Пол Грэм: Сверхлинейная отдача

Пол Грэм: Сверхлинейная отдача

Перевод эссе Пола Грэма 2023 года Superlinear Returns

Одна из самых важных вещей, которую я не понимал в мире, когда был ребенком, - это степень, в которой отдача от производительности (performance) является сверхлинейной.

Учителя и тренеры неявно говорили нам, что отдача была линейной. "Ты получаешь, - слышал я тысячу раз, - то, что ты вкладываешь". Они хотели как лучше, но это редко бывает правдой. Если ваш продукт лишь вполовину так хорош, как у вашего конкурента, вы не получите и вполовину меньше клиентов. У вас не будет клиентов, и вы обанкротитесь.

Очевидно, что отдача от производительности (performance) в бизнесе является сверхлинейной. Некоторые думают, что это недостаток капитализма, и что если бы мы изменили правила, это перестало бы быть правдой. Но сверхлинейная отдача от производительности (performance) - это особенность мира, а не результат действия правил, которые мы изобрели. Мы видим ту же закономерность в популярности, власти, военных победах, знаниях и даже пользе для человечества. Во всех этих случаях богатые становятся еще богаче. [1]

Вы не сможете понять мир, не понимая концепции сверхлинейной отдачи. И если вы амбициозны, вам определенно стоит это сделать, потому что это будет та волна, на которой вы будете серфить в будущее.

Может показаться, что существует множество различных ситуаций со сверхлинейной отдачей, но, насколько я могу судить, они сводятся к двум фундаментальным причинам: экспоненциальному росту и пороговым значениям.

Наиболее очевидный случай сверхлинейной отдачи - это когда вы работаете над чем-то, что растет экспоненциально. Например, выращивание бактериальных культур. Если они вообще растут, то растут в геометрической прогрессии. Но их сложно вырастить. Это означает, что разница в результатах между тем, кто в этом разбирается, и тем, кто в этом не разбирается, очень велика.

Стартапы также могут расти в геометрической прогрессии, и здесь мы наблюдаем ту же картину. Некоторым удается достичь высоких темпов роста. Большинство этого не делает. И в результате вы получаете качественно разные результаты: компании с высокими темпами роста, как правило, становятся чрезвычайно ценными, в то время как компании с более низкими темпами роста могут даже не выжить.

Y Combinator призывает фаундеров сосредоточиться на темпах роста, а не на абсолютных цифрах. Это предохраняет их от разочарования на ранней стадии, когда абсолютные показатели все еще невелики. Это также помогает им решить, на чем сосредоточиться: вы можете использовать темпы роста в качестве ориентира, который подскажет вам, как развивать компанию. Но главное преимущество заключается в том, что, сосредоточившись на темпах роста, вы, как правило, получаете то, что растет экспоненциально.

YC прямо не говорит фаундерам, что с ростом темпов роста "вы получаете то, что вкладываете", но это недалеко от истины. И если бы темпы роста были пропорциональны производительности, то вознаграждение за производительность p с течением времени t было бы пропорционально p^t.

Даже после десятилетий размышлений об этом я нахожу это предложение поразительным.

Всякий раз, когда успех ваших дел зависит от того, насколько вы хорошо выполнгяете дела, вы добьетесь экспоненциального роста. Но ни наша ДНК, ни наши обычаи не готовят нас к этому. Никто не считает экспоненциальный рост естественным; каждый ребенок, впервые услышав об этом, удивляется истории о человеке, который просит у короля одно зернышко риса в первый день и удваивает его количество каждый последующий день.

Естественно, мы разрабатываем обычаи, чтобы иметь дело с тем, чего мы не понимаем, но у нас также не так много обычаев, касающихся экспоненциального роста, потому что в истории человечества было так мало примеров этого. В принципе, скотоводство должно было быть единым: чем больше у вас животных, тем больше у них будет потомства. Но на практике ограничивающим фактором были пастбищные угодья, и не было никакого плана по их экспоненциальному увеличению.

Или, точнее, никакого общеприменимого плана. Существовал способ увеличить свою территорию в геометрической прогрессии: путем завоевания. Чем больше территории вы контролируете, тем мощнее становится ваша армия и тем легче завоевывать новые территории. Вот почему история полна империй. Но так мало людей создавали империи или управляли ими, что их опыт не слишком сильно повлиял на обычаи. Император был далекой и внушающей ужас фигурой, а не источником уроков, которые можно было бы использовать в собственной жизни.

