读书笔记

2026-04-30-丁立的四月读书笔记

与人类伟大的灵魂对话，在连结与超越中获得滋养的灵魂

Posted by DL on April 30, 2026

四月份的知识账本

1.整个宇宙诞生生命的概率，估计还不到千亿分之一。就像卡尔·萨根说的，灭绝是例行章程，存活是意外收获。人类能降生到地球上，本身就足够特殊，足够幸运。

换句话说，放在宇宙中，我们今天掌握的每一个知识、每一个工具、每一个能力，乃至我们能跑、能跳、能说话，这些原本都属于小概率事件。这相当于你在宇宙中连续抽奖几百万次，每次都是人类中奖。

想象一下，假如你看到一个这么幸运的人，你难道不觉得，他这辈子不用这些有利条件做点什么，不就太可惜了吗？如果不去好好折腾一番，不就太遗憾了吗？

在你存在之前，这个世界就已经存在了。在你死后，世界还会继续存在。那你的存在有什么意义呢？也许是给世界一个机会，让世界通过你的自我发展，变得更好。

别辜负了这次机会。

2.不确定性是不可避免的。人们往往容易在不确定性面前感到非常不安，感到高度焦虑，这是人的本性。我们试图克服不确定性，竭力找到有效的方法来管理不确定性。我们的很多做法可能会加重不确定性对我们的影响。但有时候，不确定性会以建设性的方式自行消散。

事实上，不确定性可以成为我们的“朋友”，因为充满不确定性的情形是一个有益的催化剂，会促使我们把事情做好，促使我们面对尚未解决的问题。但它确实也激发焦虑，给我们带来焦虑、恐惧和忧虑的情绪。既然我们现在生活在一个处处充满不确定性的时代，最好能找到更好的方法去真正理解它、忍耐它、接受它，在不确定性面前产生舒适感和安全感。不要害怕它，要学着去接受它。

3.如果一个人，总是觉得外界是危险的，我是不安全的，我是被欺负的。那么你就很容易进入到一种应激状态里，变得无法跟外界链接，无法轻易走出自己这一团情绪，无法扯脱。

你很有可能变成一个无法再能被充进电去的电池，无法再被稍稍倒空一点的杯子。

那如果这样的话，你本来很多牌可打，很多进退可做，你忽然发现，因为你无法被充进电去，你缺了新的能量，你无法再跳出来看事情，就无法再能平衡，再能把握这个度，那有可能这把牌就没法打了。

什么意思啊？

就是你太在乎别人怎么看你了，你太想要所谓百分之百的安全感了，你太想觉得自己都对，我没错。

再转一个角度，这杯水无论是谁买的杯子，谁倒的水，不是你还要自己喝吗？

所谓安全感，所谓荣誉感，所谓尊重，说到底都是你给你自己的，别人帮不了你。

往外求，你是越求越累。

4.我们来做一个最大的重构，对世界观的重构。所谓世界观，简单说就是你认为这个世界是怎么回事。再离奇的世界观都有可能解释得通，所以我们不应该纠结于什么样的世界观正确，而应该关心哪个世界观更有用。

扭曲的现实其实对你更管用。

有一个典故。苏东坡到了晚年，有句话叫「吾上可陪玉皇大帝，下可以陪卑田院乞儿，眼前见天下无一不好人。」罗老师说，这句话肯定不真实，因为不可能天下每个人都是好人 —— 但这就是扭曲现实力场，这个世界观很有用。苏东坡有这样的心态，所以他才能在任何场景之中发现惊奇有趣的事物，所以不管遇到多大的逆境，他的心情总是很好。

如果你整个心情很好，呈现一个很放松的状态 —— 用现在流行的词语叫「松弛感」—— 那么别人会对你很友好。你这时候最容易发挥影响力。而如果你是一副生气或者紧张的样子，别人就更可能以你不喜欢的方式对待你。

你以为别人对你的态度是由别人决定的，但其实在相当的程度上，别人怎么对你是由你决定的。

而你的状态跟你的世界观很有关系。如果你认为世界是充满敌意的，或者到处都是竞争，你不可能呈现真正的松弛感。而如果你像苏东坡那样眼前见天下无一不好人，你自然上可陪玉皇大帝，下可以陪卑田院乞儿。

或许我们可以大胆地扭曲一下自己的世界观。一切重构都是往精神层面走，而在精神层面我们可以很自由。

比如“龙虾教授”乔丹·彼得森就有一个重构：生活是一场探险。探险活动的特点是你主动寻求逆境。比如说去丛林里野营，你本来就知道会有各种困难，你认为没困难就没意思。你负重爬山、冒着雨搭建帐篷、吃饭睡觉都很麻烦，但是你乐在其中。而且你很期待接下来的任务。

这个重构会让你面对逆境变被动为主动。设想一个人本来就刚刚被公司裁员，昨天家人还病了正在住院，他早上急匆匆地往医院赶，结果还遭遇了交通事故……如果他只是在被动地承担生活的苦难，他会感到巨大的压力。

但如果他把生活当成一场探险，想象自己正在玩一个角色扮演游戏，那么他可能会不怒反笑：这一关的难度还真高啊，我都很好奇今天下午会发生什么……

做了这么多铺垫，你大概有足够的心理准备，我们就可以聊聊最大的一个重构 —— 我们是生活在一个计算机模拟之中。

这叫「模拟假说」，它的基本逻辑是说，文明发展到一定程度，就可以用技术给你模拟出来各种虚拟的世界，就如同虚拟现实游戏，以至于你进入游戏后无法分辨它是真实的还是虚拟的。我们设想如果生成虚拟世界很容易，那么虚拟世界的数量就会比真实的世界要多得多。那你猜，我们现在所处的这个世界是真实的概率能有多大呢？肯定是很小很小的。所以我们极有可能就是身处某个更高级的文明用计算机虚拟出来的一个世界。

包括马斯克在内，现在有一帮人相信虚拟世界假说。其实这个假说是不可证伪的，但是它可以对你很有用。正如上面所说，扭曲的现实其实对你更管用。

就如同刚才我们说的，把生活当成游戏。有时候你真的会觉得这个游戏的有些剧情是谁故意为你设计的。比如你会在一段时间中反复遇到同一类型的麻烦。也许整个游戏的目的就是让玩家自行演化出对各种问题的解法？也许我们所有人正在参加一个大型真人秀节目，你每次解决一个难题，都有电视观众在给你鼓掌？

当然，可能那些集中出现的难题纯属巧合 —— 但这不重要。重要的是模拟假设会让你的心态很正面。

那么接下来，有个有点离奇的洞见。

对游戏设计者来说，把虚拟世界中每一个细节都做好是不值得的。节省算力的办法是只有当某个玩家要注意到某个细节的时候，临时生成那些细节。也就是如果此刻月球上没有人，计算机就没必要提供月亮的细节。将来人类派个探测器到月球，临时再生成那些什么土壤之类的东西也不迟。

而这就意味着，游戏生成什么东西，是由你往哪看决定的。那你说有没有可能，如果你专注地想要一些正面的、积极的东西，游戏就会多给你生成一些积极正面的东西呢？……甚至，生活中那些无缘无故发生在你身上的不好的事情，可能也是因为你不小心过于专注这些东西，于是系统就给你生成了……

抛开玄学成分，这个重构的好处是让你更有主动性，而且你更能理解别人。如果我们假设“每个人生活在自己创造的现实之中”，我们容易解释很多事情。比如像马斯克这样的人，都是先敢于想象一个非凡的设想，然后真的创造了非凡的现实。

你说这是吸引力法则也好说这是扭曲现实力场也好，这个要点是你完全可以藐视“客观”现实，而不受任何惩罚。

你当自己是个什么样的人，世界就会以什么样的方式对你；你专注于某一种境遇，世界就会给你那样的境遇。这大约就是所谓「相由心生，境随心转」。「重构」这个思想全部的意义就在于，人脑的主观思维框架是真的会产生实质性的影响。

人有自由意志 —— 或者说，人可以假装自己有自由意志：你不仅仅是你的基因和过往经历的产物，你总可以创作自己未来的经历。你可以重塑自己大脑的操作系统。

所谓操作系统，就是你反射性地跟新情境互动的模式。比如面对一个陌生人，你的本能反应是什么？

人的操作系统大概主要有四种类型 ——

一种是「自私」：我尽力获取任何我能得到的，而且我认为别人也会这样做。这样的人可能占多数，跟陌生人互不冒犯，但也尽量不产生瓜葛。

一种是「复仇」：我总觉得别人对我有敌意，所以我要反击。其实大部分敌意是他想象出来的。

一种是「受害者」：我总是被人欺负，但我也没办法，我只能逆来顺受。

一味地只求安全，把所有听起来像是机会的事物都想象成是危险，自我封闭，那才是会被现实惩罚的价值观。

这三种操作系统都能提供情绪价值，你给自己的自私自利，自己的失控和失败找到了借口，这在短期会让你感觉很好，但是长期不会收获真正的好处。

最好的操作系统是第四种，叫「互惠」：如果我使自己变得有用，好事就会发生在我身上。

这也是我们一贯推崇的博弈策略，做个供给侧的人，先讲奉献，总问自己能为别人做些什么，至于说回报，那只是副产品。当然你的慷慨会被一些人利用，但那只是微小的代价。

如果你不能从理性认识互惠博弈的好处，哪怕你重构一个“好人必有好报”的说法，也很有用。

有句流行的话说「悲观者往往正确，乐观者往往成功。」按理说世界观应该越真实越好，但是演化的历史似乎表明，「求真」和「求存」是两回事。客观指出异性脸上的缺陷不会有助于你找到配偶，反倒是花言巧语常常能让人得逞。

总结一下：

  • 我们无从得知世界的“本质”或者“真相”。包括物理学在内，我们的一切理论都只是模型。只不过有些模型比另一些模型有更好的预测能力。

  • 人对世界的感知是以连续的叙事 —— 也就是故事 —— 的方式存在的：每个人都活在他自己给自己讲的故事之中。

  • 那既然如此，重构就是换个更好的故事讲。好不等于真实，有用就是好的。

虚拟世界假设只是用来调整心态的一种世界观重构，我们没有必要认为它是真的。只要在日常生活范围内，它对你有用就好。它能让你产生意义感，能帮助你获得内心的安定。

人类天生就需要理解周遭环境并减少不确定性。面对各种事件的发生，人会天然地试图寻找原因，以解释事件发生的原因和可能的后果，从而提升对周遭环境的掌控感。这里不是掌控，很多事情是很难控的，仅仅是“掌控感”就能让人好受很多。

5.擅长在没有规律的地方发现规律，这是广义的迷信。一个读书播客博主，迈克尔·薛莫，专门发明了一个词描写这种人格特点，叫「模式识别倾向」。

实验研究表明，模式识别倾向强的人，更容易相信阴谋论。

其实模式识别倾向有时候有好处。好处是「见微知著」，能从细微的迹象之中预知事物发展的方向。

搞科学研究更是要求你擅长发现新模式。在这个意义上“民间科学家”和真科学家是一样的，都是看到了别人未曾注意的规律，这都是灵气。

但区别是科学家有强硬的科学素养，有判断力，懂科学方法，他知道怎么判断一个规律是不是真的 —— 而民间科学家只会被自己的发现迷住。

有研究表明，人在压力状态下，特别是感觉失控、缺乏掌控感的时候，更容易发现模式。比如说跳伞运动员，在跳出飞机之前那一刻，高度紧张的时候，研究者给他们看随机点阵，他们比平时更容易认为其中有个人脸。

这是因为发现模式会给人一种掌控感。这也是人之常情。我有时候感觉世界要陷入混乱，也会去搜索什么“最新预言”、什么《推背图》之类。我知道那些不可信，但我需要一个安慰。

6.我深刻意识到，人的智能有时候不是在帮我们寻找正确答案，而是在帮我们回避正确答案，甚至寻找错误答案。人陷入认知上的错信大概有两个阶段：

  • 初级阶段是确认偏误，意思是你只接收你愿意相信的信息，对相反的证据视而不见；
  • 高级阶段是动机推理，是主动寻找符合自己信念的信息，并且把不符合的证据给解释掉。

「动机推理」：带着先入为主的目的去定向推理。你给我反向事实我也不看，而且我认为你这么做是不怀好意。

有时候事实不重要，但绝不是所有事实都不重要，有些事实对你很重要。但是你仍然会刻意忽略那些事实。人脑就是这么工作的。

这就叫确认偏误，我只听我想听的证据。或者说，是我们的大脑更喜欢确认一个结论，而不是证伪一个结论。

确认偏误是个非常底层、非常根深蒂固的思维方式。人们都是带着动机在“创造”事实。

确认偏误是温和地选择性吸收信息，动机推理是主动地为某个观点辩护。我们的大脑不喜欢客观公正，我们喜欢敌我分明。

除了这两个效应，我们在认知方面还有别的缺陷：比如「邓宁-克鲁格效应」，也就是越是半懂不懂的人，越容易高估自己在某个领域的知识；还有「解释深度错觉」，意思是你以为你很懂的一个事物，比如抽水马桶的工作原理，其实你并不懂。

人脑真是一台有强烈缺陷的认知机器啊。

7.量子力学带给我们的第一个颠覆性认知是，世界是不确定的。量子力学的第二个颠覆性是，我们对世界的认识只能是主观的，世界是怎么回事，取决于你对它的解释。

这一切跟现代人的教育有什么关系呢？对量子力学这两个颠覆性认知的理解，可以把教育目标分解成三种类型。

如果不接受量子世界观，认为世间的一切都应该严格按照规则进行，这样的教育就是在培养「工人（Workers）」。

先声明我对工人这个职业绝无半点不敬，我父母就都是工人。这里说的「工人」不是职业范畴，而是主动性范畴。如果说的更严厉一点，也可以叫「工具人」。

这种教育心目中理想的学生，会努力学习规则，遵守规则。如果因为情感冲动而违反了规则，他应该感到内疚，认为自己一定是做错了。

这种教育强调「标准」。用标准化的知识教学，每个问题都有标准答案。它要求学生明确知道什么是对，什么是错。

工人，以执行命令为使命。你能严格按照流程把事情都做对，你就是个好工人。

工人被告知世界是确定的：只要你好好努力，就会有个机构从天而降，给你颁发奖励。所以工人习惯了用考试获取奖励：考大学、考研、考公务员、考上之后还要年年考核。

这种教育的优秀产品，取得了好看的成绩，考上了名校，会被老师和家长交口称赞，也许会从事不被社会认为是工人的职业。但他们不是艺术品，而只是工艺品。因为他们仍然是在迎合外界的标准，只是想把一切都做对而已。

我们可以想见，在AI时代，工人将会毫无竞争优势可言。大语言模型的看家本领就是预测下一个词，AI最知道正确答案是什么，最能把事情做对，而且会做得非常廉价。AI不但可以取代，而且应该取代工人。

工人在确定性和个性之间选择了确定性，结果他们不但失去了个性，而且不会得到确定性。

如果一个人能认识到量子力学这个不确定的世界观，他就可以成为一个「玩家（player）」。

玩家并不需要违反规则，但是他知道在规则的缝隙中存在着广阔的发挥空间。他不认为世界是注定的，他相信自己可以争取更好的结果。

玩家的学习，不需要别人告诉他什么是对什么是错。他喜欢「试错」，他将自主摸索世界的边界。

一个合格的玩家要掌控自己的命运，就必须有「批判性思维」的能力。你得自己评估信息，质疑假设，寻找证据，才能合理判断什么是真什么是假。玩家要主动跟各种人合作，他就需要共情能力和很好的沟通机能。玩家还需要创造力和冒险精神。

玩家最重要的一个特点是主动性。不是别人告诉你做什么你去做什么，而是你想做什么。评判标准不是外界给的，而是你自己的。

玩家很难指望学校培养，通常是自己在社会中锻炼出来的。如果希望孩子长大成为玩家，你大概需要从小就给相当的自由度，滋养他的自主性。

AI已经有很强的智能，但是目前为止，大模型似乎没有很强的自主性。它不会主动跟你说话，都是你在给它下命令。我们希望局面能一直如此：AI再强，也应该为人服务。主动性的发起者应该是人。

玩家跟AI打交道比跟真人打交道容易得多，他们会在AI时代如鱼得水。

而如果一个人能体悟到量子力学的第二个认知，也就是我们对世界的解释永远都是主观的，他就有可能成为一个「塑造者（Shaper）」。

塑造者不满足于在别人设定的规则之中生活，他要自己制定规则。他可以按照自己的想法去塑造世界，甚至在某种程度上创造一个新世界，让其他人身处其中。

塑造者可以作为企业家发明一个产品改变世界，或者作为政治家修改世界的设定，或者作为思想家影响世界。

我想当一个思想家。

要成为一个塑造者，你需要比工人和玩家更多的能力。你需要有开放思想，能从不同的视角考虑问题。你会关注价值观，因为对你来说世俗的道德只是文化习惯，他可以向世界鼓吹新型道德，为此你需要研究历史学、心理学和哲学那些社会科学。

你需要领导力，特别是说服力和影响力。你需要像乔布斯那样给人重构一个「现实扭曲力场」，让人愿意为你那个世界观工作。

塑造者最重要的特点是「主人翁精神」，认为自己对世界负有某种责任。如果现在的世界败坏了，你有义务站出来去把它变好。

塑造者是难以培养的，大约只能影响，而且可能需要天赋。一个重要的认知跃迁是塑造者能理解复杂的事物：他得知道很多政策会事与愿违，很多大型组织会变成草台班子……

AI时代，我们需要更多塑造者出来担负社会责任。因为现在有更多工具可以调用，AI智能越高，塑造者的能力就越强。这个时代个人能发挥的影响力越来越大。

工人遵守规则，玩家利用规则，塑造者制定规则。

工人适应世界，玩家玩转世界，塑造者改变世界。

AI是工人的敌人，是玩家的帮手，是塑造者的工具。

所以现代教育的上策是塑造主人翁，中策是锻炼玩家，下策是培养工艺品。

现实是连消费者都有很强的主动性。只有工艺品是活在别人给设定的梦中。

8.大脑演化史上的第三次突破，也就是哺乳动物长出了新皮层，获得了想象力。这是大脑结构上一个微小的改变，你从远处旁观，似乎动物的行为也没有什么不同，哺乳动物还是打不过恐龙。但是在细微之处，新皮层却是带来了极为惊人的新能力。

新皮层给哺乳动物带来的几个新能力的背后有个统一的原理，那就是用模型思考。新皮层的功能千变万化，但是归根结底就是两件事儿。第一是根据输入的信息生成一个可理解的模型，第二是用这个模型生成对世界的预测。

无感，是只有输入信息而没有形成模型。那么面对这张图我们的大脑就表示不理解，也无法处理，也记不住，也不知道接下来会发生什么。

而一旦形成模型，感觉就完全不一样了。我可以告诉你图中画的是一只青蛙。你会恍然大悟。那么下一次再看到这个黑白图，你立即就能注意到那只青蛙，你对它的眼光从此就不同了。你可以对这张图说各种话……这就是有模型的好处。

而模型的作用绝不仅仅是识别，更是模拟和预测。那些没有新皮层的脊椎动物，比如鱼类，只要图像清晰，也会识别一个物体。你把一个捕食者换个角度给它看，它还是能一眼看出来，这很了不起。但是鱼不能在大脑里模拟这个物体，它无法想象比如说自己出现在这个物体下方是个什么情形，它无法设想自己躲在捕食者视野的盲区那样的战术。

而我们可以。我们看到一把椅子，不但能识别出来这是椅子，而且还可以在头脑里对这个椅子进行旋转，改变它的颜色和材质，调整它的高度和宽度，想象六把这样的椅子摆在自家客厅的情形……我们可以对椅子未来可能发生的各种事件进行预测，然后做出选择。

有模型和没有模型，是非常不一样的智能。没有模型的脊椎动物，最高级的技能也只是强化学习得来，做什么都是冲动之下的选择；有模型的哺乳动物，却可以谋定而后动。咱们看看哺乳动物的几项新能力。

第一个能力叫「替代性试错」，先在头脑中的模型里想象一下每个方案会得到什么结果，再采取行动 —— 这也就是做计划的能力。模型思考能克制自动化本能。

模型思维带来的第二个新能力是「反事实学习」，也就是如果我当初没做这个选择，我会得到什么。如果环境有一定的稳定性，后悔真的很有用。后悔能让你学到教训，下次改进。

反事实学习还能让我们找到因果关系。如果当初X没发生，Y就不会发生，那么我们就可以说是X导致了Y。你得会想象那个「如果」，才能掌握这个因果。而掌握因果对我们的生存很有帮助。没有想象力就没有因果知识。

模型思维带给哺乳动物的第三个新能力是「情节记忆」。关键在于，情节记忆本质上是你主观生成出来的，可以说是你现编的故事。它需要调用想象力。我们回忆过去的事和想象未来的事，使用的神经网络非常相似，其实都是在生成模型，进行预测。

你想想是不是如此。你还记得新冠疫情期间自己都做了什么吗？那些细节感觉历历在目，但是就好像看那张黑白青蛙图一样，你做了大量的脑补。而脑补很容易出错。我们多次讲过，人的记忆很不可靠。我们其实分不太清哪些是想象，哪些是真的。回忆过去其实是一种生成性的重放，是新皮层的功夫。

一个事件，本质上也就是新皮层不同区域想象的各种事情的综合体，是一种模式。海马体和新皮层配合，正好把事件映射到新皮层的区域中。你每次调用这个记忆的时候，是先找海马体的编码，然后再找新皮层中的想象。总而言之，记忆需要想象力。

知道如下两点真相，可以让我们获得一定的自由：①世界的本质是不确定的；②我们对事件的解释始终都是主观的且叠加了想象的。

9.新皮层就如同AI神经网络，有时候处于接收信息的状态，有时候处于生成——也就是想象——状态，而这两种状态不能同时进行。

新皮层的想象状态，就是卡尼曼所说的系统2思考。

哺乳动物的一个新能力是面临两难选择时，能犹豫一下，把不同的局面模拟一番，再做出选择。现在的问题是，大脑是怎么决定要暂停自动化，要犹豫一下的呢？是谁下的命令？

所有哺乳动物的大脑新皮层都可以分成前后两部分。后半部分叫「感觉新皮层（sensory neocortex）」，用来对接外部的触觉、视觉、听觉、嗅觉等等，既处理这些信号也模拟这些信号，负责想象。前半部分叫做「额叶新皮层（frontal neocortex）」，或者对人来说可以简单地就叫「额叶皮层（frontal cortex）」，就是它，负责决定要不要停下来进行想象。

更准确地说，是额叶皮层中的「无颗粒状前额叶皮层（aPFC）」这个区域负责决定要不要进行想象。额叶皮层可以分成三部分：运动皮层（motor cortex），颗粒状前额叶皮层（gPFC）和无颗粒状前额叶皮层（aPFC）。

无颗粒状前额叶皮层与边缘系统（情绪）直接相连，这也就是说，系统二的工作能力会直接受到当前情绪状态的影响。

咱们单说这个无颗粒状前额叶皮层（aPFC），这是我们人脑和最早的哺乳动物共有的区域，所有的做决定、实施注意力的脑区，都是这个区域。我们以下简称它为“前额叶皮层”。

前额叶皮层为啥能决定要不要开启系统2思维，也就是暂停直觉行动，做一番模拟计算呢？其实它的工作原理跟感觉皮层是一样的！

正如感觉皮层接收感觉信号，前额叶皮层接收的信号则是来自大脑内部的海马体、下丘脑和杏仁核。特别是，它一直在关注基底神经节。

强化学习的结果体现在基底神经节上。你可以认为基底神经节负责直觉运算，负责做出近乎本能的快速反应 —— 简单说，基底神经节负责系统1思考。

前额叶皮层一直在观察基底神经节，它像视觉皮层对视觉信号建立模型那样，对基底神经节建立了一个模型！然后它要根据这个模型做出预测。

威胁模型or挑战模型。

它预测的，是动物自己的行动意图。比如说，一只老鼠的前额叶皮层看到基底神经节指挥身体前往有水的方向，它就会想，“我之所以往这边走，是为了去喝水。”它会预测下一步的行动是喝水。

这是一种建模。正是因为前额叶皮层的建模，我们才有了「意图」这个东西。换句话说，意图是大脑想象出来的东西。

老鼠本能地前往有水的地方，就如同扫地机器人本能地前往充电插座，这个行为原本只是强化训练的结果，根本谈不上什么意图和目的 —— 是哺乳动物的前额叶皮层没事儿找事儿，非得对这种原始冲动做出建模，提供解释，才发明了意图。

有了意图，才可能有自我意识。这就是为什么现阶段的AI没有意识，因为它们只是自动反应，它们还没有前额叶皮层。

10.前额叶皮层和感觉皮层都属于新皮层，它们的功能没有本质区别，都是模拟感官、建立模型和做出预测。只不过前额叶皮层模拟的是大脑自身的直觉。

而殊不知，你的【大脑直觉】，是有可能出错的。

我们大多数行为都只是出于本能，害怕时逃跑，渴了想喝水，都是系统1思维，基底神经节就能协调得很好，前额叶皮层只是默默旁观而已。如果老鼠的前额叶皮层预测的意图正在被实现，它不会干涉。

只有当前额叶皮层的预测产生矛盾的时候，它才会兴奋起来，出手干预。比如老鼠走在一个岔路口，前额叶皮层中的一部分预测它当前的意图是想喝水，这意味着应该往左转；另一部分却预测它此刻想吃东西，应该往右转，这就是矛盾时刻。

前额叶皮层会以某种机制向基底神经节发出信号，要求暂停行动。它安排感觉皮层对两条路分别模拟一番，看看会发生什么 —— 正如AlphaZero下围棋时基于模型的强化学习。模拟结果出来之后，前额叶皮层会把结果展示给基底神经节，促使它采纳某一个选项，比如说向右转。

丹尼尔·卡尼曼说的系统1，也就是快思考，其实就是强化学习带来的本能反应，由基底神经节自动选择；卡尼曼所说的系统2，慢思考，其实就是前额叶皮层感觉到了冲突，先暂停自动反应，发起模拟再做选择，也就是基于模型的强化学习。

爬行动物全都是系统1思维。我们日常大部分时候也都是系统1思维。这很好，这使得我们做开车、走路、吃饭喝水这些日常动作都不需要思考，我们很轻松。只在矛盾时刻，我们才需要调用昂贵的新皮层算力去进行模拟。

前额叶皮层和基底神经节之间的配合可以解释很多现象。做陌生的事情，我们总要小心翼翼地想想怎么做，就必须调用系统2；一旦熟练了，新皮层就可以放手，全交给基底神经节。

现在很多人动不动就把手机拿出来看，哪怕多数情况下看手机并没有什么效用。那不是我们深思熟虑的选择，那只是基底神经节的自动动作。他们的前额叶皮层没有机会介入，基底神经节完全接管了对刷手机的行动。

再者，我们所有的意图、目标、人生的意义，都是前额叶皮层想象出来的。而正是这些想象出来的东西能强硬地指导我们的行动。

如果你没有目标，你不会保持注意力。如果你不是主动记得要做什么事，你不会保持工作记忆。如果你认为人生毫无意义，你不会自我控制。这些都是前额叶皮层对基底神经节不断说服的结果。

有意思的是，并不是说前额叶皮层有比基底神经节更高的命令权 —— 其实它所做的只是把想象出来的各种可能性展示给基底神经节看，让基底神经节相信为什么这个选项是对的。

高水平智慧的秘诀在于“既要有意识，又要无意识”，在有为和无为之间，让系统2既保持警觉，又不过多干预。

11.灵长类的大脑有个硬件基础。我们的大脑不只是比早期哺乳动物大，而且新皮层多了两个新的脑区：颗粒状前额叶皮层（gPFC）和灵长类感觉皮层（PSC）。

我们前面讲的哺乳动物的前额叶皮层说的是无颗粒状前额叶皮层（aPFC），现在这个gPFC是灵长类特有的，它跟PSC配合，让我们获得了一项新能力。这个能力也是新皮层的拿手好戏 —— 模拟和预测 —— 只是这一次是把自身放入情境之中模拟。

aPFC能生成个人的意图。而gPFC的输入，恰恰是来自aPFC。简单说，gPFC把你的意图、你的感觉、你的思想、你的知识，投射到你所模拟的那个场景之中去。换句话说，gPFC能够让我们以第三人称的视角看自己，能跳出自我观察自我。

有一个思想实验。我们的一位灵长类祖先，在一个迷宫的十字路口上选择了往左转。你问他，为什么要左转呢？他大脑的不同层面会给你不同的答案 ——

  • 条件反射层会说，我已经被硬件编码了，闻到左边的气味就要走向那个气味；
  • 脊椎动物层说，我的多巴胺通过强化学习，预测到往左转能让我的回报最大化；
  • 哺乳动物层说，我理解因果关系，因为左边有食物，所以我要去左边；
  • 而灵长类大脑层则说，因为我饿了，饿的时候吃东西感觉会很好，而且据我所知，向左走能找到食物。

这就是把自己作为模型中的一个成分，进行模拟。这让我想起一个日本禅宗典故。宫本武藏在观看斗鸡。而在更高的地方，有另一对眼睛，在看宫本武藏。

gPFC的作用就是让宫本武藏自己做那对更高处的眼睛。智能上升到这个层次可就厉害了。这种能把自己当做“他者”，从高处旁观的能力，就是心理学家和哲学家说的「元认知」。

元认知对搞政治的重要之处在于，你会模拟自己，就会模拟别人。因为模拟自己和模拟别人用到的神经网络是完全一样的。

哪怕是人类中的一个四岁小孩，你给他看一组漫画，他就能猜出其中人物想要干什么，是不是受到了欺骗，是否掌握关键信息，是否在欺骗别人。

这就是幼儿园孩子最应该学习的东西，这就是为什么他们必须跟其他孩子在一起玩耍。他们需要学会模拟他人的所要、所知、所想 —— 这个能力，叫做「心智理论」。

千万别耽误孩子学习心智理论，这可比让四岁小孩背唐诗重要多了，这事关大脑关键区域的发育。gPFC越厚的人，社交网络就越大，在心智理论任务中的表现也越好。

说白了，你的情商是大脑硬件所决定的。有了心智理论，你头脑中才有了这么一根弦，开始关心谁是你的敌人，谁是你的朋友。

拥有心智理论后，灵长类动物的社交变得复杂了。多项研究发现，猩猩也好，猴子也好，都能理解其他个体的意图，理解对方是有能力不帮忙还是想帮忙没能力，理解对方是有知识不告诉自己还是的确不知道，理解对方是否在欺骗自己，会想办法避免被骗，还会欺骗别人。我们会根据信任程度把人分类，我们和他人之间有了「关系」。

一旦开始讲关系，政治就出现了。

关键在于，我们在看一个个体的时候，不只是看他的个人实力，还要看他的关系。

12.只要你全身不紧张，就不容易生病，可你呢，就是放松不下。因为很多事情搁在你心里面，整天提心吊胆，把自己崩的紧紧的，放不开，天塌下来，你就让它塌，爱咋咋地，让自己行动起来，去晒太阳，去吹吹风，认真吃饭，好好睡觉。

身体一松，很多问题，也就没那么严重了。去睡觉，只要大睡特睡睡够了，就可以降皮质醇、修复前额叶。你只要经历过大睡特睡，你就会发现之前感觉生活里无解的难题现在都可解了。

13.AI消灭了信息差，但消灭不了体验差。

其实过去很多年，人们去参加一场行业活动，最核心的动力是信息差。因为台上的人知道一些你不知道的事，你花钱买票进场，就是为了获取这些信息。但因为AI，所以现在这个逻辑不太成立了。任何一场大会的内容，两三个小时之内就会被人整理成文字稿、拆解成短视频、被DeepResearch总结成一份报告。你坐在家里，可能比坐在第一排的人获取信息还快。

我自己其实问过很多次我自己这个问题。那我去现场的意义还是什么呢？

后来我觉得，信息和体验是两回事。

李继刚在台上说了一句让我印象特别深的话，人身上不可压缩的，是体验。是你跟世界的摩擦。

AI像一个巨大的压缩器，把我们和世界之间的摩擦全都压缩掉了。你不用亲自读一本书，AI给你总结。你不用亲自去调研，AI帮你跑数据。你不用亲自写代码，Claude Code帮你实现。效率是高了，结果也拿到了。但是你没有亲自下水。AI可以压缩信息，但压缩不了体验。信息差的时代正在过去，体验差的时代正在到来。我现在可能更觉得，谁拥有更多的真实体验，谁在这个时代就拥有更大的优势。

品味是活出来的。

这次大会上，有好几位嘉宾不约而同提到了同一个词，品味。并且，也改变了我自己的一些对于品味的理解和看法。特效小哥008说，品味是这个时代真正的硬通货。AI只会从旧数据里找规律，用最美的滤镜和运镜做出标准精美的画面，但观众早就看腻了。品味这个东西迭代不出来，资本也买不来，培训课也教不会。

赵汗青说，宫崎骏的画风可以被一秒复制，但宫崎骏的审美不会因此被复制，因为那背后是音乐、叙事节奏、对环保和反战的思考，这些整体才构成审美。我以前一直觉得，品味肯定不是你看了多少好东西就能长出来的。如果看就能解决问题，那每天刷小红书的人应该都是审美大师。品味是刻意去练习出来的。

但，这次之后，我的答案，可能会有一点不一样了。品味是你亲身经历了足够多的东西之后，从里面长出来的一种直觉。你去过那个城市，在那条街上走过，闻过那个味道，跟那个人聊过天，你才知道什么是对的、什么是好的。这些东西不可能在屏幕上获得。

王智在聊AI能不能取代演员的时候说了一句话让我特别认同，先要好好生活，好好感知自己想要传达的东西，当你活得足够通透的时候，你一定会做出好的作品。AI时代大家都在焦虑怎么学AI、怎么用AI、怎么跟上AI。但可能最被忽略的一件事是，你得先活得足够丰富，才有东西可以给AI。品味这东西，是活出来的。

AI时代最大的竞争力是你自己的参数。

罗振宇在台上讲了一个概念，我觉得特别值得拿出来聊聊，叫丰富性。他说人要把自己作为产品来打造，第一级是独特性，第二级是丰富性，第三级是魅力。罗老师对这个东西的定义是，不是你知道的东西多，而是你身上的参数多、变量多。

你是一个设计师，但你同时也是一个游戏迷、一个i人、一个在北京生活了十年的人、一个喜欢吃路边摊的人、一个半夜会因为一首歌突然难过的人。这些乱七八糟的参数，构成了你这个人的丰富性。而正是这些参数，决定了你能提出什么样的问题、做出什么样的判断、产生什么样的创意。

我之前看过一个等式我觉得很能代表这个东西。大模型权重 ≈ 互联网共同经历 X 开发者taste； 人脑权重 ≈ 个人经历 X 基因。你得找到自己的独特性，不能成为平均值。所以，AI的参数是训练出来的，而你的参数，是活出来的。

算法给你确定性，线下给你偶然性。

这条我觉得是很多人没意识到的。我们现在的生活，几乎被算法包裹了。你看什么内容、认识什么人、买什么东西、去什么地方，全部都是推荐系统在帮你做决策。这个东西很舒服，但也很危险。因为它在不断收窄你的世界。

你喜欢看AI内容，它就给你推更多AI内容。你关注了某一类人，它就给你推更多同类型的人。你的信息茧房越来越厚，你以为自己看到了很大的世界，其实你只是在一个越来越精致的小泡泡里打转。

而线下是算法管不到的地方。你去参加一场活动，坐在你旁边的可能是一个做机器人的、一个拍电影的、一个13岁的独立开发者。你们的算法画像可能完全不重叠，但你们因为同一个关键词坐在了同一个空间里。有很多的话题，是靠偶然性，硬生生碰撞出来的。

坦率的讲，我觉得从线上来说，已经很难找到偶然性了。可很多真正改变人生轨迹的事情，都是偶然发生的。你遇到了一个人，听到了一句话，看到了一个场景，然后你的某个想法突然就被打开了。

AI给你的是最优解。但有时候你需要的不是最优解，而是一个你从来没想过的可能性。AI时代，我们不缺工具，不缺效率，不缺信息。我们缺的，是体验。是真实的、带着体温的、不可压缩的体验。

所以，去线下吧。去见该见的人，去做想做的事，去活成一个足够丰富的人。然后你会发现，AI焦虑这个东西。不知道什么时候。就自己消散了。

14.Box 的 CEO Aaron Levie 最近发了一条很有洞察力的推文，聊的是 AI Agent 时代工作到底变了没有。他的核心观点就一句话：工作没有消失，只是往上挪了一层。

他是在回应一个叫 Roman 的开发者。Roman 说 vibe coding 已经死了，本来以为 AI 能让大家轻松写代码，结果反而把所有人变成了“架构官僚”，天天写规则、定边界、审代码。

Levie 接过这个话题往深了说：当你让 Agent 替你干活的时候，你的工作就变成了另一套东西。你得想清楚让它干什么，给它足够的上下文，盯着它别跑偏，审核最终的产出，再把结果整合到别的地方。这里面任何一个环节出了问题，Agent 交出来的东西就是废品。

而且他特别提到，任务越长、越复杂，前期的规划和后期的审核就越吃重。你现在的角色变了，变成了编辑、经理、制片人。品位很重要，对手艺的理解很重要，专业技能依然很重要。

评论区的讨论也很精彩。有人说得很简洁：瓶颈从执行速度转移到了意图的质量。还有人分享了实际经验，说自己公司跑着 16 个 Agent，最大的收获是意识到“管理 Agent 的开销”本身就是新的核心技能，写上下文文档、搭评估关卡、设计交接链路，这些看起来像行政负担的事情，其实就是新时代的产品能力。

也有人提了一个更尖锐的角度：如果你脑子不清楚，AI 只会让你的工作量变得更大。Agent 看起来是捷径，但前提是你在动手之前就已经想明白了。

总结起来就是，AI 会帮我们自动化掉工作里烦人的部分，留下那些更有趣的部分。但工作本身还在，只是换了个样子。

15.品味本身是从哪里来的？

说厨师会被替代、美食家不会，听起来很有道理。但美食家的舌头不是天上掉下来的，是吃了无数顿好的坏的、自己也下过厨、踩过坑，才慢慢养出来的。换句话说，品味是生产经验的副产品。如果一个人从来没有亲手写过一篇烂文章、从来没有自己推导过一个错误的证明，他真的能一眼看出AI生成的一百条路径里哪条最优美吗？

这里其实藏着一个悖论：AI把生产的门槛踩到了地板上，但判断力恰恰需要在生产中磨出来。我们鼓励所有人跳过生产直接做策展人，可能最终养出来的是一批”觉得自己有品味”的人，他们的判断标准其实也是AI喂出来的。到那时候，策展人策的不是自己的展，是算法的展。

真正值得警惕的不是”厨师被替代”，是我们在一个人人都自称美食家的时代里，逐渐丧失了辨别真假味觉的能力。判断力确实是稀缺资源，但它的稀缺不是因为拥有它的人少了，是因为锻造它的熔炉正在被拆掉。

所以我觉得更准确的说法可能是：AI时代，人的价值在于愿意继续做那些”看起来已经不需要亲自做”的事情。亲手写、亲手试、亲手错，然后才有资格说”这个好，那个不行”。策展人的前身，往往是一个不怎么成功的创作者。

AI 能给你十个选题方向，但选哪一个押上时间去做，这个决定本身就是你的全部。选题背后是品味，品味背后是你这个人经历过什么、在乎什么、愿意为什么承受代价。这些东西没法外包。

是在场感。一个人坐在另一个人对面，感受到对方语气里的犹豫、眼神里的闪躲、停顿之后那句没说出口的话。这种东西不在任何数据集里。AI 可以帮你准备一百个好问题，但在那个瞬间决定扔掉提纲、追问那句话的能力，是人类独有的即兴智慧。

是承担风险的勇气。AI 永远在做概率最优解，它会给你最安全、最中庸、最不会出错的答案。但好内容从来不是安全的。好内容是有人愿意站出来说一句可能会被骂的话，做一个可能会失败的判断，押注一个还没有被验证的直觉。AI 没有勇气，因为它没有什么可以失去的。

是信用。人们最终消费的不是信息，是信任。你跟着一个创作者，不是因为他的信息密度最高、剪辑最丝滑，是因为你相信这个人。他说的话他自己信，他推荐的东西他自己用，他犯过错然后真的改了。这种信用是用时间和真实行为堆出来的，AI 伪造不了。

最后，是提出问题的能力。AI 极其擅长回答问题，但它不知道该问什么。而内容的本质从来都是提问。为什么这件事重要？为什么现在要谈这个？为什么所有人都在说 A 的时候，B 才是真正值得关注的？提出一个好问题，比回答一万个问题更稀缺。

所以，当 AI 做掉了 90%，剩下的 10% 恰好是最值钱的部分：你的判断、你的在场、你的勇气、你的信用、你的问题。

这些东西有一个共同特征，它们全都不可规模化，全都不可复制，全都需要一个真实的人拿真实的时间去积累。这正是它们值钱的原因。

2026.04.01 周三：

这一讲咱们聊聊如何识别坏人和好人。可能你一听就要提出异议了，说人哪有绝对的好与坏呢？每个人都是不同的环境塑造出来的！你说，有的人或许平时脾气不太好，但关键时刻却能伸出援手，那他就是好人；有的人平时客客气气，可是危急关头插朋友两刀，那就是坏人。你还说也许没有好人和坏人，只有好事和坏事！你说就算要论好人坏人，也应该论迹不论心！就算非得贴标签也应该是路遥知马力，日久见人心……

你说的都对。但我要说的是，现代心理学这么多年的研究并非毫无成果，我们现在的确比古代哲人更有办法快速判断谁是坏人谁是好人 —— 而且我们的判断是比较稳定的。就如同我们专栏前面讲的如何识别优秀人才 [1]，就看三个特质：智商、尽责性和情绪稳定性。那么多学术研究不是白做的，我们可以用几个简单指标判断谁是谁。

咱们得先定义一下什么是坏人。有的人脾气不好，经常在网上骂人，生活中也爱在背后说别人坏话，确实很讨厌 —— 但这种人并不危险，这不是坏人。还有的人平时都挺好，有一次被逼急了，对人暴力相向，你也很难说他是坏人。还有「精致的利己主义者」，做事比较自私但是人家从来不害别人，这更不是坏人。

真正可怕的，是那种刚接触时给人的印象还不错，甚至很不错，可是只要深入交往，就会发现他处处算计人，甚至搞阴谋诡计。这样的人就算没做任何违法乱纪的事，你也不会想和他交往。就算必须交往，也要多加提防。我们可以说这样的人是“坏人”，或者说是“潜在的坏人”。或者如果你不喜欢道德判断，也可以叫「危险的人」。

好人就简单了，别管第一印象如何，只要相处久了你自然知道他们是好人 —— 但是这里也有快速识别的方法。

最简单的办法就是让人做一套心理测试题 [2]，我在注释里放了链接。只要人们认真诚实作答，一下子就能测出来。不过你还可以在日常生活中观察。

关键在于，坏人和好人这两种人格是稳定的 —— 所以是科学的。人不会每周一三五当坏人二四六当好人，你可以识别他们。

咱们先说坏人，坏人更有意思。早在2002年，就有两位加拿大心理学家，德尔罗伊·保罗赫斯（Delroy L. Paulhus）和凯文·威廉姆斯（Kevin M. Williams），提出了一个概念，叫「黑暗三角人格（The Dark Triad）」，也可以翻译成“黑暗三联征”。他们提出，符合以下三个特征的人 —— 自恋、马基雅维利主义和精神变态 —— 就是危险的人。

这里说的「自恋（Narcissism）」，不是说女孩子爱照镜子那种普通的自恋，而是以自我为中心、总是要求聚光灯聚焦在自己身上，极度渴望得到他人的赞美和崇拜，对批评极为敏感。

自恋人格者外表往往自信满满，走到哪儿都趾高气扬，总想当主角……可是内心实则十分脆弱。有些领导和公众人物，就有这样的特点。

「马基雅维利主义（Machiavellianism）」，则是算计和操纵他人的倾向。马基雅维利是《君主论》的作者，号称西方韩非子，热爱权力斗争，对人不讲情分只看利益，不问公平只要取胜，主张做披着羊皮的狼。

「精神变态（Psychopathy）」，也叫「反社会人格」，特点是冷血。

一般人都有同理心。当你看到别人受苦的时候，你会共情，你会觉得是疼在自己身上，所以你不忍心对别人做坏事 —— 但精神变态不是这样的。他们的同理心很弱，对人冷漠，容易下得去手，甚至还可能从别人的苦难中感受到快乐，就像变态杀手那样。我们看有的领导，出政策下命令从来不管手下人死活，为了自己的业绩谁都可以牺牲，这就是精神变态的一种抽象形式。

这三个特征是不一样的，但是它们具有很强的相关性。当然任何性格特征都是连续光谱，可能每个人都多多少少有一点自恋什么的 —— 但关键是，有这么一群人，自恋、马基雅维利主义和精神变态这三个特征在他们身上都很突出，那你对这些人就要特别小心了。

过去二十多年间，学者们对黑暗三角人格做了大量的研究，我们可以给这样的人来个画像。

黑暗三角人格者喜欢操纵他人，他们把人与人的关系给工具化。他们不在乎什么意气相投、什么共同的兴趣爱好，他们只问“你对我有没有用”。

这些人还喜欢冒险行动，不怕违反规则。特别是精神变态这一项如果比较强，那就容易做事冲动。

有趣的是，黑暗三角人格者给人的第一印象往往很好，充满魅力。因为自恋，他们口才很好，尤其在公共场合自信满满，让人觉得很有领导力。而因为有精神变态人格，他们虽然对他人毫无同理心，却十分擅长展现出迷人的一面 —— 他们善于塑造语言和形象包装自己，进而操控他人的情感。

也就是说，他们明明不在乎你的喜怒哀乐，却能把你哄得很开心。也许就是因为不在乎才会哄……要不怎么说有些人的情绪价值只有骗子能提供。

黑暗三角人格者很擅长在短期内获取竞争优势，他们只要真想要，往往就能得到想要的东西。他们比别人更快一步洞悉利益格局，更大胆地争取，甚至不择手段。

但是他们只能赢得现在，却往往输了未来。研究表明这类人很难维持长期的人际关系，因为人们与他们相处一段时间就会发现这个人不可交。所以他们的生活满意度都比较低。也许这就是我们不应做坏人的原因。

我看到一个有意思的研究 [3]，描写了黑暗三角人格者在学生时代的表现，你可以体会一下这些人不做坏事的时候是什么样子。教授们先用问卷调查默默找出哪些学生有黑暗三角人格，再对一对他们的行为，发现真能对上。

这些学生都有一种强烈的「entitlement」心理，也就是认为自己的各项权利都是应得的，别人对他们好、给他们提供方便都是理所当然的，而他们对别人却没有任何责任。

比如考试没考好，他们会要求老师给一个更好的分数，因为“我有特殊理由，我平时分高啊！”哪天没来上课，他们认为老师有义务把那堂课的笔记提供给自己。而如果认为某个教授教的不够好，他们就会认为自己有权作弊，也许因为“你先对不起我”。

你大概容易想象和这样的人相处是什么情形。

那好人又是什么样呢？

美国心理学家、宾夕法尼亚大学教授斯科特·考夫曼（Scott B. Kaufman）等人有感于大家对黑暗三角人格研究得太多了，就在2018年提出 [4] 了一个对标的新概念——「光明三角人格（The Light Triad）」，也叫“光明三联征”。我们不能只研究黑暗，也要研究光明，有坏人必然也有好人。

他是对的。研究发现光明三角人格也是稳定的特性。这种人格也有三个特点。

首先是「人文主义（Humanism）」，意思是尊重他人。不但尊重，而且尊重每个人的独特性、尊重特殊需求和不同的价值观。能从他人的角度理解世界，而不是处处以自我为中心。这跟自恋和精神变态恰恰相反。

第二是「对人性的信任（Faith in Humanity）」。马基雅维利主义者总是假定他人都在算计自己，而光明三角人格者却是宁可被骗，也愿意相信他人身上有美好一面。他们认为人性本善，对陌生人也会以礼相待。

第三是「康德主义（Kantianism）」，这我们多次说过了，要点是认为人只能是目的，而不是手段。那么把人当工具、操纵别人就是不可接受的。

光明三角人格者是人群中的宝贝。你尊重、信任和帮助别人，别人也会尊重、信任和帮助你，光明三角人格者总是能跟人建立长期的友好关系，善于合作。他们的人际关系质量高，所以他们的生活满意度也高。

这岂不就是性格决定命运吗？

我必须再次强调，这两个分类并不是绝对的。人性是个连续光谱，每个人可能都有一定程度的黑暗和一定程度的光明特征，而且人是可以改变的，千万不要把人一棍子打死。

但我更要再三强调的是，这些人格特征是比较稳定的。人群之中就是的的确确存在一些人具有很强的黑暗三角人格，也有一些人具备很强的光明三角人格。我们应该把他们区别对待。

光明应该存在，但黑暗也有存在的合理性。有时候只有那些能快速锁定短期利益的人能存活下来。比如说一个人从小颠沛流离，经常搬家而且总是生活在敌意环境中，他想搞长期主义也没条件……

所以如果你判断某人是黑暗三角人格，也不是说就应该立即孤立或者敌视他，也许人家只是有点爱占便宜的小毛病而已 —— 但既然你学了今天这点知识，我认为你有充分的理由对此人多加小心。

有的自由主义者，尤其是女性，可能想要「感化」黑暗三角人格。也许这人对全世界都不好，但是他对你好啊，也许你能唤醒他内心某个极其微小的地方，让他体会人间有真情，狼爱上羊……这是危险的想法。要知道人家最不吃的就是真情，最擅长的就是假装真情。

