原则本身并无用处

目录：在结构不良的领域中学习：认知灵活性理论

上周^[1]我们探讨了认知灵活性理论（Cognitive Flexibility Theory, CFT），这是一种关于在结构不良领域中锻炼适应性专业技能的理论。本周我们将讨论该理论的一些后续影响和更深层次的含义。

当你尝试深入了解 CFT 时，会引出哪些思考？

达利欧的《原则》

我在 Commonplace 上发表的早期系列之一，是关于 Ray Dalio 2017 年出版的《原则》（Principles）一书的专栏。我提到过，《原则》在我于 2011 年第一次阅读时对我产生了巨大影响；达利欧在该书的两个版本中一贯主张：总结出通用原则来帮助你应对重复出现的场景，将能让你随着时间的推移变得更有效率。此外，他还更进一步写道：

原则是基本真理，它们是你行为的基石，助你获得人生所求。它们可以在相似情境中被反复地应用，以帮助你实现目标。(...) 人们极少会将自己的原则写下来并分享出去。这很可惜。我很想知道是什么原则指导了阿尔伯特·爱因斯坦、史蒂夫·乔布斯、温斯顿·丘吉尔、列奥纳多·达·芬奇等人，这样我就可以清晰地理解他们的追求以及他们是如何达成目标的，并能比较他们方法的不同。

其言下之意是，如果你能掌握其他成功人士的原则，你就能借鉴其中适合你或吸引你的部分，从而让自己也获得成功。

我不再笃信他的说法。或者更准确地说：在学习了 CFT 之后，我认为达利欧的主张需要增加一个步骤才能成立。达利欧的论点大致如下：

• 让我告诉你我的原则，你可以从中挑选你喜欢的。
  
  
• 然后你就可以有原则地行事，并实现你的目标。

但根据我的经验，现实并非如此。更准确的情况大致如下：

• 你阅读了别人的（在此案例中是达利欧的）原则。
  
  
• 你沉下心来琢磨某一个原则很长时间，寻找能够体现该原则的具体案例。
  
  
• 你通过反复试错或重新解读他人的经验，充分摸索出该原则的应用之道，然后才能有原则地行事，以实现你的目标。

《原则》对我产生了巨大影响，但对我的读者来说，共鸣程度却没那么高。我在对其他类似书籍的推荐上也有相似的经历——其中包括 Andy Grove 的《高产出管理》（High Output Management，简称 HOM），一本关于管理「原则」的薄书，可以说，我的许多管理技能都归功于它。我推荐 HOM 的次数可能比推荐《原则》还多；但和《原则》一样，HOM 似乎并没有为我的读者带来明显更好的结果——至少，没有达到它对我产生的那么显著的效果。

我常常对这个结果感到困惑。随着时间的推移，由于这类推荐的效果不佳，我发现自己推荐原则性书籍的次数减少了。（可操作性强的书籍则不同——通常人们能够掌握其中可操作的部分，即使他们难以理解建议背后所蕴含的原则）。

过去我大多将这种现象归因于阅读本身的耗时性和局限性——大多数人太忙，无法投入足够的深度去阅读书籍，再加上一个人只能学到他准备好去学习的东西。

但 CFT 给了我另一个让人信服的解释，来说明为何大多数人阅读 HOM 和《原则》收效甚微。大多数人没有意识到，你需要花很长时间沉下心来琢磨这类书籍，才能真正用好它们。我偶然间发现自己为消化这两本书都投入了大量时间：我在长达 7 年的时间里反复阅读《原则》；我为 HOM 的每一章都花了一个月时间，总共持续了大约八个月，只有当我确信自己已经应用并摸索出前一章的大部分含义和应用后，我才会开始学习下一章。有一件让我感到很奇怪的事：为什么需要花如此长的时间来消化这些书——为何从原则到实践需要这么久？

对此，我此前的答案一直是「内化原则需要一些时间」……但我认为 CFT 提供了一个更通顺的解释。《原则》和《高产出管理》都是关于在结构不良领域中应用概念的书籍。问题在于，它们是描述抽象概念的书，但要运用这些概念，你需要对它们在现实世界案例中实例化的方式有一定的熟悉。CFT 告诉我们，从抽象原则出发自上而下地指导有效行动是非常困难的；在这一点上，我确信，Dalio 和 Grove 拥有清晰地阐述概念的能力，能够解释这些概念背后的逻辑，但他们实际操作时并非直接依据概念本身的解释。如果我们相信 CFT 关于结构不良领域专家的论断，那么 Dalio 和 Grove 很可能采取了更简单的方式：他们参考概念在实践中的具体实例，并通过与他们头脑中存储的一系列此类案例进行比较来进行推理。

