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来源| 王智远
互联网产品基本有两个功能:
生产、推荐信息。它们不断提供新鲜、愉快的碎片化内容,刺激你的大脑神经元,改善元认知,目的是让你停留时间更久,从而带来更好的经济效益。
有人会问:你不经常提倡碎片化学习吗?没错。只要有空余时间,我就会利用它来阅读资料、做笔记。
可是,当中有一个误解:
不知道你有没发现,碎片学习不等于碎片信息。学习是态度,信息是属性问题,特别是在以open AI为主的大模型出现后,信息繁杂现象愈发严重。
我认为,如果你想提升个人优势,就要从新思考一个问题:我到底被碎片、无序的内容吸引着,还是有一条主线,将所有信息归纳到个人体系中?
想要学会区分重要和杂乱信息,首先要建立一套批判性忽略(Critical neglect)的方法。
什么是批判性忽略呢?这题你会。你肯定会说:
看到一篇文章、一条信息,有意识地评估实用价值,然后思考能给我带来什么?与我无关立马关掉,有关就码住,抽空再看。
可是,你知道吗?这是一种非常浅显的理解方式。
为什么?
我们不妨从批判性忽略的兄弟,批判性思维(critical thinking)来理解。在中国,这种思维很流行,工作中,人们普遍认为,具备批判眼光的人才有独立思考的能力,如果没有,他们会吐槽你做事不爱思考,像猪脑子一样。
实际上,绝多数人理解错了。它起源于古希腊,是20世纪80年代美国教育改革的核心,完整意思包括6个步骤:
解释(interpretation)、分析(analysis)、评估(evaluation)、推论(inference)、说明(explanation)和自我校准(self-regulation)
从完整角度来看,这不和批判一样的吗?是的。不过,问题在于,一些人过于强调了「批判」二字。
要知道,「理解概念」和强调「批判」是两回事袄;前者意味着,你知道应该吸收什么、如何推论、哪些不准确的信息应该重新校正。
就像:开车时跑偏了一样,利用导航系统重新规划路线。导航系统帮助你识别哪些路段是正确的,哪些地方偏离原定路线,然后,提供新路线让你回到正确的道路上。
批判不同,会从怀疑角度出发,进行批判的研究。
什么意思呢?说过现象:
我以前开会时,经常遇到一类情况,当你提出一个新方案,大多数同事会针对方案,讨论怎么改进,让它更有效。
可总有那么几个同事思考角度不同,他们会针对你提出的方案质疑。问为什么要这么做?方案有效吗?结果,原本要探讨如何优化方案,变成了,大家质疑你的方案不行,得改改。
这类人有一种既定思维方式是:遇到问题,不会先把怎么解决放在前面,而是考虑,当初你干嘛去了,这么不小心。
所以,从批判角度出发的人,不论给什么样的解释和分析,都很容易变成「搞事情、挑毛病」。
前几天群里看到一幕:有个朋友请教大家,微信生态做短视频,如何才能弯道超车?大家在议论,有的说目的是带货的话,直接开直播。
我看到一个人说,为什么要做短视频,短视频没机会了,很多大V都不赚钱,吐槽一堆后也没给出解决方案。
这就是批判性思维被误用的例子。
他认为自己在提建议,实际上,却是一种无助于问题解决的批判态度,这种态度在自我反省时可能是积极的,但在学习、接受新事物时会变得消极,甚至引起反感。
换句话说,批判者总以为自己正确,可能没有思考过,观点是否存在偏见。
停下来想想看,自己是在运用批判性思维呢?还是在无建设性批判?
千万不要培养对外批判的态度,总喜欢从一己思考出发,学习探寻的道路会被阻断。某些看似正确的观念,扩大视野的情况下,很可能已经过时。
搞清楚二者关系,再来说说批判性忽略什么意思?
如果说,批判性思维建立在理解对方决策上给出建议,那么,批判性忽略,更像自我决策后的一个过滤机器。
为什么这么说?
