Collection: In the Arena

Naval Ravikant 2025-10-15

合集:在竞技场中

关于 Elon、迭代与行动力

Nivi: 欢迎回到 Naval 播客。我从 Naval 过去一年的推文中挑选了一些,我们逐条过一遍。

灵感一路到底

Nivi: 这其实是我第一个问题。你跟我说你拿到了 Eric Jorgenson 写的 Elon 传记的提前版。里面有什么令人意外的吗?

Naval: 我才读了大概 20%。写得非常好。就是 Elon 自己的话。我觉得最引人注目的是贯穿全书的那种独立感、行动力和紧迫感。

我觉得读这些东西你未必能学到一套循序渐进的方法;你没法复制他的流程。那是为他量身定做的。是为 SpaceX 设计的,是为 Tesla 设计的。它是因情境而异的,但确实非常鼓舞人心——看他如何不让任何东西阻挡自己,如何疯狂地质疑一切,如何一味强调速度、迭代和毫不废话的执行力。

看完你就想站起来跑回自己公司做同样的事。对我来说,好书就是这样。如果我听一段 Steve Jobs 的演讲,我会想变得更好。如果我读到 Elon 如何执行,我会想执行得更好,然后我会找到自己的方式。

细节未必能对应上,但更重要的是,我觉得驱动一切的就是那份灵感。

Nivi: 这挺有意思的,因为我觉得人们把你视为灵感来源——当然没错——但也认为你提出了人们真正在遵循的原则。

Naval: 我的原则保持在高层面、不完整。部分原因是这样说起来更好听、更容易记住,但也是因为这样更适用。我对”如何致富”内容的一个困扰是,人们在 Twitter 上用 140 或 280 个字符问我非常具体的问题,而我根本缺乏足够的背景来回答。

这些东西需要语境。这就是我喜欢 Airchat 的原因。这也是我喜欢 Clubhouse 的原因。这也是我喜欢口语形式的原因。以前我做 Periscope 的时候,有人问我一个问题,我可以追问回去,他们再问另一个问题,我们可以一层层挖掘,试着触及他们真正想问的核心。

然后我可以说,“好吧,根据我所了解的信息,如果我处在你的位置,我会做以下事情。“但大多数情况都高度依赖语境,所以很难复制别人的细节。适用的是原则。所以这就是为什么我把自己的东西保持在高层面。

事实上,我觉得作者 Eric Jorgenson 做得不错,他试图把那些可引用的小片段单独提取出来,做成独立的句子。他在从 Elon 的作品中抽取推文。

但我也不知道。我就是按自己的风格来。Elon 有他的方式;他用他自己的方式激励人。也许我用自己的方式激励了某些人。我被他的方式激励,我被其他人的方式激励——灵感一路到底。

但说到执行,你得自己来。

人生在竞技场中度过

Naval: 人生在竞技场中度过。你只有通过做事才能学到东西。如果你不在做,那你所积累的一切学习都太笼统、太抽象了。那就真的成了贺卡式格言。你不知道什么适用于什么场合、什么时候。

而且这类通用原则和建议不是数学。有时候你用”富有”这个词指一件事,另一些时候用它指另一件事。“财富”也是,“爱”和”幸福”也是。这些都是多义术语。所以这不是数学。

这些不是精确的定义。你没法从中编出一套可以像计算机一样照搬的操作手册。相反,你得理解在什么语境下应用它们。所以正确的学习方式是实际去做一件事,在做的时候,你弄明白该怎么做。

然后你可以去看看我发过的推文,或者你读过的 Deutsch 的东西,或者 Schopenhauer 的东西,或者你在网上看到的东西,然后说,“哦,原来那个人是这个意思。那就是他在说的通用原则。而且我知道在这种情况下该应用它——不是机械地、不是百分之百地,而是作为再次遇到类似情况时的一个有用经验法则。”

你从推理开始,然后逐步建立起判断力。当你的判断力足够精炼时,它就变成了品味、直觉或第六感,那就是你赖以行动的东西。但你必须从具体开始。

如果你从一般开始,又停留在一般的层面——只是读原则书、格言书、年鉴之类的——你就会像那个上了大学的人:过度教育,却迷失了。他们在错误的场合应用这些东西。就是 Nassim Taleb 所说的”有知却愚蠢的知识分子”,IYI。

Nivi: 我本来要提的一条推文正是这个。来自 6月3日:

“获取知识很容易,难的是知道该在什么时候应用什么。

这就是为什么一切真正的学习都是’在实践中’完成的。

人生在竞技场中度过。”

Naval: 我喜欢那条推文。

其实我只想发一句”人生在竞技场中度过”,就完了。我想就这样甩出去。但我觉得还是得多解释一点,因为”竞技场中的人”是一句名言,所以我想从我的角度稍微展开一下。但这是一个我反复体会到的认识。

如果想学,就去做

Naval: 我最近又创办了一家公司。这是一个非常困难的项目。事实上,公司的名字就叫”不可能公司”。叫 Impossible, Inc.。有趣的是,它把我推入了一种疯狂学习的状态。甚至不一定是被负面动机驱动的,而是我比很长一段时间以来都更有学习的动力。

所以我发现自己更频繁地追问 Grok 和 ChatGPT。我发现自己读更多的书。我发现自己听更多的技术播客。我发现自己更多地头脑风暴。我的精神活动更活跃了。我甚至愿意在投资之外去见更多公司,因为我在从中学到东西。

仅仅保持活跃就让我自然而然地想要学更多,而且不是那种令人不快或导致倦怠的方式。所以我认为做→→ 学习的渴望 →→ 学习。当然还有从做事本身中获得的学习。而我觉得如果你纯粹为学习而学习,过一阵子就会变得空洞。动力是不一样的。

