为什么成不了专家？

有很多读者问李叫兽：为什么你年纪不大，经验并不多，但却能擅长复杂的商业策略和文案写作，是如何做到的？

因此，本文就来回答这个问题：如何成为任何一个领域的专家。如何成为一个领域的专家？
有人说主要靠经验，有人说靠天赋，但是大量的研究发现：不论是经验还是天赋，都不是成为专家的关键因素。
经验并不能让你成为专家。
任何一个工作 10年 的人都很有经验，但是他们大部分并没有做到领域内专家。
NSEAD 商学院有一项研究发现：比起只有少量经验的人，大体而言，更有经验的管理者并没有产生高效的效果。
天赋也不能让你成为专家。
即使在国际象棋这样的『高脑力活动』中，研究发现，国际上一些排名靠前的大师，甚至在天生智力上低于普通人。
那么什么决定了一个人可以成为顶尖的专家，并且做出领域内的卓越成就？
为什么大部分人不能像杰克·韦尔奇一样管理企业，不能像大卫·奥格威一样设计广告，不能像梅西一样踢球，不能像二郎一样做寿司？
为什么我们大多数人完全不能做到的事情，一些大师级人物却可以不费吹灰之力做到？不论是为市值千亿的大公司制定战略，还是做出影响大众、让人口口相传的广告文案，还是在欧冠赛场上轻易过掉强队的中后卫，还是 85 岁高龄做出让总统惊叹的寿司？
或者看看周围的大多数人，他们工作勤奋，也经常看书学习，有的甚至有 10年 工作经验，但是为什么没有因此成为更优秀的人？更残酷的是，他们在自己的领域内，几乎永远也无法达到或者接近伟大的水平。
心理学家 Ericsson 的研究发现：决定伟大水平和一般水平的关键因素，既不是天赋，也不是经验，而是『刻意练习』的程度。
刻意练习是指为了提高绩效而被刻意设计出来的练习，它要求一个人离开自己的熟练和舒适区域，不断地依据方法去练习和提高。
比如足球爱好者只不过是享受踢球的过程，普通的足球运动员只不过是例行惯事地训练和参加比赛，而顶尖的足球运动员却不断地发现现有能力的不足，并且不断以自己不舒服的方式挑战并练习高难度的动作。



而这种刻意练习的程度，而不是单纯的工作经验，真正决定了顶尖大师和一般职员的差距。
有的人有 10年 工作经验，但是大部分时间都在无意识地重复自己已经做过的事情，真正刻意练习的时间可能 10 小时都不到。
有的人只有 2年 工作经验，但是每天花费大量额外的时间做刻意练习，不断挑战自己完成任务水准的极限，用于刻意练习的时间可能会有 1000 小时。
所以，为什么有的人工作 10年，仍然不是专家，而有的人 2年 时间，足够表现卓越？
表面上看是 10年 和 2年 的差距，实际上是 10 小时和 1000 小时的差距——因为真正决定水平高低的，并不是工作时间，而是真正用于刻意练习的时间。
这就导致了，一部分人只是在无意识地增长经验，在 35 岁之后就感叹力不从心；而另一部分人通过大量的刻意练习，逐渐用更快地速度达到顶尖水平。
更可怕的是，随着商业环境的变化（比如移动互联网经济），整个社会正在迅速拉开顶尖水平和二流水平的差距。

在过去，如果你羡慕邻居公司有个一流的销售员，每个月能拿 100W 的订单；不用担心，你只需要雇佣 10 个二流销售员就完了——反正质量差距可以用数量差距来弥补。
而现在，如果通过互联网文案来营销，1 个一流文案所创造的价值，1000 个二流文案都无法弥补。
再比如商业战略，一个顶尖战略专家 1 天创造出来的价值，可能是一个对战略似是而非的人一辈子都无法创造的。
当数量越来越难以弥补质量的差距，『顶尖水平的专家』就会变成越来越稀缺的资源。
所以，通过刻意练习来逐渐成为顶尖水平的专家，就变得越来越重要。
那么如何刻意练习？
假设你现在在从事任何一个领域，同时找到了一系列的教材、任务，如何开始呢？

1 避免自动完成
自检问题：你今天的工作，是有意识地刻意提升，还是在自动完成？
比如一开始学习驾驶的时候，你会去刻意地记忆如何换挡、如何刹车，当遇到情况需要刹车的时候，你就会回忆起刹车的要领（比如既要踩离合，又要踩刹车），并且在头脑中执行这个要领。
然后，随着练习的增加，你做这些事情会越来越熟练。
直到到了某个时刻，你遇到情况就会立刻刹车——这个动作是自动完成的，你根本意识不到自己是如何刹车的。
一旦进入了这种『自动完成』的状态，我们对驾驶技术的改善将会不断降低并最终停止。
而真正想要达到专家水平的车手，从来不允许自己进入这种『自动完成』的状态——每过一个弯，他都会刻意去思考刚刚过弯用了什么技巧、表现得怎么样、应该如何提升。
对于每一项工作，大部分人随着熟练程度的提高，都会逐渐进入『自动完成』的状态。而真正想要成为高水平专家的人却在极力避免这种状态。
比如跟客户打电话沟通合作，大部分人的做法是：拿起电话，告诉客户我们的需求和报价。毕竟这件事已经做过了无数次，之前做的也都 OK，早就进入了『自动完成』的状态。

而优秀的人却会刻意避免这种『自动完成』，他们最担心的就是自己『无意识』地完成了这个工作。
在拿起电话之前，他们可能先问自己：

上次我做类似的事情，有什么做的不够好的地方？
哦，对了，我表达逻辑有问题，让客户半天都不知道我在讲什么。
还有，我记得上次沟通后我曾遗漏了细节，忘记跟客户讨论。

怎么办呢？逻辑问题的话，我首先练习『结论先行』这个原则吧 (记得上次李叫兽来培训的时候讲过)，这次先练习一下。

遗漏细节的问题，记得上次看过一个《清单革命》，我这次就开始练习每次沟通之前列一个任务清单，这样就不会遗漏了。

在打电话过程中，他可能变打电话变有意识地去训练自己的技巧（比如训练『结论先行』）。
结束电话，他可能会想一下：刚刚是不是有效训练了沟通技巧？还有哪些可以继续提升的？我还用了什么技巧？
对于大部分人来说，日常工作的所有事情，不论是沟通客户、改个公关稿件还是写一段文案，我们总是缺乏动力去超越自身极限，把事情做得更好一些。
随着经验的积累，我们只不过是越来越熟练自己已经可以做到 60 分的东西，越来越可以自动的维持过去的水平，但是永远也不可能成为真正的顶尖专家。
这就是为什么大部分人在某个岗位上 5年 之后，就陷入了能力增长的瓶颈——因为他已经做到了 60-80 分，已经做得比周围人好，已经可以满足职位的要求。

他们每天就是按照『自动模式』发邮件、沟通电话、管理文件，很少进一步去精进自己每天的工作。
但是有的人却不满足于这一点，他们在把领域内的事情做到 95 分的时候，还不允许自己进入『自动完成』状态，非要刻意学习各种新能力，把它做到 96 分、97 分、98 分……即使，这个职位对他的要求只有 80 分。
其实即使职场上最简单的『发邮件』『沟通电话』都有很多技巧、有很多可以提升的地方。
比如，上次在跟秋叶老师聊到这个话题，发现秋叶就开发了一个基础职场技能的课程，针对的就是那些早已被当做『自动完成』的基本职场任务——比如发邮件、沟通电话、文件管理等。

这些基础任务所有人都可以做到 60 分，但如果你想成为专家，那么在其他做到 60 分后进入『自动完成』模式时，你的机会来了——你要做的是精益求精，利用任务刻意练习刚学会的知识，避免自己进入『自动完成』模式。
2 离开舒适区
自检问题：你现在正在做的事情，是否离开了你的舒适区域，让你觉得需要付出额外的学习和努力才能做好？
人在面临任务的时候，心理上有 3 个区域：
舒适区——做能力范围内的事情；
学习区——稍微高出能力范围；恐慌区——远超现有能力范围。
而刻意练习，就是想办法更多地让自己停留在『学习区』，想办法寻找难度高出现有水平的工作，或者使用自己仍然不熟练的技巧。
而长时间停留在舒适区，能力基本上很难成长。
就足球来说，这就是为什么一个非常有天赋的足球爱好者，在场上的水平永远比不上一个接受过专业训练的足球运动员（即使他天资平庸）——他们长时间停留在舒适区。
足球爱好者纯粹为了乐趣而踢球，他们享受踢球的过程，他们渴望的是下班后去足球场拔脚怒射、排解郁闷。所以他们停留在舒适区，按照自己熟悉的方式，踢着让自己舒服的足球。
而优秀的足球运动员可不是这样，他们经常在不舒服的位置踢不好踢的球，他们被教练要求增加训练量（比如昨天是 10 次 50 米加速冲刺射门，今天要 30 次 50 米加速冲刺射门），他们被要求今天专门训练左脚踢球……
这一切任务，都不会让我们舒服，因为很难轻易做到。但这的确是长期提高能力的必要条件——离开舒适区，进入学习区。
你可能对自己的领域很感兴趣（比如你热爱文案或者热爱商业分析），但是相信我，在任何一个领域内的刻意练习本身，都毫无任何兴趣可言——因为那意味着你需要经常去做自己不能做的事情，并且经常遇到失败、挫折。
比如，对文案感兴趣，有空的时候看看文案书、看看创意文案合集、看看李叫兽写的文章，这很放松和有趣，但是这和专业的文案练习是两码事。

在刻意的文案练习中，你找到一个很难完成的任务（比如 20 字以内解释清楚产品是什么，同时解决消费者偏见问题、能够给读者记忆力、能够强化品牌、能够区分竞争对手……）
为了完成这个『离开舒适区』的任务，你需要用上几乎所有的文案技巧，比如『巧妙利用基模』、『指向读者利益』、『建立反差』、『附着在大众情绪上』、『策略上扬长避短』、『寻找极端且高频的使用情景』……
然后经过大量的修改、反思，再比照优秀的文案……
这绝对没有任何舒适的享受和轻松的乐趣。
同样，对商业分析感兴趣，看几本商业分析的有趣书籍（比如我常推荐的《好战略坏战略》），这和我把『扬长避短』『行动协同』等基本原则练到吐，并逼迫自己一天诊断 3 个困难的商业案例是两码事。
同样，业余歌手练习歌曲的时候非常有乐趣和放松，当做排解压力的方式，这和专业歌手非常紧张和困难地挑战一个高音是两码事。
任何专业的刻意练习都意味着离开舒适区——学习大量的知识，寻找困难的任务，用着自己不习惯的方式大量训练。
3 牺牲短期利益
自检问题：有多长时间，你没有为了训练而牺牲短期绩效？
绝大多数刻意练习，都意味着短期效果的下降——因为你在用自己不熟悉、不舒服的方式做事。
比如你本来从用笔写字切换到键盘打字，一开始肯定是绩效降低的——估计刚开始你一分钟只能打 5 个字。

但是持续地练习之后，最终你可以一分钟打 80 字，而这是写字永远也赶不上的速度。
所以，如果总是追求短期绩效，总是追求这次能够把活尽快干完，就很难有刻意练习的机会。
比如之前我在练习《金字塔原理》中的逻辑表达的那段时间（记得是大二），需要群发一条简单的会议通知，结果过了一个小时我还没写完。
有人问我怎么这么慢。
我说我在练习逻辑化表达，等下会写出一个超牛的会议通知。
然后周围人不解：这也太费事了吧，按之前的发出去不就行了。
但是我觉得，即使这次我用很不熟悉的方式（金字塔原理），花了很多时间才能写一条简单的会议通知（牺牲了短期利益），但是将来我训练熟了，就会以更快的速度和更高的质量来完成。
这就好像学习键盘打字一样。
这样训练的结果就是，现在，我可以用远超常人的速度，清晰化逻辑化地表达复杂的观点。
很多人把精进某种技能当做工作的附加品，在最快做好当下工作的同时顺便学习一些掌握一些经验、技能。
但是如果想不断精进自己的能力，成为顶尖专家，你需要在某些时候，把掌握技能当做工作的目标呢，而不仅仅是附加品。

『既然今天的工作不那么着急，那么我今天的主要目标就是利用这些工作来训练技能，而不是追求最快把工作做完。』

比如上周『李叫兽圆桌会』结束后，我让团队的一名成员整理圆桌会的主要内容（发给客户用的），然后他很快就整理完发给我。
结果我发现整个内容提升空间很大——缺乏层次、逻辑，而且写作不够清晰。而这其实是文案人的关键能力。
所以我让他利用未来一周的时间，把这个内容整理到最好，当做自己的训练。
从业务角度来讲，这是不经济的，因为这是对客户的免费内容，本应该最快搞完交差。
也就是说，这样的训练会降低短期绩效（速度太慢）。
但是从能力提升的角度来说，这会让一个团队成员利用一个非紧急工作，最大化地学习技巧、提升能力。
在这种情况下，『训练技能』变成了工作的全部目标，而不是工作的附属品。（当然不能所有的工作都这样做）
4 大量重复性训练
自检问题：你在多大程度上，对某一项能力进行了大量重复性训练？
练习和实战最大的不同，就在于对专项能力重复性训练的程度。
在实战中，我们是用到所有的能力来完成一个职责——比如如果你是市场人员，你可能在一天内需要用到构思创意、检查策略、沟通乙方、撰写邮件等十几项能力。
刻意练习，则往往是在一段时间内集中训练少数能力——比如你刚学习了『扬长避短』的战略思维技巧，就要试图在所有任务中锻炼该能力。
而单纯的实战其实并不能持续地提高一个人的能力——没有一个足球运动员是每天的内容就是参加比赛。
相反，足球运动员大多数时间做的事情和参加比赛毫无关系，比如一个球员可能会花费一整天的时间练习 40 米外的右脚任意球；另一个球员可能整周只是在做小腿力量的训练。
而如果所有运动员每次的训练内容就是各种比赛（踢野球的人就是这么练的），就无法持续而迅速地提高能力。