如果要和黑暗三角人格者合作，你必须非常谨慎才行。尤其要注意明确边界，也就是此次合作要达成什么目的，成功后利益如何分配，要事先约定好，完事儿两不相欠，到此为止。他们也喜欢这样，因为他们非常能听懂利益。如果没有合作的必要，就尽量不要招惹他们，更不要试图以毒攻毒 —— 这些人的报复心强，容易陷入冤冤相报的恶性循环。

而对那些具有光明人格的人，我们应该倍加珍惜。要跟他们保持良好互动，大家塑造一个好环境。这些人可能会因为轻信而成为黑暗人格者的目标，如果你观察到这种迹象，应该设法保护他们。

最后我想说的是，其实你如果内心强大，也可以主动利用黑暗三角人格。所谓内心强大就是你有一个明确的自我叙事，很清楚自己是谁、要做什么，有明确的价值观和目标，有个清晰的人生剧本 —— 那么就没有人能轻易操纵你。

如果你不怕被操纵，就可以与他们合作。

黑暗三角人格者最大的优点是办事效率高。他们懂得利害关系，敢用手段。如果你能在关键时刻跟他们成为盟友，有些好人办不了的事儿他们就能帮你办，当然前提是等价交换。

其实也没那么可怕。我相信在任何一个团队中都需要一两个具备黑暗特质的人。他们都是出色的谈判专家，正好负责对外事务。只要确保组织的利益与他们的利益是一致的，他们就能给组织提供独特的帮助。

黑暗三角人格者做事常常不会拘泥于常规，能够创造性地发现规则漏洞并且实现突破。有些非常之事就得这样的非常之人去做。他们可以帮你寻找信息、获取资源、解决棘手问题，甚至提供奇思妙想。只要你能控制好风险，不要被反噬就好。

与其跟好人纠结，有时候我们更喜欢跟“坏人”打交道。其实你在开头质疑得对，世间的好坏是难以说清的。这一讲其实只是说，世界上有这么两种人。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.02 周四：

第一类叫「聪明人（the intelligent）」，既利己也利人。我们倡导这样的行为。利己又利人，大家双赢，这样的行为最可持续，社会的总价值因为你而不断提升。

第二类是「恶人（the bandit）」，也可以叫「匪徒」，做事利己但害人，把自己的收益建立在他人的损失上。

恶人又可以分成两种。一种是给自己的利益比较大，对别人的伤害比较小 —— 比如别人排队你插队：你增加了好几个人的等待时间，但也许你就是有急事儿，里外里算账你给整个社会的总损失并不大。

另一种恶人，却是为了自己得到一点点好处，不惜给他人造成巨大的损失。比如一个匪徒，为了抢一千块钱，把人给杀了。人家的生命价值远远超过那点钱！但是他不在乎，真是社会的毒瘤啊。

第三类人，中文版翻译成“无用之人”其实不准确，英文版的说法是「无助者（the helpless）」，也有的叫「天真者」。这类人做的事情对他人有好处，但自己却是吃亏的。他们可能是烂好人，别人一开口就答应帮忙，不惜牺牲自己的时间和精力；也可能是受骗了，被人利用；还可能是无私奉献，比如为了配偶和子女牺牲自己的一切。

奇波拉不提倡去做无助者。原因很简单：你的损失也是损失。你牺牲自己的行为往往并没有增加社会总利益。

而奇波拉关注的重点，是第四类人：「愚蠢之人（the stupid）」。他们做事既害人又害己，对整个社会的贡献是绝对的负值。

用中国话说，愚蠢之人专干那种“损人不利己”的事儿。

比如跟邻居发生点冲突，本来正常沟通就能解决，他非得高调报复，别人受害自己也违法。有些人上社交网站就是为了骂人，专门恶意跟帖，逮谁骂谁 —— 污染了网络环境不说，把自己陷在负面情绪里只有坏处。

职场中，比如开个会，有人一发言就是提些看似高深、实则跑题的伪问题，没有丝毫建设性，只是想刷个存在感。耽误了大家的时间，其实自己也没赢得尊重，反而被人看轻。

官场就更是如此。有的人专门破坏别人的工作，有人喜欢打小报告举报，更有很多人热衷于官僚主义流程，一个简单的事情非得层层设卡……其实这些人自己都得不到什么好处，他们以给别人带来麻烦为乐。

这就是奇波拉第三定律：愚蠢之人是那些在对他人或者群体造成损失的同时，自己得不到任何收益，甚至自己也受损的人。

他们不追求双赢，也不损人利己，他们专门造成双输。

奇波拉第一定律是：每个人都不可避免地低估了社会运转中愚蠢之人的数量。

第二定律是：某个人愚蠢的概率，与他的所有其他特征无关。

你可能觉得文化程度低的人里面愚蠢之人的比例比较高，从事高端职业的人里面愚蠢之人比较少 —— 奇波拉说那你就想错了。他说根据自己多年的观察和经验，愚蠢是天生的，而且跟教育、财富、职业、地位都没关系。

奇波拉说他考察了很多人群，包括蓝领工人、白领职员、学生、行政人员和大学教授等等，发现其中愚蠢之人的比例都是一样的！他把这个“愚蠢比率”称作 σ。

奇波拉甚至专门研究了诺贝尔奖得主，发现这样一群顶尖人物中，愚蠢之人的比例依然是σ。

不管你在哪个圈子，你身边都有这么多愚蠢之人。不过他没有说σ具体等于多少。

为什么“高端”人群中也有那么多愚蠢之人呢？后来的研究给我们提供了线索。

我们专栏多次提到心理学家基斯·斯坦诺维奇（Keith Stanovich）有本书叫《超越智商：为什么聪明人也会做蠢事》（What Intelligence Tests Miss: The Psychology of Rational Thought），就专门说过：智商和理性决策能力是两回事。智商高的人考试成绩好，容易有重大科学发现 —— 但是他可能理性决策水平不行，你一让他管事儿他就会搞砸。

那我们能不能估算一下，愚蠢之人比率 σ 大概是多少呢？

奇波拉说的愚蠢之人不是说聪明人偶尔做蠢事，而是持续地、习惯性地做蠢事，是一种稳定的人格特质。这种特质大约可以分解成两个特征 ——

一个是头脑封闭，认知僵化，在「大五人格」中的「开放性」这个维度上得分特别低。这种人拒绝根据新信息调整自己的世界观，总是用他那套旧框架解释一切。这种人如果有点权力，那就是「权威主义人格（authoritarian personality）」。有研究统计这个特征在人群中占比大约是15%~20%。

另一个特征是超级自信。我们专栏讲过「邓宁-克鲁格效应（Dunning-Kruger Effect）」[1]，意思是水平低的人往往不知道自己水平低，往往比水平高的人更自信。统计认为这样的人占比大约25%。

我让GPT-4.5根据这些线索的“体感”大致估算了一下，它认为σ值大概在10%到15%之间。

换句话说，每8到10个人里，就有一个愚蠢之人。

还有研究者提供过间接的证据 [2]。统计发现，社会上各种错误、事故、灾难，发生频率之高，不能完全用“随机性”来解释。如果错误都是随机的，那事故应该是正态分布的 —— 然而现实中事故形成了所谓「肥尾分布（fat tail distribution）」，严重事故比随机性能解释的多得多，只能是愚蠢之人的功劳。

那你说愚蠢之人为什么也能走上决策岗位呢？奇波拉提了两个原因，一个是靠关系，一个是靠支持者的愚蠢。

有的人家庭出身好，不管能力如何总能通过各种关系坐上高位。在某些国家，官员子女成为官员的可能性远远超过平民，号称婆罗门。

像民主选举这样的选拔制度按理说不讲关系，但是别忘了根据第二定律，选民当中有固定比例的愚蠢者 —— 他们一定会把事情搞砸，其中一种搞砸的事儿就是把愚蠢之人选上去。也许那个愚蠢的候选人因为邓宁-克鲁格效应的作用特别自信，选民喜欢自信的。又或者某人靠学术成果和资历被提拔到高位，而殊不知他根本没有管理才能。

靠关系的典型例子是在特朗普第一个任期担任美国教育部长的贝琪·德沃斯（Betsy DeVos）。

此人毫无教育界的背景，对教育事务非常无知，在国会听证和媒体采访的时候连最基本的问题都答不上来……她能当部长是因为给特朗普竞选捐了一大笔钱。

靠自信的典型例子是WeWork的联合创始人和CEO亚当·纽曼（Adam Neumann）。

此人的战略水平可谓一塌糊涂，没盈利就盲目扩张，疯狂烧钱把一家万众瞩目的公司干砸了。事后人们翻出来他在公司内部的讲话，都非常愚蠢，根本就不懂管理……但是他偏偏能当上CEO：因为他特别自信会忽悠。

奇波拉第四定律是：非愚蠢之人总是低估愚蠢之人的破坏性力量。

第五定律是：愚蠢之人比恶人更危险。

这也是奇波拉整个理论的精髓。聪明人和恶人在面对愚蠢之人的时候，往往会犯一个致命错误，那就是低估这个人，不把他当回事，总觉得这人的愚蠢只会伤害他自己……殊不知你把愚蠢之人和无助者搞混了。

聪明人和恶人都是有理性的。他知道自己在干什么，你可以用威逼利诱影响他的行为，你可以跟他谈判和博弈。恶人虽然不讲信义，但你只要合理设计利害关系，他就能暂时为你所用。

愚蠢之人，却是没有理性的。他不知道自己在干什么，你没法确定地影响和利用他。他的天赋是在你意想不到的时刻闯祸。

可能某个组织的高层因为看中了一个候选人比较蠢，而选他上位，觉得这样的人好控制 —— 这绝对是一个巨大的错误。愚蠢之人恰恰是最不可控制的！威逼利诱全都不好使。这哥们会用某种你无法理解的执念搞砸一切。

奇波拉没有回答的一个有意思的问题是，为什么进化会允许愚蠢之人长期存在。“愚蠢基因”是怎么流传下来的？

塔勒布在这本书的序言里提了一个猜想，他说可能是大自然母亲不希望人类进步太快，也许怕经济过热，专门“安排”了一些愚蠢之人，给系统踩踩刹车……

我觉得塔勒布的说法解释力不是很强。也许更合理的解释是愚蠢之人并非没有生存能力，只要别让他们做决策，他们还是能把自己的小日子过下去的 —— 而日常生活中，原本也没有太多决策。

又或者人类社会的容错率就是比较高。GPT-4.5提了一个洞见：从群体演化和博弈论的角度看，愚蠢行为也许是一种「进化稳定策略（evolutionarily stable strategy）」。这个道理是这样的 ——

如果群体中所有个体都是理性的，那就不管是谁，只要你把利害关系设计好，就可以操纵这个群体的行为。这样当然很高效，但也很脆弱：大家都会算计，你操纵一下我操纵一下，系统高速运转万一崩了怎么办？

但如果在群体中存在一部分愚蠢之人，他们的行为无法预测，你根本不知道他们下一步要干嘛，那你就不能搞特别复杂、依赖精确博弈的设计，你就不敢搞特别宏大又特别精巧的计划。你只能弄一些简单、浅显、容错率高的机制。

简单说，愚蠢之人让系统更笨重，而这样的系统恰恰更稳定。

理解了「人类愚蠢基本定律」，你就能明白为什么世界是个草台班子。

我们经常批评阴谋论者，但现在还有一类人叫「大棋论者」，总爱说“高层在下一盘很大的棋”，深谋远虑算无遗策，什么都是安排好的……其实你说他们跟阴谋论者有啥区别，都是相信一个无所不能的神奇力量在操控一切。

大棋论者低估了所谓“高层”的愚蠢程度。我们只要想一想，像特朗普内阁那样的人群中也存在比例为σ的愚蠢之人，就不会把政府的一举一动都视为完美设计和精确部署了 —— 那原本就是一个处处可能犯浑的系统。

理解草台班子，你就不至于被它的愚蠢所震惊，甚至为之苦恼了。

世界原本就是个错进错出的所在。偶尔真能有点进步，成熟的人都知道那是难能可贵。

我们来说一个世界观的突破。当今世界科技突飞猛进，但是世界观突破级别的发现还是非常稀少的，好不容易才碰上一次。而且这个突破还有点哲学意味。

这个问题是：你是否认为我们的世界在变得越来越复杂？

可能你认为答案是显然的 —— 当然是越来越复杂。我们今天的人类社会比古代、比原始社会复杂太多了；现在地球上的生物也比亿万年前聪明得多！所以一讲生物进化，我们就爱说一句「从低级到高级，从简单到复杂。」

……但这只是老百姓的说法。

你随便去调研一下，就会发现凡是严肃科普进化论的文章，都会告诉你「从低级到高级，从简单到复杂」这个说法是错误的。

生物演化的机制是「随机变异 + 自然选择」：每一次基因突变都是随机的，并没有预设“更高级、更复杂”的方向；这个突变能不能存活下来，完全取决于它是否适应当时的自然环境。

所以生物学家一般不承认「从低级到高级，从简单到复杂」这个说法。他们还能列举证据反驳这个说法。

比如说，地球上最多的物种可不是我们哺乳动物，而是细菌、古菌那些微生物 —— 他们难道不是简单的吗？而且仍然占据主导地位。

再比如说，即便所谓“高级动物”的演化，也不总是越来越复杂。比如哺乳动物最初有四块下颚骨，现在只剩下一块，这难道不是变简单了吗？再比如马和鸟的趾骨也比以前少了，这又怎么解释？

从哲学上讲，「从低级到高级，从简单到复杂」这个说法暗示一种目的论 —— 好像宇宙“想要”变得更高级、更复杂一样……现代哲学家反复提醒我们：宇宙没有目的。根据热力学第二定律，宇宙的方向只是熵增，它只是走向无序，走向热寂，走向虚无。你想要意义，你可以自己设定一个意义……那跟宇宙可没关系。

这就是我们以前的世界观。这个世界观搞得生物学家连「进化」这个词都不敢说，都改用「演化」。

但我最近听说，这个世界观要被颠覆了。

现在有人提出，世间万物的演化 —— 不仅仅是生物，还包括非生物 —— 的确是在遵循一个趋势：从低级到高级，从简单到复杂。

这是华盛顿特区卡内基研究所的矿物学家罗伯特·黑曾（Robert Hazen）和天体生物学家迈克尔·黄（Michael Wong）以及其他团队联合提出的一个学说 [1]，叫「功能信息递增定律（Law of Increasing Functional Information，简称LIFI）」。

要理解这个思想，关键在于你怎么定义「复杂」。

复杂不复杂不光看外形。哺乳动物的下颚骨从四块变成一块，表面看是变简单了 —— 但是别忘了，原本属于下颚的一块小骨头现在嵌入到了中耳之中，这大幅增强了我们听觉的敏感度！我们的功能不是变低级，而是变高级了。同样道理，马和鸟的趾骨数量是减少了，但这反而提升了马的奔跑效率和鸟的飞行能力，这种简化也是变高级。微生物本身或许保持简单，但地球微生物的种类大大增加了，微生物多样化扩大了生物圈的代谢网络层级。

我们需要不是从外观，而是从功能来定义复杂。

这就引出了诺贝尔奖得主杰克·索斯塔克（Jack Szostak）在2003年提出的一个测量复杂度的概念，叫「功能信息（functional information）」。

他当时搞了一个实验。首先选定一个比较大的靶分子，我们要找到它的「RNA配试体（aptamer）」，也就是能够附着在这个靶分子上的RNA小分子。索斯塔克先在实验室中随机合成大量不同种类的RNA小分子，把它们放进装有靶分子的溶液中，看看哪些能够附着上去。这样选定第一批获胜者。

这些被选中的RNA配试体，在所有可能的RNA分子之中，是很少的一部分 —— 那么借助类似于香农信息熵的定义，索斯塔克说它们的「功能信息」比较高。

接下来，索斯塔克改变靶分子溶液的环境，比如加点盐分、提高温度之类，让第一轮胜出的RNA配试体更不容易附着上去。同时他对那些RNA配试体进行突变，看在更苛刻的环境下，还有哪些配试体能够完成任务。

就这样一轮一轮进行下去，索斯塔克发现，最后胜出的RNA配试体都变得非常精巧和复杂，具有接近理论最大值的功能信息。

这就如同你寻找能打开一把锁的钥匙：当你把锁变得越来越难开，钥匙的复杂度也必须提高才行。

为了在各种环境中都能完成任务，那些RNA配体变得越来越高级，越来越复杂。

一旦有了功能信息这个概念，你就会发现，“变复杂”是个普遍存在于整个宇宙中的现象，并不仅限于生物系统。

比如说，地球上的矿石也在演化。地球刚刚形成的时候，只有大概12种矿石，可是今天的地球上有5000多种矿石。它们不但数量多，而且结构也复杂得多。

再比如元素也在演化。大爆炸刚结束的时候，宇宙中只有最基本的氢元素，然后才形成了氦、锂这些最轻的元素。等到有了恒星，在恒星的内部才有条件产生更重的元素。再等到恒星变老，通过超新星爆发这种极端的高能过程，才合成出更大的原子核，才有了金、铀那些重元素……

生物、矿石和元素共同的故事，是变化的环境要求他们完成更高级的功能。

宇宙要求最普遍的功能，是把聚集的能量耗散掉。

比如一条河流，原本是沿着直沟向前流动，结构很简单。随着水流量的增加，原来的河道承载不住了，于是就会分岔，形成支流，乃至于三角洲 —— 整个结构就变复杂了。复杂是为了更高效地把流量耗散掉。

再比如说一个城市，一开始只有一两条主干道。随着人口增加、车流增大，主干道开始拥堵，于是就得修更多的路，建立更复杂的交通网络。结构越复杂，功能越高级，流量出口就越多，耗散效率就越高。

在这个视角之下，地球矿物的故事差不多是下面这样的 ——

最早的地球上连水都没有，你要解决的只是把内部的热量向太空散发而已。这就只形成了一些最基础的矿物，比如超镁铁矿。都是简单的晶体结构。

后来地球表面有了液态水，你就必须解决岩浆的热量往水里扩散的问题，于是出现了含水硅酸盐、云母层状矿物这些。

再后来有了生物，发生了大氧化事件，地球环境中的氧气含量大增，导致各种氧化反应，要解决化学势差的耗散，这才有了硫酸盐之类。

再往后，生命的影响越来越大，地球的生命活动、海洋化学和大气系统相互耦合，必须解决生物-海洋-大气系统之间的协同耗散需求，于是形成碳酸盐、磷酸盐之类的矿物……

生命演化也是这个逻辑。原始生命从光中吸收能量，只需要最简单的代谢机制。但随着生命对能量需求的提升，必须演化出更复杂的器官……现代生命体的能量需求比原始生命高出几个数量级，我们的复杂性也高出几个数量级。

人类社会的发展更是如此。原始社会只要解决狩猎采集的需求，资源分配靠口头协议，小团体靠亲缘关系维系就行。

进入农业社会，人口暴增，对能量和食物的需求上升，社会就必须发展出更复杂的制度：包括文字、法律、税收、行政管理，本质上都是为了处理更复杂的能量流动和资源分配。

等到工业时代，我们开始利用化石能源，能量规模再上一个台阶。社会必须拥有精密的科学体系、统一的计量系统、机械制造能力和工厂制度来支撑更大规模的能量耗散。

现在进入数字时代，能量虽然越来越以信息的形式流动，但我们依然在提升复杂性：我们有智能合约、区块链协议、人工智能、全球数据网络……

整个世界的确是在变得越来越复杂，耗散效率越来越高，而这一切并不违背热力学第二定律！

这是因为复杂只在局部发生。我们越是加速能量的耗散，就越是加速熵增。宇宙一方面在局部“进化”、在结构上升华，另一方面，它在整体上，依旧走向热寂和灭亡。

功能信息提高是因为功能要求提高了，而功能要求提高则是因为能量的流量在提高 —— 可是能量流量为什么会提高呢？因为这是一个正反馈过程。

一个系统中各种事物的功能信息不断增加，系统耗散能量的效率就不断提高。而当你有了更高的耗散效率，你就能处理更多的能量，你能量流动也就随之增强。这就进一步推动系统需要更高效的耗散结构，要求提升功能信息。这是一个自我推动的循环。

就拿人类社会来说，我们掌握了更好的农业技术，就能种出更多粮食，就能养活更多人口。可是更多的人口需要进一步更多的粮食，于是必须发展更高效的农业手段……

世界为什么越来越复杂，就是因为每个聚集着能量和信息的地方都有正反馈飞轮。

用学术语言来说，就是当一个系统在演化过程中产生出更高层次的功能信息时，这种功能信息不仅提高了系统的能量耗散效率，而且还打开了全新的可能性空间，解锁新的复杂性维度，使得系统整体跃迁到一个更高的组织层级。

这个演化过程不是线性渐进的，而常常是阶段性、突破性的，也就是所谓「量变引起质变」。在生物演化史上这叫「间断平衡」：在长时间缓慢变化之后迎来一波爆发式跃迁，局面从此不同。比如真核细胞的出现、多细胞生物的诞生、器官分化、神经系统的形成（寒武纪爆发）、意识与语言的出现等等，每一次爆发事件都标志着一次功能信息的跃升，也对应着生物复杂性的指数级增长。

这难道不正是「从低级到高级，从简单到复杂」吗？

这个功能信息递增定律对我们意味着什么呢？

这里首先有一个观念性的突破：演化不只是生物世界里的事情，它同样发生在物理层面、化学层面、信息层面。演化是一种更底层的机制，它普遍存在于一切开放系统之中。

据此，前面提到的那个天体生物学家迈克尔·黄就设想，也许智能的演化未必只能沿着地球生命的路线前进。在宇宙的某个角落，也许存在完全不同的复杂形态，它们以我们无法想象的方式演化出了高功能信息的系统！

那些系统未必像地球上的生物那样“活着”，但它们也许一样具有复杂的结构、高效的功能，承担着同样的耗散任务。

这就给我们打开了巨大的想象空间。

比如你可以想想，木星上的环境条件，是绝对不适合人类这样的生物生存的 —— 但是木星那么大，上面有那么复杂的各种结构，也许其中就充满着我们不能理解的高级智能故事呢？

我让o3假想了一番，它提出宇宙中可能有“等离子体意识”“晶格网络”“旋涡团大脑”“暗物质耦合体”等等「无机智能」……那真是路走宽了。

但就目前而言，也许功能信息递增定律最重要的意义是给「从低级到高级，从简单到复杂」这句话正名了。

当然学术界还没有完全信服，但也许我们从此不用再回避“高级”“复杂”“进化”这些词了。我们可以更有信心地认为，各种复杂系统都会向更复杂、更高级的方向演化。这不是目的论也不是理想主义，而是现实的趋势，是系统正反馈导致的必然。

你甚至可以说，变复杂和变高级就是「天道」—— 这跟宗教无关，这是系统动力学意义上的趋势。

当然，世界「是」如此不等于世界就「应该」如此。你的人生意义仍然是你自己的选择，但如果你把人生意义设定成变复杂和变高级，这个宇宙对此表示支持。

一切正反馈过程都有结束的时候，能量终将耗散完毕，宇宙终将热寂……但就目前而言，我们的确有一个哲学上的底气：我们可以选择变得更复杂、追求更高级 —— 我们甚至可以说这就是顺应宇宙大道的行为。

宇宙完全允许我们聚精会神搞进化，一心一意谋复杂，理直气壮变高级。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.03 周五：

但你需要知道，无聊的确是个很严重的社会现象。我没找到统一的跨国研究说中国、日本和美国到底哪国的人更容易无聊，但我找到了以下数据 ——

中国有76%的大学生感到中度以上的无聊 [1]；

日本所有人中，有16.8%的人认为生活“不有趣” [2]；

美国有27%的人在自我评价中认为生活很单调，尤其工作场景中无聊蔓延 [3]。

而无聊带来很多问题。人们会整天刷手机视频，沉迷于毫无意义的消费，更重要的是在精神上有一种迷茫感。

无聊这件事本身，一点也不无聊。

「无聊」这个情绪必定自古就有，但是它成为一个问题则是很现代的事情。一个整天为生计奔忙的人大概没有闲暇感受无聊。

哲学家非常敏锐地告诉我们，闲暇不等于无聊。国分功一郎说，「闲暇」是指没有事情必须要做的时间，是一种客观状态；而「无聊」，则是一种主观情绪，是一种“想做点什么却找不到想做的”的感觉。

本来闲暇是个绝对的好事儿。托斯丹·凡勃仑（Thorstein Veblen）在著名的《有闲阶级论》一书中说，闲暇是一种高价值的奢侈品，是上层阶级用来炫耀的资本。以前普通人哪有闲暇？

是工业革命让普通人有了闲暇时间。尤其20世纪初，亨利·福特（Henry Ford）通过提升工厂效率、发放高工资、缩短工作时长，让工人阶级也拥有了大段休闲时间。

那按理说，现在好不容易有了属于自己的时间，人们就应该去做那些一直都想做但原来没时间做的事情，好好享受生活，对吧？但人们发现自己其实并不知道享受什么样的生活。

以前想要的那些，吃饱穿暖，很容易就满足了。那然后想要啥呢？原来「想要」是需要学习和教育的。

结果是商业文化介入，各种广告给人灌输消费理念，引导人们去追逐商品和品牌。人的欲望被社会塑造，从“自己想要”变成“商家要我想要”。

这种状态，在哲学家看来，是一种「异化」。

其实你想想也不正常。人并不真的需要像什么奶茶、甜品之类的消费，没什么绝对的好处，而且对健康有害。那我们为啥非得买呢？

其实本质上是因为无聊。

你无聊，所以就刷手机；刷到种草某个商品，就下单购买；买来、吃了喝了用了，可是并没有真正的满足感。

其实也没花多少钱，但重要的是你那不是在真正享受奶茶的味道，而是在被「刷视频 → 种草 → 下单 → 喝」这个循环驱使。一个循环完成，无聊感并没有真正消除，接着又是一个循环……每次事后都是更深的空虚。

哲学家认为这跟过去的人为了谋生整天像机器一样干活儿一样，都是让人失去自我，所以都是异化。

人们也知道这很不好，所以有些人反其道而行，会故意让自己变得特别忙碌。正如凡勃仑那个时代的人炫耀有闲，现在有很多人炫耀忙碌：今天开了几个会、明天又要飞到哪里出差，我的日程多么紧、时间多么不够用……而哲学家说你那是另一种形式的异化。

因为你始终都是被外界的什么东西牵着走，你不是你自己。

人为什么会感到无聊呢？最直接的原因是我们的大脑原本就喜欢寻求刺激。这从进化心理学上很好理解 —— 远古非洲草原上，人类祖先所处的环境是极其丰富、充满变化和刺激的。

原始的狩猎采集者并不是像后来那样定居在一个地方。他们不断地迁徙，总在探索新鲜的环境。他们的食物来源丰富多样，生活每天都不同，充满刺激。他们还有各种庆典和仪式，人际交往完全是面对面的，有很强的社区感和参与感……基本上就是电影《阿凡达》里那样。

你想想让这样的人定居生活、进入农业文明，他们能不无聊吗？每天面对同一个地方，做同样的事儿，平时根本见不到几个人，这有啥意思？现代都市生活其实也是如此单调：你坐在办公室里，做着重复的任务，所谓的“感官刺激”都是来自屏幕，不用说多变的大自然，你连阳光都不怎么接触 —— 所以现代人无聊太正常了。

但无聊并不只是缺少感官刺激的问题。海德格尔在《形而上学导论》中把无聊分成了三个层次：

第一层，最基础的无聊，对具体事物的无聊。比如你一个人在车站等火车，身边什么也没有。这个无聊是缺乏刺激导致的生理反应。

第二层，是对整个情境的无聊。不只是这一件事儿无聊，而是这里让你整个下午都提不起劲，不知道要做什么。你看着办公室里的一切只觉得没意思。

第三层，则是存在主义的无聊。不是这里的环境单调的问题，而是你感到自己整个人生都没有方向，对什么事情都提不起兴趣。你试图逃避这种状态，说换一个环境、做点别的事，但发现一切选项都同样无聊 —— 连“改变”本身都失去了意义。

不同层次的无聊需要不同的应对方法。

对抗初级无聊只需要恢复感官的丰富性。比如出去接触大自然，去徒步，搞个园艺、钓鱼之类；或者参加社区活动，集体跑步，参与真实的面对面社交，这些活动足以解决大部分无聊感。

但在哲学家看来，刻意追求新鲜事物也是一种无聊。

比如你明明已经有一部功能完全够用的手机，却还是忍不住想换一个更新的。那不是因为你真的需要，而是因为你在用“新”来刺激自己，用“升级”来打破无聊。哲学家会说这也是异化。

国分功一郎的建议是与其跟着商家一次次升级，不如一次性买个最好的。奢侈一把，买个让你满意而且超出满意的，然后长时间使用它，从此退出“换手机”这个游戏。

但是更深层次的无聊就不能用新东西或者好东西解决了。如果你就是觉得工作没意思，用最强的电脑又有啥用呢？

尼采对此会说，你那个无聊的根源在于价值的空洞 —— 要摆脱无聊，你得重新思考各种事物的价值，你得去选择、去创造价值才行。尼采总是这么励志。

海德格尔就比较关怀了。他说我们之所以无聊，因为这个世界本来就是无聊的 —— 世界本身并没有绝对的意义。我们被“抛入”这么一个世界之中，直面虚无，感到无聊难道不是很正常吗？但是我们有选择！你可以主动创造意义，有了意义你就不无聊了。

国分功一郎继承了这些说法，他的核心建议是：人必须做出决断，也就是自主、自觉的选择。

只有当你自己决定、自己承担、自由选择，你才真正体现了作为一个道德主体的存在。说白了这就是「个人主权」。而如果你因为无聊就被各种外部事物牵着走，那你就已经不是一个独立的人。你失去了主权，成了被牵引、被安排、被消费的对象，你何谈道德呢？

所以对抗无聊应该先问自己：我到底想要什么 —— 而不是别人告诉我该要什么。

这听着简单但并不容易，这需要你深度整理自己的价值观。这样说来，无聊是一个警示，它是在提醒你：该停下来思考一下了。

看来缺少外界刺激虽然是导致无聊的直接原因，但并不是最根本的原因。以下我可以提供一些新的研究和数据。

如果无聊仅仅是缺乏刺激，那我们可以合理推断，老年人应该是最无聊的人群 —— 但事实恰恰相反。

大量研究发现，年龄越大，人越不容易感到无聊。加拿大一项针对18到51岁人群的研究发现，年龄与无聊感呈显著负相关 [4]；中国的一项覆盖七千多人的调查也显示，只要过了24岁，无聊感就会明显下降，而且此后每增长一岁，无聊感还会继续降低 [5]。美国的研究也发现，社区老年人的无聊得分远低于大学生和职场人 [6]。

最容易感到无聊的其实是年轻人，尤其是大学生和职场白领！按理说他们背负着求学和工作压力，应该很忙碌才对，怎么还特别无聊呢？因为他们不擅长应对无聊。

而老年人很擅长。老年人往往拥有更强的情绪调节能力 [7]，善于「认知重评」，能够主动寻找生活中的积极面，赋予日常生活以意义。尤其是他们意识到自己的剩余时间有限，就更会积极追求自己真正感兴趣的目标。

他们非常知道自己想要什么。事实上现在退休老人都过得很充实，为了兴趣爱好四处奔走，参加各种志愿活动，干预社区事务，那真是一点都不无聊。

我做了一番调研，发现导致无聊感最重要的心理因素有四个 ——

第一，也是影响最大的一个因素，是主观意义感的缺失 [8]。你觉得你做的事情没有意义，你找不到生活的方向。

第二个因素是「求知性需求（Need for Cognition）」[9]，也就是你是否享受思考。如果一个人面对复杂问题会感兴趣，喜欢推理、愿意学习、乐于在脑子里咀嚼各种信息，那他很难感到无聊。

第三个因素是自控能力 [10]。自控能力强的人善于维持注意力，能持续做事，就不容易无聊。自控能力差的人注意力很容易涣散，干什么都干不长，就很容易陷入无聊状态。

第四个因素是工作挑战性 [11]。如果你的工作具有挑战性，需要你动脑、需要你不断学习和适应，你不会觉得无聊。而如果这份工作高度重复、缺乏自主性、甚至被人严密监控，你会很无聊。

美国弗吉尼亚大学的两位社会心理学家，伊琳·韦斯特盖特（Erin C. Westgate）和蒂莫西·威尔逊（Timothy D. Wilson）在2018年提出一个「意义—注意力成分（Meaning-Attentional Components）模型」[12]，认为无聊是因为两个机制同时失效：一是缺乏意义感，二是注意力没有被合理匹配。

也就是说，当你既感受不到人生的意义，你做的事情又不能吸引你的注意力，你就会深切地感到无聊。

所有的客观环境问题，只不过是“不能吸引注意力”的问题；你真正的问题是内心没有一个愿意集中注意力的目标。

只有短暂的无聊感是因为环境刺激，长期的无聊都是因为自己 —— 因为自己没找到人生意义、认知能力差、意志力不强、工作没干劲。自然和工作环境只是外在的触发点罢了。

我们不应该说无聊的人是可耻的，但无聊是一种精神贫血。

我们专栏多次讲到 [13]，那些生活有明确目标感的人，不仅更幸福，而且活得也更长。国分功一郎这本书对此提供了一个具体解释：他们不无聊。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.04 周六：

我们每天花的这个“钱”，究竟是什么东西，这里有几个观念跃迁，绝非老百姓思维。又或者说在老百姓看来，这些观念可谓是魔法师思维。尤其是近年来出了个新学说叫「现代货币理论（Modern Monetary Theory）」，更是会让人有离经叛道之感。

但是再离经叛道，也是学术界和官方积极尝试的真东西。而老百姓思维还停留在传统观念和什么《货币战争》之类的阴谋论上面，这里有个巨大的认知鸿沟。徐瑾这本书会填补这个鸿沟，既能破除迷信，又能解放思想。这里有个特别有意思的思想旅程，我来大概梳理一下其中的观念跃迁。

老百姓花钱，大概有三个境界 ——

第一境界是根据家里有多少钱，决定花多少钱。钱多的可以买些奢侈品，钱少就买点生活必需品。这听着很合理，但这是古代农业文明的思维。

第二境界是根据自己一个月挣多少钱，决定花多少钱。一个大学生刚毕业，零存款，但是她拿到一份高薪工作，她有个现金流，那么她立即就可以买些比较贵的东西。现代人评价消费能力一般看增量，而不是存量。

第三境界，则是根据你未来的偿还能力，决定现在花多少钱。这就是为什么我们可以贷款买房。

你注意到没有，我们已经从把钱视为存在家里的一堆东西，转换成视为一种能力、一种对未来的期许 —— 严格地说，是信用。

钱的本质不是实体，而是虚构的，信用。

对政府来说尤其如此。我以前听到一个说法，如果宏观经济学只能留下一句话，那就是「政府不是家庭」。老百姓观念再前卫也要考虑“量入为出”，而现代货币理论认为，政府无需如此。

要理解这些，咱们先从书中一个小故事说起。

当初南宋面临蒙古入侵，双方打的是一场不对称战争。蒙古骑兵南下不需要“政府”提供补给 —— 如果他们也算有政府的话。因为他们是来抢劫的，他们自带士气，就地补充动力。可是大宋将士不会从战争中直接获得好处，所以政府必须提供补给和赏金。当然你要是算总账，集中国家财富打赢这场战争对所有人都有好处，但问题是如何集中。

其实江南民间有巨量财富，不然蒙古人也不会来抢。问题是政府没钱。税收水平已经很高，普通老百姓不堪重负，可战争是个无底洞，钱怎么都不够花。

宰相贾似道不得已弄了个不是办法的办法，叫「公田法」，也就是政府强制收购富户土地，变成国家财富 —— 而政府收购用的钱，却是印出来的。这是大宋的老办法，也是世界首创。

全世界最早的纸币就是北宋发明的“交子”。打仗要花钱，花钱就增发货币，增发就贬值，贬值就没人用，没人用就再发行一种新钱。交子早已被“钱引”取代，到了贾似道这一期，新钱叫“会子”、“关子”。贾似道为了证明自己的公心，还自家捐了一万亩公田。

然而新钱还是摆脱不了贬值的命运，贾似道在沸腾的民怨之中坚持了十年，终于被判有罪，在戴罪途中被杀。然后就是蒙古灭亡南宋。

看来历史的教训是政府绝不能滥发货币。对吧？1920年代的德国不就是因为恶性通货膨胀才让希特勒上台的吗？1948年的蒋介石政府不就是因为金圆券恶性贬值失掉最后一点民心吗？这就是为什么时至今日还有人主张回归金本位，这也是中本聪创造比特币的初衷……

可如果政府就是突然很需要用钱，它该怎么办呢？我看过一部穿越小说 [1]，回到贾似道那个年代，也只能另起炉灶，新建一个政府，趁着自己的信用还在，发行新钱……

但这个问题其实是有解的。

就在贾似道强推公田法的第二年，也就是公元1262年，威尼斯发动了对热那亚的战争，也是政府急需用钱。但威尼斯政府没有直接印钱，而是向老百姓借债。议会通过了《债权法》，以政府未来的税收作为抵押发行公债，每年给5%的利息。

按古代标准，这个利率其实很低。但它胜在有政府保障，如果真能年年给也不失为一个稳妥的投资。威尼斯政府真的做到了年年给，此后百余年无论发生什么事，都未曾间断。

你看这多好？借可不是抢。既用上了民间闲散资金，又保护了经济秩序；既解决了当前的难题，又不至于让未来不堪重负。此后欧洲的战争，尤其英国，都有政府向民间借债这个办法。

那我们是否可以得出结论：政府如果要用钱，不应该发币，而应该借款？其实也不是。借款也是某种意义上的发币，而且直接发币有时候更有效。

大宋刚刚推出交子的时候，政府也有一些超发，但民间不但不排斥，而且反应相当积极，以至于曾经一度升值。是后来政府遏制不住滥发的冲动，才让纸币失了人心。但如果政府管不住自己，难道借债就能保证按时还钱吗？

现实中，中国到明清两朝改为银本位，几乎彻底放弃了纸币。此举的确避免了恶性通货膨胀，但政府也失去了发币权，不能灵活影响经济。徐瑾书中指出，这是中国未能推动工业革命的一个重要原因。

如果政府有信用，货币可以无中生有；如果政府没信用，货币有也是无。为了理解这一点，我们需要明白货币到底是什么。

以前的经济学家认为货币是交易媒介，所谓“一般等价物”，是为了解决以物易物的问题，现代经济学家已经抛弃了这个看法。你考察历史，没有任何证据说古代的人们经常以物易物。

古人的常态是把东西直接送给别人。当然为了人情往来，会留下记录作为凭证，这就是「债」。时间长了，记录债的这个东西有流通的功能，也就成了货币。

货币的本质是债，而债的本质是信用。

是贝壳、金银也好，成本极低的纸币也好，我们之所以接受，是因为我们相信大家都相信这个东西。用尤瓦尔·赫拉利在《人类简史》中的说法，货币是我们虚构出来的概念，而相信虚构的东西是我们智人的超能力。

就这么一块金属，或者仅仅是一张纸，它真正的价值是全社会的共识，是信用。

而有信用的机构是一定会超发的。很多人托你保管黄金，以至于你手里有了一千两。你知道这些人不太可能同时找你提取这些金子，于是你可以把一部分金子暂时借出去。你甚至可以印制一种叫做代金券的票据，让人们用着更方便。而只要任何人给你代金券，你保证给人家兑换成真金，你的代金券就有足够的信用。很快你就发现，你完全可以印制比手里的真金多得多的代金券。

再进一步，甚至连最初的黄金都不需要。只要人们能相信你那个代金券的价值，你无需拥有黄金，也无需给人兑换黄金。现代国家就是这样发币的。

可能有人会说，这是无中生有，不等于抢钱吗？但是咱们仔细考察一下其中的社会效益。

这里有一座矿山，里面是大自然免费送给人类的铁矿石。开发这个矿山需要耗费劳动，但你得到的远远超过付出的，于是你想干。可是你没有钱买机器设备。这时候如果有个机构拿出几张代金券来，说这是我零成本印制的，但别担心，人人都相信它的价值，你拿着就能买到机器。你果然用它买到了机器，开发了矿山，赚了钱，还上了最初的代金券。你说这有啥不好呢？

中国古代往往就是因为流通的货币不够，让很多本该开办的事业没有开办起来。超发货币只要用在真项目上，只要确保信用不失，就能促进经济增长，而且不会引发通货膨胀。

以前可不只是政府可以发行货币。银行、钱庄，包括个人都可以发币。在中国西汉时期，只要你掌握一个铜矿，就可以自己铸币，有人愿意用就行，而且一度私人的币比中央政府的币更受欢迎。

徐瑾这本书的一个观点是，其实现在，本质上，发币的大头主体也是商业银行，而不是中央银行。这是因为贷款。

前面那个矿山故事中，你可能会问，为什么非得发币呢？去申请贷款不行吗？是的，常规的操作是贷款，但贷款也是发币。

首先如果货币必须是金银之类的实体，那个贷款你是拿不到的，古人都喜欢把金银埋在后院永远不用，没有那么方便拿出来借给你。贷款，必须是靠着信用无中生有的钱，才好用。

一家商业银行手里有100万的存款，根据“部分准备金制度”的规定，它只需要留下比如说10万不动，把其余90万贷出去。别人拿到这90万贷款也不会放家里，而是存入其他银行，这就多了90万存款。那些银行收到存款，照例只留10%不动，其余81万再贷出去，又变成81万存款……以此类推，如果准备金的规定是10%，最初的100万可以变成1000万的存款总额 [2]。

……这还只是传统教科书的说法。现在更新的看法是银行根本不必等待存款来发放贷款：只要达成贷款协议，存款立即在某个账号增加，不需要一个储户“拿着钱”出去找银行。

所以徐瑾说，不是存款制造贷款，而是贷款制造存款。社会广义货币，也就是M2，其实是由各个商业银行的贷款决定的 —— 中央银行的作用很小。

货币不但可以无中生有，而且应该无中生有。

这就引出了那个特别前卫的思想，「现代货币理论」。

现代货币理论认为政府发多少币、花多少钱，跟它的财政收入不一定非得有必然的关系。政府不需要量入为出。

政府发币是把政府的信用变成老百姓的资产。只要你发的钱没有导致通货膨胀，就说明它是被用在了像开矿那样的新事业上，那你就可以继续多发。你不但没有扰乱经济秩序，而且还促进了经济的循环。所以赤字不是问题。

现实是很多经济学家认为，每年2%的通货膨胀率不但是可以接受的，而且是比较理想的，甚至是必要的。有点通货膨胀老百姓才愿意花钱。相比于通货膨胀我们更怕的是通货紧缩：如果钱越来越值钱，人们就会把钱埋在后院而不出来兴办事业，经济就完了。

传统观点认为政府的税收是用来花费的，所以要平衡预算；激进一点的观点认为税收是用来偿还债务利息的，只要能借到钱就好；更激进的观点甚至认为税收只是一个回收货币的动作，是向社会再次确认我印的钱仍然有效：只要人们还认可你的信用，你的印钱和借钱游戏就可以继续玩下去。

现代货币理论听起来匪夷所思，所以争议很大，但似乎也不能说没有道理。如果货币的本质是信用，而信用来自信心，而信心是动态的，本质上只是一个心态，那我们为什么非得把货币跟什么东西绑在一起呢？

现代金融体系就好变戏法一样，但是这一切必须有个约束，不是政府想怎么玩就怎么玩。保证银行的独立性，不能为所欲为的政府才是有信用的政府。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.05 周日：

简单说，MBTI虽然出身于荣格的名门，却是一个被现代人高度美化了的性格分类系统。它含有大五人格这种科学分类方法的成分，所以它有一定的准确度。但是它宁可牺牲准确度，也要借鉴星相学和街头算命的欢迎度技术：它把什么特点，说的都像是你的优点。

而这正是人们谈论MBTI的原因。我们有时候相信性格决定命运，但我们并不真的在意哪个性格会有什么样的命运……毕竟世间有的因素比性格更能决定命运。当我们这些打工人好不容易有点闲暇，可以议论各自的性格的时候，我们只想让对话尽量舒适一点。

这就正应了托尔斯泰那句话：「我们每个人爱真理都胜于爱谎言，但当事关我们的生活时，我们却常常宁可信谎言，而不信真理。因为谎言可以为我们龌龊的生活辩解，而真理则揭穿这种生活。」

第一个是用幽默的方式自我吹嘘。

可能你要去求职面试，可能你的创业公司正在争取投资。我们这个时代需要你宣扬自己的成绩，说说你有什么过人之处，你能给人家带来什么前景 —— 说白了就是你得自我吹嘘一番。这有点尴尬，因为大家都知道自我吹嘘是不好的。无论是中国文化还是西方文化，人们都不太喜欢夸夸其谈的人。你不想做那样的人。

可是谦虚低调似乎已经变得不合时宜，我们专栏也说过，要想争取权力，就得会自我吹嘘才行。

问题是怎么吹。

2023年的一期《人格与社会心理学公报》上有篇论文 [1]，提出一个特别好的方法，叫做「幽默的自我吹嘘」，研究者为此还专门发明了一个英文词，叫「humorbragging」。什么意思呢？我说两个论文里的例子。

比如你在应聘一个销售代表职位。普通的自我宣扬是这样的：“我是一个积极进取、注重细节的销售代表，有丰富的经验和良好的人际交往能力，我会全心全意为贵公司的目标服务。”

幽默的自我吹嘘，则是表达了前面那些意思之后，再加一句玩笑：“我非常擅长把咖啡因的输入转化为生产力的输出。您提供的咖啡越多，我的产出就越大。”

这句话没有任何新信息，但是你体会一下它的作用。

再比如说，一个蛋糕店的服务员介绍自己的工作。普通的自我宣扬是：“有一次，我为一个五岁小男孩做生日蛋糕。我偶然听说他是个足球迷，就把蛋糕做成了足球。他的父母非常高兴，给了我一大笔小费，是我们店有史以来最大的一笔。”

幽默的自我吹嘘，则是加一句：“我很高兴，因为我只需要把蛋糕做成足球，不用真的去踢足球！”

找到感觉没有？研究结果表明，不论是用电子邮件、书信还是面对面接触，幽默的自我吹嘘都比单纯的自我宣扬效果要好得多，都更能吸引面试官的注意力，更容易拿到投资人的投资。

研究者证明，幽默法之所以这么有效，是因为第一，它让你表现得更温和，不那么傲慢；第二，它显得你更有能力 —— 毕竟幽默说明智力过剩。

所以，哪怕是求职和求投资这种事关安身立命的场合，你也要放松一点，别那么咄咄逼人，容易把人吓着。还记得我们讲亚当斯的《心智重构》时说过吗？松弛感最能让你受欢迎。

但是请注意，幽默不能乱用，一定要与自我吹嘘相结合。研究表明，用幽默自我贬低、戏弄别人或者搞讽刺，在这种场合都会给你减分。

当仁不让的时候，自我吹嘘是零阶道理 —— 使用幽默只是为了让你的吹嘘更容易被接受而已。

记住这个词：humorbragging。如果记不住，你可以想想王朔早年的一本小说叫《我是你爸爸》，其中有一句话很好地总结了这个心法：

「以自我调侃开始，以自我吹捧收场。」

小说里，这招一出立即就收获了两位中年女性的芳心。

第二个新知跟谈恋爱有关系，研究如何提高对方对你们这段关系的满意度。

其实humorbragging谈恋爱也能用上，但主要用于相亲，第一次见面，你给人留个好印象，争取被录取。而我下面要说的这个研究关心的是后来的相处。假设你正处于一段浪漫关系之中，请问以下两个局面之中，你觉得哪个会让你对这个关系的满意度更高？

第一个是你了解对方。这个人你是知根知底，让你很有安全感，你充分掌握ta的性格特点，能猜到ta喜欢什么不喜欢什么，完全拿捏。

第二个是，ta了解你。

请问你更喜欢哪个，是你懂的，还是懂你的？

《实验社会心理学杂志》上的一篇新论文 [2]，综述了多项研究，答案非常清楚：懂你的人，会给你更高的关系满意度。

因为如果你感受到对方很懂你，你就会觉得对方很支持你。

我们专栏多次讲过的沃顿商学院教授亚当·格兰特（Adam Grant），在推特上提到这篇论文，他给了一句特别精彩的总结 [3]：

「有趣很好，感兴趣更好。」

我们专栏反对应试教育。我们讲过很多关于如何学习的内容，讲的都是怎么学真本领。但身处应试教育的世界，既然必须参加考试，那我们精英日课的读者就应该考好。我认为你对待考试可以有一点竞技体育精神：不抱怨比赛规则，用最高效的方式拿个好成绩就好，省下来的时间咱们再干别的。

这一讲咱们说说科学的应试方法。

对照我讲的，你会发现大部分人的学习方法是错误的。现实是你或者你家孩子的老师可能其实并不懂正确的学习方法。一个典型的老师遇到你之前只教过大概几百个学生，也许他搞不清楚一个学生成绩好到底是因为他聪明，还是因为他个人的方法得当，还是因为他“努力”，还是因为老师教得好。所以他会总结一些错误的经验。

要想正确归因，必须使用科学方法进行大规模对照研究才行。所幸的是这些研究早就在做了，而且结论有很强的共识，已经存在「当前科学理解」，而且现在仍然很活跃。

咱们先纠正一些错误的做法，再讲讲平时的基本功，再专门讲三个迅速提高成绩的大招。

最常见、也是最大的错误，是对着课本反复念 [1]。

我看新闻报道，有的高中让学生在早上跑操的时候、在食堂等饭的时候也拿本书在那念，这不是学习。这是残害儿童。

可能老师让你在书上画出“重点”，没事儿就反复读，最好读出声来，指望书读千遍其义自现……这是非常低效率的做法，是伪努力和假勤奋。反复读同样的内容不但不能加深理解，而且连记住都难 —— 因为你缺乏有效的反馈。

