## 怎样才能获得跃层思维？

> 读者 初学者?：万老师，那怎样才能获得跃层思维呢？在我的个人经验里，只有接触到了上一层才会从上一层的角度思考问题。

> 万维钢回复——

其实这并不神秘。要理解上一层，最方便的办法就是理解你的直接领导。要理解一个领导，你只需要知道 ——

- 他对谁负责？他的老板、直属领导是谁，这决定了他的核心评价标准。

- 他领导的这个部门的钱从哪里来？是母公司拨款、客户、投资人，还是政府补贴？这决定了他会关心谁的喜好。

- 他的业绩靠什么衡量？是销量、利润、还是公司的规模？这决定了他最关心的指标。

- 他的风险和激励是什么？他因为什么动作而受到奖励和惩罚？这决定了他的行动优先级。

- 他的决策边界在哪里？哪些是他自己可控的，那些需要上报审批？这决定了他选择的自由度。

- 他当前最紧迫要解决的难题是什么？这决定了他的短期决策。

- 他的核心诉求和隐性动机是什么？他是想升职，还是想平稳退休？是想变革，还是想守成？这决定了他的长期战略导向。

- 他的关键资源和人脉在哪？谁在帮助他，谁在牵制他？这决定了他倚重的力量……

要知道这些，平时就得带着这些问题意识多观察，多思考，甚至多打听。你需要理解这个系统，看看资源的流动路径，关键部门有哪些，杠杆在哪里，部门领导之间的汇报关系，包括倾听情绪信号等等。

其实领导也希望下属理解他。他已经在大会小会上反复讲，只是为了形式主义和政治正确而故意说得不是那么直白，人们听不明白。

> 读者 欢乐马男JOJO机器人看空派最主要的观点是：算法突破可能不是主要问题，但硬件性能会是大问题，除非材料科学迎来划时代革命性飞跃！万老师怎么看？

> 万维钢回复——

这确实很有道理。不能说算法突破不是问题，但硬件性能的确是个问题。我们需要机器人的扭矩要高、重量要轻、续航要长，还必须能耐久使用、价格别太贵。

但你不能说目前硬件是个绝对瓶颈。事实上特斯拉 Optimus 第二代，在不借助材料革命、只靠纯机械与控制协同优化的条件下，就已经做到比第一代重量减轻10公斤、关节速度提升30%。高扭矩一体电机已经出现。中国硬件厂商也很给力，据说单个关节的成本已经大幅下降。

还有人改变思路，在机器人手臂中加入“扭绳肌肉”的设计，使用纤维和凝胶，模仿人体……

所以这是一个突飞猛进的领域，千万不要低估。

> 读者 angie焕捷：万老师，我有一种感觉，随着人工智能的发展，很多大公司可能不再需要那么多人力，因为效率会得到提升。但与此同时，也会出现许多以前未被实现的需求的响应，那些曾经无法实现的需求，现在因为人工智能的发展也能够实现了。所以，可能会涌现出不少小型公司，去满足特定目标人群的个性化需求。万老师，我想听听您的看法，您觉得是这样吗？

> 万维钢回复——

现在还看不清楚，但是未必如此。就目前的AI应用来说，硅谷在过去两年中见证了一个个小创业公司红极一时，但只不过是对大语言模型做个应用包装（LLM wrapper）而已，结果他们的业务在 OpenAI 下一次升级的时候就被人家囊括了。

现实是大AI公司也在积极寻找落地应用，而且打算自己干。OpenAI的目标是把ChatGPT变成一个无所不能、无所不为的应用，作为统一的AI入口，包括正在为此开发专用硬件。所以我觉得对个人应用来说，很可能是大公司什么都干。如果苹果和亚马逊能进入健康领域，OpenAI为啥不能？

而小公司的出路似乎是扎根一个专业化的传统业务。比如租房 —— 房产中介业务需要AI，但这里有特定的信息、资源和客户，OpenAI肯定没心思专门研究，那么小公司就可以做。

