अतिरेखीय रिटर्न

अक्टूबर 2023

बचपन में मुझे दुनिया के बारे में एक बहुत महत्वपूर्ण बात समझ में नहीं आई, वह यह कि प्रदर्शन के लिए रिटर्न कितने अतिरेखीय होते हैं।

शिक्षक और कोच हमें परोक्ष रूप से बताते थे कि रिटर्न रैखिक होते हैं। "आप जितना देते हैं, उतना ही आपको मिलता है," मैंने हजारों बार सुना। उनका इरादा अच्छा था, लेकिन यह सच बहुत कम होता है। अगर आपका उत्पाद आपके प्रतिस्पर्धी के उत्पाद से आधा ही अच्छा है, तो आपको आधे ग्राहक नहीं मिलेंगे। आपको कोई ग्राहक नहीं मिलेगा, और आपका व्यवसाय बंद हो जाएगा।

यह स्पष्ट है कि व्यवसाय में प्रदर्शन के लिए रिटर्न अतिरेखीय होते हैं। कुछ लोग इसे पूंजीवाद की खामी मानते हैं, और कहते हैं कि अगर हम नियम बदल दें तो यह सच होना बंद हो जाएगा। लेकिन प्रदर्शन के लिए अतिरेखीय रिटर्न दुनिया की एक विशेषता है, हमारे द्वारा बनाए गए नियमों का कोई कृत्रिम उत्पाद नहीं है। हम यही पैटर्न प्रसिद्धि, शक्ति, सैन्य जीत, ज्ञान और यहां तक कि मानवता के लिए लाभ में भी देखते हैं। इन सभी में, अमीर और अमीर होते जाते हैं। [1]

आप अतिरेखीय रिटर्न की अवधारणा को समझे बिना दुनिया को नहीं समझ सकते। और अगर आप महत्वाकांक्षी हैं तो आपको निश्चित रूप से इसे समझना चाहिए, क्योंकि यह वह लहर है जिस पर आप सर्फ करेंगे।

ऐसा लग सकता है कि अतिरेखीय रिटर्न वाली बहुत सारी अलग-अलग स्थितियां हैं, लेकिन जहां तक मैं समझ पाया हूं, वे दो मूल कारणों तक कम हो जाती हैं: घातीय वृद्धि और सीमाएं।

अतिरेखीय रिटर्न का सबसे स्पष्ट मामला तब होता है जब आप किसी ऐसी चीज पर काम कर रहे होते हैं जो घातीय रूप से बढ़ती है। उदाहरण के लिए, बैक्टीरिया की संस्कृति बढ़ाना। जब वे बढ़ते हैं, तो वे घातीय रूप से बढ़ते हैं। लेकिन उन्हें बढ़ाना मुश्किल होता है। इसका मतलब है कि किसी ऐसे व्यक्ति के परिणाम के बीच अंतर जो इसमें कुशल है और जो नहीं है, बहुत बड़ा होता है।

स्टार्टअप भी घातीय रूप से बढ़ सकते हैं, और हम वहां भी यही पैटर्न देखते हैं। कुछ उच्च विकास दर हासिल करने का प्रबंधन करते हैं। अधिकांश नहीं करते हैं। और परिणामस्वरूप आपको गुणात्मक रूप से अलग परिणाम मिलते हैं: उच्च विकास दर वाली कंपनियां अत्यधिक मूल्यवान बन जाती हैं, जबकि कम विकास दर वाली कंपनियां जीवित भी नहीं रह पाती हैं।

वाई कॉम्बिनेटर संस्थापकों को पूर्ण संख्याओं के बजाय विकास दर पर ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रोत्साहित करता है। यह उन्हें शुरुआत में निराश होने से रोकता है, जब पूर्ण संख्याएं अभी भी कम होती हैं। यह उन्हें यह तय करने में भी मदद करता है कि किस पर ध्यान केंद्रित करना है: आप विकास दर को कंपास के रूप में उपयोग कर सकते हैं ताकि आपको बता सके कि कंपनी को कैसे विकसित करना है। लेकिन मुख्य लाभ यह है कि विकास दर पर ध्यान केंद्रित करके आपको कुछ ऐसा मिलता है जो घातीय रूप से बढ़ता है।

वाईसी स्पष्ट रूप से संस्थापकों को यह नहीं बताता है कि विकास दर के साथ "आप जितना देते हैं, उतना ही आपको मिलता है," लेकिन यह सच्चाई से बहुत दूर नहीं है। और अगर विकास दर प्रदर्शन के समानुपाती होती, तो समय t पर प्रदर्शन p के लिए पुरस्कार p^t के समानुपाती होगा।

दशकों तक इस बारे में सोचने के बाद भी, मुझे वह वाक्य चौंकाने वाला लगता है।

जब भी आप कितना अच्छा करते हैं यह इस बात पर निर्भर करता है कि आपने कितना अच्छा किया है, तो आपको घातीय वृद्धि मिलेगी। लेकिन न तो हमारा डीएनए और न ही हमारे रीति-रिवाज हमें इसके लिए तैयार करते हैं। किसी को भी घातीय वृद्धि स्वाभाविक नहीं लगती; हर बच्चा पहली बार इसे सुनकर हैरान होता है, जब वह उस आदमी की कहानी सुनता है जो राजा से पहले दिन एक अनाज चावल मांगता है और हर अगले दिन दोगुनी मात्रा मांगता है।

