《深度工作》的作者说，他发现有两类人注定会成功：

• 一种是能够利用智能机器进行创造性工作的；
• 另一种是所在领域的个中翘楚。

但事实上，这两类人在不断融为一类人。一方面，每个领域的高手，都是很擅长利用智能机器进行创造性工作的；另一方面，如果不能与机器合作，不能迅速掌握复杂工具，你就是在做低水平的重复工作，就没有时间做创造性工作，也就很难成为所在领域的个中翘楚。

所以要想成为厉害的人，

不但应擅长与人合作，还必须精通人机合作。

以最近大热的币圈来举例，如果想进入这个行业，还不愿成为一个新韭菜，获得足够的高质量信息是必须的。在这个新兴市场中，信息就是金钱体现的非常「纯粹和直接」，比如：

• 币价24小时变动，没有涨停与跌停；
• 交易所有成百上千个，各交易所的币种和价格都不一样；
• 币有几千种，他们可能在不同的交易所上市；

由于有信息差和价格差，软件高手就设计了程序在不同平台之间自动交易，又称自动「搬砖」来套利。这个圈子对各种政策和信息异常敏感，还喜欢搞一些虚假信息，比如将多年前政府发布的监管信息，改到最近日期以混淆视听，影响币价。

所以在币圈要想比较全面的了解信息，分辨真假，做出好的决策，以传统的阅读和搜索的方式，每天24小时盯着都不够用。怎么办呢？

古代的皇帝也遇到过这样的问题，一个人管偌大个国家，要处理大量的真真假假的信息。就得建情报局，《楚乔传》里叫谍纸天眼，由宇文玥掌管，是大魏的命脉。在谍纸天眼工作的基层员工是谍者，每个谍者的任务包括情报搜集，监听窃视等。

在信息社会，个人也有能力派出许多谍者。这个谍者就是机器爬虫，爬虫爬到信息后，再机器建模，抽取出信息的关键点，我们就能用较少的时间获得高密度的知识。最近一段时间我在研究一套不用写代码就能完成的高效信息获取系统，目前已有小成，过完节后给多元成长群的小伙伴分享。

在很长一段时间呢，信息的吞吐量大小，直接关系到赚钱和成长机会的获取，谁的系统越高效，谁将会做出更好的决策和行动。我们应努力成为信息的皇帝，而不是信息的奴隶。

瑞·达利欧的桥水基金为什么能够获得非常大的成功，达利欧创造的那套机器辅助决策系统功不可没。《原则》一书中达利欧说：

计算机是我得到的价值最高的东西之一，因为计算机对我的思考有很大帮助作用。没有计算机，桥水绝不可能取得后来的成功。

为什么要人机合作？因为机器具备很多人不具备的优点，斯坦福教授 Fogg 在行为设计理论著作《Persuasive Technology》，一书中解释了机器具有的6大优势：

没有人能像机器一样坚持不懈。计算机不会感到疲倦、气馁或沮丧。它们不需要吃饭，也不需要睡觉。它们可以24小时工作，你可以拒绝它的帮助，但它不会拒绝你的要求。

你往银行存了一笔钱，担心自己忘了银行卡密码，你会将密码存在电脑里还是让其他人帮你记住？

你不会将密码告知他人，记在电脑里再加密才是比较安全的。

有关涉及隐私的心理咨询，病人对隐私是非常在意的，一种解决办法是病人匿名，在网上咨询医生。还有一种选择是，医生是个机器人，它不会透露隐私，病人就不需要匿名。机器还可以调用大数据获得更佳的治疗方案，有利于对病人治疗。

在计算机如此发达的时代，我认为「头脑王者」，「冲顶大会」这样的活动仅仅就是娱乐，真的没啥实际意义，别谈啥益智了，你记得再多，有Google 多吗？

计算机不仅可存储大量的数据，它还可以精确，快速，不受情绪干扰的，处理人给它提供的信息。让人执行100项检查清单，很难不出错。但机器就不会出错，因为它有明确的规则算法，错一个就不能进入下一步。

通常，人们并不是受信息本身的影响，更多的是受信息表现形式的影响。人类有多种信息传达方式，但计算机有更多更丰富的变现形式。

计算机能够提供数据和图形，有丰富的音频和视频，动画，场景模拟，超链接等。计算机还可以通过将各种模式组合，例如音频、视频和数据，在交互过程中产生一种协同效应，产生最优的互动效果。

机器还有一个很大的优势就是能容易的复制和规模化。如果一个依赖人的做法有效，那也很难将这种经验扩展到世界各地。我们如何才能复制一个顶级的销售代表，一个有影响力的私人教练，或者一个有魅力的明星级人物呢?

