比爾·蓋茨：一個看待世界的新框架

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微軟創始人比爾·蓋茨在博客上寫文章說，一直以來，他在公開場合談論到國家的時候，使用的都是“發展中”和“發達”這兩個詞。但是他在讀了漢斯·羅斯林（Hans Rosling）的新書《真相：十個理由告訴你我們錯看了世界——以及為什麼事情比你想像的更好》（Factfulness: Ten Reasons We’re Wrong About the World—and Why Things Are Better Than You Think）之後，決定不再說發達國家和發展中國家了。因為這本書給我們提供了一個看待世界的新框架。

在書裡，漢斯把收入群體劃分成四層。

有10億人生活在第一層，這就是人們通常認為的極端貧困人口。生活在這一層的人，靠每天不到2美元生存，並且只能光腳走來走去。他們在露天明火上煮飯，一天中的大部分時間都用來取水。他們和他們的孩子在晚上只能睡在地上。

有30億人生活在第二層，每天的生活費在2到8美元之間。生活在第二層意味著你能買得起鞋甚至自行車，所以取水不用花太長時間。這些人的孩子有學上。他們可以用煤氣做飯，並且晚上睡在床上而不是地板上。

還有20億人生活在第三層，每天的生活費在8到32美元之間。這些人家裡有自來水和冰箱，能買得起摩托車。他們的一些孩子開始接受或者是完成了高中教育。

另外10億人生活在第四層，每天花的錢超過了32美元。他們至少擁有高中學歷，而且很可能買得起車，還能偶爾出去度個假。

比爾·蓋茨認為，這個框架很重要，因為如果你只把世界分成發達國家和發展中國家，就很難瞭解到世界的進步。如果只有這兩個選項，你很可能認為所有沒達到特定生活品質的人都是“窮人”。

《真相》這本書裡說，這種直覺就好像你站在摩天大樓上俯瞰一座城市，不管周圍的其它建築是10層樓高，還是50層樓高，在你看來它們都很矮。收入的對比也是如此。第二層的生活明顯比第一層的要好得多，但身處第四層的人就很難看出這種差別，除非你知道如何才能找出差別。

比爾·蓋茨說，四個收入群體只是《真相》裡的許多深刻見解之一，這本書講述了十種讓我們無法看清世界的直覺。比如，假設你讀了一篇有關災難的報導，一場龍捲風襲擊了一個小鎮，導致10人死亡。如果只看標題，你會認為這是一個難以接受的悲劇，當然事實的確如此。但是如果把它放在歷史背景下，你會知道由於有了先進的預警系統，龍捲風的致死率已經比過去要小得多。雖然這並不能寬慰那些逝者的親人，但對於在龍捲風中倖存下來的每個人來說，這卻是一個很重要的資訊。

總之，這些直覺讓我們充滿人性，並且克服它們並不容易。但有時候我們需要克服這樣的偏見，更好地看清世界。

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影響你客觀認識事物的感知篩檢程式

不知道你有沒有注意到一個現象，你跟朋友一起經歷了同一件事，後來你們兩個人偶然描述起來，你卻發現你們倆說的好像不是同一件事。

美國藝術史學家艾美·赫曼在自己的書《洞察：精確觀察和有效溝通的藝術》裡解釋說，這是因為，世界上不會有任何兩個人以完全相同的視角去看同一件事情，或者同一個藝術品。

從遺傳給我們的基因，到我們後天學習到的經驗，所有這些都會影響我們看待一個事情的方式。每一個人作為獨立的個體，不僅以不同的方式去觀察和收集資訊，還會用不同的方式去理解這些資訊。

這就好像是我們的大腦裡存在著一種篩檢程式一樣。這種篩檢程式在影響我們如何看一件事情、一個物品，甚至能改變我們認為自己看到的是什麼。

赫曼稱之為：感知篩檢程式。

比如說，給不同的人看一張鐮刀的照片，請每個人解釋一下他看到的是什麼。有人會說，他看到的是收穫的象徵，也有人會說，這把鐮刀代表著毀滅。這就是每個人大腦中的感知篩檢程式在發揮作用。一個剛剛從農村回來，看過人們揮舞鐮刀收割小麥的人，很容易把鐮刀同收穫聯繫起來；而一個剛剛看完有死神揮舞著鐮刀的電影的人，很容易就把鐮刀跟死亡和毀滅聯繫起來。

