RETORNOS SUPERLINEARES

Outubro de 2023

Uma das coisas mais importantes que eu não entendia sobre o mundo quando era criança é o grau em que os retornos do desempenho são superlineares.

Professores e treinadores implicitamente nos disseram que os retornos eram lineares. "Você recebe", ouvi mil vezes, "o que você investe". Eles tinham boas intenções, mas isso raramente é verdade. Se seu produto é apenas metade tão bom quanto o do seu concorrente, você não obtém metade dos clientes. Você não obtém clientes e sai do mercado.

É obviamente verdade que os retornos para desempenho são superlineares nos negócios. Alguns acham que isso é uma falha do capitalismo, e que se mudássemos as regras isso deixaria de ser verdade. Mas retornos superlineares para desempenho são uma característica do mundo, não um artefato de regras que inventamos. Vemos o mesmo padrão em fama, poder, vitórias militares, conhecimento e até mesmo benefício para a humanidade. Em todos estes, os ricos ficam mais ricos. [ 1 ]

Você não pode entender o mundo sem entender o conceito de retornos superlineares. E se você é ambicioso, definitivamente deveria, porque essa será a onda em que você surfará.

Pode parecer que há muitas situações diferentes com retornos superlineares, mas, até onde posso perceber, elas se reduzem a duas causas fundamentais: crescimento exponencial e limites.

O caso mais óbvio de retornos superlineares é quando você está trabalhando em algo que cresce exponencialmente. Por exemplo, cultivando culturas bacterianas. Quando elas crescem, elas crescem exponencialmente. Mas elas são complicadas de cultivar. O que significa que a diferença no resultado entre alguém que é adepto a isso e alguém que não é é muito grande.

Startups também podem crescer exponencialmente, e vemos o mesmo padrão aí. Algumas conseguem atingir altas taxas de crescimento. A maioria não. E como resultado você obtém resultados qualitativamente diferentes: as empresas com altas taxas de crescimento tendem a se tornar imensamente valiosas, enquanto aquelas com taxas de crescimento mais baixas podem nem sobreviver.

O Y Combinator incentiva os fundadores a se concentrarem na taxa de crescimento em vez de números absolutos. Isso os impede de serem desencorajados logo no início, quando os números absolutos ainda são baixos. Também os ajuda a decidir em que focar: você pode usar a taxa de crescimento como uma bússola para lhe dizer como evoluir a empresa. Mas a principal vantagem é que, ao se concentrar na taxa de crescimento, você tende a obter algo que cresce exponencialmente.

A YC não diz explicitamente aos fundadores que com taxa de crescimento "você obtém o que investe", mas não está longe da verdade. E se a taxa de crescimento fosse proporcional ao desempenho, então a recompensa pelo desempenho p ao longo do tempo t seria proporcional a p ^t .

Mesmo depois de décadas pensando sobre isso, acho essa frase surpreendente.

Sempre que o quão bem você se sai depende do quão bem você se saiu, você terá um crescimento exponencial. Mas nem nosso DNA nem nossos costumes nos preparam para isso. Ninguém acha o crescimento exponencial natural; toda criança fica surpresa, na primeira vez que ouve, com a história do homem que pede ao rei um único grão de arroz no primeiro dia e o dobro da quantidade a cada dia sucessivo.

O que não entendemos naturalmente desenvolvemos costumes para lidar, mas também não temos muitos costumes sobre crescimento exponencial, porque houve muito poucos exemplos disso na história humana. Em princípio, o pastoreio deveria ter sido um: quanto mais animais você tivesse, mais descendentes eles teriam. Mas, na prática, a terra de pastagem era o fator limitante, e não havia nenhum plano para crescer tão exponencialmente.

Ou mais precisamente, nenhum plano aplicável de forma geral. Havia uma maneira de aumentar o território de alguém exponencialmente: por conquista. Quanto mais território você controla, mais poderoso seu exército se torna, e mais fácil é conquistar novos territórios. É por isso que a história é cheia de impérios. Mas tão poucas pessoas criaram ou administraram impérios que suas experiências não afetaram muito os costumes. O imperador era uma figura remota e aterrorizante, não uma fonte de lições que alguém pudesse usar na própria vida.

