升级你的操作系统:未来社会的9大生存法则

炫先森拆书系列37

9分钟搞定未来社会生存法则



为什么要读这篇文章

如今,已不是一个快速变化的时代了,而是一个持续快速变化的时代。我们的思维已经严重落后于科技发展的现状。技术发展的速度已经超过了人类理解能力的提升速度。那么,我们应该如何面对未来的社会?不妨听听一直走在科技最前沿的人士的看法。

说到未来科技,就不得不提麻省理工学院著名的媒体实验室。实际上,媒体实验室与媒体本身没有任何关系。媒体实验室是以不约束教授们的研究方向,专门研究关乎人类未来的、跨学科的项目著称。比如,我们所使用的触摸屏、电子墨水、可穿戴设备、车载全球定位系统等等,都是出自媒体实验室。媒体实验室的主任伊藤穰一却是一个退学连学士学位都没有的非学术界人士。

伊藤穰一与《众包》作者,《连线》杂志特约撰稿人杰夫·豪花了4年的时间,采访了大量与媒体实验室有关联的人士,包括学生、工作人员和老师,提出了现代世界生存的9大原则,推出了这本《爆裂》。

万维钢在本书的推荐序中说,“在互联网时代,一种新体制正在解决一些过去的旧体制解决不了的问题。”而伊藤穰一说,“请把这9大原则想象成如何使用全球最新操作系统的提示。”



这究竟是个怎样的时代

伊藤穰一说,今天这个时代,出现了三个前所未有的特性,它们分别是:不对称性、复杂性和不确定性。

什么是不对称性?过去我们总认为,力量大的一定可以战胜力量小的。然而现在,由于技术的进步,一个小机构完全可以立即颠覆一个大机构;一个不起眼的初创公司,能迅速颠覆一个行业。

因为不对称性,所以导致了复杂性。我们不能根据以往的经验,来判断未来的某件事的成功概率或发生概率。

复杂性又导致了不确定性。无论是麦肯锡的分析师,还是政府部门掌握了绝密资料的官员,甚至伊藤穰一自己,都对于快速变化的未来没有预知。

面对不对称性、复杂性和不确定性,著名自然语言处理和搜索专家、硅谷风险投资人吴军博士说,要重反应而轻预测。伊藤一说,单纯地预测未来是没有用的,而是要反思我们脑子里的那些习以为常的“常识体系”。

因为我们的“常识”产生于农业、工业时代。那些我们已经当成真理的常识已经成为我们理解并活在未来的最大禁锢。所以,常识需要被“爆裂”。



未来社会9大生存法则

1

涌现优于权威

《不列颠百科全书》的作者是权威的专家团队,而维基百科的作者则是自发写作的网民。然而,2005年,《自然》杂志发表的一项研究表明,二者在质量方面相差无几;而近几年,随着维基百科的稳步发展,它不仅能够及时更新信息,还能引发不同意见,促使人们思考,并最终就信息的呈现达成共识。

维基百科的成功是“涌现”的力量使然。

当大量细微的事物通过简单的选择行为,表现出远超个体能力的特性时,“涌现”就会发生。

比如说蚂蚁,单只蚂蚁(包括蚁后)智力水平极低,但蚁群知道附近有没有食物,何时采取躲避动作,需要出动多少蚂蚁去寻找当天的食物或抵御攻击。人类的大脑也是如此。每一个神经细胞自身没有意识,或者说不够聪明。然而,当这些神经细胞相互连接时,便会形成一个令人惊讶的网络,该网络不仅比神经细胞总和更强大,而且能够意识到自己在思考。

“涌现”不是一加一等于二,也不是我们通常说的“集中力量办大事”,而是指一加一可能会变成一个全新事物。它上升到了不同的层次。它发生了质的变化。它表现出来的智慧或能力远大于该集体中任何个体的能力。它极有可能秒杀权威。它会催生新的机制。它会重塑未来的社会。

作者说,“‘涌现’对于权威的胜利,意味着知识生产和传播的结构性转变,专业和知识开始从互联网等分散式的网络中‘涌现’。”

