來源：虎嗅網
「努力很辛苦，但躺下真的好舒服。」
這句話一直真理般的存在在我的腦海裡，伴我在天書中入眠，難題中入睡。沒什麼是「躺下來」解決不了的，如果不行，就再躺一天。
為什麼自律很難，為什麼寫好的年度flag總是年復一年？也許你會說因為人總是會不自覺的變懶，但人又為什麼會變懶呢？為什麼一偷懶事情就無法朝著好的方向發展呢？
最近無意中接觸「熵增定律」這個物理學原理，三觀地震，豁然開朗，原來一切都是有科學依據的，最重要的是，它暗含了在個人管理和組織管理中科學的方法。
薛丁格說：人活著就是在對抗熵增定律，生命以負熵為食。
這是另一個只有少數人知道並值得我們記住的真理。
熵增定律是什麼？
熵增定律完整表述： 一個孤立熱力學系統中，無外力作用下，熵永不減小。如果過程是可逆的，則其熵不變，如果過程不可逆，則熵增加。
這是源於一位德國人克勞修斯在1854年提出的概念：不可能把熱量從低溫物體傳向高溫物體而不引起其它變化。也正是著名的「熱力學第二定律」。
德魯克把熵引入管理學：管理要做的只有一件事情，就是如何對抗熵增。
華為總裁任正非研究熵，在國內超前的將其作為企業發展之道。
《熵減：華為活力之源》華為大學著
最近看字節跳動張一鳴、拼多多黃崢的文字資料，也能從其管理理念和動作中窺見「熵」的影子。
「熵增定律」最關鍵的洞察在於：宇宙中的複雜程度總是在增加，萬物總是趨向於向低的能態轉變。
比如房間總是不自覺的從整潔有序到混亂無序，因為讓它變混亂的方法遠遠比變得整潔簡單。
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又比如坐著總比站著舒服，躺著又比坐著舒服。
而從床上爬起來，是在做違背「熵增定律」的事情，必然會不舒服。
說白了，「犯懶」也是符合物理學原理的。
但為什麼我們還是要逼自己站起來，企業也需要不停的折騰，不讓員工閒下來？
這篇文章，我會從個人和組織的視角，聊聊我的思考和啟示。
答案是什麼先不管，重要的是先理清概念，提出問題。
一、如何理解「熵」？
物理學研究者們將「熵」區分為「熱力學熵」和「信息熵」，分別描述分子狀態的混亂程度和信息的不確定性，這兩者的本質屬性是一致的，但前者是從宏觀態描述，後者是微觀態描述。
如果一個系統在宏觀上無序，則對應著微觀態排列的多種不確定性。
如果一個系統在宏觀上有序，則意味著我們能夠得到非常確定微觀態排列，這接近於最低熵的狀態。
如同下面這幅圖：
假設這個圖是一個信息系統，當整體排列為「ENTROPY」的時候，我們能非常簡單的解釋，這是「熵」的英文單詞。而當它被完全打散的的時候，信息與信息之間的混亂程度變得不可描述，解釋成本變得很大，不確定性（無序性）增加。
對應到生活中：一個男生說：我只喜歡你。
此時信息熵是0，因為只有一個確定性信息。
當男生說：我喜歡你。
此時對女生來說信息熵增加了，因為除了你，他還可能喜歡其他任何人。
當男生說：我可能喜歡你。
這個女生已經凌亂了。
所以熵的本質是一個系統「內在的混亂程度」。一個系統越混亂，意味著看起來無序。
在物理學上「熵」是一個絕對值，可以計算出具體數據。但當人們把「熵「引入到人類社會，有了「人」的視角之後（相當於多了一個信息處理器），系統的有序性和無序性，在個人眼裡就成了相對的概念。
比如這一組數字：36732902。
看起來是無序的，但如果我說這是由我家人的生日組合而成，那麼這串數字儘管對其他人來說無序，但對我來說卻是有序的，因為我知道了其中的隱藏信息。
二、如何理解「不可逆」？
這正是「熵增定律」令人絕望的地方。
