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少数派

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Issue 90 效率脑科学 - 少数派
2023-02-04 · via 少数派

各位见信好 👋

正如上周所说,从下期开始,随意搜寻将会转为付费订阅模式,感兴趣的朋友可以看看:

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另外,我会给历史所有付费用户开通 2023 年随意搜寻付费阅读会籍(即使你之前 Notion 阅读会籍已经过期),以及还会赠送价值 99 元的「播客小捕手」。这两个栏目,我使用的都是小报童服务,目前已经跟平台的负责人取得联系,赠送功能已经排期开发。

当一切 OK 后,我会给各位付费用户发邀请,感谢。

一、好好学习

1.1 《效率脑科学》

2023 年读完的第二本书,选择这本书的原因是:

  1. 跟效率有关,这个是我一直在关注的主题。
  2. 跟生物学有关。
  3. 最厉害的,则是它将 1 & 2 结合,从生物学的角度来讲效率,就感觉很有意思。

不过看完后,我觉得本书在效率上给我的洞见比较少,反而是教会了我如何更好地感知当下。我这次读书,再次用 Hepta 记录,感兴趣的可以看看我的完整记录

本期 newsletter 主要想分享我从这本书里学到的最重要的三句话。

第一句:随着你越来越了解自己的大脑,就会发现自己的许多弱点和问题其实是大脑的构造方式造成的。

这句话,我认为是本书最关键的理解。从生物结构上了解自己,可能才是最科学的方式。并且我认为这个「不是你的问题,而是你的大脑的问题」认知也很重要,当你有了这种认知后,看待很多问题的角度,都会发生改变,并且这种改变对你还有直接好处。你会重新评估自己的经历,从而调节内心压力,从而更理智地进行思考、决策。

当你为自己的心智表现感到焦虑时,试着说“这是我大脑的问题”。

第二句:如果你想让他人设立目标,那么你只需要设置一个框架,具体目标由他们自己来决定。

这句话,让我想起了我在字节的时候使用的 OKR 系统。在定 OKR 的时候,上级会定一些大目标,但实际落地需要做的小目标都由下级定,下级定好后,上级 review 修改。这种方式,我当时的体验是「会让员工更自驱」。

但每次跟大家聊起这个事情的时候,大家都觉得是玄学,我也没法很好地说服他们。现在我知道了原因:

  1. 定目标能够促进大范围的自我引导的神经可塑性。
  2. 设立目标的同时,会让人的大脑打开了向上螺旋或者向下螺旋的可能性。关注目标时,人会感知到更多与目标相关的信息,这会使人变得更为积极,会让人觉得自己正在向目标靠近,而这又让人给予它更多关注,并感知到更多信息,如此循环下去。
  3. 但直接给别人设定目标时,你会降低了对方的自主感,而且还容易误以为别人的想法跟你一样(认识到别人的想法与你不同需要占用更多大脑能量,还会让你产生不确定感),所以最好的方式是设置一个框架,具体目标由他们自己来决定。而 OKR 这种上下对齐的模式,就很符合这一标准。

第三句:SCARF 模型:代表地位(status)、确定感(certainty)、自主感(autonomy)、连接感 (relatedness)和公平(fairness)。模型描述了人际关系中大脑非常重视的主要奖赏或主要威胁。

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模型里提到的因素都是能直接影响人脑的东西,某种程度上来说,算是人类的核心诉求。结合上面分享的第一句话,在日常生活中,通过这模型,你能更能快速地感知到什么情感是大脑的自然反应。

拿我最近遇到的事情举例,我最近在朴朴超市买菜,送过来后,发现他们多送了两包虾仁,然后我就联系客服让他们取回。有意思的是,取回的整个过程,遇到的几个客服都只是道歉,没人说感谢。所以我稍微有点失落。

但细想,这不过是大脑的自然反应,因为我感觉「不公平」。我知道肯定有很多人收到多余的货,但没有送回。而我做了正确的事情,感受上却是损失了(BTW 大脑对损失的感受比获得的感受更强烈)。做正确的事情,却没有得到正面的反馈,所以才会感觉「不公平」。

当我觉察到我的这种情感后,我释怀了,这不过是大脑的自然反应。觉察到这个反应后,我加强了「公平」的反馈,我想的是「拣货员不会因为这次失误而受到惩罚」、「不会被人默默地在后面辱骂」😁

提升了公平的感知,感受上变好了很多。

最后我想引用书中最后的一句话:

愿你保持较低的皮质醇水平,较高的多巴胺水平;愿你的催产素浓厚而丰富,血清素又高又平稳;愿你在一生中都能观察自己的大脑。祝你旅途愉快!

