我们优化错了方向

很长一段时间里，我们把效率和进步几乎画上等号。更快更好，更便宜更好，产出更多更好，摩擦更少更好。技术在满足这些需求方面已经极其擅长，我不想假装这一切没有让生活变得更轻松。我用AI、地图导航、翻译工具、数码相机，以及现代科技带来的各种便利。

但我总在回到一个简单的问题：当原本需要一小时的任务变成十分钟就能完成，剩下的五十分钟去哪了？理论上，我们节省了时间。实际上，我们常常用更多工作把它填满。如果过去写五封邮件的时间现在能写十封，十封很快就会变得正常。如果一个团队能从产出三篇内容变成三十篇，三十篇就会成为新的预期。我们不断把事情做得更快，却似乎并没有觉得更清闲。

也许这不是技术的失败。也许技术运转得完美无缺，只是我们决定用省下来的时间去做更多同样的事。

我们到底在优化什么

摄影让我很容易理解这一点。数码相机消除了拍照的许多成本和麻烦。我不必再考虑胶卷还有几张。我可以拍几百张照片，马上检查，删掉不喜欢的，再来一次。相机的对焦更快，曝光更准，越来越常用AI识别主体、修正错误。

这些都很有用。我不想放弃。但能拍一百倍多的照片，不代表我在"看见"上厉害了一百倍。摄影里难的部分从来不只是按快门。难的是首先注意到某个东西，决定站在哪里，决定什么重要，有时还要等上一段时间，直到场景变成一张照片。

这就是效率作为进步尺度的奇怪之处。效率可以帮助我们花更少的时间、金钱或精力达成目标。它无法告诉我们，目标本身是否值得追求。每一个优化都需要一个目标函数。我们必须先决定想要更多或更少什么，系统才能改善什么。

这听起来像废话，但我觉得我们经常忘记。

最短的路不是最好的旅行

我在旅行时对此感受最明显。我出国通常不太做计划。不喜欢提前准备详细行程。更喜欢到了当地，开始走，看会发生什么。如果一条街看起来有意思，我就拐进去。如果看到一个之前任何攻略里都没提过的街区，我通常想去走走。

吃东西也是这样。我更感兴趣的是走路时偶然发现的小馆子，而不是地图上几千条评论的热门餐厅。有时候那家餐厅在网上几乎搜不到。这反而让我觉得更有意思。

这些地方不一定方便。有时没有菜单。有时有菜单但我看不懂。有时我甚至不确定怎么点单。我可以打开翻译软件，几秒钟解决问题。很多情况下我不会。我会环顾四周。如果旁边有人正在吃的东西看起来不错，我就指一指，试着说："给我来份和他一样的。"

然后等着。

有时候效果很好。有时候不怎么样。我吃过完全普通的饭。也点过和想象完全不一样的东西。有几次我根本不确定自己吃了什么。这些过程一点都不高效。

如果目标是最大化吃到一顿好饭的概率，我的方法显然不如用地图、看评论、翻照片、翻译菜单、选一道我确定自己喜欢的菜。

但那不总是目标。

旅行时，我有时想保持一会儿困惑。想坐在一个并不能完全理解周遭的房间里。想听我接不上的对话，闻我分辨不出的食物味道，先看看别人怎么点，再琢磨自己该怎么做。

我不总想尽快把眼前的地方转化成信息。有时我只想待在那里。

当一座城市变成信息

海德格尔在《技术的追问》里写过相近的东西。他的论点不只是说机器危险，或者旧生活方式更好。他关注的是现代技术如何塑造世界向我们显现的方式。通过他所说的 Gestell（常译作"座架"），事物开始主要显现为可被订造、计算、管理、使用的东西。他把这描述为"持存物"[1]。

我不想把海德格尔过度延伸到餐厅推荐上，但我觉得这里有值得借用的东西。在我打开地图之前，眼前这座陌生的街道就是单纯的不认识。打开应用之后，同一个地方变成了一组评分、距离、营业时间、评论、路线和推荐地点。一家餐厅不再只是走路时注意到的一扇门，而是一个4.7星、1842条评论的餐厅。一条街变成了去往某处的十二分钟路线。