O caso mais comum de crescimento exponencial em tempos pré-industriais foi provavelmente a erudição. Quanto mais você sabe, mais fácil é aprender coisas novas. O resultado, então como agora, foi que algumas pessoas eram surpreendentemente mais bem informadas do que o resto sobre certos tópicos. Mas isso também não afetou muito os costumes. Embora impérios de ideias possam se sobrepor e, portanto, pode haver muito mais imperadores, em tempos pré-industriais esse tipo de império teve pouco efeito prático. [ 2 ]

Isso mudou nos últimos séculos. Agora, os imperadores das ideias podem projetar bombas que derrotem os imperadores do território. Mas esse fenômeno ainda é tão novo que não o assimilamos completamente. Poucos dos participantes percebem que estão se beneficiando do crescimento exponencial ou perguntam o que podem aprender com outras instâncias dele.

A outra fonte de retornos superlineares está incorporada na expressão "o vencedor leva tudo". Numa partida desportiva, a relação entre desempenho e retorno é uma função escalonada: a equipa vencedora obtém uma vitória, independentemente de se sair muito melhor ou apenas ligeiramente melhor. [ 3 ]

A fonte da função degrau não é a competição em si, no entanto. É que há limites no resultado. Você não precisa de competição para obtê-los. Pode haver limites em situações em que você é o único participante, como provar um teorema ou atingir um alvo.

É notável a frequência com que uma situação com uma fonte de retornos superlineares também tem a outra. Cruzar limites leva ao crescimento exponencial: o lado vencedor em uma batalha geralmente sofre menos danos, o que os torna mais propensos a vencer no futuro. E o crescimento exponencial ajuda você a cruzar limites: em um mercado com efeitos de rede, uma empresa que cresce rápido o suficiente pode excluir concorrentes em potencial.

A fama é um exemplo interessante de um fenômeno que combina ambas as fontes de retornos superlineares. A fama cresce exponencialmente porque os fãs existentes trazem novos. Mas a razão fundamental pela qual ela é tão concentrada são os limites: há apenas um espaço limitado na lista A na cabeça da pessoa média.

O caso mais importante que combina ambas as fontes de retornos superlineares pode ser o aprendizado. O conhecimento cresce exponencialmente, mas também há limites nele. Aprender a andar de bicicleta, por exemplo. Alguns desses limites são semelhantes a máquinas-ferramentas: uma vez que você aprende a ler, você é capaz de aprender qualquer outra coisa muito mais rápido. Mas os limites mais importantes de todos são aqueles que representam novas descobertas. O conhecimento parece ser fractal no sentido de que se você forçar bastante o limite de uma área do conhecimento, às vezes você descobre um campo totalmente novo. E se você fizer isso, você tem a primeira chance em todas as novas descobertas a serem feitas nele. Newton fez isso, e assim fizeram Durer e Darwin.

Existem regras gerais para encontrar situações com retornos superlineares? A mais óbvia é buscar trabalho que componha.

Há duas maneiras pelas quais o trabalho pode se compor. Ele pode se compor diretamente, no sentido de que fazer bem em um ciclo faz com que você se saia melhor no próximo. Isso acontece, por exemplo, quando você está construindo infraestrutura ou aumentando um público ou marca. Ou o trabalho pode se compor ao lhe ensinar, já que o aprendizado se compõe. Este segundo caso é interessante porque você pode sentir que está se saindo mal enquanto isso acontece. Você pode estar falhando em atingir seu objetivo imediato. Mas se você está aprendendo muito, então você está obtendo crescimento exponencial mesmo assim.

Esta é uma das razões pelas quais o Vale do Silício é tão tolerante ao fracasso. As pessoas no Vale do Silício não são cegamente tolerantes ao fracasso. Elas só continuarão a apostar em você se você estiver aprendendo com seus fracassos. Mas se estiver, você é de fato uma boa aposta: talvez sua empresa não tenha crescido da maneira que você queria, mas você mesmo cresceu, e isso deve render resultados eventualmente.

De fato, as formas de crescimento exponencial que não consistem em aprendizado são tão frequentemente misturadas a ele que provavelmente deveríamos tratar isso como regra e não como exceção. O que gera outra heurística: esteja sempre aprendendo. Se você não está aprendendo, provavelmente não está em um caminho que leva a retornos superlineares.

Mas não otimize demais o que você está aprendendo. Não se limite a aprender coisas que já são conhecidas por serem valiosas. Você está aprendendo; você ainda não sabe ao certo o que será valioso, e se você for muito rigoroso, você vai cortar os outliers.

