Октябрь 2023
Одна из самых важных вещей, которую я не понимал в детстве, - это степень сверхлинейности отдачи от результатов деятельности.
Учителя и тренеры негласно говорили нам, что отдача линейна. "Ты получаешь", - слышал я тысячу раз, - "то, что вкладываешь". Они хотели как лучше, но редко бывает так. Если ваш продукт лишь наполовину лучше, чем у конкурента, вы не получите и половины клиентов. Вы не получите ни одного покупателя и выйдете из бизнеса.
Очевидно, что в бизнесе отдача от производительности сверхлинейна. Некоторые считают, что это недостаток капитализма и что если мы изменим правила, то это перестанет быть правдой. Но сверхлинейная отдача от результатов деятельности - это свойство мира, а не артефакт придуманных нами правил. Мы видим ту же закономерность в славе, власти, военных победах, знаниях и даже пользе для человечества. Во всех этих случаях богатые становятся еще богаче. [1]
Невозможно понять мир, не осознав концепцию сверхлинейной отдачи. И если вы амбициозны, то вам обязательно нужно это сделать, потому что это будет волна, на которой вы катаетесь.
Может показаться, что существует множество различных ситуаций с суперлинейной 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 по экспоненте. Например, выращивание культур бактерий. Если они вообще растут, то растут экспоненциально. Но выращивать их непросто. Поэтому разница в результатах между теми, кто умеет это делать, и теми, кто не умеет, очень велика.
Стартапы тоже могут расти в геометрической прогрессии, и здесь мы видим ту же картину. Некоторым удается достичь высоких темпов роста. Большинству - нет. И в результате мы получаем качественно разные результаты: компании с высокими темпами роста становятся очень ценными, а компании с низкими темпами роста могут даже не выжить.
Y Combinator призывает основателей ориентироваться на темпы роста, а не на абсолютные цифры. Это позволяет не отчаиваться на ранних этапах, когда абсолютные показатели еще невелики. Кроме того, это помогает им решить, на чем сосредоточиться: темпы роста можно использовать как компас, подсказывающий, как развивать компанию. Но главное преимущество заключается в том, что, ориентируясь на темпы роста, вы, как правило, получаете то, что растет по экспоненте.
YC не говорит основателям прямо, что с темпами роста "вы получаете то, что вкладываете", но это недалеко от истины. И если бы темпы роста были пропорциональны производительности, то вознаграждение за производительность p за время t было бы пропорционально pt.
Даже после десятилетий размышлений об этом я нахожу это предложение поразительным.
Когда то, как хорошо вы работаете, зависит от того, как хорошо вы поработали, вы получите экспоненциальный рост. Но ни наша ДНК, ни наши обычаи не готовят нас к этому. Никому не кажется естественным экспоненциальный рост; каждый ребенок, впервые услышав его, удивляется истории о человеке, который в первый день попросил у царя одно зернышко риса, а в последующие дни - вдвое больше.
То, что мы не понимаем естественным образом, мы объясняем обычаями, но у нас не так много обычаев, связанных с экспоненциальным ростом, потому что в истории человечества было так мало случаев его проявления. В принципе, скотоводство должно было бы быть одним из них: чем больше животных, тем больше у них потомства. Но на практике пастбища были лимитирующим фактором, и не существовало плана их экспоненциального увеличения.
Точнее, не было общеприменимого плана. Был способ экспоненциального роста территории: завоевание. Чем больше территория, которую ты контролируешь, тем мощнее становится твоя армия и тем легче завоевывать новые территории. Именно поэтому история полна империй. Но так мало людей создавали или управляли империями, что их опыт не очень сильно влиял на обычаи. Император был далекой и страшной фигурой, а не источником уроков, которые можно было использовать в собственной жизни.
