注：本文翻译自《原则》作者，桥水基金的创始人，王岐山的好朋友，Ray Dalio 的文章《What is Bridgewater's Culture Really Like and What Are the Reasons For It?¹》，我在“五条 | 2018.08.05 区块链；不赚钱有啥用；达里奥的企业文化”中提到了本文。

如你所知，在我这个阶段，我想要传达这些帮助我和桥水的原则。是这些原则，而不是我本人，帮助我们取得了成就，所以我相信这些原则也可以帮助其他人和组织。为了让它们为人所知，我在 TED 进行了演讲²，并写了《原则³》这本书。 16 分钟的 TED 演讲能让你对我们企业文化的逻辑和内景有初步的了解；《原则》这本书将给你一个更丰富的全景展示。知晓二者差异后，如何选择取决于你。

我们的企业文化及其背后的逻辑让一些人感到困惑，因为我此前从未公开谈过它，却在媒体上被广泛讨论，偶尔还会被一些耸人听闻的文章所曲解。我认为最深入和专业的观点来自三位世界知名的组织心理学家和商业教授，他们深入地研究了桥水。如果你感兴趣，我摘录一些他们在书中描写桥水企业文化的片段。

Adam Grant 在他的书《Originals》中写道：

“在桥水学习的日子改变了我。我会更直接地提出批评性的反馈......我开始相信如果不公开说出来，就没有批评的权力。”

“当我向高管和学生们询问他们在组织中遇到过的最强大的文化时，桥水取得了压倒性的胜利。”

“尽管依然存在很多争论，但桥水是一个高度凝聚、紧密结合的集体，其员工常称其为家庭，并在公司待上几十年。”

“在投资领域，只有拥有独到的想法，才能赚到钱。桥水鼓励公司员工发表异见，以此来规避集体思考行为。当员工分享独立观点而不是随大流时，桥水才有更高的可能性做出独特的投资决策，并识别出他人无法察觉的金融趋势。这样即使市场中其他人都在犯错，桥水也能保持正确。”

“在桥水，员工应当挑战原则。在培训期间，当员工学习桥水的原则时，会有人不断询问他：你同意吗？ ……桥水的决策基于决策本身的质量，而不顺从于资深员工或上位者的意志。我们的目标是创造一个思想上的精英领导制度，让最好的想法取胜。为了最快地获得最好的想法，你需要彻底透明。“

“达利奥确信，无论他何时提出意见，他的员工都不会因为压力被迫表示赞同。他的整个团队将极其透明地挑战他对市场的假设，一个团队就像一个人。决策将基于思想上的精英领导，不是地位、等级、民主。“

Bob Kegan 在他的书《An Everyone Culture: Becoming a Deliberately Developmental Organization》中写道：

“想象自己处于一个值得信赖的环境中，这个环境会容忍——甚至偏好——让你的弱点公开，以便你的同事能够在你克服它们的过程中为你提供支持……你想象的正是这么一个组织：通过其文化，成为人们成长的孵化器或加速器。”

“桥水代表着追求真实，无论过程有诸多不便。这是金融市场中的商业要求，也是个人成长和诚信之路

“在桥水，从一个人的错误中吸取教训是一项工作要求……桥水洗白了（甚至庆祝）犯错误这件事。更重要的是，犯错误被认为是一种常态，应该去学习这些经常出现的痛苦经历产生的可贵数据，而不是无谓地责备。”

Ed Hess 在他的书《Learn or Die》中写道：

“（高质量的）学习需要高质量的批判性思维和高质量的学习交流，这反过来需要一个可信赖的环境、表达的自由、成为一个“人”的自由、以及暴露我们的弱点。桥水已经实践了这些过程，这不仅可以促进批判性思维，还能对抗每个人心中那种抑制个人学习成长的懈怠。”

“我不是说桥水像海豹突击队，做最好的投资决策与执行海豹突击队任务并不相似。不过，这两个高绩效但又差异巨大的组织文化之间存在明显的共同点。事实上它们具备相同的学习思维、能力要求、适用于高变化的环境的流程，无论是在商业环境还是非商业环境，它们都令人瞩目。”

“桥水可能是我研究过的最先进的学习型组织——我的意思是它的学习文化和过程，与学习理论中的研究成果是一致的。桥水比我研究或合作的大多数组织都能更好地面对我们的“人性”；而另一个强调科学地学习的组织是美国陆军。“

“桥水鼓励异见，因为……通过异见和压力测试，一个人的思想和信念可以让他更接近真理或者变得更好。一位高级经理告诉我 ‘我本不喜欢冲突。但我在这里处理它因为它好处多多。’”

“在桥水，因为每一个人的工作都不一样，所以达里奥不断强调人们的差异——他们独特的思维方式和看世界的视角——都是好的。正是这些差异汇集了不同的想法和不同的观点，才能去实践不同的想法并为组织创造最佳结果。而挑战在于如何教育人们去拥抱彼此的独特性和独立的思考。“

本文已使用 PRESS.one 签名。

注：本文翻译自 Uber 娱乐高级工程师 Forrest Smith 的文章《My Favorite Paradox》。我得到了他的授权将文章翻译为中文并发表于我的站点。