你想想看,做决策是一件很不容易的事,决策后,无论支持还是反对,我们都会面对大量观点。如果试图对一切照单全收,那么,你很快就会迷失方向,怀疑最初判断。
举个例子:
很多90后夫妻,面对是否要孩子问题非常纠结。
特别是30岁左右的女性,选择不要孩子,会担心错过最佳生育年龄。决定要孩子,则意味着要面对增加的家庭负担、可能的生活质量下降,以及投入到育儿上的时间成本。
怎么办?
把问题甩到群里问大家,会听到形形色色的意见。支持的人,会强调什么年纪做什么事儿;不支持的人说,没钱生什么孩子,自己都养不起。最后,七嘴八舌你会犹豫不决。
这种现象,工作中很常见。
我们每天被大量信息围绕,比如微信群聊、同事在钉钉、飞书上的@,信息多的应接不暇。
完全理解、吸纳所有人的内容几乎不现实,我们必须搞清楚自己应该专注于什么,迫不得已,不得不学习下如何如何筛选信息,区别哪些是重要和紧急的。
所以,批判性忽略在强调什么?
其一,决策后的信息筛选能力。你得知道,身边人给你提供的内容,哪些有用,哪些干扰。其二,区分意见的性质。听取他人意见时,能分辨意见是无意义的吐槽,还给出实质性的建议。
在我看来,决策后接受的信息可归纳为三类:
1)观点
什么是观点:你对事情的看法。这是重头戏,现在表达欲过剩时代,同事、领导都会跟你分享。观点和你的关系,比客体关系,更密切。
想想看,北京零下5度冷不冷?冷,不穿秋裤直达哆嗦;在东北不同,别人觉得暖和。你问一个在东北的朋友,要不要穿秋裤,显然得不到满意答案。
换句话说:
你的知识结构,所在环境直接影响决策模型,同样,别人塞给你的观点,也代表他所在的环境背景。互联网每天上演大量争论,每个人都活在自己的信息环境、决策模型里,也就出现了不同社群、不同组织。
当你遇到“表达欲比较强的人”,虚心请教他们时,强塞给你一大堆观点,该怎么办?我的一个做法:把它当成一种视角,想想怎么用起来。
拿我举例:
大概3年没换发型师,前天剪发,刚好熟悉的老师不在,于是心想,换个新风格吧,结果,新造型师剪砸了,我意味深刻的写了句话在备忘录:“理发是国内唯一没有被禁止的赌博”。
这是我的思考。写文章时,我会琢磨,它跟哪些知识能串联起来,工作中我会想,它跟哪些现象有些匹配,今天发到朋友圈,有个朋友说,你应该把理发换成大A股。
真的吗?我......
简而言之,我想表达的是:做出决策后,用一个更高维视角理解所接纳的观点。这包括观点的含义、适应场景、它的作用。
如此一来,才能更全面理解、并评估观点可行性。
同理,别人说养孩子难也一样,换到高维视角,问题可能变成了,中国普通家庭(农村居民)那么多,他们如何育新一代的呢?
从中找经验,别人观点才能在自我身上发挥价值。
2)资料
别人说的不代表实际行动。实际行动中要寻找大量经验的支持,确保朝着想要的方向前进,过程中,我们会遇到许多“怎么做”(即“How”)。
以学习AI画画为例。
当你搜索相关的教程时,会发现,除界定的内容外,还会出现一些之前未曾接触过的工具和介绍,它们暂时不符合当前需要,短期也用不上,可介绍非常详细,很难得,可能会激发你对新知识的兴趣。
这时,你该怎么办?