Наиболее распространенным примером экспоненциального роста в доиндустриальную эпоху была, вероятно, эрудиция. Чем больше знаешь, тем легче узнавать новое. В результате, как тогда, так и сейчас, некоторые люди оказывались поразительно более осведомленными, чем остальные, в определенных вопросах. Но и это не сильно влияло на обычаи. Хотя империи идей могут накладываться друг на друга и, таким образом, императоров может быть гораздо больше, в доиндустриальную эпоху этот тип империи не имел большого практического значения. [2]
В последние несколько столетий ситуация изменилась. Теперь "императоры идей" могут создавать бомбы, которые побеждают "императоров территорий". Но этот феномен еще настолько нов, что мы не успели его полностью освоить. Мало кто даже из участников осознает, что получает выгоду от экспоненциального роста, или задается вопросом, чему можно научиться на примере других примеров такого роста.
Другой источник сверхлинейной отдачи воплощен в выражении "победитель получает все". В спортивном матче зависимость между результативностью и доходностью представляет собой степенную функцию: победившая команда получает одну победу независимо от того, намного ли лучше она выступила или лишь немного лучше. [3]
Однако источником ступенчатой функции является не конкуренция как таковая. Дело в том, что существуют пороговые значения результатов. Для их получения не нужна конкуренция. Пороговые значения могут быть в ситуациях, когда вы являетесь единственным участником, например, при доказательстве теоремы или попадании в цель.
Примечательно, что в ситуации с одним источником сверхлинейной отдачи часто встречается и другой. Преодоление пороговых значений приводит к экспоненциальному росту: победившая сторона в сражении обычно несет меньший ущерб, что повышает вероятность ее победы в будущем. А экспоненциальный рост помогает преодолеть пороги: на рынке с сетевыми эффектами компания, которая растет достаточно быстро, может вытеснить потенциальных конкурентов.
Известность - интересный пример явления, сочетающего оба источника сверхлинейной отдачи. Известность растет по экспоненте, поскольку существующие поклонники приводят к вам новых. Но фундаментальная причина ее концентрации заключается в пороговых значениях: в голове среднестатистического человека есть только столько места в списке "А".
Наиболее важным случаем, объединяющим оба источника сверхлинейной отдачи, может быть обучение. Знания растут по экспоненте, но и в них есть пороговые значения. Например, научиться ездить на велосипеде. Некоторые из этих порогов сродни машинным: научившись читать, вы сможете гораздо быстрее научиться чему-либо еще. Но самые важные пороги - это пороги новых открытий. Похоже, что знания фрактальны в том смысле, что если сильно надавить на границу одной области знаний, то иногда открывается целая новая область. И если вы это сделаете, то получите право первыми на все новые открытия, которые будут сделаны в этой области. Так поступал Ньютон, так поступали Дюрер и Дарвин.
Существуют ли общие правила поиска ситуаций со сверхлинейной отдачей? Самое очевидное из них - искать работу, приносящую доход.
Есть два способа, как работа может развиваться. Она может развиваться напрямую, в том смысле, что хорошие результаты в одном цикле заставляют вас работать лучше в следующем. Это происходит, например, при создании инфраструктуры, росте аудитории или бренда. Или же работа может развиваться за счет обучения, поскольку обучение усложняется. Второй случай интересен тем, что в процессе работы вам может казаться, что у вас все плохо. Возможно, вы не достигаете своей непосредственной цели. Но если вы много учитесь, то, тем не менее, вы получаете экспоненциальный рост.
Это одна из причин, почему Кремниевая долина так терпима к неудачам. Люди в Кремниевой долине не терпят неудач вслепую. Они будут делать ставку на вас только в том случае, если вы будете учиться на своих неудачах. Но если это так, то ставка на вас действительно хороша: возможно, ваша компания развивалась не так, как вы хотели, но вы сами развивались, и это в конечном итоге должно принести результаты.
Действительно, те формы экспоненциального роста, которые не связаны с обучением, так часто перемежаются с ним, что, пожалуй, это скорее правило, чем исключение. Отсюда вытекает еще одна эвристика: всегда учитесь. Если вы не учитесь, то, скорее всего, вы не на пути, ведущем к сверхлинейной отдаче.
