朋友，你是否也曾感到，这个世界的变化快得让人喘不过气？

AI、大数据、区块链、机器学习……这些词汇天天在眼前晃，好像不懂点技术，明天就要被时代抛弃。想学吧，又觉得面前是座高不可攀的技术大山，光看那些厚厚的编程书和复杂的术语就头大，不知从何下手。

别焦虑！今天带来的这本《数字思维》，或许能给你一颗“定心丸”。这本书的核心观点非常鼓舞人心：在这个数字时代，我们普通人完全没必要成为技术专家。你只需要掌握各个关键领域大约30%的核心知识，就足以构建起应对变化的“数字思维”，在工作中游刃有余，甚至抓住新的机遇。

这就像学一门外语。想成为文学大师可能需要掌握上万个单词，但若只是想在国外顺畅地旅行、点餐、问路，学会最常用的那三五千个词（差不多是30%）就完全够用了。

那么，这关键的“30%”具体包括什么呢？这本书将其梳理为三大板块：协作、计算和变革。我们来用大白话拆解一下。

01

协作：学会和机器做同事

以前，电脑手机是我们的工具。但现在，AI正在快速成为我们的“同事”。想和这位新同事相处愉快，你得懂点它的“脾气”。

●它很“直”，不会拐弯：书里有个有趣的例子，一位教授和AI助理邮件沟通安排会议，来回改了几次时间都没成功，教授很恼火。问题出在哪？出在教授用了太多模糊的人类社交语言（比如“希望这次时间能定下来”），而AI只能理解清晰、明确的指令。所以，与机器协作的第一课是：把它当机器，用精确的语言下达指令，别指望它能理解弦外之音。

●了解它如何“学习”：你不需要会造AI，但最好知道AI背后的“机器学习”大致是怎么回事。它就像教小孩认猫狗：你给它看大量标有“猫”或“狗”的图片，它自己会总结出猫狗的特征，下次见到新图片就能认出来。它通过海量数据“训练”自己，从而获得预测和判断的能力。明白这一点，你就能理解为什么数据对AI如此重要，也能对它输出的结果有个基本的判断。

●信任，但保持了解：对于计算、分类这种任务，机器通常比人可靠。但在更复杂、需要人情世故判断的事情上，我们仍需谨慎。培养数字思维，意味着我们知道在什么情况下可以信任机器的判断，同时也懂得审视它的决策过程是否透明可靠。

综上，与机器协作，不在于你的技术多高超，而在于你转换思维，用“机器能听懂的方式”与它高效共事。

（图源网络，侵删）

02

计算：做数据的主人，而非奴隶

我们生活在数据的海洋里，但很多人要么盲目相信数据，要么完全看不懂数据。

◆数据不是“客观真理”：这是最重要的一课。所有数据都是人创造和收集的，这个过程本身就可能带有主观性甚至偏见。书里举例，一个城市用App报告坑洼位置，结果只有富人区的数据，因为低收入社区用这个App的人少。如果只看数据修路，那资源就全倾斜了。所以，对待数据，首先要带着批判性的眼光，问一句：这数据是怎么来的？能代表全部事实吗？

◆看懂数据的“语言”：你不需要成为统计学家，但需要能听懂基本的“数据语言”。比如：

①描述性统计：就是告诉你数据的基本情况，比如“平均工资是多少”、“销量最高的是哪款产品”。

②推断统计：就是用一小部分样本（比如抽查1000个用户）去推测整体的情况（比如全国用户的喜好），这时候会有一个“置信区间”，告诉你这个推测有多靠谱。

③相关不等于因果：这是最常被误用的点。数据显示“冰淇淋销量越高，溺水人数越多”，这并不意味着吃冰淇淋会导致溺水，更可能的原因是——天气热（第三个变量）。理解这一点，能避免你被很多看似有道理的数据分析带偏。

◆数据可视化是门艺术：同样的数据，用不同的图表展示，会带来完全不同的效果。一个精美的3D动态模型可能让人身临其境，但也可能让人过于关注细节而忽略大局。用数字思维看数据展示，要学会思考：这个图表想让我关注什么？它有没有隐藏什么？

综上，计算思维，是让你拥有解读数据、提出关键问题、并利用数据讲故事的能力，从而做出更明智的决策。

（图源网络，侵删）

03

变革：拥抱变化，安全实验

数字时代唯一不变的，就是变化本身。如何在这种动态中保持竞争力？

■安全心态要转变：别再幻想能建一座绝对安全的“数字城堡”。在相互连接的复杂网络里，安全问题是“何时发生”，而非“是否会发生”。数字思维要求我们提前准备好应对方案，而不是徒劳地追求100%的安全。同时，要像还房贷一样，持续为“技术债务”还债——即不断更新和维护老旧的系统，防止它们某天突然“崩盘”。

■隐私是需要主动设计的：我们的线上行为会留下“数字脚印”。培养数字思维，意味着我们要有意识地去了解哪些数据被收集了、用作何用，并支持那些在产品设计之初就把隐私保护考虑进去的公司和产品。

■实验精神是关键：在快速变化的时代，直觉和经验可能失灵。最好的办法是“小步快跑，快速试错”。通过A/B测试等方法，用最小的成本做实验，让数据告诉你哪个方案更好。这需要公司营造一种“心理安全感”，让员工不怕失败，敢于尝试。对于个人而言，这也是一种宝贵的工作方法——有什么新想法，做个最小版本的尝试，用结果说话。

■持续学习是常态：数字化转型不是一次性的项目，而是一个持续的过程。这意味着我们每个人都必须成为“终身学习者”。源讯公司投入巨资为员工进行数字技能培训，亚马逊拿出7亿美元给员工“再培训”，都说明了这一点。对于我们个人，保持好奇心，主动去学习新工具、了解新概念，就是在为自己投资。

综上，变革思维，是让你从被动应对变化，转为主动拥抱和学习，甚至在变化中创造机会。

（图源网络，侵删）

写在最后

《数字思维》这本书给我们最大的启示，或许不是具体的技术知识，而是一种信心：在AI时代，你的起点和背景并不重要，重要的是你是否具备一种开放的、愿意学习的心态。

我们无需恐惧技术，也无需把自己逼成程序员。只需在每个关键领域，有选择地学习那最核心的30%，搭建起一个理解数字世界的框架。

这套“30%法则”，本质上是为我们提供了一套在不确定时代生存与发展的导航系统。它不能预测每一个岔路口，但能保证我们大方向正确，知道如何获取所需信息，并与人类、机器协同找到前行的路。

从现在开始，试着用数字思维的视角去看待工作生活中的问题，勇敢地向你不懂的领域提出那个“傻问题”，你会发现，跟上这个时代的节奏，并没有想象中那么难。