[閱讀筆記] The Checklist Manifesto: How to Get Things Right (2/3)

1. 2001 年的時候， Johns Hopkins Hospital 的加護病房 (ICU, Intensive Care Unit) 開始試行避免靜脈注射感染 (central line infections) 的 checklists，包含：(1) 使用肥皂洗手、(2) 使用氯己定消毒患者的皮膚、(3) 使用無菌窗簾隔絕病患、(4) 醫護人員要戴口罩、帽子、手套與無菌袍、(5) 在注射處貼上無菌貼布。護理人員只需要無腦地檢查上述五個規定是否有遵守，並且提醒來看診的醫生是否有遵守。此措施實施一年後，10 天內因靜脈注射而產生感染的機率從 11% 降到 0%。將施行的其間再拉長 15 個月，整個期間只有兩例感染案例。相較施行 checklist 程序前後，醫院至少避免了 43 例感染、8 例死亡與節省了 200 萬美金的感染照護成本。  
   
2. Checklists 可協助醫護人員在醫療過程中，清楚想起最少有哪些必要的事項該做。透過 checklists，可以建立起更高的績效水平。
3. B-17轟炸機所使用的第一版飛行檢查表 (aviation checklist)，已經演進到第四代，我們從中學習到：其可以防止任何人、甚至是資深人員，在執行任務的時候犯錯。checklists 提供一種認知網 (cognitive net)，避免我們人類內在的心理缺陷 -- 容易遺忘、分心、粗心。
4. University of York 的 Brenda Zimmerman 與 University of Toronto 的 Sholom Glouberman 教授，將世界上的問題分成三種  
   

                        4.1.            Simple problems (簡單問題)：

                                          4.1.1.            例如按照食譜，學習幾個基本步驟所烘培出來的蛋糕。

                                          4.1.2.            一旦學會幾個基本步驟，按照標準程序 (ex. 食譜)來做會帶來很高的成功機率。

                        4.2.            Complicated problems (人為造成的複雜問題)：

                                          4.2.1.            例如發送火箭到月球就屬於 complicated problems。其可能因為一連串 simple problems 導致火箭發射失敗，因為這沒有一個簡單且直接的食譜可以遵循。

                                          4.2.2.            要成功克服 complicated problems 需要很多人、團隊與跨領域專家的通力合作，而且常常會遇到未預期的問題。時機與協調是非常重要的事情。

                        4.3.            Complex problems (天生就很複雜的問題)：

                                          4.3.1.            例如養育小孩就屬於 complex problems。當你成功將火箭送到月球後，其他火箭也可以重複此流程，並逐次優化，使其更完美。火箭與火箭之間很類似，但是每個小孩都是獨一無二的。即便你曾養育過一個小孩，並獲得經驗，但是這並不代表相同方式與過往的經驗在第二個小孩可以獲得成功。專業知識很有價值，但還是不夠。當你養育第二個小孩時，可能要採取完全不同的方式。

                                          4.3.2.            複雜問題的特色：結果依然是高度不確定的。即便是相同的病菌、相仿的咳嗽症狀、使用相同的抗生素，有可能一個病患逐漸改善，另外一個病患卻沒有起色。

5. 面對任何事情的時候，首先要搞清楚它是 complex 還是 complicated，處理 complex 的事物要有耐心，而 complicated 的事物則不必隨之起舞。特別是某些政客、投資客、男女朋友的詭辯。比方說，在職場上面和同事或屬下討論一項任務，要做這樣東西需要用到許多零件或是新技能，這叫 complex，所以要考慮資源與成本、決定值不值得做。如果是跟你討論的人一直東扯西扯、列入一大堆莫須有的議題，還把很多人扯進來一起開會討論，這叫 complicated，這純粹是這個人不想負責做事、把事情搞複雜讓你打退堂鼓而已。
6. 若遇到 checklist 以外的未預期的事情或難題時，你應該定義一個溝通進度表 (裡頭也是 checklists)，意即遇到某些未預期的事情或難題時，應該要訂出該跟誰溝通、協調並一起找出與解決問題。以建築為例，承包商要跟安裝與電梯工程師討論、要跟防火廠商討論、兩周後要跟結構工程師討論等等。這個假設是任何東西都有可能會出錯，任何東西都有可能被遺漏，誰知道呢？這就是複雜的本質。若透過這個 checklists，你可以知道你要如何找到對的人一起討論，並且是與一個團隊而非個人進行討論，跨團隊共同來找出與避免嚴重的問題。當找出問題解法後，再重新調整時程，各團隊也要為此解法簽名、背書。   
   
