# why 在没有大语言模型和推理工具之前，很多时候阅读超出自己理解范围的书籍会感到非常吃力。每个字都认识，但连成句子或段落后却无法理解其含义🤣。造成这种现象的主要原因是我们在特定领域积累的知识与概念不足，导致在阅读时需要频繁调用工作记忆来处理陌生的抽象概念。 例如下面这句话： > 模型通过计算预测结果与真实值之间的误差（成本函数），再利用反向传播算法计算梯度，接着使用梯度下降（gradient descent）等优化算法逐步调整模型参数（权重和偏置），最终使误差最小，从而获得精准的预测能力。 其中涉及到成本函数、反向传播、梯度下降、参数、偏置等多个概念，而理解这句话的前提就是先分别理解这些概念。但仅靠概念本身的解释往往不足以真正掌握，我们需要丰富的举例、恰当的比喻，并尽可能与个人的经验相联系。例如，当我在学习深度学习这个主题时，为避免越学越抽象，我便会尝试将其与人类的学习方式及大脑工作原理建立联系。 但我们面临的现实问题是，个人的知识体系和实际经验终究是有限的。而读书的目的之一，就是希望通过抽象的知识来更好地理解真实世界，并有效地运用所学知识。然而，当自己的经验库不足以支撑合适的例子和准确的类比时，理解便会受阻。 # what 幸运的是，现在有了大语言模型，我们相当于有一位了解人类全部知识的老师坐在你旁边，不懂就问。 例如，在阅读《原则》这本书时，2年前我便尝试过，但始终未能掌握合适的方法： - 如果只是简单地读一遍，效果不明显，读完很快就遗忘了。 - 做笔记也遇到困难，书中几乎每个小节都是精华（毕竟这本书就叫做《原则》），如果只是简单摘录，也难以真正理解并应用。 - 后来我想到，应当先用自己的语言重新解释书中的内容，再将生活中的实例结合进去。 然而，现实情况是我经常缺乏足够贴切的实例来帮助自己真正理解书中的原则。时隔两年后，当我再一次打开这本书，我不再在我有限可怜的小脑瓜里进行搜索了，而是选择向ChatGPT求助。 # how ### prompt  ### ChatGPT的回答 **Why ― 为什么要关注“选对人”而不是“选对事”** - 任务和流程固然重要，但真正决定成败的，是谁来持续判断、修正、升级这些任务和流程。 - 如果忽略“谁来负责”，当外部条件变化或计划偏离时，组织就会失去快速纠偏的能力。 - 用对人，相当于给组织装上“自我进化”的大脑；只谈流程，相当于只造出一台无脑机器，一旦环境变了就报废。 --- **What ― 这段话的核心观点** 1. **岗位首先是一份“责权”而非一张流程图**：对岗位的定义，必须包含在变化条件下仍能达成目标的能力。 2. **人才是“机器的零件”也是“调音师”**：要找能够看懂、调整、甚至重建这台机器的人，而不仅是能按部就班完成既定步骤的人。 3. **管理者的角色是指挥，而不是独奏**：真正的指挥要招揽比自己更强的演奏者，甚至最终找到比自己更强的下一任指挥。 4. **用人是一个完整闭环**：挑选 → 培训 → 测试 → 评估 → 调配／淘汰，缺一不可。 --- **How ― 具体该怎么做** 1. **先锁定目标**：用一句话清晰表达岗位要达成的成果，而不是罗列任务清单。 2. **把目标交给“能胜任的人”** - **最佳**：找到已经证明能独立完成此类目标的人，赋予充分自主权与资源。 - **次佳**（需要微观管理）：暂时缺乏此类人才时，先明确定义“怎样做”并辅导执行。 3. **过程监督与责任追踪**：定期回顾成果，聚焦目标差距而非事务细节。 4. **反馈与升级** - **培训**：针对差距提供资源、时间与辅导。 - **考核**：设置明确的时间窗口与客观指标。 - **去留**：仍无法胜任时，果断换人，保持岗位对目标的匹配度。 --- **How Good ― 衡量做得好不好的标准** |维度|达标表现|警示信号| |---|---|---| |**成果一致性**|岗位负责人在不同情境下都能稳定交付目标|计划一变就“失灵”或等待上级指令| |**自主改进**|负责人能主动发现流程瓶颈并提出/实施改进|只会照旧执行，对问题视而不见| |**人才梯队**|岗位有明确替补；新任者接手后表现不掉档|岗位“绑死”在唯一个人身上| |**管理者投入**|领导者可逐步抽身，只关注关键指标|上级必须持续下沉微管，否则团队混乱| |**机器健康度**|组织像自动乐队一样和谐运行，可预见问题被快速修复|频繁救火，依赖个人英雄主义| 我通过ChatGPT帮助我总结和整理书中的内容，使得我能够更容易地用自己的语言进行解释，并结合个人经验和恰当的比喻，进一步加深理解。   # how good 此外，我还可以继续向ChatGPT提问，例如“能否举个实例？”或“根据书中内容能否提出一些问题？” ### prompt  ### ChatGPT的回答 **1. 概念澄清** - “能胜任的人”具体意味着什么？ - 我们要衡量知识、技能、心态还是潜力？ - “机器”这一比喻的边界在哪里？ - 什么情况下人比流程更关键，什么情况下流程反而能降低对明星人才的依赖？ **2. 识别与选拔** - 在现有组织中，哪些指标或行为最能预测一个人具备“自我进化”能力？ - 如何设计面试、试用或项目演练，才能验证候选人面对突发变化时的决策与复盘能力？ **3. 培训与成长** - 对于潜力型而非成熟型人才，培训周期、资源投入和可接受的试错成本应当如何设定？ - 如果人才学习曲线较平缓，该延长培养期还是直接换人？判断阈值是什么？ **4. 权责与监督** - 在赋予充分自主权的同时，怎样的监督机制既能及时暴露问题，又不会滑向微观管理？ - 当目标发生变化时，谁来决定原有岗位的责权要不要随之调整？流程更新的触发点是什么？ **5. 继任与冗余** - 如何建立岗位“备份”以防止核心岗位被单点依赖？ - 针对高管或关键技术岗位，继任者储备与交接应提前多长时间启动？ **6. 文化与长期效应** - 一个持续“换人”的文化会不会打击团队稳定性与心理安全？ - 除了辞退，是否存在更温和且同样高效的岗位再匹配或再设计方案？ **7. 个人反思** - 作为管理者，我现在最依赖的“明星选手”是谁？如果他/她明天离开，最可能失控的环节是什么？ - 在过去一年，我是否因为流程设计不清晰而错判了人的能力，或者因为用错人而否定了流程本身？ 经过这样的实践，我发现这种对话式的、能带来即时反馈的阅读方式，确实显著提升了阅读效率，让理解过程变得更加轻松且高效。