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文:蔡垒磊

我们经常说要讲逻辑,要抽丝剥茧找出万事万物的底层规律,但好像从来没有人讲过“为什么”——为什么我们必须理解底层规律?以及到底什么才是更底层的规律?

要理解到这里,你就必须明白“抽离出更底层的规律”有什么好处。首先你必须知道,人类的大脑,运算力并不怎么强,当一件事情的前置条件过多,需要我们做大量运算的时候,人往往会陷入决策瘫痪。

我举个例子,你还没有任何的江湖经验,不知道如何与人相处。此时有人对你好,那么你应该遵循学到过的“对等原则”,也同样对别人好,这是最早的时候父母老师以及古之圣贤都有教我们的。但这个是不是足够底层呢?直到有一天你发现别人对你好是另有所图,你的利益实实在在受损了,你才会明白“原来那句话并不总是适用”——这个的意思是,如果你接受的为人处事的原则就是“对等相处”,那你必须还得再多掌握一些“其他的情况应该如何应对”的道理,才足以应对这个社会,比如“无事献殷勤,以后就知道了,是非奸即盗”。

于是你学会了要区分不同情况,你又学到了一句话叫“见人说人话,见鬼说鬼话”。但如果你一开始无法区分是人还是鬼,你又该说什么话呢?你会发现情况越来越复杂了,复杂到有一天你穷举了这些“道理”也无法覆盖层出不穷的新情况,或者说你需要花很长的时间,用极其复杂的前置条件,去判断你该如何应付眼前的状态。

这就是你没有抽离出更底层的规律,所面临的情况。各个领域都是如此,投资/做生意/打工,以及处理人际关系,都跑不了。

那怎样才是更底层的处理方式?边界控制。即我不需要区分你是好意还是不怀好意,我先建立一条“保证你拿不走我的任何东西”的边界,才会跟人建立关系。我不让人帮忙——需要别人帮忙才能完成的事情,我就选择不做了,或者直接计提损失,承担后果,当然别人的请求我也不会理会。这样我就根本不需要花时间精力去揣度人心,去分什么真朋友假朋友。

投资也是一样,前置条件复杂得像一本书,那就肯定没有掌握投资的底层规律。因为人无法在遵循某个“道理”的过程中,总要面对各种例外,甚至例外的例外,却还能一直做出正确的决策。

因此抽离出底层规律的过程是什么?是逆熵的过程——你需要不停地逆熵,你这个大脑才可以装得下更多的东西。你说马斯克为什么能同时做那么多的事?正常人想要做好一两件事,就已经焦头烂额了,因为一两件事里又包含了无数的复杂情况,三个人的办公室都能演出四五十集的宫斗剧,怎么处理都是“学问”——是不是这样?如果你的视角总是在这一亩三分地里不停地打转,那就说明你在处理这件事上,熵太多了,你没有在按照更底层的规律行事。

我们从小到大的“学习”,用AI大模型来类比,就是不停地把杂乱的信息,打包成一个个该如何处理的“skill”,以便之后可以复用。但你的skill越多,你处理起来就越慢,不同的skill之间越容易出现逻辑冲突和bug,导致做出错误决策。

那打包成skill来自动化处理问题就万事大吉了吗?skill是能加快处理问题的速度,但skill本身有没有可能打包错?比如陷入了一种固定思维,或者路径依赖,导致出现了例外情况却还是按照之前的方法在处理,导致利益受损——当然有可能,这就是你需要更新skill的时候了。当出现例外情况,那就说明你原先的skill不够底层,你需要抽离出更底层的规律,来包含这个例外情况,然后打包出新的skill,把原先的skill直接抹除。而不是用if then语句在原先的skill上不停地增加前置条件,或者保留着过去的skill不肯抹掉,再打包出新的skill,让它的数量变得越来越多。

我们说的升维,就是一个类似的过程,即“我已经没有必要去关心你们在反复权衡的微观情况了”。只有这样,在你的视角里,世界才会变得更简单,结构更清晰,你的脑子也才能处理得了更多的信息。

(完)

我是蔡垒磊,感谢你的阅读。

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