सुपरलीनियर रिटर्न

अक्टूबर 2023

बचपन में दुनिया के बारे में सबसे महत्वपूर्ण बात जो मैं नहीं समझ पाया था, वह यह है कि प्रदर्शन के बदले मिलने वाला प्रतिफल किस हद तक सुपरलीनियर होता है।

शिक्षकों और प्रशिक्षकों ने हमें स्पष्ट रूप से बताया कि रिटर्न रैखिक था। "आप जो डालते हैं, वही पाते हैं," मैंने हज़ारों बार सुना। उनका मतलब अच्छा था, लेकिन यह शायद ही कभी सच होता है। यदि आपका उत्पाद आपके प्रतिद्वंद्वी के उत्पाद से आधा भी अच्छा है, तो आपको आधे से भी कम ग्राहक मिलेंगे। आपको कोई ग्राहक नहीं मिलता, और आप व्यवसाय से बाहर हो जाते हैं।

यह स्पष्ट रूप से सच है कि व्यवसाय में प्रदर्शन के लिए रिटर्न सुपरलाइनियर है। कुछ लोग सोचते हैं कि यह पूंजीवाद की खामी है, और अगर हम नियम बदल दें तो यह सच नहीं रह जाएगा। लेकिन प्रदर्शन के लिए सुपरलाइनियर रिटर्न दुनिया की एक विशेषता है, न कि हमारे द्वारा बनाए गए नियमों की एक कलाकृति। हम प्रसिद्धि, शक्ति, सैन्य जीत, ज्ञान और यहां तक कि मानवता के लाभ में भी यही पैटर्न देखते हैं। इन सभी में, अमीर और अमीर होते जाते हैं। [ 1 ]

सुपरलाइनियर रिटर्न की अवधारणा को समझे बिना आप दुनिया को नहीं समझ सकते। और अगर आप महत्वाकांक्षी हैं तो आपको निश्चित रूप से ऐसा करना चाहिए, क्योंकि यही वह लहर होगी जिस पर आप सर्फ करेंगे।

ऐसा लग सकता है कि सुपरलीनियर रिटर्न के साथ कई अलग-अलग स्थितियां हैं, लेकिन जहां तक मैं बता सकता हूं वे दो मूलभूत कारणों तक सीमित हैं: घातीय वृद्धि और सीमा।

सुपरलाइनियर रिटर्न का सबसे स्पष्ट मामला तब होता है जब आप किसी ऐसी चीज़ पर काम कर रहे होते हैं जो तेजी से बढ़ती है। उदाहरण के लिए, बैक्टीरिया कल्चर को बढ़ाना। जब वे बढ़ते हैं, तो वे तेजी से बढ़ते हैं। लेकिन उन्हें उगाना मुश्किल होता है। इसका मतलब है कि जो व्यक्ति इसमें माहिर है और जो नहीं है, उनके बीच परिणाम में बहुत अंतर है।

स्टार्टअप भी तेजी से बढ़ सकते हैं, और हम वहां भी यही पैटर्न देखते हैं। कुछ उच्च विकास दर हासिल करने में कामयाब हो जाते हैं। ज़्यादातर नहीं। और परिणामस्वरूप आपको गुणात्मक रूप से अलग-अलग परिणाम मिलते हैं: उच्च विकास दर वाली कंपनियाँ अत्यधिक मूल्यवान बन जाती हैं, जबकि कम विकास दर वाली कंपनियाँ शायद जीवित भी न रह पाएँ।

वाई कॉम्बिनेटर संस्थापकों को पूर्ण संख्याओं के बजाय विकास दर पर ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रोत्साहित करता है। यह उन्हें शुरुआत में हतोत्साहित होने से रोकता है, जब पूर्ण संख्याएँ 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 एक कम्पास के रूप में उपयोग कर सकते हैं जो आपको बताता है कि कंपनी को कैसे विकसित किया जाए। लेकिन मुख्य लाभ यह है कि विकास दर पर ध्यान केंद्रित करने से आपको कुछ ऐसा मिलता है जो तेजी से बढ़ता है।

वाईसी संस्थापकों को स्पष्ट रूप से यह नहीं बताता है कि विकास दर के साथ "आप जो डालते हैं वही पाते हैं", लेकिन यह सच्चाई से बहुत दूर नहीं है। और यदि विकास दर प्रदर्शन के समानुपातिक होती, तो समय t के दौरान प्रदर्शन p के लिए इनाम p ^t के समानुपातिक होता।

