06/18/2023: Atomic
本周的主题是 Atomic 原子。
主题来自于本周在读的 The Cold Start Problem 一书。这本书给我最大的启发在于其中提到的 Atomic Network 的概念。这是和网络效应相关的一个概念，可以认为是网络完成冷启动过程中所需要达到的最小可行状态。
网络效应是平台经济的基础，也是平台经济的利润来源。很多人只看到它最终形成的样子，但却不知道这只巨兽是如何养成的。
如果回看过去二十年的平台经济发展，你会看到很多戏剧性的场面，既有我们所熟知的那些成功故事，也有很多失意的身影——后者往往被媒体送上道德和才能的审判庭，但却不愿意指出，一个网络的诞生往往就是一件失败概率巨大的事情。成功与失败的因素涉及到复杂的外部和内部条件，人力对结果的影响微乎其微。
长期读这个 newsletter 的读者可能会觉得我有一些宿命。而实际上，这份 newsletter 就是试图摆脱虚无宿命的尝试——我最常用的一个标签 #progress-studies 的本意就是思考人类进步的秘诀，而网络如何诞生，自然是这个话题之下，最重要的一个分支。
原子网络的概念，我将在本期通讯的最后一部分再做一些分享，这个概念的美好之处在于它的简化——把一个复杂系统缩小到高度可控的大小，可以单手把玩，这是很多 Operator 梦寐以求的事情。Atomic 意味着它不能再小，不能分割，也因此变得坚不可摧。
在这样的结构中寻求价值的规模化，就是时代浪潮下，无数人追逐的事情。
Essays
Posting is Charity by Brian Feldman
Brian Feldman 发表了一篇关于 Reddit 关闭 API 事件的辛辣评论——相比于你能读到的所有主流评论。
如果你还不了解这件事，那么以下是一个简要的描述：
- Reddit 宣布自己将向 API 的使用者收费。
- 第三方 app 例如 Apollo 的开发者发现自己无法承受这一定价，宣布关闭 app。
- Reddit 用户开始抗议，超过 8000 个 subreddit 版主宣布暂时关版。
- Reddit CEO 内部邮件泄露，进一步激怒用户。
Feldman 把事情的起因归结到了 AI 的头上：
AI has a number of tradeoffs. The work it creates is bland and utilitarian, useful for a corporate email, but not the next great novel. In addition to quality level itself, the models that form the core of an AI program are based on vast amounts of scraped web data, generated by users who have not explicitly consented to contributing to these projects. That second reason is part of why large parts of Reddit have gone dark this week.
AI 的优点和缺点都是明显的。它创造的工作是乏味而功利的，对于企业邮件很有用，但写不出下一部伟大的小说。除了质量水平本身之外，构成 AI 程序核心的模型是基于大量网络数据抓取，这些数据是由未明确同意参与这些项目的用户生成的。这就是本周 Reddit 的大部分页面变暗的原因之一。（页面变暗即关版）
也就是说，Reddit 担心自己平台上的大量内容被 AI 抓取成为训练语料而更改了 API 策略，这个动作连带伤害到了和 AI 无关的第三方开发者。
Reddit 并不孤独。Elon Musk 早在几个月前就采取了相同的动作，也逼迫 Tweetbot 等一众 Twitter 第三方 app 永久关闭。Musk 一如既往的内心强大，没有发任何站内信来安抚人心，也不担心员工会因为穿着印有公司 logo 的衣服而遭到陌生愤怒者的袭击。
Feldman 挖起 Reddit 的老梗，说它最开始就是一群杠精互喷的地方，后来才逐步演变成了一个以众包（crowdsource）形式聚集内容的讨论场。在这个过程中，Reddit 换了好几任 CEO，其中包括对 Elon Musk 表示过同情的 Yishan Wong（现在投身环保事业）。现任 CEO Steve Huffman 也是 Reddit 的创始人，在离开自己创办的公司 5 年后重返。
Founder + CEO 的身份组合会让人做出不同寻常的举动。我相信 Huffman 在决策和行动中充满自信，不管是有 Musk 在前，还是他个人自信，都会让他在面临二难窘境的时候，选择难（而正确）的事情——更多时候，自信会让人选择难的事情，但难的事情不一定是正确的。
Feldman 认为，Reddit 和其它互联网上的优质信息源一样：利他主义是内容发布的动力之源。
One big reason that Reddit can seem like an altruistic force online is that, as far as I can tell, users don’t make money from posting on Reddit. And Reddit the company is historically unprofitable, so it’s also not monetizing these posts for significant direct gain. The product has been relatively stable in part because the company is not publicly traded and not chasing short-term profit growth by constantly rolling out a shiny, new thing. (It did try NFTs, however.) Most subreddits are run by community volunteers, even the most active and populous ones. In effect, Reddit can feel like an amazing crowdsourced knowledge share much in the same way that Wikipedia can.
