从“知识的搬运工”到“认知的创造者”，我发现了这个『第一性原理』

原创 苏清涛

在过去大半年里，我写“说明文”（行业专业知识）越来越少了，而写文风特别抽象的“议论文”（自己的观点）则越来多了。这实际上是个人定位的一个重大转型——从『信息和知识的搬运工』转型为 『认知的创造者』。

在这一转型的过程中，我的产出效率提升了4-5倍，认知迭代速度则应该是提升了将近10倍。

这背后，最重要的原因是，“合成数据”的使用量大幅度增加，而与此同时，我对真实数据的依赖度则降低了（占比不到10%）。

这话怎么理解呢？

之前写说明文的时候，我写的并不是自己从实践中总结出来的知识，而是先要花大量时间去跟各种人交流学习，这个过程，就是“采集真实数据”。

相比之下，写文风抽象的“议论文”的时候，我主要依靠演绎推理，这就不需要那么多真实数据了——我先根据少量的真实数据得出一个“假设”，然后再以少量的真实数据为原型在大脑中泛化出很多“虚拟数据”（这就是合成数据）来验证这个假设是否成立。

但上面说的这还只是“次要的”。那“更主要的”是什么呢？

真实数据来自口头交流，往往是碎片化的，有大量的废话，并且还存在主谓宾不对、前后次序不太对、说话的人不严谨存在口误、条理性比较差、说话的人缺乏用户思维因而理解难度大等问题，因而，我需要花大量时间将这些真实数据中的废话剔除掉，再将剩下的部分整理成“可读性足够强”的东西。

这个过程，其实就是“数据筛选”“数据标注”。

只要使用真实数据，就绕不开筛选标注这个环节；并且，数据筛选和标注所消耗的时间，往往比数据采集所消耗的时间多得多。比如，用一个小时采集的数据，可能要花5个小时做筛选和标注。（确实，一个小时的采访记录，通常得花5个小时去整理。）

相比之下，在大脑中泛化出来的合成合成数据就“无需筛选”，也“无需标注”，因为，数据的生成是“按需定制”，我需要什么样的数据，就合成什么样的数据，那么，合成的数据可用性就极高。

由于花在数据采集及标注上的时间大幅度降低，我的产出效率就大幅度上升。 比如，之前写一篇1万字长文（说明文），从采访到成稿，通常需要10-15天，但现在，同等篇幅的议论文，我顶多只需要2-3天。

（过去一个月，我每天有3-4个小时都花在做饭和带娃上面，但产出量，却是写了超过12万字的议论文——如果是之前写说明文的效率，能写2万字就差不多了。）

此外，由于写文章就是我实现认知迭代的最重要手段，那么，随着产出效率的提升，我的认知迭代速度也大幅度提升了。但为什么文章的产出效率只提升了4-5倍，而认知迭代的速度却提升了将近10倍呢？

因为，在收集真实数据的时候，我很难严格做到“目标导向”（即写文章时需要用到什么，我就收集什么），在很多时候实际上是别人说了什么，我就收集了什么，这个过程，我“提需求的能力”是被抑制了的。

并且，由于大量的真实数据都不是根据我的需求定制的，而是供给方“喂养”给我的，那我对数据的理解就不够深刻，因而，对如何用好这些数据实际上是“稀里糊涂”+“力不从心”的。

但在生成合成数据的时候，我就完全做到了“目标导向”，这个过程中，我“提需求的能力”就得到了充分训练。

并且，由于所有的合成数据都是严格根据我自己的需求“定制”的，那我对这个数据的理解也更深刻，因而，对如何用好这个数据也就更加“一清二楚”+“驾轻就熟”。

总结出这一点之后，我便将“是否适合大规模使用合成数据”作为评判一个业务“是不是值得做”的最重要标准，也将“是否擅长使用合成数据”作为评判一个人的工作能力的最重要标准。

实际上，“适合大规模使用合成数据”的业务，就是上面的截图中所说的『认知依赖型』业务。

去年下半年，在《仿真意识、仿真能力，决定了普通人跟高手的认知差距》一文中，我第一次提出了这一观点；而今年3月份，在《管理者如何训练出“只花一秒钟就看透事物本质的能力”》一文中，我花大量篇幅解释如何通过使用合成数据来训练洞察力、以及如何训练出“用好合成数据的能力”。

在总结出这些之后，我继而将对合成数据的重视度、使用合成数据的能力作为评判一个公司“究竟行不行”的“第一性原理”。

与前面提到的“适合大规模使用合成数据的业务，大都是认知依赖型业务”相对应的是，“擅长用好合成数据”的人，往往就是那些认知牛逼的人。

我们之前发过一篇文章《越往上走，技能越不重要》，从一个侧面强调 越往上走，认知越重要，将其放在本文的语境下，我们自然而然会得出这样一个观点：越往上走，使用合成数据的意识、用好合成数据的能力越重要。

PS：前面提到了“目标导向”，在此推荐三篇跟目标导向相关的文章：

『目标导向』的人，与『能力导向』的人，往往有着截然不同的命运

纯技术型老板的“求稳”与“善变”

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