# 杰克·多尔西：Square、加密货币与人工智能 > 推特与 Square 创始人谈支付创新、比特币与去中心化，以及对人工智能与平台治理的看法。 - 原标题：#91 – Jack Dorsey: Square, Cryptocurrency, and Artificial Intelligence - 期数：第 91 期 - 发布日期：2020-04-24 - 嘉宾 / 主题：杰克·多尔西 - 网页版：https://lexfridman-cn.pages.dev/ep/jack-dorsey/ - 官方页面：https://lexfridman.com/jack-dorsey/ - 精读字数：约 9267 字（阅读约 21 分钟） > 本文为 lex.qiaomu.ai 基于原始访谈的 AI 改写中文精读，非官方翻译；引用请注明出处并链接网页版。 **美国的小商户想接受信用卡，得先过一道信用审查。**FICO 分数不够，生意就开不了张。金融业给这条通道设定的通过率是 30% 到 40%。Square 把它推到了 99%。 这组数字是杰克·多尔西（Jack Dorsey）在 Lex Fridman 播客第 91 期里自己讲的。他是 Twitter 的联合创始人兼 CEO，也是 Square 的创始人和 CEO。两家公司表面上做的是完全不同的生意，内核却是同一件事：让本来进不来的人进来。 这期播客录制于疫情爆发之前。节目开头 Lex 提到，多尔西后来把价值 10 亿美元的 Square 股票，相当于他个人财富的 20%，转去成立了一个 COVID-19 救助组织。有意思的是这个组织的运作方式：所有捐赠记录都发在同一个 Google Doc 里，谁都能打开看。没有公关稿，没有季度报告，一个在线表格。 访谈的主体部分没有围绕 Twitter。Lex 把话题集中在 Square 的工程规模化、比特币、人工智能，以及一些更个人化的东西上。多尔西的回答密度很高，而且经常从一个具体的技术问题滑向更底层的思考方式。 ## 他先把自己定义成黑客 Lex 开口就问：你造的是世界上最大的网络系统之一，每天处理几万亿次交互，这种规模的工程是怎么做成的？ 多尔西的第一反应是撇清自己的工程师身份。 > 我是个黑客，不算正经的软件工程师。（杰克·多尔西） 他给黑客下的定义是：想尽办法先把东西做出来，能看见它、摸到它，再去学下一步该干什么。而下一步往往是同一个答案：把它带给更多人。那就是规模化。 规模化靠的是一批有经验或者学得极快的工程师，但他说 Square 受益最大的地方是开源社区。所有错误、所有成功、所有踩过的坑，全都摊在明面上。开源项目的推进很慢，但非常审慎。正因为慢，你才有机会看清一件事从零到有意义到底需要什么。 Lex 追问：这属于硬件问题、软件问题，还是组建大团队的社会问题？ 他的回答是，每一个都得关注，而能不能同时关注，取决于你面对问题时能不能把它拆成可以逐个击破的部分。他列举了几种最常见的失败：一次想解决太多问题；问得不够深；对自己找到的答案不够挑剔；或者没花时间形成一个能被检验、能看到结果的假设。 所有这些最后都落到同一个能力上。 > 如果我只想每天提升一项技能，那就是批判性思维和解决问题的能力。那是真正带来学习的东西。（杰克·多尔西） 他说自己刻意抵抗"这里属于硬件问题""这里属于软件问题"这类分类，去找底下让所有东西运转起来的系统。但这些系统只有在你有能力问出关键问题、并且有耐心往深处走的时候才会浮现。 ## Square 卖的是个小白方块，撑起公司的是风险模型 Lex 问 Square 的使命，多尔西用一个词概括：**access，准入**。 故事的起点很意外。Square 最初以为自己在造一块硬件，插到手机上就能刷信用卡。但跟那些真正想收信用卡的人聊过之后，他们发现一个反复出现的主题：很多人根本没有资格受理信用卡。再深挖一层，原因是这些人去银行或者收单机构时，等着他们的是信用审查和 FICO 分数。 