我们是生物力学造物。我走路时大脑转得更快。你会想,“不对,能量守恒——应该转得更慢才对,“但事实并非如此。最好的头脑风暴往往发生在你边走边聊的时候,而不是坐着聊的时候。

这就是为什么有一阵子我试图搞出步行播客这个东西,因为我真的很享受边走边聊,而且大脑运作得更好。所以同样的道理,做和学是携手并进的。所以如果你想学,就去做。

人生中大多数难题,解法都是间接的

Naval: 就像人生中大多数有趣、困难的事情一样,解法是间接的。

这也是”如何致富”推文串的一部分,就是如果你想致富,你不是直接冲着钱去。我想你可以像银行家那样做,但如果你在创造价值,你在使用杠杆,你在承担问责,你在运用你的专有知识,那么赚钱会成为一个副产品。


你会创造出伟大的产品,你会将自己产品化,金钱则作为副产品自然产生。同理,如果你想获得幸福,你就缩小自我,投入高心流的活动,或参与那些让你忘我的活动,幸福便自然降临。

顺便说一下,在引诱这件事上也是如此。你不会走上前去对一个女性说”我想和你上床”来引诱她。不是这样运作的。地位也是如此。公然追逐地位本身就是低地位的信号,追逐地位是一种低地位行为,因为它暴露了你一开始就处于地位等级中的下层。

并非所有事情都必须间接追求。许多事情最好直接去做。如果我想开车,我就坐进去开。如果我想写点什么,那我就坐下来写。但那些本质上具有竞争性的,或者在我们看来难以捉摸的事物——部分原因正是这些剩下的事情最好间接追求。

真正为自己工作时

Nivi: 选自 4 月 2 日:“当你真正为自己工作时,你不会有爱好,不会有周末,不会有假期,但你也不会有’工作’。”

Naval: 这就是为自己工作的悖论,每个创业者或每个自雇者都深有体会:当你开始为自己工作时,你基本上就牺牲了所谓的工作与生活平衡。

你牺牲了工作与生活的界限。不再有朝九晚五。不再有办公室。没有人告诉你该做什么。没有现成的 playbook 可循。与此同时,也没有什么可以关掉的。你关不掉它。你就是这家企业。你就是这个产品。你就是这份工作。你就是这个实体,而且你在乎。

如果你做的是真正属于你自己的事情,你会非常非常在乎,所以你关不掉它。这就是创业者的诅咒。但创业者的好处是,如果你做得对——如果你出于正确的理由、为正确的人、用正确的方式去做,而且如果你能把没有达成目标的压力搁到一边(这种压力是真实的,也很难搁到一边)——那它就不会感觉像工作。

而你恰好在那样的时刻效率最高。你基本上只以产出来衡量自己,你只需要达到自己为自己设定的标准。所以这可以极其令人振奋和令人感到自由。这也是我很久以前说过的:品尝过自由会让你变得无法被雇佣。

而这正是那种对自由的品尝。它让你在朝九晚五、遵循 playbook、有个老板这种经典意义上变得无法被雇佣。但一旦你从中挣脱出来,一旦你在没有安全网、没有老板、没有工作的情况下走过了钢丝——顺便说一下,这在小型创业团队中也可能发生,只要你是高度自我驱动的——你会得到在普通人看来像是巨大代价的东西:你没有周末,没有假期,没有休息时间,没有工作与生活的平衡。但与此同时,当你在工作的时候,它不感觉像工作。那是一件你高度有动力去做的事,而这正是回报。

总而言之,我确实认为这是一扇单向门。我认为,一旦人们体验过在真正在乎的事情上工作,与真正喜欢的人共事,以自我驱动的方式去做——他们就变得无法被雇佣。他们回不去那种有经理、有老板、有 check-in、朝九晚五、“这周这一天到场,坐在这张桌子前,这个时间通勤”的正常工作了。

Nivi: 我觉得这条推文里还有一个隐藏的含义,我猜是有意为之的。它以”当你真正为自己工作时”开头,我猜大多数人会把它理解为”你就是自己的老板”。但我另一种读法是:你在为自己工作。

也就是说,你的劳动是你自身是什么人、是什么样的一种表达。它是自我表达。而这不是一件容易弄清楚的事。

通过行动找到你的专有知识

Naval: 我最终认为,每个人都应该去弄清楚自己独特地最擅长做什么——这件事从根本上与你自身相契合,赋予你真实性,带来你的专有知识,给你竞争优势,使你不可替代。然后你应该全身心投入其中。有时候你不知道那是什么,直到你真正去做。

所以这就是在竞技场中生活。你不会知道自己的专有知识是什么,直到你去行动,直到你在各种困难的情境中去行动。然后你要么会意识到,“哦,我成功驾驭了那些别人会觉得很难的事情”,要么会有别人指出来。他们会说,“嘿,你的超能力好像是 X。”

我有一个朋友,创业好多次了。我总是注意到,他不一定是最聪明的,也不是最懂技术的。他非常勤奋——这也是为什么我不想说他不勤奋,他其实超级勤奋。但我注意到的是,他是最有勇气的。

他根本不在乎面前有什么障碍。没有任何事能让他消沉。他总是在笑,总是在微笑,总是一路往前冲。这种人放在一百年前,你会说,“哦,他是最有勇气的。去冲那个机枪阵地吧。”

他天生就适合干那种事。而在创业的语境下,他就是那种能一次又一次用头撞销售这堵墙、给几百个人打电话、直到终于有一个人说”好”的人。他会打 400 个电话,收到 399 个”不”。而一个”好”他就满足了。这就够了。