我倾向于相信这一点，因为这也是我在 2016 年花费数月研读 HOM 之后，延续至今的做法。Grove 的核心思想——在书的第一章就已阐明——是「生产原则」同样可以应用于知识工作，就像它适用于制造业一样；这本书的另一种解读方式就是，它包含了将这一原则应用于管理实践时的一个又一个案例实例。现在，我已经可以随口举出我自己实践中体现这一原则的任意数量的例子。

因此，这是 CFT 的一个启示：当你阅读原则性书籍时，你应该为你想要运用的各个原则安排一些专门的时间——也许一两个月。然后，你应该利用这段时间去寻找能够体现该原则在实践中应用的真实世界案例。这些案例可能来自朋友的故事、书中的叙述，或是从个人实践^[2]中进行的反思。

换句话说，你或许可以通过阅读来「深刻理解（grok）」原则，但只有当你已经摸索出它们在现实世界中的各种表现形式之后，才有机会运用它们。

有时，这需要花费数年时间。

抓住一个简单的想法，并极其认真地对待它

既然谈到这里，我怀疑查理·芒格那句「抓住一个简单的想法，并极其认真地对待它」（take a simple idea and take it seriously）背后也存在着类似的运作机制。去年底，我曾写到过 Nomad 投资合伙公司（Nomad Investment Partnership）的尼克·斯利普（Nick Sleep）和凯斯·扎卡里亚（Qais Zakaria）的整个职业生涯，当时正是从芒格这句话的视角进行解读的。

我惊叹于斯利普和扎卡里亚如何仅仅通过抓住一个洞见，就构建了他们全部的投资事业；他们在 13 年间为客户创造了 921.1% 的回报，然后在 45 岁时选择了退休。

为何斯利普和扎卡里亚花了如此长的时间，才彻底摸透「规模经济共享」（scaled-economies shared）这个概念的所有内涵？我认为，原因很可能就是我上文所论述的——概念只有在你了解它们在现实世界中是如何实例化的时候才真正有用。如果你去阅读 Nomad 投资合伙公司的股东信，你会发现斯利普和扎卡里亚将大部分时间都用于探索这种优势在真实世界场景中是如何具体体现的。他们从 2004 年（首次提及共享成本节约）一直探索到 2012 年（当时斯利普惊讶地写道，许多伟大的历史企业似乎都共有相似的理念，即将成本节约回馈给消费者）。这意味着他们花费了整整八年的时间，来摸索所有的应用细节，追溯所有历史上的相似案例，并深入研究一种特定类型的竞争护城河式的实际运作方式。

如果他们都需要花费这么长时间才能从一个概念中彻底发掘出所有可行的洞见，那么你又需要多长时间来追寻原则性书籍中各种概念的实例化表现呢？相比之下，我当初花在《高产出管理》（HOM）上的八个月似乎也就不算长了。

直奔案例，拒绝简化

提醒一下，认知灵活性理论（CFT）有两大核心主张：

1. 为了应对新情况，结构不良领域中的专家通过组合过往案例的片段，来即时地构建临时的图式。
   
   
2. 他们拥有作者所称的「适应性世界观」：这意味着，他们不认为对于在领域内观察到的某个特定事件，存在单一的根本原因、或单一的框架、或单一的模型可以解释一切。

我们已经简单探讨过主张（1）背后的一些含义，现在让我们开始探寻主张（2）带给我们的启示。

一个显而易见的启示就是要采纳适应性世界观——也就是说，要相信在结构不良领域中，对于任何有一定复杂度的事件，都不存在单一的原因、框架、模型或解释。但要采纳这种世界观是说易行难——实际情况是，我发现自己的思维会倾向于那个对事情最连贯的单一解释。

CFT 告诉我们专家不会这样做。他们通过采取以下做法来抵制将案例简化为单一原型或单一解释（括号里是我关于应用的笔记；我鼓励你在阅读过程中也问自己这些问题）：

• 关注案例的所有丰富细节，同时不那么强调概念 （这对我来说不太难。）
  
  
• 学习时，关注每个新案例中的差异，而不是（仅仅）观察相似性 （注意我说的是学习时 —— 而不是行动时。专家在领域内行动时会采取相反的行动，他们会借鉴过往——大概是相似——案例的片段）
  
