Ch1 03: 当所有专家都说’不可能’——大多数创始人错过的信号#

我女儿快要学开车了。这件事让我恐惧。

不是那种模糊的、哲学意义上的育儿里程碑式的恐惧。我是说真真切切的、发自内心的恐惧。车祸是美国青少年的头号杀手。每一次一个十六岁的孩子坐上驾驶座，概率都不好看。作为父亲，我脑子里不停地在算这些概率。

于是我开始寻找答案。我发现整个行业的共识可以归结为一句话：没有可靠的方法仅通过一部智能手机来监测青少年的驾驶行为。传感器太不精确。数据噪音太大。专家们试过了，专家们失败了，事情到此为止。

但事情并没有到此为止。

当任何领域的权威告诉你某件事不可能时，几乎总有一个更准确的翻译。“不可能"并不意味着"物理定律不允许”。它的意思是"我们目前尝试过的方法都没成功"。

这个区别听起来很小。但它巨大无比。

第一种理解会关闭探索。如果某件事真的违反了物理定律——永动机、超光速旅行——再怎么努力也改变不了，你应该换方向。但第二种理解打开了一扇门。如果现有的方法行不通，问题就变成了：是否存在还没被尝试过的方法？

那些宣布智能手机驾驶分析不可能的保险行业专家，测试过一些方法。他们用过原始加速度计数据，试过基本的速度追踪。输出结果噪音大、不可靠。在他们的方法论框架内，这个结论是合理的。但他们的框架并不是唯一存在的。

当我联合创立 TrueMotion 时，我们招募的是不属于保险行业的人。他们没有关于什么方法已经被试过、什么方法已经失败的先入之见。他们不带着前人失败的心理创伤。正因为他们不知道什么是"不可能"的，他们才去尝试那些老手们会一挥手就否定的方法。

他们把加速度计数据与陀螺仪读数、GPS信号、气压计数据以及基于数百万驾驶样本训练的机器学习模型融合在一起。最终的系统能够准确区分驾驶员和乘客，检测急刹车、急转弯、驾驶时使用手机，以及数十种其他行为信号——全部来自一部普通的智能手机。

专家们在一件事上说对了：简单的方法确实不够。但他们在更大的结论上错了。这个问题是可以解决的。只是需要一种行业里没人想到要去尝试的方法。

这里有一个值得命名的模式。我称之为认知空白优势。

专家积累知识。这些知识极其宝贵——它告诉你什么有效、什么无效、什么已经被尝试过。但它附带着一种隐性税。在知道什么有效的同时，专家也"知道"什么无效。而这种知识充当了一个过滤器，自动筛除那些被归入"已经试过，没用"的方法。

这个过滤器并不完美。它会挡住那些在旧条件下失败的方法——而那些条件可能已经改变了。它会挡住那些第一次执行得很差的方法。它还会挡住那些根本就没被尝试过的方法，仅仅因为它们看起来太天真、太奇怪、或者太偏离公认的套路。

缺乏这个过滤器的人——新手、外行人、相邻领域的人——没有经验带来的优势。但他们也不背负经验带来的包袱。他们会尝试专家永远不会去试的东西。偶尔，其中某一个就成了。

这不是在反对专业知识。专业知识是必不可少的。但这是在主张把专业知识和天真混合在一起——刻意在你的团队中安排一些不知道什么是"不可能"的人，恰恰因为这种无知让他们能够探索那些知识本会封堵的路径。

还有一个重要因素，它比我前面说的一切都更不理性。那就是动机。

我创立 TrueMotion 不是因为我发现了一个市场空白。我创立它是因为我是一个害怕的父亲。这听起来像个脚注，但它彻底改写了坚持下去的算法。

当你追逐一个商业机会而专家告诉你做不到时，理性的做法是重新考虑。也许他们说得对。也许有更好的选择。期望值的数学倾向于放弃。

但当你是在试图保护孩子的安全时，期望值毫无意义。你不是在优化回报。你优化的是"我无法承受另一种结果"。这种动机不会屈服于专家意见。它不在乎之前有过多少次失败的尝试。它只是不停地往前推。

我不是说每一个不可能的问题都需要父母的恐惧来当火箭燃料。但我要说的是，你动机的强度比大多数商业书籍承认的要重要得多。那些穿透"不可能"之墙的人，很少是分析能力最强的人。他们是那些根本无法接受现状的人——原因往往是非常私人的。

行动指南#

下次当你听到"不可能"——来自专家、同事、竞争对手或行业报告——运行这个三步诊断：

翻译。 把"不可能"替换成"用目前已尝试的方法尚未实现"。这几乎总是更诚实的表述。把它写下来。落在纸上会迫使你的大脑把它当作一个假设来对待，而不是一个事实。
标出方法边界。 具体尝试过哪些方法？谁尝试的？在什么条件下？用了什么工具？你要寻找的是已探索领域的边界。未被探索的领域，才是机会所在。
引入一个外行人。 找一个对你的领域完全没有专业知识的人，把问题描述给他。不要告诉他什么方法已经被试过。不要告诉他专家怎么说。只是把问题摆出来，问他会怎么解决。有些建议会很天真。有些会毫无用处。但其中可能有一个，指向了你的行业集体过滤器一直在屏蔽的方法。

“不可能"是商业世界里最昂贵的词之一。不是因为它总是错的——有些事情确实做不到。而是因为它错的频率远比人们意识到的要高，过早地买账的代价是，你永远找不到那条本可以走通的路。

算法的第一步是质疑每一个要求。这包括质疑"不可能"这个结论本身。