拋開所有你的經歷帶給你的認識，其實唯一客觀的事實就是：你看到了一把鐮刀。

赫曼說，當你要求自己客觀地去描述一件事情時，你需要提醒自己：你描述的資訊，是沒有經過自己加工過的資訊，還是你已經用自己的認知篩檢程式加工了一遍，加入了自己的偏見。

赫曼總結了三種常見的感知篩檢程式。

第一種是：只看我們想看的東西。這種情況非常普遍，心理學家們對它也有很多稱呼，比如認知偏差、自我中心偏見等。

它指的是，在我們收集資訊的時候，會下意識地只去找那些能夠支持我們的經驗和看法的資訊，然後忽略掉那些不支援我們的資訊。

社交網路就經常被批評說，它加深了人們的這種認知偏差。因為在社交網路上，我們可以只跟我們認同的人聯繫和交流，不關注甚至刻意拉黑那些我們不喜歡的人。

而且，現在利用演算法和人工智慧技術推送內容給你的軟體，也能加深這種認知偏差。因為機器正是根據你過去的喜好來推送消息給你的。到最後，你看到的內容，全都是贊同你過去的經驗和觀點的內容。你發現你的身邊，或者社交網路上的人，都是贊同你的觀點的人。

第二種是：看到的東西受到其他人事先說過的話的影響。人的認識其實很容易被引導，這也是很多高明的商家影響消費者的方法。

圍繞著對吸煙看法的競爭最能體現這一點。最開始，煙草公司刻意地把吸煙包裝成一件非常酷的事情，由此來吸引更多人抽煙。後來當吸煙的危害逐漸被揭露時，媒體上開始出現很多科學家對吸煙有害健康的提醒。但是煙草公司也請了很多科學家來做相反的論證。當時有一句很著名的話：公眾很重視專家的意見，但是公眾分不清楚一個專家和另外一個專家有什麼區別。

拼多多創始人黃崢說過一句話，以前他爸爸買過一塊名牌表，看到他爸爸戴這塊表的人，很多人都認為是假的；後來他們家很有錢之後，看到他爸爸戴這塊表的人，都認為這塊表肯定是真的。但其實這塊表並沒有什麼變化。

赫曼說，一個好的方法是，觀察一件事情時，可以分兩次。第一次時，在沒有任何外部影響的情況下去觀察；第二次，要結合外部資訊來觀察。

第三種是：看不見變化。

心理學上有一個著名的實驗叫看不見的大猩猩。實驗物件被要求專注完成某一個任務，在這個過程裡，心理學家讓一個人穿著大猩猩的外套從房間裡走過。結果有一半的實驗物件都沒有注意到。

人的大腦很容易進入自動駕駛狀態。成年以後，我們習慣了世界的複雜，只對創新的以及緊急的事物投去注意，並且讓這些事情佔據我們的視野。對於那些並非新鮮的和緊急的事情，我們依賴經驗，因此就很容易忽略這些熟悉的事情發生的變化。

以上就是作家艾美·赫曼總結出來的，會影響一個人客觀看待事物的三種感知篩檢程式。希望對你客觀看待事物有幫助。

本期內容參考來源：《洞察：精確觀察和有效溝通的藝術》；作者：艾美·赫曼；中信出版社出版

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預測未來技術的三個工具

任何人都沒辦法告訴你，30年後會出現哪些改變世界的黑科技，就好像30年前人們沒辦法預測今天的亞馬遜、穀歌、蘋果一樣。雖然預測未來很困難，但我們還是能通過觀察正在發生的趨勢，來推測未來有可能出現的技術。在《超級技術：改變未來社會和商業的技術趨勢》這本書裡，就提供了三個預測未來技術的方法。這本書的主編是《經濟學人》的執行主編丹尼爾·佛蘭克林，作者包括《經濟學人》的副主編斯坦迪奇、比爾·蓋茨的夫人梅琳達·蓋茨等。

書裡介紹的第一個方法是以史為鏡。通過跟歷史對比，我們有可能預測新技術給社會和文化帶來的影響，並且獲得一些有關技術發展的線索。比如說，人們經常擔心新發明會侵犯他們的隱私，19世紀80年代的第一台柯達相機，就引發了人們對偷拍的恐慌，這跟2013年穀歌眼鏡帶來的爭議很相似。所以，充分瞭解過去人們對新技術的反應，可以讓我們評估新產品是否會被人接受。