正如「熱力學第二定律」寫的：不可能使熱量從低溫物體，自發地傳遞到高溫物體，而不產生其他影響。
要使熱傳遞的方向倒過來，必須利用能量，而能量在轉移過程中又總是出現損耗，並不能100%的轉化。
所以「永動機」是人類的幻想。
為了讓地球上的交通更有序，我們於是發明了汽車，但同時又排放出了尾氣，汙染了系統外的環境，所以從更大的宏觀系統來看，熵還是增加了。
企業招攬人才、形成組織是為了在利潤增長過程中增加確定性，但在組織管理中又總是不可避免的出現新的不確定性。
言下之意，熵永遠在增加，事物總是趨向於從有序到無序，放到整個宇宙中來看，所有恆星都耗盡燃料死亡，質子衰變，黑洞融合、蒸發，抵達宇宙的盡頭——熱寂。時間有了箭頭，並指著混亂無序方向。
絕望中的希望是：即使整個宇宙總是在熵增，但某個區域內可以實現熵減。
我們不能改變最後死亡的結局，卻可以推遲結局的到來。就像有些人20多歲就「死」了，而有人可以「活」到80歲。
於是對應了薛丁格的一句話：「人活著就是在對抗熵增定律，生命以負熵為生。」（薛丁格《生命是什麼》）
如果我們什麼都不做，明天並不會變得更好，甚至不會保持原樣。友情會變淡，愛的人會離你而去，事業會走向低谷，十年前困惑的事物今年更加困惑。
對於組織來說，如若沒有合理的文化和制度引導，就會在混亂無序或者毫無生機的狀態中失去方向。
三、如何對抗熵增？
既然「熵增」不是什麼好東西，那我們要如何對抗？
熵增定律本身已經隱藏了答案的方向。
一個孤立系統中，熵永不減小。如果過程是可逆的，則其熵不變，如果過程不可逆，則熵（無序程度）增加。
熵增是從有序到無序，那麼熵減即無序到有序。化繁為簡，這裡我們要思考的問題是：如何從無序到有序？
從兩個角度來回答這個問題：
1、認知層面：從無序中發現有序
前面也有提到，對於一個系統，有序和無序在人類看來是相對的，為什麼一篇文章是客觀存在的，但有人看著覺得太簡單，有人卻說看不懂 ？
為什麼科學家可以解釋複雜的宇宙問題，而我卻不能？這取決於個人或者組織的認知程度，即識別隱藏信息的能力。
「全知便可永恆」，這是形容上帝的。上帝是否存在我們不討論，但假若你能夠識別宇宙所有的隱藏信息，我一定敬你為「上帝」。
作為一個普通人，我們只能持續學習，提升認知，獲得更多的上帝視角。但如果只到這樣，等於沒說。
關鍵是如何學習？
對我個人啟發最大的，是「人工智慧」（Artificial Intelligence）。
AlphaGo戰勝了人類，作為一個外行來看，重點不在於它贏了盤棋，促進了人工智慧的發展，而在於了解智能化的學習過程。
雷·庫茲韋爾在《機器之心》中談及何為智能，他贊成一種說法：「智能就是在混亂中發現秩序的能力」。本質上，智能是對人類思維過程的模擬。
反過來，學習、使用知識的能力和智能類似，而智能的一個重要學習方法是「模型化」。
人類對事物的認識，正是在頭腦中建模的一個過程，人腦根本無法存儲大量的無序信息，因此需要不停的在龐大的知識庫裡尋找規律，總結經驗，形成模型，模型幫助我們更清晰的認識世界。
模型的好處在於可重複利用，構建出科學的模型後能夠以不變應萬變，並且相對於普通機器來說，人類的優勢是「遷移學習」能力，即如果該模型在自然科學領域表現很好，那麼也可能在社會科學領域應用，舉一反三，融會貫通。
道家所謂：一生二，二生三，三生萬物。
而構建思維模型的方法，又可引出金字塔原理、分類學、多元思維模型等具體理論，這裡就不展開了，看多了就會發現說的都是一件事，即強調分類、整理、歸納的能力，以形成完善的知識體系，當然真正用起來需要大量的刻意練習。
更值得一提的是，我們不能只有簡單的幾種模型，而是儘可能多維度、跨學科的構建模型，否則我們都只是管中窺豹，陷入「自我」的誤區。