Но не переоптимизируйте то, чему вы учитесь. Не ограничивайте себя изучением только того, что уже известно как ценное. Вы учитесь; вы еще не знаете наверняка, что будет ценным, и если вы будете слишком строги, то отсечете варианты.
А как насчет ступенчатых функций? Есть ли еще полезные эвристики типа "искать пороги" или "искать конкуренцию"? Здесь ситуация сложнее. Наличие порога не гарантирует, что в игру стоит играть. Если вы играете в русскую рулетку, вы, конечно, окажетесь в ситуации с порогом, но в лучшем случае вам не будет лучше. Аналогично бесполезна и "борьба за приз": что, если приз не стоит того, чтобы за него бороться? Достаточно быстрый экспоненциальный рост гарантирует и форму, и величину кривой доходности - потому что то, что растет достаточно быстро, будет расти большими темпами, даже если сначала 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 столкнулись с чем-то посредственным, но все еще популярным, то это может быть хорошей идеей, чтобы заменить его. Например, если компания выпускает продукт, который не нравится людям, но они все равно его покупают, то можно предположить, что они купят лучшую альтернативу, если вы ее создадите. [5]
Было бы здорово, если бы существовал способ поиска перспективных интеллектуальных порогов. Есть ли способ определить, какие вопросы могут повлечь за собой целые новые области? Я сомневаюсь, что мы когда-нибудь сможем предсказать это с уверенностью, но премия настолько ценна, что было бы полезно иметь предсказатели, которые были бы хоть немного лучше, чем случайные, и есть надежда найти такие. 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, обычно кажутся очень загадочными, но, возможно, неважными. (Если бы они были загадочными и очевидно важными, они были бы известными открытыми вопросами, над которыми уже работает множество людей). Поэтому одна из эвристик здесь состоит в том, чтобы руководствоваться любопытством, а не карьеризмом - дать волю своему любопытству, вместо того чтобы работать над тем, над чем положено.
Перспектива сверхлинейной отдачи от производительности - захватывающая перспектива для амбициозных людей. И в этом отделе есть хорошие новости: эта территория расширяется в обоих направлениях. Появляется все больше видов работ, в которых можно получить сверхлинейную отдачу, и отдача растет сама о себе.
Причин тому две, хотя они настолько тесно переплетены, что скорее похожи друг на друга: прогресс технологий и снижение значимости организаций.
Пятьдесят лет назад для работы над амбициозными проектами было гораздо более необходимо быть частью организации. Только так можно было получить необходимые ресурсы, только так можно было иметь коллег, только так можно было получить распространение. Таким образом, в 1970 году ваш престиж в большинстве случаев зависел от престижа организации, в которой вы состояли. И престиж был точным предсказателем, поскольку если вы не входили в организацию, то вряд ли многого достигли. Были и исключения, прежде всего художники и писатели, которые работали в одиночку, используя недорогие инструменты, и имели свой собственный бренд. Но даже они находились в зависимости от организаций в плане охвата аудитории. [6]
Мир, в котором доминировали организации, уменьшал разброс в отдаче от результатов деятельности. Но только за время моей жизни этот мир значительно разрушился. Теперь гораздо больше людей могут иметь ту свободу, которой обладали художники и писатели в XX веке. Появилось множество амбициозных проектов, не требующих большого начального финансирования, множество новых способов учиться, зарабатывать деньги, находить коллег и находить аудиторию.
В старом мире еще много чего осталось, но темпы изменений по историческим меркам очень велики. Особенно если учесть, что поставлено на карту. Трудно представить себе более фундаментальное изменение, чем изменение отдачи от результатов работы.
