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2024年8月4日，一年一度的立秋演讲「新物种爆炸·吴声商业方法发布2024」在北京751园区79罐举行。第八届大会主题为「成为自己」，场景实验室创始人、场景方法论提出者吴声表示，新物种的演化开启「设计新自我」的漫长旅程，关键在于坚持独特性、保持想象力。大会之后，与会各方嘉宾专家有何高见？「吴声造物」特别分享资深出版人卢俊先生的一篇观点文章，看看他对「新物种爆炸2024」的内容评价，以及对「设计新自我」的线索、本质与延伸思考的深刻解读。
一场未经预谋的不谋而合
一个多月以前，吴声给我发来了2024年新物种爆炸邀请函，我看到今年的主题是「成为自己」，便在朋友圈写下了一段话：
我并未询问吴老师为何设定「成为自己」这样看起来有点「鸡汤」的主题，但我坚信这绝非简单的鸡汤主题，甚至不是单纯的商业主题。只言片语的文案，虽难以呈现更多信息，但是从过往的7年深度来看，这个主题首先具备的底层要素其实是科技性，其次才是商业性、文学性和哲学性。若不是这几大属性的高度凝练，定然入不了吴声的眼。
不过，我想最浅显地理解，在如今VUCA（多变、不确定、复杂、模糊）的时代，唯有回归真我，才有可能做到以不变应万变。倘若我们不停地因多变的世界而扭曲自己、迷失自我，最终，也很难在正道上实现自我价值。
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或者说，哪怕偶尔因自身运气好，有个漂亮的「本垒打」，但没有长期主义的坚守，而最终的败局，必然是缺失定见自我的唯一归宿。
所谓「大道多歧」，实则意味着，我们要在关键路口，摒弃那些与我们无关的诱惑，坚定地依照自身「比较优势最大化」的唯一原则，坚决地把自己能做好的事做到极致。走少有人走的路，坚持做难且正确的事。事实上，最为关键的是我们要学会在正确的方向上犯错，快犯快改，迅速更新迭代自我，摆脱路径依赖，始终保持开放性，始终持有定见。唯有如此，我们才有可能侥幸获得一个能够帮我们实现最终目标的创新「正反馈」。昨日我在现场听完整个演讲，发现在未经沟通的前提下，我和吴声老师有诸多不谋而合的观点和看法。实际上，在商业一线的实践者，或许都曾这般思考过，只是不如吴声的思考那般深入、清晰和前瞻。在我看来，在真正的商业趋势洞察领域，真正值得聆听的演讲，有且仅有吴声这一场。因为其他演讲的优势和用意，并不在此。第八年的「新物种爆炸·吴声商业方法发布」，依旧是人声鼎沸，听者众多，几乎涵盖了全国高端商业圈层。虽然吴晓波先生曾经打趣道，吴声的演讲，有一半听不懂，还有一半理解错了。语言的力量是至高无上的，语言甚至是AI的重要表达形式，并非因为语言能包含思维、覆盖事实，而是语言具有深度的概念能力，这是影响和掌控世界当下最灵活的算法缩放器，这是人类之所以是人类最强大也最核心的标志。理解了这一点，也就理解了吴声为何善意满满、马不停蹄、一意孤行地拒绝了所有关于「好懂」的建议。
事实上，3个多小时的高浓度和高密度输出，对于大多数人而言的确充满了认知的挑战。不过，可以确定的是认知的高度封装，必然带来理解的难度。但是，如果回归商业的本质，回到创新的现实，回到创业的现场，你就会发现大多数议题都是基于商业的第一性原理。并未探讨前所未有的议题，皆是过往商业发展史上绕不开的经典议题。
