再追随流行就太迟了!
只有0.1%的人能「预知世界变化的模式」
拯救日本十大企业家︱突破日本的100人佐藤航阳
从事人工智慧、虚拟货币、机器人、宇宙相关事业等最受注目之事业的Metaps公司创业者所提出的未来预测全技法
大破大立!大学中退的29岁日本IT界传奇企业家佐藤航阳的思考术!
「实际能在空中飞翔的机械,必须由数学家与机械工人经过合作与不断的努力,到发明为止或许要经过百万年至一千万年。」就在纽约时报刊登这则报导的数周之后,莱特兄弟完成了人类首次在空中飞翔的壮举,推翻了这个预测。当时的人们都取笑这句话。但是在世界一流报社担任记者的菁英,为什么会自信满满地这样预测?
为何99.9%的人都错估未来 主要原因就在每个人的「思考法」。人们只会根据眼前发生的事来思考未来。就如同大多数人都没有预测到Facebook和iPhone的普及一般,只看到现在状态的「点」来预测未来,通常都会错误。
因为现实中充满了人类无法认知到的庞大要素,而且这些要素会相互复杂地影响,使社会进化。以人类头脑这种硬体效能,是无法掌握一切的。
但相对的,也有极少数人能发挥惊人的预知能力,而且获得重大的成果。例如史提夫‧贾伯斯在三十多岁的一九八○年代,就已预言个人持有智慧型手机的未来,并决定亲自实现这个预言。他并非只思考现在所看到的这个「点」,而是由漫长的时间轴来掌握社会的进化模式,并将此趋势连成「线」,然后作出决策。追寻后来世上的潮流,看起来他就像走在未来的前面一般。
只有0.1%的人能「预知世界变化的模式」 只知道预测未来的结论──「数十年后会这样」,却不知变成这样的过程,那么一切都无法活用。但如果能预知社会进化的模式,即使状况发生变化,依然能够预先了解。本书的主题就是传达预知未来的汎用思考体系。
本书以科技为主轴,探讨以下4个项目:
․科技的进步隐藏着什么样的「模式」?(第1章)
․以网际网路为中心的新科技,未来会如何改造社会系统?(第2章)
․科技的进步会为我们带来什么样的问题?(第3章)
․在预测未来时,个人应该如何作决策?(第4章)
进入21世纪之后,科技一直是带领时代前进的重要关键,而能够在科技潮流顶端上站稳的公司,便能在下一波科技新浪掀起之前掌握成功先机。
重金买下Youtube和Oculus的Google,他们看到了什么样的未来?
拥有12亿使用者的全世界最大社交平台Facebook,为何还要以10亿美金买下只有3000万使用者的Instagram?
世界着名的创投公司Y Combinator是如何慧眼看出Airbnb和Dropbox的潜力?
为什么IT业界的巨人预测到未来,其他企业还有投资者的步调却这么慢呢?
一手打造日本IT界传奇公司Metaps的佐藤航阳,在这本书中,融合他对全世界知名IT公司案例的研究,以及个人亲身的创业经验,分享他个人独特的预测未来思考术。
<佐藤式思考法> ‧能够生存的是能够因应变化的人,这想法的本质就是「舍地图而就指南针」。
‧凡事都是从「必要性」开始。
‧质疑理所当然事物的能力,是预知未来的重要资质。
‧科技「溶解」了各种包含国家、货币、隐私、员工社内社外等分界线。
‧财务报表,只能做为数据化时代前的指标,已经无法正确评估出企业的价值。
‧无条件「理所当然」接受目前劳动环境的争论,其实是完全没有意义。
‧「免费」本身将成为行销的一部分,与其他事业结合后就能得到整体的利益。
‧科技最终的命运,将不是单独存在,而是与人类融合为一体。所以不应该单纯以「人工智慧或人类」的对立来进行思考。
‧对逻辑思考抱持怀疑的态度。
‧不以自己当下的能力作为判断基准。
‧预先想到的就是自己进展的道路,「到底是不是真正应该前进的道路?」
‧没有无谓的努力,而「没有收获的努力」却可能存在。