7. 無論是在哪個行業，嚴重錯誤的最大成因都源自於溝通失敗 (failure of communication)。
8. 遇到風險與未預期的問題，當權者常常傾向將權力與決策權集中在自己手上。但是，你應該做的，是將決策權下放，讓前線的人員根據經驗與專業知識，有空間去自行調整、行動與改善。你要做的，是確保相關的同仁能互相溝通協調，並為自己的決策負起責任。  
   
9. 當意外或重大災難發生時，我們會發現總是民間機構 (ex. 慈濟) 會早一步到現場進行救援，政府卻總是在決策或是救援行動慢半拍。政府該做的，是預先規劃當意外化重大災難發生時，應該有那些政府或民間單位要出面協助，並進行跨部會、跨組織的溝通與協調，確認資訊有確實送達到需要的人身上，授予每個相關組織有足夠的權限自行做決策，並確認每個參與只有朝共同的目標前進。
10. 可靠的複雜管理，就是要將複雜管理變成例行公事 (routine)。這需要平衡多個看似衝突但卻需相互合作的特性：自由與紀律 (freedom and disciple)、技藝與準則 (craft and protocol)、專業能力與團隊協調 (specialized ability and group collaboration)。而 checklists 就是用來讓兩者看似對立的事物，保持平衡。checklists 提供一組看似愚蠢的檢查表來做檢查，以確保關鍵事項沒有被忽略、確保相關人員有好做溝通與協調，並承擔責任。 
    
     
11. Checklists 的制定有四個原則：簡單 (simple)、成本低廉 (cheap)、有效 (effective) 與易於傳播 (transmissible)。例如醫療團隊為了解決巴基斯坦、孟加拉等地，因為在當地無法取得乾淨的水源使用所導致的腹瀉、肺炎 (pneumonia)、膿包病 (impetigo)、皮膚細菌感染、霍亂等問題。由於興建水庫、下水道系統等工程所費不貲，而且曠日廢時，無法即時解決目前的醫療問題。故醫療團隊開始發放免費肥皂與教導當地居民如何正確系統，並列了幾個要居民遵守的 checklists：每天洗澡一次；每次如廁後要洗手；吃飯、準備食物與餵食孩童前，都要洗手。透過發放肥皂與正確洗手方式，輔以 checklist，兒童腹瀉比率減少52%，肺炎少48%，細菌性皮膚感染少35%。儘管尚未改善不潔的水源，但是只要用了肥皂依然能控制傳染病。  
    
12. 手術失敗通常是遇到四大殺手：感染 (inflection)、失血過多 (bleeding)、不安全的麻醉 (unsafe anesthesia) 與其他未預期的狀況 (unexpected)。前三者通常是可以透過預防措施來避免發生，很適合用 checklists 來檢查與防範。第四個殺手，與其三個殺手非常不同，是要打開患者的身體以後才能知道，在本質上具有高度複雜的風險。  
    
13. 不好的 Checklists  vs 好的 checklists：

不好的 Checklists	好的 checklists
●       字面意義模糊且不精確 ●       清單太長，試圖將每個步驟都記錄下來 ●       難以使用 ●       不實用	●       字面意義精確 ●       運用起來很有效率 ●       有切中重點 ●       即使在困難的情境，也很容易使用 ●       實用

14. 機師相當仰賴 checklists，原因有二:

                    14.1.            受訓時，不斷地被教育，人腦的記憶與判斷力是不可靠的

                    14.2.            機師被教育，要信賴 checklists 所列出的程序，而非他們的直覺。checklists 一定不是完美的，但是經過每次意外，checklists 會不斷地被增修，使其更加完美、實用。

