突破階層社會的籌碼

在我們這一代人的有生之年 我們會看到一個不可逆的趨勢，一個中國人幾千年來從來沒有見到過的局面 那就是教育分層。

隨著階層的固化，不同層次間的鴻溝會越來越深，難以逾越。雖然很沉重，但畢竟是事實。

對於個人來講，光知道事實不夠，重要的是知道怎麼應對。

羅胖提到，最佳方法是提高自己的認知水平。

我對此持保留態度。

不是說提升認知不重要，恰恰相反，如果能提升認知，那當然是極好的。

問題在於，即使你知道很重要，但其實並不清楚具體怎麼做。換句話說，提升認知是一個操作性很弱的方法。

什麼叫操作性弱？

一是沒有容易衡量的標準。

二是沒有系統性學習方法。

沒有容易衡量的標準，很好理解。比如怎麼給認知水平評分？你怎麼知道你的水平是提高了還是降低了？

假設你採取了一系列的行動，試圖提高認知。但你並不知道，是不是真的提高了（也許還降低了呢）。沒有真實的反饋，很難談得上進步。

沒有系統性學習方法，也好理解。比如學習英語，我們知道要練習聽說讀寫，任何一個環節都有系統性方法可以操作。但是提高認知水平呢？難道看幾篇文章就行了嗎？那未必也太容易了。

所以，提升認知雖然重要，但操作性很弱。跟「情商「一樣，誰都知道很重要，但誰都不敢保證說，我這裡有系統的方法，你一步一步做，就能提高。

如果不能實踐，那就是「雞湯」，中看不中用。

所以，更實際的方法是，找到一個方向，能緊跟時代潮流，而且操作性強。

時代潮流是什麼？就像羅胖引用吳軍的話：

只有2%的人能夠把握人工智慧這一撥機會

那是因為有98%的人

都不相信人工智慧技術會改變人類的命運

所以只有2%的人相信這個事

所以只有2%的人能夠把握這個機會

人工智慧，看起來離普通人太遠。實際上並不遠，你真的不一定要懂神經網路。

對於個人來說，一切利於自動化的、智能化的事物，都是可以學習的方向。

講一件真人真事。有一位管理幾百億級資金的基金經理，最近在跟我學習python。這位前輩業內很有名，可以說很成功了。平時他工作非常忙，但仍然願意花時間學習編程。原因很簡單，隨著產品增多，規模擴大，他感覺光靠人工管理，越來越費勁，迫切需要智能化的幫助。雖然公司有IT團隊支持，但他還是想自己學會編程，因為他認為這是潮流，是一定要跟上的。

他想實現的，並不是高級的人工智慧演算法。只是想把自己的經驗用程序實現，一方面可以減輕工作量，另一方面，實現僅靠人工不可能實現的策略。

這種事情，並不單單發生在金融投資領域。任何一個領域都正在發生著，且會繼續發生。

可以預見，智能化工具將會越來越普及。就像打字一樣，開始是少數人的專利，後來則成為人人必備的技能。

好消息是，智能化工具的使用，是有標準和套路可以遵循的。最基本的，比如office三大件，用的好了，哪裡都有用。再比如，簡單的網路爬蟲，技術門檻也很低，不懂編程人其實都可以使用（然而大部分人並不知道）。這種例子很多，不一一列舉。

類似的技能，會就是會，不會就是不會，標準清晰明了。在智能時代，類似技能越多，越不容易被淘汰，突破階層的籌碼就越多。

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