सुपरलिनियर रिटर्न्स

अक्टूबर 2023

जब मैं बच्चा था, तब मैंने दुनिया के बारे में जो सबसे महत्वपूर्ण चीज नहीं समझी, वह यह है कि प्रदर्शन के लिए रिटर्न कितने सुपरलिनियर होते हैं।

शिक्षकों और कोचों ने हमें निहित रूप से बताया कि रिटर्न रैखिक होते हैं। "आपको वही मिलता है," मैंने हजार बार सुना, "जो आप डालते हैं।" उनका इरादा अच्छा था, लेकिन यह शायद ही कभी सच होता है। यदि आपका उत्पाद आपके प्रतियोगी के उत्पाद से केवल आधा अच्छा है, तो आपको आधे ग्राहक नहीं मिलते। आपको कोई ग्राहक नहीं मिलता, और आप व्यवसाय से बाहर हो जाते हैं।

यह स्पष्ट है कि व्यवसाय में प्रदर्शन के लिए रिटर्न सुपरलिनियर होते हैं। कुछ लोग इसे पूंजीवाद की एक खामी मानते हैं, और अगर हम नियमों को बदल दें तो यह सच होना बंद हो जाएगा। लेकिन प्रदर्शन के लिए सुपरलिनियर रिटर्न दुनिया की एक विशेषता हैं, न कि उन नियमों का एक उत्पाद जो हमने आविष्कार किए हैं। हम प्रसिद्धि, शक्ति, सैन्य विजय, ज्ञान, और यहां तक कि मानवता के लिए लाभ में भी यही पैटर्न देखते हैं। इनमें से सभी में, अमीर और अमीर होते जाते हैं। [1]

आप दुनिया को समझ नहीं सकते बिना सुपरलिनियर रिटर्न के सिद्धांत को समझे। और यदि आप महत्वाकांक्षी हैं, तो आपको निश्चित रूप से इसे समझना चाहिए, क्योंकि यह वही लहर होगी जिस पर आप सर्फ करेंगे।

यह ऐसा लग सकता है जैसे सुपरलिनियर रिटर्न के साथ कई अलग-अलग स्थितियाँ हैं, लेकिन जितना मैं समझता हूँ, वे दो मौलिक कारणों में घटित होती हैं: गुणात्मक वृद्धि और थ्रेशोल्ड।

सुपरलिनियर रिटर्न का सबसे स्पष्ट मामला तब होता है जब आप किसी ऐसी चीज़ पर काम कर रहे होते हैं जो गुणात्मक रूप से बढ़ती है। उदाहरण के लिए, बैक्टीरियल कल्चर का बढ़ना। जब वे बढ़ते हैं, तो वे गुणात्मक रूप से बढ़ते हैं। लेकिन उन्हें बढ़ाना मुश्किल होता है। जिसका मतलब है कि किसी ऐसे व्यक्ति और किसी ऐसे व्यक्ति के बीच परिणाम में अंतर बहुत बड़ा होता है जो इसमें कुशल है और जो नहीं है।

स्टार्टअप भी गुणात्मक रूप से बढ़ सकते हैं, और हम वहां भी वही पैटर्न देखते हैं। कुछ उच्च वृद्धि दर प्राप्त करने में सफल होते हैं। अधिकांश नहीं। और इसके परिणामस्वरूप आपको गुणात्मक रूप से अलग परिणाम मिलते हैं: उच्च वृद्धि दर वाली कंपनियाँ अत्यधिक मूल्यवान बन जाती हैं, जबकि कम वृद्धि दर वाली कंपनियाँ शायद ही जीवित रह पाती हैं।

वाई कॉम्बिनेटर संस्थापकों को वृद्धि दर पर ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रोत्साहित करता है न कि कुल संख्याओं पर। यह उन्हें प्रारंभ में हतोत्साहित होने से रोकता है, जब कुल संख्याएँ अभी भी कम होती हैं। यह उन्हें यह तय करने में भी मदद करता है कि किस पर ध्यान केंद्रित करना है: आप वृद्धि दर का उपयोग एक कंपास के रूप में कर सकते हैं जो आपको बताता है कि कंपनी को कैसे विकसित करना है। लेकिन मुख्य लाभ यह है कि वृद्धि दर पर ध्यान केंद्रित करने से आपको कुछ ऐसा मिलता है जो गुणात्मक रूप से बढ़ता है।

YC स्पष्ट रूप से संस्थापकों को नहीं बताता कि वृद्धि दर के साथ "आपको वही मिलता है जो आप डालते हैं," लेकिन यह सच से दूर नहीं है। और यदि वृद्धि दर प्रदर्शन के लिए अनुपातिक होती, तो समय t के साथ प्रदर्शन के लिए पुरस्कार p p^t के अनुपात में होता।

