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 para o desempenho são superlineares.

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

É obviamente verdade que os retornos para o desempenho são superlineares nos negócios. Alguns pensam que essa é uma falha do capitalismo, e que se mudássemos as regras, isso deixaria de ser verdade. Mas retornos superlineares para o 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 esses, 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 deve, porque essa será a onda que você vai surfar.

Pode parecer que existem muitas situações diferentes com retornos superlineares, mas, pelo que sei, eles se reduzem a dois fatores fundamentais: crescimento exponencial e limiares.

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 difíceis de cultivar. O que significa que a diferença no resultado entre alguém que é habilidoso nisso e alguém que não é é muito grande.

As startups também podem crescer exponencialmente, e vemos o mesmo padrão lá. 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 as com taxas de crescimento mais baixas podem nem sobreviver.

A Y Combinator incentiva os fundadores a se concentrarem na taxa de crescimento em vez de números absolutos. Isso impede que eles se desencorajem no início quando os números absolutos ainda são baixos. Também ajuda a decidir em que se concentrar: você pode usar a taxa de crescimento como uma bússola para 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 a taxa de crescimento "você recebe o que você coloca", mas não está muito longe da verdade. E se o crescimento a taxa 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 faz depende de quão bem você fez, você terá crescimento exponencial. Mas nem nosso DNA nem nossos costumes nos preparam para isso. Ninguém acha o crescimento exponencial natural; toda criança é surpresa, na primeira vez que ouve, pela história do homem que pede ao rei um único grão de arroz no primeiro dia e o dobro da quantidade a cada dia seguinte.

O que não entendemos naturalmente, desenvolvemos costumes para lidar com, mas também não temos muitos costumes sobre crescimento exponencial, porque houve tão poucos casos 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 plano para crescer isso exponencialmente.

Ou mais precisamente, nenhum plano geralmente aplicável. Havia uma maneira de aumentar seu território exponencialmente: por meio da 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 está cheia de impérios. Mas tão poucas pessoas criaram ou administraram impérios que seus experiências não afetaram muito os costumes. O imperador era um figura remota e aterrorizante, não uma fonte de lições que se poderia usar na própria vida.

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

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

A outra fonte de retornos superlineares está incorporada na expressão "o vencedor leva tudo". Em uma partida esportiva, a relação entre desempenho e retorno é uma função de passo: o time vencedor recebe uma vitória, quer faça muito melhor ou apenas um pouco melhor. [3]

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

É notável o quão frequentemente uma situação com uma fonte de retornos superlineares também tem a outra. Cruzando limiares 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 limiares: em um mercado com efeitos de rede, uma empresa que cresce rápido o suficiente pode impedir potenciais concorrentes.

A fama é um exemplo interessante de um fenômeno que combina ambos fontes de retornos superlineares. A fama cresce exponencialmente porque os fãs existentes trazem novos para você. Mas a razão fundamental pela qual é tão concentrado são os limiares: há apenas tanto espaço na lista A na cabeça da pessoa média.

O caso mais importante combinando ambas as fontes de retornos superlineares pode ser o aprendizado. O conhecimento cresce exponencialmente, mas também existem limiares nele. Aprender a andar de bicicleta, por exemplo. Alguns desses limiares são semelhantes às máquinas-ferramentas: uma vez que você aprende a ler, você é capaz de aprender qualquer outra coisa muito mais rápido. Mas o mais importante limiares de todos são aqueles que representam novas descobertas. O conhecimento parece ser fractal no sentido de que se você pressionar com força na fronteira de uma área de conhecimento, você às vezes descobre um todo novo campo. E se você fizer isso, você terá a primeira chance de todas as novas descobertas a serem feitas nele. Newton fez isso, e Durer e Darwin também.

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

Existem duas maneiras pelas quais o trabalho pode ser composto. Ele pode ser composto diretamente, no sentido de que fazer bem em um ciclo faz você fazer melhor no próximo. Isso acontece, por exemplo, quando você está construindo infraestrutura, ou aumentando uma audiência ou marca. Ou o trabalho pode ser composto ensinando você, já que o aprendizado é composto. Este segundo caso é interessante porque você pode sentir que está fazendo mal enquanto está acontecendo. Você pode estar falhando em atingir seu objetivo imediato. Mas se você está aprendendo muito, então você está obtendo crescimento exponencial, no entanto.