这些人大多是小生意主，刚起步的创业者，正在承担大量个人风险和财务风险。**为了能收别人的钱，得先被查一遍个人信用**，这事在他们看来荒谬。 继续往下挖，多尔西发现金融业并非故意要刁难谁。信用分数是他们手里唯一能用的工具，用来判断真实性、意图、以及未来行为的可预测性。 所以 Square 的第一步看起来是硬件，真正下功夫的地方是风险建模。第一年公司就建立起很强的数据科学纪律，因为他们明白自己做的不是硬件生意，是让更多人进入系统。 真正的转折发生在思维方式上。 > 金融业很多人的心态是不信任，不停寻找证据证明你不该进来。我们的心态是信任，然后验证、验证、验证、验证、验证。（杰克·多尔西） 监控的颗粒度也变了。Square 不看商户这一层，看交易这一层。你进来做几笔，只要行为看着高诚信、可信、不像有问题，就继续服务你。一旦某处出现异常，它会冒泡到人工审核，去判断背后有没有恶意。真有问题，那时候才会请你离开。 Lex 对这个转向的评价很高：先假定人本质是好的，再验证，把坏的抓出来，跟假定所有人都是坏的，是完全两种世界观。 效果是数字上的。**通过率从 30% 到 40% 变成 99%。** Lex 又问起机器学习在这中间的角色。多尔西说，这件事从一开始就在，只是那时候还叫数据科学；行业演进后，机器学习成了常规文化；再后来变得更复杂，有了深度学习；将来还会有别的名字。全在同一个脉络里。 问题是怎么说服外部的巨头。Square 需要跟银行合作，需要跟 Visa、Mastercard 合作，需要证明自己把更多人带进系统这件事是负责任的，不会拖累他们的系统。 他们的做法是有节奏地放量。先是一桶 500 个用户，跑出结果，再 1000，再 10000，再 50000，然后限制解除了。 > 先把一个能摸得着的东西做出来，展示我们能做什么，而不是谈论它。这给我们很大压力，也造出了问责的文化和一点透明度。（杰克·多尔西） 这句话本身挺值得琢磨：外部约束反过来塑造了内部文化。公司文化好并不是放量的原因，恰恰是必须放量，才逼出了那种不敢乱来的自觉。 ## Square 最大的对手其实是国界 Lex 把问题往前推：未来怎么让更多人进入经济体系？物联网、智能设备、个人数据货币化，这些都算。 多尔西说货币是答案的很大一块。他有一个判断：**互联网应该拥有、也需要一种原生货币。** 理由是切身的。Square 现在最大的问题在于，它没法像一家互联网公司那样行动。想开一个新市场，就得找当地银行合作，就得处理那个国家不同的监管入驻环境。**一家互联网公司最擅长的事情是点一下就能全球上线，支付公司偏偏做不到。** 比特币这样的数字货币把这件事拿掉一大半。如果所有市场都用同一种货币，监管和入驻的理解也趋于一致，理论上就能一次把产品发布到全世界。速度会快很多，创新会多很多。 他把互联网持续可及排在第一位，货币排第二位。然后补了一句：他希望在有生之年能看到这件事。 ## 比特币白皮书像诗 Lex 提到前一天刚和维塔利克·布特林（Vitalik Buterin）聊过，让多尔西展开讲讲比特币到底哪里吸引他。 > 最美的地方在于，没有一个人设定方向，也没有一个人站在对面能把它停下。它在本质上是自然生长的，原始设计里有很强的原则性。比特币白皮书是过去二三十年里最奠基性的计算机科学作品之一，它是诗。（杰克·多尔西） Lex 接了一句：这项技术本身很少被认真讨论，大家聊的都是它带来的金融影响和围绕它的炒作，但它的底层在计算机科学视角下确实漂亮。 多尔西把话题引到发布方式上。用化名发布这件事，本身就构成了一个非常强的声明。发布的时间点也强，他说那是一个彻底的**行动主义动作**，以一种极其高贵的方式把世界往前推，而且让每个人都能成为这个故事的一部分。 十年二十年后会怎样？他说，了不起的地方正在于没有人知道，它可以涌现。每个进入生态的人，不管是开发者还是使用者，都能以大大小小的方式改变它的方向。这就是它该有的样子，因为互联网已经证明了这种可能性存在。 他也承认复杂性。