इस पर दशकों तक सोचने के बाद, मुझे वह वाक्य चौंकाने वाला लगता है।

जब भी आपकी सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि आपने पहले कितना अच्छा किया है, तो आपको गुणात्मक वृद्धि मिलेगी। लेकिन न तो हमारी डीएनए और न ही हमारी परंपराएँ हमें इसके लिए तैयार करती हैं। कोई भी गुणात्मक वृद्धि को स्वाभाविक नहीं मानता; हर बच्चा पहले बार सुनने पर उस आदमी की कहानी से चौंक जाता है जो पहले दिन राजा से एक ही चावल का दाना मांगता है और हर अगले दिन मात्रा को दोगुना करता है।

जो हम स्वाभाविक रूप से नहीं समझते, उसके लिए हम परंपराएँ विकसित करते हैं, लेकिन हमारे पास गुणात्मक वृद्धि के बारे में बहुत सारी परंपराएँ नहीं हैं, क्योंकि मानव इतिहास में इसके बहुत कम उदाहरण रहे हैं। सिद्धांत में, चराई एक ऐसा क्षेत्र होना चाहिए था: आपके पास जितने अधिक जानवर होंगे, उनके अधिक संताने होंगी। लेकिन व्यावहारिक रूप से, चराई की भूमि सीमित कारक थी, और इसे गुणात्मक 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 गुणात्मक रूप से बढ़ाने का एक तरीका था: विजय। जितना अधिक क्षेत्र आप नियंत्रित करते हैं, आपकी सेना उतनी ही शक्तिशाली होती है, और नए क्षेत्र को जीतना उतना ही आसान होता है। यही कारण है कि इतिहास साम्राज्यों से भरा हुआ है। लेकिन इतने कम लोगों ने साम्राज्य बनाए या चलाए कि उनके अनुभवों ने परंपराओं पर बहुत अधिक प्रभाव नहीं डाला। सम्राट एक दूरस्थ और डरावनी आकृति था, न कि एक ऐसा स्रोत जिससे कोई अपने जीवन में उपयोग कर सके।

पूर्व औद्योगिक समय में गुणात्मक वृद्धि का सबसे सामान्य मामला शायद विद्या था। जितना अधिक आप जानते हैं, नए चीजें सीखना उतना ही आसान होता है। परिणाम, तब और अब, यह था कि कुछ लोग निश्चित विषयों के बारे में बाकी लोगों की तुलना में चौंकाने रूप से अधिक ज्ञानी होते थे। लेकिन इससे परंपराओं पर भी बहुत अधिक प्रभाव नहीं पड़ा। हालांकि विचारों के साम्राज्य ओवरलैप कर सकते हैं और इस प्रकार अधिक सम्राट हो सकते हैं, पूर्व औद्योगिक समय में इस प्रकार के साम्राज्य का व्यावहारिक प्रभाव बहुत कम था। [2]

पिछले कुछ सदियों में यह बदल गया है। अब विचारों के सम्राट बम डिजाइन कर सकते हैं जो क्षेत्र के सम्राटों को पराजित करते हैं। लेकिन यह घटना अभी भी इतनी नई है कि हम इसे पूरी तरह से आत्मसात नहीं कर पाए हैं। प्रतिभागियों में से कुछ ही यह महसूस करते हैं कि वे गुणात्मक वृद्धि से लाभान्वित हो रहे हैं या पूछते हैं कि वे इसके अन्य उदाहरणों से क्या सीख सकते हैं।

सुपरलिनियर रिटर्न का दूसरा स्रोत उस अभिव्यक्ति में निहित है "विजेता सब कुछ ले जाता है।" एक खेल मैच में प्रदर्शन और रिटर्न के बीच संबंध एक स्टेप फ़ंक्शन है: जीतने वाली टीम को एक जीत मिलती है चाहे वे कितना भी बेहतर करें या बस थोड़ा बेहतर करें। [3]

हालांकि, स्टेप फ़ंक्शन का स्रोत प्रतिस्पर्धा नहीं है। यह है कि परिणाम में थ्रेशोल्ड होते हैं। आपको उन्हें प्राप्त करने के लिए प्रतिस्पर्धा की आवश्यकता नहीं है। ऐसे स्थितियों में थ्रेशोल्ड हो सकते हैं जहाँ आप एकमात्र प्रतिभागी होते हैं, जैसे कि एक प्रमेय को साबित करना या एक लक्ष्य को हिट करना।

यह आश्चर्यजनक है कि कितनी बार एक स्थिति जिसमें एक सुपरलिनियर रिटर्न का स्रोत होता है, उसमें दूसरा भी होता है। थ्रेशोल्ड को पार करना गुणात्मक वृद्धि की ओर ले जाता है: एक लड़ाई में जीतने वाली पक्ष आमतौर पर कम नुकसान उठाती है, जिससे उन्हें भविष्य में जीतने की संभावना अधिक होती है। और गुणात्मक वृद्धि आपको थ्रेशोल्ड को पार करने में मदद करती है: एक नेटवर्क प्रभाव वाले बाजार में, एक कंपनी जो तेजी से बढ़ती है, संभावित प्रतियोगियों को बाहर कर सकती है।

