第165章 课·通识教育课堂实录：登上珠峰与成为亿万富翁，谁更易？

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各位同学，今天我们要讨论一个特别有意思的话题——“登上珠峰和成为亿万富翁，哪个更容易”可能有人会觉得，这两件事都是“天方夜谭”，根本没有可比性，但恰恰是这种看似“离谱”的对比，能帮我们打破认知误区，理解目标难度的本质。 在正式上课前，我先给大家梳理下今天要围绕的核心内容：我们会先通过数据对比，看看登上珠峰、成为亿万富翁、拿奥运冠军、得诺贝尔奖这四件事的“难度排名”，再从心理学和哲学角度，分析为什么很多人会低估成为亿万富翁的难度，最后拆解“目标难度的衡量标准”，帮大家建立更理性的认知。接下来，咱们就以对话的形式展开讨论，大家有想法随时举手，不用拘束。 一、数据开场：先打破“想当然”的认知 和蔼教授：上课前我先做个小调查，大家觉得这四件事——登上珠峰、成为亿万富翁（资产10亿美元以上）、拿奥运冠军、得诺贝尔奖，从“相对容易”到“最难”，你们会怎么排来，叶寒，你先说说你的想法。 叶寒：教授，我觉得应该是成为亿万富翁最容易，然后是登珠峰，接着是奥运冠军，最难的是诺贝尔奖。我身边好多人都觉得“创业搞钱”比登珠峰现实，毕竟珠峰得有体力、有时间，还得花不少钱，而搞商业好像“只要找对路子”就行。 和蔼教授：很真实的想法，其实我之前问身边朋友，大部分人也这么排。但今天咱们得用“数据说话”，先看看这四件事的“成功人数”：全世界现役+历史上的亿万富翁，大概2500人；而历史上登上珠峰的人，超过4000人；最近几届奥运会，每届都能出1000个左右的冠军，算上历史总数，比登珠峰的人还多；诺贝尔奖更特殊，一百多年下来，获得者还不到1000人。 秦易：啊这和我想的完全反了！居然登珠峰的人比亿万富翁还多那为啥大家会觉得“搞钱更容易”啊 和蔼教授：问得好，这就是我们今天要解决的第一个核心问题——“认知偏差”。从心理学角度看，这属于“可得性偏差”：我们每天能看到“创业者成功”的新闻，刷到“某某公司上市”的消息，但很少看到“谁登上珠峰”的报道，就会误以为“创业成功的人很多”。但数据不会骗人，它能帮我们跳出“主观感受”，看到真实的难度。 许黑：教授，那诺贝尔奖人数最少，是不是说明它最难但您刚才说“商业从业者成亿万富翁的几率，可能比学者得诺奖还小”，这又是为啥 和蔼教授：因为“几率”得看“基数”。全世界搞商业、创业的人，可能有几千万甚至上亿；但专门做基础科学、文学研究，有机会冲击诺奖的人，可能只有几十万。用“成功人数÷参与人数”算下来，创业者成亿万富翁的几率，反而比学者得诺奖还低。这就像“买彩票”，看似“中500万”比“中奥运冠军”容易，但其实“买彩的人多”，真正中的概率反而更低。 二、核心拆解：目标难度的“两大维度” 和蔼教授：刚才我们用数据打破了“认知误区”，现在咱们深入一层——为什么“成为亿万富翁”比“登珠峰”难这就要说到“目标难度的衡量标准”：一件事难不难，关键看它是“单一标准目标”，还是“复杂多维度目标”。来，周游，你觉得“登珠峰”需要满足哪些条件 周游：体力得好，得有专业装备，还得找靠谱的向导，避开恶劣天气……好像都是“能准备、能把控”的事 和蔼教授：没错！“登珠峰”就是典型的“单一标准目标”——它的核心目标很明确：站上顶峰。而且实现过程能拆解成“可量化、可复制”的步骤：比如每天训练多少公里提升体力，跟着向导走已经探明的路线，等天气预报说“天气好”再出发。现在登珠峰甚至形成了“标准化流程”：每年春天，尼泊尔向导会先探出路线、打上绳索，普通人跟着走就行。我认识一位清华师妹，不仅登上了珠峰，还能培训青少年登珠峰——这说明“登珠峰”的难度是“可降低、可传承”的。 和蔼教授：那咱们再看“成为亿万富翁”，尤其是白手起家的创业者，他们需要满足什么条件蒋尘，你说说你知道的创业者，比如马斯克，他做特斯拉、spacex，靠的是什么 蒋尘：得懂技术，得会找投资，还得懂市场，甚至得能“扛住失败”——特斯拉早期快破产的时候，马斯克自己掏了好多钱；spacex前几次发射都炸了，换别人可能早就放弃了。而且好像没有“固定套路”，比如马云做电商，马化腾做社交，路子完全不一样。 和蔼教授：太对了！“成为亿万富翁”是典型的“复杂多维度目标”——它没有“统一标准”，也没有“可复制的路径”。首先，“产品好”没法量化：同样是手机，有的品牌硬件参数差不多，但价格能差一倍，用户还更买账，你说“好产品”的标准是什么是像素高还是系统流畅或者是品牌口碑没法用一个指标定义。 其次，“市场成功”也没法把控：你砸钱做广告，有的品牌能“砸出销量”，有的品牌砸完钱就“昙花一现”；你觉得“这个方向有前景”，比如前几年的“共享经济”，好多人跟风做，但最后活下来的没几个。这就像“开船出海”：登珠峰是“在固定航线里开船”，你只要跟着灯塔走，避开已知的暗礁就行；而创业是“在没有航线的大海里开船”，你不知道哪里有暗礁，不知道风向会怎么变，甚至不知道“对岸在哪”——这种“不确定性”，才是最难的。 