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#Insight

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随着对心理学的间歇性学习,以及对自身的持续了解,我逐渐意识到自己是自我导向型人格。也许正因如此,我一直以来信奉的价值观(虽然以前不明确,但现在已具象化)是:我唯一真正拥有的资源,就是我的时间。因此,应当珍惜每一刻,尤其是那些身心健康、精力充沛的时光。

身体健康,并不意味着未来一定能拥有可自由支配的时间。即使身体无恙,如果工作过于繁忙,也可能让我难以抽出时间,真正投入到自己热爱的事情上。

因此,在所有被挤出或节省出来的时间里,应尽可能专注于当下,并以自己可掌控的时间为基础,去追求所热爱的事情。

按佛学来说的话不应该被形式化的东西所束缚,因为它们跟我现在的状态本身没有关系,修行的也正是这种功夫,断开因缘。但从心理学上看确实是有影响,所以佛也不会观察到这一点。

人就像是一系列用 if-else 写的程序一样,当条件 A 满足的时候就自动触发出行动 B。“Atomic Habits” 培养微习惯的方法就是利用了这一点。

我可以正向地利用这个特性达成自己的目的,而且对 “仪式感” 重新做了定义!

  • 晚上回家后想玩手机怎么办?不要躺下、直接冷水冲澡,换身睡衣、调整灯光、播放古典音乐,进入到另一种模式。这个模式肯定不会是玩手机。这里的各种氛围调整就是 “仪式感”!
  • 受到别人挑战,想立马反应怎么办?察觉到这种情景之后(注意,不是”情绪“),立马深呼吸,停顿、僵化、恢复。这里的深呼吸就是 “仪式感”!
  • 早起的时间属于完全的安静,此时投资于自己。这里的早起,就是 “仪式感”!

时薪来量化自己的决策,是有效排序优先级的方法。你的时间越不值钱,就越愿意花在无意义的事情上。大部分人的时间不值钱,所以大部分人都去玩短视频。如果时薪非常高,你不会把时间花在价值低于这个价位的事情上,也会减少无意义的纠结,比如不停浏览用于对比商品。你会更高效地学习、更高效地讨论、更高效地休息。

这里的妙处在于,你的时薪是由自己定义的,而不一定是你实际赚到的钱。

软件是逻辑上顺序的、硬件是逻辑上并行的。

两个东西通过互补的方式可以实现螺旋式上升。

从苹果式飞轮到个人发展

苹果通过「全栈自研—生态闭环—高溢价」等方式,形成了在商业、技术以及产品创新上的完美闭环,打造出了飞轮效应。这不仅为世界带来了优质产品,也为公司创造了大量财富。

苹果之所以能够实现飞轮效应,第一步必然是锚定了一个明确的发展方向(例如,打造极致体验的产品),并通过撬动该方向实现了飞轮的初始转动。

我的思考是,如何借鉴这一模式,将其映射到个人技术写作平台上。我的第一个锚定点,是打造一个深耕某一领域、能够提升读者认知层次的技术文章平台。这个平台不仅关注技术层面,更着眼于更高维度的设计层面。

同时,我希望这项工作能为我带来两个层面的自由:工作地点的自由与工作内容的自由。

为此,这项工作需要具备一定的收益能力,以支持我全职投入,进一步产出更高质量的分析文章。显然,这样可以形成一个闭环的飞轮。那么,我应该如何推进?

苹果飞轮要素个人对标行动建议
自研核心芯片不可替代专长 (Specific Knowledge)深耕一条细分技术/领域,做到同辈前 1-2 %
全栈整合复合技能组 (技术+产品+表达)例如:系统性能专家 × 技术写作 × 演讲
生态闭环个人品牌平台建博客/播客/开源社群:输出 → 反馈 → 再升级内容
高溢价用户群高价值圈层面向肯为专业能力买单的客户/社区
长期资本复利式作品集每年投入固定时间做“资产型”项目:课程、书、开源工具

