_由 B2COPY 的董事 Sergey Ryzhavin 发表——一个面向经纪商和金融机构的资产管理平台。_* * ***FinTech 发展迅猛。新闻无处不在，清晰却并不常见。****《FinTech Weekly》将关键报道与重要活动集中呈现于一处。****点击此处订阅《FinTech Weekly》通讯****JP Morgan、Coinbase、BlackRock、Klarna 等高管阅读。*** * ***捷径社**------------------------我们正处在一个充满捷径的时代。乍看之下，能够节省时间、降低压力并减少人为错误的工具，似乎就是进步，并让生活似乎变得更容易。但在便利之下，隐藏着一场关于我们如何记忆、学习，甚至如何思考的安静革命。让我在此带来一些正在发生的“_捷径经济_”变化的例子： **记忆捷径** 随着 Google、Wikipedia 以及我们手机上的笔记应用而到来。它们让我们记住更少的数据信息和数字，因为现在只要输入一个简单的搜索提示，就能立刻显示出任何内容。其意想不到的后果是长期记忆的缓慢侵蚀，以及我们将事实串联成连贯叙事能力的削弱。 **技能捷径紧随其后**。GPS 似乎取代了方位感与纸质地图的识别，计算器取代了心算，自动更正取代了拼写。尽管这些工具确实不可或缺，它们也确实偶尔会失效。不错，这种情况发生得很少，但正所谓一颗坏苹果坏了一桶汤。 **思考捷径是最新的前沿。** AI 助手与大型语言模型承诺即时分析、结构化与想法。然而，我们越依赖它们，自己直面一张空白页面就越困难。深度让位于表面，原创性让位于重复。 **行动捷径完成整个循环。** 自动化、授权分工以及 AI 代理让我们根本不必去执行任务。但当流程本身消失了，我们对结果质量的判断能力也随之不见了。捷径经济并不追问你是否喜欢它。它只是存在。真正根本的颠覆者在于 AI：它开始重塑组织思维的能力本身。问题并不是捷径是否让生活更容易——它确实让生活更容易。问题是：当那些定义人类自主性的技能不再被持续练习时，会发生什么。进步从来都伴随着取舍。不同之处在于，如今这些取舍不再是技术层面的，而是逐渐变得更为“生存性”的、存在性的。我们起初会在一些小方面察觉。写作变得更容易、更快，也更不那么刻意。决策越来越多、但又悄无声息地被各种场外交易（OTC）算法所协助，而不是在内部一步步实施，从而支撑此前彼此难以分割的尽职调查流程。过去需要花费数小时专注的任务，如今被外包给能在几秒内“喷吐”出结果的工具。 在我们的读书会里，我们讨论 Brian Christian 的 _The Alignment Problem_（《对齐问题》）时提出了一个问题：AI 会不会导致使用它的人在技能方面的退化？就我个人而言，这件事让我担忧，因为我在自己的工作中（设计、代码与内容）积极依赖 AI。正因如此，我发现有必要时不时停下来思考与反省：工作流程正在被如何重塑？大脑对不同任务的响应能力正在如何变化？还值得指出的是：仅凭捷径本身并不算新——你可以把任务交给助手代做，这种事一直存在。但以前，它们只对那些负担得起的人开放。高管、大型组织、富人——拥有请整支团队为自己思考、提供建议并执行决策的资源的群体。如今，技术进步把捷径的可获得性提升到了一个全新的层级，使其几乎对任何人都变得负担得起。AI 模型的帮助便宜、即时且随时可用，不管你的预算看起来怎样。欢迎来到捷径经济。 **从选择到必需**-------------------------------人类总是寻找捷径。再说一遍，这部分并不新。新的是：捷径不再是可选项。