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在现代社会，我们经常面临着信息过载的问题。随着科技的发展，我们获取信息的渠道越来越多，速度也越来越快。然而，这并不意味着我们能够更好地理解和吸收这些信息。相反，信息的泛滥往往导致我们难以集中注意力，从而影响我们的思考和决策能力。 首先，信息过载会导致我们的注意力分散。在面对大量的信息时，我们很难专注于某一个特定的主题或问题。这种分散的注意力会降低我们的工作效率，因为我们需要不断地在不同的信息之间切换，这会消耗大量的时间和精力。此外，信息过载还会导致我们的认知负荷过重。我们的大脑需要处理和存储大量的信息，这会消耗大量的认知资源，从而影响我们处理其他任务的能力。 其次，信息过载会影响我们的决策能力。在面对大量的信息时，我们很难做出明智的决策，因为我们很难评估和比较所有的信息。这会导致我们做出错误的决策，从而影响我们的生活和事业。此外，信息过载还会导致我们过度依赖外部信息，从而忽视自己的直觉和判断。这可能会导致我们做出不适合自己的决策，从而影响我们的幸福感和满足感。 然而，我们可以通过一些方法来应对信息过载的问题。首先，我们可以限制我们获取信息的渠道和数量。我们可以选择只关注对我们最有价值的信息，而不是试图获取所有的信息。这可以帮助我们集中注意力，从而提高我们的工作效率和决策能力。其次，我们可以培养我们的信息筛选和处理能力。我们可以通过学习和实践来提高我们评估和比较信息的能力，从而做出更明智的决策。此外，我们还可以培养我们的直觉和判断力，从而减少对外部信息的依赖。 总之，信息过载是一个普遍存在的问题，它会影响我们的注意力、认知负荷和决策能力。然而，我们可以通过限制信息的获取、培养信息处理能力和提高直觉判断力来应对这个问题。这样，我们就可以更好地利用信息，从而提高我们的生活质量和工作效率。 个人观点：在信息爆炸的时代，我们更应该学会筛选和处理信息，而不是被动地接受。我们应该根据自己的需求和目标来选择信息，而不是被信息所左右。只有这样，我们才能真正地利用信息，而不是被信息所困扰。

文 | 象先志拼多多为何不一样拼多多是国内互联网大厂中的异类。它的特异性体现在两点。第一，时至今日它仍然未向用户提供贷款业务，在这个网贷遍地走、催收多如狗的时代，拼多多的选择相当难得。如果你再考虑到它是一家电商公司，手捏全国人民的交易数据，那不搞大数据精准放贷这事，就更加值得一句瑞思拜。第二，当所有公司都巴不得把 AI 贴在脸上，渴望参与或者假扮参与这场狂热的 party 时，拼多多不只保持了沉默，甚至在刻意疏远自己跟 AI 概念的距离。我们曾对拼多多的 Q2 财报发过一篇快评，摘要是 "含艹量最高的财报会，含 AI 量最低的中概股"。黄峥曾对拼多多的价值观概括为本分，他解释说本分就是在你的位置上做你该做的事。所以如果要对这两个特异性找个共同的理由，那创始人本分的价值观是个看起来有吸引力的解释。拼多多是电商公司，价值在于撮合买卖双方达成交易，并提供享到实惠收获乐趣的购物体验。但只谈本分有个问题，就是这个概念太过抽象，抽象到它可以装下太多具体的东西。比如从电商公司的定位出发，你显然可以给放贷和 AI 这两件事都找到它们属于本分的逻辑：放贷是为了满足群众对美好生活的需要，AI 则可以全面革新平台的消费体验。不过同样是在《财经》那篇采访里，黄峥还说了这样一段话：" 做商业不去赚钱，我觉得是不道德的，应该按照商业的逻辑去做一个本分的商人。"所以相较于本分这个抽象的概念，拼多多不做网贷或者不做 AI 更准确的解释，可能是做这两件事情，在商业上是划不来。网贷确实是很挣钱的生意，不挣钱就不会成为几乎所有 APP 的标配。但拼多多是出了名的人效高，比网贷还要高。比如乐信的员工数量在四五千，去年营收为 142 亿元人民币。拼多多员工数量为 2.3 万人，去年营收却超过 3900 亿，人均创收能力远超乐信。既然电商主业经营效率这么高，那还有什么搞网贷的必要呢？拼多多不放贷的逻辑，跟苹果不造车的逻辑有相似之处。以苹果的品牌能力，任何一款车型只要贴上苹果的车标，必然能够卖出溢价。赚钱不是问题，问题只在于赚多少。在投入百亿美元过后，苹果仍然放弃了造车，是因为库克知道如果不能推出颠覆性的汽车产品，那造车业务会大幅拖累苹果的利润水平。与其花钱去造一款不酷的产品，不如设定合理的业务边界，把钱拿去回购股票。那拼多多对 AI 缺乏热情是否可以套用同样的思路去解释呢？当然是可以的。目前，AI 创造的产出仍然很难 justify 行业整体在计算基础设施上的投入，也没有任何一家头部的互联网公司被 AI 扫进垃圾堆。在 AI 面前，拼多多知道或者认为自己是安全的，于是就愿意成为保守的，只需要跟进一些成熟的必要的做法就够了，比如改进推荐算法、构建营销物料、帮助商家提效等方面。这种务实策略体现了拼多多一以贯之的工具理性，工具本身并不重要，重要的是如何有效地实现特定目标。