2、行為層面：從無序中構造有序
假若機器能夠學會人類在所有複雜情況下的應對方法，那麼就可以進化成更強大的智能機器。
而人類的智能化學習，也僅僅是提升了單一個體在特定系統下的識別隱藏信息能力，但真實的人類社會要比這個複雜得多。
比如未知的人生，我們無法預測也無法確保每個節點都能做出正確的選擇，甚至不知道節點在哪裡；
比如很多人會感受到，企業組織從0到1之後，各部門開始各自為戰、爭奪利益，項目推進效率低下，業務創新越來越少，組織行為的複雜性加劇了企業整體環境的複雜性，熵不斷增加。這也解釋了為什麼企業到最後終將走向滅亡。
當系統不可避免的走向無序，周圍環境的不確定性越來越高，我們是否能夠進化出某種形態結構，來長久的對抗世界的不確定性？
仍然回到「熵增定律」的原理中去尋找答案。
一個孤立系統中，熵永不減小。如果過程是可逆的，則其熵不變，如果過程不可逆，則熵（無序程度）增加。
（1）開放系統——外部信息流動
開放的核心理念在於：要保持與外界物質和能量的交換。
也就是人們常說的要有空杯心態。
人為了生存需要喝水、吃飯，每天都在與外界交換能量，倘若封閉起來只會死路一條。
人為了成長需要向不同領域不同時代的「老師」學習，豐富和優化自己的思維模型，傲慢與偏見，大多是源於思維模型太單一。
企業同樣如此，今天很多人會說華為的5G，而5G標準是源於十多年前土耳其Arikan教授的一篇數學論文，華為發現了它並投入數千人去做研究，今天，5G基本專利數量佔世界27%左右，排第一位。
「我們不斷有這種世界性的交流，我們自己吸收能量，他們也吸收了我們的需求，不斷滾動傳播。」（華為心聲社區）
2012年，任正非有個非常重要的《2012實驗室講話》，數次提到反熵增思維，他清醒的意識到，華為和所有企業一樣，都存在一個絕大的威脅：熵增。並強調：封閉系統必然要能量耗盡，要死亡的。
一切源於早期人大教授黃衛偉給任正非推薦的一本書——《熱力學第二定律》，仿佛開了天眼，他把「熵增定律」引入到企業決策和運營，並支撐華為一路高歌猛進。
（2）降低損耗——內部信息暢通
對應熵增定律中的不可逆，即「能量在轉移過程中總是出現損耗，並不能100%的轉化。」物理學當中的損耗，一般都是來自於摩擦和碰撞，兩個物體之間相對運動造成的。
對於個人來說，為什麼有學霸學渣之分，為什麼同樣一本高等數學，學霸一看就會，我特麼一看就困？除了學習方法不同之外，還有個不太好辦的問題，那就是大腦構造不一樣，學霸大腦的工作效率更高，即所謂的「神經效率假說 (neural efficiency hypothesis)」。
來自德國波鴻魯爾大學的 Erhan Genc 教授團隊發現：
「學霸」的大腦神經元互相連接更加高效簡潔。
簡單的說，腦子好的人，學習時的信息損耗更少，阻礙更小，更容易學進去。
圖片來源：Gen E, Fraenz C, Schlüter C, et al. Diffusion markers of dendritic density and arborization in gray matter predict differences in intelligence[J]. Nature communications
在一個系統組織中，複雜的連接方式也引發了各種各樣的摩擦損耗，向上、向下、部門與部門之間。
字節跳動的組織管理理念中，常常提及「信息的價值」，底層邏輯是追求信息的高效流動。即降低損耗的一種解決思路。
在字節跳動，任何員工都能在內網IM上直接看到張一鳴的OKR是什麼，以及任何員工的OKR。