जो चीजें हमें स्वाभाविक रूप से समझ में नहीं आती हैं, उनके लिए हम रीति-रिवाज विकसित करते हैं, लेकिन हमारे पास घातीय वृद्धि के बारे में बहुत सारे रीति-रिवाज नहीं हैं, क्योंकि मानव इतिहास में इसके बहुत कम उदाहरण हुए हैं। सिद्धांत रूप में पशुपालन एक होना चाहिए था: आपके पास जितने अधिक जानवर होंगे, उनके उतने ही अधिक संतान होंगे। लेकिन व्यवहार में चराई की भूमि सीमित कारक थी, और इसे घातीय रूप से बढ़ाने की कोई योजना नहीं थी।

या अधिक सटीक रूप से, कोई सामान्य रूप से लागू होने वाली योजना नहीं थी। अपने क्षेत्र को घातीय रूप से बढ़ाने का एक तरीका था: विजय द्वारा। आप जितना अधिक क्षेत्र नियंत्रित करते हैं, आपकी सेना उतनी ही शक्तिशाली होती जाती है, और नए क्षेत्र पर विजय प्राप्त करना उतना ही आसान होता जाता है। यही कारण है कि इतिहास साम्राज्यों से भरा पड़ा है। लेकिन इतने कम लोगों ने साम्राज्य बनाए या चलाए कि उनके अनुभवों का रीति-रिवाजों पर बहुत अधिक प्रभाव नहीं पड़ा। सम्राट एक दूरस्थ और भयावह व्यक्ति था, न कि ऐसे सबक का स्रोत जिसका उपयोग कोई अपने जीवन में कर सके।

पूर्व-औद्योगिक समय में घातीय वृद्धि का सबसे आम मामला शायद छात्रवृत्ति थी। आप जितना अधिक जानते हैं, नई चीजें सीखना उतना ही आसान होता जाता है। परिणाम, तब और अब, यह था कि कुछ लोग कुछ विषयों के बारे में बाकी लोगों की तुलना में आश्चर्यजनक रूप से अधिक जानकार थे। लेकिन इसका रीति-रिवाजों पर भी बहुत अधिक प्रभाव नहीं पड़ा। हालाँकि विचारों के साम्राज्य ओवरलैप हो सकते हैं और इस प्रकार बहुत अधिक सम्राट हो सकते हैं, पूर्व-औद्योगिक समय में इस प्रकार के साम्राज्य का व्यावहारिक प्रभाव बहुत कम था। [2]

पिछली कुछ शताब्दियों में यह बदल गया है। अब विचारों के सम्राट ऐसे बम डिजाइन कर सकते हैं जो क्षेत्र के सम्राटों को हरा सकते हैं। लेकिन यह घटना अभी भी इतनी नई है कि हमने इसे पूरी तरह से आत्मसात नहीं किया है। यहां तक कि प्रतिभागियों में से भी कुछ को एहसास नहीं होता है कि वे घातीय वृद्धि से लाभान्वित हो रहे हैं या यह पूछते हैं कि वे इसके अन्य उदाहरणों से क्या सीख सकते हैं।

अतिरेखीय रिटर्न का दूसरा स्रोत अभिव्यक्ति "विजेता ले लो सब" में सन्निहित है। एक खेल मैच में प्रदर्शन और रिटर्न के बीच का संबंध एक चरण फलन है: जीतने वाली टीम को एक जीत मिलती है चाहे वे बहुत बेहतर करें या थोड़ा बेहतर। [3]

हालांकि, चरण फलन का स्रोत प्रतिस्पर्धा नहीं है। यह है कि परिणाम में सीमाएं हैं। आपको उनको प्राप्त करने के लिए प्रतिस्पर्धा की आवश्यकता नहीं है। ऐसी स्थितियों में सीमाएं हो सकती हैं जहां आप एकमात्र प्रतिभागी हैं, जैसे कि कोई प्रमेय सिद्ध करना या किसी लक्ष्य को हिट करना।

यह उल्लेखनीय है कि कितनी बार अतिरेखीय रिटर्न के एक स्रोत वाली स्थिति में दूसरा स्रोत भी होता है। सीमाओं को पार करने से घातीय वृद्धि होती है: युद्ध में जीतने वाला पक्ष आमतौर पर कम नुकसान उठाता है, जिससे भविष्य में जीतने की उनकी संभावना बढ़ जाती है। और घातीय वृद्धि आपको सीमाओं को पार करने में मदद करती है: नेटवर्क प्रभाव वाले बाजार में, एक कंपनी जो तेजी से बढ़ती है, संभावित प्रतिस्पर्धियों को बाहर कर सकती है।

प्रसिद्धि एक दिलचस्प उदाहरण है, एक ऐसी घटना जो अतिरेखीय रिटर्न के दोनों स्रोतों को जोड़ती है। प्रसिद्धि घातीय रूप से बढ़ती है क्योंकि मौजूदा प्रशंसक आपको नए प्रशंसक लाते हैं। लेकिन इसका मूल कारण इतना केंद्रित होना है कि सीमाएं हैं: औसत व्यक्ति के दिमाग में ए-लिस्ट में इतनी ही जगह होती है।