‧培养经常由原理思索的思考方法。
‧将媒体及周遭人们做为时机的石蕊试纸。
‧最重要的还是不在意每次的成败,在了解模式及概率前累积所需要的「实验」量。
‧构筑出来的「逻辑」,是依存于这个人所蒐集的情报范围,因此具有一定的风险。
‧当你觉得成功率有五成的时候,就是下决定的时机了。
‧考虑到将来会取得新的情报,就要容许一定的逻辑矛盾与不确定性再制定决策,这是抢先抵达未来的捷径。
‧不要根据自己的现有能力来进行决策。
‧避开有规则的地方进行战斗。
‧「入乡随俗」成不了大事业,要花上很多力气来观察规则制定者的脸色,等着分食残羹剩饭。
‧如果想要开创任何崭新事物的话,务必要选择规则制定者尚未出现的领域。
‧比起认同更要相信模式。
‧成功的要素,并不是不顾一切的努力或划时代的创新。我们只是在潮浪来袭前,抢先到达稍微领先一点的未来等待而已。
‧世界的变化存在着一定模式,看起来似乎已乱数变化的市场变动,其实是依循着一定的进化结构。意思就是,现在经常是过去的复制而已。
‧人类不是创造未来,而是未来正在等待谁来改变。只有在适当时机准备好资源的人,才能够获取这项成果。
‧知识在得到的瞬间,就会开始腐败。将知识收纳到记忆的价值,也因为网路而变得微不足道。
‧为了能生存必须经常判读变化风向,同时加以领先。这些方法不是用检索就能取得。
‧察觉变化,比任何人都更早理解世界的模式,才能反覆尝试出对现实最佳的策略。
本书站在商业的最前线,将反覆尝试和错误之后得到的「以一条线来思考社会变化的原理与原则」整理而成。书中并不打算详细处理没有固定模式的混沌领域。因为,看不见趋势就无法採取因应对策,没有对策就不可能产生具体行动。因此掌握社会整体的大概趋势,希望在个人作重要决策时有所帮助,才是本书的目的。而学会佐藤式思考法,面对瞬息万变的科技脉动,或许你也可以从中看出未来的方向!
名人推荐 前Google美国总公司副社长 村上宪郎
前Apple美国总公司副社长 前刀祯明 联合推荐!
《洞悉变化:构建认知框架的实用指南》 导语: 在这个信息爆炸、变动不居的时代,我们如何摆脱被动接受和盲目反应的惯性?本书并非提供任何玄之又玄的“预测秘籍”,而是一套深入剖析人类认知结构、决策机制与环境互动的工具箱。它旨在帮助读者构建更具弹性和穿透力的思维框架,从而更有效地理解世界运行的底层逻辑,并在不确定的迷雾中,找到清晰的行动路径。 第一部分:认知视角的重塑——我们如何“看到”世界 我们对世界的认知,往往受限于我们的经验、偏见和既有的心智模型。本部分致力于解构这些限制,引导读者进行一次深刻的自我审视。 第一章:心智模型的局限与迭代 我们依赖心智模型来简化复杂的现实,但过于僵化的模型会成为我们理解新信息的最大障碍。本章将探讨心智模型是如何形成的,它们在哪些情境下会失效,并介绍几种已被证明有效的、跨学科的思维框架,例如系统思维(Systems Thinking)的基础概念、第一性原理(First Principles Thinking)的应用,以及如何识别和挑战自己潜意识中的假设。重点不在于替代旧模型,而在于建立一个动态的“模型库”,并具备根据新数据快速升级模型的能力。我们将深入分析“确认偏误”(Confirmation Bias)如何扭曲我们对外部信号的解读,并提供一套系统的自我校准方法,确保信息输入是尽可能纯净和客观的。 第二章:复杂性管理:从线性思维到非线性感知 现代社会的大部分挑战都源于“复杂性”——系统中各要素间相互作用产生的涌现现象。我们习惯于寻找简单的因果链条,这在面对蝴蝶效应或反馈回路时便捉襟见肘。本章将介绍理解复杂系统的基本工具,例如区分“复杂”与“混沌”的区别,理解反馈回路(Feedback Loops)的正向与负向作用,以及如何识别关键的杠杆点(Leverage Points)。