Наиболее распространенным случаем экспоненциального роста в доиндустриальные времена, вероятно, была наука. Чем больше вы знаете, тем легче усваивать новые вещи. Результатом, как тогда, так и сейчас, стало то, что некоторые люди были поразительно более осведомлены по определенным темам, чем остальные. But this didn't affect customs much either (??????). Хотя империи идей могут накладываться друг на друга и, таким образом, императоров может быть гораздо больше, в доиндустриальные времена империи такого типа имели мало практического эффекта. [2]

За последние несколько столетий ситуация изменилась. Теперь императоры идей могут создавать бомбы, которые побеждают императоров территорий. Но это явление все еще настолько ново, что мы не до конца его усвоили. Даже немногие из участников осознают, что извлекают выгоду из экспоненциального роста, или спрашивают, чему они могут научиться на других примерах этого.

Другой источник сверхлинейной доходности воплощен в выражении "победитель получает все". В спортивном матче соотношение между результативностью и отдачей является ступенчатой функцией: команда-победитель получает одну победу независимо от того, играет ли она намного лучше или чуть-чуть лучше. [3]

Примечательно, как часто ситуация с одним источником сверхлинейной доходности имеет и другой. Преодоление пороговых значений приводит к экспоненциальному росту: побеждающая сторона в битве обычно получает меньше урона, что повышает ее шансы на победу в будущем. А экспоненциальный рост помогает вам преодолеть пороговые значения: на рынке с сетевыми эффектами компания, которая растет достаточно быстро, может вытеснить потенциальных конкурентов.

Известность - интересный пример феномена, сочетающего в себе оба источника сверхлинейной доходности. Известность растет в геометрической прогрессии, потому что существующие поклонники приводят к вам новых. Но основная причина, по которой он настолько концентрирован, - это пороговые значения: в голове среднестатистического человека не так уж много места для списка "А".

Наиболее важным случаем, объединяющим оба источника сверхлинейной отдачи, может быть обучение. Знания растут в геометрической прогрессии, но в них также есть свои пороги. Например, научиться ездить на велосипеде. Некоторые из этих пороговых значений сродни механическим инструментам: как только вы научитесь читать, вы сможете гораздо быстрее освоить что-либо еще. Но самые важные пороговые значения из всех - это те, которые представляют собой новые открытия. Знание кажется фрактальным в том смысле, что если вы сильно надавите на границу одной области знаний, то иногда откроете для себя совершенно новую область. И если вы это сделаете, то получите первое представление обо всех новых открытиях, которые будут сделаны в этой области. Это сделал Ньютон, то же самое сделали Дюрер и Дарвин.

Существуют ли общие правила поиска ситуаций со сверхлинейными отдачей? Самый очевидный из них - искать работу, результаты которой накапливаются.

Есть два способа, которыми результаты работы могут накапливаться. Результаты могут накапливаться непосредственно в том смысле, что успешные результаты в одном цикле приводят к тому, что вы добиваетесь большего в следующем. Это происходит, например, когда вы создаете инфраструктуру, расширяете аудиторию или бренд. Или результаты могут накапливаться, обучая вас, поскольку обучение имеет накопительную природу. Этот второй случай интересен тем, что вам может казаться, что вы поступаете плохо, когда это происходит. Возможно, вам не удается достичь своей непосредственной цели. Но если вы многому учитесь, то, тем не менее, получаете экспоненциальный рост.

Это одна из причин, по которой Кремниевая долина так терпимо относится к неудачам. Люди в Кремниевой долине не слепо терпимы к неудачам. Они будут продолжать делать ставки на вас только в том случае, если вы извлекаете уроки из своих неудач. Но если это так, то на самом деле вы - хороший выбор: возможно, ваша компания росла не так, как вы хотели, но вы сами росли, и это в конечном итоге должно принести результаты.

Действительно, формы экспоненциального роста, которые не связаны с обучением, так часто смешиваются с ним, что нам, вероятно, следует рассматривать это скорее как правило, чем как исключение. Что приводит к еще одной эвристике: всегда учитесь. Если вы не учитесь, то, вероятно, вы не на пути, ведущем к сверхлинейной отдаче.

Но не переоценивайте то, чему вы учитесь. Не ограничивайте себя изучением того, что уже известно как ценное. Вы учитесь; вы еще не знаете наверняка, что будет ценным, и если вы будете слишком строги, то отсечете все лишнее.