अतिरेखीय रिटर्न के दोनों स्रोतों को मिलाकर सबसे महत्वपूर्ण मामला सीखना हो सकता है। ज्ञान घातीय रूप से बढ़ता है, लेकिन इसमें सीमाएं भी होती हैं। उदाहरण के लिए, साइकिल चलाना सीखना। इनमें से कुछ सीमाएं मशीन टूल्स के समान हैं: एक बार जब आप पढ़ना सीख जाते हैं, तो आप किसी भी अन्य चीज को बहुत तेजी से सीखने में सक्षम होते हैं। लेकिन सबसे महत्वपूर्ण सीमाएं वे हैं जो नई खोजों का प्रतिनिधित्व करती हैं। ज्ञान भग्नात्मक प्रतीत होता है इस अर्थ में कि यदि आप ज्ञान के एक क्षेत्र की सीमा पर जोर से धकेलते हैं, तो आप कभी-कभी एक पूरी नई क्षेत्र की खोज करते हैं। और यदि आप ऐसा करते हैं, तो आपको उसमें की जाने वाली सभी नई खोजों का पहला मौका मिलता है। न्यूटन ने ऐसा किया, और ड्यूरर और डार्विन ने भी ऐसा किया।

क्या अतिरेखीय रिटर्न वाली स्थितियों को खोजने के लिए कोई सामान्य नियम हैं? सबसे स्पष्ट नियम यह है कि ऐसे काम की तलाश करें जो मिश्रित हो।

काम दो तरह से मिश्रित हो सकता है। यह सीधे मिश्रित हो सकता है, इस अर्थ में कि एक चक्र में अच्छा प्रदर्शन करने से आप अगले चक्र में बेहतर प्रदर्शन करते हैं। ऐसा तब होता है जब आप बुनियादी ढांचा बना रहे होते हैं, या दर्शकों या ब्रांड को बढ़ा रहे होते हैं। या काम आपको सिखाकर मिश्रित हो सकता है, क्योंकि सीखना मिश्रित होता है। यह दूसरा मामला दिलचस्प है क्योंकि आपको ऐसा महसूस हो सकता है कि आप बुरा कर रहे हैं क्योंकि यह हो रहा है। आप अपने तत्काल लक्ष्य को प्राप्त करने में विफल हो रहे होंगे। लेकिन अगर आप बहुत कुछ सीख रहे हैं, तो फिर भी आपको घातीय वृद्धि मिल रही है।

यह एक कारण है कि सिलिकॉन वैली विफलता के प्रति इतना सहनशील है। सिलिकॉन वैली के लोग विफलता के प्रति अंधाधुंध सहनशील नहीं हैं। वे तभी आप पर दांव लगाना जारी रखेंगे यदि आप अपनी विफलताओं से सीख रहे हैं। लेकिन अगर आप हैं, तो आप वास्तव में एक अच्छा दांव हैं: हो सकता है कि आपकी कंपनी उस तरह से नहीं बढ़ी जैसी आप चाहते थे, लेकिन आप स्वयं बढ़े हैं, और इससे अंततः परिणाम मिलने चाहिए।

वास्तव में, घातीय वृद्धि के रूप जो सीखने से नहीं बनते हैं, वे अक्सर इसके साथ इतने जुड़े होते हैं कि हमें शायद इसे नियम के रूप में मानना चाहिए, अपवाद के रूप में नहीं। जो एक और अनुमान देता है: हमेशा सीखते रहें। यदि आप नहीं सीख रहे हैं, तो आप शायद ऐसे रास्ते पर नहीं हैं जो अतिरेखीय रिटर्न की ओर ले जाता है।

लेकिन क्या सीख रहे हैं, उसका अति-अनुकूलन न करें। खुद को केवल उन चीजों को सीखने तक सीमित न रखें जो पहले से ही मूल्यवान होने के लिए जानी जाती हैं। आप सीख रहे हैं; आप अभी तक निश्चित रूप से नहीं जानते हैं कि क्या मूल्यवान होने जा रहा है, और यदि आप बहुत सख्त हैं तो आप बाहरी लोगों को काट देंगे।

स्टेप फंक्शन के बारे में क्या? क्या "सीमा की तलाश" या "प्रतिस्पर्धा की तलाश" के रूप में उपयोगी अनुमान भी हैं? यहाँ स्थिति अधिक जटिल है। सीमा का अस्तित्व गारंटी नहीं देता है कि खेल खेलने लायक होगा। यदि आप रूसी रूलेट का एक दौर खेलते हैं, तो आप निश्चित रूप से एक सीमा वाली स्थिति में होंगे, लेकिन सबसे अच्छी स्थिति में आप बेहतर नहीं होंगे। "प्रतिस्पर्धा की तलाश" इसी तरह बेकार है; क्या होगा अगर पुरस्कार प्रतिस्पर्धा के लायक नहीं है? पर्याप्त रूप से तेजी से घातीय वृद्धि वापसी वक्र के आकार और परिमाण दोनों की गारंटी देती है - क्योंकि जो कुछ भी तेजी से बढ़ता है वह तब भी बड़ा हो जाएगा जब वह शुरू में तुच्छ रूप से छोटा हो - लेकिन सीमा केवल आकार की गारंटी देती है। [4]

सीमा का लाभ उठाने के लिए एक सिद्धांत में खेल को खेलने लायक सुनिश्चित करने के लिए एक परीक्षण शामिल होना चाहिए। यहाँ एक है जो करता है: यदि आप कुछ ऐसा पाते हैं जो औसत दर्जे का है फिर भी लोकप्रिय है, तो इसे बदलना एक अच्छा विचार हो सकता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई कंपनी ऐसा उत्पाद बनाती है जिसे लोग नापसंद करते हैं फिर भी खरीदते हैं, तो संभवतः वे एक बेहतर विकल्प खरीदेंगे यदि आपने एक बनाया। [5]