E quanto às funções degrau? Também há heurísticas úteis da forma "buscar limiares" ou "buscar competição?" Aqui a situação é mais complicada. A existência de um limiar não garante que o jogo valerá a pena. Se você jogar uma rodada de roleta russa, você estará em uma situação com um limiar, certamente, mas no melhor dos casos você não estará melhor. "Buscar competição" é similarmente inútil; e se o prêmio não valer a pena competir? O crescimento exponencial suficientemente rápido garante tanto a forma quanto a magnitude da curva de retorno — porque algo que cresce rápido o suficiente crescerá muito mesmo que seja trivialmente pequeno no início — mas os limiares apenas garantem a forma. [ 4 ]

Um princípio para tirar vantagem de limites tem que incluir um teste para garantir que o jogo vale a pena ser jogado. Aqui está um que faz isso: se você se deparar com algo que é medíocre, mas ainda assim popular, pode ser uma boa ideia substituí-lo. Por exemplo, se uma empresa faz um produto que as pessoas não gostam, mas ainda assim compram, então presumivelmente elas comprariam uma alternativa melhor se você fizesse uma. [ 5 ]

Seria ótimo se houvesse uma maneira de encontrar limiares intelectuais promissores. Existe uma maneira de dizer quais perguntas têm campos totalmente novos além delas? Duvido que possamos prever isso com certeza, mas o prêmio é tão valioso que seria útil ter preditores que fossem até um pouco melhores do que aleatórios, e há esperança de encontrá-los. Podemos até certo ponto prever quando um problema de pesquisa provavelmente não levará a novas descobertas: quando parece legítimo, mas chato. Enquanto o tipo que leva a novas descobertas tende a parecer muito mistificador, mas talvez sem importância. (Se fossem mistificadoras e obviamente importantes, seriam famosas perguntas abertas com muitas pessoas já trabalhando nelas.) Então, uma heurística aqui é ser movido pela curiosidade em vez do carreirismo — dar rédea solta à sua curiosidade em vez de trabalhar no que você deveria fazer.

A perspectiva de retornos superlineares para desempenho é animadora para os ambiciosos. E há boas notícias neste departamento: este território está se expandindo em ambas as direções. Há mais tipos de trabalho nos quais você pode obter retornos superlineares, e os retornos em si estão crescendo.

Há duas razões para isso, embora estejam tão intimamente interligadas que parecem mais uma e meia: o progresso da tecnologia e a importância decrescente das organizações.

Cinquenta anos atrás, costumava ser muito mais necessário fazer parte de uma organização para trabalhar em projetos ambiciosos. Era a única maneira de obter os recursos necessários, a única maneira de ter colegas e a única maneira de obter distribuição. Então, em 1970, seu prestígio era, na maioria dos casos, o prestígio da organização à qual você pertencia. E o prestígio era um preditor preciso, porque se você não fizesse parte de uma organização, provavelmente não conseguiria muito. Havia um punhado de exceções, principalmente artistas e escritores, que trabalhavam sozinhos usando ferramentas baratas e tinham suas próprias marcas. Mas mesmo eles estavam à mercê das organizações para atingir o público. [ 6 ]

Um mundo dominado por organizações amorteceu a variação nos retornos de desempenho. Mas esse mundo se desgastou significativamente apenas na minha vida. Agora, muito mais pessoas podem ter a liberdade que artistas e escritores tinham no século XX. Há muitos projetos ambiciosos que não exigem muito financiamento inicial e muitas novas maneiras de aprender, ganhar dinheiro, encontrar colegas e atingir públicos.

Ainda há muito do velho mundo, mas a taxa de mudança tem sido dramática pelos padrões históricos. Especialmente considerando o que está em jogo. É difícil imaginar uma mudança mais fundamental do que uma nos retornos por desempenho.

Sem o efeito amortecedor das instituições, haverá mais variação nos resultados. O que não implica que todos estarão em melhor situação: as pessoas que se saem bem se sairão ainda melhor, mas aquelas que se saem mal se sairão pior. Esse é um ponto importante a ter em mente. Expor-se a retornos superlineares não é para todos. A maioria das pessoas estará em melhor situação como parte do grupo. Então, quem deve mirar em retornos superlineares? Pessoas ambiciosas de dois tipos: aquelas que sabem que são tão boas que estarão à frente em um mundo com maior variação, e aquelas, particularmente as jovens, que podem se dar ao luxo de arriscar para descobrir. [ 7 ]

A mudança para longe das instituições não será simplesmente um êxodo de seus habitantes atuais. Muitos dos novos vencedores serão pessoas que eles nunca teriam deixado entrar. Então a democratização resultante da oportunidade será maior e mais autêntica do que qualquer versão intramural domesticada que as próprias instituições possam ter criado.