所以，要想在某些领域刻意联系并最终成为专家，就需要对某些关键技能进行细分，并且进行大量的重复性训练。
而不是只去实战。
比如我最近在训练『用文案指出痛点』的能力，就找来了大量的案例去重复性训练（包括我自己过去做过的文案和即将要做的文案）。
然后，我还会专门针对这个内容搞一场培训或者写一个公众号，以强化我的单项训练。
5 持续地获得反馈
自检问题：在我想刻意练习的领域，有哪些方法可以让我得到反馈？
反馈是指任何让你知道自己现在做的有多好，以及距离理想目标有多远的方式。
比如一个练习任意球的足球运动员，反馈方式就是看看这一脚下去，能不能直挂死角。
没有反馈的练习，就相当于没有球门，对天射门练任意球一样——无法通过结果来纠正和诊断自己的学习。
所以，在你的刻意练习计划中，一定要加入持续的反馈。
比如为了训练团队成员的文案能力，我设计了写文案的『自检清单』，清单上分类列出了几十个文案的基本原则——比如『是否顺应了疑问』、『是否开头创造了缺口』、『是否属于粘性信息』等。
然后其他人只需要在写完某个文案之后，按照这些原则去自检，就可以得到基本的反馈。
『我靠，原来这个文案忘记了创造缺口，怪不得感觉不吸引人』
除了自我检查等方式，还有的反馈就是提供一定的外部激励。
比如设置每周的团队分享会，让每个人分享自己写文案使用的技巧，分享自己本周最得意的一个文案等。（担心这周自己讲不出干货？好好练吧！）
就像前面说的，刻意练习并不是一件轻松有趣的事情，如果缺乏反馈和激励，很少有人能够长时间坚持下去。
结语
为什么通往杰出和卓越成就的道路非常明确（比如使用刻意练习），但是只有少数人选择这样走下去？
因为上面讲到的大多数方法，都与我们的本能相违背——比如大脑会自动把熟练工作归到『自动完成』，而不是继续刻意提高。
使用『刻意练习』，就意味着你经常无法轻松地完成工作、无法轻松地读书，意味着你高度集中精力，意味着你需要不停地思考、总结、反馈，并且做自己不习惯、不舒服和反直觉的事情。
刻意练习是成为顶尖专家的必要条件，如果你做的事情和上面讲的没有关系，你就永远也成为不了顶尖专家——不论你有多大天赋、多久的经验和多大的梦想。
但是一旦你长时间至少在一个领域进行了刻意练习，你最终取得的成果将是非常巨大的，其中包括：

• 碾压并且秒杀你的大部分同行；
  
• 远超同龄人的远见卓识；
  
• 不断接近的伟大成就……
  

这就是为什么杰克韦尔奇可以像杰克韦尔奇一样管理企业；梅西可以像梅西一样踢球，二郎可以像二郎一样做寿司。
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作出一个重大决策

2001年 某一天的一大早，我就急忙赶往位于山景城的公司办公室去参加一个重大战略会议，会上需要作出一个重大决策，当时参会的所有人员其实心里都非常清楚，在这个 会议上做出的决策在很大程度上将会决定 Tellme Networkds 这个创业公司的生死存亡和未来走向。其实每个创业公司到了一定的发展阶段后都会遇到这样的情况。
我将目光转向了其中的一位团队成员，一位绝 顶聪明的哈佛毕业的商业奇才，问他对这个问题是怎么看的。他的回答非常干脆和直接，建议我们应该接受 AT&T 的提议并给出了自己的原因。接着我又转向另外一位团队成员，问她对这个问题是怎么看的，她的回答同样非常干净利落，明确建议我们决不能接受 AT&T 的提议，同时也给出了自己的原因。刚刚问到的这两位公司管理成员都是我非常尊敬的管理者，他们都比我有经验，然而他们对同一个问题的看法却截然相反。这时 所有参会人员都不约而同地看向我。面对团队内部如此大的意见分歧，我肩上的压力可想而知。
整件事情发生的背景是这样的。Tellme 是我们的一个创业项目，这是一个声控自动化项目，主要通过利用语音识别帮助用户通过电话获取他们想要的问题的答案（类似今天的语音助手 siri 和 Cortana）。当时公司烧钱太快，而公司在短期内也无法实现盈利。最后我们不得不将业务重点转向专门为企业和运营商提供基于云服务的语音识别技术平 台。经过几个月的努力，我们顺利搞定了 AT&T、Merrill Lynch、American Airlines 和 FedEx 等一些大客户。
然而我们取得的成绩引起了 AT&T 的注意，AT&T 不仅是我们最大的客户，也是我们的早期投资方。他们决定和我们进行竞争，后来他们给我们下了一个最后的通牒：将 Tellme 平台授权给 AT&T，将我们自己的服务从云服务模式转变为软件服务模式，同时只专注运营商市场。为此他们还愿意提前支付给我们一大笔钱，同时还有后续的收入 分成承诺，如果接受 AT&T 的提议的话，我们这个创业公司基本就可以实现盈利了。
这势必将是个艰难的决策：是根据 AT&T 所提议的那样彻底改变我们的商业模式实现盈利？还是继续坚持原有的云服务商业模式，为此而失去 AT&T 这个我们最大的客户，并继续烧已经所剩不多的钱与 AT&T 这个可怕的竞争对手进行竞争？面对这个决策窘境和文章开始提到的团队成员内部存在的严重意见分歧的情况，不管我们的决定是什么，都会造成一定的团队分类。
面 对这种决策场景，其实有很多决策的方法。有的领导者，尤其是公司创始人，会依靠自己的直觉、激情和人格魅力进行决策；有的领导者则会更加理智地进行决策， 他们会找出支撑自己决策的实时和数据，然后再进行决策。还有的领导者完全依靠自己手里的权利进行决策（我是 CEO，我就决定这么做）。
不 过 Intuit 的 CEO Bill Campbell 曾教过我另外一个决策的方法。Campbell 是一位传奇导师，他曾给乔布斯、Larry Page、Ben Horowitz 等很多硅谷巨头当过导师。Compbell 曾指导过我如何更快、更好地进行决策，这也是我的一个弱项。在我的团队成员远比我自己有经验的情况下（我没有上过大学，Tellme 也是我的第一个获得风险投资的项目），尤其是当团队成员间存在重大意见分歧的情况下，我该如何进行决策呢？我怎么做才能避免团队成员间无休止的争论呢？如 何打破僵局？在做出决策后，尽管可能有人不赞同决策结果，但如何能让所有人都支持这个已经做出的决策？我如何才能避免让我的团队成员有这样的想 法，“Mike 确定比我们知道的多吗？他自己之前也从未经历过这种事。”
Bill Campbell 曾这样说过：“我过去经常和大家说，你可以质疑我的判断，但你不能质疑我的正直。” 他解释说，在一些情况下，你必须要做一个判断，但在做判断之前，你首先需要让团队成员针对当时情形下的一些既定事实达成共识，然后再让这些既定事实指导你做决策判断。

基本原理是比公司里的任何人都要强大的一股力量，包括公司创始人和 CEO。

与此同时，我的合伙人 John Giannandrea（Tellme 的 CTO，现在是 Google 搜索部门的负责人）也曾向我讲述过基本原理在科学里的力量。基本原理不是选择，而是无法改变的事实，一定确定之后，会对未来的科学发现产生很大作用。
John 帮我更好地理解了 Campbell 说的话：面对艰难决策的时候，首先要找出决策场景下的基本原理，然而以基本原理为基础将复杂的决策分解成一些核心的要素。如果你能做到这样，何为正确的决 策将显而易见。从某种意义上说，你甚至可以让基本原理为你做决策。基本原理是科学客观、不受感情左右的，它是一股比公司里的任何人都要强大的力量，包括创 始人和 CEO。
为了能让这种方法真正奏效，作为公司领导，你必须为基本原理服务。不管基本原理是什么，你都必须全力支持它，不畏艰难。这和你的所思、所想、所感无关，和是谁提出了最有说服力的论点无关，和你的职位也无关，它只和找到和遵循基本原理有关，尤其是在危难的时候更是如此。
再 回到文章开头的那场关键会议，当时我的心砰砰直跳，内心十分不安。接受 AT&T 的提议就意味着我们能获得一大笔钱、实现盈利，同时避免与 AT&T 进行竞争，然而为此我们要彻底抛弃原有的商业模式，从云服务模式公司转变为软件服务模式，这个代价是非常昂贵的。然而如果不接受 AT&T 的提议，我们不仅会失去一个最大客户，同时会面临一个强大的竞争对手。究竟该何处何从？这时我想到了 Campbell 的建议，我压住了自己内心想去争论的冲动，相反，我尽可能冷静地问大家这样一个问题：“在目前这种情形下，我们知道哪些既定的事实？比如说，我们是否能够 既做云服务商也做软件服务商？” 所有人对这个问题的看法都是一致的：不行，我们不能两者兼做。对于像我们这样的创业公司而言，想既做云服务商又做软件服务商是非常愚蠢和冒险的，我们必须 从中选择一个方向，鱼和熊掌不可兼得。好，这是基本原理一。
我接着问：假如我们接受 AT&T 的提议，在我们继续为现有客户提供云服务的同时为 AT&T 开发软件，要完成这个转型需要多长时间？大家对这个问题的答案也是出奇的一致：要完成这个转型至少要花 2年 的时间。这意味着我们在这两年中既要提供云服务，同时也是软件服务提供商。这回到了第一个问题的结论，是不可行的。依然是基本原理一。
通过 这两个问题，会议室里开始人头攒动。大家能够感觉到答案就快出来了。我接着问：“假如我们选择和 AT&T 竞争，AT&T 要达到我们目前的语音识别水平（识别准确率没提高 1%，就能为企业用户节省上百万美元的资金。），他们需要花多长时间？大家对这个问题的答案再次出奇地一致：要想达到我们目前的识别水准，他们加上日常的 优化调试需要好几年的时间。在可预见的未来，从财务上看，和 Tellme 相比，是没有客户愿意使用 AT&T 的服务的。这就是基本原理二。
就这样，经过 45 分钟的交流讨论和上面得出的两个基本原理，我们为上面这个艰难的决策场景找到了答案。我们公司的 CEO 看着我说：“OK，我现在就给 AT&T 打电话，告诉他们别指望我们接受他们的提议了。
大 家离开会议室时都很振奋。后来，AT&T 试图开发和我们类似的服务同我们进行竞争，结果当然是失败了。后来 AT&T 管理团队大换血，他们也砍掉了与我们竞争的那个服务，最后只能成为我们的客户，一个最大、最满意的客户。就在今天，AT&T 依然在使用 Tellme 的服务。
对于所有创业公司的创始人，下次如果再面临决策困境的时候，不妨想想 Campbell 给的那条建议。如果你能找出并遵循基本原理，你不仅能够做出明智的决策，同时还会加强团队凝聚力。记住：若干年后，当你回首你的职业生涯和人生时，是否遵 循基本原理比单纯的成功或失败更为重要。
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迷信行为

迷信行为，有 10000 个不合理——比如正月不能剪头发，除了给生活造成不便之外，看起来没有任何存在价值。

但是它之所以能够长期存在，是因为它有效满足了用户需求。
是的，任何一个事物能够长期存在，一定是满足了某种市场需求，迷信也不例外。只不过越来越多的互联网产品取代了迷信，来满足这些需求。
【货物崇拜迷信】
如果你登上一些太平洋的小岛国，可能会发现当地土著有这样奇怪的行为：

他们扛着竹竿，列队在岛上一圈一圈地行走，以此来祈求神灵的到来，赐予他们食物。这样的习俗，深深植入他们的文化不能质疑，不能违反，只需要相信就行了。
这当然是迷信，所有的证据都会证明 “扛着竹竿列队行走” 不会带来什么食物，至少肯定不如去海边打渔带来的食物多。
那么这样滑稽的习俗是怎么形成的呢？
原来在二战的时候，美军为了打太平洋战争，曾经进驻过这些小岛。然后岛上的土著就发现了奇怪的现象：

“这些白人，既不打渔，也不种田，就只是每天扛着长棍（实际上是枪）到处列队巡逻，这些行为在他们看来毫无意义（有这精力，怎么不去打渔）。但是却有大量的船每天送来可口的罐头、奶和牛肉，给这些无所事事的白人。”

所以岛上的巫师得出了结论：
这些白人看似在做无意义的行为，但实际上是一种独特的召唤仪式，在召唤 “船货之神”。只要跟他们做一样的事情，船货之神就会到来，送来食物。
后来战争胜利，白人走了，但岛上的土著们却形成了这样的仪式：
扛着竹子，在岛上列队前进，召唤船货之神，渴望赐予食物。也以此形成了一个宗教 “船货崇拜宗教”。

这样的迷信如此滑稽，如此经不起推敲（就跟我们测生辰八字、正月不能剪头发等一样），但是却有大量的人相信并且持续地去做，为什么呢？
这是因为这些迷信行为（或者习俗），跟微信这样的产品一样，被设计出来，满足了某种心理需求。
比如上面的 “船货崇拜” 行为，虽然无法满足物质需求（获得更多食物），但是满足了土著的心理需求——提高了 “控制感”，让土著们觉得自己更能控制周围的事物。（即使他们心理并无法意识到这一点）
除了迷信，同样能满足 “控制感” 需求的，还有各种产品：比如定时提醒饮水的智能水杯，真正对身体健康的提升可能有限，但是满足了 “控制感” 这个心理需求。

 而任何一个事物（不论是产品，还是迷信的习俗），只要能持续满足某种需求，往往就会持续存在。
那么，一般来说，迷信满足了哪些需求？如何洞察这些心理需求，以设计产品和文案？
1 控制感
对任何一个动物（包括人类）来说，这个世界都太多未知，太多难以预测，太多不确定因素——甚至不知道哪天小行星会突然撞地球把你毁灭呢。
如果承认这一切，就意味着我们会无时无刻不感觉到事物正在脱离我们的控制，意味着我们无时无刻不生活在恐惧中。
这显然是不利于我们的生存发展的，所以我们的大脑会主动寻求 “控制感”，通过制造一些虚假的想象（迷信），来让我们自己相信 “周围的环境在我们掌控中，不用害怕。”

心理学家曾经做过这样一个实验：
当机器摇骰子，自动筛选出刮刮乐（可能有奖）并且让人购买时，人们愿意为这个刮刮乐支付 2 美元。
而当人们自己摇骰子选择刮刮乐的时候，却愿意为它支付 9 美元——这就意味着人们潜意识觉得，自己摇骰子提高了中奖的概率。（虽然这是不可能的，摇骰子是随机的）