दशकों तक इस विषय पर सोचने के बाद भी, मुझे यह 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 आप तेजी से विकास करेंगे। लेकिन न तो हमारा डीएनए और न ही हमारे रीति-रिवाज हमें इसके लिए तैयार करते हैं। कोई भी व्यक्ति तेजी से विकास को स्वाभाविक नहीं मानता; हर बच्चा पहली बार यह कहानी सुनकर हैरान हो जाता है कि एक आदमी पहले दिन राजा से चावल का एक दाना मांगता है और हर दिन दोगुना मांगता है।

जो हम नहीं समझते, उससे निपटने के लिए हम स्वाभाविक रूप से रीति-रिवाज़ विकसित कर लेते हैं, लेकिन हमारे पास घातीय वृद्धि के बारे में भी बहुत ज़्यादा रीति-रिवाज़ नहीं हैं, क्योंकि मानव इतिहास में इसके बहुत कम उदाहरण हैं। सिद्धांत रूप में पशुपालन एक होना चाहिए था: आपके पास जितने ज़्यादा पशु होंगे, उनकी संतानें उतनी ही ज़्यादा होंगी। लेकिन व्यवहार में चरागाह भूमि सीमित कारक थी, और उस घातीय वृद्धि के लिए कोई योजना नहीं थी।

या अधिक सटीक रूप से, कोई आम तौर पर लागू होने वाली योजना नहीं थी। अपने क्षेत्र को तेजी से बढ़ाने का एक तरीका था : विजय के द्वारा। आप जितना अधिक क्षेत्र नियंत्रित करते हैं, आपकी सेना उतनी ही अधिक शक्तिशाली होती है, और नए क्षेत्र को जीतना उतना ही आसान होता है। यही कारण है कि इतिहास साम्राज्यों से भरा पड़ा है। लेकिन इतने कम लोगों ने साम्राज्य बनाए या चलाए कि उनके अनुभवों ने रीति-रिवाजों को बहुत अधिक प्रभावित नहीं किया। सम्राट एक दूरस्थ और भयावह व्यक्ति था, जो किसी व्यक्ति के अपने जीवन में उपयोग किए जाने वाले पाठों का स्रोत नहीं था।

पूर्व-औद्योगिक काल में घातीय वृद्धि का सबसे आम मामला संभवतः विद्वत्ता थी। जितना अधिक आप जानते हैं, नई चीजें सीखना उतना ही आसान होता 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 इससे 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 काल 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 बना 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। प्रतिभागियों में से भी कुछ को एहसास नहीं है कि वे घातीय वृद्धि से लाभान्वित हो रहे हैं या वे यह नहीं पूछते कि वे इसके अन्य उदाहरणों से क्या सीख सकते हैं।

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

हालांकि, स्टेप फंक्शन का स्रोत प्रतिस्पर्धा नहीं है। यह है कि परिणाम में सीमाएँ होती हैं। उन्हें पाने के लिए आपको प्रतिस्पर्धा की ज़रूरत नहीं है। ऐसी स्थितियों में सीमाएँ हो सकती हैं जहाँ आप अकेले भागीदार हों, जैसे कि कोई प्रमेय सिद्ध करना या लक्ष्य को भेदना।

यह उल्लेखनीय है कि कितनी बार ऐसी स्थिति होती है जिसमें सुपरलाइनर रिटर्न का एक स्रोत होता है, वहीं दूसरा स्रोत भी होता है। सीमा पार करने से घातीय वृद्धि होती है: लड़ाई में जीतने वाले पक्ष को आमतौर पर कम नुकसान होता है, जिससे भविष्य में उनके जीतने की संभावना अधिक होती है। और घातीय वृद्धि आपको सीमा पार करने में मदद करती है: नेटवर्क प्रभाव वाले बाजार में, एक कंपनी जो पर्याप्त तेज़ी से बढ़ती है, वह संभावित प्रतिस्पर्धियों को बाहर कर सकती है।

प्रसिद्धि एक ऐसी घटना का दिलचस्प उदाहरण है जो सुपरलाइनर रिटर्न के दोनों स्रोतों को जोड़ती है। प्रसिद्धि तेजी से बढ़ती है क्योंकि मौजूदा प्रशंसक आपको नए प्रशंसक लाते हैं। लेकिन इसका मूल कारण यह है कि यह इतना केंद्रित है: औसत व्यक्ति के दिमाग में ए-लिस्ट के लिए केवल इतनी ही जगह होती है।

