我们应该如何应对复杂性挑战
(原文登载于星空众创)星空众创文章链接
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在“黑天鹅”“灰犀牛”层出不穷的复杂时代,企业管理者如何培养和掌握应对复杂性挑战的能力?
近日,在北航企业家俱乐部、科创人、方云智能联合举办的数智未来私董会上,微软(中国)首席技术官韦青给出了自己的答案,字字珠玑,观点深刻,既有工科视角下的方法论、案例和工程体系探讨,亦有形而上的哲科思想交流。精彩观点分享给大家。
现在,我们已经进入了一个复杂性时代的开端。由于互联网的发展,原来因信息垄断而产生的权益全部打碎。Misinformation和Disinformation变成最大的难题。我们应该思考如何确认我们听到的、学到的东西是真的,而不是任由他人背后有意识的误导你。
案例分析有个特别大的问题,成功案例全部是幸存者偏差,大部分同类公司,可能死掉了,但我们并不知道。只有跌倒再站起来,并慢慢步入正轨,正面反面的证明才能说明你的方法是对的,否则大概率是因为运气。
不知道可以学,做错可以改。如果从我知道和我一定对的角度去学习改正,在这种逻辑下去学习,很容易进入另外一种思维偏差。
以前的论文有可能让你看到真东西,剩下的大部分都是咀嚼别人的剩饭。我们实际上咀嚼的是别人已经嚼完之后吐完的渣子,别人已经把精华全部吸收了。所以,为什么我们不主动看以前的论文。
文字、语言的重要性,在我看来是怎么形容都无法表达的。当我们在对数据、数字产生认知的时候,往往忽略语言作为人类沟通和成长本质的重要性。我觉得我们这代人要避免不去追本溯源,不遵循第一性原理。
当计算机语言产生的时候,大咖们对计算机语言进行争论、探讨、交流和发展。他们每一个人都是哲学家,每一个人都是人类学家。为什么会这样?因为他们对于computer language都有着特别深刻的理解。
现在世界上信息复杂繁多,我们其实根本不知道真相是什么,只是在听故事,而正是这些讲故事的人抓住了人的心理,不断对你说故事。但真相是什么呢?没人care。
现在无论是多么先进的科技,都没有超出一百年前物理学的范畴。整个科学的大厦,全是一百多年前的根基。我个人认为,如果地基不重新打、不重新搭,楼就只能这么高,已经到了瓶颈。
我们进入了一个确定性消失的时代,或者叫复杂性科学的时代。在这种时代下,如果我们能够放下思维的局限,不要先判断对错,而是先去吸纳,但也不要照搬,我们才有可能用几年时间重新的优化和完善我们的思维范式。
永远不要忘记数字原生代的思维方式与我们是不一样的。他们出生在数字化变革的时代,我们所认为的创新对他们来讲是原生的。疫情之后或许是一个更大的海啸。这种recession不是悲观的,它很清晰,会让我们认识到所有原来没有认识到的。我们每个人做的工作其实都是让信息知识更加为大众所用,当然也为自己所用,让公司、个人的效率和先进性提高,那样你就能做出更加理性的决策,让公司和个人更能够走在时代前面。
这个新科学是什么呢?某种意义来讲就是第四范式,是data追问的范式。我们所说的信息论,是信息的数学属性,哲学的数学。当我们从本源理解,物理学定律就是哲学的数学原理。而哲学是热爱知识的结果,是你喜欢知识然后研究出了知识。
如果想要应对挑战、想要众行远,那么就要找一帮志同道合者。但志同道合其实很难,因为在整个的逻辑体系中,还缺少common sense。Common sense特别重要,因为只有让一群人相信同一件事,才有可能做成事情。要想把事情做成,公司上下必须意见统一,然后才能够产生合力。
我不认为现在叫做第四次工业革命。或许以物质和能量维度来看工业是第四次,但是如果以信息维度来看,则是一次回本。因为互联网、数字化、量子计算的应用使信息得到极大的发展,发挥它本来就应该发挥的作用。
人体内99%都是空的,只有一点点物质。我认为这是现在科技界和科学界正在研究的点,一旦产生突破,可能我们看到的很多现象,包括很多我们的愿景,都要改变,而这个未来已经在以一种目视可感的速度向我们靠近。
无人区的一个特征就是谁都不知道该怎么做。而这样就产生了一个心理学上的暗示,如果理解了自己是在无人区,你会发现自己敢说不知道。微软的一些大咖也是一样,和他们开会很轻松,不用装,知道就是知道,不知道就是不知道,因为都在无人区。
因为你余生全是在回味,活在过去。我认识的很多企业家都陷入这个局面,他现在用一种自嘲、自我麻醉的方式,用已经财富自由来安慰自己,但其实他已经达到了人生的顶峰了,对于这些创业者来说,游山玩水是满足不了他的雄心壮志。我个人认为,我们应当去摆脱思维偏差并借鉴一些真正的企业家,那些每一天境界都比前一天要高的企业家。
一般来说technology是一个什么都能涵盖的名词,science是指谋求新知,engineering是指把事情做到位。某种意义来讲,像SpaceX最伟大的不是取得巨大的突破,而是脚踏实地地实施engineering。我们经常容易迷信技术,但是技术不能当饭吃,因为技术还是要落地成工程实现。
这种方法到底是什么?有点类似于不确定性,如果在不确定的情况下,怎样做出相对有概率回报的决策。还有一个理论是小马过河,就算过了河,也仅仅能证明你过了这条河,并不能证明之后就没有一条更宽的河,因为你进入了无人区,谁都不知道该怎么做。
我们经常讨论卡脖子,追求弯道超车,但是能弯道超车的人,都是那些车技非常好、车况也非常好,偶尔因为别人驾驶操作不当落后了才会有机会弯道超车。那么如果你的车况不是那么好,也不具备最优的驾驶技能,应该怎么办?应该是换道,找自己的主战场。不要做梦你可以弯道超车,只有那些本来就厉害的人才能做到。许多似乎被我们弯道超车的赛道,其实是被人放弃了。
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(本文是与物联网智库的采访内容汇总,原文登载于物联网智库 物联网智库文章链接
(本文转载自物联网智库,作者:王苏静;本文是与物联网智库的采访内容汇总) 物联网智库文章链接
(本文是我在2022年职业教育大会上的演讲笔记) 我们将主要从用人单位的角度,基于时代的特征,与大家分享一下,如何更高效地培养出对社会发展有用的人才。这里说的有用,强调的是终身能够对社会的发展做出贡献的有用,而不仅仅是拿过一次文凭的有用。 “信息就是信息,它既不是能量也不是物质”-《控制论》一书的作者...