那些真正对我有用的建议
原文：Advice That Actually Worked For Me
Nabeel S. Qureshi｜Nabeel S. Qureshi｜2022.07.04
我很喜欢各种“建议帖”和效率指南。日常生活中的一点小改进，长期来看会带来深远影响。所以这篇文章，也算是我对这个类型的一个贡献。
1.提升基础能量水平。
显而易见的建议大家都知道：找到一套适合自己的运动方式，并且每周至少坚持五天（我个人喜欢跑步）。如果你不运动，等于是在白白浪费自己的潜力。
但也有一些不那么直观的真相：
能量是会“自我增值”的。比如早晨一开始就完成了某件事（比如锻炼、重要任务、写作），那么这一天的整体能量水平都会被“提起来”。就好像一开始的那件事给你注入了某种“持续的增益”，让后续的任务也变得更容易完成。反过来，如果一早没能启动好，那么这一天很可能什么也做不成。
大多数人对“能量”的理解都有偏差：他们以为能量像一桶油，用一点少一点。对体力来说也许可以这么说，但对心理能量而言，情况正好相反：当你把精力用在自己觉得有价值的事情上，你反而会获得更多心理能量，这是一个正向循环。而如果你拖延、刷一天社交媒体，或窝在床上一动不动，反而会越来越虚弱，更难启动。
人们经常陷入这种“负能量循环”：你不想干活，于是刷一会儿推特，结果能量更低，心情更糟，然后强行逼自己干点事，但越做越没劲，于是干脆又回床上“休息一下”，但这份“休息”也并不真正令人放松……就这样无限循环。
破解这种低能量死循环的办法，是从一件非常小的事情开始做起（比如把洗碗机清空，或者写一句话），从中获得一点点“完成感”的奖励。这份小小的成就会生出一点新能量。然后你用这一点能量，去做稍微大一点的事，以此类推，层层递进。
2.一早起来先做最重要的事，完成之前别碰社交媒体。
因为能量会积累，所以早晨的第一个动作至关重要：做对了，你就进入了正向循环；做错了，你就掉进了负向循环。而一旦进入负向循环，就很难脱身。反过来，如果你一早做了某件真正重要的事情（比如写了一页文章），你很可能会拥有一个高效、愉快的好日子——因为你已经启动了自己的正向螺旋。
更重要的是，就算你接下来一天都没做别的事，至少你已经完成了那一件重要的事。大多数人失败，不是因为每天没做够，而是因为太多天什么都没做。所以关键在于：保持稳定输出。
我自己是支持社交媒体的，也认为它能让我们变得更聪明，但我觉得早上第一件事去刷它是个坏主意。一个简单的规则就是：等你完成“早起第一件事”之后，再去刷。为什么这样做有效，我也说不清。但我觉得可能是这样：我们需要从“有生产力的行为”中获得奖励，而不是从“无生产力的行为”中。社交媒体会给你即时的刺激和反馈，替代了那些真正值得追求的奖励。一旦你在社交媒体里“得到了奖励”，你的动力就会下降，自然也就不想再做那些真正有意义的事了。（就像吃糖：你应该从真正有营养的食物中获取热量，而不是从糖里。）
3.给自己讲对的故事。
读自助类书籍时，一个容易被忽略但非常重要的收获是：你告诉自己的故事，会影响你成为什么样的人。如果你相信自己是个精力充沛的人，相信疲惫只是暂时的，并且持续维持这种信念——你真的会变得更有精神。如果你对自己说“我从不时差”，那你可能真的会比别人更不容易感到时差反应。
这种心理暗示的力量不限于精力或时差。很多特质都一样——你可以“心理战术洗脑”自己，相信一些你希望自己成为的样子，然后在潜移默化中成为那样的人。
（当然，这里面有很多前提。但它确实对我有效，所以我写了下来。）
4.不要睡太多。
睡太多不仅会浪费你无法回收的时间，还有研究显示，这对身体其实并不好。很多人总是被告知要“多睡一点”，但我认为对于很多人来说，这种建议其实反而走偏了。比较理想的睡眠时间大概是 7 到 7.5 小时左右。当然，这是一个和基因有关的问题，每个人略有不同。
有些人声称可以通过训练，把每天睡眠时间压缩到四小时以内，但我从未成功过。所以我提出一个更温和的主张：7 小时和 9 小时的差距非常大，这两小时你可以做很多事；而且如果你习惯了每天睡 9 小时，也完全有可能训练自己变成 7 小时型的人。如果你把那多出来的 2 小时用得好，积累下来的回报是巨大的。
5.养成费米估算、查找关键数据、上下界推理的习惯。
我注意到很多我认识的聪明人都有一个共同点：他们不会轻易相信任何一个说法，而是习惯亲自去验证它是否靠谱。比如，听到一个数据，他们会立刻查一查，因为很多所谓“事实”其实不完整，甚至完全错误。
工程师和物理学家在受训过程中会学会这种能力，其他人则需要后天养成。这个技能叫做费米估算（Fermi Estimation）：利用你已知的信息，对某个未知数量级进行大致推算。
大多数人完全不具备这个习惯——他们不“用数字思考”，结果也就容易被忽悠。比如，网上经常会有人说：“如果马斯克把造火箭的钱分给每个美国人……”，这种帖常常会火起来，因为人们根本不会去算这笔账。疫情期间我也看到类似现象：当确诊数下降百倍以上时，人们并没有相应地调整行为；而在高风险时期，又常常变得过于冒进，因为他们没有去看本地数据，也没有把它转化为概率。
有些人总是在做这种估算。比如 SBF（Sam Bankman-Fried）在和 Tyler Cowen 对话时，就用这种方式来思考区块链是否可能取代全球基础设施。他说：