在一个信息密度压倒一切、注意力持续缩短且认知被不断打断的世界里，持续的技能习得正逐渐在结构上与日常生活变得不相容。在过去十年里，单个任务上的平均注意力时长从大约三分钟降到了不到一分钟。这就是我们所说的适应。如今，如果我们需要生成一份草稿、汇总一些研究，或提出一个新的想法，语言模型都能在几秒内完成。当软件几乎立刻提供的选择，比我们当中大多数人甚至连生成一个简单想法都做不到还要更快时，就很难为所有事情都亲手去做找到合理性。说实话，经历漫长的一天之后，很少有人有精力去对这种便利进行反击。这本身就是一项正在明显发生的趋势。比如，无代码与低代码平台通过隐藏复杂部分，让构建软件变得更简单，从而让未来的开发者不必花数年时间去学习那些技术细节。至于上线一个网站或自动化一项任务，这些工具确实能让事情提速。不过，尽管它们让你能做得更多，却不一定能帮助你理解一切在表面之下是如何运作的。同样的取舍——产出更多、亲手学习更少——如今也在各种工作里反复出现，从制作演示文稿到分析大数据。 **掌握带来的回报在缩小**--------------------------------------曾经，学习一项困难事意味着一个清晰的承诺：投入那些年，忍受挫折，能力最终会带来回报。这个等式正在崩解。拿任何一种真正复杂的技能来说：交易、编程、工程、医学，甚至写作——通往熟练的道路在任何一项上都并没有变短。如果说有什么变化，知识库反而扩大了。但学习者所处的环境变得更加嘈杂、更易分心、更具竞争性。花五到七年时间成为一名胜任的自由裁量型交易者曾经是有意义的。今天，这个人所面临的竞争不再只是其他人类专业人士，还包括自动化策略、机构层面的基础设施，以及一种信息洪流：它会在信息开始累积复利、产生复效之前就侵蚀注意力。 **为什么交易如此清晰地暴露了这种变化**-----------------------------------------------交易不仅是技术性的，它也是心理性的。它要求持续的注意力、情绪调节、概率化思维，以及在很长一段时间内容忍不确定性的能力。换句话说，它需要的正是捷径经济正在稳步侵蚀的那类人类能力。几十年来，零售交易者被告知：只要有足够的纪律、教育和屏幕时间，他们就能竞争。确实有人做到了，但更多人没有做到。今天，情况又进一步恶化，因为注意力正变得越来越支离破碎。在这种语境下，复制交易、管理账户以及其他“授权分工”模式获得了更强的势头也就不足为奇了。它们并不是对学习的否定。更像是一种承认：对大多数参与者而言，已经不再可行去把一切都用艰难的方式学完。这并不是在作弊系统。这是系统在适应人类的局限。 **情感层面的抵触**-------------------------------面对这种变化，人们自然会感到不适。 我们希望相信：付出等同于品德；捷径稀释真实性；把专业知识外包会削弱自主性。而在某些情况下，这确实如此。盲目授权分工带来风险。依赖永远带来风险。但从“用艰难的方式去做”的想法中也存在一种浪漫主义色彩，它忽视了经济现实。精通仍然存在。只是它属于更少的人——而这些人越来越像“平台”而不是像“个人”。令人不安的真相是：捷径经济并没有消灭专业知识。它只是把专业知识集中起来。而“集中”会改变一切。 **在现实之中运作**-------------------------------要把这一切都概括成一种衰退、一种深度流失、一种人类能力的退化，也很容易。这个叙事在情绪上也许让人感到满足，但它抓错了要点。人类正在适应一种环境：注意力稀缺、复杂性令人应接不暇，而时间是最受约束的资源。基于这样的背景，坚持认为每个人仍应在多个领域追求深度精通——这并不能赋权，而只是在排除他人。真正的问题并不在于捷径是好还是坏。关键在于：我们是否理解捷径所施加的取舍；以及我们是否设计出承认人类局限的系统，而不是假装这些局限不存在。更广泛地说，交易、投资以及决策正在被这一逻辑重塑。并不是因为人们想要即时结果，而是因为没有这些结果，参与本身就变得不可持续。
