或許是喧囂中的長期主義

「觀點先行」

• The main thing is to keep main thing the main thing.

• 不要做今天做完以後，明天不能幫我做得更好的事情。

受到「課代表立正」一期視頻的啟發，讓我對於一些事情有了新的看法。也許在發完這篇文章開始，我的心中種下了之前沒有的東西，看完的你也是一樣。

「反直覺思考」

很簡單，如果有兩個產品 a 和 b，a 的 DAU（日活用戶）每週增長是 2%，而 b 的 DAU 每週增長是 3%，那麼兩年之後他們的 DAU 的差距會有多大？

a：1.02 的 200 次方約等於 52

b：1.03 的 200 次方約等於 369

這個簡單的道理可能在我上初中的時候就知道了，但是那時候並沒有意識到 ta 可以延伸到其他領域。能夠 理性思考、打破常規、遇到「我以為」，「我認為」這樣的詞語謹慎看待，就是一定程度上反直覺思考。在科學研究領域，牛頓萬有引力定律屬於反直覺思考的產物。人們直覺上可能認為物體下落和運動是隨機且無規律的。 包括 AI 對於當今工作場景的影響，你覺得 0 - 1 做一件事情使用 AI 提效更快還是在 1 - 100 的時候更快？AI 到底在替代什麼樣的人？淺談談我的體感（不一定對）。

我們準備從 0 - 1 做一件事情的時候，腦子裡會產生無數個泡泡，當它們遇到其他人的其他想法之後，就會不由自主的合併在一起，或者被其他更大的泡泡吞併，直到最後，人們總是最先看到那些更大的泡泡。也就是那些更成熟更普世的想法，可以把這個叫做思考的趨同效應。當我們進入某個特定/不熟悉的領域，會不由自主的去找那些更成熟更普世的想法，比如寫個論文、租房合同、策劃案等等。就算有一萬種可能，大部分人也會傾向於用固定的風格和模式，甚至直接套個模版，照做就行。但這麼乾的結果就是，我們呈現出來的東西只能接近平均水平，有趣的是，AI 大模型們的工作方式就是把人類創作當中最可能交集的部分，最接近平均水平的部分呈現出來，而這剛好和趨同效應產生的結果高度重合。 也就是說，在 0 - 1 階段去做一件事情的時候，如果完全依賴 AI，跟套模版沒什麼區別，得不到更好的結果。其實，可能正確的方式是，我們的大腦總是先迸發出無數的想法，然後找到它們的連接，最後收斂出絕妙的方案，再落地執行。總結下來就是發散思維和聚合思維。人類負責的是從 0 - 1，AI 幫忙從 1 - 100、100 - 10000。如果 AI 產生的內容總是和趨同效應產生的結果重合，那麼被替代的就是從 0 - 1 過程中過度依賴模版、模式或者過分依賴 AI 的人。

「Compound 複利」

前 Sequoia 合伙人說過增長的秘訣是：The main thing is to keep main thing the main thing.

用白話說就是：聚焦，當然這也是獲得複利的關鍵所在。意識到複利之後，增長的重心就應該放在怎樣讓 DAU 從 2%到 3%，知易行難，起碼知道了哈哈。從字面意義上來講，複利的「復」在古意其中一個含義就是「再、又」，今義也有意思表達重複，很容易聯想到四則運算的乘法。仔細想來就是專注在有限/一件事上，重複的做，之後一定會帶來倍數效應。複利這個詞給我帶來的啟發不僅僅是意識到其重要性，更是提醒我做 simple、對的事情、堅持足夠的時間。如果進入了複利增長的賽道，那麼最後就有相應足夠的收益。

「傾向性」

在抖音、快手、小紅書等等社交媒體爆火的年代，我個人總是對於流量、網紅、標籤、快等等 詞保持警惕。我的潛意識告訴我這些可以憑藉一艘船快速的抵達一個小島，而抵達終點需要穿越多個小島，當這艘小船到第一個島就破了的時候，是無論如何都無法可持續的抵達終點的。 那為什麼道理這麼簡單，做到的人卻很少。大道至簡，而更多的人希望在快的時代/環境下割別人的韭菜，讓自己短暫的舒服起來。同時，也正因如此，相信和堅持 compound 是很難的，是反人性的。相信不要去做收割流量的事情，不要去做今天做完了以後明天不能幫助你做的更好的事情。

以上都屬於我的價值觀傾向，僅供參考。