5/9/2021: Map
本周的主题是 Map 地图。
Words
大名鼎鼎的 Ben Horowitz 曾经写过一篇题为 The Map and the Terrain 的文章，提供了一个很好的隐喻：地图（Map）和地形（Terrain）。
如果你去简单搜索一下 map and territory 这样的关键词，很容易找到一个不那么为人所知的名字：Alfred Korzybski。这是一位活跃在 20 世纪初期的哲学家，他开创了普通语义学。关于地图和地形，他有这样几个论断：
A. A map may have a structure similar or dissimilar to the structure of the territory.
B. Two similar structures have similar ‘logical’ characteristics. Thus, if in a correct map, Dresden is given as between Paris and Warsaw, a similar relation is found in the actual territory.
C. A map is not the actual territory.
D. An ideal map would contain the map of the map, the map of the map of the map, etc., endlessly…We may call this characteristic self-reflexiveness.
翻译一下：
A. 一张地图的结构可能与领土的结构相似或不相似。
B. 两个相似的结构具有相似的「逻辑」特性。也就是说，如果在一张正确的地图上，德累斯顿被列为巴黎和华沙之间，那么在实际的领土上也会发现类似的关系。
C. 地图并非真正的地形。
D. 一张理想的地图会包含地图的地图，地图的地图的地图，等等 ... 我们可以把这个特性成为自我反身性。
理解这段话，只要记住 the map is not the territory 地图非地形。地图是对地形的抽象。前者在抽象的过程中保持了后者的「逻辑」特性（B），但并不一定保持后者所有的结构（A），因此再完美的地图也不可能是真正的地形（C），而地图的一部分仍然是地图，理想情况下，放大一张地图，可以在更高的清晰度上看到更多的细节，因而更加逼近真实的地形（D）。
Korzybski 设想的这张理想地图，其实和我们今天在手机上用的地图导航软件非常相近，你可以不断的放大它，直到再也不能放大。如果地图的比例尺已经变成了 1:1，是不是就已经和我们脚下的地形完美重合了呢？仍然不是。现实的粗糙在无限放大之后也不会变为光滑。在每一颗沙砾之上，仍然雕刻着无数的沟壑。
地图比指南针更具体，但也不能替代艰苦跋涉。在方向和地形之间，可以有很多张地图，在不同的抽象层级上提供行动指南。方向和地形都可以唯一的，但地图却从来没有唯一性。地图的反身性让它可以在不同层级上进行转换。低清晰度从高清晰度那里获得信息，而高清晰度则需要在现实的地形那里获得修正。
Farnam Street Blog 在 2015 年的文章展开叙述了地图和地形之间的关系，我也在本周的推荐中包含了这篇文章。
Links
The Map Is Not the Territory by Shane Parrish - Farnam Street Blog
这篇文章在我的 Google 搜索结果中（不知道是不是被个性化了）高具第一。Shane Parrish 的 Farnam Street Blog 的确也在我心中权重很高。在解释思维模型（Mental Models）这件事上，很少有人能够如他一般长期而系统的进行整理。
除了我在本期开头讲到的一些概念之外，Parrish 还提出了一句忠告：
When map and terrain differ, follow the terrain.
