“启发俱乐部”，每周有进步。我是罗胖罗振宇。
这是我们「启发俱乐部」北京的第五场。我们正式的小剧场还没有装修完毕，所以今天继续在我们办公室的一角，向过去一周我受到的那些启发——甭管是我读过的书、听过的课、见过的人——表达感谢。
先来讲一个最近看到的故事。据说是翻译圈里的一个八卦。
背景应该是二战后期，那时候美国和苏联吧，关系挺微妙，咱们多少有点了解，表面盟友，私下纠葛，再到后来就冷战了对吧？
就在这个时期，有位美国将军，他收到份机密文件。报告里说，苏联一位军官的妻子怀孕了。嗯，重要的家庭背景信息，将军记下来了。
碰巧的是，某次酒会，美国将军就遇到了这位苏联军官，俩人举着酒杯聊。因为语言不通，一边是英文，一边是俄语，所以旁边还站着个翻译。这种场合肯定就聊点轻松的事儿，聊着聊着就谈起了家庭。美国将军说：“啊！听说你要当爸爸了，恭喜啊。”
话一出口，坏了，这是机密啊，一句话对方就能知道美军在调查他，这塑料关系不就崩了嘛。咋办？将军瞬间出了一拳给旁边的翻译打到地上。将军紧接着摁住人家吼：“不要翻译！！随便讲点苏美友谊万古长青这样的鬼话！”
这一段表演过后，美国将军回去就跟总部自首了。经多方打探，确认了那个苏联军官确实一点英文都不会讲，这才放下心来。
你看，我们两个人在面对面的沟通，突然发现，你居然还有另外一个了解我的通道，这是多么惊悚的事情。我有一个了解你的秘密通道，你居然有可能发现了，这也是一个惊悚的事情。
最近，我在“得到锦囊”里面看到了一个问答，也有类似的惊悚效果。
那个问题是这样的：如果我和谈判对手就价格问题僵持不下，该怎么办？
回答这位锦囊的是潘利华老师，可口可乐的著名营销老兵。他是这么回答的。
回答很长，我念其中的一段。他说，那你可能需要进一步对方底价的信息。如果是在你公司谈判的，有一个办法可以用。
怎么做的呢？你事先安排一个人，在比你们低一层的电梯口等着。当你们陷入价格僵局的时候，就和对方说今天先到这里，我们回头讨论一下再答复给你。送他们到电梯口，然后立马告诉你安排的人和他们乘同一班电梯。在电梯里假装打电话，其实是听他们聊天。因为一般情况下，他们这个时候都会极其放松，讲真话，你就可以得到他们真实的意图。
潘老师是销售老兵。在我的地盘，我既没有诱供，也没有欺诈，是你自己说出来的，算是“阳谋”吧。大家自我检查一下，有没有类似的在别人的地盘上放松警惕的情况？是不是一身冷汗？
大家想想，刚才我说的，还是“前大数据时代”发生的事。而今天呢，天上、地下、远在暗处的摄像头，近在眼前的手机，无时无刻地盯着我们。是不是更惊悚？
今天之所以开场说这么两件小事，是因为过去一周，我花了很多时间看了这本书——《数商》。中信出版社出版的，涂子沛老师的新书。
涂子沛的很多书我都看过，比如《大数据》《数据之巅》《数文明》。又会讲道理，又会讲故事，而且研究的领域还特别前沿的作者，真是不多。这本《数商》，顾名思义，讲的是一个人要想拥有“智商”和“情商”那样拥有“数商”，说白了，就是驾驭数据的能力。
这本书在写作的过程中，就被我盯上了，我恳求涂子沛老师，把它的电子版，独家授权给得到App。然后他就表扬了我，说你这个行为就是很“数商”的行为，通过独家垄断一些数据，获得一些数据上的优势，哈哈。非常荣幸，请奔走相告，如果你想读《数商》这本书的电子版，请来得到App。
当然，“数商”没有那么简单。这本书的一个有趣的地方是，它附有一套数商的测试题，一共34道。它测的不是你的数学能力，而是把握数据的能力。强烈建议所有的得到电子书会员同学，去测一下。
看和“大数据”有关的书，难免就像我刚才讲的那两个故事一样，受到惊吓。因为我们的世界变得大洞小眼，不知道别人通过什么密道正在偷窥我们，把我们算计到骨头缝里，但是我们还一无所知。
这不仅是我们这些普通人的数据在被窥探、被泄露、被计算，就连大公司，也快保不住自己的秘密了。比如，今天你想了解沃尔玛的生意怎么样，其实已经不必去等它在股市上发的财报了。太空中的卫星，早就通过对全球一家家沃尔玛门店门口的停车场的数据涨跌趋势，实时计算出沃尔玛的生意状况了。偷窥者拿到数据的速度和准确度，恐怕还要超过沃尔玛的总部。
好了，这种类型的惊吓，像科幻故事一样，我们听得多了。也不稀奇。作为我们这样的守法良民，再加上不婚姻出轨，无非就是多看点广告，大数据好像也不能把我们怎么样。再别拿什么AI，大数据，智能平台吓唬我，我能怎么办呢？忍着吧。
哎，这就要说到这本书的价值了。