之所以这样，是因为自己摇骰子提高了 “控制感”，而控制感是一种非常重要的心理需求。
人类大量的迷信行为都跟获取 “控制感” 这种心理需求有关：
海边地区的人吃鱼不能翻过来——想要通过 “不翻鱼” 的行为来获得控制感，降低感知上的翻船风险。
过年吃鱼，获得对 “年年 有余” 的控制感。

中国人圣诞吃苹果，获得对 “平安” 的控制感（通过谐音），即使西方人圣诞并不吃苹果——ps.按照这个道理，西方人过春节岂不是要吃弹簧（弹簧和春天在英语中是一个单词）？

还有，足球运动员 C 罗每次先穿右脚的袜子，走出更衣室也要先迈右脚，他认为这个意识会带来好运，但实际上是为了获得心理上的控制感，降低对比赛失败的恐惧。
还有大量的烧香祈福、拜神、运气数字（8=发，6=顺）等，本质上都是为了满足 “控制感” 需求。

虽然客观上，拜神并不会影响成功概率，但拜神的行为，让我们觉得 “命运控制在自己手中”，就像摇骰子实验中 “自己摇而不是别人摇” 一样，提高了控制感，让我们心理上 “更爽了一些”。
如果这些迷信行为是 “社会自发设计出来的产品”，那么它们很好地满足了控制感需求，同样，很多人为设计出来的产品，也满足了这个需求。
比如很多保健品，即使真的有效果，也是身体感知不到的（你吃了人参，身体是没什么感觉的），可是为什么还很多人能够坚持去吃呢？（毕竟李叫兽之前说过，“如果一个产品的价值不能被感知，那么就相当于没有价值。”）
一个重要的原因是：保健品提高了人的 “控制感”，让人觉得自己通过每天早上吃燕窝，可以控制自己的健康，而 “控制感” 是可以被感知的。

实际上，很多互联网产品，除了实用价值之外，也提供了类似迷信行为能提供的 “控制感” 价值。
比如各种记录类、健康类的 APP——大姨吗（管理月经）、KEEP（管理健身）、FEEL（综合管理健康状态），提高了我们对自己身体的控制感。
还有一些培训课程，号称 “1 小时学会策划千万级传播”，虽然实用效果有限，但提高了很多职场人的控制感，让他们感觉 “我为提高自己能力做了些什么”，缓解了职场竞争焦虑，提高了控制感。

所以，你的产品除了满足 “吃”“穿”“用” 的需求，想办法满足隐藏的心理需求，也能获得市场（比如控制感）。
实际上，研究发现：人越是处于焦虑、无助、悲观的状态时，迷信行为就越多，对能够提供 “控制感” 的产品需求也就越多。
比如一项调查发现，美军的轰炸改变了中东地区的部分文化，在轰炸越严重的地区，迷信行为就越多——他们想在不确定中获得控制感。

所以，如果发现一个人群担心不确定、充满焦虑和未知，那么为他们提供控制感的产品，可能会大受青睐。（比如很多传统行业老板对互联网转型存在焦虑，一些缺乏实际专业能力的江湖术士，都能通过抄袭来给他们上课了，不管实际有没有用，至少提供了控制感）
2 认知需求
未知是可怕的，所以我们大脑天生需要了解未知世界，了解事情的原因、结果。而很多迷信行为，能够满足这一需求。

比如古人并不知道天上为什么下雨，如果按照科学的原则——“如果我不知道，我会承认自己不知道”，就意味着日常生活中这么大一个事件（下雨）无法得到解释，充满未知感，自然让大脑受不了。
所以为了满足这种 “认知需求”，古人 YY 出了一套 “龙王、风婆、雷神” 组成的下雨系统，把下雨解释为神仙的操控。这虽然毫无根据，但是以形象化和简单的手法，解释了下雨这一未知现象，填上了心中的疑问。

人几乎无法长时间容忍未知感，所以很多迷信、文化等，就从这个角度来满足用户的需求。
这也是为什么现代医学理论体系明明很发达，但仍然大量的人相信传统医学。因为虽然现代医学理论满足治病救人的需求远超传统医学，但在满足 “认知需求” 方面其实远远落后（因为科学太复杂了，难以被理解）。

是的，医学理论的存在并不是光满足治病救人的需求，还具有满足 “认知需求” 的功能，让人们能够理解未知的人体。
而在这方面，传统医学远超现代医学。比如同样解释 “痤疮” 的原因，请看下面两种解释方法：

（1） 痤疮是因为青少年阳气旺盛，在皮肤表面堆积无法外排。

（2） 痤疮成因复杂，一般是因为内分泌变化导致睾酮水平提高，睾酮水平的提高促进了皮脂腺发育，从而分泌大量的皮脂。同时毛囊皮脂腺导管的角化异常造成导管堵 塞，皮脂排出障碍，形成角质栓即微粉刺。毛囊中多种微生物尤其是痤疮丙酸杆菌大量繁殖，痤疮丙酸杆菌产生的脂酶分解皮脂生成游离脂肪酸，同时趋化炎症细胞 和介质，最终诱导并加重炎症反应。

如果你学识不高，又没有时间仔细研究，但是又需要迅速理解痤疮成因，哪种解释可以迅速满足该需求？
肯定是第一种传统医学上的解释。
“阳气旺盛”“上火” 等，非常形象化、容易理解（即使没有证据证明其存在），从而满足了大众的 “认知需求”。
而如果是第二种现代医学上的解释，一个普通大众需要系统化学习生物学，了解什么是内分泌系统、什么是细胞、什么是细菌，解决认知需求的成本简直太高了。

总之，人有认知需求，想要理解周围世界的运行，减少未知感，而很多理论、产品的存在，重要的价值就是满足人的认知需求。
比如大量的养生健康类公众号，商业分析类公众号，虽然内容并不严谨，甚至是没有经过任何证明的理论（比如 “支付宝布局失败的 3 大原因”），但是以相对简单轻松的方式解答了大众对于自己身体、商业社会的疑惑，从而满足了 “认知需求”。
这个时候会有人问：可是，这不是真相啊？我们的认知需求，难道不是为了获取真相吗？这些理论又不是真相。

当然不是。实际上，认知需求并不是 “了解真相” 的需求，人本能大脑想要的，是对自己最有利的解释，而不是真相。
因为我们的大脑被生物进化设计出来，并消耗了整个人体超过四分之一的能量，并不是用来追求真相的，而是用来保证机体存活和基因延续的。

比如一个物体在 40 米距离外以 10 米每秒的速度向我们脸靠近，我们大脑会在直觉上判断 2 秒内物体就要到了，所以赶紧伸手抱头。而真实的时间却是 4 秒。
这个时候，我们大脑的直观判断并不是真相（4 秒），而是比真相更快，因为这样虽然远离了真相，但更加有助于我们的生存（加快反应速度）。
一句话解释：对大脑来说，真相并不能当饭吃。
总之，“认知需求” 是一种基本需求，人的大脑渴望简单、形象化地理解周围的事物，特别是情况未知的时候。而能够持续满足这一需求的产品，也会持续存在。（这就是为什么会有大量的人做科普，科普是简化的科学，能够满足认知需求。）
3 宣泄需求
人日常生活中总是会受到各种各样的挫折、憋屈和不满，这些不满都需要一定的宣泄途径，而有些习俗、迷信等，就是为了满足这种宣泄需求。
比如很多地区扔保留着 “跳大神” 的习俗——生病时候不去医院，而是找巫婆解决。
跳大神经常把治病的原因归因成亲属成员义务和行为规范不到位，比如某男性生病，巫婆的结论就是 “早年死去的媳妇，因为受不到善待，而冤魂来找。”

这些解释看似无厘头，但是也满足了需求（任何存在的事物一定是满足某些需求的）——让很多人无法公开表达的不满得到了宣泄，比如后辈对长辈的不满，媳妇对婆婆的抱怨，家庭财产分配的不公等。
迫于文化压力，这些不满长期被压制无法宣泄，会造成心理扭曲，而跳大神通过把病因归因于 “亲属行为不合理”，给这些受到压制的人以宣泄的机会，从而长期存在
再比如 “扎小人” 等迷信，也是为了满足宣泄需求。

“宣泄” 是一种非常重要的心理需求，我们生活在压力中，遇到很多不公、挫折，需要找到释放口。而很多互联网产品，就替代了跳大神，满足现代社会的宣泄需求。
比如某些社交软件的匿名吐槽功能：

比如某些新媒体账号发的文章：《贱人，我为什么要帮你！》（咪蒙）
4 掩盖动机
很多迷信或者社会习俗的存在，是为了掩盖一些真实的动机。
比如一些地方有闹洞房的习俗，参加婚礼的人经常对伴娘或新娘有性骚扰，或者让新郎新娘当众做出亲密性行为。
之所以产生了闹洞房，一方面是源于过去没有自由恋爱，新郎新娘不认知，而且没有性经验，闹洞房可以加快新郎新娘熟悉，避免初次跟陌生人性生活的尴尬。另一方面，也可以让同村的人释放一下多年被压抑的性需求。

直接这样说的话，估计没人想来了，所以习俗自然演化出了 “辟邪” 之类的说法，用以掩盖真实的动机。
人的行为非常复杂，一个行为的背后可能有多种动机，而其中很大一部分动机是需要被掩盖的。所以很多产品、营销的重要策略就是帮助用户掩盖动机。（就像闹洞房是为了辟邪一样。）
比如纸尿片刚进入市场的时候，主打 “方便”（不用洗尿布），虽然产品很好，但推广缓慢。原来是因为很多家庭主妇不好意思用纸尿片，因为这在婆婆面前塑造了 “懒媳妇”“只想省力，不顾孩子” 的形象。

后来，纸尿片广告中主打 “柔软”“透气”“对婴儿好”，结果大获全胜。因为它帮主要用户家庭主妇掩盖了动机——“我用纸尿片不是因为我懒惰，而是因为我爱孩子。”
再比如，小米当年的 “为发烧而生”——我用小米，不是因为追求性价比买不起好手机，而是因为我是发烧友。
陌陌的广告，突出 “寻求改变”——我用陌陌，不是为了约炮，而是为了改变。
宝马 7 系等豪华车广告，并不说豪华本身，而是反而强调驾驶技术——我开宝马，不是为了炫耀，而是因为我喜欢智能空气悬挂系统。

其他：
除了上述，很多社会习俗、迷信还满足了其他需求，比如：
成就需求——过年抢头香（类似支付宝年度账单排名）
分类需求——星座理论等，满足把人分类的需求；
心理防御需求——相信来世等（类似心灵鸡汤文章）
结 语
我们为什么迷信？
任何事物的存在，一定是因为其满足了用户需求。
迷信行为、社会习俗等大量存在（即使表面上看不合理），是因为他们满足了很多隐藏在表面之下的心理需求。而这些需求，其实都可以被商业公司设计的产品来满足。
极有可能，随着科技、商业的不断发展，迷信行为会减少甚至消失，因为有可能某个 APP、某些文章会比迷信更能满足 “控制感需求”“认知需求”“宣泄需求” 等。
毕竟，如果翻开市场营销的教科书，会发现营销（Marketing）的定义就是：
“比你的竞争对手更有效率地满足目标市场的用户需求。”
如果你比迷信更有效率满足这些需求，早晚你会替代这些迷信或者习俗。
说明：
李叫兽分析迷信的动机，但并不支持迷信。就像病毒学家研究病毒，但并不支持病毒。
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创始人的相关经验

对于一个 20 来岁的公司年轻创始人而言，有没有创业行业的从业或创业经验是否很重要？创始人的相关经验是否会影响你的投资判断？
A：其 实在我看来，之前在相关行业的就业等经验有时甚至会成为创始人的一个障碍。最好的创业想法通常都是不走寻常路的想法。根据我的经验，那些在某一个领 域已经深耕细作了很多年的人很难在其中找到颠覆性的机会。亚马逊的创始人之前就没有图书行业的从业经验。AirBnB 的创始人之前也没有做过酒店等相关行业的工作，Uber 的创始人之前也不是出租车司机。（First Round Capital 合伙人 Josh Kopelman）

对于一家早期创业公司而言，在决定是否对其进行投资之前，你最关注的一个因素是什么？
A：对于一家早期 创业公司而言，最重要的当然就是公司团队了。我们一般投资的都是早期创业公司，这类公司要想获得真正的成功一般一般都要花 6-10年 的时间。在这么长的时间内，很多事情都有可能出错，而一个优秀的团队是确保公司始终在正确的道路上前行的最有力的保障。因此，在决定是否对早期创业公司进 行投资之前，我们都会很很多的时间去考察公司的创始人和早期团队成员的情况。(Venrock 的合伙人 David  Pakman)

难道没有一个标准吗

有 一次在普林斯顿大学，校长Shirley Tighman被一群中国家长围着问，录取到普林斯顿高考SAT要多少分。她说我们没有严格的分数线，2000分我们可以录取，满分2400分我们可以不 录取。“难道没有一个标准吗？”她说，从A到B,不同的人所花的努力是不一样的。假如说你来自一个富足的家庭，你的父亲是教授，母亲是律师，你从小在私立 学校上学，这种学生，拿了2400分,我不觉得有什么了不起。但如果说你是一个黑人单亲妈妈的女儿，每周花20个小时在超市打工，你能够拿到2000分， 那就不同了。你要克服多少困难，才能从A到B?你的成就是很大的，而且你的人生更精彩,因为你克服了很多obstacles,你有比别人更丰富的经历。