当地图和地形不同时，要顺着地形走。
从来不应该因为地图的美妙而脱离现实。一个水平线之上，地图总是能够逻辑自洽的。但是，逻辑自洽其实是一个非常低的标准，它的反面是误导在现实中前进的路线。
Shane Parrish 善于综合多个相关的信源来讲述一个问题。Superorganizers 本周一篇他的专访也值得读读。
The Truth About Mental Models with Shane Parrish by Dan Shipper & Kieran O'Hare - Superorganizers
本文需要付费才能阅读全文，我摘录一些精彩段落。
- 学习循环：我们倾向于认为我们是通过经验来学习的，但这根本不是我们学习的方式。我们通过反思经验来学习。
- 如何做读书笔记——用一张空白纸：在开始阅读新书之前，请取出一张空白纸。写下所有关于该书或其主题的已知知识的基本脚手架-如果可能的话，请绘制一个粗略的思维导图。
- 如何管理个人时间——和自己预定会议：我确保中午前没有会议——我每天早上都保持空缺，只有很少的例外。当我在一家大公司工作时，我养成了与自己预约会议的习惯，这是没人能接手的时间，那是我真正完成工作的时间。一开始是 8:30 到 9:00。然后逐渐从 8:30 到 9:30，然后从 8:30 到 10:30。
- 如何决策：我保留决策日记，以此作为真正校准决策方式的一种方式。我为所有人提倡它们。这是一种具有远见卓识的决策方法，它使我变得非常诚实，对自己也很脆弱。
What Is an Entertainment Company in 2021 and Why Does the Answer Matter? by Matthew Ball
Matthew Ball 试图总结他对娱乐公司的看法：制造爱，并货币化。
我认为娱乐中最重要的事情是建立爱的能力。任何人都可以讲一个故事，更少但仍然很多，可以很好地讲一个故事。当讲故事时，它们通常会产生收入。但是，利润，尤其是丰厚的利润，来自爱。
Crazy New Ideas by Paul Graham
Paul Graham 认为，新想法诞生往往被当下流行的「范式」（Paradigm）所阻碍，大部分人因为这种范式而变得保守，而不敢于接受新主意，甚至包括那些想出新主意的人。
而正确的面对新想法的态度不是做判断，而是提问题：
... 因为这里有一个真正的谜团：为什么这个聪明而合理的人提出了一个似乎是错误的想法？是他们搞错了，还是你搞错了？你们中至少有一个人是。如果你是那个搞错了的人，那将是很好的消息，因为这意味着你的世界模型中有一个漏洞。但即使他们搞错了，了解原因也是很有趣的。专家落入的陷阱也是你必须担心的。
A 25-Year-Old Bet Comes Due: Has Tech Destroyed Society? by Steven Levy - WIRED
本文记叙了 25 年前 Kevin Kelly 和 Kirkpatrick Sale 的 1000 美金赌注：2020 年，人类文明会不会（因为技术）而崩溃。这个 25 年的赌注已经到期了，Kevin Kelly 所代表的乐观主义赢了赌局。
我在文中找到一些细节，很生动的描述了两种对待未来的迥异看法。
Kevin Kelly：
历时十年之久的旅程使他改变了。他说：“我在亚洲非常偏远的地区，从服饰，建筑，信仰，行为等各个方面来看，这些地区实际上都是中世纪的社会。” “我看到了完全没有车辆的城市，人们在街上扔垃圾，没有厕所。更不用说没有金属的腹地村庄了。” 1979 年回到美国后，他对使生活更轻松的技术产生了深深的欣赏。
Kirkpatrick Sale：
Sale 仍然坚信文明注定要失败。几年前，他曾建议他的两个女儿不要生育。他们不理他。现在，他有一个成年的孙女，有一天他可能会向他提供相同的建议。“她可能也会无视我，”他今年对一位采访者说。
整个赌注最终的评判过程并不简单，而是通过对经济崩溃、全球环境灾难和贫富之间的战争三个方面来分别评判的。在这三个回合中，Kevin Kelly 甚至几乎输掉了后面两个，但最终结果仍然是他获胜了。文明尽管遭受了重创，但仍然没有崩溃。Sale 也接受了这个结局，尽管他还是保持悲观。
Kevin Kelly 在上个月过生日的时候还发布了他的 99 条人生建议，可以去看看。
Algorithmic Consumers by Michal S. Gal & Niva Elkin-Koren - Harvard Journal of Law & Technology
这篇 2017 年的论文介绍了 Algorithmic Consumers 的概念。所谓的「算法消费者」，就是指由算法驱动消费购买行为的消费者，根据我的理解，这些消费者并不是真正的「人」。在 AI + IoT 的世界里，越来越多的购买行为被算法自动化了，它们聚合了大量的行为数据并做出预测，代替人类进行购买。
下图表明了它的工作原理：在图的左下角，Shopping Bots 是直接下订单的「消费者」，它们从各个角度收集了大量的信息，并成为人类消费者的代理人。
算法驱动的消费自然有很多好处，特别是从效率角度看。算法永远保持理性，不会像人类消费者一样被情绪所影响；而且交易效率极高，也更容易预测——容易预测本身就为经济体创造了巨大的价值，让供应链更容易管理。由于需求在一定程度上进行了聚合，这让上游生产的规模经济更容易达成，也能改进经济效率。