日本作家村上春树有这么一句话：“在高大坚硬的墙和鸡蛋之间，我永远站在鸡蛋那边。”我读这本书的时候，脑子里一直在闪这么句话。对，《数商》就是在大数据时代，站在鸡蛋这一边，也就是我们普通人的立场上写的一本书。
它里面的每一个故事，都是在说，一个普通人完全可以通过不断提升自己对数据的驾驭能力，来把握自己的命运，甚至是挑战权威。
举个例子。这件事发生在2011年，主角是一个美国女记者。这位女记者发现当地很多事故都是因为警察开快车引起的，一整理相关报道，还真是，三百多起交通事故，近20人丧生，却只有一个警察入狱服刑。
她是一位记者呀，她很快就意识到这是一个非常值得关注的社会问题，甚至这些数据有可能也是冰山一角，但是她没有办法找到证据。毕竟找到证据，不就证明警察知法犯法了吗？但她决定试一试。一开始用的是笨办法，拿着测速雷达，扛着摄像机，但超速的警车她追不上，而且也没有权利拦停，晚上还看不清……这条路走不通，没办法，只能放弃。
但这个女记者最后想到了一个绝佳的好主意，美国有个《信息自由法》，里面规定了公民有权了解公务车的使用状态，于是她就向当地交管部门申请，查询警车的数据，一下子就获得了110万条当地警车通过不同高速路收费站的原始记录。
如何处理这些数据呢？她选取了两个固定的收费站,并测算之间的距离,再通过那条路的最高时速算出经过这里最短时间，算出每辆警车通过这里的时间，一比较，比最短时间还短肯定就是超速了嘛！
女记者和她的团队用3个月，整理出了13个月以来警车超速的数据，3900辆警车发生了5100次超速，还都是在上下班的时间，并不是为了公务。
她把这一切发布在报纸上，社会反响很强烈，直接促成了警务部门的整改。一年后通过分析新数据，警察超速的次数下降了84%，她把数据的变化细化到每个部门,详细地列出了他们的改进水平。这份新闻报道也因此获得了2013年度的普利策新闻奖。
到这儿我想起涂子沛《数文明》这本书里的一个观点：传统意义上的数据是人类对事物进行测量的结果，是作为“量”而存在的数据，你多高，多重，量一量就知道了；但是今天的照片、视频、音频的作用可不只是测量，而是源于对周围环境的记录，是作为一种证据、根据而存在的。
你看我们经常面对一个词儿叫“数”，但“数”其实在我们心中请问它到底是数字呢还是数量呢还是数据呢？你觉得这好像差不多。不，区别可大了。
你看人最早面对“数”是什么时候？就是全球化开始的时候，人类睁眼看世界，手里有了望远镜，又有了显微镜，又有了游标卡尺，所以我们可以从大尺度、小尺度、精密尺度来描述这个世界。你看全球化刚开始的那些年，西欧的那些列强，一边是军队，一边是商队，还有什么？探测队。他们的脚步走遍全世界的大江大河、山脉、极地，去丈量这个世界。所以，“数”这个东西在人类文明的爆发它最开始其实要的是什么？是数量，我们通过数量来了解和描绘这个世界。
可是今天的“数”已经不是这个东西了，它是什么？它是数据。它是存下来当作证据的。从今天定了个什么餐、打了个什么车，都记录下来，变成了每一个人留下的证据。既然证据留下来了，那不是我们每个人都可以用的吗？
你看，刚才这位女记者，当她举着摄像机，扛着测速雷达的时候，她是用测量的思维来追踪这件事，达不到目的。而这个世界，真正便利我们的是“数据”。那些数一旦被记录下来，它其实不是什么大平台的资源，它是我们所有人的资源，它是我们分析人的“据”。
这个故事让我震撼的地方，其实不是一个普通人怎么智斗强权，而是——在大数据时代，每个人都有无数条隐秘的小路通向自己的目标。
书里面还有一个例子。丈母娘挑女婿，通常怎么挑？过去只能根据学历、收入这些显性指标。因为彼此是陌生人嘛，我们只能通过这些最朴素、最能说明问题、也最不容易造假的指标来判断对方。
但是在大数据时代呢？
涂子沛老师有一个朋友，叫麦小嘉。他搞定丈母娘的方式，很简单——先知道一个小线索，他未来的丈母娘爱唱戏，担任过梨花曲艺社的社长。然后就好办了，上网搜喽：梨花曲艺社，哦，一个民间戏曲的票友组织。他未来丈母娘的偶像是谁啊？都爱唱些什么呀？然后赶紧找些唱段来学啊。
第一天上门，就说：听说您爱唱戏，有一段我自己怎么唱都唱不好。丈母娘一听，“哪段儿啊？”一说哪段儿，丈母娘来神了，一拍胸脯：这个我教你啊。
然后就是一个把毕生绝学传给了弟子，为了继续培养这个弟子还要把闺女嫁给他的故事。至于房子、存款、收入这些事，重要吗？丈母娘师傅都忘了。
你看，有意思的事情来了。大数据时代，只需要让一个普通人的数据触角再延伸一步，非常小的一步，就可以给一个人赋能，让他以一个活生生的人的方式抵达另一个活生生的人。
