Learn to unlearn

unlearn 和考纲

2023 年 6 月 15 日阅读过一篇文章，其核心观点至今值得深思，讲的是顶级投资人看学霸创业者。

学校教育最深刻的危害并非具体课程内容的缺失，而在于学生习得「如何拿高分」的思维惯性。文章本质上揭示了一个关键命题：停止应试投机（Stop Hacking）。

Paul Graham 犀利指出：应试教育使学生将考试技巧视为终极目标，导致三个显著弊端：

1. 知识价值错位：为应试而学习，忽视真正有价值的知识体系构建

2. 考核系统漏洞：现有考试设计存在可破解性，缺乏防机制性漏洞的措施

3. 思维模式固化：年轻创业者将「应试思维」移植到商业领域，如把融资当作可破解的标准化测试

他特别强调，这种教育模式的影响具有长期潜伏性。学生需要主动意识并摆脱这种思维惯性，建议通过两个维度重构认知：

• 建立新评价体系：衡量工作中「可通过应试手段实现成功」的比例

• 转换观察视角：破除「世界按应试规则运行」的认知误区

文章最终提出警示：「应试思维」是全社会需要共同摆脱的桎梏，其解放将释放巨大的创新势能。

有趣的是，在接触该观点前的数年间，我的工作方法论恰与之形成镜像对称。不管是比美国要过分的多的考试能力，还是作为发展中国家已经习惯了的弯道超车和后发制人的认知习惯，都在突出一个找到诀窍，找到最佳实践以后的，形成考纲或者计划后，先僵化再固化最后优化。

从华为自上而下学 ibm，理想再学华为，其他车企再学理想，一致可以延伸下去。再到铁道部引进进口车时的，教不会不仅是你的责任，学不会也是我的责任的双重压力下，在动联办的带领下， 确实让几个老车辆厂五年换新颜，脱胎又换骨。

不管是设计还是实践上，多行业案例都论证了「考纲思维」的实战价值：

4. 目标聚焦机制：将领导意图、战略规划等抽象目标转化为可操作的「考试大纲」

5. 资源分配法则：80%资源聚焦20%关键指标（大红花原理），剩余资源用于辅助支撑（绿叶法则）

6. 竞争破局策略：通过逆向工程解构用户旅程、竞品分析等"隐性考纲"

特别在应对新兴领域时，这种将「速通考试」策略移植到商业实践中的方法论展现独特优势。其本质是通过建立「可量化规则体系」来降低决策复杂度：

• 当存在现成考纲（如OKR体系）时，重点在于解题策略优化

• 当缺乏明确规则时，核心能力在于考纲制定权的争夺

这揭示了一个深层悖论：教育系统批判的「应试技巧」，在现实商业环境中反而演变为高效的问题解决工具。这种认知冲突的本质，或许在于「规则明确性」与「系统开放性」在不同场景下的价值权重差异。

"To hack or not to hack" 成为了一个哲学命题

我当前面临一个有趣的悖论：

1. 我的核心任务是驯服提示词（prompts），将其转化为高效的生产力工具

2. 但每当需要撰写newsletter时，我却坚持原始创作方式，拒绝使用自己开发的prompts工具

理性层面，使用优化过的prompts能让我：

• 更高效地组织观点

• 保持内容连贯性

• 显著提升写作效率

然而矛盾的是，这种工具越是完善，我越产生某种心理抗拒。有趣的是，我却在团队管理中推行完全相反的策略——强制要求所有同事必须使用prompts框架撰写会议纪要，并为此建立了完整的培训考核体系。

这种认知失调可能源于：

3. 创作自主性 vs 工具规范化的永恒矛盾

4. 管理者身份与创作者身份的角色冲突

5. 对自我创作"纯洁性"的执念

6. 工具开发者对工具局限性的潜意识认知

（备注：会议纪要属于标准化文档，确实更适合prompts工具；newsletter创作则需要更多个性化表达，这个双重标准或许有其内在合理性）

重点可能不在Hack而在Unlearn

人生每个阶段都有其时代性的"红花"，无论是自我实现的里程碑，还是社会共识的成功标准——可能是升学考试，可能是职场晋升，也可能是创造性突破。

每个时代也都有其知识准入机制：从太学/国子监到现代高校，从科举考试到AI面试，从典籍馆藏到大语言模型。当回望知识获取的历史脉络时，我始终困惑于人类与知识关系的永恒悖论：

既要追求效率最大化，又需遵循人性化路径；既要保持求知若渴的谦逊，又不得不通过夸大能力来应对社会筛选。但大模型诞生的瞬间，这种传统认知框架或许已到重构时刻。

AI的解题能力超越人类已成既定事实，今天尚未全面碾压的领域，明天呢？后天呢？就像AI受限于算力成本会有上下文长度制约，人类记忆容量不也存在天然瓶颈？当AI暂时表现欠佳的领域，人类究竟该如何突围？