Reddit 看上去是一股互联网上的利他主义势力，据我所知，一个重要的原因是 Reddit 的用户无法从发帖中获利。而 Reddit 公司历来未盈利，因此也没有通过这些帖子来实现重大的直接收益。该产品的相对稳定，部分是因为公司未上市，也不通过不断推出闪亮新鲜的东西来追求短期利润增长（不过它确实尝试过 NFT）。大多数子版块由社区志愿者管理，即使是最活跃和最繁荣的子版块也是如此。实际上，Reddit 可以像维基百科一样，成为一个令人惊叹的众包知识分享平台。
他继续引用 Alex Pareene 说：
The internet’s best resources are almost universally volunteer run and donation based, like Wikipedia and The Internet Archive. Every time a great resource is accidentally created by a for-profit company, it is eventually destroyed, like Flickr and Google Reader. Reddit could be what Usenet was supposed to be, a hub of internet-wide discussion on every topic imaginable, if it wasn’t also a private company forced to come up with a credible plan to make hosting discussions sound in any way like a profitable venture.
网络上最好的资源几乎都是由志愿者运营和捐赠支持的，比如维基百科和互联网档案馆。每当逐利公司意外创建了优秀资源，它最终都会被摧毁，就像 Flickr 和 Google Reader 一样。Reddit 本可以成为 Usenet 应该成为的样子：一个关于各种主题的全网讨论的枢纽，但它也是一家私人公司，被迫想出一个可信的计划，让主持讨论的举动听起来有利可图。
Feldman 举了一个在酒馆喝酒的例子：两个朋友在一起聊天吹牛，你买一轮酒，我买一轮酒，三巡下肚，聊爽了，结账回家。在这个情景中，酒馆赚到了酒钱，而酒客获得了快感。在交易中，没有人会为酒客互喷的内容而付钱。
这就是标题所说的：Posting is Charity，发布内容是一种慈善。
这些观点无疑是「原教旨主义」的——你也容易举出反例：比如 YouTube 依靠创作分成计划运转，Feldman 自己也在 Substack 上写作 newsletter 和维持生计。甚至于 Flickr 和 Google Reader 的例子，前者的衰亡是因为未能跟住移动互联网转型（被 Instagram 和 Snap 取代），后者则根本不是一个社交或社区平台。Feldman 似乎想要否定 Creator Economy 的合理存在，但它又确实存在了成百上千年。
即便是酒馆的例子也不是完全可以用利他主义来解释的，两个人的交流可能单纯是利己的——每个人都需要倾诉，也需要被（假装）倾听，这种相互陪伴、相互感受存在的感觉才是酒馆所提供的真正服务。另外，内容自身具有实用信息的价值，也正因为此，AI 才会把这些信息汇入自己的海洋。
再进一步，平台的价值不能单纯的等同于产品（功能）加上内容（信息），在此之上，平台所构建的规模化网络效应才是平台价值的根本，很多时候，这才是真正的利润来源。
Care, Not Control by L.M. Sacasas
Sacasas 在本文中提出一个概念：抵制把控制（Control）与关怀（Control）混为一谈的诱惑。
显然，这个观念与前些年提出的监视资本主义概念高度相关。Sacasas 写道：
I chose the word control because it captures a wide array of possible practices and technologies. The promise of control might be expressed, for example, through technologies that offer the possibility of improved data-gathering, planning, monitoring, calibration, customization, scheduling, outsourcing, security, or documentation. In each case, we are encouraged to reduce the skill of caring—either in the sense of taking an interest in or looking out for the welfare of another—to one of these various forms of technological mediation. Technologically mediated expressions of control also suggest relationships of distance and detachment rather than presence and involvement, which can in turn imply a certain evasion of the risk and obligations that care can entail.
我选择「控制」一词，是因为它涵盖了多种可能的实践和技术。控制的承诺可能通过提供改善数据收集、规划、监控、校准、定制、安排、外包、安全或文件等技术而表达出来。在每种情况下，我们都被鼓励将「关怀」（无论是对另一个人的兴趣或照顾）降低为这些各种技术介质的一种。技术介质的表达也暗示了距离和脱离的关系，而不是存在和参与的关系，这反过来又意味着某种逃避关怀可能承担的风险和义务。
换句话说，当技术成为主要的「关怀」手段时，被关怀者的感受可能是监视或控制。用 Alan Jacobs 的话说：surveillance as the normative form of care——监视作为关怀的规范形式。
作者还举出了另一个在教育科技领域的案例，来自于 Audrey Watters 的一次演讲：
The proctoring software and learning analytics software and “student success” platforms all market themselves to schools claiming that they can truly “see” what students are up to, that they can predict what students will become […] But these technologies do not see students. And sadly, we do not see students. This is cultural. This is institutional. We do not see who is struggling. And let’s ask why we think, as the New York Times argued today, we need big data to make sure students graduate. Universities have not developed or maintained practices of compassion. Practices are technologies; technologies are practices. We’ve chosen computers instead of care. (When I say “we” here I mean institutions not individuals within institutions. But I mean some individuals too.) Education has chosen “command, control, intelligence.” Education gathers data about students. It quantifies students. It has adopted a racialized and gendered surveillance system – one that committed to disciplining minds and bodies – through our education technologies, through our education practices.