这个，我特别有发言权。很多朋友都知道，我自己当年找媳妇就特别难。我老婆是我在征婚网站上找的。她当年白纸黑字写的择偶要求是：不能胖。
但是那又怎么样？只要两个人见了面，一个活生生的人见到了另一个活生生的人，那些想象中的抽象条件，马上就瓦解冰消。活人见面，拼的是那种看不见摸不着的个人魅力，是小动物看小绿豆的缘分。
别小看这件事。这对我们个体来说，是一次全方位的能力释放。比如，我们自己的价值呈现。
你可能也听说了，京东推出了一个“跑步鸡”项目。这个项目是干什么的呢？刘强东说了，就是京东拿出100万只健康的小鸡，也叫“鸡苗”，把它们以免费贷款的形式，发放给贫困农户，每家发100只。每只鸡崽戴一个鸡脚环，每天监测鸡走了多少路，走的步数越多越说明它是散养的，价格卖的越贵。每只散养鸡京东将以超过100元的价格回购，然后在京东销售，卖130元-150元/只。
现在阿里云也开始搞这类项目，他们搞的是“跑步猪”。阿里云的总裁是这么说的：“未来，我们想要的是好猪肉，而不再是一头200斤的猪，而是一头跑了200公里的猪。”，所以呢，他们为每一头猪都建立了一套数据档案，包括猪的品种、日龄、体重、进食情况、运动强度、频次、轨迹，等等。每头猪到底好不好，有多好，它自己没办法说，但是数据可以帮它证明。
这两件事，好像只是大数据的创新运用。但其实背后打开的脑洞是很大的——一些隐蔽的价值终于可以被看见了。
比如说，我前一阵儿看到一个新闻：深圳一男子申请经营性贷款，银行对他进行信用审核，一开始看这个抵押品，征信数据，感觉各方面都没啥毛病。就要放贷了。再仔细一看，发现问题了——他在520这天给多名女性转了520块钱的红包，这个贷款最终是没给他通过。哈哈，你细细品一品这是为啥？很显然，因为私生活乱七八糟啊，这也是信用不良的一个重要反映。
那正向的价值呢？当然也可以。比如，过去一个丈母娘想知道自己这个女婿平时到底爱不爱学习，这咋考察？现在方便了——打开你的“得到学分”看看呗？
现在确实有很多企业在拿得到学分作为招聘人的标准。前不久，我们还和长江商学院搞了一个合作：得到学分650分以上的同学，不仅可以直通面试，而且还可以拿到8万块钱的奖学金。你看，数据记录，让我们原来被隐蔽的，无法自我证明的价值也显性化了。
再深想一层，数据时代，对普通人还有什么好处？
最近看了一篇《人物》的报道，是说围棋大师江铸久的。他讲了一个发生在他带的围棋班的小故事。
“有一个女孩，妈妈陪着她来下围棋。她在思考的时候开始啃手指头，这时候她妈妈也看见了，于是就冲过来，「跟你说多少次了，女孩子这样很难看的。」
这女孩真好，她一声不吭，就光看我们摆棋，她妈妈说她，放下来了，待会儿她一入神，又啃起来了，这说明她专注。后来我找了个没人的时候，跟她妈妈说，你怎么会觉得你孩子不好呢？据我所知，一、她咬手指跟她认不认真，没关系；二、她咬手指说明她入神了，别人是不应该打扰她的。
她妈妈就有点挂不住了。她说江老师你的意思是我不应该说。我说不是不是，我只是想告诉你，围棋大师吴清源，在19岁和本因坊秀哉下世纪名局的时候，记者从门缝里看到，吴清源也会不自觉地咬手指头，你的孩子跟大师是一个动作。”
我看到这一段的时候，都能想象那个女孩的妈妈听到这儿眼神放光的样子：哦，我女儿咬手指，原来是和吴清源大师一个动作！
你看，一个数据的连接，产生的效果多么奇特。在各自孤立的世界里，咬手指本来是一个坏习惯。但是在数据联通的世界里，咬手指居然成了被大师召唤的一个生命印记。我们都能想象随后发生的事，那个小女孩的学棋生涯肯定又多了一个隐秘的激励。
过去时代的残酷之处就在于，各个数据存储之间是独立的，割裂的。我们无法拿自己的数据和古往今来的那么多数据去比对。要不是因为偶然的机缘，比如，江铸久的夫人芮乃伟是吴清源的弟子，这个超级节点的连接，一般人无从获取这个数据。那我们某一个部分的价值可能从此就被遮蔽了。
但是现在这个世界不同了。现在这个世界通过互联网，以及各种关联算法，能给你算出这个世界上你跟其他人的类似处境、横向联系。在大数据时代，一个人的生命有可能被远方的灯照亮。
一个典型的例子是关于“阅读障碍症”的。很抱歉我不该说这个“症”，现在这个群体管自己叫“阅读困难”，去掉了最后这个“症”。
据说，有高达20%的小孩都会有阅读书写困难的问题。比如，你需要去猜很多字词、文章的意思；你会将字看反或颠倒，很容易跳行或漏字；你必须用手指头指着每一个字来阅读；你在书写的时候会犯很多拼写错误等等。
在传统时代，这样的孩子只会有一个称号——学渣。
