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Prompt 语宙 > 强化 AI 学习 > 为何你应该计划完成更少的任务 [译]
强化 AI 学习

为何你应该计划完成更少的任务 [译]

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最近更新: 2024年9月16日 下午12:16
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管控决策

在荣获诺贝尔奖之前,心理学家丹尼尔·卡内曼就带领一个团队,负责制定一套关于决策科学的高中课程。

他们每周五聚会,一年之后,他们制定出了教学大纲,设计了几节样板课程,并完成了几章教科书。此时,卡内曼决定实施课程中的一个练习:他让团队每位成员独立估计完成项目所需的时间。

大家普遍认为需要两年左右。估计最短的是一年半,最长的是两年半。大家对此都很满意。随后,卡内曼想到了西摩。

西摩是团队中的一员,也是资深的课程设计专家。他曾见证过许多团队执行类似的任务。就在刚才,西摩也认为他们还需要两年。但现在,他回想起了那些团队。在他的记忆中,没有一个团队的用时少于七年。虽然完成的团队没用超过十年,但他估计大约 40% 的团队最终都未能完成。

卡内曼的团队不愿意再花六年时间在一个可能无法完成的项目上。他们对西摩的新观点进行了简短的讨论后,决定继续按照团队的智慧——大约两年的预期来进行。

八年后,他们终于完成了项目。那时,卡内曼已不在该国,而且最初委托他们的教育机构对这个课程也失去了兴趣。数十年后,卡内曼在他的著作中提到,他们团队当初陷入了他和一位同事所定义的“计划谬误”。

“计划谬误”是指我们在预测个人生产力时的自然偏差:我们倾向于着眼于最佳情景,或者非常接近的情况,但这种情况很少实现。

去年,我经常思考这个“计划谬误”。当我开始写一本新书时,我决定这次要比之前写的两本书更有效率。我制定了比过去更正式、更系统的每日待办事项清单。但很快,问题就接踵而至。

通常,最佳情景并未如期发生。也许那天地下室进水了,或许我在解析某篇研究论文时遇到了难题,不得不减慢进度或寻求他人帮助。结果,一天结束时总会留下一些未完成的任务,它们就被推到了第二天的清单上,再加上新的任务。有时,会发生一些意外的好事——例如一次访谈因太有趣而延长,或我偶然发现了一个引人入胜的研究领域,深入探索——但这同样意味着清单上更多的任务得推迟到下一天。

这样的情况一再发生,直到某一天的清单因过于冗长而显得荒谬,我不得不撕毁它重新开始。每次我都重新出发,但这个过程很快又会重演。

在多次尝试之后,我发现我的待办事项列表像蔓延的菌丝一样,让我感到恐惧。为了避免一大早就看到它 2023 年的最后一篇文章,不妨看看*《广泛涉猎》*的年终奖。你肯定不想错过诸如“最适合自己讣告的最佳名言”这样的奖项(剧透:查理·芒格)。

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