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OpenAI幕后科学家：为什么伟大的创新不能被计划？
当代社会，我们对“目标”的推崇达到了前所未有的地步。
大公司中，KPI代表的一系列的工作目标和对目标完成情况的考察，几乎成了衡量员工工作的唯一标杆。
教育领域，标准化测试不仅被用来评估学生的课业表现，还被用来评估学校教育的成功与否，即使是美国的中学，同样有追求成绩优异率的压力。
在科学界，大到战略方向，小到研究进度，科学家要经过重重考核监督。经费申请要审核是否属于关键领域和国家利益，在申请书科学家上要陈述自己的研究目标，每过几年还会审查目标的完成情况。
在肯尼斯·斯坦利（Kenneth Stanley）看来，这种目标导向思维是一种“目标神话”，似乎所有的追求都能拆解成一个个的具体目标，再机械地逐步推进，最终就能收获回报。但斯坦利认为，伟大的发现往往来自创造性的自由探索，而不是机械地完成目标。
斯坦利是一名人工智能和机器学习学者，他和合作伙伴乔尔·雷曼（Joel Lehman）开创的公司后来被优步人工智能实验室和OpenAI的Open endless团队吸收，支撑了Chat GPT这个近年来最轰动的创新成果的研发。对于创新是如何产生的，这两位学者把自己的见解写进了《为什么伟大不能被计划》这本书里。
两位学者认为，越是伟大的成就，依靠目标导向的思维就越难达成，而自由探索往往会为伟大的发现打下基础。伟大的成就总是在没有计划、意想不到的地方诞生，没人会想电子产品热销推动的锂电池技术进步，最后会成就革新汽车产业的特斯拉。游戏产业需求催生的高性能显卡，会成为未来AI大模型激烈竞争的基础。
肯尼斯和乔尔还把这个发现外推到日常的社会、文化领域，认为科研、商业、艺术创新，甚至人生选择都能将这个原则作为参考。
以下内容节选自《为什么伟大不能被计划》（彭相珍译，中译出版社2023年4月出版）第八章，有删减。
- 01 -共识往往是通向创新的最大障碍
包括美国在内的许多国家，其大多数科研项目都由政府资助机构的拨款提供资金支持。这种官方的资助，对推动基础科学的发展至关重要，因为它们支持的是尚不具备商业可行性的科学研究。当然，很多得到资助的科学研究都会失败，因为突破性的想法往往也隐藏着极高的失败风险。
因此，虽然最终会有一部分获得资助的科研项目取得成功，但是更多的项目会遭遇失败。这就意味着，类似美国国家科学基金会（NSF）和欧洲科学基金会（ESF）等科研资助机构在做出投资决策时，需要承担一定的风险才有希望推动最具创新性的想法实现。那么，研究科研项目资助机构如何做出资助的决策就很有意思了，因为我们可能会再次面临目标的欺骗性和束缚性问题。
科研项目申请经费的大致流程是：科学家们向资助机构提交申请，并提供阐释了科研想法的提案；提案随即被送到一个由专家同行评审员组成的评审小组，这些评审员通常是提案所涉领域，如生物学或计算机科学领域的资深科学家；评审专家随后给出评级，包括从差到优的不同等级。一般来说，获得最高平均评级的提案，最有可能获得资助。
乍看之下，这是一个十分合理的筛选过程。理想情况下，某个领域中最优秀的想法，就应该能够说服一个由专业科学家组成的小组，并将其评定为优秀。然而，这种表面合理的常识背后，同样隐藏着麻烦，因为这个评审体系的主要作用是支持共识。换句话说，评审员群体越是认同提案的优秀性，机构提供资助的概率就越大。
共识往往是通往成功的踏脚石的最大障碍，当具有相反或不同偏好的人被迫投票时，获胜者往往不代表任何人的喜好或理想。寻求共识将阻止人们沿着有趣的踏脚石前进，因为不同的人对什么是最有趣的踏脚石的看法或许并不一致。解决不同人群在喜好上的分歧，往往会导致相互对立的踏脚石之间彼此妥协，就好像将对比鲜明的黑白两色混合到一起，最终只会产生了寡淡的灰色。