सुपरलाइनर रिटर्न के दोनों स्रोतों को मिलाने वाला सबसे महत्वपूर्ण मामला सीखना हो सकता है। ज्ञान तेजी से बढ़ता है, लेकिन इसमें सीमाएँ भी हैं। उदाहरण के लिए, साइकिल चलाना सीखना। इनमें से कुछ सीमाएँ मशीन टूल्स के समान हैं: एक बार जब आप पढ़ना सीख जाते हैं, तो आप किसी भी अन्य चीज़ को बहुत तेज़ी से सीख सकते हैं। लेकिन सबसे महत्वपूर्ण सीमाएँ वे हैं जो नई खोजों का प्रतिनिधित्व करती हैं। ज्ञान इस अर्थ में फ्रैक्टल लगता है कि यदि आप ज्ञान के एक क्षेत्र की सीमा पर जोर देते हैं, तो आप कभी-कभी एक बिल्कुल नया क्षेत्र खोज लेते हैं। और यदि आप ऐसा करते हैं, तो आपको इसमें की जाने वाली सभी नई खोजों में पहला मौका मिलता है। न्यूटन ने ऐसा किया, और ड्यूरर और डार्विन ने भी ऐसा ही किया।

क्या सुपरलीनियर रिटर्न वाली स्थितियों को खोजने के लिए कोई सामान्य नियम हैं? सबसे स्पष्ट नियम है ऐसे काम की तलाश करना जो चक्रवृद्धि हो।

काम के दो तरीके हैं जिनसे यह बढ़ता है। यह सीधे तौर पर बढ़ता है, इस अर्थ में कि एक चक्र में अच्छा प्रदर्शन करने से आप अगले चक्र में बेहतर प्रदर्शन करते हैं। उदाहरण के लिए ऐसा तब होता है जब आप बुनियादी ढांचे का निर्माण कर रहे होते हैं, या दर्शकों या ब्रांड को बढ़ा रहे होते हैं। या काम आपको सिखाकर बढ़ता है, क्योंकि सीखना बढ़ता है। यह दूसरा मामला दिलचस्प है क्योंकि आपको लग सकता है कि आप खराब प्रदर्शन कर रहे हैं। आप अपने तत्काल लक्ष्य को प्राप्त करने में विफल हो सकते हैं। लेकिन अगर आप बहुत कुछ सीख रहे हैं, तो आप फिर भी तेजी से विकास कर रहे हैं।

यही एक कारण है कि सिलिकॉन वैली विफलता के प्रति इतनी सहनशील है। सिलिकॉन वैली के लोग विफलता के प्रति आँख मूंदकर सहनशील नहीं हैं। वे आप पर तभी दांव लगाना जारी रखेंगे जब आप अपनी विफलताओं से सीख रहे होंगे। लेकिन अगर आप ऐसा कर रहे हैं, तो आप वास्तव में एक अच्छे दांव हैं: हो सकता है कि आपकी कंपनी उस तरह से विकसित न हुई हो जैसा आप चाहते थे, लेकिन आपने खुद किया है, और इससे अंततः परिणाम मिलने चाहिए।

वास्तव में, घातीय वृद्धि के वे रूप जिनमें सीखना शामिल नहीं है, अक्सर इसके साथ मिश्रित होते हैं, इसलिए हमें शायद इसे अपवाद के बजाय नियम के रूप में मानना चाहिए। जिससे एक और अनुमान निकलता है: हमेशा सीखते रहें। यदि आप नहीं सीख रहे हैं, तो आप शायद उस रास्ते पर नहीं हैं जो सुपरलाइनर रिटर्न की ओर ले जाता है।

लेकिन आप जो सीख रहे हैं, उसे ज़रूरत से ज़्यादा न सीखें। सिर्फ़ उन्हीं चीज़ों को सीखने तक सीमित न रहें जो पहले से ही मूल्यवान मानी जाती हैं। आप सीख रहे हैं; आपको अभी भी पक्का पता नहीं है कि क्या मूल्यवान होने वाला है, और अगर आप बहुत ज़्यादा सख्त हैं तो आप अपवादों को काट देंगे।

स्टेप फंक्शन के बारे में क्या? क्या "सीक थ्रेसहोल्ड" या "सीक कॉम्पिटिशन" के रूप में उपयोगी हेरिस्टिक्स भी हैं? यहाँ स्थिति अधिक पेचीदा है। थ्रेसहोल्ड का अस्तित्व इस बात की गारंटी नहीं देता कि खेल खेलने लायक होगा। यदि आप रूसी रूले का एक राउंड खेलते हैं, तो आप निश्चित रूप से थ्रेसहोल्ड वाली स्थिति में होंगे, लेकिन सबसे अच्छी स्थिति में भी आप इससे बेहतर नहीं होंगे। "सीक कॉम्पिटिशन" भी इसी तरह बेकार है; क्या होगा यदि पुरस्कार प्रतिस्पर्धा के लायक न हो? पर्याप्त रूप से तेज़ घातीय वृद्धि रिटर्न कर्व के आकार और परिमाण दोनों की गारंटी देती है - क्योंकि जो चीज़ पर्याप्त तेज़ी से बढ़ती है वह बड़ी हो जाएगी भले ही वह पहले बहुत छोटी हो - लेकिन थ्रेसहोल्ड केवल आकार की गारंटी देते हैं। [ 4 ]