Nem todos estão felizes com esse grande desbloqueio da ambição. Ele ameaça alguns interesses adquiridos e contradiz algumas ideologias. [ 8 ] Mas se você é um indivíduo ambicioso, é uma boa notícia para você. Como você deve tirar proveito disso?

A maneira mais óbvia de aproveitar os retornos superlineares para desempenho é fazendo um trabalho excepcionalmente bom. Na extremidade mais distante da curva, o esforço incremental é uma pechincha. Ainda mais porque há menos competição na extremidade mais distante — e não apenas pela razão óbvia de que é difícil fazer algo excepcionalmente bem, mas também porque as pessoas acham a perspectiva tão intimidadora que poucas sequer tentam. O que significa que não é apenas uma pechincha fazer um trabalho excepcional, mas uma pechincha até mesmo tentar.

Existem muitas variáveis que afetam a qualidade do seu trabalho, e se você quer ser um outlier, precisa acertar quase todas elas. Por exemplo, para fazer algo excepcionalmente bem, você tem que estar interessado nisso. Mera diligência não é suficiente. Então, em um mundo com retornos superlineares, é ainda mais valioso saber no que você está interessado e encontrar maneiras de trabalhar nisso. [ 9 ] Também será importante escolher um trabalho que se adapte às suas circunstâncias. Por exemplo, se há um tipo de trabalho que requer inerentemente um enorme gasto de tempo e energia, será cada vez mais valioso fazê-lo quando você é jovem e ainda não tem filhos.

Há uma quantidade surpreendente de técnica para fazer um ótimo trabalho. Não é só uma questão de se esforçar. Vou arriscar e dar uma receita em um parágrafo.

Escolha um trabalho para o qual você tenha aptidão natural e profundo interesse. Desenvolva o hábito de trabalhar em seus próprios projetos; não importa quais sejam, desde que você os ache empolgantemente ambiciosos. Trabalhe o máximo que puder sem se esgotar, e isso acabará levando você a uma das fronteiras do conhecimento. Elas parecem suaves de longe, mas de perto estão cheias de lacunas. Observe e explore essas lacunas e, se tiver sorte, uma delas se expandirá para um campo totalmente novo. Assuma o máximo de risco que puder; se você não está falhando ocasionalmente, provavelmente está sendo muito conservador. Procure os melhores colegas. Desenvolva bom gosto e aprenda com os melhores exemplos. Seja honesto, especialmente consigo mesmo. Exercite-se, coma e durma bem e evite as drogas mais perigosas. Em caso de dúvida, siga sua curiosidade. Ela nunca mente e sabe mais do que você sobre o que vale a pena prestar atenção. [ 10 ]

E há, claro, uma outra coisa que você precisa: ter sorte. Sorte é sempre um fator, mas é ainda mais um fator quando você está trabalhando por conta própria do que como parte de uma organização. E embora existam alguns aforismos válidos sobre a sorte ser onde a preparação encontra a oportunidade e assim por diante, há também um componente de verdadeiro acaso sobre o qual você não pode fazer nada. A solução é dar vários tiros. O que é outra razão para começar a correr riscos cedo.

O melhor exemplo de um campo com retornos superlineares é provavelmente a ciência. Ela tem crescimento exponencial, na forma de aprendizado, combinado com limiares na borda extrema do desempenho — literalmente nos limites do conhecimento.

O resultado foi um nível de desigualdade na descoberta científica que faz com que a desigualdade de riqueza, mesmo das sociedades mais estratificadas, pareça branda em comparação. As descobertas de Newton foram indiscutivelmente maiores do que as de todos os seus contemporâneos combinados. [ 11 ]

Este ponto pode parecer óbvio, mas talvez seja melhor soletrar. Retornos superlineares implicam desigualdade. Quanto mais íngreme a curva de retorno, maior a variação nos resultados.

Na verdade, a correlação entre retornos superlineares e desigualdade é tão forte que produz outra heurística para encontrar trabalho desse tipo: procure por campos onde alguns grandes vencedores superam todos os outros. Um tipo de trabalho onde todos fazem quase a mesma coisa dificilmente será um com retornos superlineares.

