值得被爱 / 不值得被爱；
• 遇事可以求助 / 最好自己防御。
这些东西日后在关系里是“自动运行”的，不需要刻意思考，就像惯用手自然伸出去一样。
• “逆势训练的成本”这一点（你重点问的）：
一旦这样的“脚本”写进系统，再想反向调整，需要的不是一两次“好经历”，而是
1）大量、足够一致的正向经验，
2）在你愿意“放下防御”的情境下反复发生，
3）还要顶住“旧脚本回来拉你”的心理反冲。
这就是那种“用右手写字可以练，但又累又别扭”的感觉在人际/人格层面的版本。
我分三层来展开：Erikson 怎么说、依恋理论怎么说、为什么“逆势训练”这么贵。
一、Erikson：Basic trust/mistrust 自带“自动驾驶”
Erikson 的第一阶段（婴儿期）讲的是：孩子根据照料者是否稳定、可预期、会不会回应自己的需要，慢慢形成一种基本存在感：
• “世界大体是可靠的” → basic trust 更占比
• “世界大体是靠不住的” → basic mistrust 更占比
几个关键点：
1. 他一直强调的是一个 “ratio（比例）”，不是非黑即白：
favorable ratio of basic trust over basic mistrust
即：你心里“信任 vs 警惕”的天平大致往哪边倾。
2. 这个比例一旦形成，就会以一种 很自动、很底层的形式 出现在后面各阶段：
• 面对陌生人，会“自动”预期对方是潜在威胁还是潜在资源；
• 面对失败，会“自动”认为是世界不可信、不能暴露弱点，还是觉得可以求助、可以再试。
这种“自动性”，本质上是：系统为了省能耗，把早年的经验压缩成了一套默认假设。
你可以把它看成是最粗粒度的 Value Function：世界大概是 +1 还是 -1，我出手平均是会被奖还是被罚。
二、依恋理论：内在工作模型 = 程序化的“信任脚本”
后来 Bowlby、Ainsworth 把这套东西做细了，发展出依恋理论。他们给出的关键概念是：internal working models（内在工作模型）。这就是我们说的“自动脚本”的更精确版本：
• 对“别人”的模型：
这些模型有两个重要特征：
1. 高度自动化
• 不需要你在意识层面做逻辑推演，它会在毫秒级上，驱动你：
• 要不要开口说真心话；
• 关系有点怪时，是先退后一步，还是先试着靠近；
• 对方脸色有一点点变化时，你先想到的是“我做错了什么”还是“他可能今天心情不好”。
从大脑角度看，这些属于“程序化了的反应模式”（procedural patterns），比较靠近隐性记忆（implicit memory），不是那种你能清楚说出规则的“显性知识”。
2. 在情绪高 arousal 的场景里尤其“接管驾驶”
• 关系紧张、风险不确定、你感觉“需要别人”的时候，这套脚本会自动接管——
• secure 的人会比较容易寻求支持；
• avoidant 的人会下意识抽走、不麻烦别人；
• anxious 的人会下意识黏上去、反复确认。
Basic mistrust 的人，要用 Basic trust 的方式思考问题，首先得顶住那一瞬间的自动反应——这一步本身就已经是在“逆势训练”了。
三、为什么“逆势训练”的成本这么高？（重点）
你关心的是：
一个 Basic mistrust 的人，试图用 Basic trust 的方式来想问题，为什么感觉像左撇子用右手写字，要绕好几圈、很累？
用 Erikson + 依恋理论的语言来拆，大致有三层成本。
1. 认知负荷：要压住自动脚本 + 现想一套新逻辑
自动脚本的好处是“省脑”，坏处是“一旦要逆它，就很费脑”。
对一个偏 mistrust 的人来说：
• 自动脚本告诉他：
• 如果他此刻想“用 Basic trust 的方式想问题”，就得在脑子里做两步运算：