А как насчет степ-функций? Существуют ли также полезные эвристики типа "искать пороговые значения" или "искать конкуренцию"? Здесь ситуация сложнее. Наличие порогового значения не гарантирует, что в игру стоит играть. Если вы сыграете в русскую рулетку, вы, конечно, окажетесь в ситуации с порогом, но в лучшем случае вам от этого не станет лучше. "Искать конкуренцию" также бесполезно; что, если приз не стоит того, чтобы за него бороться? Достаточно быстрый экспоненциальный рост гарантирует как форму, так и величину кривой доходности — потому что то, что растет достаточно быстро, вырастет большим, даже если поначалу оно тривиально мало, — но пороговые значения гарантируют только форму. [4]

Принцип использования пороговых значений должен включать в себя проверку, чтобы убедиться, что в игру стоит играть. Вот один из них: если вы сталкиваетесь с чем-то посредственным, но все еще популярным, было бы неплохо заменить его. Например, если компания производит продукт, который людям не нравится, но они все равно покупают, то, вероятно, они купили бы лучшую альтернативу, если бы вы ее создали. [5]

Было бы здорово, если бы существовал способ найти многообещающие интеллектуальные пороги. Есть ли способ определить, какие вопросы содержат за собой совершенно новые области? Я сомневаюсь, что мы когда-либо смогли бы предсказать это с уверенностью, но приз настолько ценен, что было бы полезно иметь предсказатели, которые были бы хотя бы немного лучше случайных, и есть надежда их найти. Мы можем в какой-то степени предсказать, когда исследовательская проблема вряд ли приведет к новым открытиям: когда она кажется законной, но скучной. В то время как те, которые действительно приводят к новым открытиям, как правило, кажутся очень загадочными, но, возможно, неважными. (Если бы они были загадочными и явно важными, это были бы знаменитые открытые вопросы, над которыми уже работает множество людей.) Итак, одна из эвристик здесь заключается в том, чтобы руководствоваться любопытством, а не карьеризмом — дать волю своему любопытству вместо того, чтобы работать над тем, что от вас требуется.

Перспектива сверхлинейной отдачи от производительности является захватывающей для амбициозных людей. И в этом отделе есть хорошие новости: эта территория расширяется в обоих направлениях. Существует все больше видов работы, в которых вы можете получать сверхлинейную отдачу, и сама отдача растет.

Для этого есть две причины, хотя они настолько тесно переплетены, что больше похожи на полторы: технологический прогресс и снижение значимости организаций.

Пятьдесят лет назад для работы над амбициозными проектами было гораздо более необходимо быть частью организации. Это был единственный способ получить необходимые ресурсы, единственный способ привлечь коллег и единственный способ добиться распространения. Таким образом, в 1970 году ваш престиж в большинстве случаев был престижем организации, к которой вы принадлежали. А престиж был точным предсказателем, потому что, если вы не были частью организации, вы вряд ли многого добьетесь. Было несколько исключений, в первую очередь художники и писатели, которые работали в одиночку, используя недорогие инструменты, и имели свои собственные бренды. Но даже они были во власти организаций в плане охвата аудитории. [6]

Мир, в котором доминируют организации, ослабляет различия в отдаче от результатов деятельности. Но этот мир значительно разрушился только при моей жизни. Теперь гораздо больше людей могут обладать той свободой, которая была у художников и писателей в 20 веке. Существует множество амбициозных проектов, которые не требуют большого первоначального финансирования, и множество новых способов учиться, зарабатывать деньги, находить коллег и охватывать аудиторию.

От старого света еще многое осталось, но темпы изменений были впечатляющими по историческим меркам. Особенно учитывая, что поставлено на карту. Трудно представить себе более фундаментальное изменение, чем изменение отдачи от производительности.

Без сдерживающего эффекта институтов различия в результатах будут еще больше. Что не означает, что всем станет лучше: люди, которые преуспевают, будут преуспевать еще лучше, но те, кто преуспевает плохо, будут преуспевать еще хуже. Это важный момент, который следует иметь в виду. Подвергать себя воздействию сверхлинейной отдачи - это не для всех. Большинству людей будет лучше, если они станут частью пула. Так кто же должен стремиться к сверхлинейной отдаче? Амбициозные люди делятся на два типа: те, кто знает, что они настолько хороши, что вырвутся вперед в мире с большим разнообразием, и те, особенно молодые, кто может позволить себе рискнуть и попробовать это выяснить. [7]

Уход из институтов будет не просто массовым исходом их нынешних обитателей. Многими из новых победителей станут люди, которых они никогда бы не впустили. Таким образом, результирующая демократизация возможностей будет одновременно более масштабной и аутентичной, чем любая прирученная очная версия, которую могли бы состряпать сами институты.