  

ecorithm（生态法则）

编者注：为什么说 “机器学习” 这个概念里面 “机器” 是多余的？有没有主宰一切的主算法？图灵奖获得者 Leslie Valiant 在接受QUANTA 杂志采访时回答了上述问题。
对于计算机科学家 Leslie Valiant 来说，“机器学习” 这个词是累赘的。在他看来，姗姗学步的小孩笨手笨脚地玩橡皮球是学习，深度学习网络对猫的图片分类也是学习，把后面的系统叫做 “机器” 只是人为制造出来的区别。
哈 佛大学的计算机科学家 Valiant 很难算是唯一一位认为人脑和计算机的能力基本相同的科学家。但他是最早正式提出这两者可能关系的人之一：1984年，他的 “大概近似正确（Probably Approximately Correct，PAC）” 模型在数学上定义了可被称为能 “学习” 信息的机械式组织的条件。因为这个模型促进了计算学习理论的发展，Valiant 获得了计算机界的诺贝尔奖—图灵奖。
Valiant 的概念突破并没有止步于此。在他 2013年 出版的新书《Probably Approximately Correct》中，Valiant 把生物进化也纳入到他的 PAC 学习框架里面。
他 把某个算法概念拓展成了 “ecorithm（生态法则）”，这是一种学习算法，其特别之处在于它可以 “运行” 在任何能与物理环境进行交互的系统上。按说算法应该是运用到计算机上的，但 ecorithm 却可以应用到生物组织或者整个物种上。这一概念给个体学习方法与整个生态体系的进化在计算上划上了等号。无论是哪一种情况，ecorithm 都用机械论的方法描述了适应性的行为。
Valiant 自己的目标是寻找 “学习与进化的数学定义，这种定义应该能够涉及信息进入系统的所有方法。” 如果成功，Valiant 半带玩笑的口吻说，那它就是 “万有理论（theory of everything）” 了。但他的研究意义显然非常重大—这相当于把生命科学与计算机科学的界限给模糊了。此外，我们对 “学习” 和 “智能” 的直观定义也将扩展到非生物体和非个体上。“群体智慧” 将不再只是修辞手法而已。
针对 Valiant 化解生物学与计算之别以及进化与学习之别的努力，Quanta 杂志对这位计算大师进行了采访。下面是采访摘录的编译。
你是如何想出 “大概近似正确” 学习这个主意的？
LESLIE VALIANT：我属于理论计算机科学派，尤其是计算复杂性理论，不过我对人工智能也挺感兴趣。我的第一个问题是：人工智能的哪个方面能够变成定量理论？很快我就确定这一定是学习。
我当时开始做的时候（1980年 代），大家已经开始研究机器学习了，但大家对 “学习” 是个什么东西还没有达成一致。实际上，理论计算机科学界对学习这个东西完全是质疑的，认为它永远都没有机会被当作科学看待。
但另一方面，学习是一种可充分复制的现象—就像苹果总会掉到地上一样。每一天，全世界的儿童都会学习成千上万个新词。这是一种大规模的现象，必须有量化的解释。
所以我认为学习应该要有某种形式的理论支撑。既然统计推断已经存在了，我的下一个问题是：为什么统计不足以解释人工智能？所以我的研究起点是：学习必须是某种可统计的东西，但同时还应该是可计算的。我需要某种理论能把计算和统计结合起来，对这一现象做出解释。
那么学习是什么？它跟计算（computing 或 calculating）有何不同？
学 习是计算（calculating）的一类，但它的目标是在一个没有提前精确建模好的世界里表现良好。学习算法会对世界进行观察，然后利用该信息来确定做 什么并对自己的决定进行评估。我在书中提到的一个观点是，个体所掌握的所有知识要么是通过学习获得的，要么是通过进化过程获得的，只能有这两种可能。如果 是这样的话，那么个体学习和进化过程应该有一套统一的理论来解释它们。
因此你最终得出了 “ecorithm（生态算法）” 的概念。Ecorithm 是什么？它跟算法（algorithm）又有什么不同？
Ecorithm 也是算法，但它的执行要利用输入来进行评估，而这种输入是在一个相当不受控和不可预测的世界里获得的。而且它的目标是在同样复杂的世界里执行得好。你可以 把算法看作是在计算机里面运行的某个东西，但它在生物有机体身上也很容易执行。不过无论是哪一种情况，ecorithm 都是存活于外部世界里，并且要跟那个世界发生交互的。
这么说 ecorithm 是要消除我们过去对 “机器学习” 的那种错误直觉啰？那种认同 “机器学习” 与 “非机器学习” 有着根本不同的观点是错误的？
是 的，当然。从科学上来说，如果我们的大脑进行计算，然后如果我们能够识别出产生那些计算的算法的话，我们就能在机器上面模仿它们，而 “人工智能” 和 “智能” 就变成一样了。这个观点早在半个世纪以前就提出来了。但是实践的难度在于确定人类大脑运转的这些计算究竟是什么。机器学习证明是绕开这种困难的有效方式。
对 于机器来说，那些我们在进化过程或者从小趴在地上接触和感受环境时掌握的行为所涉及的算法，是其中最大的挑战之一。我们用这些方法所所得的知识是没办法书 写出来的。比方说，如果我把一个装满热咖啡的纸杯给挤扁了，我们都知道会发生什么，但是这种信息在互联网上很难找到。但如果互联网上有这种信息的话，那让 机器学习这一信息就容易多了。
对那些行为我们早已熟知的系统（比如太阳能系统或者晶体）的算法仿真是不是也可以称为 “学习”？
我 不会把那些系统看作是学习。我认为学习者需要有某种最低限度的计算性活动才行，如果发生了任何学习行为，这种行为必须能够使得该系统更有效才行。直到 10、20年 前，机器学习才开始成为某种计算机可以执行的给人留下深刻印象的东西。除了生物系统以外，在这个宇宙中目前尚未有迹象表明其他东西具备学习能力。
学习理论如何能够应用到生物进化这样的现象上？
生 物学是以蛋白质表达网络为基础的，随着进化的进行，这些网络也得到了改良。PAC 学习模型给那些网络施加了一些逻辑限制，限制了这些网络在经历达尔文进化时会发生什么事情，从而导致那些改良的产生。如果我们从生物身上收集更多的观察， 然后在这个 PAC 式的学习框架里面进行分析的话，我们就应该能够找出生物进化成功的方式和原因，而这可以让我们对进化的理解更加具体并且更具预测性。
我们的进展如何？
在 生物行为方面我们还没有解决所面临的每一个问题，因为我们还没有找到那些特别的、生物用来产生这些现象的 ecorithm（生态算法）。所以我认为目前这一框架设定的问题是合适的，只是我们还不知道答案。我认为通过生物学家和计算机科学家之间的通力合作，这 些答案是可以获得的。我们已经知道要找什么了。我们要找的是遵循生物学能够且的确支持的达尔文约束的学习算法。这种算法将可以解释迄今为止这个星球上所发 生的导致进化发生的所有事情。
假设明天我们就发现了那个特别的支撑生物进化和学习的生态算法（ecorithm）。如果我们掌握了这种精确的知识后，我们能够理解哪些过去无法理解的事情呢？我们有能够做哪些过去无法做的事情呢？
嗯，首先我们能够理解我们是从哪儿来的。但另一种外推会把更多的心理学内容带进计算可理解的领域。所以对人性具备更多的理解会是另一个成果，如果这一程序能够成果执行下去的话。
你的意思是说计算机可以可靠地预测人会做什么事情？
这 属于非常极端的场景。预测你下一个小时究竟要做什么我需要哪些数据呢？根据物理科学我们知道人是由原子构成的，我们也了解了大量的原子属性，从某种理论意 义上来说，我们能够预测一组原子能够做什么。但这种观点在解释人类行为方面走不了多远，因为人类行为是太多原子极端复杂的一种表现。我是说，如果有人能够 对大脑的运行机制做出高级的计算解释，那么我们离对人类行为做出解释（这种解释应该能够与我们对其他物理系统的机械化理解相匹敌）这一目标就会更近一点 了。原子的行为与人类的行为相去甚远，但如果我们能够理解大脑使用的学习算法，那么这种算法就能提供与人类行为相近得多的机械论概念。而它们给出的你要做 什么、为什么要做的解释就能变得更加可信和可预测。
如果支配着进化和学习的生态算法是不可学习的怎么办？
这个 问题的逻辑可能性是存在的，但我并不认为这种情况会出现。相反，我觉得这种算法应该是相当具体的，并且理解起来也应该相当容易。对于数学上的不解之谜我们 一样可以提出同样的问题。你相信这些问题有解吗？这些解是大家可以理解的吗？还是说会超出人类的理解范畴？对这个领域我非常有信心—否则我就不会去追寻答 案了。我认为自然使用的算法是有形的、可理解的，是不需要我们不具备的直觉才能理解的。
许多杰出的科学家对有可能出现我们不能控制的人工 “超智” 表达了自己的担忧。如果你的生态算法理论是正确的，并且智能的确通过学习算法与环境的交互而出现的话，这是否意味着我们应该像对 AI 系统本身的编程一样对部署 AI 的环境保持警惕？
如 果你设计的智能系统是从环境学习的话，那就不知道了—在一些环境下系统表现出的行为可能是你根本就无法预见的，而这种行为可能是有害的。所以就这一点来说 你是对的。但一般而言我对超智可能会导致人类历史灭绝的说法不是太担心。我认为智能是由具体的、机械化的、并且最终是可理解的进程构成的。我们会理解我们 放进机器中的智能，就像我们对爆炸物的物理机制的理解一样—也就是说，理解到足以让它们的行为可预测，通常不会导致非故意破坏的产生。所以我不是很担心， 我觉得人工智能跟其他现有的强大技术没什么两样。它跟其他技术一样也是有科学依据的。
本文编译自：quantamagazine.org，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5043199.html

Poisson Blending

By Eric | Published: October 15, 2013

Poisson blending is one of the topics that spent me days trying to understand recently (not fully understand yet), it is a wonderful method, and using wonderful maths, as well. Now I’ll try to explain this method, with as less Math formulae as I can.

ABOUT IMAGE BLENDING

As an image blending method, our goal is to seamlessly blend an object or texture from a source image into a target image, here is an example:


we are going to put the dog (or bear??) in 1st image, the two children in 2nd image into the regions in the 3rd image. The simplest way to do that is copy and paste the pixels from 1st and 2nd images into the 3rd image, the result will like this:

Weird, we can see very noticeable difference in these regions, because the color of water in the three sources are different, even if the backgrounds are matched, we can also see seams between these regions. Why?
Our people sight is much more sensitive to gradient than the overall intensity of an image,  that means, we don’t know the exact value of each pixel, but if value changes somewhere, we can easily know that it changes, and this in fact leads to our goal: clone pixels to another image, but let color not change abruptly, i.e. maximally preserve the gradient of the source region. This result is much better than the above one:

POISSON BLENDING OVERVIEW

Poisson blending is one of gradient domain image processing methods, maybe this figure can explain it well:

• v – Gradient of a region in an image (as vector)
• g – Selected region of source (dog, children…)
• f* – Known functions that exist in domain S (water in 3rd source above)
• f – Unknown functions that exist in domain Ω
• Ω – Region g that is now placed on domain S (target background)
• ∂Ω – Boundaries between the source and target regions

So Actually what we are going to do is nothing but given vector field v, find the value of f in unknown region that optimize.


whose solution is the solution of Poisson equation:

where div v = ∂v/∂x + ∂v/∂y,  is the Divergence Property of gradient field, and ∆ is the Laplacian operator:


Applying the Laplacian operator to the Poisson equation, we can get:

div G = -4 f(x,y) + f(x-1,y) + f(x,y-1) + f(x+1,y) + f(x,y+1)

1-D EXAMPLE

Say we are going to copy the red part of left image (4, 3, 5, 4) into the right image.
Fist, we got the gradient of left image, as showed above the red bars, now we are going to move these pixels to the right hand side image, without abruptly change of value, so we want:
    With   f1 = 6, f6 = 1.
that is,
  Let’s denote it Q, so we can get:
 we can solve it by using matrix:

f2 = 6, f3 = 4, f4 = 5, f5 = 3

We can find that, the matrix above is a convolution of kernel (-2 4 -2), because every pixel value is influenced by the two adjacent pixels, this is very similar to the Laplacian operator in 2D situation, every pixel value is influenced by the four adjacent pixels (up, down, left, right).

2-D EXAMPLE

Say we are going to copy some pixels into the white areas of the above image (red pixels are boundary pixels), we doing that by using the equation as same as 1D situation:

Ax = b

in which A is a N*N matrix, N is the number of pixels we are going to copy, in this case, N=10.
We can create the 10*10 matrix as this:

01	for i=1:row number

02	for j=1:col number

03

if(i==j)

04	matrix(i, j)=-4

05	elif(adjacent(pixel(j), pixel(i)))

06	matrix(i, j)=1

07

else

08	matrix(i, j)=0

09

end

10

end

11

end

So the matrix in this case is like:


In the equation, b is a N-elements vector, and is created by:

b[i] = div ( G( Source(x,y) ) ) + Neighbor(target i) ;          i=1..N

div v can be calculated by the formula in front of this article, and  Neighbor means pixel i’s 4 neighbors which belong to the boundary, for example:
Neighbor(pixel 1) are pixels left, up, right;
Neighbor(pixel 8) are pixels left, up;
Neighbor(pixel 5) is pixels up.
and if we know matrix A and vector b, we can calculate vector x, which are the value of pixels in target image inside.
x = A \ b   (‘\’ means matrix left division)
or, x = A^-1 * b

MORE ABOUT POISSON SOLVER

Prof. Gilbert Strang in MIT tells more about FAST POISSON SOLVER, but this only works when the region we want to copy is a square, i.e. with same height and width.
In the above case, the matrix A (as Gilbert’s interpretation, matrix K2D) is in a very beautiful form that we can use the same method of FFT to deal with it, and it can save a lot of time. More details is here:

阴谋论

格里姆斯博士估算了几项最流行的“阴谋”必要知情者的数量。比如他的计算显示，如果登月是一项骗局，那么最起码有41.1万人必须为此保守秘密


　　令科学界感到沮丧的事情有很多，比如，你不管花费多大努力去解释，永远会有一大群人对事实视而不见，死抱着阴谋论不放。


　 　我们经常可以看到这种言论：很多人称这个世界早已被外星人控制，我们都是傀儡，各国政府都在齐心协力编造一个巨大谎言蒙蔽全世界的民众；还有很多人坚信 我们的孩子注射的疫苗是一个巨大阴谋的一部分，这些疫苗都是美国赠送给中国的，给中国的孩子们免费接种，实际上这些都是慢性毒药，目的是毒死我们的孩子； 在西方，很多人相信癌症治疗其实早已被攻克，然而为了制药公司的利益，美国政府秘密掩盖了真相，让无辜民众继续忍受癌症的折磨，以便让制药公司从中大赚一 笔；当然还有很多人坚信美国政府早已捕获了外星人，只是掩盖了真相。美国之所以拥有先进技术，都是因为他们从外星人那里学习来的，等等。


　 　但在所有这些之中，最广为人知的阴谋论恐怕还是下面这两个：一个是认为美国阿波罗登月是假的，是在摄影棚里拍摄的，但是诡异的是全世界所有最顶尖的科学 家和工程师都被骗了；另外就是全球变暖，很多人认为这是西方编造的阴谋，目的是阻止中国这样的发展中国家崛起，并因此对于同样赞同全球变暖趋势的中国气象 学家们感到不可理解，怒不可遏，认为他们都已经被西方收买了——虽然这些人可能根本不懂气象学，甚至可能连看完一篇文章的耐心都没有。
　　
随时间推移，某一“阴谋”被暴露的可能性。横坐标是年份，纵坐标是泄密几率。左上角是“登月阴谋”；右上角是“气候变化阴谋”；左下角是“疫苗阴谋”；右下角则是“癌症疗法阴谋”


