知识的挑战，并非在于如何分类或存放。真正的挑战，在于识别出哪些知识才是真正值得深入探索和获取的。 关键是要建立一个系统，让这些知识能够穿越时间的周期，增援未来的自己。

本文作者Venkatesh Rao在文章中提出了一个启发性的观点：AI不是人类发明的“智能引擎"，而更像是一台帮助我们观察世界的“数据望远镜”或"相机”。 传统观念认为，Al是由人类刻意设计创造的智能机器，比如电影中常见的各种人造智能生命体或具有独立思考能力的机器人。然而，Rao挑战了这种人类中心主义的叙事。他认为，大模型更准确地说，并非“创造“智能，而是帮助我们从浩瀚的数据中“发现”了智能本身早已存在的规律。

帕金森定律指出如果不对组织内的任务或时间做任何限度的管控，就会出现工作无限填充时间、官僚层级扩张的“低效放大”现象。 第二篇内容从个人或局部行为层面入手，提出了一个反向破局思路：“快”本身可以减少拖延并带来正反馈帮助个人（或团队）不停地迭代、提高、尝试更多可能性。 而本文则提供了流程级、系统级的改进框架，用来避免“局部忙碌牺牲整体产能”的问题；通过识别瓶颈、优化瓶颈、服从瓶颈的过程，真正实现高效产出。

帕金森定律指出如果不对组织内的任务或时间做任何限度的管控，就会出现工作无限填充时间、官僚层级扩张的“低效放大”现象。 而本文则提供了流程级、系统级的改进框架，用来避免“局部忙碌牺牲整体产能”的问题；通过识别瓶颈、优化瓶颈、服从瓶颈的过程，真正实现高效产出。

人们常说，可用的工作时间越长，完成工作的时间就越长。因此，一位闲暇的老太太可以花一整天的时间写明信片并寄给她在博格诺里吉斯的侄女。一个小时用来找明信片，另一个小时用来找眼镜，半个小时用来找地址，一个半小时用来构思，20 分钟用来决定去下一条街的柱廊时要不要带伞。这样，一个忙碌的人花上三分钟的努力就能完成的事情，可能会让另一个人在一天的疑惑、焦虑和劳累之后一蹶不振。

与其在一件事情上努力做到最好，不如在两件或更多事情上努力做到非常好。 当然，这个技能组合最好要有一定的筛选；它们最好是那些不容易搭配在一起，但又能很好互补的技能。比如，写代码和公开表达。

我来给你描述一个行业，然后你来猜猜看是哪一个。选项有三个：商业、教育或者政治。 自二战以来，这个行业一直挺稳的。大玩家基本没变过。他们和金融家、记者关系铁得很。直到不久前，这个行业的结构看起来好像会一直这样下去。

在过去的几十年里，各行各业的规划时间线一直在不断缩短。过去制定十年规划的公司现在改为制定五年规划；而制定五年规划的公司如今改为三年规划。 慢慢地，无论是个人还是企业，大家都在放弃那种“卢德派幻想”——即，我们可以一边享受创新红利，一边保持事情的可预测性。

我一直很喜欢系统动力学。这些内容每次看都有很多收获。而本文再次延展了我系统思考的边界。 虽然，本文用了大量的故事和比喻，但我依然认为本文需要反复读很多遍才能得到一些基础 的理解。在开始读之前，先简单介绍四个全篇经常出现的概念： 目的：一种驱动力或正反馈循环，是系统内在的动机和意图。它是系统运作的核心原则，推动着系统不断发展和自我维持。 混沌：代表外部环境的变化和不可预测性。混沌常常是正反馈循环的结果，因为正反馈会不断自我强化，最终引起不可预测的反馈。比如，大 A 的参与者看大 A 就是典型的混沌； 秩序：代表系统通过持续的过程保持平衡的状态。秩序不等于静止。比如，反反复复的3300 点。 无序：无序被描述为目的被消耗后的状态，是系统在消耗其目的和能量后所留下的残余。比如人的死亡状态，就是无序的状态； 混沌-秩序-无序-混沌，这是一个系统循环的过程。系统通过不断地从混沌中产生有序，再逐渐走向无序，系统能够在变化中找到新的平衡和目的，从而实现持续的演化和发展。

高智商，就意味着能做出正确的、好的决策？