第一性原理 01/10

我们在生活中总是倾向于比较——别人已经做过了或者正在做这件事情,我们就也去做。这样的结果是只能产生细小的迭代发展。“第一性原理”的思考方式是用物理学的角度看待世界的方法,也就是说一层层剥开事物的表象,看到里面的本质,然后再从本质一层层往上走。

听着有点晕,我举两个伊隆·马斯克自己的例子来说明一下。

大家都知道马斯克的一个创业项目是做电动车特斯拉,但很多人觉得电动车不可能做成,因为电池成本上降不下来。当时大概是 600 美元/千瓦时,它过去就是这么贵,一项东西的改进和降价总是很慢的,所以它未来也不可能变得更便宜。好,伊隆·马斯克的“第一性原理”登场了。

他说我不管现在的电池有多贵,我就回到本质问一个问题,电池的硬成本是什么构成的?无论如何也减不下去的成本是什么?无非就是铁、镍、铝这些金属,除了买这些金属的成本是绝对降不下去的,剩下来的成本都是人类协作过程中产生的,那就有优化的空间

比如,在美国生产可能税费比较高,那就不要在美国生产了;可能是某个技术路线它比较昂贵,那随着它的大规模普及应用,这个价格就能降下来;可能是某种模块设计上本身出了问题,那就改变设计。总之,回到物理学的角度看这个产品,他就是一些金属的组合,我们就有可能把电池的价格无限逼近这些金属本身的价格

同样的思路,伊隆·马斯克的另一个创业项目是造火箭。

这事本来只有国家才有财力干,但是伊隆·马斯克说不对,我算了一笔账:一架火箭,它的原料成本只占火箭的总成本的2%,就算还有其他成本,那都可以优化。所以,他放话说,可以把现在火箭的制造成本,降低到只有现在的10%。

这两个例子你听起来可能还是有点虚。其实“第一性原理”,就是让我们把目光从那些别人做的事上挪开,不管做什么选择,都以最根本的那个原则为参照点,不断用那个参照点为自己纠偏。


重要的不是“第一性原理”本身,而是在奔向目标的过程中,不受其他因素影响。在每一个点上做独立决策的人工智能思维,是不是很像?那么问题来了,除了根本的原理和目标,那些其他参照点为什么会出问题呢?因为我们人类文明是通过漫长的时间一点点积累出来的。在积累的过程中,虽然有很大的进步,但是那些存量也有很多不合理、低效率、甚至是荒唐透顶的东西。如果不能随时回到根本,就很容易把经验变成负担。

举个例子,我听过这样一个故事。

二战时期,英国空军部队有一个规定,战斗机的皮革座椅要用骆驼的粪来擦洗保养。英国空军的后勤兵多年一直以来都这么干,但谁也不知道为什么。后来有人就觉得奇怪,专门去做了调查。原来当年英军在沙漠地区作战的时候,需要骆驼运输,可驾驭骆驼的皮具是牛皮作的,那个味道骆驼闻着很不爽,赖着不走,没办法只好用骆驼粪擦牛皮具,盖住牛皮味。结果,这条规定就一直被当作金科玉律沿袭了下来,等到骆驼变成了飞机还没变。

其实大家想想,在自己的行业里,有多少事都是因为习惯和偏见,因为既得利益者的坚持而保留下来的,从“第一性原理”来看,其实都可以一刀砍掉。

我们为什么要用“第一性原理”来思考问题?

因为这是一个技术疯狂迭代、迅速爆发的时代。好处是,我们有机会打破原来的习惯和偏见,重新规划一件事,因为技术提供了丰富的可能性,让这件事还原到自己的本质。坏处是,选择太多,可能性太多,我们就像是从陆地来到了海洋,不确定性太大。所以,找到一个目标,找到一个航标灯,就尤为重要。所有的合作者在心里记住那个唯一的目标,随时纠偏,随时质疑习惯和偏见,随时去除冗余,才能够在这个不确定的时代把握住自己。

你的成就=核心算法×大量重复动作²。所谓“核心算法”,就是你的“第一性原理”。就是你始终揪住它不放松的东西,做任何事都是使用这个“核心算法”,在任何选择关头,不管别人怎么说,怎么看,都用这个原理做决策。

所谓“大量重复的动作”,就是一旦启动开始重复地做,笨笨地坚持往下做。每多做一次,就会比其他人积累更大的优势,而且这个优势是指数级积累的。

比如谷歌公司做的街景地图。它的“核心算法”很简单,就是要把人类所有城市的地图数字化,开着带有摄像头的车,在各个城市里转。这个工程一启动,非常慢,工程量很大,做法也很笨,但是只要持之以恒,其他公司就望尘莫及。

再比如说,我有次去雅昌印刷参观,了解到他们派了一个4人小组,把西藏布达拉宫所有的壁画,用最高清晰度的摄影机一幅一幅地拍摄了一遍。整个工程持续四五年,但是一旦做成,全世界想用布达拉宫的壁画艺术品,只能到雅昌去买版权,不大可能再重新拍摄一遍了。一件很笨的事,从最终的结果看很聪明。

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