但是前几年，有一次我在杭州见到了北京大学的汪丁丁教授。他就告诉我，据研究，有阅读障碍症的人比没有阅读障碍症的人的社会成就要高得多。
来，看一组照片，这些都是阅读障碍症患者。
我最近看到一则材料，说：苹果公司有四分之一的工程师有读写困难，有40%全球身价过亿英镑的商人和50%在NASA航天局上班的人都有读写困难。现在，这个群体，因为能彼此看见，彼此印照，反而有了空前的信心。他们说，“读写困难不是病，只是学习方式不同常人。”你就想，仅此一句话，释放出来多少社会的善意、个人的信心和人生的可能？
吴伯凡老师有一门课，正在更新，叫《吴伯凡·每周商业评论》。
他在课程里提到一对英文词汇：一个叫Label，一个叫Tag。
这两个词翻译成中文都叫“标签”。但是意思不一样。
Label的意思，就是把一个名称、一个头衔，或者一个Logo、一句标识性的话贴在一个人身上，以便我很好地识别这是有钱人还是穷人，是精英还是平民等等。我们很熟悉这样的标签。
而Tag这个词，它虽然也叫标签，但是它跟Label有明显的区别。
Tag是一种碎片式的标签。比如说当我们在使用互联网的时候，任何一个行为都有可能被它贴上一个小标签。你购买了任何一件产品，你浏览了任何一条新闻，你都可能被打上了一个小标签，你都不知道你身上已经悄悄地被它贴上了几十个甚至几百个这样的小标签。它就好像是加了密的电文，机器就能够用这些小标签逐渐地合成一个形象，随着你的浏览、你的购买行为越来越多的时候，这些标签会越来越多。用我们通常的话来说，你的颗粒会越来越多，颗粒度会越来越细，你在那边形成的画像的像素就会越来越高，它就会成为世界上最了解你的人。
通过Label，我们只能把自己固化在某一个身份，某一个衡量标准下面，而大数据时代的Tag，让每个人都能拿自己生命的某个碎片和其他的碎片碰撞，会产生奇特的效果。
吴伯凡老师举了一个例子，他有一个朋友，民营企业家，刚买了一家直升飞机，然后一边就抱怨，这个第二款比第一款还涨了一点价，第一款我就买了，涨了4000万。经常就吹这种牛的人，你想。但这个人有一种习惯，就是他那个在任何停车场停车到29分钟的时候他一定一个箭步冲出去，要把这个车开出去，然后再开回来。为什么？因为过了29分钟，过了30分钟就按一个小时算停车费。你怎么理解这个人的行为？你说他是富人还是穷人？他的生活每一个阶段在他的生命里面都打下了印记，很难用这个简单的Label给他分类，你只有用Tag才能够分得清一个人。
还记得刚才讲的那个咬手指头的小姑娘的故事吗？
这种事，在我身上也发生过。
我算是一个有科学精神的人，没有证据的怪力乱神一概不信。但是记得前几年有一次，当时我们刚刚下定决心，要转型做知识服务，也就是教育行业，我突然听到一个事——一个数据——我的生日和蔡元培先生，居然是同一天，1月11日。
我无法描述那一刻我受到的激励和鼓舞。我这么普通的一个人，居然有一个通道和一位先贤隐然契合。那一刻，一个没有宗教信仰的人，居然也知道了什么叫做召唤（Calling）。
顺便说一句，我们“启发俱乐部”这个起家的寒酸的小剧场，就在我们公司的一间会议室里，这间会议室就叫“蔡元培厅”。
在读了《数商》这本书之后，我受到了一个重要的启发。
我们都知道，整个现代社会的基础建立在分工的基础上。分工导致效率，合作产生繁荣嘛。
这个道理当然是对的。
我们每个人身上都有两个记号，一是名字，二是职业：张三，工人；李四，农民；王五，工程师；赵六，医生。在分工时代，这是一件理所当然的事。
这意味着什么呢？意味着每一个人，其实就是一坨走来走去的“数据包”啊，里面装着他工作需要的信息、知识和技能。而社会分工就是在这个基础上展开的。
一个经济体的发达程度，其实就取决于它内部分工的深度。
我记得前几年看过一篇文章，它就提出来一个问题：都说大国崛起，为什么崛起的大国，人口越来越多？
道理很简单，人口大国的分工能力极强，能够承载的工业零部件数量很多。
在蒸汽机时代，最复杂的工业品是铁甲舰，一条铁甲舰有几十万种零部件，所以，当时的一个工业国需要近百万的人口，最小的工业国比利时也有400万人口。
第二次工业革命以后，增加了电器和化工两个大门类，基本零部件种类达到了几百万种。这时候，比利时就不行了。就连有4000万人口的法国，它的工业体系也并不完备，被6000多万人的德国打上门，爆发了第一次、第二次世界大战。
二战后，一套完整工业体系需要由上千万种工业基本配件构成，这决定了只有人口上亿的工业国，也就是只有美国和苏联，才有资格成为世界一极，其他工业国只能做附庸。