15. 當你在制定 checklists 時，有幾個重大決策要注意

                    15.1.            定義清楚的停頓點 (pause point)，何時要使用此 checklists，如警示燈亮起時、引擎熄火時等

                    15.2.            決定是要用 DO-CONFIRM checklist 或是 READ-DO checklist。當你從無到有建立一份新的 checklists 時，你就要先決定你是要擬定哪種類型的檢查表

DO-CONFIRM checklist	READ-DO checklist
●       團隊成員常透過記憶或經驗在做事情 ●       此 checklist 的主要目的是讓團隊成員在此時刻停頓下來，檢查任何該做的事情是否都已完成	●       閱讀 checklist並照做，類似食譜的概念。 ●       列出當團隊成員要執行某項任務時，有哪些注意事項

                    15.3.            checklists不能太長，依據經驗法則，盡量保持在 5 ~ 9 個檢查項目，這是一般人的 working memory 的限制。

                    15.4.            你還要考量到你所處的情境 (context)，有時候引擎熄火，你可能只有 20 秒的時間，有些狀況你則擁有幾分鐘的時間。停頓點 (pause point) 通常建議 60 ~ 90 秒，如果超過這個時間，就容易分心、容易忽略檢查表的項目。所以你必須盡量讓清單簡潔明瞭，只列出重要項目 (killer items)

                    15.5.            檢查表使用的文字必須簡單且精確，盡量使用該職業所熟悉的語言，建議使用 Helvetica 此字體

16. 無論我們多小心謹慎、費盡心思的制定檢查表，此份檢查表還是得到真實世界進行可行性驗證，無可避免的，真實世界永遠比我們預期的還要複雜。必須不斷地驗證、修改與再驗證。   
17. DO-CONFIRM checklist 的例子：

                    17.1.            停頓點 (pause point) 在於離開跑到前 (before taxiing out to the runway)，大約持續 30 秒左右即可完成

                    17.2.            DO-CONFIRM checklist 項目

                                      17.2.1.            ☐ 是否有需要除冰 (anti-icing) 程序且已完成

                                      17.2.2.            ☐ 自動煞車 (autobrakes) 已設定

                                      17.2.3.            ☐ 飛行控制器 (flight controls) 已檢查

                                      17.2.4.            ☐ 地面設備 (ground equipment) 已移除

                                      17.2.5.            ☐ 沒有任何警示燈亮起

18. READ-DO checklist 的例子：

                    18.1.            停頓點在於當 forward cargo door 未妥善關閉導致警告燈亮起時 (未妥善關閉艙門會導致機艙內壓力失調)

                    18.2.            READ-DO checklist 項目

                                      18.2.1.            ☐ 將飛行高度降到 8000 英尺

                                      18.2.2.            ☐ 當飛行高度降到 8000 英尺後，手動打開 air outflow 開關約 30 秒，卸掉剩餘的壓力

19. 不要對 checklists 有所誤解，檢查表並不是要解決所有可能發生的問題，只靠檢查表你還是不會開飛機，檢查表只是要提醒最重要又容易忘記的關鍵，是給技術已經純熟的專業人士使用的。且檢查表與規定的用意並不是訂死，而是像救生索，在情況緊急、腦筋已經一片空白的時候，提醒你脫離險境的關鍵方法。
20. 每次空難的發生，都需要經過數個月到數年的時間進行調查、求證，最後才會新增或更新 checklists，這並不是因為有人懶惰或抗拒。會有這麼長時間的延遲是因為，這需要將必要的知識轉換成簡單 (simple)、易用 (usable) 且系統化 (systematic) 的形式。撰寫的人必須用精確的文字 (sharpen)、剃除贅字 (trim) 並絞盡腦汁該把停頓點 (pause points) 放在哪裡 (例如飛行員怎麼知道引擎失效是因為結冰還是其他因素)。

[閱讀筆記] Thinking in Systems: A Primer (6/9)