当创始人或核心团队对用户体验有一个极致的、偏执的、自成一体的愿景时,他们会发现,通过组装市面上的“通用零件”是永远无法完美实现这个愿景的。只有将硬件、软件、服务视为一个不可分割的整体去设计、去打磨,才能创造出那种无缝、优雅、浑然天成的“苹果式体验”。

普通人认知力所说的 “苹果封闭” 其实是错误的,这是结果而不是他刻意要追求的目的。为了达到完美的体验,这种结果必然就是减熵的过程,必然会减少外部的干预,直接给人的感觉就是 “封闭”,但对于终端用户来说,他所能体验到的是天花板级别的享受,其余产品虽然能提供差异化服务,但整体而言是达不到苹果的水平。

虽然愿景美好,但这是条不好走的路,整个环中任何一个环掉链子,不止它受损失不说,也可能会导致前期的其他投资也都会失去意义。

现实中的大多数企业通过在现有的大生态中找到自己的差异化定位(做更好的App、做更专业的配件、提供更优质的服务)来获得成功。这风险更低,也更务实。但对于那些试图达到金字塔尖、实现长期行业统治的公司而言,这几乎是唯一的路径。

建立生态系统是一场高投入、高风险、赢家通吃的豪赌。一旦成功,其构建的壁垒之高,利润之丰厚,是任何“机会主义”成功都无法比拟的。这种模式下的成功者定义了时代

它是我们做产品(甚至企业)的天花板,是灯塔。这种跃层思维,会使我跳出当前的困局,以更高的视角看待问题。

拥有图灵完备性(Turing Completeness)的计算设备(如现代计算机),在计算能力上等价于理论上的通用图灵机(Universal Turing Machine,存在于纸上和思想中的理论模型)。它是一个抽象的数学工具,有一个无限长的纸带、一个读写头和一套状态转换规则。它的诞生是为了给“算法”下一个精确的定义,并探索计算的理论边界。它本身并不是一台实体机器。

只要是图灵机,它就能解决所有可计算问题。可计算问题就是能够在有限步骤内,通过确定的操作,可计算地得出的问题。大模型是运行在计算机上,因此它本质是一个可计算问题。既然是可计算问题,说明结果是可以被预测的,因为它的计算过程是明确的。这是大模型的边界,它无法解决不可计算问题,比如它无法探索拥有广阔空间的问题,比如基于想象力的创造。

但它足够强大,当人类个体面对它的时候,显得大模型是无所不能、拥有超智能。

软件首先是一种思想的载体,是可计算问题的解决方案。它是一种抽象语言,拥有数学、逻辑控制的描述能力。

其次它才是与硬件交互、抽象硬件的工具。这是通过工程上分层思路来实现的,高一层抽象是低一层级的再度抽象化。一层套一层,直到直接跟硬件能够认识的层级,那就是机器码。

正是软件作为思想载体的这个更高层次的本质,决定了它永远会不满足于现有的硬件,永远在倒逼硬件向前发展。因为人的思想是一直处于变化,因此所产生的需求永远不会被满足

大众的见识要批判的看,它们大部分时候是对的,但不总是对。跟随大部队,获得基本收益,但为了获得超额收益,就应该脱离大部队。

接着上次的短文,「以竞争角度来看,为什么成为真实的自己(Authenticity)是最具竞争力的?」讲到做自己所热爱的事情,才能出成果。

但是这后面还有一句话。那就是找到自己的热情所在,可能是很难的事情!

可能 99% 的时间都是通过寻找、尝试、放弃的循环里试图找到自己的热情所在。甚至有时候你以为的热情,可能只是假象。有些人会通过赋予「使命」来找到自己的热情,而这个是否真的是呢?还是只是不断自我洗脑、被周围影响下的结果呢?

