EP.647 《微實驗》讀後心得：把人生當實驗，失敗也會變成收穫
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What story sparked the author’s “tiny experiments” mindset?
哈喽,我是阅读前哨战的战长瓦基欢迎收听下一本《读什么》
今天要分享的这本书叫做《微实验》教我们透过微小的尝试来探索人生的无限可能这本书的医师曾经告诉过他他说你的手臂里面有血栓你随时都可能跑到这个肺部去你一定要快点安排手术 这个作者的第一个反应他不是去查一下健康保险也不是打电话给家人他反而打开他的Google Calendar打开了形式力看他的手术要排在哪一天才不会影响到他的团队接下来的产品上线的日期他后来为了工作着想他把手术安排在了员工旅游那一段期间别人去旅游他去动手术 从此之后他的人生就发生了天翻地覆的转变导致后来呢他就写出了这本《为实验》
本集节目由哈佛商业评论赞助播出认识我的朋友应该都知道我是哈佛商业评论的长期读者前阵子我读了一本他们以AI为主题的特刊叫做《AI炼金术》那里面有一个研究让我印象非常深刻就是这个研究团队调查了1500位在美国大型企业上班的员工想要知道一件事情AI明明是来帮忙的为什么很多人却觉得越做越累 答案就是监督什么是监督呢就是你不是在做事情你是在盯着AI做事情你可能同时开了好几个视窗跟分页每一份产出都要回头去检查一整天下来把你榨干的不是做这个工作的本身是你一直在管理工作你一直在监督 这个状态就叫做AI脑过热只要有过这种经验的人重大错误的发生率会提高四成想要离职的比例也明显的上升不过同一份研究也发现一件有意思的事情如果你是拿AI去做那些重复性的无聊的杂事的话工作的倦怠感反而会大幅的下降
这就是我常讲的AI有分成好的摩擦跟坏的摩擦像是对我来讲整理足字稿调列重点这些是坏摩擦留给AI去做我求之不得但是把我读到的东西如何连结到我自己的人生经验里面这种就是好的摩擦我一定会自己留着
How does the Harvard Business Review research explain AI‑induced burnout?
所以说AI到底会不会让人变笨还是说AI会让人变聪明我的答案其实就是不一定除非说你连好的摩擦都一起外包出去了那么现在呢哈佛商业评论他们全球繁体中文版20周年的周年庆那现在订阅享有非常多的好康优惠只要输入我的专属优惠代码WAKI2026年订阅的朋友就在折抵200元 连结我放在节目的资讯栏有兴趣的朋友可以前往参考看看哦那这本书的作者就叫做安罗尔·勒坎福那他是一位神经科学家也是我长期追踪的部落客他的电子报有超过10万名的订阅者订阅那这本书的英文呢叫做Tiny Experiment直接翻译过来就叫做微实验就是小小的实验 那这样一个观念呢完全打中了我这几年来一直在实践的人生座右铭就是把人生当成一场好玩的实验所以今天我要跟你聊聊看为什么把人生当实验这句话听起来有点鸡汤有点抽象但它的背后其实是有科学根据的而且你是真的可以拿来用
那这个作者呢他后来他就是原本在这个Google工作可是呢他辞掉了Google的工作却没有因此变得更自由这就是很奇怪的地方了所以我就先把作者的故事来跟你讲一下因为最关键的转折不是说你辞掉工作就没事了 作者她本身呢是在法国巴黎长大的她是她家里面第一位接受高等教育的女性那移民背景的父母呢就要求她要先追求安全跟稳定所以作者选择的科系她选择的第一份工作她的整个职业道路都是为了安全感而设计的她在面试的时候一路过关斩将最后录取了Google的数位健康团队看起来她每一步都走对了啊直到后来呢就是发生了我开头讲的
他得到了血栓然后需要动手术那件事情发生之后然后他动完手术27岁的那一年他就递出了辞呈那Google的主管就很困惑问他说你确定吗这么好的工作业那如果故事到这边就结束的话那就是有点像是一个裸辞的一个老套剧本对不对
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Chapters
6 chapters
1
What story sparked the author’s “tiny experiments” mindset?
0:00–2:39
2
How does the Harvard Business Review research explain AI‑induced burnout?
2:39–5:38
3
Why did the author quit Google and what did she learn from that transition?
5:38–8:41
4
What is the “experiment mindset” framework and how does it map curiosity vs. ambition?
8:41–11:14
5
How can we use the “head‑heart‑hand” tool to overcome procrastination?
11:14–14:52
6
Why is interpreting experimental results more important than designing the experiment?
14:52–19:58