10000小時理論已經Out了,貝佐斯和扎克伯格都在遵循10000次實驗法則|紅杉匯內參

2021-02-08 紅杉匯

多數人認為愛迪生發明了第一個燈泡。

他們錯了。

事實上,愛迪生已經落後於人了。1878年,當這位36歲的發明家決定專注於製造燈泡之時,已有23個人發明了早期版本的弧光燈,其中一些被用作照亮街道和大型建築物等商業用途。

那麼,愛迪生在如此落後的情況下,他是如何在這樣一個競爭激烈的領域中取勝的呢?

他和他的團隊日夜不休,工作了一年,做了上千次實驗。1879年10月21日,他們成功創造了一個日常家用燈泡。

接下來,愛迪生沿著他的發明繼續進軍五個價值數十億美元的領域:電力、電影、電訊、電池和家用電器。以今天的眼光,可以把愛迪生看作是馬斯克、貝佐斯和扎克伯格的合體。

愛迪生能取得如此驚人成功的關鍵是什麼?簡單來說——刻意實驗。對於愛迪生而言,創建公司就等同於建立「實驗工廠」。

同樣地,貝佐斯也這樣說:「亞馬遜的成功是每年、每月、每周、每天進行多次實驗的結果。」扎克伯格說:「我最為自豪的事情之一是我們成功的關鍵在於測試框架……在任何時候,都不只有一個Facebook版本正在運行,而是一萬個左右。」

貝佐斯和扎克伯格的意思並非說實驗是策略,而是戰略。

 

為什麼10000次實驗法則

對商業更有意義

 

10000小時理論稱,要成為任何領域的世界級大師,你需要進行10000小時的刻意練習。

然而,研究告訴我們遵循這一法則並不足以帶來成功,尤其是在專業領域。研究發現,刻意練習能夠促進人在遊戲領域26%的表現,音樂領域21%的表現,體育領域18%的表現,教育領域4%的表現,專業領域只有不到1%的表現。由此得出的結論是,刻意練習很重要,但並不像人們所認為的那麼重要。

這意味著刻意練習在一成不變或變化緩慢的領域內可以幫助你取得成功,但在科技和商業等日新月異的領域內卻作用極小。


愛迪生和其他人的故事告訴我們:應該儘可能多做實驗,而非單純地多投入時間。我們需要的是10000次實驗法則而非10000小時理論。

科學方法的核心是實驗:先提出一個假設,通過測試驗證假設正確與否,再分析結果,並基於所得提出新的假設。遵循10000次實驗法則,意味著在一天開始之際,你擁有的不僅僅是一個待辦事項清單,而是像達・芬奇那樣的「待實驗」清單。達・芬奇傳記的作者之一沃爾特・艾薩克森說:「每天早上,達・芬奇的生活習慣都是列出他想知道的事情,例如人們為什麼會打哈欠?啄木鳥的舌頭是什麼樣的?」

遵循10000次實驗法則意味著不斷尋找收集數據的機會,而非僅僅做需要做的事情。這還意味著,在一天結束之前,在檢驗數據的基礎上還要增加一個刻意的思考過程。

 

如果你可以做足夠多的實驗

成功實際上是有保證的

 

從理論上來說,要使創造性成功最大化的關鍵是要做更多實驗。


但如果實驗如此強大,為什麼這樣做的人不多?我認為有如下幾個原因。

首先,我們生活在一種迷戀生產力的文化中:在更少的時間內完成更多任務,使其系統化、自動化,甚至將其外包出去。如果人們有一個短期生產力框架,那麼抽出一天的時間來創造一個不能立刻帶來回報又無法預測結果的創造性過程是非常困難的。具有長期生產力的事物往往在短期內感覺不到其生產力。

而且,做實驗非常耗時間。每天至少要擠出15分鐘的時間進行刻意學習,但更具挑戰性的是,大多數實驗都失敗了。雖然我們的社會越來越能接受失敗,但大多數人心中仍然會因此產生一種羞恥感和失望感。

如果理解了實驗背後的數學,你才能克服對失敗的恐懼。

▨ 如果你做了足夠多的實驗,那麼成功的勝算就很大。每個後續實驗的質量都會提高,因為你會傾向於運用從以前實驗中學到的經驗教訓。這些經驗使你的成功曲線呈指數性而非線性變化。

▨ 貝佐斯說過,一個大贏家為所有失敗實驗付出的代價是極大的。如果有10%的機率能獲得100倍的回報,你每次都應該下注。但你十次中還是有九次會下錯注。我們都知道,如果要打出全壘打的話,你就要打出很多球,但你也會打出一些本壘打。棒球和商業的區別在於棒球的結果呈現截尾分布。當你揮桿的時候,無論你的球技如何高超,你最多能跑完四個壘包。在商業上,每隔一段時間,當你踏上本壘之時,你就可以得到1000分。

▨ 如今,科技工具能讓任何人將其實驗數量增加一個數量級。

 

如何將10000次實驗法則納入生活

 

愛迪生會創建一個實驗工廠來確保他的團隊不斷推出新發明。當他快要取得諸如燈泡之類發明的重大突破之時,他有一個叫做「狩獵」的獨特過程,去測試數百甚至數千種可能性。

那麼10000次實驗的生活方式會是怎樣的呢?

建議你現在採取兩個步驟:

首先,確定至少一個可能會改變你生活的頭等實驗,相對而言,它比較省時省錢,可能會改變生活,並具有合理的回報概率。

其次,每天進行三次實驗測試。在一天開始之際,你要確定自己想要進行的三個測試。全天收集數據,並在一天結束之前分析結果。

花一個月試試,或進行30次測試,看看會帶來什麼樣的改變!

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