越来越多的监考软件、学习分析软件和「学生成功」平台向学校宣传，声称它们可以真正「看到」学生正在做什么，可以预测学生将成为什么……但是这些技术并不能看到学生。可悲的是，我们也看不到学生。这是文化上的。这是体制上的。我们看不到谁在挣扎。让我们来问一下，为什么我们认为，正如今天《纽约时报》所论述的，我们需要大数据来确保存活。大学没有发展或维持仁慈的做法。实践就是技术；实践就是做法。我们选择了电脑而不是关怀。（当我在这里说“我们”时，我指的是机构而不是机构内的个人。但也包括一些个人。）教育选择了「指挥、控制、智能」。教育收集有关学生的数据。它量化学生。它采用了一种种族化和性别化的监视系统——通过我们的教育技术，通过我们的教育实践来约束思想和身体。
这些关于如何养育孩子的例子被作者总结为两种父母：木匠和园丁。在前者身上，养育被归结为一个工程问题，其秘诀是如何正确的应用技术来达到既定效果。而后者则把孩子想象为「一块可以随意塑造的黏土」，园丁从来都知道，自己无法控制种子会变成什么样子，但他可以给于植物蓬勃发展的有利条件。
数字化进程已经在人类社会中蔓延了几十年（或许这个估算过于保守了），在技术手段的诱惑下，人们已经习惯于依靠量化目标来管理包括工作和生活在内的一切问题。在工作语境下，这被认为是一种正确的理论。而在家庭和社会生活中，被量化的个体就会感到一种被监视、控制甚至剥夺的感受。孩子或许不会表达，但也一定会在内心留下痕迹。而在更广阔的社会生活中，这种以关怀为名的控制还有太多触角在伸展。
Why AI Will Save the World by Marc Andreessen
来自 Marc Andreessen 的乐观主义：
Historically, every new technology that matters, from electric lighting to automobiles to radio to the Internet, has sparked a moral panic – a social contagion that convinces people the new technology is going to destroy the world, or society, or both. The fine folks at Pessimists Archive have documented these technology-driven moral panics over the decades; their history makes the pattern vividly clear. It turns out this present panic is not even the first for AI.
历史上，每项重要的新技术，从电灯到汽车、从无线电到互联网，都引发了道德恐慌——一种社会传染，让人们相信这项新技术将毁灭世界或社会，甚至两者兼而有之。悲观主义档案馆（Pessimists Archive）记录了几十年来由技术引发的道德恐慌；他们的历史使该模式变得清晰可见。事实证明，这次的恐慌甚至不是人工智能的第一次。
他认为，这种对 AI 的道德恐慌（moral panic）可能是部分人的刻意夸大，使得他们站在了公众利益的道德制高点上。
Andreessen 以 1920 年代美国禁酒令为例，认为在改革运动中会有两种角色：浸信会和走私者。前者通常是真正的基督徒，相信酒精会对社会的道德结构带来破坏，而后者则是自私自利的机会主义者，在禁酒令实施过程中，他们表面支持政策，背地里非法出售酒精并从中获利（美国的便利店为什么会叫 pharmacy）。
他的理论是：浸信会最终被走私者利用了，后者在前者推行的禁令掩护下，攫取了大量利润，并成功击垮了竞争对手。与之相关的例子是 2008 年金融危机后的银行业改革，浸信会告诉我们，大银行需要被拆分，而最终，这些银行的规模比以往更大。
那么 AI 会杀死我们吗？
My view is that the idea that AI will decide to literally kill humanity is a profound category error. AI is not a living being that has been primed by billions of years of evolution to participate in the battle for the survival of the fittest, as animals are, and as we are. It is math – code – computers, built by people, owned by people, used by people, controlled by people. The idea that it will at some point develop a mind of its own and decide that it has motivations that lead it to try to kill us is a superstitious handwave.
