摘要:为什么公司最终一定会死亡？王东岳从最底层进行了解释：因为熵。熵增定律就像但丁大门上的告示，任何封闭的系统最终命运就是消亡。 但幸运的是，科学家发现，生命系统在一定时间内是熵增的特例。在漫长的38亿年时间里，生命系统越来越复杂，越来越有序。 其
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为什么公司最终一定会死亡？王东岳从最底层进行了解释：因为熵。熵增定律就像但丁大门上的告示，任何封闭的系统最终命运就是消亡。
但幸运的是，科学家发现，生命系统在一定时间内是熵增的特例。在漫长的38亿年时间里，生命系统越来越复杂，越来越有序。
其中一个原因：生命系统是个开放系统，它可以不断从外界引入负熵流。拿人体来讲，我们把不需要的二氧化碳排出去，从外界吸收了阳光、食物、氧气等等来完成我们的新陈代谢。
因此，阻止熵增可选择的一个路径是：从机械型组织转为生物型组织。这是未来组织变革的一个大趋势。
其实这些说法的背后，隐藏着一个更大的世界观变革：
牛顿引发了机械论世界观，但达尔文带来了进化论世界观。
如果过去是管理的时代，管理的底层根基是牛顿机械论世界观；那么未来越来越重要的是创新，创新的底层逻辑是进化论世界观。
从决定论到混沌论
今天的主流管理过时了
法国数学家拉普拉斯提出的著名科学假设说：只要我能够测量今天宇宙里所有微粒的位置和它的速度，那么宇宙未来任何一个时刻的状况，全部在我掌握当中。这是决定论、预测论的观点。
但是，达尔文在进化论上毫不妥协地抛弃了决定论，在进化论里根本没有决定论。
父母基因的组合以及产生子代时随机性的变异，完全是偶然性的。还有生存竞争，也不是决定论的，是正反馈的自然选择。
物理定律可以对过去进行解释、对未来进行预测，但生物学只能对过去进行解释，对未来没有办法做预测，更像混沌理论。
新科学量子力学也摧毁了拉普拉斯决定论。海森堡提出著名的不确定性理论：你对位置测量得越准确，那么粒子速度就根本无法去测量。一开始人们以为只是测量工具的问题，后来才发现这跟工具无关，而是根本意义上的不确定性。
1986年英国皇家学会在纪念牛顿的《原理》发表300周年时，专门为这件事情道歉：“现在我们深深意识到：我们的前辈对牛顿力学的惊人成就是那样的崇拜，这使得他们把它总结为一种可预言的系统”，“我们以前曾经误导了公众，向他们宣传说满足牛顿定律的系统是决定论式的，但它已经被证明是不对的，今天我们愿意为此向公众表示道歉”。
《新科学与领导力》讲了这样一句话：“我们过去的管理理论是建构在牛顿的科学之上，但是科学本身已经飞快地往前走了，但是我们的管理还坐在已经过时了的科学之上。”这就是今天主流管理界最大的Bug，像刻舟求剑一样。
连科学家自己都承认，自己那个理论已经被新科学给推翻了，而我们的管理依然还架构在已经被推翻了的牛顿机械论之上。
从设计论到演化论
最大挑战是在管理中接纳异端
霍兰德是全世界第一个计算机博士。他有一个想法：能不能像繁育玉米种子一样，来繁殖计算程序呢？
过去写程序，都是聪明的设计师自己编出来的。而他和他的学生想用进化思想，为机器进化出而不是设计出一个算法程序。
有一个10×10的棋盘里散落着一些易拉罐，最左上角有一个机器人叫罗比。他们想编一段程序或者说进化一段程序，让罗比用最短的时间和步骤找到所有易拉罐，并把它们扔出去。
● 操作的第一步：随机生成200个清扫程序，有了初始量。接下来让罗比随机行动，但每一此次都会得到奖励或惩罚，如果把罐子收集起来加10分，撞了墙扣5分，如此等等。
● 操作的第二步：把罗比得分高的程序留下来，得分低的扔掉。进入下一轮，继续“繁殖”下一代程序。这个子代的程序要有很小的概率发生变异。
当进化计算的程序到了第250代，已经接近人类设计了；到了400代，已经接近最高水平；到1000代的时候已经趋于完美了。
最后的结论是，人类自我设计的最高分是346分，而进化出来的成绩是483分。这个实验完美的证明了一件事情：演化论超越了设计论。
它证明了38亿年，的的确确就通过遗传变异和自然选择就演化出了大千世界。
凯文·凯利说，演化特别适合以下三件事：
● 到达你想去而又找不到路的领域
● 到达你连想都想不出来的领域
● 开辟一个全新的领域
万维钢写过一篇文章说，其实市场经济就是进化经济学。熊彼特被称为“进化经济学的开创者”，所做的工作也是把进化论的思想引入经济学。我们可以大胆预测，未来所有领域都会引入进化论的思想。
所以，所谓创新，就是生物学里的变异。
把变异思想引入到创新实践里，需要注意两点：
● 变异的速度
在企业里应用进化论思想，迭代速度是关键的要素。
● 变异的数量
当达尔文提出自然选择时，他的反对者说不对，因为我们看到任何物种的改变都不可能超出一定的界限。比如，在人工选择里，你可以让狗跑得更快，或者让它的鼻子比以前更灵，但绝对不能把狗变成另外的东西。
达尔文怎么回答的呢？狗不能变成另外一个物种，原因就是在于人工选择的时候，变异少了。在一个封闭的人工选择当中，那些有限、有效的变异很快就耗尽了。
自然选择相较于人工选择的一大区别就是，变异无穷无尽。
所以，如果想在企业里应用进化论的思想，第一前提是，你的企业中是否有足够丰富的变异？创新源够不够？多样性够不够？而这恰恰是最大的挑战。