　　“阴谋”能保持多久不露馅？


　　那么，退一万步讲，回到一个单纯的学术问题上来，那就是：如果类似这样的“阴谋”是真实的，它们被长久保密的可能性有多大？还真的有人对这个问题进行了计算。


　　首先，一个显而易见的道理是，当某个项目参加的人数越多，需要保密的时间越久，那么保持其秘密性的难度就越高。根据这一基本原理，一名物理学家计算了在一些最广为人知的项目中有多少人参与其中，而如果这是作假的，那么它不被发现的时间可能会有多长。


　　根据他的计算结果，如果美国阿波罗登月计划的确是作假的，那么这个秘密被保守而不被人发现的最长时间不会超过3年零8个月。而如果全球变暖这个说法是阴谋，那么它将会在3年零9个月内被曝光。


　　进行这项计算的人是英国牛津大学的大卫·罗伯特-格里姆斯(David Robert Grimes)博士。


　　他最初创建了一个模型程序，用于估算一个阴谋被内部人士泄密，或是被外界识破的概率。这其中所涉及的变量包括了参与这项阴谋的人数、保守秘密的时间长度，甚至是参与阴谋者的死亡，不管是因年老而自然去世，还是由于其他原因的死亡，这些因素都被考虑在内。


　　然而，这项估算中的一项核心参数则是某个单独个体泄密的概率有多大。为了让这项参数尽可能接近实际，他以美国国安局“棱镜”计划的斯诺登泄密案作为参照，对参数进行估算。格里姆斯博士随后对几项最为流行的阴谋论进行评估，确定每项“阴谋”必要涉及的知情者数量。


　 　比如说，格里姆斯博士估算发现如果登月是一项骗局，那么最起码有41.1万人必须为此保守秘密；而如果全球变暖是假的，是骗局，那么了解真实内幕的人数 不会低于40.5万人；如果疫苗是不安全的，那么至少会有2.2万人了解真相；而如果癌症疗法被隐瞒，知情者数量则将高达73.6万人。
　　
全球升温趋势地图。我们需要更好地去分析，为何面对明显的证据，某些人士仍旧会顽固坚持自己的某些荒谬想法？


　　这些数字是根据类似研究所必须牵涉的部门，比如美国宇航局、白宫相关机构、制药公司和气候变化研究机构等的人员数量估算出来的。并且为了确保可靠性，格里姆斯博士在进行知情人数估算和单人泄密几率估算时都偏向取保守值。


　　基于这样的计算，他发现不管是登月作假、全球变暖作假、疫苗阴谋还是癌症疗法阴谋，如果它们的确是阴谋，那么到现在早就应该被揭穿了。事实上，格里姆斯博士的计算显示所有这四个“阴谋”都会在执行后的最多4年内就会被揭穿。


　 　随后，格里姆斯博士评估了要想将这些“阴谋”保守一段特定长的时间，能够允许的理论最大知情人数量。计算的结果是，如果你想把一个“阴谋”保守5年时 间，那么知情人数量不可以超过2521人；而如果你想要维持秘密10年，那么知情人数量不能超过1000人；如果你想把秘密保守一个世纪那么久，那么知情 人数量不能超过125人。


　　不要说以上提及的如此复杂的“阴谋”，即便是想简单地掩盖某个单一事件，确保每个知情人都绝口不提也并非那么简单——计算显示，当这一事件的知情人数量达到650人或更多时，完全不走漏风声就几乎是不可能的。
　　
如果全球变暖是假的，那么了解真实内幕的人数不会低于40.5万人；如果疫苗是不安全的，那么至少会有2.2万人了解真相；而如果癌症疗法被隐瞒，知情者数量则将高达73.6万人


　　阴谋论长盛不衰的根源在哪里？


　　为什么要进行这样的估算？对此，格里姆斯博士解释道：“并非所有听信了某些阴谋论的人都是完全不会思考和缺乏基本思维能力的。我希望通过这样的概率论分析，能够让这些人重新审视自己所持有的反科学观点。”


　 　他说：“当然，这样的计算不可能说服所有人。研究已经证明对阴谋论的坚信更多是出于意识形态或根深蒂固的信念，而不是基于理性思维，而这恰恰是为何阴谋 论能够如此长盛不衰的重要根源，因为这样的固执性让阴谋论者无法接受其他不同的思想。然而，如果我们真的想要顺利解决好我们所面临的一系列重大难题——从 全球气候变化到地缘政治冲突，我们都必须考虑这种基于意识形态所产生的幻想存在的事实。”


　　最后，格里姆斯博士指出：“从这一角度来说，我们需要更好地去分析，为何面对明显的证据，某些人士仍旧会顽固坚持自己的某些荒谬想法，以及我们应该如何去更好的应对这样的情况。”

相关论文的详细情况已经发表在科研期刊《Plos One》上。

为什么成功的创业者很少来自寒门？

编者按：本文作者 Ricky Yean 是社交网站推广平台 Crowdbooster.com 的联合创始人兼 CEO。他和他的团队正在筹备建设一个名为 PRX 的公关服务平台。
我和我的联合创始人 David 都出身贫寒，我们的人生和创业历程都可谓历尽艰难。因此，在硅谷一听到别人讨论收入不平等，我和 David 就会格外留意。有一段时间，我们的世界都被各种讨论的声音所冲击。 Paul Graham 说过这么一段话：

社会流动性的缺失与贫穷紧密相关，我自己就是一个很好的例子。不是说创业成功需要你出生于一个富裕或者中产的环境中，但是非常成功的创业者真的很少是来自寒门。 

Graham 是对的，作为创业者，我们尤其注意到了这一点。不仅仅是因为我们创业过程中比起其他人缺少了多少机会，更是因为对于出身赤贫的人而言，创立并支撑一家 “企图快速发展” 的公司是非常艰难的。自 2010年 投身创业以来，David 和我一直针对这一观点进行争辩，我们的付出也有所收获。我和 David 称主要原因是 “观念不平等”。要想真正地理解这个词，你需要站在我的角度上，下面让我带你进入这段一个人的旅行。

我是怎么走到这个位置的

我 11 岁的时候，与我的父亲来到了美国。我们在台湾几近破产。我学会了英语，而我的父亲则没有。我的父亲也不工作，所以我 14 岁的时候就开始打各种奇奇怪怪的零工。跟所有的移民后代一样，我会为房东做翻译、帮他们处理账单、政府服务、保险之类等业务。我还算聪明，但是我在学校的 成绩并不好，尤其是在英语勉强够用的情况下。到了高中，我的标准测试成绩很差，当我打算好好表现的时候，辅导员都极力阻止我修荣誉课程。第二天，我不得不 把父亲领去办公室，并让他跟辅导员随便说上几句普通话，就是为了我能够修一门英语荣誉课程。
我记得我那门课的成绩是 B——至少我下一年有资格修 AP 课程了。与我很多斯坦福的同学不同，上高中对于我而言真的不是儿戏。那时我觉得自己准备不够充分，也不知道该从何入手学习。我每天只睡三个小时，剩下的时 间都用来念书。每一篇文章我都会反复阅读三遍，这样才能勉强记住。我每天都顶着一双布满血丝的双眼去上学。有一段时间，我甚至因为压力太大导致头顶脱发， 这让我相当尴尬，我也因此学会了自嘲和幽默。
高一时才知道 SAT，第一次模考的成绩只有 900（满分 1600），我开始慌了。拿着自己挣来补贴家用的钱，我去隔壁 Elite Education Prep 交了几节 SAT 课程费。到了续费的时候，我告诉他们我付不起了，好心的 Elite 员工决定让我免费上课，并给我提供了所有的学习材料。我最后考了一个非常好的成绩——足够让他们把我放到了光荣榜上以吸引更多的学生。
我 非常幸运地拿到了斯坦福大学的全额奖学金。我心存敬畏地度过了大学第一年，有那么多优秀的人可以交流，有那么多触手可得的好资源。斯坦福成功地将我置身于 物质和金钱的泡沫中——人生中第一次，我不需要过多考虑钱的事。这种隐形的力量是惊人的，我认为自己和别的同学没有什么不同，我觉得自己必然有所成就。是 的，我需要再强调一遍，我坚信自己必然是能成大事的。
当然，那不过是一种幻象。
泡沫被迅速戳破。我在大一上半学期选修了一门 “当代非洲政治” 课，即便老师给分颇为慷慨，我还是只拿到了 C+。我不知道如何在一个仅有 12 名学生、以讨论为基础的课程中发言。我十分害怕，一直缄默不语。我不知道该如何阅读或略读发给我们的材料，所以第四周的时候，我还在傻傻地阅读第一周的材 料。我不知道如何对材料进行批判性思考。曾经有一次，Weinstein 教授把我叫到办公室，询问我有什么困难、需不需要他的帮助。那时，我甚至都不知道该怎么向他说明问题。在宿舍，我总是不断的受到室友的鼓舞。我发现他们每 个人都会演奏乐器，这让我感到格格不入。比起努力弥补这些差距，我只是调查宿舍楼里还有谁和我一样，确认自己并不是唯一一个不会玩乐器的学生。是的，那时 的我就是一个不太合群的穷孩子。
大二时，一切都幻灭了。与很多同学一样，我不知道自己想做什么，所以我决定和他们一样，什么事都参与。在课 程难度越来越大时，我加入了一堆俱乐部，很快便陷入了一片混沌之中。当你身处混沌的时候，你会很不理智的寻找更多方法证明自己的无能。我和室友们去上同样 的课，但是他们学习起来比我快很多，而我一直在勉强和挣扎。随后我请他们中的一个人帮忙辅导，即便这样也没能跟上。不仅如此，我所有的课外活动也快将我淹 没，因此我逃避了很多俱乐部的任务。为了弥补因此带来的社交活动空缺，我只能花钱和室友们一起去看电影和滑雪——以买教材的钱为代价。我还记得那时候我不 得不向最好的朋友借了几百块来还债，同时我还申请了贷款。我记得我跑到学生贷款办公室哭诉。我告诉办公室的老师我急需这笔钱，我不希望因为缺钱而毁掉我们 的友情，就像之前毁掉了很多其他东西那样。在等待贷款的 2 天里，我既狂躁又绝望，一直紧盯着余额页面直到钱到账。这位借我钱的同学至今仍是我的挚友之一。
钱的问题一直困扰着我的大学时光。父亲经常 打电话来要钱，而我能做的就是做家教、拿到勉强够用的补贴。我记得在电话上我冲着父亲破口大骂，我不想被他拖累，我想和其他同学一样享受大学生活。我不想 低人一等，我一直努力维持着自己与同学背景相似的幻象。我选择相信世界上没有什么能阻止我的成功，我可以挺过这一切。
我的确做到了。
在 两位校友 Kimber Lockhart 和 Andi Kleissner 的带领下，我参观了一些湾区的社会企业，比如贷款平台 Kiva 和 World of Good。Kimber 和 Andi 建议我加入一个名为 BASES 的斯坦福学生社团——这里集结了许多有意创业的年轻人。这一决定让我重获新生。在 Jeff Bezos 宣布亚马逊 AWS 云服务上线的同年，我入读 Y Combinator 的一所创业学院。经过这一经历，我终于找到了适合自己做的事，并有幸担任 BASES 和 AKPsi 的联合主席，AKPsi 是一个男女同校的、专业的商业联谊会。随后我进入 Alsop Louie Partners 做风投，公司的创始人 Stewart Alsop 送给我人生中第一台苹果设备——他的旧 Macbook。接着我进入 Eventbrite 做实习，他们的 Project CEOP 在我身上看到了我自己都没有意识到的特质和潜力。我还开始和一位非常棒的大牛一起做些副项目，而那个人就是我的联合创始人 David Tran。那时，我成了校园里提到创业家气质同学们第一个想到的人。我不断提高自己的执行力，我学会了如何领导一个团队。我们做的项目得到了 Y Combinator 的资助，于是我们筹集资金，建立了社交网络推广优化平台 Crowdbooster。我们现在正在筹备一个更令人激动的项目 PRX，应需提供公关服务。现在一切进展顺利，我在下一篇文章中会给出更详细的信息。