然后他可以开始迭代,从中学到东西。这就是他的专有知识。它是一种知识,是一种能力——他知道他对此没问题,他知道另一端有一个他愿意去追求的结果,而这就是一种超能力。现在,也许他可以进一步发展这种能力,或者把它与别的东西结合,甚至只需要把它用在需要的地方,就能让他变得某种程度上不可替代。

所以你通过行动——通过去做——来找到你的专有知识。而当你为自己工作时,你也会自然地倾向于以与你自身相契合的方式来选择和做事,去运用你的专有知识。

你必须非常享受它

Naval: 例如,看看营销,营销是一个开放性问题。人们用不同的方式尝试解决营销。有的人做视频,有的人写文章或发推文。有的人真的会站在外面举着广告牌。有的人会交一大堆朋友、举办派对、通过口碑传播。

现在,也许对你的生意来说,其中某一种比其他的要好得多,但最重要的是选择一个与你喜欢做的那个方式相契合的生意。比如,我有很多朋友来找我说,“嘿,我们一起做一档播客吧。“我就说,“你真的享受说话吗?你真的享受大量地说话吗?”

因为如果不是,你不会享受做播客的过程。你不会成为最擅长这个的人。“他们做播客只是为了营销。“于是他们做了两三期,然后最终就放弃了。

他们放弃是因为,首先,他们不享受做播客。我不是说稍微享受一点,你必须非常享受。如果你要做到顶尖,你对该事物的享受程度几乎要达到病态的水平。于是他们录了几期,然后他们的听众就会察觉到:“实际上这个人只是在问一堆问题,面无表情,似乎并不真的享受,而且在做播客中等同于不停看手表的动作。”


而像 Joe Rogan 这样的人——他如此沉浸其中——他如此热衷于和播客上那些奇奇怪怪的嘉宾聊天,以至于即使没有任何听众,这个人也会继续做下去。事实上,当他确实没有听众的时候他就在做了——那时候他在 Ustream 上,深夜在一个随机的网站上直播。

所以他成为顶级播客主播绝非偶然。因此,当你在做营销的时候,你要倚仗你的专有知识,倚仗你自己。如果你喜欢说话,那就试试播客。也许你更喜欢对话式的口吻,那你可以试试像 Twitter Spaces 这样的直播网络。

也许你喜欢写作。如果你喜欢长文写作,去 Substack。如果你喜欢短文写作,去 X。如果你喜欢非常长的形式,那也许写一系列博客文章,最终汇集成一本书。如果你喜欢做视频,那也许你可以用最新的 AI 模型制作视频,再在上面叠加内容。

但你必须做那些对你来说非常自然的事情。其中的诀窍之一,是选择一个你天性所擅长的东西恰好与之契合的生意,或者在那个生意中选择一个适合你的角色,或者找一个互补的联合创始人。这是一个匹配的问题,一个适配的问题。好消息是,在现代社会,机会是无限的。

有无限的人,无限的场所,无限的媒体形式。有无限的选择等着你。那么你怎么找到你真正擅长的那个东西?你要去尝试一切,而你会去尝试一切,因为你会去行动。你会站在竞技场上。你会去 tackling,去解决问题。

所以第一次做的时候,你可能做了一大堆你并不享受的事情,而且可能做得不好,但最终你会聚焦到你真正喜欢做的事情上,然后希望你能找到那个契合点。

暂停、反思、检视效果

Naval:我们过去谈过,“成为你所做的事情中世界上最厉害的人。不断重新定义你做的事情,直到这句话成立。“Akira 还为此做了一首歌。Akira the Don,上帝保佑他。我认为这句话绝对正确。你想成为你所做的事情中世界上最厉害的人,但要不断重新定义你做的事情,直到这成为事实。而这个重新定义能够奏效的唯一途径,就是通过迭代的过程,通过行动。所以,你需要那根胡萝卜,你需要那面旗帜。

你需要那个终点处的奖赏来牵引你前行,让你去行动,然后你需要迭代。迭代并不意味着重复。迭代不是机械的。不是一万小时,而是一万次迭代。不是花费的时间,而是学习循环。

所谓迭代,就是你做一件事,然后停下来,暂停,反思。你看看这次做得好不好。然后你做出改变。然后你尝试别的。然后暂停、反思、看看效果如何。然后你再次改变,再尝试别的。这就是迭代的过程,这就是学习的过程。所有学习系统都是这样运作的。

进化也是如此——迭代中有突变,有复制,然后有筛选。你淘汰掉那些不起作用的。技术和发明也是如此——你会创新,创造一项新技术,然后尝试将其规模化,要么在市场上存活下来,要么被淘汰出局。

David Deutsch 谈到的对优良解释的探索也是如此。你提出一个猜想,这个猜想接受批评,然后那些行不通的东西被剔除。这才是真正的科学方法。

这一切的核心就是找到对你而言最自然的东西,通过在竞技场中生活、高主动性、不断迭代的过程去实践,直到你弄明白,然后你就成为”它”的全球最佳,而”它”就是——做自己。

为一切责备自己,并捍卫你的能动性

Nivi:让我们再聊一条推文,我第一次看到的时候就很喜欢,或者我可能转发了它。我觉得人们转发东西,往往是因为看到了某种他们还没学会如何表达、但已经在脑海中隐约知道的想法——它只是隐性的,还没有被显性化。

我觉得当人们说”我必须转发这个”的时候,就是这种时刻。

这条是 1 月 17 日的:“为一切责备自己,并捍卫你的能动性。”