1.2 每日一记

① How I improve my taste: 1) I do everything I can to surround myself with all kinds of ultra-high performers. 2) I spend an unreasonable amount of time in art museums. 3) If a piece of writing feels magical to me, I dissect it and voraciously read the author’s work.--David Perell

这句话出自 David Perell ,他是一名作家,他目前正在连载一个叫 Monday Musings 的 Newsletter,感兴趣的朋友可以去看看。回到这句话。这句话说的是 David Perell 如何提升个人品味,他的经验是 1)尽自己所能让自己处于牛人环绕的环境。2)在艺术博物馆待非常非常非常久 3)如果我对某篇文章很感兴趣,我会剖析它,并阅读该作者的其他作品。

我也有跟第三点一样的习惯,并且会更激进一些,遇到好的文章,除了会遍历作者的其他作品外,还会去看作者的 Twitter 和 TA 在 Twitter 上关注的人。

② 可以自我批评,但不要自我否定。比如,面试失败了,那就复盘反思,看看自己怎么提升,千万不要妄自菲薄。

③ 承认很多事情没有招式、套路可言,吭哧吭哧地去做反而是最重要的。不要总是想着贪巧求速。

本期每日一记的 2 和 3 都是在池建强老师的公众号 MacTalk 上看到的,受益匪浅。最近在整理 FS 播客的播客数据库的时候,也收集了不少很有教育意义的话语,后续打算根据专题做一些总结(BTW 对播客感兴趣的朋友可以来看看)。

④ 相邻可能(Adjacent Possible):在任何领域,下一个伟大的创意通常就出现在当前发展前沿之外的相邻区间,而这个区间包含了对现有想法的各种可能的新组合。关键是,你必须达到某一领域的前沿,然后,这种相邻可能以及它所包含的创新才会显现。

最近在研究 AI 相关的产品,越发觉得 AI 的机会,可能不是 OpenAI 这种专做底层的公司(当然它未来也有可能成为类似 AWS 或阿里云那样的云服务公司,也很厉害),反而是 AI + X 才有可能跨越鸿沟,让更多人接触到 AI。

就我目前的观察,AI 在电商领域应该变现是最直接的,解决的几个问题都很痛,比如我知道的有:

  1. AI 生成投放广告语,以及投放所需要的照片。
  2. AI 合成商品详情页图。这个我觉得比较厉害。你在淘宝上买东西的时候,会发现一些爆款产品,不同的店里的相同的产品详情图都是一样的,因为不少货商没有钱去拍新的图,一般都是盗图。而 AI 合成技术,可以让你只需要拍摄一张商品的照片,就能自动生成背景(当然人用 Photoshop 也能做,只是产品多了就很累)。而且我见过最厉害的是服饰类的,AI 能将衣服的图片和模特图片合成在一起,这样以后商家就不用请模特了。

另外,我觉得未来或许还有一个值得关注的点「微软和谷歌的竞争」,微软有可能凭借其 AI 能力做出一个更好用的搜索引擎?并且,被 Google 文档分走的市场,会不会因为后续 Office 加上 AI 功能而被微软抢回来?

⑤ API 有时被视为合同,而合同文本则代表了各方之间的协议:如果一方以特定方式发送远程请求,该协议规定了另一方的软件将如何做出响应。-- Telegram:@lover_links

这句话来自 Telegram 群:扫地僧笔记

这个群也是每天发一些主理人的所闻所想,感兴趣的朋友可以关注一下。

说回这句话,我在 FS 的播客里听到过这样的一个观点:这个世界正在越来越像 API,企业只要越像 API,它接入进更大生态的可能性就大。

⑥ Duolingo 教给我的道理:想坚持一件事,可以降低标准,但尽量不要间断,底线是绝对不要被劝退。养成一个习惯就是成功了一大半,剩下的事水到渠成。-- @NekoStranding