“你要是想让区块链运作到全球规模，首先得问：要到什么规模？……如果你有十亿用户，每人每天点击十次，那就是折合一百万次交易／秒……现在的大多数区块链根本无法处理这个量级。以太坊目前每秒能处理的交易数是 10，和需要的百万级别相差六个数量级。”
通过这样的粗算，你可以很快判断区块链距离“全球基础设施”的标准到底还有多远。如果你只是嘴上说“我们会优化、会扩容”，那就是空话。只有当你意识到自己和目标之间隔着六个数量级，你才会去认真看以太坊现有的扩展计划到底有没有希望实现这个目标——从而更深刻地理解现实。
一个类似的思考技巧是设置上下限：“它不可能高于 X，也不可能低于 Y，所以大概在 Z 附近。” 比如，如果我问你：“人类什么时候会实现强人工智能？”你可能一时语塞，只能说“我不知道”。但如果你用直觉来估算一下，你很可能会觉得“下个月”太离谱，“2150 年还没实现”也挺奇怪，那么我们就可以初步判断，它大概率会出现在这两者之间。——这个判断本身就已经很有启发性了：它意味着你的孙子孙女极可能会亲身经历 AGI 的诞生。听起来没那么遥远了，对吧？
6.提出一个观点或论点时，试着构建出最有力的反对意见。
在国际象棋中，高手和新手的差别之一就在于：高手会在落子前，设想对手最强的反击；而新手往往只是假设对方会顺着自己的思路走，出招软弱，这种“希望型下法”最终会让他们看不清自己的攻击漏洞，从而败北。
高手则会在心里反复验证：如果对手最强回应是这个，我的这一步还是否值得下。这种训练，让他们的每一步都更稳妥、更有力。
这个听起来像是常识，其实非常难做到，因为它违反了我们大脑的“天然倾向”——我们的大脑更愿意让一个想法成立，会本能地回避那些可能推翻它的证据，就像下意识地“屏蔽”了对手的力量。
生活中同样如此：很少有人真的会把自己立场中最强的反对意见推演一遍，并据此修正自己的观点。这么做确实很累，也很痛苦，但如果你真正在乎“相信的是真理”，那这个思维习惯就是必不可少的。
7.经常写作，学会“用写作来思考”。
无论你是不是写作者，无论你是否打算发表，只要你想成为更清晰的思考者，这一点都适用。建议你在 Google 文档里开一个私人文档，每天写一页，写任何你此刻在想的事。
好处多到数不清，其中一个很直接的，就是“清缓存”：如果你不写出来，你脑子里就像塞满了没处理的信息；而一旦你把这些内容写出来，大脑就腾出了空间，可以开始装进新的想法。
如果你真的想成为一个清晰的思考者，你必须练习“写作性思维”。我很喜欢 Holden Karnofsky 写的这方面的指南。
8.做每周复盘。
每个星期天，花一个小时，打开一个文本编辑器，复盘这一周：什么做得好，什么出了问题，下周打算聚焦什么。这是一种强制从“执行模式”切换到“反思模式”的好方法，经常能带来很多意想不到的收获，帮你发现自己可以在哪些方面变得更好。
复盘中发现的问题和目标，会自然进入到下周的计划中，而这种持续的“微小改进”，最终会产生复利效果。
9.阅读时，要主动“综合归纳”。
读完一篇文章，并不代表你真正理解了它。理解某件事，其实意味着你能用自己的方式“压缩”它。要做到这一点，你必须用自己的语言把它重新说一遍，甚至说上几遍，用不同方式去说。
这个过程会显著提高你对内容的掌握程度，也会大大增加记忆留存；如果你发现自己很难复述清楚，那你就知道自己其实还没真正理解，就该回去重读。
（这也是一个过滤“废话”的好方法——尝试用自己的方式转述一个说法，如果转述完之后它还成立，那它可能是真的；反之，它可能只是看起来“说得像那么回事”。）
“多种方式转述”的一个好方法是画出来。画一个结构图，表达你对内容的理解。另一个方法是用“简单词汇百科”的风格重新写一遍，就像你要写给一个小学生看。
10.用逻辑树来拆解问题。
这是一种经典的问题分析和头脑风暴技巧，也叫形态分析法。对咨询行业从业者来说再熟悉不过了，可以说是他们 80% 的“独门秘诀”。
举个例子：如果你在分析一家公司利润的来源，可以先拆成“收入”和“成本”；再把“收入”继续拆成“单价 × 数量”；再往下，每个分支继续细分。每次拆解，都力求把这个层级所有可能的子项都列出来。
这样一来，你就获得了一个“问题的完整地图”，可以系统性地去回答问题，比如：“我们该怎么提升利润？”答案就藏在树状图的某个角落，而且常常能帮你发现那些容易被忽略的策略。
你可能会觉得这个方法有点“商业学院”的味道，但像 Ed Boyden 这样的科学家也在用这套方法做研究。他在一次公开课上（大约在视频第 14 分钟），就展示了如何用逻辑树的方法来拆解气候与能源问题。
我在创业过程中遇到一些模糊的问题时，也特别依赖这个工具。比如“我们怎么能增长更快？”这个问题听起来很空泛，但一旦你用逻辑树往下拆解，就会变成若干可以实际操作、可以具体思考的子问题。并且因为你每一层都确保“覆盖全面，互不重叠”，所以你不会遗漏任何关键点。
作者简介：Nabeel S. Qureshi 是一位创业者、作家与研究者，曾任 Palantir 工程师，并在 Mercatus Center 担任人工智能访问学者，亦为 Emergent Ventures 奖项得主。
本文收录于我每周五更新的《灵感电波》第 77 期。 每期我会精选 5 篇值得一读的深度好文，用中文精编呈现。 如果你喜欢这样的内容，欢迎订阅。