Без сдерживающего эффекта институтов вариативность результатов будет выше. Это не означает, что всем будет лучше: те, кто работает хорошо, будут работать еще лучше, а те, кто работает плохо, будут работать еще хуже. Это важный момент, который необходимо учитывать. Подвергать себя сверхлинейной доходности - это не для всех. Большинству людей будет лучше, если они будут частью пула. Так кто же должен стремиться к сверхлинейной доходности? Амбициозные люди двух типов: те, кто знает, что они настолько хороши, что в мире с более высокой вариативностью окажутся в чистом выигрыше, и те, особенно молодые, кто может позволить себе рискнуть и попробовать, чтобы узнать это. [7]
Отказ от институтов будет не просто оттоком их нынешних обитателей. Многие из новых победителей будут людьми, которых они никогда бы не пустили внутрь. Таким образом, демократизация возможностей будет более масштабной и подлинной, чем та, которую могли бы придумать сами институты.
Не все рады такому раскрытию амбиций. Оно угрожает некоторым корыстным интересам и противоречит некоторым идеологиям. [8] Но если вы амбициозный человек, то для вас это хорошая новость. Как же воспользоваться этим?
Самый очевидный способ воспользоваться сверхлинейной отдачей от производительности - это делать исключительно хорошую работу. На дальнем конце кривой приращение усилий становится выгодной сделкой. Тем более что на дальнем конце кривой меньше конкуренция - и не только по той очевидной причине, что трудно сделать что-то исключительно хорошо, но и потому, что людей такая перспектива настолько пугает, что мало кто даже пытается это сделать. А это значит, что не только сделать исключительную работу, но и даже попытаться сделать ее - дело невыполнимое.
Существует множество переменных, влияющих на качество работы, и если вы хотите стать исключением, то должны учесть почти все из них. Например, чтобы делать что-то исключительно хорошо, нужно быть заинтересованным в этом. Простого усердия недостаточно. Поэтому в мире со сверхлинейной доходностью еще более ценным становится знание того, что вам интересно, и поиск путей работы над этим. [9] Также важно выбирать работу, которая соответствует вашим обстоятельствам. Например, если есть работа, которая по своей сути требует больших затрат времени и энергии, то все более ценным будет заниматься ею в молодости, когда у вас еще нет детей.
Для того чтобы сделать отличную работу, существует удивительно много техник. Это не просто вопрос усердия. Попробую дать рецепт в одном абзаце.
Выбирайте работу, к которой у вас есть природная склонность и глубокий интерес. Выработайте привычку работать над собственными проектами, неважно, какими, лишь бы они казались вам захватывающе амбициозными. Работайте так много, как только можете, не перегорая, и в конце концов это приведет вас к одному из рубежей познания. Издалека они выглядят гладкими, но вблизи они полны пробелов. Заметьте и исследуйте эти пробелы, и если вам повезет, то один из них перерастет в совершенно новую область. Рискуйте настолько, насколько можете себе позволить; если вы не терпите неудач, то, скорее всего, вы слишком консервативны. Ищите лучших коллег. Развивайте хороший вкус и учитесь на лучших примерах. Будьте честны, особенно с самим собой. Занимайтесь спортом, хорошо питайтесь и спите, избегайте опасных наркотиков. Если сомневаетесь, следуйте своему любопытству. Оно никогда не лжет и знает больше, чем вы, о том, на что стоит обратить внимание. [10]
Лучшим примером области со сверхлинейной отдачей является, пожалуй, наука. Она характеризуется экспоненциальным ростом в форме обучения в сочетании с пороговыми значениями на крайних границах производительности - буквально на границах познания.
Результатом стало такое неравенство в научных открытиях, по сравнению с которым неравенство в богатстве даже самых стратифицированных обществ кажется незначительным. Открытия Ньютона были, пожалуй, более значительными, чем открытия всех его современников вместе взятых. [11]
Этот момент может показаться очевидным, но не лишним будет пояснить его. Сверхлинейная доходность подразумевает неравенство. Чем круче кривая доходности, тем больше разброс в результатах.
Фактически, корреляция между сверхлинейной доходностью и неравенством настолько сильна, что это дает еще одну эвристику для поиска работы такого типа: ищите области, где несколько крупных победителей превосходят всех остальных. Работа, в которой все работают примерно одинаково, вряд ли будет иметь сверхлинейную отдачу.