प्रसिद्धि एक दिलचस्प उदाहरण है जो दोनों सुपरलिनियर रिटर्न के स्रोतों को जोड़ती है। प्रसिद्धि गुणात्मक रूप से बढ़ती है क्योंकि मौजूदा प्रशंसक आपको नए प्रशंसक लाते हैं। लेकिन इसका मूल कारण थ्रेशोल्ड है: औसत व्यक्ति के दिमाग में A-list पर केवल इतना ही स्थान होता है।

सुपरलिनियर रिटर्न के दोनों स्रोतों को जोड़ने वाला सबसे महत्वपूर्ण मामला शायद सीखना है। ज्ञान गुणात्मक रूप से बढ़ता है, लेकिन इसमें भी थ्रेशोल्ड होते हैं। उदाहरण के लिए, साइकिल चलाना सीखना। इनमें से कुछ थ्रेशोल्ड मशीन टूल्स के समान होते हैं: एक बार जब आप पढ़ना सीख जाते हैं, तो आप कुछ और सीखने में बहुत तेजी से सक्षम होते हैं। लेकिन सभी में सबसे महत्वपूर्ण थ्रेशोल्ड वे हैं जो नए आविष्कारों का प्रतिनिधित्व करते हैं। ज्ञान ऐसा लगता है कि यह फ्रैक्टल है इस अर्थ में कि यदि आप किसी ज्ञान के क्षेत्र की सीमा पर जोर देते हैं, तो आप कभी-कभी एक नया क्षेत्र खोज लेते हैं। और यदि आप ऐसा करते हैं, तो आपको उसमें किए जाने वाले सभी नए आविष्कारों का पहला मौका मिलता है। न्यूटन ने ऐसा किया, और ड्यूरर और डार्विन ने भी।

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

काम संचित होने के दो तरीके हैं। यह सीधे संचित हो सकता है, इस अर्थ में कि एक चक्र में अच्छा प्रदर्शन करने से आपको अगले में बेहतर करने का कारण मिलता है। यह तब होता है जब आप बुनियादी ढाँचा बना रहे होते हैं, या एक दर्शक या ब्रांड बढ़ा रहे होते हैं। या काम आपको सिखाने के द्वारा संचित हो सकता है, क्योंकि सीखना संचित होता है। यह दूसरा मामला दिलचस्प है क्योंकि आप महसूस कर सकते हैं कि आप इसे करते समय खराब कर रहे हैं। आप अपने तत्काल लक्ष्य को प्राप्त करने में असफल हो सकते हैं। लेकिन यदि आप बहुत कुछ सीख रहे हैं, तो फिर भी आपको गुणात्मक वृद्धि मिल रही है।

यह एक कारण है कि सिलिकॉन वैली असफलता के प्रति इतनी सहिष्णु है। सिलिकॉन वैली में लोग अंधाधुंध असफलता के प्रति सहिष्णु नहीं होते। वे केवल तब तक आपके लिए दांव लगाना जारी रखते हैं जब तक आप अपनी असफलताओं से सीख रहे हैं। लेकिन यदि आप ऐसा कर रहे हैं, तो आप वास्तव में एक अच्छा दांव हैं: शायद आपकी कंपनी उस तरह से नहीं बढ़ी जैसे आप चाहते थे, लेकिन आप स्वयं बढ़े हैं, और यह अंततः परिणाम लाना चाहिए।

वास्तव में, जो गुणात्मक वृद्धि सीखने से नहीं बनती है, वे अक्सर इसके साथ मिश्रित होती हैं कि हमें शायद इसे नियम के रूप में मानना चाहिए न कि अपवाद के रूप में। जो एक और हीयुरिस्टिक देता है: हमेशा सीखते रहो। यदि आप नहीं सीख रहे हैं, तो आप शायद उस पथ पर नहीं हैं जो सुपरलिनियर रिटर्न की ओर ले जाता है।

लेकिन आप क्या सीख रहे हैं, उसे अधिकतम न करें। अपने आप को उन चीजों को सीखने तक सीमित न करें जो पहले से ही मूल्यवान मानी जाती हैं। आप सीख रहे हैं; आप अभी तक निश्चित रूप से नहीं जानते कि क्या मूल्यवान होगा, और यदि आप बहुत सख्त हैं तो आप अपवादों को काट देंगे।

स्टेप फ़ंक्शंस के बारे में क्या? क्या "थ्रेशोल्ड की तलाश करें" या "प्रतिस्पर्धा की तलाश करें?" यहाँ स्थिति अधिक जटिल है। थ्रेशोल्ड का अस्तित्व यह सुनिश्चित नहीं करता कि खेल खेलने के लिए योग्य होगा। यदि आप रूसी रूलेट का एक राउंड खेलते हैं, तो आप निश्चित रूप से एक थ्रेशोल्ड वाली स्थिति में होंगे, लेकिन सबसे अच्छे मामले में आप बेहतर नहीं होंगे। "प्रतिस्पर्धा की तलाश करें" भी इसी तरह बेकार है; अगर पुरस्कार प्रतिस्पर्धा के लिए योग्य नहीं है तो क्या होगा? पर्याप्त तेज़ गुणात्मक वृद्धि रिटर्न कर्व के आकार और मात्रा दोनों की गारंटी देती है - क्योंकि कुछ जो पर्याप्त तेजी से बढ़ता है, वह पहले से ही तुच्छ रूप से छोटा होने पर भी बड़ा हो जाएगा - लेकिन थ्रेशोल्ड केवल आकार की गारंटी देते हैं। [4]