这种妥协的产物，最终往往只会冲淡两个原始理念的色彩。对于撰写提案的科学家来说，赢得资助的最佳方式是提出完美的妥协方案，即最柔和的灰色——足以满足所有人的眼光，但不太可能带来高度的新奇性或趣味性。因此，当人们尝试在探索中寻求共识时，整个系统不是让每个人去发现自己的踏脚石链，而是将各种不同的意见压缩成一个四平八稳的平均值。也许有时候支持最大限度的分歧，而不是一致的意见，会更有意义。反对共识有可能比平淡无奇的“达成一致”更有趣。毕竟，吸引一致认同的投票，不过是一种“人云亦云，亦步亦趋”的标志。如果你跟风去做热门的研究，并且鹦鹉学舌似的随大流，或许能够得到广泛的认可和支持；相反，一个真正有趣的想法，或许会引发争议。
在我们目前已知和未知的边界，仍存在一些尚不确定答案的问题，这就是为什么在科学的未知领域，专家们的意见应该保持分歧和发散状态，正是在这片位于已知和未知之间的“蛮荒”边界地带，我们应该让人类最伟大的头脑进行探索，而不是在最大共识的舒适区“沉迷享乐”。
试想一下，哪个项目可能更具有革命性：是评分“喜忧参半”的项目，还是“全体好评”的项目？意见分歧的专家们，或许比总是达成一致意见的专家们更有推动伟大成就的能力。
这并不意味着全员差评的提案应该得到资助，如果所有专家都认为某个想法很糟糕，比如都给出了“差”的评级，那便没有证据表明它值得追求。但是，当专家们彼此之间存在根本性的意见分歧时，一些有趣的事情就发生了。
达尔文的进化论最初发表时遭到许多专家的否定——这其实是一个好兆头！正如美国科学史家托马斯·库恩（Thomas Kuhn）提出的范式转变概念，使得现有的科学框架开始出现裂痕。在这些时刻，不和谐的意见便是革命性颠覆的前奏。由于所有这些原因，我们的一些资源应该被用于奖励分歧而不是共识。
这个观点也与目标产生了联系，因为奖励共识的基础是目标导向思维。在目标导向的观点中，专家们越认同某一条路径值得一走，人们就越应该选择这条路径。得到一致认同的路径是一个基于目标的选择，因为人们都认同了这条路径的目的地。而专家们给出一致意见的数量，提供了一个衡量最佳目的地的标准——这就是一种基于目标的证据。
如果你的目标，就是寻求一个趋于获得普遍认同的想法，那么共识当然是一个值得称赞的盟友。这就是为什么在目标驱动的搜索中，重点总是放在最终的目的地，而不是放在当前踏脚石的趣味性和新奇性。这就让基于目标的搜索不可能成为“寻宝者”。非目标搜索不鼓励人们最终走上同一条路或抵达同一个目的地，只有在这种情况下，有趣的想法才能吸引资源和资金。
到此不妨回想一下，追随趣味性与追随目标表现之间的搜索行为差异。科学是人类最伟大的一种探索，而在决定下一步行动前达成共识的做法，无异于是对科学领域创造性努力的扼杀。我们并不是建议只有存在分歧的科学提案才应该得到资助，但社会的部分资源的确应该用于支持有趣的探索。科学领域的探索，同样需要秉持“寻宝者”和“踏脚石收集者”的理念。
当然，达成共识对特定类型的决策而言是有意义的，但对于创造性的探索却不适用。我们提出的观点是，研究小组之间以及整个科学探索领域内部的“不团结”，有时候反而可以推动进步。“不团结”的力量，可以帮助我们更好地组织科学探索和其他创造性的工作。
1、符合美国的国家根本利益，通过促进科学进步，推动国家健康、繁荣或福利，并确保国防安全；
2、具备最高的质量，具有突破性，能够回答或解决对整个社会而言最重要的问题；
3、与基金会或其他联邦科学机构正在资助的其他研究项目不重复。
因此，虽然押注革命性的发现可能风险很高，但随着时间的推移，它终究会到来。正如所有伟大发现的过程一样，革命性的发现，很少是通往它们的踏脚石所设定的目标。即使没有明确说明，投资者也早已认识到这一原则。简而言之，如果你想在有远见的人身上投资，就看看那些在附近的不确定性领域中徘徊和探索的人。
如果说反思计划经济的力作，首推哈耶克的《通往奴役之路》——哈耶克站在信息收集角度否定了中央计划的可行性；
那么在21世纪的智能时代、计划思维充斥在社会各个领域的今天，反思计划思维的力作则首推这本《为什么伟大不能被计划：对创意、创新和创造的自由探索》
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