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      不要把時間浪費在即將消失的問題上

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      想象一下,你在人生當中遇到這樣的場景:某個困難的問題讓你如臨大敵,令你埋頭苦干,吃不好睡不著,覺得天都要塌了。結果,這個問題后來自動解決了。

      不是因為你找到了辦法,而是那個問題自身消失了!

      是不是似曾相識?硅谷熱門AI筆記應用Granola的創始人Chris,就曾分享過他們成功的秘訣,其中第一條讓我印象深刻:

      別把時間浪費在即將消失的問題上。

      AI產品面臨的挑戰可分為兩類:一類是"過渡性問題"——下個模型版本就會自動解決;另一類是"永恒性難題"——無論AI多強大都會持續存在。

      應用層創業者最容易犯的錯誤,就是對"過渡性問題"死磕不放。你費盡心思優化的功能,可能在GPT下一次更新后瞬間變得毫無意義。

      Granola的選擇堪稱教科書級案例。產品初版有個明顯缺陷:受限于當時OpenAI DaVinci模型4000 tokens的上下文窗口,無法記錄超過30分鐘的會議。

      換作多數團隊,必然會把"延長錄制時長"列為頭號任務。畢竟,這看起來是個致命短板。

      但Chris團隊做了個大膽決定:暫時忽略這個限制,全力打磨筆記質量——優化信息提取的準確性、改進內容結構的邏輯性、提升摘要的可讀性。

      幾個月后,GPT-4發布,上下文窗口暴增至32K tokens,錄制時長問題不攻自破。而Granola憑借卓越的筆記質量,已經建立起難以撼動的用戶口碑。

      這個故事的啟示是:在AI時代做產品,要有"穿越迷霧看本質"的眼光。把有限資源投入到那些真正持久的價值點上,而不是在即將被技術進步抹平的問題上空轉。

      讓我們從世俗化的角度,來看看“別把時間浪費在即將消失的問題上”。

      最典型的莫過于教育焦慮。

      多少父母在"蘿卜上雕花"——孩子3歲不會系鞋帶,就報精細動作班;5歲寫字歪斜,就請書法家教。殊不知這些"問題"會隨著成長自然消失,你的焦慮和投入,只是在和時間較勁。

      再看日常沖突:路上被人撞了一下,你怒火中燒,非要討個說法。可對方只是個過客,3秒后就永遠消失在人海。你的憤怒,是在和一個即將蒸發的幻影較真。

      朋友背叛同樣如此。發現某人是小人,你氣得夜不能寐。但仔細想想:他已經不是你的朋友了,"背叛"這個概念本身就失去了存在的前提。你的憤怒,是在為一個已經消失的關系買單。

      職場中的"版本迭代"也值得深思。新人拼命優化PPT美感,老板卻只看數據;中層糾結部門政治,公司卻在醞釀組織重組。你解決的問題,可能在下個季度的戰略調整中煙消云散。

      這種智慧還可以延伸到"60分哲學":大學生在通識課上低空飛過,把精力投給核心專業;創業者放棄完美主義,快速迭代抓住時間窗口;

      投資者不糾結錯過的機會,專注下一個可能。

      真正的智慧,是識別哪些問題會被時間解決,哪些價值會穿越周期。把有限的生命,投入到那些真正持久的戰場上。

      經由以上的分析,"不要把時間浪費在即將消失的問題上",其實又是一個關于"資源分配"的話題。資源分配出現問題,往往是因為缺乏全局觀,視野不夠開闊。

      這里的"不夠開闊"有三個維度:空間上的狹隘、時間上的短視、以及穿越迷霧的能力不足。

      所以我說,大局觀有如下三種:

      1、空間的大局觀——看清問題在整個系統中的位置;

      2、時間的大局觀——理解問題在時間軸上的演變軌跡;

      3、概率的大局觀——判斷問題消失的可能性和時機。

      "不要把時間浪費在即將消失的問題上"這個原則的精妙之處,恰恰在于它同時調用了所有三種大局觀。

      時間既是資源本身,又是資源分配的標尺。--因為我們往往是沿著時間軸來分配資源,表面上,我們在做空間排序——哪個問題更重要?

      但"即將消失"這個屬性,把時間維度和概率維度同時引入了決策框架。

      這就像下棋時的"棄子爭先"。新手看到被吃的棋子就心疼,高手卻在計算:這個子的價值能維持幾步?對手吃掉它需要幾步?這幾步時間我能做什么更重要的事?

      投資中的"賽道選擇"同理。

      有些行業問題看似嚴重,但技術迭代會自然解決——比如早期電動車的續航焦慮;有些問題卻是結構性的,技術再進步也繞不過去——比如能源密度的物理極限。

      真正的高手,不是解決所有問題的人,而是知道哪些問題值得解決的人。

      他們的資源分配,建立在對問題生命周期的深刻洞察之上。在AI加速一切的時代,這種"問題會消失"的頻率正在急劇上升。

      學會識別和放棄那些即將被時間解決的問題,可能是這個時代最重要的元技能之一。

      最后

      讓我用一個思想實驗來收尾。想象你手里有一份"問題清單",上面列著所有讓你焦慮的事。

      現在,請你在每個問題后面標注一個"消失概率"和"消失時間"。

      • 這個問題有多大可能自己消失?

      • 如果會消失,大概需要多久?

      你會驚訝地發現,至少有30%的問題,在6個月內會自動消失或變得無關緊要。

      我讓AI結合上面的內容,生成了一套行動指南——"三步篩選法":

      第一步:問題分類

      把你的問題分成三類:

      A類:技術進步會解決的(如AI的能力限制)

      B類:時間流逝會解決的(如孩子的成長問題)

      C類:必須主動解決的(如核心競爭力)

      第二步:資源聚焦

      對A、B類問題,設定"最小可行方案"。低空飛行;

      把省下的80%資源,全部投入C類問題。

      第三步:定期復盤

      每季度回顧一次:哪些曾經的"大問題"已經消失了?

      這會訓練你識別"即將消失的問題"的直覺。

      (你看,AI做的這個方案是不是很像回事兒?要是我和他是同事,老板肯定把我炒了。)

      如果要用一句話總結今天的主題,那就是:在這個指數級變化的時代,"不作為"有時是最高明的作為。

      學會區分"過渡性焦慮"和"結構性挑戰",把有限的生命投入到那些真正定義未來的問題上。就讓人生當中那些即將消失的問題,隨風而去吧。

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