Quais são os campos onde alguns grandes vencedores superam todos os outros? Aqui estão alguns óbvios: esportes, política, arte, música, atuação, direção, escrita, matemática, ciência, criação de empresas e investimentos. Nos esportes, o fenômeno se deve a limites impostos externamente; você só precisa ser alguns por cento mais rápido para vencer todas as corridas. Na política, o poder cresce muito como nos dias dos imperadores. E em alguns dos outros campos (incluindo a política), o sucesso é impulsionado em grande parte pela fama, que tem sua própria fonte de crescimento superlinear. Mas quando excluímos esportes, política e os efeitos da fama, um padrão notável emerge: a lista restante é exatamente a mesma que a lista de campos onde você tem que ter uma mente independente para ter sucesso — onde suas ideias têm que ser não apenas corretas, mas também inovadoras. [ 12 ]

Este é obviamente o caso na ciência. Você não pode publicar artigos dizendo coisas que outras pessoas já disseram. Mas é igualmente verdade em investimentos, por exemplo. Só é útil acreditar que uma empresa se sairá bem se a maioria dos outros investidores não; se todos os outros acham que a empresa se sairá bem, então o preço de suas ações já refletirá isso, e não há espaço para ganhar dinheiro.

O que mais podemos aprender com esses campos? Em todos eles, você tem que fazer o esforço inicial. Retornos superlineares parecem pequenos no começo. Nesse ritmo, você se pega pensando: nunca chegarei a lugar nenhum. Mas como a curva de recompensa sobe tão abruptamente na extremidade mais distante, vale a pena tomar medidas extraordinárias para chegar lá.

No mundo das startups, o nome para esse princípio é "faça coisas que não escalem". Se você der uma quantidade ridícula de atenção ao seu pequeno conjunto inicial de clientes, o ideal é que você dê início a um crescimento exponencial pelo boca a boca. Mas esse mesmo princípio se aplica a qualquer coisa que cresça exponencialmente. Aprender, por exemplo. Quando você começa a aprender algo, você se sente perdido. Mas vale a pena fazer o esforço inicial para ganhar uma posição, porque quanto mais você aprende, mais fácil fica.

Há outra lição mais sutil na lista de campos com retornos superlineares: não igualar trabalho a emprego. Durante a maior parte do século XX, os dois eram idênticos para quase todos e, como resultado, herdamos um costume que iguala produtividade a ter um emprego. Mesmo agora, para a maioria das pessoas, a frase "seu trabalho" significa o emprego delas. Mas para um escritor, artista ou cientista, significa o que quer que estejam estudando ou criando no momento. Para alguém assim, seu trabalho é algo que carregam consigo de emprego para emprego, se é que têm empregos. Pode ser feito para um empregador, mas faz parte de seu portfólio.

É uma perspectiva intimidadora entrar em um campo onde alguns grandes vencedores superam todos os outros. Algumas pessoas fazem isso deliberadamente, mas você não precisa. Se você tem habilidade natural suficiente e segue sua curiosidade suficientemente longe, você acabará em um. Sua curiosidade não deixará você se interessar por perguntas chatas, e perguntas interessantes tendem a criar campos com retornos superlineares se elas já não fizerem parte de um.

O território dos retornos superlineares não é de forma alguma estático. Na verdade, os retornos mais extremos vêm da expansão dele. Então, embora ambição e curiosidade possam levá-lo a esse território, a curiosidade pode ser a mais poderosa das duas. A ambição tende a fazer você escalar picos existentes, mas se você se mantiver perto o suficiente de uma pergunta interessante o suficiente, ela pode crescer e se tornar uma montanha abaixo de você.

Notas

Há um limite para quão nitidamente você pode distinguir entre esforço, desempenho e retorno, porque eles não são nitidamente distinguidos de fato. O que conta como retorno para uma pessoa pode ser desempenho para outra. Mas embora as fronteiras desses conceitos sejam borradas, elas não são sem sentido. Tentei escrever sobre eles da forma mais precisa possível sem cometer erros.

[ 1 ] A evolução em si é provavelmente o exemplo mais difundido de retornos superlineares para desempenho. Mas é difícil para nós termos empatia com isso porque não somos os destinatários; somos os retornos.

