从信息处理角度破解“职场35岁现象”-开智学堂的财新博客-财新网

「35岁现象」已成为职业路上的一道坎，哪些能力会影响你 35 岁之后的职业生涯发展？本文作者林夏，把人类比成一台计算机，从运算能力这个层面，谈如何通过构建自己的模型来破解职业迷津。一休推荐你留点时间给自己，深度阅读这篇人生改变指南~

作者丨林夏

什么导致 35 岁后的焦虑？

网传 35 岁之后就找不到工作了，于是很多人 35 岁之前就开始焦虑起来了。为什么出现这种现象？

人的智力分为两个层面，一是流体智力，一是晶体智力。流体智力相当于 CPU 的运算频率，你是 i5 的处理器还是 i7 的处理器，单位时间内能做多少次运算。

而晶体智力是人的经验和知识，相当于算法和程序，同样的 CPU，同样的游戏，我只要游戏引擎优化的好，可以在不提高计算机运算性能的情况下，提高游戏运行的流畅度。

而你焦虑的根源在于，以大部分工作的技术含量之低，提高产出就是一个拼手速和拼体力的过程（流体智力），根本轮不到你优化自己的知识和经验（晶体智力）。而 35 岁之后，你的流体智力一定是下降的，你能不焦虑么？

如何理解流体智力和晶体智力？我举个小例子：比如说一个小朋友和一个老大爷，给他们 100 个随机数，让他们加到一起，哪个加的快？肯定是小朋友，因为他大脑比较敏捷，流体智力强。

但是如果是 1-100 的连续自然数呢？如果小朋友还没有学到等差求和公式，而老大爷以前学过，那么这次肯定是老大爷加的快了。那么这个等差求和公式就属于老大爷的晶体智力了。所以说，有时候反应快并不是因为脑子转的快。

构建自己的模型

你一定不会同意我的说法，我好歹也是正规大学毕业，竟然沦落到和别人拼手速的地步了？我也学了四年专业，这怎么就不是我的知识和经验了？

因为你的模型没有持续的自我学习。

街机游戏厅的时代就有人机对战了，到了现在人工智能才打败了李世石，才打赢了星际争霸和 Dota 选手。因为之前的程序，套路都不变，陪自己的电脑打上几千遍单机，它也不会变的比之前更聪明。

同样的，一个工作套路，用了一年又一年，你究竟有没有总结出独到的经验？换言之，如果你的工作经验只是一段一段的经历，没有总结和内化，那么基本上就没什么用。

构建模型的方式

想要提高自己的产出，不管是提高信息处理的质量（准确率），还是要提高信息处理的速度，都离不开对信息处理模型的构建。

针对同一个问题，我们可以用多种模型来解，就拿小白炒股来说，你可以有以下几种选择：

看 K 线、研究股票的市盈率、研究公司的基本面；

买指数基金；

只买自己认识名字的股票。

第三种方法是否让人大跌眼镜？然而，实际效果并没有你想象的那么糟。

因为既然一个小白都听说过这家公司的名字，就证明一定是一家知名公司，市场占有率不会太差，那么股票的业绩长期来看也差不到哪儿去。（这个例子来源于吉仁泽的《简捷启发式》）

现在工作节奏这么快，构建自己的工作模型一定是要兼顾精度和效率的。

如何提高思维效率呢？有两个建议：

1、用组块化的方式构建思维模型

看下面三个数字：2034、1055、4487，是不是很难记住？但是如果是这三个数字呢：1949，1998，2008，是不是就很容易记住了。

因为前者对你来说，是一串无意义的数字，而后者是三个有意义的年份，你根本不需要一个一个的背，只要记住建国、洪水、奥运，就可以了呀。

这就是高手和新手思维方式的差异了，没有训练过的新手，看问题是一个一个零散的点，而高手看问题是一个一个完整的块。

如果让新手做一个市场分析，他可能要研究一下竞品，再研究一下公司产品的优势，产品的缺陷和不足。

当他在想还有什么被漏掉的时候，高手直接一步 SWOT 分析，就把他刚才想的全部涵盖了，然后顺手从产品生命周期的角度把问题又分析了一遍，思维效率当然就高了。

人的工作记忆容量是有限的，把概念通过组块化的方式打包起来，就可以一次性思索多个相关的概念，提升效率。

2、适当选择使用线索的数量

比如我要针对租房人群投放广告，怎么判断一个人是属于租房群体还是自购房群体呢？

可以通过他连的什么 wifi、小区地理位置、小区建成年份、年龄、收入等综合判断，使用的线索越多不一定越好，有时未必能提高多少准确率，反而会导致降低效率。

平时多看书，多总结模型，慢慢的自己的思维效率会有一个质的提升。

如何训练自己的模型

光看菜谱是学不会炒菜的，有了模型之后还需要不断的实践去训练它。怎样训练？说 4 点：

1、可迭代的空间

看了《盲眼的钟表匠》就会知道，生物的演化未必就是一种进步。因为生物的演化是源于自然选择的压力，环境变化了，才有演化的动力。

而自然界中有很多「活化石」，比如说鹦鹉螺，都已经存在几亿年了，也没怎么变过，为什么？因为环境很稳定啊，不需要再进化了。

工作也是如此，有很多工作本来就是简单的，比如售票员、收费员，现在的工作方法就已经是最优解了，几乎没有改进的空间了。

很多鸡汤说「不要把相同的工作经验用十年」，听到这句话先别忙着责怪自己，而是应该先思考一下，自己是否在一成不变的工作环境中待了十年。

2、充分的实践机会

举个例子，我有一个朋友，是做新媒体运营的，她最近在找微信公众号做广告投放，手上握着几十万的营销预算，就是不断的找教育和亲子类的账号，谈投放价格，然后发软文，监测投放效果。

