सुपरलीनियर रिटर्न्स

अक्टूबर 2023

बचपन में दुनिया के बारे में जो सबसे ज़रूरी बातें मैं नहीं समझता था, उनमें से एक यह थी कि प्रदर्शन का प्रतिफल किस हद तक सुपरलीनियर होता है।

शिक्षकों और कोचों ने हमें अप्रत्यक्ष रूप से बताया कि प्रतिफल लीनियर (रैखिक) होता है। "जितना डालोगे, उतना पाओगे," यह मैंने हज़ारों बार सुना। उनका इरादा अच्छा था, लेकिन यह शायद ही कभी सच होता है। अगर आपका प्रोडक्ट आपके प्रतियोगी के प्रोडक्ट से सिर्फ़ आधा अच्छा है, तो आपको आधे ग्राहक नहीं मिलते। आपको कोई ग्राहक नहीं मिलता, और आपका धंधा बंद हो जाता है।

यह स्पष्ट रूप से सच है कि व्यवसाय में प्रदर्शन का प्रतिफल सुपरलीनियर होता है। कुछ लोग सोचते हैं कि यह पूंजीवाद की एक खामी है, और अगर हम नियम बदल दें तो यह सच नहीं रहेगा। लेकिन प्रदर्शन के लिए सुपरलीनियर रिटर्न्स दुनिया की एक विशेषता है, न कि हमारे बनाए गए नियमों की कोई कलाकृति। हम प्रसिद्धि, शक्ति, सैन्य जीत, ज्ञान और यहाँ तक कि मानवता को होने वाले लाभ में भी यही पैटर्न देखते हैं। इन सभी में, अमीर और अमीर होते जाते हैं। [1]

आप सुपरलीनियर रिटर्न्स की अवधारणा को समझे बिना दुनिया को नहीं समझ सकते। और अगर आप महत्वाकांक्षी हैं तो आपको निश्चित रूप से इसे समझना चाहिए, क्योंकि यही वह लहर होगी जिस पर आप सर्फ करेंगे।

ऐसा लग सकता है कि सुपरलीनियर रिटर्न्स वाली कई अलग-अलग स्थितियाँ हैं, लेकिन जहाँ तक मैं बता सकता हूँ, वे दो मूल कारणों में सिमट जाती हैं: घातांकीय वृद्धि (exponential growth) और थ्रेशहोल्ड (सीमाएँ)।

सुपरलीनियर रिटर्न्स का सबसे स्पष्ट मामला तब होता है जब आप किसी ऐसी चीज़ पर काम कर रहे होते हैं जो घातांकीय रूप से बढ़ती है। उदाहरण के लिए, बैक्टीरियल कल्चर उगाना। जब वे बढ़ते हैं, तो वे घातांकीय रूप से बढ़ते हैं। लेकिन उन्हें उगाना मुश्किल होता है। जिसका मतलब है कि जो इसमें माहिर है और जो नहीं है, उनके परिणाम में बहुत बड़ा अंतर होता है।

स्टार्टअप्स भी घातांकीय रूप से बढ़ सकते हैं, और हम वहाँ भी यही पैटर्न देखते हैं। कुछ उच्च विकास दर हासिल करने में सफल होते हैं। अधिकांश नहीं। और परिणामस्वरूप आपको गुणात्मक रूप से भिन्न परिणाम मिलते हैं: उच्च विकास दर वाली कंपनियाँ अत्यधिक मूल्यवान हो जाती हैं, जबकि कम विकास दर वाली कंपनियाँ शायद जीवित भी नहीं रह पातीं।

Y Combinator संस्थापकों को निरपेक्ष संख्याओं के बजाय विकास दर पर ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रोत्साहित करता है। यह उन्हें शुरुआती दौर में हतोत्साहित होने से बचाता है, जब निरपेक्ष संख्याएँ अभी भी कम होती हैं। यह उन्हें यह तय करने में भी मदद करता है कि किस पर ध्यान केंद्रित करना है: आप कंपनी को विकसित करने के तरीके के लिए विकास दर को एक कंपास के रूप में उपयोग कर सकते हैं। लेकिन मुख्य लाभ यह है कि विकास दर पर ध्यान केंद्रित करके आप कुछ ऐसा हासिल करते हैं जो घातांकीय रूप से बढ़ता है।

YC संस्थापकों को स्पष्ट रूप से यह नहीं बताता है कि विकास दर के साथ "आप जितना डालते हैं उतना ही पाते हैं," लेकिन यह सच्चाई से बहुत दूर नहीं है। और यदि विकास दर प्रदर्शन के समानुपाती होती, तो समय t में प्रदर्शन p के लिए इनाम p t के समानुपाती होता।

इस बारे में दशकों तक सोचने के बाद भी, मुझे यह वाक्य चौंकाने वाला लगता है।

जब भी आप कितना अच्छा करते हैं यह इस बात पर निर्भर करता है कि आपने कितना अच्छा किया है, तो आपको घातांकीय वृद्धि मिलेगी। लेकिन न तो हमारा DNA और न ही हमारे रीति-रिवाज हमें इसके लिए तैयार करते हैं। किसी को भी घातांकीय वृद्धि स्वाभाविक नहीं लगती; हर बच्चा पहली बार सुनने पर उस आदमी की कहानी से हैरान होता है जो राजा से पहले दिन चावल का एक दाना और हर अगले दिन दोगुनी मात्रा मांगता है।