但是，吴声先生既不想让大家回到过去，也并非预测未来。历史即新知，未来即当下，只有诚实地着眼于当下，在常识中寻觅机会，基于常识，又超越常识。聚焦于当下业务的基础上，竭力去探索从自身商业生态中生长出来的新的可能性，才是我们商业创新的根基。
新物种，仍要遭遇商业的老问题。解决老问题，成为真正新物种的办法其实仅有一个，那便是创新。很多人问我，什么才是真正的创新，其实，创新是犯错的「正反馈」，因为，「负反馈」只是犯错而已，想要获取成果，必须要经过长期且有耐心的等待。![]()
我们最大的问题恰恰是不喜欢犯错，潜意识里试图永远正确，而不想犯错误，这实则是想象力最大的阻碍，因为不打破常规，绝对不会有意外的惊喜，保持想象力，是人工智能时代胜出最大的筹码。我们的环境和文化太过喜欢审慎，太过喜欢防患于未然。做最悲观的准备、做最自律的约束，做最完美的商业计划，其实这些看似完美，但实际上帮助不大，保持自身最大的优势，全力以赴去拥抱竞争，拥抱混乱，才是最佳的纠错方案。无数人以为理性和科学的优势是包容，其实，科学和理性的本质是质疑，怀疑了一切不靠谱的，定然能够筛选出相对靠谱的。所以用科学和理性的思路去做事，并非简单地追求正确，而是通过一种大胆假设，小心求证的方式来获得正反馈。是一种用否定获得肯定的思路。而且，在AI时代，我们更应该把这种不依赖演绎的技术实践，通过人工智能无限放大，让人工智能去大胆犯错误，然后找到最终正确路径的概率实际上要比以往高太多，所以千万别辜负这个有人工智能替你反复试错的时代。如果我们深入思考，为何创新的不是我们？反而是被我们形容为快要崩溃的西方世界？我们的风险偏好指数太低了，所以一方面最爱用博大精深的东方文化早已洞察了世间万物的规律做借口，一方面又在按照别人的道路亦步亦趋地邯郸学步。嘴硬，忽略不了时间与事实的差距，如果我们不重新认识自我，就会困在自我麻醉的混沌中，用满嘴的豪言壮语去注解满脸的幼稚和理直气壮。创新是个漫长的淘金历程，我们的着眼点常常是「金」，然而真正的淘金者只是喜欢面对沙子，真心喜欢玩沙子的人才是真正的创新者。我们见过无数创新者，他们并非灵光乍现就研发出了伟大的产品。真相是他们要面对漫长的困境，日拱一卒地解决大量细碎的真问题，犹如在荒芜的世界里寻找一点点可能的道路。在枯燥和无聊中寻找意义，把微不足道的小小闪光点，一点点串连成线。这是一场漫长且极需耐心的见微知著的历程。
而且，如果没有定见地随便误打误撞胡乱犯错，犯错也只能是犯错。即便偶尔幸存，如果不是昙花一现，也极有可能把我们带向缺乏长期主义、急功近利的歧途。
事实上，从宏观角度来看，迈克尔·波特曾在《国家竞争优势》中提出的发展动力角度而言，中国早已历经了要素驱动、投资驱动、消费驱动的阶段，中国不得不迎来创新驱动的阶段，正如任正非先生所说，很多领域前方都是无人区。
前几日正和岛对吴声有一个影响力巨大的专访，主题是「赚钱的逻辑变了」，其实这意味着有一个关键前提，就是钱难赚了。其实，大多数商业从业者应当有一个共识，随着科技和智能的高度发达，似乎做任何事都变得更难了，而非更简单了。科技不是赋能产业吗？为何科技在掠夺更多人的机会？这究竟是为何？