观念不平等 

讲完了我的故事，我现在来向各位解释什么叫 “观念不平等” 以及为什么 “很少有成功的创业者来自寒门”。
我 非常幸运，因为我发现了自己对于创业的热忱，创业使我曾经因为学业而失去的精力再次汇聚。我十分幸运，因为我发现自己善于与人打交道，且有很好的组织能 力、领导能力。我很幸运，因为没有发生更多坏事，否则我可能一蹶不振。我本可以在现实面前屈服、辍学、放弃自己的幻想去追求一个更容易达成的目标，可我还 是选择了创业。于我而言，创业就好像我的最终声明，告诉自己我希望把梦做下去、我相信自己能够有所成就。
无论是在斯坦福求学还是在创业的时 候，我都为了自己的幻想拼尽全力。我知道理想与现实的差距，世界本来就不是一个公平的竞技场。自身和经历致使我常常感知到脑中有干扰的声音，它们说我的创 业会以失败告终。我固有的观念中有一些部分在阻碍我前进，我也一直在努力与这些干扰因素对抗。
一个穷人的固有思维便是尽量少生事端，因为 搞砸事情会造成经济损失，而且机会来之不易。所以很多时候，我不太敢于说出自己的想法并极力维护它们。我知道有很多人进餐时会和父母进行有深度的对话，而 我从来没有这种机会，因为在我和父亲居住的卧室过于狭小，根本摆不下餐桌。想象一下这会如何影响你 Pitch（融资路演）时的表现。那种陈词激昂、满腔热情地与百般刁难的投资人斗智斗勇的场景，于我而言实在是太过陌生。
因此，出身贫寒 的创业者往往缺乏自信。我从未上过大学的母亲以前常常对我说 “我们没有富贵的命，所以你现在已经不错了”，这种观念一直困扰着我。相比之下，那些更优秀的父母可能会对孩子说 “相信自己，你就一定行”。这些孩子生来就相信自己能够改变世界，而这种自信也会体现在他们的 Pitch 中。自信这种东西，一定是长年累月培养出来的，没有办法偶得。
此外便是资源管理上的短板。贫穷使人坚信金钱就是资源。我小的时候，时间永 远比金钱廉价，所以我宁愿花更多的时间也不愿意付出金钱。我们进行天使轮融资的时候，我不得不解决这个问题，但是却花费了很长时间。比如说，在一个简单的 人员雇佣决定上就要花费很长时间，影响到了公司的成长。此外，还有人力资源管理，就是管理那些能帮到你的人脉关系。穷人家的孩子往往没有能为你指点迷津的 父母或者亲戚。我不得不学会察言观色，学会跟成功人士交谈，尝试向成功人士取经，并努力让自己也变得更像他们。
我还注意到了固有资源的重 要性。我没有朋友和家庭资金的支持。事实上，我每月还要从自己的收入中抽出一部分寄给我的父亲。而那些有朋友或家庭资金支持的创业者在公司成长阶段往往更 如鱼得水，也更有勇气面对失败。一般而言，与我背景相似的人都会在金融或 IT 业工作了好些年、有了足够负担家庭的资本累积之后，才会投身创业。
还 有一点，就是内心中愧疚感对你的阻碍。如果你来自和我一样的家庭、同样拿着斯坦福的毕业证，你大概也是全家人最重要的经济支柱。你很可能会选择更安稳、收 入可观的工作以支持你的家庭。创业从某种程度上来说，是一种不太负责任的行为。而且即便你克服了所有干扰的声音，并完全改变自己的观念，你也会受到和你一 起长大的人的指指点点。人们会说你忘记了自己的身份，就好像所有著名的说唱音乐人都被指控 “背叛了曾经的朋友”。
以上这些都造成了我们这 些出身贫寒的创业者需要克服的观念不平等。我们认为这就是为什么这类创业者往往很难成功的原因。很幸运的是，这些都成为了我们进击的筹码。我们认清了这些 干扰因素。我们克服了那么多困难，并坚信我们会一直战斗直至成功。我们希望更多的人也能认清这一点，因为他们往往关注有形的不平等——那些可以量化或者看 得见的东西，比如金钱或者资源。但是那些可能真正阻碍你突破的，是你内心中的不平等——一种暗中滋生、难以名状的怪物。
David 和我都是我们能够真正改善生活、提高自己和改变穷人思维的案例，我们也希望能够帮助更多的人改变观念模式。我将会继续分享我的故事和心得，希望各位保持关注。
注：本文译者 Alksy。
本文编译自：medium.com，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5042844.html

获取群体认同感

这篇文章，教你如何策划活动，获取群体认同感。
不论是做品牌的，还是写文案的，谁都想呼风唤雨——文章一出，犹如一声令下，千万人转发，无数 “自来水” 声援支持。

就像前段时间的 “六小龄童上不了春晚” 的事件，众多网友发愤支持，有的甚至声称 “再也不看春晚”。
就像在之前的 “D8 远征 FB” 事件中，无数 D8 网友放下手头工作，严密组织，让三联新闻等 FB号“寸草不生”。
就像罗永浩，让粉丝起来反对不对称手机设计，就真的有大量人疯狂响应。
或者像在互联网时代到来之前，三十几年前苹果的经典广告《1984》，号召 PC 消费者一起反抗 IBM 的垄断暴政，吸引大量认同和支持，并传唱至今。

谁都想建立群体认同感，谁都想获取支持，但是为什么有人能做到，而大多数人不能？
大多数文案、策划、品牌设计，总是说着不痛不痒的话，做着日复一日的事情，那就是从来没有唤起一个群体的支持。
那么，如何建立群体认同感，获取一个群体的支持？
如果你要卖车，你就要知道一个人为什么需要车；同样，如果你要唤起群体认同感，就要需要真正理解：我们为什么需要一个群体？
任何生物，所有底层心理动机基本都是为了 “基因的延续。

男人喜欢腰臀比合适的女人，因为这有助于提高分娩成功率，让自己的基因得以延续。甚至可口可乐的瓶子都设计成这形状。

但这貌似无法解释一些个体在群体中的行为：
有的士兵会为了国家赴汤蹈火，献出生命。工蜂为了保护蜂巢，有时也会射出毒刺，让自己丧命。
大量的群体凝聚、认同和奉献的现象，貌似反驳了上面的结论——生物都想让自己的基因延续，所以本质上生物都是自私的。
然而实际上不是这样：生物在群体中的行为，本质上也是为了自己基因的延续。
这其中的关键区别是：一个民族、部落的士兵虽然死了，但比起外族人，这个部落的人跟他拥有更多的相似基因，所以这种牺牲本质上提高了自己基因留下来的概率。
工蜂虽然死了，但保护了同一个蜂巢，而同一个蜂巢内的其他蜜蜂，也拥有跟自己类似的基因。也就是说，自己虽然死了，但自己的绝大部分基因留下来了。

这是因为：进化的基础不是个体，而是基因。
只不过有的时候，自私一点更有助于基因留下来；有的时候，帮助自己的亲属更有助于基因留下来；而有的时候舍小家为大家更有助于基因留下来。
这种远古进化留下来的本能，让我们所有人具有了这种特点：当某种威胁或者不合理出现的时候，我们会团结在感觉上跟自己有相似基因的人，形成群体，反抗他人。

比如六小龄童事件（可能是某公关公司策划的）中，如何让六小龄童得到群体的支持、认同呢？

（1） 划分相似性群体（Us）
首先，你得找到和六小龄童有关的大众相似点，比如 “我们都是看西游记长大的”。
 （2）寻找敌人（Enemy）
然后，需要给这个群体找敌人。央视春晚节目组在大众心目中总是年年 让人失望，还独断专行，不顾广大人民群众需求的形象。太适合当敌人了。
（3）制造不合理（Cause）
敌人一直是存在的，但什么时候会激起我方群体反抗？当然是制造了不公平、不合理的现象的时候，给了我方威胁和战斗的理由。
比如春晚节目组 “猴年春晚，宁让 TFBOYS 上，不让真正代表猴年的齐天大圣上？”（TFBOYS 本身和这件事没关系，但为了制造冲突和不合理，也只能拉上他们了。）

（4）领袖召唤（Follow）
这么大的群体举动，必须有人号召，然后其他人跟随。比如有的意见领袖说抵制春晚等。
所以，号召群体支持，建立认同感，你需要做到这四点：
1. 划分相似性群体（Us）
出于进化的本能，人总是喜欢与自己有相似之处的人，因为这意味着我们拥有共同基因的可能性更大。
两个人刚见面，发现竟然都是福建的，顿时好感倍增——有相似性，基因的共同性可能更高。
聊天时，发现竟然都是巴塞罗那球迷，好感更增加——有相似喜好，也暗示着共同基因多。（如果另一个人是曼联球迷，也可能找到相似性，他们会说都是欧洲足坛球迷）

我们会更喜欢跟自己来自同一所学校、拥有同样肤色、居住在同样地方、谈话时做出一样的手势、甚至昨天吃过同一家火锅店的人。
所以，如果你想获得群体的支持，就要先利用某个相似特点，划分出群体。

• 帝吧出征：都是帝吧的人，都热爱自己足够。

• 苹果 1984 系列广告：我们都渴望自由。

• 乐纯酸奶：我们都是渴望健康的普通消费者。

• 西少爷肉夹馍：我们都是北漂。

• 三个爸爸空气净化器：我们都爱孩子和妻子。

• 马丁路德金：我们都有一个梦想……（人人平等）

• 陈胜吴广起义：我们都是被逼上绝路的平民老百姓。

• 热文《携程在手，想走走不了》（批评携程卖假机票的事情）：我们都是想要享受假期的普通消费者。

• 罗永浩：我们都是有理想有情怀的人。

总之，当你想鼓动一群人支持你做一件事的时候，第一步就是先找到你跟他们的相似点，让他们潜意识觉得你们有共同基因。
                    “世上本没有群体，划分的人有了，就有了群体。”                  ——李叫兽
比如孙悟空、林志玲、蝙蝠侠和奥巴马在一起，假如每个人都想呼吁其他人支持自己，反对某个人。每个人找相似性划分群体的方式都不同：

• 孙悟空说：所有的雄性团结起来！（反对林志玲）
• 林志玲说：所有的碳基生物团结起来！（PS. 孙悟空是石头生的，属于 “硅基”。）
• 蝙蝠侠说：所有的非混血儿团结起来，我们不接受混血！（奥巴马是混血儿）
• 奥巴马说：所有的非富二代团结起来，打倒富二代！（蝙蝠侠是富二代）

总之，表面上大家看似是一起的，但要建立认同，必须揪出某个相似点，划分出一个群体，然后建立群体内部的自豪感、认同感。
毕竟，提示 “我们的相似”，就相当于暗示：我们拥有共同基因，为了让我们的共同基因延续下去，来支持我吧！
2.寻找敌人（Enemy）
划分完群体，必须找到共同的敌人，给这个群体施加一定的外部压力，才能让这个群体内部凝聚，并且真正支持你。
因为一定外部压力，可以强化对群体本身的感知——比如日本人嚣张的时候，我们更加容易意识到自己是中国人。
所以，如果你想让消费者支持你，就得给他们找到敌人。

• 帝吧出征：TW 某些言论偏激反对大陆的媒体。
• 苹果 1984 系列广告：独裁者 IBM，垄断操控消费者。
• 乐纯酸奶：中国无良大型奶企。
• 三个爸爸空气净化器：不安全、不健康的空气净化器和雾霾。
• 马丁路德金：种族歧视的人。
• 陈胜吴广起义：王侯将相。
• 热文《携程在手，想走走不了》（批评携程卖假机票的事情）：携程网。
• 罗永浩：行业权威和领导者。（比如骂小米，骂三星，骂诺基亚——“当年诺基亚如日中天的时候，在我眼里也是一坨如日中天的屎。”）

正是共同敌人的存在，才让一件事有了意义，才能够凝聚群体。而缺掉这一环，给人的感觉就会像 “说废话”。
当说到 “乐享生活” 的时候，任何人都不会感觉到动力，因为这个文案没有暗示任何敌人——难道谁不想享受生活？
而很多品牌在创建期的成功文案，则几乎都为自己的消费者定义了一个共同的敌人。
比如：

• 今日头条 “你关心的，才是头条”，反对 “无差异化的小编推荐”。
• M&M 巧克力 “只溶在口不溶在手”，反对的是 “太容易融化的巧克力”。
• NIKE 的 “Just do it”，反对的是 “犹犹豫豫，不想行动”。

实际上，创业者，就是要带领你的消费者反抗世界——反抗原有产品坑爹，反抗行业第一的垄断，反抗大众的普遍做法等。
这种对敌人的塑造，会给你划分的相似性群体制造一种 “外部压力”，它会进一步凝聚群体，刺激行动。
有个心理学研究证明了这一点：
给两组大学生看不同的视频，一组看的是 “大学生的迷茫未来”，另一组看的是 “植物的光合作用”（中性视频），然后测试他们对学校这个群体的认同感。
结果发现，看 “大学生迷茫未来” 的一组（产生了外部压力和敌人），认同感更强，他们在问卷中更加认同这些话：

• 如果有人批评我的学校，我会捍卫它。
• 我很认同我的学校。
• 我很愿意承认我是学校集体的一分子。

所以，号召别人支持你，就先找到合适的敌人。
3.制造不合理（Cause）
仅仅找到敌人并不足够，你还需要为大家的战斗找到理由——我们的敌人制造了某种不合理，我们一起来干掉 TA 吧！

有个心理学实验证明了这一点：
研究者召集了 125 名数学系的学生，让他们先看一份学校理事会的信息。其中一段信息写了——“数学系有 200 人，社会学系有 800 人，理事会 10 名代表，2 名来自数学系，8 名来自社会学系。”
然后让他们在一份名单中为一项任务挑选队员，发现他们并没有表现出明显的群体偏好——几乎不太受这个队友来自于数学系还是社会学系的影响。
也就是说，即使已经划分了 2 个群体（数学系和社会学系），这些大学生并没有激起群体情绪。（类似 2 个不同群体的原始部落相安无事）
然后在第二组试验中，数学系的学生看到了不同的说明：数学系和社会学系人员数量一样多，但理事会中只有 2 个人来自数学系，8 人来自社会学系。
结果，在选队友的时候，几乎没有数学系的学生愿意跟社会学系的人一组。也就是说：他们对不公平的感知，激起了群体情绪，提高了对群体的认同感和捍卫感。

所以，如果想引发群体的支持，除了按相似性划分群体和找到敌人外，还必须指出当下的现状有什么不合理不公平的地方。
比如：
乐纯酸奶在定义了 “传统行业奶企” 作为敌人后，文章中说了这段话：

“传统酸奶往往用料成本不到一元，但售价 10-12 元，行业平均毛利率高达 80%-90%；但乐纯酸奶不仅使用真材实料（ 新鲜的黄柠檬和青柠檬、整颗的栗子、香草荚的籽、平阴玫瑰），而且零售价只卖 15 元，送货上门。”

在得到亿万网友声援的热文《少年不可欺》中，作者在划分相似性群体（相信原创、支持梦想的人），定义了明确敌人（优酷，抄袭其作品），然后说出了不合理的地方：

马丁路德金也在演讲中挑出了不合理：“一百年前，黑人就该被《黑奴解放宣言》释放为自由人，获得平等的权利，但 100年 后，种族歧视仍然存在。”

总之，你在按照相似性划分了群体，定义了敌人之后，还需要找到一个煽动性理由（cause），指出其中的不公平，不合理。
4.领袖召唤（Follow）
现在你知道自己属于什么群体，也有了敌人，还有煽动性的理由。激情澎湃，整装待发，就准备开始在网上撕逼了。
这个时候还差的最后一把火就是：你需要一个领袖，召唤你的行动，让你产生认同，知道怎么做。
在心理学上，“认同” （identification）就是指一个人向地位和成就比自己高的人的认同，以消除自己现实生活中无法获取成功和满足时，而产生的挫败感。
呃，换句人话来说就是：

• 认同，就是屌丝枕头边的《乔布斯传》。
• 就是失意年轻人的老罗语录。
• 就是不会踢球的人的梅西 10号球衣。

当相似性的人组成临时群体，遇到敌人，面临挑战时，可能并没有勇气、智力来去真正行动。这个时候就需要一个让他们自豪的领袖，来率先突破障碍，做出大胆举动。

• 在六小龄童的例子中，这个领袖可能是率先号召抵制春晚的大 V。
• 在农民起义中，是陈胜吴广。
• 在西少爷故事中，是放弃稳定工作去创业的北漂创始人。
• 在《少年不可欺》中，是视频被抄袭的少年。是的，这部分年轻人都对大公司的垄断、抄袭反感过很多次，但都觉得跟大公司博弈太麻烦，把过去的怒火压制在心里，继续生活。