जो हम स्वाभाविक रूप से नहीं समझते हैं, उससे निपटने के लिए हम रीति-रिवाज विकसित करते हैं, लेकिन हमारे पास घातांकीय वृद्धि के बारे में भी बहुत से रीति-रिवाज नहीं हैं, क्योंकि मानव इतिहास में इसके बहुत कम उदाहरण हैं। सिद्धांत रूप में पशुपालन एक होना चाहिए था: आपके पास जितने अधिक जानवर होते, उनके उतने ही अधिक बच्चे होते। लेकिन व्यवहार में चराई भूमि सीमित कारक थी, और उसे घातांकीय रूप से बढ़ाने की कोई योजना नहीं थी।

या अधिक सटीक रूप से, कोई सामान्य रूप से लागू होने वाली योजना नहीं थी। अपने क्षेत्र को घातांकीय रूप से बढ़ाने का एक तरीका था: विजय के द्वारा। आप जितने अधिक क्षेत्र को नियंत्रित करते हैं, आपकी सेना उतनी ही शक्तिशाली हो जाती है, और नए क्षेत्र को जीतना उतना ही आसान हो जाता है। यही कारण है कि इतिहास साम्राज्यों से भरा है। लेकिन इतने कम लोगों ने साम्राज्य बनाए या चलाए कि उनके अनुभवों ने रीति-रिवाजों को बहुत अधिक प्रभावित नहीं किया। सम्राट एक दूरस्थ और भयानक व्यक्ति था, न कि ऐसा स्रोत जिससे कोई अपने जीवन में सबक ले सके।

औद्योगीकरण-पूर्व समय में घातांकीय वृद्धि का सबसे आम मामला शायद विद्वता थी। आप जितना अधिक जानते हैं, नई चीजें सीखना उतना ही आसान होता है। परिणाम, तब और अब, यह था कि कुछ लोग कुछ विषयों के बारे में बाकी लोगों की तुलना में आश्चर्यजनक रूप से अधिक जानकार थे। लेकिन इसने भी रीति-रिवाजों को बहुत अधिक प्रभावित नहीं किया। यद्यपि विचारों के साम्राज्य एक-दूसरे पर छा सकते हैं और इस प्रकार बहुत अधिक सम्राट हो सकते हैं, औद्योगीकरण-पूर्व समय में इस प्रकार के साम्राज्य का बहुत कम व्यावहारिक प्रभाव था। [2]

पिछली कुछ शताब्दियों में यह बदल गया है। अब विचारों के सम्राट ऐसे बम डिज़ाइन कर सकते हैं जो क्षेत्र के सम्राटों को हरा दें। लेकिन यह घटना अभी भी इतनी नई है कि हमने इसे पूरी तरह से आत्मसात नहीं किया है। यहाँ तक कि कुछ प्रतिभागी भी यह महसूस नहीं करते कि वे घातांकीय वृद्धि से लाभान्वित हो रहे हैं या पूछते हैं कि वे इसके अन्य उदाहरणों से क्या सीख सकते हैं।

सुपरलीनियर रिटर्न्स का दूसरा स्रोत "विजेता सब कुछ ले जाता है" (winner take all) अभिव्यक्ति में निहित है। एक खेल मैच में प्रदर्शन और प्रतिफल के बीच का संबंध एक स्टेप फ़ंक्शन (step function) है: जीतने वाली टीम को एक जीत मिलती है चाहे वे बहुत बेहतर करें या थोड़ा बेहतर। [3]

स्टेप फ़ंक्शन का स्रोत प्रतिस्पर्धा अपने आप में नहीं है। यह है कि परिणाम में थ्रेशहोल्ड होते हैं। आपको उन्हें प्राप्त करने के लिए प्रतिस्पर्धा की आवश्यकता नहीं है। ऐसी स्थितियों में थ्रेशहोल्ड हो सकते हैं जहाँ आप एकमात्र प्रतिभागी हैं, जैसे कि एक प्रमेय सिद्ध करना या एक लक्ष्य को भेदना।

यह उल्लेखनीय है कि कितनी बार सुपरलीनियर रिटर्न्स के एक स्रोत वाली स्थिति में दूसरा भी होता है। थ्रेशहोल्ड पार करने से घातांकीय वृद्धि होती है: एक लड़ाई में जीतने वाली टीम को आमतौर पर कम नुकसान होता है, जिससे भविष्य में उनके जीतने की संभावना अधिक हो जाती है। और घातांकीय वृद्धि आपको थ्रेशहोल्ड पार करने में मदद करती है: नेटवर्क प्रभाव वाले बाजार में, एक कंपनी जो पर्याप्त तेजी से बढ़ती है, संभावित प्रतिस्पर्धियों को बाहर कर सकती है।

प्रसिद्धि एक दिलचस्प उदाहरण है जो सुपरलीनियर रिटर्न्स के दोनों स्रोतों को जोड़ती है। प्रसिद्धि घातांकीय रूप से बढ़ती है क्योंकि मौजूदा प्रशंसक आपके लिए नए प्रशंसक लाते हैं। लेकिन इसका इतना केंद्रित होने का मूल कारण थ्रेशहोल्ड है: औसत व्यक्ति के दिमाग में ए-लिस्ट (A-list) पर बहुत सीमित जगह होती है।