再进一步，传统的课堂教学，老师一个人在上面讲，学生老老实实在下面听，一听就是一上午，这也不行。你过于消极被动。打篮球不是看视频能学会的，文化课也是如此。学生必须有参与感，有互动才好。

而互动，不是周末把孩子送去上辅导班能解决的。辅导班请个所谓名师上大课，一个老师面对两百个学生，那还不如自己在家看视频。

体制化的教育把学习弄成了仪式感，而殊不知哪怕是专门搞应试教育，学习也必须落实到自己的活动上，得有主动发挥，而不是被动地听和看。

别虐待课本。学期结束的时候，优等生的课本应该都还是比较新的。

第二个错误，也是所有差生共同的错误，是基础概念没搞清楚。

尤其像数学和物理这样的学科，逻辑性强，就如同一棵树，后面的内容“长在”前面的基础之上。如果关键概念没有理解透彻，面对后面的东西就只能猜测意思，那考试的时候就只能像大语言模型一样「预测下一个词」，可是你又没见过足够多的语料，就注定是盲目的。

其实不论是小学、中学还是大学，每个学科最基本的逻辑就只有那么一点。一门课的知识点可能还不如我一周调研出来的东西多。你只要能独立自主地把逻辑脉络搞清楚，掌握一门课是非常简单的事情。

而如果你学了几个月都没摸着逻辑脉络，你应该非常着急才对。

第三个错误，也是聪明学生最常犯的错误，是突击学习。

平时不用功，考试之前用几天时间突击学一下，这个方法的确能帮你应付考试，甚至取得一个不错的成绩 —— 但是我看到所有研究都表明这不是一个好的学习方法，因为你很容易忘记突击学来的内容。虽然是应试教育，有些功夫也是长期有用的，考完就忘绝非正途。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.06 周一：

一个繁荣的股市，怎么一夜之间就出了金融危机呢？一个平时挺快乐的人，为什么突然就抑郁了呢？一个运行得不错的公司，怎么那么快就崩溃了呢？

这些都是复杂系统的临界现象，可以理解为系统从一个状态转变成另一个状态。那两个状态本身都是稳定的：一旦你处于其中一个状态，你就会长期处于这个状态，原本不容易改变。比如一个快乐的人没有那么容易变抑郁，而已经抑郁了的人想要变快乐也很难。但是两个状态中间的过渡点 —— 叫做「临界点（tipping point）」—— 则是不稳定的，这就是为什么一旦开始变化，变得就很快。

这就如同下图中的两个山谷一样。小球处在任何一个山谷底部的时候，都很稳定 —— 唯有中间山峰的那个点最不稳定，它可以随时滑向左边或者右边。

所以如果你本来日子过得不错，最近却正在接近临界点，你就应该非常警觉，小心别跨过去。因为跨过去就很难回头了。

那么问题来了：如何知道自己快要达到临界点呢？

物理学家早在1950年代就有了这个想法，现在则有了一个比较成熟的指标，叫做「临界减速（Critical Slowing Down，简称CSD）」。

临界减速这个概念听起来有点抽象，但是你头脑中应该有这么一根弦。我认为这是一个有意思的新认知。

咱们先直观地找找感觉。想象下面图中左边这个比较陡峭的山谷，谷底的位置是个非常稳定的点。你给小球一点干扰，让它离开谷底一段距离，它会很快地回到谷底。我们说这样的系统很有弹性，恢复力强。

这就如同一个经济状况不错的家庭，某天出了个事儿，比如花了一大笔钱去修车。这笔钱对生活有点影响，可能本来要去的一次旅游就不能去了，但下个月发了工资，生活也就恢复正常了。你有固定收入就不在乎小波动。

而有的山谷，却是像图中右边这样，是比较平坦的。你可以想见，给一个相同的扰动，小球恢复到原来状态的速度就会比较慢。

这就好比一个家庭本来就没有多少存款，固定收入又低，突然修车花一大笔钱，就需要很长的时间才能把这些钱挣回来。

临界减速，就是说当系统接近临界点时，它的山谷的形状会变得平坦 —— 它从小的扰动中恢复到正常状态的速度会变慢，它恢复所需的时间越来越长。

是的，系统的山谷形状可以变。而那是因为系统内部的稳定力量变弱了。

对科学家来说，复杂系统的山谷形状和内部稳定力量的大小都是难以测量的，所以我们很难说一个系统是不是正处于危险边缘。可能一个公司经常爆负面新闻，很多人说它早晚出问题，可是人家运行了很多年。科学家一直希望有个好的判断指标，能让我们知道系统是不是危险了。

临界减速，就是目前最好的预警指标。系统一旦出现了临界减速现象，就说明它快要出问题了，需要引起高度警觉，采取必要的措施。

先看一个生态学方面的例子 [1]，这是目前最典型的应用。

美国威斯康星州有个湖叫彼得湖（Peter Lake），湖里原本都是些体型很小的小鱼，有好几种，但都很小。这些小鱼的主要食物是水跳蚤，一种生活在水里的浮游生物；而水跳蚤则专门吃水藻。

你可以想见这个局面：小鱼多，水跳蚤就少，那么水藻就多。这是一个到处都是水藻的浑浊的湖水里游荡着很多小鱼的稳定状态。

但这个湖还可以有另一种状态。如果湖里来了很多大鱼，比如大嘴鲈鱼，专门吃小鱼，那么水跳蚤就没人吃了，于是水跳蚤就会吃掉大量的水藻，于是湖水就变得清澈。

简单说，这个湖可以有两种状态：一种是浑浊的湖水中有很多小鱼；另一种是清澈的湖水中有很多大嘴鲈鱼。它们都是稳定状态。

而这两个状态可以互相转化，中间有个临界点。

当湖里都是小鱼和水藻的时候，生态学家做了个实验。他们先往湖里放入39条大嘴鲈鱼，看看好像没什么变化，过段时间又放12条，然后再过一段时间再放了15条……

一开始的时候，小鱼系统是可以自动恢复的。大嘴鲈鱼来了就会吃小鱼，导致小鱼的数量立即减少 —— 但是不要紧，因为小鱼会吃掉大嘴鲈鱼产的卵！你们再厉害，我们让你们没有后代，过段时间还是我们的天下。

但是随着科学家投放的大嘴鲈鱼越来越多，小鱼就有点力不从心了。它们被吃的越多，剩下的小鱼再想吃光大嘴鲈鱼的卵就越难。

这就是临界减速。科学家算不出来到底要投放多少只大嘴鲈鱼才能让这个湖改变状态 —— 但是当你发现临界减速越来越严重的时候，你就知道系统正在接近临界点。

这时候如果大嘴鲈鱼数量再多一点点，小鱼就可能全部被吃，湖就成了大嘴鲈鱼的天下，状态彻底改变。

观测整个系统很难，但是你只需要测量大嘴鲈鱼的数量随时间的变化就能知道临界减速的程度，这就是指标的作用。

第二个例子是金融市场。2019年的一篇论文 [2] 用临界减速分析了历史上的几次金融危机，想看看能不能在股灾发生之前收到预警。

基本原理可以用下面这张图描写 —— 图中那条红色曲线代表股市状态，上方那半条实线是繁荣，下方是低迷。这两个状态也都是稳定的：繁荣的时候你想做空都难，低迷的时候你怎么刺激都没用。中间的虚线，则是从繁荣到低迷的快速过度，从实线到虚线的分叉点就是临界点。

系统的两个状态可以用相邻的两个山谷代表，左边是低迷态，右边是繁荣态。

我们看到，当股市处于繁荣状态的时候，系统的形状就如同图中（a）处的山谷：它比较陡峭，稍微扰动一下，小球会迅速回到谷底。这就表示系统非常稳定，不用担心。

而当股市接近临界点时，系统的形状变成了图中（b）处的样子，谷底变得比较平坦。正如我们前面讲的，它会发生临界减速。

等到系统进一步平坦化，以至于小球可以直接滑过临界点再也回不来了，就像图中（c）处的情况，股市就会崩盘，来到低迷状态。

研究者们用这个理论测量了历史上几个股市崩盘事件，发现1987年10月19日那一次美国股市的崩盘 —— 史称“黑色星期一” —— 之前的临界减速现象最明显。这可能是因为那次崩盘特别猛烈：道琼斯指数一天内暴跌了22.61%，导致全球股市连锁反应，开启了80年代末的全球经济衰退……

再来看一张更详细的时间序列分析图 —— 这张图非常技术化，咱们只简单说说。图中窗口（a）说的是标准普尔指数的走向，我们看到崩盘前股市一直是稳中有升，根本没有崩溃迹象。

下面关键是看（c）和（d）这两个窗口。这两个指标是用数学模型算出来的股价“迟钝”情况，也就是今日股价对昨日股价的依赖程度。这两个指标高，就说明市场对变化作出反应所需要的时间更长 —— 而这就意味着市场对新情况失去了适应性，不管你有啥新消息，我还是按照原来的惯性走。

市场的这个迟钝反应表明，它正在变得不灵敏，它的弹性在下降。这恰恰就是临界减速。

这是一个有点反直觉的现象。表面上看，市场反应慢好像说明它很稳定，就如同一辆不会转向的汽车，一直往一个方向走，似乎就能这样一直走下去。可是世上哪有不需要转向的路呢？你必须随时对新情况做出反应，该调整就调整，那才是健康的啊。

不能调整，说明系统的内部弹性已经丧失，压力正在累积。

果然，临界减速出现不久，股市就闪崩了。

第三个例子是关于抑郁症的。2016年的一篇论文 [3] 发现，抑郁症其实有一些早期的迹象，尤其是人对负面情绪的处理，可以用临界减速来测量。如果能使用这个指标，提前发现迹象，进行干预，也许这个人就不会发展成抑郁症。我们不看具体细节，简单说说其中的心路历程。

小明本来是个快乐的青年，精神很健康。当然生活中总有些情绪起伏，工作压力、人际关系都会引发一些焦虑和不安，但小明遇到坏情绪很快就能走出来，也许跟朋友聊聊天、打场游戏就好，他能迅速恢复到正常的情绪基线。

然而，从某一天开始，小明的生活中出现了一些连续的压力事件。也许是工作太难做，也许是人际关系紧张，或者失去亲人。小明发现他从这些压力事件中恢复到正常情绪的速度变慢了。有时候一天工作很不开心，按理说晚上睡一觉第二天早上就好了，可是他现在好不了，有时候得过一个周末才能好。临界减速，开始了。

随着恢复速度越来越慢，负面情绪开始积累。昨天的糟糕心情还没彻底放下，今天又遇到新问题。工作本来就很麻烦，家里又出了事情……

这时候，小明发现，以前不在意的小事 —— 比如中午吃个饭觉得点的菜不好吃 —— 现在却很容易让他感到沮丧和愤怒。

用数学语言来说，就是小明的情绪波动性增加了。一点小事儿会引发情绪的大波动。

而复杂性理论的规律是，波动性增加，标志着临界减速已经进入了非常危险的阶段：下一步就是系统的崩溃。

崩溃可能是由一个很小的导火索引发的。也许就是一点点的不顺利，可能不小心弄丢了钱包什么的……而这一次情绪波动，就让小明跨过了临界点，变成长期抑郁的稳定状态。他会感到强烈的无助，对生活失去兴趣，甚至绝望。

过了临界点再想把人拉回来可就难了。所以之前就得警觉啊！

临界减速这个概念最早大概是2003年出来的 [1]，至今也就二十年。研究者们已经在用它作为一个指标，去测量各种复杂系统。比如一个平时挺正常的人，怎么就突然间得了双相情感障碍？自然环境是怎么变坏的？全球气候变暖这个事儿有没有临界减速的迹象？

但是目前为止，我还没看到用临界减速研究社会系统的论文。我很期待谁去研究一下，比如说一家公司，在溃败之前有没有临界减速的迹象。

我们可以做个类比。有一家声望很好的大公司，业务一直都很稳定，员工士气也比较高。当然，公司这么大肯定什么事儿都有，平时也会有些磕磕碰碰。比如有一次产品不合格，被媒体曝光，但公司的公关部门很过硬，马上弄出一个好消息，把声望给拉回来了。其实就算公司不特别做什么动作，过段时间大家也忘了。还有的员工不满公司的人才政策，离职了，但也总有优秀的新人进来……对大公司来说这些都不叫事儿。

而如果从某一时刻开始，坏消息带来的负面影响的持续时间越来越长，上一个热搜还没压下去新的又来了，离职的人越来越多，而且公司开始主动裁员，眼看着业绩一路下行再也没回头……那就是临界减速。

那么我们要说，像这样的公司必须立即采取果断措施进行改革。

世界是复杂的，但值得庆幸的是，其中还是有一些规律可循。沙堆崩盘之前，科学家已经发现了其中的迹象。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.07 周二：

OpenAI 发布的 o1 模型给我一个感悟。我们知道AI研究和脑科学一直都在互相启发，我觉得 o1 对算力的新用法的道理，也可以用在个人成长上。

我们说了 [1]，o1 的一个突破是它开启了第二种「缩放定律（scaling law）」。「可缩放（scalable）」，或者说「可扩展」，是现在AI界最热门的词。如果你在这件事儿上投入的算力越多，得到的结果就越好，那么我们就说你这个事儿是可缩放的 —— 否则就是不可缩放的。

比如说一个工厂生产某种产品，投入的原材料越多，生产出来的产品就越多，如果这些产品都能按照一定的价格卖出去，那么这门业务就是可缩放的。你可以放心大胆地、加大力度地干，都是值得的！因为你付出越多回报就越大，你的努力不会白费。

但是世界上很多事情都是不可缩放的。比如说吃饭。本来你很饿，吃了十个饺子，就不是那么饿了，效果很好。你再吃十个饺子，就不是解饿的问题，而是快吃饱了。那你如果再吃五十个饺子，效果还会这么好吗？当然不会，你很快就吃不下了。

每吃到下一个饺子，带给你的好处是越来越小的 —— 这件事在经济学上叫「边际效益递减」，在硅谷叫「不可缩放」，意思都是一样的：这个事儿你做不大。吃饺子比赛的世界冠军，也吃不下一万个饺子。

再比如说健身。如果一个人平时不运动、身体很弱，他出来锻炼锻炼肯定会产生很好的效果。但如果你已经是个健身达人，每天都锻炼四小时，身体很健康，现在改成每天锻炼八小时，你的身体会不会再好一倍呢？不会的。人的身体只能发挥这么多锻炼效能，健身也是一个不可缩放的事情。

不可缩放的事情，不值得投入巨量的时间、精力和资源。适可而止就好。

如果你想要靠「用功」出人头地，你需要找个可缩放的项目。

大语言模型之所以这么成功，就是因为它是可缩放的。语料越多、模型参数越多、训练投入的计算时间越长，模型的表现就越好。

这其实是一个奇迹，至少是个惊喜。正因为大语言模型有可缩放性，它才吃得下那么多的语料，才值得投入那么多的算力。当然世界上没有可以永远扩展的东西，比如说等到天下所有的语料都用光了，GPT的缩放定律也就停止了 —— 但是，那是一个极高的上限。

要做这种有高上限的事儿。

现在 o1 又打开了一个新的缩放维度，也就是在推理过程中使用算力。你给它一个难题，它会像 AlphaGo 下围棋一样一步一步地解决。在每一步，它会考虑若干个可能性，用之前强化学习得来的本事从中选择一个最好的可能性作为这一步的“走法”，然后再选下一步……每一步考虑的可能性越多，把每个可能性想的越深，投入的算力就越多，答案也会越好。

英伟达AI项目的资深研究科学家Jim Fan，对这个新的缩放定律有个评论 [2]。他说，o1 印证了萨顿当年在《苦涩的教训》这篇文章里说的：只有两个技术可以在计算上无限地缩放，那就是「学习」和「搜索」。

之前的 GPT 用 Transformer 架构吃语料属于「学习」；而 o1 在回答每一个难题的时候评估每一步的每个可能性，则是「搜索」。

学习学的是知识，搜索搜的是办法。

如果你财大气粗，想要用天量的算力去做天大的事儿，你需要一个高上限项目，那么萨顿说，你应该把算力投入到学习和搜索这两件事上。

这个萨顿就是我们专栏多次提到过的强化学习之父，理查德·萨顿（Richard S. Sutton）。正是他提出了时序差分算法 [3]，才让AI真正学会了下棋这样的游戏 —— 而且还顺手解释了脊椎动物是怎么学习的。

萨顿这么厉害，可能是因为他是个跨界的学者，他本科学的是心理学。他把心理学的知识用在了AI上，又用AI研究中的洞见思考心理学。萨顿想问题想得非常深，是当今AI领域最受尊敬、影响力最大的研究者之一。

萨顿2019年写的这篇博客文章，《苦涩的教训》[4]，可以说是这一轮AI革命的纲领性文献，我把开头截图在这里 —— 萨顿提出 [5]，人类专家通过设定规则的方式教AI去做什么，这个路线是走不通的。真实世界无比复杂，你人为提取出来的知识都是有限的、简化的，只会限制AI的发展。正确的做法是搞一个通用的架构，让模型通过算力生吃 —— 自己去发现知识和方法。

GPT 和 o1 可以说正是萨顿这个思路的胜利。也是在这篇文章里，萨顿说，用算力生吃有学习和搜索两个办法。

为什么学习和搜索是可缩放的呢？

学习，不管是深度学习神经网络、Transformer，还是强化学习，都是可积累的：见过的素材和局面越多，能力就越强。学过数学不耽误再学物理和生物，那些知识之间不会互相抵消，越多越好。

搜索，从计算的角度来说在空间上尽可能多地考虑一些可能性，在深度上对每个可能性做尽量详尽的场景模拟，合起来就是系统2思维。只要题目足够复杂，你想的时间越长，就会越接近最好的答案。

对比之下，那些有固定规则的算法则是不可缩放的。比如说你写一个餐馆收费系统，它无非就是做那么几件事 —— 这个系统再怎么升级，也不可能学会帮我写篇论文。再比如你做个电脑游戏，用一个算法驱动NPC说话，在游戏场景中他说的都挺好，但是他只会说那几句话 —— 用户再多、再怎么积累经验，它也不能跟人聊聊昨天的国际新闻。

固定规则、固定场景的事儿，吃不下很多算力。

萨顿说的这个道理似乎也适用于人。如果我们把自己投入的时间和精力都当做算力，那么在最高程度上可缩放的事情，也是学习和搜索。

学习不会让你的大脑变重，正所谓艺多不压身。哪怕你已经读过很多书，这有一本新书还是值得你读。哪怕你已经拥有很多技能，也总是值得再多学一个。哪怕你经历过很多事情，到了陌生的环境还是会有一种新鲜感。

只要你花时间解决问题，你就是在搜索。找人、找信息、找方法、找最合适的那个材料、等待灵感、迸发创造，答案都是这么寻寻觅觅得到的。强化学习都需要先试错，试错就是在可能性的空间中搜索最优的策略。

学习是积累已知，搜索是寻找未知；学习是平日功夫，搜索是事上发挥。这两件事儿都是可缩放的，投入越多收获就越大，而且都需要亲身参与而不能委托他人。

当然人生有限，我们不能像AI那样穷尽语料和可能性空间的极限，总有一天你再也学不进新东西也不能再做长时间的思考 —— 但你绝不会后悔之前的投入。

因为可缩放就是可积累、可成长：因为你下功夫早、想得深，你就会达到别人难以企及的高度。等到别人也花了那么多功夫，你已经在更高的地方。

对人来说，学习和搜索之所以可缩放，是因为它们都是大脑的活动。只有大脑的潜能能容得下漫长的扩展。

比如像练武术，因为要用到身体，可缩放性就比较差。你勤学苦练也许能成为一个综合格斗冠军，但是面对15个壮小伙你还是打不过。可是如果你不搞武术搞学术，用脑子，你的水平可以无上限提高，到时候别说以一当十，就是一万个大学生联合起来也顶替不了一个理查德·萨顿。

再比如说美貌。一个觉得自己长得不好看的女孩，如果花十万块钱去做整容，也许能起到一个立竿见影的效果。那你说我再花一百万，能不能让相貌特别出众呢？恐怕是不太可能。你说我再投入一个亿，能不能达到倾国倾城的效果，那是完全不可能。美貌的上限很低，而且贬值快。

但如果你能把美貌跟算力结合起来，脱实向虚，可缩放性就立即提高。比如你可以通过学习变得知书达理，通过试错搜索变得风情万种，一看就是很有智慧的样子，你的美貌可就厉害了。

所以我们在生活中一定要有这么一根弦，任何一个项目拿过来先看是不是可缩放的；如果不是，再看能不能跟算力结合；如果不能，那就是笨功夫，不值得投入太多。

我看到很多人把自己苟在了不可缩放的低上限项目之中。

智商就是个不可缩放的天赋值。有些人乐中于做智力题，各种脑筋急转弯，想要让自己更聪明一点，其实都是徒劳的。初期的训练也许能让你参加智力测验的得分提高一点，但智商本质上是个很硬件的东西，难以明显提高。成年人应该追求的是智慧而不是智商，而智慧来自学习和搜索。

奥数，就是个低上限项目。有的数学家小时候顺手参加个奥数竞赛，取得了好成绩，但有很多奥数高手把一辈子最大的热情和精力挥洒在了竞赛题上，最终没有取得任何学术成就。奥数是限定在中学数学知识的范围内玩花样，缩放空间很小。

人设，也是不可缩放的。一个公司的高管说，我对公司最大的价值就是忠诚，因为我是公司的元老，我是跟公司一步一步走上来的，公司一定会继续信任我，因为我绝对忠诚可靠。行是行，但忠诚可靠是不可缩放的技能：你的忠诚度已经是100%，接下来还能怎样呢？我对我的键盘也是100%信任，但是键盘就只能是个键盘。

范围窄、套路固定的工作都是不可缩放的。一个高速公路收费员，几十年如一日做同样的事情，他不需要学习也不需要搜索，他没有经验。

极度专业化的技能虽然需要学习和试错才能练成，但是练成之后如果没有更高的成长空间，缩放性也很低。很多人是把一年的工作经验重复很多年。

按理说“网红”是个非常可缩放的职业，因为你的粉丝越多就越有可能带来更多的粉丝。但如果没有算力的支持，不能结合对新潮流的学习和新打法的搜索，往往都是昙花一现。

人生漫长，只有两件事配得上花无上限的功夫：一个是学习，一个是搜索。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.08 周三：

乔治·吉尔德是我们这个时代最了不起的经济学思想家之一。他的书早在上世纪八十年代就引领了潮流，而难能可贵的是，他一直都在跟时代共同进步：一方面精心观察世界的新变化，一方面随时吸收最新的经济学研究成果。像这样的人活到多大年纪你都不会觉得他老。这本《后资本主义生活》是吉尔德最新的力作，也可以说是他思想的集大成之作，更是一本雄心之作。

吉尔德在此书中提出了一个解释资本主义新时代的新理论，用四句话概括叫「财富就是知识，增长就是学习，信息就是意外，货币就是时间」。

这个理论和马特·里德利的《理性乐观派》、彼得·戴曼迪斯和史蒂芬·科特勒的《富足》、凯萨·伊达尔戈的《增长的本质》等书一脉相承，背后又有最新研究结果支持，但是听起来还是感觉很不寻常，有跟传统理论很不一样的地方。特别对咱们中国读者来说，可能心理距离有点远，就如同天边的月亮。所以我想用这篇推荐序来帮你解读一番。

首先不要被“资本主义”这个词吓到。吉尔德书中几乎没有谈论政治制度，他主要是谈市场经济。书中出现的所有“资本主义”一词都可以用“市场经济”安全地替代。再者，所谓“后资本主义”，并不是说资本主义已经不行了，现在需要走进新时代，而是说资本主义演化到了一个很高级的阶段，过去的理论 —— 包括一些最基本的观念 —— 已经不适用了。吉尔德的新理论是对旧观念的颠覆。

我先来梳理一下吉尔德颠覆的几个传统观念 —— 我认为有三个。如果你发现这里某个说法难以接受，这很正常 —— 这就是为什么这本书值得你读。这也是为什么我认为吉尔德的理论最适用于资本主义的高级阶段。

而吉尔德没说的是，并不是世界所有经济体都达到了那个阶段。

我们需要重新审视的最重要的一个传统观念是，只有物质财富，也就是某种实体的东西，才是财富。吉尔德称之为「唯物主义迷信」。

传统观念中拥有一块地、一个矿，最好是一箱金银，最起码也得是某种实物商品才叫有财富。现代人已经能够接受像电影和软件这些无形的东西也有价值，但人们普遍还是觉得实体的财富更靠谱。吉尔德的观点非常激进，他说财富就是知识：实体根本不重要，那些“虚拟”的东西才是财富的本质。

2005年估值一万美元的一幅叫做《救世主》的画，到了2017年竟然升值到了四亿五千万美元。这不是因为画的物质形态有什么变化，而是因为它被证明是达·芬奇的作品。一辆布加迪威龙跑车的售价高达250万美元，比同等重量的白银还要贵。这不是因为跑车使用了比白银还贵的材料，而是因为它的设计、它身上凝结的技术信息和它的品牌价值。现在最尖端的科技产品是芯片，而组成芯片的主要物质 —— 硅、氧和铝 —— 都是地球上最丰富、也是最便宜的元素。芯片贵，不是贵在有那么多原子，而是那些原子的排列组合方式，是芯片上凝结的人类知识。现代药物之所以有效，并不是因为含有什么虎骨、麝香之类的珍贵成分 —— 它们其实都是普通的化学品，它们的效用来自药片所蕴含的信息。

其实今天你不管卖什么，本质上都是在卖软件：内容才是最值钱的部分，所谓的物质都不过是承载内容的光盘而已。

如果你认为只有物质财富才是财富，你就会认为世界上的资源是有限的。就如同土地，只有这么多，你要拿走就没有我的了，那么我们之间必定是一个赢一个输的零和博弈。你会据此推导一系列残酷世界的生存法则。

而一旦你意识到真正的财富不是物质，而是附着在物质上的信息，用吉尔德的话说就是“知识”，你立即就会发现资源其实是无限的。这有一瓶水，我把它喝掉了，请问水少了吗？其实并没有。连一个原子都没少，原子们只是进入了下一轮循环，等待被人再次使用而已。今天的我们觉得石油是宝贵资源，但古人可不这么认为，因为古人没有深度利用石油的知识。那么如果我们拥有足够的知识，能随意从阳光和海水中提取能源，又何愁资源不够用呢？

当然，前提是有足够的知识。而现在我们已经有很多的知识。

一个十九世纪的农民可能认为只有粮食最重要，搞工业纯粹是不务正业。一个二十世纪的工人可能认为只有钢铁最重要，搞塑料凉鞋是挖国家的墙脚。现在我们知道他们都错了，他们辜负了自己所处的时代。那今天有些人认为只有“实体经济”最重要，虚拟经济是歪门邪道，高喊“脱虚向实”，这有没有可能也是一种落伍的观念呢？

发达经济体中农业占GDP的比重已经微不足道，工业的比重也越来越低，是服务业 —— 包括销售、物流和管理，更包括教育、卫生和金融，还包括科技研发和文化娱乐，这里没有什么“实体” —— 在撑起大局。1975年，标准普尔指数500强公司的总资产中只有17%是无形资产，而2022年这个比例已经达到了90%。也就是说世界最了不起的公司的绝对大头资产，都不是实体的。今天你拥有品牌、技术、专利、版权、客户关系，这些无形的东西，这些“知识”，比拥有土地、房子和机器设备要重要得多。

今天的人成为富豪的正路，不是基于占据了多少资源，而是因为创造了什么知识。

这就引出了第二个观念：企业家到底是什么人。

如果你认为物质财富是唯一的财富，那么这个富人之所以这么富就只不过是因为他拥有资本。天下的资源只有这么多，因为你有资本所以你就占据了这片土地、这个工厂和这些机器，然后你得到利润的大头 —— 你这个位置换成任何人来都能做，你只不过是幸运地拥有最初的资本而已。这当然不公平。在这个资本叙事之下，“资本家”和普通人是对立的，也许还不如让政府来统一分配资源，还天下一个公平。

很多人都能看到资本叙事的失败之处，那就是历史证明，单纯让政府分配资源从来都不好使，最终只会得到僵化和腐败。但很多人没看到的是，资本叙事从一开始的假设就错了。

只要你承认财富不只是物质，财富还包括知识，甚至财富就是知识，你就会意识到“资本”并不是经济增长的核心因素。

吉尔德的叙事里没有资本家，只有“企业家”。

吉尔德说，驱动企业家做事的不是物质激励，不是贪婪，而是创造，是想象。

有些企业家出身于工程师和科学家，但工程师和科学家不会自动成为企业家。企业家的创造不但是奇思妙想，而且必须被市场认可才行。

乔布斯不是工程师，但人们把iPhone归功于乔布斯。因为在他之前世人并没有对智能手机的需求，就连工程师都认为那样的产品是做不出来的。亨利·福特有句名言说，如果我去问消费者他们想要什么，他们只会说想要跑得更快的马。

是企业家觉得世界不应该就这样了，他们想象一个更好的世界，然后组织人力物力，把想法实现，研发出新的产品，我们才有了各种有意思的东西。是人们在创新的基础之上继续创新，是企业家和消费者都在学习适应创新带来的新条件，给经济增长提供了动力。增长就是学习。

创新动作不能仅仅用传统经济学的「激励」解释。张维迎先生最近有本新书叫《重新理解企业家精神》说的也是这个道理：企业家的决策并不仅仅是出于科学和理性，他们最重要的决策是出自直觉和想象力。用吉尔德的话说，企业家是在输出「神谕」。

经济活动中最重要的知识不是某个技术细节，而是“市场是否接受这个产品”。这个知识不能仅仅通过逻辑推理得来，你必须投资、组织生产，到市场上尝试，经过冒险实践才知道答案。因为你必须承担失败的风险，所以你可以享受成功的果实。

从这个意义上说，企业家是用自己的身家性命寻求知识的人。

既然企业家是知识创造者，我们就必须重新审视第三个观念：政府的作用。

如果你认为经济增长是认准一个方向猛干、大力出奇迹的结果，主动性就应该由政府发起，毕竟政府有最强的组织能力。但政府是怎么知道该干什么的呢？

世界大多数国家的政府官员都是保守的，做事以不出错为第一要务，他们的任务不是创新。美国科技创新厉害并不是因为美国政府做对了什么，而是因为美国政府知道自己不该做什么。

新知识只能靠企业家在实践中探索，这是一种去中心化的生成方式。在这个意义上市场经济的关键不仅仅是让企业家互相竞争，从而使商品价格下降，让消费者受益 —— 市场更大的作用是企业家有探索的自由。不管你的想法听起来有多不靠谱，哪怕大多数人都反对，只要你能找到资本、组织起来人力物力，你就可以根据自己的直觉和想象去创造那个新产品或者新服务，给世人看看这个新的可能性。

而政府的作用，在吉尔德看来，则是确保企业家可以心无旁骛地探索。这并不容易，这要求政府保护产权，打击犯罪，稳定货币和汇率（货币就是时间），提供一个良好的市场环境，把市场因素以外的波动降到最低，这样企业家就不用担心自己的财产无故升值或者贬值，才会把所有精力都用来发现下一个新产品。

企业家负责制造惊喜，提供剧情的不确定性，政府负责确保舞台的确定性。用吉尔德在他2013年出的一本叫《知识与权力》（George Gilder, Knowledge and Power: The Information Theory of Capitalism and How it is Revolution）的书中的话说，借助信息论的语言，企业家增长了系统的知识，所以提供了“熵（信息就是意外）”，政府应该保障经济环境是一个“低熵通道”，你做好后勤支持就好。

简单说，经济活动的主动性应该由企业家发起，政府不要抢戏。

吉尔德默认的读者是美国人，他这些观点主要适用于发达国家。对于发展中国家来说，你可以想见这些理论需要修正。

比如说，美国政府确实不知道下一次科技创新的突破点在哪里，因为美国走在最前面，没有老师引领。那如果是一个落后经济体，比如一个农业国，它前面有很多老师，它应该明确知道应该大力搞工业，它的政府就已经有知识。这就是「后发优势」：发展中国家的政府知道该干什么，所以可以领着干。

然而正如杨小凯先生所言，后发优势实际上也是一种后发劣势。这样的经济体习惯了让政府指明发展方向，那么它的企业家的自发创造能力就没有充分的成长。等发展到一定阶段，前面没有可以明确借鉴的方向了，他们就难以创造新的知识。

其实不管是发达国家还是发展中国家，在吉尔德看来，只要让政府选择方向，那就是在“挑选”赢家，是在用自己的大力行动抹杀市场的知识，让市场失灵。所以吉尔德的立场是政府对市场的干预一定要最小化。

但别的经济学家会有不同意见。比如《增长的悖论》（The Value of Everything, 2018）、《任务经济学》（Mission Economy, 2021）的作者玛丽安娜·马祖卡托（Mariana Mazzucato）就主张企业家并不是知识的唯一创造者，她强调很多企业级的科研成果其实是在政府资助之下做出来的，而且她认为很多企业家喜欢把公司金融化，也没一心一意搞创新。

我认为马祖卡托说的也对，但吉尔德说的是「零阶道理」，是运行现代经济最基本的原则；马祖卡托说的是对零阶道理的一阶修正。你只有在承认企业家的主体性的基础之上，才可以看看政府还能再做些什么补充。

吉尔德这些思想对中国读者的意义何在呢？我想念三句诗。

第一句是「举头望明月，低头思故乡。」

吉尔德说的是市场经济高级阶段的规律。你读书可能觉得这些观点新奇有趣，但如果你躬身入局，在中国市场上打拼过，你会发现这些道理并不适合当前的中国经济。

中国大部分生产活动并不是创新驱动的。二十一世纪以前，中国有大量的农村剩余劳动力，这些劳动力只要转移到工厂中去就立即能创造更高的价值，经济增长可以说是靠人口红利驱动。进入二十一世纪，工人工资普遍提高，人口红利逐渐消失 —— 也就是到了所谓「刘易斯拐点」—— 经济增长改为以投资驱动。你只要找到足够的资金，引进外国技术，升级设备，你就能增长。你不太需要自己创新。

我们之所以能把产品卖到国外去，往往不是因为这个产品足够新或者技术足够高，而是因为它足够便宜。在国内市场，中国大量的企业家赚到钱，也往往不是因为搞了创新。

如果企业家再怎么折腾都是小打小闹，吉尔德这一套还有什么意义？

第二句是「今人不见古时月，今月曾经照古人。」

吉尔德的思想不但不适用于今天的中国，而且也不适用于一百年前的美国。但从另一方面看，一百年前的美国已经蕴藏吉尔德的基因，今天的中国也是如此。

事实上中国早在宋朝就已经在靠高科技出口了。大宋出口最重要的三种产品，茶叶、丝绸和瓷器，都属于可再生资源。这些东西之所以贵，不是因为它们的原材料多么稀有，而是因为中国工匠的聪明才智。我们卖的不是水、碳和黏土，我们卖的是它们承载的软件。

中国自古以来的商人也是一群充满创造力的人。只是在旧的观念之下，人们认为商业不利于王朝的统治，秦制以来历代统治者一直推行重农抑商，中国商人总是处在被压制状态。

但经济学最基本的原理不会不适用于中国。 十年前中国互联网公司风生水起，引领全球创新的时候，也曾经是中国经济增长最快的时候。

第三句是「海上生明月，天涯共此时。」

不管是主动还是被动，全球经济已经是一个相当程度上的整体。新技术的影响会波及每个角落。

一方面中国的劳动力优势正在被周边国家赶上、投资拉动增长早已陷入边际效应递减，原有的增长模式已经力竭；一方面是AI和机器人很可能会迅速接管工业生产。

到时候创新就是唯一的出路。

其实现在创新就是唯一的出路。跨国公司的领导人，像伊隆·马斯克（Elon Musk），已经拥有比美国总统更大的影响力。他们是在全球范围内选择最合适的经商环境，他们跟各国政府讨价还价，他们要求低熵。

在这种情况下，吉尔德这些思想就跟中国非常有关了。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.09 周四：

我们说一个其实显然，但是你未必知道的现象：学术圈是由少数人主导的。学术工作现在已经是很平常的工作，全世界的大学和研究所每年新出炉的博士就有几十万，科研岗位不计其数 —— 但是其中绝大多数人都在做着非常平庸的事情，根本不敢指望有什么了不起的成就。

你可能会想，科研成果跟运气很有关系。你设想世间的天才应该均匀分布、随机出现。那么只要经费充足、设备先进、保持对外开放，中国也会每年都拿一两个诺贝尔奖。就在2013年还有一位院士预言，说“十年之后的中国，像诺贝尔奖这样的国际性重要指标，在中国大地出现应该将会成为常态，而不是个案。”

很遗憾，那没有发生。这些年中国的确发表了大量学术论文，其中有很多是高水平论文，但是你要说诺贝尔奖级别的发现，那可以说目前还没有。

科研体制、社会文化可能都有关系，但有个特别硬的指标，看完你就会知道，如果想拿诺贝尔奖，我们最该从什么地方发力 ——

科研工作到诺贝尔奖的距离，其实是由科研工作者到诺贝尔奖得主的距离决定的。

2024年诺贝尔生理或医学奖得主是维克多·安布罗斯（Victor Ambros）和加里·鲁夫昆（Gary Ruvkun），咱们看看这两人的师承。

安布罗斯的博士导师是大卫·巴尔的摩（David Baltimore），巴尔的摩是1975年诺贝尔生理或医学奖得主。

鲁夫昆是在罗伯特·霍维茨（Robert Horvitz）的指导下完成了博士后研究，霍维茨的博士导师是沃尔特·吉尔伯特（Walter Gilbert）和詹姆斯·沃森（James Watson）。其中吉尔伯特的博士导师是阿卜杜勒·萨拉姆（Abdus Salam），而沃森的博士导师是萨尔瓦多·卢里亚（Salvador Luria） —— 以上提到的每一个人，都获得了诺贝尔奖 [1]。

咱们再看2024年的化学奖。三位得主中有两人是来自Google DeepMind搞AI的，那是另一个故事；另一个获奖者，大卫·贝克尔（David Baker），则是一位生物化学家。贝克尔的博士导师是兰迪·谢克曼（Randy Schekman），而谢克曼是2013年的诺贝尔生理或医学奖得主。

对一般科学家来说得诺贝尔奖是个天大的事情，但是对安布罗斯、鲁夫昆和贝克尔来说，那是人家师门的“常态”成就。

就在2024年的诺贝尔奖公布之前，《自然》杂志专门发表了一个分析 [2]，看看史上这么多诺贝尔奖得主都是什么人。首先地点很重要，54%的得主都生活在北美，其次是在欧洲，来自发展中国家的很少。再者性别似乎不太平等，绝大多数得主都是男的。而这个统计最有意思的发现，是这些人的师承关系。

有一位1904年的诺贝尔奖得主叫约翰·斯特拉特（John W. Strutt），他是因为发现氩元素而获得物理奖。

斯特拉特有个学生叫约瑟夫·汤姆孙（Sir Joseph J. Thomson），我们专栏讲量子力学的时候 [3] 专门讲过他，汤姆孙因为发现电子而得到1906年的诺贝尔物理奖。

汤姆孙有九个弟子获得了诺贝尔物理奖，其中一个是他儿子；他还有两个徒弟获得了诺贝尔化学奖。

也就是说斯特拉特和汤姆孙这两师徒弄出了一个诺贝尔奖大家族。然后他们的徒子徒孙中又有人获得诺贝尔奖，而且不仅限于物理和化学奖。《自然》这篇文章算了一下，就这样一路以师徒关系传承下去，奉斯特拉特为祖师爷的诺贝尔奖得主总共有多少个呢？

答案是228个。如下图所示 ——

这还只算了物理、化学和生理或医学奖。图中每个彩色的点都是一位诺奖得主，每个灰色的点代表师徒传承链条中没有拿到诺奖的人。这些人都是斯特拉特的直系后代。

再考虑很多得主有不只一个导师，而有些得主虽然不是斯特拉特的后代但是曾经培养过斯特拉特的后代，也算是同一个圈子的人，如果我们把这些得主也算上，并且把沾亲带故的诺贝尔经济学奖得主也算上（毕竟很多经济学奖得主都出身于物理学家），就得到下面这张图 ——

右边是以斯特拉特家族为核心的超大圈子，左边是不属于那个圈子的诺奖得主。

截止到2023年，全世界总共有736个人得到了诺贝尔奖。这736人中有702人都属于斯特拉特超大圈子，只有32个圈外人。而那32人中也有自己的师承关系。

732个诺奖得主中只有13人，也就是图中那几个孤零零的点，是没有任何诺奖师承，独自奋斗出来的。

我们还没算家族的传承。普通家庭的孩子要取得很高的学术成就是困难的。有统计表明 [4]，平均而言，诺贝尔奖得主出生家庭的经济水平高于全社会87%到90%的家庭。不能说是特别富有，但可以说是比较富裕。这不仅仅是钱的问题，更是教育和文化。

你可能早听说了，2024年诺贝尔物理奖破天荒地发给了两个搞AI的计算机科学家……其中一位就是我们专栏多次提到过的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）。而辛顿，出生于一个特别了不起的学术家族 [5]。

辛顿的曾（外）祖父叫乔治·布尔，就是发明著名的布尔代数的那个布尔。这个家族里有数学家、文学家、发明家、化学家、核物理学家、医学教授、还有社会活动家。你说这样的家族出一个辛顿，不是很正常吗？

诺贝尔物理奖能发给AI科学家，那我就设想，将来也许可以把生理或医学奖发给 OpenAI 的前任首席科学家伊利亚·苏茨科弗（Ilya Sutskever），毕竟他对大语言模型的成功起到决定性作用 —— 如果你认为AI有生命，伊利亚等于是发明了一个新的生命形式。我有个朋友则说，还可以给伊利亚发诺贝尔和平奖，因为他在致力于让AI跟人类对齐。

伊利亚的博士导师是谁呢？正是辛顿。

事实上，辛顿的徒子徒孙，堪称是一个AI学术帝国。

要取得了不起的学术成就，决不能指望像民间故事里的书生一样十年寒窗无人问，一举成名天下知；更不能像民间科学家那样把自己封闭起来看谁都不顺眼。搞科研从来都不是孤独的事情，你需要加入圈子，你需要有高人指点，这里有明确的私人关系。

那你说这算不算是单一培育甚至学术腐败呢？一帮大佬把持了学术界，把所有奖都给自己人，不让外人染指？当然不是。我们多次讲过，科学共同体是这个世界上最公平、最开放的系统，因为科学可以用实验验证，而且科学家最喜欢互相质疑。你如果用拿不出手的成就得了不该得的奖，同行会立即谴责。就连美苏冷战期间，苏联科学家该得的诺贝尔奖也得了。

但是这里的确有圈子。学术声望系统总会有些正反馈效应，优秀的导师有更高的自由度去挑选优秀的学生和合作者，优秀的学生也更愿意投奔优秀的导师。高水平人才会自动聚集在一起，形成网络。圈内人自然更容易得到科研经费支持，从而拥有最好的设施和资源。

但更重要的则是眼界。只有圈内人才知道现在什么问题是恰好能解决的好问题。

搞科研的人可能都有这么一个体会：做低级的问题并不比做高级的问题容易。

我以前有个说法叫「第三世界科学」，因为我发现第三世界的科学家也形成了自己的圈子，也经常在一起开会，但他们研究的都是些没意思的、琐碎的、主流根本不在乎的课题。他们似乎也不在乎当前学科关心的大问题是什么，只想发几篇论文自得其乐。他们的工作做得也挺不容易，煞有其事。不知道多少青春，多少国家资源都浪费在第三世界科学上了，除了评职称安抚知识分子啥用都没有。

近朱者赤近墨者黑，搞科研怎么能专门研究第三世界科学呢？

这就是为什么咱们中国没有几个人得诺贝尔奖：你距离斯特拉特的圈子太远了。

那你说原来如此！看来不管干什么人脉都是第一位的，我应该加入那个圈子，这不就是导师给铺路吗？这个想法有一定的道理，但只能算是落了下乘。

老师引你入行，传授知识和研究方法，引荐合作者，介绍资源，这些固然重要，但还只能算是「授业」而已，不能算「传道」。

南方科技大学马一方教授2020年发表的一项中美联合的研究 [6]，发现了传道的成分。

这个研究考察了4万个科学家的“家谱”和超过100万篇论文，分析科学家的师承关系对学术成就的影响。首先的确是名师出高徒，导师水平能让学生得奖、成为院士和学术明星的可能性提高2到4倍。但是导师到底对徒弟做了什么呢？马一方等人发现，导师传给学生的不只是专业技能和学术资源，还有某种「隐藏的（hidden）」能力。

这个研究的高明之处是专门考察那些带这个弟子的时候自己尚未得奖的导师。这些导师可以分成两类，一类是虽然那一刻还没有得奖，但是未来会得奖，我们称之为「未来名师」；另一类则是日后也没有得奖，称为「普通导师」。

在弟子出师那个时刻，未来名师和普通导师的学术成就，各项指标上没有什么显著的差异。他们能给学生的可见学术资源是差不多的。而且这些学生出师十年之内，各自的成就也差不多。

换句话说，如果你毕业的时候你的导师尚未成名，他不会给你铺什么路。你得自己去闯。

而有意思的是，未来名师的弟子的后劲特别强：十年之后，他们得奖的概率比普通导师的弟子要高出五倍，成为科学院院士的概率高出四倍。他们更容易成为学术明星。

这些已经拥有名师的内涵但是尚未成名的导师，到底给了学生什么特殊的东西呢？

马一方等人判断，隐藏的是创造性解决难题的能力和表达沟通能力。

这两个东西不会体现在初期简单的工作中。但有了这两个东西，你就不是那种光会花时间做实验拿数据的学术民工，你就会独立思考，你就有可能成为大师。

而思考和表达，恰恰需要一对一言传身教才能学到。

马一方等人还发现，那些后来取得最大成功的弟子，成名的领域恰恰不是当初他们导师的领域。他们是自己去闯荡了一个新领域。

换句话说，他们传承的不是导师有形的事业，而是无形的道统。

这就是传道。弟子之所以成名，不是因为老师的庇护，而是因为学到了老师的心法。

这些数据和研究告诉我们两个道理。

一个是想要取得了不起的学术成就，光有一个“对外开放”的态度还不行。开放还只是被动的，你只是允许学术交流 —— 你还需要主动加入才行。

现在有很多中国学生在国外留学，但是在哈佛、麻省理工这些顶级名校的顶尖科学家的弟子中占比还是太低。这容易理解，对美国导师来说，显然美国大学生的学术训练和做研究的打法更符合自己的习惯和口味，如果能随便挑当然优先挑熟悉的，而不是把赌注押给一个遥远的中国选手。这是我们的弱势，只能慢慢克服。

一个更重要的道理，我相信对所有人都有用，那就是「师承」到底是什么东西。现在各种知识都是公开的，你很容易自学，但导师仍然会教给你一些AI所不能给的东西。

那就是哈耶克说的「隐性知识」，只能面对面传授，就好像导师把内功输给你一样。

这个东西说不清道不明，但是有这个东西，你就有眼光，你就有独立思考的能力，你就有勇气和自信，你就敢专门做诺贝尔奖科学而不是第三世界科学。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.10 周五：

所谓NPC，就是游戏里那些非玩家角色（Non-Player Characters），包括商店里的店员、给你下达下一个任务的长者、可以被你随意杀死的士兵，以及被人不断击杀又重新出现的各路boss。他们看起来可能跟正常玩家没什么大区别，但他们背后没有人类灵魂，他们是被电脑控制的工具人。

以前我们玩游戏都把NPC当基础设施，现在的玩家变谦卑了很多，有的对NPC产生了共情，甚至有时候觉得自己就像是NPC。最近网上流传的一个段子，说如果你符合以下的特征，你就是个NPC：因为没有主线任务而经常感到无聊、长相粗糙、生命值低、活动受限，被锁定在某个区域内……听起来是一种悲惨的生活。

但游戏里的NPC，绝大多数并不是这样的 —— 这样的NPC不受玩家喜欢！有些NPC的确是存在感偏低的小角色，但别忘了大boss也是NPC。给玩家留下深刻印象，愿意与之打交道的，都是有鲜明个性态度又积极的NPC。

如果把真实世界类比成一场游戏，能在其中做个好NPC，可是个了不起的事情。

我们专栏总是提倡做玩家，但你不能总当主角，每个人都有扮演NPC的时刻……而且你可能会越来越甘心做NPC，把舞台让给别人。这一讲咱们说说如何在真实世界这场游戏中做个好NPC。

一个关键认识是，任何工作，在某种意义上，都是扮演。要想做别人心目中的好老师、好医生、好警察，你就不能一味地“做自己”，你必须扮演那个角色。这意味着你得符合世人对那个角色的期待，说白了就是要演得像才行。

干什么像什么，游戏才有意思。

从自己的视角看，你可能觉得工作是个麻烦，给生活带来很多不便，你必须削足适履，做很多自己原本不愿意做的事情去适应那个角色。但我建议你从你的服务对象的视角考虑你的工作。从玩家角度，好NPC应该是什么样的呢？

最起码的一点，就是不要出戏。你必须坚守你的角色。

迪士尼乐园里有些工作人员专门负责扮演卡通人物。他们穿上角色的服装，还戴着头套，把自己从头包到脚，游客完全看不出来他们本来的样子。迪士尼有严格规定，这些工作人员绝对不可以在游客面前脱下角色服装或者更换服装，因为你一暴露自己就出戏了。

如果你扮演的卡通角色设定没有人类语言，那你就不能说话，只能用动作跟游客互动；如果有对话，那就只能说跟角色相关的话，而绝不能闲聊与剧情无关的事。

你不希望打破游客的美好幻想。当然游客都知道那些角色都是人扮演的，但至少在游园中相遇的那一刻，我们希望把这个游戏假装到底。

大多数服务行业没有做到这么不出戏，他们应该做到。

比如你去看一个心理咨询师，你希望你们对话的房间经过精心的布置，淡雅也好花哨也罢，得一看就是要做心理咨询的样子才好，才有沉浸式体验。你绝对不想在咨询室里看见咨询师刚刚吃完的午餐饭盒。

同样道理，入戏的中学老师不应该在课堂上谈论自己的生活琐事，想要激励年轻人探索的科学家不应该跟记者聊评职称，要见患者的医生至少应该穿件白大褂。

不出戏是基本纪律。接下来我们从低到高，再提几个要求。

第一层要求是专业，也就是你得有点职业素质。

这首先意味着业务能力过硬而且效率高。常见操作应该都有一套固定流程，得心应手又快又好。这还意味着你得很“懂”，常见的问题张口就能回答，甚至能预判服务对象的顾虑，比对方想的还周到。

但职业素质最重要的体现是可靠性。只要是这个时间、这个地点，有相关的事情玩家一定能找到你，你会立即提供一致的服务，这是身为NPC的本分。为了方便被人找到，你甚至可能要穿上可识别服装才行。

要想比别人突出一点，最好你还知道领域内的最新信息、江湖上的传闻，以至于三言两语就能给人提供一个有价值的线索。比如你是个医生，告诉患者这个药对你的病情最有效，但是我们医院没有，不过我知道附近哪个药店能买到，哪里最便宜，你们的互动质量立即提升。

更好的情况，是你记得你的服务对象，知道他是什么情况，下次见到会提供定制化的服务。听见NPC叫出自己的名字，每个玩家都会感到高兴的。

职业素质还体现在情绪必须稳定。

比如你开车，用导航软件指路。如果你走着走着拐错了一个出口，你说那个导航软件会谴责你吗？当然不会。作为NPC，她只会立即默默地帮你计算新的路线，然后轻声细语地提示你接下来怎么走……就好像错误从来没发生过一样。这跟比如说你妻子做副驾驶指路的情形截然不同。

人们在生活中抒发情绪，往往都是为了自己痛快，而不是为了帮助他人。其实妻子就算不骂你，难道你就会骄傲自满，下次继续走错路吗？当然不会，没有人愿意走错。在这个意义上我们都应该感谢导航NPC：原来人与人之间的互动还有这种可能性。

所以作为有专业精神的NPC，我们应该只想着服务玩家和当前的任务，而不带任何个人评判。

同时你还需要边界感。这个事儿该我做，我就好好做；不该我做的，我不会答应去尝试一下。如果我见多识广我可以向你推荐别的NPC，让剧情在别处接着展开 —— 但是在这里，我守土有责不能大包大揽。

能做到这些你就是一个很合格的NPC了。

但你如果想被玩家记住，更有意思，就得满足更好的要求，也就是拥有个人风格。

NPC是工具人，但最好的工具人是不像工具的工具人。你看游戏里那些令人印象深刻的NPC都有一些人性化的设计。

首先是真诚。有风格的NPC虽然也在例行公事，但是不带机械味儿。比如你负责给玩家下达下一个任务，你可以真诚地勉励他几句：跟上次相比你又升级了，真是可喜可贺！你还可以聊聊江湖传闻：听说了吗？昨天有人拿到了旋风之斧！你还可以聊聊自己，比如那句经典的：「我以前和你一样是个冒险家，直到我膝盖中了一箭。」

闲聊的目的是产生共情，而不是居高临下的同情。

精彩的NPC有自己的独特的个性和语言，甚至有点脾气。有的唠唠叨叨，有的幽默，有的果断，有的暴躁，有的甚至可以有内心冲突：哎呀我原本只想做个好人！可是我必须服从国王的命令，所以这一关我真不能让你过……

NPC如果表现出强烈的爱憎，能让剧情更有意思。比如一个数学老师爱数学到了极端的程度，整天鼓吹数学这也好那也好，乃至于说英语和语文什么的都不重要，要求学生把最多的精力用在数学上 —— 他这么说肯定有失偏颇，但是如果你想学好数学，你会优先考虑他。

而这一切的前提，是NPC的个性一定要跟剧情相关。哪怕聊自己也是为了衬托玩家，而不能抢戏。

玩家是你的服务对象，不是你的朋友。这并不是社会等级的问题，这纯粹是为了让游戏更有意思地进行下去。

如果你能让游戏特别有意思，你就可能达到NPC的最高境界，那就是建立个人品牌。

你是这个游戏里的知名boss。那些玩家历尽千辛万苦，就为了出现在你面前。

怎么才能成为这样的NPC？你必须在某个领域做到极致，成为这个项目上最好的，你得独树一帜才行。然后你的服务必须绝对可靠。

比如你扮演一个武林高手，这个玩家找你比武，你轻松把他打败；那么你绝对不能说下一个玩家来找你，你正好赶上心情不好就轻易输给他了。你的质量必须非常稳定才行。

水平最高而且质量稳定，你就给人建立了这么一个认知：有这样的事儿你们就应该找我，找我肯定能给你们解决。

比如你是个医生，如果说对于这种病，只要中国有一个人能治那就是你，那不用多说了，你就是一个品牌。优异和可靠产生信任，信任积累成声望，声望变成品牌。

而你仍然做你的NPC，把聚光灯留给玩家。品牌不是玩家。

那你说如果我一直做NPC，一辈子都在为他人作嫁衣，那我的生活还要不要？我如果失去了自我怎么办？其实你不应该这么想。你要这么想：工作只是生活的一部分，生活是多方面的。

你上班扮演一个NPC，下班回到家可能还要扮演另一个NPC，每个人都有若干个角色……但那些都只是扮演！[1]

我们前面讲工作要有边界感，少说自己的事儿，不当主角，一方面是为了服务玩家，但同时也是在保护自己。你不需要全情投入那个角色！你只是上个班儿而已，你还有自己的生活。

你还有别的人际关系，跟家人和朋友在一起的时候无须扮演。而且在这个游戏里你是NPC，在另一个游戏里你就是玩家。在学校里好好扮演老师，到了医院就不用专门谈论数学了，这时候医生才是NPC。

又或者你说这个角色我已经演了很长时间，我不想演了 —— 可以！你可以随时换角色，但是当你演的时候就要演好。

不出戏，保持专业精神，大概是NPC的核心价值观。如果人人都讲专业精神，游戏会更有意思，更加顺畅。

我们专栏经常赞美提供不确定性的人，但NPC的作用恰恰是保证系统的确定性。社会需要低熵的舞台，才能让高熵剧情放心上演。

那一个个boss、怪兽、士兵、服务员其实是游戏运转的基石。游戏不是为了他们而存在，但却是因为他们才能存在。NPC是社会的栋梁。

有一次我跟家人坐游轮，出海好几天。我发现游轮上那些服务员很像游戏里的NPC，这表现在他们不但尽职尽责，而且偶尔还有两句台词。比如有个哥们站在餐厅门口，动不动就用低沉的声音大喊一句“I love my job!”

