## 灵感与机缘

脑力劳动者除了需要执行力、需要调研能力、需要运用知识解决问题的能力，还需要灵感。灵感是你哪怕做对了一切也未必能有，而有了就能起到大作用的想法，又或者是不经意得到的一条关键信息。灵感往往是一个工作中的神来之笔。我说一点获得灵感的小心得。这里没有保证好使的系统性方法，但是相信会给你一些启发。

我先讲几个小故事，你体会一下。

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有一部2008年上映的印度电影叫《贫民窟的百万富翁》（Slumdog Millionaire），不知道你还有没有印象。影片描写一个叫贾马尔的青年，出身于孟买贫民窟，没有受过什么高水平教育，然而参加《谁想成为百万富翁》电视答题节目却是屡战屡胜，最终赢得大奖。那些题目对普通印度人来说非常刁钻，贾马尔怎么就都答对了呢？

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原来是他人生中的一些经历，机缘巧合之下，正好跟那些题目有关系。比如有一道题问一百元美钞上的头像是谁，按理说贾马尔不可能用过一百元的美钞 —— 可是他偏偏曾经给过一位卖唱的盲人朋友一百美元，那个朋友告诉他上面的头像是本杰明·富兰克林……

电影的很多细节我都忘了。但我记得这个电影流行期间，我看过一篇博客文章。那个博主叫什么名字现在无从考证，只知道是一个在美国留学的中国人。这哥们娶了个美国女子为妻，等于说成了一家美国人的女婿。

他那篇文章说，有一天晚上自己可能闲着没事儿干，随手拿起一本讲美国宪法的书读了一阵。没过几天，他跟妻子和岳父母一家去参加当地社区组织的一个什么联谊活动。活动中有个环节是宪法知识比赛。那些题目可能也有点难度，结果在场几乎全是美国人的局面之下，这个来自中国的哥们竟然拿了第一名。而这仅仅是因为他之前偶然看过那本书。他感慨说，我这是真人版《贫民窟的百万富翁》啊。

还有我弟弟，叫万维强，当初跟我一样上的中国科大，后来考研究生考上了北京大学物理系。考研有个面试环节，你得到现场。我弟弟那天在北大吃过早饭，看着距离面试还有一段时间，就在一个报纸栏隔着窗户看看报纸。其中有一份可能是《中国科学报》，上面有一篇文章讲去年 —— 也就是1999年 —— 的诺贝尔物理奖得主杰拉德·特·胡夫特（Gerard 't Hooft）的故事，他读的津津有味。

结果面试中，教授问他的第一个问题是：请问你对去年的诺贝尔物理奖有什么看法……我弟弟顺利通过了面试。

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这种事情，因为非常偶然的原因得到一个知识或者想法，然后居然就在另一个场合用上了，发生的频率可能远比你想象的大。

就拿我写专栏来说，最重要也是最难的一步并不是写作本身，而是选题：我必须找到一个有意思、有用又新鲜的东西给你。有了这个东西，我有各种办法把它讲好；没有这个东西，我再会说也不能把香菇变成海参。好东西是怎么来的呢？

最差的局面，是临时抱佛脚，主动出去找。写专栏有时候就是会遇到这种情况，今天必须交稿，可是现在还不知道该写啥。我只能翻翻电子书，或者上几个科技新闻网站大范围浏览……我每次都能找到一个选题，但是要花费很多时间，效率很低。

中等的办法是平时积累。往往是看到一个东西，其实挺好，但是似乎还没有达到值得在精英日课专栏讲的地步。我会把这个东西留下做素材，等将来有了新的想法、或者新的进展、或者别的东西来了跟它配合，也许能用上。现在我的素材库里积累了1300多条这样的东西。所以如果你把我关进小黑屋不给网络，我还是能写出一些东西来，但是质量恐怕不会那么好。

我体会，最好的局面，就是像我们前面说的那三个故事一样，机缘巧合之下遇到一个东西，然后正好用上。

比如专栏第六季的发刊词，其中有两个内容就是这么来的。

我每天睡前会看一阵儿网络小说。前段时间我追更的两个小说 [1] 都看到了最新一集，起点中文网就随机给我推荐了一部叫《晋末长剑》，作者是孤独麦客。我一读，作者不是像那些穿越电视剧一样用现代价值观在古代谈恋爱，而是描写了一个社会规范跟现代截然不同的古代世界。我还特意找了《哈佛中国史》之类的正经书对照了一番，感觉很有意思。没想到西晋的情形正好能用在发刊词中。

我一个朋友的弟弟在哈佛大学教育系读书，叫吴磊，出来创业，专门用AI给企业提供高管教练服务。也是前段时间，他打电话给我说，有很多客户希望能在一对一的针对性教练之外，再提供一个系统性的东西，问我有什么建议。我给他列了一个“领导力书单”……我不知道他们会怎么做，但正是这个对话让我想起了「非专业知识」这个说法，于是有了发刊词的主题。

这件事还有个插曲。我列的那个书单中有一本是我们专栏几年前讲过的《九个工作谎言》。我又想到这本书的作者有没有出新书，结果发现其中一个作者5月7号刚刚出了一本新书！我不一定会在专栏讲，但那本书似乎还行。经常有读者问我是怎么找书的，往往就是这样不经意的发现。

这就是所谓「serendipity」，纯粹靠运气 [2] 得到好东西。

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在理论上，如果你想要知道自己下一步该干啥，应该先充分调研当前世界上所有的可能性，也许在AI的帮助下，选择最有可能取得成效、又特别适合自己的一个。反过来说，一个项目要想做成，也应该充分接触所有可能做它的人，从中挑选最合适的一个。然而真实世界从未这样运行。

