为什么拥抱不确定，其实是在追求更深层次的稳定？

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年轻人和长辈交流时常会为一句话烦恼：「你要稳一点。」

人越年长，越追求稳定； 越年轻越愿意拥抱不确定。

于是就进入了一场拉锯战。

何为稳定？

其实，每个人在想到「拥抱不确定」时，脑海中浮现的画面并不相同。现在年轻人的父母辈大都经历过改革开放刚开始时经济的起伏动荡；甚至可能经历过六十年代初的饥荒。他们眼中的「不确定」绝不是凭个人能力可以克服的。

只有八九十年代出生的人，才更倾向于拥抱不确定。而所谓「拥抱不确定」，其实本质上也是追求「稳定」：试问，谁不想亲自闯出一番事业，慢慢地搭建起一个相对稳定的结构？

「稳定」的含义对每个人也不一定相同。选择「拥抱不稳定」的决策可能内在是「内核稳定」，这意味着稳定的思考方式，和清晰的进步路线，以及对未来的稳定的预期。

既然本质上都是求稳定，达不成一致的症结何在呢？

我们的思考终究可以归结到「终极三问」：What、Why、How。

既然对「Why（为何）」的理解其实不冲突，那么症结就在「How（如何）」上。就像生病时，每个人都希望早日康复，但选择的疗法却不尽相同。

我们的父母辈，以及现在年纪还小的孩子们，通常认为要达到稳定的目标，就一定要采用稳定的手段，比如考公考研。

这个观点在什么情况下是正确的呢？做出这个判断的人不仅要知道还有选项B、C、D存在，而且无论是否是亲身经历，还完全理解了其他路径的可能性。

就像都德有句名言「法语是世界上最美的语言」，但都德本人却只会说法语。若是他还会三四门语言，这句话才更有可信度。

信息与噪音

长辈们希望年轻人「求稳」，归根结底是希望他们能规避风险，平平安安。但是，避险的真正关键却是在于接收到的「信息」与「噪音」——噪音越多，风险越大。

我们每天都会接收纷繁复杂的海量数据（data），其中大部分的意义都不明朗。

我们需要一把「筛子」来过滤这些数据，我们称之为「知识（knowledge）」。我们在学校课堂里能学到知识。自己总结、凝练、提炼出来的东西，也是知识。

信息经过筛选就能分离出两种成分：一是「信息（information）」，也就是真实的、有支撑的、可信的内容；另一种是无关或虚假的内容，即「噪音（noise）」。

最终，我们根据用知识筛选数据得到的收获来做出决策。如果我们的决策是基于充分的信息，结果一般不差；如果决策受到大量噪音的影响，很难不蒙受损失。

很多人接触到的是信息，因为他们的知识武器足够强大；而有些人基本接触到的都是噪音，因为缺乏知识。在大数据时代，算法是中立的——你愿意接受噪音，它就推荐噪音；你愿意接受信息，它就推荐信息。「噪音」，往往能刺激多巴胺的分泌，叫人上瘾。而那些会让你产生思维上的痛苦，但在理解之后才会感觉非常畅快的东西，大多是「信息」。

为什么有的人「读书破万卷，下笔如有神」，而有的却「读傻了」？因为书中不仅有知识，还有各种各样的「数据」。知识需要在头脑中发酵，最终得出自己的结论。大量阅读、倾听他人，加上批判性思维，才能最终形成一把堪用的「筛子」。有的人可以夸耀学识，口若悬河。他们的数据很丰富，信息很充足，却不一定有「知识」。

斜坡之喻

《惊奇短信》中分享过一个「斜坡之喻」：

我们的头脑就像一个斜坡。当我们没有任何阅历与经验时，那个斜坡的表面是光滑的。

而我们在书本上读到的，在书斋里听到的，在前辈那里似懂非懂学来的东西，就像是从斜坡上方流下来的水。

光滑的斜坡留不住任何水。读书一箩筐竟似什么都记不住。

而我们的每一次刻骨铭心的经历，都像是一把把锤子，将这个光滑的斜坡砸出一个个大大小小的坑。

此时再去读书，发现那些曾经看不懂甚至不屑一顾的知识与道理，全变成了醍醐灌顶。

经历越丰富，坑就越深；经历越多元，坑底就庞大。

我们为什么要去实践？为什么要犯错？因为所有的问题其实都是「坑」，我们要不断地「挖坑」。

比如学英语时，使用「语境习词」，就是缺哪补哪。当疑问足够多时，再去学习，虽然大量的知识可能仍会流失，但你的脑海中已经凿出了许多「坑」，积累也就越来越多。问的问题越深入，得到的收获就越大。

比如，对于出海旅居的年轻人来说，他们会经历许多新奇的体验——学了那么久的英语，突然间，真的能够与全世界各地的人沟通交流；沉浸在国际化的环境中，每天都有新的认识…但时间久了，英语水平可能渐渐停滞不前，旅居的其他边际收益也会不断递减。这时，就需要换一种新模式。

当兴奋劲过去后，我们最终还是要把当下做的每一件事转化为自己未来事业的基础。这需要的就是一种「终局意识」。

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