这个说法当然不严谨，但是它说明了工业时代的基本逻辑：人是分工的载体。每个人都是一个“数据包”。
这就像你家里装修，你确定一个预算，然后就到市场中去找泥瓦匠、木工、水电工、做家具的、安窗帘的。这些技能一来，拼成一个系统，家里装修就做完了。你看，这是一个多么清晰的世界，人各司其职，各显其能，各美其美。
但是今天，这个逻辑发生了一点点小变化。
你会发现，出现了一种人，他的价值不在于他身上存储了多少信息，有多少技能。他的价值在于，他能够神奇地通向各种信息、各种技能，而且能够神奇地把它们一锅乱炖，变成价值。这就不是“数据”，这其实就是涂子沛说的“数商”，我其实更愿意换一个我们熟悉的词：“算法”。
我第一次意识到这一点，还是我当年在电视台当记者的时候。栏目组里有那么一位大姐，你要依我说，她业务水平一般般。但是，要论起做片子，无论是数量还是质量，都名列前茅。为啥？因为大家都爱帮她：小王，帮我看看这段词咋写呗？我去帮你订盒饭。小李，这段你帮我编一下？我去帮你联系几个难搞的采访对象。爱帮她的人，不光是小王小李啊，还有我。
但是，细想一下，对我当时幼小的心灵还是挺震撼的。不都说“学会数理化，走遍天下都不怕”吗？怎么“求人能做数理化，走遍天下也不怕呢？”数据再厉害，好像也不如拥有一套算法更能解决问题。
说个近在眼前的例子吧。
咱们得到App里的薄世宁医生的《医学通识课》，非常成功，已经有10万人在学习了。
有一次，我和薄医生聊天，他说，罗胖，你知道为什么医学通识课，我能做成吗？我说，你水平高呗？
他说，不尽然。
“原因很简单。医生是一个高度分工的职业。内科不懂外科，眼科不懂骨科，小儿科不懂肿瘤科。所以，如果你去找顶级名医，其实他都是说顺着某一个枝杈攀爬到了高处的，钻研得极深。钻研得深的人，是很难做出一个医学通识课程的。但是，我的本专业是ICU医生，重症医学科。我占据了一个非常独特的位置。各个科室的危重病人，都会往我这里送。在我这里脱离危险的病人，再往各个科室送。所以，我和各个专业的医生都有交道。我这个专业是一个大医院里面的信息中枢。所以，我来做这门通识课程就有了一个便利条件，不管那门单独的医学知识，我多少知道一点。即使不知道，没关系，我也知道问谁。”
你看，是不是“算法”比“数据”重要？
顺便说一个薄世宁医生教给我的方法。他说，如果你到一个陌生的医院，想搞清楚一个科室各个大夫的水平，你问大夫是不行的，你看官职、看职称也是不行的。职称高的医生没准是写论文厉害，临床不见得行。那找谁问呢？你去问护士长。护士长是一个科室的信息中枢，她才知道哪个大夫看病做手术的水平是真高。
你看，拥有“数据”的人，不见得是最有价值的人了。能够判断、掌控、调用、整合这数据的人，正在成为价值更高的人。我们正在经历一个从“分工时代”到“算法时代”的变化。
过去一周，我们的用户，给我提供的两个启发很有意思。
一位是yakaka。他在知识城邦里面留言告诉我一个小知识。说现在的全球新冠疫情极大地影响了天气预报的准确度。哎，这是为啥？
因为航班。现在的天气预报系统其实非常依赖世界各地的飞机。它们身上都带有大量的传感器，在飞行过程中，可以提供一手的气象指标，比如温度、风速什么的。现在航班大面积减少了，天气预报系统可不就不准了吗？
这个小知识告诉我们一件事：数据是分布式搜集和存储，而价值则是集中由算法来集中创造。大数据时代越走到深处，各种数据都不可能存储在本地，你越是需要广泛地、多维度地搜集信息，而每个人承担的是“算法”的任务。
另一个小知识是昨天一位叫“王前”的用户告诉我的。他是一位知名的设计师。
给大家看一组粉底液的文案：
补水保湿遮瑕粉底液
大牌粉底液超低价，手慢无！
粉底用得好，胜过去韩国。
时间流过，你还是妈妈心中的宝贝
提亮肤色遮瑕粉底液，淡妆可以很美丽
薄薄一层CC霜，瞬间化身小公主
这是一组广告文案。要命的是，这不是人写的，这是阿里巴巴研发的“AI智能文案”写的。更要命的是，最快，它一秒钟可以写20000条。我们都知道阿里巴巴研发的人工智能鹿班，一秒钟能完成8000张海报，设计能力接近高级设计师水平。
王前告诉了我一句话：“人工智能时代我们也许会更值钱，但我们首先得更像人，而不是机器。”
什么叫更像人？不是数据的存储器，而是可以利用这个时代各种数据，能形成独特算法，这才是人啊。
从这个角度来看，我们和社会打交道的方式就要变了。我举个例子，我们为什么要买保险？
老有所养、病有所医、爱有所继、幼有所护、壮有所倚、亲有所奉、残有所仗、钱有所积、
产有所保、财有所承。这是所谓保险的“十大黄金价值”。