थ्रेसहोल्ड का लाभ उठाने के लिए एक सिद्धांत में यह सुनिश्चित करने के लिए एक परीक्षण शामिल होना चाहिए कि गेम खेलने लायक है। यहाँ एक ऐसा 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 आपके द्वारा बनाए गए बेहतर विकल्प को खरीदेंगे। [ 5 ]

यह बहुत बढ़िया होगा यदि आशाजनक बौद्धिक सीमाएँ खोजने का कोई तरीका हो। क्या यह बताने का कोई तरीका है कि कौन से प्रश्नों के परे पूरी तरह से नए क्षेत्र हैं? मुझे संदेह है कि हम कभी भी निश्चितता के साथ इसकी भविष्यवाणी कर सकते हैं, लेकिन पुरस्कार इतना मूल्यवान है कि ऐसे भविष्यवक्ता होना उपयोगी होगा जो यादृच्छिक से थोड़ा बेहतर भी 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 लगता है। जबकि जो नई खोजों की ओर ले जाते हैं वे बहुत रहस्यमय लगते हैं, लेकिन शायद महत्वहीन। (यदि वे रहस्यमय और स्पष्ट रूप से महत्वपूर्ण होते, तो वे प्रसिद्ध खुले प्रश्न होते जिन पर पहले से ही बहुत से लोग काम कर रहे होते।) इसलिए यहाँ एक अनुमान यह है कि कैरियरवाद के बजाय जिज्ञासा से प्रेरित होना चाहिए - जो आप करने वाले हैं उस पर काम करने के बजाय अपनी जिज्ञासा को मुक्त कर देना चाहिए।

प्रदर्शन के लिए सुपरलाइनियर रिटर्न की संभावना महत्वाकांक्षी लोगों के लिए रोमांचक है। और इस विभाग में अच्छी खबर यह है: यह क्षेत्र दोनों दिशाओं में विस्तार कर रहा है। ऐसे और भी काम हैं जिनमें आप सुपरलाइनियर रिटर्न पा सकते हैं, और रिटर्न खुद बढ़ रहे हैं।

इसके दो कारण हैं, हालांकि वे एक-दूसरे से इतने घनिष्ठ रूप से जुड़े हुए हैं कि वे एक-डेढ़ के समान हैं: प्रौद्योगिकी में प्रगति, तथा संगठनों का घटता महत्व।

पचास साल पहले महत्वाकांक्षी परियोजनाओं पर काम करने के लिए किसी संगठन का हिस्सा होना बहुत ज़रूरी हुआ करता था। यह आपके लिए ज़रूरी संसाधन पाने का एकमात्र तरीका था, सहकर्मियों को पाने का एकमात्र तरीका था, और वितरण पाने का एकमात्र तरीका था। इसलिए 1970 में आपकी प्रतिष्ठा ज़्यादातर मामलों में उस संगठन की प्रतिष्ठा थी जिससे आप जुड़े हुए थे। और प्रतिष्ठा एक सटीक भविष्यवक्ता थी, क्योंकि अगर आप किसी संगठन का हिस्सा नहीं थे, तो आप बहुत कुछ हासिल नहीं कर सकते थे। कुछ अपवाद थे, सबसे उल्लेखनीय कलाकार और लेखक, जो सस्ते उपकरणों का उपयोग करके अकेले काम करते थे और उनके अपने ब्रांड थे। लेकिन दर्शकों तक पहुँचने के लिए वे भी संगठनों की दया पर थे। [ 6 ]

संगठनों द्वारा संचालित दुनिया ने प्रदर्शन के प्रतिफल में भिन्नता को कम कर दिया। लेकिन यह दुनिया मेरे जीवनकाल में ही काफी हद तक नष्ट हो गई है। अब बहुत से लोगों को वह स्वतंत्रता मिल सकती है जो 20वीं सदी में कलाकारों और लेखकों को मिली थी। बहुत सी महत्वाकांक्षी परियोजनाएँ हैं जिनके लिए बहुत अधिक प्रारंभिक निधि की आवश्यकता नहीं होती है, और सीखने, पैसा कमाने, सहकर्मी खोजने और दर्शकों तक पहुँचने के बहुत से नए तरीके हैं।

पुरानी दुनिया अभी भी बहुत बची हुई है, लेकिन ऐतिहासिक मानकों के हिसाब से बदलाव की दर नाटकीय रही है। खास तौर पर यह देखते हुए कि क्या दांव पर लगा है। प्रदर्शन के लिए रिटर्न में बदलाव से ज़्यादा मौलिक बदलाव की कल्पना करना मुश्किल है।

