马斯克曾经被问及“你一生中最大的挑战是什么?”一向思维清晰,滔滔不绝的马斯克少见的陷入了沉思,然后说出了他对我启发最大的话之一:
One of the biggest challenges I think is making sure you have a corrective feedback loop, and then maintaining that corrective feedback loop over time even when people want to tell you exactly what you want to hear…
(有一个纠错反馈循环,并且始终维持这个纠错反馈循环。)
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纠错反馈循环是个说穿了一文不值,但是很少有人能真实贯彻的东西:我们天天说的“迭代”本质上就是要打造一个纠错反馈循环。
但问题在于绝大多数时候的设计里,反馈是不明确,没有指向性,无法用于纠错的。
而这就是我们停止进步的时候。
比如你锻炼,练完没有进步,你会对自己说:到瓶颈了。
比如你推广产品,推不动,你会对自己说:产品不行。
但瓶颈是什么?产品不行在哪里?我们总是把这些东西装在黑盒子里,回避了这个问题。于是我们也回避了进步。
这就是Musk说的最大的挑战:打造并始终维持一个纠错反馈循环。
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反过来:为什么大多数人都能学会骑自行车,学会投篮?
因为简单?那到底什么是简单?
简单的本质是:纠错反馈循环足够明确,人人都能够维持这样一个循环,获取进步,直到达到目标。
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在一个模糊的,维度足够多的系统里,我们如果建立并维持这样一个循环?
对不同的情况不能一概而论,但非要简单粗暴的来讨论这个问题,我的答案是:第一性原理。
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第一性原理有很多不同的理解层面,但在认知范围内把问题拆解成底层逻辑以后,如果找不出需要的维度,在上层的尝试就已经不必要了。
例如在互联网产品迭代上经常用的AB test,如果你能拆解出此处应该用A/B去尝试,必有一个能有效,你只是不知道哪一个,那进行AB test,这个corrective feedback loop就已经搭建起来了。
反之需要测试AB,而你的认知范围内只能拆解出CD因素,那你随便怎么测试,这个问题都不在你能解决的范围内,因为你的知识储备还不够,看不见需要的维度。