既然“涌现大于权威”,那是不是表示,以后我们应该相信自下而上的涌现,而不用相信自上而下的权威呢?作者说,涌现出来的民主,没有办法变成负责任的公民自治。涌现出来的新媒体,也暴露出一堆令人厌恶的问题。

那为什么还要说“涌现优于权威”呢?因为在过去的几千年文明史上,人类已经把权威的方式用到了尽头,但是有些问题还是解决不了。既然如此,为什么不换一种方式试试呢?比如,麻省理工学院的一名高级研究员汤姆·奈特,在计算机科学的诸多领域有非常多的重要发明,但是他却在年纪很大时,跑去和大二学生们一同学习生物课。他认为,今天半导体集成电路的密度已经接近极限,未来很难再提高了,而细胞层面基于化学反应的集成电路板或许能代表未来。因此,即便作为一个计算机科学的权威人士,奈特仍认为自己必须读一个生物学的硕士学位,以便应对涌现出来的新技术的挑战。

2

拉力优于推力

日本是一个地震多发的国家,所以政府在福岛建核电站时,将其6个反应堆,建高于海平面30英尺,并建有一道33英尺高的防波堤,用于防止海啸。然而,2011年3月11日,福岛,地震引发了海啸,海啸的高度超过了防波堤,死亡人数超过150人。

当地政府极力救灾。但是,本书作者伊藤穰一和他的朋友却很想知道,辐射物到底泄露了多少,这些辐射物会影响哪些地区。然而,政府并没有向公众公开任何信息。无奈之下,伊藤穰一和他的朋友们决定为灾区做些什么。讨论的结果是,必须迅速搞到一批环境检测设备——灾难发生以来这个设备太抢手了,已经买不到现成的了。

伊藤穰一和他的朋友发起和创建了一个网上社区:一个创业公司设计出来了更方便好用的新款设备,一个众包网站帮着筹集了款项,一家本地公司完成了生产,一大群志愿者把监测设备绑在汽车上走街串巷。

令人诧异的是,经检测,疏散的民众被送到的地方比他们撤离的地方污染更为严重——日本政府大多由直升飞机采集数据,而志愿者采集到的数据显然更准确。

随后,数据被放在网上,供民众随时查看。

在这起事件中,政府采取的是指挥与控制的方式处理危机,指挥与控制可以称之为“推力”,但显然这种方式存在着效率低下的问题。在互联网时代,分布式的、来自底部的主动需求,显然要比从上面推下来的东西有价值,底部的主动需求反应我们可以称之为“拉力”。

暴雪娱乐在线游戏公司,采用的就是“拉力”战略——暴雪娱乐将游戏玩家和游戏迷社区视为其组织的一部分,许多游戏玩家甚至成了暴雪娱乐的正式员工,从而迅速建立起了优势,而非像一些传统企业通过“推力”控制用户。

3

指南针优于地图

很多人喜欢找“方法论”,以为掌握详细的地形信息和达到目标的最佳路径,就可以抵达成功。很遗憾,这是个充满变化的时代,没有谁可以画出未来的地图。即便有,也不一定适合你,没有谁的路径可以复制。

面对日新月异的时代,我们需要的显然是指南针,而不是地图。

什么是指南针思维?

美国有一个教育家访谈了2000多位家长和他们的孩子,“我了解到的是,人们对学习本身有很浓厚的兴趣,但对学校的大部分课程不感兴趣。换句话说,学习和学校之间的关联性很低。”“一个女孩问我,‘我想成为一名服装设计师,为什么要学代数?’我不知道怎么回答。”

随后,这位教育家询问研究教育的认知科学家丹·威林厄姆。威林厄姆说:“代数教大脑如何将抽象的理论应用于实际。”

这位教育家有了答案。代数并不重要,重要的是抽象思维。

代数就是地图,我们原来不分青红皂白地按照这个路线去走,越走越迷茫。但是,实际上,抽象思维才是指南针。只要能达到这个目的,具体学什么其实是可以不断创新的,而不一定非要吊死在代数这棵树上。