从我的角度来说就是:对一切承担责任,在承担责任的过程中,你就创造并保有了去解决那个问题的能动性。如果你不对这个问题负责,你就没有办法去解决这个问题。

Naval:关于你提到的这是你已经知道但表达方式让你很喜欢的东西这一点——Emerson 一直在做这件事。他会用优美的方式表达一些东西,然后你会说,“哦,这正是我在想和感受的,但我不知道该怎么表达。”

他是这样说的:“在每一件天才之作中,我们都能认出自己那些曾被拒绝的想法;它们带着某种疏离的庄严回到我们身边。“我太喜欢这句话了。这就是我在 Twitter 上努力做的事——说出真实的东西,但以一种有趣的方式。

而且不仅是真实和有趣,它还必须有真正的情感分量。它必须是最近触动了我、对我来说很重要的东西。否则我就是装的。我不会坐在那里绞尽脑汁想推文写。更多的是,某件事发生在我身上,某件事在情感上影响了我,然后我以某种方式把它综合起来。

我会测试它。我会问自己,“这是真的吗?“如果我觉得它是真的,或者大体是真的,或者在我关心的语境中是真的,而且我能用某种方式说出来、让它在我脑海中留下印记,那我就直接发出去。对那些能理解的人来说,这并不是什么新东西。

如果说得不够有趣,那它就是陈词滥调;如果人们听得太多了,它也是陈词滥调。但如果以一种有趣的方式说出来,它可能会提醒他们某些重要的东西,或者可能转化他们的专有知识,或者可能成为将他们的专有知识在自己脑海中转化为更普遍知识的钩子。

所以我发现这个过程对我自己很有用,希望对其他人也是如此。现在回到这条具体的推文,我注意到人们有一种非常愤世嫉俗的倾向,他们会说,“所有的财富都是偷来的”,比如说被银行家之流,或者裙带资本家之类的,或者干脆就是彻头彻尾的窃贼或寡头。

“如果你是 X,你就不可能在这个世界上出人头地。”

“如果你是个穷孩子,你就不可能在这个世界上出人头地。”

“如果你属于这个种族或族群,如果你出生在那个国家,或者如果你是跛脚的、残废的、失明的,“诸如此类。

这种说法的问题在于,没错,世界上确实存在真实的障碍。这不是一个公平的竞技场,而”公平”这种东西只存在于孩子的想象中,无法以任何真实的方式被固定下来。但世界并不完全靠运气。事实上,你知道这一点,因为在你自己的生活中,有一些事情是你做了之后才带来了好的结果,而你知道如果你没有做那件事,就不会有那个好的结果。

所以你绝对可以拨动指针,并非一切都靠运气。尤其是你考虑的时间跨度越长,活动的强度越高,你进行的迭代越多,你投入的思考和选择越多,运气的重要性就越低。它退隐到远处。


举一个简单的例子,大多数人可能不太喜欢,因为他们不在硅谷——但 20 年前我在硅谷遇到的每一个聪明人,每一个,那些年轻而才华横溢的人,每一个都成功了。每一个都是。我想不出任何例外。我当初应该回去,仅仅根据他们的才华就把他们全部编入索引。顺便说一下,这正是 Y Combinator 在大规模做的事情,对吧?多么精妙的机制。

所以这确实有效。只要人们坚持 20 年,它就有效。你可能说:“你说得倒轻巧,那是硅谷的人。”

没有一个人是出生在那里的。他们都是搬过去的。他们搬过去是因为他们想和其他聪明的孩子在一起,因为他们想拥有高度的能动性。所以能动性确实有效,但如果你在计较时间周期,你会失望的。

你会过早放弃。所以你需要一个更高的驱动力。这就是为什么 Elon 要去火星,这就是为什么 Sam 想发明 AGI。这也是为什么 Steve Jobs 在 50 年前,八十年代就在谈论要造一台能放进书里的电脑。

他说的是 iPad。正是这些非常长远的愿景,在漫长的时间里支撑着你,去真正建造你想建造的东西,到达你想去的地方。

愤世嫉俗的信念会自我实现

所以愤世嫉俗的信念是自我实现的。悲观的信念就像你骑摩托车,却盯着你应该转弯避开的那堵砖墙。你会在不知不觉中撞上那堵砖墙。

所以你必须保护你的能动性。你必须保护你能改变事物的信念。你天生就有能动性。孩子们是高能动性的。他们去拿他们想要的东西。如果他们想要什么,看到了,就去拿。你必须保护你的能动性。你必须保护你能改变事物的信念。

你不可能欺骗大自然母亲

Naval: 你必须为发生在你身上的一切坏事承担责任——这是一种心态。

也许有点假,但它非常符合自身利益。事实上,如果你能做到更进一步,把你身上发生的一切好事都归结为运气,那也可能是有帮助的。但在某种程度上,真相非常重要。你不想作假。

据我观察,事情的真相是:那些非常努力、全身心投入、不轻言放弃、在足够长的时间尺度上对结果承担责任的人,最终都会在他们专注的领域取得成功。每一个成功的案例都知道这一点。

Richard Feynman 曾经说他不是天才。他只是一个全身心投入、非常努力的人。是的,他显然很聪明。但那是必要条件,而非充分条件。我们都见过那种聪明但懒惰的人的套路。

而且我喜欢跟我所有的朋友调侃——包括 Nivi——我注意到这些人的一个问题是,你们远远没有发挥出自己的潜力。你们的潜力比你们现在的位置高得多。你必须把一部分势能转化为动能。

具有讽刺意味的是,这样做反而会提高你的潜力,因为我们不是静态的生物。

我们是动态的生物。你会学到更多。你会在实践中学习。所以别再找借口了,进入竞技场吧。

Schopenhauer 的启示

Nivi: 你也很喜欢 Schopenhauer。你从 Schopenhauer 那里学到了什么,或者他的作品里有什么令人惊讶的地方吗?