相比之下，基于机器，基于软件界面的体验，尤其是那些通过互联网交付的体验相对来说更容易网络化，规模化。假设现在我研发出了一套优良的决策系统，并打包成了软件。那么我就能容易的将它规模化，而且保证品质不变。

机器具有几乎无处不在的能力。随着嵌入式计算机的发展，计算机应用在人们不受欢迎的地方变得越来越普遍，比如浴室或卧室，或者人类不能去的地方(内衣，嵌入汽车系统，或植入牙刷)。与其让父母唠叨劝孩子刷牙，不如让机器在适当的时间和地点提醒他们做这项工作。

以上机器的六个优势是 Fogg 在2003年总结的，十多年过去了，这些机器优势越来越明显，在我们的生活中发挥着越来越重要的作用。

行为设计学就是人与机器合作的科学，在汉语里「设计」这个词用的并不好。用在物上，设计这个词，没有问题，比如设计产品，设计一个杯子等。

但用在人上，来修饰行为，一些人可能感到不太舒服。对行为进行设计，可能会觉得你是不是在套路我，在设计我，你可能不怀好意。但行为设计学是一门工具科学，关于工具科学，奥派自由主义精神领袖米塞斯论述说：

科学不做价值判断，也永远不能告诉某人应该做什么，它只指出如果他想实现某种既定目的而应该如何去行动。

所以若改成「行为赋能」也许就能避免这种误解。我给行为设计学一个重新的理解是：

行为设计学是给人赋能的科学，人机合作，给人赋能，让人实现他以前从未完成的目标，这就是行为设计学的价值所在。

所以行为设计学其实就是人机合作的一种方式，依据人与机器互动方式的不同，我将行为设计分了三个阶段：

PC主要是一种生产工具，或者说是游戏工具。它发挥的功能比较有限，就像下面这个会跑的闹铃一样，非常机械和单调。由于体积大，便携性不好，PC对人最大的帮助还是存储数据，处理加工手工输入的信息。

移动设备不同于PC，它非常便携，是我们身体的延伸。一定程度上，它可以充当我们的眼，手，嘴，耳等各种器官，与我们合作完成个人以前无法完成的事情。比如通过扫二维码来完成支付行为，弥补了眼睛的缺陷，再也不怕收到假币。

我们逐渐走向一个机器大展身手的时代。智能的机器可以个性化，自动化的辅助我们完成大量工作。比如分析个人营养要求自动预定新鲜蔬菜上门。

目前人工智能遇到的一个问题是，智能化和个性化就需要大数据支持。而当前的数据提供方没有足够的激励方式让他们愿意对外提供数据。区块链技术的发展或许能解决这个问题，将创造和分享数据价值化，共识化，形成一个数据市场，推动人工智能快速发展。

区块链还带来了一个就是匿名性的可能，有一种加密方式是你可以读取和调用数据，但你不知道具体的数据内容是什么。数据就像一个个黑箱，但并不影响调用和得出结论。

想一想，有这样一个场景，周六了，小花不想起床，她的智能机器提醒她应该早起锻炼。但天太冷了，小花缩在被窝里不想动。智能机器说，小花你知道吗，你这周胖了两斤，两斤就两斤呗，小花的睡意还是很浓。

这时，智能机器使出了绝招，它说你再不起来锻炼，就嫁不出去了，因为它分析出你上次的相亲对象，对你最不满意的一点就是嫌你胖。小花还要继续睡吗？

当然，机器不是万能的，它虽然在处理数据和复杂的多因素问题上有很大的优势，但它不具备想象力，理解力和逻辑力。在这些地方，人具有绝对的优势。比如想要创新一个领域，创造性的解决问题，机器就帮不上什么忙，找具有这些能力的专业人才合作才是最佳选择。

所以，我们应该：

以开放的心态，通过人机合作 + 人人合作达到行业领先。

文/大辉，微信公众号：行为设计学（actiondesign），微博@大辉船长。