Не все довольны этим великим раскрытием амбиций. Это угрожает некоторым корыстным интересам и противоречит некоторым идеологиям. [8] Но если вы амбициозный человек, то это хорошая новость для вас. Как вы должны воспользоваться этим преимуществом?

Самый очевидный способ воспользоваться преимуществами сверхлинейной отдачи от производительности - это выполнять исключительно качественную работу. На дальнем конце кривой дополнительные усилия являются выгодной сделкой. Тем более что на дальнем конце меньше конкуренции — и не только по очевидной причине, что трудно сделать что-то исключительно хорошо, но и потому, что люди находят эту перспективу настолько пугающей, что мало кто даже пытается. А это значит, что выгоднее не просто выполнять исключительную работу, но даже пытаться это сделать.

Существует множество переменных, которые влияют на то, насколько хороша ваша работа, и если вы хотите выделиться из толпы, вам нужно правильно использовать почти все из них. Например, чтобы сделать что-то исключительно хорошо, вы должны быть заинтересованы в этом. Простого усердия недостаточно. Таким образом, в мире со сверхлинейной доходностью еще более ценно знать, что вас интересует, и находить способы работать над этим. [9] Также важно будет выбрать работу, соответствующую вашим обстоятельствам. Например, если есть какая-то работа, которая по своей сути требует огромных затрат времени и энергии, будет все более ценно выполнять ее, когда вы молоды и у вас еще нет детей.

Для выполнения Великой Работы требуется удивительное количество техники. Это не просто вопрос усердных стараний. Я собираюсь попробовать изложить рецепт в одном абзаце.

Выбирайте работу, к которой у вас есть природные способности и глубокий интерес. Выработайте привычку работать над своими собственными проектами; неважно, какими они будут, главное, чтобы они казались вам захватывающе амбициозными. Работайте так усердно, как только можете, не перегорая, и это в конечном итоге приведет вас к одному из рубежей знаний. Издалека они выглядят гладкими, но вблизи в них полно пробелов. Замечайте и исследуйте такие пробелы, и, если вам повезет, один из них расширится до совершенно новой области. Рискуйте настолько, насколько можете себе позволить; если вы время от времени не терпите неудачу, вы, вероятно, слишком консервативны. Ищите лучших коллег. Развивайте хороший вкус и учитесь на лучших примерах. Будьте честны, особенно с самим собой. Занимайтесь спортом, хорошо ешьте и спите, а также избегайте более опасных лекарств. Если вы сомневаетесь, следуйте своему любопытству. Оно никогда не лжет и знает больше, чем вы, о том, на что стоит обратить внимание. [10]

И, конечно, есть еще одна вещь, которая вам нужна: быть удачливым. Удача всегда играет важную роль, но она еще более важна, когда вы работаете самостоятельно, а не в составе организации. И хотя есть несколько верных афоризмов о том, что удача - это то, где готовность встречается с возможностью, и так далее, есть также составляющая истинного шанса, с которой вы ничего не можете поделать. Решение состоит в том, чтобы сделать несколько попыток. Что является еще одной причиной для того, чтобы начать рисковать как можно раньше.

Лучшим примером области со сверхлинейной отдачей, вероятно, является наука. Он характеризуется экспоненциальным ростом в форме обучения в сочетании с пороговыми значениями на пределе производительности — буквально на пределе знаний.

Результатом стал уровень неравенства в научных открытиях, по сравнению с которым имущественное неравенство даже в самых стратифицированных обществах кажется незначительным. Открытия Ньютона, возможно, были более значительными, чем открытия всех его современников, вместе взятых. [11]

Этот момент может показаться очевидным, но, возможно, было бы также неплохо разъяснить его по буквам. Сверхлинейная отдача подразумевает неравенство. Чем круче кривая отдачи, тем больше разброс в результатах.

На самом деле корреляция между сверхлинейной отдачей и неравенством настолько сильна, что дает еще одну эвристику для поиска работы такого типа: ищите области, где несколько крупных победителей превосходят всех остальных. Такая работа, где все делают примерно одно и то же, вряд ли принесет сверхлинейную отдачу.