सुपरलीनियर रिटर्न्स के दोनों स्रोतों को मिलाने वाला सबसे महत्वपूर्ण मामला शायद सीखना है। ज्ञान घातांकीय रूप से बढ़ता है, लेकिन इसमें थ्रेशहोल्ड भी होते हैं। उदाहरण के लिए, साइकिल चलाना सीखना। इनमें से कुछ थ्रेशहोल्ड मशीन टूल्स के समान हैं: एक बार जब आप पढ़ना सीख जाते हैं, तो आप कुछ भी बहुत तेजी से सीखने में सक्षम हो जाते हैं। लेकिन सबसे महत्वपूर्ण थ्रेशहोल्ड वे हैं जो नई खोजों का प्रतिनिधित्व करते हैं। ज्ञान इस अर्थ में फ्रैक्टल (fractal) जैसा लगता है कि यदि आप ज्ञान के एक क्षेत्र की सीमा पर जोर देते हैं, तो आप कभी-कभी एक पूरे नए क्षेत्र की खोज करते हैं। और यदि आप ऐसा करते हैं, तो आपको इसमें की जाने वाली सभी नई खोजों पर पहला मौका मिलता है। न्यूटन ने यह किया, और ड्यूरर और डार्विन ने भी।

क्या सुपरलीनियर रिटर्न्स वाली स्थितियों को खोजने के लिए सामान्य नियम हैं? सबसे स्पष्ट नियम है ऐसे काम की तलाश करना जो कंपाउंड (चक्रवृद्धि) होता है।

काम के कंपाउंड होने के दो तरीके हैं। यह सीधे कंपाउंड हो सकता है, इस अर्थ में कि एक चक्र में अच्छा करने से आप अगले में बेहतर करते हैं। यह तब होता है जब आप बुनियादी ढाँचा बना रहे होते हैं, या दर्शक या ब्रांड बढ़ा रहे होते हैं। या काम आपको सिखाकर कंपाउंड हो सकता है, क्योंकि सीखना कंपाउंड होता है। यह दूसरा मामला एक दिलचस्प है क्योंकि आपको लग सकता है कि आप बुरा कर रहे हैं जब यह हो रहा है। आप अपने तत्काल लक्ष्य को प्राप्त करने में विफल हो सकते हैं। लेकिन अगर आप बहुत कुछ सीख रहे हैं, तो आपको फिर भी घातांकीय वृद्धि मिल रही है।

यही एक कारण है कि Silicon Valley असफलता के प्रति इतनी सहिष्णु है। Silicon Valley में लोग असफलता के प्रति आँख बंद करके सहिष्णु नहीं हैं। वे आप पर तभी दांव लगाना जारी रखेंगे जब आप अपनी असफलताओं से सीख रहे हों। लेकिन अगर आप सीख रहे हैं, तो आप वास्तव में एक अच्छा दांव हैं: हो सकता है कि आपकी कंपनी उस तरह से नहीं बढ़ी जैसा आप चाहते थे, लेकिन आप खुद बढ़े हैं, और इससे अंततः परिणाम मिलना चाहिए।

वास्तव में, घातांकीय वृद्धि के वे रूप जो सीखने से नहीं बनते, वे अक्सर इसके साथ इतने मिले-जुले होते हैं कि हमें शायद इसे अपवाद के बजाय नियम मानना चाहिए। जिससे एक और अनुमान मिलता है: हमेशा सीखते रहें। यदि आप सीख नहीं रहे हैं, तो आप शायद उस रास्ते पर नहीं हैं जो सुपरलीनियर रिटर्न्स की ओर ले जाता है।

लेकिन आप क्या सीख रहे हैं, इसे ज़्यादा ऑप्टिमाइज़ न करें। अपने आप को केवल उन चीजों को सीखने तक सीमित न रखें जो पहले से ही मूल्यवान मानी जाती हैं। आप सीख रहे हैं; आप अभी तक निश्चित रूप से नहीं जानते कि क्या मूल्यवान होने वाला है, और यदि आप बहुत सख्त हैं तो आप बाहरी चीजों को काट देंगे।

स्टेप फ़ंक्शंस के बारे में क्या? क्या 'थ्रेशहोल्ड खोजें' या 'प्रतिस्पर्धा खोजें' जैसे उपयोगी अनुमान भी हैं? यहाँ स्थिति अधिक मुश्किल है। एक थ्रेशहोल्ड का अस्तित्व यह गारंटी नहीं देता है कि खेल खेलने लायक होगा। यदि आप रशियन रूले का एक दौर खेलते हैं, तो आप निश्चित रूप से एक थ्रेशहोल्ड वाली स्थिति में होंगे, लेकिन सबसे अच्छी स्थिति में आप बेहतर नहीं होते हैं। 'प्रतिस्पर्धा खोजें' भी उतना ही बेकार है; क्या होगा अगर पुरस्कार प्रतिस्पर्धा के लायक नहीं है? पर्याप्त तेज़ घातांकीय वृद्धि रिटर्न वक्र के आकार और परिमाण दोनों की गारंटी देती है - क्योंकि जो चीज़ पर्याप्त तेज़ी से बढ़ती है वह बड़ी हो जाएगी भले ही वह शुरू में तुच्छ रूप से छोटी हो - लेकिन थ्रेशहोल्ड केवल आकार की गारंटी देते हैं। [4]

थ्रेशहोल्ड का लाभ उठाने के लिए एक सिद्धांत में यह सुनिश्चित करने के लिए एक परीक्षण शामिल होना चाहिए कि खेल खेलने लायक है। यहाँ एक है जो ऐसा करता है: अगर आपको कोई ऐसी चीज़ मिलती है जो औसत दर्जे की है फिर भी लोकप्रिय है, तो उसे बदलना एक अच्छा विचार हो सकता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई कंपनी एक ऐसा उत्पाद बनाती है जिसे लोग नापसंद करते हैं फिर भी खरीदते हैं, तो संभवतः वे एक बेहतर विकल्प खरीदेंगे यदि आप एक बनाते हैं। [5]