1. 系統思考會不斷地來回探討系統結構 (包含 stocks, flows 與 feedback) 與系統行為 (包含 time graphs)。system thinkers 會努力了解系統事件、行為與結構之間的關係。
2. 當我們打開財經節目，看到投顧在分析今日股票事情發生什麼事情時，他是採用 event-based analysis，股市的上漲或下跌，可能來自於美元匯率的貶值獲升職、主要利率的調升或調降、民主黨的選舉獲勝或失敗。但是這event-based analysis 無法預測明天會發生什麼事情，也無法改變系統的行為，無法讓股市減少波動。經濟學家不會使用 event-based analysis，他們會研究過去的系統行為，從過去的趨勢找出統計數字的關聯性，包含收入、存款、投資、政府支出、利率等，通常會產生一個複雜的數學公式，這種分析方法稱為 behavior-based analysis。
3. behavior-based analysis 仍舊有一些根本的問題
1. 常常過度強調 system flows (即商品與服務的全國生產量與 GNP)，不夠重視 stocks (即全國的工廠、農場與企業拿來生產商品與服務的總資金)。但是，若你不了解 stock 水位高低會如何透過 feedback loops 來影響相關 flows 的話，你無法理解經濟系統的動態行為。
2. 計量經濟學者常試圖想找出相關 flows 間的統計的關聯，但是這是不存在的。沒有理由預期有任何 flows 之間保持著穩定的關係，該關注的是 stocks 而非 flows。
4. 假設你對恆溫空調 (thermostats) 一無所知，但是你一過去 heat flows 流進與流出房間的資料，你就能找出數學公式來計算出，在一般的環境的條件下，如何維持相同的 stock (即室溫)。只要系統結構沒有改變，你可以透過數學公式預測明日室溫，但是當系統結構改變時，你的數學公式可能就會失效，例如某人打開窗戶忘記關、忘記訂購煤油，導致室溫不斷下滑、無法將室溫調整到預期溫度時，你就必須了解系統結構，看發生了什麼問題，因為你過去的 behavior-based analysis 沒用了。這是為什麼 behavior-based 計量經濟模型在預測近期經濟績效表現很好，但是在預測長期績效卻很糟，並且在告訴你如何改善經濟績效時慘不人睹的原因。
5. 我們常對系統產生的行為感到訝異，因為我們的注意力總是被系統產生的事件吸引，卻很少注意其過去的歷史，而且常常不具備足夠的能力從歷史給予的線索，了解系統行為 (behavior) 與事件流 (events flow)。
6. 在教科書中，講的都是 linar relationship，我們會將系統的兩個元素畫成一個直線的關係，期待會有 proportional effect (比例效應)。例如在土壤施肥 10 pounds，小麥收成可以多 2 bushels；施肥 20 ponds 可以多收到 4 bushels；施肥 30 ponds 可以多收成 6 bushels。但是在真實世界，是 nonlinear relationship，當我施肥 100 ponds 可以多收成 10 bushels；當我施肥 200 ponds，對收成卻毫無增長；當我施肥 300 ponds，收成卻往下下滑，因為土壤過度施肥，反而造成反效果。
7. 由於我們常用 linear-thinking 來看待 nonlinear world，所以才會對系統的反應感到意外。我們常預期 push 一倍，就應該獲得一倍的回應；push 兩倍就應該得到更大的回應，但在 nonlinear system中，push 兩倍可能獲得 1/2、1/4 的回應，甚至毫無回應。例如：高速公路上的交通流量增加時，就會影響車流速度。當高速公路上的車子密度越高，車速就會快速地往下掉；當車輛超過某個臨界點時，就會導致塞車，車速就會降至 0。