《创新的窘境》里讲到麦肯锡建立了一个强有力的流程，因此无论什么员工被分配到哪个项目，都能工作得井然有条。每年有上千个员工离职，有上千个MBA加入，但是麦肯锡仍然能年复一年、高质量地完成任务，因为它的流程很棒。
但是，这个流程恰恰只适合于那个不变的工业时代。麦肯锡这些能力同样构成它的缺陷。它严格的分析和数据驱动性流程有助于它在成熟、相对稳定的市场里创造价值，但在日新月异的科技领域和互联网领域，麦肯锡的客户基础就越来越少。
精益创业之父Steve Blank在《哈佛商业评论》写了篇文章，叫《创新大公司无法言说的伤》，指出：创业公司的目的是寻找商业模式，而大公司的目的是有效地执行一个商业模式，它俩初衷就是不一样的。
● 创业公司的本质是什么呢？是search right things（寻找正确的事情），如果要这样，你就必须不停地去试错。所谓试错就是变异。所以，创新意味着缺乏秩序。
● 但大公司的本质是什么呢？do things right（做正确的事），重要的是执行，一旦执行，需要制定KPI、制定流程。
接下来，Steve Blank讲了一句非常有意思的话：奇怪的是，大公司每增加一个执行力的流程，就等于增加了一条防止逃逸的绳索，于是企业创新就会死多一点点。
管理和创新的本质区别，可以用我们这张图来解释一下：
管理是在第一曲线之内，而创新是在两条曲线转换的那个领域。管理学和创新学本质上是两个学科，而管理的本质是牛顿机械论，创新的本质是达尔文的生物进化论。
创新就是多样性，它用在企业里就是异端，就是那些新奇的、超出常规的信息。它不会从确定性中产生，而是起源于混沌状态。所有的变异一定会来自于非共识的状态。
而稳定的流程是一个负反馈系统，你关心的是平均值。你对平均值以外的数据不感兴趣，这就根本就没有办法产生新信息。
从还原论到自组织
坚决不允许公司政策特别复杂
企业是一个复杂性的系统，它是不能用原来个体的性质和规律来解释的。整体将大于部分之和。
那多出来的那一部分，是如何无中生有的吗？不是，这就是自组织。
比如我们来看蚂蚁，单个蚂蚁的行为是非常简单的，但是由成百万、千万只蚂蚁所组成的蚁群，结构却相当的复杂，并且具备某种智能。
牛顿机械论认为这个世界都是由机械来组成的，如果这个系统发生变化，动力因只能来自于系统之外，如果没有外在的力量，系统就不可能发生变化。但是，自组织动力学恰恰是另外一种完全不同的想法。
在大海里，“成千上万条鱼组合在一起，就像一头巨兽一样游动，它们破浪前行，像一个活着的整体一样”。它们没有头领，之间也没有及时对话，一致性从何而来？有专门研究鱼群的科学家把不同的鱼染上不同的颜色，用不同的信息去追踪，结果发现，仅有三条规则。
规则一：跟上前面的鱼。规则二：跟身边的鱼保持同步。规则三：与其它的鱼保持一定的距离，也不要太近了。仅仅有三条规则，整体就像有新的生命一样。鱼群可以根据环境的变化来改变自己，这已经很难用还原论的方式从个体的鱼来解释了。从无到有，生命的力量突然出现的那一刻，这个力量就叫自组织。
自组织里的个体之间也一定存在着某种信息交流。但仅仅是原有信息的累积吗？不可能，单个蚂蚁很愚蠢的。这之中的秘密，叫做信息素。蚂蚁在行动过程中，能够释放某种信息素，吸引其它蚂蚁来追踪，沿信息素强烈的路径往前走。这是一种正反馈。
在这个思想的启发之下，MIT一个实验室的主任彭特兰，研究了人和人之间可否有这种互动方式。他发现，人和人之间的互动比个体的人更重要。
比如说减肥，过去一直认为这是个体努力的结果，但其实一个人体重改变，和他与改变了体重的同伴之间的接触量有特别密切的关系。
考试也是一样。你跟同伴接触所产生的影响，跟智商对考试分数的影响几乎一样大。你的成就是你周围最紧密的6个朋友的平均数。
总结一下，自组织动力学的几个关键性的机制是：
● 第一，大量个体
● 第二，相互作用
● 第三，简单规则
● 第四，群智涌现
● 第五，正反馈
回到人力资源管理上来，将来很有可能有一种管理的革命，它不再像以前一样着眼于对员工个体的管理，而是建立一种简单的规则，促进员工和员工之间的相互作用。所以HR将来会从管理个体转为重点去塑造连接，改变人们之间的连接方式。
这个原则对我们现实有什么帮助？举个例子，张一鸣说：“信息的流动本身对社会有非常深远的影响，我甚至觉得它可能是各种所有其它效率的基础。”这是他创办今日头条的初衷，也是方法论。他们公司内部有一个效率部门，专门优化信息流动。他坚决不允许公司里政策特别复杂。一个新的想法进来，什么时候被整个公司知道，甚至成为共识？他用这个时间长度来衡量公司创新的效率。
小结
有一个词叫“乌合之众”，而我们刚才讲了“众愚成智”。个体合成整体后可能变笨，也可能变聪明。全看你有没有把握好两点：
第一，多样性。一个组织时间长了会有一种“回音室效应”，大家的想法太一样了。你想做领域里的大牛，你的团队里必须要有一些弱关系，才能有创新。
第二，独立性。团队里不同的人必须有独立的思考。如果你找到很多不同背景的独立思考者，这些特立独行者的共识就是最佳策略，其回报率是普通大众共识回报率的300%。
(责任编辑：环球精益网)
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