यह बहुत अच्छा होगा अगर वहाँ आशाजनक बौद्धिक सीमा खोजने का कोई तरीका होता। क्या यह बताने का कोई तरीका है कि किन सवालों के आगे पूरे नए क्षेत्र हैं? मुझे संदेह है कि हम कभी भी इसे निश्चितता के साथ भविष्यवाणी कर सकते हैं, लेकिन पुरस्कार इतना मूल्यवान है कि यह उपयोगी होगा कि ऐसे भविष्यवक्ता हों जो यादृच्छिक से भी थोड़े बेहतर हों, और उन्हें खोजने की उम्मीद है। हम कुछ हद तक भविष्यवाणी कर सकते हैं कि कब कोई शोध समस्या नई खोजों की ओर ले जाने की संभावना नहीं है: जब यह वैध लेकिन उबाऊ लगती है। जबकि जो नई खोजों की ओर ले जाते हैं वे बहुत रहस्यमय लगते हैं, लेकिन शायद महत्वहीन। (अगर वे रहस्यमय और स्पष्ट रूप से महत्वपूर्ण होते, तो वे प्रसिद्ध खुले प्रश्न होते जिन पर पहले से ही बहुत सारे लोग काम कर रहे होते।) तो यहाँ एक अनुमान यह है कि करियरवाद के बजाय जिज्ञासा से प्रेरित होना - अपने काम पर काम करने के बजाय अपनी जिज्ञासा को मुक्त करने के लिए।

प्रदर्शन के लिए सुपरलीनियर रिटर्न की संभावना महत्वाकांक्षी लोगों के लिए एक रोमांचक है। और इस विभाग में अच्छी खबर है: यह क्षेत्र दोनों दिशाओं में विस्तार कर रहा है। ऐसे अधिक प्रकार के काम हैं जिनमें आप सुपरलीनियर रिटर्न प्राप्त कर सकते हैं, और रिटर्न स्वयं बढ़ रहे हैं।

इसके दो कारण हैं, हालाँकि वे इतने घनिष्ठ रूप से जुड़े हुए हैं कि वे एक और आधे से अधिक हैं: प्रौद्योगिकी में प्रगति, और संगठनों का घटता महत्व।

पचास साल पहले महत्वाकांक्षी परियोजनाओं पर काम करने के लिए किसी संगठन का हिस्सा होना बहुत अधिक आवश्यक था। यह आपके लिए आवश्यक संसाधन प्राप्त करने का एकमात्र तरीका था, सहयोगियों के होने का एकमात्र तरीका था, और वितरण प्राप्त करने का एकमात्र तरीका था। इसलिए 1970 में आपकी प्रतिष्ठा ज्यादातर मामलों में उस संगठन की प्रतिष्ठा थी जिससे आप संबंधित थे। और प्रतिष्ठा एक सटीक भविष्यवक्ता थी, क्योंकि यदि आप किसी संगठन का हिस्सा नहीं थे, तो आपकी बहुत अधिक उपलब्धि होने की संभावना नहीं थी। कुछ अपवाद थे, सबसे विशेष रूप से कलाकार और लेखक, जो सस्ते उपकरणों का उपयोग करके अकेले काम करते थे और उनके अपने ब्रांड थे। लेकिन वे भी दर्शकों तक पहुँचने के लिए संगठनों की दया पर थे। [6]

संगठनों के प्रभुत्व वाली दुनिया ने प्रदर्शन के लिए रिटर्न में भिन्नता को कम कर दिया। लेकिन यह दुनिया मेरे जीवनकाल में ही काफी हद तक मिट गई है। अब बहुत अधिक लोग कलाकारों और लेखकों को 20 वीं सदी में मिली स्वतंत्रता प्राप्त कर सकते हैं। बहुत सारी महत्वाकांक्षी परियोजनाएँ हैं जिन्हें बहुत अधिक प्रारंभिक धन की आवश्यकता नहीं होती है, और सीखने, पैसा बनाने, सहयोगी खोजने और दर्शकों तक पहुँचने के बहुत सारे नए तरीके हैं।

पुरानी दुनिया अभी भी बहुत कुछ बची हुई है, लेकिन परिवर्तन की दर ऐतिहासिक मानकों के अनुसार नाटकीय रही है। खासकर जब दांव पर क्या है उसे देखते हुए। प्रदर्शन के लिए रिटर्न में परिवर्तन से अधिक मौलिक परिवर्तन की कल्पना करना कठिन है।

संस्थानों के अवमंदन प्रभाव के बिना, परिणामों में अधिक भिन्नता होगी। जिसका अर्थ यह नहीं है कि हर कोई बेहतर होगा: जो लोग अच्छा करते हैं वे और भी बेहतर करेंगे, लेकिन जो बुरी तरह से करते हैं वे और भी बदतर करेंगे। यह ध्यान रखने योग्य एक महत्वपूर्ण बात है। सुपरलीनियर रिटर्न के लिए खुद को उजागर करना हर किसी के लिए नहीं है। अधिकांश लोग पूल के हिस्से के रूप में बेहतर होंगे। तो किसे सुपरलीनियर रिटर्न के लिए शूट करना चाहिए? दो प्रकार के महत्वाकांक्षी लोग: जो जानते हैं कि वे इतने अच्छे हैं कि वे उच्च भिन्नता वाली दुनिया में शुद्ध रूप से आगे होंगे, और वे, विशेष रूप से युवा, जो इसे खोजने के लिए कोशिश करने का जोखिम उठा सकते हैं। [7]