随后我得到了 Forrest 的授权，可以将文章翻译为中文并发表于我的站点。本文的打赏收入将以 PRS Token 的方式转赠与 Forrest。

以下为文章译文。

我们生活在大数据的时代。免费游戏每天会收集 300GB 的数据，网站们会跟踪我们在每一个像素的每一次点击，大家都在使用 A/B 测试来测试哪一种服务效果更理想。

有三种类型的谎言：谎言、该死的谎言、统计学

—— 马克吐温

居心不良的人可以扭曲和操控数字，来达到他们想要的结果——我们都知道他们是如何玩弄数字的。

但玩弄数字还有另一种微妙的技巧。聪明、受到过良好教育、有良好逻辑思维的人可以运用这些技巧通过正确的数据，得出完全错误的结论。这种现象时刻都在发生着。

辛普森悖论

1973 年，加州大学伯克利分校因女性歧视被起诉，从数据上看，男研究生的录取率比女研究生高 9%¹。

这个官司引发了一项研究。 但是研究结果表明，女性不仅没有受到歧视，而且女性在录用率上的有额外优势！

这怎么可能？之前的数据似乎很清楚地表明了是女性受到歧视。答案是：辛普森的悖论：

当人们研究变量的相关性时，会对它们进行分组研究。这时，在总体趋势中存在的优势可能会消失，甚至发生反转。

下面的表格¹解释了其中究竟发生了什么：有些学院的录取率很高，有些学院的录取率很低。女生偏向于申请竞争更激烈的学院，男生偏向于申请竞争不那么激烈的学院。在整体录用率上，男生偏高；但是看每个学院的录用率，女生更高。

这是历史上一起真实的官司，并且是辛普森悖论中最著名的例子之一。

我很喜欢辛普森悖论，它让我感到愉悦。因为它不仅仅会改变或扭曲结果，而且完全颠覆了结论。这样的事故在现实中经常发生。

肾结石治疗方案

接下来我提出一个问题，来强化对辛普森的悖论的认识。

假设肾结石有两种不同的治疗方法，你觉得哪一种更好？

• 治疗方案 A：350 位患者，其中 273 位痊愈（治愈率 78％）
• 治疗方案 B：350 位患者，其中 289 位痊愈（治愈率 83％）

正确答案是 …… 方案 A！奇怪吧？这次有什么不同呢¹？

肾结石分为大小结石，治疗大结石更难一些。方案 A 无论在小结石还是大结石上，都有更好的治疗效果：治愈率分别为 93％ 和 73％。

这里的关键在于，虽然每个方案的样本都是 350 人，但其中大小结石的样本数并不是均等的。

• 方案 A：87 位小结石患者 和 263 位大结石患者
• 方案 B：270 位小结石患者 和 80 位大结石患者

当对所有 350 位患者的治愈效果求平均值时，方案 A 的平均值将倾向于较低的大结石治愈率，方案 B 的平均值将倾向于小结石的较高治愈率。这导致方案 A 的综合治愈值被降低——尽管方案 A 在小结石和大结石上都有更好的治疗效果。

剥洋葱理论

我认为辛普森悖论就像剥洋葱。以刚才的肾结石治疗为例：洋葱的最外层认为治疗方案 B 更好；当我们剥掉最外层以后，分别考虑小结石与大结石，会发现在两种情况下治疗方案 A 都更好。

如果我们再剥掉一层，我们很可能会发现：至少在某些情况下，治疗方案 B 会更好。也许是对老年患者来说更好，或是对肥胖患者的小结石更好，或是对患有另一种疾病患者的大结石更好。等等。

让我们再回顾一次辛普森悖论：

当人们研究变量的相关性时，会对它们进行分组研究。这时，在总体趋势中存在的优势可能会消失，甚至发生反转。

每剥开一层，都有机会反转上一层的结论：乍一看上去 A 更好，但是我们深入一研究，发现是 B 更好；再深入一点，发现依然是 A 更好。我真的很喜欢这样的感觉。

游戏中的例子

到目前为止，辛普森悖论出现在了研究生招生和医学研究，接下来还会出现在我们经常玩的游戏中。准确地分析和解读数据真他妈不容易呢！

接下来是一个设想中实验。实验模拟了一个场景，我提出场景中的潜在问题。

在一个第一人称射击游戏（FPS）中，玩家觉得狙击手太强了。好，让我们来看看数据怎么说：

• 每场比赛中，狙击手的平均击杀次数高于其他角色。

确定无疑，也许玩家是对的。让我们剥一层洋葱皮，看看下一步是什么：

• 狙击手在水平较低天梯比赛中平均击杀次数更多。
• 狙击手在高等级天梯比赛较少玩家使用。
• 狙击手在某些地图上占据主导地位。

比赛等级、地图、玩家。基于这些选项，我们可以对实际情况的作出不同的解读。但还没有改变任何结论，说明我们不够深入，我们需要剥离更多层洋葱皮。

以下是我解读的七种不同场景，每种场景都会导致这一结果：

• 狙击手的能力下限高，但是上限低。
• 狙击手非常克制新玩家爱玩的角色。
• 由于视野特别远，狙击手在某些地图确实太强了。
• 狙击手在某些地图上很容易克制别的角色。
• 狙击手并没有很强，但在某些地图上大家都爱玩支援类角色，导致狙击手感觉很强。
• 狙击手并没有很强，但游戏匹配系统缺陷导致无法将高级别狙击手匹配到高级天梯。
• 狙击手并没有很强，但游戏匹配系统缺陷导致将中等级别狙击手错误地匹配到高级别比赛。（我认为这里作者写反了，他想表达意思可能是“将高等级别狙击手错误地匹配到中级天梯”）

