Problem Awareness

——从一场家庭饭局谈起：知识、问题、AI 与 Ownership 一、从周六的一场交流说起 上周六，10 月 24 日，我和堂哥一起吃饭。席间，我们聊起工作，也聊起我这一年多以来围绕工作、投资与人力资本所做的思考，尤其是正在写的《The Worker Investor / 工资之外》。从关注工资、储蓄和投资，到经历投资亏损后重新理解自己的人力资本，再到思考普通人如何通过学习、创造和积累扩大未来选择，我逐渐形成了一套关于工作、个人成长与 Ownership 的认识。 在交流过程中，我忽然想到一个问题：我们为什么一定要发现人类尚未发现的知识，才算创造了价值？ 过去几百年，科学家建立了大量关于数学、物理、化学和工程的知识体系。它们被写进论文、教科书和技术标准，成为文明的重要积累。但人类已经知道的东西，与人类已经充分应用的东西之间，仍然存在很大的距离。 我们知道牛顿运动定律，并不意味着所有复杂机械系统的问题都已解决；掌握流体力学的基本方程，也不意味着实际工程中每一个流动、压力和传热问题都能被准确预测。我们拥有关于组织管理、经济学和个人成长的许多理论，也不意味着这些知识已经改变了每一个需要它们的人的生活。很多时候，知识已经存在，仍然缺少将它带入具体处境的人。 这让我产生了两层感受。第一，对我这样的工程师来说，学习前人已经形成的知识，经过实践去解决身边的问题，往往比一开始就试图独自推动学科最前沿的突破，更容易在有限时间内得到可验证的结果。第二，当一种方法已经得到充分验证，继续把它打磨得更精致，未必始终是最有价值的下一步。把它讲清楚，让更多尚未掌握的人能够使用，也可能产生很大的收益。 例如，我学会利用 Siemens NX 的 PMI 功能进行工程标注后，会自然想到怎样把实践方法沉淀为文章、工具或教程。我对工作、收入、投资与个人成长形成新的理解后，也希望把它组织成《The Worker Investor》，让处于相似处境的人能够阅读、检验和应用。 但继续想下去，一个更深的问题出现了：如果我们创造并传播了价值，究竟有什么能够留在自己手中？ 这就是我想讨论的 Ownership。当 AI 开始改变知识生产、传播和问题解决的成本时，这个问题变得更加迫切。答案越来越容易获得以后，我们究竟应该积累什么，才能让自己的劳动持续创造价值？ ...

——从 Daniel Plainview 的行动系统，到 Worker Investor 的 Meta Governance 第一次看《血色将至》（There Will Be Blood），最容易被 Daniel Plainview 吸引的，并不是他的财富，而是他的商业头脑。他有一种极其强烈的行动感：看到信息，迅速判断；判断成立，就立即行动；遇到瓶颈，就想办法穿过去。他很少等待所谓“完美信息”，也很少把问题推给别人。他面对世界的基本姿态是：这里有东西，我要去看看；这里有机会，我要把它拿下来；这里有障碍，我要解决它。 这是一种很强的 agency。 但《血色将至》真正有意思的地方在于，它同时展示了这种能力的两面性。Daniel 几乎把一个 worker 能拥有的执行力、商业判断、资源整合、风险承担和所有权意识发展到了极致；可当这些能力沿着错误的目标函数不断复利时，他最终得到的却不是自由，而是一座更大的监狱。 这也是为什么这部电影非常适合放进 The Worker Investor 和 Human Capital ETF 的讨论中。 ...

——从 Problem Awareness、Builder 到短暂的人如何创造持久结构 最近，我越来越强烈地意识到一件平常却很难真正接受的事实：一个人的时间是有限的。 有限不只意味着人生有终点，也意味着我不可能把所有值得学的东西都学完，不可能把所有感兴趣的方向都探索一遍，更不可能把每一种可能的人生活一次。数学、编程、AI、流体力学、投资、写作、工程自动化，每一个方向都足以消耗许多年。继续增加学习清单，无法解决这个问题。我必须选择。 AI 使这种选择变得更加重要。过去，许多想法会因为不会写代码、找不到资料或缺少工具而停下来；现在，我已经可以借助 AI 更快地检索信息、学习 API、搭建原型和整理文章。当“获得一个答案”与“做出第一个版本”越来越容易，稀缺性便继续向上移动：答案仍然重要，但比答案更稀缺的，是发现、定义并长期拥有一个值得解决的问题。 Can I solve this problem? → Is this problem worth solving? 这不是一道只属于科学家或创业者的题。每一个依靠工作生活的人，都在用不可逆的时间换取工资、经验和结果。我们当然要完成眼前的任务，但如果一生始终只由外部任务组织，最重要的资本配置决定就从未真正回到自己手里：我的注意力究竟应该长期投向什么？ 我把这个问题称为 Life Problem。 一、Life Problem 不是一句宏愿 Life Problem 很容易被误解成一句宏大的使命，例如“改变世界”“推动人类进步”或“成为更好的自己”。这些话也许表达了愿望，却很难直接告诉人明天应该做什么。另一个极端，则是把某个几天就能解决的任务当成长久方向，例如“自动完成一个 NX 操作”。任务太小，完成以后牵引力也随之消失。 我寻找的，是处在两者之间的问题：足够大，可以不断展开；又足够具体，能够生成下一项真实行动。 Richard Hamming 在 1986 年的演讲《You and Your Research》中提出了一个直接的前提：每个人只有一次人生，因此值得认真想一想，自己所定义的“重要工作”是什么。他曾反复追问研究者：你的领域有哪些重要问题？你正在研究什么重要问题？但他同时提醒，“重要”不能只看结果听起来多么巨大，还要看是否存在一个可以进入的 reasonable attack。一个完全无法接触、无法检验的问题，还不能组织有效行动。1 这给了我一个很实用的判断： Large enough to organize a life, but concrete enough to generate the next project. Life Problem 不是一个必须一次解决的终极难题，而是一个能够持续生成问题、学习和作品的稳定问题域。它不提供未来二十年的详细路线，却能够不断生成下一步。Purpose 更接近“为什么值得”，Life Problem 则进一步追问：“我准备通过持续理解和改变什么现实，来实践这个为什么？”2 我现在会用七个问题检验一个候选的 Life Problem： 我观察的维度 我会追问什么 Recurrence 它是否在不同年份、工作和项目中反复出现，而不只是一时兴奋？ Depth 解决第一层以后，下面是否还有机制、约束和新的未知？ Attackability 以我现在的能力与资源，能否找到一个真实的下一步？ Generativity 它能否持续生成研究、原型、文章、代码、实验或产品？ Compounding 今天留下的结果，能否让下一次理解和行动更容易？ External Value 对它的理解，最终能否改善别人面对同类问题的方式？ Ownership 我能否合法、合规地保留其中一部分能力、作品、声誉或资产？ 我并不拿它们计算所谓的“人生最优解”。这七个问题只是帮助我排除两个极端：把一句空泛口号当成方向，或者把一个短期任务误认成终身问题。经过这些追问以后，我真正愿意保留的候选问题，通常都能反复进入现实、产生下一项行动，并在时间中留下东西。 ...