这是个来自 Twitter 的分享。我个人觉得总结得很好。跟我在 1 月 18 日分享的感悟有点类似:一个反直觉想法,不一定对。每天做某件事,比一周做某件事几次要更容易坚持。比如每天去健身房,比每周去健身房三次要更容易坚持。

我的总结比较朴实无华 😂

的确降低标准换来坚持也是个不错的技巧,能让你坚持更久。

⑦ 科技一直在进步,但这些进步背后,我们人类的生活却是「倒退」。以前我们为了省钱,选择走路上班,现在为了省时间,每天开车上班,然后抱怨没有时间锻炼。以前我们无聊的时候,会看看书,翻翻杂志,现在的我们只会刷短视频,然后抱怨没有时间读书。为何不试试回到「落后」的年代?尝试走路回家,尝试晚上放下手机,拿起一本书。

这段话,是我听完 Huberman 将近 50 集 Podcast 的感叹,他在播客中提到的很多建议,其实很「复古」,都是以前的人们都会做的事情,比如多运动,多睡觉。但现在,科技让打车容易了,娱乐更方便了,反而令我们更不健康了。

1.3 AI 实作

本周开始,我会不定期更新我使用 Midjourney 或其他 AI 工具的实践案例,并分享我的思考。对 Midjourney 陌生的朋友可以看看刘飞的公众号文章沉迷 AIGC 两周后:某些人失业是必然的

这是我为本期主题做的图片:一个正在思考的亚洲男性。

Prompt 是:A young Asian male in thought --niji

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Prompt 里有一个「--niji」,这是一种使用 Midjourney 的进阶技巧,除了可以通过文字的方式告诉 AI 你想要什么风格外,还可以在描述后,增加一些属性,详细的属性可以看 Midjourney 的文档。了解这些属性,你基本上超过了 80% 的 Midjourney 的用户 😁

我使用的 niji 是一种特殊模型属性,它是 Midjourney 和 Spellbrush 合作开发的模型,主要是生成日式漫画风格的图片。

二、小信号

小信号① :波音747 飞机正式停产

波音公司向 Atlas Air 交付了最后一架波音 747 飞机,至此这架在 1968 年到 2023 年一共生产了 1574 架的传奇机型正式停产。

所以本期小信号,决定记录下这一历史时刻。另外很有意思的是在交付这家飞机的时候,飞行员花费了 2 小时 35 分钟再空中留下了一个 「747 皇冠」的轨迹,以此向 747 做最后的致敬。

SCR-20230202-vh4.png

小信号②:ChatGPT 注册用户达到 1 亿

达到这个数字,Instagram 花了 2 年半,字节的海外版抖音 TikTok 花了 9 个月,ChatGPT 花了 2 个月。另外,其日活用户也达到了 1300 万。看到这个新闻除了感叹外,还引起了我的反思:

  • 我们中国的产品呢?
  • 国人对这个技术的了解又有多少呢?

我记得我在第 86 期第 83 期都同步跟踪过 ChatGPT 的信息,有一期是美国纽约教育部禁止学生使用 ChatGPT ,我当时还吐槽说中国的学生可能有很多连 ChatGPT是啥都不知道。

根据我的观察,随着国内类似的产品越来越多,情况有所好转,看起来越来越多的人了解这个产品了。不过我在一些社群观察到,不少人还是比较抵触,或者对其有较为负面的认知,我认为这种结论是错误的。应该以中立的角度看待这个技术(我甚至觉得可以包容地看待),另外它还在一直迭代,不应该在早期就一棒子打死,这样反而会令你失去很多机会:

Pasted image 20230203104636.png

小信号③:ChatGPT 可以获得沃顿商学院的 MBA 学位吗?