这时，群体（us）、敌人（enemy）和不合理现象（cause）一直存在，但没有爆发出最后的行为。
直到他们看到有人真正花了数天时间写了文章来反对，自己瞬间就找到了释放过去怒火的行为——仅仅需要分享到朋友圈就行了，自然都开始行动。
所以，如果你想让群体支持的举动是 1（比如转发），那么你就必须先做出 10 的行动（比如学老罗当众砸冰箱），你的 10 倍行动，会形成一种召唤。
当然，还有个前提是：你必须持续地维持你所代表的群体的自豪感，否则一场支持运动很快就会烟消云散。
有研究发现：当大学球队赢球，这个大学的人会说：我们赢啦！（认同是一个群体）。但当球队输球，同样的人却会改口说：他们竟然输掉了比赛！（不再认同是一个群体。）
结 语
如果你想获取群体的认同和支持，就要知道本身自私的基因。
当某种威胁或者不合理出现的时候，我们会团结在感觉上跟自己有相似基因的人，形成群体，反抗他人。
所以，要号召大量用户在情绪上的支持，就要：
1， 按照相似性划分群体——我跟这些人，有什么共同点？
2， 寻找敌人——基于这个共同点，有什么敌人？
3， 制造不合理——我们和敌人的局面，有什么不合理？
4， 领袖召唤——先自己做一件 10 倍的事
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决定的方式

编者按：Gokul Rajaram 被称为 “AdSense 之父”，曾任谷歌 AdSense 产品管理总监；语义技术创业公司 Chai Labs 的联合创始人兼 CEO；Facebook 收 购 Chai Labs 后，负责 Facebook 的广告产品团队；此后进入金融科技企业 Square，任职该公司产品工程主管。
十年前，Gokul Rajaram 从根本上改变了他做决定的方式。他以谷歌 AdSense 产品管理总监的身份出现在谷歌 CEO 埃里克·施密特的面前。于是，一个与谷歌广告投放业务有关的艰巨挑战浮出了水面，相关讨论也随之升温。
施密特喊道：“停。谁为这个决定负责？” 三个人——包括 Rajaram 在内——同时举起了手。“会议结束”，施密特说。“在确定负责人到底是谁之前，我不希望你们回到这个房间。三个负责人等于没有负责人。” 就这样，会议延迟，人员离开了。
十 年过去，转战了三家公司，Rajaram 仍然记得那一时刻，并且时常借鉴。如今在 Square, 他负责 Caviar 业务——公司快速成长的餐饮配送服务。在此之前，Facebook 收购了 Rajaram 担任联合创始人兼 CEO 的语义技术创业公 司 Chai Labs 之后，他就领导 Facebook 广告产品的战略开发和实施。在谷歌，Rajaram 作为管理层的一员，将谷 歌 AdSense 发展成为一个价值数十亿美元的产品线。
纵观他的职业生涯，Rajaram 注意到很多具有前瞻性思维的公司，仍然会被 最终能够达成一致意见的决策方式吸引。事实证明，对于重要的、艰难的抉择，这种方式通常是无效而且行不通的。在 First Round 上一 场 CEO 峰会上，Rajaram 分享了一个框架。在 Square 和 Cavia，他用这个框架应对最艰难的决策、分配所有权、兼容并包和协调股 东之间的执行权。
达成一致意味着没有责任人。重要的不是每个人都同意，而是每个人都知道，然后有一个合适的人来做决定。
为什么做困难的决定需要一个框架？
Rajaram 使 用的框架假设：必须做出一个艰难的选择。对于 Rajaram 和他的同事来说，这意味着首先要认清什么时候做选择比较困难。“对于一些人来说，这就像是 一张熟悉的图表。它将决定分别对应到四个象限，坐标轴代表重要性和紧急性”，Rajaram 说。“作为一个团队或组织，用你们自己的描述来替换象限中的 内容，使你们的人能产生共鸣。我最喜欢的是 Kombucha 象限：既不紧急也不重要的决定。在 Square, 我们会开玩笑地引 用 Kombucha 的等级来提醒同事考虑某个决定的重要性或紧急性。”
这 个基本的图表有助于确立优先级的共享定义，并理想化地将各种场景进行分类，来帮助你判断做决定时应该如何分配资源。你想通过以下图表做出的困难决定都是重 要的决定——无论它紧急与否。“这个系统的正确决策极其重要，可能会影响到你的公司，甚至成就或破坏公司、团队、业务部门的业务。” 对于大多数领导人来说，做选择是本能的，但是这种快速的象限分类法有助于显示分类，并提供关于待做决定的最新信息。Rajaram 说：“一旦你对自己的选择是否重要进行快速评估，并开始反复使用这个决策框架，奇迹就会出现。你会意识到，做决定并不需要耗费几天的时间，1~2 小时之内就能解决。在此期间，你可以利用这个框架迅速地做出一个高质量的决定。快速决定意味着你可以节约精力去做随之而来的重要工作”。
这 个决策框架是 SPADE，是一个首字母缩略词，每个字母分别代表背景（Setting）, 人员 (People), 替代方案（Alternatives), 决定 (Decide)，解释 (Explain)，是由 Rajaram 及其在 Square 的同事 Jeff Kolovson 创造。以下阐明了每一步的重要性，及其如何被运用到公司中—— Rajaram 一直以来不得不做出重要决定的地方。

背景

每 个选择都有一个特定的背景，因此 SPADE 中的 “S” 代表 “背景”。 Rajaram 说：“‘背景’ 构成并影响你的决定。它帮助我们明确这个决定到底是什么”。“它可以分解成多个部分，并将决策人员发动起来。”“背景” 包括三个部分：事件、时间、原因。以下是 Rajaram 对每个部分的阐述：
精确定义决策内容，抓住 “是什么”。“你会 感到很吃惊，竟然有这么多的人无法准确说出要决策的是什么。比如，清晰的表达应该是这样的：“‘是什么’ 就是要找出下一个投放产品是在哪个国家。如果你有一个明确的产品，这可以。但如果你有多个产品，问题就不仅是在哪个国家投放产品，而是要投放什么产品，在 哪个国家投放了。这是两条线，而不是一条——如果你挖得更深，可能还会出现更多问题。要非常清楚你正在做的决定。”
在日程表中标注决策相关的准确时间轴来认清 “时间”。它 不仅要能够反映做出选择所需的时间，还要反映出为什么需要那么长时间。“必须要以批判性的思维去思考 ‘为什么’。如果有人说必须要在 2015年10月15日 做出某个决定，那为什么必须要这样？那很重要吗？举个例子：某个产品要在 2015年11月15日 发布，那么我就需要在 10月15日 前确定产品名称，让它通过宣传册传播，并渗透进网页和 App。这个阶段我需要四个周的时间。这一逻辑有助于大家理解 ‘时间’，以及为什么需要这些时间。”
从方案中解析目标，找到 “原因”。阐明原因是关键的背景因素。“原因标示着决策的价 值，它解释了你为什么要做优化，以及这个决定为什么很重要。我是一家创业公司的顾问，该公司的产品管理经理和产品营销经理有一个严重分歧，他们在怎样给产 品定价这一问题上意见不统一。经调查，矛盾产生的原因是，他们对定价目标的认识有根本性的偏差。产品管理者将其看作是优化市场份额的方式，而产品营销者将 其看作是收入最大化的方式。他们都不曾明确提出过这个问题，也没有咨询过公司的创始人。当我们弄清楚矛盾产生的根源后，做出决定就变得简单多了。”
在你不知道一个决策为什么重要的情况下，如何做决定？这是一个简单且基本的问题，但我很吃惊，答案竟难倒了这么多人。

人员

执 行决策背后的动力是人员，框架中代表 “P”。“事实上，我撒谎了。做决定的首要因素不是 ‘背景’，而是 ‘人员’。但如果把框架称为 SPADE 就没那么有意思了，” Rajaram 说。“事实是——与组织中的一切相比——人员是最重要的。其中包括顾问、在决策中给予投入的人、审核该决策的人、还有最重要的，对决策最终负责的人。”
参与决策的人主要有三种角色：负责人、审批人、以及顾问。
问责人员等同于负责人。一些决策制定框架将负责人与问责人员区分开来，但是决策人（又名负责人） 应该二者兼顾。“在 Square，决策的负责人需要对决策的执行和结果负责。我们认为，问责人员和负责人是一回事，” Rajaram 说。“原因是：想想上次你接手做决策，由别人制定，可你却要负责执行并取得成功。那是一种什么感受？我猜它让你感到沮丧，无能为力，或者想要逃脱。我们希 望避免那样的情况。这就是为什么决策制定者既是问责人，又是负责人。这更加能够让人实现个人抱负，被赋予更多的权力。” 赋权于人意味着，将决定权交给能够对该决定负责，并拥有所属权的人。
反对意见针对的是质量，不一定是结果。审批人在决策制定 框架占重要角色。“审批人可以否决决定。通常情况下，审批人不会否定决策本身，而是否定决策的质量，” Rajaram 说。“负责人的作用是检查——平衡，以确保审批人没有滥用特权、避免决策质量低下。否决权是一个超级权力，使用时需非常谨慎，有需要时，记得灵活使用。”
正式承认 “所有” 积极参与者。决 策制定过程中第三个重要角色是顾问，他们起了非常重要的作用，但很多都忘记感谢——他们的投入与反馈。“人们没有意识到，很多人需要去听取组织内部的意 见。顾问是决策制定的积极参与者，” Rajaram 说。“他们会投入其中、给予反馈、分析、支持负责人，使她能够制定出高质量的决策。”
在 Square，顾问是为人所知的职位，他们在决策制定过程中贡献自己的影响力和洞察力。“我记得有一次，需要改动关于工程师编写软件单元测试程序的政策。 决策者，一名工程师主管，咨询了他手下的多名工程师管理人员后，对自己的决定感到非常满意。然后，他发了封政策更新决定的邮件给所有 Square 的工程师，” Rajaram 说。“30 分钟内，十几个人回复了，其中多数表达了对该决定的强烈不满。值得高兴的是，这名主管拥有主导权。他暂停了这项决策，并邀请 Square 所有的工程师，不管是否赞同这项决定，在接下来的一周内与他面谈。我想，很多人都去找他做解释了，他们在他办公室呆了几个小时。一周后，他用邮件发布了新 决定。结果，与上次的决定 ‘一模一样’。但这一次，没有人再抱怨了。为什么？因为主管听取了他们所有人的意见。”
倾听很重要。比你想象的重要得多。人们需要有发言的机会，即使他们的立场与最终决定相悖。

替代方案

一 旦背景和参与人员确定，下一步就是列出替代方案。“简单地说，一个替代方案就是一种世界观。对于负责人，也就是决策者来说，毫无偏见地考虑一系列的替代方 案就是他的工作。替代方案应该具有可行性——它们应该比较现实；它们也是有所不同的——不能只是同一情况的细微变化；它们还应是全面的——要能覆盖问题的 领域，” Rajaram 说。“换句话说，决策者需要列出每一替代方案的利弊，因为替代方案关系到价值。在多数情况下，人们也可以定量模拟出每一替代方案的影响，并在决策所处的背 景下对其进行评估——尤其是决策原因及优化功能。”
对于许多复杂的决策来说，最好能让所有的顾问来制定替代方案。Rajaram 说：“踏进一个房间，走到白板前，然后进行头脑风暴，列出每一个替代方案的利弊，以及量化模型背后的参数。没有捷径。尽可能地分析数据。对于模棱两可的决 策，分析数据是件很困难的事，但这样做很值得。”
最重要的是，如果使用得当，头脑风暴还有助于制定出之前从未想到的新的替代方案。比如，他 说，“我们与一名潜在合作伙伴讨论合作时，在一条特定条款上卡住了。我们需要决定如何使谈判继续。有两个最初选择——不做更改，与合作伙伴继续谈判；或者 终止谈判。而当我们聚在一起头脑风暴替代方案时，这个团队就可能制定出让大家都感兴趣的第三种选择——拟定一份第三方合同，以减轻双方在该条款上的风险 ——这就是我们之前未曾想到的。
“我们发现，及时、定量评估做的最好的是在并购交易中。为什么？因为这是一个非常重要的决定，可能 ‘成就或毁灭’ 一家公司。此外，大多数经验丰富的企业发展专家评估销售、采购、建立合作关系，以及公司未来五到十年获得的相关经济利益，做得相当出色。他们会考虑成功的 几率，投入的资源以及机会成本。”
在并购方案中，要将勤奋程度、指标以及利益相关者的参与度考虑进去。如果是一个重大决定，还要参考过去和现在的情况。

决定

有了经过员工评估的替代方案，以及基于背景列出的利弊，是时候做决定了。“你的选择方法很简单。现在已经明确了所有的替代方案，让所有顾问都回到房间，一一解释，包括：列出替代方案及其利弊，以及所运行模型的价值。然后问他们的反馈意见。” Rajaram 说。
这个过程最重要的部分是让他们私下告诉你他们的选择。“可 以通过邮件，Slack 或者我最喜欢的 SMS——只要他们私下把自己的选择及做出选择的原因发过来就行，私下做选择很重要，因为面对困难的决定，可能会产生争议的解决方案。你的目的是要得到诚 实的想法，而不是屈从于组织层级或同事压力的答案。征求无偏见的反馈意见，得到不受他人影响的投票真的非常重要。”
这就是说，在特殊情况下，可以公开表达自己的选择。Rajaram 记得由 Sheryl Sandberg 制定的决策过程非常完善，因此她使团队内部的互信程度达到了前所未有的高度。“这始于我们推举她为决策的制定者和所有者，这是我们最明智的举措之一。她让 我们参与决策的每一个阶段，并一直坚持下去。当她第三次把我们所有人召集到房间里时，她已在这个房间里建立了相当高的信任度，每一个人，包括 Sheryl 的行政人员，都能够完全自由地说出自己的想法。”
既然决策者知道了所有人的选择，他们需要参照大家的选择对信息进行全面评估，然后，“做出决定”。这包括，选出其中一个替代方案，尽可能详细地写出他们为什么做这个选择。“写出决定不会太难，因为利弊和准则都已经列出来了，” Rajaram 说。