थ्रेशोल्ड का लाभ उठाने के लिए एक सिद्धांत में यह सुनिश्चित करने के लिए एक परीक्षण शामिल होना चाहिए कि खेल खेलने के लिए योग्य है। यहाँ एक है जो करता है: यदि आप कुछ ऐसा पाते हैं जो औसत है फिर भी लोकप्रिय है, तो इसे बदलना एक अच्छा विचार हो सकता है। उदाहरण के लिए, यदि एक कंपनी एक ऐसा उत्पाद बनाती है जिसे लोग पसंद नहीं करते फिर भी खरीदते हैं, तो फिर शायद वे एक बेहतर विकल्प खरीदेंगे यदि आप एक बनाते हैं। [5]

यह अच्छा होगा यदि कोई तरीका हो जो आशाजनक बौद्धिक थ्रेशोल्ड को खोजने का हो। क्या कोई तरीका है यह बताने का कि कौन से प्रश्न उनके पीछे पूरी नई क्षेत्रों के हैं? मुझे संदेह है कि हम कभी भी इसे निश्चितता के साथ पूर्वानुमानित कर सकते हैं, लेकिन पुरस्कार इतना मूल्यवान है कि यह उपयोगी होगा यदि हमारे पास ऐसे पूर्वानुमानकर्ता हों जो थोड़े बेहतर हों, और उन्हें खोजने की उम्मीद है। हम कुछ हद तक यह पूर्वानुमानित कर सकते हैं कि कब एक शोध समस्या नहीं नए आविष्कारों की ओर ले जाने की संभावना है: जब यह वैध लेकिन उबाऊ लगती है। जबकि जो नए आविष्कारों की ओर ले जाती हैं, वे अक्सर बहुत रहस्यमय लगती 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।) तो यहाँ एक हीयुरिस्टिक यह है कि जिज्ञासा द्वारा प्रेरित रहें न कि करियरवाद द्वारा - अपनी जिज्ञासा को स्वतंत्र रूप से चलने दें बजाय इसके कि आप जिस पर काम करने के लिए हैं।

प्रदर्शन के लिए सुपरलिनियर रिटर्न का दृष्टिकोण महत्वाकांक्षियों के लिए एक रोमांचक है। और इस विभाग में अच्छी खबर है: यह क्षेत्र दोनों दिशाओं में बढ़ रहा है। ऐसे काम के अधिक प्रकार हैं जिनमें आप सुपरलिनियर रिटर्न प्राप्त कर सकते हैं, और रिटर्न स्वयं बढ़ रहे हैं।

इसके लिए दो कारण हैं, हालांकि वे इतने निकटता से जुड़े हुए हैं कि वे एक और आधे की तरह हैं: प्रौद्योगिकी में प्रगति, और संगठनों का घटता महत्व।

पचास साल पहले, महत्वाकांक्षी परियोजनाओं पर काम करने के लिए संगठन का हिस्सा होना बहुत अधिक आवश्यक था। यह आवश्यक संसाधनों को प्राप्त करने का एकमात्र तरीका था, सहकर्मियों का एकमात्र तरीका था, और वितरण प्राप्त करने का एकमात्र तरीका था। इसलिए 1970 में आपका प्रतिष्ठा अधिकांश मामलों में उस संगठन की प्रतिष्ठा थी जिसका आप हिस्सा थे। और प्रतिष्ठा एक सटीक पूर्वानुमानकर्ता थी, क्योंकि यदि आप किसी संगठन का हिस्सा नहीं थे, तो आप शायद ही कुछ हासिल करने वाले थे। कुछ अपवाद थे, विशेष रूप से कलाकारों और लेखकों, जो सस्ते उपकरणों का उपयोग करके अकेले काम करते थे और उनके अपने ब्रांड होते थे। लेकिन फिर भी वे दर्शकों तक पहुँचने के लिए संगठनों की दया पर थे। [6]

संगठनों द्वारा नियंत्रित एक दुनिया ने प्रदर्शन के लिए रिटर्न में भिन्नता को कम कर दिया। लेकिन यह दुनिया मेरे जीवनकाल में काफी हद तक क्षीण हो गई है। अब बहुत से लोग उस स्वतंत्रता का अनुभव कर सकते हैं जो 20वीं सदी में कलाकारों और लेखकों के पास थी। ऐसे कई महत्वाकांक्षी प्रोजेक्ट हैं जिन्हें बहुत अधिक प्रारंभिक फंडिंग की आवश्यकता नहीं होती है, और सीखने, पैसे कमाने, सहकर्मियों को खोजने, और दर्शकों तक पहुँचने के कई नए तरीके हैं।