> 读者 陈一：万老师，你认为AI会有“问题意识”吗？比如说人形机器人本来的设定是管家，做的是洗衣、炒菜、打扫卫生之类的杂活。突然有一天，它萌生了一个问题，如何优化空间布局以使得我的工作效率最大化？接着思考、学习、规划，最后拿出一份装修方案。

> 万维钢回复——

你这个问题非常重要，它其实问的是AI没有没有元认知能力 —— 也就是跳出自我看自我、跳出当前局面看当前局面的能力。我的回答分为两部分。

第一，就你说的这个问题意识而言，AI完全可以被训练、被实现设定，有这个能力。事实上现在ChatGPT就有这个能力 —— 你问它一个问题，它回答之后，会反问你：我还可以为你做这个和这个，你看要不要我做一下？你是否还想探讨一个更深的相关问题？

随着AI的记忆力逐渐加强，它一定会有更大的主动性，甚至有反思能力，说我们这么做是能做，但我还有个更好的主意，我们还可以换个方法做……

第二，但是，以上那些表现还不能算*真正的*元认知能力。那些完全可以理解为训练者安排它那么做的。目前所有AI Agent 的最初目标都是人给的。

真正的元认知能力是跳出一层还有一层，在另一层上审视“从上一层跳出”这个动作本身……一直到无限层，也就是人生意义。根据哥德尔不完备性定理，图灵机永远有漏，它一定会在某一层终止 —— 而如果人脑不是图灵机，就没有这个限制。

我们前面讲过，至少目前而言，AI还没有末那识。但以后会不会有，是不是真有，是我们难以定论的。

> 读者 烧瓶中的伊卡洛斯：逻辑和数学到底是什么关系？有说逻辑是框架，数学是内容，数学在逻辑的框架内展开。但我总感觉二者是一体的，更像是抽象结构的“组成部分” 。万老师可以说下吗？二者是不是一体的？

> 万维钢回复——

你的直觉完全正确。以前的人可能受到苏联式教育的影响，搞生硬的学科分类，看不到事情的本质，以为涉及到数字计算的就叫数学，如果只是与或非逻辑符号就是另一门学问 —— 其实二者研究的都是抽象世界的事情，都可以叫数学。

「数学在逻辑的框架内展开」这话不能算错，但是个刻板的、老土的、浅薄而没有灵性的说法，就相当于说音乐是音符的排列组合、电影是连续播放的静态图像……

老百姓所谓的「逻辑学」—— 什么三段论、归纳法 —— 其实并不是一门独立的真学问，应该叫「常识推理」或者「修辞论证术」，根本上不了大雅之堂。但罗素和哥德尔等人研究的「数理逻辑（mathematical logic）」，则是真学问。

> 读者 刘江：万老师，我们生活的这个时代，有很多人的工作都是在使花棒。但在这样的环境里，我们该如何面对，避免被裹挟呢？我们又该如何与使花棒的人和组织相处呢？我在工作中发现，很多同事会不折不扣地执行上级指令，为了一些不重要的事较真，这会消耗大量人力物力，导致大家没有多余精力去做真正重要的事。

> 万维钢回复——

与其研究如何相处，不如研究如何从中套利。

那些使花棒的工具人一方面是陷入了古德哈特定律说的指标变目标，追逐没有实际意义的绩效；一方面是极度害怕犯错，用100%遵守上级指令来最小化个人风险。这就使得他们干不成任何重要的事儿，承担不了任何责任。

但事情总要有人做，责任总要有人承担。如果有人能发挥主动性，在系统运转的关键时机和关键场合起到一个作用，这就是系统不得不依赖的人。对此我们可以有三个策略 ——

第一是「最小可行服从」。在合规的前提下对花棒工作最低投入。这里有80-20法则：你用20%的精力，就可以完成80%的动作，剩下的马马虎虎对付过去就好。比如说开会的时候要主动发言，给领导留下积极工作的印象，但平时对那些琐事没必要太上心。把时间省下来，自己打磨几个稀缺技能。