和蔼教授：这里我们可以引入一个哲学概念——“可控性与不可控性”。从哲学角度看，“单一标准目标”的“可控性”强：你付出的努力和得到的结果，基本成正比。比如奥运冠军，你每天多练1小时，速度可能就快0.1秒，名次就能往前挪；但“复杂多维度目标”的“不可控性”强：你付出100分的努力，可能只得到10分的结果，甚至颗粒无收。这就像种庄稼：种小麦是“单一目标”，你浇水、施肥，到秋天大概率有收成；但创业是“种一棵从来没人种过的树”，你不知道它需要多少水、多少阳光，甚至不知道它会不会结果——这种“未知性”，让“成为亿万富翁”的难度远超“登珠峰”。 三、认知误区：为什么我们会“低估复杂目标” 和蔼教授：现在大家应该能理解“成为亿万富翁”的难度了，但新的问题来了——为什么很多人还是觉得“搞钱更容易”这就要说到我们的“思维惯性”，尤其是“量化思维”带来的误区。叶寒，你上学的时候，老师怎么评价“好学生” 叶寒：看成绩啊！考a就是好学生，考c就是差学生。甚至家长会比“谁的分数高”，好像分数能代表一切。 和蔼教授：这就是问题的根源——我们从小接受的“应试教育”，本质是“把多维度的事情简化成单一量化指标”。高考用分数选拔人才，虽然高效，但也让我们形成了“思维惯性”：觉得任何事情都能“用数据衡量”，只要“搞定量化指标”就能成功。 和蔼教授：从心理学角度看，这叫“量化偏见”——我们更愿意相信“能被数字衡量的东西”，而忽略“无法量化的能力”。比如评价一个人，我们会看“他考了多少分”“他月薪多少”，但很少看“他情商高不高”“他抗挫折能力强不强”“他有没有创新思维”。可偏偏“成为亿万富翁”这类复杂目标，靠的就是这些“无法量化的能力”。 和蔼教授：举个例子，你问一个人“你能拿奥运冠军吗”，他会看自己的百米速度——如果只能跑13秒，就知道自己肯定不行；但你问他“你能成为亿万富翁吗”，他可能会说“说不定呢”。为什么因为“情商低”“抗挫折能力差”这些缺点，没法像“百米速度”那样量化，他甚至意识不到这些是“短板”。就像有的人创业，总觉得“我产品好就行”，但其实“不会跟投资人沟通”“遇到失败就放弃”，这些“看不见的短板”，才是真正的“绊脚石”。 许黑：教授，我好像懂了！比如我们班同学，有的人成绩一般，但特别会组织活动，跟大家关系都好；有的人成绩好，但不爱说话，找工作的时候反而不如前者顺利。这是不是就是“量化指标”和“真实能力”的差距 和蔼教授：太对了！社会不是“考场”，没有“标准答案”，也没有“量化分数”。很多人低估“成为亿万富翁”的难度，本质是低估了“复杂目标的多维度性”——他们以为“只要搞定产品”“只要砸钱做广告”就能成功，却没意识到，那些“无法量化的能力”，才是决定成败的关键。这就像建房子：量化指标是“砖头多少块”“钢筋多少吨”，但真正决定房子牢不牢的，是“设计图纸好不好”“施工队靠不靠谱”——这些看不见的东西，才是核心。 四、总结与思考：跳出“量化思维”，关注“综合能力” 和蔼教授：最后我们来总结下今天的核心观点： 1. 数据不会骗人：从成功人数看，成为亿万富翁（约2500人）比登珠峰（超4000人）难，比拿奥运冠军、得诺贝尔奖的“几率”更低； 2. 目标难度的核心是“维度”：单一标准、可量化、可复制的目标（如登珠峰、奥运冠军）更容易实现；复杂多维度、不可量化、无固定路径的目标（如成为亿万富翁）更难； 3. 警惕“量化偏见”：不要把所有事情都简化成“数据指标”，那些无法量化的能力（情商、抗挫折力、创新思维），往往是突破复杂目标的关键。 其实今天我们讨论“登珠峰和成为亿万富翁哪个容易”，不是让大家去“比谁更厉害”，而是希望大家建立“理性认知”：无论是个人成长，还是做事，都要先看清目标的“本质维度”——如果是单一目标，就靠“坚持和积累”；如果是复杂目标，就得多维度提升自己，尤其是那些“无法量化的能力”。 思考题 最后给大家留一个考题：如果你要创业做一个“校园奶茶店”，这属于“单一标准目标”还是“复杂多维度目标”请从“产品、用户、运营”三个角度，分析其中“可量化的指标”和“无法量化的能力”分别是什么 大家可以在课后认真思考，下节课我们来分组讨论。觉得今天内容有启发的同学，别忘了给这堂“认知课”点个赞，也可以在评论区说说你的想法，咱们下次课继续深入聊“如何应对复杂目标”——想知道“怎么提升抗挫折能力”“怎么培养创新思维”的同学，记得催更哦！ 总结: 该课堂实录围绕“登上珠峰和成为亿万富翁哪个更容易”展开。先以数据打破认知误区，指出历史上登珠峰者超4000人，亿万富翁仅约2500人，且创业者成亿万富翁几率更低。 接着拆解目标难度维度，登珠峰是单一标准、可量化复制的目标，成为亿万富翁是无统一标准、无固定路径的复杂多维度目标。还分析了人们因“量化偏见”低估后者难度的原因，最后总结核心观点，并留下关于校园奶茶店创业目标类型及相关指标的思考题。