पुरानी दुनिया का अभी भी बहुत कुछ बचा है, लेकिन परिवर्तन की दर ऐतिहासिक मानकों द्वारा नाटकीय रही है। विशेष रूप से यह देखते हुए कि दांव पर क्या है। प्रदर्शन के लिए रिटर्न में एक अधिक मौलिक परिवर्तन की कल्पना करना कठिन है।

संस्थानों के दमनकारी प्रभाव के बिना, परिणामों में अधिक भिन्नता होगी। जो यह नहीं दर्शाता कि सभी बेहतर होंगे: जो लोग अच्छा करते हैं वे और भी बेहतर करेंगे, लेकिन जो लोग खराब करते हैं वे और भी खराब करेंगे। यह एक महत्वपूर्ण बिंदु है जिसे ध्यान में रखना चाहिए। सुपरलिनियर रिटर्न के लिए खुद को उजागर करना सभी के लिए नहीं है। अधिकांश लोग पूल का हिस्सा बनकर बेहतर होंगे। तो किसे सुपरलिनियर रिटर्न के लिए प्रयास करना चाहिए? दो प्रकार के महत्वाकांक्षी लोग: वे जो जानते हैं कि वे इतने अच्छे हैं कि वे उच्च भिन्नता वाली दुनिया में नेट आगे रहेंगे, और वे, विशेष रूप से युवा, जो इसे आजमाने के लिए जोखिम उठाने की स्थिति में हैं। [7]

संस्थानों से दूर जाने का स्विच केवल उनके वर्तमान निवासियों का पलायन नहीं होगा। नए विजेताओं में से कई वे लोग होंगे जिन्हें वे कभी भी अंदर नहीं आने देते। इसलिए अवसर का परिणामस्वरूप लोकतंत्रीकरण संस्थानों द्वारा बनाए गए किसी भी पालतू इंट्राम्यूरल संस्करण की तुलना में अधिक बड़ा और अधिक प्रामाणिक होगा।

इस महान महत्वाकांक्षा के अनलॉकिंग के बारे में सभी खुश नहीं हैं। यह कुछ विशेष हितों को खतरे में डालता है और कुछ विचारधाराओं के विपरीत है। [8] लेकिन यदि आप एक महत्वाकांक्षी व्यक्ति हैं तो यह आपके लिए अच्छी खबर है। आपको इसका लाभ कैसे उठाना चाहिए?

प्रदर्शन के लिए सुपरलिनियर रिटर्न का लाभ उठाने का सबसे स्पष्ट तरीका असाधारण अच्छा काम करना है। कर्व के दूर के छोर पर, क्रमिक प्रयास एक सौदा है। और भी अधिक क्योंकि दूर के छोर पर प्रतिस्पर्धा कम होती है - और केवल इस स्पष्ट कारण के लिए नहीं कि कुछ असाधारण रूप से अच्छा करना कठिन है, बल्कि इसलिए भी कि लोग इस संभावना को इतना डरावना मानते हैं कि बहुत कम लोग कोशिश करते हैं। जिसका मतलब है कि असाधारण काम करना केवल एक सौदा नहीं है, बल्कि कोशिश करना भी एक सौदा है।

आपके काम की गुणवत्ता को प्रभावित करने वाले कई चर होते हैं, और यदि आप एक अपवाद बनना चाहते हैं तो आपको लगभग सभी को सही करना होगा। उदाहरण के लिए, कुछ असाधारण रूप से अच्छा करने के लिए, आपको इसमें रुचि होनी चाहिए। केवल मेहनत करना पर्याप्त नहीं है। इसलिए सुपरलिनियर रिटर्न वाली दुनिया में, यह जानना और भी अधिक मूल्यवान है कि आप किसमें रुचि रखते हैं, और उस पर काम करने के तरीके खोजने के लिए। [9] यह भी महत्वपूर्ण होगा कि आप अपने हालात के अनुसार काम चुनें। उदाहरण के लिए, यदि कोई ऐसा काम है जो स्वाभाविक रूप से समय और ऊर्जा की बड़ी खपत की आवश्यकता है, तो जब आप युवा होते हैं और आपके बच्चे नहीं होते हैं, तो इसे करना अधिक मूल्यवान होगा।

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

ऐसे काम का चयन करें जिसमें आपकी स्वाभाविक योग्यता और गहरी रुचि हो। अपने स्वयं के प्रोजेक्ट्स पर काम करने की आदत विकसित करें; यह मायने नहीं रखता कि वे क्या हैं जब तक कि आप उन्हें रोमांचक रूप से महत्वाकांक्षी मानते हैं। जितना हो सके मेहनत करें बिना जलाए, और यह अंततः आपको ज्ञान के एक फ्रंटियर पर ले जाएगा। ये दूर से चिकने लगते हैं, लेकिन करीब से वे अंतराल से भरे होते हैं। ऐसे अंतरालों को नोटिस करें और अन्वेषण करें, और यदि आप भाग्यशाली हैं तो एक पूरा नया क्षेत्र विकसित होगा। जितना संभव हो उतना जोखिम उठाएं; यदि आप कभी-कभी असफल नहीं हो रहे हैं तो आप शायद बहुत सतर्क हो रहे हैं। सबसे अच्छे सहकर्मियों की तलाश करें। अच्छा स्वाद विकसित करें और सबसे अच्छे उदाहरणों से सीखें। ईमानदार रहें, विशेष रूप से अपने साथ। व्यायाम करें और 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 बोलती, और यह जानती है कि किस पर ध्यान देना है, आपसे अधिक। [10]