Esta é uma das razões pelas quais o Vale do Silício é tão tolerante ao fracasso. Pessoas no Vale do Silício não são cegamente tolerantes ao fracasso. Eles só continuarão a apostar em você se você estiver aprendendo com seus erros. Mas se você 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 aprendizagem são tão frequentemente misturadas a ela que provavelmente devemos tratar isso como a regra, e não a exceção. O que gera outra heurística: esteja sempre aprendendo. Se você não está aprendendo, provavelmente você 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 vai ser valioso, e se você for muito rigoroso, você cortará os outliers.

E quanto às funções de passo? Existem também heurísticas úteis do tipo "procurar limiares" ou "procurar competição?" Aqui a situação é mais complicada. A existência de um limite não garante o jogo valerá a pena. Se você jogar uma rodada de roleta russa, você estará em uma situação com um limite, certamente, mas no melhor dos casos, você não está melhor. "Procurar competição" é igualmente inútil; e se o prêmio não valer a pena competir? Suficientemente rápido crescimento exponencial garante tanto a forma quanto a magnitude do curva de retorno - porque algo que cresce rápido o suficiente vai crescer grande, mesmo que seja trivialmente pequeno no início - mas os limiares só garantem a forma. [4]

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

Seria ótimo se houvesse uma maneira de encontrar limiares intelectuais promissores. Existe uma maneira de saber quais perguntas têm campos totalmente novos além delas? Duvido que poderíamos prever isso com certeza, mas o prêmio é tão valioso que seria útil ter previsores que fossem até um pouco melhores do que aleatórios, e há esperança de encontrar aqueles. Podemos, em certa medida, prever quando um problema de pesquisa não é provável que leve a novas descobertas: quando parece legítimo, mas chato. Enquanto o tipo que leva a novas descobertas tende a parecer muito misterioso, mas talvez sem importância. (Se eles fossem misteriosos e obviamente importantes, seriam perguntas abertas famosas com muitas pessoas já trabalhando nelas.) Então, uma heurística aqui é ser movido pela curiosidade, e não pelo profissionalismo

• dar livre curso à sua curiosidade em vez de trabalhar no que você deveria.

A perspectiva de retornos superlineares para o desempenho é emocionante para os ambiciosos. E há boas notícias nesse departamento: esse território está se expandindo em ambas as direções. Existem mais tipos de trabalho em que você pode obter retornos superlineares, e os retornos em si estão crescendo.

Existem duas razões para isso, embora sejam tão intimamente interligadas que são mais como uma e meia: progresso na tecnologia e a importância decrescente das organizações.

Há cinquenta anos, era muito mais necessário fazer parte de um organização para trabalhar em projetos ambiciosos. Era a única maneira de obter os recursos de que você precisava, a única maneira de ter colegas e a única maneira de obter distribuição. Então, em 1970, seu prestígio estava 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, você provavelmente não conseguiria realizar 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 alcançar o público. [6]

Um mundo dominado por organizações amorteceu a variação nos retornos para o desempenho. Mas esse mundo erodido significativamente apenas na minha vida. Agora, muito mais pessoas podem ter a liberdade que os artistas e escritores tiveram no século 20. Existem muitos projetos ambiciosos que não exigem muito financiamento inicial e muitas maneiras novas de aprender, ganhar dinheiro, encontrar colegas e alcançar o público.

Ainda há muito do mundo antigo, 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 para o desempenho.

Sem o efeito de amortecimento das instituições, haverá mais variação nos resultados. O que não implica que todos ficarão melhor off: as pessoas que se saem bem farão ainda melhor, mas aquelas que se saem mal farão pior. Esse é um ponto importante a ter em mente. Expor a si mesmo a retornos superlineares não é para todos. A maioria das pessoas ficará melhor como parte do pool. 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 aqueles, particularmente os jovens, que podem se dar ao luxo de arriscar tentar 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 mansa que as próprias instituições poderiam ter inventado.

Nem todo mundo está feliz com essa grande liberação da ambição. Ela ameaça alguns interesses estabelecidos e contradiz algumas ideologias. [8] Mas se você é um indivíduo ambicioso, são boas notícias para você. Como você deve tirar vantagem disso?