संस्थानों से दूर जाने का मतलब केवल उनके वर्तमान निवासियों का पलायन नहीं होगा। कई नए विजेता ऐसे लोग होंगे जिन्हें वे कभी अंदर नहीं आने देते। इसलिए अवसर का परिणामी लोकतंत्रीकरण किसी भी वश में किए गए इंट्रामुरल संस्करण से अधिक होगा जो संस्थान स्वयं बना सकते हैं।

हर कोई इस महान महत्वाकांक्षा को खोलने से खुश नहीं है। यह कुछ निहित स्वार्थों को खतरे में डालता है और कुछ विचारधाराओं का खंडन करता है। [8] लेकिन अगर आप एक महत्वाकांक्षी व्यक्ति हैं तो यह आपके लिए अच्छी खबर है। आपको इसका लाभ कैसे उठाना चाहिए?

प्रदर्शन के लिए सुपरलीनियर रिटर्न का लाभ उठाने का सबसे स्पष्ट तरीका असाधारण रूप से अच्छा काम करके है। वक्र के दूर के छोर पर, वृद्धिशील प्रयास एक सौदा है। और भी अधिक इसलिए क्योंकि दूर के छोर पर कम प्रतिस्पर्धा है - और न केवल स्पष्ट कारण के लिए कि कुछ असाधारण रूप से अच्छी तरह से करना कठिन है, बल्कि इसलिए भी कि लोग संभावना को इतना डराने वाला पाते हैं कि कुछ भी कोशिश नहीं करते हैं। जिसका अर्थ है कि यह केवल असाधारण काम करने के लिए एक सौदा नहीं है, बल्कि कोशिश करने के लिए भी एक सौदा है।

कई चर हैं जो आपके काम को कितना अच्छा बनाते हैं, और यदि आप एक बाहरी व्यक्ति बनना चाहते हैं तो आपको उनमें से लगभग सभी को सही करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, कुछ असाधारण रूप से अच्छी तरह से करने के लिए, आपको इसमें रुचि होनी चाहिए। केवल परिश्रम ही काफी नहीं है। इसलिए सुपरलीनियर रिटर्न वाली दुनिया में, यह जानना और भी अधिक मूल्यवान है कि आपकी रुचि क्या है, और उस पर काम करने के तरीके खोजें। [9] यह भी होगा अपनी परिस्थितियों के अनुकूल काम चुनना महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, यदि किसी प्रकार के काम को स्वाभाविक रूप से समय और ऊर्जा के भारी व्यय की आवश्यकता होती है, तो यह तब करना अधिक मूल्यवान होगा जब आप युवा हों और अभी तक बच्चे न हों।

महान काम करने की तकनीक में आश्चर्यजनक मात्रा में है। यह केवल कड़ी मेहनत करने का मामला नहीं है। मैं एक पैराग्राफ में एक नुस्खा देने की कोशिश करने जा रहा हूँ।

ऐसा काम चुनें जिसमें आपकी स्वाभाविक योग्यता हो और जिसमें आपकी गहरी रुचि हो। अपनी खुद की परियोजनाओं पर काम करने की आदत विकसित करें; इससे कोई फर्क नहीं पड़ता वे क्या हैं जब तक आप उन्हें रोमांचक रूप से महत्वाकांक्षी पाते हैं। जितनी मेहनत कर सकते हैं उतनी मेहनत करें बिना जले, और यह अंततः आपको ज्ञान की सीमाओं में से एक। ये दूर से चिकने दिखते हैं, लेकिन करीब से वे खामियों से भरे हुए हैं। ऐसी खामियों को देखें और उनका पता लगाएं, और यदि आप भाग्यशाली हैं तो एक पूरे नए क्षेत्र में विस्तार होगा। जितना जोखिम उठा सकते हैं उतना जोखिम उठाएं; यदि आप नहीं हैं समय-समय पर विफल हो रहे हैं, तो आप शायद बहुत रूढ़िवादी हैं। सबसे अच्छे सहयोगियों की तलाश करें। अच्छा स्वाद विकसित करें और सर्वोत्तम उदाहरणों से सीखें। ईमानदार रहें, खासकर खुद के साथ। व्यायाम करें और अच्छी तरह से खाएं और सोएं और अधिक खतरनाक दवाओं से बचें। जब संदेह हो, तो अपनी जिज्ञासा का पालन करें। यह कभी झूठ नहीं बोलता, और यह आपके से ज्यादा जानता है कि क्या ध्यान देने लायक है। [10]

और निश्चित रूप से एक और चीज है जिसकी आपको आवश्यकता है: भाग्यशाली होना। भाग्य हमेशा एक कारक होता है, लेकिन यह तब और भी अधिक कारक होता है जब आप किसी संगठन के हिस्से के रूप में काम करने के बजाय अपने दम पर काम कर रहे हैं। और हालांकि भाग्य के बारे में कुछ मान्य सूक्तियाँ हैं जहाँ तैयारी अवसर से मिलती है और इसी तरह, एक घटक भी है सच्चा मौका जिसके बारे में आप कुछ नहीं कर सकते। समाधान है कई शॉट लेने के लिए। जो जल्दी जोखिम लेना शुरू करने का एक और कारण है।