4

风险优于安全

谷歌的创始人拉里·佩奇说:“随着时间的推移,大多数公司逐渐衰败,原因在于它们总是倾向于沿用与此前大致相同的做法,只做出很微小的改变。人们总是想做自己知道不会失败的事情,这很正常。但逐渐的改良一定会随着时间的推移而过时,尤其是在科技领域,这个行业的改变绝不会是渐进的。”

我们的集体思维已经严重落后于科技发展的现状。我们都应该理解已经发生而且每天都在以更快速度发生的巨大改变。

“风险优于安全”策略,并不是让我们忽视风险,而是让我们明白,随着创新成本的下降,风险的性质也在改变。

就个人而言,要努力找到一个新兴领域,你在其中拥有一定的优势和热情。这或许有风险,但你会有更大的可能性跻身这一新兴领域的顶端,面临较少的竞争。在最糟糕的情况下,你至少依然在做你喜欢的事情。

就公司而言,当创新成本变得很低时,努力提高成功率要比减少损失更为重要。一家公司曾就是否向一个项目投资60万美元进行可行性研究,这家公司僵化的程序以及未能拥抱风险的做法,导致其用价值300万美元的“理论”换回了价值60万美元的“事实”。事实是,即使投资该项目不能成功,这家公司也只不过损失其可行性研究费用的1/5而已。

5

违抗优于服从

哈佛大学的科学家卡罗瑟斯是杜邦研究实验室的一员。此前,杜邦公司老板斯泰恩给予卡罗瑟斯足够的自由让他做自己的研究。卡罗瑟斯在这样的环境下,研究出了纤维。

然而,1930年6月,新老板博尔顿到岗。博尔顿要求,所有的研究要以能盈利为前提。

所幸的是,卡罗瑟斯仍旧继续专注于自己的兴趣。1935年,卡罗瑟斯研究出了合成纺织纤维。1937年,递交了专利申请。

遗憾的是,几周后,卡罗瑟斯自杀身亡。杜邦研究实验室也宣告结束。

没有人是靠别人告诉他怎么做或沿着别人的足迹而赢得诺贝尔奖的。科学进步的规则便是打破规则。创新需要创造力,而创造力需要摆脱束缚,“违抗”通常要比“服从”获益更多,尤其在解决问题等关键领域。

探索、质疑、违抗,这种对待工作和学习的方法帮助推动了互联网的诞生和发展,也改变了从制造业到安全产业等各行各业的发展轨迹。直到现在,硅谷依然占据特殊地位,是灵敏、充满生机、无限制创新的中心。

社会和学术机构一般倾向于遵守规则,远离混乱。这个过程扼杀了“叛逆精神”,同时也扼杀了创造力、灵活性和富有成效的改变,长此以往就会影响社会的健康和可持续性。

本书作者伊藤穰一说,“我相信,‘强有力的叛逆’是任何健康民主、持续自我纠错和创新的开放社会必不可少的因素。”

6

实践优于理论

由于节奏快成为新常态,等待和计划的成本要比先实践后随机应对更高。在过去慢节奏的时代,做所有事情的时候,都可以规划好了慢慢来,这样可以有效避免损失。今天,这种规划变得不现实,因此应该先行动起来再说。

但是,遗憾的是,有些机构仍旧选择花更多时间研究计划书,最终放弃投资,却花费了相比完成项目所需费用更多的费用。

7

多样性优于能力

如果我们要解决某个领域的难题,一般会找这个领域里的专家。因为在我们看来,专家是这个领域里最聪明、接受过最好训练的人,一定最有能力解决专业领域内的难题。的确,通常而言,是这样的。但是,专家也有失手时。如果这个专家不行,我们会找更高级别的专家。

我们忽视了,这两组同样能力超群的专家很有可能会用相同的方法去解决问题,从而产生同样的偏差、盲点和无意识倾向。《差异:多元化如何仿造出更好的组织、公司、学校和社会》一书指出,能力很重要,但其边际效应会递减。

2011年秋季,研究人员历时10多年终于成功破解了类似艾滋病病毒的逆转录病毒所使用的蛋白酶结构。为这一发现做出贡献的国际团队名单中,有一个电子游戏玩家团体。有些玩家还在上中学,而且很少有人拥有科学背景,特别是微生物学背景。