现实是之所以你做这件事，只不过是因为你恰好在这个时间出现在了这个地点。也许此刻世界上有更值得你做的事，也许这件事有更能做好的人，但现在的机缘却是落在了你身上。

比如说那些做生意、做风险投资的人。他们并不是充分调研了市场上所有的机会，再从中选择一个最好的；他们也没有排队提交申请书，等待乙方的公平挑选。他们想到一个生意、拿下一个订单、做出一笔投资，往往只是因为恰好遇到一个什么人，聊天中获得一个想法，看看差不多就出手了。

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科学发现也是如此。科学家的确需要定期扫描新出来的论文，期待从中获得下一个选题的灵感，但最好的灵感不是这么得到的。最著名的例子就是爱因斯坦。

爱因斯坦之所以能那么清晰地思考广义相对论，是因为他很善于使用思想实验 —— 特别是用电梯做各种思想实验。电梯在当时并不是一个特别常见的事物。那爱因斯坦为什么这么喜欢电梯呢？因为他曾经在瑞士伯尔尼专利局担任助理鉴定员，他审查了很多个关于电梯的专利。

肯定不是说一个文明必须先有电梯才能有相对论 —— 但相对论的灵感落在爱因斯坦身上，的确有一定的机缘。

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我们专栏一贯提倡系统思维，可为什么世间的事情如此“不系统”呢？我想主要是两方面的原因。

一个是，机遇往往是不可测量的。身处AI和互联网时代我们容易假定一切信息都可以搜索得到 —— 其实远非如此。每天有大量的小趋势根本来不及上网，没有系统性的数据，甚至没有被统计、没有人去测量，而这些小趋势恰恰孕育着大机会。

正如哈耶克所说，现场的事情往往是隐性的知识。这些知识不但没有出现在纸面上，而且都没有明确地出现在任何人的头脑中。你必须身处现场，自己观察，自己总结才能得到。

另一方面，世间会做这件事的人并没有在替补席排着队等着上场。他们各自有各自的一大摊事儿，都陷在某个地方。哪怕你告诉他们这里有个好机会，他们也未必能抽身过来。

比如我们专栏以前讲过一个小生意人的致富经验 [3]。他名叫史密斯，白手起家靠做各种小生意成了百万富翁，还写了本书分享心得。他做生意的方法，可能是我们大多数读书人所难以想象的。比如他在街角看到一家家具店要转让，进去跟店主聊了几句得知现在卖床的生意好做，就立即去卖床了。后来他又遇到一个专门卖沙发床的人，发现那人生意做得更好，就转型卖沙发床。就是这么两次转型，让他的生意上了两个台阶。

我经常思考这个故事。如果现在这个城市里某一种商品的利润特别高，为什么不是立即有很多人来卖这个商品呢？想必因为第一，没有系统性的数据统计告诉你现在卖什么利润高；第二，卖什么东西不是说干就能干的，有条件的人只有那么几个，而他们恰好都不在现场。

所以真实世界中的事情往往是因缘际会的结果，是具体的人冒险试错的结果，而不是系统安排的结果。

不指望系统安排，这不正是市场经济的本义吗？

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很多人受到考试思维影响，认为给所有人同样的信息和同样的条件，看谁表现好就奖励谁是最公平合理的，认为偶然的好运不值一提。但我经历事情越多，越感觉不是这样。

世界不是一个竞技场。那些发现了系统之外的新机会，躬身入局把事情做出来的人，贡献远大于那些在别人设定的赛场中表现出色的人。最厉害的既不是“别人设定好怎么做你就怎么做”，也不是“已知该做什么，找到怎么做的最优解” —— 最厉害的是没有人知道应该做这个，你发现可以做这个。你不指望系统，你扩建、甚至发明系统。

要做到这些，你必须有个非常好奇的眼光，随时留心身边可能有意思的事物。这门功夫大约有三个层次 ——

第一层是你很敏锐，好学强记，能识别、能记住、能用上随机出现的灵感和机会。

第二层是你感觉不像是你在寻找灵感，而是灵感来找你。也许是人们知道你就爱来找你，也许仅仅是你的灵感实在太多，你眼中到处都是线索。

第三层是你已经不在乎自己从中得到什么，你就如同是一个枢纽，各方机缘汇聚到这里又从这里出发，你无需刻意为之，顺其自然就让事情发生。

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这一讲说的是一点个人感悟，没有什么科学依据，而且也很难做实验证实。我说的不一定对。但我想，只要你下次参加一个什么不是例行公事的活动的时候，能抱有一点好奇的态度，稍微期待一下有没有什么奇遇，那总是好的。

踏破铁鞋无觅处，得来全不费工夫；择日不如撞日，相请不如偶遇。这个不系统的世界，其实很有意思。

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注释

[1] 如果你感兴趣的话：八宝饭，《乌龙山修行笔记》；忧郁笑笑生，《大清话事人》。

[2] 精英日课第四季，祝君四种好运

[3] 精英日课第三季，*小*生意人的经验

### 💡 精华要点
- 真实世界中的事情往往是因缘际会的结果，是具体的人冒险试错的结果，而不是系统安排的结果。
- 世界不是一个竞技场。那些发现了系统之外的新机会，躬身入局把事情做出来的人，贡献远大于那些在别人设定的赛场中表现出色的人。你不指望系统，你扩建、甚至发明系统。
