如何实现超线性回报 | Paul Graham
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翻译：通往AGI之路，若有瑕疵之处，请在段落评论中斧正，谨此致谢
当我还是个孩子时，我最不明白的一件事是，绩效的回报是超线性的。
老师和教练常常告诉我们回报是线性的。我无数次听到：“你得到的”是“你付出的”。他们的出发点是好的，但这在很多情况下都不准确。如果你的产品只有竞争对手的一半好，你不会得到一半的顾客。你会得不到任何顾客，最终倒闭。
显而易见，商业领域中的绩效回报确实是超线性的。有人认为这是资本主义的缺陷，认为如果我们改变了规则，事情就不再如此。但超线性回报并不是我们制定的规则下的产物，它是这个世界的基本特征。无论是名声、权力、军事胜利、知识还是对人类的贡献，在所有这些领域，都有“赢者通吃”的现象。
要真正理解这个世界，你必须明白超线性回报的概念。如果你有大志，那更应该深入了解它，因为这会是你乘风破浪的力量。
看起来有许多情况会存在超线性回报，但据我所知，这可以归结为两个基本原因：指数增长和阈值。
最典型的超线性回报是在你从事某项能够指数增长的活动时。以细菌培养为例：当细菌开始生长时，它们的增长是指数式的。但是，培养它们并不简单。这意味着擅长培养的人与不擅长的人之间的成果可能会有很大的差距。
初创公司也可能经历指数式的增长，我们在这里也观察到了相同的模式。有些初创公司成功地实现了高速增长，而大多数则没有。因此，你会看到两种截然不同的结果：增长迅速的公司通常会变得极其有价值，而增长较慢的公司可能甚至都难以存续。
Y Combinator鼓励创始人更多地关注增长率，而不是具体的数字。这样在初创阶段，当绝对数字还很小的时候，他们不会轻易感到沮丧。同时，这也可以帮助他们确定重点：他们可以将增长率作为指南，指导公司的发展方向。但最主要的好处是，关注增长率可以帮助你获得指数式的增长。
YC并没有明确告诉创始人，随着增长率“你会收获你所付出的”，但这句话确实非常接近事实。如果增长率与绩效成比例，那么随着时间 t 的绩效 p 的回报将与 p^t 成比例。
即使经过数十年的思考，我发现这个公式仍然令人震惊。
当你的表现取决于你之前的成果时，你会经历指数级的增长。但无论是从基因还是习惯上，我们都没有为此做好准备。没有人天生就懂得指数增长；每个孩子在第一次听到那个向国王请求第一天给一粒大米，接下来每天加倍的那个故事时，都会感到惊奇。
对于我们天然不理解的事物，我们会发展出应对的习惯，但对于指数增长，我们的习惯仍然很少，因为在人类历史中很少遇到这种情况。从理论上讲，畜牧业应该是一个例子：你拥有的动物越多，它们的后代就越多。但实际上，放牧地成了限制因素，没有办法使其指数级增长。
或者说，没有一个普遍适用的方案。有一种办法可以让领土成倍增长：通过征服。你控制的领土越多，你的军队就越强大，从而更容易征服新的领土。这就是历史上为什么出现了许多帝国。但建立或统治帝国的人非常少，所以他们的经验对日常习惯的影响并不明显。在大多数人眼中，皇帝是一个高高在上、令人敬畏的存在，而不是一个可以在自己生活中参照的标准。
在工业革命之前，指数增长的最常见案例可能是学术。你知道得越多，学习新事物就越容易。结果，当时和现在一样，是有些人对某些主题的知识比其他人多得多。但这也没有对思维习惯产生太大影响。尽管皇帝征服领土的观点可能会重复，因此可能有更多的帝国，但在工业革命之前，这种帝国类型几乎没有实际影响。
在过去的几个世纪里，这种情况发生了变化。现在，有思想的皇帝可以设计出击败领土皇帝的炸弹。但这种现象仍然很新，当时还没有完全理解它。甚至很少有参与者意识到他们正在从指数增长中受益，也很少有人询问他们可以从其他情况中学到什么。
