大数据告诉你：大器晚成，才是人生常态


今天我们要聊一个让中年人揪心的话题，这就是，在AI时代，一个人大器晚成的概率还有多大？

为什么强调AI这个技术背景？主要是因为，在它的加持下，时代似乎越来越倾向于“英雄出少年”了。

作者：达珍
来源：得到App《得到头条》
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青少年时期的卓越表现，并不能预测成年后的成就

比如，OpenAI的核心团队平均年龄只有30岁出头。2023年，全球冒出来上百家大模型创业公司，创始人大多是“90后”。
还有人专门统计过，在这一轮AI浪潮中，从技术突破到商业落地，平均只用了不到3年时间，而在上一轮互联网浪潮中，这个周期要长得多。
而且未来，“10后”将是AI的原生一代，他们从小浸润在AI里，对这个新技术的适应度只会越来越高，年轻人成才的概率也会越来越高。
说到这，我们再看一眼开头那个问题，AI时代，一个人大器晚成的概率还有多大？
咱们先说结论，在多数领域，大器晚成都是人生常态。没错，是多数领域。这个规律或许也能迁移到AI时代。
注意，这个结论可不是我编的，而是来自刊登在《科学》期刊上的一项研究。这项研究由德国、奥地利和美国三国的体育科学、认知心理学团队合作完成。
他们结合大量的数据统计和模型评估，复盘了全球34839名顶尖人才的成长路径，其中包括诺贝尔奖得主、奥运冠军、世界顶级棋手和著名音乐家。
总体看下来，这项研究有这么几个核心结论。
第一，青少年时期的卓越表现，并不能预测成年后的巅峰成就。
数据显示，那些在青少年时期表现优异的人，和成年后达到世界级水平的人，重合度相当低。
比如，在体育界，青少年时期拿过国际比赛冠军的运动员，成年后能继续站在国际舞台上的，只有不到20%。也就是说，10个青少年国际冠军里，只有2个能延续到成年组。
再比如，在国际象棋领域，14岁以下的世界前十名，和成年后的世界前十名，重合度只有10%。90%的青少年顶尖棋手，在成年后都没能保住顶尖位置。
再比如，还研究发现，12岁时智力测试排在全国前1%的孩子，最终只有1%的人在三十多岁时收入进入了全国前5%。
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那些“慢热”的人，反而在后期表现更好

有人可能会说，这会不会是因为，层级越高，竞争越激烈。这本来就是一个层层筛选的过程，有人被筛下来不是很正常吗？
这就要说到，这项研究的第二个关键发现了，叫做，世界级表现者在青少年时期的成长轨迹，明显慢于次顶尖表现者。这个表述稍微有点拗口，说白了，就是那些“慢热”的人，反而在后期表现更好。
比如，在体育领域，那些成年后站在奥运会领奖台上的世界冠军，有72%在青少年时期根本算不上国际级选手。未来的世界冠军，在青少年时期，可能反而是那个进步相对慢的人。
再比如，学术界。诺贝尔奖得主在职业生涯早期，普遍拿到的奖学金更少，升教授的时间也更晚。
再比如，在国际象棋领域，那些后来成为世界前三的棋手，在14岁时的积分，往往低于那些后来排名稍靠后的棋手。
什么意思？就是一个人的早期表现和最终成就之间，不仅没有强关联，而且在某些情况下甚至呈现出负相关。
为什么会出现这样的情况呢？这就要说到研究的第三个发现了，这些后来居上者的早期成长路径，有一个共同特点是，他们经历了一个相对漫长的多元化探索期。
比如，世界级运动员在青少年时期，花在本专业上的训练时间，明显少于一般意义上的优秀运动员。数据显示，他们在童年和青春期平均会参与至少2项以上其他运动，而且这种跨领域的尝试会持续近10年。像网球天王纳达尔，小时候足球踢得也很好，而其他很多奥运冠军，小时候也是“多面手”。
再比如，很多诺贝尔奖得主在科学之外，往往有着更丰富的艺术、手工艺或其他爱好。研究发现，诺贝尔奖得主有艺术背景的概率，是普通科学家的2.8倍。而且他们平均选定“终身职业”的时间，普遍比次顶尖同行要晚个1到3年。
换句话说，世界级表现者通过广泛的早期探索，找到了最适合自己的领域，然后在后期实现了爆发式增长。
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为什么早期专业化反而限制了长期发展？

