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終身學習應對多變時代 (車品覺)

By on November 19, 2019

本文作者車品覺，為紅杉資本中國基金專家合夥人、阿里巴巴集團前副總裁，為《信報》撰寫專欄「全民大數據」。

在技能日益快速變化的時代，非正式學習對於個人能力培養反而更加奏效。（Freepik網上圖片）

在技能日益快速變化的時代，非正式學習對於個人能力培養反而更加奏效。（Freepik網上圖片）

很榮幸得到加拿大卑詩大學（University of British Columbia）中國峰會的邀請，讓我有機會分享自己的一些經歷和觀點。首先，我覺得成功的起點，肯定是能找到自己喜歡的、並且堅持繼續做，及懂得怎麼樣增加成功率。或者說，需要找到自己喜歡及熱愛的領域，這樣可以讓自己一直堅持下去，過程中不斷學習如何做 得更好。

在人生路上有四個方面的積累很重要：財富、人際關係、知識和思維方式。財富和人際關係很容易理解──沒有財富很多事情辦起來有困難，多個朋友多條路。但知識的獲取和思維方式卻沒有前者這麼明顯了。

數據量漸多 試錯成本降

二十世紀五十年代，教育學家諾爾斯奠基了成人教學（Andragogy）。Andragogy由古希臘詞andros即「人」和agogos即「指南」所組成的，意指的是成年後的知識取得方法。有一個針對200名高管的研究表明，每個人有着各種學習方式，但傳統的學習只佔了總體學習時間的10%。在技能日益快速變化的時代，非正式學習對於個人能力培養反而更加奏效。所以學者認為建立終身學習文化應該始於成年之前。我們正處於高度聯繫的世界中，在更多的智能終端（包括智能手機）出現之後，非正式學習的可能性激增：我們從接觸一個辦公室的人到有機會接觸到無限制的互聯網用戶，從看一本書到訪問維基百科上280多種語言的數千萬篇文章。唯一的限制可能是每天你還是僅有24小時的時間。

古人說的好，「人無志不立」，如果你有了志向及目標之後，下一步是什麼？

橋水基金的瑞．達利歐（Dalio）曾經說過，他是一個專業的試錯者，我覺得這個說法特別適合於大數據時代。因為當數據量足夠大的時候，在機器學習的驅動下更有利我們從錯誤中分析出改進的辦法，甚至發現新機會。當試錯成本會隨着數據量而減低，創新的門檻也自己降低。所以在20年的互聯網工作過程中，已經養成了我的一句口頭禪：與其討論半天，不如快速測試。

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