第一种做法:对于研究案例、市场报告完整的文档信息,将标题、链接保存在笔记软件中,下次想用时知道去哪里找。
另一种方法:方法论类信息,比如,思维模型、某个特定分析工具,我会将它们记录下来,有空时探索一下源头在哪里。
通过两种方法,可以把资料变成个人知识库,方便快速查找和使用,不局限于写作,只要从事互联网工作,都可以如此归纳。
3)噪音
明星八卦、时事评论、热点事件、来源不明的小道消息,以及突然被社群群员@的聊天内容,我都视为噪音,这类信息价值非常小,占据大部分时间。
该如何处理呢?我的一个原则:判断是否有用。
至于有用,最低标准是,它能不能与今天的目标联系上。例如,你要做项目结案报告,群里别人发八卦事件,明显没有联系。
如果无法达到有用标准,我会吃完瓜后,赶紧让思维撤离出来,不局限里面浪费过多时间。
因为,除了能够成为谈资,融入圈子的语料外,不提供任何价值,占据碎片时间不说,还让大脑感到信息过载,影响思考其他重要的事情。
甚至说,我都不可能让噪音,进入每日最重要的事情外的视野内。可以对照看看,一天那么多决策,哪些信息推动者你快速完成任务,哪些噪音在干扰你。
明白这些,你也就知道了,批判性忽略的深层含义所在。
毕竟,大脑像一台预设好的思考机器,它根据接收到的信息作出反应。我们以为自己「想要」对某事做出决策,其实,意识之前,已经做完了决定。
所以,你有没有思考过:给提供给大脑的信息质量如何?
大量脑科学、神经科学研究表明,输入信息质量直接影响着决策背后的神经机制。因为它在一步一步改变元认知(metacognition)模型。
赫伯特·西蒙《认知:人行为背后的思维与智能》这本书中也曾提到,生活是一个充满符号、信息的世界,每时每刻都有大量符号进入感觉器官。
我们解决问题的方法,不是寻求最优(optional),而是寻找最满意(satisfying)。
最优解代表完美答案,需要深入挖掘问题的每个细节;最满意更符合认知本能,倾向于实用性和效率,那么,针对于信息处理的结果,我不说,想必你也略知一二。
哲学家Daniel Dennett提出的「多重草稿模型」很有意思。他觉得,我们的大脑里面,很多神经元网络不停地运转,每时每刻高速运转的结果是「草稿」。
极少数的草稿连接在一起,形成人的意识,意识指导行为,让你采取行动,而草稿组成,则来源于信息质量。
所以,你以为在操控大脑,实则是信息在操控者你,这就提醒我们“打草稿”前,必须对内容进行过滤。
除上述提到决策后对信息的把控外,那么,在决策前,还有哪些原则呢?
其一:别搭理喷子
网络上,迷惑性操作太多。喷子发布一些无理、攻击他人的评论,目的是引起争议,点燃对峙情绪引来流量,他们的评论缺乏建设性、没有理性视角,很容易让人上头。
如果没有办法合法回击,最好不要试图辩论。
还有一种人比喷子好一点,他们喜欢讲理,这类人在讨论事情时,喜欢用逻辑、事实证明自己的观点,形成自洽。
我一般不参与其中,除非讨论议题对成长、业务有帮助,不然就是一种唇舌理论,浪费时间。
其二:信息真实性
AI出现后,信息存在和稀泥原则,很难判断哪些是捏造行为。比如:短视频平台,大量看似真实,可能是人工智能生产的观点。
这些观点看起来没问题,但根本没办法经过严谨考究,前几天我看到某个外卖员,年入百万,引起不少轰动,你说是真实情况,还是炒作呢?我不知道。
但至少给我一种警示:那些看起来不符合规律的事,都值得我们仔细质疑,这也是批判性思维的基础原则。
其三:到底怎么用
你应该听过这句话:从理论中来,到实践中去,最后再回归到理论。我认为任何信息,都逃不过事实、观点、统计、新闻资讯四种类型。
它们的用途也被划分的比较明确。事实强调客观依据、观点讲究视角、评论,具备立场性;统计代表趋势、数字,提供量化信息;资讯则传递最新消息。
但不管怎么说,从个人视角,都会回归一个原则,即,是什么,有什么用?怎么用?这句话指导着信息从理论走向实践转化的过程。
所以,万变不离其宗,不变的是底层规律,很多厉害的人,能在跨领域做出成绩,因为总结出了底层的方法,这套方法恰巧能迁移很多地方。
智慧,是懂得该忽略什么。
你若不能批判性忽略,建立一套自己的「噪音过滤系统」,那么,如何才能提高大脑“打草稿”的能力呢?
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