超线性回报的另一个来源体现在“赢家通吃”的表达中。在体育比赛中，表现和回报之间的关系是一个阶跃函数：获胜的球队无论做得更好还是稍微好一点，都会获得一场胜利。
阶跃函数的来源并不是竞争本身，而是结果中存在阈值。你不需要竞争来获得这些。在你是唯一参与者的情况下，可能会有阈值，比如证明一个定理或击中一个目标。
值得注意的是，具有一个超线性回报来源的情况往往也伴随着另一个来源。突破阈值可以带来指数级的增长：在战斗中取得胜利的一方通常损伤较轻，这使他们在未来更有胜算。指数级增长有助于突破这些阈值：在一个受到网络效应影响的市场中，增长足够快的公司能够阻挡潜在的竞争者。
名声是一个结合了两种超线性回报来源的现象的有趣例子。名声以指数方式增长，因为现有的粉丝会带来新的粉丝。但它如此高度集中的根本原因是存在门槛：在普通人的认知中，一线明星的名额是有限的。
可能最能结合两种超线性回报来源的例子是学习。知识以指数方式增长，但也存在学习的阈值，例如学骑自行车。其中有些阈值与机器工具有相似之处：一旦你学会阅读，你就能更快地掌握其他知识。但所有阈值中最重要的是那些代表新发现的阈值。知识似乎具有分形特性，这意味着当你深入一个知识领域的边缘时，你有时会发现一个全新的领域。如果你成功进入，那么你会率先获得在这个领域里的所有新发现。牛顿、杜勒和达尔文都有过这样的经历。
是否有找寻具有超线性回报情境的通用规则呢？最直观的就是去寻找那些能够产生复利效应的工作。
工作复利有两种方式。它可以直接复利，在这种意义上，你在一个周期里的优秀表现可以使得你在下一个周期里表现得更好。例如，当你正在构建基础设施，或者在扩大受众群或品牌的时候。或者，工作可以通过让你学习而复合，因为学习也是一种复利效应。这第二种情况特别有趣，因为当你经历它的时候，你可能会感觉自己的表现不尽如人意。你可能没有达到你的短期目标。但是，如果你从中学到了很多，你实际上还是实现了指数级增长。
这也是硅谷对失败如此宽容的一个原因。硅谷的人们并不是对失败持有盲目的容忍态度，他们只会在你从失败中学习和吸取教训时继续支持你。但如果你真的这样做了，实际上你是一个很好的选择：也许你的公司并没有如你所愿地成长，但你个人却得到了成长，这最终会带来回报。
的确，那些不包括学习的指数增长方式往往与学习紧密交织，所以我们或许应该把这看作是常态而非例外。这也给我们带来了另一个经验法则：始终保持学习状态。如果你不在学习，那么你可能不在通向超线性回报的道路上。
不过，不要过度追求学习的“最佳化”。不要只局限于学习那些已被公认的有价值的知识。你还在探索中，你还不完全确定哪些是真正有价值的。如果设置得太严格，你可能会错过一些非主流但极具潜力的知识。
那么阶跃函数呢？是否存在如“追求阈值”或“追求竞争”的启发式原则？这方面的情况要复杂得多。仅仅存在阈值，并不能保证参与的“游戏”是值得的。比如，你玩俄罗斯轮盘赌肯定会面对一个阈值，但即使是最好的情况，你也并不会因此更好。“追求竞争”也同样无效；如果胜出的奖励并不值得争夺怎么办？足够快的指数增长确保了回报的形状和大小——因为开始时可能很小，但增长足够快的东西最终会变大——但阈值只确保了形状。
要充分利用这些阈值，我们需要有方法确保“游戏”值得参与。一个可能的方法是：当你碰到某个表现平庸但仍然受欢迎的东西时，考虑去替代它。比如，如果一家公司生产了一款用户不太喜欢但仍然购买的产品，那么很可能他们会购买一个质量更好的替代品，只要你提供了一个。
如果我们能找到有潜力的智力门槛，那将是极好的。怎样判断某个问题背后隐藏着一个全新的领域呢？虽然我们可能永远无法百分之百地预测，但这个奖励如此巨大，因此即使有稍微高于随机的预测也是有价值的。当一个研究问题看起来合情合理但又十分乏味时，我们可以预测这不太可能带来新的发现。而那些可能导致新发现的问题，通常似乎十分神秘，但初看下来并不太重要（如果它们同时神秘又明显很重要，那么它们将会是众所周知的开放性问题，很多研究者都会投入研究）。所以，一个启发式原则就是由真正的好奇心驱使，而不仅仅是为了事业发展——放任自己的好奇心，而不只是做“应该”做的事情。
