Scale AI 创始人：乐观主义塑造现实
Scale AI 在上个月完成了 10 亿美金的 F 轮融资，估值达到了 138 亿美金，创始人 Alexander Wang 说 Scale AI 正在成为 AI 的数据铸造厂。
2 年前，Alexander Wang 分享了他在 2019 年发给内部团队的一篇名为乐观塑造现实（Optimism Shapes Reality）的备忘录，在文中分享了他对保持公司发展速度的思考和见解。这是我读完很有收获的一篇文章，你还可以结合 a16z 创始人 Marc Andreessen 去年底针对 AI 发布的技术乐观主义者宣言。
文章的核心观点是，公司的执行效率和速度不应该随着公司规模的扩大而减缓，他担心随着公司的成长，创业初期的高效执行力会逐渐丧失，变得像大公司那样行动迟缓。因此他希望每一位新加入的员工都能像早期员工那样高效和有影响力。
里面提到了“范围”（Scopes）和“乐观主义”（Optimism）对工作完成速度的影响。在工程领域，“范围”通常指的是完成某项任务所需时间的估计，用于规划目的（这个概念，我在《a16z将语音 AI 作为一个独立投资主题》一文里也有提到）。
Alexander Wang 指出，人们通常认为任务的固有完成时间会影响估计的范围，但实际上，因果关系往往是相反的：是估计的范围影响了任务的完成时间。换句话说，如果我们认为某件事需要很长时间，那么它就会花费很长时间；如果我们认为它需要的时间较短，那么它就会更快完成。
他还提到了所谓的“Limbo 效应”（Limbo Effect），即无论我们设定的标杆在哪里，人们都能很好地保持在它之下。在高紧迫性环境下，比如网站宕机或初创公司早期，每一刻都非常宝贵，因此人们会尽快完成任务。在这种情况下，没有所谓的“截止日期”，因为“截止日期就是现在”。这里做一下分享：
我在 2019 年向 Scale AI 团队发送了这份备忘录。当时，我本能地记得我们以惊人的速度前进的神奇感觉，我不想让这种感觉消失。这份备忘录是我继续极速前进的宣言。我希望它对任何想为世界做出重大贡献的人有所帮助。
当应聘者问我是什么让我彻夜难眠时，我的回答是担心我们会失去初创公司的高阿尔法执行力，并落后于大公司的步伐。目标是让第 N 名员工能够与第 10 名员工一样高效和有影响力。大多数公司的情况并非如此，原因有很多，我想在下面解释其中之一。
范围和乐观情绪（Scopes and Optimism）会显著影响完成工作的速度，这是由于人类的工作方式和具有共同激励结构的错误相结合。在工程环境中，范围是对完成工作所需时间的时间估计。它们是出于计划目的而制作的，这样我们就可以提前计划事情需要多长时间，并计算出我们将完成多少事情。
虽然从定义上看，事情完成所需的时间似乎会影响范围，但因果关系实际上大多是相反的方向。
范围会影响事情所需的时间。当我们说事情需要很长时间时，它们就会需要很长时间。当我们说事情需要很短的时间时，它们就会花费更少的时间。
为了开始证明我的说法，请看下面大约 900 万次马拉松终点的直方图。缩小后，它看起来像一个近似的高斯分布，这大致是可以预期的。但是，当你更仔细地观察时，你会发现在 3：00、3：30、4：00、4：30 等“整数”处的分布有明显的大峰值。这些峰值并非偶然；它们之所以产生，是因为人类自然而然地非常努力地去达到目标，而我们变得非常善于适应这些 0-1 的失败函数。
[另一个例子是 4 分钟内完成 1 英里的比赛。TL;DR：每个人都假设 4 分钟内完成一英里的比赛是不可能的。有一个人跑出了 4 分钟以下的成绩。随后，很多人开始跑出 4 分钟以下的成绩。]
我们都见过的一种情况是学生在截止日期（Deadline）前完成作业。我认识的几乎每个人都是在截止日期前完成作业的，即使他们真的很喜欢这项作业。截止日期的存在扭曲了他们完成作业的分布，使他们大多数时候在截止日期前完成（有时是在截止日期后）。