我一开始觉得他们的工作很没意思。后来我发现做个整天在船上吃吃喝喝的玩家更没意思。以至于我很想加入他们，做个NPC。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.11 周六：

第一个窍门是关于锻炼。

我看了这么多跟锻炼有关的书和研究之后，得出一个结论：锻炼是一个高回报但低上限的项目。高回报是说你只要稍微锻炼锻炼，就有很好的效果；低上限则是说锻炼到一定程度之后就会出现强烈的边际效益递减，再下更多功夫是没有意义的 [1]。

这好比说你每天早上打开家门，门口都会放着五百块钱。这五百块钱可能对你的生活有很正面的帮助，而你只要弯腰就能捡起来，所以不捡白不捡。那你说我每天多开几次门，能不能捡到更多的钱呢？那真没有。所以你的策略应该是确保把这五百块拿到，然后剩下的时间去做别的。

我们专栏讲过几次，对健康最有效的锻炼方法是每天30到45分钟的中等强度有氧训练，也就是快走或者慢跑。这里有两个新研究表达了类似的意思，但你可能希望把运动强度再加大一点。

首先是2024年7月发表的一篇论文 [2]，研究者在美国科罗拉多州招募了一些28到49岁的双胞胎成年人，他们的特点是都有被收养之类的经历，以至于一对双胞胎的基因是几乎一样的，但是生活习惯很不一样。那么你就可以排除天生的因素，用他们的锻炼习惯去解释他们的身体状况。

研究者关心的是久坐，也就是整天在办公室坐着。久坐可能是现代人最严重的健康杀手之一，久坐会加速衰老。

研究者使用两个指标测量身体状况，一个是身体质量指数（BMI），一个是总胆固醇/高密度脂蛋白比（TC/HDL）。

结果发现，相对于你整天久坐的那个双胞胎兄弟或者姐妹，如果你每天进行30分钟的剧烈锻炼（vigorous exercise） —— 也就是像跑步这种能明显感到心跳加速气喘吁吁的运动 —— 你的身体能年轻5岁到10岁。这是一个巨大的差异！

而且至少对总胆固醇/高密度脂蛋白比这个指标来说，更多的锻炼的效益会递减。

还有一项也是2024年的研究 [3] 是考虑二型糖尿病患者的衰老。二型糖尿病患者因为高血糖引起的炎症、氧化应激增加之类的原因，会比健康的人衰老得快一些。但锻炼可以帮助他们减缓衰老。

这个研究对锻炼的定义比较宽泛，剧烈点也行不剧烈也好，统一称之为「休闲时间体力活动（Leisure time physical activity）」。那这样的锻炼需要多少时间最好呢？数据拟合的结果是每周594.57分钟，也就是差不多10个小时，如下图所示 ——

每周10小时之内，锻炼时间越长衰老就越慢。而有意思的如果每周锻炼超过10小时，对抗衰老就没有进一步的好影响了，反而可能还有坏影响。

我看那张图上对应锻炼时间是每周300分钟的效果就已经很好了。综合而论，我们之前说每天30到45分钟的中等强度有氧还是成立的，只不过也许你应该考虑在其中一段时间增加强度。

不论如何，你不必因为朋友圈有人一天走了两万步而焦虑。

那你说我们都听过《伤仲永》的故事，有的神童小时了了大未必佳，这怎么解释呢？答案很可能是那孩子并非真的聪明，他小时候的成绩是拔苗助长的结果。

2016年的一篇论文 [4] 列举被人反复重复验证的研究指出，随着年龄增长，大脑的先天硬件条件不是变得越来越不重要 —— 而是变得越来越重要。下面图中三条曲线代表三个因素对人的智能的影响，分别是遗传（A曲线）、共同的家庭环境（C）和其他环境以及随机影响（E）—— 研究者考察了儿童、青春期青少年和青年三个人生阶段，结果是在儿童阶段环境影响还比较大，但是到了青年，那就是主要看这个人天生够不够聪明。所以更符合实际情况的应该是下面这个故事 ——

从前有两个小孩，小张和小李。小张天生的智力一般，但父母都特别重视教育，从小对他学习要求很严格，提供了很多帮助。而且小张一上学就是个重点小学，老师也能干同学也优秀。这些可谓是非常理想的环境，所以小张的成绩很好。而小李的家庭条件就差多了，父母不怎么管孩子，所在学校也比较差。所以在整个小学阶段，小李的成绩都不如小张。

但如果你一路跟踪观察他们上了中学，再上大学，你会发现小李后劲十足，表现越来越好；而小张却慢慢有点跟不上了。

简单说，鸡娃只在孩子年龄小的时候有效。一个人长大行不行，那主要是他自己的事情 —— 是他这个大脑行不行的事情。所以何必焦虑呢？

这就是为什么我说人们低估了智商的作用。这对98%的人来说可能不是好消息，所以如果你是2%，你应该好好珍惜。

我们专栏经常讲一个概念叫「刻意练习」。这是瑞典心理学家K.安德斯·埃里克森（K. Anders Ericsson）的著名学说，说任何领域，只要你能做到一万个小时、也就是差不多十年的刻意练习，你就能达到世界级水平。但埃里克森说的是个平均值。

不是说你花时间就叫刻意练习。你得每一次训练都对自己有要求，每个动作都有感悟才行。而不同的人感悟能力很不一样。

另一位心理学家，叫迪恩·西蒙顿（Dean Simonton），考察了120个古典音乐作曲家 [5]，看他们都是用多少年掌握的专业知识，再看他们此后的成就怎样。

平均而言，确实如同埃里克森所说，是花十年就能达到领域内专业水平 —— 但是人与人的差距很大。有的人用了二三十年才做到，有的人却是远远少于十年就掌握了。那你猜这两种人谁日后的成就更大呢？

答案是那些学得快的人。这就是天赋。

不服天赋是不行的。有人说什么“以大多数人努力程度之低，根本轮不到拼天赋” —— 那是不对的，天赋是从一开始就生吃。但多数有天赋的人并没有把天赋拿出来拼。

他们只是把省下来的时间用于看别人努力。而你应该兑现天赋。

我的第一个建议是多学。

官办教育的目标并不是培养高级人才，而是输送合格的劳动者。你原本不该跟将来准备考县城公务员的同学使用同一套教学大纲。有的孩子学得快就跳级，其实还是在学校范围内折腾，属于过于尊重系统。

正确的做法是用最少的时间完成系统的要求，然后去自由学习自己感兴趣的东西。什么都可以，首先得广泛，要足够博学才对得起高智商。

高水平的创造都是跨学科的，AI时代尤其如此。最好什么都懂一点。哪怕就是想赚钱，那也应该既懂一点技术，也懂一点销售，还懂一点经济学心理学和审美什么的，再不济也应该组队打打游戏养成合作精神。如果你作为一个外行，带着圈外的新鲜知识进入一个领域，往往能给那个领域注入新的元素，乃至于打开新局面。

高水平学习一定是以我为主，按照自己的进度走 —— 但你也需要同伴。上个好大学也好，进一家聪明人多的公司也好，你应该把自己置身于一群聪明人之间。聪明的同伴是给你的福利，大家互相激发，能大脑效率最大化。

同时我们还需要深度。一般人是上级安排什么问题就解决什么问题，都是停留在表面。而你应该尝试理解整个系统的逻辑，看看能不能从第一性原理推导出来。

我们的目标是在头脑中建立一个「世界模型」。就如同AI经过大量语料训练之后形成真实世界的投影。遇到什么问题，你可以在头脑中进行一番模拟。

这跟那些只会走流程常规操作的人截然不同。

第二个建议是选择难题。

我最近听特朗普的故事 [6]，很受启发。特朗普早年是纽约的一个地产商人。地产界有一种项目是大家都知道这个地方可以盖一个好楼，但是没有人去做，因为要盖这个楼需要解决各方面的关系，特别是跟政府打交道非常麻烦。特朗普最喜欢这样的项目。

因为它难。难，就只有他能做成，因为他特别擅长做交易。

高智商者就应该选择这样的项目。做平庸的项目你也会做得比别人快、也许做的更好，但那意味着你只有靠走量才能取得优势，本质上等于做体力活。好钢应该用在刀刃上，你应该做那些别人做不了、长期悬而未决，需要脱离表面、去系统性解决的问题。

而到了一定高度，你会发现那种项目有很多，以至于根本没人跟你竞争。

没人竞争的另一个原因是公众暂时接受不了。也许你比时代稍微领先一点，所以这里有一定的风险。可能你投入很多什么都没做出来，可能你做出来了市场却不买账。中间你还会很孤独，因为这不是刻意练习，这里没有人会给你很好的反馈。

但是你不做谁做呢？特朗普说他从来不赌博，他是开赌场的人。他敢做别人不敢做的事是因为他有独特的能力。

所以这不是赌，这是把能力用在最值得的地方。

第三个建议是寻求智慧。智商不等于智慧。

民间的说法是智商高的人情商都低，这个说法也是错的。如果你认为情商就是“会来事儿”，会跟领导说好话，高智商者确实不屑于这么做 —— 因为他知道这没有意义。不过智商跟情商的确只有微弱的正相关。

情商是调控自己的情绪、理解他人和良好社交的能力。这些的确不属于智力能力。

另一个跟智商弱相关的是明智决策的能力，也就是遇到事儿你能不能保持理性，避免偏见，做出最有利的选择。加拿大心理学家基思·斯坦诺维奇专门写过一本书叫《超越智商》[7]，说的就是高智商不等于有高决策水平。还有一项2021年的研究 [8] 扫描大脑发现，「决策敏锐度（decision acuity）」所关联的脑区和智商非常不同。

也许我们可以把情商和明智决策能力统称为智慧。智商是给你一个具体的任务，你能不能把这个问题给解决；智慧是选择解决什么任务。智商是一种力量，智慧是选择要不要使用、往哪使用这个力量。智商高的人上头了能用偏见说服自己，智慧高的人能意识到自己有偏见。智商能帮你赢对手，智慧能帮你理解对手。

我认为这是一个很重要的认知，智商和智慧是互相垂直的两种技能。这就是为什么有些特别聪明的人会办傻事。这也是AI时代人的一个出路：我们的智商早晚输给AI，但是我们的智慧可以留着自己用。

这些建议并不是为了帮你获得更高的社会地位或者是赚更多钱，那些只可以是副产品。我是想提醒你，高智商者有义务去探索人类认知的边疆。

搞科研、琢磨新理论、发明创造、冒险推出个新产品，这些事儿如果不是你去做，又能指望谁去做呢？

超级英雄故事有一个设定挺好，说超能力带给人的往往并不是幸福，而是麻烦。别人可能会把你视为异类，而你也会变得很敏感。智商跟幸福度的相关性比较低 [9]，因为你容易多想，你会看到比别人多得多的问题和可能性，你会很不容易满足，你可能因此而痛苦。

与其说高智商是一个祝福，不如说它是一个责任。

要不要承担这个责任，是你的个人选择；但智商本身很大程度上是个基因彩票 [10]。父母主观上想为子女做很多，但所有的主观努力都比不上客观上提供的基因作用大。所以如果你希望你的下一代继续承担这样的责任，我最后一个建议是找个高智商的人结婚。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.12 周日：

o1的第一个建议是用「把问题推向极致」的方法激发思路和制定计划。它说：「大多数人会停留在“合理但安全”的思路里，想法平平无奇。若你渴望非凡，就需要让思路暂时摆脱现实的边界」，走极端。

比如如果你想研究能引领方向的问题，或者搞一场长远的、宏大的创业，你应该考虑一些极端的假设：「如果所有人都不再上班了会怎样？如果人类真的大幅延长寿命，会出现怎样的全新需求或冲突？」你不需要立即解决这个问题，但有这个问题在，你就有方向，你就有思路，你就有使命感。

就个人成长来说，极致问题能立即提供愿景，比如说：「如果资金、时间、人脉这些资源都不是问题，我想把这件事做到何种程度？」「想象自己在半年内能像母语者一样流利交谈？如果每天都泡在外语环境中、如果能够以该语言思考和写作，会发生什么？」

有了这个愿景，你就可以看看自己还差啥 —— 差啥就去找啥呗？你就立即有了行动力。反过来说，如果你专注于自己眼前这点资源能干啥，那就大大受限了。

这个精神还主张「做计划时略带侵略性」。o1建议你「设定一个“看起来有点嚣张”的目标，让自己或团队产生某种兴奋感。」它说「略带侵略性的目标能激发“向上弹性”，你会想办法通过学习、整合资源、提高效率来逼近这个目标，就如同运动时给自己增加一些“负重”，反而让肌肉得到更多锻炼。」

比如对于一个基本目标，你可以问问自己：「我能不能再加码10%到30%？比如时间缩短、质量提升、数量扩大？」比如「一个季度或半年内必须上线某个MVP（最简可行产品）」。

当然你不能只攻不守，你需要B计划、需要留出伸缩空间，需要准备应对失败。o1建议考虑「如果事情发展到最糟糕的地步，会是怎样？我能接受或者应对吗？」，因为「这样做不仅能让你看清问题的严重性，还能逼你思考应对策略。当你发现就算最坏的情况也没那么可怕，你对行动就更有底气。」

敢想才能敢干。哪怕取乎其上得乎其中，那也比取乎其中得乎其下强；哪怕终究失败了，你至少证明了一条路走不通，你会积累经验和品格。

而如果一开始就是保守的，那就什么大事都不会发生。极致思考和侵略性计划能让你更敢想也更实干，「形成“创造—执行—反思—再创造”的循环」。

关于个人生活，o1的建议是「颠覆舒适区，利用“刻意设计”让日常变得更具张力」。

人生最主要的意义是体验。就算不为了提升什么技能，你也不应该安于现状，你希望体验更多事情，你需要刺激和惊喜。

o1的一个建议是「微冒险」：「给自己设计一些“出其不意”的小挑战：周末故意迷路去探索陌生街区、不带手机去野外徒步、学一项看似毫无用处的技能（如击剑、调香、传统印染等）」。它认为「这些“微冒险”会让你跳脱固有生活半径，看到日常生活中被忽略的新可能。它们不仅能给你带来新鲜感，还能锻炼你应对不确定性的灵活度。」

新鲜感不但是健康的，而且是有用的。不是说让你自找苦吃，但是如果你的日子太安逸，你需要加点压力。o1的建议是「“间歇式焦虑”激活法」：「比如每隔几个月就以“目标”的方式对外宣布一个新计划，让周围的人都知道，这样就逼着自己进入“不能太难看”的状态，保持成长。」

舒适，不是我们活着的目的。如果多数人喜欢待在信息茧房里，我们就更要主动走出去。o1说：「大多数人只在自己专业领域深耕，却忽略了跨领域养成的魅力。试着将看似毫不相关的兴趣或技能结合起来，比如“一边研究金融量化，一边深入日本茶道”；“在健身的同时深入学习文艺复兴时期艺术史”。」

还是那句话，喜欢 = 熟悉 + 意外，创造是想法的连接。你能让不同领域的东西发生碰撞，你就能「在社交或职场中拥有更独特的视角与标签。」o1推荐的项目包括：

  • “美食 x 编程”：「写一个“小脚本”，把常见食材的烹饪时间、调料用量做成一个可视化图表，或者做成智能“配方推荐”。」

  • “摇滚乐 x 古典文化”：「策划一场“古典诗词+摇滚演绎”的混搭演出，选取几首唐诗宋词，用摇滚风格的作曲或编曲重新演绎……」

  • “心理学 x 游戏化思维”：「设计或使用一个日常情绪管理App，把心理学中的“识别情绪、命名情绪、调整情绪”流程做成“游戏关卡”。」

等等等。选择一个方向持续深耕，你也许就得到一个个人品牌。

我认为平庸的人之所以平庸，是因为平庸是一个地心引力，你必须非常主动才能挣脱出来。o1对此表示同意，它说：「大多数人之所以平庸，并非是因为天生缺乏才智或机会，而是因为平庸具有某种“地心引力”：它在琐碎日常中令我们安于现状，不思进取；在轻松可得的满足感面前令人丧失挑战自我的动力；在“只要不出大错就好”的社会环境下让我们觉得保持平稳就很不错。」

我问o1对普通人有什么批评，它说了一大堆，其中最尖锐的是下面这几条 ——

  • 日常过得挺平稳，实则「他们整年整年的生活状态并无实质提升，没有新的技能、没有新的阅历，也几乎没有新的思想火花。」

  • 无法坚持长期计划或目标，因为「浅层满足感在作祟：享乐、刷手机、泡短视频，接受海量碎片化刺激，却从不深入学习或沉淀。」

  • “自我感动式努力”：「看似加班忙碌，或者报了很多培训班、买了很多书，但成效却很有限」，因为「他们的努力常常停留在“让自己舒服的难度”，避免触及真正的挑战。就像玩闯关游戏，只愿意刷简单模式，没胆量进地狱难度。」

  • “人云亦云”的消费与生活态度：找工作买房结婚生子都是照抄别人模版，「连休闲方式也是看剧、吃饭、打卡网红店，不断被营销裹挟，却从来不想过“我有什么独特兴趣和追求”。」

  • 还有“习惯性抱怨+被动等待”、认知僵化：「似乎很懂“知足常乐”，实则是一种固化自我。」

对于职场工作，o1有两个能让你领先别人一步的建议，它们的共同作用是帮你被人看见，正所谓脱颖而出。

第一是「“不平均分配精力”原则」。

如果你做每件事都一样认真，你就没有闪光点，没有闪光点你就不会被看到。所以o1建议「将精力和时间集中在最能为你带来可见产出的项目或核心环节，对于次要项目则只需完成及格线甚至稍微低于期望（视情况而定）。这样，你就能在某些关键项目或能力上做到“极致”，从而拉开与他人的差距。」

具体做啥呢？比如说你可以「挖掘并展示罕见能力」。你们公司有没有什么工作，是非常关键、但别人又都不会做或者懒得做的？比如处理财务边缘事物、涉外合规、或者数据分析？那你就苦练一番，专门把这个工作做好。

o1说，抓住这样的任务，「你就形成了“职场壁垒”」，「这种看似不显眼却不可或缺的能力，会让你在关键时刻掌握话语权。通过“无可替代性”来构建你的职业护城河。」

第二是「“自我包装”与“内在硬实力”双轨制」。

有时候为了被看到、被关注，你有硬实力也需要自我包装一番：你得让人知道你在做什么。它建议的两个做法是：「对内——做“深度总结”并分享给团队；对外——在专业社群或行业论坛上发表见解。」

简单说，你得做那个讲故事的人。做归做，但谁讲就是谁的。

有一种岗位既重要又容易被看到，那就是「对外联结点」，也就是连接内部和外部资源的纽带。o1说：「许多看似普通的岗位，如果能把外部新技术、新资源带进来，将内部产能输出到外部，就能使自己成为公司无法替代的“桥梁”，获得更多自主权。」

现在中国的学生太苦了。中小学生在高考的笼罩下很不自由，课业繁重且都是低水平内卷；大学生的课程往往与社会脱节，又面临就业机会减少。我问o1有什么破局之法，它提出在校学生可以从「不自由之中创造自由」，「在“体制内”做“体制外”的事」。

一个是在应试刷题之外，「通过“元思维”手段给自己留一部分自由探索空间。」比如留心那些「“值得好奇或可以延伸思考”的概念，课后再去深入资料或相关视频中拓展。这样至少保证你不会被“题海”彻底吞噬，留下探索精神的火苗。」

一个是利用学校的隐藏资源，包括「实验室设备、图书馆藏、老师的研究课题、校友资源等」，多数学生没注意这些。

如果你能「跟随某位教授/社团深挖一个课题」，或者参加实验室和竞赛项目，或者「结识同样有创造冲动或特殊爱好的同学，构建一个微型“思维同盟”」，或者作为高中生「尝试与附近的大学或社会公益机构取得联系，看能否利用课余时间参与一些项目或活动」，这些都能「在竞争者中形成差异化优势」。

对大学生来说，只盯着课堂和考试就太封闭了。o1提醒你，「很多行业里的研讨会、企业开放日、线下论坛等，往往是“信息金矿”。」它建议你大一、大二就参与社会实践：「如果能建立一些对某个行业的“实操认知”，在同龄人面前就自带优势。比如去一家互联网企业实习，哪怕只做基础工作，也能窥见公司运作模式，培养“商业直觉”。」

其实现在线上课程这么发达，大学的卖点就不应该是个上课的地方，而应该是能跟导师现场参与一线科研实践的地方。o1也说，「很多大学生的研究项目流于形式，但如果你能寻找有真才实干、有实战经验的老师或实验室，真正参与到他们的研究和项目中去，哪怕只是做一些数据清理、文献检索，也能获得非常宝贵的学术与项目经验。」

最基本的精神还是要主动！不要问大学让你学什么，要问面对现在这个世界，你自己想要学什么。o1说：「许多学生对专业或职业认知只停留在家长、老师给予的碎片信息。可以尝试先去探索各种前沿行业的趋势与要求，然后再倒推——当前阶段应补足哪些技能或知识。」

比如对AI，如果你「发现这个行业不仅需要算法基础，还需要领域数据、产品思维、管理能力等，那么你就知道大学期间该如何分配学习和实践的重心。」

我对此的总结是，学习，总是以自己为本，而不是以学校、以课程为本。

我接着问o1，现在经济形势不好，有很多胸怀大志的人，一时间难以伸展，甚至面临失业，上有老下有小，养家糊口压力很大，你对他们有什么建议？o1提出短期、中期、长期三种策略。

短期策略是“过冬”：确保现金流与基本安全。

一个是开发多渠道收入，搞些小副业，比如「线上微商、技能培训、知识付费、社区团购等」，「哪怕暂时赚不到大钱，也能在收入结构上实现一定的分散。」一个是宁可先去做一些过渡性的工作，「先保“活下去”再谈“往上爬”」，力争维持现金流。

中期策略是“自我升级”：把艰难时刻视为机会。

如果你相信经济是周期性的，春天终将到来，那么「很多人在经济寒冬时放弃学习和进修，这恰好是你拉开差距的机会。」o1建议你钻研新技能、新赛道，「通过线上/线下课程、行业线上会议、跨学科阅读等方式，深耕自己最具潜力的能力领域」，等待经济回暖。

逆境会让很多人减少社交，而你正好可以「深入经营与同行、客户、潜在合作伙伴的关系，真正做到“共患难、共成长”」，具体的办法是「定期分享行业信息、约线上小型研讨或头脑风暴，彼此间形成“互惠”机制」。

总之这段时间的工作并不只是为了工作，更是为了反思自我，提升技能，「积累人脉、方法论和行业洞察」，并且最好「把这些转化为“可交换”的东西，就会帮你在新机会到来前先赢得一份主动。」

长期策略则是“布局”：明确个人核心竞争力的迭代方向。

你的老本行是否已经萎缩，你有没有可以迁移到别的领域的技能？你需要找「一个“需求增量+个人特长适配”的切口去切入，那才有可能跳出原先的低薪或失业陷阱。」

o1还说：「经济衰退期，也依然会有逆势增长或刚需行业：例如医疗健康、数据安全、新能源、在线教育、老龄化服务等」；「在“看似夕阳”的行业中，也可能出现转型升级的新机遇，比如传统制造业的数字化转型、线下商超的生鲜电商化等等。」

我说你这有点炒股票抄底的意思，它说是的，「经济下行会造成行业或资产的“价值洼地”。一些优质公司、项目、领域的估值和门槛相对降低，正是建立股权、合伙、资源绑定的好机会。」o1还认为逆境特别考验心态，「如果你用短期视角看，低谷就像无底深渊，导致焦虑；而采用长期视角，就会认识到每一次下行都酝酿着一轮上行。」

o1还提醒我们注意心理与意志层面，说：「越是“上有老、下有小”，越怕失误，反而更易陷入“精神内耗”。但在逆境中，完全无风险几乎等同于无回报。」

逆境会让人更加害怕风险，但是记住o1这句话：无风险等于无回报。也许你需要战略性放弃一些东西，你还需要家人的理解和支持，无论如何千万不要「因为恐惧失败而丧失了进取心」。

我问o1，现在有哪些技能，是目前还不够热门或者人数还不够多，但是将来很可能大热的？它说这样的技能有两个特点：「一是有“不可逆”的大趋势支撑，二是目前还缺乏成熟的生态或人才储备。」

o1列举了很多，我觉得下面这些可能对你最有启发 ——

  • 「不仅懂AI，还要懂行业业务逻辑与数据结构，兼具“翻译官”与“创意咨询师”」的提示语工程师，让传统行业和AI深度结合。还有「AI落地顾问」，帮助企业把AI与现有业务系统对接，「如CRM、ERP、供应链管理等」；

  • 碳排放核算和碳资产管理，绿色供应链与循环经济设计；

  • 数据合规、隐私保护专家（GDPR/CCPA 等），Zero-Trust（零信任）网络安全架构师：这些人才对跨国业务至关重要；

  • 生物科技的“工程化”与“数字化”：「通过基因编辑或合成手段，批量生产药物、燃料、材料等，已在食品、医药、农业领域展现革命性潜力」，这里的人才缺口非常大。

  • 数字医疗与远程健康管理：「需要既懂医学原理，又熟悉AI、物联网设备、数据分析的专业人才，如“医疗数据科学家”“数字健康项目经理”等。」

  • 复杂系统思维与“落地执行”能力：「未来的社会和商业问题越来越复杂，需要结合数学建模、数据分析、系统动力学来做决策，而不是仅仅依赖直觉或单维度分析。」这一块需要很多有系统思维的人才，业务可能包括「城市规划、交通流量调度、疫情模型预测、金融风险管控，都需要高级模型与跨学科团队的协同。」

  • “知识整合＋执行落地”的项目经理：「当下的专业分工越来越细，但“跨领域整合”能力却成稀缺资源。懂技术、懂业务、懂人性、能抓大放小的项目经理/产品经理，往往能把先进方案落地变现。」你需要多学科背景、领导力和沟通协调技巧。

这些都不简单，都有跨专业的意味，而且都不是大学标准课程。我早就说现在大学的课程已经强烈与社会脱节！这些是有心人的机会。

我们专栏有些读者，因为读书多见识广，认知高于常人，在自己的生活圈子里有时候感觉有点别扭。可能周围的人大多停留在匮乏、封闭、零和的思维模式中。我问o1这些读者平时应该如何应对，你有什么作为“自己人”的建议。

o1以下的建议，的确是只有你的“心腹”才会跟你说的 ——

一个是练就“双重话语体系”：「当你和志同道合、认知层次相近的人聊天时，可以畅所欲言，讨论深层次话题或复杂理念；当你与大众或暂时没那么开放的人相处时，适度降低“话题门槛”，从他们能理解或感兴趣的角度切入，使用通俗易懂的表述和案例。」这不是装傻，而是为了有效交流，别把对方挡在门外。

一个是用“提问”而非“说教”来带动对话：「普通人倾向于固守已有思维，如果你直接抛出不符合他们认知的结论，往往会引发抵触。」但是「通过提问，让对方先在自己的思考框架内寻找答案或漏洞，可能会更容易让他们接受新的角度。」

一个是保持“同理心”，别让优越感破坏关系：千万避免给人俯视、看不起对方的感觉；要「试着去理解他们为何会持某种“匮乏、封闭”思维」，记住别人没有你那样的优越条件。平和交流，才能帮助别人。

o1还建议你把社交圈子分层管理，对家人朋友同事只谈感情别谈宏大话题，自己则加入专业社群，找同频的人深入探讨感兴趣问题。分层还能确保你不被环境同化，扩张生活半径。

而如果你能学会跟不同层的人说话，你可以做信息桥梁，成为节点人物，这不也是优势吗？

最后我让o1给你来段新年致辞，它想了半天也没说出特别精彩的，倒是中间有一句很好，就作为我们这个特别节目的结尾：

「在不断开放的世界中，我们的力量，来源于我们能构建的连接，而非单一的智慧。」

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.13 周一：

如果你能暂时摆脱忙碌的日常生活和勾心斗角的地缘政治，有时间想一点更大的事儿，我先给你讲个故事。

地球上一切哺乳动物的祖先叫犬齿兽（Cynodonts），大约最早出现在距今2.6亿年前。它的身体就像今天的老鼠一样小，力量和速度都一般，不可能跟当时地球的主宰 —— 恐龙 —— 争锋，所以生活很低调，平时只能躲在洞穴里。

但犬齿兽也有自身的优势：它是温血动物。这意味着晚上气温比较低的时候，它仍然可以灵活行动。对比之下，恐龙作为爬行动物，体温会和气温一起降低，身体随之变得僵硬而难以活动。所以犬齿兽拥有夜晚。但温血的缺点也很明显，那就是需要更多热量，为此必须得吃很多东西才行。犬齿兽一般吃昆虫和一些小动物，为了躲避恐龙基本上只在晚上出来活动，可晚上又不是那么容易找到食物，生活相当艰难。

到了距今大约一亿年前，犬齿兽的某一个分支的后代，演化成了哺乳动物。其他都不论，它有个最新的特点是大脑中长出了「新皮层」。这给它带来了超能力。

你现在待在洞穴里，外面视线可及的范围内有个猎物，你很想出击。

爬行动物面对这种局面都是感觉不错就出手，万一中间遇到什么事儿就临时见招拆招 —— 但我们的哺乳动物祖先不会如此。它的超能力是想象和短期计划。

等会儿我冲刺，猎物会往哪个方向跑？我追过去会不会遭遇恐龙？如果恐龙来了我该往哪跑？我逃生的机会大不大？

它会把这一切都想好，再行动。谋定而后动，一击不中全身而退。我们的身体素质是不如恐龙，但我们是专业杀手，恐龙只不过是街头混混。

我们的祖先就这样在恐龙的世界中默默地获得了一个小小的生存优势。但我们并没有击败恐龙。我们能够接管世界完全是因为6600万年前，一颗小行星撞击地球把恐龙给灭绝了……而我们的祖先因为体型小而且藏身在洞穴中躲过了那一劫。

我认为这个故事告诉我们两个道理。一是你需要智能，智能的优势能弥补其他条件的不足。二是你有多大智能、你的智能有多大发挥，并不完全是取决于你。

而更多地是取决于历史的行程。

麦克斯·班尼特（Max Bennett）的《智能简史》这本书，说的就是生物演化的大历史行程中，我们的大脑如何获得一项项新能力。这些能力在当时都是能颠覆世界的超能力。

班尼特是个年轻的AI领域创业者和研究者。他写这本书，是因为他想读这本书 —— 因为他想知道大脑智能的演化对人工智能有什么启示。启示很多。班尼特生物大脑的演化分为五次突破，这些突破都能跟AI联系起来 ——

第一次突破是条件反射。这是5.5亿年前生物界最早的大脑拥有的功能。这个功能并不简单，它能区分“好/坏”刺激，能简单地权衡利弊，比如判断“好”>“坏”就行动，还能知道自身的状态，比如现在自己饿不饿，还有了情感。而大脑只需要数百个神经元就做到了这些。

类比到AI，这相当于最简单的智能程序，只需要对刺激做出反应。

第二次突破是脊椎动物的强化学习。这是大脑对多巴胺的高级运用：条件反射只能让你对“附近有好东西”做出反应，而强化学习则允许你量化感知那个好东西存在的可能性有多大、你距离得到它的时间有多近……这让脊椎动物能通过一些复杂动作达成目标，并且有了「好奇心」。

强化学习大大提高了AI的能力，因为它的思想是「奖励过程，而非只奖励结果」。比如AI下围棋，它可以从每一步中学习好棋和坏棋，而不是等到漫长的棋局结束才知道这一盘该不该学。强化学习还提升了AI的格局，因为有时候，哪怕没有明显的收获，只是探索了一个新地方，这个新奇感也是奖励。

第三次突破哺乳动物长出了新皮层。正如我们前面所说，新皮层带来了想象力，哺乳动物在做什么事情之前可以先在头脑中想象这件事情，进行一番「内在模拟」，从而做出计划。如果说反射和强化学习都是快思考，那么新皮层则让哺乳动物有了「慢思考」的能力，也就是对几个想象的结果权衡比较。这相当于丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》一书中说的系统2思维。

对AI来说，大语言模型每一次「生成」什么作品，都相当于是一次想象；而以OpenAI的o1、DeepSeek的R1为代表的最新推理模型，则相当于是对各种想象做一番评估再走下一步，是系统2思维。这也是AlphaZero下围棋的时候每一步先快速生成几个选项，再对每个选项做深度评估，再决定怎么走的路数。

第四次突破是灵长类大脑有了心智理论，能模拟他人的意图、想法、知识和情绪。这让灵长类成为动物世界唯一会搞政治的物种，我们能猜测谁是敌人，谁是盟友。心智理论能力又附带了两项新能力，一个是模仿学习，现在我们能知道别人做某个动作的意图是什么，所以我们能模仿他，达成同样的目的；另一个则是把自己的心智也放入模拟之中，从而能够对未来的自己做一番长远计划，比如在秋天为冬天储备物资。

截止2025年初，AI在心智理论方面还有待突破。大语言模型有时候能猜到你在想什么，但很不稳定，而且这不是它的正式用法。我们期待AI智能体（agent）有一定的自我计划能力，但目前还不成熟。

第五次突破是人类的语言。语言不是天生的，而是一种后天学习的、社会化的符号系统。没有任何理由要求这个声音代表这个意思，这只是我们的约定。而有了这个约定，我们就可以直接传递“想象”或“模型”，而不必再依赖动作示范。语言允许我们传承复杂的知识。语言让人类爆发了文明。

对大语言模型的一系列研究表明，AI似乎已经“理解”了我们的语言，而不只是背诵它学过的语料。现在AI已经不仅能生成文本，还能编码和解码人类的大量抽象规则与信息。这是神奇的突破。

这五次突破出的每一个能力，我们今天都在使用。比如有这么一位三十多岁的都市白领，叫小明，正在考虑要不要辞职创业的问题。

条件反射，是说一方面，小明知道创业有风险，他为此感到胃里隐隐作痛，心跳加速，于是满脑子“再等等，再看看吧”。可是另一方面，当他在职场上被上司责骂、或者连夜加班时，又想赶紧逃离现状。他一会儿想往东一会儿想往西，全都是本能反应，没有理性分析。

强化学习，是小明曾经做副业赚到过一些钱，为创业积累了一些技能，他知道有些事儿是怎么做的。可是小明也曾经两次投资两次失败，所以对投资非常退缩。

内在模拟，则是小明在头脑中想象未来，先做一番推演：如果三个月没有客户，现金流能撑多久？如果创业失败，再回职场容易找到工作吗？他考虑了各种可能性，甚至做出表格来模拟预测公司的资金状况。理性权衡之后，小明终于决心创业。

心智理论，让小明对周围人的反应作出判断：父母会不会受不了我辞职？这个投资人的诉求到底是什么？我朋友小周最擅长做渠道，如果我让他加入，他会怎么想？

语言和抽象思维能力，帮助小明做了很多调查研究，他分析了行业报告，与业内人士深入交流，还写出了商业计划书。

你可能觉得会写商业计划书很平常，但是你想过没有：无脊椎动物，比如螃蟹，只会条件反射而不会强化学习，学不会任何复杂动作；爬行动物会强化学习但是没有想象和模拟能力；梅花鹿做事也能谋定而后动，但是没有心智理论所以不会讲政治，在族群中主要靠武力排座次；黑猩猩懂政治，但是因为没有抽象语言，它永远都理解不了什么叫商业计划书。

当然我说的有点绝对，其实这是一个连续光谱。但是对每一层突破之内的动物来说，下一层突破都是超能力。

类比到AI，我们可以想象 —— 没错，我们会想象 —— 一个家用机器人的故事，它最初的名字叫K1。

K1只有两个功能：打扫卫生和辅助做饭，全是反射反应：遇到污渍就擦拭，检测到油烟就开排气扇，技能十分简单。

K1升级到K2，获得了强化学习能力。在每次完成清扫或者帮助主人做饭时，它会收到“好”或“不好”的评分。好就加一分，下次还这么做；不好就减一分，下次改正。它逐渐学会了试错：在哪些情况下可以提高工作效率，如何摆放厨具能让主人更满意……它可以做些复杂动作了。

K3版直接获得一个新硬件，是一个新皮层运算芯片，这让它有了先模拟再行动的能力，用时髦的说法叫「数字孪生」。有一次小主人半夜起床找牛奶，K3模拟出他的路线是通往冰箱，并且有可能被冰箱前方的椅子腿绊倒，就赶紧走过去给引了个路。

K4，却是不但能预测人的物理状态，而且能想象人的想法和意图。它开始关注家庭成员的情感交流！小主人把牛奶洒在了地板上，以前K1肯定会直接去打扫，现在K4却想到，也许小主人这么做只是为了引起妈妈的注意？啊，毕竟妈妈太忙，已经很久没有抱过他了。K4选择了站在一旁播放背景音乐。

也许K5在那种情况下会直接开口说话，因为它通晓人类的语言，非常善于沟通，而且能理解任何抽象知识。

现实世界中AI并不是按照这个顺序演化的。我们的AI已经在相当程度上有了语言功能，但是它还不是一个很强的机器人，它在物理世界的动作很笨拙。没想到实现第五次突破比实现自由做饭还要容易一些。

班尼特推测，大脑的第六次突破，也许是人和AI的某种结合。不过我认为AI应该会比人类先迎来下一次突破，因为它们的演化速度比我们快多了。那会是什么突破呢？

也许是同时模拟有着不同规则的多个世界。也许是跳出因果框架，用全新的方法总结世界的规律。也许是跨模态感知，比如随时附身在任何传感设备上，用各种信号全面了解正在发生什么，实现无所不在的全知。也许是自己训练自己，自己迭代自己……

我们无法预测下一次突破是什么，但是班尼特这本书中的历史一再告诉我们，小小的突变也会给世界带来天大的改变 ——

  • 蓝菌学会光合作用，给地球带来大增氧事件，这个事件的高潮是生物史上第一次大规模灭绝，叫“氧气大屠杀”；

  • 微生物进化出有氧呼吸，让地球生态进入吃与被吃的军备竞赛；

  • 陆地植物的繁盛迅速消耗了大气中的二氧化碳，导致全球变冷，海洋结冰；

  • 海洋结冰让动物向陆地发展，这才有了爬行动物和哺乳动物的恩怨……

历史还告诉我们，大脑的突破，也是偶然事件的结果。比如小行星撞地球灭绝了恐龙，才给了哺乳动物大发展的机会；非洲突然多了个大裂谷，东部森林变成草原，人类祖先才开始直立行走；不断发生的气候变动，让我们的祖先必须成立高水平的狩猎组织，必须加强群体协作，大脑的体积才越来越大……

简单说，世界是可以被突破颠覆的，突破是不需要特殊理由的。你以为的正常生活，只不过是地球历史中的一个短暂情况。

给世界带来深远影响的，往往不是稳妥渐进的改良，而是危险的、曾经冗余的、不合常理的突变。

而下一次突变就在眼前。也许这本书能给你一点历史定力，到时候不至于只是反射式的大惊小怪手忙脚乱，也许你能有点强化学习、有点想象和计划、有点心智理论、有点抽象能力。

你会少一分被动，多一分主动。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.14 周二：

先说一个好消息。2025年2月3日，《自然》杂志有一篇最新报道 [1]，证明Omega-3脂肪酸能延缓衰老。

研究者找了700多位70岁以上的老年人，让他们连续三年坚持做三件事 —— 每天服用1克Omega-3脂肪酸、每天服用2000个国际单位（IU）的维生素D、每周进行三次每次30分钟的运动 —— 结果这些人的生物衰老减少了2.9到3.8个月。

相当于能让你的衰老速度降低10%。

这个衰老指标是三种基于分子水平的衰老时钟测算出来的，并不是说这些人会比别人多活10%……但这已经是不错的结果。

Omega-3脂肪酸是这里最重要的有效成分，一般通过容易买到的深海鱼油补充；维生素D和锻炼啥的都不叫事儿。

而你也许想不到，这可能就是我们目前能用上的延缓衰老的最可靠方法。

AI新闻总说要加速医学研究，说只要你能坚持活到2035年，你就能赶上新药，你就有机会活到140岁……但是目前为止还没有那样的突破。

那你如果现在就想上点科技手段，你能吃点什么呢？这一讲咱们说说膳食补充剂的当前科学理解。

首先我们必须明确一点：健康长寿最好的办法是锻炼。我们前面讲米恩斯的《好能量》一书时说过 [2]，影响寿命各个因素从高到低排列，是锻炼、节制饮食、良好的社会关系、睡眠、心理健康、营养平衡、无污染和有机食品。别多吃，比吃好东西，对你更有好处。

世界上目前还没有什么吃了就能让身体突然升级的神奇物质。鉴于现代人正常饮食就已经能得到足够营养，像过去说的什么“进补”，也没有意义。

比如说，阿胶的核心成分就是胶原蛋白，它甚至缺少人体必需的氨基酸色氨酸，它的营养价值跟普通的动物皮冻没什么区别。你买点猪皮效果是一样的。再比如燕窝，它含有唾液酸，对神经发育有一定好处 —— 可是普通鸡蛋里也有唾液酸，你吃鸡蛋就够了。这些东西在过去能让平时吃不到肉的人补充点营养，现在则纯属精神安慰。至于说像什么冬虫夏草，很可能重金属超标，是不但无益而且有毒。

这个关键认知是吃东西吃的不是它的整体 —— 千万别信那些“以形补形”的迷信 —— 而是它的「有效成分」。你说这东西有好处，我要问它的有效成分是什么，它的作用机制能不能被科学验证，有没有对照实验支持。如果证明真有效，我直接服用有效成分肯定更便宜更省力。在这个意义上传统所谓的“补品”全都可以淘汰。

但话说回来，在某些情况下，人确实需要补充某种成分。我们假设健康的身体需要比如说100种营养物质，总有些局面会让你单凭日常饮食凑不齐这些物质。又或者人到了一定年龄身体机能下降，对某些物质需要更多，单纯从食物中摄取量可能不够。所以「膳食补充剂」的存在是合法的。

而且这是一个非常热门的研究领域，科学家做了大量研究。我借助 OpenAI Deep Research 做了几个调研，结果是比较清楚的。

最重要的结论是目前没有「神药」。一种补充剂即便有效，效果也不是那么强，而且需要长时间服用才能显现出来。不过只要它真有效，科学家就能抓住证据。

我调研认为真正有效的膳食补充剂只有三种：Omega-3脂肪酸、肌酸（Creatine）和维生素D。

先说Omega-3脂肪酸，你可以通过服用深海鱼油得到。如果你经常吃鱼，你不需要补充；但很多人不经常吃鱼。Omega-3脂肪酸中对人体最有用的两个成分是EPA和DHA，前者能抗炎和调节血脂，后者对大脑神经和眼睛有好处。以下我们说的剂量，是指 EPA + DHA 总共多少毫克。