Naval: Schopenhauer 不适合所有人,而且有不止一个 Schopenhauer。他写了很多东西,你可以读他那些更晦涩的哲学文本,比如《作为意志和表象的世界》(The World as Will and Idea),那是他为其他哲学家写的。或者你可以读他更实用的作品,比如《论存在的虚无》(On the Vanity of Existence)。

他是历史上为数不多的毫不畏缩地写作的人之一。他写下他相信为真的东西。他并不总是正确的,但他从不对你说谎——这一点你能感受得到。他对事物的思考非常深入。

他不太在意别人怎么看他。他所知道的就是:“我写下来的东西,我知道它是真的。”

他也从不摆架子。他不用华丽的语言;他不想给你留下深刻印象。

人们称他为悲观主义者。我认为这不完全公平。我认为他的世界观可以被解读为悲观的,但我只是想读一剂刺骨的真相时才会去读他。

Schopenhauer 对我独特的作用在于,他给了我完全的许可去做我自己。他完全不在乎大众怎么想,他对庸常思维的鄙夷溢于言表。

当然,我不一定认同这一点——我比他更倾向平等主义一些。但他确实给了你做自己的许可。所以如果你擅长某件事,不要害羞。承认你擅长某件事。

这对我来说很难,因为我们都想与人相处融洽。如果你想在群体中相处融洽,你就不想太突出。有句老话:出头的椽子先烂。

但如果你要做出任何卓越的成就,你确实必须在某种程度上押注自己。如果你在某方面出类拔萃,那确实需要你承认自己在那方面出类拔萃——或者至少在努力做到出类拔萃——而不必在意别人的看法。

当然,你也不想陷入妄想。任何从事投资行业的人都会不断遇到那些说”我在某方面很厉害”的人,而他们多少有些妄想。不,你没有资格说自己出类拔萃。是别人来说你出类拔萃,你妈妈的不算。

真实的反馈来自自由市场和自然

来自他人的反馈通常是假的。奖项是假的。评论家是假的。来自亲朋好友的赞美是假的。他们也许想做到真诚,但淹没在如此庞大的虚假之中,你不会得到真正的反馈。

真正的反馈来自自由市场和自然。物理学是严酷的:你的产品要么管用,要么不管用。自由市场是严酷的:人们要么买,要么不买。但来自他人的反馈是假的。

你无法从群体中获得好的反馈,因为群体只是在试图维持和谐。个人追寻真理,群体寻求共识。一个不和谐的群体会解体。它会分崩离析。而群体越大,你能从中获得的好反馈就越少。

你不必非得依赖来自你妈妈或朋友或家人的反馈,甚至不必依赖颁奖典礼和评奖体系。

如果你的公司优化的目标是登上杂志封面,或是赢得行业奖项,那你就失败了。

你需要客户。那才是你真正的反馈。你需要来自自然的反馈。

你的火箭发射了吗?

你的无人机飞起来了吗?

你的 3D 打印机是否在规定的时间内、在预算成本内,按照应有的精度打印出了物体?

人很容易欺骗自己。也很容易被他人欺骗。

但你不可能欺骗大自然母亲。

最好的作者尊重读者的时间

Nivi: 与 Schopenhauer 不同,你是一位工业哲学家。就像工业设计师一样,你的哲学是为大众设计的。人们建议你去读那些伟大的著作——Aristotle、Wittgenstein 以及所有那些所谓的伟大哲学家。

我几乎读过所有那些东西,从中获得的价值很少。我真正获得价值的地方是 Twitter 上人们的哲思,比如你的。任何想读哲学的人,我就告诉他们跳过那些,去读 David Deutsch。

Naval: 你没说错。你提到的那些哲学家我一个都受不了。我也不喜欢 Plato。

我拿起的每一本其他哲学著作都很快就放下了,因为他们只是在极其晦涩地就细枝末节进行论证,试图构建包罗万象的世界理论。就连 Schopenhauer 也会掉进这个陷阱。当他试图与其他哲学家对话时,他的表现最差。

叔本华的短文与高密度阅读

我喜欢他的地方是他的短文。那些短文里,他写得几乎像在发 Twitter 一样。他要是上了 Twitter,一定称霸一方。他的思想密度极高——思考透彻;例证和类比精当而克制。你拿起来读一段,接下来一小时都在回味。我认为正是因为读了他的东西,我成了一个更好的写作者、更好的思考者,也更善于判断人和性格。

当然,他写作的年代是 19 世纪早期。一旦他涉足科学、医学或政治话题,显然就不着边际了——那些东西已经不再适用。但他写人性的时候,那是永恒的。

凡是涉及人性的东西,我说去读林迪(Lindy)类的书——那些更古老的、经受了时间考验的书。但如果你想发展专有知识、靠它赚钱、做有用的事,那你就得站在最前沿。那种知识更讲究时效,过时得也更快。

这两者都说得通。说不通的是去读那些既非林迪、又不是关于人性、却很旧的东西。我也避开那些学习密度低的东西,比如历史书。

我喜欢 Will Durant 的《历史的教训》(The Lessons of History),因为它是《文明的故事》(The Story of Civilization)的浓缩版,后者是他那套十二卷的大部头。但我不会去读那十二卷。我读过不少历史,知道他指的是什么,所以我不只是在高层概念上盲从他的说法。

但与此同时,到了我人生现阶段,我想读高密度的作品。你可以称之为 TikTok 病或 Twitter 一代,但这同时也是对时间的尊重。我们已经有大量数据,有了一些知识。现在我们需要的是智慧。我们需要那些普遍性的原则,可以把它们挂靠到脑中已有的所有其他信息上。