可以这样说，人们真的很擅长隐喻式的舞蹈游戏（Limbo）。无论我们将标准设定多高，我们总能恰好低于它。我称之为“Limbo 效应（Limbo Effect）”。
让我们看看这对初创公司有何影响。我们首先考虑一下在“高度紧急”环境中某事需要多长时间，例如在网站宕机期间。网站宕机的每一刻都非常糟糕，所以激励是尽快完成它。另一个高度紧迫的环境是早期创业公司。
在大多数情况下，公司会消亡和失败，所以每时每刻没有完成新事物都是非常糟糕的。在这两种环境中都没有真正的“最后期限”——因为最后期限就是现在。
让我们将完成任务所需的时间建模为高斯分布——大多数事物通常都服从高斯分布，我们只是想把它做完：
当我们设定一个“现实”的范围时会发生什么？假设我们确切地知道这个分布，并且我们设置了一个范围，即该分布的中位数。范围的存在意味着我们现在正在计划要花费的时间，因此激励结构实际上发生了变化。与“高度紧迫”的环境相比，如果我们采取的措施小于范围，那么现在就没有内在的效用。范围就是目标，从表面上看，我们已经计划了那么多时间。
过早于预定范围（Scope）完成任务几乎没有什么好处，但在预定范围（Scope）之后完成任务也会带来负作用（我们不想看起来像糟糕的计划者!），所以我们扭曲了分布，与预定范围"玩舞蹈游戏"。
你已经看到了问题所在。虽然图 2 中的中位数可能略低于图 1 中的中位数，但图 2 中的平均值要高得多。在公司中，我们最关心的是平均值，因为我们不断推出新产品。 因此，仅仅引入范围就让我们的行动变慢了。
现在，当我们引入一个乐观范围时会发生什么？假设我们设置了一个我们认为对应于结果的第 10 个百分位数的范围：
该分布的平均值仍可能高于图 1（“高度紧急”环境），但也不会高出太多。在 10% 的结果中，我们可能会进展得有点慢，但在那之后，我们仍然“在枪口下”并试图完成它。因此，现在有了乐观的范围，我们实际上进展得更快了。换句话说，乐观塑造了现实。
这里的一个假设是，工程师善于估计某件事需要多长时间的分布。不幸的是，这实际上非常困难，而且由于激励结构（在大多数产品团队中，范围不足比范围过大要糟糕得多），大多数工程师最终对他们的范围非常悲观。而且，由于对结果的分布是悲观的，事情看起来只会更糟。
最后，这与我们在 Scale AI 的两个信条直接相关：“加快节奏”和“雄心塑造现实”（Up the tempo and Ambition shapes reality）。尽可能快地做事，不考虑范围，是对抗 Limbo Effect 的唯一解药。乐观是另一种不太好的解药，如果你非常乐观，你可以用它来始终如一地在你的目标下徘徊，久而久之，就会扭曲现实。
这种影响在孤立的情况下看起来可能微不足道，但却是千刀万剐的致命。乐观情绪的匮乏会慢慢扼杀任何产品、团队或使命。执行速度会减缓到停顿，即使是最小的任务也需要几周的时间。我们的乐观和决心对我们在微观任务层面上所取得的成就有着巨大的影响，当这些成就被累加起来时，也会影响我们在一生中所能做到的事情。
这一点，很多人都深有体会，也正是这一点，让他们实现了现实的超越。引用乔布斯的一句话：
多年来我学到了一个道理，当你有真正优秀的人才时，你不需要对他们百般呵护。通过期望他们做出伟大的事情，你就可以让他们做出伟大的事情。
I've learned over the years that when you have really good people you don't have to baby them. By expecting them to do great things, you can get them to do great things.
我对世界上所有的实干家和创造者的最大愿望是，让你的乐观主义塑造你的现实--它会让你受益匪浅。
