
当技术每个月都在变,如何适应不确定性
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主题: 生产力
作者: Leandro Valencia
AI时代的不确定性无法靠预测未来来解决,只能靠构建经得起犯错的系统来解决。一套面向创作者和创业者的实用方法。
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预测不是适应
预测假设存在一个你能比别人先到达的具体未来。适应假设你不知道,因此围绕"错了也不付出高昂代价"来设计。
这个差别在实践中是巨大的。预测的人下一个大赌注:深度专注于一个平台,把整个工作流架在单一API上,把一个工具学到最后一个快捷键。赌对了,赢得很多。赌错了,从零开始。
适应的人构建的是另一回事:小而可逆的赌注,把共用的基础设施与可能变化的那部分分开。每次赢的少一些,但永远不会输掉根基。
世界经济论坛在其《未来就业报告》中估计,到2030年,约39%的关键职业技能将发生改变或被淘汰。这个数字通常被当作威胁来读。我把它读作一条设计指令:如果你的工具箱十个部件里有四个会动,你的工具箱最好别是一体成型的。
把会变的和不变的分开
这是你能建立的最划算的习惯。面对任何新问题或新工具,问问自己:这里面哪部分是永久的,哪部分是潮流?
想想一个内容创作者。剪辑工具会变。平台会变。格式会变(还记得一切都得是竖屏的时代吗,然后是长视频,然后又变回短视频)。但懂得把一个想法结构化,让人三十秒内听懂,这不会变。理解为什么一张封面有效,这不会变。写好一份brief的能力,也不会变。
AI也一样。你今天用的模型会被取代。token价格会下降。界面会被重新设计。但懂得把问题拆解成步骤、判断一个回答是好还是只是听起来好、发布之前先核实:这些东西会积累,能在工具之间迁移,而且不会过期。
**实用规则:**把深度时间投在永久的东西上,把浅层时间投在会变的东西上。用两个小时学会一个新工具,而不是两周。把那两周留给2030年依然成立的东西。
为改变主意而设计
不确定性不是用确定性来对抗的,而是用可逆性来对抗的。一些能降低犯错成本的具体决策:
**不要依赖单一供应商。**如果你的整个工作流都经过一个API、一个模型或一个平台,你的业务就和那家公司的定价决策一样稳定。拥有一个经过验证的第二选择——哪怕你日常不用它——能把一场火灾变成一件麻烦事。
**用能活得下来的格式保存你的东西。**纯文本、Markdown、CSV、十年后无需许可证也能打开的文件。你积累的知识不该生活在一个可能倒闭的工具里面。
**把流程写下来,而不只是执行它。**当你的流程做什么、为什么做都有文档记录时,改变怎么做只是改写一个步骤。当流程只存在于你的脑子和某个具体应用的快捷方式里时,换工具就等于从头再来。
**大迁移之前先小试验。**在一个不关键的项目上用新工具一周,比任何对比评测都能告诉你更多。
出问题时的协议
以上这些都是准备。但迟早会有真正出问题的时候:你用的API涨价了,算法一改你的流量崩了,一个占你收入40%的客户走了。
那种时刻,敌人不是问题本身。而是瘫痪,或者它的邪恶孪生兄弟:冲动反应。针对这些时刻的一个简单协议:
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**用一句话说出问题。**不带形容词。"我失去了占我收入40%的客户"和"一切都在崩塌"是两回事。后一个版本没法解决。
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**区分紧急和重要。**如果你什么都不做,这周会坏掉什么?通常比你想的要少得多。
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**寻找最小的可逆行动。**不是宏大的计划。而是你今天能做、明天发现错了还能撤销的下一件具体的事。
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定一个复盘日期。"我做两周,15号评估。"没有这个日期,一次试验就会因为惯性变成永久决定。
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**记下你学到了什么。**这一条几乎没人做,却是回报最高的。问题已经让你付出了金钱和惊吓;至少把教训留下。
不确定性作为竞争优势
这一切里有某种令人不安但真实的东西:不确定性恰恰是为我们这样的人留出空间的东西。
如果技术的未来是可预测的,它早就被瓜分给那些拥有最多资本和最多分析师的公司了。正是因为没人知道什么会奏效,一个只有一台笔记本的创作者才能去尝试一些奇怪的东西,并发现一个空档。每当一个新工具问世、还没人真正知道它到底有什么用时,就会打开一个为期数月的窗口,在这个窗口里,实验比经验更值钱。
等待清晰而僵住的人会错过这个窗口。蒙眼扑进去的人会在第一个转弯处烧毁。赢的是那个大量实验、每次只下小注、并留意什么会返回信号的人。
这周从哪里开始
三件具体的事,没有一件超过一小时:
- **盘点你的依赖。**列出你的工作所依赖的工具、平台和供应商。标记出那些没有经过验证的替代方案的。那些就是你的脆弱点。
- **选一项永久技能,这周给它一个小时。**写作、分析、系统设计、会提好问题。工具变了之后依然有用的东西。
- **开一个决策档案。**每次做重要决定时,记下日期、你决定了什么、你期待什么、打算什么时候复盘。六个月后,你会拥有一张自己如何思考、在哪里系统性犯错的地图。
适应不是有些人有、有些人没有的性格美德。它是一组你可以在问题到来之前就做出的设计决策。不确定性不会消失。你能改变的是,每次地面晃动时它让你付出多少代价。
Frequently asked questions
如何适应不断变化的技术?
把会变的和不变的分开:把深度时间投在永久技能上(结构化想法、拆解问题、评估回答),把浅层时间投在工具上——工具应该在几小时内学会,而不是几周。然后,为改变主意而设计:下小而可逆的赌注,不依赖单一供应商,并把你的工作保存在纯文本或Markdown这类开放格式里。
到2030年,职业技能有多少比例会改变?
世界经济论坛在《未来就业报告》中估计,到2030年,约39%的关键职业技能将发生改变或被淘汰。这个数字不应该被当作威胁来读,而应该被当作一条设计指令:如果你的工具箱十个部件里有四个会动,你的工具箱就不该是一体成型的。
预测AI的未来和适应变化,哪个更好?
适应。预测假设存在一个你能比别人先到达的具体未来,这会让你下大而不可逆的赌注。适应假设你不知道,于是围绕犯错也不付出高昂代价来设计:小而可逆的赌注,把共用的基础设施与可能变化的那部分分开。
当关键工具或平台失效时该怎么办?
套用一个简单的协议:用一句不带形容词的话说出问题;区分紧急和重要;找到今天就能做、明天发现错了还能撤销的最小可逆行动;定一个评估的复盘日期;写下你学到了什么。目标是避免两个极端:瘫痪和冲动反应。
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