这个小信号是一篇沃顿商学院的论文,作者是沃顿商学院教授,以及运营管理系系主任 Christian Terwiesch (我觉得这个信号是对上一条信号里提到的人最好的反驳)。他让 ChatGPT 做了 MBA 的核心课程「运营管理」的期末考试题,并进行了评分,发现:

  1. ChatGPT 在基本运营管理和流程分析问题(包括基于案例研究的问题)方面做得非常出色。不仅答案正确,而且解释得非常好。
  2. ChatGPT 在做仅为 6 年级数学水平的计算时,会出现令人惊讶的错误。而且这些错误还出现多次。
  3. 当前版本的 ChatGPT 无法处理更高级的过程分析问题,这包括具有多种产品的流程和具有随机效应(如需求可变性)的问题。
  4. ChatGPT 非常擅长根据人类提示修改其答案。换句话说,在最初未能给出正确答案的情况下,ChatGPT 在收到人类的适当提示后能够自行纠正。

考虑到这种表现,Christian Terwiesch 教授认为 ChatGPT 在该考试中的成绩应该是 B 到 B-。大家可能觉得单看这些结论没啥感觉,我翻译了一道题目,以及 ChatGPT 的答案,大家不妨想想如果你来回答会怎样?

问题:某公司在美洲生产还原铁,生产过程是从一堆铁矿石粉开始,矿石经过 7 个步骤,最后才能产出还原铁。该步骤及效率如下:

  1. 预热器:每小时 60 吨
  2. 锁料斗:每小时 55 吨
  3. 第一反应堆:该反应堆可容纳最多 14 吨铁,大约需要花费 15 分钟
  4. 第二反应堆:最多容纳 200 吨铁,需要花费 4 小时
  5. 加热器:每小时 62.5 吨
  6. 卸料:每小时 59 吨
  7. 压块:总共3台机器,每台每小时 27.5 吨

请问这个流程的瓶颈在哪里,整体流程容量是多少?

ChatGPT 的答案:

该工艺的瓶颈是第二反应堆,整体流程容量为每小时50吨。

这是因为在7个工艺步骤中,第二反应堆对铁矿石的容量最低,停留时间最长。其他步骤具有更高的容量,但它们只能以第二个反应堆的速度工作,因此整体工艺能力仅限于此速率。例如,即使预热器的容量为每小时 60 吨,加热器的容量为每小时 62.5 吨,但铁只能在第二反应堆中以每小时 50 吨的速度处理,因此整体处理能力仅限于此速率。

该答案 Christian Terwiesch 教授给了 A+

三、惊叹时刻

Good Products

  • YouGlish:这是一个英语口语学习工具。你可以输入你想学习的单词,然后它会搜出所有带该词的 Youtube 视频,并定位到主讲人说出该词的位置,这样你就能通过看视频的方式学习该词语的发音。我觉得这样学习有三个好处。一个是有声音和视频,刺激更多感官,能让你记忆更加深刻;第二个是有连读,视频里的人说的都是句子,在说出该词语的时候,一般都会带点连读,这个是国人学习口语时最容易忽略的;第三是用法,跟第二点类似,因为是句子,所以在听句子的时候,还能知道这个词是怎么使用的。
  • OpenAI 的 AI 检测工具:很绝。属实是两头都赚钱了。但目前看了下反馈,准确度一般。还要观察观察,你说以后会不会有类似 360 那样的产品?专门鉴别是否是 AI 创作?
  • Artifact:Instagram 创始人兼前 CEO 再次创业做的新闻产品,主打 AI 功能,海外科技媒体 Verge 形容是「a kind of TikTok for text」。这不就是今日头条吗?
  • Damus:Twitter的 创始人兼前 CEO 也带了他的新社交产品。这个产品发布后,我的朋友圈各种神秘代码(其实就互加好友使用的 ID),这个盛况让我想起了当年的 Clubhouse 😂。
  • 沉浸式双语网页翻译拓展:最近一直在使用的双语翻译拓展插件,我推荐的原因是它为常见的网站如 Twitter、Reddit 做了排版优化,并且支持 Deepl、谷歌翻译、彩云翻译等翻译服务。
  • Read Pilot:这是一位独立开发者开发的 AI 文章总结的应用,我推荐它的原因是它跟一般 AI 总结不同,它是通过回答关键问题的方式做总结,我觉得这个设计挺好的,约束了总结的范围,总结的内容会更加准确,读者又能通过这些总结快速判断文章是否值得读。
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Good Videos

本周一直很忙,没怎么看视频,所以本期的视频推荐只有一个:

  • The best way to apologize (according to science):如何真诚地道歉?首先要聚焦理解对方的观点,而不是做出空洞的承诺。接着,在你理解之后,向对方表示同情。特别是在他们受到严重伤害的时候。最后,不要只是承诺,而是要采取行动,提供一个发自内心的补偿。