最后两点是我最喜欢的。首先，这说明高等级天梯中缺少狙击手可能与游戏玩法无关；其次，两种相反的场景会导致相同的负面结果。

理论

我有一个想法，你可以理解成一个未经证实的理论：对于任何给定的数据集的统计结果，都存在相反的结论。

我认为在任何时候，只要你得出了一个统计结论，你都应该问问自己这个结论代表什么。如果你陷入了辛普森悖论怎么办？如果你剥离了一层洋葱皮，导致扭转了你的结论怎么办？

如果你主动问自己这些问题，你可能会发现你的结论是正确的，也可能会发现自己陷入了一个悖论，并走错了路。

结论

无论你有多少数据，你都需要提出准确的问题。可能你有良好的初衷，但很容易因为提出不准确的问题导致得出错误的答案。

辛普森悖论是一个很好例子，它说明了反转统计结果有多么容易。意识到它的存在，并不断问自己如何保持在正确的道路上，是值得坚持的事情。

一个彩蛋～

之前提到的两个经典案例很硬核，也很适合学习悖论。但我最后得说一个有趣的故事。

故事发生在 2012 年， YouTube 高级工程师 Chris Zacharias 写了一篇博客 “Page Weight Matters”。Chris 的团队负责优化 YouTube 的视频观看页。他在文章中提到，随着时间的推移，这个页面的体积已经增长到 1.2MB，巨大的体积让页面加载时间变长了。

经过几天的努力，Chris 将页面大小缩小到仅仅 98KB，还减少了网络请求数，并用精简的 HTML5 播放器换掉了体积庞大的 Flash 播放器。他感觉很好，最终把这个优化上线了。

经过一周的数据收集后，Chris 发现 …… 新改动让页面的访问速度变得更慢了！页面的平均延迟增加了。尽管体积只相当于原来的 10％，但却需要更长的平均加载时间。

让我们用辛普森悖论来解读这个现象。

为避免悖论，我们必须准确了解当前正在测量的样本。 如果只是通过比较对照组和实验组的平均结果，不会得到有意义的结论——除非我们理解每个组的构成。

在 Chris 的故事中，改进的新方案获得了来自东南亚，南美和非洲的大量新流量。这些地方在新方案中平均需要两分钟才能完成页面加载。而在旧方案，它将花费二十分钟——也就是说，在旧方案中，来自这些地区的用户根本无法打开页面，也就不会进入到统计样本。

所以 Chris 的代码不仅是成功，这是一次大成功。本来二十分钟才能打开页面导致 YouTube 在这些地区而无法使用，改进方案虽然需要两分钟，但是能打开页面已经很好了。以前无法使用 YouTube 的人们突然能用上 YouTube。

然而，最初的数据分析却说这是一次失败的改进。这个故事让我们感到好奇：我们有多少次陷入悖论并对悖论毫无察觉？ 有多少次使用正确的数据做出完全错误的结论？可以肯定，不在少数。

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使用 beancount 记账一年多了，最早是个人私帐用它，现在公帐也用它。记账是一个好习惯，可以回答一系列财务问题：

1. 我去年在打车上花了多少钱
2. 我每年政府贡献了多少社保和税
3. 我在美股的投资中哪一支股票收益率最高，赚了多少

如果日常没有记账，这样的问题很难回答。除此之外，严肃的记账还有以下好处：

1. 更好的掌握自己的经济状况。如果是只记流水账，买了房资产负债几百万 30 年，这样的帐就除了督促自己还钱没有别的存在意义。
2. 一次重新思考生活观念的机会。例如三年前买的电脑归入“资产”而不是“消费”，那么在权衡其二手收益时，可以更清楚地评估其价值（Apple 的电脑更保值，折旧费更少），帮你作出选择。
3. 更好运用金融工具。典型的就是信用卡消费。

但是记账本身是一件挺麻烦的事情，所以需要把流程自动化。Beancount 提供了开放的文件格式，很有利于自动化。

前置知识：复式记账法

和一般流水账不同，Beancount 使用“复式记账法”，也就是会计师使用了几个世纪的记账法。

在中文资料中，很多人用“借、贷”来解释复式记账，太麻烦了¹。我给大家讲一个形象的描述：你的账本有四个“桶”，分别为“收入(Income)”、“支出(Expenses)”、“负债(Liabilities)”、“资产(Assets)”²。

支出和收入都称为“交易”，每一笔交易可以解释为资金在这四个桶之间进行流动。

例如：

• 早上公司发工资，那么从“收入(Income)”桶到“资产(Assets)”桶。
• 中午出门打出租，从“资产(Assets)”桶到“支出(Expenses)”桶。
• 下午用信用卡买了一台手机，从“负债(Liabilities)”桶到“资产(Assets)”桶。
• 下个月还信用卡，从“资产(Assets)”桶到“负债(Liabilities)”桶。
• 明年在二手市场卖掉手机，从“资产(Assets)”桶扣除折旧费用，换成所得现金，回到“资产(Assets)”桶。

这样看复式记账是不是简单很多了。再看下面一个简单的例子：

这是一条典型的交易记录，表示我 7 月 26 日使用滴滴打车，开销为 15 元。记录解释如下：

其中最重要的是 Assets:Cash 和 Expenses:Traffic:Didi。他们分别表示我的现金和滴滴打车的消费，分属于资产(Assets)”桶和“支出(Expenses)”桶。