और निश्चित रूप से एक और चीज़ की आवश्यकता है: भाग्यशाली होना। भाग्य हमेशा एक कारक होता है, लेकिन जब आप अकेले काम कर रहे होते हैं तो यह और भी अधिक होता है। और हालांकि भाग्य के बारे में कुछ मान्य उपदेश हैं कि यह तैयारी और अवसर के मिलने पर होता है और इसी तरह, इसमें एक सच्चे मौके का भी एक घटक होता है जिस पर आप कुछ नहीं कर सकते। समाधान है कि कई प्रयास करें। यह एक और कारण है कि जल्दी जोखिम उठाना शुरू करें।

सुपरलिनियर रिटर्न वाला क्षेत्र शायद विज्ञान है। इसमें गुणात्मक वृद्धि होती है, जो सीखने के रूप में होती है, प्रदर्शन के चरम किनारे पर थ्रेशोल्ड के साथ - ज्ञान की सीमाओं पर।

परिणाम यह रहा है कि वैज्ञानिक खोज में असमानता का एक स्तर है जो सबसे विभाजित समाजों की धन असमानता को भी हल्का दिखाता है। न्यूटन की खोजें शायद सभी समकालीनों की खोजों से अधिक थीं। [11]

यह बिंदु स्पष्ट लग सकता है, लेकिन इसे स्पष्ट करना भी ठीक हो सकता है। सुपरलिनियर रिटर्न असमानता का संकेत देते हैं। जितनी अधिक तीव्रता से रिटर्न कर्व बढ़ता है, परिणामों में उतनी ही अधिक भिन्नता होती है।

वास्तव में, सुपरलिनियर रिटर्न और असमानता के बीच संबंध इतना मजबूत है कि यह इस प्रकार के काम को खोजने के लिए एक और हीयुरिस्टिक देता है: उन क्षेत्रों की तलाश करें जहाँ कुछ बड़े विजेता सभी अन्य लोगों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। ऐसा काम जहाँ सभी लगभग समान प्रदर्शन करते हैं, वह सुपरलिनियर रिटर्न वाला नहीं होने की संभावना है।

ऐसे कौन से क्षेत्र हैं जहाँ कुछ बड़े विजेता सभी अन्य लोगों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं? यहाँ कुछ स्पष्ट हैं: खेल, राजनीति, कला, संगीत, अभिनय, निर्देशन, लेखन, गणित, विज्ञान, कंपनियाँ शुरू करना, और निवेश। खेल में यह घटना बाहरी थ्रेशोल्ड के कारण होती है; आपको हर दौड़ जीतने के लिए केवल कुछ प्रतिशत तेज होना चाहिए। राजनीति में, शक्ति उसी तरह बढ़ती है जैसे सम्राटों के दिनों में। और कुछ अन्य क्षेत्रों (राजनीति सहित) में सफलता मुख्य रूप से प्रसिद्धि द्वारा संचालित होती है, जिसमें अपने स्वयं के सुपरलिनियर वृद्धि का स्रोत होता है। लेकिन जब हम खेल और राजनीति और प्रसिद्धि के प्रभावों को बाहर करते हैं, तो एक अद्भुत पैटर्न उभरता है: शेष सूची ठीक उसी सूची के समान है जहाँ आपको सफल होने के लिए स्वतंत्र-मन वाले होना चाहिए - जहाँ आपके विचार केवल सही नहीं होने चाहिए, बल्कि नए भी होने चाहिए। [12]

यह विज्ञान में स्पष्ट रूप से सच है। आप ऐसे पेपर प्रकाशित नहीं कर सकते जो पहले से ही अन्य लोगों ने कहे हैं। लेकिन यह निवेश में भी उतना ही सच है। यह केवल तब उपयोगी है जब आप विश्वास करते हैं कि एक कंपनी अच्छा करेगी यदि अधिकांश अन्य निवेशक ऐसा नहीं मानते; यदि सभी अन्य लोग सोचते हैं कि कंपनी अच्छा करेगी, तो इसका स्टॉक मूल्य पहले से ही उस परिलक्षित होगा, और पैसे कमाने की कोई जगह नहीं होगी।

हम इन क्षेत्रों से और क्या सीख सकते हैं? इनमें से सभी में आपको प्रारंभिक प्रयास करना होगा। सुपरलिनियर रिटर्न पहले छोटे लगते हैं। इस दर पर, आप सोचते हैं, मैं कभी भी कहीं नहीं पहुँचूंगा। लेकिन क्योंकि रिटर्न कर्व दूर के छोर पर इतनी तीव्रता से बढ़ता है, वहाँ पहुँचने के लिए असाधारण उपाय करना उचित है।