互联网的很大一部分被少数公司拥有，被它们收窄；世界上也还没有每个人都能平等接入。但这些问题是可见的，可见意味着可讨论，可讨论意味着有希望在不太长的时间里解决。他提到卫星互联网会移除一批物理约束，把场地拉平。 全球货币这个概念有多重，他很清醒。 > 我不认为这个星球上有任何一个人真正理解它的全部后果。有很多正面，也有一些负面，但我认为它是可能的。（杰克·多尔西） Lex 追问得更直接：这种数字货币会不会重新定义货币的本质，成为世界主货币，取代各国法币，真正推动货币控制权的去中心化？ 多尔西说会。但他认为更大的影响在于它如何改变社会的运作方式。**钱是基础层，它能撬动的东西远远超出钱本身。** 他讲了一个具体的人。在埃塞俄比亚，他遇到一位创业者，做的是埃塞俄比亚版的 Lyft 或 Uber。她最大的问题之一，是乘客付钱给公司不容易，她付钱给司机也不容易。这两件事直接卡住了增长。 > 她还得操心支付这件事，而不只是思考怎么给乘客和司机最好的体验，这很说明问题。（杰克·多尔西） 他在非洲待了一个月，见到的公司大部分是支付导向的。整个大陆要解决的第一个问题是支付：跨国转账、现有系统里的腐败、缺少便捷的付钱方式让任何生意都很难起步。他的判断是，一旦有一个更耐久、更有韧性、全球统一的标准，创新会在所有地方冒出来。医疗、可持续、交通，都是如此。 ## 化名和匿名不是一回事 Lex 抓住"匿名发布"这个点不放。背后的推论是：中本聪放弃了署名，放弃了所有能归到自己名下的荣誉。 多尔西先纠正了一个措辞。 > 那不是一个匿名身份，是化名身份。匿名是随手把东西丢下就走，没打算围绕它建立什么。化名则是一个被建构出来的身份。（杰克·多尔西） 这个身份存在的时间窗口很短，但它的本意是要留下来的，是要被知道的。而且它确实被尊重着，社区里关于如何纪念这个身份的各种讨论就是一例。 他认为用化名而不是真实身份，也不是纯粹的匿名，是聪明的。因为化名建立了一种可触摸性，还带一点共情：你知道背后是一个人或者几个人，你能在脑子里想象出一个自然的形象。代价是放弃了自我，放弃了让名字和成就绑定的机会。 Lex 顺势问了个尖锐的问题：如果名字不挂在你身上，你还会做现在这些事吗？换句话说，你的自我，跟你的决策绑得有多深？ 多尔西说他希望没有。他会尝试做同样的事，只是不署名。但在一家公司里，法律上很难这么操作。如果是做开源项目，那完全没问题，他不需要自己的真实身份跟它绑在一起。 > 做好一件事、能看见它、看见别人用它，那种满足感是压倒性的，比在头条上看见自己的名字强得多。（杰克·多尔西） ## 能解释为什么，才叫通用智能 话题转到人工智能。Lex 提到图灵七十年前给出的那个测试，并把自然语言称作智能的经典问题。 多尔西没有从哲学入手，他先讲现状。眼下以及未来至少几年，机器学习模型能做的是快速把异常冒泡出来，然后配上人的判断去处理严重性、深度、细微差别和意义。机器负责扫，人负责判，分工清楚。 他把通用智能的那道坎定义得很具体：**系统得能解释为什么。** > 跨过通用智能这道鸿沟，必须能解释为什么，解释决策背后的意义。（杰克·多尔西） Lex 确认了一遍：可解释性是关键，要用自然语言说清为什么做出这个决策。 多尔西说这正是他眼里 AI 未来最大的风险之一。我们正在造一大堆黑箱，它们没法解释自己为什么这么决定，用了什么标准。而我们越来越信任它们，从放贷决策、内容推荐，到驾驶，到医疗。 他举了个很日常的例子：很多人的手表会提示你站起来。这件事的决策逻辑简单得可笑，但你能想象这些系统会变多复杂。而把推荐背后的推理讲清楚，看起来是不可或缺的一环，同时又是极难的问题。 难在哪？他说了句公道话。 > 有时候我们自己都解释不清为什么做某个决定。我们在这件事上对人工智能系统有点不公平，因为人类自己也不擅长。（杰克·多尔西） 这句话值得停一下。可解释性常被当成对机器提出的额外要求，但多尔西指出，这是人类自己都没通过的考试。我们要求机器交代得比自己还清楚。 ## 人会在机器身上找到意义，这不算坏事 Lex 承认接下来这个问题很浪漫：我们能不能造出《她》（Her）里那种系统，你能真的爱上它？ 