  
• 将案例和经验视为具有涌现属性的整体，而不是简化为带有可推广原则的抽象形式 （我发现 CFT 的这一方面其实给了我一个绝佳的理由去关注每个案例的细节，而不是试图提炼抽象的要点。我的理由是情境很重要——而这个情境是我日后在实践中运用它们时必须考虑的。）
  
  
• 预期他们所接触的一切都具有不可预测性、不规则性、偶然性和不确定性 （顺便说一句，这其中对我来说最难的是最后一点：我发现很难对不确定的原因进行推理，也很难接受在某些情况下部分解释已是最佳答案。不妨思考一下这个问题：「特朗普为何赢得大选？」如果选举是一个国家层面的事件，这类问题通常没有单一答案，因为它表达了许多不同人群和许多不同社群的总体偏好。但我仍然觉得难以相信没有单一答案；我的大脑渴望一个单一的因果解释。）
  
  
• 强调情境依赖性 （一旦你内化了历史发生的一切都是路径依赖的，这一点就相对容易理解了。）
  
  
• 避免理解上的僵化，保持开放心态，认识到旧知识在新组合中有时具有无限的应用可能 （这在某些情境下对我来说可能很困难；稍后会详细说明。）

我发现适应性世界观的某些方面对我来说比其他方面更容易实践。在运营情境中，我早已接受了无法确知某些根本原因的现实。例如，在调试自然增长的营销漏斗时，你常常只能猜测为何转化率在这个月上升而其他月份却没有——有时你可以指向几周前所做的一系列改变，但你永远无法真正确定。我已经习惯了这种不确定性，这在应用新的营销技巧时通常是必要的。

但在其他一些实践方面，我仍然非常倾向于简化。例如，我最近和我的前老板谈论目标与关键结果（Objectives and Key Results, OKR）的实践——这是一个起源于安迪·格鲁夫（他称之为「目标管理」Management by Objectives, MBO）的目标设定框架，后来在董事会成员约翰·杜尔（John Doerr）的力促下在谷歌得以实施，杜尔对格鲁夫推崇备至。从谷歌开始，这种实践传播到了硅谷的大部分地区。OKR 运动的顶峰大概是杜尔在 2018 年出版的名为《OKR：做最重要的事（注：这是台译）》（Measure What Matters）的书；我的前老板读了这本书，非常喜欢，以至于想在公司推行。

当他告诉我这个想法时，我做了个鬼脸。

「为什么？」我的前老板问道。我转述了反对 OKR 的常见论点，这些论点在许多地方都有阐述，但或许由 Snowflake 公司的 CEO 弗兰克·斯洛特曼（Frank Slootman）表达得最为精辟：

导致目标错位的另一个来源是目标管理（MBO），在过去 20 年里，我加入的每一家公司都废除了它。MBO 会导致员工表现得好像他们在经营自己的个人事业。因为他们的报酬与个人指标挂钩，所以几乎不可能把他们从现有项目中抽调出来。他们会开始跟你讨价还价以求减轻负担。那不是步调一致，那是各自为战。如果你需要 MBO 来让人们完成工作，那么你可能用错了人、用错了管理者，或者两者都错了。

一个类似的反对意见，这次来自马蒂·卡根（Marty Cagan），则强调了另一组潜在问题：

继多年来一直非常积极地倡导 OKR（目标与关键结果）技术之后，我已经停止向大多数我遇到的公司推荐这种做法。(…)
OKR 技术起源于那些在其基因中就拥有赋能型产品团队（empowered product teams）的公司。OKR 首先是一种赋能技术（empowerment technique）。
其核心理念是发现产品团队真正需要解决的问题，然后给予团队空间去自主解决。(…) 而普遍存在的不匹配迹象是，公司认为他们可以通过给团队设定目标来『打上赋权的勾』，但实际上仍然继续告诉他们应该交付的解决方案——几乎总是以带有预期发布日期的功能和项目路线图（roadmap）的形式出现。
(…) 在如此多的公司中，每一位经理——工程师经理、设计师经理以及产品经理——都会制定自己的组织目标，然后层层下达到他们的员工。
虽然这听起来可能合理，并且不一定对公司的其他部门造成问题，但在实践中，这意味着这些员工——当他们在产品团队中与跨职能同事一起工作时——都在为各自的目标而努力，而不是为了团队的共同目标协同工作。
(…) 最后，也是问题的真正根源在于，在我所见过的绝大多数努力从 OKR 中获取价值却收效甚微的公司里，领导力的作用在很大程度上是缺位的。