越来越多的研究表明,多元化的团队在大多数领域内更具生产力;拥有不同知识背景员工的机构似乎在解决问题时会更有优势;无论其优势是什么,多样性是我们通常难以培养的能力,其重要性也不仅仅局限于商业领域。

8

韧性优于力量

飓风肆虐时,钢铁般结实的橡树被连根拔起,而柔软、极具韧性的芦苇弯下了腰,待飓风过去后又迅速生长。

大公司就像橡树,自身变得强大以抵御失败。它们储备资源,实施层级管理,旨在使自身免于混乱。换句话说,它们认为相比风险,安全更重要;相比拉力,推力更重要;相比涌现,权威更重要;相比违抗,服从更重要;相比指南针,地图更重要;相比系统,个体更重要。

而在互联网时代成长起来的软件公司则不同。在早期,失败的代价还很小时,给了它所需的韧性,使得它无须增加成本就能生存下来。一路走来,它们逐渐生成了免疫系统。随后,即便是恶意攻击和偶然失败的成本上升,这一灵活的免疫反应仍继续增强它们的韧性。

韧性优于力量策略,能帮助机构开发更加活跃、强健、有活力的系统,该系统更能抵御灾难性故障。因为它们不在预测未来上浪费资源,不在不必要的手续和程序上浪费过多的时间或精力,它们能确立机构健康发展的基线,帮助它们度过意想不到的风暴。

9

系统优于个体

福特汽车在T型车上使用了黑色漆。福特说,因为黑色漆干得快。但是,普利茅斯州立大学的教授博格斯却说,“T型车被喷成黑色不是因为黑色漆干得快,而是因为它廉价且十分耐用。”1927年,廉价耐用的T型车被A型车所替代,后者吸收了众多时尚审美元素和福特此前排斥的高科技。

以前的创新主要受涉及个人利益或企业利益的问题驱动,比如“这个东西能给我带来什么?我如何用它去赚钱?”但是,这种创新者不用考虑生态、社会和互联网的影响而去开发新产品和新技术的时代已经过去了。

未来,驱动创新必须考虑到创新潜在的系统影响。负责任的创新不只需要速度和效率,同时也要持续关注新技术带来的整体影响,以及理解人、社区和环境之间的关系,例如每一项科学和技术的创新干预必须考虑到对全球网络的整体影响。



究竟怎样适应时代发展

为什么学士学位都没有的伊藤穰一会取得如此成就呢?本书也给出了答案,秘诀就是自我驱动式学习。

而自我驱动式学习能力,是我们适应时代发展的不二法则。

美国有一家公司成立了一个基金,是给贫困区的孩子做编程语言培训。受惠于这个项目的学生都说,编程语言对他们的帮助非常大。项目负责人说,让孩子学习写作并不是因为想让他们成为记者或是作家,学习写作是因为它可以帮助孩子学习;和通过写作表达想法一样,编程也可以表达想法,编程也能教孩子如何思考。在项目负责人看来,计算机科学不是一个科目或一门学科,它应该处于每个基础科目或学科的位置。

然而,一些社会人士却认为,编程不是取得考试高分的关键,而高分才是这些学生所需要的。

具有讽刺意味的是,目前理解这个项目宗旨的恰恰是一些富人。在美国,私立的学校和富裕的社区已经开始将机器人和编程融入其课程设置中。

“到最后,我们会有两套教学系统。一套属于富人,一套属于穷人。”教育家吉说,穷人的教学系统教孩子如何应试,遵照标准课程,保障孩子获得基本的知识,进而让其胜任服务工作。而富人的教学系统则强调解决问题、创新以及探索新知的能力,这些孩子最终将在全球舞台上大展宏图。

当我们讨论学习时(与之相对的是教育),我们真正讨论的是取代传统、单向、自上而下的知识传递模式,代之以一个主动的互联系统,教人们如何去学习。教育是别人教授你知识的过程,而学习是你自己教授自己知识的过程。

随着技术和社会的持续发展,如果我们仅接受现成的教育,而不培养兴趣驱动式、自主式和终身式学习的能力,我们将永远处于劣势。



拆书人:炫先森

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