但是，我买保险，完全不是因为这些理由。
你想，中国现在有一千万左右的保险销售人员。这个数字还在涨，大概会涨到一千五百万到两千万。请问，这是一批什么人？是天天给你推销保险的人吗？是帮助你实现财产安全的人吗？都是。但这只是他们“数据”的这一面。
别忘了，他们还有“算法”的一面。
这么大的保险业大军，可能是中国社会最活跃、接触面最广泛、和医疗、健康、养老这些关键领域接触最深的人。所以，在我眼里，他们是一个个关键节点。他们中的佼佼者，不仅身怀绝技，而且人脉众多。他们的人脉还会抵达我不会抵达的地方。这是那里是“数据”资源，这是“算法”资源啊。
你就想一个情境：如果我们的父母病了。接送他们去医院看病，交给谁放心？当然是交给一个将要服务你多年的保险顾问放心。不仅放心，他们会比我们子女更合格。因为他们对医疗系统更熟啊。所以，买保险，其实是为了用一笔钱作为纽带，在自己身上嫁接了一个“算法”。太划算了。
当然，还可以有其他的用法。比如，我不止有一个保险顾问。我就对他们提要求，把他们知道的客户有趣的故事，不定期地告诉我。这是我了解世界的一个窗口。你看，他们还是我嫁接的“知识算法”。
还有一个问题，为什么现在那么多白领要去参加公益组织？
是为了道德感和自我满足嘛？有这个原因。但是你想，现在白领多忙啊，自己的工作应付起来都费劲，为啥还要花时间去做公益呢？
我问过身边的一些人。他们告诉了我一个奇特的答案。他们说，人不能只在一个单位工作。道理很简单，任何单位，不管是企业还是事业单位，本质上都是科层化的组织。它会把人压缩在一个岗位里，手艺越来越精专，但是视野会越来越狭窄，人格会越活越干瘪。
但是在公益组织里，你会遇到形形色色的人。而且还有一个好处，就是，我们都不为钱，我们为了一个有共识的目标——公益组织的那些目标和挑战，因为是做对社会有益的事，非常容易凝聚共识——我们一起迎接挑战、解决问题，我们可以保证基本信任，而且还能培养战斗友谊。大家会在这样的友谊中彼此滋养。那在公益组织之外，彼此帮忙，甚至成为商业上的伙伴，都是自然的结果。
你看，这又是一个神奇的效应。参加公益，既不像看起来的那么无私，也不像有人想的那么功利。它在都市白领的生活中扮演了一个不可或缺的角色，它能嫁接新的算法到自己的生活中。
我们得到App里的刘润老师，他的身份是商业顾问，但是他也是一位在公益界非常活跃的人士。他现在还是宋庆龄基金会的理事，以及很多公益组织的重要成员。他就跟我说过，他的商业成功，让他更有能力去做公益。而做公益的过程，又反过来大大助力了他的商业成功。这是一个一体两面的事情。
最近，润总在咱们知识城邦里面发起了一个有趣的活动：要向100个不认识的人学习。学习的范围不限，只要能教一件令他感到惊喜的事儿。这个事儿在知识城邦里还挺热闹的，教他怎么吃小龙虾的，教他怎么保养头发的，教他怎么变魔术的，教他怎么简单按摩的，教他商业地推的，教他怎么选择医院的，教他如何记住一张二维码的，等等。大家看完节目都可以去知识城邦围观一下。
那请问刘润老师这是在干嘛？真的在拜师学艺吗？不是。他是在搜集各种各样的算法。更准确地说，他是在结成一个算法圈层，彼此嫁接，让自己，也让这个圈子里的每个人的算法变得更强大。
听到这儿，你可能会说，有必要这么麻烦吗？我自己有本事，有钱，什么问题解决不了？
只怕还真是不行。
你发现一个现象没有？这个世界上，能用钱解决的问题越来越多，同时，用钱解决不了的问题也越来越多。举个例子，一个富人想让孩子上哈佛。
美国的名校和中国的大学不太一样，捐款足够多，一个富人确实是有可能让自己的孩子上名校的。前些年，不就有传闻吗？一位中国富豪捐了一个多亿，把自己的孩子送进了哈佛大学。
但是有一次，我和一位做美国留学顾问的朋友聊天，他就跟我说，那位富豪的钱花多了，用不着那么多钱。
那应该怎么做呢？
他说，步骤大概是这样的：自己先随便读个这种名校的培训项目，门槛不高，但是你就成了那个学校的校友了。然后积极参加校友会的活动。每年捐一笔款。比如一年10万美金什么的。（这当然对普通人也是一笔很大的钱。但谁让人家是富豪呢？）对于校友会来说，一个每年捐款10万美金的校友，是很珍贵的资源，他们会主动地来维护你。接下来，你就顺理成章地进入到那个关系网络里。那自然，你就知道找谁写推荐信，找谁做咨询，找谁沟通孩子入学的事。前前后后，加起来虽然也要花上百万美元，但是和那一亿比起来，还是不到十分之一的价格。
我知道有人可能会问了：花时间搭精力先放到一边，这么做一定可以保证孩子上哈佛吗？不能保证，但是概率会增大。