8. Nonlinearities 很重要的原因不僅僅是它讓我們對於 action 與 response 的預期產生困惑，更重要的是，它會改變 feedback loops 的反應強度。其也是造成主宰力改變 (shifting dominance) 的主因，有可能是主宰的是 reinforcing loop 導致 stock level 呈現指數型成長，當主宰的變成 balacing loop 時，導致 stock level 快速下滑。
9. 沒有獨立存在的系統，這個世界是逐漸演變的事物 (continuum)，所以很難劃出系統界線 (boundary)。我們應該要根據想要問的問題、討論的目的，劃出系統界限；但是若是劃出錯誤的系統界線時，則會產生其他令你意料之外的問題。要記住，system boundaries 是我們定義的，當我們面臨新的討論、問題、目的時，就需要重新考慮與規劃 system boundaries。
10. 只有麵粉、缺乏酵母菌，是無法做成麵包的；只吃碳水化合物，卻沒有補充蛋白質，小孩是無法長大的；擁有很多顧客卻沒有活力或是只有活力卻沒有顧客的企業，是無法永續經營的。這就是所謂的限制因素 (limiting factor)。已開發國家將資金與技術給經濟發展較貧弱的非洲國家，卻發現接收援助的國家的經濟並沒有好轉，或許資金或技術並非這些國家最重要的限制因素。
11. 限制因素是會改變的，當追求經濟成長初期，勞工與資本是生產最常見的限制因素；但是當經濟成長一段時間後，限制因素會變成環保議題，包含廢水排放處理、廢氣排放處理、廢棄物處理、綠色能源等。
12. 許多起步相當成功的新創公司面臨最大的問題，就是如何體認出隨著公司的快速成長限制因素改變，須適時做出回應。創業初期可能會招募業務人員，希望能夠有足夠的訂單，但是當訂單快速成長後，交付延遲會導致客戶流失，就需要擴充產能 (production capacity)，此時產能就是限制因素；但是當擴充產能、招募大量產線工人後，由於未受過良好的訓練就匆忙上線，導致產品品質低落，此時產線工人的工作能力 (skill) 變成限制因素。
13. 任何擁有多個 inputs 與 outputs 的個體 (例如人口、生產流程與經濟)，都會被多個限制所圍繞。但是，了解系統限制與注意下一個即將來臨的限制因素，並不是永續成長的解方。因為在有限的環境下，永續成長是不可能的。例如某個城市符合居住者的需求，並且優於其他鄰近城市，其他縣市的人口就會往此城市遷徙，直到此城市觸及某個限制因素，無法消化這麼多人口、無法滿足居住者需求為止。
14. 無論是什麼系統，都會成長的限制因素，不是 self-imposed，就是 system-imposed。若企業經營者、政府官員與人口，若其成長沒有考慮到環境的限制，環境本身就會變成系統的限制，例如地球暖化，各國不控制 CO2 排放，大自然就會反撲人類。經過數十年的 delays，海洋才開始對較溫暖的溫度、石化燃料排放產生反應，引起氣候的改變。
15. 延遲 (delays) 在系統裡處處可見，每個 stock 都是一種 delay，大部分的 flows 也都有 delays，如運送延遲 (shipping delays)、認知延遲 (perception delays)、處理延遲 (processing delays) 等。植物、森林或民主都需要時間去成長茁壯；丟到郵筒的信件需要時間送抵收件人；調整價格與改變消費者的購買行為，也是需要時間。我們對於實際上某件事情要耗用的時間，與當初預估的差距感到訝異。Jay Forrester 建議，將你預測要耗用的時間乘以三倍，就是實際你要花的時間。
16. 由於系統的反應有延遲 (delays) 的特性，因此能預見潛在的問題是很重要的。當問題已經非常明顯的時候才要採取行動，通常就已經錯過解決問題的最佳時機與機會。