其实，技术能解决怎么做，是因为数据的相关性从来不解释因果，所以它不能告知你为什么这么做。人大脑可以输出的有效信息量和带宽是有限的，相比于大数据和人工智能，人脑能够发现的相关性是极其可怜的，所以我们更偏爱因果，更钟情逻辑。所以在AI时代，在大量的看不清因果关系的相关性面前，我们都觉得这一切变得更难了。倒不是过去会做的现在不会了，而是不知道下一步应该做什么，为什么要做这个而不做那个？所以，技术制造的过剩，让每一个真实的人正在被「毁掉」。AI时代的优势是「人多力量大」。但这也是巨大的劣势。事实上到目前为止，大模型还无法区分：在有大量噪音的海量数据里，大模型是在揭露真相还是制造真相。因为社交与智能相互叠加之后，事实和真相都变得无比模糊和虚幻起来。所以，这就让真实和诚实变得无比重要。事实上，甚至可以说，真实和诚实是有效大模型的前提，也是高效的前提，因为数据噪音，恰恰是由于不真实，不诚实造成的，如果想要高效链接，真实和诚实，是一切大模型的基础，否则，大模型是对虚伪和假象的呈现，解决方案也将是南辕北辙。这也是吴声2024新物种爆炸方法论主题「成为自己」的科技基础，这不是一个「鸡汤」命题，「成为自己」是大模型时代，最节能减排的数字化生存策略。智能识别到底意味着什么？就好比说，我从没见过你，但我见过「你这样的」；然而，我认为「这样的」，不一定是你认为的「这样的」。这就是数据抽象和真实世界的鸿沟，但是在过往和当下，人工智能选择了效率第一，所以只能策略性选择牺牲真相。其实大模型是在消弭一个个真实人的存在，大模型和大数据在抽象人，如果我们每一个人，每一个商业个体，成为大模型中的公约数的话，那么我们的价值也随之消失。对抗数据淘汰的唯一方案是，你的数据也不能是重复性和同质性的数据，而是高度个性化和独特的数据，这样才有价值。而要成为独特的数据，首先也需要活出自我。这就是我所说的AI「毁了」我的真实内涵。![]()
人类在从工业时代向信息和智能时代转型的过程中，这几十年过去的「自我」，其实是被高斯模糊滤镜化的「自我」，一方面，是被早期数字化过分顺应用户幻想需求扭曲了，另一方面，是工业时代延续下来的粗颗粒数据反馈，这两个「自我」都是非真实、扭曲的、甚至是迷失的「自我」，所以，重新设计自我，就是要按照绝对透明的原则，重新做个人吧。吴声整个演讲其实就是围绕这个主题展开的，全场的四大模块，就是自我设计的方法：漫长的正反馈，诚实的原创力，专注的进化论，勇敢的增长观，这四大主题看起来并不是很好理解，但是如果你听完全场演讲，就能清晰地理解，这些方法，始终都在我们身边。「毁了」本质上其实也是重建，一边被消解，一边自我重建，这是无法逃避的过程。或者说，你一旦脱离了这个过程，也就意味着「自我」的真正消亡，也就成了尤瓦尔·赫拉利在《未来简史》里说的那种「无用的人」。他说：「这个时代决不能做移动的优盘，不能做『简单知识性』的容器，因为很容易就会被AI淘汰。如今在不同的维度，你都可以找到自己的生态位，最重要的是要成为自己。你必须是你自己，你必须要有独特性。」所以，只有回归一个真实的人和一个个有性格、有标签丰富性和多样性的组织、企业、品牌，最终才能在大模型中胜出。正如吴声在演讲中说「坚持独特性，保持想象力，成为自己是深度与广度的双螺旋」，的确是非常精炼且深刻的洞察。如果再回到吴声的场景理论中去看，数字化场景流，如果脱离了诚实和真实的自我，商业效率将大幅降低。我暂且不说社会大规模商业协作，就看桥水基金这样一个商业个体，达利欧恪守的第一原则就是绝对的真实、开放和透明。组织内几乎没有秘密，协作的效率取决于Token的真实性，如果协议很容易轻易违约，那么效率就不可能高。所以，唯有透明真实，一天数以万计的判断决策，才能最终指向年化收益率的遥遥领先。如果把这个小模型放大到整个商业社会，放到大数据和大模型中去，还是与此同理，吴声在演讲中借理查德·费曼的那句名言：相同的方程有相同的解。所以，成为自己无畏的真实，然后再数字化自我呈现，才是数字化场景流，真正高效的底层逻辑，无论是供给侧，还是需求侧，都要去掉滤镜，才是下一个智能时代真正的新质生产力。