你看，这里面就有一个问题了。我们太习惯市场经济给我们的那个表面的承诺，只要肯花钱，什么都能买到。真的吗？大到让孩子上名校，中到你自己想组织一个复杂项目，小到你家里做一次装修，你会发现，都不能实现简单的一手交钱一手交货，都需要我们拥有一种独特的算法，抵达独特的资源。否则，很多目标根本无法完成。
过去几年，我们经常讲，一个人不能只做专业人才，还要当“跨界”人才。但是从今天讲的这个角度来说，跨界已经远远不够了，咱们还得做“无界”人才：全世界到处都是数据，我都可以信手拈来，我对它们做甄别、排序、结构和整合。我要把自己活成一个“算法”。
那问题来了，怎么才能活成一个算法呢？这是一个太大的话题。过去一周，我自己的思绪集中在一个小问题上：怎么才能重新定义我们正在做的事？
还是拿最近看到的围棋九段江铸久的那篇文章来举例子。
江铸久很厉害啊。几十年前，他在中日擂台赛中一个人放倒了5名日本高手，成为民族英雄。现在，58岁的他胡子都白了，他开了个围棋学校，教小孩子下围棋。放眼中日韩，江铸久是唯一一个教授围棋入门课程的九段棋手。
他的围棋班上发生了这么个事。
有一次，他的围棋学校打比赛，按规定是20分钟不到，就视为弃权。那天比赛已经开始13分钟了，有个女孩还没到。江铸久就沉不住气了，他就给她爸爸打电话。她爸说，不对啊，我把她提前送到的。那女孩去哪了？不知道。时间分分秒秒过去了，就卡在第15、16分钟的时候，那女孩气喘吁吁进来了。然后坐下，“啪”，落下了一颗子。
那天她第一盘就赢了，到了最后关键局的时候，她发挥特别好，把一个平时比她厉害的男孩子给干掉了。
下完了，江铸久就帮他们复盘什么的，这个女孩她也不会挤到人群当中，但在肩膀两边总能感觉到她的存在，知道她在安静地做着记录。后来她把东西收拾好，跟江铸久鞠个躬，就走了，你也看不出来她有多高兴。
后来是另一个家长，跟江铸久讲的。那个家长说，那个女孩好可怜，其实提前10分钟就到了，结果进了电梯，电梯就坏了，刷的一下掉到了负一楼，停了将近20分钟。等电梯门打开了，她才走了另外一个没坏的电梯，跑上来。
江铸久就说，我知道了这个经历，我特别佩服那孩子。因为说明这孩子身上有一个特点，就是知道当下最重要的事是什么。你看，她到了教室，根本不和你解释。她知道现在唯一该做的事，是把第一步棋下下去。而绝大部分成人，是没有这个能力的。
还有一次，江铸久带着一帮孩子们去日本。天特别热，有个男孩买了个冰淇淋吃，但是不进店，在店门口吃。江铸久就问他，你怎么不进去呢？里面凉快。他说我觉得我的冰淇淋吃得慢，有可能化了掉在别人店里。江铸久的反应是，这个男孩非常适合下棋。他不是说这个男孩道德高尚什么的，而是说，这个孩子能够想象别人的感受。而下围棋，最重要的能力就是要能随时体会对手的想法。你要时刻假设对手是一个讲理的人，才能让你自己变得更加讲理。
我看江铸久的这篇文章，突然意识到一件事情：真正的行业高手做教育，早已超越了为自己这一行储备人才的境界，他是在教给孩子一个终身受益的，不管干什么都有用的“算法”。
就拿围棋来说，不管这个孩子将来是不是走职业棋手的道路，他至少都通过围棋磨练出了三个能力。就是：
第一，做事有规划——大多数人在做出行动的时候，往往都是应激反应，走一步看一步，脚踩西瓜皮，滑到哪里是哪里，而不是仔细谋算当前的行动。
第二，行动有主次——那么多该做的事情都摆在面前，先做哪个后做哪个，绝大多数人其实是非常被动地在做安排。而在围棋盘上训练出来的人，是一步都不能错。
第三，善于感知他人、尊重他人。这还不只是说，我能猜到对方是怎么想的。而且是在说，我要尊重对方，假设对方想的是对的。因为只有当我假设对方是对的的时候，我做的应对也才能是对的，我才能通过一盘盘的棋，让自己变得更好。
看了这篇文章，我才知道为什么要送孩子去下围棋。不是为赢，不是为积累一个什么爱好、才艺、奖状，而是为了从小赠送给孩子一套终身受益的“算法”。
其实，任何职业都是这样。任何一行的高手，其实都是一个算法。我们都可以从“算法”的角度，来重新理解一遍我们正在做的事。
过去几年，给我启发最多的组织，就是我经常讲的“北京十一学校”。这位，是北京十一学校的语文老师史建筑。
有一次，我到他们的课堂上参观。发现他们正在讲《四世同堂》。那史建筑老师是怎么讲这门课呢？他是给学生布置了一个任务：如果你是抗战时期的一位记者，来到北平小羊圈胡同来采访。请在《四世同堂》里面选取一个人物，祁老太爷也好，冠晓荷也好，大赤包也好，车夫小崔也好，你写一个采访提纲，然后再替这些人物写一篇书面的回答。至于读小说、做研究、找延伸材料，那都是学生自己的事。