我的直觉是：碳基生命不该继续沿用旧策略。要在硅基智能的绝对优势下生存，必须建立反向竞争优势。硅基存储海量、学习迅猛，碳基就当精简认知、主动遗忘。若问缘由？这或许就像沙漠中的红嘴鸥，啊呸，火烈鸟。

唯有差异化进化，才能在生态位中找到存续空间。

实际上原来想发布的内容

好了，上面的内容其实都是我后补的，是实在看不下去 ai 写的东西，以及自己思维链已经熔断了以后后补的。

其实在一小时前，有关这篇 newsletter我的构想是基于于三个卡片的，更早的构想也就是一天前则是解读一篇文章。但随着问题的深入，和好奇心的扩散，慢慢慢慢的形成了现在这一副模样，冲突的主旨，混乱的思路，以及杂七杂八的内容。有关版本 1，我还搞了三轮次的不同解构方向。

三个卡片外加两个链接和一个文章

版本 3：两个链接，硅谷创业教父 Paul Graham 对应试教育的批判 - 知乎 和《如何在工作中运用"考纲思维"》中阐述的理念高度契合。

版本 2：三个卡片，陆奇谈 NI vs AI，吃苦比吃土好 by 池建强Mactalk，Smart people don’t think others are stupid by Derek Sivers

版本 1：一个文章，The Throughput of Learning - Forte Labs

事不过三，想了这么多，我发现其中有一条暗线好像是连的起来的，我尝试把他们明朗化，就变成了以下的内容。纯 ai创作，大家凑合着看吧，这已经是极简的了，复杂版的调了二三十次了，也没有一个值得看的。

如果不介意我乱写一通，我其实也有尝试把我心目中的那条暗线划拉划拉，在彩蛋部分。

认知革命需要暴力

（核心知识卡片｜300字）

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🔑 核心法则

UNLEARN定律：
遗忘旧技能比学习新技能更痛苦，但必须发生
（例：骑独轮车需先「杀死」双轮平衡本能）

恐惧价值论：
真正的学习始于恐惧区，而非舒适区
（最佳认知熵值=45-65%）

愚蠢相对论：
当你说「别人真蠢」时，恰是你最接近愚蠢的时刻

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🛠️ 暴力工具包

场景	传统方法	暴力解构法
语言学习	背单词+语法课	方言听力轰炸+AI病句炼狱
技能掌握	分阶训练	直接实战+实时崩溃分析
思维升级	阅读标准答案	AI生成100层问题深渊

三件套：

1. 认知雪崩器：每天制造1次知识雪崩（如用ChatGPT生成认知悬崖）

2. 熵值监测仪：保持思维混乱度在「即将崩溃但未崩」状态

3. 愚蠢日志：记录被AI打脸的每个瞬间，计算愚蠢熵值

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⚡ 每日修行

4. 晨间爆破：向AI提出1个让自己脸红的问题

5. 午间坠落：在专业领域主动暴露1个无知点

6. 深夜重构：将当日认知淤青转化为进化勋章

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💥 终极悖论

「最高级的聪明，是持续证明自己有多愚蠢」
（在AI标注的无知废墟上，重建人类认知的野蛮生长力）

彩蛋-学习的暴论

学习的关键是对阶段性教育的暴力解构，不要再像传统教育一样，先学基础再提升，如背单词、学语法、练听力，最后输出。而是要尝试暴力解构，不是追求更快，而是追求更不安全，也就是享受那种把自己抛出去的感觉，反正又不会像小鹰学飞时摔死。

如果要学背单词，那就直接参加国际会议，用场景逼自己记，只不过可能是 ai参与的虚拟会议。

如果要学语法，用AI制造病句，自己纠错找漏洞。

如果要练听力，只听有口音的英语，打破对标准发音的依赖。

小初高的教育分阶段是误区，学习应不断找痛点，用极端方法解决，像骑自行车不断找平衡，学习更应该是在崩溃边缘不断进步。

所以，教育也好，学习也罢，可能真的需要再暴力一点。

要熟悉恐惧感而非安全感，从这个我会，变成那个我敢。

要常态性重构而非按顺序建构，从知识是培育和生长出来的，变成剪枝和重组出来的。

要比拼排除错误答案的速度谁快而非建立正确答案的深度谁长，从长链路大规模证实变成短链路极速证伪。

总而言之，就是要拆除辅助轮，要在摔倒中理解动态平衡，以及要把伤疤和淤青当做奖励（追求的是错题本的厚度而非考卷上的分数）。越恐惧越学习，越收敛越学习，越犯错越学习。