В каких областях несколько крупных победителей превосходят всех остальных? Вот некоторые очевидные из них: спорт, политика, искусство, музыка, актерское мастерство, режиссура, писательство, математика, естественные науки, создание компаний и инвестирование. В спорте это явление связано с установленными извне пороговыми значениями; вам нужно быть всего на несколько процентов быстрее, чтобы выигрывать каждую гонку. В политике власть растет во многом так же, как это было во времена императоров. А в некоторых других областях (включая политику) успех во многом определяется известностью, у которой есть свой собственный источник сверхлинейного роста. Но если мы исключим спорт, политику и влияние славы, то выявится замечательная закономерность: оставшийся список в точности совпадает со списком областей, где вы должны быть независимыми, чтобы добиться успеха, - где ваши идеи должны быть не только правильными, но и оригинальными. [12]

Очевидно, что именно так обстоит дело в науке. Вы не можете публиковать статьи, в которых говорится о том, что уже сказали другие люди. Но это так же верно, например, в отношении инвестирования. Полезно верить в то, что у компании будут хорошие дела, только если большинство других инвесторов этого не делают; если все остальные думают, что у компании будут хорошие дела, то цена ее акций уже будет отражать это, и зарабатывать деньги будет негде.

Чему еще мы можем научиться в этих областях? Во всех них вы должны приложить первоначальные усилия. Сверхлинейная отдача поначалу кажется небольшой. Такими темпами ты ловишь себя на мысли, что я никогда ничего не добьюсь. Но поскольку кривая вознаграждения так круто поднимается в дальнем конце, стоит предпринять экстраординарные меры, чтобы добраться туда.

В мире стартапов этот принцип называется "делай то, что не масштабируется". Если вы уделяете смехотворное количество внимания своему крошечному первоначальному набору клиентов, в идеале вы начнете экспоненциальный рост благодаря сарафанному радио. Но этот же принцип применим ко всему, что растет экспоненциально. Например, обучение. Когда вы впервые начинаете чему-то учиться, вы чувствуете себя потерянным. Но стоит приложить первоначальные усилия, чтобы закрепиться, потому что чем больше вы узнаете, тем легче это будет делать.

В списке областей со сверхлинейными отдачами есть еще один, более тонкий урок: не приравнивать работу к "работе на дядю" (not to equate work with a job). На протяжении большей части 20-го века эти два понятия были идентичны почти для всех, и в результате мы унаследовали обычай, который приравнивает продуктивность к наличию "работы на дядю". Даже сейчас для большинства людей фраза "ваша работа" ("your work") означает их "работу на дядю" (job). Но для писателя, художника или ученого это означает все, что они в данный момент изучают или создают. Для таких людей их работа - это то, что они носят с собой с работы на работу (from job to job), если у них вообще есть работа. Это может быть сделано для работодателя, но это часть их портфолио.

Это пугающая перспектива - выйти в область, где несколько крупных победителей превосходят всех остальных. Некоторые люди делают это намеренно, но вам это и не нужно. Если у вас есть достаточные природные способности и вы достаточно далеко продвинетесь в своем любопытстве, то в конечном итоге окажетесь в одном из них. Ваше любопытство не позволит вам заинтересоваться скучными вопросами, а интересные вопросы, как правило, создают области со сверхлинейными отдачами, если они еще не являются частью одного из них.

Территория сверхлинейных отдач ни в коем случае не является статичной. Действительно, наибольшая отдача от его расширения. Таким образом, хотя и амбиции, и любопытство могут привести вас на эту территорию, любопытство может оказаться более сильным из двух. Амбиции, как правило, заставляют вас взбираться на существующие вершины, но если вы будете достаточно близко подходить к достаточно интересному вопросу, он может вырасти в гору под вами.

Еще полезные материалы от Пола Грэма и Y Combinator в канале "Хакеры и Художники: Мировоззрение Y Combinator"

Примечания

Существует предел тому, насколько четко вы можете различать усилия, производительность и отдачу (effort, performance, and return), потому что на самом деле они не отличаются друг от друга. То, что считается отдачей для одного человека, может быть результативностью для другого. Но хотя границы этих понятий размыты, они не лишены смысла. Я постарался написать о них как можно точнее, не допуская ошибок.

[1] Эволюция сама по себе, вероятно, является наиболее распространенным примером сверхлинейной отдачи от производительности. Но нам трудно сопереживать этому, потому что мы не получатели, мы "возврат".