В каких областях несколько крупных победителей превосходят всех остальных? Вот несколько очевидных: спорт, политика, искусство, музыка, актерское мастерство, режиссура, писательское искусство, математика, наука, создание компаний, инвестирование. В спорте этот феномен обусловлен навязанными извне пороговыми значениями: достаточно быть на несколько процентов быстрее, чтобы победить в любой гонке. В политике власть растет так же, как во времена императоров. А в некоторых других областях (включая политику) успех во многом определяется известностью, которая имеет свой собственный источник сверхлинейного роста. Но если исключить спорт и политику, а также влияние славы, то обнаруживается удивительная закономерность: оставшийся список полностью совпадает со списком областей, где для достижения успеха необходимо быть независимым человеком, где идеи должны быть не только правильными, но и новыми. [12]
Очевидно, что это относится и к науке. Нельзя публиковать работы, в которых говорится о том, что уже было сказано другими людьми. Но это справедливо и для инвестирования, например. Верить в то, что дела компании пойдут хорошо, полезно только в том случае, если большинство других инвесторов этого не делают; если все остальные считают, что дела компании пойдут хорошо, то цена ее акций уже будет отражать это, и заработать на этом будет невозможно.
Чему еще мы можем научиться в этих областях? Во всех этих областях необходимо приложить первоначальные усилия. Сверхлинейная отдача поначалу кажется небольшой. При таких темпах можно подумать, что я никогда ничего не добьюсь. Но поскольку кривая вознаграждения так круто поднимается на дальнем конце, стоит принять экстраординарные меры, чтобы добраться туда.
В мире стартапов этот принцип называется "делать то, что не масштабируется". Если вы будете уделять смехотворно много внимания своему крошечному первоначальному набору клиентов, то в идеале это приведет к экспоненциальному росту за счет сарафанного радио. Но этот же принцип применим ко всему, что растет по экспоненте. Например, обучение. Когда вы только начинаете что-то изучать, вы чувствуете себя потерянным. Но стоит приложить первые усилия, чтобы закрепиться, потому что чем больше вы узнаете, тем легче будет учиться.
В списке областей со сверхлинейной отдачей есть и другой, более тонкий урок: не следует отождествлять работу и занятие. На протяжении большей части XX века эти понятия были идентичны практически для всех, и в результате мы унаследовали привычку приравнивать производительность к наличию работы. Даже сейчас для большинства людей фраза "ваша работа" означает их работу. Но для писателя, художника или ученого это означает то, что он в данный момент изучает или создает. Для таких людей их работа - это то, что они носят с собой с работы на работу, если у них вообще есть работа. Она может быть сделана для работодателя, но является частью его портфолио.
Попасть в сферу, где несколько крупных победителей превзошли всех остальных, - это пугающая перспектива. Некоторые люди делают это сознательно, но вам это не нужно. Если вы обладаете достаточными природными способностями и достаточно сильно следуете своему любопытству, вы окажетесь в одной из них. Любопытство не позволит вам интересоваться скучными вопросами, а интересные вопросы, как правило, создают области со сверхлинейной отдачей, если они еще не являются частью таких областей.
Территория сверхлинейной доходности отнюдь не статична. Более того, самые высокие доходы достигаются за счет ее расширения. Поэтому, хотя и амбиции, и любопытство могут привести вас на эту территорию, любопытство может быть более сильным из двух. Амбиции заставляют вас взбираться на существующие вершины, но если вы достаточно близко подойдете к интересному вопросу, он может вырасти в гору под вами.
Примечания
Существует предел того, насколько резко можно разграничить усилия, производительность и отдачу, поскольку на самом деле они не являются резко разграниченными. То, что для одного человека считается отдачей, для другого может оказаться работой. Но хотя границы этих понятий размыты, они не лишены смысла. Я старался писать о них как можно точнее, не впадая в ошибку.
[1] Эволюция сама по себе является, вероятно, самым распространенным примером сверхлинейной отдачи от производительности. Но нам трудно сопереживать этому, потому что мы не получатели, мы - отдача.