使用 Beancount 和 Fava

安装 Beancount

首先你需要有 Python。如果没有的话，推荐去下载 Anaconda 或者 Miniconda，里面会内置 Python。接下来就可以安装 Beancount 和他的图形界面 fava 了：

1

pip install beancount fava

编写账本

Beancount 账本由纯文本文件构成。你可以使用 include "文件名" 语法来自由组织账本文件。这里我提供三个文件组成的最简单账本：

accounts.bean：用来管理四个桶

1
2
3

1990-01-01 open Assets:Cash
1990-01-01 open Expenses:Traffic:Didi
1990-01-01 open Equity:OpenBalance

main.bean：主入口文件，包含了 accounts.bean 和 2018-07.bean

1
2
3
4
5
6
7

option "title" "我的账本"
option "operating_currency" "CNY"

include "accounts.bean"

; 每个月的账本
include "2018-07.bean"

2018-07.bean：每个月的账本，文件名就是月份

1
2
3
4
5
6
7

2018-07-26 * "小桔科技" "滴滴打车"
    Assets:Cash			       -15.00 CNY
    Expenses:Traffic:Didi       15.00 CNY

2018-07-25 * "初始化"
    Equity:OpenBalance			
    Assets:Cash			        100.00 CNY

使用 Fava 展示账本

接下来，我们在终端中运行：

1

fava main.bean

然后打开 http://localhost:5000 ，你可以看到如下界面：

Fava 会网页的形式展示你的财务情况。

实际账本比这复杂很多，Fava 提供了一个 Demo 站点，你可以在里面看看一个实际账本是如何运作的：Example with budgets

自动记账

手工记账麻烦，是很多人懒得记账的原因：日常开销数量多而且繁琐，每一笔消费都手工写账本是一件非常非常痛苦的事情。

我的解决方案是信用卡 + 自动记账脚本（下载）。

1. 每月信用卡账单日，我会从银行导出一份信用卡账单（一般是 CSV 或者 Excel 文件）。
2. 运行一个自动化脚本，将账单转换为 Beancount 格式，并且根据日常收支，自动分类交易，加上备注。
3. 最后，手工处理脚本中无法处理的交易，核账。

整个过程耗时不会超过半小时，对我来说可以接受。

写在最后

在部署上，你可以把 Fava 和 Beancount 连同你的账本一起放到一台服务器上，便于随时远程访问。但是我自己目前只在本地计算机使用，所以没有这样做。

最后推荐 wzyboy 的文章《Beancount —— 命令行复式簿记》，我是通过该文了解到 Beancount 并开始复式记账的。除了基础知识，他还提供了一些记账上的进阶技巧和实践，如果你要开始使用 Beancount 记账了，那么这篇文章值得读一读。

上上周开始，我有幸可以参加 PRESS.one iOS TestFight 版体验。

一次流畅的体验

测试版本是 1.0.0.33。

熟悉的登录界面。与网页版本有两个明显的差异：一、移除了 KeyStore 登录方式，仅仅保留了 Email/Password 登录；二、增加了原生 1Password 支持（这一点很贴心的）

登录成功后，进入到 PRESS.one 主界面，即个人主页。主界面可以分为三个主要区域：

• 最上方的导航栏目：提供“扫码”和“管理”两个入口
• 中间的个人信息区域：包含个人信息和我的身份证明
• 我的订阅与我的签名：我签名过的内容和我订阅的内容

其中，“扫码”和“我的订阅”这两个功能入口没有在网页版出现过，所以今天我着重介绍一下“我的订阅”这个功能入口，然后再介绍一下如何使用“扫码”订阅新内容。

顾名思义，“我的订阅”可以让你订阅不同的 PRESS.one 帐号的内容。这里我订阅了霍老师的帐号。

点击去看看呢，你可以阅读每一篇文章的内容。

这里值得注意的是，最上方有个“订阅/取消订阅”按钮，最下方有个“赞赏”按钮。霍老师这篇文章已经获得了 74.818 PRS 赞赏啦。

让我好好赞赞你。

目前，赞赏使用的是 Mixin 进行支付。在此我郑重提议，希望加入“使用 Fox.ONE 赞赏"，因为我把所有的 PRS 代币都放到了 Fox.ONE 钱包中了！

如何关注更多帐号呢？

诶哈，跟微信公众号一样，PRESS.one 目前没有提供任何“发现新内容”的机制。

因此，如果希望关注更多帐号，操作起来稍微麻烦一丢丢：

1. 使用首页左上角的“扫码”
2. 去扫你能找得到的 PRESS.one 帐号的文章二维码

比如说，要关注我的 PRESS.one 帐号，你可以在 App 里扫下面的二维码（不能用微信哦）：

扫码后，选择“查看原文”按钮，可以阅读我的文章；然后点击页面右上角的“订阅”按钮，即可完成订阅。

写在后面

目前，App 和网页版本的定位稍有差异：PRESS.one App 可以看作一个面向读者的内容分发客户端。当然了，其中的内容都是经过签名的，并且将内容存储在链上，以此保证内容是可信的。

在阅读过程中，你可以安静地阅读，或对作者进行打赏，或将文章分享给你的朋友。整个业务的闭环接近完成。

从表面上看，可能会认为 PRESS.one 是微信公众号的替代品或者竞争者，并非如此。PRESS.one 的愿景要比微信公众号大，从立项之初，霍老师就已经将 PRESS.one 定位为一种协议。