स्टार्टअप की दुनिया में, इस सिद्धांत का नाम "ऐसे काम करें जो स्केल न करें।" यदि आप अपने छोटे प्रारंभिक ग्राहक सेट पर एक हास्यास्पद मात्रा में ध्यान देते हैं, तो आदर्श रूप से आप मुँह से मुँह तक गुणात्मक वृद्धि शुरू करेंगे। लेकिन यह वही सिद्धांत किसी भी चीज़ पर लागू होता है जो गुणात्मक रूप से बढ़ती है। उदाहरण के लिए, सीखना। जब आप पहली बार कुछ सीखना शुरू करते हैं, तो आप खोए हुए महसूस करते हैं। लेकिन एक पैर जमाने के लिए प्रारंभिक प्रयास करना उचित है, क्योंकि जितना अधिक आप सीखते हैं, उतना ही यह आसान होता जाएगा।

सुपरलिनियर रिटर्न वाले क्षेत्रों की सूची में एक और अधिक सूक्ष्म पाठ है: काम को नौकरी के साथ समान न करें। 20वीं सदी के अधिकांश समय के लिए, दोनों लगभग सभी के लिए समान थे, और इसके परिणामस्वरूप हमें एक परंपरा विरासत में मिली है जो उत्पादकता को नौकरी रखने के साथ समान करती है। अभी 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 जो कुछ वे वर्तमान में अध्ययन या निर्माण कर रहे हैं। ऐसे किसी के लिए, उनका काम कुछ ऐसा है जो वे नौकरी से नौकरी में ले जाते हैं, यदि उनके पास नौकरी होती है। यह किसी नियोक्ता के लिए किया जा सकता है, लेकिन यह उनके पोर्टफोलियो का हिस्सा है।

एक ऐसे क्षेत्र में प्रवेश करना एक डरावना दृष्टिकोण है जहाँ कुछ बड़े विजेता सभी अन्य लोगों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। कुछ लोग इसे जानबूझकर करते हैं, लेकिन आपको इसकी आवश्यकता नहीं है। यदि आपके पास पर्याप्त स्वाभाविक क्षमता है और आप अपनी जिज्ञासा का पालन करते हैं, तो आप अंततः एक में पहुँचेंगे। आपकी जिज्ञासा आपको उबाऊ प्रश्नों में रुचि रखने नहीं देगी, और दिलचस्प प्रश्न सुपरलिनियर रिटर्न वाले क्षेत्रों का निर्माण करते हैं यदि वे पहले से ही किसी का हिस्सा नहीं हैं।

सुपरलिनियर रिटर्न का क्षेत्र किसी भी तरह 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 सकती हैं, जिज्ञासा शायद दोनों में से अधिक शक्तिशाली हो सकती है। महत्वाकांक्षा आपको मौजूदा चोटियों पर चढ़ने के लिए प्रेरित करती है, लेकिन यदि आप एक दिलचस्प प्रश्न के करीब रहते हैं, तो यह आपके नीचे एक पर्वत में विकसित हो सकता है।

नोट्स

आप प्रयास, प्रदर्शन, और रिटर्न के बीच कितनी तेज़ी से भेद कर सकते हैं, इसका एक सीमा है, क्योंकि वे वास्तव में स्पष्ट रूप से भिन्न नहीं होते हैं। जो एक व्यक्ति के लिए रिटर्न के रूप में गिना जाता है, वह दूसरे के लिए प्रदर्शन हो सकता है। लेकिन हालांकि इन अवधारणाओं की सीमाएँ धुंधली हैं, वे निरर्थक नहीं हैं। मैंने कोशिश की है कि मैं उन्हें जितना संभव हो सटीकता से लिखूं बिना गलती में प्रवेश किए।

[1] विकास स्वयं शायद प्रदर्शन के लिए सुपरलिनियर रिटर्न का सबसे व्यापक उदाहरण है। लेकिन यह हमारे लिए सहानुभूति करना कठिन है क्योंकि हम प्राप्तकर्ता नहीं हैं; हम रिटर्न हैं।

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

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

[4] प्रतिस्पर्धा की तलाश करना एक अच्छा हीयुरिस्टिक हो सकता है इस अर्थ में कि कुछ लोग इसे प्रेरणादायक पाते हैं। यह आशाजनक समस्याओं के लिए भी एक मार्गदर्शक है, क्योंकि यह संकेत है कि अन्य लोग उन्हें आशाजनक मानते हैं। लेकिन यह एक बहुत ही अपूर्ण संकेत है: अक्सर एक शोरगुल वाली भीड़ किसी समस्या का पीछा कर रही होती है, और वे सभी अंततः किसी और पर काम कर रहे व्यक्ति द्वारा पराजित हो जाते हैं।