从供应链的角度看，过去商家需要影响的是人类消费者，我们看到的很多广告都会多少利用人类在做选择时的情绪因素。当消费者变成算法后，这种影响的信号也要发生变化。算法虽然复杂，但毕竟是一种预制的程序，因而可能更容易被操弄——但它也设置了更高的进入门槛，小商家可能难以参与市场竞争。无论如何，由于算法中介的存在，生产和消费的动态将发生巨大的变化。
算法消费者的问题就在于它降低了人类消费者的自主权。尽管人类仍然可以选择使用什么样的算法，也可以调整算法的参数，但它仍然无法完全准确的展示人自己的想法。
人类因为自由的选择而产生幸福感，当我们为了省事而不断地把工作交给机器去做的时候，也同时把选择权让渡了。设想科幻电影中经常出现的场景，按钮一按，食物和衣服就从一个管道中弹出来，这是不是就是 Algorithmic Consumers 所描绘的未来呢？
包括 Amazon 在内的电商平台，在类似的「按钮」上没有少花功夫，但这些尝试最终都走向了失败。这并不是偶然，我们对 Algorithmic Consumers 的后果并不足够了解，人类社会也没有做好交出剁手权利的准备。
Tweets
@sdw 分享了加密即时通讯软件 Signal 在 Instagram 上投放的广告，它利用了 Facebook 强大的个性化算法功能，向用户展示了数据追踪的强大和危险。下图中，高亮的部分是根据用户画像数据自动生成的，这就是 Facebook 有多了解你。
Signal made Instagram ads that shows users how much Facebook knew about them. Facebook banned them. “Being transparent about how ads use data is enough to get banned; in Facebook’s world, the only acceptable usage is to hide what you’re doing.”
https://signal.org/blog/the-instagram-ads-you-will-never-see/
Books
科学的隐忧 by 杰里米·鲍伯戈
这本书的英文版最初出版于 2018 年，年初由见识城邦翻译并引入国内。
作者杰里米·鲍伯戈（Jeremy J. Baumberg）本人是一位物理学家。本书是以科学家的视角来解析科学研究的生态。书中开篇就提出了一个对科学家的分类：化简者和构造者。
鲍伯戈这样写道：
化简者的一个任务是对其所在的科学领域进行“信息压缩”。他们的目标是用“更少的事实”和“连接性更好的描述”来直接解释世界（通常，他们会采用公式来定义事物之间的关系）。
一些科学描述不是在描述事实，而是控制事物之间的交互，是一些工具箱和守恒定律；这些描述的固有性质使其孕育出一类完全不同的创造性，将它们推广至新的领域。比如：“如果我对此物这么做，会发生什么呢？”或者“如果我将其加热，它会如何运转？”请注意，这类科学并不是直接探寻大自然的运行规律，而是在构建自然界中前所未有的一些结构。在这个过程中，“它是如何运转的”这类问题通常与“如何才能让它以不同的方式运转”这类问题成对出现。因此，我把这类科学家称为“构造者”，你也可以称其为“建造者”、“设计者”、“创造者”、“制造者”或者“装配者”等。
这个分类比简单的「理论 vs. 应用」分类更贴合实际。因为理论和应用的边界已经变得非常模糊，并彼此进入对方的领域。
化简者更像是地图的绘制者，而构造者则是地图的使用者。
书中后面花了很多篇幅介绍了科学研究领域的各种机制设定，比如学术会议、期刊、研究人员的选拔等。这些机制和企业界非常不同，但跨领域之间的借鉴总是好的。学术圈固然有一些低效之处，但它管理了人类在理解宇宙和构造世界上的长期投入。
Softwar by Matthew Symonds
开始读才发现，这是一本出版于 17 年前（2004 年）的书，写的是 Oracle 的创始人 Larry Ellison。在 2000 年前后，Oracle 这家公司一度被认为是微软的有力挑战者，而 Larry Ellison 本人也经常被拿来和 Bill Gates 相比。Ellison 超前十年看到了互联网将替代 Client/Server 架构的前景，并以此为愿景，推动 Oracle 成为最重要的软件公司。
我们已经知道这场竞争的结果。在比赛刚刚开始的时候，Ellison 联合 Sun Microsystems 等公司联合推出了售价 500 美金的 Network Computer（NC），但没想到 Intel + Microsoft 的联盟也很快推出了相近售价的上网本。两者都没有取得足够大的成功，某种程度上，都是在路线竞争上做出的超前决策，并不是从消费者角度出发的推演。
关于软件和互联网的发展历史已经有足够多的书在写了，但由于这段历史太稠密，仍然还有更多精彩的人物、公司和故事去发现。
以上就是本周的分享。
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下周见，
Neo