A maneira mais óbvia de tirar vantagem dos retornos superlineares para o desempenho é fazendo um trabalho excepcionalmente bom. No extremo da curva, o esforço incremental é uma pechincha. Ainda mais porque há menos competição no extremo - e não apenas pelo 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 o quão bom é seu trabalho, e se você quer ser um outlier, você precisa acertar quase todas elas. Por exemplo, para fazer algo excepcionalmente bem, você tem que ser interessado nisso. A mera diligência não é suficiente. Então, em um mundo com retornos superlineares, é ainda mais valioso saber no que você é interessado e encontrar maneiras de trabalhar nisso. [9] Também será importante escolher um trabalho que se adapte às suas circunstâncias. Por exemplo, se houver um tipo de trabalho que inerentemente requer 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 apenas uma questão de se esforçar. Vou dar uma chance dando uma receita em um parágrafo.

Escolha um trabalho para o qual você tenha uma aptidão natural e um profundo interesse. Desenvolva o hábito de trabalhar em seus próprios projetos; não importa quais sejam, desde que você os ache excitantemente ambiciosos. Trabalho tão duro quanto você puder sem se esgotar, e isso eventualmente o levará a uma das fronteiras do conhecimento. Essas parecem lisas à distância, mas de perto estão cheias de lacunas. Observe e explore essas lacunas, e se você tiver sorte, uma delas se expandirá para um todo novo campo. Assuma o máximo de riscos que puder; se você não estiver falhando ocasionalmente, você 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, é claro, outra coisa que você precisa: ter sorte. A sorte é sempre um fator, mas é ainda mais um fator quando você está trabalhando por conta própria, em vez de fazer parte de uma organização. E embora existam alguns aforismos válidos sobre a sorte estar onde a preparação encontra a oportunidade e assim por diante, também há um componente de verdadeira chance que 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. Tem crescimento exponencial, na forma de aprendizado, combinado com limiares na borda extrema do desempenho - literalmente em os limites do conhecimento.

O resultado tem sido um nível de desigualdade na descoberta científica que faz a desigualdade de riqueza, mesmo das sociedades mais estratificadas, parecer branda em comparação. As descobertas de Newton foram provavelmente maiores do que todas as de seus contemporâneos combinadas. [11]

Este ponto pode parecer óbvio, mas pode ser tão bem para explicá-lo. 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 gera outra heurística para encontrar trabalho de esse tipo: procure campos onde alguns grandes vencedores superam todos os outros. Um tipo de trabalho onde todos fazem mais ou menos a mesma coisa é improvável que seja 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 investimento. Nos esportes, o fenômeno se deve a limiares impostos externamente; você só precisa ser alguns por cento mais rápido para vencer todas as corridas. Em política, o poder cresce da mesma forma que nos dias dos imperadores. E em alguns dos outros campos (incluindo a política), o sucesso é impulsionado principalmente pela fama, que tem sua própria fonte de crescimento superlinear. Mas quando excluímos os esportes e a 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 ser independente para ter sucesso - onde suas ideias têm que ser não apenas corretas, mas também novas também. [12]

Isso é obviamente o caso na ciência. Você não pode publicar artigos dizendo coisas que outras pessoas já disseram. Mas é apenas tão verdadeiro no investimento, por exemplo. Só é útil acreditar que uma empresa se sairá bem se a maioria dos outros investidores não; se todos os outros pensam que a empresa se sairá bem, então o preço de suas ações vai já refletir 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 início. Nesse ritmo, você se pega pensando, nunca vou chegar a lugar nenhum. Mas porque a curva de recompensa aumenta tão acentuadamente no extremo final, vale a pena tomar medidas extraordinárias para chegar lá.

No mundo das startups, o nome para esse princípio é "fazer coisas que não escalam". Se você prestar uma atenção ridícula ao seu pequeno conjunto inicial de clientes, idealmente você vai iniciar o crescimento exponencial de boca em boca. Mas esse mesmo princípio se aplica a qualquer coisa que cresce exponencialmente. Aprendizagem, por exemplo. Quando você primeiro começa a aprender algo, você se sente perdido. Mas vale a pena fazer o esforço inicial para obter um ponto de apoio, porque quanto mais você aprende, mais fácil ficará.