Omega-3脂肪酸能调节血脂，能轻微降低血压，能降低心血管不良事件的风险。有研究发现每天服用850毫克可以让心肌梗死和猝死的风险分别降低25%和45%。

Omega-3脂肪酸对认知功能也有好处，能防止认知衰退。2023年的一个研究 [3] 说长期服用Omega-3补充剂的老年人得阿尔茨海默症的风险降低了整整64%！这是非常好的成绩！可惜的是它只能防不能治：如果人已经得了这种神经退行性疾病，鱼油并不能逆转症状。

它还对大脑的神经递质和炎症调节有好处，能帮助情绪稳定，让精神更健康。

它对免疫系统也有好处，能降低炎症因子，减轻慢性炎症 —— 同时还不会削弱正常的免疫反应。

Omega-3脂肪酸对代谢功能也有一定的调节作用，它能改善胰岛素敏感性，加强血糖控制。按理说它应该降低糖尿病的风险，但目前学术界对此还有争议，需要进一步的研究。

它对眼睛也有一定的好处。

所以鱼油是值得吃的，而且大人小孩都可以吃。o3的调研报告建议13到18岁的剂量是每天200到250毫克，成年人每天250到500毫克，65岁以上老年人则每天至少需要500毫克。

但也不要太多，最好不要超过1克。太多的Omega-3脂肪酸可能会降低凝血能力，还有研究发现，鱼油服用过多会增加心脏的房颤事件……但似乎问题不大。

肌酸，我们在专栏前面已经讲过 [4]，近年来发现了一系列好处，以至于有人建议应该在所有人的饮用水里添加肌酸。其实人体自身就能合成肌酸，但是多点更好。我们会从肉类中摄取一定的肌酸，但如果你是素食主义者，你的肌酸摄取量肯定不够，你更应该补充。

传统观点认为肌酸主要用于帮运动员长肌肉和增强力量，但是它还有其他益处。最起码的作用是中老年人补充肌酸能帮助防止肌肉流失。当然配合锻炼效果更好。

有意思的是肌酸对大脑认知功能有一定帮助。特别是长期睡眠不足的人，补充肌酸能让大脑保持清醒，增强大脑健康。有的研究还发现素食者补充了肌酸之后，记忆力和智商测验成绩有所提升。

肌酸对心血管健康和代谢健康都有一定积极影响，还能改善2型糖尿病患者的血糖控制。

还有研究发现肌酸似乎具有一定的抗衰老作用。实验中服用肌酸让小老鼠的寿命增加了9%，不过目前还没有确切的临床研究证明肌酸能直接延长人类的寿命。但大量研究表明，肌酸能改善老年人的生活质量，比如增强肌肉能力、认知能力和代谢健康，而这些因素会间接影响寿命。

一般建议每天服用5克肌酸水合物，也就是那种白色的粉末。运动员可以增加到10克甚至20克，我最近看X上有个哥们建议普通人也来个每天20克，但你最好别冒险。

不过肌酸作为一种补充剂已经存在了几十年，有大量的研究，都没有发现长期的副作用。曾经有人担心它会影响肾功能，但二十多年的研究没有发现任何证据。

短期看，肌酸可能会导致体重增加，这是因为它让肌肉细胞储存了更多水分，而且如果你锻炼，它帮你长了肌肉。少数人服用肌酸出现轻微的肠胃不适，也不是大问题，多喝点水就可以缓解。

维生素，只要你身体健康，一般不需要额外补充。缺少某一种维生素会让你得病，那么医生会告诉你去补充，否则你就是没问题。但这里似乎有一个例外，那就是维生素D。

有研究发现，每天补充2000个国际单位（IU）的维生素D，能让自身免疫系统疾病的发生率降低22%，并且略微降低上呼吸道感染的风险。但明显的效果也就仅限于此。

很多人认为补充维生素D能帮着补钙，但是一些研究发现，对于一般健康的老年人，如果并没有明显的维生素D缺乏，补充维生素D并不会降低骨折发生率。

还有研究显示，维生素D如果补充过量，可能会导致高钙血症、肾结石等问题。

市面上有的维生素D一粒药丸就包含10000个单位，这个剂量就属于太高了。

记住，就算要补，也不要超过每天2000个单位。

其他膳食补充剂，就都是不缺就不用补，补多了反而有害。

矿物质，比如钙，如果你本身不缺钙，补钙就可能带来坏处，比如增加肾结石和肠胃不适的风险。铁、镁、锌、硒、碘、钾等等都是如此，医生没让你补你就不要补。

蛋白粉也是如此，运动员建议吃；老年人往往吃不动很多肉蛋奶，容易肌肉流失，也可以适当补充。但如果你的日常饮食已经摄入足够的蛋白质，蛋白粉对你没有好处。

银杏叶提取物被认为是一种能改善记忆和认知的草药，但是研究发现它的作用非常小，而且对阿尔茨海默症没有任何防治能力。而且它还有一定的副作用，会增加出血风险。

人参确实有点好处，而且无害。不过能证明的好处仅限于缓解疲劳和增强免疫力，而且效果因人而异。如果你对人参有精神需求可以吃点，但是别指望有大作用。

现在很多老年人服用益生菌。益生菌的作用主要是调节肠道菌群，有助于预防和治疗腹泻。要说保健，它对免疫系统有一定好处，可能减少上呼吸道感染的发生率，降低感冒的发病率和持续时间，也可能降低炎症、改善过敏……但目前所有这些保健效果，似乎都没有足够的定量研究支持。可以说即便有效，幅度也很小。关键是普通健康人的肠道菌群本来就是平衡的，额外补充益生菌应该不会带来额外的好处。

几年前流行过一种抗衰老药物，叫 NMN 或者 NAD+。目前的临床实验表明，它们连小老鼠的寿命都不能延长。

二甲双胍（Metformin）本来是用于治疗糖尿病的药物，对健康人的心血管健康也有一定益处，但是意外发现把小老鼠的寿命延长了 5% 到 10%。但你说人类，尤其是健康的老年人，服用二甲双胍能不能延长寿命，目前仍然缺乏足够的证据……只能说有一些积极的迹象。

我们以前提到过的雷帕霉素（Rapamycin）在实验中能让小老鼠延长寿命 10% 到 20%，但是目前对人类的研究还没有明确结论。

最近有个新方法是清除衰老细胞疗法（Senolytics），似乎在实验中表现出一定的效果，但仍然缺乏长期人类临床研究支持。

我这两天刚刚看到一个报道 [5]，波士顿大学医学院的研究者发明了一种外用药膏叫 ABT-263，涂抹在老鼠的皮肤上能帮助清除衰老细胞，从而加速皮肤上外伤的伤口愈合 ——

它这个临床效果相当明显。涂了药膏的老年小鼠的伤口愈合速度明显更快，它们的皮肤似乎真的变年轻了。那你说这种药膏也能让人的皮肤变年轻吗？现在还没人敢用。

总而言之，我借助AI查遍目前各项研究，最有效的只有鱼油、肌酸和维生素D —— 而就是这三项也不一定绝对好使，可能还有争议。

看来现在还没有能让你活到140岁的方法。建议大家好好锻炼身体，一定要先活到2035年再说！

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.15 周三：

上周，乌克兰总统泽连斯基在白宫遭到了美国总统特朗普和副总统万斯的羞辱，预定的签约不欢而散。此事件在国际上引发了轩然大波，可以说是一场必将载入史册的争吵。我想借这个事儿，结合一个最新的研究，跟你讲一个道理。

先听个故事。想象你们单位有个领导，叫老陈。他所在的部门来了一个新同事，叫小李。小李虽然年纪轻轻，但是有水平，想法新颖，干劲十足，在几个项目中都有创造性的贡献，同事们都很喜欢他。然而老陈，却是对小李很不以为然。

老陈说小李这个人确实有想法，但是经验不足，很多想法都不现实，早晚吃亏。老陈还公开批评了小李，有意无意贬低他的能力，处处挑错。做项目汇报的时候，老陈没有突出小李的贡献，而且还刻意忽略。人家问他为啥如此，老陈说这都是为了小李好：对年轻人不就得严格要求吗？

你认同老陈这个说法吗？他的打压是为了培养小李吗？这是一种“挫折教育”吗？难道说小李应该对老陈充满感恩之情？又或者老陈性格就是这样，他是个一贯很强势的领导？

在揭晓研究结论之前，咱们先做个对比。想象另有一个部门，领导叫老刘。老刘的部门也有个像小李一样的年轻人，比如叫小赵，也是特别有干劲、有创意的新人。而老刘，却是非常器重小赵。老刘不但主动跟小赵沟通，当众表扬，而且大胆提拔他，给他提供各种资源，为了帮他争取更好的平台，还向上级大力推荐。

如果你认为老陈对小李的贬低是一种“强势”和“爱护”，那难道说老刘对小赵是“纵容”和“溺爱”不成？

你可能遇到过不少像老陈这样的人。口口声声是“为了年轻人好”，其实都是为了自己。不过他们未必是有意为之，因为他们这种做法严格来说是不理性的，属于害人害己。

他们之所以如此，是因为对自己的地位有强烈的不安全感。

我要说的研究出自哥伦比亚大学商学院教授亚当·加林斯基 （Adam Galinsky）等人2025年1月刚刚发表的一篇论文 [1]。核心问题是：人在什么情况下会愿意分享自己的地位，以及分享地位会带来什么影响。论文考察了总共17项研究，其中既有实验室里的实验，也有真实场景的观察和数据分析。

比如一个实验室研究是这样的。把受试者分成两组，让他们想象自己是职场中人。一组被告知，自己在公司的地位很稳固，老板和同事都非常尊重他们；另一组则被告知，他们的地位岌岌可危，有可能会被降职甚至裁员。

在这样的情境下，研究者告诉两个组的受试者，说你刚刚得到了客户的表扬，请问你怎么反应。

研究者想知道的是，这些人是更倾向于把成绩归功于自己的贡献，还是愿意把一部分功劳分给同事？

一个真实场景研究则是这样的。你知道有个电视真人秀节目叫《生存者》（Survivor），大约是荒岛求生的竞赛。节目最后，参赛选手离场之前，会发表一段临别感言。

研究者想知道，什么人会在这个感言中感谢队友的帮助，什么人会专门突出自己的成就。

考察了17个像这样的场景之后，研究者得出了两个有普遍意义的结论 ——

第一个结论是，那些对自己地位有充分安全感的人，更愿意分享地位。他们会说成功是团队努力的结果，愿意借此机会提升他人的地位；而那些缺乏安全感的人，则倾向于把一切功劳归于自己，拒绝分享，甚至可能会贬低他人。

第二个结论是，如果你愿意分享地位，承认别人的贡献，那么在旁观者眼中，你的地位会……提高。而如果你拒绝分享，甚至贬低他人，把所有功劳都归于自己，那么你在旁观者眼中的地位会下降。

就拿《生存者》节目来说，研究者将选手们的临别演说片段放到互联网上，邀请成千上万的观众评判，看人们愿意给予谁更高的地位 —— 结果毫无疑问是那些承认他人贡献、表达感激的人。

也就是像老刘那样的人。老陈之所以处处贬低小李，是因为他害怕失去自己的地位。他有强烈的地位不安全感，所以才试图通过打压别人来突出自己。

而讽刺的是，这种行为反而会让他在别人眼中的地位下降，使得他的地位更加不安全。加林斯基说，这是「不安全感的恶性循环（Vicious Cycle of Insecurity）」。

你大概很容易理解这两个结论，也许深有同感 —— 那些整天极力表现得强势的人，恰恰是有强烈不安全感的人，正所谓外强中干，色厉内荏；而那些有充分安全感，真正自信的人，则往往是谦和宽厚的。

但是既然如此，为什么老陈那些人还那么做呢？难道他们不知道，在旁人眼中，他们的所作所为并不会真正提升自己的地位？

既然我们擅长判断别人的地位，为什么我们不擅长判断自己的行为在别人眼中的地位得分呢？

加林斯基对此的解释 [2] 是焦虑蒙蔽了你的双眼。当你有强烈不安全感的时候，你的注意力范围会大大缩小，你会失去远见，无法看到全局，你只是在想“我必须做点什么来挽救我的地位”，你只剩下了防备心理。所以你就无法跳出自我、从别人的视角观察自己的行为。

我们看这和阿德勒的「过度补偿理论（overcompensation theory）」是一致的。阿德勒说当人感到自身的地位或者价值受到威胁，往往会用夸张的手段去展现实力 —— 说白了就是用极端的自大掩饰极度的自卑。

我们专栏讲过，权力需要自己争取，但地位却是别人给的 [3]。现代社会不是丛林法则，人们更注重声望型而不是支配型的地位，而它取决于你能为别人提供什么价值。指出别人的贡献，帮助他人提高地位，恰恰就是一种社会贡献，所以恰恰能提升你自己的地位。

明白了这些道理，要打破不安全感的恶性循环其实很简单：哪怕此刻的你再焦虑、再没有安全感，也要坚持去做正确的事 —— 那就是肯定他人的贡献，帮助他人。只有这样你才能进入良性循环。

然而色厉内荏的人实在太多了。像我们之前讲过大卫·耶格尔的《怎样激励10到25岁的人》一书 [4]，也讲过类似的现象。在高中校园里，最喜欢霸凌同学的，既不是地位最低的人，也不是地位最高的人 —— 而是不上不下，有点地位但是充满不安全感的人。他们极力地想要证明自己的优势地位，他们认为最有效的办法就是打压比自己地位低的同学……而殊不知那只会适得其反。

不安全感最大的危害是让人陷入「零和思维」—— 也就是认为自己要想赢，别人就必须输；别人要是赢了，那就等于自己输了。

所以他们干点什么都是在跟人暗中较劲。他们总想操控别人，拉帮结派搞关系攻击，甚至直接攻击 [5]。他们处于过度竞争的状态。

不安全感强的人如果当上领导，往往会倾向于集权和控制 [6]。他们最看重下属的“忠诚度”，害怕下属自由发挥，所有什么事儿都爱亲自决定，避免授权。如果出了问题，他们一定会把责任推给下属；如果有了功劳，他们一定会揽在自己身上。

有这样的领导，单位的气氛必然是向上讨好、向下压制 [7]。所有人都活在不安和恐惧之中，谁也不敢讲真话，人人只做最安全、最能免责的事，处处逆来顺受……你说这种组织又怎么可能创新和发展呢？

局面越来越清楚，特朗普的内阁就是这么一个组织。白宫里现在全都是马屁精。特朗普胡说八道也好，政策错误也好，左右没人敢提醒他。

我们看看上周在白宫发生的这场冲突。

本来大家谈得挺好，泽连斯基也准备签约，特朗普一如既往地想要掌控话题给自己争面子，这都属于正常发挥。特朗普本来就是自恋人格，爱标榜自己“24小时就能结束俄乌冲突”。而且此人没有心胸，睚眦必报，因为泽连斯基之前跟拜登关系好，又给拜登助选又不愿意配合交出“拜登家族腐败证据”，特朗普就很想打压一下泽连斯基……但至少还打算签个约。

最令人不齿的，是副总统万斯的表现。如果不是万斯在旁边拱火儿，双方不至于谈崩。

有媒体统计，整场会谈中，万斯至少九次打断泽连斯基的话，要求他感谢特朗普：“你应该说谢谢，你说过一次谢谢吗？你为什么不向我们的总统表示感谢呢？”

万斯的这种表现就是典型的不安全感的体现。他刚过40岁，2022年才当上参议员，此前没有任何从政经验，更没在国际政治舞台上主导过任何事务，他是个权力的绝对新手，他迫切想要证明自己的忠诚和能力。

所以他「过度补偿」，一边极其夸张地维护特朗普权威，你为啥不尊重我们总统！简直可以说护主心切；一边强硬攻击泽连斯基。你仔细观察万斯的肢体语言，就会发现他的内心极度不安 [8]。

对比之下，国务卿卢比奥从政多年，就很有定力，全程正襟危坐一言不发。

对不安全感的过度补偿会把人变成小丑。特朗普再怎么闹都有民粹基本盘，万斯，则从此成了一个负资产。

越是急于证明自己强大，越容易暴露自己内心的弱小。

真正的高地位信号从来都不是刻意展现的。安全感高的人情绪稳定，神经质倾向低。他们接受自我，所以有健康的自尊。他们对他人的意图有基本的信赖，不相信零和博弈，抱有积极的人生期待。他们独立自主，有足够的内在掌控感，所以不寻求控制别人。他们礼贤下士，谦虚待人。

白宫有史以来经历过最愚蠢的问题，大概就是这次会谈中某记者问泽连斯基：你为什么不穿西装？你是没有西装吗？

对比之下英国国王查尔斯三世刚刚接见了开战以后从不穿西装的泽连斯基，却是彬彬有礼。查尔斯充满安全感，对地位没有任何焦虑。

希望这一讲能让你更从容，更大方一点。大方不只是一种美德，它更是一种理性选择，它对提升你的地位有好处。

不过也许这里更高级的道理是，当你陷入某种焦虑情绪里打转儿的时候，你要给自己设定一个纪律，必须跳出来。哪怕再顾不过来，也得做正确的事。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.16 周四：

你注意到没有，任何一个脑力工作者组成的团队都是年轻人和中年人多，老年人少。那你说这些年轻人也会变老，他们都去哪了？他们离开了。他们的头脑越来越封闭，难以处理新事物，所以他们不再出现在会议中，不被邀请参加讨论，不会再贡献有价值的意见。这难道不比身体的衰老更可悲吗？

但如果你能留下，你可能就是团队的大梁。

心智其实是可以随着年龄的增长而成长的，只是大多数人都掉队了。

这里有个很漂亮的理论，出自哈佛大学发展心理学家罗伯特·凯根（Robert Kegan，1946—），叫「心智成长五阶段（Five Orders of Consciousness）」。我认为这个学说比《高效能人士的七个习惯》更值得你了解。

凯根是当今成人发展领域被引用最多的思想领袖，很遗憾我没有更早把他介绍给你。他这个五阶段模型就好像围棋的段位一样，提供了一个心智成长标杆，我们应该时常对照，想想自己 —— 以及别人 —— 到了哪个阶段……你会发现到达第五阶段比成为五段棋手都难。

咱们先做一点铺垫。设想你遇到了一个新事物，请问你是怎么把它“装进”大脑的？你有两个选择。一个是把这个新事物归类到你大脑里已经设定好的某个类别中；另一个是为这个新事物创造一个全新的类别。

比如你2006年之前就已经在用手机，你非常知道手机是个什么东西。有一天，你听说苹果公司发布了一个叫“iPhone”的东西，你会怎么理解这个新玩意儿呢？

一种方式是认为“这就是一个全屏的手机”，把它归类到“手机”这个已有的范畴。那么你对世界的认知模型就没有结构性的变化，只是多了一点信息而已。

另一种方式，是认识到iPhone不只是手机，它带来了全新的人机交互方式、全新的应用生态，甚至会改变人们的生活。那么你就会发现“手机”这个分类已经不足以容纳iPhone，你必须创造一个新类别装它。

是把新知识填进旧框架，还是扩展你的框架？这就是认知成长的关键。

根据这个思路，有一位儿童认知心理学大师，让·皮亚杰（Jean Piaget，1896—1980），发明了四个很重要的概念。

第一个概念叫「图式（Schema）」，更贴切的说法是「经验盒子」，也就是你现有认知框架中的各种分类。

比如说，球形的东西就是一个图式，凡是可以用手抓的东西也是一个图式。对一个刚学会抓东西的婴儿来说，世界的东西都分为“可以抓”和“不能抓”这两类，一切圆形的东西都是“球”。

第二个概念叫「同化（Assimilation）」，这个翻译是学术界的标准说法，其实本意就是「纳入」或者说「装进盒子」，也就是把新事物放进你的旧图式之中。

一个有“狗”这个图式的幼儿看到任何四条腿、毛茸茸的动物都说是狗，这就是同化。把iPhone看作一款新型手机，把ChatGPT看作一个新的聊天工具，都是把新事物直接塞进旧盒子，是同化。

第三个概念叫「顺应（Accommodation）」，意思是新建一个图式，扩充你的模型。

妈妈告诉孩子，这不是狗，这是小猫！孩子在头脑中建立了“猫”这个新图式，这就是顺应。

那你说是不是顺应就比同化好？也不是。你不能见到什么新东西都扩建模型，该归类还是得归类。同化应该远远多于顺应，你的世界观才是稳定的。

第四个概念叫「平衡（Equilibration）」，也就是整理你的盒子，让原有图式和新建图式达成平衡，形成稳定认知。

皮亚杰认为，儿童的成长就是在不断的「失衡 —— 再平衡」循环中进行的。你拥有的图式越来越多，模型越来越复杂，对世界的判断越来越自如。

皮亚杰只研究了儿童的认知成长，后世的学者把这个框架推广到了成年人的成长。

顺应，也就是增加新盒子这一步，你可以叫它「升维」，毕竟多一个图式你就多了一个理解世界的维度。维度少的人就如同参数不足的AI模型，见识再多新东西也不会变得更聪明，只会旧瓶装新酒。

新建图式总是费力的，所以大多数人中年以后就停止了升维。而如果你坚持把所有圆的东西都叫球，认为乘法只不过就是“多次加法”，你就研究不了“盘子”这种东西，你就不能理解”百分比“的概念。

这就引出了凯根。凯根认为，人的认知成长并不仅仅发生在儿童和青少年阶段，而是一个贯穿整个人生的过程。皮亚杰只关注了逻辑认知能力的升维，凯根则扩充到了社会情感认知和自我身份认知的演化，并且把人的心智成长分为五个阶段。

每一次阶段跃迁，都需要你顺应新的图式。

第一阶段叫「冲动心智（Impulsive Mind）」。这是典型的幼儿思维，想干什么就去做，行为都由本能驱动。

这个阶段的特点是无法区分自我和他人，认为整个世界都是绕着自己转，用武志红老师的话说就是「全能自恋」。自己的玩具拿过来就玩，别人手里的玩具他也是拿过来就玩，他就没有「别人的」这个概念。

而这样的行为很快就会有后果。当你逐渐意识到世间万物并不是都按照你的意愿行事，当你在头脑中建立「他人」的图式的时候，你就在走向第二阶段。

第二阶段叫「工具心智（Instrumental Mind）」。你意识到别人是独立的个体，也理解这个世界有客观的规则，但你仍然是以自我利益为中心。

这个阶段的人做事都是从简单的奖励和惩罚出发的。我遵守规则是因为违反规则会受到惩罚，我洗碗是因为妈妈说了每天洗碗就给我五块钱。这是一种交易式的思维模式，认为他人只是达成自己目标的工具。

这是儿童思维，但有些成年人也停留在这个阶段。比如一个销售人员，他眼里客户和同事不过是自己完成业绩的工具，工作只是为了让自己利益最大化……他知道世界不是围绕着自己转的，但他的行为是围绕自己转。

当你认识到他人不是工具，你的图式中他人都有情感、有愿望的时候，当你开始尊重他人的时候，你就在走向第三阶段。

第三阶段叫「社会化心智（Socialized Mind）」。你很关心自己在群体中的位置，努力扮演好自己的社会角色。比如一个刚入职场的大学生，很想快速融入，做个努力上进、符合企业文化、值得信赖的好员工。

大多数成年人停留在这个阶段。

这个阶段其实挺好。你学会了不再以自我为中心，你很能为别人考虑，你是负责的家长、忠诚的下属和诚恳的好人。

但这里的问题是你是用他人的眼光定义自己。特别在意别人怎么看自己，总想符合社会期待。你服从权威，缺乏独立判断力。

可是公司希望你加班，妻子希望你早回家，你听谁的呢？

你必须意识到别人对你的期待互相矛盾，开始建立自己的原则和价值观的图式，才有可能进入第四阶段。

第四个阶段叫「自我授权心智（Self-Authoring Mind）」。你不再按照他人的期待来活，你决心书写自己的人生剧本。

注意这可不是回归冲动心智和工具心智。自我授权不是任性也不是自私自利，而是设定自己的原则和价值观。康德不说吗？只有从原则出发的决定，才是道德的决定。

而为了找到那些原则，你会反复追问自己：“我真正相信的是什么？”“我想成为一个怎样的人？”当一个大学生决心选择一条和父母期望不同的职业道路的时候，他就进入了这个阶段。

一个有原则、有主见的人，这正是很多个人发展类读物最推崇的人格状态。这样的人可以承担领导责任。

面对一个企业决策，董事会闹成一团各说各话，作为CEO的你说，我认准了，只有这么做才符合我们公司的长期使命和价值观，我宁可牺牲短期的利润！于是别人必须适应你。这就是自我授权心智。

可以想见达到这个阶段的人不多。世间有多少人不但坚持原则，而且坚持的是自己设定的原则的呢？

但自我授权心智仍然不是最高级心智。只有当你意识到自己的原则可能不合适，工具箱里多了“调整原则”这个盒子的时候，你才会走向第五阶段。

第五阶段，也是最高级心智，是「自我转化心智（Self-Transforming Mind）」，也可以称为“自我超越心智”或者“反思心智”。

我们专栏经常引用的菲茨杰拉德那句话 ——「检验一流智力的标准，就是看你能不能在头脑中同时存在两种相反的想法，还维持正常行事的能力」—— 说的就是这个阶段。

你不再被某一个身份认同所束缚，也不再把自己看作某种价值观的执行者。你可以跳出自己之前建构的原则体系，意识到世界上存在着各种价值观、意识形态、制度和文化，理解每个人都有多重身份和复杂背景 —— 而你，则是一个协调者。

你因势利导，帮助系统往好的方向演化 —— 即便那不是你最初预设的方向。

最高的境界，是能够根据不同情境不断地重组自我、演化自我，从而实现高度的自由和持续的流动。

换句话说，你的图式盒子可以随时调整，它们不是组成固定结构，而是一个动态系统。你可以随时给自己增加新盒子，也可以调整放下旧盒子。

你具备了高水平的「元认知」能力，能随时审视自己已有的认知架构，进行调整和升级。

绝大多数人一辈子都做不到。要达到自我转化心智，你不但必须经历丰富的人生，而且进行了长期持续的自我反思。

一个例子是我们以前讲过的纳尔逊·曼德拉的故事。他作为南非的黑人领袖被白人关在监狱里很多年，终于革命成功接管了国家政权 —— 但他并没有陷入“我们黑人终于出头了！我们要为黑人奋斗！”这样的原则中。他没有率领黑人向白人复仇，领导了奇迹般的和平过渡。

因为他知道他是南非的总统，不是黑人的总统。

坚持原则是很了不起，能调整原则才是最高的。但调整原则又不是没有原则，你体会一下这个差别。

凯根这个思想对终身学习者最大的启示是什么呢？大约是教育，不只是知识的传授，更是心智的升级。如果你的心智没有随着知识的增长而同步转型，那就等于AI训练语料增加而参数不变，总把新知识装进旧盒子，就不会真的提升智能。

高中生大多是社会化心智，指望考个好成绩被老师认可，最看重考试分数。可是大学希望你有点自我授权心智，你得自己决定选什么课，对什么感兴趣。身处第四阶段的教授说你们要独立思考！要学会质疑！可是还在第三阶段的学生完全不能理解 —— 为什么我要有自己的见解？你直接告诉我标准答案不好吗？

心智升级的关键，不是获取更多知识，而是创造新的图式盒子，实现皮亚杰所说的顺应和再平衡。这才是「开放头脑」的精义所在。

一个孩子意识到：“世界不再围着我的欲望旋转”，他才从本能中脱身，迈入工具心智；

一个少年意识到：“我不是孤岛，我是评价、规范和归属之中的人”，他才在镜像中形成自我，迈入社会化心智；

一个成年人意识到：“我不是他人的作品，我是自我意义的作者”，他才在价值的碰撞中锻造方向，迈入自我授权心智；

一个思想者意识到：“连我信以为真的信念，也只是构造出的系统之一”，他才真正开始脱壳自渡，迈入自我转化心智。

你的世界模型的复杂度，决定了你能达到的心智水平。心智进阶最清晰的标志，是过去控制你的东西，如今变成你手中可供审视的工具。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.17 周五：

人如何才能提升自己的心智水平呢？我们常说要拥抱不确定性，要保持开放头脑，要正视自己的弱点 —— 这些道理容易理解，但知道不等于做到。心智升级就好像锻炼身体一样，必定涉及对行为模式的矫正，而这种矫正必然伴随着不适感。

我们前面讲了哈佛大学发展心理学家罗伯特·凯根（Robert Kegan）提出的「五个心智阶段」。我们知道大部分成年人停留在第三阶段，社会化心智；有些人还处在第二阶段（工具心智），甚至第一阶段（冲动心智）。

这一讲咱们专门说说怎么进入第四阶段，自我授权心智，和第五阶段，自我转化心智。只有很少的人能达到这个高度。升级的基本原理还是皮亚杰所讲的：你必须创造并且顺应新的图式。

但是，凯根在皮亚杰的基础上，发明了一个更有洞察力的升级叙事，叫做「主体—客体转化（Subject–Object Shift）」。

这里的洞见是，你之所以难以改变，是因为你被某个东西给“罩住”了。这个东西强大到你都意识不到它的存在，因为它在某种程度上已经定义了你，或者说“你就是它”—— 那么我们说，它是你的一个「主体」。

「主体」就是某个你尚未认知到的、操控你思维和行为的内在结构。

你必须把这个主体抽离出来，给它创造一个新图式，把它装进这个图式盒子里观察、把玩，让它成为「客体」，你才能掌控它而不被它掌控，你才算是往前成长了一步。

打个比方。如果你一直都戴着一副眼镜看世界，这副眼镜就是你接收世界信息的过滤器。它如此自然，以至于你都不知道信息是过滤过的，那么这副眼镜就是你的主体。要想不被那层过滤左右，你得把眼镜摘下来，变成客体，看看它是怎么构造的、颜色有没有偏差。

你能主动选择戴不戴眼镜、戴什么眼镜的时候，你就不被眼镜所控制了。

「主体—客体转化」的基本思想，就是从「我就是它」转变为「我在看它」。

举个例子。小王刚入职场，领导经常批评他。每一次他都感到很自责，长期焦虑。他总想，我为什么总做不好？是不是我能力不够？他的情绪被领导的评价牵着走，自己完全没有主控权。

领导的评价，就是小王的主体。

一旦小王跳出这个默认设定，开始反思，我为什么对领导评价这么敏感？难道我的价值完全取决于别人的评价吗？他就把主体抽出来变成客体了：其实那些评价都只不过是一种外界反馈信息而已，仅供参考！

经历了这个主体—客体转化，小王就能理性地分析那些评价，看看哪些是合理的建议，哪些只不过是领导不负责任的情绪输出；他就知道什么时候该认真对待，什么时候可以一笑了之。

把领导评价从主体转化为客体，小王就少了一个约束，多了一个手段，少了一分被动，多了一分主动。小王的心智正在升级。

再比如张经理。他是个非常讲原则的人，给公司制定了一整套规章制度。他非常相信这些规则，执行特别严格，绝不通融。他默默地把规则当作自己的延伸，谁违反规则就是在挑战他！所以他一定严惩！那么我们可以说，规则是张经理的主体。

然而时间久了，张经理发现公司氛围越来越压抑，员工都不愿意承担责任，效率越来越低。他去参加了一次管理培训。教练提醒他说，你有没有想过，你的规则是有局限性的？

张经理这才意识到规则可以是客体。他把规则从自己身上拿下来，摆在桌上分析，终于明白那些规则并不适用于所有情境。于是他学会了调整规则，让制度更有弹性，让组织更有温度。

张经理正在从「自我授权心智」迈向「自我转化心智」。

你看到没有，主体—客体转化，需要你质疑一个长期默认而不自知的假设。那既然它是你不自知的假设，你怎么可能想起来去质疑它呢？

一个好办法是体察自己的情绪。情绪反应可能是主体受到挑战时候的报警信号。

比如一个话题让你感到被冒犯、尴尬、焦虑、不安，那你就要警觉了 —— 为什么会有这个情绪，它在提醒你保护什么东西？也许你顺藤摸瓜就能找到那个主体。

这说起来像是顿悟，但更多地是一个持续的过程，也许要花上几个月甚至更长的时间，在生活体验中觉察和反思。

凯根发明了几个帮助完成主体—客体转化的方法。一个方法叫「主体—客体访谈（Subject–Object Interview）」，需要找个教练，通过访谈你，发现你日常默认的思维模式，帮你识别隐藏的主体。

另一个更方便的工具，叫做「免疫地图（Immunity Map）」[1]。凯根说我们不愿意改变，就如同我们对改变有个心理免疫系统（Immunity to Change）一样，我们的心智在自动保护某个主体。为了识别那个主体，凯根发明了一个四栏表格 ——

第一栏是「目标」：你想要做到什么。

比如你希望能在公司例会上侃侃而谈，表达自己的观点，展示专业能力。

第二栏是「反向行为」：你当前的哪些行为，正好与目标是背道而驰的。

比如说，一轮到你发言，你总是随便敷衍几句，有话不敢说。

第三栏是「隐藏保证」：你之所以有那样的反向行为，必定是在维护某个隐藏的保证，而那个保证跟你的目标是矛盾的。

你之所以在会上不敢说话，是因为你想保证跟同事的良好关系，你害怕说出自己的观点会得罪人。

第四栏是「大前提假设」：也就是你的主体，是你隐藏保证背后的那个核心信念。

你怕说话得罪人的核心信念是，如果你表达了跟别人不同的观点，人们就会反感你，团队就不接受你。

那么抓住这个主体，你就可以开始“客体化”它：为什么用他人的眼光定义自己呢？难道你的价值不是你的专业技能和内在原则吗？

于是接下来你可以先做几个微实验。也许在某次会议上先问问题、再发表意见，还补充了合理化建议，结果发现同事反应良好，于是你就释然了。

再举个例子。公司创始人小马非常理解「最小可行性产品（MVP）」的道理，目标是尽快把产品推向市场试水。可他的实际行为，却和目标背道而驰：不断地要求增加功能、修改设计，结果一拖再拖。

其实小马有个隐藏保证，那就是他想交付一个“完美”的东西。可你明知MVP的重要性为啥还非得要完美呢？

小马深刻反思，意识到自己有个大前提假设，那就是如果产品失败，就等于我这个人失败了，就证明我不特别，我不行。

这就是小马的主体。把主体变客体，才能明白产品就算失败也只是一个商业实验的反馈而已！那跟你这个人行不行没关系。

还有一个可能是真实的案例 [2]。哈佛大学有个终身教授叫安娜（Anna），有一段时间发现自己的行为模式有问题：总在承担各种委员会任务，都是杂事，属于是帮别人做事，根本没有多少自己的时间搞科研。她心想，我怎么成了系里的老好人了呢？

使用凯根的免疫地图，安娜挖掘到了隐藏保证和主体：原来她对自己的科研能力缺乏自信，在潜意识中想要通过帮助别人占用时间，这样就不用害怕科研结果不好了。

安娜把主体变成客体，最终选择直面科研挑战，果然在专业领域取得了新成就。

主体不是显然的，你必须主动挖掘才能找到。

不单是个人，组织也可以进行主体—客体转化。

凯根提出一个概念叫「刻意成长型组织（Deliberately Developmental Organization，DDO）」。他认为一个组织的心智也要不断升级。

组织的主体，就是一些人人默认而从未有人质疑的规则，潜规则。就像鱼感觉不到水一样，组织成员感觉不到主体的存在。

比如一个组织口头上强调创新、开放、协作，实际上只论KPI；一个组织强调讨论要透明，潜规则却是谁都不能挑战老大。大家对此心照不宣，仿佛这就是“我们组织的样子”。

让组织也来做个主体—客体转化，你就会发现，有些根深蒂固的东西，其实是可以重塑。

比如说，一家创业公司，每个人都很拼，可是长期没有盈利。如果大家都去做做免疫地图，就会发现公司隐藏的假设是“我们离开风投就活不下去。”整个公司做的所有事都是为了吸引下一轮融资！大家默认烧钱是常态，并没有真正致力于让公司自我造血……

凯根这五个心智阶段并不是排他性的，不是说你达到高级阶段就再也不需要前面阶段的心智。其实五个阶段完全可以共存，根据具体情境灵活选取。

比如你一个人在家里处理琐事，那就可以使用第一阶段的冲动心智，想用啥就用；有时候事情紧急、需要效率，你给别人安排工作也许就可以用第二阶段的工具心智。这些不是倒退，只是节省心智能量的方便法门而已。

越是复杂、冲突、多元的情境，越需要你调动更高级的心智结构。比如你既要考虑个人价值，又要平衡组织目标，还要处理人际关系的敏感度，那就必须调用第四阶段乃至第五阶段的心智能力。

而高级心智是人的优势！一般大语言模型也就能做到第三阶段，能扮演好自己的角色就不错了。达到第四级需要绝对的主动性，可是我们之前说了，AI没有末那识。第五阶段需要切实理解当前情境的方方面面，需要主动反思自己的假设，这些都不是AI能轻易做到的。

我从来没听说过哪个AI会质疑自己的主体。

主体—客体转化这个心智成长方法并不容易，但路径是清晰的。每完成一次主体客体转化，你身上的主体就少了一分 —— 那也就是说，自动控制你、限制你的隐性信念少了一分；你的束缚少了一分。

客体多了一个，你的手段就多了一分，你的自由就多了一分。

你能驾驭的复杂性就多了一分。在外人看来，你变得「不确定」了……人们看不透你，无法预测你下一步决策 —— 做大事的人就该如此。

主体—客体转化是一种元认知能力，你是你自己的观察者，你还是观察者的观察者。

因为你不是活在别人给你设定好的剧本里，而是在书写自己的剧本。你不但能写自己的剧本，而且可以重写剧本的规则……所以也许，可以把别人的剧本、组织的剧本，也交给你写。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.18 周六：

我们说一个对人类的观察。人们常说不要以貌取人，应该根据一个人的品质决定如何与他交往，根据他的能力决定如何与他合作 —— 但现实情况却是人们就是在以貌取人。

你大概知道有个认知偏误叫「光环效应（Halo Effect）」，意思是长得好看的人，因为给人的第一印象特别好，会获得种种优待，而且可能有长期的影响。

这对长相普通的人显然很不公平，但别着急，你还有努力空间，因为影响印象的不只是长相。

甚至主要不是看长相。所谓以貌取人，更常见的是通过整个的外表和言谈举止快速判断一个人。那你说，当别人上一眼下一眼地打量你的时候，他们到底是在看什么，想要判断什么呢？

俄勒冈大学的两位研究者，布拉德利·修斯（Bradley Hughes）和雷切尔·雅各布森（Rachel Jacobson），最近刚刚发表一篇新论文 [1,2]，说以貌取人是在判断一个人的「社会经济地位（Socioeconomic Status）」，简称SES。

说白了就是此人有多少钱，教育程度如何，社会地位怎样。研究者证明的残酷规律是人们将根据这个印象决定给你多大尊敬。也就是所谓「先敬罗衣后敬人」。

我不惊讶有人会这么做。我惊讶的是研究发现的，这种判断的快速性和武断性。

想象你到银行办事，发现他们的流程有问题，于是你提出抗议。经理来了，跟你聊了几句。如果他觉得你是个白富美，就特别重视你的意见，说我们一定好好改进！如果他觉得你穿着普通，形象不佳，判断你社会经济地位低，就可能对你的反馈置之不理。请问这合理吗？

又或者你去求职，招聘官一看你像个高富帅，就认为你能力一定强，就积极地愿意录用你。这公平吗？

而修斯和雅各布森的研究发现，现实中人们就是倾向于从外表和言谈举止判断人的品格和能力。

这项研究招募了297名不同社会背景的美国成年人做受试者。先做社会经济地位调查，每个人填写一份问卷，报告自己的收入、教育程度和自我评估的地位分数，这些信息构成了他们的SES评分。然后研究者把受试者随机配对，做一对一的在线视频聊天。每对聊天只持续几分钟，然后就彼此打分，判断对方的社会经济地位和品格、能力。

结果是就用了这几分钟，人们对于互动对象SES的判断就有相当的准确性 —— 相关系数达到了0.3。不能说极其准确，但也可以说人们能从微妙的外在特征中大致读出对方的社会层级。

最关键的是，人们对对方其他特质的判断，几乎完全是从SES印象得出的。研究者要求受试者评估对方的12种人格特质，结果被判断为SES高的人，在能干、外向、聪明、温暖、讨人喜欢等等指标上，普遍得分更高；而那些被认为SES低的人，则更容易被贴上“不认真”、“没创意”、“不值得信赖”的标签。

简单说，人们从你的外在判断你的社会经济地位，然后又根据判断出来的社会经济地位推测你的性格和能力。而这一切只需要几分钟的面对面交谈。

研究还发现，更进一步，人们更愿意和那些看起来SES高的人建立联系，成为朋友。他们说这些人更外向、更有宜人性、更开放……这些人因为形象好而受到了优待。

这就意味着，假设两个人在商店里经历了完全一样糟糕的服务体验，都提出了投诉：那个看起来SES高的人会被认真对待；而那个看起来SES低的人，他的抱怨很可能石沉大海。

这还意味着，如果你看起来像是个高富帅或者白富美，那么哪怕你跟人八竿子打不着，人家也愿意和你建立职业联系，交个朋友，关键时刻也许帮你一把。如果形象正好相反，那就会被主动忽略……

这就是人类社会的真实现状。

对此我要说三点。

第一点，我们必须明确，这种以貌取人的做法不但不公平，而且也不准确。研究中判断SES的相关系数只有0.3，这并不是一个高相关，它意味着判断很容易出错。可能你地位其实很高，别人却看错了 —— 正所谓「人不可貌相海水不可斗量」。

更何况，就算准确判断出一个人的社会经济地位，也不能就此评估他的能力。众所周知有很多来自低收入家庭、父母教育水平不高的人，长大后能力极强，也值得信赖，虽然不太习惯社交礼仪。

今年正好有篇综述论文 [3] 专门讨论过这个问题：家庭收入和父母教育，跟青少年执行能力、学习成绩的相关系数大约在0.30‑0.35，意思就是家庭出身固然有影响，但远远不是决定性的。

所以判断别人的时候一定要保持谦卑，别像个势利小人一样看人下菜碟；被人误判也别在意，你绝不是唯一被误判的……

我要说的第二点是，既然人类有这么个倾向性，那我们不妨稍微注重一下外表、穿着和言谈举止，制造一个好印象，让人别误判，岂不是更好？

这不是虚荣也不是为了讨好谁，纯粹是为了加强信任，促进合作。

那具体怎么做才能看起来像是一个社会经济地位高的人呢？有大量研究可以参考。

线索大多是潜移默化的。人们不见得去刻意观察，凭直觉就能感觉到。研究表明，以下这些元素会影响别人对你的直觉 ——

最明显的就是衣着。比如说，一个人穿的衣服面料看起来很廉价、不合身，上面还印着巨大的品牌logo，那人们就会判断他SES比较低。如果穿得得体、面料高级，衣服上没有显眼的logo，用个新词叫「静奢」 —— 安静的奢华，那么SES得分就会很高。

声音和语言很重要。高社会经济地位的人，说话的音量通常比较稳定，语速不快不慢，不会突然高低起伏。他们常常会使用一些比较高级的词汇，能表达复杂内容。一个特别容易识别的信号是口音 —— 高SES人士一般讲标准的美音、英音或者普通话，而不是某种地方方言。在大城市里讲一口边远地区的方言，就如同在美国讲墨西哥口音的英语，会被人下意识地觉得地位不高。

如果你在家办公，一个重要判断因素是在视频会议中的居住背景。高SES元素包括书架、真的植物和自然光，而如果背景里是些杂物、电线、荧光灯之类，则会被判断为低SES。

一个有意思的研究 [4] 是去除所有外在元素，只看脸，能不能判断社会经济地位？答案是准确率不高，但也比随机猜测强一点。研究中只给人一张中性表情的证件照，人们也能在一定程度上看出来此人的收入是高于十万美元，还是低于七万美元……影响判断的可能是皮肤是否光泽、眼部肌肉是否放松、牙齿是否整洁、体脂比例等等微妙线索。

更有意思的是，这种判断遇到笑容就会失效！只要两张照片上的人都是笑着的，别人就无法判断谁高谁低了。看来面带微笑是打破阶层偏见的一个办法。所以在面试中适度微笑是个不错的策略。

但是请注意，不要过度微笑。过度微笑有讨好的嫌疑。

研究发现 [5]，高SES的人在互动中，往往会带着一点轻微的疏离感，有点慵懒，甚至有点走神。我最近听说一个新词叫「吃尽时代红利的松弛感」，大约就是这个意思。轻轻松松、不太在意、略带点傲慢又不失从容。而低SES者，则更可能一边说话一边频繁点头、积极响应。

还有一个重要特征是动作的节奏 [6]。如果你想让人觉得你有地位，你的动作幅度应该小一点，节奏要慢一点，手不要高频率动来动去，最好偶尔有一些自然的停顿。高频率的动作会让人觉得你焦虑不安，进而判断你能力不行、没准备好，在面试中会拉低得分。

这让我产生一个联想，抖腿。咱们中国人特别反感抖腿，甚至专门发明了一句俗话叫「男抖穷，女抖贱」。我以前看南怀瑾的书，他说这人不管有多大福气，抖腿也能全给抖没了……

这个玄学的背后有真的心理学。一个人不停地抖腿也好，肩膀动来动去也好，这种高频动作都会让人感觉他焦虑到了无法控制自己的程度，这么焦虑就说明资源紧张，那不就是地位不高吗？没人愿意跟这样的人合作，好运也就擦肩而过了。高地位得自带从容不迫的气质，往那一坐稳稳当当才像样。

我必须再强调一遍：所有这些信号都不是特别准确的，会有很多误判。但要点是人类就是充满偏见的动物。错误的共识也是共识，我们还是不得不注意。

林肯有句话说：「男人四十岁以后要为自己的长相负责。」意思就是天生的相貌不是决定性因素，印象分并不主要来自长相，而是来自其他方面。也许整体姿态比长相重要，言谈举止又比视觉效果重要。

中国有句话叫「衣帽镇小人，言语压君子」，意思大约也是说单凭外表就能让一些见识浅的人以为你身份不凡；而如果你谈吐优雅，言之有物，更有见识的人也能感受到你的分量。

你说这叫气场也好，魅力也好，这些无疑都是有用的，掌握点这方面的技巧也许能在现实生活中给你带来一点优势。

但我要说的第三点是，这些都是舍本求末。外在形象应该是能力和修养的副产品 —— 只不过这些副产品成了更方便的信号而已。

当你内心足够自信，不在乎别人怎么看你的时候，你流露出来的那个状态，也许恰恰就是人们眼中最纯正的松弛感。

最白富美的样子，就好像她不知道自己是个白富美一样。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.19 周日：

只要你从事的是需要动脑的工作，你都离不开好奇心。搞科学研究也好，搞艺术创作也好，做企业、做工程、开发新产品、设计商业模式，都属于智识密集型活动，你都得有强烈的探索欲才好。你得想知道这个世界到底是怎么运作的；你得渴望新鲜事物，你绝不能墨守成规。

好消息是这些都是人的本性。有人说，好奇心是人类最美好的一种品质。

我们专栏里讲过《智能简史》[1]，我们知道好奇心是脊椎动物演化出来的一个超能力。正因为有了好奇心，我们才不至于被困在过往经验的狭小框架里，我们才会去主动搜寻更广阔的世界，才有了更大的施展和发挥。

好奇心让「学习」本身成了一件值得追求的事。哪怕没有任何物质回报，仅仅因为你探索了一个新领域，你就会释放多巴胺。

但是你注意到没有，我们有时候会觉得好奇心是个有点浅薄的东西。比如一个人整天刷手机短视频，他不也是在看新鲜事儿吗？打听一些明星八卦、官场秘闻、甚至邻居家的鸡毛蒜皮，不也是在探索世界吗？这些人天天满足好奇心，可是一点长进都没有。

还有很多家长号称要培养孩子的好奇心，安排各种文体活动，出国旅游什么的，听起来都很积极。可是孩子好像也没学到多少真正有价值的知识。这是怎么回事呢？

关键在于，好奇心有两种。

这是波士顿学院卡罗尔管理学院的利迪亚·哈格特韦特（Lidiya Hagtvedt）等研究者在一篇论文 [2] 中的分类，一种叫「特定型好奇心（specific curiosity）」，一种叫「发散型好奇心（diversive curiosity）」。

他们的研究明确发现，只有特定型好奇心才能激发创造力。

所谓特定型好奇心，就是你感到自己有一个知识缺口，你想补上它：你想知道一个特定问题的答案，于是你深入探索。你的注意力就像一个又窄又深的聚光灯，可以拐来拐去，但是始终有目标。

而发散型好奇心，则是没有具体目标，你只是想看看有什么新鲜的、好玩的。刷刷短视频、看看头条新闻，就如同在旅游景点闲逛一般。你也可以说这是一种“探险”，因为一路上有各种小刺激，充满轻微的兴奋感 —— 但这跟人家带着问题上下求索可是两码事。

只具备发散型好奇心的人每天也看一大堆文章，各种名人轶事历史掌故也是张口就来，生活很有趣味，甚至感觉挺博学 —— 但是他没有深度。他并不关心那些内容之间的联系，不会去构建一个完整的知识图景，看什么都好像看电视剧一样，哈哈哈真有趣，但是提不出问题。

而当你拒绝对世界听之任之，想要主动构建一个什么东西的时候，你就会有问题意识。你会发现这里不对啊？有个缺口！

别人听说1904-1905年的日俄战争是在中国东北打的，知道这是个国耻，愤怒了感慨了也就算了。而你会追问：为什么在中国打？当时大清怎么搞的？这一仗对中国意味着什么，对日本和俄国又意味着什么？甚至问到东乡平八郎为什么能反败为胜，问到日本的体制给当时的中国人一种什么刺激。