[2] Знания, конечно, имели практический эффект и до промышленной революции. Развитие сельского хозяйства полностью изменило жизнь человека. Но такие изменения были результатом широкого, постепенного совершенствования техники, а не открытий нескольких исключительно образованных людей.
[3] Математически некорректно описывать степенную функцию как суперлинейную, но степенная функция, начинающаяся с нуля, работает как суперлинейная функция, когда описывает кривую вознаграждения за усилия рационального субъекта. Если она начинается с нуля, то часть до ступеньки ниже любой линейно возрастающей отдачи, а часть после ступеньки должна быть выше необходимой отдачи в этой точке, иначе никто не стал бы напрягаться.
[4] Стремление к конкуренции может быть хорошей эвристикой в том смысле, что некоторые люди находят ее мотивирующей. Кроме того, это в какой-то мере ориентир для поиска перспективных проблем, поскольку это признак того, что другие люди считают их перспективными. Но это очень несовершенный признак: часто бывает так, что за какой-то проблемой гонится толпа, и в итоге их всех опережает тот, кто спокойно работает над другой проблемой.
[5] Впрочем, не всегда. С этим правилом нужно быть осторожным. Если что-то популярно, несмотря на посредственность, то часто это объясняется скрытыми причинами. Возможно, монополия или регулирование затрудняют конкуренцию. Возможно, у покупателей плохой вкус или нарушена процедура принятия решения о покупке. Существует огромное количество посредственных вещей, которые существуют по таким причинам.
[6] В двадцатилетнем возрасте я хотел стать художником и даже поступил в художественную школу, чтобы изучать живопись. В основном потому, что мне нравилось искусство, но нетривиальная часть моей мотивации исходила из того, что художники казались наименее подверженными милости организаций.
[7] В принципе, все получают сверхлинейную отдачу. Обучение усложняется, и каждый учится в течение своей жизни. Но на практике лишь немногие доводят такое повседневное обучение до такой степени, что кривая отдачи становится очень крутой.
[8] Неясно, что именно имеют в виду сторонники "справедливости". Похоже, что они не согласны между собой. Но что бы они ни имели в виду, это, скорее всего, противоречит миру, в котором институты имеют меньше возможностей контролировать результаты, а горстка людей, оказавшихся в стороне, добивается гораздо больших успехов, чем все остальные.
Может показаться, что этой концепции не повезло, что она возникла как раз в тот момент, когда мир менялся в противоположном направлении, но я не думаю, что это было случайным совпадением. Я думаю, что одна из причин, по которой она возникла именно сейчас, заключается в том, что ее приверженцы чувствуют угрозу со стороны быстро растущей вариативности результатов.
[9] Следствие: Родители, которые заставляют своих детей заниматься чем-то престижным, например, медициной, даже если те не проявляют к ней никакого интереса, нагружают их еще больше, чем в прошлом.
[10] Первоначальный вариант этого абзаца был первым черновиком книги "Как делать великую работу". Как только я его написал, я понял, что это более важная тема, чем сверхлинейная доходность, поэтому я приостановил настоящее эссе, чтобы расширить этот абзац до самостоятельного. От первоначального варианта практически ничего не осталось, потому что после того, как я закончил работу над "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 захватить еще больше. Теперь это можно сделать, как ученый, открыв или создав что-то уникально ценное. Большинство людей, добившихся богатства, используют сочетание старых и новых способов, но в наиболее развитых странах соотношение между ними резко изменилось в сторону открытий только за последние полвека.
[12] Неудивительно, что люди с традиционным мышлением не любят неравенство, если независимое мышление является одной из главных его причин. Но дело не только в том, что они не хотят, чтобы у кого-то было то, чего нет у них. Люди с традиционным мышлением буквально не могут представить себе, что такое иметь новые идеи. Поэтому все явления, связанные с большим разбросом результатов, кажутся им неестественными, и когда они сталкиваются с ними, то предполагают, что это связано с жульничеством или каким-то злонамеренным внешним воздействием.