解释

决策框架的最后一步要求决策者对决定进行解释。简言之，就是她必须清楚说明她为什么选择这个方案，并阐述这个决定的预期效果。如果决策者在做决定的时候记录了自己的想法，这个过程会容易很多。这一阶段有三个步骤：
让审批人来评判你的决定及其流程。再 一次申明，审批人的作用是监督决策过程，而非结果。“由于决策者是主导 SPADE 框架的人，审批人并未涉及其中，因此，他们可以从全新的角度来评估这个决定。如果你是决策的负责人，去找审批人，向他们阐述你的决定，并取得认可。如果你 的决策架构质量够高，她不太可能会否决。”
召开承诺会议。这需要大家配合，但很重要，有助于使决策涉及的所有顾问团结起来。 预定一个能容纳所有参与人员的会议室或电话会议线路。然后引导他们浏览决策。“现在就该你解释这个决定，并真正掌握决策权。可能会有牢骚或分歧，但这正是 你明确拥有决策权的时候，” Rajaram 说。召开另一个承诺会议。决策制定以后，让每一个人——无论是否支持这一决定——都在会议中单独、大声地承诺支持决定是很重要的。“走遍整个房间，让所有 人都承诺支持决策，每次一人，” 他说。“承诺会议真的很重要，因为当你在同事面前承诺支持某一决策时，你更有可能真正支持它。作为决策者，你还要负责决策的实施，因此，你需要他们的承诺 来帮助决策的推动。”
决策制定后，每位参与人员都必须大声承诺支持这一决策。大声承诺会给你带来更大的好处。
给一切可能参与的人发送决策制定文件。既 然决策已经完成制定，真正的工作开始了。“承诺会议后，需要明确后面的任务怎样分配与执行，” Rajaram 说。“决策者需要将制定决策的 SPADE 总结在一页纸上，并将该简报电邮给公司所有人，或者尽可能多的受众。为什么？因为整个公司都需要知道制定了什么决策，它是怎样制定出来的。”
Square 使用电子邮件别名（notes@）来向全公司发布所有的决策和会议纪要。他说：“过去几年，我们一直向全公司发布 SPADE 的简报，看着使用这一框架做出的决策越来越多并且发送给全公司，真的很令人高兴。员工开始参与到公司重要议题的高质量决策制定中。这就是越来越多的人鼓起 勇气面对困难抉择的方式，他们还分享了自己是怎样做出决定的。”

综上所述

SPADE 决策制定框架有助于同步并加速合作进程来做出困难选择。当系统一步步罗列流程的时候，Rajaram 强调了几个关键点。首先，不要采用一致意见；一致意见并不等同于所有权。第二， 清晰阐述 “为什么”；这对理解做决定的目标和背景很重要，有助于使之得到优化。第三，保证决策者既是责任人，也是问责人。不要成为那种没有前期投入就通过决策开始执行的公司。第四，最大程度地咨询他人。愿意参与其中的人比你想象的多得多。最后，私下获取反馈信息，但是要进行公示并公开取得支持。
他 说：“我打赌，如果你今天在公司里展开有关决策制定和幸福度的调查，很多人会说他们不知道决策是怎样制定的。这个框架可以让你向全公司大致说明流程的每一 步，我坚信，做出高质量的决定可以从根本上改变我们的工作方式。我已经迫不及待地想要生活在这样一个世界中：员工和公司都能够高质量地做出系统的决策。”
注：本文译者 Raingy Yang。
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大处着想，小处着手，快速行动

编者注：有宏伟目标当然很重要。但是要想成就伟业靠的不是从一开始就深思熟虑制定宏伟计划，因为计划永远赶不上变化。如果你一 开始就想着要做出一个完美计划，你会成为最后用时耗尽却一步都没有走的象棋大师。大处着想，小处着手，快速行动，这 12 字几乎可以成为做任何事情的金科玉律，我们看看 azeem 的分享。
如何做一件重要的事？任何事都可以，比如做产品，开公司，发展爱好，或者找份新的工作，这些都不要紧。这里我有一个 12 字方针我想可以帮助你达成目标：

想法要大，起点要低，行动要快

7年 前，我在红杉资本的一份 pitching 指南上面第一次看到了这个。作为一名产品创业者（以及教练和投资者），我发现这句话价值千金。
想法要大，起点要低，行动要快真的是真知灼见。
原因很明显：大的东西是值得做的，但却容易令人生畏。而小的东西看起来微不足道，如果缺乏有意识的目标导向做起来就会没有方向感。
想法要大
实 验室评估和实地研究发现，目标设定对表现有积极的影响，90%的研究中目标越具体越有挑战性结果往往也越好，相对而言，那些容易实现的目标、那些 “做到最好” 之类的目标，或者不制定目标往往收效不高。因为目标会通过引导注意力，调动努力，提高毅力并激励战略发展来影响表现。
（此文出自 Locke et al 的《目标设定与任务表现》1969–1980. Psychological Bulletin, Vol 90 (1), Jul 1981, 125–152。这篇文章只能看摘要，我建议看 Locker 后来写的一篇文章：通过有意识的目标设定来激励。）
看看被提到最多的技术巨头，你会看到这些公司想法都很大：Google（组织全球的信息），Uber（重新思考物流），AirBnb（改变休闲与商务之旅），Amazon（万货商店）。
往大处着想能够把平庸的世界变得有趣。Uber 是什么？不就是一堆出租车公司吗？Amazon 不就是有仓库的商品目录吗？但是在设定了远大的目标之后，这些组织就能够更好地利用各种努力，引导员工和支持者的注意力。
目标设定越大，对你自身的激励也就越多。否则就像有人告诉我一样，目标是拿金牌的话你可能会得块银牌。但目标是站上领奖台的话，你能完成比赛就不错了。
远大目标要能感染人
有 些人把这些目标叫做 BHAG（big hairy audacious goals，宏伟大胆冒险的目标）。但是光有 BHAG 是不够的。这些目标还必须是可传达的，有感染力的。目标应该具备高概念（电影术语，高度刺激性的；富有挑战性的）。看看下面这些电影的高概念，你能猜到是 什么电影吗：

• 一个反叛的菜鸟飞行员试图摆脱在老爹阴影下生活
• 一名粗野的底特律警察跟踪一个罪犯来到古老的比弗利山庄。然后发生了一出出的喜剧。
• 50 岁的老处女
• 攻占柏林（不是电影，是二战最后的目标）

高概念很重要，因为它们把你的 BHAG 目标转化成为人人都能理解消化的东西。
起点要低
大的事情需要时间和计划。不过就像大普鲁士军事战略家 von Moltke 的观察一样：

交战的战术结果形成新的战略决策的基础，因为一场战役的胜败对局势的改变太大了，大到没有人能看清第一场战役之后的走势。

或者更确切地说，计划如果跟现实关联起来是没办法执行下去的，所以你需要分而治之，把大块头的东西分解成小一点的，同时提醒你自己，这些冗长乏味的小事情是实现你伟大目标的必由之路。
老子有句话说得很好：“千里之行始于足下”。我把它解读为这个世界的本质，任何你想要实现的事情都需要从一个朝着正确方向的积极行动开始（所以知道你要去哪里很重要）。
学做商业计划的时候，Excel 表格的伪精确性以及组织矩阵化让我们都以为做计划很容易，哪怕是复杂的计划。谁都可以做复杂的计划。
但复杂性是很难管理的，令人畏缩的。你很难记得住，甚至比记 11 位数字还要难。
实际上研究大型系统运作机制的系统理论家都很清楚复杂性的本质。
下面是 Gall 定律（出自 John Gall）

能用的复杂系统总是从能用的简单系统演进过来的。反过来似乎也是正确的：从零开始设计的复杂系统从来都用不了，也没办法把它变成可以用的。你最后还是得从一个简单的系统重新开始。

当然，要想实现你的宏伟目标，几乎肯定要处理业务当中的复杂性。
你的销售组织会需要地区性、全球性的架构。这些人怎么汇报？你的产品团队需要针对不同市场进行本地化。你的员工监管会因国家而异。你的团队会碰到障碍或者机会，导致他们偏离航线。
但是如果你一开始就考虑这些，你就会溺死在这份漂亮的计划海洋里面—甘特图，系统图或者 Excel 表是做得很精彩了，但是看不到实现的曙光。
精益初创企业运动给我们的启示是，每一阶段你都需要做最小的事来验证这个阶段是否可行。
作为产品创业者，从小处开始能让你对业务有透彻的理解：你会清楚其运营流程或者价值链是什么样的。从小处着手，用低成本的方式去做，因为这些东西刚好触手可及，能够验证你的高概念，然后可以带着更大的信心继续前进。
那些开始的模型未必能 “扩展”。Google Books 是从 Larry Pages 自己扫描了几页纸开始的。Jeff Bezos 曾经自己打包过 Amazon 的货物。这些都没关系。重要的是你已经开始行动了。
快速行动
行动越快，学得越快。既然你的确不知道开始要干什么，那就只有先做做看。不过要记住，你走的是小碎步，小的、迅速的步骤，每一步之后你会看到哪些有用哪些没用。
快速行动让你有一个更快的 OODA（观察、判断、决策、行动）循环。OODA 循环是另一位军事战略家 John Boyd 发明的，这也是现代精益产品管理的支柱之一。
我把它看作是 “实时” 最优化，或者像 John Maynard Keynes（凯恩斯）说的那样：“事实改变时，我改变想法。你又会怎么做呢，先生？”
快速行动还有第二个好处。挑战对于而言更加险恶，因为你的准备时间更少了，需要你发挥自身的各种潜能（并且不断学习）。神奇的是这能够让你变得更加聪明，迫使你制定新的策略。
但这并不是说可以草率行事。也不能为了做事而做事。或者摇摇棋盘看看棋子掉到哪里算哪里。
快速行动是指行动要快，同时要主动意识到自己在做什么。行动快实际上可能意味着什么也没干。但是经过深思熟虑的什么都不干跟因为耽搁或分析的麻痹大意而没干成是不一样的。
失败模式
我见过很多失败，自己也经历过。这些失败可以总结为以下三种模式：

• 计划太过超前。你会成为最后用时耗尽却一步都没有走的象棋大师。
• 事情做得很好但是不知道为什么要做。组织可以变得极其擅长执行但却不知道自己在打什么样的仗。
• 行动太快响应太快。但是什么才叫太快要看情况。我听说有人称之为 “摇摆管理”，你经常会看到一些初创企业每周的焦点都会改变（比如这周 B2B，下周又变成 B2C）。

我经常用想法要大、起点要低、行动要快这一原则。实际上几乎每天都用。这个原则也不是永远都对。有时候也会运用错误。有时候小组的其他人并不想听。
这 是很难的。需要重新组织问题。你不要马上去想眼前的东西，相反这迫使你往前看，时刻提醒自己这段历程的目的地在哪里，然后再回过头来重新考虑接下来该干什 么。要知道快速行动可能意味着那你要放弃做过的东西。想法要大、起点要低、行动要快是应对不确定性的办法，这个世界要靠你来创造。大多数人更习惯于确定 性，习惯处在一个为他们打造的世界里。（实际上是要你跳出自己的舒适区）
无论如何，这条原则值得再三铭记：

• 想法要大：让想法对你自己和别人都有意义
• 起点要低：落实想法要可消化、具体、实际。清楚了你要去哪里之后，只需做到能让你走到下一步即可。
• 行动要快：要形成势头，迅速执行许多小的步骤。

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草坪上踩出来的足迹铺上人行道

编者注：原文是 Twitter 联合创始人Biz Stone的文章。Stone 强调了从简单做起并保持简单的重要性。从某种程度来说，此文与想法要大、起点要低、行动要快有异曲同工之妙。但是它同时也揭示了做减法保持简单并非易事。
几年前我去 Best Buy 买电视。当时我只想要买部像今天这样的平板电视。但是卖电视的怂恿我买了一部很贵的 “智能电视”。出于很多理由我并不喜欢这部电视。最主要的一点是电视上面有个摄像头。是的，电视在看着我。

哪些可以拿掉？
保持简单很难。我喜欢做简单的东西，因为我很容易会被过于复杂的产品弄得很沮丧。我在评估产品的时候会像编辑一样去思考—哪些东西可以拿掉？选项太多会让我困惑，我宁愿删掉也不愿去试，除非必须这么干。
我让产品设计聚焦的办法是问设计团队，“这么多选项里面哪一个我们会设成默认？” 然后我会说，“那就是我们的产品。” 一般人有几个会去折腾那些设置呢？大家通常只想要能好好工作的产品。
放手
保持简单意味着放手。意味着把部分控制交给那些愿意使用你所开发的东西的人。造好基础的东西然后给人用，你会发现两样东西。首先，你会发现价值在哪里。其次，你会发现缺失了什么。然后，你进行迭代升级。
Perl 语言的开发者 Larry Wall 曾经说过：“他们当初在 Irvine 建加州大学的时候就是把建筑放进去，再种上草，并没有建任何的人行道。第二年他们再返回来，就着草坪上踩出来的足迹铺上人行道。”
Larry 的意思是说 Perl 并不是按照基本原则设计出来的。Perl 就是那些人行道。如果你是一位消费者软件产品设计师，这个应该能够引起你的共鸣。看看使用模式能够帮助你把 app 做得更好。以为自己事先什么都知道只会增加工作。
身体力行
Jelly 现在就是这么干的。现在我们推出了一个小小的内测版，最近刚刚拿掉了一堆东西。现在它已经清爽多了。大家现在想要获得来自解决过类似问题的人的答案要容易多了。
同样，Twitter 早期的时候也是这么干的。我们并没有推出话题标签、@ 回复、转发这类的功能。那些功能（人行道）是从路径变过来的。我们把简单版的新 Jelly 推出来后，正在怀着兴奋的心情想看看大家会怎么用它。
倾听的价值
你观察模式。你看大家喜欢什么，你观察他们想要干什么。然后，你和你的团队利用你们的产品知识去实现功能，再通过这些功能帮助大家实现这些事情。重要的是要注意你的产品设计方式未必跟大家的预期一致。
如果跟大家的要求并不一致也没关系。要相信自己，相信自己知道如何设计出合适的功能，让大家做想做的事情，相信自己能让产品变得更加强大，让那些还没试用过的人用上它。你还是得保持简单，而这个就像我说的那样，简单是很难的。
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