सुपरलीनियर रिटर्न वाले क्षेत्र का सबसे अच्छा उदाहरण शायद है विज्ञान। इसमें सीखने के रूप में घातीय वृद्धि है, संयुक्त प्रदर्शन के चरम किनारे पर सीमा के साथ - सचमुच ज्ञान की सीमा पर।

परिणाम वैज्ञानिक खोज में असमानता का स्तर रहा है जो सबसे स्तरीकृत समाजों की धन असमानता को बनाता है तुलनात्मक रूप से हल्का लगता है। न्यूटन की खोजें यकीनन अधिक थीं उनके सभी समकालीनों के संयुक्त से अधिक। [11]

यह बिंदु स्पष्ट लग सकता है, लेकिन इसे स्पष्ट करना उतना ही अच्छा हो सकता है। सुपरलीनियर रिटर्न का तात्पर्य असमानता से है। वापसी जितनी तेज होगी वक्र, परिणामों में भिन्नता उतनी ही अधिक होगी।

वास्तव में, सुपरलीनियर रिटर्न और असमानता के बीच सहसंबंध इतना मजबूत है कि यह इस प्रकार के काम को खोजने के लिए एक और अनुमान देता है: ऐसे क्षेत्रों की तलाश करें जहाँ कुछ बड़े विजेता सभी को पछाड़ दें दूसरों। एक तरह का काम जहाँ हर कोई लगभग एक जैसा करता है सुपरलीनियर रिटर्न वाला होने की संभावना नहीं है।

कुछ ऐसे क्षेत्र कौन से हैं जहाँ कुछ बड़े विजेता बाकी सभी को पछाड़ देते हैं? यहाँ कुछ स्पष्ट उदाहरण दिए गए हैं: खेल, राजनीति, कला, संगीत, अभिनय, निर्देशन, लेखन, गणित, विज्ञान, कंपनियाँ शुरू करना और निवेश करना। खेलों में यह घटना बाहरी रूप से लगाए गए सीमाओं के कारण होती है; आपको हर दौड़ जीतने के लिए केवल कुछ प्रतिशत तेज़ होने की आवश्यकता होती है। में राजनीति, शक्ति उसी तरह बढ़ती है जैसे वह सम्राटों के दिनों में होती थी। और कुछ अन्य क्षेत्रों में (राजनीति सहित) सफलता मुख्य रूप से संचालित होती है प्रसिद्धि से, जिसका अपना सुपरलाइनर विकास का स्रोत है। लेकिन जब हम खेल और राजनीति और प्रसिद्धि के प्रभावों को छोड़ देते हैं, तो एक उल्लेखनीय पैटर्न उभरता है: शेष सूची बिल्कुल वैसी ही है जैसे उन क्षेत्रों की सूची जहाँ आपको होना चाहिए स्वतंत्र-दिमाग सफल होने के लिए - जहाँ आपके विचारों को न केवल सही होना चाहिए, बल्कि उपन्यास भी होना चाहिए साथ ही। [12]

यह स्पष्ट रूप से विज्ञान के मामले में है। आप कागजात प्रकाशित नहीं कर सकते ऐसी बातें कहना जो दूसरे लोगों ने पहले ही कह दी हैं। लेकिन यह सिर्फ उतना ही सच है जितना कि निवेश में, उदाहरण के लिए। यह विश्वास करने के लिए केवल उपयोगी है कि कोई कंपनी तभी अच्छा करेगी जब अधिकांश अन्य निवेशक नहीं करेंगे; अगर हर कोई और सोचता है कि कंपनी अच्छा करेगी, तो उसका शेयर मूल्य होगा पहले से ही इसे दर्शाता है, और पैसा बनाने के लिए कोई जगह नहीं है।

इन क्षेत्रों से हम और क्या सीख सकते हैं? उन सभी में आपको प्रारंभिक प्रयास में डालना होगा। सुपरलाइनर रिटर्न पहले तो छोटे लगते हैं। इस दर पर, आप खुद को सोचते हुए पाते हैं, मैं कभी भी कहीं नहीं पहुँच पाऊँगा। लेकिन क्योंकि इनाम वक्र इतनी तेजी से बढ़ता है कि दूर अंत में, यह वहाँ पहुँचने के लिए असाधारण उपाय करने लायक है।

स्टार्टअप की दुनिया में, इस सिद्धांत का नाम "ऐसी चीजें करें जो स्केल नहीं करते।" यदि आप अपने छोटे से प्रारंभिक सेट पर एक हास्यास्पद राशि का ध्यान देते हैं ग्राहकों, आदर्श रूप से आप मुंह के शब्द से घातीय विकास को बंद कर देंगे। लेकिन यह वही सिद्धांत किसी भी चीज़ पर लागू होता है जो घातीय रूप से बढ़ता है। उदाहरण के लिए, सीखना। जब आप पहली बार किसी चीज़ को सीखना शुरू करें, तो आप खोया हुआ महसूस करें। लेकिन यह बनाने लायक है प्रारंभिक प्रयास करने के लिए एक टोहोल्ड प्राप्त करें, क्योंकि आप जितना अधिक सीखेंगे, उतना ही आसान हो जाएगा।