朋友们，还记得天国的 RSS 协议吗？RSS 最后的微笑将由 PRESS.one 来守护。

根据小道消息，PRESS.one 开放 API 正在紧锣密鼓地开发中哦。一旦完成，可以预见，会有很多资深开发者——比如我啊——将基于 PRESS.one 进行第三方开发，构建丰富内容生态。

比如，你使用 Wordpress 写文章，那么将可以使用 PRESS.one 的 Wordpress 插件，一键完成内容的签名和发布。

届时，我们很可能将打破现在一个个小圈子的僵局，将分布于 Facebook、微博、微信公众号、个人博客的内容重新连接，重新回归互联网的初心。

虽然现在 App 还有一些瑕疵，但可预见的未来可以说很棒棒了，PRESS.one 团队给你鼓鼓掌👏。

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上个月跟朋友吃饭，他讲了一个故事。故事里有一位奇点主义者¹，他心中的未来是这样的：

“以后 AI 会成为所有物品的标准配置，甚至猫碗和猫砂盆”

“比如说”，他指了指窗外，“自动售货机里面就有 AI。它能琢磨出这个办公楼里面的肥宅到底爱喝零度可乐还是无糖可乐”

“这样它可以每天琢磨，进货上是不是要调整一下，要不要多进一些肥宅快乐水呢？这样，它就能多赚点钱”

“赚了钱，它可以扩大规模，开个分机，或者在故障的时候联系公司总部派人来修，支付维修费用”

“当然，这一切都将通过智能合约来执行”

“那，人能干啥？修机器呗，修机器赚了钱，就能去买肥宅快乐水喝，快快乐乐……”

在他的故事里，人类不再是文明的主人，变成了机器的仆人——去支撑一个机器自洽的文明。

听上去很远吗，其实没有。

上个世纪，赫胥黎说：“人们会渐渐爱上那些使他们丧失思考能力的工业技术”。

如今，我们在抖音和吃鸡中消耗时间，在今日头条和 Facebook 的推荐引擎出卖数据，算不算支撑了一个小小的机器文明？我们生存的意义是否是供养科技公司的机器？

这是不是我们的结局？所谓进化的顶端的我们，只是机器文明的培养皿。至于另一种未来：科技与族群的协同进化——没看到。

百度说人民不在乎用隐私换方便，今日头条的推荐引擎不留余力地纵容用户人性的阴暗面，Facebook 因为隐私问题麻烦缠身，Google 的 AI 助手可以帮用户订饭。但是，科技与我们一起前进的故事好像只在幻想小说里出现过。

另一条道路

另一个故事，由斯蒂夫·乔布斯在 1980 年的一段采访视频²中亲口所述：

在上个世纪，科学家为了研究动物的运动效率，测量了动物们从起点到终点所需的能量。

他们最后发布了排名。能耗比最高的是秃鹫：秃鹫花费最少的卡路里到达终点。人类排第几呢？

人类的排名在榜单末尾三分之一的地方，可以说是表现相当不好。

后来，科学家让人骑着自行车再进行了一次测试。结果是人类+自行车赢了所有动物，比秃鹰高效两倍。

这个结果表明，我们人类是一种工具动物，我们有能力制造工具来突破身体的局限 —— 这正是苹果所做的事情。

这就是“思维的单车（The Bicycle of the Mind）”，是乔布斯坚持的一种技术价值。用这个标题可以在网上找到不同年代的采访视频，说明这样的价值观贯穿他的一生。

在乔布斯的理解中，计算机、技术是作为人类的助手存在的，它们让人变得更强，而不是代替人。这是一种与 Google、Facebook 们完全不同的理解。乔布斯和他的 苹果 是赫胥黎那句话的反例。

之前，我以为科技会导致相似的文化和价值观，让我在很长时间里都没有察觉到科技公司们有这么显著的价值观冲突。

这些差异让我重新审视我的工作：我是为哪些人导向了哪一种道路。

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熟悉的朋友知道我最近弄了一家小公司，发布了个小产品叫 “FoxOne”，以后会在区块链这个领域里做一些微小的工作。

当然，除了做事情以外，我也有一些小小的愿景。

为什么选择区块链

选择区块链是一个深思熟虑的结果。

作为一个技术人和一个创意工作者，我非常希望能够参与到某一次技术改变世界的趋势中去。

有这个潜力的技术只有两个：一是人工智能；二是区块链。

尽管对深度学习和人工智能一贯推崇。但推崇一个技术跟投身其中不一样。一方面，我在理论和工程上有较大的短板；另一方面，现在推动人工智能发展的组织更需要非常专业的执行者。

区块链则不太一样。由于趋利的原因，这个行业玩家鱼龙混杂，无论是基础设施还是市场都处于一个非常早期的阶段。这种情况下挺适合开荒者进入的。

对区块链污名化的澄清

01

现在做区块链的，多少会遇到传销商、投机者甚至金融诈骗者。所以现在进入区块链行业是要冒一点风险的，尤其是在 Reputation 方面。

不过如果稍微了解一下历史，你会发现这是一种规律性的现象。呆在一个离钱近的地方，街角就一定充满了血腥味，这一点与技术无关。所以，把现在的数字资产市场理解成 19 世纪的华尔街就行了。