Há outra lição mais sutil na lista de campos com retornos superlineares: não equiparar trabalho com um emprego. Para a maioria do século 20, os dois eram idênticos para quase todos, e como resultado, herdamos um costume que equipara produtividade com ter um emprego. Mesmo agora, para a maioria das pessoas, a frase "seu trabalho" significa seu emprego. Mas para um escritor, artista ou cientista, significa o que quer que esteja estudando ou criando no momento. Para alguém assim, seu trabalho é algo que ele carrega consigo de emprego para emprego, se ele tiver 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 tiver habilidade natural suficiente e seguir sua curiosidade suficientemente longe, você acabará em um. Sua curiosidade não permitirá que você se interesse por perguntas chatas, e perguntas interessantes tendem a criar campos com retornos superlineares se não forem já parte de um.

O território dos retornos superlineares não é de forma alguma estático. Na verdade, os retornos mais extremos vêm de sua expansão. Então, enquanto ambos a ambição e a curiosidade podem 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 ficar perto o suficiente de uma pergunta interessante o suficiente, ela pode crescer em uma montanha sob você.

Notas

Há um limite para o 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 turvas, elas não são sem sentido. Tentei escrever sobre elas com precisão como pude sem cruzar para o erro.

[1] A própria evolução é provavelmente o exemplo mais difundido de retornos superlineares para o desempenho. Mas isso é difícil para nós simpatizar porque não somos os destinatários; nós somos os retornos.

[2] O conhecimento, é claro, teve um efeito prático antes do Revolução Industrial. O desenvolvimento da agricultura mudou a vida humana completamente. Mas esse tipo de mudança foi o resultado de amplas, melhorias graduais na técnica, não as descobertas de alguns pessoas excepcionalmente eruditas.

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

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

[5] Nem sempre, no entanto. Você tem que ter cuidado com essa regra. Quando algo é popular apesar de ser medíocre, muitas vezes há um oculto razão pela qual. Talvez o monopólio ou a regulamentação dificultem a competição. Talvez os clientes tenham mau gosto ou tenham procedimentos quebrados para decidir o que comprar. Existem vastas extensões de coisas medíocres que existem por tais razões.

[6] Na minha juventude, eu queria ser um 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. Aprendizagem é composto, e todos aprendem no decorrer de suas vidas. Mas na prática, poucos levam esse tipo de aprendizado cotidiano ao ponto em que a curva de retorno fica 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 quer que signifiquem é provavelmente em desacordo com um mundo em que as instituições têm menos poder para controlar os resultados, e um punhado de outliers se saem muito melhor do que todos os outros.

Pode parecer má sorte para esse conceito que ele surgiu exatamente no momento em que o mundo estava mudando na direção oposta, mas não acho que isso tenha sido uma coincidência. Acho que uma das razões pelas quais ele surgiu agora é porque seus seguidores se sentem ameaçados pelo rápido aumento da variação no desempenho.

[9] Corolário: Pais que pressionam seus filhos a trabalhar em algo prestigioso, como medicina, mesmo que não tenham interesse em isso, estarão prejudicando-os ainda mais do que no passado.

[10] A versão original deste parágrafo foi o primeiro rascunho de "Como fazer um ótimo trabalho." Assim que escrevi, percebi que era um tópico mais importante do que retornos superlineares, então pausei o ensaio atual para expandir este parágrafo em seu próprio. Praticamente nada resta da versão original, porque depois que terminei "Como fazer um ótimo trabalho", reescrevi com base nisso.

[11] Antes da Revolução Industrial, as pessoas que ficavam ricas geralmente faziam isso como imperadores: capturar algum recurso os tornava mais poderosos e os habilitava a capturar mais. Agora pode ser feito como um cientista, descobrindo ou construindo algo exclusivamente valioso. A maioria das pessoas que ficam ricas usa uma mistura das maneiras antiga e nova, mas na maioria das economias avançadas, a proporção mudou dramaticamente em direção à descoberta apenas na última metade do século.

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

Obrigado a Trevor Blackwell, Patrick Collison, Tyler Cowen, Jessica Livingston, Harj Taggar e Garry Tan por lerem rascunhos disso.