捷径经济：为什么我们停止学习艰难的事
由 B2COPY 的董事 Sergey Ryzhavin 发表——一个面向经纪商和金融机构的资产管理平台。
FinTech 发展迅猛。新闻无处不在，清晰却并不常见。
《FinTech Weekly》将关键报道与重要活动集中呈现于一处。
点击此处订阅《FinTech Weekly》通讯
JP Morgan、Coinbase、BlackRock、Klarna 等高管阅读。
捷径社
我们正处在一个充满捷径的时代。乍看之下，能够节省时间、降低压力并减少人为错误的工具，似乎就是进步，并让生活似乎变得更容易。但在便利之下，隐藏着一场关于我们如何记忆、学习，甚至如何思考的安静革命。让我在此带来一些正在发生的“捷径经济”变化的例子：
记忆捷径 随着 Google、Wikipedia 以及我们手机上的笔记应用而到来。它们让我们记住更少的数据信息和数字，因为现在只要输入一个简单的搜索提示，就能立刻显示出任何内容。其意想不到的后果是长期记忆的缓慢侵蚀，以及我们将事实串联成连贯叙事能力的削弱。
技能捷径紧随其后。GPS 似乎取代了方位感与纸质地图的识别，计算器取代了心算，自动更正取代了拼写。尽管这些工具确实不可或缺，它们也确实偶尔会失效。不错，这种情况发生得很少，但正所谓一颗坏苹果坏了一桶汤。
思考捷径是最新的前沿。 AI 助手与大型语言模型承诺即时分析、结构化与想法。然而，我们越依赖它们，自己直面一张空白页面就越困难。深度让位于表面，原创性让位于重复。
行动捷径完成整个循环。 自动化、授权分工以及 AI 代理让我们根本不必去执行任务。但当流程本身消失了，我们对结果质量的判断能力也随之不见了。
捷径经济并不追问你是否喜欢它。它只是存在。真正根本的颠覆者在于 AI：它开始重塑组织思维的能力本身。
问题并不是捷径是否让生活更容易——它确实让生活更容易。问题是：当那些定义人类自主性的技能不再被持续练习时，会发生什么。进步从来都伴随着取舍。不同之处在于，如今这些取舍不再是技术层面的，而是逐渐变得更为“生存性”的、存在性的。
我们起初会在一些小方面察觉。写作变得更容易、更快，也更不那么刻意。决策越来越多、但又悄无声息地被各种场外交易（OTC）算法所协助，而不是在内部一步步实施，从而支撑此前彼此难以分割的尽职调查流程。过去需要花费数小时专注的任务，如今被外包给能在几秒内“喷吐”出结果的工具。
在我们的读书会里，我们讨论 Brian Christian 的 The Alignment Problem（《对齐问题》）时提出了一个问题：AI 会不会导致使用它的人在技能方面的退化？就我个人而言，这件事让我担忧，因为我在自己的工作中（设计、代码与内容）积极依赖 AI。正因如此，我发现有必要时不时停下来思考与反省：工作流程正在被如何重塑？大脑对不同任务的响应能力正在如何变化？
还值得指出的是：仅凭捷径本身并不算新——你可以把任务交给助手代做，这种事一直存在。但以前，它们只对那些负担得起的人开放。高管、大型组织、富人——拥有请整支团队为自己思考、提供建议并执行决策的资源的群体。
如今，技术进步把捷径的可获得性提升到了一个全新的层级，使其几乎对任何人都变得负担得起。AI 模型的帮助便宜、即时且随时可用，不管你的预算看起来怎样。
欢迎来到捷径经济。
从选择到必需
人类总是寻找捷径。再说一遍，这部分并不新。新的是：捷径不再是可选项。