संस्थाओं 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 लोग बुरा करते हैं वे और भी बुरा करेंगे। यह ध्यान में रखने के लिए एक महत्वपूर्ण बिंदु है। खुद को सुपरलाइनर रिटर्न के लिए उजागर करना हर किसी के लिए नहीं है। अधिकांश लोग पूल का हिस्सा बनकर बेहतर रहेंगे। तो सुपरलाइनर रिटर्न के लिए किसे प्रयास करना चाहिए? दो प्रकार के महत्वाकांक्षी लोग: वे जो जानते हैं कि वे इतने अच्छे हैं कि वे उच्च भिन्नता वाली दुनिया में आगे रहेंगे, और वे, विशेष रूप से युवा, जो यह पता लगाने के लिए जोखिम उठाने का जोखिम उठा सकते हैं। [ 7 ]

संस्थाओं से दूर जाना केवल उनके वर्तमान निवासियों का पलायन नहीं होगा। नए विजेताओं में से कई ऐसे लोग होंगे जिन्हें उन्होंने कभी अंदर नहीं आने दिया होगा। इसलिए अवसर का परिणामी लोकतंत्रीकरण किसी भी तरह के आंतरिक संस्करण की तुलना में अधिक बड़ा और अधिक प्रामाणिक होगा जिसे संस्थाएं स्वयं बना सकती हैं।

महत्वाकांक्षा के इस महान अनलॉकिंग से हर कोई खुश नहीं है। यह कुछ निहित स्वार्थों को ख़तरे 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 फ़ायदा कैसे उठाना चाहिए?

प्रदर्शन के लिए सुपरलाइनर रिटर्न का लाभ उठाने का सबसे स्पष्ट तरीका असाधारण रूप से अच्छा काम करना है। वक्र के दूर के छोर पर, वृद्धिशील प्रयास एक सौदा है। और भी अधिक इसलिए क्योंकि दूर के छोर पर प्रतिस्पर्धा कम है - और न केवल इस स्पष्ट कारण से कि कुछ असाधारण रूप से अच्छा करना कठिन है, बल्कि इसलिए भी क्योंकि लोगों को संभावना इतनी डरावनी लगती है कि बहुत कम लोग कोशिश भी करते हैं। इसका मतलब है कि यह केवल असाधारण काम करना ही सौदा नहीं है, बल्कि कोशिश करना भी एक सौदा है।

ऐसे कई चर हैं जो प्रभावित करते हैं कि आपका काम कितना अच्छा है, और यदि आप एक अलग पहचान बनाना चाहते हैं तो आपको उनमें से लगभग सभी को सही करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, कुछ असाधारण रूप से अच्छा करने के लिए, आपको इसमें रुचि होनी चाहिए। केवल परिश्रम ही पर्याप्त नहीं है। इसलिए सुपरलीनियर रिटर्न वाली दुनिया में, यह जानना और भी अधिक मूल्यवान है कि आप किसमें रुचि रखते हैं, और उस पर काम करने के तरीके खोजें। [ ९ ] अपनी परिस्थितियों के अनुकूल काम चुनना भी महत्वपूर्ण होगा। उदाहरण के लिए, यदि ऐसा कोई काम है जिसके लिए स्वाभाविक रूप से समय और ऊर्जा के बड़े व्यय की आवश्यकता होती है, तो इसे तब करना अधिक मूल्यवान होगा जब आप युवा हों और आपके अभी बच्चे न हों।

महान काम करने के लिए आश्चर्यजनक रूप से बहुत सारी तकनीक की आवश्यकता होती है। यह केवल कड़ी मेहनत करने की बात नहीं है। मैं एक पैराग्राफ में एक नुस्खा देने की कोशिश करने जा रहा हूँ।

ऐसा काम चुनें जिसके लिए आपकी स्वाभाविक योग्यता हो और जिसमें आपकी गहरी रुचि हो। अपने खुद के प्रोजेक्ट पर काम करने की आदत विकसित करें; इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि वे क्या हैं, जब तक आपको वे रोमांचक रूप से महत्वाकांक्षी लगते हैं। बिना थके जितना हो सके उतना कठिन परिश्रम करें, और यह अंततः आपको ज्ञान की सीमाओं में से एक पर ले जाएगा। दूर से देखने पर ये आसान लगते हैं, लेकिन पास से देखने पर इनमें बहुत सारे अंतराल होते हैं। ऐसे अंतरालों को नोटिस करें और उनका पता लगाएँ, और अगर आप भाग्यशाली हैं तो आप एक नए क्षेत्र में विस्तार कर सकते हैं। जितना जोखिम उठा सकते हैं, उठाएँ; अगर आप कभी-कभार असफल नहीं हो रहे हैं तो आप शायद बहुत रूढ़िवादी हैं। सबसे अच्छे सहकर्मियों की तलाश करें। अच्छा स्वाद विकसित करें और सबसे अच्छे उदाहरणों से सीखें। ईमानदार रहें, खासकर अपने साथ। व्यायाम करें, अच्छा खाएं और अच्छी नींद लें और अधिक खतरनाक दवाओं से बचें। जब संदेह हो, तो अपनी जिज्ञासा का पालन करें। यह कभी झूठ नहीं बोलता है, और यह आपसे ज़्यादा जानता है कि किस चीज़ पर ध्यान देने लायक है। [ 10 ]