सुपरलाइनर रिटर्न वाले क्षेत्रों की सूची में एक और अधिक सूक्ष्म सबक है: काम को नौकरी के साथ समान नहीं करना। 20वीं सदी के अधिकांश समय के लिए दोनों लगभग सभी के लिए समान थे, और परिणामस्वरूप हमने एक रिवाज विरासत में प्राप्त किया है जो उत्पादकता को समान करता है नौकरी होना। अब भी ज्यादातर लोगों के लिए "आपका काम" का अर्थ है उनकी नौकरी। लेकिन एक लेखक या कलाकार या वैज्ञानिक के लिए इसका मतलब है जो कुछ भी वे वर्तमान में अध्ययन कर रहे हैं या बना रहे हैं। ऐसे किसी व्यक्ति के लिए, उनका काम कुछ ऐसा है जिसे वे नौकरी से नौकरी तक अपने साथ ले जाते हैं, अगर उनके पास है नौकरी बिल्कुल भी। यह किसी नियोक्ता के लिए किया जा सकता है, लेकिन यह इसका हिस्सा है उनका पोर्टफोलियो।

यह एक डराने वाला दृष्टिकोण है कि ऐसे क्षेत्र में प्रवेश किया जाए जहाँ कुछ बड़े विजेता बाकी सभी को पछाड़ देते हैं। कुछ लोग जानबूझकर ऐसा करते हैं, लेकिन आपको इसकी आवश्यकता नहीं है। यदि आपके पास पर्याप्त प्राकृतिक क्षमता है और आप अपनी जिज्ञासा का पर्याप्त रूप से पालन करते हैं, तो आप एक में समाप्त हो जाएँगे। आपकी जिज्ञासा आपको उबाऊ सवालों में दिलचस्पी लेने नहीं देगी, और दिलचस्प प्रश्न सुपरलाइनर रिटर्न वाले क्षेत्र बनाने की प्रवृत्ति रखते हैं अगर वे पहले से ही किसी के हिस्से नहीं हैं।

सुपरलाइनर रिटर्न का क्षेत्र किसी भी तरह से स्थिर नहीं है। वास्तव में, सबसे चरम रिटर्न इसका विस्तार करने से आते हैं। इसलिए जबकि दोनों महत्वाकांक्षा और जिज्ञासा आपको इस क्षेत्र में ला सकती है, जिज्ञासा दोनों में से अधिक शक्तिशाली हो सकता है। महत्वाकांक्षा आपको बनाने की प्रवृत्ति रखती है मौजूदा चोटियों पर चढ़ो, लेकिन अगर आप किसी दिलचस्प के काफी करीब रहते हैं पर्याप्त प्रश्न, यह आपके नीचे एक पहाड़ में विकसित हो सकता है।

नोट्स

आप प्रयास, प्रदर्शन और रिटर्न के बीच कितनी तेजी से अंतर कर सकते हैं, इसकी एक सीमा है, क्योंकि वे वास्तव में तेजी से अलग नहीं हैं। एक व्यक्ति के लिए रिटर्न के रूप में क्या गिना जाता है, वह दूसरे के लिए प्रदर्शन हो सकता है। लेकिन हालाँकि इन अवधारणाओं की सीमाएँ धुंधली हैं, वे अर्थहीन नहीं हैं। मैंने उनके बारे में यथासंभव सटीक रूप से लिखने की कोशिश की है बिना त्रुटि में प्रवेश किए।

[1] विकास स्वयं संभवतः प्रदर्शन के लिए सुपरलाइनर रिटर्न का सबसे व्यापक उदाहरण है। लेकिन यह हमारे लिए सहानुभूति रखना मुश्किल है क्योंकि हम प्राप्तकर्ता नहीं हैं; हम रिटर्न हैं।

[2] औद्योगिक क्रांति से पहले ज्ञान का व्यावहारिक प्रभाव पड़ता था। कृषि के विकास ने मानव जीवन को पूरी तरह से बदल दिया। लेकिन इस तरह का परिवर्तन व्यापक, क्रमिक सुधारों का परिणाम था तकनीक में, कुछ असाधारण रूप से जानकार लोगों की खोजों में नहीं।

[3] एक चरण फ़ंक्शन का वर्णन सुपरलाइनर के रूप में करना गणितीय रूप से सही नहीं है, लेकिन शून्य से शुरू होने वाला एक चरण फ़ंक्शन एक सुपरलाइनर फ़ंक्शन की तरह काम करता है जब यह एक तर्कसंगत अभिनेता द्वारा प्रयास के लिए इनाम वक्र का वर्णन करता है। यदि यह शून्य से शुरू होता है तो चरण से पहले का भाग किसी भी रैखिक रूप से बढ़ते रिटर्न से नीचे होता है, और चरण के बाद के भाग को उस बिंदु पर आवश्यक रिटर्न से ऊपर होना चाहिए या कोई भी परेशान नहीं होगा।

[4] प्रतिस्पर्धा की तलाश एक अच्छी अनुमान हो सकती है इस अर्थ में कि कुछ लोगों को यह प्रेरक लगता है। यह कुछ हद तक आशाजनक समस्याओं का मार्गदर्शक भी है, क्योंकि यह एक संकेत है कि अन्य लोग उन्हें पाते हैं आशाजनक। लेकिन यह एक बहुत ही अपूर्ण संकेत है: अक्सर कुछ समस्या का पीछा करने वाली भीड़ होती है, और वे सभी किसी और पर काम करने वाले किसी व्यक्ति द्वारा ट्रम्प किए जाते हैं।