我们确实想读高密度的作品,而我认为 Schopenhauer 就是非常高密度的。

所有我最喜欢的作家都是极高密度的。Deutsch 极其高密度。Borges 非常高密度。Ted Chiang 非常高密度。早期的 Neal Stephenson 非常高密度(后来他就变成高篇幅、高密度、什么都高了)。

但最优秀的作家尊重读者的时间,Schopenhauer 正是这一脉的。

大多数书应该略读,少数书应该精读

Nivi: 关于知识哲学的前沿——人们称之为认识论(epistemology)——你基本上可以跳过一切,直接读 David Deutsch。

Naval: 我觉得没错。如果你只想了解认识论,读 David Deutsch——到此为止。

话虽如此,对一些人来说,了解历史背景、反面论证、他的思想来龙去脉,是有帮助的。

现有的知识理论——比如经证成的真信念理论(justified true belief theory)或知识的归纳理论(inductive theory)——这些深深嵌入了我们的思维,既来自学校教育,也来自日常经验。

归纳推理似乎理应成立:你每天都看到太阳升起,太阳明天也会升起。这似乎就是常识。

太多人相信这一点了,以至于如果你只读 Deutsch,你会看到他在逐一击破这些东西,但你自己并没有把这些东西建立在稳固的基础上。所以你可能会想象还存在某种反驳的例子。

很久以前我第一次读 Deutsch 的时候,并没有完全读懂。我把它当作任何其他物理学家写的任何其他书来对待。所以我读 Paul Davies、Carlo Rovelli 和 Deutsch,给予他们同等程度的沉思、时间和尊重。

结果我错了。

结果 Deutsch 实际上在一个深得多的层面上运作。他有许多不同的理论,它们连贯地衔接在一起,创造出一种世界哲学,所有部分互相支撑。

先读其他人而不是直接跳到 Deutsch 可能有帮助,但我绝对会从 Deutsch 开始。然后如果你不太确定,再去读一些其他人,再回到 Deutsch 重试,你就会看到他是如何回应那些问题的。

Deutsch 自己会推荐你去读 Popper。他会说:“哦,我不过是在重复 Popper 罢了。”

不完全对。我觉得 Popper 难接近得多,难读得多,作为写作者远没有 Deutsch 清晰。虽然我认为 Deutsch 和 Brett Hall 都不会同意我——他们觉得 Popper 非常清晰;而我觉得他非常难读。

不管什么原因,我觉得 Deutsch 更容易读,也许是因为 Popper 花了多得多的时间去阐释核心论点。Popper 是写给哲学家看的。Deutsch 不是写给哲学家看的。Deutsch 甚至不是写给科学家看的。Deutsch 不是写给你看的。我的感觉是 Deutsch 是写给自己看的。他只是在阐明自己的想法,以及这些想法如何全部连接在一起。

我也认为仅仅读 Deutsch 的认识论部分不会获得最大价值,尽管那绝对是每个人都应该从那里开始的地方。那就是《无限的开始》(The Beginning of Infinity)的前三章。

讽刺的是,在《无限的开始》里,开头几章和最后几章是最容易读、最平易近人的。中间部分是一场硬仗,因为涉及量子计算、量子物理、进化论等等。

我认为人们正是在这里会感到吃力,因为这确实需要——不一定需要数学或科学背景——但至少要对科学概念和原理感到自在。而且他在为多重宇宙(multiverse)做一个强有力的论证,而大多数人在这个问题上并没有什么立场。他们没有想那么远。他们并不执着于量子力学的观察者坍缩理论(observer collapse theory),因为他们并不真正关心量子力学。这不影响日常生活。

我从读 Deutsch 的全部作品中得到的收获是,我看到了他的理论是如何浑然一体的。每一个部分都触及并依赖于另一个部分。

他实际上是在试图想出一种方法来证伪他的多重宇宙理论——那是一个量子物理学理论——的时候,提出了量子计算理论,并把丘奇-图灵猜想(Church–Turing conjecture)扩展为丘奇-图灵-Deutsch 猜想(Church–Turing–Deutsch conjecture)。为了做到这一点,他必须发明量子计算,因为要设计证伪多重宇宙理论的实验,他必须——在脑海中——想象一个 AGI,钻进 AGI 的大脑,然后问:“如果那个 AGI 在观察什么东西,会坍缩吗?”

“但现在我需要进入大脑内部。”

“好,我怎么进入一个量子 AGI 的大脑?怎么才能创造一个量子 AGI?我们根本没有量子计算机!”

“好,我们需要量子计算机。”

于是他提出了量子计算理论,由此开创了量子计算领域。

这就是量子物理学和量子计算密不可分的一个例证。

好的产品难以变动

Naval: 我认为跨越所有这些不同学科去读 Deutsch 是非常有用的。即使是他谈论模因(memes)和模因理论的时候——那源于进化论,但直接跨越到了认识论、猜想与批评。

它还远远超出了他对财富的定义:你能够实现的物理变换的集合。这个定义同时纳入了资本和知识,并且清楚地表明知识是更大的组成部分。然后这可以引入商业中,应用到日常生活中。它既适用于国家的财富,也适用于个人的财富。

所以有很多部分是相互关联的。

他说好的解释难以变动(hard to vary)。所以当你回头看一个好的解释时,你会说:“还能是怎样的呢?这是唯一能让这件事成立的方式。”


所有这些不同的部分相互契合、彼此约束,从而产生某种涌现属性,某种复杂性,或某种你未曾预料的结局——某种干净利落地解释了一切的说明。

这不仅仅适用于好的解释。它同样适用于产品开发。

好的产品难以变动。

去看看 iPhone:那块光滑、完美、美丽的宝石。自从初代以来,外形设计并没有真正改变多少。一切都围绕着那块单一屏幕——多点触控、嵌入电池、让它能塞进口袋、让它光滑顺滑地贴合你的手掌——本质上是在创造真正个人化、可口袋携带的电脑的柏拉图式理想。