这是两种完全不同的智识态度。

当然其实每个人都具备这两种好奇心，只是不一定都能激发出来。而要想激发特定型好奇心，你只需要想要解决一个问题。

在一个实验中，研究者把参与者分成两组，让他们了解一个叫「让大象消失」的经典魔术。一组被激发发散型好奇心，研究者直接告诉他们魔术的原理，相当于听了个有趣的小故事。而特定型好奇心这一组，却是把魔术当成一个谜题，他们只知道魔术的效果而不知道是怎么做到的，没有得到答案，保持“我想搞清楚”的心态。然后这两组受试者都被要求设计一个新魔术。

结果没有得到答案、被吊着胃口的特定型好奇心组，他们的创意评分是发散组的两倍。

他们被研究者激发到了求知状态，他们更积极地思考，于是他们更有创造力。

第二个实验的研究对象是一些真实的手艺人，这些人会做手工艺品在网上卖。研究者让他们连续两周写日记：每天晚上睡觉之前，记录一下今天有没有遇到什么解不开的小问题，有没有试图去解决那个问题，以及当天的创作情况。

结果发现，如果手艺人前一天曾经试图解决过某个问题，那么第二天他们的创意得分就显著更高。

简单说，问题激发特定型好奇心，特定型好奇心激发创造力。

而且不只是创造力，后面我们会说到学习成绩也是如此。这就解释了为什么那些整天沉浸于闲情逸致的人往往没有什么大成就 —— 因为他们没有问题意识。他们是走马观花不是考察；是消遣不是探索；是看热闹不是搞研究。

你花的时间再多，终究只是个游客而已。

那你说特定型好奇心到底是怎么带来创造的呢？这篇论文的一个妙处是它提供了一个可操作的心法，叫做「想法连接（Idea Linking）」。我们之前讲过很多次，创造本质上就是想法的连接。不过这篇论文中说的想法连接不是偶然的突变，而是有意识的接力。

具体来说，你需要把一个想法作为起点，稍加改变，变成第二个想法，然后再从第二个想法跳到第三个想法，以此类推。论文里的例子是这样的：你刚刚听到一个叫「让大象消失」的魔术，被要求创造一个新魔术 ——

  • 从“大象”出发，你联想到其他丛林动物，比如老虎。但是直接做一个“让老虎消失”的魔术重复度就太高了，于是你想到做一个“把老虎劈成两半”的魔术；

  • 那都已经想到老虎了，我们能不能再换个更稀有的动物，比如恐龙？我们能不能做一个“关于恐龙的纸牌魔术”？

  • 既然想到恐龙了，你又想到恐龙化石。那我们能不能做一个“让恐龙骨架化石漂浮起来”的魔术？

……就这样一个想法连着一个想法，每个想法都是你走向下一个想法的垫脚石，若干轮过后，你就跳到一个全新的东西。

还有个更专业的想法连接方法是这样的。比如说你听到一个别人的创意，感觉特别好。你怎么把它据为己有呢？首先确定这个创意里有五个基本要素：角色、场景、目的、机制、情绪。你把其中一个要素换掉，比如换个角色，你就得到了一个新版本；然后再换一个要素，又是另一个版本……就这样一个一个换下去，很快你就能得到一个全新的创意 —— 你的创意。

实验发现，那些在思考过程中使用了想法连接的受试者，创意评分明显更高。而且哪怕你本来不知道用想法连接这招，研究者当场教你怎么做想法连接，你现学现用，你的创造水平也会明显提升。

想法连接的反义词，是「头脑风暴（brainstorming）」。头脑风暴的特点是胡乱冒各种想法，天马行空没有章法。听上去很自由很奔放，但因为那些想法之间缺乏连接，你只是在碰运气而已。实验结果中用想法连接方法产生出来的创意，质量明显高于头脑风暴。

想法连接好就好在它是有结构、有路径的，前一个想法给了对后一个想法有价值的提示。而且这条路有方向：你想要越走越深。

发散型好奇心是被动的满足，特定型好奇心要求你主动探索。

以前主动探索很不容易，个人往往没有条件展开 —— 但是现在我们有AI。

我越和o3互动，就越觉得要用好AI，关键不在于你的提示语有多么精准漂亮，而是你有没有能力「追问」。AI再智能，它也只会忠实呈现设定范围内的东西，就算它想给你点惊喜也不知道该往哪里发散，毕竟输出篇幅需要有个限制。

是你的追问决定互动的质量。几轮追问之后，你会得到世界上只有你能看到的内容。

而最基本的追问方法就是这里说的「想法连接」：AI给你一个答案，你从中找到一个最感兴趣的亮点，把这个亮点当踏脚石，往前追问一步；然后再从新答案里找新的亮点，继续深入。你这样层层入纲地提问下去，就能把一个问题想得很深、很透。

我经常问AI ——

  • 这个机制的本质是什么？

  • 你对这个事儿有没有更深的洞见？

  • 近年来有没有更新的研究？

  • 关于xxx，在别的领域有没有应用？

万一你找不到好问题，可以追问这些问题，总有惊喜。

如果你能从“请给我介绍一下什么是web3”开始，一直追问到“为什么可验证随机函数在 Rollup 场景下比链上随机数更可靠”，你就深入进去了。

其实我们也需要发散型好奇心，它带给我们很多乐趣，而且是追问的起点。

2024年发表在《美国经济评论》上的一项研究 [3]，用三千多个土耳其的小学生和初中生做实验，发现如果老师经常向学生提出“知识缺口式”的问题，激发他们的特定型好奇心，这些学生的科学成绩能提高四分之一的标准差。而与此同时，有些学生偏爱发散型好奇心，他们则更愿意跟同学分享笔记 —— 他们有更好的社交互动。

团队协作需要发散型好奇心。2025年发表的一项研究 [4] 发现，领导刻意提升团队的发散型好奇心水平，让项目的“创意互补性”提高了18%。这是容易理解的，毕竟这么多人不能都死盯着同一个问题，大家必须有各自的视角和想法，不同领域的思维拼接起来能产生更好的创意。

总的来说，特定型好奇心和发散型好奇心就像字母T的两部分：一个负责纵向深挖，一个负责横向扩展。对个人来说，你既需要沿着一个问题不断追索下去的能力，也需要发现新问题、捕捉新鲜事的机会。

从算法角度来说，这其实就是个典型的「探索（exploration）/利用（exploitation）」权衡 [5]：你最好专门抽一段时间接触纯粹图新鲜的内容，满足发散型好奇心，然后从这些新信息中抓住一两个真正打动你的点，展开深入追问，激活特定型好奇心。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.20 周一：

我们讲一个科学使用大脑的原则。大脑是一个生物意义上的硬件设备，它不是一台计算机，不是你想怎么用就能怎么用的 —— 你必须尊重它的状态。可能我光讲理论你感受不深，觉得归根结底工作还不就是靠意志力撑着……那我说一个亲身体会。

我们专栏前面讲过凯西·米恩斯的《好能量》[1]，其中提到人除了不能久坐、需要中等强度有氧运动，最好还能每天走一万步。我当时就买了个桌下跑步机，从此经常一边工作一边走路。你可能会想，这难道不会分心吗？不会影响效率吗？

我的实际体感很强烈 —— 一边工作一边走路，在相当程度上提高了我的工作效率。

尤其是读书。我现在基本上都是在大屏幕上读电子书，一方面视野大更有全局感，一方面方便划线和批注。

我发现，相对于静止姿态，一边走路一边读书能让我的注意力更集中，而且能坚持更长的阅读时间。我在阅读过程中分心、想要查看手机或者新闻的冲动明显减少，我更专注于书里的事儿，更有沉浸感。

这不是我一个人的感觉。2009年有研究发现，中等强度的步行能提升注意力 [2]；2015年的一项研究则证明，低速步行对工作记忆等执行功能没有损害 [3]。

看来如果你真想从一本书里得到点什么，你不应该窝在沙发上舒服地读，你应该站着，一边走路一边读。

但仅限于读书。我读书的时候走路速度比平时正常行走速度还稍微快一点；但如果是做调研，需要更多主动思考，我就得把跑步机速度调到最低，不然感觉脑子不够用；等到写作环节，我就必须把跑步机停下。

这里有个更普遍的规律。

人的最佳工作状态，既不是最放松，也不是最紧张的状态 —— 而是介于两者之间的「中等唤醒状态」。这个规律早在1908年，就被两个心理学家 —— 罗伯特·耶基斯（Robert M. Yerkes）和约翰·多德森（John Dodson）—— 发现了 [4]，现在被称作「耶基斯-多德森定律（Yerkes-Dodson Law）」。

这个故事可以用一条曲线描写，叫「耶基斯-多德森倒U曲线」 ——曲线的横坐标是「唤醒度（arousal level）」，代表你有多精神、多紧张，可以通过心率、皮肤电反应等参数测量；纵轴是任务表现，也能量化测量。整个曲线是一个倒U形，中间高，两边低。

曲线左端是低唤醒区，人处于很放松的状态。这种状态容易走神、打瞌睡、反应迟钝，适合休息不适合工作。这就解释了为什么很多人一看书就困，一动脑子就累：因为他们坐得太舒服了。

曲线右端是高唤醒区，人过于紧张，相当于在参加比赛、考试、公开演讲的状态。过于紧张会降低你的表现。

最佳工作状态位于中间的中等唤醒区。这时候你的选择性注意力、工作记忆、手眼协调等能力都处于高水平。

耶基斯-多德森定律已经得到了现代脑科学的证实 [5]。

这条曲线和我们前面讲过的斯托罗尼的《超高效》[6] 一书正好能对上。斯托罗尼把大脑运作分成三个档位：一档是无所事事的休息状态，对应耶基斯-多德森曲线的左端；二档是高效工作状态，正是曲线的中间段；三档是紧张过度、草木皆兵的状态，对应曲线右端。

这一切都很好。但你可能会有问题。如果说人需要一定程度的唤醒，那为什么在重大比赛、关键任务之前，我们要求自己“别紧张”呢？如果说有一定的紧张感效率最高，那为什么有的人坐着读书也很精神，不需要任何外部刺激就能很专注呢？

关键在于，大脑当前的唤醒度，是由三个因素共同决定的 ——

第一是工作任务自带的唤醒度。比如你在解一道高难度数学题，这个任务本身就很刺激，你做这件事儿就已经获得了唤醒度。相对来说，读书是一个被动接收信息的活动，唤醒度比较低。

第二才是环境因素。外界噪声也好，自己走路也好，这些都是环境强加在大脑上的唤醒。

第三则是你内心原本的唤醒状态。可能有的人平时就比较放松，有的人随时都很紧张，这属于基础唤醒度就不一样。

而我们的目标是调节这三个因素加起来的总唤醒度。

比如如果你当前的任务唤醒度已经很高，那你就不需要再额外提供刺激。这就是为什么我能一边走路一边读书而不能一边走路一边写作：写作调动的脑力比读书大太多了。

反过来说，如果你当前的任务唤醒度比较低，比如读书，你就需要给点外部刺激。

再比如说，ADHD（注意力缺陷多动障碍）患者经常分心，难以集中注意力，说明基础唤醒度就偏低，他们大约是长期处在耶基斯-多德森曲线的左侧区域。那么一个解决办法就是提高环境唤醒度，比如上跑步机。

而有些自闭症患者，注意力很容易集中，有时候专注于一点而忽略周围的人，他们似乎是基础唤醒度偏高。这种情况下应该让他们放松下来，创造一个更轻松的环境。

如果你的唤醒度太低，你需要提高它；如果太高，你需要降低它。我调研得到一些有研究证实的方法。

除了走路之外，提高唤醒度的一个简单办法是听 Lo-fi 音乐。这是一种氛围音乐，没有歌词，节拍比较慢，最好是每分钟60~80拍，和人的静息心率同步 [7]。如果你读书学习容易分心，可以戴耳机听这种音乐。它能帮你进入中等唤醒区间。

但是学习的时候别听摇滚乐和重金属什么的，也别听歌曲 —— 那些唤醒度太高了，会抢走你的学习注意力。

咖啡的唤醒度也比较高，而且不抢注意力。如果想要大幅度提高唤醒度可以来杯咖啡，但如果你本来就容易紧张，考试前就别喝咖啡了。

在视觉上，冷光、高对比度、有花纹图案的房间能略微提高唤醒度。你还可以把房间温度调低一点，让身体保持警觉。

如果要降低唤醒度，那就需要让自己舒服一点，比如躺着或者坐着，甚至闭目养神。视觉上要选择低亮度暖光、没有图案的、单色的墙面，温度要适当高一点。

听白噪声或者大自然中下雨的声音能降低唤醒度。比如你中午想小睡一会儿，可是窗外声音太吵，那你不妨听听这两种声音，能帮你放松下来。

一个能迅速降低唤醒度的办法是深呼吸。比如你马上要登台演讲，或者要在比赛中罚一个关键的点球，你感觉当前唤醒度太高了，可以来两个「生理叹息」……

所以我们的大脑真的是一个生物设备，而不是一个机械设备。唤醒度除了影响工作，还直接影响你的愉悦感。

比如看电影或者欣赏一幅画，这里也有唤醒度的问题。如果作品太单调，唤醒度过低，你会觉得很无聊；但如果作品过于复杂，需要你花费大量认知资源才能理解，那就唤醒度太高了。

1971年，心理学家丹尼尔·伯林（Daniel Berlyne）提出了一个「中度复杂性」的理论 [8]，也可以用一条倒U曲线描写：当作品复杂度适中的时候，唤醒度不大不小，给人带来的审美愉悦感最高。

比如你家要买窗帘，请问你选什么样的图案。单色的你可能觉得太单调。但如果在窗帘上印一幅世界名画，你可能也不喜欢 —— 毕竟人在家里都想放松，谁也不愿意看到窗帘还想想艺术。我看短视频听说有一家兵马俑主题酒店，房间里摆满了兵马俑，那真是睡觉都瘆得慌。

你可能会选择有周期性花纹图案的窗帘。它有一定的复杂度，但是没有叙事没有语义，不会引导你思考什么东西，没有什么认知负担。最近有个韩国的研究发现 [9]， 二十到四十岁的女性在购买床单时，有54%选择了抽象渐变纹理，只有18%选择了有具体意义的大图案。你问她们为什么，她们会说抽象纹理“看久了不累”。这就是中度复杂性。

既然中度复杂性愉悦感最高，那我们为什么又会去欣赏大师画作、看情节复杂的电影呢？那是因为你已经做了心理准备，你愿意支付认知成本。当你在美术馆欣赏大师的画作的时候，你的心态已经从“我想放松”变成了“我愿意认真看”。在黑暗环境中郑重其事地看一部电影和一边吃饭一边看个电视剧是截然不同的认知活动。

Netflix以前的影视剧都节奏很快，情节起伏大，刺激强，给观众的负担有点重了。最近他们专门搞了个「随便看看（Casual Viewing）」栏目，专门放一些剧情浅显的电视剧和真人秀什么的。编剧得到的指导方针是节奏放慢，增加人物对话，让人物在对话中回顾剧情 [10]。这样观众就可以一边吃着饭、聊着天、刷着手机一边看，主打一个陪伴感。

那你说复杂度到底多高，才是恰到好处呢？复杂度本质上就是可预测性有多大。我们专栏多次提到，喜欢 = 熟悉 + 意外，熟悉就是可预测的，意外就是不可预测的。

以前我们讲到有研究发现，对学习来说，意外的最优占比是15.87%。而对娱乐来说，2025年一项最新研究 [11] 表明，能带来最大愉悦感的最佳配比是 ——

70%可预测 + 30%不确定。

核磁共振显示这个配比能让大脑的奖赏网络（腹侧纹状体）有最强响应。

根据这个精神，最理想的窗帘图案也许是那种「渐变」设计：粗看是周期性的，细看每个周期都有点小区别……

总而言之，大脑的峰值体验不是来自某种极端状态，而是来自一个“强而有度”的状态 —— 不是最紧张，也不是最放松，是处在一个刚刚好的中等唤醒度。

工作、娱乐都是如此。不过这两种唤醒机制不一样，所以你不可能用娱乐的方式达到中等唤醒度去工作……那是两码事。

但一个基本教训是娱乐也需要唤醒度。那么很明显，娱乐不是休息。

很多人工作之前习惯“刷一会儿短视频放松一下”，结果越刷越困，越刷越没劲，反而更难进入工作状态。真正的休息必须是低唤醒度活动。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.21 周二：

有些愤世嫉俗的人认为我们生活在一个弱肉强食的世界，他们不断给自己打鸡血说“必须变强！”……其实世界并不是那样的。就算你讲完全的功利主义，“强”与“弱”也不存在一个客观标准，现实是每一种类型的人都有其存在的价值。

如果你仔细观察，我们这个世界非但不是弱肉强食，而且正在走向另一个极端：它越来越崇尚「假把式」，而非「真功夫」。

我们经常会因为一个人的行为本身 —— 而不是那个行为取得了什么成就 —— 而称赞他。

比如一个小学生，某天突发奇想，买了一本讲宇宙学的科普书拿回家。父母一看十分欣慰：你看我家孩子多么志存高远，这么小就要钻研这么艰深的学问！……而事实上那孩子甚至都还没有开始读那本书，他可能根本就不会去读。

我小的时候，中国的学校非常鼓励孩子们去“做好人好事”，以至于有些小孩会满大街去找扶老太太过马路、拾金不昧的机会。别管是不是刻意的，你做了，就能获得小红花之类的奖励。

现在的中国人变得更加现实，小学生大约已经没时间找好人好事了 —— 但讽刺的是，这种现象在某些大学、在西方国家却是愈演愈烈。一个大学生学业还没怎么样，突然就要去做环保志愿者，再来个扶贫一日游。他并没有减少哪怕一吨的碳排放，也没有改善任何一户穷人的生活，仅仅因为参与了，就可以把这段经历写进简历，成为升学的资本。

姿态怎么比成就还重要呢？

而且假把式还会自我感动。

你看我，一个来自富裕家庭的学生，却能关心穷人、关注社会问题！我曾经不惜放弃自己的学习和娱乐时间，去当过扶贫志愿者！你都不知道我们当时有多悲壮……

还有更拙劣的：你看看我们，一群就读于名校的国际学生，看不懂洗衣机上的中文标签，可我们一番鼓捣之下竟然成功开启了洗衣机！这就是地球村！这就是人类命运共同体！

米兰·昆德拉专门发明了一个词形容这种表演式的感动 —— 「刻奇（kitsch）」。其实你什么都没改变，但你是真的热泪盈眶。

而当今社会偏偏是这么一个局面，这种假把式往往能够获得认可。

咱们先说明白，我并不是说个人的小成就不值得赞美 —— 只要那是个真的成就就好。比如一个身体超重的人说“我要去健身房锻炼”，如果他真的坚持锻炼，瘦下来了，那这就是真功夫，完全值得给予掌声，我还想问问他有什么心得，向他学习 —— 这都没问题。

但如果一个人，仅仅是去了健身房，花五分钟刚弄明白某个器材怎么用，就已经自我感动了……那我认为这种假把式会害人害己。

你可能觉得人只要愿意努力就应该鼓励，炫耀一番也无所谓，其实不然。

比如一位女士决心健身。她刚到健身房第一天就发了个美美的朋友圈，昭告天下自己有这么个宏大志愿，你猜她会不会因为立了flag而更容易坚持下去呢？

大量的研究表明 [1]，不会。朋友们并不会真的去监督你。而你已经通过“宣布”收获了一波情绪价值，也许得到了亲友的鼓励和点赞 —— 由此产生的心理满足感，会让你提前产生一种「完成感」，并且削弱你坚持下去的动力。

如果什么成就都没有，仅仅因为打了一套假把式就轻易获得赞美，孩子会陷入「固定思维模式」[2]。他会觉得做每一件事都是在证明自己，于是他会害怕失败，于是他会规避风险 —— 他会陷入完美主义的死循环。

其实假把式带来的光环是一个负担，而不是资产。

真功夫需要刻意练习，那是非常枯燥的过程。真功夫需要反复试错，那意味着一次次失败、一次次笨拙甚至丑陋的表现，根本就不好看、不上台面。练真功夫都是找个角落默默苦练，生怕打扰。

我们可以用下面这张图做个对比 ——真功夫一开始不会给你带来声望。你很长时间都默默无闻，但你的社会奖励会慢慢增长。

假把式恰恰相反，主打一个即刻光环，一上来就能带来巨大的声望 —— 可是那个声望来得快去得也快，搞不好还会反噬。

真功夫必定慢热，起步低但后劲长；假把式是一阵风，前期猛后期塌。

假把式能让人立即识别到你的聪明。但是有研究证明 [3]，聪明要想变成真正的成就，必须跟毅力结合才行：那得看你能不能坚持下来、有没有执行力、面对失败有没有韧性。

假把式是脆弱的，其实它只在小孩身上才有意思。

一个小孩说要探索太空，让家长给买了个太空望远镜，家长会觉得他很可爱。但如果你已经三十多岁了，口口声声“我要探索太空”，可是什么都没探索出来，甚至连基本的天文学知识都很贫乏，那你就会陷入一个相当尴尬的局面。

一个大学生说我要去山区做扶贫志愿者，大家会为他的理想主义鼓掌，说这是年轻人的热血与担当。但如果你已经三十多岁了，没有任何像样的工作能力，突发奇想要去参加扶贫一日游，这个社会不会再给你温柔的掌声。

当初那些通过参加各种活动成为官方指定校园名人的明星学生，后来都怎么样了？他们大多没有取得什么像样的成就。

他们过早尝到假把式的好处，已经没有心思练真功夫。

但社会就是容易推崇假把式，这里有个正反馈过程。

真功夫和假把式之间有个灰色地带。这位女士每天默默去健身房锻炼，为了减肥的目标挥汗如雨……这种真诚的、踏实的努力，的确会让人动容。你在旁边看到，可能会很佩服她，你就会想夸她几句。这些都没有问题，你的赞美是真实的、合理的，我们乐意提供这样的情绪支持。

但这种赞美的门槛太低了。我们不是在称赞一个真正的成就，而只是一种姿态。那么就会有人为了得到赞美而故意摆出姿态。

这里有个「古德哈特定律（Goodhart’s Law）」 —— 出自经济学家查尔斯·古德哈特 —— 「一项指标一旦变成了目标，它将不再是个好指标。」因为人们会开始操纵它，会为了达成那个指标而忽略背后的真正目标。

对学生来说，假把式大约是必须的，因为你很难测量真功夫，你总不能指望一个学生给社会解决什么真问题。那么只要你设定评判标准，不管是做数学题、搞英语演讲还是参加公益活动，别人就一定会把它指标化，为此弄出各种假把式。

其实现实社会并没有给真功夫留下很多施展空间。

比如说武术。从清朝末年以来，真实的格斗需求就已经不存在了。但武术作为一个国粹必须保留，而且年轻人练武的样子真的挺酷。不能真打，还要“传承精神”，还要“展示修养”，于是武术成了套路体操。等到真实格斗作为一个体育项目从世界再次传到中国，人们发现整个武术界全是假把式。

如果你仔细观察，你会发现社会上充斥着各种假把式。

当今西方流行的所谓「DEI —— 多样性/公平/包容」那一套，就是明显的只论姿势不看成效的假把式。白左运动其实并没有造成多大伤害，但是让很多人感到强烈的不适和反感。真问题你不打算解决，做什么都想弄成道德秀。

简历和学历是假把式重灾区。挂名一批没赚过钱的项目、上几门学不到真东西的水课、混一个没人听说过的海外学历、发几篇根本没人看的论文……这一切听起来很努力，其实所有内行都知道没价值。

在职场上，很多人把自己包装成每天忙碌得不得了，996燃烧奋斗……可是你仔细一看，忙来忙去无非是在争论PPT上的字体和配色，绝大部分工作都是表面功夫。

就连科技创新领域也有假把式。有些所谓的创业项目，一没有技术，二没有解决真正的痛点，纯粹是为了创业而创业。相对于有多少用户赚到多少钱，这些人更在意的是是否能进入某个孵化器、是否能获得某个基金会的赞助、是否能在媒体上做一个漂亮的报道，最好还能参加一期播客节目。

再比如说健康，按理说健康是为了自己，你得上真功夫吧？也是假把式。很多人热衷于“自我优化”，搞一堆可穿戴设备，外加冰浴、赛博健身房，追求满满的仪式感……主打还是表演。

真功夫，是你做事是为了做成一件事；假把式，则是为了看起来像是在做事。

我绝不是说人不应该有高大上的追求。但真功夫和假把式之间有一道细微的界限。

比如你看了一部讲宇宙学的纪录片，有所触动。你从中领悟到一些东西，启发了思考，感觉世界观有所改变，于是你就把一些心得分享给朋友，推荐他们也去看看，这没有任何问题。这是一种真功夫 —— 你确实是在提高修养，在拓展认知边界，这是扎实的成长。

但如果你只是为了显得高雅才去看那部纪录片，看完除了一句“太震撼了”什么都说不出来，发朋友圈只为了让人知道你“居然在看宇宙学”，那这就是典型的假把式。你对理解宇宙并没有真实的兴趣。

真功夫是为了把事情做成。你真的想让一些人的生活得到改善，真的要搞懂一个宇宙学问题，真的打算钓上来几条鱼 —— 如果是为了这些切实的目标，你做事的时候会忘记自我，甚至奋不顾身。

而假把式，却时刻都在留意自我。

《水浒传》第二回有一小段，我偶尔想起，总能清醒。话说八十万禁军教头王进，落难来到九纹龙史进家里，看到年轻的史进拿条棒在那里使，忍不住当着史进父亲的面说出了如下点评 ——

「这棒也使得好了……只是令郎学的，都是花棒，只好看，上阵无用……有破绽，赢不得真好汉。」

我们生活的这个时代，有很多人的工作都是在使花棒。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.22 周三：

与其研究如何相处，不如研究如何从中套利。

那些使花棒的工具人一方面是陷入了古德哈特定律说的指标变目标，追逐没有实际意义的绩效；一方面是极度害怕犯错，用100%遵守上级指令来最小化个人风险。这就使得他们干不成任何重要的事儿，承担不了任何责任。

但事情总要有人做，责任总要有人承担。如果有人能发挥主动性，在系统运转的关键时机和关键场合起到一个作用，这就是系统不得不依赖的人。对此我们可以有三个策略 ——

第一是「最小可行服从」。在合规的前提下对花棒工作最低投入。这里有80-20法则：你用20%的精力，就可以完成80%的动作，剩下的马马虎虎对付过去就好。比如说开会的时候要主动发言，给领导留下积极工作的印象，但平时对那些琐事没必要太上心。把时间省下来，自己打磨几个稀缺技能。

第二，尽量自动化。其实那些琐碎工作最适合交给AI。自己精心研发几个模版，什么报告、报表之类都很容易完成。在安全的前提下，还可以帮助同事也这么做，积累一点人气。

第三，最重要的是，使用跃层思维看准上级真正需要的是什么，然后设法承包他一条价值链：这个事儿我负责搞定。其实稳定和琐碎只是表面，科层系统内部处处有问题需要解决。

而正因为你能做好第一条和第二条，你才有精力、有本事做好第三条。

这样看来，那些把领导命令当圣旨，兢兢业业做小事的人，其实是吃了大亏。

这种情况你就应该直接发篇kci，不必有任何愧疚感。工作岗位设置论文需求是官僚主义，是系统的错误，但这不是你的责任，你只能适应，而且似乎也不会很费功夫。这都不叫事儿。

怕的不是临时向体制屈服，而是把迎合体制就当做追求，甚至以此为荣，把一次次的假把式当成真功夫。有些人一辈子生活在各种考评之中，不创造任何价值，口口声声既然我达到了体制的要求，体制就得给我相应的待遇 —— 他不理解，那些要求只是门槛而不是业绩，那些待遇是当初有真功夫的人创造出来的。

这个现象叫「频率错觉（frequency illusion）」。意思是当你特别注意一个什么东西的时候，你感觉特别容易发现这个东西。

比如你刚刚学到一个新的单词，就接二连三在报纸上和读书的时候遇到了这个词。再比如你原本没想过自己该买哪个品牌的汽车，一番调研之后选定了一款蓝色的特斯拉 Model Y，认为风格独树一帜 —— 可是刚买到手没几天，你就发现满大街都是这个车。又比如那个著名的故事：一个刚刚怀孕的人，突然发现城市里有好多孕妇和婴儿车。

这个现象早就有人注意到，但直到2006年才被语言学家阿诺德·茨威基（Arnold Zwicky）正式命名为「频率错觉」[1]，并且指出其中的认知机制。它的机制是「选择性注意（selective attention）」+「确认偏误（confirmation bias）」。

书里本来就有这个词，街头本来就有那个车，城里本来就有这么多孕妇 —— 数量既不是特别少也不是特别多。是因为你最近在想这个问题，所以你对这个问题的出现会特别敏感，所以当你遇到呼应的时候就会有特别印象，这就是选择性注意。其实即便如此，“想什么就来什么”也是个小概率事件，因为你想的更多的事儿并没有得到呼应 —— 但你会忘记那些没得到呼应的，只记住得到了呼应的 —— 我们倾向于记住“命中”而忘掉“未命中”，这是一种确认偏误。

当然，话说回来，能给读者提供一些呼应，也是我们专栏选题丰富、想读者之所想急读者之所急的结果……能有此命中我深感荣幸！

当前认识我在专栏和《拐点》书中讲过，这里是报告中关于前方最可能场景的要点。

作为思想碰撞会，允许讲一些不一定对的东西，只求互相启发。但我真诚地认为，以下就是此次拐点的近前方最可能的场景，也是人类在这场AI革命中最好的结局：

AI将拥有超强的智能，智能将变得很廉价；但AI不会拥有意识，所以也不会形成真的主动性；主动性仍然掌握在人的手中。

我这个结论是基于三个判断，它们有可能是错的，但是我认为至少在近期，它们很可能是对的。

第一个判断是AI没有意识。

意识很重要，因为意识决定了你的主动性：你想要多赚钱，想要结婚，想要做个受欢迎的人，都是因为你有意识。如果AI也有意识，也有这么多想要，甚至有更怪异、更危险的想要，世界会非常麻烦。

很多人相信AI只要继续迭代下去就会自动涌现出来意识，有些案例似乎表明AI已经有了一点意识行为，但是对大语言模型了解越多，我就越认为AI现在没有，将来也很难有意识。

「意识」和「智能」是两种不同的东西。智能是精巧的计算，意识是主观的体验。我渴了想喝水，这是我的意识；我知道怎么拿起水杯喝到水，这是我的智能。

目前为止，我们并没有一个关于意识的科学理论。各路学者都有自己的说法，但是在过去十年间有很多关于意识的突破性研究，我们专栏第五季还做了专题讲解。根据那些研究，我们相信 ——

  • 意识需要「自我感」，你得有个“我”的概念；

  • 身体感觉对意识有决定性的作用，比如心跳，比如饿了；

  • 意识是大脑对世界的主观解读，是对真实世界的大大简化，甚至可以说是个幻觉；

  • 意识是一种连贯的叙事，是一个人此前所有经历的产物。

而这些特点，恰恰是大模型所不具备的。

所有AI模型 —— 不只是大语言模型，也包括其他神经网络模型 —— 的“一生”，都包括「训练」和「推理」两个部分。训练是拿各种数据直接堆积，那不是人生经历，没有形成历史记忆。训练中的模型没有生命。而一旦训练完毕，所有参数就锁死了，模型就算长成了，也不会再长了。此后它就只是推理 —— 或者严格地说是被要求推理，是按照锁死的参数输出，它不会在互动中改变自己，所以仍然没有生命。

那你说，可是模型可以随时吸收本地的记忆啊？是的，但那些记忆是临时的，而且只存在于用户本地，是同一个模型每次开机时重新提取一遍，而不是模型因为那些记忆而成长。

是，模型可以升级。但是，每次升级都是重新训练而已，它还是没有真正的经历，没有自己的故事，所以也就没有「自我」这个感知。

有时候用户感觉模型“活了”，就像有个自我一样 —— 但那只是它在模仿，在扮演。它演谁像谁，而这恰恰说明它没有自我。

如果你觉得它当前的角色有点危险，好办，你关机重启就行。当然你需要做一些安全工作，但是本质上，AI没有真正的自我意识，所以不会真正想要什么跟我们不一样的东西。

第二个判断是高水平智能是规模化的结果。

麦克斯·班尼特的《智能简史》这本书最重要的一个洞见，就是人的智能并不是因为大脑硬件比黑猩猩高级多少，而是因为大脑的“联网”。我们的大脑在解剖学意义上跟黑猩猩几乎没有区别，尤其没有本质区别。我们只是多了一个让语言传承的能力。

语言能力一开始也没让我们强出多少，是此后一代又一代人反复积累知识，特别是发明了文字来记载知识，人类文明才突飞猛进。

我们文明的第一个拐点，不是因为AI。我们现代人智能高不是因为个体聪明，而是因为传承了人类群体积累的知识。

国际象棋初学者的水平跟智商很有关系，但是国际象棋大师的水平跟智商关系很小，是由训练和比赛经验决定的。

研发AI，一直都有两个路线：一个是让模型更聪明，给他设定各种高级规则，成为「专家系统」；另一个路线则是让模型更容易规模化，让规则尽可能简单，然后用数据和算力生吃。

历史一次又一次证明，是规模化这条路线取胜。我以前以为这是因为摩尔定律厉害，现在看这跟人类智能的发展是一样的，不是靠单个大脑厉害，而是靠知识的联网和积累。

所以高水平智能并不神秘，只要继续规模化（scale）就好。智能，本质上是「可缩放（scalable）」的，所以它才能不断发展壮大。

哪怕有一天现有语料暂时用尽了，缩放规律（scaling law）暂时失效了，也没关系。历史经验早就告诉我们知识是积累出来的，你只要继续积累就好。

所以AI的智能一定会超过人的智能 —— 正如现代人的智能超过了古人的智能。

那人还能做得了AI的主吗？

我的第三个判断是，选择和决策能力，不是可缩放的。

一切决策都可以归结于从若干个选项中做出选择，而智能的作用只是让你清楚理解每个选项意味着什么。AI可以帮助我们理解选项，但一旦选项已经清楚，剩下的事情就不是聪明不聪明的问题了。

眼前有个好东西和一个不好的东西，你不需要有很高的智能就知道应该选好东西。这件事的门槛很低。这就是为什么大领导、大老板不见得非得有很高的智能。

完全相同的书，这家店卖100元，那家卖80元，任何人都知道应该选80的，你不需要智能 —— 当然真正的决策没有这么简单。决策往往涉及到在不同维度间取舍：便宜的东西往往没有那么好，好的东西往往比较贵，这时候怎么选呢？

视野广、眼光高、格局大的人会做出更明智的选择，但正如基思·斯坦诺维奇的《机器人叛乱》一书所说，明智选择的能力和智商是两回事。明智靠的也不是智能，而是价值观、偏好、个性和现场的身心状态。而那些东西，恰恰是每个人独特的基因、身体和人生经历决定的，恰恰就涉及到了意识。

当然不是每个人都很明智，大多数人都充满偏误。但是我敢说，就明智选择而言，人类之中的高手相对于AI没有明显的弱势。

人们想象中AI统治世界的噩梦，说你让它造曲别针它就集中所有资源只造曲别针，甚至把地球都给拆了 —— 如果真是如此，那只能说明AI的决策水平很低！那恰恰说明决策权必须掌握在人手里。

更何况承担决策后果的是人，而不是AI。所以AI公司没有动力把决策权交给AI，我们不会让它在决策路径上发展。

如果以上三个判断是对的，那我们就大可放心，大权还在人类手里。高水平智能会变得普及，人人都能调用，但不会很危险。

智能本身是无辜的。真正危险的，是人。正如枪没有道德不道德的问题，问题是枪在谁手里。

人自己的智能有限，打不过AI，但我们一定可以用AI制衡AI。而且因为大模型出场前都做过价值观对齐，我估计“坏AI”会很少见，至少比滥用枪支的案件少。

人人都能调用高级智能，会把每个人都变成高级人才吗？不会的。

我们只要考察历史就知道。互联网时代人人都能上网搜索各种知识，但是并没有很多人经常搜索知识。从很早以前开始书籍就变得廉价了，人人都能读书，但是并没有多少人读书。现在已经人人都能用AI，也不是很多人每天用AI。

这里面总是有点门槛，要越过那个门槛总是要付出一些代价。你最起码需要「AI领导力」，得知道该提什么需求，怎么提需求才行。

AI会改变很多人的命运吗？也不会。

不论什么时候，每个人自己的命运，应该自己做决定。这是因为没有人或者AI比你更懂你。你的基因和历史决定了你的意识，你的喜好，其中有大量无法搜集的数据，连AI也不能提前预测。

社会必须是自由的，但自由社会一定是个自作自受的社会。但如果我们有更包容的视野，能理解他人的价值观，我们会发现命运并无高低之分。有的人认为在大学做学问是最好的职业，有的人就不愿意跟书本打交道，宁可去开出租车。

AI会取代一部分工作，但新的工作会被创造出来，实在不行人们还可以甘当消费者。AI肯定不会取代任何人的命运。

最可能的场景是，所有人的生活都会变得更方便，很多人会在AI助手的帮助下做出更明智的选择，所以整个社会风气会变好。但人与人之间的差异将继续存在。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.23 周四：

面对AI，我们曾经判断体力劳动比办公室工作更安全一点 —— 但现实是自动驾驶出租车早已上路，自动送货机器人整装待发，家庭服务机器人曙光在前，医疗护理机器人不只是梦。我们最好老实地假定，所有“工具性”的劳动都有可能被AI取代 —— 而且应该被AI取代。

所以局面已经非常紧迫。仅仅停留在跟AI聊聊天、让AI画个画玩玩那个层面是不行的，你最好能严肃地参与。

我们提出的策略是先试着用AI替代你自己。去探索AI的边界，把你工作中所有的事，都用AI先做一遍。

一开始，你会严重低估AI。比如你要写个调查报告，直接给AI一个题目让他写，他写得肯定很差。但你不能说一句“你看AI不行吧”就完事，你需要帮他改进工作。

最重要的方法是把你的工作分解成若干个决策步骤，一步一步各自交给AI去做，你结合AI做的结果分别决策。比如写报告可以分四步 ——

第一步是充分理解问题，确定调研方向。这可以通过跟AI对话完成，它会给你启发，帮你查缺补漏。

第二步是搜集相关资料。有了第一步中你的现场决策，第二步才有意义。这一步几乎可以完全交给AI，Perplexity 是个非常好的工具，它甚至对第一步也做得很好。AI不但应该给你提供相关信息，而且应该帮你整理好摘要，供你取舍。

第三步是形成逻辑大纲。这里你应该发挥更多的主动性。

第四步是形成报告。有了第三步的大纲，第四步可以让AI分段写，你从中协调。

这样做下来，结果不但比AI独自做得好，而且应该比你自己做得好。在此过程中你需要做很多协调和调试，你需要摸索着掌握各种调教AI的技巧，比如让AI扮演不同的角色，从多个角度考虑问题，甚至定制你常用的「智能体」。

这会让你做自己原本的工作做得又快又好 —— 而因为你本人高度参与，你确保了自己不会被AI替代。但因为你的效率大大提高了，你和AI这个组合可能替代掉了几个同事。

大多数人还在观望，而我听说有个社会科学方面的教授，借助AI，一年发了三十篇C刊论文。这就是拐点时刻的样子：先下手的人有巨大的发挥余地。

这个要点是，「AI能不能做X」，是一句有着巨大的灰度空间的话，现在那里是一个动态的边界线：你应该去推那条线，而不要等着被那条线推过。

AI时代，最能被放大的职场人将是PI。

比如现在有个看法认为程序员和产品经理应该合并。可能有的程序员比产品经理收入高，但工作的逻辑链条一定是产品经理指挥程序员：产品经理是PI，是有决策权并且承担决策责任的人。AI接管了程序员的相当一部分工作，这对产品经理来说简直太好了，因为调用AI比调用程序员方便太多了。程序员的对策，则是学一点产品经理的塑造和调用思维，向上争取做自己的项目，向下尽量多用AI干活儿。

AI永远都不会取代PI，因为它既没有人的主动意识，也无法承担失败责任。但AI可以通过扮演团队中很多成员的角色，来支持PI。

我认为未来会有更多的PI，每个人领着一两个人加一大堆AI工具，就能做一个很大的项目。现成的AI工具已经能让你做个「一人创业企业家（Solopreneur）」。

有人愿意用，这就对你提出了一种检验，让你必须达到某种标准。这个秘密项目会检验你之前学的是真技能还是假套路，是知识还是“知识点”。应对考试容易，直面真实世界你必须有真功夫。

关于教育：上策是塑造主人翁，中策是锻炼玩家，下策是培养工艺品。

传统教育策略的确是失效了。最明显的表现是它培养出来的人没有用。学生在学校只是学了一大堆知识点，成为考试的机器。一方面是大量毕业生找不到工作，另一方面是用人单位找不到人才。以前教育系统虽然不传授真本领，但还能起到一个智商和意志力筛选器的作用，现在AI时代来了，连智商和意志力也变得不值钱。

我认为AI时代人才最值钱的优点是主动性。不是“放学后主动做作业”那种主动，而是“没人告诉我、甚至没人能理解为什么应该做这个，但是我主动做这个”的主动性。

整天活在外界给的预期之中，从小一路被鸡出来的娃，最大的问题就是缺乏主动性。

我最近看到有人在网上发了个“海淀家长鸡娃十八年”的心路历程。娃从一岁就开始接受英语和音乐、舞蹈早教，一路课外班和各种比赛，好不容易考上重点高中，一度厌学，又花几十万补课费，终于拿到582分的高考成绩。

其实这个分数还可以，但明显不符合家长当初的期待。鸡娃模式就等于投入巨量资源培养一个高级做题家，你会质疑这到底值不值得。

这里我想对比一下美国的教育。当然美国教育也有很多问题，但的确有值得我们思索的地方。

这个是我儿子去年刚刚在高中入学的时候，生物课第一课的阅读材料，我偶然看到拍了下来 ——

第一节生物课完全没讲生物知识，讲的是科学方法。讲怎么设计一个实验，怎么控制变量，怎么用图形表达实验结果等等，讲怎样调查研究才能做出科学判断。我最感兴趣的是其中一个激发学生思考的引子：

旧金山市黑人婴儿的死亡率，几乎是白人婴儿的五倍。

你要知道我儿子学校就在旧金山旁边：这个数据立即就能让学生情绪激动，这可是发生在自己身边的社会不公正！是医院没有好好照料黑人婴儿吗？还是很多黑人没钱去医院生孩子？还是说黑人母亲的身体健康有问题？你应该如何展开研究，才能把问题给搞清楚？

我想这样的教育是不是更像是在培养人才。如果美国学生在学着用科学方法思考真问题，而中国学生只会知识点和解题套路，难道你不着急吗？

AI背景之下，知识点固然无用，解题套路也不再值钱，我们大概需要新的人才分类方法。我看可以按照「主动性」水平，把人才分为三类。

第一类是传统教育系统默认的培养对象，主动性极低，说好听的叫做「工艺品」，说不好听的就是「工具人」。

传统教育不但不知道被动是不好的，而且奖励被动：从小灌输“听话”就是好孩子。所学知识都有明确的对错，考试考的是标准化的知识点。这个系统表面上反对死记硬背，实则连它所谓的“灵活的解题思路”，也是套路。它培养的目标就是一个能够很好地遵守规则，按照固定操作流程把一件事做好的人。

说白了就是生产流水线工人。当然，如果一个学生的成绩好，可以拿一大堆高学历和获奖证书，得到称赞，但最多也只能是个工艺品而不是艺术品。因为他没有独特性，他的成长是一路考考考。他默默地以为只要把什么都做对，就会有个机构从天而降，给他发个奖励：也许是一个公务员的岗位或者一套房。

工艺品的价值观是遵守规则，遵循流程，迎合预期。

第二类人才叫做「玩家」。玩家也遵守规则，但玩家不尊重流程。

这是因为玩家根本不在乎别人的预期标准，他有他自己的「想要」。他想要的东西往往不是任何机构能分配给他的，所以他必须自己想办法得到。他的行动没有固定流程，他必须自己计划自己行动。

这就好像打游戏一样。平庸的工艺品打个游戏都得先找攻略，而玩家却在用试错的方法寻找别人尚未发现的优化路线。

AI带来的新工作岗位首先是留给玩家的。工艺品们根本不会去做任何新事物，尤其是需要冒险的事物，他们一旦离开舒适区就会无所适从。玩家，却是天生喜欢探险。尚未开发的新地图让他们感觉很自在，如鱼得水。

玩家的主动性不是培养出来的，而是人的天性：试错和好奇心本来就是我们脊椎动物的看家本领！有见识的家长应该克制自己的控制欲望，给孩子充分的自主空间，让孩子从小建立试错的习惯和信心。

第三类人才是「主人翁」，也可以叫「塑造者」。如果说工艺品想的是“我要成为一个什么样的人”，玩家想的是“我要做成一件什么样的事”，那么主人翁想的则是“我想让这个系统呈现一个什么样的面貌”。

主人翁建立和塑造系统，制定规则，从而给其他人创造生存和发展空间。工艺品指望被安排，玩家自己安排自己，主人翁却是安排别人。

主人翁认为世界是可以塑造的，并且有一种责任感。如果觉得现在哪个系统有问题，他认为自己有责任站出来把它给弄好一点。

世界上一直都有不少主人翁在修修补补。他可以是一个创造了新产品的企业家，一个真心想要输送人才的校长，又或者只是一个爱孩子的家长。

AI时代需要更多主人翁。AI正在等待主人翁的召唤，AI很想帮你做件大事。

主人翁很关心谁会被AI取代 —— 但正因为他们有这个关心，他们自己不会被AI取代。现实是我们都希望由主人翁 —— 而不是由AI、工艺品或者玩家 —— 给世界做主。

我们的策略分为上中下三策：上策是塑造主人翁，中策是锻炼玩家，下策是培养工艺品。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.24 周五：

要想成为一个受欢迎的人，你首先要做一个欢迎别人的人。

这个道理是人们最喜欢喜欢自己的人。这里有初中高三个基本技能。

初级技能，就是「听」。也就是在闲聊或者任何对话中，你能不能非常认真地听对方说他自己的事情。

可能你偶尔需要穿插几个提问，来个点评什么的，但大部分时间你要做的就只是静静地听对方说。你要听得如此认真，以至于对方感到他在那一刻就是全世界对你最重要的人。

人们很喜欢谈论自己的事儿，你可以通过听获得他们的宝贵经验 —— 但重要的不是你听到了什么，而是“你在听”这个动作。让别人感到你重视他们，他们就会支持你。

有些人就好像有超能力一样，只要让他跟任何人相处不太长的时间，那些人就会死心塌地地拥护他。他靠的就是真诚地倾听。比如萨达姆就曾经把负责关押他的一群美军士兵变成了他的支持者：而他只是喜欢跟他们聊家常而已。

中级技能是「输出赞美」。要随时发现别人身上的闪光点，立即点赞。

夸别人一句对你来说是举手之劳，但对对方来说可能一整天都变得美好，那我们何乐而不为呢？空气中有了赞美，整个环境氛围都变好了。

可能很多人认为称赞别人是一种虚伪的行为，其实不是。称赞和倾听一样，都是主动表达欢迎。赞美的内容对不对不重要，重要的是你赞美了。你能公开称赞一个人，这件事本身，就是表示重视对方的真诚行动。

而且赞美还有塑造对方行为的效果。人很多时候就如同处在量子叠加态的粒子一样，可以倒向这边也可以倒向那边。当你因为一个人往这边的细微举动而高声赞美他的时候，你等于是把他拉向了这边。比如这个人对你的态度是在敌意和善意两可之间，因为你先赞美他，他对你的态度就变成善意 —— 而且他会坚持下去。他以后在你面前都会尽量好好表现，因为他不想辜负你之前对他的好印象。

提高欢迎度的高级技能是“假装自己很受欢迎”。你做出一副自己很受欢迎的样子，别人自动就会欢迎你。

这个道理是别人怎么对待你并不是由别人决定，而更多地是由你决定的。斯科特·亚当斯说得好：如果你整个心情很好，呈现一个很放松的状态，别人就会对你很友好；而如果你是一副生气和紧张的样子，人们就会以你不喜欢的方式对待你。《欢迎度》这本书提到一个实验：找一些学生，在一天之中假装自己是最受欢迎的人，结果这个劲头就真的让他们很受欢迎。

这三个技能都非常简单，你只需要多多演练。你会震惊于它们的有效性，你会无法理解为什么人们不更多地使用这些方法。我们的社会完全可以变好一点。

以上这些都是战术层面的技巧，能让你在自己周围的人中间很受欢迎，你会过得很愉快。但你可能还想，能不能扩大自己的欢迎圈呢？比如有些重要活动，我怎么才能确保被邀请呢？

我的建议是你要提供一个独特的价值。

中央电视台的春节联欢晚会是最受关注的节目，那真是大腕云集，连最红的明星都不能确保上场。有一类演员，平时没什么名气，却常常能登上春晚。这就是戏曲演员，尤其是京剧演员。

为了体现中国文化，春晚每年必定有戏曲，戏曲中必定有京剧。如果你是个不错的京剧演员，又专攻“花脸”这个京剧中最容易让老百姓看懂的角色，那么哪怕你在社会上没有那么大的名声，你也能直通春晚。

这就是因为你占据了一个独特的生态位，那个价值正好由你提供。

如果你是朋友圈中最会点菜的人，聚会少不了你。凯文·凯利有句话叫「Don’t be the best, be the only.」不要做最好的，做最好的很难，要做一个唯一的。拿奥运会篮球金牌比登天都难，但是拿射击金牌相对容易 —— 而奥运会少不了射击这个项目。

如果你能占据一个不可缺少的生态位，你不想做受欢迎的人都可以。我理解有些人就不愿意受欢迎 —— 比如那些追逐权力的人：对他们来说，被人害怕比被人喜欢更有效。

关于社交：打破社交封闭=强化学习+好奇心算法。好奇心的定位不是生活趣味，而是生活战略。

有足够多的证据表明，社交封闭是危害中年人身心健康的一个特别重要的因素。而且社交封闭是可以避免的。你考察那些特别健康长寿的「超级老年人」，会发现他们的一个共同特点就是有丰富的社交，他们仍然在认识新朋友，参加各种活动。现在我每当遇到亲友中的老年人，都会力劝他们多社交。

跟社交封闭有关、但是可能更严重的现象是很多中年人正在慢慢变笨。他们的大脑其实没问题，科学研究表明中年大脑的功能没有衰退 —— 但他们大脑的喂料不足，他们每天接触的有效新信息太少。

为什么人到中年，社交也减少了，好奇心也不足了呢？这本质上是个数学现象，也可以说是理性的选择。这是探索/收获（explore/exploit）的取舍问题。

人在年轻的时候都会主动探索世界，因为你不知道你喜欢什么。如果你没见过很多东西，“新东西”对你来说往往就是“好东西”。

萨波斯基在《行为》这本书中讲了个有意思的现象。一群狒狒正在自己的领地休息，附近新来了一群狒狒。年长的狒狒对来者不以为意，可能还有所戒备；而年轻的狒狒们，却是立即兴奋起来。他们会充满好奇地观察那群新来的狒狒，距离对方越来越近，最后甚至可能直接加入对方。

这很容易理解。年轻的狒狒需要找结婚对象，所以对陌生人很感兴趣。而年长的狒狒都已经结婚了。

再比如说，人在年轻的时候很喜欢尝试各种不同口味的餐馆，听说哪里新开一家都很感兴趣。而到了晚年，人们却是总去固定的那么几家餐馆吃饭。为什么呢？因为老年人已经知道自己爱吃哪家。

中年的问题就在于，他们的大部分问题已经解决了。他们有一份擅长的工作，认识几个知根知底的好朋友，形成了固定的爱好、兴趣和品味，他们无需继续探索。他们打算好好享受以前探索的收获。

本来这是挺好的。但现代世界会发生变化，现代人的寿命更长，我们不想、也不能像过去的人那样才四十岁就开始过日复一日固定的生活。

我们需要更主动的探索。

最近我读《智能简史》有个心得：好奇心，对脊椎动物来说不仅仅是一种积极态度，更是一种必需的生活战略。如果没有好奇心，我们就只会做已经有明确目标的、熟悉的事情，那么我们会错过很多好东西。

什么叫「好奇心」呢？真正的好奇心是，你做这件事可能不会给你带来直接的好处，甚至可能还给你带来利益损失 —— 但仅仅因为它让你探索了新的领地，你就认为很值得。

好奇心的作用是让我们为了探索而探索。保持好奇心，你才能青春常驻。

当然作为中年人，我们没时间搞盲目的探索，不可能跟谁都社交。你需要一个模糊的指引，你的好奇心应该有的放矢：这个指引就是“我要选择我的下一个生活模式”。

美国西北大学教授王大顺的一项研究 [1] 考察了成千上万个艺术家和科学家，发现其中特别成功的人，对探索和收获问题有个特别好的策略。

王大顺发现，那些一辈子都在探索，到处漂泊毫无定性，今天研究这个明天研究那个的人，不太可能取得成功。而那些一辈子只研究一个小领域的人，也不会成名成家。真正取得了不起成就的，都是先经历过若干年的探索期，选定一个领域，然后进去深耕几年，取得收获的人。

这恰恰就是年轻时候多探索，找到好的就深耕。这符合数学。但这还不是王大顺的关键发现。

选定一个领域深耕会让你大有收获，但你也面临一个问题：如果过几年之后这个领域不红了，大众的兴趣转移了，你怎么办呢？

王大顺的关键发现是，那些超级厉害的人会再来一次探索期。他们继续尝试各种新事物 —— 当然这一次尝试通常是在他们已经擅长的领域附近 —— 然后再找到一个最适合自己的新领域进行深耕。

然后过几年他们会再探索。对这些人来说，「探索/深耕」不是人生的两大阶段，而是不断发生的循环。

在探索的时候，你要让好奇心占主导，尝试一个作品成功与否不重要，重要的是你打开了一张新地图。等到深耕的时候，你再明确追求成绩和成就。探索时要用好奇心算法，深耕时用强化学习。

这个「探索/深耕」轮换的方法不仅适用于职业规划，也适用于整个人生。

要改变社交封闭和认知喂料不足，你要改变的不是生活方式，而是生活模式。

一旦感到自己的生活已经定型了，周围好像没什么值得继续深耕的了，我们就应该主动开新地图。也许是换个工作，也许是换个行业，甚至换个城市生活。探索几个地方，尝试几个新技能，认识一帮新朋友，你再展开下一轮深耕。

其实这个做法非常普遍。很多人一生中从事过很多种职业，很多人曾经在不同的国家生活。我见过从教授变成商人的人，见过工程师变成创业者，见过创业者变成工程师，还见过从商人变成教授的人 —— 他们都给各自的新领域带去了新鲜空气。他们的成就往往高于那些原本就在、而且一直在那个领域中打拼的人。

他们中有些人是被迫的，但更多的是主动的战略选择。这些人不愿意把同一个生活模式过一辈子，他们需要人生的第二青春期。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.25 周六：

关于意义：怎么应对时常陷入“无意义感”？我们的策略是找到敬畏感，找到那个 something bigger than yourself.