我想应该有很多朋友都羡慕她得到的这个机会吧，真不是每个做新媒体的都有机会做如此尝试，更多的小编就是写写文章搞点原创或者洗稿的伪原创也就完事了。

很多时候不是努力就可以，就比如说学厨艺，在没有充足的食材供你练习之前，看看菜谱背背理论能起到的作用极其有限。

3、从技术岗位做起

如果你两年换了三次工作，在公司内部还经历了转岗，那么恭喜你——你什么也没学到。

1 月 25 日的时候人工智能模型 AlphaStar 在《星际争霸 2》项目中 5：0 战胜了星际职业选手 mana，注意：比赛限定在了 Catalyst LE 这张地图上，并且只能进行神族内战。

为什么有这样的限定条件呢？因为面对的环境越单一和确定，就越容易总结出规律啊。

我的建议是从技术做起，不要一开始就去做销售、市场、管理等，因为这些「非技术」类的工作，所面对环境的复杂度往往比技术类工作高出很多。

真正能做好综合类岗位的，都是掌握了大量的知识，而且是跨领域的，一些看似很「虚」的东西，比如传播、社会心理、营销、管理，不是没有规律可循，而是模型太复杂，大部分的人连门都没有摸到而已。

那么你就形成不了真正的积累，而只是把工作流程过了一遍。就像一个学舌的鹦鹉。

先说管理工作：管理一定是基于对某个领域内足够多知识的深刻掌握，而不是仅仅找几个人帮自己干活，不然怎么评估别人的工作呢。

我见过有一个做实体发家的老板，想要转型互联网，找一个程序员做了一个 App，做了好久还只是一个只能在前端展示的界面，都没有开发后台的系统，还被骗说已经做好了，被骗了很多钱。

想想罗永浩的锤子和雷军的小米分别做成了什么样子，就知道技术背景其实还是很重要的。

说完了管理说销售：看看雷义的故事，他在空客任职 32 年，担任销售总监 23 年，帮空客卖掉 1.6 万架飞机！把空客的市场占有率从 18% 硬生生拉到了 50% 以上。

他的成功，很多鸡汤文说是因为「自律」：每天坚持健身一小时，保持自己饱满的精神状态，塑造人格魅力，以此打动别人，因为推销产品就是推销自己，果真如此？

看他的经历：夜间货运航班的副驾驶 → 金融与交通管理专业 MBA → 派珀飞机公司销售员→空客销售员→空客销售总监，明明是横跨技术、商业战略、销售于一体的复合型人才，根本不是因为什么很虚的人格魅力。

1）对空客所有机型的所有数据都烂熟于心，总是能将产品特性与客户的需求点结合；

2）遇到有同样飞行背景的客户，可以用自己的驾驶经历和对方产生共鸣；

3）对航空运输业有很深的认识，可以从市场战略的角度帮客户进行分析；

4）A380 出来的时候，为了营造更好的演示效果，让人开发了 A380 模拟驾驶器；

5）请著名导演为自家产品拍宣传片...

能把这么多领域的知识融会贯通，还仅仅是一个普通的销售吗？

然而在职场，有一些总监，差不多就是监工而已，有见过一个市场部总监，连百度权重是什么都不知道，也不知道他是怎么上位的，这样的人到了 35 岁能不焦虑吗？

4、迭代速度的影响

不同的行业和岗位，经验积累的速度不一样。比如说互联网行业，迭代速度快，经验积累也快，被淘汰也很快。

然而工业界就又是一种情况了，我大学毕业那年在玻璃厂实习（我是学化材的），我们厂里面的技术专家 50 多岁了，每天精神抖擞的到车间里面指导我们工作，没见他有什么中年危机。

为什么呢？一条成熟的玻璃生产线，建成投产之后怎么也得用 7-8 年，这 8 年间，假设你不跳槽，那么是不可能有机会积累到新生产线的建设和设备调试经验的。

再拿日常生产来说，同规格的一批货，可能一周才能做完，那么把设备调试好之后，这一周只要看着监控，设备不出故障就行了。

信息迭代慢，中年危机感就不那么明显，35 岁才刚刚经历过各种风浪，正是发挥自己经验的时候。

迁移自己的模型

人类的大脑本来是要解决生存和繁衍的问题，在完成一项一项具体的任务后，慢慢有了推理、分析、情感等能力，于是现在的我们学会了「吃鸡」和「打农药」……

工作中，我们的思维和技能提高之后，也会把技能迁移，去解决更复杂的事情，因为卖健身卡的肯定比不过卖飞机的；新媒体专员肯定比不上营销总监。

什么样的技能是最容易迁移的？除了底层的逻辑思维，那就是各种各样的通用技能，比如编程、文案写作、数据分析……

就如同前面所说的「组块」概念，打磨完了一个小的工作模块，就可以尝试着去挑战更复杂的模块，最终实现技能的迁移。

而所谓的职业发展，可以这样理解：

我所构造的思维模型已经进行了足够多次的实践训练，模型本身的质量已经无法再提高了，于是尝试把这个模块整合到更大的模块中继续收集数据，最终打磨出一个可以解决更复杂问题的模型，把模型迁移到了附加值更高的价值链上。

本文转载自微信公众号「纸箱之神的中二病世界」，已获原作者授权。

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