第二個方法是審視現在。就像科幻小說作家威廉·吉布森說的那樣：“未來已經到來，只是分佈不均勻”。技術其實並不是一下子湧現出來的，而是有一段孕育期的，如果你找對了地方，就能在今天看到未來的技術。書裡說，這種方法可以用來尋找“邊界案例”。邊界案例指的是那些已經被某個群體或者某個國家採用的技術和方法，而且這種方法在全世界沒有大規模普及。

一個典型的例子就是2001年左右日本出現的智慧手機。當時帶攝像頭和彩色螢幕的手機在日本很常見，這些手機能顯示地圖，也能下載電子書、遊戲和其他應用程式。智慧手機不僅吸引了很多外國人到日本考察，當日本人到美國和歐洲的時候，歐美人甚至覺得這種手機是未來的產物。書裡說，這種手機最先在日本出現，是因為日本的電信業很獨立，手機市場也足夠大，日本公司在嘗試新技術的時候，也不用考慮跟其他國家的手機系統相容。由於日本女學生是早期智慧手機的忠實用戶，所以有一段時間，《連線》雜誌開了一個“日本女學生觀察”的專欄，專門預測日本女學生會用哪些產品，因為她們用的產品很可能馬上就有人跟著用了。

邊界案例還可能發生在意想不到的地方。比如，肯雅一直在使用移動貨幣方面引領世界，人們可以很容易把錢從一部手機轉到另一部手機。在很多年前，肯雅首都奈洛比就能用手機付打車費，那時候連紐約都不行。書裡說，移動貨幣在肯雅興起，一個原因是當地銀行少，大多數人都沒有銀行帳號，來自銀行支付系統的競爭壓力很小。另一個是政治原因，在2007年到2008年肯雅選舉之後的國內動盪期，移動貨幣興起，並且被當成一種更安全的銀行替代品，因為肯雅的銀行經常陷於種族之間的戰爭中。

此外，有時候一群有共同興趣的人，也會作為先鋒嘗試使用新技術。這方面最突出的就是懂技術的人，從電子郵件到優步，極客們是新技術的最早使用者。

當然，尋找邊界案例也是有風險的。一些在小範圍出現的技術，可能到最後也沒流行起來，而另一些技術卻可能會以意想不到的方式流行起來。比如，西方的智慧手機一開始是追隨日本的，但隨著蘋果手機以及其他觸摸設備的出現，智慧手機的發展出現了一個大轉彎。不過，我們不能否認，所有最終崛起的技術都要經過一個地下發展期，並不是憑空誕生的。

第三，我們還可以從科幻小說中對未來科技進行預測。書裡說，科幻故事經常會有很多有趣的想法，並且會用邏輯推理得出一些結論。比如說，如果我們能造出通用的機器人或者太空電梯會怎麼樣？如果生物技術失控了，或者基因工程很普及了，又會發生什麼？這些有關未來的故事給我們提供了新視角。科幻小說還能激發技術人員的靈感。幾代電腦科學家都是看著科幻作家阿西莫夫的機器人故事長大的，包括特斯拉CEO馬斯克在內的很多企業家，都說他們曾經受到過伊恩·班克斯的“文明”系列科幻小說的啟發。

不過，書裡說，雖然科幻小說描寫的是未來，但很多科幻作品都是為了反映現實中存在的問題，比如，對機器的過度依賴，或者是對環境破壞的擔憂等。科幻小說能讓我們用發散思維暢想未來，也會給我們帶來一些無意識地限制，比如科幻小說裡描寫的機器人，就和現實中的有很大的不同。如果科學家只是模仿科幻小說裡的機器人，可能就會走彎路。所以書裡建議，我們應該看看之前的科幻作品有哪些預測錯了，為什麼錯了，這樣能幫我們瞭解現在有哪些預測是可能出問題的。

以上就是《超級技術》這本書裡介紹的預測未來技術的三個工具，希望對你有幫助。

本期內容參考來源：《超級技術：改變未來社會和商業的技術趨勢》，丹尼爾·佛蘭克林主編，中信出版社出版。

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