多尔西反问：这事不是已经发生了吗？日本不是有人跟自己的 AI 结婚了吗？ Lex 说总会有个别人这么做，但他说的是更大规模的关系，更深层的连接，不一定叫爱。 多尔西的回应把焦点从机器挪到了人身上。能不能建立深层连接，**更多取决于这个人如何找到意义、在哪里找到意义，而不是取决于 AI 本身。** Lex 追问：人类真的能从技术里找到意义吗？ 多尔西说百分之百可以，而且他不觉得这必然是坏事。它只会继续演化。意义这件事完全是主观的，不会存在一个让所有人爱上它的魔法算法。 Lex 把这个问题接到更硬的一面：能不能分辨机器人和人？十年二十年后，我们还需不需要分辨？ 多尔西的回答分了场景。在某些问题领域，能分辨当然有用；在另一些领域，可能没那么有用。他说今天要分辨是可能的，但真正有意思的是速度差。 > 创造这项技术的速度，比检测这项技术的速度快得多。（杰克·多尔西） 他提到对抗性机器学习，大量系统专门用来骗过其他机器学习系统。他当然希望防御技术能一直跟上，但 Lex 追问时，他承认那是一场赛跑，检测技术必须领先创造技术两步或者十步。 这场赛跑对金融业的冲击尤其直接。Square 的风险模型建立在身份之上，支付最终归结为身份。你可以设想，围绕深度伪造（deep fake）的整场讨论，下一步会落到驾照、护照、国家身份上。有人会构造身份，穿过像 Square 这样的系统，开始收信用卡，或者进入 Cash App。 他的判断不带幻想：这些技术跑得非常快，我们检测的能力目前大概是落后的。但只要投入足够的关注，能追上去。这件事不会有一个完美的终点，跟安全一样，**永远不会有完美的检测系统，能做的是把迭代速度提上去**，尽快拿到显示对错的信号，把它喂进新模型或者自学习模型里。 ## 谷歌比你更懂你的偏好，而你未必知道 Lex 问他对存在性风险的看法，埃隆·马斯克等人担心的是通用人工智能带来的生存威胁，更窄一些的担忧是狭义 AI 的具体危害。 多尔西没有直接回答，他讲起赫拉利（Yuval Noah Harari）《21 世纪的 21 堂课》最后几章。看标题你会以为在讲冥想，实际那一章讲的是另一件事。 赫拉利的判断是：今天出生的孩子，谷歌对他们偏好的理解，比他们自己更清楚。 > 我能轻易想象，今天谷歌大概比我母亲更了解我的偏好。（杰克·多尔西） 对一个人来说这可能只是玩笑，但对一个从小只认识互联网、只认识谷歌和 Facebook 和 Twitter 和 Square 能做什么的人来说，情况不一样。**自我觉察正在被外包给其他系统，尤其是这些算法。** 赫拉利的担忧是，我们因此失去了自我觉察，因为它现在在我们之外，而且它帮我们做决策做得比我们自己好太多。今天该站着还是该走一走，该选哪个医生，该跟谁约会，这些事现在都演变得非常快。 所以他看冥想是一种工具，用来重建自我觉察，把注意力拉回到这些问题上：我为什么做这个决定？我为什么这样反应？我为什么冒出这个念头？它从哪来的？ 多尔西对这个答案做了一点修正。他说这通向觉察，不一定通向控制。**觉察的意义在于，你能意识到自己正在把一个决定外包给一个你不完全理解、也无法告诉你为什么的算法。** 他补了一句平衡的话：这不是说算法就是坏的。推荐系统最好的形态，是帮你在学习新想法的旅程上走得更远。它可以是很棒的东西。剩下只有一个问题：**你知不知道自己正在这么做？你知不知道自己在邀请它对你施加影响？** Lex 把这个担忧总结成一句：邀请本身完全没问题，重点落在你有没有意识到自己发出过这个邀请。没有觉察，人就只能随波逐流。所以觉察是未来的关键。 插一句跑题的。两人聊到皮克斯，Lex 说《机器人总动员》（WALL·E）是皮克斯最好的电影之一，仅次于《料理鼠王》（Ratatouille）。多尔西不同意，他觉得《料理鼠王》才是最好的。Lex 说这是他们今天第一次在创业故事上产生分歧，一部以老鼠为主角的创业故事，一部是太空科幻。两人笑着把这一页翻过去。 ## 收银员是下一个卡车司机 话题回到正题：自动化的岗位替代。Lex 提到安德鲁·杨（Andrew Yang）在竞选里反复讲的那件事。 多尔西说他在几乎每一个维度上都是百分百对的。他在 Square 的生意里直接看得到这个过程。杨点出了卡车司机，多尔西是密苏里人，他清楚那批人的焦虑每天都在发生，而且常常是看不见的、没人谈论的。 **下一个是收银员。**这跟 Square 直接相关。越来越多销售终端在往顾客手里挪，变成手机和 App，变成提前下单；自助收银机越来越多，Amazon Go 这样的店越来越多。而零售业里收银员的数量极大，他们如何把技能转换成别的工作，目前没有真正的答案。 他认为这会产生大量负面后果。杨关于全民基本收入（UBI）的论点之所以重要，在于转型一定会来，而给人配上新技能、新职业需要时间，在这段时间里，人需要一个**地板**。 > 一千美元一个月就是这样一个地板。它不足以让你辞职，但足以让你不用天天为活下去发愁，从而能去想：我现在该做什么？我需要学什么技能？（杰克·多尔西） 常见的反驳是：工业时代也有过一模一样的恐慌，工厂流水线取代手工，最后一切都好。 多尔西说最大的不同是速度和集中度。让这一切运转起来的东西是数据和作用于数据的算法，而它们高度集中。 他给出第二个担忧，他认为这比岗位替代更可怕：**谁拥有这些数据，谁能在上面运算，我们能不能分享从数据里得出的洞见，好让大家也能造出服务于自身需求的算法？** 所以他认为监管可以扮演强有力的正面角色。一是看向 AI 的基础原语（primitives），看向我们用来构建这些服务的工具，因为这些服务最终会触及人类经验的每一个方面；二是看向数据归谁所有、如何共享。 他承认这些问题目前没有好答案，而且太集中在极少数非常大的公司手里。 > 这些问题，作为社会、作为世界，我们需要比现在更好的答案。现在远远不够。（杰克·多尔西） 他也顺手为 UBI 说了句话：这个想法早该来了，马丁·路德·金在更早就提过。具体是不是一千美元这个数字可能不对，但总得先迈出一步去试，试了才知道什么有效。 ## 一天一顿饭，一种最无聊的超能力 Lex 发现两人在饮食上撞了：都做间歇性断食。他说自己是俄罗斯人，本来就喜欢受苦，断食让人多少体会到作为人是什么感觉。更重要的是，它帮他作为一个程序员和思考者，能坐着连续几小时深度专注。 多尔西说他过去把这件事当作理所当然太久了。三顿饭加两餐零食，这套结构他从来没问过为什么。 他现在一天只吃一顿，晚饭。Lex 说这在他看来是场革命，不吃早饭就已经像在造反。 多尔西说第一周你会有种超能力的感觉，然后你会意识到那不是超能力，你会意识到的是**我们的头脑多大程度上决定了我们以为的可能是什么**。有些围绕我们的结构只是社会习俗，跟健康和身体的需要无关，一天三顿就是其中一例。 他从小就爱拿自己的身体做实验，当过两年素食者，到处乱试。理由很朴素：健康是我们拥有最珍贵的东西，而没有人真正理解它，那么能通过在自己身上做实验来提问，本身就很有吸引力。他是在一档播客里听到有人只吃一顿饭，第一反应是这听着又难又难受，然后决定去做。 > 我学到最多的时候，是把自己逼到不舒服的时候。所有东西在那种时刻都会浮出来，你会真正看清自己是什么、不是什么。（杰克·多尔西） 他举了童年的例子。他小时候说不了话，得去看语言治疗师，因此变得极其害羞。后来有一天他意识到不能再这样下去，就报名参加了演讲俱乐部。分到一张卡片上的题目，五分钟写一篇演讲，讲的时候不能看卡片，要讲满五分钟。那大概是他能想象的最不舒服的事。 但正是这件事给了他极多视角：关于沟通的力量，关于自己的缺陷，以及关于**只要下定决心就真的能做到**。它给了他很多自信。他把断食放在同一个框架里：有趣、有挑战、不舒服，因此带来了大量学习和收益，也会引向更多别的实验。 他也承认，这偶尔确实像超能力，只不过是最无聊的那种。 ## 死亡是一个日常工具 Lex 提了个他自己都标注为浪漫的问题：你会想到自己的死亡吗？ 多尔西说他不试图去理解死亡这件事，但他每天都在想，一天好几次。 