高收益的事物的一个特点，就是输出和输入相脱离。

比如：
1. 健身
2. 创业
3. 学习

持续有积极输出（刺激）的事情，要么是短视频、游戏这类奶头乐，要么是线性投入产出的打工。

不需要定力的参与、强即时满足的事情，能参入的人多了，就丧失了高收益的可能。

最小化想法和行动之间的时间差，并且只挑选少量时间可以验证结果的想法。

建立以原则为中心的决策方式，消除生活中因人或事为中心决策的不确定。

选简单的、向后兼容的记录系统：
1. 纸和笔。类似Moleskine或最简单日志本，随身携带，无需多次点击打开程序，未来也不需要专门app/工具查看。
2. 无格式或简单格式的文本。信息化下可能最方便的选择，像RFC一样优先选择无格式文本，或者选用Markdown这样的简单格式文本。方便查找、链接、加工。
3. 随手记类图片、视频。记录生活瞬间断面有不可比拟的优势，但不适合单独作为记录系统，存在查看不方便、格式后续演化、记录保存难的 问题。

当我们不再刻意称之为“大模型”，而是多模态模型、文本模型、视觉模型、语音模型时——就像看待传统模型一样——这才是 AI 真正走向成熟的标志。

正如韦青所说：AI 一旦成熟，就被称为软件。

现在看来，这一观察何其深刻。

数字化转型还没落幕，“数智化转型”已经登场。

传统行业的视角下，AI 不只是工具，而是正在重写逻辑的“原生变量”。

以下是我的一些观察👇

前几天参加孩子学校的家长会，校长多次提到学校的“数智化转型”计划。

这所中学是数字化转型试点：疫情期间，别的学校依赖钉钉、腾讯会议，他们却几乎是唯一靠自建校园平台撑起网课的。

他没说 copilot，但这个词立刻浮现在我脑海。

当老师不再垄断知识，孩子还能从老师那里获得什么？这是教育场景里最具代表性的问题，也是 AI 原生教育系统必须回答的设计命题。

麦肯锡们不会被 AI 淘汰。相反，AI 带来的 FOMO 可能让他们找到新业务。

比如这份毕马威的企业数智化转型白皮书：assets.kpmg.com

AI 带来的新机会多于替代的角色。

近期看到几条技术人在婚姻家庭中失意的分享，有些感慨。

一种常见的刻板印象：技术人难沟通、不灵活。这并非无的放矢。我们被训练用科学方法思考：摒弃主观、可证伪、拒绝情绪，坚信“Law of Physics”是绝对正确的。这在专业上是优点。

当这套思维被带入家庭，就变得相当危险。因为人是复杂性的综合体，充满了情绪和不理性。这里不是“物理定律”能掌控的领域。《高难度谈话》称为不同“故事”的碰撞。

于是，家庭争吵变成了这样：丈夫只能听进字面含义（The "What Happened?" Conversation）。他执着于事实的对错，争论“我到底有没有说那句话”，却完全忽略了对话的另一层——情绪。

对妻子而言，她愤怒的可能不是事件本身，而是感受没有被听见（The Feelings Conversation）。当丈夫拒绝承认情绪的合理性，她会感到自己的喜怒哀乐不被重视，两人无法同频。

这会直接动摇更深层的认知：我在你心中是否还重要？这触及了《高难度谈话》中的核心——身份认同对话 (The Identity Conversation)。她的自我价值感在这次沟通中受到了挑战。

人类女性天然对情绪感受更敏感，更需要确认自身在关系中的位置和身份。而许多男性的天生理性，加上后天训练的科学方法论，会不自觉地让自己变成“情绪绝缘体”，将对方的情绪表达视为“无理取闹的数据干扰”。

结果可想而知：长久的隔阂与缺少心灵连接。改善的关键，不是要放弃逻辑，而是在“事实”的对话之外，为“情绪”和“身份认同”的对话留出空间。看见并承认对方的感受，是比争论对错重要得多的事。

由此引申，高收益的工作几乎注定有一个枯燥的过程，难称得上是享受。

打游戏让人快乐，但职业游戏选手和游戏测试感受到快乐的程度远低于常人。

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