对于那些怀有雄心壮志的人来说，绩效的超线性回报是一个令人激动的前景。在这方面有个好消息：这一领域正在两个方向上拓展。能够获得超线性回报的工作类型在增加，而且回报本身也在持续增长。
这种现象背后有两个原因，但由于它们如此紧密地交织在一起，更像是一个半的原因：技术的进步和组织的重要性逐渐减弱。
五十年前，为了参与大型项目，加入某个组织几乎成了必需。这是获取所需资源、结识同事和获得分配的唯一途径。所以在1970年，你的声望在很大程度上取决于你所隶属的组织的声望。声望是一个准确的反映，因为如果你没有加入某个组织，你很难取得任何成就。当然也有一些例外，如艺术家和作家，他们通常单独工作，使用低成本的工具，并有自己的品牌。但是，他们在触及受众方面仍然受到组织的影响和限制。
过去由各种组织主导的世界确实抑制了绩效回报的差异。但在我有生之年，这种格局已经发生了巨大的变化。如今，越来越多的人享有20世纪艺术家和作家所享有的自由。有很多雄心勃勃的项目不需要大量的启动资金，同时，也出现了许多新的方式来学习、挣钱、找同伴以及触达公众。
旧世界的痕迹仍然随处可见，但从历史的角度看，变化的速度实在是惊人。尤其是当我们考虑到所涉及的巨大利益时。很难想象还有什么变化比绩效回报更为根本。
没有机构的限制和抑制，结果之间的差异会更加明显。但这并不意味着每个人都会受益：表现出色的人会得到更多，而表现不佳的人会失去更多。这是一个需要深入理解的关键点。不是每个人都适合追求超线性回报。大部分人在集体中可能更为稳定。那么，谁应该追求超线性回报呢？有雄心壮志的人主要分为两类：一类是深知自己在更大变数的世界中仍能领跑的人；另一类是那些愿意冒险，特别是年轻人，他们愿意去尝试和探索。
逃离传统机构的趋势不仅仅意味着他们现有成员的流失。很多新的领跑者将是那些原本无法进入这些机构的人。因此，由此产生的机会民主化将远比机构自身所提供的版本更加广泛和真实。
并不是每个人都对这种雄心壮志的释放感到满意。它威胁到一些既得利益，并与某些意识形态不符。但如果你是一个有抱负的人，这对你来说是个好消息。你应该如何利用这个机会？
要充分利用超线性回报，最直接的方式是做出卓越的工作。在性能的高峰阶段，每增加一点点的努力都会带来巨大的回报。尤其是在高峰阶段，竞争相对较少。不仅是因为做到卓越困难，更因为大多数人会因为恐惧而退缩。这意味着，努力做出卓越的工作，或者甚至只是尝试，都是非常值得的。
影响工作品质的变量很多，如果你想做到顶尖，就必须在几乎所有方面都做到最好。例如，为了做得特别好，你必须真心喜欢它。单纯的勤勉是不够的。因此，在一个超线性回报的世界里，了解自己真正感兴趣的领域，并找到投身于它的方法更为重要。 根据自己的实际情况选择合适的工作也非常关键。例如，如果某项工作需要大量时间和精力，那么在年轻、还没有孩子的时候去做它会更有价值。
做出卓越工作需要许多技巧。这不仅仅是努力的问题。我将尝试在下一个段落中为你提供一些技巧。
选择你天生擅长且深感兴趣的工作。培养独立开展自己项目的习惯；它们具体是什么并不重要，关键是你觉得它们充满了挑战和期望。全力以赴地投入，但又要避免疲劳过度。这会逐渐带你走到知识的前沿。从远看，这些前沿好像平滑无缝，但近看却充满了空白。寻找并深入研究这些空白，如果你足够幸运，其中的一个可能会发展成一个全新的领域。承担你能承受的最大风险；如果你始终都成功，那你可能真的过于保守了。选择最优秀的合作伙伴。锻炼出高尚的品味，从最佳实践中学习。对人诚实，尤其要对自己诚实。注意锻炼身体，保持良好的饮食习惯和睡眠，避免使用有害的药物。当你面临选择时，遵循你的好奇心，它永远都是正确的，它知道哪些事情值得你关注。