除了上述评论，我还从谷歌和其他地方的朋友那里听到了足够多的「恐怖故事」，让我觉得 OKR 带有显著的潜在弊端——足以让我重新思考这整套做法。

我的前老板反驳了。他辩称：a) 在缺乏明确领导力时 OKR 可能行不通，但我以前的公司规模尚小且足够专注，这可能不成问题；b) 激励扭曲（incentive skew）在小公司可能更容易管理；以及最后 c) 有某种体系总比完全没有体系要好。

对此我本来有一堆反驳的话，但我说到一半打住了。我当时正在思考 CFT，并且意识到自己其实没什么好说的。

首先：我意识到我的反对很大程度上是出于直觉（gut-level）；我对 OKR 体系的反感已经内化太久，以至于无法将其固有缺陷与具体的实施细节分开来理性分析。

其次：我意识到这或许正是在结构不良领域中应用概念的一个完美例子。毕竟，一个 OKR 体系如何实施，会因每个公司的行业、规模、产品、文化和领导力等因素而存在巨大差异。我脑中根本没有足够多的案例来了解 OKR 在过去何时何地可能奏效（以及何时失败）。我也没有足够的经验基础来提取可供借鉴的片段。

于是，我向我的前老板承认，OKR或许值得一试。我意识到——根据 CFT 的理论——在这种情况下，鉴于 OKR 实施方式的巨大变异性，从纯粹的道理或逻辑出发进行争论并不会很有成效；如果我们想更严谨地对待这个决策，我们应该做的是走出去，积极搜寻关于 OKR 实施的详细案例故事。就目前而言，我们现在最多能说的是，实施 OKR 系统时存在一种特定的失败模式（failure mode）；我老老板尝试的任何实施方案都应该将这种模式牢记在心。

案例：越多越好，越不同越佳

我们从 CFT 的教学建议中得知，只要我们是在结构不良领域中运作，那么每当我们学习一个新概念时，最好尽可能多地寻找案例。并且，我们收集的每个新案例最好与已有的案例尽可能不同。

但我一直在思考由此引出的两个难题：

首先，鉴于案例的优先性，你该如何在写作中呈现概念？ 我结合本博客的实践来思考这个问题，因为我在这里写了大量关于在混乱的现实世界情境中做决策的文章。当你知道案例才真正重要的时候，你该如何讨论概念呢？

目前，Commonplace 的博文大致采用如下形式：

• 提出主张
• 阐述理由
• 给出说明性例子
• 再给一个说明性例子

CFT 则建议结构更像是：

• 提出概念主张
• 阐述理由
• 给出说明性例子
• 给出与第一个例子非常不同的第二个说明性例子
• 给出与第一、第二个例子都非常不同的第三个说明性例子
• 给出第四个说明性例子……

我知道这对大多数读者可能没有什么帮助——毕竟，那些需要撰写概念或以教授概念为工作的人群相当小。但如果这是你工作的一部分，那么这个问题就值得思考。

其次，构建 CFT 学习系统会受到我们能接触到的案例数量的限制。 在某些领域，清晰地阐述一个案例非常困难。软件工程就是一个例子——大多数有重大影响的软件设计决策都是在庞大而蔓杂的代码库背景下做出的，并且嵌入在复杂的商业情境之中。你该如何捕捉导致系统现状的一系列事件和决策？你又该如何以一种易于理解的形式，将软件开发的经验教训呈现给不熟悉该系统的新手？我和一位程序员朋友讨论过这个想法，但我们能想到的最好办法是围绕《开源软件架构》（The Architecture of Open Source Applications）这本书来构建一个 CFT 案例库。

确实，某些领域似乎比其他领域更适合应用 CFT。在医学界，存在着发表案例研究的既有实践。在商界，有大量的商业传记和历史著述可供选择，这些通常由商业记者撰写，其动机在于图书销售和演讲活动。

但其他领域似乎对案例研究不太友好——对于程序员来说，其技能提升似乎受限于在其职业生涯中接触大型系统的数量。

对此我没有好的答案。如果你有想法，欢迎告知。

上一篇：

下一篇：

Thoughts Memo 汉化组译制
感谢主要译者 gemini-2.5-pro-exp，校对 Jarrett Ye、Horla lu
原文：The Principles are Useless On Their Own - Commoncog
作者：Cedric Chin
最初发布于 2022 年 2 月 15 日，最后更新于 2023 年 11 月 23 日。

← 返回目录