और निश्चित रूप से एक और चीज़ है जिसकी आपको ज़रूरत है: भाग्यशाली होना। किस्मत हमेशा एक कारक होती है, लेकिन जब आप किसी संगठन के हिस्से के रूप में काम करने के बजाय अपने दम पर काम कर रहे होते हैं तो यह और भी ज़्यादा महत्वपूर्ण हो जाती है। और हालाँकि किस्मत के बारे में कुछ मान्य कहावतें हैं जहाँ तैयारी अवसर से मिलती है और इसी तरह की अन्य बातें भी हैं, लेकिन इसमें एक ऐसा घटक भी है जिसके बारे में आप कुछ नहीं कर सकते। इसका समाधान है कई बार कोशिश करना। जो जोखिम जल्दी लेना शुरू करने का एक और कारण है।

सुपरलाइनियर रिटर्न वाले क्षेत्र का सबसे अच्छा उदाहरण शायद विज्ञान है। इसमें सीखने के रूप में घातीय वृद्धि होती है, जो प्रदर्शन के चरम किनारे पर थ्रेसहोल्ड के साथ संयुक्त होती है - वस्तुतः ज्ञान की सीमाओं पर।

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

यह बात स्पष्ट लग सकती है, लेकिन इसे स्पष्ट करना भी उतना ही अच्छा होगा। सुपरलाइनियर रिटर्न का मतलब असमानता है। रिटर्न कर्व जितना अधिक तीव्र होगा, परिणामों में उतनी ही अधिक भिन्नता होगी।

वास्तव में, सुपरलीनियर रिटर्न और असमानता के बीच संबंध इतना मजबूत है कि यह इस प्रकार के काम को खोजने के लिए एक और अनुमान देता है: ऐसे क्षेत्रों की तलाश करें जहां कुछ बड़े विजेता बाकी सभी से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। ऐसा काम जिसमें हर कोई लगभग एक जैसा काम करता है, वह सुपरलीनियर रिटर्न वाला नहीं हो सकता।

ऐसे कौन से क्षेत्र हैं जहाँ कुछ बड़े विजेता बाकी सभी से बेहतर प्रदर्शन करते हैं? यहाँ कुछ स्पष्ट 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 थ्रेसहोल्ड के कारण होती है; आपको हर दौड़ जीतने के लिए बस कुछ प्रतिशत तेज़ होना चाहिए। राजनीति में, शक्ति उतनी ही बढ़ती है जितनी सम्राटों के दिनों में होती थी। और कुछ अन्य क्षेत्रों (राजनीति सहित) में सफलता काफी हद तक प्रसिद्धि से प्रेरित होती है, 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 उन क्षेत्रों की सूची के समान है जहाँ आपको सफल होने के लिए स्वतंत्र दिमाग वाला होना चाहिए

• जहाँ आपके विचारों को न केवल सही होना चाहिए, बल्कि नया भी होना चाहिए। [ 12 ]

विज्ञान में यह स्पष्ट रूप से मामला है। आप उन बातों को कहते हुए शोधपत्र प्रकाशित नहीं कर सकते जो दूसरे लोग पहले ही कह चुके हैं। लेकिन यह निवेश में भी उतना ही सच है, उदाहरण के लिए। यह मानना तभी उपयोगी है कि कोई कंपनी अच्छा प्रदर्शन करेगी जब अधिकांश अन्य निवेशक ऐसा न सोचें; अगर बाकी सभी को लगता है कि कंपनी अच्छा प्रदर्शन करेगी, तो उसके शेयर की कीमत पहले से ही उसे दर्शाएगी, और पैसे कमाने की कोई गुंजाइश नहीं होगी।

हम इन क्षेत्रों से और क्या सीख सकते हैं? इन सभी में आपको शुरुआती प्रयास करने होंगे। सुपरलाइनर रिटर्न पहले तो छोटे लगते हैं। इस दर पर, आप खुद को यह सोचते हुए पाते हैं कि मैं कभी कहीं नहीं पहुँच पाऊँगा। लेकिन चूँकि रिवॉर्ड कर्व दूर के छोर पर बहुत तेज़ी से बढ़ता है, इसलिए वहाँ पहुँचने के लिए असाधारण उपाय करना उचित है।