当然，还有一件你所需要的事情：那就是运气。运气始终是影响成功的一个重要因素，特别是当你单独工作而非隶属于一个大组织时。尽管“机会只垂青有准备的头脑”这样的格言有其道理，但真正的偶然性是我们无法控制的。解决之道是多次尝试，这也是为什么你应该早点开始冒险的原因。
具有超线性回报的领域中，最佳例子可能是科学。它呈现出指数型的学习增长，并在性能的极端边界——确切地说，是知识的边界——出现了阈值。
这导致了科学发现中的极度不平等，使得即使是最层次分明的社会中的财富差距也显得相对温和。牛顿的发现甚至可以说超过了他所有同代人的总和。
这点似乎是显而易见的，但最好还是明确指出。超线性回报暗示着不平等。回报曲线越陡，结果的差异就越大。
实际上，超线性回报与不平等之间的关联非常强烈，这也给了我们寻找这种工作的一个方法：寻找那些少数优胜者远超其他人的领域。那些每个人表现大致相同的工作领域，不太可能带来超线性回报。
那么，哪些领域中的少数人能够远超其他人？以下是一些明显的例子：体育、政治、艺术、音乐、表演、导演、写作、数学、科学、创办公司和投资。在体育中，这种现象是由外部设定的标准所导致的；你只需比别人快那么一点点，就能赢得每场比赛。在政治上，权力的增长方式仿佛回到了帝王时代。而在其他一些领域（包括政治）中，成功主要是由名誉推动的，这也是超线性增长的一个原因。但当我们去掉体育、政治和名誉的影响后，一个惊人的模式浮现出来：剩下的领域列表与那些需要独立思考才能成功的领域完全一致——在这些领域，你的观点不仅要正确，还要具有创新性。
这显然适用于科学。你不能发表论文重复别人已经表达过的观点，在投资中也同样如此。只有当你相信一家公司会表现出色，而大部分其他投资者不这样看时，这种信念才具有价值。如果所有人都认为这家公司前景光明，那么它的股票价格已经包含了这种预期，所以已经没有什么赚钱的机会。
那么，我们还能从这些领域学到什么呢？在这些领域里，你首先需要付出初始的努力。开始时的超线性回报可能非常微小。你可能会想，“按这个速度，我似乎很难取得什么成就。” 但是，因为回报曲线在后面逐渐变得非常陡峭，所以投入初步的巨大努力是值得的。
在创业领域，这个原则叫做“做一些无法规模化的事情 - do things that don't scale”。如果你能给初期的少数客户投入大量的关心和注意力，那么理想情况下，通过口碑，你能实现指数级的增长。但这个原则同样适用于任何呈指数增长的事情，比如学习。当你首次学习某样东西时，你可能会感到很困惑。但值得起初付出努力，因为你学得越多，学习就变得越容易。
超线性回报领域的清单还教给我们另一个微妙的道理：不要简单地把工作（Work）和职业（Job）等同起来。在20世纪，对于大多数人来说，这两者是同义的，因此我们习惯性地认为有工作就是生产力的表现。直到现在，对于大部分人，“你的工作”意味着他们的职业。但对于一个作家、艺术家或科学家来说，“你的工作”指的是他们当前所研究或创作的内容。对这类人来说，他们的“工作”是伴随他们的，无论他们是否有固定的职业。这可能是为雇主完成的工作，但它也是他们个人能力的一部分。
进入一个由少数优胜者主导的领域，确实令人望而生畏。有些人确实是故意选择这样的路径，但这并非必要。只要你拥有出众的天赋，并且充分追随你的好奇心，你自然会进入这样的领域。你的好奇心不会让你对乏味的问题感兴趣，而引人入胜的问题常常能够开创超线性回报的新领域，或加入已有的高回报领域。
超线性回报的疆域决非固定不变。实际上，最巨大的回报往往源于对这些领域的拓展。因此，尽管雄心壮志和好奇心都可以引领你进入这片疆域，好奇心或许更具威力。雄心壮志常使你只盯着现有的高峰，但如果你深入探索一个非常有趣的问题，这个问题可能会逐渐变得如同山峰般重要和有价值。
（完）