然而除开这个理由，拼多多的 AI" 反骨 " 背后还存在其他因素，包含黄峥本人的信念和一个自信的假设。黄峥不信 AI黄峥关于 AI 的理解，有两个重要的参考文献。第一个是他本人写的文章，题目叫《测不准的爱情 -- 佛、量子力学、逻辑和 AI》。这篇文章写于 2016 年 4 月，就在上个月，AlphaGo 击败了围棋世界冠军李世石，这成为 AI 能力大幅跃迁的证据，并引发了关于 AI 是否会取代人类的大讨论。黄峥的思考是，鉴于哥德尔定理所描述的情况，他直觉上认为现有的计算机存在巨大的局限性，所以运行在这种计算机上的 AI 算法其实是难以取代人类的。哥德尔定理是个很有意思的东西，我本科的时候也看过内格尔的那本小册子，大家有兴趣也可以找来看看。数学家们一直有个理想，就是从有限条基本的公理出发，推导出一个完整的数学体系。哥德尔证明了这个事不可能，这种从公理出发的形式推导不可能覆盖所有的真命题，也就是所谓的不完备。其实很难说哥德尔定理跟智能的局限有什么直接的关系，直到现在我们也面临黄峥当年的模糊和混沌。哈萨比斯前不久在一档播客中提到，他也并不知道图灵机定义的经典范式能走多远，能建模的系统类型是否有局限。但这个问题的答案在这里并不重要，黄峥的推理过程是否正确也不重要，重要的是我们看到了黄峥对于 AI 的态度，一种怀疑和质疑的态度，一种更看重 AI 局限、边界而非能力的态度。第二个是拼多多 IPO 时黄峥写的致股东信。他提到拼多多将是 " 一个由分布式智能代理网络（而非时下流行的集中式超级大脑型 AI 系统）驱动的 "Costco" 和 " 迪士尼 "（即集高性价比产品和娱乐为一体）的结合体 "。" 超级大脑型 AI 系统 " 显然指的是驱动全平台行为的一套算法，而 " 分布式智能代理网络 " 应该是指具备智能的用户通过社交、娱乐这样的行为来塑造平台模式。比如一个火爆的拼团商品，背后依赖用户通过微信等渠道进行社交扩散。毫无疑问，这仍然是在强调 AI 系统的局限，强调拼多多的成功不是靠比阿里或者京东更牛逼的推荐算法。拼多多的过去和未来都不强依赖于 AI 和算法，而是建立在一套用户与平台互动的特殊机制。所以到今天拼多多不宣传 AI、不在 AI 领域押注大量资源，也在某种程度上跟黄峥不信 AI 有关系。因为哪怕黄峥觉得拼多多不应该有过多的个人色彩，并且尽早尽力从管理中抽身，拼多多仍然是牢牢打上他个人烙印的产品。他创造了拼多多，也拥有绝对的影响力。假设自信，也可致命工具理性构成了当下拼多多 AI 务实主义的基础，黄峥不信 AI 的创始人观念强化了这个基础。但在我看来，拼多多对 AI 毫不感冒的超常淡定，还隐藏了一个支撑上述基础的假设。我们不妨代入一下黄峥、陈磊和赵佳臻这些高层的视角。你当然可以判断说，AI 还没有产生足够的价值，现有的讨论大多都是 hype，所以我们暂时不要对这个方向押注太多资源。但要注意，你做这个判断的同时，OpenAI 的估值三年涨到了 5 千亿美元，英伟达市值突破了 4 万亿，DeepSeek 上了 Nature 封面，Hinton 和 Hassabis 等人横扫诺奖。因为投资 AI 和外卖阿里市值今年翻了一倍，变成了你公司的两倍，而一年多以前你还曾超过它。好了，现在能告诉我，看着这些新闻，你真的有 100% 信心认为暂时不跟 AI 是正确的吗？我觉得很难。所以考虑这一点，黄峥、陈磊、赵佳臻之所以不慌，我认为是因为他们还有个自信的假设：哪怕后续 AI 变革成为现实，拼多多也能迎头赶上，做到后发不制于人。他们有这个假设可以理解，因为拼多多已经有过好几次这样的成功经验。从国内电商突围，到社区团购，再到海外电商 Temu，都是别人先做拼多多后做，结果反而做到了最好。但到 AI 领域，这或许是错误的路径依赖。现在不做后来能赶上的构想，可能成为黄峥和拼多多一次致命的误判。因为搞 AI 是个不同的游戏。刘润曾在一篇文章中提到，拼多多把 " 招 1 个人，付 3 个人的钱，干 5 个人的活 " 这个模式做到了极致。于冬琪把拼多多执行力强的核心归结为：指标单一、不断赛马、舍得给钱。这个模式导致在拼多多工作的压力和强度很高，用环境和氛围筛选出一群对钱有最高渴望的人。对于目标明确、路径清晰、高度依赖执行效率的业务来说，这样的组织方式是一台动力强劲的增长机器。 无论是开拓一个下沉市场，还是优化一套供应链，亦或是用极致的性价比逻辑去攻占海外，这套系统都能展现出惊人的战斗力。但搞 AI 研发不同，要的是顶尖的人才，要的是头脑碰撞、合作探索的开放氛围。没人会觉得 DeepSeek 跟拼多多很像，因为它们本来就不像。有人因为单纯不想为扎克伯格工作拒掉了 Meta 的 offer，那会不会也有人看多了网络吐槽形成偏见，认为拼多多工作环境有问题，搞出同样的行为艺术？甚至拼多多体系里最管用的砸钱，也只是这行招人的必要条件，除了保证别人不会因为钱少拒绝你，保证不了任何其他东西。如果觉得砸钱有用，那不妨看看 Meta 和苹果。