Sett. 8(21-27,Feb 2022) 对Web3项目创始人的思考,阅读笔记

周日复盘日记

Sett. Ottavo

📍坐标:Apt. Shanghai

City:沈阳,上海

🔑本周关键字:黑天鹅,叙事,亚马逊,元宇宙

👽 本周脑洞与学思:

I. 近期对Web3项目创始人的思考:

Web2创始人像凯撒,有格局,有手段知道如何调配下属,并建立强大的帝国。而Web3项目的创始人更像唐僧。他有坚定的目标和决心,路上会遇到法力高强的伙伴一同前行,取到真经后惠及大众。 Web3 项目创始人的必备素质:

  1. 预测未来的能力,为社区制定核心目标和框架。

  2. 将组织逐渐带入去中心化。

    - 在项目的最初就要有“散点”管理和去中心化的觉悟,要有欣赏一切变化的心态。一边发现问题/机遇,一边去解决它。

    - 尊重每个独立的个体

  3. 能够对节点和框架进行质控,优化协议以及对基础设施产品开发等作出正向的引导

  4. 成为组织的园丁,教育者和沟通者,以及组织的布Dao者。宽宏不zuo的精神领袖。(这里的宽宏是指笛卡尔激情理论里的含义详见17Feb笔记

    - Web3组织,有明确的目标,却没有“完美”严谨的路线,看似充满不确定性,但是因为用户在加入前就预设和冗余了不确定性,(因为视角的不同)反而增强了对复杂世界灰度的包容,更能够激发每个节点的主动性和多样性,有点像在现实世界中的种族融合的地方,如果在一个和平的时代,这样的地方往往是最具创造性的。(《Think Again》一书中对冲突和争论的观点)

    - 网络就是活力的源泉

    - 迁徙的飞鸟,因为目的地明确,只要每天往前飞一点点,无论遇到怎样不可测的风景或天气,都能到达目的地。


📖阅读摘要

#📕 《黑天鹅》——纳西姆·塔勒布

  1. 黑天鹅:无法预知、但是具有重大影响力的不确定性事件。

  2. 从心理学层面看,以下心理机制让我们认知不到黑天鹅事件。 1)叙述谬误:

    - 人类大脑为了记忆,强行加上的并不存在的因果关系。(事后诸葛,后人将历史解释为思路清晰,发展明确的叙事) 2)证实谬误:

    - 我们一旦在头脑中产生了一种认知/假想的因果关系,我们就会下意识地去寻找能够证明自己正确的事例,而自动忽略掉那些反面例子。

    - 信息有毒,信息越多,产生的干扰信息也越多。

    - 正确的认知方法应该是去“证伪”(哲学家卡尔·波普尔最先提出) 3)幸存者偏差:

    - “沉默的证据”

    - 历史往往就是由幸存者书写的,我们在解读历史事件时,很容易落入幸存者偏差的误区。

  3. 黑天鹅事件特征:

    - 事前不可预测、不可理喻

    - 事后看起来却是可预测、可理解的。(为因叙述谬误)

  4. 错误的知识地图让我们低估了黑天鹅出现的概率

  5. 游戏谬误

    - 重大损失来自于未知的风险

    - 搞错了掷骰子和黑天鹅这两类不确定性的应用场景

       - 平均主义,平稳踏实去不会一夜暴富
    
       - 极端主义,高风险但同样回报也很高——马太效应,或者叫赢者通吃法则。
    
  6. 大卫·休谟有个著名论断:“从过去推不出未来,从已知推不出未知。”

  7. 如何应对黑天鹅 a) 保持冗余:冗余在经济学中意味着资源闲置和效率低下。但是,保持冗余是大自然的智慧。 b)杠铃式投资策略

    - 不要把所有钱都投到所谓中等风险的投资


塔勒布的学习方式

  1. 自学于文本 ——>文本功夫的级别

    • 第一级: 阅读一段文字或听一节课后能抓住要点

      - 记笔记,重点是记笔记要用自己的语言,并且要与已有的知识进行连接。把书从厚读到薄

    • 第二级,是有一个问题,你能不能从一堆书里找到答案。

    • 第三级,是建立自己的系统

      1. 具体的:

      - 根据自己的思路划分章节和专题,用自己的语言整理好所有的要点、心得和应用技巧。

      - 要字字见血直指人心。

      1. 完备性

      - 有所规划,给自己的教学大纲

      - 可以在学习过程中发现系统漏洞。弥补不足,不断升级系统。

  2. 自学于操作

    - 现用现学,自学于无形,不要把学习作为一种行为艺术。

  3. 从自学到精通

    - autodidact 气质:

       - 一个什么都能学会的人
    
       - 对生活有强烈的掌控感,无所畏惧,游刃有余,宠辱不惊。
    
  4. 终身学习的驱动力:

    a)内部驱动:人格的自我完善“Eudaimonia”

    b)外部驱动:Mastery 对某个领域的统治力


#📕 《叙事经济学》——罗伯特·希勒

  1. 杯葛叙事流行于1880年

  2. 工资——物价螺旋式上升叙事在20世纪中叶盛行于美国和其他很多国家

  3. 1930年:贫穷第一次成为了时尚

  4. 美国梦叙事(1931年)

    - 马丁·路德·金:1963年发表了著名演讲“我有一个梦想”,把争取种族平等和美国梦联系到了一起,这就让黑人民权运动拥有了更大的感召力。

    - 当时流行语叫做“赶上琼斯家”

    - 悄悄地回归了1920年代的消费主义叙事

    - 为消费正名,人们才能理直气壮地消费。

    - 罗斯福总统:“我们唯一需要恐惧的,就是恐惧本身。”

  5. “机器人”叙事

    - 公元前350年,亚里士多德就已经提出了机器取代人的可能性

    - 1811年:卢德运动

    - 英国工业革命期间,被极度压榨的英国工人突然组织起来,以捣毁机器来抗议示威

    - 卢德运动可能是人类历史上第一次对机器的大规模反抗。

    1818年,就在卢德运动爆发几年以后,科幻小说《科学怪人》问世(Frankenstein )

    这部小说,把“机器人”叙事往前推进了一步。可以说,后来所有“机器人反噬人类”的故事,都是从这儿来。

  6. 《未来简史》里面的叙事

    - 人工智能的高度发达,将代替人类完成很多物质生产还和精神生产,绝大多数普通人将被降级为“无用阶级”。

    - 智神:极少数的特权精英阶层,级版的智人这一小撮“智神”再加上他们所掌控的一系列超级算法,就可以控制整个地球。

    - 奶头乐文化: 用垃圾食品、娱乐综艺、网络游戏甚至是精神药物来麻痹普通人的生活

  7. “机器人”叙事逻辑

    - 正向:

    - 用机器生产代替人类劳动,把人类从繁重艰辛的劳作中解放出来,不正是我们追求科技进步的动力吗?

    - 工业革命的经验告诉我们,机器既消灭工作,又创造工作。 事实证明,机器所创造的新工作规模,比它消灭的要大得多。

    - 反向:

    - “体能机器” 它替代人类的体力劳动,让更多人从事更富有意义的脑力劳动。这样的机器,当然是越强大越好。

    - 而未来的机器是“智能机器”,它的目的,是全面接替人类的脑力劳动。带给人们终极失业”的焦虑。

    - 就是比特币搭上了“机器人”叙事这趟车,声称只要你持有它,就可以“参与未来”,站在技术进步的赢家一方。

  8. 一个社会在一定时期内的集体信念。这种集体信念,本质上是给一个不确定的世界提供一种确定性的解释,虽然不一定对,但它会直接地或者潜移默化地影响每个人的经济行为,进而影响宏观经济走势。

  9. 传统经济学推演出的世界,和真实世界有很大的偏差。叙事经济学就是要纠正这种偏差,把经济学从抽象建模和数理统计中拉出来,还原到真实可感的历史场景中,呈现出经济事件背后的深层脉络。


#🌐 肖风|元宇宙:看似从天而降,其实“蓄谋已久”

  1. 从经济学的角度

    - “中心化”:追求效率,经由特定中介将人与人联系起来。

    - “去中心化”:追求公平。人与人相互通联

    - 它们之间也不是互相取代的关系,而是彼此互补。

  2. 区块链技术将应用于互联网3.0个人数据治理体系的建立

    - 区块链相当于信任的机器,用一套数学算法,让两个陌生人摆脱中介,完成一笔金融或商品交易。

  3. 元宇宙最后究竟会怎样的不同观点:

