优化与失速
朋友，从何说起呢？
我们当然爱我们的工作，就算是到了工作已经不再需要我们的时候，也依然恋恋不舍。当有人嫌弃我们工作的产出的时候，我们当然会有些生气，一方面是怪对方不识货，另一方面也是怨自己为什么不能做得更好一些。但谁也没有想到，工作会有一天如同一只猫一般的不辞而别，把失魂落魄的人们遗弃在空旷的厂房里，和寂静的机器一起怅然若失。
最近在 System Error 一书中读到 Zuckerberg 的一段话：
我学到的最痛苦的教训之一，是当你连接 20 亿人时，你会看到人性的所有美丽和丑陋。
我没有查到这句话的出处——主要是想要看看他当时的表情和所处的场景。他是一个鲜有丰富表情的人，以至于很多人认为他根本就是一个机器人。作为即将过去的这个时代最标志性的任务之一，Zuckerberg 会面向公众讲述自己「痛苦的教训」，这是罕见的，在我看来，也是真实的。
上个月的通讯中，我花了几千字来讲述为什么平台的开放状态造成了今天的困境。概括来说，开放在起初是必要的，这是增长的必需，而在后面就会逐渐碰到所谓「负网络效应」——这其实是一种客气的说法，真实的情况是：平台无法批量处理自己从未预期到的恶劣情况。Zuckerberg 把这归因于「人性」，我和他略有不同的看法——这和人性无关，林子大了什么鸟都有，这单纯是样本数量大了之后带来的正态分布。
System Error 一书有三位联署的作者，都来自斯坦福大学。我分不清谁写了哪个部分，但的确能感觉到阅读如同进入了一条河流的不同水段：这本书的第一部分很微观的分析了 OKR、增长黑客、AB 实验这些耳熟能详的业务手段如何让大科技平台（Big Tech）在激烈的竞争中生长今天这个样子，而第二部分则开始讲行业监管，把矛头指向了政策、立法和执法这些宏观问题上，第三部分算是总结和展望，把民主和科技放到了天平的两端。对我个人而言，后两部分都有点陈词滥调了，基本上是你能在很多 newsletter 上就看到的内容，而第一部分则有一些新意。
这种新意来自于批评的角度，以子之矛，攻子之盾。既然大科技信奉优化之道，那么就来批判这个基础。
搬出 Donald Knuth 这位计算机科学的殿堂级人物来：
Premature optimization is the root of all evil.
不成熟的优化是万恶之源。所谓优化，就是在限定条件下，最大化某个目标函数的数值。这当然不是大科技公司的发明，但经过数十年的打磨，优化成为了思维模式、工作方式和管理手段。
从 KPI 到 OKR，目标设定的方式越来越能够承载雄心壮志和复杂协同的需求，特别是 OKR 把单一数字目标拓展成为了文字叙述之后，撰写 OKR 本身就变成了一种「沟通」，它需要撰写者（通常是团队领导者）既熟稔业务的量化目标如何设计，又深谙以清晰简洁的文字来动员群众。它是冗长公文的简化模式，降低了门槛，让人人都可以参与进来，并产生意向不到的互动来。
——这是不是听上去像是在说 UGC？是的。科技企业的创新不仅仅发生在外部的产品和服务体验上，更发生在内部流程机制的创新上。OKR 和一系列全新的企业协作软件都是自内而外诞生的，而内外两种创新又可以相互借鉴。最终，内外双重创新的能力成为优化加速的长期基础。正如最成功的创业孵化器 Y Combinator 一样，把自己定位为发现和打造创新企业的生成机制，而非传统意义上的财务投资者。
书中也观察到了这一点，最顶级的风险投资人的背景往往是出色的工程师。虽然从聪明程度上，他们可能并不比金融背景的投资人好太多，但他们的确更执着于「优化」思维。
Elon Musk 肯定是这其中的典型人物，在 Tesla 经历「产能地狱」的时候，他就睡在工厂里，对一切低效事物不留任何情面，不断优化直到目标达成。
Musk 收购 Twitter 引发的一切争议中，一部分是关于他能否成功落地「自由言论」的改革纲领，另一部分则是关于他收购的真实意图。从能力角度，很多人包括我在内都保持怀疑态度，因为如果 Twitter 是一个言论平台，那么自由和开放就一定会为它设置隐性天花板。而从意图角度，Musk 或许另有所图，我更倾向于认为，这是更能解释通的。Twitter 最容易被忽视的功能「转发」让这个看起来是私域流量为主的平台，极其容易从私域「出圈」到公域，Facebook、Instagram、Reddit 这些同时代的产品都做不到这一点，而 TikTok 则还需要在言论市场验证其存在。Twitter 被诟病多年也迟迟没有加上的编辑按钮恰恰是因为考虑到内容在被转发后重新编辑，可能会带来难以预料的问题。Musk 似乎已经准备好放开这一功能。
Twitter 在 Musk 治下或许会看上去更加开放，但也会更加让话语权集中。虽然多年以来始终未能如 Facebook 一般增长，但它却饱受意见领袖的喜爱，最主要的原因还是它能够让意见领袖的声音得到更广泛的传播。包括转发、赞和评论在内的每一个互动功能，都旨在让观点传播得更快。而这个系统最显而易见的权重就是粉丝数量。
又回到优化这个话题上，任何摆在明面上的数字都可以作为优化的目标。只要有了目标，人们就会行动起来，为之努力工作。而优化目标本身并不承担任何外部的道德价值。如书中指出的：
What is missing is an explicit call for moral commitments to be an objective in themselves, rather than just a side consideration in the pursuit of some more directly measurable goal. The fact that it can be impossible to clearly measure the “social goodness” of an outcome means that it becomes difficult to factor it into the metric being optimized.
缺少的是明确呼吁道德承诺本身就是一个目标，而不是在追求一些更直接可衡量的目标时的附带考虑。事实上，不可能清楚地衡量一个结果的 「社会善意」，这意味着很难将其纳入正在优化的指标中。
再回到开头引述的 Zuckerberg 的话，在面对数以亿计的用户时，如果采取完全开放的态度，很难用一个单纯的数字来设定目标来进行优化——这就像是想要用 KPI 的方式来管理一家科技创新组织一样。单一目标，无论是粉丝数，还是互动或浏览数，最终都会被破解得体无完肤，并以不可预知的方式滥用。机器，特别是具有深度学习能力的算法，是不是能够避免这种单一指标优化带来的问题呢？看起来是正面的，毕竟连计算机科学家也无法对自己写出的模型做出很好的解释——正如我们也未能彻底理解自己的大脑到底是如何运作的一样。但你看，每天都有人研究出新的流量密码，直到算法缺陷被发现和弥补。这是两种智能之间的对抗，而人类的胜算在于「去中心化」，以分散而独立的个体来对抗少数精英所维护的机器，这听上去既赛博朋克，又充满革命精神。
如果「优化」是一切问题的根源，那么我们很可能是束手无策的。因为没有这个基本方法，一切进步都会缺少必要的动力。监管或许在旁敲侧击的把「限制条件」变得更加严苛一些，但始终未能将自身变为「目标函数」。系统将进化出新的内生能力，更加适应监管——当然这让人有一种整个行业都在衰落的感觉，但这种失速感应是产业的自然规律。我们之所以还不愿意彻底的相信这一点，彻底的死心塌地，还是因为新的浪潮看起来还太弱不禁风，没有足够的能量结束这个周期。
我们知道那一天会到来的，毕竟，没有人会永垂不朽。