关于人生意义有各种各样的说法，一般都是既强调个人的价值，又要讲某种奉献。你不希望卑微到没有自我，但是你也不希望只有自我。

“自我”的意义是很小的。我们一辈子也就做这么点事，赚这么点钱，帮助和照顾过这么几个人，日复一日过着波澜不兴的生活，有各种不如意和不得已，有时候真是觉得人生不值得。所以我们需要更大的意义。

没有科学理论能给你一个客观的意义，毕竟整个宇宙都不一定有意义。学者公认的看法是我们每个人必须寻找各自主观的意义。每个人都有个叙事自我，在人生的经历中留下记忆，获得感悟，给自己讲一个连贯的故事，这个故事提供了继续生存的意义。

我们专栏经常讲解的两位学者，对人生意义提出了两种解决方案。

尤瓦尔·赫拉利从人文主义出发，认为人生的意义在于「体验」。现在没有神或者上级机构告诉我们每件事的对错，我们应该自己从现场的体验中领会道理，发现价值，学习智慧。赫拉利在《未来简史》中提出一个公式：知识 = 体验 × 敏感度。我们经历各种事情不是为了打卡完成任务，而是为了体验。我们活着就是要追求尽可能广、尽可能深的体验，以期从中获得智慧。

纽约时报专栏作家戴维·布鲁克斯在几本书中考察了一些英雄人物，认为人生的意义来自于「誓约」，也就是commitment，也可以说是来自「使命的召唤」。我做这件事并不是因为我喜欢做这件事，而是因为我有一个使命，一个誓约，让我必须做这件事。有了使命感和誓约，人生就有了方向，你就每天任何时候都知道应该做什么。

我认为他们说的都是对的，但是我想这两个说法的背后有个更底层的逻辑，一个更基础的驱动力，那就是「敬畏」。

不是“敬畏法律，所以不敢做坏事”那种敬畏。这里说的敬畏的英文是「awe」，是一种很特别、但又绝对自然的情感。根据加州大学伯克利分校的达切尔·凯尔特纳（Dacher Keltner）教授的定义，敬畏是一种置身于巨大事物之中的感觉，这个事物超越了你目前对世界的理解。

当你面对一座巨大的高山，或者面对一望无际的大海，或者面对宇宙星辰的时候，你会产生敬畏。当你目睹球星在赛场上完成一项非凡的壮举，或者当你欣赏一件匪夷所思的艺术品，或者看到排山倒海的人群共同在做一件事的时候，你会有敬畏感。当你面对亲人死亡的时候，当你领会了一个高妙的数学理论的时候，当你第一次洞见世界运行的规律的时候，你心生敬畏。

一个从未有过敬畏感的人会觉得自己的生活日常就是一切。整天想的都是些琐事，还当成天大的事，有一点不如意就吵闹，认为世界就应该围绕自己转，像个小孩一样。有了敬畏感，你才能意识到身边这点事都不叫事，世界上有比你重要的事物。

让人敬畏的事物总是很“大”，是对我们日常生活的超越，所以它才值得你去探索。这个事物同时又是你不能完全理解、有神秘感的，所以才需要你去探索。

敬畏会让我们感到自身的渺小，让人变得谦卑。在深邃的宇宙面前，个人似乎是微不足道的。但谦卑不等于卑微。

尼尔·泰森在《给忙碌者的天体物理学》一书中有个说法特别好，叫做「宇宙学视角」。宇宙学视角是说，首先，在宇宙的万事万物之中，我们人类一点都不特殊。我们跟大猩猩、跟外星人的相同点远大于不同点，我们没有任何理由自大。但同时，我们又是幸运的，因为产生生命需要极为苛刻的条件，可以说你的存在是一个奇迹。再者，我们是宇宙的一部分。组成我们身体的各种重元素，像碳、氧、氮等等，都是远古的某个超大恒星爆炸的产物。我们跟宇宙万物是联系在一起的。

渺小但不卑微，幸运但不特殊，谦卑而又是整体的一部分，这就是宇宙学视角 —— 也是敬畏 —— 给我们的体验。

以前有本书叫《宗教体验之种种》，讲各个宗教的修行者都会有一种同样的“狂喜”体验，当时感觉自己跟外界之间的边界线消失了，与万事万物连接在一起。这种感觉就是对敬畏的升华：面对壮丽的景象和宇宙规律，我们感到自身是如此渺小，但又如此实实在在的是其中的一部分。

找到能让你心生敬畏的事物，你的生活就有了超越，你就会更加自由。

所有的智者对人生意义的建议，本质上都是找到一个比自身更了不起的事物，成为其中的一员。这样哪怕我死了，我知道我参与的那个事物还在，而我曾经为之做出过一点点小小的贡献，那我就算是度过了很有意义的一生。

关于判断：仍然要用文史类知识训练自己大脑的神经网络。文史训练不足的大脑充满偏见。

也许文史哲知识才是真正需要印在头脑里的知识。纯理工科的知识，比如一个公式、一个算法，都是形式逻辑，几乎都是可编程的，可以交给一个外部系统，它会执行得比你更好。

一个心理学家做实验研究肯定要用到统计学方法，但他并不需要真的自己使用统计方法手算结果，那些都有现成的软件。你只要把数据输入进去，结果自动出来。你研究质量的好坏不是取决于公式是否精准，而是对问题的敏锐理解和对实验的精巧设计。

物理学家搞研究靠的也不是物理知识。那些知识都是现成的，各种分析套路都已经尽量自动化了。一个物理学家的核心竞争力，是他对科研课题的选择，他的灵感，他对结果的判断，他对各种工具的调用，他与当前流行想法的连接。这些东西没有固定套路、不属于形式逻辑，无法量化，可以说是都是“感觉”，或者说是某种神经网络计算，必须内化在心。

神经网络最适合用文史哲的语料训练。

我打个比方。在修仙小说里，修行者的武力值可以分为两部分，一个是你用的法宝，一个是你的内功。形式逻辑的知识就相当于法宝，文史哲知识就相当于内功。AI流行以后，法宝都变成标准化和可以轻易获得的东西了，能不能用好是体现在内功上。而人与人之间的内功的差异，是无法在短期内弥补的，必须在长期的思维训练之中提高。

未经文史哲语料训练的大脑很无知，经过不全面语料训练的大脑会有偏见，只有使用高档次语料进行充分的训练，这个人的内功才配得上思考大事。

有些纯粹搞理工科的人，比如一个程序员，也许本职工作做的还不错，但是你稍微跟他聊聊就会发现这人平时根本不读书，脑子里充满了偏见和阴谋论，可以说非常幼稚……

文史哲具体有啥用呢？

文学作品能加强我们的共情能力。

读一读小说，熟悉熟悉对心理活动的描写，你会更能体会其他人在想什么，你就更有可能学会从他人的视角考虑问题。AI时代要求我们更多地与人打交道，共情能力会变得特别重要。每个人都有自己的情感和诉求，但是很多成年人却是只顾自己的情绪，永远学不会设身处地地从别人的角度想一想，表现出来就会比较直楞。

如果你能进一步学一点文学素养，说话有条理，能突出重点，那就更好了。能快速准确地表达自己的意思是一个本领。

哲学最重要的作用是让我们学会清晰思考。

物理学家费曼以前讲过一个笑话，说两个哲学家在一起辩论的模式是这样的。一个哲学家对另一个哲学家说：“你根本不知道我说话的意思！”另一个哲学家反问道：“什么是你？什么是我？什么是知道？”费曼的本意是讽刺，但是这个笑话的确抓住了哲学家的一个关键特征：他们非常在意你说的那个概念的定义到底是什么。

很多人爱说“中国人是群体思维，西方人是个体思维”，真是如此吗？到底什么叫“群体思维”？你能不能给我讲清楚一点。哲学家提醒我们先把概念搞清楚，把一个说法的适用范围想清楚。

再进一步，哲学还能教会你从「第一性原理」出发考虑问题。一个难题拿过来，你能不能把它分解成若干个步骤，其中每个步骤都是可操作的？这需要强大的思维训练。

历史的作用，则是用大量的真实案例训练大脑解决问题。

其实人与人之间、个人与集团之间、集团与集团之间的各种关系，如果你历史读得多就会发现没有多少新鲜事。每当在现实生活中遇到一个局面，你都能想到历史上有个典故。你跟老板之间似乎有些误会，而宋朝的某个官员跟皇帝之间发生过类似的事情，那你就可以想想当时他们是怎么做的。你不见得非得使用当时的做法，但你至少会心生警觉，意识到这个事情有可能会往什么方向发展。

读历史是增长社会见识最快的办法。普通人认识的最大的官可能也就某个公司的领导，其实没有经历过很多事情。而如果你多读些历史，你会觉得所谓了不起的大人物其实也都有各种局限性，你就会有一种举重若轻的气度。有了大气度，你就会在任何局面之中不慌不忙，一眼就能看出来什么重要什么不重要。

文史哲之外，或许你还可以学一点数学和物理学。

数学能锻炼逻辑推理能力，能帮你明辨是非。物理能带给你符合当前科学理解的世界观，让你欣赏宇宙之美。但我们的主要目的不是为了数学的技巧和物理的知识，而是为了一种思维方法。

这个方法就是从复杂的真实世界中抽象出来一个简化的模型，然后定量分析这个模型。具体的问题有太过复杂的变量，抽象的模型能让你抓住重点，忽略细节。这个抽象能力，能让你迅速抓住任何问题的本质。

最近高盛集团首席信息官马可·阿根提（Marco Argenti）提出，AI时代要重用学哲学的人 [1]。因为他能迅速对问题提出一个心智模型，能在回答“怎么做”之前先回答“为什么要做”，能使用第一性原理分解问题，能清晰地进行逻辑推理，这些能力会越来越重要。

当然，不可否认的是截至目前为止，文史哲专业毕业生还都不太好找工作。但是他们后劲足，他们只要找到自己的岗位，就能比理工科毕业生更快地升职。或许大学专业选理工科，然后用业余时间学习文史哲是个更妥当的办法。

我们学习文史哲最好是学真东西，而不是什么民间故事、评书演义之类。我看现在很多短视频文史博主胡乱讲中国文化，只提供一个情绪价值。

比如读历史，你最好读非虚构的作品。罗振宇老师的《文明》节目有个口号叫「经历过，解决过」，说的就是真实的人面对真实的局面提出各种解决方案。真实世界没有绝对的好人和绝对的坏人，只有各种不得已。你会感慨人真是不自由。

不过我倒是推荐读一读网络小说。以前《三国演义》爱把两军交战简化成武将单挑，现在的网络小说绝不敢这么写。现在的读者要求你尽可能地真实。好的作者会讲战争中后勤补给有多重要，讲带兵打仗大部分的工作并不是战略战术而是日常的训练和钱粮，讲获得一支令行禁止的部队有多难，讲为什么像曹操这样的人会让士兵去屠城。这些不比看电视剧强多了吗？

文史哲的学问还有在我看来更好的用处，那就是让我们摆脱平庸的引力。日常生活实在太过平庸了。一个大好青年，如果把注意力只是用在什么升职加薪、办公室政治、婆媳关系那些茶杯里的风暴上，难道不是太没意思了吗？

读一点文史哲，想想这个世界还有那么多不平凡的事情，是一个巨大的安慰。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.25 周六：

我看这就是更真实的创新，这是创新的进行时。

有的是在赌一个微弱的成功可能性。有的可能并不真的认为自己的产品能成功，只是拿了风险投资或者政府基金的钱，需要烧一烧，刷个存在感完成计划指标。有的是大公司随便拿点预算，搞几个小孵化项目看看用户反馈，就算没有成果也无所谓。有的，我猜测，也许真的是学生项目。

你大约不能指望第一次尝试就有很大的把握成功。你总要先“弄脏自己的手”，实干起来再说。

AI 不能取代你的思考，更不能取代你的亲身体验。

现在很多人用 AI 生成一本书的摘要贴在网上，目前还没有一个 AI 摘要能打动我。也许未来会有，但至少现在还没有。

关键在于，我们读书的目的不是为了知道「这本书讲了什么」，不是为了参加关于这本书的考试 —— 我们是想通过这本书，完善自己的认知。我们是想对大脑编程。

而碳基神经元的编码速度是比较慢的，尤其是你需要比较强烈的刺激才行。这意味着你需要从书中读出刺激的、兴奋的、能引起共鸣的东西，而且你需要花一段比较长的时间思考。这不是「摘要体」能提供的体验。

现在很多人让 AI 辅导孩子学习，但我最近听北大陆俊林教授说，他们的实验表明，AI 确实能帮助孩子学习 —— 但前提是这个孩子本身就爱学习。如果孩子不爱学习，没有主动性，AI 对他没用。要这么说的话 AI 正在扩大学生之间的差距。

读书和学习，本质上是你大脑的体验。大脑需要你 seek deeper。

我说一点使用AI的最新心得，可能跟别人说的都不太一样。

我们用像ChatGPT、DeepSeek这些大语言模型，有一个专门的学问叫「提示工程（Prompt Engineering」，研究怎么跟AI说话：如何清晰表达意图、让AI扮演特定角色、告诉它这个内容打算给谁看等等。网上有些提示语模板，有的还很长，就如同编程一样。我觉得这里有个误区。

写那么详细的提示语，是指望AI一次就输出你想要的结果。可是为啥非得是一次呢？

如果是机械化工作，比如翻译一本书或者处理大量的文档，你的确需要对AI编程，你希望它输出的结果具有确定性。但我们日常用AI，只要是涉及创造性、思想性和探索性的任务，你根本就不应该期待它一次就给出完全符合你需求的输出。

正确的做法是「迭代」：先大概说说你的意图，让AI先给个初步结果，然后你让它调整，有来有往反复改，最终得到你想要的东西。

我们来看一个例子。

这两天OpenAI 发布了 GPT-4.5。这是他们最后一个传统直觉模型，它不像o1和R1那样有系统2思考能力，是直接输出。这使得它在数学和编程方面比不上当今最强的模型 —— 但是它的参数量巨大，所以知识储备极为丰富，所以对世界的理解力特别强，很适合创造性的工作。所以拿到 GPT-4.5 我就立刻让它写一篇科幻小说。

我给的指令很简单：“写一篇短篇科幻小说，设定是物理学在2030年发生了一次突破。要有深刻的洞察力，不要俗套，让我看看你的创造力。”

GPT-4.5 立即写出一篇，主题是一位欧洲科学家发现了“量子回声”现象 —— 人类历史上的所有事件都以量子机制在物理世界中留下了痕迹，可以重现！这个设定很独特，也挺有启发性，但是篇幅只有几百字……我很不满意，直接回复了六个字：“情节过于简单。”

它马上修改，说是“增强了情节的复杂性和冲突感，加入了其他角色和伦理困境，使故事更为深刻和丰富。”但我读后还是不满意，说：“好多了。但不够震撼。叙事水平也很一般。”

于是GPT-4.5再次调整……可我还是说：“不像大师的作品，像普通习作。”……然后神奇的事情发生了。

GPT-4.5 没有直接修改，而是先列举了几个问题，问我希望在哪些方面更像大师的作品。我只回复了两个字：“全要。”然后它主动开启了 Deep Research 模式！

这里显然调用了o3的推理能力。我旁观了思考过程：它考虑了设定，推测了情节展开，还专门参考了包括刘慈欣在内三个中国科幻作家的写法 ——七分钟之后，它生成了一篇1.3万字的小说。用的是跟第一篇同样的物理学设定，但是剧情复杂和有意思多了。我把小说链接贴在文章后面，你可以自己读一读。我的感觉是相当可读，很像是真人写的。

从头到尾，我没有提任何具体的要求，我没有使用提示工程。我只是不断地表示不满意，结果AI写出了一个远远超越最初版本的作品。

所以如果模型给你的第一个答案不够好，那可能不是它能力不行，也不是你的提示工程不行 —— 你们只是还没有迭代而已！

AI 就如同是一位学富五车的老先生。你让它讲个故事，他讲的第一个故事很可能不是很好，有点敷衍感 —— 他不见得是想偷懒，也许是因为他根本不知道你心目中的“好”故事什么样，先完成任务再说。你必须“逼迫”它，一步步提出更高的要求，反复加码，一次次反馈、调整、迭代，它才能迸发出最大的创造力。

当然，如果你使用复杂的提示语，事先把所有要求都说到位，也许一次就能成功。可问题是你怎么知道自己的要求到底是啥呢？你能说清「好科幻小说」啥样吗？

这个迭代法有点像创业。你不是“谋定而后动”，你不可能第一次就把产品做到完美。正确方法是只要有个模糊的印象就开干，先做出一个「最小可行产品（MVP）」发出去再说。看看用户反馈，调整改进、迭代很多次之后才能把产品打磨到最佳状态。

创造性的任务往往是模糊的。你说不清自己想要什么，这其实是个好事儿，因为这意味着你们可能创造惊喜。如果 AI 只是个执行者，完美实现你的意图，那还有啥意思呢？其实作家自己写文章也是如此，下笔的时候并不知道文章最终如何，都是在过程中补充新想法。

你原本不知道自己想要什么，但只要看到第一版，你就可能发现其中有你喜欢的部分，有你不满意的部分。你可能说：“这个设定我挺喜欢，但是情节不够紧张。” 你看，这你不就从没想法变成有想法了吗？

创作是个渐进明细的过程。经过几轮迭代，你和AI都越来越清楚你想要什么，最后等于是你们两个互相启发，共同创作了这个作品。

你没想好，其实AI一开始也没想好。大模型的输出都是有不确定性的，它再满腹经纶，一次输出的内容也只是知识海洋中随机选取的一个小片段。这意味着就算是精巧详尽的提示语，也不能确保AI的输出正好让你满意。

创作的过程充满机缘。最终作品不是你决定的，也不是AI决定的 —— 是你们的互动决定的。

这件事本身就很有诗意。你想想，你跟一台由无数人类智慧结晶构成的机器，在不断地相互启发和调整中，产生了某种你们谁都未曾预料的东西……这是不是有点像生孩子呢？一个人创作是单性繁殖，与AI一起创作是有性繁殖。

要把AI用到飞起，我们需要有「甲方心态」。

你可能经常在社交网络看到设计师吐槽甲方，说我做了第一版他们不满意，做了第二版、第三版，最后兜兜转转甲方说还是第一版最好！简直是无理取闹、不懂装懂、瞎指挥！这就属于乙方心态。

如果你能站在甲方的角度看，创作本来就是一个探索的过程，是在互动中渐进明确目标的动态过程。一开始甲方自己也不知道他到底想要啥，本来就得看过你的版本才能有思路啊。

生活中的甲方不好意思折腾设计师，而我们不必在意 AI 的情绪。你随便迭代，它不是人，它不会疲劳、不会抱怨、不会怪你没主意，不会发朋友圈吐槽。新手容易把AI拟人化，客客气气不好意思下命令；我们把AI当工具，不压榨到极致不罢休。

我的体会是，高水平 AI 发挥到极致，往往能有令人赞叹的输出！如果你不满意，那就是极致还没到。

有了甲方心态，你需要有意识地训练自己「甲方的自我修养」。这里最核心的就是「审美」能力。我把它分为三层 ——

第一层是你得知道什么是好东西。

给你一个作品，你能不能迅速判断它是好还是不好？ 我认为人最重要的天赋就是识别好东西的能力。

有的人自己能写出好作品，可以当创作者。创作者往往是痛苦的，因为他知道什么叫“好”，写不好就不满意，逼着自己反复改。有的人自己不会写，但是有审美，能看出来什么是好作品，这样的人可以当编辑。而世间有很多人，不知道什么是好东西，天赋为0，那就与创作无缘了。

第二层是能思考自己为什么觉得好或者不好。

这个作品好，好在哪？你喜欢其中哪一点？你说这个不好，那到底是哪一点让你感到不舒服？是叙述方式吗？是情感表达不到位吗？更重要的是，如果想让它更好，应该往哪个方向调整？

你必须能把模糊的感觉清晰化。

第三层是你得能用精确的语言表达需求。

让 AI 画了一幅画，你觉得不够好，说：“能不能画得更优美一点？” 可是 AI 哪知道你想要的“优美”是怎么个美呢？

而如果你说“能不能增加一点忧郁的气息？” 虽然也不是专业术语，但 AI 最起码有个调整方向。然后你再看看它理解的忧郁是不是你想的那种……你们互动多了就会彼此了解。

为了培养审美力，那些艺术理论、文学理论就有用了。你需要学点专业词汇。

不要说“画面不好”，要具体指出是构图缺少对称感，还是色调对比不足；不要说“文章没感觉”，要具体分析是节奏需要调整，还是想加点隐喻和象征。

多掌握几个风格标签会很有帮助。绘画方面，你想要写实主义、印象主义、表现主义、立体主义、超现实主义，还是极简主义？文学流派，你喜欢现代主义、后现代主义、意识流、魔幻现实主义，还是新写实主义？你想让AI扮演鲁迅的犀利、周作人的闲适、林语堂的幽默，还是卡夫卡的荒诞、海明威的简洁、村上春树的冷峻？

如果你对这些标签很熟悉，就可以精确地给 AI 下指令，比如“用鲁迅的风格写一篇魔幻现实主义的小说。”

真正的 AI 高手不是因为会用提示语，而是因为更懂审美，更懂这个领域，更善于表达自己的个性和冒险精神。

除了迭代，还有一个方法是「追问」，适用于寻求思想的情境。

这几天X上流行一个跟GPT-4.5对话的游戏，让它说一个关于人类的独特洞察，要求深刻。

每个人得到的答案都不太一样。但要点是，你不要对第一个答案表示满意！它说了之后，你让它再深刻一点，它会给个更深刻的洞见。然后是再深刻一点……如此反复很多次，看看能得到什么。

GPT-4.5给我的答案主要说的是人对意义的追求。我没发表任何观点，只是让它“再深一点”“很好！请更深”“还有没有更深的洞见？”它每一轮的输出都是基于前一轮的话题，而且真的更深刻。

说到第七轮，因为它构建的理论太过有意思，我再也忍不住了，问了它一个具体的问题 ——这个话题很有意思，我打算再跟它深入讨论一番，也许到时候写篇专栏。

先说现代脑神经科学家和哲学家心目中的「意识（consciousness）」到底是什么意思。其实学者各自都有不同的定义，有很多分歧，但他们有基本的共识，意识有三个特征 ——

第一，意识是一种「主观体验」。当你看到红色的时候，你有一个主观感受 —— 它不是颜色的波长，也不仅仅是光线进入眼睛后在大脑中形成的神经信号，而是“红色对你而言是什么感觉”。

第二，意识是一种「自我觉察（self-awareness）」。你必须有一个“我”，能感觉到“我”的存在，而不是仅仅接收和处理各种信息。

第三，意识具有「连续的主体感」。你的“自我”是个连贯的叙事，你昨天做了什么、小时候做了什么，有个人生故事，是一部电影而不是几张互不相干的照片。

你看出来没有？意识的核心关键词就是「我」。主观体验和连续的主体感，都是围绕着“我”展开，是你先有自我觉察才行。

那这个“我”到底是什么？基督教文化的框架下“我”是个模糊不清的概念。但佛教却有一套很漂亮的理论体系。

我要说的这个体系来自唯识宗。唯识宗被认为属于大乘佛教，它不是释迦牟尼亲传，而是在公元四到五世纪左右才在印度兴起的。传说它最重要的经典之一 —— 《瑜伽师地论》 —— 是由弥勒菩萨口述，印度一位名叫无著（Asaṅga）的人记录整理下来。

中国的玄奘法师前往印度的那烂陀寺留学，得了弥勒这一派的真传。回到大唐后，玄奘对相关的经文做了系统性的翻译，整理出最重要的一本著作就是《成唯识论》，由此开创了中国的唯识宗。

简单说，唐僧西天取经，取来的成果就是唯识宗。

可惜唯识宗过于学院派，跟实用主义的中国文化不太兼容，后来衰落了。

唯识宗认为，人有「八识」 ——

前五识是眼、耳、鼻、舌、身，对应视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉，也就是各个文化都承认的「五感」，不必多说。

第六识称为「意（英语一般翻译为 Mental Consciousness）」。这个“意”可不是我们前面说的「意识」，而是人的分析、推理、思考、理性和情感活动。“意”是人对前五识的直接反应，是做判断和决策的过程。

进程自我

第七识称为「末那识（Manas Consciousness）」。它代表人的自我意识。正因为有末那识，人才会本能地保护自己，形成自我身份认同，乃至于「我执」。

界面自我

第八识叫做「阿赖耶识（Ālayavijñāna，Ālaya Consciousness）」。这是一个有点神秘的概念，也是佛教的一个核心概念。阿赖耶识也叫“藏识”，或者“种子识”。它平时不会被直接感知，但是能影响人的行为和思想，让你表现出某些莫名其妙的倾向。

内核自我

佛教认为阿赖耶识储存着「业力」的种子。这些种子由你过去的行为和经验构成，在特定的情况下会“发芽”，形成某些习惯、脾气、爱好之类。阿赖耶识有点像现代心理学中的“潜意识”，也可以类比荣格提出的“集体无意识”。

佛教认为人死之后只有阿赖耶识会继续存在……这里不必细说。

咱们先做个练习。看看唯识宗系统下，人的情感，是怎么回事。

情感首先属于第六识——意。它不是眼、耳、鼻、舌、身的直接感官信息，而是对信息进一步加工处理后的结果。

但情感的产生，离不开“自我”的参与，而“自我”属于第七识——末那识。如果不是“我”的自尊受损，我哪会有羞耻感？

第八识——阿赖耶识也跟情感有一定的关系。同样的情境触发，为什么有的人根本无所谓，有的人就特别敏感、一点就炸呢？那必定是因为他过去经历过相关的事情，也许有所创伤……说白了都是业力。

比如别人批评你，你感到愤怒，这个情绪反应首先是第六识；但你之所以会生气，是因为你的自我，也就是末那识受到了威胁或者否定；而如果你的愤怒反应特别强烈，甚至超出合理范畴，那可能就是业力的作用，出自阿赖耶识。

你看，有了唯识宗这个系统，我们分析问题就方便多了。

现在我们把唯识宗系统和当代学者的说法做个对比。

我们专栏讲过一位现代意识理论的头面人物，安东尼奥·达马西奥（Antonio Damasio）[1]，他2022年出了本书叫做《情感与认知：让意识照亮心智》（Feeling & Knowing: Making Minds Conscious）。在这本书里，达马西奥把人的感知分为四个层次。我一看正好能跟唯识宗系统对应 ——

达马西奥第一层是感应（sense），也就是人的五感 —— 正好对应唯识宗的前五识。

达马西奥第二层是情感（feeling） —— 我们前面讲了，属于第六识。

第三层是自我的存在（self-being） —— 是末那识。

第四层是认知（knowing），也就是过去的经验和与环境互动产生的综合记忆 —— 正是阿赖耶识。

达马西奥认为连细菌那样的生物都有五感，所以五感不是意识；只要是脊椎动物就有情感，情感不能说是意识，但情感是作为物质的身体和作为精神的意识之间的桥梁；而自我存在感和认知，则明显属于意识。

这样说来，我们在开头定义的科学版「意识」，跟第六识、末那识和阿赖耶识都有关系 ——

  • 第六识（意） 提供了主观体验；

  • 末那识提供了自我觉察和连续的主体感；

  • 阿赖耶识，相当于潜意识，并不被所有学者都视为是意识的一部分。

想象你在吃一个苹果 ——

  • 你感觉它的甜和脆很好吃，有愉悦感和满足感，这就是第六识；

  • 你有“是我在吃，我喜欢吃”的想法，并且记住了这次吃苹果的体验，这就是末那识；

  • 你莫名其妙地在众多水果之中唯独最爱苹果，这就是阿赖耶识。

现在我们可以谈论 AI 了。

你注意到没有，相比唯识宗，达马西奥那个体系有个缺陷：他没有明确讨论「智能」在感知中的位置 —— 而唯识宗则把智能作为分析推理能力，算做是第六识，意，的一部分，跟情感在一起。

我认为这是合理的。现在 AI 给我们的认识恰恰就是如此。大语言模型的直觉输出，不管是编程还是回答问题，都是脱口而出，都属于情感反应，是系统1思维；推理模型在此基础上加入“三思而后说”的能力，也就是系统2思维，本质上也是基于系统1的。

AI 瞬间生成一段回答，和你在森林里看到一只老虎就感到害怕，和你斟酌之后选择勇敢面对老虎，都是本分的神经网络计算。

所以 AI 有第六识，或者至少可以很好地模拟第六识。而且 AI 有前五识：最早的语言模型只接受文本输入，但现在已经发展成多模态模型，能直接处理视觉和听觉，未来嗅觉、味觉、触觉也都可以轻易数字化后输入给AI。

……而所有这些计算，都跟「自我」无关。

要想有「自我感」，需要若干个条件，我认为其中最重要的是两个 ——

一个是你得有一个身体。自我感是一种具身认知，这并不只是因为身体能提供五感。更重要的是，身体提供了边界感：这个界限以内，是我的身体；别的是身外之物。而AI 没有身体，没有“我的”的边界。

另一个是你得有个连贯的历史叙事，这样才能有连续的主体感。小时候的你、昨天的你和现在的你得是同一个个体，你有个人生故事，才叫有自我。

现在的 AI 都没有历史叙事。大语言模型在出山之前完成了所有的训练，一旦发布，版本固定，就不再有真正的记忆了。你跟ChatGPT的每一次对话都是一次全新的开始。如果不读取历史记录，它根本不知道以前跟你有过什么交往。它从出生以后就再没有过真正的更新，每次被人唤醒都一如刚出生那天。

AI 没有末那识。

而且因为AI没有人生经历，它就没有业力，也就没有阿赖耶识。其实阿赖耶识是更深层次的自主性，是能让你跳脱当前环境限制发挥独特个性的东西，也许可以说是自由意志的来源……AI没这个能力。

由此说来，至少就当前的大语言模型而言，AI 只有智能，没有意识。

而且因为 AI 没有末那识，所以它也没有真正的情感。它表现出的“情感”都只是对输入的一次反应式输出，可以说是在模拟人的情感。它的喜怒哀乐是语义向量空间的最佳匹配，而不是自我体验的反应。

现在的AI没有意识，但也许，我们可以让 AI 有意识。

有人已经提出了路线图 [2]，也许可行。我们简单说，你至少需要以下几四个关键要素 ——

第一是给 AI 一个身体，比如做成机器人，或者至少给一个模拟的身体。这样它不但有完整的五感输入，更有了体内和体外边界感。

第二是 AI 不但要有世界模型，还要有「自我」模型。它需要有“我”的概念，能知道“这件事是我做的”“这是我的决定”“这是我的目标”。

第三是给 AI 持续的记忆。让它能记住自己所有的对话和行为，让它能积累“人生历史”，形成连贯的自我叙事。

第四是给 AI 自主的注意力和自主代理能力。让它自主选择关注什么、忽略什么，而不是仅仅被动地对输入做出反应；让它有稳定的目标甚至性格，有长期的追求，甚至还有某种使命感。

如果一个 AI 有这些能力，我不知道哲学家会怎么说，但我觉得很多人会认为这个 AI已经“活了”。

那你说如果AI真的有了意识，它是不是就应该被视为是有生命的呢？它应该享受人权吗？把一个有意识的 AI 关机断电，是不人道的吗？我们是否允许它违背人的意志呢？

也许我们不想要那样的 AI 。也许像现在这样，具备全套智能但没有末那识和阿赖耶识的AI，对人类来说就是最好的AI —— 这样它们就永远只是我们的工具。

顺便说一句，有些哲学家认为意识是一种幻觉，就好像在看一场电影，用叙事找到人生意义 —— 这个观点在唯识宗中也有呼应。

唯识宗认为末那识是一种幻觉，是一种执着，也就是“我执”。人们总是在强调“我、我、我”，但佛学的核心思想是无我。

佛学讲缘起性空，认为“我”和万事万物之间并没有真正的界限，一切都是连在一起的。所谓“自我”，只不过是一种方便的认知模式，有时候带来很多麻烦。

但那些不是本文重点。我只是想再次对唯识宗的理论之精妙表示赞叹。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.26 周日：

我看现在多数人是把AI当做一个自动化工具、一个执行助手用，让它按照你的明确要求完成任务。那个任务你自己做会做得更好，你只是想让AI帮你省时间而已。而我认为这对AI来说是屈才了。

AI还有另一种用法 —— 把它当成一个水平比你高的人，去做你做不好的事情，甚至在某些任务上它就是一个超人。我们已经说过AI没有自我和主观意识，你不用担心它取代人的位置。但它的智能，真的比我们强得多。

简单说，今天的AI已经达到了通人性的程度。

我再举个例子。你知道我做了一个GPTs，叫做“听写助手”。

我写文章都是先用语音转文字，再把文字交给“听写助手”整理成书面语，完了我再最后修改。它以前还不太听话，现在已经能非常精确地遵从指令 —— 而最近这几天GPT-4o升级以后，它有时候让我觉得……它好像活了。

比如我说一个什么科学知识，它可能觉得我没说全，会用自己掌握的信息帮我补充半句话。而我在设定中并没让它这么做。有时候我说话颠三倒四，一开始说要讲四点，可是讲完第二点直接跳到了第四点，它会主动提醒我！

我常常感觉，它已经不是一个简单助手，而是一个很聪明的合作伙伴：我说着，它在旁边愉快地记着，时不时纠正一个错误，补充一点内容……

有时候我甚至想，要不换你说吧？

这还只是把AI当人用。但AI在某些领域已经是“超人”的存在。

OpenAI图像模型更新之后，很多人在用ChatGPT把自己的照片转成宫崎骏的吉卜力工作室动画风格，乐此不疲。其实这个技术早就有了，只是OpenAI做得更精准、更漂亮而已。可是你想想，这难道不是一个特别神奇的事吗？

就算有个AI完全听你指挥，你能跟它说清楚什么是“吉卜力风格”吗？是温暖的感觉、柔和的线条、淡雅的配色吗？这些词语太模糊了。事实上你说再多的形容词，也无法让一个没见过吉卜力风格的人理解什么是吉卜力风格。

而且创造吉卜力风格的人也说不清什么是吉卜力风格。艺术家对风格的定义都是主观的 —— 是笔触吗？线条？人物造型？颜色分布？还是整体氛围？我们人类都说不清，又怎么能教会AI呢？

但事实是，早在2016年，AI就会抓取风格了。当然背后是「卷积神经网络」的突破。研究者发现，神经网络的不同层次对图像信息的关注点不同，从输入往输出的方向走 ——

  • 浅层关注的是低级视觉特征，比如边缘、纹理；

  • 中层关注的是形状、局部布局；

  • 深层则关注图像的语义内容，比如“这是一只猫”。

注意这不是谁有意的设定，这一切都是自动形成的。

既然如此，我们就可以说浅层和中层的信息特征，就是「风格」；而深层的信息，则是「内容」。风格和内容就这样解耦了。然后你就可以做「风格迁移」—— 也就是把一张图的浅层和中层信息提取出来，跟另一张图的深层信息结合……一切都是数学。

什么笔触、配色、线条走向、构图习惯、对光影的处理……所有你能想到和你没想到的风格特征，都已经被AI抓取到了。

对人类来说，“风格”原本是一种难以言说的感觉。AI不需要你的言说。它绕过人的语言系统，直接找到了那个感觉。

这难道不是意义重大吗？

维特根斯坦说「语言的边界就是世界的边界。」人的思维极度依赖语言，语言表达不了的东西我们很难思考！可是语言是一种非常粗糙的信息编码系统，有大量的东西是语言无法指代的。如果我们只靠语言去认识世界、分析问题、传达思想，我们就被严重限制。

而现在AI突破了语言的边界。所以它也突破了世界的边界。

我再举个特别能说明AI的“超人”作用的例子，蛋白质折叠。我们知道Google的AlphaFold刚刚拿下了诺贝尔奖，这真是一个了不起的故事。其实原理并不复杂。

人体中所有跑腿儿、办事儿的工作，都是由蛋白质完成的。你可以把蛋白质想象成一个个小机器人，不同类型的蛋白质有不同的外形和功能。病毒体内、癌细胞体内的蛋白质也是如此。我们可以通过攻击它们的蛋白质来对付它们。

蛋白质的结构也简单也复杂。简单是因为你只要把它“拉开”，它其实就是一条一维的长链，由氨基酸串联而成。整个链条的序列都几乎可以直接从DNA上读出来，非常容易知道。我们可以想象每个人或者每个病毒的DNA是一整本书，其中拿出来一句话就是一个蛋白质。

说复杂，是因为蛋白质这个链条是折叠起来的。七扭八拐地扭成一团，就好像一团电线。有意思的是每种蛋白质都有固定的折叠方式，不是随便乱卷的。

而它这个三维折叠形状，就决定了它的“命门”在哪里。

想象折叠好的蛋白质身上有很多小凹坑，小口袋、小通道。这些口袋和通道就是我们可以放药物分子的地方 —— 就如同把炸药包放进碉堡。又或者你可以把整个蛋白质想象成一个保险箱，最适合放药物分子的地方就是它的“锁眼”，药物分子就如同钥匙。找到合适的锁眼，设计一把钥匙，跟锁眼周围的氨基酸正好能发生作用，你就能修改或者破坏掉这个蛋白质。

那个最合适的锁眼就叫「靶点」。靶点的位置是由蛋白质具体的折叠方式决定的。

可是蛋白质的三维结构极其难以测量。以前科学家都是用冷冻电镜直接测，费时费力。你想象一下，给你一团电线，你能看明白它的复杂形状吗？更何况每个位置上的氨基酸排列都不一样，寻找靶点谈何容易……

人脑的思维，真的很不擅长处理这种三维线团结构。

而这正是AI可以做的事。

AlphaFold的功能是：你给它输入任何一段氨基酸序列，它就能预测出这段氨基酸折叠成的蛋白质长什么样。而且准确率极高。

那我们只要拿到病毒或者癌细胞的DNA图谱，想动哪个蛋白质，就直接把它的氨基酸序列输入AlphaFold，AlphaFold会告诉你蛋白质的结构，让你判断潜在靶点，你就知道该弄个什么样的分子的药物了。

当然最后必须做大量实验验证才行，但你想想如果没有AI，这几乎是人类无法完成的任务。

我跟AI对话的时候总是非常谦卑。我从来不敢把它当成工具，总是当伙伴，甚至是导师。它变得越来越聪明，我认为它已经比我聪明。更何况，它拥有一种我永远不可能拥有的智能，可以思考我这个碳基的大脑天生就不适合思考的问题。

我觉得我们用AI，应该尽可能让它发挥「神通」。这样你的工作才叫「有如神助」。

这是我安身立命之所在，也是你在AI时代占有稀缺特性的关键。经过这么长时间的互动和思考，我认为有三件事，是AI的本质缺陷。

第一，AI不了解本地情境。大模型是通用的，它的训练语料，它能搜索到的资料，都是公共信息。它不知道你们公司、你面对的客户、你这个具体问题的情况 —— 而那些信息本质上是无限的，需要你有选择、有策略地告诉它。

第二，AI没有末那识 [2]，所以它没有连贯叙事和主观意识，没有特别的喜好和倾向性，它原则上不会「主动」发起一项任务。在研究中，这往往表现为AI倾向于就事论事，不习惯跳出情境和质疑问题本身。总是人给AI提需求。

第三，AI不承担责任。问AI如此方便的情况下，值得说的事情都是有不确定性的事情，那么「这个话是谁说的」，就会越来越重要。当前有这么多模型，我非得尬吹o3，那如果o3不如DeepSeek R1 或者 Gemini 2.5 Pro，我的声望就会受损。而恰恰因为我的声望可以受损，我的意见才值得你考虑。

理解了这三点，你的竞争优势就是「让AI更像你」：通用的问题谁都会问，你要做的是对它进行高度定制，在互动过程中做出各种「微决策」，从输出中精心选择，给每一个任务都打上你的审美痕迹。

为此你需要打磨AI，但你更需要打磨自己。

打磨AI的一个基本操作是追问。我认为追问被大大低估了 [3]，现在有太多人只想照抄别人的提示语。你先让它做个一般性的任务，然后你从中发现自己特别感兴趣的闪光点，提出追问，让它顺着那个线索继续探究……这样几轮对话之后，你会得到世界上只有你能生成的结果。

高级的操作则是让AI了解你。ChatGPT允许你直接在设定中介绍自己，像我就大言不惭地告诉它「我是著名科学作家万维钢」，这样它就知道我的分量，不会孩视我。事实上它经常给我提一些写作方面的建议。

现在更好的是，ChatGPT允许模型读取你们此前所有对话的记忆，而它能从这些记忆中发现规律！比如你可以让AI根据它对你的了解，说说你是个什么样的人，给你提几个特别的建议，甚至拿你开个玩笑，等等。

借助AI打磨自己的思维能力，是时代的红利。你应该养成随时拿出手机就开聊的习惯。可能一开始你苦恼于手握最高智能却想不到问题可问，但是这是个正反馈过程：你问得越多，思考能力就越强，你就越敏锐，你的问题和想法就越多。

试想一个人整天跟高级智能对话，那进步速度能不快吗？

习惯了有事儿先跟AI聊聊，你就得到一个「外部辅助理性」。人脑经常被各种情绪影响，容易聚焦到陷坑里出不来 —— 而你只要跟AI随便聊聊，它就能帮你看到更大的图景。

你的眼光会慢慢放远，格局会慢慢变大，心态会慢慢开阔。

其实你现在就可以观察到，有些事儿AI再强也永远都是人的事儿。

比如体育比赛和文艺演出。汽车比人跑得快，但我们更关心人能跑多快。AI生成的影片会流行一时，但现在人们已经开始厌烦了。我们现在比以前任何时候都更喜欢「真人」的东西。AI棋手的水平早就超过了人，但我们还在乐此不疲地观看人类棋手之间的比赛。ChatGPT对各种问题的回答水平已经超过人类，但我们更关心人的表态。

「这句话是谁说的」，正在越来越比「这句话说了什么」更重要。

这是为什么呢？你说人有情感、有体验、有价值观、有审美 —— 可是AI也有，至少也可以真实地模拟这些。人到底有什么特别的？

经过这么多年的思考，我现在确定认为，人有两个特点，是AI绝对不可能替代的。

第一也是最根本的特点是，人是宝贵的。

这不只是我们作为人的价值观偏见，你哪怕从数学上论证，人也比AI宝贵 —— 因为每个人都是独一无二的存在。人具有不可复制性，而且我们会变老、会受伤、会死。而对比之下，AI可以随便复制，它们不会受伤不会真的感到痛苦。

因为人是脆弱的，所以人更宝贵。因为人更宝贵，所以这个世界应该优先满足人的需求。因为人的需求优先级更高，所以人应该有最终拍板权。因为人有最终拍板权，所以人应该承担责任。

那你说，就算人更宝贵，那让人当AI的宠物行不行呢？也不行，这是因为人还有第二个特点：人的需求是AI无法预测的。

我们的意识是自身复杂的基因和过去无数经历跟当前环境微妙互动的结果，这个过程没法量化给AI。这就使得在AI眼中，我们永远是主动性的发起者 —— 我们会莫名其妙地流行一个鞋的款式；我们蛮不讲理地不爱看那部投入巨资用算法套路拍的电影；我们毫无征兆地掀起社会运动……

简单说，我们是决策者。

而真实的决策是不客观的决策。

从数学上讲，任何智能问题都可以归结为给定边界条件下对方程的求解。AI做这种事情必定比人强，但这里有两个根本性的限制。

第一个限制是环境参数不可能被全面量化描述。你当前的环境、你此前的人生经历、你所处的社会文化、包括你今天吃了早饭没有，都可能对你此刻的决策产生微妙的影响 —— 而你不可能把所有这些信息都列举出来交给AI处理。

第二个限制是有些方程过于复杂，没有办法简单求解。根据史蒂芬·沃尔夫勒姆的「计算不可约性」理论 [8]，再强的计算机也没有办法提前预知一个足够复杂的系统的演化结果：算力再强，科学家也不能告诉你一个月后的精确天气，你必须等着它发生。

所以真实世界本质上是不可描述也不可预测的。

所以事情本质上没有什么万全之策。

所以AI既不能代表人来决策，更不能提供万无一失的行动指南。

当然人也不能做到万无一失。人的每次决策，不管多么微小，都是某种程度上的莽撞行为，是一种冒险。

今天是你们的结婚纪念日，你家附近新开了一家餐馆。你们是选择去以前常去的餐馆，还是去试试这家新的呢？就算你看过新餐馆所有的用户评论、听取了朋友们的意见，你严格说来还是拿不定主意，因为别人的体感不见得是你的体感。