यह बहुत अच्छा होगा यदि बौद्धिक थ्रेशहोल्ड खोजने का कोई तरीका होता। क्या यह बताने का कोई तरीका है कि किन सवालों के परे पूरे नए क्षेत्र हैं? मुझे संदेह है कि हम कभी भी इसकी निश्चितता के साथ भविष्यवाणी कर सकते हैं, लेकिन पुरस्कार इतना मूल्यवान है कि ऐसे भविष्यवक्ता होना उपयोगी होगा जो यादृच्छिक से थोड़ा बेहतर हों, और उन्हें खोजने की उम्मीद है। हम कुछ हद तक भविष्यवाणी कर सकते हैं कि कब एक शोध समस्या से नई खोजों की संभावना नहीं है: जब यह वैध लेकिन उबाऊ लगती है। जबकि जिस तरह की खोजों से नई खोजें होती हैं, वे बहुत रहस्यमय लगती हैं, लेकिन शायद महत्वहीन। (यदि वे रहस्यमय और स्पष्ट रूप से महत्वपूर्ण होते, तो वे प्रसिद्ध खुले प्रश्न होते जिन पर बहुत से लोग पहले से ही काम कर रहे होते।) तो यहाँ एक अनुमान यह है कि करियरवाद के बजाय जिज्ञासा से प्रेरित हों - अपनी जिज्ञासा को खुली छूट दें बजाय इसके कि आप उस पर काम करें जो आपसे अपेक्षित है।

प्रदर्शन के लिए सुपरलीनियर रिटर्न्स की संभावना महत्वाकांक्षी लोगों के लिए एक रोमांचक बात है। और इस विभाग में अच्छी खबर है: यह क्षेत्र दोनों दिशाओं में विस्तार कर रहा है। ऐसे और भी प्रकार के काम हैं जिनमें आप सुपरलीनियर रिटर्न्स प्राप्त कर सकते हैं, और रिटर्न्स खुद भी बढ़ रहे हैं।

इसके दो कारण हैं, हालांकि वे इतने निकट से जुड़े हुए हैं कि वे डेढ़ की तरह हैं: प्रौद्योगिकी में प्रगति, और संगठनों के घटते महत्व।

पचास साल पहले महत्वाकांक्षी परियोजनाओं पर काम करने के लिए किसी संगठन का हिस्सा होना बहुत अधिक आवश्यक था। यह आपके लिए आवश्यक संसाधन प्राप्त करने का एकमात्र तरीका था, सहकर्मियों को पाने का एकमात्र तरीका था, और वितरण प्राप्त करने का एकमात्र तरीका था। इसलिए 1970 में आपकी प्रतिष्ठा ज्यादातर मामलों में उस संगठन की प्रतिष्ठा थी जिससे आप संबंधित थे। और प्रतिष्ठा एक सटीक भविष्यवक्ता थी, क्योंकि यदि आप किसी संगठन का हिस्सा नहीं थे, तो आपके बहुत कुछ हासिल करने की संभावना नहीं थी। कुछ अपवाद थे, विशेष रूप से कलाकार और लेखक, जो सस्ते उपकरणों का उपयोग करके अकेले काम करते थे और उनके अपने ब्रांड थे। लेकिन वे भी दर्शकों तक पहुँचने के लिए संगठनों की दया पर थे। [6]

संगठनों द्वारा शासित दुनिया ने प्रदर्शन के प्रतिफल में भिन्नता को कम कर दिया। लेकिन यह दुनिया मेरे जीवनकाल में ही महत्वपूर्ण रूप से समाप्त हो गई है। अब बहुत से लोग उस स्वतंत्रता का आनंद ले सकते हैं जो 20वीं सदी में कलाकारों और लेखकों के पास थी। बहुत सारी महत्वाकांक्षी परियोजनाएँ हैं जिनके लिए बहुत अधिक प्रारंभिक धन की आवश्यकता नहीं होती है, और सीखने, पैसा कमाने, सहकर्मियों को खोजने और दर्शकों तक पहुँचने के बहुत सारे नए तरीके हैं।

अभी भी पुरानी दुनिया का बहुत कुछ बचा है, लेकिन परिवर्तन की दर ऐतिहासिक मानकों के हिसाब से नाटकीय रही है। विशेष रूप से यह देखते हुए कि दांव पर क्या है। प्रदर्शन के प्रतिफल में बदलाव से अधिक मौलिक बदलाव की कल्पना करना मुश्किल है।

संस्थानों के मंदक प्रभाव के बिना, परिणामों में अधिक भिन्नता होगी। जिसका अर्थ यह नहीं है कि हर कोई बेहतर होगा: जो लोग अच्छा करते हैं वे और भी बेहतर करेंगे, लेकिन जो लोग बुरा करते हैं वे और बुरा करेंगे। यह ध्यान में रखने योग्य एक महत्वपूर्ण बिंदु है। सुपरलीनियर रिटर्न्स के लिए खुद को उजागर करना हर किसी के लिए नहीं है। अधिकांश लोग पूल के हिस्से के रूप में बेहतर रहेंगे। तो किसे सुपरलीनियर रिटर्न्स के लिए प्रयास करना चाहिए? दो प्रकार के महत्वाकांक्षी लोग: वे जो जानते हैं कि वे इतने अच्छे हैं कि वे उच्च भिन्नता वाली दुनिया में शुद्ध रूप से आगे रहेंगे, और वे, विशेष रूप से युवा, जो यह पता लगाने के लिए इसे आज़माने का जोखिम उठा सकते हैं। [7]