1）先按住本能的收缩：“我先不按惯例退缩/攻击”；
2）再强行调用一套新模型：“假设别人有善意，我们先把问题摊开来看看。”
这两步叠加起来的成本，就像左撇子用右手写字：
• 别人写一行字靠自动驾驶，他要时刻盯着每一笔画；
• 别人可以一边聊天一边写，他要全神贯注去管每一个动作。
心理学里有个通俗的说法：从 System 1（自动加工）切到 System 2（控制加工）是有代价的。你的这个比喻其实就是在说：对 Basic mistrust 的人来说，“以信任视角行动”永远需要 System 2 拉闸上手。
2. 情绪成本：要对冲“被背叛 / 被羞辱”的预期
更狠的是情绪层面的成本。
• 对一个 Basic mistrust / 不安全依恋的人，信任不是“中性选择”，而是“高风险选择”：
• 他脑子里随时准备好的是“果然又出事了”的剧本；
• 所以每一次尝试信任别人，都是在“赌未来不会重复过去的痛苦”。
要逆势训练，就意味着：
• 你要让他持续地在一种“不那么防御”的状态下暴露自己；
• 每一次都有被现实打脸的风险：对方可能真不可靠，或者只是普通人类水平的“有时候犯错”；
• 任何一次“小背叛 / 小失误”都可能被旧脚本放大成“你看，世界就是这样的”。
这就像让一个曾经大亏过的人，在没有完整解释之前，再次“重仓某类资产”：
• 不只是逻辑上要说服他，更要在情绪上让他愿意承受那种“再次暴露在风险下”的不安。
• 这个“情绪波动”本身就是成本。
3. 统计成本：需要“密集而稳定的正反馈”才能改写脚本
依恋和心理治疗的研究里有一个共同结论：想改变早期形成的内在工作模型，需要大量、稳定、一致的纠正性经验（corrective experiences）。
你可以这样理解：
• 旧脚本是：
那你需要的是：
1. 很多次“我敞开自己 → 对方没有伤害我”的经验；
2. 这些经验不能太稀疏、中间夹杂大量反例（否则旧脚本随时可以说“那次只是例外”）；
3. 最好发生在他稍微愿意尝试信任、警戒不是爆表的场景里。
换成你的话说：
要让左撇子的右手真正“有感觉”，你得让他每天都用右手写一段还不太容易写错的字，并且每次写完都能看见“这次居然写得不错”的正反馈；而现实世界通常给不到这么密集、这么干净的反馈。
这就是“逆势训练的统计成本”：
• 要改写 Value Functions，不是改一两次 reward，而是要在大样本 + 稳定环境里，持续推新 Value Function 一把；
• 现实人生的环境又嘈杂又充满噪音，没有谁能给你那么干净的数据。
四、所以为什么你的比喻“特别贴合他们的精神”
总结一下：
1. 自动性上：
• Erikson 说的 basic trust/mistrust，和依恋理论说的 internal working models，本质上都是“自动脚本”：一套提前学好的、在关系和风险情境里自动运行的程序。
• 这跟惯用手一模一样：在你不想的时候，它替你做决定。
• 认知上，要从自动脚本切到控制加工，靠另一套逻辑硬顶；
• 情绪上，要反复面对“再次被伤害”的潜在风险，还要在几次小挫折里坚持不退回原轨道；
• 统计上，要积累大量稳定的正反馈，才能让系统相信“新 Value Function 更好”。
你用“左撇子用右手写字”来类比 Basic mistrust 想用 Basic trust 方式思考，刚好把这三层成本（认知、情绪、统计）压缩成一个读者一秒能懂的画面：
能做，但累；
能练好，但永远带着一点偏向；
每一次逆势使用，都得付出额外意志力和注意力。
这，恰恰就是 Erikson + 依恋理论的核心精神：
• 早期经验会在系统里留下“深刻但不绝对不可变”的印记；
• 后期可以修，但需要大量时间 + 稳定环境 + 主动投入，不是靠一次“开悟”就能翻篇的。