स्टार्टअप की दुनिया में, इस सिद्धांत का नाम है "ऐसी चीजें करें जो स्केल न करें।" यदि आप अपने शुरुआती ग्राहकों के छोटे समूह पर बहुत ज़्यादा ध्यान देते हैं, तो आदर्श रूप से आप मुंह से प्रचार करके घातीय वृद्धि शुरू कर देंगे। लेकिन यही सिद्धांत किसी भी ऐसी चीज़ पर लागू होता है जो घातीय रूप से बढ़ती है। उदाहरण के लिए, सीखना। जब आप पहली बार कुछ सीखना शुरू करते हैं, तो आप खोया हुआ महसूस करते हैं। लेकिन पैर जमाने के लिए शुरुआती प्रयास करना उचित है, क्योंकि जितना अधिक आप सीखेंगे, यह उतना ही आसान होता जाएगा।

सुपरलाइनर रिटर्न वाले क्षेत्रों की सूची में एक और अधिक सूक्ष्म सबक है: काम को नौकरी के बराबर न समझें। 20वीं सदी के अधिकांश समय में दोनों लगभग सभी के लिए समान थे, और परिणामस्वरूप हमें एक ऐसी प्रथा विरासत में मिली है जो उत्पादकता को नौकरी के बराबर मानती है। आज भी अधिकांश लोगों के लिए "आपका काम" वाक्यांश का अर्थ उनकी नौकरी है। लेकिन एक लेखक या कलाकार या वैज्ञानिक के लिए इसका अर्थ है कि वे वर्तमान में क्या अध्ययन कर रहे हैं या क्या 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 कोई नौकरी है। यह किसी नियोक्ता के लिए किया जा सकता है, लेकिन यह उनके पोर्टफोलियो का हिस्सा है।

ऐसे क्षेत्र में प्रवेश करना एक डराने वाली संभावना है जहाँ कुछ बड़े विजेता बाकी सभी से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। कुछ लोग जानबूझकर ऐसा करते हैं, लेकिन आपको ऐसा करने की ज़रूरत नहीं है। यदि आपके पास पर्याप्त प्राकृतिक क्षमता है और आप अपनी जिज्ञासा का पर्याप्त रूप से पालन करते हैं, तो आप अंततः एक क्षेत्र में पहुँच जाएँगे। आपकी जिज्ञासा आपको उबाऊ सवालों में दिलचस्पी नहीं लेने देगी, और दिलचस्प सवाल सुपरलाइनर रिटर्न वाले क्षेत्र बनाते हैं यदि वे पहले से ही किसी क्षेत्र का हिस्सा नहीं हैं।

सुपरलाइनियर रिटर्न का क्षेत्र किसी भी तरह से स्थिर नहीं है। वास्तव में, सबसे चरम रिटर्न इसे विस्तारित करने से आते हैं। इसलिए जबकि महत्वाकांक्षा और जिज्ञासा दोनों आपको इस क्षेत्र में ले जा सकते हैं, जिज्ञासा दोनों में से अधिक शक्तिशाली हो सकती है। महत्वाकांक्षा आपको मौजूदा चोटियों पर चढ़ने के लिए प्रेरित करती है, लेकिन यदि आप किसी दिलचस्प सवाल के काफी करीब रहते हैं, तो यह आपके नीचे एक पहाड़ बन सकता है।

नोट्स

प्रयास, प्रदर्शन और प्रतिफल के बीच आप कितनी स्पष्टता से अंतर कर सकते हैं, इसकी एक सीमा है, क्योंकि वास्तव में उनमें स्पष्ट रूप से अंतर नहीं किया जाता है। एक व्यक्ति के लिए जो प्रतिफल माना जाता है, वह दूसरे के लिए प्रदर्शन हो सकता है। लेकिन हालांकि इन अवधारणाओं की सीमाएँ धुंधली हैं, लेकिन वे अर्थहीन नहीं हैं। मैंने उनके बारे में यथासंभव सटीक रूप से लिखने की कोशिश की है, बिना किसी त्रुटि के।

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

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

[ 3 ] स्टेप फ़ंक्शन को सुपरलीनियर के रूप में वर्णित करना गणितीय रूप से सही नहीं है, लेकिन शून्य से शुरू होने वाला स्टेप फ़ंक्शन सुपरलीनियर फ़ंक्शन की तरह काम करता है जब यह किसी तर्कसंगत अभिनेता द्वारा किए गए प्रयास के लिए रिवॉर्ड कर्व का वर्णन करता है। यदि यह शून्य से शुरू होता है तो चरण से पहले का हिस्सा किसी भी रैखिक रूप से बढ़ते रिटर्न से नीचे होता है, और चरण के बाद का हिस्सा उस बिंदु पर आवश्यक रिटर्न से ऊपर होना चाहिए अन्यथा कोई भी परेशान नहीं होगा।