再说一遍，我不是说这不好。需要赶火车的时候，我很乐意用地图。我也不怀念在雨里展开纸质地图、努力搞清楚自己站在哪。

只是有一点微妙的差别："知道一个地方更多信息"和"在你还不知道如何评价它之前先去体验它"，这两者并不一样。技术非常擅长缩短这个差距。有时我想留着这个差距。

最好的餐厅不一定是最好的旅程

AI大概会把这个做得更精准。它可能知道我偏好哪种菜系、通常花多少钱、喜欢热闹还是安静的餐厅、喜欢什么样的室内装修、愿意走多远、过去十次旅行都点了什么。数据足够多的话，它推荐的餐厅可能比我自己选的更可靠。

有些时候我会用。但如果它每次都能成功，我不确定我愿意每次都依赖它。

"找到我大概率喜欢的餐厅"和"找到我自己都不知道在找的东西"，这是两回事。一个提升用餐体验的期望值。另一个给不可预测留出空间。

效率和目的不是一回事

这个区别很重要，因为优化永远取决于我们把什么算作成功。如果成功定义为这顿饭带来的满意度尽可能高，推荐系统可能很优秀。如果成功还包括惊喜、困惑、发现、记忆，以及"我真的进入了某个地方"而不是仅仅消费了它评价最好的选项，那目标就变得难定义得多。

这不意味着技术失败了。它可能完全按我们要求执行了。

问题可能出在我们要求它优化什么。

我们优化的大部分东西都是容易衡量的：速度、成本、产出、转化率、互动、观看时长、点击量。这些数字方便，因为可比。能放上仪表盘。可以说某个版本比另一个好17%，感觉事情确实有改善。

难衡量的东西往往受到较少关注。信任很难上仪表盘。品味也是。依恋也是。慢慢地擅长某件事的体验也是。"如果提前知道一切你就永远不会选这家餐厅"的那种奇妙快乐也是。

我不认为这意味着测量是敌人。完全不测量就经营一家企业、设计技术却不关心是否有效，那很荒谬。问题在于，一个有用的指标悄悄变成了价值的定义。

效率特别容易发生这种情况，因为它听起来中立。谁能反对少浪费时间呢？我也不反对。但节省时间只说明你有多出来的时间可支配。它不告诉你拿这些时间做什么。产出更多说明产量增加了。它不说明多出的东西是否值得生产。消除摩擦说明事情变得更顺利了。它不说明原来的摩擦是不是本来就毫无意义。

有时毫无意义。有时不是。

也许并没有出什么错

我们常谈论现代技术，好像哪里出了问题。社交媒体本该连接彼此，人们却感到疲惫。效率工具本该节省时间，工作却在不断膨胀。我们获得的信息比任何一代人都多，但获得信息和理解信息显然不是一回事。

通常的问题是：系统哪里失效了？

我开始觉得，这个问题让我们太轻易脱身。如果它并没有失效呢？

如果一个平台的设计目标是最大化用户停留时长，而人们确实花了更多时间在上面，这不一定是技术故障。如果一家公司引入AI来提升产出，而员工确实产出更多了，系统完成了它的任务。如果导航软件找到最快路线，它达成了目标。

技术不会决定"互动"比"意义"更重要。它不会决定产出多就一定比产出少好。地图应用并不相信一条行程的全部价值在于每条路线都高效。

是我们决定测量什么。我们选择目标。然后我们建立越来越强大的系统去追求它。

这正是让我不安的地方。

我要一份和他一样的

当我坐在某个陌生地方的小馆子里，看不懂菜单，我本可以拿出手机让局面变得容易些。我经常选择不。我指指别人面前的菜，说我也要一样的。

附近可能有一家更好的餐厅。菜单上可能有另一种完全适合我的菜。旁边那个人可能口味很糟。我都知道。

但当盘子端上来，我还是不清楚自己点了什么的时候，我很清楚地感觉到：我在别处。

有很多不便，我很乐意让技术消除。并不是要让生活处处困难才显得有意义。但我也认为，不是每个不确定性都是等待解决的问题。

有些时候，一个错误的转弯就是错误的转弯。有些时候，它变成旅途中最难忘的部分。

我们已经很擅长问：如何让事情更快、更便宜、更容易、更可预测。这些都是有用的问题。我不确定它们应该成为最后一问。

在问"这件事能优化得多好"之前，也许该问一个更根本的问题：

我们究竟在优化什么？

万一我们选错了呢？

本文写作中使用了AI作为思考和编辑伙伴。经历、论证和最终观点属于我自己。

参考

[1] Martin Heidegger, "The Question Concerning Technology," in The Question Concerning Technology and Other Essays, translated by William Lovitt, Harper & Row, 1977.