第二，尽量自动化。其实那些琐碎工作最适合交给AI。自己精心研发几个模版，什么报告、报表之类都很容易完成。在安全的前提下，还可以帮助同事也这么做，积累一点人气。

第三，最重要的是，使用跃层思维看准上级真正需要的是什么，然后设法承包他一条价值链：这个事儿我负责搞定。其实稳定和琐碎只是表面，科层系统内部处处有问题需要解决。

而正因为你能做好第一条和第二条，你才有精力、有本事做好第三条。

这样看来，那些把领导命令当圣旨，兢兢业业做小事的人，其实是吃了大亏。

> 读者 李今鑫：万老师您好，我是一个韩国很普通的学校的博士生，我明白自己的能力就只有这些，也明白假把式没有什么实质性的用处，但明年2月毕业，为了迎合工作岗位的需求，ssci论文难度较大且时间来不及，做一些假把式，比如发一些难度较低的韩国kci论文有必要么？您怎么看？

> 万维钢回复——

这种情况你就应该直接发篇kci，不必有任何愧疚感。工作岗位设置论文需求是官僚主义，是系统的错误，但这不是你的责任，你只能适应，而且似乎也不会很费功夫。这都不叫事儿。

怕的不是临时向体制屈服，而是把迎合体制就当做追求，甚至以此为荣，把一次次的假把式当成真功夫。有些人一辈子生活在各种考评之中，不创造任何价值，口口声声既然我达到了体制的要求，体制就得给我相应的待遇 —— 他不理解，那些要求只是门槛而不是业绩，那些待遇是当初有真功夫的人创造出来的。

> 读者 王为佳：万sir，您在第五季欠我一个回答，当时我的问题是“为什么我最近在想什么问题精英日课就出对应的文章”，您说是一种心理现象，后续会解说。今天这篇文章刚好解决了我最近一个多月以来一直思考的问题，也让我想起了两年前的提问，希望得到万sir的回复，谢谢！

> 万维钢回复——

这个现象叫「频率错觉（frequency illusion）」。意思是当你特别注意一个什么东西的时候，你感觉特别容易发现这个东西。

比如你刚刚学到一个新的单词，就接二连三在报纸上和读书的时候遇到了这个词。再比如你原本没想过自己该买哪个品牌的汽车，一番调研之后选定了一款蓝色的特斯拉 Model Y，认为风格独树一帜 —— 可是刚买到手没几天，你就发现满大街都是这个车。又比如那个著名的故事：一个刚刚怀孕的人，突然发现城市里有好多孕妇和婴儿车。

这个现象早就有人注意到，但直到2006年才被语言学家阿诺德·茨威基（Arnold Zwicky）正式命名为「频率错觉」[1]，并且指出其中的认知机制。它的机制是「选择性注意（selective attention）」+「确认偏误（confirmation bias）」。

书里本来就有这个词，街头本来就有那个车，城里本来就有这么多孕妇 —— 数量既不是特别少也不是特别多。是因为你最近在想这个问题，所以你对这个问题的出现会特别敏感，所以当你遇到呼应的时候就会有特别印象，这就是选择性注意。其实即便如此，“想什么就来什么”也是个小概率事件，因为你想的更多的事儿并没有得到呼应 —— 但你会忘记那些没得到呼应的，只记住得到了呼应的 —— 我们倾向于记住“命中”而忘掉“未命中”，这是一种确认偏误。

当然，话说回来，能给读者提供一些呼应，也是我们专栏选题丰富、想读者之所想急读者之所急的结果……能有此命中我深感荣幸！

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060620/1878202495760146108/060620.jpeg)

注释

[1] Zwicky, Arnold M. “Why Are We So Illuded? Frequency Illusion.” Handout, Linguistic Society of America Institute, 2006. https://web.stanford.edu/~zwicky/LSA07illude.abst.pdf.