[2] Знания, конечно, имели практический эффект до промышленной революции. Развитие сельского хозяйства полностью изменило жизнь человека. Но такого рода изменения были результатом широких, постепенных усовершенствований техники, а не открытий нескольких исключительно образованных людей.

[3] Математически некорректно описывать ступенчатую функцию как суперлинейную, но ступенчатая функция, начинающаяся с нуля, работает как суперлинейная функция, когда она описывает кривую вознаграждения за усилия рационального субъекта. Если он начинается с нуля, то часть перед шагом находится ниже любого линейно увеличивающейся отдачи, а часть после шага должна быть выше необходимой отдачи в этот момент, иначе никто не стал бы беспокоиться.

[4] Стремление к конкуренции может быть хорошей эвристикой в том смысле, что некоторые люди находят это мотивирующим. Это также своего рода руководство по решению многообещающих проблем, потому что это признак того, что другие люди находят их многообещающими. Но это очень несовершенный признак: часто есть шумная толпа, преследующая какую-то проблему, и все они заканчиваются тем, что кто-то спокойно работает над другой.

[5] Однако не всегда. Вы должны быть осторожны с этим правилом. Когда что-то популярно, несмотря на посредственность, часто этому есть скрытая причина. Возможно, монополия или регулирование затрудняют конкуренцию. Возможно, у покупателей плохой вкус или нарушены процедуры принятия решения о том, что покупать. Существует огромное количество посредственных вещей, которые существуют по таким причинам.

[6] В двадцать с небольшим я хотел стать художником и даже пошел в художественную школу изучать живопись. В основном потому, что мне нравилось искусство, но нетривиальная часть моей мотивации проистекала из того факта, что художники, казалось, меньше всего зависели от милости организаций.

[7] В принципе, каждый получает сверхлинейную отдачу. Обучение накапливается, и каждый учится в течение своей жизни. Но на практике немногие доводят этот вид повседневного обучения до такой степени, что кривая отдачи становится действительно крутой.

[8] Неясно, что именно сторонники "справедливости" подразумевают под этим. Похоже, они не согласны между собой. Но что бы они ни имели в виду, это, вероятно, противоречит миру, в котором институты имеют меньше возможностей контролировать результаты, а горстка аутсайдеров работает намного лучше, чем все остальные.

Может показаться невезением для этой концепции, что она возникла как раз в тот момент, когда мир менялся в противоположном направлении, но я не думаю, что это было совпадением. Я думаю, что одна из причин, по которой она возникла сейчас, заключается в том, что ее приверженцы чувствуют угрозу из-за быстро растущих различий в производительности.

[9] Следствие: родители, которые заставляют своих детей заниматься чем-то престижным, например медициной, даже если они не проявляют к этому интереса, будут поливать их из шланга еще больше, чем в прошлом.

[10] Первоначальная версия этого абзаца была первым черновиком "Как делать Великую Работу". Как только я написал его, я понял, что это более важная тема, чем сверхлинейные возвраты, поэтому я приостановил настоящее эссе, чтобы расширить этот абзац. От оригинальной версии практически ничего не осталось, потому что после того, как я закончил "Как делать Великую Работу", я переписал ее на основе этого.

[11] До промышленной революции люди, разбогатевшие, обычно поступали как императоры: захват какого-то ресурса делал их более могущественными и позволял захватывать больше. Теперь это можно сделать как ученый, открыв или создав что-то уникально ценное. Большинство людей, которые становятся богатыми, используют сочетание старых и новых способов, но в наиболее развитых экономиках соотношение резко изменилось в сторону открытий только за последние полвека.

[12] Неудивительно, что людям с традиционным мышлением не нравится неравенство, если независимость мышления является одной из главных его движущих сил. Но дело не просто в том, что они не хотят, чтобы у кого-то было то, чего они не могут. Люди с традиционным мышлением буквально не могут себе представить, каково это - иметь новые идеи. Таким образом, весь феномен больших различий в производительности кажется им неестественным, и когда они сталкиваются с ним, они предполагают, что это, должно быть, связано с мошенничеством или каким-то злонамеренным внешним влиянием.

Еще полезные материалы от Пола Грэма и Y Combinator в канале "Хакеры и Художники: Мировоззрение Y Combinator"

11
5 комментариев

Круто)

Ответить

Спасибо за труд)

Ответить

Крутой перевод, кайфово читается, и исходник указали. Спасибки)

Ответить

трудно на самом деле

Ответить

Какой-то сплошной текст, сложно было читать

Ответить