那么问题就来了，为什么早期专业化反而限制了长期发展？研究团队给出了三个解释理论。
第一个理论，叫做“搜索与匹配假设”。简单说，就是人生就像在超市购物，假如你一进门就盯着第一排的商品，你很难知道后面是否还有更适合你的东西。
通过早期的多领域尝试，个体有更大的概率找到那个与自己天赋、兴趣最完美匹配的领域。一旦找到了这个“真爱”，后期的爆发力是惊人的。而一些过早专业化的人，往往被困在一个“还不错但不是最好”的领域里，耗尽了自己潜力。
举个例子。假设训练一个孩子写作文。如果只给他看满分作文，而且都是同一种类型的，那他很快就能学会写出高分作文。但问题是，当他走出考场，面对真实世界的写作需求时，他可能完全不知道该怎么办。为什么？因为他学会的，不是“写作”这个通用能力，而是“如何在特定评分标准下拿高分”。
说白了，假如训练方式过于针对眼前的标准，虽然能快速提高分数，却可能压缩未来成长的空间。
第二个理论，叫做“学习资本增值假设”。也就是，多样化的经历不仅仅是试错，更是一种资本积累。
同时，早期的适度挫败，能提升一个人的心理韧性，这对他的长期发展更有利。比如，在运动领域，很多孩子小时候表现好，其实因为发育得早。有些孩子12岁就长到了1米7，而有些孩子12岁才1米5。那个个子高的孩子早期可能占尽优势，未尝一败。但等到大家都发育彻底，其他人的身高可能就追上来了。这时，那个一度因为身体优势“未尝一败”的孩子，可能会因为身高优势的丧失，同时失去自信。
换句话说，成事除了技巧，还需要强大的心理素质。毕竟，就像足球领域经常说的，足球是圆的，有赢就有输，关键是，你下一次能不能赢回来。
第三个理论，叫做“风险最小化假设”。这个理论涉及一个观点，叫，过早从事专业领域，可能会伴随着副作用。
比如，从生理上说，过度的单一训练会带来损伤。很多天才少年，在成年之前身体就出现了问题。那些练体操的、练芭蕾的孩子，很多人十几岁就伤病缠身，根本撑不到职业生涯的黄金期。
再比如，从心理上说，当爱好变成工作，当工作变成唯一，热情很容易被耗尽。研究发现，很多青少年冠军在成年后选择退役，不是因为实力不够，而是因为职业倦怠。他们从6岁开始，每天都在重复同样的训练，到了18岁，已经练了12年。这种倦怠感是致命的。
换句话说，那些在早期就有多元化探索的人，他们的人生有更多可能性，不会把所有希望都寄托在一件事上，这种心态，反而让他们在竞争中更从容、更持久。
那么，理解了这些机制之后，我们应该怎么办？
在给出具体建议之前，我们先要理解一组概念：“友好环境”和“邪恶环境”。这个理论框架，来自《纽约时报》畅销书作家，也是受奥巴马、比尔·盖茨等人盛赞的作家，大卫·爱泼斯坦。
所谓“友好环境”，指规则固定、反馈及时、因果清晰的领域。比如考试、考证、考级等。在这些领域，你做对了，马上就能看到结果。你练得越多，进步越明显。在这种环境下，早期专业化确实有效。
但是，真实世界不是这样的。规则随时在变，反馈严重滞后，因果关系模糊。你今天做的事情，可能要十年后才能看到结果。你以为有用的技能，可能明天就被淘汰了。这就是所谓的“邪恶环境”。
而我们所处的当下，这个特点变得更加明显。人工智能正在重构各行各业。那些可以被标准化、程序化的技能，正在快速贬值。而那些需要创造力、跨界整合能力、适应变化能力的工作，价值在飙升。
换句话说，按照大卫·爱泼斯坦的标准，AI时代，也许是一个更明显的“邪恶环境”。注意，我们要说的重点，并不是否定努力，而是关于“努力的方向”。
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真正的赢家，从不在起跑线上决出胜负

那么，面对这个前提，人们应该做点什么呢？
结合《科学》的研究，我们总结了三个建议。
第一，重视早期的多元化探索。尤其是注重“硬知识”背后的“软技能”。比如，学过音乐的人，对节奏和模式的感知能力更强。练过体育的人，抗挫折能力更强。
第二，留出足够的“容错空间”。假如在某个领域进步得比较慢，不要急着否定自己。研究已经告诉我们，那些最终登顶的人，往往是“慢热型”的。人类大脑中负责战略规划和复杂决策的前额叶皮层，要到25到30岁才完全成熟。很多能力的发展，本来就需要时间。
第三，警惕“过早优化”的陷阱。假如你在某个领域特别顺利，你可能需要思考，你是不是正在用某种暂时的优势碾压同龄人。但注意，研究人员并不是说要放弃这个领域，而是建议引入一些“有益的困难”，去尝试一些不擅长的事情。
说白了，别怕起步慢，真正的赢家，从不在起跑线上决出胜负，他们有可能是在别人力竭退场的时候，刚刚找到了属于自己的节奏。
最后，还要特别提醒一句，前面我们提到的所有结论，都是科学家经过统计得出的。它们绝对不是什么空洞的心灵鸡汤。也希望这个前提，能够增强你关于大器晚成的信念感。

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