实际上AGI的现实问题，并不是AI带给人的冲击，而是如何定位人自己：什么样的人类，未来才有价值？AGI才会真正为他们服务。所以回到哲学层面：生存的意义是什么？人为什么要为自己而活？如何活，才会让生命找寻到真正的意义？这都是「成为自己」这个主题，带给我的思考延伸。
另外，大模型人工智能的初始阶段，科技伦理也向所有人提出了要求。这是不可回避的现实，这让我想到微软敦促美国国会打击AI造假。恰恰显示了AI的安全、前景无比的复杂。这种复杂性是因为，AI既是工具又是内容、既是内容又是规则、既是规则又是法官、既是法官又是代理人，打破了技术中立、管治分离、主体公平的传统边界。人类的虚妄，是灾难的根源，甚至是越美好的虚妄，构成的杀伤性反而越大，如果这种虚妄被AI化了，并且形成了不可更改，不可逆的大模型，人类是不是一样要承受无尽灾难的结果？如果，无数人在人为地提供假数据，假信息，假知识，那么AI就会给出偏差很大的结果，甚至是灾难性的。正因如此，成为自己，它不是一个意愿问题，而是一个义务问题。去年的新物种大爆炸的主题是「风再起时」，今年，我们已然在风雨中前行，AI正在重塑社会分工，过往那套行业+供应链的大纵横分工渐趋式微，大规模工厂、长长的供应链必将成为工业化遗迹。人正在从Doer向Maker演化，保持自己的独特性甚至是面向未来的一切前提，正如吴声在演讲中引用茨威格所说：一个人保持他自身本质越多，那他保留的也就越多。
所以整个演讲给出的四大方向的预测，第一是慢连接：不抢夺眼球的生意，实际上就是Slowisfast，种草的时代已经过去，机会会再次给到认真种树的人。第二是议题美学：品牌纪录片方法。说得更具体直接一点就是TVC广告时代终结，因为它失去了创造议题的能力，更别提美学了，新溯源探访纪录片时代到来，一个具体、饱满且有信息量的新美学时代即将来临。第三是新感官主义，实际上这是新技术可以实现的新场景主义，也就是像超级面料、传感器、IoT、3D打印等技术，实现了过去工业社会不可能实现的新场景，表现在用户层面，被表述为新感官主义，但实际上是新场景主义。第四是日常消费解构：以可更新定义产品价值，说白了就是技术和智能，让产品具备了必须迭代和升级的开放性，缺失这种开放性的固化产品，必将遭到时代的淘汰。回归商业本质，回到技术前沿，这些预测并非指手画脚的天马行空，更不存在令人费解的障碍，思考即是行动，做到才算想到。今年萝卜快跑在武汉运营，引发了全网的争论。AI会给我们人类的工作带来何种变化，它根本不可能帮人们找回已失去的工作。人也更不该再回到采集、狩猎、农耕、流水线上去，一切靠技能生存的工作或许都会逐渐消失。AI更应协助人类成为自己：为自己尽情活，舍弃竞争、走向共生和协作。这也恰好回答了生命的意义，其实，兴趣是我们的意义之源，越是在变化的环境中，越应以自己的兴趣与热爱来展开生活与工作。所以，相较于各种技能，孩子教育的核心是培养兴趣，而如今在看这篇文章的成年人，最大的竞争力实则是保持童心，保持想象力，摆脱惯性思维，成为那个吴声演讲里提到的「好好做自己的神」。