संस्थानों से दूर जाने का यह बदलाव केवल उनके वर्तमान निवासियों का पलायन नहीं होगा। कई नए विजेता वे लोग होंगे जिन्हें उन्होंने कभी अंदर नहीं आने दिया होता। इसलिए अवसर का परिणामी लोकतंत्रीकरण संस्थानों द्वारा स्वयं पकाए गए किसी भी पालतू आंतरिक संस्करण की तुलना में अधिक और अधिक प्रामाणिक होगा।

हर कोई महत्वाकांक्षा के इस महान ताला-खोलने से खुश नहीं है। यह कुछ निहित स्वार्थों को खतरा पहुँचाता है और कुछ विचारधाराओं का खंडन करता है। [8] लेकिन अगर आप एक महत्वाकांक्षी व्यक्ति हैं तो यह आपके लिए अच्छी खबर है। आपको इसका लाभ कैसे उठाना चाहिए?

प्रदर्शन के लिए सुपरलीनियर रिटर्न्स का लाभ उठाने का सबसे स्पष्ट तरीका असाधारण रूप से अच्छा काम करना है। वक्र के दूर के छोर पर, वृद्धिशील प्रयास एक सौदा है। और भी अधिक इसलिए क्योंकि दूर के छोर पर कम प्रतिस्पर्धा है - और न केवल इस स्पष्ट कारण से कि कुछ असाधारण रूप से अच्छा करना कठिन है, बल्कि इसलिए भी कि लोग इस संभावना को इतना डरावना पाते हैं कि कुछ ही प्रयास करते हैं। जिसका मतलब है कि असाधारण काम करना न केवल एक सौदा है, बल्कि प्रयास करना भी एक सौदा है।

कई चर हैं जो आपके काम की गुणवत्ता को प्रभावित करते हैं, और यदि आप एक बाहरी व्यक्ति बनना चाहते हैं तो आपको लगभग उन सभी को सही करना होगा। उदाहरण के लिए, कुछ असाधारण रूप से अच्छा करने के लिए, आपको उसमें रुचि होनी चाहिए। केवल परिश्रम पर्याप्त नहीं है। इसलिए सुपरलीनियर रिटर्न्स वाली दुनिया में, यह जानना और भी अधिक मूल्यवान है कि आपकी रुचि किसमें है, और उस पर काम करने के तरीके खोजना। [9] यह भी महत्वपूर्ण होगा कि आप ऐसा काम चुनें जो आपकी परिस्थितियों के अनुकूल हो। उदाहरण के लिए, यदि कोई ऐसा काम है जिसमें स्वाभाविक रूप से समय और ऊर्जा का भारी व्यय होता है, तो इसे तब करना और भी मूल्यवान होगा जब आप युवा हों और अभी तक बच्चे न हों।

महान काम करने की तकनीक आश्चर्यजनक रूप से बहुत है। यह सिर्फ कड़ी मेहनत करने की बात नहीं है। मैं एक पैराग्राफ में एक नुस्खा देने की कोशिश करने जा रहा हूँ।

ऐसा काम चुनें जिसके लिए आपके पास स्वाभाविक योग्यता और गहरी रुचि हो। अपनी परियोजनाओं पर काम करने की आदत डालें; इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि वे क्या हैं, जब तक कि वे आपको रोमांचक रूप से महत्वाकांक्षी लगें। बर्नआउट हुए बिना जितनी मेहनत कर सकते हैं करें, और यह अंततः आपको ज्ञान की सीमाओं में से एक तक ले जाएगा। ये दूर से चिकनी दिखती हैं, लेकिन करीब से वे अंतरालों से भरी होती हैं। ऐसे अंतरालों पर ध्यान दें और उनका पता लगाएँ, और यदि आप भाग्यशाली हैं तो कोई एक पूरे नए क्षेत्र में विस्तारित हो जाएगा। जितना जोखिम आप उठा सकते हैं, उतना लें; यदि आप कभी-कभी असफल नहीं हो रहे हैं तो आप शायद बहुत रूढ़िवादी हो रहे हैं। सर्वश्रेष्ठ सहयोगियों की तलाश करें। अच्छी समझ विकसित करें और सर्वोत्तम उदाहरणों से सीखें। ईमानदार रहें, खासकर खुद के साथ। व्यायाम करें और अच्छा खाएं-सोएं और अधिक खतरनाक दवाओं से बचें। जब संदेह हो, तो अपनी जिज्ञासा का पालन करें। यह कभी झूठ नहीं बोलती, और यह आपसे ज़्यादा जानती है कि किस पर ध्यान देना सार्थक है। [10]

और निश्चित रूप से एक और चीज़ है जिसकी आपको आवश्यकता है: भाग्यशाली होना। भाग्य हमेशा एक कारक होता है, लेकिन जब आप किसी संगठन के हिस्से के बजाय अपने दम पर काम कर रहे होते हैं तो यह और भी बड़ा कारक होता है। और यद्यपि भाग्य के बारे में कुछ मान्य सूत्र हैं कि यह वहाँ होता है जहाँ तैयारी अवसर से मिलती है, आदि, वहाँ सच्चे संयोग का एक घटक भी है जिसके बारे में आप कुछ नहीं कर सकते। इसका समाधान कई प्रयास करना है। जो जल्दी जोखिम लेना शुरू करने का एक और कारण है।