所以那个产品难以变动。无论是苹果还是它的竞争对手,在 16 代 iPhone 的迭代中都试图去变动它,却始终无法在实质上加以改变。他们可以改进零部件、提升一些底层能力;但在实质上,外形设计难以变动。他们设计出了正确的东西。

有句名言,我印象中出自 Antoine de Saint-Exupéry,他说飞机机翼之所以完美,“不是因为没有什么可以再添加的,而是因为没有什么可以再删减的”。

那片机翼难以变动。

当我们找到抵达火星的航天器的正确设计时,我敢打赌,无论是在高层架构还是在细节层面,很长一段时间内,那个东西都会难以变动,直到出现某种突破性技术。

基本内燃机的设计曾难以变动,直到我们拥有了足够好的电池,然后创造了电动汽车。而现在,电动汽车难以变动。

事实上,现在一些设计师抱怨说,在现代社会中,产品和物品开始看起来千篇一律。这是因为 Instagram 吗?为什么会这样?

嗯,至少在汽车的案例中,它们看起来都像是经过了风洞设计,因为那才是最高效的设计。它们看起来都很流畅、流线型,是因为它们都在经过风洞测试,试图找到以最小阻力穿过空气的方案。所以它们最终确实都长得一样,因为那个设计在不损失效率的前提下难以变动。

知识的分形本质

好的写作者以如此高的密度和互联性进行写作,以至于他们的作品在本质上是分形的。你会在你准备好接收知识的层次上与知识相遇。

你不需要全部理解。这就是学习的本质。你读了一遍,理解了 20%。然后你再回去读一遍,理解了 25%。你配合着听一期 Brett Hall 的播客,现在理解了 28%。然后你去 Grok 或 ChatGPT,问一些问题,深入某个部分,现在理解了 31%。

所有知识都是作者与观察者或读者之间的沟通,双方都必须达到一定的层次才能吸收它。当你准备好接收不同的片段时,你就会接收到不同的片段,但无论你处于什么层次,你总能从中获得一些东西——只要你能读懂那种语言。

找到最简单且有效的方案

Nivi: 我们都看过 SpaceX 火箭的 Raptor 发动机的照片,如果你观察它的各个迭代版本,它们从容易变动变成了难以变动。因为最新的版本已经没有那么多让你可以摆弄的部件了。

早期的版本有无数不同的部件——你可以改变厚度、宽度、材料等等。而当前的版本几乎没有剩下什么部件让你可以做任何改动。

Naval: 复杂性理论中有一个观点:每当你在自然界中发现一个正在运作的复杂系统,它通常是一个极其简单的系统或事物经过反复迭代的产物。

我们最近在 AI 研究中看到了这一点——你只是拿非常简单的算法,然后往里面灌入越来越多的数据。它们就变得越来越聪明。

效果不好的恰好是反过来。当你设计一个非常复杂的系统,然后试图从中构建一个能运作的大型系统时,它就会土崩瓦解。其中包含了太多的复杂性。所以很多产品设计就是对自己的设计不断迭代,直到找到那个简单而有效的方案。而且你常常在它周围堆加了不需要的东西,然后你又得回过头来,从噪音中把简单性重新提取出来。

你可以在个人计算领域看到这一点:macOS 仍然比 iOS 难用不少。iOS 更接近操作系统的柏拉图式理想。尽管基于大语言模型的操作系统可能更接近——用自然语言进行交互。

最终,你必须去除一些东西才能实现规模化,Raptor 发动机就是一个例子。随着你弄清楚什么才是有效的,你也就认识到什么是多余的,就可以去除一些部件。

质疑每一项需求

这也是 Musk 的一条核心驱动原则,他基本上是说:在你优化一个系统之前——那几乎是你要做的最后几件事之一。在你开始想办法让某样东西变得更高效之前,你要做的第一件事是质疑需求。

你会问:“这个需求为什么存在?”

Jorgenson 的新书中提到的一条 Elon 的方法是:你首先去追溯那个需求。不是哪个部门提出了这个需求;需求必须来自某个具体的人。

谁是那个说”我要这个”的人。

你回头去找他说:“你真的需要这个吗?”

你把这个需求消除掉。一旦你消除了那些不必要的需求,你就有了一个更小的需求集合。现在你有了部件,你要尽可能去掉更多部件,只满足那些绝对必要的需求。

然后在那之后,也许你才开始考虑优化,现在你要想的是如何最高效地制造这个部件并把它安装到正确的位置。最后,你可能会考虑成本效率和规模经济之类的事情。

全局视野的产品缔造者

将一个伟大产品从零到一推进的最关键人物,是那个能够把整个问题装在脑子里、做出权衡取舍、理解每个部件为何处于其所在位置的人——通常是创始人。

他们未必需要是设计每个部件的人,也不一定要负责制造或了解所有细节,但他们确实需要能够理解:这个部件为什么在这里?如果 A 部件被移除了,那么 B、C、D、E 部件以及它们各自的需求和考量会发生什么变化?

这就是对整个产品的全局视野。

你在 Raptor 发动机设计中可以看到这一点。Elon 举了一个我觉得很好的例子——他曾试图让特斯拉电池上方那些玻璃纤维垫的生产更高效。

于是他去了那条耗时过长的生产线,铺下睡袋,就待在那条线旁边。他们试图优化那个把玻璃纤维垫粘到电池上的机器人。他们想更高效地粘贴或者加速那条生产线。他们确实做到了——成功改进了一些,但依然慢得令人沮丧。

最后他说:“这个需求为什么在这里?我们为什么要在电池上面放玻璃纤维垫?”

