浙江
文：蔡壘磊
我們經常說要講邏輯，要抽絲剝繭找出萬事萬物的底層規律，但好像從來沒有人講過“為什么”——為什么我們必須理解底層規律？以及到底什么才是更底層的規律？
要理解到這里，你就必須明白“抽離出更底層的規律”有什么好處。首先你必須知道，人類的大腦，運算力并不怎么強，當一件事情的前置條件過多，需要我們做大量運算的時候，人往往會陷入決策癱瘓。
我舉個例子，你還沒有任何的江湖經驗，不知道如何與人相處。此時有人對你好，那么你應該遵循學到過的“對等原則”，也同樣對別人好，這是最早的時候父母老師以及古之圣賢都有教我們的。但這個是不是足夠底層呢？直到有一天你發現別人對你好是另有所圖，你的利益實實在在受損了，你才會明白“原來那句話并不總是適用”——這個的意思是，如果你接受的為人處事的原則就是“對等相處”，那你必須還得再多掌握一些“其他的情況應該如何應對”的道理，才足以應對這個社會，比如“無事獻殷勤，以后就知道了，是非奸即盜”。
于是你學會了要區分不同情況，你又學到了一句話叫“見人說人話，見鬼說鬼話”。但如果你一開始無法區分是人還是鬼，你又該說什么話呢？你會發現情況越來越復雜了，復雜到有一天你窮舉了這些“道理”也無法覆蓋層出不窮的新情況，或者說你需要花很長的時間，用極其復雜的前置條件，去判斷你該如何應付眼前的狀態。
這就是你沒有抽離出更底層的規律，所面臨的情況。各個領域都是如此，投資/做生意/打工，以及處理人際關系，都跑不了。
那怎樣才是更底層的處理方式？邊界控制。即我不需要區分你是好意還是不懷好意，我先建立一條“保證你拿不走我的任何東西”的邊界，才會跟人建立關系。我不讓人幫忙——需要別人幫忙才能完成的事情，我就選擇不做了，或者直接計提損失，承擔后果，當然別人的請求我也不會理會。這樣我就根本不需要花時間精力去揣度人心，去分什么真朋友假朋友。
投資也是一樣，前置條件復雜得像一本書，那就肯定沒有掌握投資的底層規律。因為人無法在遵循某個“道理”的過程中，總要面對各種例外，甚至例外的例外，卻還能一直做出正確的決策。
因此抽離出底層規律的過程是什么？是逆熵的過程——你需要不停地逆熵，你這個大腦才可以裝得下更多的東西。你說馬斯克為什么能同時做那么多的事？正常人想要做好一兩件事，就已經焦頭爛額了，因為一兩件事里又包含了無數的復雜情況，三個人的辦公室都能演出四五十集的宮斗劇，怎么處理都是“學問”——是不是這樣？如果你的視角總是在這一畝三分地里不停地打轉，那就說明你在處理這件事上，熵太多了，你沒有在按照更底層的規律行事。
我們從小到大的“學習”，用AI大模型來類比，就是不停地把雜亂的信息，打包成一個個該如何處理的“skill”，以便之后可以復用。但你的skill越多，你處理起來就越慢，不同的skill之間越容易出現邏輯沖突和bug，導致做出錯誤決策。
那打包成skill來自動化處理問題就萬事大吉了嗎？skill是能加快處理問題的速度，但skill本身有沒有可能打包錯？比如陷入了一種固定思維，或者路徑依賴，導致出現了例外情況卻還是按照之前的方法在處理，導致利益受損——當然有可能，這就是你需要更新skill的時候了。當出現例外情況，那就說明你原先的skill不夠底層，你需要抽離出更底層的規律，來包含這個例外情況，然后打包出新的skill，把原先的skill直接抹除。而不是用if then語句在原先的skill上不停地增加前置條件，或者保留著過去的skill不肯抹掉，再打包出新的skill，讓它的數量變得越來越多。
我們說的升維，就是一個類似的過程，即“我已經沒有必要去關心你們在反復權衡的微觀情況了”。只有這樣，在你的視角里，世界才會變得更簡單，結構更清晰，你的腦子也才能處理得了更多的信息。
（完）
我是蔡壘磊，感謝你的閱讀。
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