在一个信息密度压倒一切、注意力持续缩短且认知被不断打断的世界里，持续的技能习得正逐渐在结构上与日常生活变得不相容。在过去十年里，单个任务上的平均注意力时长从大约三分钟降到了不到一分钟。这就是我们所说的适应。
如今，如果我们需要生成一份草稿、汇总一些研究，或提出一个新的想法，语言模型都能在几秒内完成。当软件几乎立刻提供的选择，比我们当中大多数人甚至连生成一个简单想法都做不到还要更快时，就很难为所有事情都亲手去做找到合理性。说实话，经历漫长的一天之后，很少有人有精力去对这种便利进行反击。
这本身就是一项正在明显发生的趋势。比如，无代码与低代码平台通过隐藏复杂部分，让构建软件变得更简单，从而让未来的开发者不必花数年时间去学习那些技术细节。至于上线一个网站或自动化一项任务，这些工具确实能让事情提速。不过，尽管它们让你能做得更多，却不一定能帮助你理解一切在表面之下是如何运作的。
同样的取舍——产出更多、亲手学习更少——如今也在各种工作里反复出现，从制作演示文稿到分析大数据。
掌握带来的回报在缩小
曾经，学习一项困难事意味着一个清晰的承诺：投入那些年，忍受挫折，能力最终会带来回报。这个等式正在崩解。
拿任何一种真正复杂的技能来说：交易、编程、工程、医学，甚至写作——通往熟练的道路在任何一项上都并没有变短。如果说有什么变化，知识库反而扩大了。但学习者所处的环境变得更加嘈杂、更易分心、更具竞争性。
花五到七年时间成为一名胜任的自由裁量型交易者曾经是有意义的。今天，这个人所面临的竞争不再只是其他人类专业人士，还包括自动化策略、机构层面的基础设施，以及一种信息洪流：它会在信息开始累积复利、产生复效之前就侵蚀注意力。
为什么交易如此清晰地暴露了这种变化
交易不仅是技术性的，它也是心理性的。它要求持续的注意力、情绪调节、概率化思维，以及在很长一段时间内容忍不确定性的能力。换句话说，它需要的正是捷径经济正在稳步侵蚀的那类人类能力。
几十年来，零售交易者被告知：只要有足够的纪律、教育和屏幕时间，他们就能竞争。确实有人做到了，但更多人没有做到。今天，情况又进一步恶化，因为注意力正变得越来越支离破碎。
在这种语境下，复制交易、管理账户以及其他“授权分工”模式获得了更强的势头也就不足为奇了。它们并不是对学习的否定。更像是一种承认：对大多数参与者而言，已经不再可行去把一切都用艰难的方式学完。
这并不是在作弊系统。这是系统在适应人类的局限。
情感层面的抵触
面对这种变化，人们自然会感到不适。
我们希望相信：付出等同于品德；捷径稀释真实性；把专业知识外包会削弱自主性。而在某些情况下，这确实如此。盲目授权分工带来风险。依赖永远带来风险。
但从“用艰难的方式去做”的想法中也存在一种浪漫主义色彩，它忽视了经济现实。精通仍然存在。只是它属于更少的人——而这些人越来越像“平台”而不是像“个人”。
令人不安的真相是：捷径经济并没有消灭专业知识。它只是把专业知识集中起来。
而“集中”会改变一切。
在现实之中运作
要把这一切都概括成一种衰退、一种深度流失、一种人类能力的退化，也很容易。这个叙事在情绪上也许让人感到满足，但它抓错了要点。
人类正在适应一种环境：注意力稀缺、复杂性令人应接不暇，而时间是最受约束的资源。基于这样的背景，坚持认为每个人仍应在多个领域追求深度精通——这并不能赋权，而只是在排除他人。
真正的问题并不在于捷径是好还是坏。关键在于：我们是否理解捷径所施加的取舍；以及我们是否设计出承认人类局限的系统，而不是假装这些局限不存在。
更广泛地说，交易、投资以及决策正在被这一逻辑重塑。并不是因为人们想要即时结果，而是因为没有这些结果，参与本身就变得不可持续。