    - 有人说,它是一个更辽阔、更虚拟的下一代互联网,而它本质依然中心化。

    - 作者相信,它是在区块链技术下,一个去中心化的数字世界。

  4. 网络就是活力的源泉:网络把人与人、地方与地方联通。

    - 对于一个国家或社会的经济增长,网络扮演着决定性的角色。

  5. 数字化迁徙的浪潮

    - 第一个层次是数字孪生: 把现实世界的东西搬进数字世界里,这个数字世界中有一个对应的镜像。

    - 第二个层次就是数字原生:在数字世界里无中生有地制造出各种资产、商品、服务、身份等。

    - 三层是虚实相生: 随着这三层次的数字化迁徙,我们打开了一个数字虚拟空间

  6. 新金融

    - 区块链:

    - 信任的机器,用一套数学算法,让两个陌生人摆脱中介,完成一笔金融或商品交易。
    
    - 全局性:一张超时空、超主权、全球统一的网络
    

    - 密货币的三类

    1)原生数字货币
    
    2)主权数字货币
    
    3)机构数字货币/稳定币
    
  7. 新世界

  • PC互联网时代——通过智能设备的“在线”。

  • 未来:结合VR、AR、MR的“在场”


🌰 商业案例:

rir:Amazon亚马逊

I. 三大核心业务

  • Prime 业务

    • 会员服务;

  • Marketplace 业务

    • 第三方卖家平台;

  • AWS

    • 亚马逊的云服务。 II. 飞轮效应Flywheel Effect(由以上三个业务带来)

  • “飞轮效应”定义

    • 一个公司的各个业务模块之间,会有机地相互推动,就像咬合的齿轮一样互相带动。

    • 一开始从静止到转动需要花比较大的力气,但每一圈的努力都不会白费,一旦转动起来,齿轮就会转得越来越快。

  1. Prime业务,会大幅地提高客户忠诚度

  2. Marketplace 形成网路效应

    - FBA服务(Fulfilment By Amazon)

  3. AWS —— IT系统

III. 亚马逊 | 神圣法则——“拜客户教” a)一切以客户的利益为出发点 - 不只是说说,它们真的把这个理念发挥到了极致。 ❇️ “理念或原则,不是喊口号用的,而是在你面临艰难抉择的时候,指引你的行动的。 ” b) 把利润让给消费者

  • 维护各种客户的利益+给客户提供最低价的商品

    • 天天低价,主动降价

      • 在AWS云服务平台推出的十年里,在大部分时间没有什么竞争压力的情况下,AWS自主降价了51次。 c)亚马逊的节俭文化


《Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System》

  1. “A purely peer-to-peer version of electronic cash would allow online payments to be sent directly from one party to another without going through a financial institution. ”

  2. 最长链:最长的链不仅是被见证事件序列的证据,而且 也是它本身是由最大 CPU 算力池产生的证据。

  3. Transactions that are computationally impractical to reverse would protect sellers from fraud, and routine escrow mechanisms could easily be implemented to protect buyers.

  4. we propose a solution to the double-spending problem using a peer-to-peer distributed timestamp server to generate computational proof of the chronological order of transactions.

  5. 使用点对点分布式时间戳服务器为基于时间的交易序列生成计算上的证据来解决双 重支付问题的方案。只要诚实节点集体控制的 CPU 算力大于每一个合作攻击节点群的 CPU 算力,这个系统就是安全的。


🐚 通识:

🇯🇲牙买加雪车队

1988年,参加了卡尔加里冬奥会,虽然当时成绩垫底,但是现在的牙买加雪车队已经好几次冲进了前几名的位置

  • 他们在训练时时没有雪车,也没有雪,他们就用推汽车来训练。没见过冬天,就把自己关在冰柜里

  • 他们的成绩远不及他们带给全人类精神上的荡涤,奥运精神的内核:参与比获胜更重要

🧿 提及:

AlphaGo

主要靠以下三个工具

  1. 策略网络(Policy Network):

    - 通过策略网络他可以模仿所见过的所有棋手的高招

  2. 树状搜索(Tree Search)

    - 通过树状搜索可以让它看到几十步开外

  3. 价值网络(Value Network)

    - 通过价值网络能够分析出它在某一个点落子之后它的获胜概率是多少,所以它总会选获胜概率大的地方落子

    - 这使阿尔法狗形成了一种稳健的棋风,因为它走的每一步都在扩大自己获胜的概率,每一步都在积累优势。

    - 当人工智能和人工智能PK时,变成了一种算力和效率的PK(谁在更短的时间内算的更多就更厉害)

  • 当李世石对战AlphaGo的时候让我们看到另一种可能性:❇️ 向死而生,兵行险着,承担风险

  • 也许大自然赋予人感性思维就是让人类在各种绝境下都能找到繁衍生息的生存之道