02

另一点则跟技术有关系。在组建团队的过程中，我发现有两个很有意思的现象：

1. 技术人对区块链/数字资产的偏好差异很大：最喜欢区块链/数字经济的是技术人，最不喜欢的也是技术人
2. 偏差大的原因却是相同的：他们对区块链的技术本质有最深入的了解

对此我是这么看待的：区块链技术很老，所以不是一个技术创新，而是一种模式创新。如果用纯技术视角来看待它，会低估其可能性。

换句话说，原本只有技术人懂的分布式系统和拜占庭将军问题，现在通过各种币的利益驱动，让非技术人也懂了一些分布式系统和拜占庭将军问题。大家多了一把锤子，有更开阔的思路，也就是创新的土壤。

所以我认为这是一个规律性的东西，方法论的普及跟创新的爆发周期是一致的。如果技术人真的觉得自己的东西好，应该感到欣喜而不是不快。

更何况数字资产可是有史以来第一个绑定变现的技术，可以说对技术人的智力成果的保护是空前的呀，你行你上啊……

03

好多人告诉我区块链是空气，因为没有落地。这个说法属于没有意义的正确。

回到 1995 年，那时候的互联网能怎么落地呢。或者我们回到 1970年，那时候的 AI 能怎么落地呢。

所以我理解这也是一个规律性的东西。97 年的互联网和 70 年的人工神经网络在现在看来，离落地都还远着呢。

但如果没有 Dave Raggett 去做 HTTP Protocol，没有 Dreyfus 去完成第一个反向传播算法，能有现在互联网和深度学习的繁荣吗？

显然是没有的。我们把现在的区块链看作 1997 年的互联网就好了。

04

交易市场很有意思的，这里和别的地方不一样，观点相左的人完全应该成为朋友的。你看，得一群人看多，再一群人看空，这样才能促成交易。如果大家观点一致，就谈不成买卖了。

所以吧，如果真的觉得一件事情属于客观上地正确，不受人为因素左右，那么就应该去坚持一下。毕竟每个历史阶段，真理掌握在少数人手中的时间都特别短，只有两个：刚开始和快结束。

当然我也知道，预测未来本来是件极困难的事情，那么能做的就是知行合一了。

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前几天微信群里出了一件事：一位朋友的孩子吃了从某电商购买的问题食品，被送进了医院。

所幸在群中该电商朋友的帮助下，事情很快得到了处理：贩卖不合格商品的商家得到了处罚，孩子的症状得到了控制，该电商广州团队亲自对当事人进行慰问。

就此事，有朋友在群里说：电商产品不重要，重要的是运营。这个观点有失偏颇。

今天，因为这个孩子的爸爸是微信前员工，迅速得到了妥善处理；那么其它购买了这个食品的用户，如果出现症状怎么办呢？

如此的关爱用户手段并不具备良好伸缩性¹。经济学者 Schelling 在《Choice and Consequence》中提到了“确定性生命”和“统计学生命”的区别：

确定性生命：一个有着棕色头发的六岁女孩需要几千美元接受一个手术来让她的生命延续到圣诞节。这时邮政局会被零钱和硬币淹没，因为人们都在捐款救她。

统计学生命：而如果有新闻报道说在取消销售税后麻省的医院设施将不能得到及时更新，从而导致本来可以预防的死亡人数有一点点增加，那么不会有多少人为这件事而落泪，更不要说捐款了。

该电商这次关爱的一位用户是一位“确定性生命”，但是在产品经理面前的数据报表里，还有三亿“统计学生命”需要也更值得关爱。

如何在统计学尺度上描绘用户，如何理解情绪，如何关注到抱怨，如何制定规则；更多关注这些没有面孔，没有身份，没有性别，没有偏好的人，来避免诸如此类事件的发生，对崇尚规模化运作的互联网企业来说更有意义。

关爱的用户的姿势

关爱分方法。

少有人会愿意花时间去考虑如何去理解和关爱自己的用户。即使是在互联网——相比长期产品建设，人们也更愿意用 ROI、GMV、DAU 等纯粹的数据指标去衡量产品和业务得失。

数据指标确实能够抽象和概括现状，但只要是指标就会丢失信息。“统计学用户”没有面孔，不代表他们没有面孔。能在数字之间看到用户的脸，才能创造顾客价值。

既然大家已经不那么愿意听张小龙先生说话。那么回归商业，营销为王，不妨来回归一下营销的本质。

现代营销学之鼻祖，Philip Kotler 说：

营销并非一种以精明的方式兜售自己产品的技巧，而是一种创造顾客价值的艺术

Marketing is not the art of finding clever ways to dispose of what you make. Marketing is the art of creating genuine customer value

这与产品在业务中的情况何其相似。能对“统计学用户”给予关爱的产品设计，看似缺少运营，恰恰是对运营理解得最透彻的，在源头上做了正确的事情。

因为如果我是那个孩子，我更希望自己不要进医院，而不是不认识的叔叔阿姨来看我。

大象无形，大音希声。

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去年数字货币市场火热，我身边有朋友在里面赚到了十年的收入，也有朋友在牛市中损失惨重。在进入区块链行业以后，经常有朋友向我询问“X币能不能买”的问题。

在简单的询问过后，我发现很多朋友在投资数字货币之前，没有任何证券、基金、债券等投资经验，也缺乏投资的基本知识。这件事让我稍稍有些惊讶。

自从我在北京呆了三年患上了鼻炎，母亲会经常给我推荐一些偏方。伊论证其有效性总是会说：“别人吃了有效！”