吴声说很多人开始放弃了买房的执念。那么，就会有更多的资金用于自己的兴趣。这个兴趣可能是演唱会，可能是手办、动漫、机车、黑胶等等，基于兴趣的消费，其实比我们想象的要更为广谱。这也意味着，围绕这样多元化的兴趣和多样化的生活，所形成的强大需求和供给的推动力，的确值得期待。今年的巴菲特股东大会上说「我对AI一无所知」，然而，这并不妨碍他仍是那个坚定的价值投资者。我们大多数创业者或者任何一个上班族，或许与AI无关，但我们必须看清未来的方向，也必须真正行动起来。知识很多时候无法揭示世间的秘密，多数时候，我们看到听到的其实都是一本简陋的操作指南。唯有真正去行动，依靠具身认知，才能将知识化为见识。AI的确不仅能给出答案，还能对未来做各种预测。但是，我们的问题会因此越来越少吗？实际上对于大多数伪人工智能主义者来说，他们的问题，并不期待答案，甚至他们，从来没有真问题；然而像达利欧眼中的Sharper（创造者）来说，拥抱困难，才会发现真问题。我们所有想要在AI时代顺利存活下来的人，都要突破问题的困扰，更不要被答案束缚。在未来，知识属于机器，而智慧属于行动。![]()
在未来，最大的问题，或许就是没有问题，AI似乎可以无所不能，那么，人去做什么？这是很多人忧虑的事，其实，人在这件事上的想法纯属多虑，全能者创造不了自己举不起的石头。科技的悖论在于：科技越重要，说明越重要的事情尚未解决。所以，人们常常将技术等同于推动产业进步，甚至把技术视为提升效率的手段。实际上我们并不知道，只提高效率的技术本身是一把双刃剑，人工智能尤其如此，真正好的技术，要么改善体验，要么扩大需求。科技并非丧失了赋能产业的能力，而是马太效应般地只让极少数人和组织感受到了巨大的赋能。而大多数人，只能在生气和窝囊之间，选择生窝囊气。正如赵本山所说：「你没能耐就是没能耐，还大环境不好，你到哪儿哪儿就大环境不好，怎么？你是破坏大环境的人啊？所以，即便如此，我们依然要更坚定地拥抱AI，将中国丰富的应用场景与大模型技术进行更好的结合，AGI作为新质生产力，必定会催生更多的AI原住民，在此基础之上一定会创造出全新的经济和商业周期，未来会有更多的人享受到真实的AI普惠。
客观地讲，可能半数以上的人，会沦为AI时代的「燃料池」，但还有一半人，可以通过自身的努力，凭借自己的独特性、想象力和原创力去争取，在AI时代，获取做人的尊严和意义。所以谁迷惘，谁翻篇，谁积极，谁泅渡。或者说，面对算法和人工智能时代，人类需要新的叙事逻辑，就像农耕时代的宗教，资本主义时代的人文主义，然而这些叙事力量，已经走到了尽头。「成为自己」虽不足以成为新的叙事方式，但是，它的确从本质层面重新开始形成新叙事的一个关键起点。有人问：人类还有机会，集体告别躺、宅、丧吗？这完全取决于我们如何行动。因为，我们同时也看到了更饱满、更富有多元性的价值观念正在启蒙和勃发。新的意义和价值系统，也正在三三两两地完成自己小小的拼图，我们也有理由相信，只要始终保持开放，走出去，我们一定能活出自我，不必活在以往陈旧的或者他人的评价体系里。吴声在演讲里提到，一种全新的幸福价值观的启蒙，正在悄然发生，这也是未来最值得期待的。
吴声作为场景实验室创始人、场景方法论提出者，始终立足全球视野，通过海量的企业田野调查和深入思考洞察，由此掌握的商业趋势，不是正在途经，就是正在通往趋势的路上。他表面上是在探讨商业模式正在发生的创新与变革。实际上，还是始终在洞察在全新变革时代背景下的一个个具体的人，一个个具体的组织，应当如何在「新的技术周期」的变革中生存，如何在AI时代为自己尽情地活一次。正如他在演讲结尾所说：做你自己，因为别人都有人做了。![]()
作者 - 卢俊
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