सुपरलीनियर रिटर्न्स वाले क्षेत्र का सबसे अच्छा उदाहरण शायद विज्ञान है। इसमें घातांकीय वृद्धि है, सीखने के रूप में, प्रदर्शन के चरम किनारे पर थ्रेशहोल्ड के साथ संयुक्त - सचमुच ज्ञान की सीमाओं पर।

परिणाम वैज्ञानिक खोज में असमानता का एक स्तर रहा है जो सबसे अधिक स्तरीकृत समाजों की धन असमानता को भी तुलना में हल्का बना देता है। न्यूटन की खोजें यकीनन उनके सभी समकालीनों की संयुक्त खोजों से अधिक थीं। [11]

यह बिंदु स्पष्ट लग सकता है, लेकिन इसे स्पष्ट करना भी उतना ही अच्छा हो सकता है। सुपरलीनियर रिटर्न्स का अर्थ है असमानता। रिटर्न वक्र जितना तेज होगा, परिणामों में भिन्नता उतनी ही अधिक होगी।

वास्तव में, सुपरलीनियर रिटर्न्स और असमानता के बीच संबंध इतना मजबूत है कि यह इस प्रकार के काम को खोजने के लिए एक और अनुमान देता है: ऐसे क्षेत्रों की तलाश करें जहाँ कुछ बड़े विजेता बाकी सभी से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। एक ऐसा काम जहाँ हर कोई लगभग एक जैसा करता है, उसके सुपरलीनियर रिटर्न्स वाला होने की संभावना नहीं है।

वे कौन से क्षेत्र हैं जहाँ कुछ बड़े विजेता बाकी सभी से बेहतर प्रदर्शन करते हैं? यहाँ कुछ स्पष्ट हैं: खेल, राजनीति, कला, संगीत, अभिनय, निर्देशन, लेखन, गणित, विज्ञान, कंपनियाँ शुरू करना और निवेश करना। खेलों में यह घटना बाहरी रूप से लगाए गए थ्रेशहोल्ड के कारण होती है; आपको हर दौड़ जीतने के लिए केवल कुछ प्रतिशत तेज होने की आवश्यकता है। राजनीति में, शक्ति बहुत कुछ वैसे ही बढ़ती है जैसे सम्राटों के दिनों में बढ़ती थी। और कुछ अन्य क्षेत्रों में (राजनीति सहित) सफलता काफी हद तक प्रसिद्धि से प्रेरित होती है, जिसका सुपरलीनियर विकास का अपना स्रोत है। लेकिन जब हम खेल और राजनीति और प्रसिद्धि के प्रभावों को बाहर करते हैं, तो एक उल्लेखनीय पैटर्न उभरता है: शेष सूची ठीक वैसी ही है जैसी उन क्षेत्रों की सूची है जहाँ आपको सफल होने के लिए स्वतंत्र-विचारक होना पड़ता है - जहाँ आपके विचारों को न केवल सही, बल्कि नवीन भी होना पड़ता है। [12]

यह विज्ञान के मामले में स्पष्ट रूप से है। आप उन चीजों को कहते हुए पेपर प्रकाशित नहीं कर सकते जो अन्य लोगों ने पहले ही कह दी हैं। लेकिन यह निवेश में भी उतना ही सच है, उदाहरण के लिए। यह विश्वास करना तभी उपयोगी है कि कोई कंपनी अच्छा करेगी जब अधिकांश अन्य निवेशक ऐसा नहीं सोचते; यदि हर कोई सोचता है कि कंपनी अच्छा करेगी, तो उसकी स्टॉक कीमत पहले से ही इसे दर्शाएगी, और पैसा बनाने की कोई गुंजाइश नहीं है।

हम इन क्षेत्रों से और क्या सीख सकते हैं? उन सभी में आपको शुरुआती प्रयास करना होगा। सुपरलीनियर रिटर्न्स शुरू में छोटे लगते हैं। इस दर से, आप खुद को सोचते हुए पाते हैं, मैं कभी कहीं नहीं पहुँचूँगा। लेकिन क्योंकि इनाम वक्र दूर के छोर पर इतनी तेजी से बढ़ता है, वहाँ पहुँचने के लिए असाधारण उपाय करना सार्थक है।

स्टार्टअप की दुनिया में, इस सिद्धांत का नाम है "ऐसी चीजें करें जो स्केल नहीं होतीं" (do things that don't scale)। यदि आप अपने छोटे शुरुआती ग्राहकों के समूह पर हास्यास्पद रूप से अधिक ध्यान देते हैं, तो आदर्श रूप से आप मौखिक प्रचार द्वारा घातांकीय वृद्धि शुरू करेंगे। लेकिन यही सिद्धांत किसी भी चीज़ पर लागू होता है जो घातांकीय रूप से बढ़ती है। उदाहरण के लिए, सीखना। जब आप पहली बार कुछ सीखना शुरू करते हैं, तो आप खोया हुआ महसूस करते हैं। लेकिन एक पैर जमाने के लिए शुरुआती प्रयास करना सार्थक है, क्योंकि आप जितना अधिक सीखेंगे, यह उतना ही आसान होता जाएगा।

