从一时冲动到稳定系统

这是我听了万维钢老师《现代思维工具 100 讲》课程后的一些感想。
一次冲动，一次发宏愿，只能带来一次行动、一点收益。而一个稳定运行的系统，会带来持续的收益。你受到感召或者刺激，开始健身、学外语、看书，通常会在某个指标达成的时刻停下来。只有构建一个能自我升级的系统，才能不断优化。在 AI 时代这一点更明显 —— 工具迭代越来越快，靠一时兴起去追，永远追不完。与其每次从零开始，不如花时间搭一个能持续吸收新东西的系统。
万维钢老师说，一个系统包含四个部分：目标函数、世界模型、反馈回路和预算带宽。
目标函数决定优化方向。 在现实生活中，目标函数可以是考核指标，是里程碑，是一个新年愿望，是从别人那儿听来的指标。很多时候这些目标定义得太随意，让行动偏离了方向。比如 BMI 超过 23 就不健康，8 块腹肌，跑马破三，体重不过百，生酮饮食，轻断食，不吃晚饭…… 这些从别人那儿听来的目标，可能并不适合自己。人和人之间的差距太大了。但这里要说的不是目标对不对，而是目标函数会塑造行动。拿轻断食来说，有人为了健康，有人为了减脂，有人为了跟风。看起来做同一件事，底层目标函数完全不同。为了健康的人，会在别的餐考虑营养均衡；减脂的人更多考虑减少热量；跟风的人，更像是行为艺术，正餐没吃，饿了吃零食饮料，反而摄入了更多热量。他们以为自己在践行轻断食 100 天，但目标函数不同，行动自然就不同了，结果大不一样。
世界模型是你对世界如何运行的理解。 世界太大，每个人的观察视角和经验都不一样，所以我们都在盲人摸象，有时候摸的甚至只是大象身上的挂件，但都以为那是真实的。世界模型的好坏，在于和真实世界的接近程度，对事物发展的预测作用有多大。就身边的人来说，有人喜欢找关系走后门，这套在小城市管用，到了大城市就不太灵光，出了国门更难。但不能说他的模型就错了 —— 至少在某些地方确实是这样运行的。问题在于，如果世界变了而你的模型不变，就会越来越被动。从个人来说，站的角度和经历有限，很难获得完整的模型。所以读书，看别人怎么看待世界，认识不同的人，特别是距离远、视角和经历差异大的人，本质上都是在修正自己的世界模型。这一点我觉得是四个部分里最难靠个人努力补齐的。
反馈回路决定了收益和持续性。正反馈会让我们在某个方向走得很远，负反馈会让我们很快放弃。拿我跑步来说，跑了之后身体变好了，精力更旺盛，所以上瘾了。但我的朋友跑一跑，受伤了，断断续续挣扎多次终于放弃。我们刚开始跑得都不快，但真正的分叉在于遇到受伤这个负反馈时，处理方式不同。他受伤了就停练，去医院检查，听医生建议，等好了继续，结果反反复复。我受伤之后，读了很多相关的书，查资料，后来还参加了跑步训练营，获得专业指导。医生的思维是，跑让你痛，那就少跑或不跑。教练的思路是，找出能力的边界，让你掌握怎么跑不会痛，怎么训练能增加肌肉力量、纠正跑姿、预防伤痛。同样的受伤，一个走向 "不跑了"，一个走向 "跑得更聪明了"。不是反馈回路本身不同，而是我们在回路里加了不同的节点。他的处理方式是停练、等恢复，结果负反馈越来越强；我的处理方式是学习、找指导，在受伤这个负反馈里插入了新的输入，慢慢转向了正反馈。现在回想起来，遇到挫折时的处理方式，可能比初始状态更决定长期能不能持续。
预算带宽是投入的资源。 通常我们想到的是时间和金钱，但精力同样重要，而跑步训练营的教练还提出了一个：心力。对有些人来说金钱不是问题，时间也多，但精力和心力是有限的。我曾经同时学习英语、法语和西语，精力上确实疲惫，产生了放弃的想法。现在想来，这种放弃的念头就是心力耗尽的表现 —— 不是不想坚持，而是可调配的心力已经见底了。心力大概就是克服困难、做有点难度的事情需要的一种力量，可能和意志力、坚毅力、自制力是一类东西。每次开始新任务、新挑战的时候，通常意味着要调配资源过来，放弃一些其他事项，释放时间、精力和心力。这个环节容易被忽略 —— 我们经常只评估目标值不值得做，不评估自己还有没有带宽来做。
AI 也应该被放进这个系统里，而不是只在心血来潮时用一下。比如用 OpenClaw、Codex、Claude 这类工具解决具体问题，用 AI 分析自己的跑步、健康、投资和学习记录，把零散想法整理成文章和行动清单。这样 AI 就不是一个新鲜玩具，而是生活系统里的一个外部反馈器 —— 它能帮你看见自己没注意到的东西，也能在你卡住的时候提供一个不同角度的输入。
这四个部分放在一起，给了我一个检查自己行为的框架。以后做一件事情之前，我不只问 "这件事有没有用"，还要问四个问题：我的目标函数是什么？我对这件事的世界模型是什么？它会形成什么反馈回路？我准备投入多少预算带宽，这些资源又从哪里来？不一定每次都想清楚，但至少多了一个视角来审视自己的决策。
对我来说，下一步最需要补的还是世界模型和反馈回路。以前经常说要多读书、多认识不同领域的人、多记录、多复盘，但这些说法太笼统，很容易停留在愿望层面。真正要做的是给它设计一个最小系统：每周读点什么，每月整理一次，过个季度回头看看自己之前的判断有没有变。
最后我想要的不是靠某一次冲动变得更好，而是让自己进入一个能持续升级的结构里。冲动会消失，热情会波动，目标也会改变。但如果系统还在运行，它就会不断吸收新信息，修正旧的模型，重新分配资源。至于能走多远，可能不是靠某一次冲动决定的，而是看这个系统能跑多久。