当然，毫无例外都被我拒绝了。因为伊跟我讲的是个例，我跟伊讲的是规律：如果有一种有效的偏方，在现在这个年代，只有两种可能：

1. 有门槛的治疗方案，被资本被套利掉，人人皆知；
2. 简单的治疗方案，一文不值，鼻炎绝迹。

所以，一个偏方，如果是一个简单而有效的治疗方案，那么现在不会再有人受鼻炎的困扰。借此可以推断这个偏方大概率不会有超过安慰剂的正面疗效。

查理芒格推崇的多元思维模型，需要从基本学科中去寻找建筑材料，数学是其中最有用的一种。概率来自数学，好东西，人人都有那是奢望。

何况人天生是一种反概率生物。对这一基本规律的漠视，在国人身上特别严重。高估个例的价值，忽视客观规律，是我们的一个文化现象。这种文化现象构成了我们的传统，让我们对个例有极高偏好性，也就造就了我们这个群体的极强的赌性。

回到火热的数字货币投机市场。每个人能感觉出来，在一个信息不对等的市场中进行投机行为是一个多数人亏钱的游戏（规律）。但是少数人暴富的传奇故事（个例）依然能吸引从科技白领到菜市场大妈们纷纷入场。

这种文化现象还衍生到诸多不同的领域：

现在中医支持者会称颂两种人，一是古代名医，二是街角的老中医，他们都是无人能学的个例；现代医学强调的是双盲实验、临床实验，这是规律。中华武术爱好者声称只有深山里不出世的武林高手能代表武林，可惜这是不能出世的个例；现代搏击术强调对体能、肌肉力量与运动速度的训练，这是规律。老百姓遇到事情寻求青天大老爷的裁决，希望遇到两袖清风的父母官，这是无法持续的个例；现代法治强调程序正义与证据，这是规律。

作为个人投资，不服从规律可能只是损失了财产；但作为一个创新者，不服从规律的结果会更惨淡一些。

很多创新者喜欢呆在风口浪尖上，前年的 VR，去年的 AI，今年的区块链，每一个领域中都存在吸引大量目光的佼佼者。当然咯，紧紧跟着热点和概念的变化肯定能给人带来收益，但这不持久。

但人类在人性和群体性上存在的客观规律，它们的有效周期会长达几十年到几百年，对它们的理解能带来持续的回报。

规律是思想上的复利。

2017 年里发现的不错的东西，排名不分先后，不分新旧。

Great posts read

• How to Get Your First 100k (Active) Users - 亲子 App Winne 的创始人 Anne Halsall 在“用户增长”这个老话题上的分享和总结。用他们的实践证明“No Silver Bullet”，甲之蜜糖，乙之砒霜，最佳实践只存在于自己的实践中。
• Caring doesn't scale - 一种生活属于我们认识并且关心的人，而另一种生活属于没有名字，没有面孔，了解不深的人。技术世界里不遵循人类的美德，一万年的自然进化跟不上技术进化的人们如何在试图与自己技术造物和睦相处的挣扎中解脱？
• Full Transcript of Steve Jobs Apple WWDC Keynote 1997 - 1997 年 Apple 以广告 "Think Different" 应对 IBM 的 slogan "Think"。针对 "Different" 及后世的以讹传讹，教主的访谈可作为官方答复。"We'll have to be different in some ways to be much better, but that's the prize".
• The Complete Moral Bankruptcy of Manipulating Human Psychology To Turn Users Into Addicts - 怎样操控用户可以称之为“有道德准则”地操控？没有。只要是操控用户，要么是绝对邪恶，要么是持续作恶，要么在二者之间。本文对畅销书 Hooked 作者 Nir Eyal 的虚伪观点进行尖锐反驳。
• The Illusion Of Controls - 怎么算“好的用户体验”，给一个简单的解释。好的用户体验提供 Control（控制能力），不好的用户体验提供 Controls（操控界面）。Interface 靠近人类，则为 Control；靠近机器，则 having Controls。
• A blockchain in 200 lines of code - 200 行代码解释什么是区块链。可能是世界上最小的区块链完整实现。

Favorite books discovered (and read)

• How to Fail at almost Everything and Still Win Big - Scott Adams 著。他的基本观点是把 energy 当作资源，build a system instead of setting goals, to keep energy。这里有我的书评。
• Data Science from Scratch - 对于有一定技术基础，想快速概览现代数据科学的人来说，是一本很好的书。在很短的篇幅里覆盖了概率、统计、机器学习技术、数据处理技术。表达概念时，作者几乎没有使用复杂的形式化语言，取而代之的是简洁的代码，对工程师来说非常友好。
• Thinking in System - Donella H. Meadows 著。最近很火的《第五项修炼》作者彼得•圣吉的老师。描述了动态系统的运作机制、特征、影响方式，设计自组织自适应系统的必要性、存在的问题和挑战。我从本书中得到了解决用户增长问题的领域模型。
• 管理的实践 - 彼得·德鲁克著。从实际执行层面立论的首部管理学书籍，60 年前的观点放到今天，依然能帮助我找到问题本质和解决方案，不失经典。
• 穷查理宝典 - 查理·芒格著。如果一本书是因为书名太像心灵鸡汤而错过好多年，那就是这本了；如果一本书随便翻看一页都有能引发深思的箴言，那就是这本了。
• Dual Momentum Investing - Gary Antonacci 著。Gary Antonacci 的个人投资回报率很惊人，比回报率更惊人的是他在当时叛经离道但简洁直接的观点。读完后我突然意识到一个清晰的意象：市场其实是人类信仰的具象化体现。