怕不怕？他说不怕。他把它看作一次转变，不知道会转成什么，但它同时是个工具，让人感到每一个当下的分量。 > 我只有一个小时，我真的要把这个小时花在这件事上吗？我还能看的日落和日出是有限的，我不会为此爬起来，不会确保自己一定去看。（杰克·多尔西） 所以他用死亡来排序。它不是他恐惧的东西，是一件每个人每天都能用的工具，因为它显示生命有多珍贵。提醒每天都有：自己的身体、朋友、同事，或者新闻里看到的什么。 剩下的问题就变成：拿这个每日提醒做什么。他的用法是问自己，我有没有真的专注在重要的事情上。有时候是工作，有时候是友谊、家庭、关系。**死亡意识是最终的那个澄清器。** Lex 接着问生命的意义，问什么给他目的感、幸福感和意义。 多尔西说，光是意识到自己活着就很有意义。跟个体的连接有意义，不管是刚认识的人、长久的友谊，还是家人。看到别人在用自己参与建造的东西，对他而言非常有意义，非常有力量。 > 归根到底是一种连接感，一种我是比自己更大的东西的一部分的感觉。不管它以什么方式显现，我能直接在小事或大事里感觉到它。（杰克·多尔西） ## 我们是不是活在模拟里 最后一个问题，Lex 问：你觉得我们活在模拟里吗？ 多尔西说不知道。这事挺好玩的，如果真是的话，也挺疯狂、随机，充满问题。 Lex 反问：你会希望它是别的样子吗？ 他的回答绕回了整场访谈的主线。**作为一个星球，我们花了太长时间才意识到大家是在一起的，我们在非常本质的层面是连接的。**我们用自我把它藏得很好，用每天各种琐事把它藏得很好。如果他能改变一件事，就是这件事。 他补了个玩笑：如果我们做不到这一点，那要怎么跟其他的模拟连接上？下一步本来就是逃出这一个，跨越多个模拟，然后分享。 Lex 说，没有比这更好的收尾方式了。 节目最后，Lex 引了保罗·格雷厄姆（Paul Graham）一段关于比特币的话：比特币让他非常好奇，它具备所有范式转移的迹象，黑客们爱它，而它却被描述成一个玩具，就像当年的微型计算机。 ## 这期访谈里真正可用的东西 把整场对话里最锋利的部分挑出来，有几条可以直接拿走： - **把"信任然后验证"当成默认设定，而不是"怀疑然后拒绝"。**多尔西把信用卡受理通过率从 30% 到 40% 推到 99% 的做法，是把监控颗粒度从主体降到行为：不预先审判这个人，而是在他做事的过程中持续观察。任何需要给陌生人开口子的业务，都值得重画一遍这道界线。 - **遇到复杂问题，先拆成能逐个聚焦的部分，再动。**他的诊断是：一次想解决太多、问得不够深、对答案不够挑剔、没形成可检验的假设。这四条里任何一条犯上，规模化的努力都会空转。 - **说服强势合作方，靠有节奏的实物展示，不靠论证。**500 人、1000 人、1 万人、5 万人，每一档跑出可验证的结果再放开下一档。这个方法本身会给团队施加压力，副作用是能长出问责文化和一点透明度。 - **给自己要用的 AI 系统提一个硬性要求：它得能说清为什么。**你自己都解释不清的判断，不要交给一个更解释不清的黑箱。手表提醒你站起来无所谓，放贷、医疗、内容的判断就不行。 - **定期做一次外包审计。**列出你最近完全交给算法决定的几件事，然后问自己：我知不知道我在把这些交出去。赫拉利担心的是失去自我觉察，不是失去控制。觉察回来了，选择权才回来。 - **把不舒服当成实验变量，不要当成需要消除的噪音。**演讲俱乐部和一天一顿饭在他那里是同一类事：主动进入不适，换回大量关于自己的信息。给自己每周安排一件明确不舒服、但可完成的小事。 - **用有限性做优先级排序。**每天几次想起自己会死，然后问：这一个小时真要花在这上面吗。这个方法不需要任何工具，成本是零。 访谈里最容易被忽略的一句，其实是他回答"你会不会做同样的事如果名字不挂在你身上"时的那个停顿。他的答案是希望自己会，然后承认在一家公司里法律上做不到。这份坦诚比任何关于去中心化的论述都更接近他整场在讲的东西：**把结构建得让个人的自我没那么重要，然后接受你还没完全做到。**