[ 2 ] O conhecimento teve, naturalmente, um efeito prático antes da Revolução Industrial. O desenvolvimento da agricultura mudou completamente a vida humana. Mas este tipo de mudança foi o resultado de amplas e graduais melhorias na técnica, não das descobertas de algumas pessoas excepcionalmente instruídas.

[ 3 ] Não é matematicamente correto descrever uma função degrau como superlinear, mas uma função degrau começando do zero funciona como uma função superlinear quando descreve a curva de recompensa pelo esforço de um ator racional. Se começar do zero, então a parte antes do degrau está abaixo de qualquer retorno linearmente crescente, e a parte depois do degrau deve estar acima do retorno necessário naquele ponto ou ninguém se incomodaria.

[ 4 ] Buscar competição pode ser uma boa heurística no sentido de que algumas pessoas a consideram motivadora. Também é um guia para problemas promissores, porque é um sinal de que outras pessoas os consideram promissores. Mas é um sinal muito imperfeito: frequentemente há uma multidão clamando perseguindo algum problema, e todos eles acabam sendo superados por alguém trabalhando silenciosamente em outro.

[ 5 ] Mas nem sempre. Você tem que ter cuidado com essa regra. Quando algo é popular apesar de ser medíocre, geralmente há uma razão oculta para isso. Talvez o monopólio ou a regulamentação dificultem a competição. Talvez os clientes tenham mau gosto ou tenham quebrado procedimentos para decidir o que comprar. Há enormes quantidades de coisas medíocres que existem por tais razões.

[ 6 ] Aos meus vinte anos eu queria ser artista e até fui para a escola de arte para estudar pintura. Principalmente porque eu gostava de arte, mas uma parte não trivial da minha motivação veio do fato de que os artistas pareciam menos à mercê das organizações.

[ 7 ] Em princípio, todos estão obtendo retornos superlineares. O aprendizado se acumula, e todos aprendem ao longo da vida. Mas, na prática, poucos levam esse tipo de aprendizado diário ao ponto em que a curva de retorno se torna realmente íngreme.

[ 8 ] Não está claro exatamente o que os defensores da "equidade" querem dizer com isso. Eles parecem discordar entre si. Mas o que eles querem dizer provavelmente está em desacordo com um mundo em que as instituições têm menos poder para controlar os resultados, e um punhado de outliers se sai muito melhor do que todos os outros.

Pode parecer má sorte para esse conceito ter surgido exatamente no momento em que o mundo estava mudando na direção oposta, mas não acho que tenha sido uma coincidência. Acho que uma das razões pelas quais surgiu agora é porque seus adeptos se sentem ameaçados pela variação rapidamente crescente no desempenho.

[ 9 ] Corolário: Os pais que pressionam os filhos a trabalhar em algo prestigioso, como a medicina, mesmo que não tenham interesse nisso, estarão a atormentá-los ainda mais do que no passado.

[ 10 ] A versão original deste parágrafo foi o primeiro rascunho de " Como Fazer um Ótimo Trabalho ". Assim que o escrevi, percebi que era um tópico mais importante do que retornos superlineares, então pausei o presente ensaio para expandir este parágrafo por conta própria. Praticamente nada resta da versão original, porque depois que terminei "Como Fazer um Ótimo Trabalho", eu o reescrevi com base nisso.

[ 11 ] Antes da Revolução Industrial, as pessoas que ficavam ricas geralmente faziam isso como imperadores: capturar algum recurso as tornava mais poderosas e as permitia capturar mais. Agora, isso pode ser feito como um cientista, descobrindo ou construindo algo excepcionalmente valioso. A maioria das pessoas que ficam ricas usa uma mistura dos métodos antigos e novos, mas nas economias mais avançadas a proporção mudou drasticamente em direção à descoberta apenas no último meio século.

[ 12 ] Não é surpreendente que pessoas de mentalidade convencional não gostem da desigualdade se a mentalidade independente for um dos maiores impulsionadores dela. Mas não é simplesmente que elas não queiram que ninguém tenha o que elas não podem. As de mentalidade convencional literalmente não conseguem imaginar como é ter ideias novas. Então, todo o fenômeno de grande variação no desempenho parece antinatural para elas, e quando o encontram, assumem que deve ser devido a trapaça ou a alguma influência externa maligna.

Agradecimentos a Trevor Blackwell, Patrick Collison, Tyler Cowen, Jessica Livingston, Harj Taggar e Garry Tan pela leitura dos rascunhos.