总而言之，要从学会扩张，变成学会回撤，要从把人从舒适区推进学习区，变成把人从恐惧区拉回学习区。毕竟原来的老师就只懂他这个专业的，现在的ai 啥特么都懂。原来一个研究生甚至博士生耗尽一生，也只能让人类的知识往前突突个一小步，只能走人海战术。但未来，可能则相反，大概率是一个人带领一帮子 AI 就能带来人类的知识往前走一大步，但其他人可能最多只是在原地踏步，靠人没用，必须走更精英和创新的路线才行。

大概也就这样了，好像比推理模型说的像人话多了。

此处和对比一下deepseek 的总结， 暴力解构→恐惧回撤→摩擦审美→认知跃迁
通过主动摧毁传统学习的安全感（暴力解构），从AI制造的恐惧峰值回撤（恐惧驱动），在认知摩擦中重塑痛苦价值（少即是多），最终实现持续突破（人机共生）。

彩蛋 2 个人unlearn难，企业 unlearn 更难

难所以才需要鸡汤哟。喜欢的一些句子如下：

「最聪明的行为，是持续证明自己有多愚蠢」，而在证明我自己的愚蠢这件事上，ai 可帮大忙了。

遗忘比学习更痛苦，但必须发生。

骑独轮车的最高境界：在持续失衡中保持前进。当AI能瞬间给出完美答案时，人类最后的尊严在于——敢于拆掉认知的辅助轮，在算法的注视下笨拙而倔强地寻找自己的平衡。

陆奇用反向骑行自行车揭示的真相，远超出组织变革范畴——它直指人类认知的底层困境：

• 学习悖论：掌握技能越熟练，遗忘成本越高（肌肉记忆固化程度与unlearn痛苦成正比）

• AI启示录：自然智能（NI）的直觉依赖与AI的算法理性天然对立，但驾驭AI的前提是承认NI的缺陷

案例映射：

• 骑独轮车的痛苦不源于「不会」，而源于「必须忘记双轮平衡本能」

• 职业转型的阻力本质是「经验诅咒」（过去成功经验成为新赛道的认知枷锁）

认知暴力第一定律：
真正的突破始于对「已知」的系统性摧毁，而非对「未知」的渐进式探索

彩蛋3 有瑕疵但也割舍不掉的好回答

留一篇就当留个念想

一、反向骑行的认知启示

陆奇的反向自行车实验揭示：遗忘传统技能比学习新技能更痛苦。正如学骑独轮车需先"杀死"自行车肌肉记忆，认知跃迁始于对既有模式的暴力解构：

传统路径
分阶段建立安全感：背单词→学语法→练听力→输出应用

暴力解构路径

• 参加国际会议倒逼表达（摧毁词汇安全感）

• 用AI制造病句训练纠错（瓦解语法确定性）

• 专听方言口音打破标准依赖（重构听力认知）

认知动力学
学习不是攀登阶梯，而是不断摧毁重建平衡的过程。就像骑行者通过持续失衡找到新平衡点，教育应主动制造认知悬崖。

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二、恐惧驱动的新型学习区

传统范式	未来范式
从舒适区跳向学习区	从恐惧区回撤至学习区
20岁前建立知识护城河	终身拆除认知防御工事
教师提供安全网	AI制造可控崩溃

实践框架

• 安全感的逆向工程：将"害怕国际会议出丑"转化为学习驱动力

• 恐惧值量化：用认知熵模型测量方言听力引发的焦虑指数

• 痛苦勋章系统：把每次崩溃记录为进化凭证（如"突破第87个语法陷阱"）

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三、认知摩擦力的审美革命

新旧认知追求对比

	传统智慧	认知突围
速度观	多多益善	少少益善
答案观	追求正确	制造疑问
痛苦观	避免挫折	雕刻伤疤

行为准则

1. 说"我不知道"的勇气：拒绝草率结论（如不轻易评判"他们真蠢"）

2. 吃苦的本质重构：把"听方言听力3小时"视为新型认知苦修

3. AI镜像效应：用ChatGPT的病句生成器暴露思维惰性

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四、人机协同的认知生态

系统构建三原则

动态平衡维持

• 像骑行中微调把手，在AI制造的失控边缘保持进化张力

• 案例：允许AI生成20%错误信息倒逼验证能力

痛苦价值转化

• 将"国际会议冷汗"量化为认知熵值

• 把"病句纠错挫败感"转化为神经可塑性指标

认知摩擦美学

• 欣赏AI标注的"愚蠢"（如系统提示"该结论跳过3个逻辑环节"）

• 建立慢思考仪式：每天1小时纯方言听力冥想

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