电池那边的人说:“其实是为了降噪,所以你得去找噪音和振动团队谈谈。”

于是他去找噪音和振动团队。

他问:“我们为什么要有这些垫子?噪音和振动的问题是什么?”

他们说:“不不——没有噪音和振动的问题。它们在那里是因为热量,以防电池起火。”

然后他回到电池团队问:“我们真的需要这个吗?”


他们说:“不需要。这里没有起火的问题。不是热防护的问题。那已经过时了。是噪音和振动的问题。”

他们每个人都是按照自己受训的方式做事——按照一直以来的做法做事。他们对安全性做了测试,又通过在电池上放置麦克风来追踪噪音进行测试,最终认定不需要这个部件,于是把它去掉了。

这种情况在非常复杂的系统和复杂的设计中经常发生。

有趣的是——每个人都自称”通才”,这其实是他们逃避成为专才的借口。但你真正应该做的是一个博学者(polymath),也就是一个能够掌握任何专长——至少达到 80/20 水平——的通才,这样才能做出明智的权衡取舍。

Nivi:我建议人们获得那种博学者能力的方式——成为一个能掌握任何专长的通才——是如果你要学习什么,如果你要去上学,那就去研究那些适用范围最广的理论。

Naval:我会更进一步概括,直接说——学物理。

一旦你学了物理,你学的是现实如何运作。如果你有扎实的物理背景,你可以学电气工程。你可以学计算机科学。你可以学材料科学。你可以学统计学和概率论。你可以学数学,因为数学是物理的一部分——它是应用性的。

我在几乎所有领域遇到的顶尖人才,都有物理背景。如果你没有物理背景,别沮丧。我的物理也没学成。你仍然可以通过其他途径达到目标,但物理训练你与现实互动,而且它毫不留情,会把所有那些好听但虚假的东西从你脑子里打掉。

而如果你身处社会科学领域,你可以抱有各种荒诞不经的信念。即使你掌握了社会科学中那些晦涩的数学,你也可能只有 10% 的真知识,却有 90% 的假知识。

物理学的好消息是,你可以只学相当基础的物理。你不必一路深入到夸克和量子物理之类的领域。你只需要了解球从斜面上滚下来这类基础内容,这其实就是很好的基础训练。

不过我认为任何 STEM 学科都值得学习。如果你已经过了选择学什么的阶段,那就去找人组队。实际上,最优秀的人不一定只是学过物理。他们是修修补补的人(tinkerers),是建造者,他们在造东西。这些修补者总是站在知识的前沿,因为他们总是在用最新的工具和最新的零件来打造酷炫的东西。

比如那些在无人机成为军事装备之前就自己组装竞速无人机的人,或者那些在机器人成为军事装备之前就打造格斗机器人的人,又或者那些因为想在家里有一台电脑而不满足于去学校使用公共电脑、于是自己组装个人电脑的人。这些人是最理解事物本质的人,也是推动知识进步最快的人。

术语表

原文中文
accountability问责
agency能动性
AGIAGI(通用人工智能)
AirchatAirchat(语音社交应用)
Akira the DonAkira the Don(音乐人)
Antoine de Saint-ExupéryAntoine de Saint-Exupéry(圣埃克苏佩里,法国作家)
AristotleAristotle(亚里士多德)
bankster银行家(带有贬义的 bankers 与 gangster 合成词)
BorgesBorges(博尔赫斯,阿根廷作家)
Brett HallBrett Hall(科普博主)
Carlo RovelliCarlo Rovelli(理论物理学家)
ChatGPTChatGPT(AI 助手)
check-incheck-in(汇报沟通机制)
Church–Turing conjecture丘奇-图灵猜想
Church–Turing–Deutsch conjecture丘奇-图灵-Deutsch 猜想
ClubhouseClubhouse(语音社交应用)
David DeutschDavid Deutsch(物理学家、哲学家)
EmersonEmerson(爱默生,美国思想家)
epistemology认识论
GrokGrok(AI 助手)
Hallmark aphorisms贺卡式格言
heuristic经验法则
inductive theory归纳理论
Intellectual Yet Idiots (IYI)有知却愚蠢的知识分子
iteration迭代
JorgensonJorgenson(《The Almanack of Naval Ravikant》作者)
justified true belief theory经证成的真信念理论
leverage杠杆
Lindy林迪(Lindy 效应,指经得起时间考验的事物)
meme theory模因理论
memes模因
multiverse多重宇宙
MuskMusk(马斯克,企业家)
Neal StephensonNeal Stephenson(尼尔·斯蒂芬森,科幻作家)
NiviNivi(Naval 的合作者)
observer collapse theory观察者坍缩理论
overeducated过度教育
Paul DaviesPaul Davies(物理学家、科普作家)
PeriscopesPeriscope(直播平台)
PlatoPlato(柏拉图)
playbookplaybook(现成方案/既定流程)
PopperPopper(波普尔,哲学家)
Richard FeynmanRichard Feynman(费曼,物理学家)
SchopenhauerSchopenhauer(叔本华,德国哲学家)
specific knowledge专有知识
Steve JobsSteve Jobs(史蒂夫·乔布斯)
Ted ChiangTed Chiang(特德·姜,科幻作家)
The Man in the Arena竞技场中的人
tweetstorm推文串
UstreamUstream(早期直播平台)
Will DurantWill Durant(威尔·杜兰特,历史哲学家)
WittgensteinWittgenstein(维特根斯坦)
Y CombinatorY Combinator(创业孵化器)
zero to one从零到一

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