[5] हालांकि हमेशा नहीं। आपको इस नियम से सावधान रहना होगा। जब कुछ औसत दर्जे का होने के बावजूद लोकप्रिय है, तो अक्सर एक छिपा हुआ कारण होता है। शायद एकाधिकार या विनियमन प्रतिस्पर्धा करना मुश्किल बनाते हैं। शायद ग्राहकों का स्वाद खराब है या उनके पास यह तय करने के लिए टूटी हुई प्रक्रियाएँ हैं कि क्या खरीदना है। ऐसे कारणों से औसत दर्जे की चीजों के विशाल क्षेत्र मौजूद हैं।

[6] अपने बिसवां दशक में मैं एक कलाकार बनना चाहता था और यहां तक ​​कि पेंटिंग का अध्ययन करने के लिए कला स्कूल भी गया। ज्यादातर क्योंकि मुझे कला पसंद थी, लेकिन एक गैर-तुच्छ मेरी प्रेरणा का हिस्सा इस तथ्य से आया था कि कलाकार संगठनों की दया पर सबसे कम लग रहे थे।

[7] सिद्धांत रूप में हर कोई सुपरलाइनर रिटर्न प्राप्त कर रहा है। सीखना यौगिक, और हर कोई अपने जीवन के दौरान सीखता है। लेकिन व्यवहार में कुछ ही इस तरह के रोजमर्रा के सीखने को उस बिंदु तक धकेलते हैं जहाँ रिटर्न वक्र वास्तव में खड़ी हो जाती है।

[8] यह स्पष्ट नहीं है कि "इक्विटी" के पैरोकार इसका क्या अर्थ रखते हैं। वे आपस में असहमत लगते हैं। लेकिन वे जो भी अर्थ रखते हैं वह संभवतः एक ऐसी दुनिया के विपरीत है जिसमें संस्थानों की शक्ति कम होती है परिणामों को नियंत्रित करने के लिए, और मुट्ठी भर बाहरी लोग बाकी सभी की तुलना में बहुत बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

यह इस अवधारणा के लिए दुर्भाग्य की बात लग सकती है कि यह ठीक उसी समय उत्पन्न हुई जब दुनिया विपरीत दिशा में स्थानांतरित हो रही थी, लेकिन मुझे नहीं लगता कि यह एक संयोग था। मुझे लगता है कि एक कारण यह है कि यह अब उत्पन्न हुआ क्योंकि इसके अनुयायी तेजी से बढ़ते हुए प्रदर्शन में भिन्नता से खतरा महसूस करते हैं।

[9] परिणाम: माता-पिता जो अपने बच्चों पर दबाव डालते हैं कि वे किसी प्रतिष्ठित चीज़ पर काम करें, जैसे कि दवा, भले ही उन्हें इसमें कोई दिलचस्पी न हो, वे उन्हें पहले से भी अधिक नुकसान पहुँचाएंगे।

[10] इस पैराग्राफ का मूल संस्करण "कैसे महान काम करना है." का पहला मसौदा था। जैसे ही मैंने इसे लिखा मुझे एहसास हुआ कि यह सुपरलाइनर से अधिक महत्वपूर्ण विषय है रिटर्न, इसलिए मैंने इस पैराग्राफ को अपने में विस्तारित करने के लिए वर्तमान निबंध को रोक दिया। मूल संस्करण का व्यावहारिक रूप से कुछ भी नहीं बचा है, क्योंकि "कैसे महान काम करना है" खत्म करने के बाद मैंने इसे उस आधार पर फिर से लिखा।

[11] औद्योगिक क्रांति से पहले, जो लोग अमीर हो जाते थे, वे आमतौर पर सम्राटों की तरह करते थे: किसी संसाधन पर कब्जा करने से वे अधिक शक्तिशाली हो गए और उन्हें अधिक कब्जा करने में सक्षम बनाया। अब यह एक वैज्ञानिक की तरह किया जा सकता है, कुछ विशिष्ट रूप से मूल्यवान खोज या निर्माण करके। अधिकांश लोग जो अमीर होते हैं वे पुराने और नए तरीकों का मिश्रण करते हैं, लेकिन सबसे अधिक उन्नत अर्थव्यवस्थाओं में अनुपात नाटकीय रूप से स्थानांतरित हो गया है पिछली आधी सदी में ही खोज की ओर।

[12] यह आश्चर्यजनक नहीं है कि पारंपरिक सोच वाले लोग असमानता को नापसंद करेंगे यदि स्वतंत्र सोच इसकी सबसे बड़ी वजह है। लेकिन यह केवल इतना ही नहीं है कि वे नहीं चाहते कि किसी के पास वह हो जो उनके पास नहीं है। पारंपरिक सोच वाले लोग सचमुच कल्पना नहीं कर सकते कि नए विचारों का होना कैसा होता है। इसलिए प्रदर्शन में भारी बदलाव की पूरी घटना उनके लिए अस्वाभाविक लगती है, और जब वे इसका सामना करते हैं तो वे मान लेते हैं कि यह धोखाधड़ी या किसी दुर्भावनापूर्ण बाहरी प्रभाव के कारण होना चाहिए।

धन्यवाद ट्रेवर ब्लैकवेल, पैट्रिक कोलिसन, टायलर कोवेन, जेसिका लिविंगस्टन, हार्ज टैगर और गैरी टैन को इस के मसौदों को पढ़ने के लिए।