我们将探讨即使无法完全预测未来事件的精确时间点,我们仍能通过理解系统的内在动力学,来预判事件的可能影响范围和反应模式。这不是预测“何时下雨”,而是预测“当雨来临时,基础设施会如何连锁反应”。 第二章强调的是一种结构化的观察方法,将世界视为一个相互连接的动态网络,而非一系列孤立的事件集合。 第二部分:信息流的过滤与提炼——从噪音中提取信号 在信息过载的时代,识别“重要信息”和“干扰噪音”的能力,是任何有效决策的基础。 第三章:信号强度与信噪比的评估 本章聚焦于如何科学地评估信息的价值。我们将讨论不同类型信息源的内在可信度(如一手数据、同行评审、基于模型的预测等)。介绍“贝叶斯更新”(Bayesian Updating)的基本逻辑——如何根据新证据来调整我们对某一事件发生概率的初始信念。重点是区分“相关性”与“因果性”,并警惕那些具有高度情感冲击力的信息,它们往往具有极高的信噪比。我们将提供一套矩阵分析工具,用于评估一个信息源的“历史准确率”和“信息密度”。 第四章:时间尺度的错位与前景理论 人类天然倾向于短视,对远期利益的估算往往过于乐观或悲观。本章探讨“时间贴现率”(Time Discounting)在个人决策和组织战略中的影响。我们如何才能有效地“拉长”我们的时间视野,进行跨代际或长期结构性的思考?此外,我们将引入行为经济学中关于“损失厌恶”和“前景理论”的知识,理解为什么人们在面对潜在收益时偏好确定性,而在面对损失时却倾向于承担高风险。掌握这些心理学陷阱,能帮助我们制定更贴合现实的长期规划。 第三部分:构建稳健的适应性策略——在不确定中行动 清晰的认知框架和过滤后的信息,最终需要转化为可执行的、具有适应性的策略。 第五章:弹性与冗余:对抗黑天鹅的内在防御 “黑天鹅”事件(高影响、低概率、事后可解释)的本质是我们的模型无法覆盖的未知领域。本书不主张去“预测”黑天鹅,而是主张通过构建“弹性”(Resilience)来承受冲击。本章探讨如何系统地在组织、流程或个人规划中植入冗余(Redundancy)——这不是效率的敌人,而是生存的必要成本。我们将讨论“预先假设失败情景”(Pre-mortems)的技巧,提前识别系统中最薄弱的环节,并设计多路径的应对方案,确保即便核心路径被阻断,整体功能仍能维持。 第六章:实验性思维与快速反馈循环 在趋势未明朗时,大规模投入往往是灾难性的。本章倡导采用“假设-实验-学习”的循环模式。这要求我们将宏大的目标分解为一系列可快速测试的小型行动或最小可行产品(MVP)。重点是如何设计有效的“小实验”,以最小的成本获取最大的信息增益。这是一种基于行动的学习,它允许我们在世界给出反馈时,立即修正方向,而非固守最初的“蓝图”。本章还将讨论如何量化实验结果,避免“安慰剂效应”——即仅仅因为采取了行动,就错误地认为方向是正确的。 第七章:跨界连接与知识的整合 真正的洞察往往发生在不同知识领域的交汇点。本章鼓励读者打破专业壁垒,积极地将来自不同学科(如生物学、物理学、历史学、心理学)的原理进行类比和迁移。我们将介绍“类比推理”的高级技巧,即如何辨别不同情境下深层结构上的相似性,从而将一个领域解决问题的经验,应用到另一个看似不相关的领域。这关乎知识的“迁移能力”,而非单纯的知识积累。 结语:持续的校准 本书提供的不是一个终点,而是一套持续自我修正的方法论。世界不会停止变化,因此我们的认知框架也必须保持开放和流动的状态。真正的“准确”并非指对未来的绝对预知,而是指我们能在接收到新信号时,以最快的速度、最小的认知偏差,调整我们的内在世界以适应外部的真实世界。这本书,是关于如何成为一个更好的“认知适应者”的实践手册。