「能看到一個人的工作計劃，意味著你知道TA這兩個月的主要精力會放在哪些事情上，一目了然。」
對應的文化價值觀中的核心一條是「坦誠清晰」。
基於這種理念，這家公司還做了很多，比如每兩個月有CEO見面會，員工每月有三次匿名發言的機會，內部倡導不要包裝結果，不要向上管理、投Leader所好等等。
一旦坦誠的文化和機制被建立起來，我們可以減去多少不必要的爭論，少做多少用心良苦的PPT，恐怕大家都有所體會吧。
（3）打破平衡——內部信息重組
熵還有一種比較極端的宏觀態，樣子是這樣的，所有的「檸檬」接近均勻分布，完全平衡。
完全平衡是另外一種封閉狀態，系統沒有空間讓信息出去，也沒有信息進來，由此喪失了活力。表現在組織內，是你好我好大家好，缺乏競爭機制，個體自我滿足，仿佛身處一個穩固的舒適圈，此時的「熵」接近最大值。
這個時候，需要外力，來打破均衡，破壞舒適圈。
亞馬遜雲AWS的誕生，正是由這個理念而來，AWS一開始只是亞馬遜內部的一個技術系統，但貝索斯將它轉化成了對外服務化的業務，並意外收穫了第二增長曲線。
當把某一個服務外部化以後，也意味著跳出舒適圈，它必須面臨真實的競爭，倒逼自己做得更好。
以上，是關於「反熵增」的一些對應思考方向，簡易的循環模型如下：
構建了模型之後，組織人才的選用也可參照模型中的條件：首先是否在對應領域有足夠的認知和智能化學習能力；第二是否足夠開放，願意吸納新觀點；第三是否總是遠離舒適圈；最後是否足夠坦誠，不給組織徒增損耗。
但由於每個個體和組織情況不同，側重點必定也不一樣，這裡的簡易模型僅作參考。
另外一些媒體文章談及「反熵增」通常會直接搬出「耗散結構」，和上面說的也有重合的地方。於是我去找了下它的源頭，發現了「自組織理論」。
這是20世紀60年代末期開始建立並發展起來的一種系統理論，研究對象正是複雜自組織系統（生命系統、社會系統）的熵增和反熵增問題，即在一定條件下，系統是如何自動地由無序走向有序，由低級有序走向高級有序的。（有興趣系統了解的可翻閱原始資料書《系統科學精要》苗東升、《大自然成功的奧秘：協同學》赫爾曼·哈肯）
凱文·凱利在《失控》一書中提到「後達爾文主義」，他說「深度進化不一定就比自然選擇神秘多少。他們把每一種動態共生、定向變異、跳變論或者自組織理論都看作是一種機制，一種從長遠來看，作為對達爾文那無情的選擇過程的補充，能促使進化不斷革新的機制。」
這段話真的很正能量了，他用發展的眼光，肯定了人的主觀能動性，認為依靠自組織，我們能夠自主進化，實現熵減，對抗熵增，對抗自然選擇論的所謂「適者生存」。
人可以選擇過什麼樣的人生，對抗熵增或者做條鹹魚，畢竟除了自己，沒人有權關心你生命的質量。
但企業組織通常沒有選擇，光明或者黑暗，只有一條路。
最後我在想，現實生活、工作中的「反熵增」歸根到底是反什麼？發現，人性的七宗罪竟一樣也沒有逃過。
後記
由於認知局限，本文也只是作為一個思考的起點，重點是在查找各種資料和思考、表達的過程中，也讓我的大腦從無序變得相對輕微……有序，仿佛思考的大廈忽然有了根基。
一個很重要的感受是，科學家們真的很偉大，他們發現了宇宙最根本的規律，而我們只要跟著學習使用就好了。
主要學習資料：
[1]《 新科學世界觀》 混沌大學·創新學院
[2]《生命是什麼》[奧]薛丁格
[3]《熵：時間、信息、和生命》知乎live 傅渥成
[4] 《什麼是機器學習》公眾號·超智能體
[5] 《時間的秩序》[意]卡洛·羅韋利
[6] 《機器之心》[美]雷·庫茲韋爾
[7]《系統科學精要》苗東升
[8]《大自然成功的奧秘：協同學》[德]赫爾曼·哈肯