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闲适的三种意义:工作真的是越忙越好吗

 追求最好 2017-07-25

最近几个月忙碌起来以后,一直都有朋友问起我为什么这么久都没有写东西了,每次我都只能抱歉地笑一笑,说最近实在太忙,以致很少有时间可以静下心来阅读、思考和写字。


或许很多人会问,这样到底好还是不好?说实话,好坏往往也并不这么简单。


忙碌和闲适,总像是地球的两级,太过忙碌和太过闲适,似乎都让人不适,总要在中间找一个最适合自己的平衡,日子才过得下去。


可是在许多人的心目中,两者相较,闲适往往比忙碌更可怕。组织自然是痛恨闲适的,这种痛恨,或者说是恐惧,背后有着悠久而深远的传统。当组织还是以人力驱动的时代,工人阶级的血泪告诉我们,在体力劳动者为主体的场景下,人力的投入增加意味着价值创造的线性增长,而人力投入的三个要素,效能,效率和时间,就变得尤为被关注。


效能和效率的增长并不是这么容易,但要增加劳动时间,却是相当容易的,当然加班费的问题也会被适当考虑一下的,于是更勤劳的工人创造了更大的价值,同时也获得更高报酬。


当时间投入被和价值创造挂钩,随之而来的价值评价和价值分配的倾斜,实现了工作对人的塑造和对社会评价的影响,闲散变得尤为不可接受,而长时间地为工作操劳便成了美德。


这种美德本身也是在逻辑上最能被接受的,因为这套一以贯之的逻辑在简单劳动时代打通了从价值创造、价值评价到价值分配的正确导向,尽管他们会让体力劳动者和简单的知识工作者变得疲惫不堪,但并没有产生矛盾。


这种看起来很好的状态一直维持了好几十年,然后矛盾还是产生了,当社会的复杂度提升、科技进一步发展等变量迭起,工作的复杂度也进一步提升,大量的知识工作者产生,而越是从事复杂性更高工作的知识工作者会发现,自己的劳动时间和价值创造并不是呈简单的正相关关系自己全速运转的时候远远不是创造的价值最大的时候


无论是要做研究、设计还是思想、创新,都需要大量的信息获取、大量的灵感搜寻和大量的思考,这些动作随时随地都在发生,占据大量时间,都在为知识工作者提供应对复杂性和不确定性的武器,但这些事件本身是排他且不产生价值创造的,也就是无法进行工作成果交付的。


就如同我们很难想象一个没有认真学过书法,没有去印度修行,没有彻夜听鲍勃迪伦的经历的乔布斯,能设计出Mac、iPod、iPhone这样激动人心的产品;我们也很难想象一个把员工经年累月塞在格子间的IDEO能实现这么多精妙绝伦的设计作品,这些改变人类的产品绝不是依靠冥思苦想、熬夜加班就能诞生的,事实就是如此。


这件事情在一个长期痛恨和恐惧闲适的组织来看是不可接受的,因为前面这个贯穿了价值创造、价值评价到价值分配的天经地义的逻辑告诉他们,员工投入在工作上投入时间变少会导致价值创造降低,所以组织依然用管理体力劳动者的方式去对待知识工作者,比如千方百计增加工作量、增加劳动时间,乃至于监控上班的行为,方法层出不穷。


这些做法不可谓不卖力,但是由于面对的时间和对象不对,所以显得特别的:“反差萌”。


这种反差萌的表现在于,一个本意是在增加知识劳动者劳动时间的措施,导致的结果却是在降低知识工作者的生产力和创造力,因为他们让知识工作者长时间陷入缺乏信息输入和思考空间的境地,却要知识工作者长时间以更大的强度进行输出和交付,这无论对知识工作者还是组织本身而言,都是巨大的价值浪费。


这也是为什么如今越来越多优秀的知识工作者都更倾向于成为freelancer而不是被组织雇佣的一个重要原因,因为freelancer可以更自由地安排自己的时间,而不会让自己的时间无限制地被组织所安排,可以把时间投入到自己觉得重要的事情上,而不只是别人觉得重要的事情上。


未来freelancer的现象会继续井喷,因为越优秀的知识工作者,只会越需要闲暇,因为他们对自己的价值创造的信心和期望更高。让优秀的知识工作者自己掌握自己的时间和节奏,是让他们产生最大价值的最好方法。


当然,除了成为freelancer以外,还有一种方式也正在帮助人们实现更闲适的生活,但这种方式会来得更加激烈和不可逆。


当AI这样的技术进一步发展,它绝不只是像过去的科技革命一样只是提升效率,而是开始直接消灭工作,体力劳动者和简单的知识工作者将首当其冲面临冲击,然后不断向更复杂的知识工作发起挑战,当人类的大量工作都由机器完成以后,被替代的人类会自然变成没有工作的“有闲阶级”,而更优秀的知识工作者,也可以自然地将部分工作让渡给机器,以获取更多的闲暇。


但是当所有人都获得了不同程度的闲暇以后,社会从价值创造到价值分配的链条应该如何重构,又会成为一个新的问题。当然,那时候社会物资随着新的生产力变革而极大丰富,恐怕这也变得不再是一个问题。


唯一的问题是,我们用这样巨大的闲暇去做什么,去思考哲学,还是创作艺术,还是娱乐至死,或许闲暇和娱乐等词汇本身也会被重新定义,成为生活中具备更大意义的标志性属性。在人工智能快速发展的当下,这确实是一个值得所有人赶紧思考的问题。





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