सुपरलीनियर रिटर्न्स वाले क्षेत्रों की सूची में एक और सूक्ष्म सबक है: काम को नौकरी के बराबर न समझें। 20वीं सदी के अधिकांश समय में लगभग सभी के लिए दोनों समान थे, और परिणामस्वरूप हमने एक रिवाज विरासत में पाया है जो उत्पादकता को नौकरी होने के बराबर मानता है। अभी भी अधिकांश लोगों के लिए "आपका काम" वाक्यांश का अर्थ उनकी नौकरी है। लेकिन एक लेखक या कलाकार या वैज्ञानिक के लिए इसका मतलब है कि वे वर्तमान में जो भी अध्ययन या निर्माण कर रहे हैं। ऐसे किसी व्यक्ति के लिए, उनका काम कुछ ऐसा है जिसे वे नौकरी से नौकरी तक अपने साथ ले जाते हैं, यदि उनके पास नौकरी है भी तो। यह किसी नियोक्ता के लिए किया जा सकता है, लेकिन यह उनके पोर्टफोलियो का हिस्सा है।

ऐसे क्षेत्र में प्रवेश करना एक डरावनी संभावना है जहाँ कुछ बड़े विजेता बाकी सभी से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। कुछ लोग यह जानबूझकर करते हैं, लेकिन आपको ऐसा करने की आवश्यकता नहीं है। यदि आपके पास पर्याप्त प्राकृतिक क्षमता है और आप अपनी जिज्ञासा का पर्याप्त रूप से पालन करते हैं, तो आप अंततः एक में पहुँच जाएँगे। आपकी जिज्ञासा आपको उबाऊ सवालों में दिलचस्पी नहीं लेने देगी, और दिलचस्प सवाल सुपरलीनियर रिटर्न्स वाले क्षेत्र बनाते हैं यदि वे पहले से ही एक का हिस्सा नहीं हैं।

सुपरलीनियर रिटर्न्स का क्षेत्र किसी भी तरह से स्थिर नहीं है। वास्तव में, सबसे चरम रिटर्न्स इसे विस्तारित करने से आते हैं। इसलिए जबकि महत्वाकांक्षा और जिज्ञासा दोनों आपको इस क्षेत्र में ला सकते हैं, जिज्ञासा दोनों में से अधिक शक्तिशाली हो सकती है। महत्वाकांक्षा आपको मौजूदा चोटियों पर चढ़ने के लिए प्रेरित करती है, लेकिन यदि आप किसी पर्याप्त दिलचस्प प्रश्न के काफी करीब रहते हैं, तो यह आपके नीचे एक पहाड़ के रूप में विकसित हो सकता है।

टिप्पणियाँ

प्रयास, प्रदर्शन और प्रतिफल के बीच आप कितनी स्पष्ट रूप से भेद कर सकते हैं, इसकी एक सीमा है, क्योंकि वे वास्तव में स्पष्ट रूप से प्रतिष्ठित नहीं हैं। जो एक व्यक्ति के लिए प्रतिफल है, वह दूसरे के लिए प्रदर्शन हो सकता है। लेकिन यद्यपि इन अवधारणाओं की सीमाएँ धुंधली हैं, वे अर्थहीन नहीं हैं। मैंने उनके बारे में यथासंभव सटीक रूप से लिखने की कोशिश की है बिना त्रुटि में पड़े।

[1] विकास स्वयं शायद प्रदर्शन के लिए सुपरलीनियर रिटर्न्स का सबसे व्यापक उदाहरण है। लेकिन हमारे लिए इससे सहानुभूति रखना मुश्किल है क्योंकि हम प्राप्तकर्ता नहीं हैं; हम प्रतिफल हैं।

[2] ज्ञान का निश्चित रूप से औद्योगिक क्रांति से पहले एक व्यावहारिक प्रभाव था। कृषि के विकास ने मानव जीवन को पूरी तरह से बदल दिया। लेकिन इस तरह का बदलाव तकनीक में व्यापक, क्रमिक सुधारों का परिणाम था, न कि कुछ असाधारण रूप से विद्वान लोगों की खोजों का।

[3] गणितीय रूप से एक स्टेप फ़ंक्शन को सुपरलीनियर के रूप में वर्णित करना सही नहीं है, लेकिन शून्य से शुरू होने वाला एक स्टेप फ़ंक्शन एक तर्कसंगत कर्ता द्वारा प्रयास के लिए इनाम वक्र का वर्णन करते समय एक सुपरलीनियर फ़ंक्शन की तरह काम करता है। यदि यह शून्य से शुरू होता है तो स्टेप से पहले का हिस्सा किसी भी रैखिक रूप से बढ़ते रिटर्न से नीचे होता है, और स्टेप के बाद का हिस्सा उस बिंदु पर आवश्यक रिटर्न से ऊपर होना चाहिए अन्यथा कोई भी परेशान नहीं होगा।

[4] प्रतिस्पर्धा की तलाश इस अर्थ में एक अच्छा अनुमान हो सकता है कि कुछ लोग इसे प्रेरक पाते हैं। यह कुछ हद तक होनहार समस्याओं के लिए एक मार्गदर्शक भी है, क्योंकि यह एक संकेत है कि अन्य लोग उन्हें होनहार पाते हैं। लेकिन यह एक बहुत ही अपूर्ण संकेत है: अक्सर किसी समस्या का पीछा करते हुए एक कोलाहलपूर्ण भीड़ होती है, और वे सभी अंततः किसी और पर चुपचाप काम करने वाले किसी व्यक्ति द्वारा मात खा जाते हैं।