Favorite musicians

• 羊毛とおはな, Leonard Cohen, Bob Dylan, Eddie Higgins, Goose house

Interesting game discovered…

• 炉石传说 - 新资料片“狗头人与地下世界”真的非常好玩……

still have not played…

• Civilization VI - 真的没有时间玩，即使最近推出了 iPad 版本 —— 依然没有时间玩。

Favorite (science fiction) TV series and movies

• 黑镜（Black Mirror） - 虽然 Netflix 接手后剧本质量稍微下滑，仍然不失一部优秀科幻作品
• 了不起的麦瑟尔女士（The Marvelous Mrs. Maisel） - 了不起的麦瑟尔女士出演复古脱口秀轻喜剧
• La La Land - 音乐剧的最后昙花一现又怎样，片中最受欢迎的单曲都不是经典爵士又怎样，这是今年唯一一部二刷的影片
• 宣告黎明的露之歌 - 能上榜的电影都是音乐电影。讲了一个好故事，得到一首好歌“歌うたいのバラッド”

Favorite productivity App

• OmniFocus - OF 一出，其它任务管理 App 都可以不必使用了。
• DEVONThink Pro - DEVONThink 不是一个笔记软件。作为知识管理工具的集大成者，别的 Note-taking App 跟它根本不在一个量级上。

在去年末，我开始读一本书 How to Fail at Almost Everything and Still Win Big。书中提到了一种自我管理的方法论。其中的核心观点是：

你需要保持充足的 energy 来尝试很多的事情，这样就算大部分都失败了，只要你保持充足的 energy，你会感觉到成功（的假象）。为了让你保持有足够的 energy，你需要有一套 system，而不能依赖于设立 goals。

其中反常识的部分在于：不要设定目标。

Energy

作者认为 energy 是一种可再生资源。它会在一些日常活动中消耗，在另一些日常活动中恢复。当 energy 充沛时，做事情更有效率，情绪更愉悦，对外在表现和内在洞察力都有积极的影响。

因此个人管理应该围绕 energy 来进行（而不是围绕时间、事务），具体的做法是建立一个 system。

系统导向 vs 目标导向

作者将 system 定义为“持续寻找更优解的一种行为模式”。这种行为模式能够 save/boost energe.

对节食而言，设定一个月内必须减少 10kg 体重是一个goal，而每天食用健康食物是一个 system；对健身而言，在 5 小时内完成一次马拉松是一个 goal，而每天锻炼 20 分钟是一个 system；对创业而言，获得一千万月流水是一个 goal ，而成为敏锐高效的企业家是一个 system。

goal 是一种特定状态，它可能在未来被达成，或者不被达成；而 system 是一个生活方式，它能够提高在很长一段时间内愉悦的几率。换言之，如果你需要等待未来可能发生的事情，这是一个 goal；如果你每天都要做一些事情，这是一个 system。

虽然会有人理解 system 看上去像是被细化被拆解的 goal，但实际上系统导向与目标导向最重要的差异在于执行结果对 energy 的影响：

1. 目标导向的人，在 goal 达成之前需要承受持续的压力和挫败，若 goal 未能达成则需要承受永久性失败。二者都会导致 energy 的消耗。
2. 系统导向的人，每一次实践他们的 system 都是一种成功，也就是说他们做到了他们想要做的事情，对 energy 有积极影响。

简单 vs 优化

系统导向是方法论，也是执行手册：system 的定义就是一种行为模式。

在执行层面，作者主张简单可执行的策略，而不是完整的优化方案。这些策略不常能得到问题的最优解，但是在心智成本、情绪管理等方面的开销较少，从而尽可能减少 energy 的流失。

站在投资的角度上看，巴菲特和查理芒格倡导的“价值投资”是一个 system：购买低估值公司的股票，持续持有它，直到发生系统性变化；而“买上十个比特币，然后期望它在一周内涨 50%” 是一个 goal。后者从一开始就位居劣势，因为短周期的目标会造成更多的交易成本。

当然，reduce the costs 本身也是一种优化，但需要站在更高层次上看待问题。无论在技术架构还是业务架构上，简单的大概率是好的。

对我的帮助

在它的帮助下，我在 2017 年取得了相对满意的收获：工作方法上有了长足进步，能够体会生产关系优化中的微妙之处；对业务架构形成体系化的认知，在技术和产品之外，增加了来自经济学和控制论的领域模型；学会新乐器布鲁斯口琴；重拾英语学习，构建行之有效的学习方法，并且看到了非常明显的成效。

从理解到践行书中的理念，我认为它内含的方法论在大多数情况下都行之有效，并且是一种内化的“价值投资”方式：

1. 开始之前，在方向选择上投入更多精力，但是避免设定 goal；
2. 将相关执行成本降到最低；
3. 长期执行简单的事情，形成一个持续有效运作的 system，直到基本要素发生变化，回到 1。

对 personal energy 取得了控制后，就只需要等待运气了。
You can not directly control luck, but you can move from strategies with bad odds to strategies with good odds.