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

[ 5 ] हालांकि, हमेशा ऐसा नहीं होता। आपको इस नियम से सावधान रहना होगा। जब कोई चीज औसत दर्जे की होने के बावजूद लोकप्रिय होती है, तो अक्सर इसके पीछे कोई छिपा हुआ कारण होता है। शायद एकाधिकार या विनियमन प्रतिस्पर्धा को कठिन बनाते हैं। शायद ग्राहकों का स्वाद खराब हो या उन्होंने क्या खरीदना है, यह तय करने के लिए प्रक्रियाओं का उल्लंघन किया हो। ऐसी बहुत सी औसत दर्जे की चीजें हैं जो ऐसे कारणों से मौजूद हैं।

[ 6 ] बीस की उम्र में मैं एक कलाकार बनना चाहता था और पेंटिंग का अध्ययन करने के लिए कला विद्यालय भी गया। मुख्यतः इसलिए क्योंकि मुझे कला पसंद थी, लेकिन मेरी प्रेरणा का एक अहम हिस्सा इस तथ्य से आया कि कलाकार संगठनों की दया पर कम से कम निर्भर थे।

[ 7 ] सिद्धांत रूप में सभी को सुपरलाइनियर रिटर्न मिल रहा है। यौगिक सीखना, और हर कोई अपने जीवन के दौरान सीखता है। लेकिन व्यवहार में कुछ लोग इस तरह की रोज़मर्रा की सीख को उस बिंदु तक ले जाते हैं जहाँ रिटर्न कर्व वास्तव में खड़ी हो जाती है।

[ 8 ] यह स्पष्ट नहीं है कि "समानता" के समर्थकों का इससे क्या मतलब है। वे आपस में असहमत दिखते हैं। लेकिन उनका जो भी मतलब है वह संभवतः उस दुनिया से मेल नहीं खाता है जिसमें संस्थानों के पास परिणामों को नियंत्रित करने की कम शक्ति है, और मुट्ठी भर आउटलेयर 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 सामने आई जब दुनिया विपरीत दिशा में जा रही थी, लेकिन मुझे नहीं लगता कि यह संयोग था। मुझे लगता है कि इसका एक कारण यह है कि इसके अनुयायी प्रदर्शन में तेजी से बढ़ते बदलाव से खतरा महसूस करते हैं।

[ 9 ] उपसिद्धांत: जो माता-पिता अपने बच्चों पर चिकित्सा जैसे प्रतिष्ठित विषय पर काम करने के लिए दबाव डालते हैं, भले ही उन्हें उसमें कोई दिलचस्पी न हो, वे उन्हें पहले से भी अधिक परेशान कर रहे होंगे।

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

[ 11 ] औद्योगिक क्रांति से पहले, अमीर बनने वाले लोग आमतौर पर सम्राटों की तरह काम करते थे: कुछ संसाधनों पर कब्ज़ा करने से वे अधिक शक्तिशाली बन जाते थे और अधिक पर कब्ज़ा करने में सक्षम हो जाते थे। अब यह किसी वैज्ञानिक की तरह किया जा सकता है, किसी अनोखी मूल्यवान चीज़ की खोज या निर्माण करके। अमीर बनने वाले ज़्यादातर लोग पुराने और नए तरीकों का मिश्रण इस्तेमाल करते हैं, लेकिन सबसे उन्नत अर्थव्यवस्थाओं में पिछली आधी सदी में ही अनुपात नाटकीय रूप से खोज की ओर बदल गया है।

[ 12 ] यह आश्चर्य की बात नहीं है कि पारंपरिक सोच वाले लोग असमानता को नापसंद करेंगे यदि स्वतंत्र सोच इसके सबसे बड़े चालकों में से एक है। लेकिन यह केवल इसलिए नहीं है कि वे नहीं चाहते कि किसी के पास वह हो जो उसके पास नहीं है। पारंपरिक सोच वाले लोग सचमुच कल्पना नहीं कर सकते कि नए विचार होना कैसा होता है। इसलिए प्रदर्शन में बहुत अधिक भिन्नता की पूरी घटना उन्हें अप्राकृतिक लगती है, और जब वे इसका सामना करते हैं तो वे मान लेते हैं कि यह धोखाधड़ी या किसी दुर्भावनापूर्ण बाहरी प्रभाव के कारण हो सकता है।

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