总之,大部分时间都是「迷茫、困惑、兴奋、空虚、再度迷茫」的循环里试图找到自己热爱的事情。乔布斯说自己很幸运的一点是在很年轻的时候找到了「值得一生追求的热爱的事情」。如果观察获得伟大成就的人,他们似乎都有一种想法,并且长期以来一直在那个领域、圈子里深耕。

这可能是他们的热情所在吧?不然他们靠什么坚持下来呢?可能在他们的回忆录中,这个东西可能会被称为理想、使命、包袱、命运、宿命等等词之一。更进一步讲,如果「运气好」,年轻的时候找到了自己热爱的事情,相比别人投入的时间更多,到了后期不想成功也很难。

这么推理下来,坚持做热爱的事情应该是结果,而不是原因。源头应该放在找到自己热情所在的事情。为此,要成为真实的自己,目的是要与自己坦诚,好处是提高找到正确答案的概率。为了找到热爱的事情,不得不又要经历「迷茫、困惑、兴奋、空虚、再度迷茫」。但这次,更有目的性。每一轮迭代都是朝着梯度下降的方向,朝着收敛的方向迭代。

对于「知识型技能人才」来说,将自己的见解、知识扩展出去,就是他们最大的杠杆。可能的媒介有播客、博客、书籍、文章等等。杠杆意味着将你的工作成果放大出来,特别是面向公众的、公开的市场。面向极小的圈子,这不叫杠杆,这本身是为了留在领域里不得不做的事情。深度越深,纵向影响力就越差。

为此,你要为你的声誉负责,并且要负起与之带来的责任(Accountability)。这会带来痛苦,但是会倒逼你以高质量交付,更有节奏地学习与研究。

既然你要公开你的观点、你的成果,你就要准备好面对可能受到的质疑,准备好应对这些可能会有损你信誉或名声的情况。这是利用杠杆放大成果时的阴暗面。就像投资中,杠杆既可以放大你的收益,也会加速你的损失。

看来这跟投资的逻辑是相同的。为了追求超额收益,就要上杠杆,并做好相应的止损预案。

生活中大部分所谓的分歧,其实来自于语言的局限。最常见的,那就是双方对同一件事的「定义」有所不同。

你说的 A,不是我说的 A。

比如「技术导向」、「商业公司」,不同公司都有各自的理解。当双方面对同一个词时,各自表述自己的理解,显然在前期会有摩擦。这些都是生活中我们的「一厢情愿」。

今年的谷歌 IO 上谷歌发布了 AI Mode,首次将 AI 搜索功能集成到了它的传统搜索上。这种功能早在 bing,perplexity 都已经有验证过了。谷歌算是出手最晚的,但是集成度跟体验是最佳的。亮点我认为有:

  1. 速度非常快,几乎没有等待延迟
  2. 能够解决问题,并不像是简单的 deep research之类的功能简化版

这种共能接「搜索」的本质,他理解用户意图,直接从互联网中搜索内容并答复给用户。用户如果想要进一步研究,则点开信息来源既可。这就规避了大模型中数据准确性的问题。

即便如此,他也无法解决大模型价值观的问题。它可以把模型设计者的价值观,以一种 “潜移默化” 的方式传递给使用者。人是不太能构分辨出这些信息的真伪,这是永恒不变的。照这么看来形式上有所变化,但本质上还跟以前没有变化。

期待谷歌在 AI Mode 上引入广告业务,大模型时代下它实现这个业务将会是更为优雅地形式。

以竞争角度来看,为什么成为真实的自己(Authenticity)是最具竞争力的?

竞争意味着很多人都在做近乎相同的事情。在参与者的起点和自身禀赋差不多的情况下,能够在长期博弈过程中胜出的人,通常是更有耐力的人。如果无法投入足够的时间、足够的热情,是无法保持这种耐力的。因为在多轮、长期的博弈中,他会感到厌倦,进而出现滞后。一旦滞后,他就会被对手超越。而这时候,对手其实并没有更努力,只是保持了原有的节奏。

能够保持热情与耐力的根本原因,是他们喜欢做这件事。对他们来说,这些事情轻而易举、理所当然。即使在有闲暇、无事可做的时候,他们也会自然而然地选择去做这些事。

因此,能够认识到真实的自己,是第一步,而且也是最关键的一步。

认识到真实的自己,可能对自己来说很难,但对你周围的人来说,其实是非常明显的,因为你会不自觉地发出某种强烈的信号。