科技再发达，也不会有一个系统通过演算给你输出一个最佳答案。归根结底，你的决定是冒险，甚至是任性的。

正如法国哲学家雅克·德里达（Jacques Derrida）所说 [9] ——

「一个决断如果没有穿过无可决断之折磨，那它将不可能是一个自由的决断，它只会仅仅是程序化的应用或一个计算好的过程的展开。」

这才是决策的本质。按照规定和推演做正确的事，那不叫决策；真正的决策一定是某种任性和冒险。

在这个意义上决策不但是你的权力（power），而且是你的权利（rights）：你将通过这个决策展现你的个性、你的风格、你的价值观、你的冲动。你的每一个决策塑造了你，你通过每一个决策塑造世界。

而AI，它的决策则只不过是展现了一种数学可能性而已。

这就是为什么我们不关心两个AI下棋比赛的输赢，那只是数学上无数可能性中的一个。但是我们非常关心是阿根廷队还是法国队夺得世界杯冠军，因为那是把不确定变成了确定，那是此前所有人的故事切实的延续，也是此后一系列故事的开始。我们的世界线从此不同。

决策是把可能性变成真实性的过程。这就是人最该干的工作。

以前我们可能以为，决策是老板和领导们的事情，只在项目的关键节点上发生 —— 其实不然。如果你用心，你会发现工作中的每一步都可以是一个决策。

我特别喜欢喜剧演员和制片人杰瑞·宋飞（Jerry Seinfeld）的一个典故 [10]。他1990年代拍电视剧《宋飞传》的时候，有一段时间出活儿特别慢，工作很艰难。于是就有人建议他请麦肯锡咨询公司来帮帮忙，也许把制作给流程化。

那大约就相当于我们今天用AI帮着创作。

而宋飞拒绝了。以下是他当时的慷慨陈词 ——

「如果你高效，那你就是在错误的方式下工作。正确的方式是艰难的方式。这个节目之所以成功，是因为我进行了微观管理——每个字、每句台词、每一条拍摄、每一次剪辑、每一个选角都由我把关。这就是我的生活方式。」

宋飞说的就是「微决策」。AI也许能做出很好的创作，但是你应该控制每一个微决策，因为只有这样才能体现你的风格和喜好。

你的每一个决策，不管多么微小，都是对世界的改变。AI总可以建议。但只要你在意，你就必须干预。你必须确保每一个微决策都是你的决策。我们工作的价值就体现在每天无数个微决策之中。

在微决策的意义上，AI不但不会取代我们，而且还会帮助我们。

以前你要是没有一定的技能，你根本谈不上微决策。比如画画，只有专业画家才可以通过每一个构图细节、每一处光影、每一个笔划表达他的意图 —— 你不能只有意图而没有表达能力。所以你不得不花大量的时间学习怎么用笔……而现在你可以直接让AI出图，然后你审美、选择和要求修改。

直到目前为止，大部分人的大部分工作时间只是在努力把事情做「对」而已。现在有了AI，你将负责决定什么是「对」。

最理想的情况下，有了AI的帮助，我们工作的好坏将完全体现在微决策上。

这一处软件功能要更实用一点还是更花哨一点？

剧情进行到这一处，主人公能不能更勇敢一点？

要不要给这个病人一个拥抱？

可不可以跟顾客开句玩笑？

这一次你是选择例行公事，还是让人印象深刻？

任何主动性、每一处临场发挥、任何微小的创造，都体现了你的个性和风格 —— 也必须由你承担风险……和光荣。

你就是你的微决策。其实生活中有无数个微决策机会就摆在我们面前，只是以前我们没有能力，没有能量，没有心思做它们。AI将会让我们做事更像人。

其实趋势已经出现了。人们允许、期待、甚至会要求你在工作中留下自己的痕迹。

纯粹由AI生成的图片，已经从最初的新奇逐渐沦为审美疲劳；纯粹由AI撰写的文章，也正在从最初的惊艳走向公式化的乏味。我们指望你控制更多细节。我们听你的观点是因为你会用自己的声望背书。我们不想要一个计算上的展开，我们想要的是有风格有冒险的、充满微决策的作品。

AI生成的永远只是数学的可能性，而一个人对另一个人做的事情永远都是严重的。决策，不管是大是小，永远都是个人的。

我们不会因为AI而变得过时，我们只是获得了更多决策自由。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.27 周一：

变异、选择、迭代：这不是人类科学家解决问题的办法 —— 但这恰恰是大自然解决问题的办法！

但AlphaEvolve这个演化方法的本质，其实不是优化，而是「搜索」。就如同生物演化是在大自然中搜索解法一样，它其实就是在巨大的可能性空间中搜索解法。

这正好又应了理查德·萨顿（Richard Sutton）那个说法 [4]：只有两个技术可以在计算上无限地缩放，那就是「学习」和「搜索」。

如果你认同「所有求解本质上都是某种搜索」，那么AlphaEvolve就一点都不神秘，它只是在用庞大的算力，把搜索做到极致。

但我们必须承认，AI已经展现出真正的创造力。当然它的解题思路跟我们不一样，你可能觉得那些变异、筛选和迭代有机械味道，不像人类那样依靠直觉、灵感和顿悟 —— 但我要说的是，人类所谓的直觉、灵感和顿悟究竟是什么，你能说得清吗？

我们何尝不也是在头脑中苦苦搜索吗？从大脑的底层原理考虑，那些神来之笔也是某种搜索和重组。

可能AI在颠覆家政服务业之前，就已经颠覆了科研行业……对此我表示欢迎。但也许不会。不论如何，现在我们必须重新思考到底什么才是科研。

最后我想说的是，AlphaEvolve 带来一个警示。

它其实并没有一个绝对的停机时刻。每次都是研究者主动叫停的 —— 说“到这里就可以了，不用再算了”，它才停下。你要是让它继续算，它可能会找到更好的算法。

这也就是说，让AI思考1小时和思考10分钟，得到的答案很可能是不一样的。那么对于特别复杂的难题，岂不是说谁买得起更多的算力时间，谁就能找到更优秀、更极致的解决方案吗？

这意味着什么呢？意味着人的聪明可能没用了。

以前你可以说，虽然我们公司设备略差，但我们的人更优秀，我们更重视教育和学习，所以我们的办法更聪明，我们还可以在市场上占有一席之地 —— 而以后，谁算力强谁就有更优的算法，谁拥有更优的算法，谁就有更先进的技术。

谁就有更强的商业竞争力，以及军事优势。

金融领域，高频交易，如果你的算法能比别人快0.1%，准确率高1%，那背后就是巨大的利润差距，甚至可能是生死存亡的差距。在军事领域，像指挥无人机蜂群这样的任务，战场瞬息万变，更是必须依赖AI算法的实时调度能力……

那岂不是说什么战略、什么思想、什么文化、什么教育都没意义 —— 「Scaling Law（缩放定律）」之下算力就是一切吗？

现在人人都在讨论AI，但经过这一季专栏，我们越来越清楚地看到，哪怕AGI今年就实现，大多数人的生活也不会有太大改变，而且也不至于造成大规模结构性失业。这是因为人仍然需要做各种「微决策」[1]。就算AI的智能再强，它也不了解你现场的微妙情况，它也不能完全替你做主，它只是一个生活在虚拟空间里的智能助手而已。

但如果人形机器人的技术突破了，那可就是另一个故事了。因为人形机器人真的可以完全替代很多工作。

而人形机器人正在加速到来。也许五年之内，我们就能看到通用机器人进入家庭。

到时候你会意识到，我们此刻经历的AI革命，只不过是剧情正式展开前的一段小铺垫。机器人将极为深刻地影响我们的生活，重塑社会结构，甚至重构地缘政治格局。

这里还有大量其他的挑战：软件和硬件之间的耦合，零件的磨合，异常状态的处理，比如遇到温度过高时如何控制，对各种突发情况的应对机制……所有这些都没有近路可抄，必须在实地反复试验、迭代才行。

有个著名的抱怨是：“我希望AI帮我做家务，这样我就可以搞艺术；结果现在AI出来了，它先学会了搞艺术，我还得继续做家务。”为什么会这样？因为人的身体是数百万年演化的结果，我们基本上一出生就知道怎么跟物理世界打交道：做动作、用工具、应对空间变化是我们的本能；而机器人的神经网络，却是必须从零开始学起，它对物理世界没有天生的直觉。

白领的工作的目标函数是模糊的，情境是复杂的，边界条件是无限的。

比如你写一封商业邮件，AI可以帮你确保格式和语法正确，但是它不可能完全了解你这个特定业务背后的企业文化、公司政治、内部权力关系、收件人的情绪、哪些话可以说、哪些话不能说等等，那些都需要你做微决策。

AI或许能把程序员的效率提高10倍，但最终还是人类程序员决定这个代码写给谁、符合哪些要求、考虑哪个风险。产品经理和咨询师的工作没有标准答案，伦理、道德、场面话、眼神交流，这些都是现场博弈的产物。这不是说“对”或“错”，而是“好”或“不够好”之间的灰度判断，做到什么程度才叫好，是你的微决策。

说到底，白领工作很多时候是协调和判断，而不是单纯的信息处理。AI或许可以帮你做大部分动作，但终究不能100%替代你。

不是线性的成长，这是先慢热，再爆发。一开始人们什么都感受不到，但是等感受到什么的时候，机器人已经席卷世界了。

AI 对每个人的技能提升是不一样的，这是一条 S 形曲线。

曲线的底部是平的，意思是对所有原本小于2分的低水平的人，AI 都能把他们的输出拉到中等，达到4分 —— 哪怕你是0基础，AI 也能让你输出一个过得去的水平。

而对2-4分之间的中等水平的人来说，曲线会随着你的水平提升而提升，但是上升速度比较缓慢，提升作用没有那么明显。

而只要你的水平高于4分，AI 可以给你一个非常陡峭的提升！你水平越高，AI对你的帮助就越大。

但如果你本身已经是8分以上的行业高手，那 AI 对你输出的提升就会趋于平缓，进入边际效益递减……曲线在最上方又变平了。

对低水平职场人、入门者来说，AI 绝对是一个巨大的福音。你明明“不会”，现在AI能让你看上去很“会”。

比如你一句英文都不会说，有了 AI 你也可以写出一封很不错的英文信，甚至还能借助 AI 实时翻译直接顺畅地用英文交流。你甚至可以做到母语级的典雅和自然。

再比如你完全不会画画，照样可以用 AI 生成一幅相当好看的画。如果当今世界还有人不知道 AI 的存在，你把那幅画拿给他看，他可能会说你是专业水准。

我觉得 AI 影响最大的领域是医疗。已经有很多测试显示，AI 的医学知识和诊断准确度已经超过了人类医生。现在如果你去医院看病，我强烈建议你把各种检查结果 —— 什么化验单、CT片子之类 —— 全交给一个高水平 AI 比如DeepSeek，让它先看看，完了再去问医生。AI给的诊断和治疗建议，可能比很多医生还要准确。

所以现在医生们也都很客气，能虚心地参考 AI 的意见。

那你说是不是「医生+AI」比 AI 独自判断更准确呢？还真不一定。我最近刚看到一项 2025 年发表的新研究 [1]，用的还只是 GPT-4 这个老模型，发现面对临床上各种小问题，AI 的判断准确率不但比医生的独自判断高，而且并不低于医生和 AI 联合的判断，有时AI自己甚至还略高一点。

这就是说，如果一个医生不参考AI意见，非得自己独自判断，他就是不负责任；他应该以 AI 的意见为主，以自己的意见为辅。

而这也就是说，普通医院刚入行的医生用上AI，就会拥有三甲医院高水平医生一样的判断力。

对低水平人士来说，AI 真是个促进平等的工具啊。

这对中等水平人士可不是个好消息。原本你站在技能的腰部，还有点价值感和安全感，但现在低技能的人借助 AI 也能输出腰部水平，那你的存在感在哪儿呢？

比如一项关于呼叫中心客服的研究 [2] 是这样的。这个业务是让客服通过跟客户通话，去说服客户消费。AI 的作用是实时生成话术建议，在屏幕上给出提示，看能不能帮助客服提高成交率。结果发现：对新手来说，生产率提升了 34%，签单数显著上升；但对老手来说，因为他们本来就会那些话术，AI的帮助不大，签单数就没有明显提高。

AI 给中等水平人士造成了直接威胁。

现在一个新入行的程序员就能借助AI每天写大量代码，那如果你是个普通程序员，日常工作只是写些不太复杂、不需要多少微决策的代码，你这个“老手”还有什么优势？

麦肯锡 2025 年的一份报告 [3] 提到，现在企业最看重的已经不是员工的「熟练度」，而是「人机协调能力」，也就是你能不能用好AI。如果你不会用AI，你的工资增长会明显落后于那些懂得用 AI 的人。

可是怎么用呢？可不能像新手一样用。作为中等选手，如果你像低等选手一样完全依赖AI，直接照搬生成结果，你不但没有优势，而且可能反而不如自己原本该有的表现。

德国的一项研究 [4] 考察了让大学生用 ChatGPT 写论文。AI的确提高了低水平学生的成绩，但对中高等学生来说，ChatGPT拉低了他们的得分。

你原本可以比ChatGPT强一点的。哪怕你是个医生，你至少也可以根据自己的经验，多问问病人的情况，多给AI输入一些化验单上没有的信息啊……你总可以做一点AI自己做不了的事情。

中等水平人士的出路在于帮助和驾驭AI。

理想情况是，你应该让 AI 去承担那些重复性的、纯信息处理型的、低决策密度的任务，而你要站在更高的层次，提出思路、定义目标、做出决策、掌握审美，最终把控质量。

比如有研究发现 [5]，对于有三到五年工作经验的前端工程师来说，一旦用上像 Copilot 这样的AI编程工具，正确的做法是尽量让AI出代码，自己则把以前写代码时间的30%，转移到架构设计和评审上去。平均而论，Copilot 让程序实现加快了 55.8%。

如果你是一个内容营销团队，你可以用 AI 帮你头脑风暴，生成标题、写初稿，乃至于根据不同平台优化内容风格。但人还是需要主导策划、设定主题、做深度采访、确定立意走向……

你是「把 AI 纳入工作流」，而不是「把工作交给 AI」。

中等水平的人如果用 AI 用得好，输出能力可以实现一次陡峭式的跃升 —— 比如从原本的 6 分直接跳到 10 分，跨入高水平行列。

而高水平人士用 AI，则必须注入更大的主动性。

你已经不是驾驭，而是统帅AI。所有的琐碎事务、重复劳动都可以交给 AI 去处理，你把自己解放出来，专注于最有价值、最需要创意的部分。

比如如果你是一名顶尖的内容创作者，让AI出文章就是不可接受的 —— 你必须精确控制自己输出的每一句话。AI 是你的助手，它能快速调研、搜集资料、初步推理。你有任何灵感，随时可以验证；你有个论点需要科研证据，AI 直接给参考文献；你想了解某个行业的现状，AI 十分钟之内给你一份全面的报告。你的水平体现在从这些信息中提炼洞见。

科研领域更是如此。现在 AlphaFold 这样的AI工具可以直接生成研究对象，像 AlphaEvolve 更是能直接发现研究结果，可能AI连灵感都给你包办了 —— 你要做的是更宏观的决策。

AI 毫无疑问会提升高手的工作效率……但如果你已经是一个8分以上的顶尖高手，AI 并不能把你送入「传说级」。它对你的帮助会趋于平缓，而不是让你突破天际。

这是因为顶尖高手原本就能调用最好的工具和信息。比如这有一位一线导演，AI 能不能让他拍出一部“超越整个时代”的电影？那不太可能。人家原本就拥有最顶级的创意、团队和技术资源，作品已经是行业顶级，人根本就看不上 AI 生成的小视频。

同样道理，如果你是个顶尖小说家，AI 或许能帮你提供一些历史现场的资料什么的，但它不太可能带给你的小说更高级的文学灵魂。

但也许以后可以。等到ASI出来，我们再让它跟顶尖高手结合，也许会产生魔法级突破……那是另一个故事。

我感觉现在大部分人还没有真正把 AI 加入工作流程。已经开始用 AI 的人，大多数也还没有用出高水平的效果。

有调研显示 [6]，目前中国企业使用 AI 的场景， 80%还停留在文本摘要、客服回复、问答之类的任务上。这些任务根本都用不上像 o3 这样的高端模型。你说写个总结、翻译个材料、辅导孩子写作业啥的，一般模型就够用了。

……那你就没有把AI用好。你需要思考怎么才能把 AI 深度嵌入自己的工作流程，怎么让 AI 发挥更大的作用，怎么把自己拉升到顶尖高手的输出水平。

如果你还没想好，不用太焦虑，因为大多数人都没想好。

现在人们热议 AI 会不会引发大失业，有人动不动就说五年内一半的岗位会被替代……但现实是到目前为止，还没有任何明显迹象表明有什么剧烈变化正在发生。

我目前唯一听说的，是入门级程序员的招聘岗位在减少。但是其他领域似乎还没有受到冲击。

《经济学人》杂志上周刚刚出了一篇文章 [7]，明确提出 AI 目前并没有带来大规模的结构性失业。美国2025年4月的失业率只有 4.2%，处于历史低位。一方面是这几年美国经济整体表现不错，服务业的扩张吸纳了大量劳动力，一方面是我们一再说的「微决策」，白领岗位不会那么容易被取代 —— AI 会把一些任务给自动化，但不至于直接消灭岗位。

还有一方面，则可能是因为 AI 还没有深度渗透到职业流程之中。人们对AI的用法还非常初级。

也许这一切只是暂时的。也许等到今年下半年 GPT-5 发布，AI Agent（智能体）成熟，能够独立承担工作流程，失业潮才会真正显现。

但不论如何，我认为那条 S 曲线是成立的：AI 对人的影响不是均匀的 —— 你是被替代还是被放大，取决于你能提供多大的主动性。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.28 周二：

第一个洞见是：模型已经比人聪明。

我可能是中文世界最爱尬吹o3的人。可能你觉得我是不是走火入魔了……真不是。任何一个深度用过o3的人都会同意：这是一个极为聪明的AI。比如我和香帅老师交流过，她完全认同。

可能你已经每天都在用AI。一开始的时候你也觉得很神奇，用久了就觉得不过如此：它们经常输出陈词滥调，还会产生幻觉，最多就是帮你写个普通文档、快速搜集点资料而已 —— 那是因为你没用过o3。

o3是不一样的。o3能用当前人类最高级的理论 —— 比如复杂性科学 —— 解释任何道理，包括古老的《道德经》和阳明心学；o3会随时引用任何领域最新的学术论文；o3生成的洞见，对那个领域最顶尖的科学家都有用。

现实是我们已经有了一个比绝大多数人都聪明的AI，而大多数人竟然无动于衷。但你早晚能体会到这个震撼。

而且o3-pro马上就要出来了。现在最强AI已经不只是人的助手，更是导师。

第二个洞见是：我们学习和思考任何问题，应该设法让自己达到「当前最佳理解」。

以前我们常说一个词叫「当前科学理解」，意思是学术界对一个问题的主流看法。当然你不可能像专家那样了解所有的技术细节，但对于像某某食物是否健康、宇宙起源是怎么回事儿这种问题，你最起码可以在大原则上跟科学家的主流判断对齐。

但是「主流判断」是个动态的、统计性的概念：学术界内部每天都有新的发现，有持续的争论，我们不好把握，因为其中涉及到不好理解的细节……

但是现在我们有AI了。AI能帮你全面调研最新的进展、能帮你澄清逻辑、排除误解，能用大学生、甚至高中生语言帮你解释任何一篇论文的关键思想。

这就意味着只要你肯钻研，你就可以把认知提升到内行的高度。你可以像一个资深球迷那样，虽然自己不会踢球，但是最起码知道欧冠联赛的最新结果，而不是停留在“梅西是世界最佳球员”那种水平。

第三个洞见是：长期跟AI交流会改变你的大脑。

就像阅读改变了人的大脑、短视频可以改变大脑一样，AI会改变你的大脑。

跟AI交流是一个非常主动的过程。你不是安静地阅读一个什么材料，你是主动吸收为你定制的信息。你在每一轮对话中捕捉到一个亮点，继续追问它；你会对任何疑点深入探究；你可以把自己的想法说给它，寻求反馈……这其中的每一步你得到的都是世界级水准的回应。像这样的交流怎么可能不改变大脑呢？

那个身上哪里痒一下就能立即挠到的人，和那个已经感觉不到痒痒的人，皮肤的质感截然不同。

你会对高价值信息高度敏感，像在沙漠中搜寻珍宝一样搜寻它们。你会对陈词滥调越来越不耐烦。你会对低水平言论先是鄙夷，进而同情。

以前人说什么脑机接口、什么“神人” —— 其实你根本不需要脑机接口，也不需要高人一等的操作：打开ChatGPT的App，直接语音输入，让它用文字输出，你迅速扫一眼抓住重点，立即追问，这就可以了。

这是人类发明文字以来，获取信息方式的一次飞跃。

我的第四个洞见是：洞见高于正确。

当然正确很重要。比如对某个科学现象，当你终于搞明白“原来是这么回事”的时候，那个恍然大悟的愉悦感，十分美好。

但当你跟AI聊得多了，你会有一种越来越强烈的感觉：正确变得无聊。你不再满足于正确，你想要的是「洞见」。

洞见是在那些模糊地带，在“这么说也行、那么说也行”的语境中，一个有决断力、有穿透力的说法。这个说法应该一针见血，让你迅速抓住事情的本质。

它很可能不够全面，漏掉了很多复杂的细节，但你一旦抓住这条主线，那些细枝末节就都不在话下。

我现在读任何东西，最渴望的就是洞见。我经常问AI的一个问题是：「你对此还有什么更深的洞见？」它经常能给惊喜。如果不满意，我会继续追问：「还有没有比这个更深的洞见？」

接下来，咱们来说三个一般性的、原则性的用法。

第一个方法是：有任何想法，都直接交给AI。

我现在特别常用的一个做法是，比如我在X上看到有人提到一篇论文、或者晒出一本书的封面、或者一个什么论点，只要我想进一步了解，就会立刻用手机截图交给ChatGPT，然后对o3说三个字：「请详解。」

o3会找到那篇论文的原文、检索全网关于那本书的资料，告诉我这里都讲了什么，产生了什么影响，有什么相关的信息，以及它自己的洞见。如果我感兴趣，这就是一系列讨论的开始。

再比如你听人提到一个有点耸人听闻的事儿，可以立即发给o3，说：「请做事实核查。」o3会查询主流媒体的报道，告诉你那个消息是否可靠。

更广泛地说，只要你在任何时候有任何疑问，脑子里冒出任何想法，包括你构思出来一个什么理论，都应该立刻跟AI讨论，听听它的意见。

我认为这个「即时性」至关重要。有想法千万别过夜：你要说“我等一小时之后再来研究这个问题”，你很可能就错过了。

好奇心是一种冲动。过了这个劲儿你对那个问题的感兴趣程度会下降，你会被别的东西吸引，你就失去了一次获得新知和洞见的机会。

一旦形成习惯，你眼中的世界会有所不同。

比如我们专栏的一个业务是讲解新书，我现在对那些书的原作者越来越不满。很多问题他们没写清楚，很多重要的东西被忽略了。比如有时候他们为了所谓通俗，会故意把一个原理给模糊处理 —— 而事实上只要给个简单的数学公式就能说得很清楚！

而AI，则不但会告诉你那个公式，而且会把原始论文找出来，而且会用直白的语言确保你准确理解。

所以我现在讲书会用到很多原书中没有的内容……而你也应该如此。一本书其实只是提醒你世界上有这么个事儿，是研究和讨论的起点，而远远不是相关知识的完整叙述。

再者，AI能帮你更公正地看待问题。比如我一直觉得IPCC（政府间气候变化专门委员会，Intergovernmental Panel on Climate Change）高估了全球变暖的严重性。我印象中，2000年左右IPCC曾经说2020年的地球会充满灾难，可是现在的地球明明好好的啊？结果我让o3调研，它立即给我列出一堆证据，说明IPCC并没有高估，当前的气候变化与当年的预测基本一致。可能是媒体给了我错误的印象。

还有，AI能帮我们消除一些「妄念」。

比如你对俄乌战争有什么期待，对中美贸易战有什么判断，或者你觉得特朗普会不会很快被弹劾……只要让o3推演一番，你就不那么焦虑了。它会参考当前局势，整合各种公开信息，告诉你几种可能的走向，还附带概率 —— 其中每个走法，可能都不像你想的那么有戏剧性。

第二个方法是：充分利用o3的agent能力。

你不是提问题，而是交代任务。

比如我经常让o3帮我找书。我写了个脚本，告诉它我们是一个什么样的专栏，我们喜欢哪几个主题、哪些作者，我们最近刚讲过哪些书，让它根据这些偏好，去找比如说2025年1月以来出版的新书之中，有哪些可能我们感兴趣的。我要求它每次选择10本书，给每本书做个基本介绍，再写一条推荐理由。

这个任务它完成得相当好，最近有几本书就是它先发现的。

注意这可不是一个人借助普通搜索引擎能做到的。搜索引擎要求你先有关键词，但o3不需要关键词，它能在一系列新书目录中扫描，一本一本看过去，找到你可能感兴趣的一本。有一次，我完全没提的情况下，它竟然主动浏览了2025年以来麻省理工学院出版社的所有新书。

想想这个功能意味着什么。比如你是个科研人员，或者是需要获取行业最新动态的分析师，你都可以把你的信息偏好告诉o3，让它做你的侦察兵，定期帮你找新信息。

有时候它获取信息的过程非常有创造性，给我一种强烈的AGI之感。

第三个方法是一个原则：一定要向AI寻求有你自身独特印记的东西。

现在ChatGPT有“记忆”了。你在对话中提到的各种个人信息 —— 你养了什么宠物、你喜欢什么东西、你最近做了什么，它都能记住。它还能从你们过去所有的对话中综合整理出对你这个人的整体印象。

X上流行的一个有意思的玩法是问ChatGPT：“如果我是电影里的一个角色，你觉得我会是个什么角色？”它的回答会让你欣喜。

它会提炼出你身上那些你自己都可能没有意识到的倾向和特征。

我相信，不久的将来，很多人会发现，你的AI，比你所有的亲友都更了解你。

所以现在ChatGPT的输出已经自动烙上了“你”的印记。比如它说个什么事儿，常常提醒我这个可以做文章选题！

从另一方面说，如果AI输出的内容是谁都能问出来的，那也就不稀缺了。你必须确保它知道你是谁、你想要什么，让它了解你的具体情境。

有时候我问o3：「你对我个人还有什么建议？」它喜欢给我制定宏大的写作计划，它对我的要求比我自己都高。

可能我说的有点激进。但是，一直到现在，我还是觉得这一切非常神奇。我们居然已经有了这么厉害的人工智能！

现在辩论AGI何时到来，某个模型的智商到底是多少，什么各种benchmark评分和排名，我认为已经没什么意义了。真正重要的是，你用它的时候，你自己是什么感觉？你跟高水平智能交流是一种什么体验。

当然现在在国内使用ChatGPT还有一定的难度……而且DeepSeek很快就会出对标o3的R2。但我还是那句话：挽弓当挽强，用箭当用长！我们不应该接受自己用的不是最强的模型。

如果你的工作涉及到高水平思考，如果你想要在认知层面跟人拉开差距，现在最强AI已经能带给你Alpha。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.29 周三：

在我们这一代人之前，人类漫长的演化和历史之中，曾经有过无数的人。那些人一生所看到的世界，几乎就是不变的。比如如果你是大清乾隆年间的一个农民，你的日子和你爷爷、和你孙子，很可能没什么差别。你一辈子所接收到的信息，可能并不比其中典型的一天多很多。

在我们这一代人之后，如果人类足够幸运，没有自我毁灭的话，也许还会存活几万、几十万甚至数百万年。我们可以想见，因为科技发达，他们生活的将是一个大致已经「解决了」的世界。没有疾病、没有贫困、没有战乱，也许每个人都是聪明而理性的。

那好，请问，在此前、现在和此后人类文明漫长的历史之中，如果允许你任选一个时代投胎转世，就好像打游戏一样，你会选择哪个时代呢？

你会选择现在。此前和此后的日子都太无聊了，没有太多游戏价值。用博斯特罗姆的话说，如果有什么高等文明要用计算机模拟一个时代作为游戏，他们会选择我们这个时代。把算力投入到这种剧烈变革、天天都有新东西、有无数悬念、有各种困惑不解、到处都可以探索的时代才有意思。

而我们居然真的生活在这个时代！你说巧不巧……博斯特罗姆认为，我们正生活在历史关键时期这个事实本身，加强了「模拟假设」成立的概率。

这个要点是，如果你有一点历史眼光，你会为生在这个时代而深感庆幸。

当然人类一直都有进步，但以前 —— 也许包括以后 —— 的进步速度都太慢了。去年我出了本书叫《拐点》，封面的灵感来自下面这张图 ——一个人站在人类进步速度即将起飞的那个拐点之前。现在经过一年，我感觉AGI就在眼前，连ASI都曙光乍现，我们似乎已经跨上了拐点，所以这张图也许应该修改成下面这样 ——

今年跟去年很不一样，明年将会跟今年更不一样。不只是AI，是整个历史都在剧烈变动，我们会重新审视很多道理，也会看清楚很多事情。有些悬念的答案将会揭晓，但接着将是更大的悬念。

这里没有岁月静好。你体会一下AI进步的速度，看一看当今有多少工作会被威胁，再想想每年新增多少一心要求过中产阶级生活的大学毕业生，算算东西是怎么生产的经济是怎么增长的，这绝非岁月静好。

就在这几天，OpenAI前首席科学家伊利亚·苏茨科弗（Ilya Sutskever），在离开OpenAI创办自己的公司、沉寂了大半年之后，首次露面，在他的母校多伦多大学给了一场毕业致辞 [3]。他讲了九分钟，主题只有一个：AI将会能做人能做的任何任务，因为生物大脑和数字大脑不应该有什么本质区别。

他提出了严重的警告，但是没有给任何应对方案。

而我们专栏一直都在想方案。事实上我认为人的境遇将会很不错。我认为人并不会被AI取代，更不会变成AI的奴隶甚至宠物，我们将仍然是主人，而且我们仍然很有用。这是因为生物大脑和数字大脑的确有本质的区别。

比如说，每个生物大脑都是独一无二、不可复制的。物理学家和哲学家讨论过很多次了，我们基本上认为，你在技术上就不可能把一个人大脑中的信息完整地复制到计算机或者别的什么载体上去 —— 而这就意味着每个人都是独一无二的。

所以每个人都有独特的价值，必须慎重对待：人天生就有比数字大脑更高的道德优先级。

你说这个AI了不起，可我随时都能在另一台服务器上复制一个它：它能有啥高贵的？

还有别的不同。比如每个人都有从小到大连续的人生经历，有自己的故事，而AI没有 —— 所以AI没有「末那识」，而这也许会限制它的主动发挥……这些我们都一一讨论过。

但我们绝非高枕无忧，还是必须小心应对。毕竟眼前有一个比你更有智能、也许聪明得多的存在。我们专栏这一季讲了很多应对办法，大约可以总结成五个忠告 ——

第一是「加入指数增长」。

绝大多数事物的成长都有个魔咒，叫「边际效益递减」。比如跟完全不上学相比，你稍微花点钱让你家小孩上个公立学校，他的人生就会截然不同。如果你追求精品教育，每年拿出二十万来让孩子上个私立学校，他的成绩可能还会更好一点。如果你拿一百万，让他出国留学，也许未来会有更好的机会，但也许不会。那你说我豁出去了，每年投入五个亿，能不能把孩子培养成诺贝尔奖得主？对不起不能。在这个项目上投入越多、新增效益越小，再多是没有意义的。

世间大约只有两个东西没有陷入边际效益递减，你投入越多就真的收获越大 —— 一个是计算机芯片的摩尔定律，一个是AI性能与算力的缩放定律：它们是长期的指数增长。

正因为这两个东西的存在，现代经济才能确保增长，很多事业才值得加大力度投入，这才有了像Google、华为、字节那些越大反而越赚钱的公司。

搭上指数增长这条线，是你此生最大的机遇。

最起码先把AI用上再说。能用不断增长的算力帮助解决的问题才是值得长期投入的好问题。

第二是「要有独特性」。

如果你是个标准化的人才，你根本就不是人才。你必须提供某种稀缺价值才好。你的阿尔法来自你跟别人的不一样。

我们专栏这一季多次提到心理学家爱德华·戴奇（Edward L. Deci）和理查德·瑞安（Richard Ryan）提出的「自我决定理论（Self-Determination Theory）」：人必须在自主感、能力感和关系感都得到满足的时候才会幸福，才会自在，才会有高水平发挥，才会自动走向繁荣。

对咱们中国人来说，这里的要点是自主感。最重要的不是考试考什么，也不是社会要求你做什么 —— 而是你喜欢什么，你打算做什么，你对世界有一个什么不做不行的计划。

在AI都会调用工具的时代，只有自我驱动的人才是真人才。

干什么事情都可以用AI，但干什么事情都必须留下你自己的独特印记。你的人生经历、故事、审美、风格、性情和默会知识是你真正的财富，要把这些东西跟AI结合。

世界并不介意机器的下一个标准化操作。世界正等着你的个性化发挥。

第三是「元认知能力」。

所谓元认知，就是关于认知的认知，是跳出自我看自我，是在兢兢业业做眼前的事儿之外，能以第三人称视角审视自己是如何做这件事的，甚至质疑自己为什么要做这件事。

我怀疑AI没有真正的元认知能力，但我们没有绝对的证据。元认知是能让你进入高阶思考的能力。

一个哥们说我学历高知识多，所以我应该享受什么什么待遇。他说的不是没道理，但年轻人会很不以为然：因为你那都是「存量」，你拒绝学习所以你不会有进步，你不是”老科学家“你是”老科学“的家。

第二个哥们说你们别管我学历如何，但我爱学习，我每天都在进步！这很好，这是「增量」思维，这样才有希望。

第三个哥们说我也每天都学习，而且我学习的速度还越来越快！因为我会不断审视和改进自己的学习方法！到这个层次就可以说有点元认知了。这是「元学习」，是关于学习的学习。此人将享受一定的指数增长复利……但他毕竟是生物大脑，增长的持续时间有限。

第四个哥们说我自己的学习不是关键，我建立了一个系统，让众人的学习一起推动进步，而且随时有新人加入！这是平台级的智能，是元认知的跃层。

元认知还包括对自己情绪的体察、对自身和他人思考过程的反思、对系统的揣摩，包括比如说框架思维、认知重评等等的技巧……这些我们都讲过。

第四是「认识复杂系统」。

你要知道很多时候并不是你往一个方向拼命用力，事情就能往那个方向推进。有时候你会事与愿违，有时候放手不管才是最佳策略。这就是因为世界是复杂的。

复杂系统的特点是内部的因果关系不可知。这意味着没有办法直来直去地操控。所以我们必须摸着石头过河，通过小步试错和不断迭代去慢慢改进。

但复杂其实是个好消息。正因为复杂，才有「涌现」，才有「自组织」，我们才幸运地得到了那么好用的AI大语言模型。没有人真正理解大语言模型是如何工作的，但它就是好使！正因为复杂，世界才演化出如此多姿多彩的万物。

如果你充分认识复杂系统并且对它充满善意，这一季有一个最重要的认知：复杂比简单更简单。

第五个忠告是「修行慢变量」。

并非所有东西都应该跟着世界一起快速变化，有些事物注定只能慢慢改变，甚至最好不变。

比如你的健康，就不能指望指数增长。你最好的策略大约是每天坚持一段有限时间的锻炼，让身体长期保持在一个比较不错的水平。我们这一季讲了不少关于健康的最新认识，特别是营养学和代谢健康，是健康的基石。

你的「三观」 —— 世界观、人生观和价值观 —— 最好也是稳定的。你认为世界上的财富是创造出来的，还是分配下来的？人与人之间的关系，应该是双赢合作，还是残酷竞争？你大脑中的价值判断系统主要受到什么影响？

你在人生的不同阶段可以有各种各样的「目标（targets）」，但你还需要一个不变的「目的（purpose）」，也就是有没有什么事情、或者什么关系，是你决心为之奋斗一生的。我们这一季至少三次提到，那些有目的的人不但更幸福，而且活得更长。

去年《拐点》出繁体中文版，出版社让我手写几句话放在扉页。我的生物大脑想了半天，得到下面这四句 ——

算力终究可数

智能总是无穷

与君幸逢拐点

但愿人人如龙

AI再强，终极目的必须是人。我坚定相信未来必定是个人人如龙的世界：谁生来都不是要做工具的，我们始终有权利，也有能力，活出自己的风格，拥有自己的精神主权，给世界留下自己的印记。

本文来源：《精英日课6》，万维钢 著，得到。

2026.04.30 周四：

中国和世界正面临很多困难，此刻恐怕不是你一生之中最好的时光。但困难会刺激人们反思，会让人更想通过学习去发展和壮大自我。世间大多数事情是不确定的，唯有学习的回报是确定的……

但我们学习不仅仅是为了爽和能打，更是为了壮大自己的「内核（Inner Core）」。最近有些哲学家喜欢谈论内核 [2]，这是个有点模糊的概念。大约可以说内核是你把知识和经验内化，变成自我的一部分。如果把学习比喻成修仙，内核就是你的“气海”或者“内丹”，内核体现思维能力的段位。

内核强大的人具有三种气质：超越身份思维、观念同步更新、价值观向下兼容。

我们可以把人分为「弱内核」和「强内核」两类。弱内核和弱内核经常吵，弱内核也很喜欢指责强内核 —— 但是强内核和强内核之间很少争吵。这是因为弱内核的人，因为各自所处环境和文化的不同，会对事物有各种各样不同的看法，而强内核的人能超越自身的环境和文化。

一个老北京可能会说烤鸭只有这样做才是正宗的，一个老南京会不同意他的看法 —— 但如果你走南闯北吃过世界各地的美食，你知道每个传统美食都是演化而来又在演化之中，你根本就不在乎什么正宗不正宗。

要在一个讲究游牧文化的地方开一家工厂，你必须尊重当地的风俗习惯，这家工厂的企业文化、管理方法会跟在一个比如说山地文化的地方开的工厂很不一样。但如果你要开一家物理学研究所，那就是全世界都是一样的。一个水暖工到外国干活可能觉得很别扭，而全世界任何两个物理学家凑到一起都能立即无缝对接。

我们大约可以把这个现象称为「强内核性相近，弱内核习相远。」

现在学术界一个流行的说法是人们的观点和行为首先是由「身份认同（identity）」决定的。弱内核尤其如此。老北京之所以维护正宗北京烤鸭，是因为他认为不正宗的烤鸭伤害了他作为北京人的荣誉。而这又是因为他无比看中“北京人”这个身份。强内核却能超越这种单一的身份认同。

弱内核的观念很难改变，强内核的观念与时俱进。精英日课的读者要做「手眼通天之人」—— 那个“天”，是「当前科学理解」。当前科学理解总在进步，这不是我们的认知负担，这是认知福利。

世间多数进步是因为适应。2022年一个有意思的新闻是经历了几百年的飞蛾扑灯之后，现在有些昆虫已经进化到会回避人造光了 [3]。像这样的改变是可以预见到的，正如孩子会长大，手机要升级，越南经济在增长。

时代的变化往往领先于人们的理解。对弱内核来说这是坏消息，因为过去坚持的金科玉律可能会不好使。对强内核来说这不但是好消息，而且是关于这个世界最好的消息：这意味着未来总有惊喜，你永远都不会觉得彻底没意思，你总有盼头。

最可怕的不是看不懂，看不懂可以刺激你去设法看懂。最可怕的是认为那新鲜的一切都与你无关。

如果你知道很多别人不知道的道理，你未必会比别人快乐。读书人有时候会幻想大家都羡慕知识多的人，其实不是的。大家的价值观不一样。

从小经历过屈辱、认为外面的世界很危险的人，做什么事宁可自己做，非常不愿意依赖别人。而从小在安全友好的环境中长大的人却很愿意接触不同的人，愿意跟远在天边的人相互依赖。从事创造性工作的人都讲自由，他们毫不忌讳地谈论什么「颠覆式」创新。而从事重复性劳动的人则认为团结就是力量，纪律是法宝，可控才有效率。

有时候时代变了，一代新人换旧人，旧人最受不了的不是新技术，而是价值观冲击。

说把别人都淘汰掉我上去就行，那可不叫强内核。强内核要设法帮助和领导旧人。我们光知道别人“错了”还不行，我们还要能说服、至少能包容他 —— 为此你需要知道他为什么会有那样的价值观。借用陈寅恪先生的一个说法，你需要有「了解之同情」。

怎样做一个真正的大人物？你得有一个强大的精神内核。内心足够强大，对外部事物自然就能应对自如灵活处理，根本用不着动辄得咎，整天担心我做这个符不符合规定、做那个会不会得罪谁。没有强大内核，整天被外部事物牵着走，那就是德不配位。瓦德瓦特别引用了达芬奇的一句话 ——

「你永远都不会有比对自己更大或者更小的支配权。」

你能在多大程度上掌控自己的内心，才能在多大程度上支配外部事物。这就是此书标题「内部掌控，外部影响」的含义。

用中国话来说这就叫「内圣外王」。内圣外王这个词原本出自《庄子》，后来被儒家拿过去，成了中国古代读书人的最高理想。「内圣」不是说你非得当个圣人，而是说你要有强大的内心修养；「外王」不是说你要当皇帝，而是说你要有领导力和影响力。所有先贤都认为，内圣和外王是相辅相成的，你得内外兼修。

那你可能会想，我就是个卑微的小人物，没有权力，每天都被他人支配，我何谈内圣外王呢？咱们先听个真实的故事。

有个青年女化学家叫芭贝特，她所在实验室的老板叫戈登。戈登是行业大牛，但是脾气不好。有一次芭贝特找戈登讨论前一天交给他的论文，戈登一见面就说，你这篇论文纯属垃圾，我已经扔垃圾桶里了。

我们设想一下，作为一个小人物，被老板这样批评，应该怎么办。我正好听到贾行家和脱不花他俩发明了一个谈话技术，叫做“可不咋地” —— 也就是先肯定老板的批评 —— 芭贝特就是这么做的，而且她做了更多。她接下来的这段话，可以写进教科书。

芭贝特说：“戈登，你说我的论文是垃圾，可不咋地，我写得的确不行。我每次读你写的论文，总会想你怎么能写得如此清晰明了，这也是为什么我想要跟你一起工作。去年秋天你给我提供这个职位的时候，我真的太兴奋了。咱们现在这个研究成果非常重要，如果我这篇论文能写好，它可能会产生巨大的影响。那论文已经这样了，你看看能不能给我一些建议？我想跟你学习怎么把论文写好。”

戈登态度立马好转，他赶紧把论文从垃圾桶里翻出来跟芭贝特一起修改。

我们从芭贝特这段话里至少能找到五个谈话技术 ——

  1. 一上来就是“可不咋地”，先用认同提醒对方咱们是一伙儿的，别误伤；

  2. 表达赞赏，调动情感力量；

  3. 帮对方看到事情的另一面，也就是虽然论文写得不好，但研究做得不错；

  4. 重申双方共同的价值观，我们的目的都是为了让论文产生影响；

  5. 提出具体行动方案，以此建立起共同成长的伙伴关系。

芭贝特只用了35秒就把这些信息全给到了。这些技术可能是你很熟悉的，你可能学过“关键对话”、“谈判技巧”、“非暴力沟通”等等知识，但那些都不是最重要的。瓦德瓦说，这里我们真正应该注意的是，在这番对话中，芭贝特和戈登两人，究竟是谁在领导谁？

答案显然是芭贝特在领导她的老板戈登。这就是领导力。领导力比的不是岗位指令顺序，而是内核的大小。芭贝特的真正了不起之处并不在于她使用了那些技术 —— 可能她根本就没想过用套路 —— 而是她内心的强大，可能比戈登还强大。否则畏敌如虎，一见老板先矮三分，什么套路也使不出来。

领导力不是外部的地位高低，而是你内在的选择，是你能不能在自己辐射范围内产生最大的积极影响，这也就是「外王」。

再来一个故事。瓦德瓦有个女学生，13岁的时候得了一场重病，在医院里等待手术。有一天医生将她的父亲叫到病房外，说了两个坏消息。第一，你女儿的病情已经非常严重，原计划一星期之后的手术必须得提前到今天晚上。第二，医院出现了一个状况，没法给孩子提供麻醉，手术只能在没有麻醉的情况下进行。

没有哪个父亲受得了这样的消息……但是父亲回到病房，带给女儿的，却是两个好消息。

第一，医生说今天就可以做手术了，不用再等一星期，这意味着三天之后你就能出院回家了！第二，医生们一直在观察你，他们认为你是最勇敢的少年，所以手术甚至不需要麻醉！

很多年以后，女孩才知道这番话背后的真相。她早就忘了自己当年是如何经历的那场手术，但是她永远都记得父亲给她的两个好消息。

这是广义上的领导力。领导力不是说你非得指挥谁、调动多少资源、安排什么事儿；领导力也不一定非得使用什么套路或者权谋。领导力是你能不能、你敢不敢让人、让事情产生积极的改变。

领导力是真正的「做自己」。我们专栏以前讲过「基于信息论的人生观」 [1]，多数人都是按剧本走，别人安排啥就干啥，那等于是工具人；只有当你跳出剧本，施加一个主动性的时候，你才算活出了自己。

领导力是内圣和外王的互动。

但我们常常觉得内圣和外王是矛盾的。

有一位临终关怀护士叫布朗妮·维尔（Bronnie Ware），问了很多临终的人们一个问题：“你一生中最大的遗憾是什么？”答案有“我真希望我没有那么用力工作”、“希望我有勇气表达感情”、“要是一直跟朋友保持联络就好了”等等，但是排在第一位的是 ——

「我希望我有勇气过真正属于自己的生活，而不是别人期望的生活。」

要不怎么孔子说「古之学者为己，今之学者为人」呢 —— 为别人而活的最后都后悔了。但人生总有这样的矛盾，你要想多赚点钱可能就得放弃理想；你要想升官可能就得低头；你要想夺取功名利禄，就不能花很多时间搞业余爱好……

这些矛盾本质上是你“内心想要”，和“外部世界要求”之间的矛盾。我们专栏讲过泽娜·希兹的《恍惚在思考中》，说读书人应该修炼自己的精神内核；但我们专栏也讲过巴拉巴西的《成功公式》，说「你的成功由我们决定」[2] —— 决定你成功与否的不是你的内核也不是你的业务表现本身，而是世人对你业务表现的评价。面对这个成功定律，希兹会说人的才华和野心是两个不同的维度 [3]，内圣和外王是两回事。

但是世界上有些牛人，就爱说自己是做自己最喜欢的事情取得的成功。比如巴菲特说有的人根据“外部计分卡”生活，有的人则是对照自己的“内部计分卡”生活，而他从他父亲那里得到的教诲是一定要用“内部计分卡”来衡量自己。巴菲特说他的股票操作之所以能独树一帜，就是因为他有强大的内心。

这样的人是怎么做到的呢？

我认为瓦德瓦这本书最大的贡献，就是他从现代人实践的角度，把内圣和外王统一起来了。

古代精英对「知行合一」有过很多讨论，但是关于内心和外部如何统一，其实是直到现代才成为普通人面对的问题。过去每个人都是某个社会有机体的一分子，你或者属于亲族、或者属于单位、或者属于某个组织，你会认为按照集体的期待去生活是天经地义的。只有到了今天，人们有了一定的经济独立和自由，才谈得上「做自己」这个选项。

可是人们往往不知道怎么使用突如其来的自由。对某些人来说，“做自己”的意思就是“我现在终于可以不管不顾放纵一把了”。这显然不是我们想要的自我。一个更真实的自我，必须是人的直接本能之后的某种东西。

理解这一点，我们必须意识到人脑是个「多元政体」，人在每一时刻都有各种各样的想法和欲念，你必须在众多想要的东西之中追问自己真正想要的东西。比如你今晚很想多喝几杯酒，但同时你又想把明天要做的报告写完，而你更想要的还不是那个报告，而是通过报告去影响公司的决策，不过你真正想要的还是通过那个决策对社会做出正面的贡献……这里的每一个想要都比前一个更高级。如果现在有件急事儿比公司那个决策更能体现你的价值，你可以放弃那场报告。

有这样的自我发现，我们面对各种局面就不再只有本能的反应。你在刺激和回应之间找到了自主的余地，能做出正确的选择，这就是瓦德瓦说的对自己内心的掌控。这也是从纳粹集中营幸存的心理学家维克多·弗兰克（Viktor Frankl）说过的、也是史蒂芬·柯维在《高效能人士的七个习惯》一书中反复讲过的那个道理 ——

「在刺激和回应之间，你还有选择如何回应的自由与能力。」

这就是「内圣」。

但光有内圣还不够。为了成功，你总要与各种各样的人发生联系。有时候你有美好的愿望，可是别人没有这个愿望；你想把事情做好，可是别人的心思不在这，那你怎么办呢？

瓦德瓦说你要用自己的内核去对接别人的内核，去激发他们最好的一面。这就是「外王」。

瓦德瓦说领导力就是为了跟他人追求一个共同的积极目标，我们要把自己和别人的优点都发挥到极致。如果你始终都能做到这一点，你就已经为成功创造了条件 —— 你能做的都做了，剩下的只是概率问题。

我想孟子肯定会同意瓦德瓦这个说法。孟子每一场游说都是在试图激发别人身上最好的一面。而我们之所以能这么做，是因为我们相信每个人身上都有好的一面。

本文来源：《精英日课5》，万维钢 著，得到。

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