我的观点是，人工智能会决定杀死人类的想法是一个严重的类别错误。人工智能不是一个经历了数十亿年进化而参与拼杀的活物，也不像动物和我们一样。它是数学、代码、由人们建造的计算机，由人们拥有，由人们使用，由人们控制。认为它会在某个时刻发展出自己的思维，并决定尝试消灭我们的想法是一种迷信般的空谈。
In short, AI doesn’t want, it doesn’t have goals, it doesn’t want to kill you, because it’s not alive. And AI is a machine – is not going to come alive any more than your toaster will.
简言之，人工智能既没有欲望，也没有目标，它也不会杀死你，因为它不是活的。它只是一台机器，不会比你的烤箱更活跃。
AI 会毁掉我们的社会吗？Andreessen 显然更加担忧。他认为，没有绝对的言论自由立场，煽动暴力和儿童色情应该被广泛禁止——AI 要和人类道德站在一边。
Short version: If the murder robots don’t get us, the hate speech and misinformation will.
如果杀人机器人没有毁掉我们，仇恨言论和错误信息会。
AI 会抢走我们的工作吗？Andreessen 站在 Milton Friedman 一边：
To summarize, technology empowers people to be more productive. This causes the prices for existing goods and services to fall, and for wages to rise. This in turn causes economic growth and job growth, while motivating the creation of new jobs and new industries. If a market economy is allowed to function normally and if technology is allowed to be introduced freely, this is a perpetual upward cycle that never ends. For, as Milton Friedman observed, “Human wants and needs are endless” – we always want more than we have. A technology-infused market economy is the way we get closer to delivering everything everyone could conceivably want, but never all the way there. And that is why technology doesn’t destroy jobs and never will.
总的来说，科技使人们更具生产力。这导致现有商品和服务的价格下降，工资上涨。这反过来促进了经济增长和就业增长，同时也激发了新的就业机会和新产业的诞生。如果市场经济被允许正常运行，且科技被自由引进，这就是一个永无止境的上升循环。如弗里德曼所观察到的，「人类的欲望和需求是无止尽的」——我们总是想要比拥有的更多。一个充满科技的市场经济是我们实现所有人可以想象的愿望的方式，但绝不会完全达到目标。这就是为什么科技不会摧毁就业机会，也永远不会的原因。
AI 会带来更严重的不平等吗？
So what happens is the opposite of technology driving centralization of wealth – individual customers of the technology, ultimately including everyone on the planet, are empowered instead, and capture most of the generated value. As with prior technologies, the companies that build AI – assuming they have to function in a free market – will compete furiously to make this happen.
所以发生的事情与技术驱动财富集中的相反——最终，技术将赋能于地球上所有人，并获得大部分产生的价值。与以往的技术一样，建立 AI 的公司——假设他们必须在自由市场中运作——将会激烈竞争，以实现这一点。
Shortform
Don’t manage projects, coordinate people. They’ll take care of the project just fine.
事在人为。
Longform
本周开始读 Andrew Chen 的 The Cold Start Problem。
Andrew Chen 曾经在 Uber 的 Driver Growth Product 团队任职，后来转型为投资人，现在是 a16z 的 General Partner。这本书在 2021 年底出版，彼时的我完全没有心思看这类讲求增长技术的书，最近因为翻完了讲管理技术的 Scaling People，深受启发，索性继续再翻看一本不同主题之下的 how-to。
国内的此类书籍比较容易变成是「操盘手」，单刀直入，直奔微观层面的操作技巧，在理论框架上相对薄弱。而 Andrew Chen 则在开始就设定了扎实的理论功底，用生态学中 Allee threshold 的概念来讲述网络效应的演化。
网络的发展需要达到一个临界值（Allee threshold），在此之前，种群因个体数量过小，难以生存繁衍，而在突破这个临界值之后，就会呈现一段快速的非线性增长，之后再次达到下一个临界值（carrying capacity），种群开始出现衰减，也即是我们通常说的「负网络效应」。
Andrew Chen 依此提出了冷启动理论（Cold Start Theory）：
冷启动理论提出了一系列阶段，每个产品团队都必须穿越，以充分利用网络效应（Network Effects）的力量。曲线表示网络的价值随时间的增长而变化，形状为 S 形，末端有一个下降段。有五个主要阶段：
- 冷启动问题
- 转折点
- 逃逸速度
- 天花板
- 护城河
以及，提出了 Atomic Network 的概念：
Whether for credit cards, multiplayer games, or business collaboration software, the “atomic network” is the smallest network needed that can stand on its own. It needs to have enough density and stability to break through early anti-network effects, and ultimately grow on its own.
任何信用卡、多人游戏或商业协作软件，「原子网络」都是最小的独立网络。它需要具备足够的密度和稳定性，以克服早期反网络效应，最终自行增长。