这样的设计在史建筑老师的课堂上到处皆是。过去半年多，几乎所有的中小学都在上网课，我问十一学校的老师，网上上课对你们影响大吗？他们说还好。因为上网课最难管理的，是学生的注意力。如果是教知识点，那确实比较麻烦。但是十一学校普遍都是任务式教学，学生注意力不容易涣散。
随便举例子，比如，《林教头风雪山神庙》，这样的课文，一般的老师可能教的就是字词句篇章段落大意中心思想，但是十一学校的课堂上，可能就是请学生扮演林冲、陆虞侯、高太尉来搞个座谈会了。
那么，请问这样的语文老师和过去的语文老师有什么区别？
过去的语文老师，自带知识，自带数据，他要完成的，好像就是把数据拷贝给学生。而史建筑这样的语文老师呢？他只是在设计一套算法，至于知识、数据，在现在这个时代，学生可以无边界地自己去获取。
再深想一层，你会发现这个区别有一个神奇的后果：如果你认为自己是“数据“，那么只会缓慢增长。很多语文老师，甚至是一本教参，一套教案用几十年。而如果你认为自己是“算法”，它会以惊人的速度往前迭代。这才是真正的区别。
还是来自北京十一学校的例子。如果你是一个中学的图书管理员，请问你的岗位职责是什么？
当然就是买书、分类、借用，别让图书丢失、污损了。还能有什么呢？你看，这么一看自己的岗位，这就是一套数据，是很难迭代的。
但是北京十一学校的做法不一样。除了学校的大图书馆之外，有大量的书是直接分到各个教室的。为什么？十一学校的想法是，图书管理员不是为书服务的，是为人服务的。
那一个图书管理员面对的情况就复杂了。老师想买什么书？这书多快能送到？在有限的预算下，什么品种买多少本？在教室之间怎么流转效率最高？你看，一个图书管理员的工作，有无穷无尽的迭代空间。他的创造力也就被激发出来了。如果这个工作做好了。他能做的事可就不是一个中学图书馆能限制的了，甚至也不是图书管理员这个职业能限制的了。
这就是完成了从数据到算法的迭代。
我们都是普通人。关于自己的定位，其有两个方法。第一，我是一颗螺丝钉，我在一个精细的分工角色里，我能做的，无非就是尽量靠谱，质量上乘。第二，我就是一个中心，世界是我的数据，我来编制一套独特的算法，输出产品，不断迭代。
在这方面，我听到的最精当的一句话，是来自于阿里巴巴的副总裁，现在蚂蚁金服的董事长彭蕾。她常年担任马云的副手。她说，“无论马云的决定是什么,我的任务都只有一个：帮助这个决定成为最正确的决定。”
多精彩。世界只是提供数据，哪怕是领导的决定、命令也不过是一个数据。没有任何数据孤立地看是对的。我们每一个人的使命就是不断迭代自己的算法，把整合起来的数据，输出成一个更好的结果。
把自己活成一个算法，需要对我们过去的观念、生活方式做全方位的审视。
最近，李诞写了一篇东西，还没有公开发，我征得他的同意，给大家引用其中的一段。
“一个学员问我，你是怎么处理工作和生活的？可能，就是没有工作的人，才会想这种问题。
创作是一份调动你一切人生的工作。一份即便调动了一切，也常常创作不出来的工作。
那么，你调动起一切了吗？选择了这个行业，想要做得好，请尽早放弃分开工作和生活这种有害的想法，请尽早学会在工作中享受生活，在享受生活中工作的办法。至少对演员，编剧，导演来说，是全无退路的（其他岗位的朋友，其实也没有太多退路）。”
对，这不仅是对所有搞创作型工作的人，几乎对所有职业的人都适用，因为世界在大数据时代已经全然打开，原来是秘密的地方都向我们张开了它的孔道，我们通过这些孔道几乎可以通向世界任何一个维度的数据。在这样汪洋大海的数据当中，我们没有办法靠自己身体里的这一颗颗数据行走江湖了，我们必须演化成一个算法，没有什么边界，没有什么工作和生活之间的区别。
还记得我上一周「启发俱乐部」讲的那个故事吗？有人请一位导演拍片子，一看他的报价说，好贵啊，也没花你多长是时间啊。导演说，我花的哪里是拍片的这点时间？我过去这一生吃的饭、走的路、看的书、喝过的咖啡、谈过的恋爱，都会呈现在为你拍的这一部电影中。哪有什么生活和工作的边界？打开一切的边界，让我们活成一道算法。
这就是过去一周我受到的启发。听完了今天这一段我估计你也知道了，「启发俱乐部」也想活成一个算法。所以最后还是一个请求，我就在知识城邦里发布一条笔记。你可以在我的这条知识城邦下留言，告诉我你最近受到的启发。如果这个启发也启发了我，我会替你说出来，甚至请你走上启发俱乐部的舞台。
我们一起做算法的迭代。
好，这就是《启发俱乐部》的北京第五场。下周三晚8点，再见。