[5] हालांकि, हमेशा नहीं। आपको इस नियम से सावधान रहना होगा। जब कोई चीज़ औसत दर्जे की होने के बावजूद लोकप्रिय होती है, तो अक्सर इसका एक छिपा हुआ कारण होता है। शायद एकाधिकार या विनियमन प्रतिस्पर्धा करना मुश्किल बनाते हैं। शायद ग्राहकों की पसंद खराब है या क्या खरीदना है यह तय करने के लिए टूटी हुई प्रक्रियाएँ हैं। ऐसी औसत दर्जे की चीजों के विशाल क्षेत्र हैं जो ऐसे कारणों से मौजूद हैं।

[6] बीस की उम्र में मैं एक कलाकार बनना चाहता था और पेंटिंग का अध्ययन करने के लिए आर्ट स्कूल भी गया था। ज्यादातर इसलिए कि मुझे कला पसंद थी, लेकिन मेरी प्रेरणा का एक गैर-तुच्छ हिस्सा इस तथ्य से आया कि कलाकार संगठनों की दया पर सबसे कम लगते थे।

[7] सिद्धांत रूप में हर किसी को सुपरलीनियर रिटर्न्स मिल रहे हैं। सीखना कंपाउंड होता है, और हर कोई अपने जीवन के दौरान सीखता है। लेकिन व्यवहार में कुछ ही लोग इस तरह के रोजमर्रा के सीखने को उस बिंदु तक धकेलते हैं जहाँ रिटर्न वक्र वास्तव में तेज हो जाता है।

[8] यह स्पष्ट नहीं है कि "इक्विटी" के समर्थक इसका क्या मतलब निकालते हैं। वे आपस में असहमत लगते हैं। लेकिन वे जो भी मतलब निकालते हैं, वह शायद एक ऐसी दुनिया के साथ बाधा में है जिसमें संस्थानों के पास परिणामों को नियंत्रित करने की कम शक्ति है, और मुट्ठी भर बाहरी लोग बाकी सभी से बहुत बेहतर करते हैं।

ऐसा लग सकता है कि इस अवधारणा के लिए यह दुर्भाग्य की बात है कि यह ठीक उसी क्षण उत्पन्न हुई जब दुनिया विपरीत दिशा में बदल रही थी, लेकिन मुझे नहीं लगता कि यह एक संयोग था। मुझे लगता है कि यह अब उत्पन्न होने का एक कारण यह है कि इसके अनुयायी प्रदर्शन में तेजी से बढ़ती भिन्नता से खतरा महसूस करते हैं।

[9] उपसिद्धांत: जो माता-पिता अपने बच्चों पर किसी प्रतिष्ठित चीज़, जैसे चिकित्सा, पर काम करने के लिए दबाव डालते हैं, भले ही उनकी इसमें कोई रुचि न हो, वे उन्हें अतीत की तुलना में और भी ज़्यादा नुकसान पहुँचाएँगे।

[10] इस पैराग्राफ का मूल संस्करण "How to Do Great Work" का पहला ड्राफ्ट था। जैसे ही मैंने इसे लिखा, मुझे एहसास हुआ कि यह सुपरलीनियर रिटर्न्स से अधिक महत्वपूर्ण विषय था, इसलिए मैंने इस पैराग्राफ को अपने आप में विस्तारित करने के लिए वर्तमान निबंध को रोक दिया। मूल संस्करण का व्यावहारिक रूप से कुछ भी नहीं बचा है, क्योंकि "How to Do Great Work" खत्म करने के बाद मैंने इसे उसके आधार पर फिर से लिखा।

[11] औद्योगिक क्रांति से पहले, जो लोग अमीर बनते थे, वे आमतौर पर सम्राटों की तरह ऐसा करते थे: किसी संसाधन पर कब्जा करने से वे अधिक शक्तिशाली हो जाते थे और उन्हें और अधिक कब्जा करने में सक्षम बनाते थे। अब यह एक वैज्ञानिक की तरह किया जा सकता है, कुछ विशिष्ट रूप से मूल्यवान खोज या निर्माण करके। अधिकांश लोग जो अमीर बनते हैं, वे पुराने और नए तरीकों के मिश्रण का उपयोग करते हैं, लेकिन सबसे उन्नत अर्थव्यवस्थाओं में यह अनुपात पिछले आधी सदी में ही खोज की ओर नाटकीय रूप से स्थानांतरित हो गया है।

[12] यह आश्चर्य की बात नहीं है कि पारंपरिक सोच वाले लोग असमानता को नापसंद करेंगे यदि स्वतंत्र सोच इसके सबसे बड़े चालकों में से एक है। लेकिन यह केवल इतना नहीं है कि वे नहीं चाहते कि किसी के पास वह हो जो उनके पास नहीं हो सकता। पारंपरिक सोच वाले लोग सचमुच कल्पना नहीं कर सकते कि नए विचार रखना कैसा होता है। इसलिए प्रदर्शन में महान भिन्नता की पूरी घटना उन्हें अप्राकृतिक लगती है, और जब वे इसका सामना करते हैं तो वे मान लेते हैं कि यह धोखाधड़ी या किसी द्वेषपूर्ण बाहरी प्रभाव के कारण होना चाहिए।

धन्यवाद Trevor Blackwell, Patrick Collison, Tyler Cowen, Jessica Livingston, Harj Taggar, और Garry Tan को इसके ड्राफ्ट पढ़ने के लिए।