[5] हालांकि हमेशा नहीं। आपको इस नियम के साथ सावधान रहना होगा। जब कुछ औसत होने के बावजूद लोकप्रिय होता है, तो अक्सर इसके पीछे एक छिपा हुआ कारण होता है। शायद एकाधिकार या विनियमन इसे प्रतिस्पर्धा करना कठिन बनाते हैं। शायद ग्राहकों का खराब स्वाद है या खरीदने के लिए निर्णय लेने की प्रक्रियाएँ टूट गई हैं। ऐसे कारणों से औसत चीजों के विशाल क्षेत्र मौजूद हैं।

[6] मेरे बीसवें वर्ष में, मैं एक कलाकार बनना चाहता था और यहां तक कि पेंटिंग का अध्ययन करने के लिए कला विद्यालय भी गया। मुख्यतः क्योंकि मुझे कला पसंद थी, लेकिन मेरी प्रेरणा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा इस तथ्य से आया कि कलाकार संगठनों की दया पर कम थे।

[7] सिद्धांत में हर कोई सुपरलिनियर रिटर्न प्राप्त कर रहा है। सीखना संचित होता है, और हर कोई अपने जीवन के दौरान सीखता है। लेकिन व्यावहारिक रूप से, बहुत कम लोग इस प्रकार के रोज़मर्रा के सीखने को उस बिंदु तक धकेलते हैं जहाँ रिटर्न कर्व वास्तव में तेज़ हो जाता है।

[8] यह स्पष्ट नहीं है कि "समानता" के समर्थक इसका क्या अर्थ रखते हैं। वे अपने बीच असहमत प्रतीत होते हैं। लेकिन जो भी वे अर्थ रखते हैं, वह शायद उस दुनिया के विपरीत है जिसमें संस्थानों के पास परिणामों को नियंत्रित करने की कम शक्ति है, और कुछ अपवाद बहुत बेहतर करते हैं।

यह इस अवधारणा के लिए बुरा भाग्य लग सकता है कि यह ठीक उसी क्षण में उभरी जब दुनिया विपरीत दिशा में बदल रही थी, लेकिन मुझे नहीं लगता कि यह एक संयोग था। मुझे लगता है कि इसका एक कारण यह है कि इसके अनुयायी प्रदर्शन में तेजी से बढ़ती भिन्नता से खतरा महसूस करते हैं।

[9] उपसंहार: माता-पिता जो अपने बच्चों को कुछ प्रतिष्ठित, जैसे चिकित्सा, पर काम करने के लिए दबाव डालते हैं, भले ही उन्हें इसमें कोई रुचि न हो, वे उन्हें पहले से भी अधिक नुकसान पहुँचाएंगे।

[10] इस पैराग्राफ का मूल संस्करण "महान काम कैसे करें" का पहला मसौदा था। जैसे ही मैंने इसे लिखा, मुझे एहसास हुआ कि यह सुपरलिनियर रिटर्न से अधिक महत्वपूर्ण विषय था, इसलिए मैंने वर्तमान निबंध को रोक दिया ताकि इस पैराग्राफ को इसके अपने में विस्तारित कर सकूं। मूल संस्करण में व्यावहारिक रूप से कुछ भी नहीं बचा है, क्योंकि "महान काम कैसे करें" समाप्त करने के बाद मैंने इसे उस पर आधारित फिर से लिखा।

[11] औद्योगिक क्रांति से पहले, जो लोग अमीर होते थे, वे आमतौर पर सम्राटों की तरह ऐसा करते थे: कुछ संसाधन को पकड़ने से वे अधिक शक्तिशाली हो जाते थे और उन्हें अधिक पकड़ने में सक्षम बनाते थे। अब इसे एक वैज्ञानिक की तरह किया जा सकता है, कुछ अद्वितीय मूल्यवान खोजने या बनाने के द्वारा। अधिकांश लोग जो अमीर होते हैं, वे पुराने और नए तरीकों का मिश्रण करते हैं, लेकिन सबसे उन्नत अर्थव्यवस्थाओं में अनुपात पिछले आधे सदी में खोज की ओर नाटकीय रूप से बदल गया है।

[12] यह आश्चर्यजनक नहीं है कि पारंपरिक मानसिकता वाले लोग असमानता को पसंद नहीं करते यदि स्वतंत्र-मन वाले होना इसके सबसे बड़े प्रेरकों में से एक है। लेकिन यह केवल इतना नहीं है कि वे नहीं चाहते कि कोई ऐसा हो जो वे नहीं कर सकते। पारंपरिक मानसिकता वाले लोग वास्तव में यह नहीं सोच सकते कि नए विचार होना कैसा होता है। इसलिए प्रदर्शन में महान भिन्नता की पूरी घटना उनके लिए अस्वाभाविक लगती है, और जब वे इसका सामना करते हैं तो वे मानते हैं कि यह धोखाधड़ी या किसी दुष्ट बाहरी प्रभाव के कारण होना चाहिए।

धन्यवाद ट्रेवर ब्लैकवेल, पैट्रिक कॉलिसन, टायलर कोवेन, जेसिका लिविंगस्टन, हार्ज़ टैगगर, और गैरी टैन को इस के मसौदों को पढ़ने के लिए।