17. 有限理性 (bounded rationality) 是只在現實狀況中，人們所獲得的資訊、知識與能力都是有限的，所能夠考慮的方案也是有限的，未必能作出使得效用最大化的決策。因此，認為必須考慮人的基本生理限制，以及由此而引起的認知限制、動機限制及其相互影響的限制。例如商人不知道競爭對手在做什麼？新產品消費者是否願意買單？產品可能會有哪些競爭對手？不知道市場有多大，目前市佔率多少？手上的資訊都是不完整且是延遲的，因此所做出的反應也都是延遲的，故常有投資不足或過度投資的狀況發生。
18. 看起來越具體的（例如數字），改變系統的力量反而最小，看起來越抽象的（價值典範），反而對於系統有著一夕變天的震撼力！
19. 系統的八大陷阱
1. 政策阻力 (policy resistance)：不同勢力互相拉扯 ←→ 停止本位思考，通盤考量各方需求
2. 公共資源的悲劇 (tragedy of the commons)：無節制地消耗有限資源  ←→ 了解自私行為的破壞力，設立有共識的使用規則
3. 目標侵蝕 (eroding goals)：隨壞消息下修期待值  ←→ 隨時保持高標準，別因變化緩慢而忽視危機
4. 競爭升級 (escalation)：為贏過對手投入過多資源  ←→ 搶占上風卻忘初衷，只會落得兩敗俱傷
5. 競爭排斥 (success to successful)：富者愈富的贏家系統  ←→ 優勢者搶占弱勢資源，建立制衡機制、防止獨大
6. 飲鴆止渴 (Shifting the burden to the intervenor)：短視近利的干預政策  ←→ 應急對策並非根本解答，恐使組織陷入更大危機
7. 鑽規則漏洞 (rule beating)：只遵守條文表象  ←→ 減少「上有政策，下有對策」，將系統漏洞視為改善訊號
8. 目標錯誤 (Seeking the wrong goal)：錯誤的目標只會帶來預期外的結果 ← → 清楚找出能夠反映系統福祉 (welfares) 的指標 (indocators) 與目標
20. 政策阻力 (policy resistance)：不同勢力互相拉扯 ←→ 停止本位思考，通盤考量各方需求
1. 由人所構成的系統有時會產生不符合我們預期的行為模式，儘管試圖修復，卻還是每年產生相同行為。好比我們立法嚴懲、打擊毒販，但毒品卻還是依舊氾濫。導致治標不治本的原因很多，它來自系統每個參與者的『有限理性』(bounded rationality)，我們只掌握有限的資訊，我們只想維護自己的利益，我們只選擇眼前看到的，我們只想或只能待在有限的範圍裡。每個人的目標越不一致，阻力與拉扯就越大。反過來說，設法將各個子系統的目標協同一致，設定一個更大的總體目標來凝聚子系統，讓參與者突破自身的有限理性，或許就能化阻力為動力。若每個人都能朝相同的目標前進，結果想必是很驚人的，最熟悉的例子如戰後、或天災後的經濟重建
2. 由於系統內會有多個不同的 actors，每個 actors 擁有不同的目標，導致會有多股力道將 system stock 拉扯往不同的方向走。你該做的，是找出所有利害關係者，找出互相滿意的方式來達成所有目標，或重新定義更大、更重要的目標，突破每個參與者的有限理性，促使大家往相同的目標前進，才能避免政策抵抗的問題。

[閱讀筆記] 人類大命運 (7/8)

1. 如果認為人類永遠能有自己讀透的能力，無意識的眼歲法永遠無法趕上，這只能說是一廂情願。對於這種空想，目前的科學回應，可以簡單概括為三項原則：(p.361~362)
1. 生物是演算法：每種動物 (包括智人) 都是各種生物演算法的集合，是經過數百年演化、天擇而成。
2. 演算法的運作不受組成物質的影響：就像是算盤，不管算珠是木製、鐵製或塑膠，兩個珠子加上兩個珠子還是等於四個珠子。
3. 沒有理由相信非生物演算法永遠無法複製或超越生物演算法能做的事：演算法是用碳來表現或是矽來表現，又有何差別。例如不久前，大家喜歡用人臉辨識做例子，說這項任務連嬰兒都能輕鬆辦到，可是最強的電腦卻無力完成，但是到了今天，臉部辨識程式辨認人臉的速度和效率，都已經遠超過人類。
2. 隨著演算法將人類擠出就業市場，財富和權力可能會集中在擁有強大演算法的極少數菁英中，造成前所未有的社經及政治地位不平等。一旦數百萬的人類司機都被單一演算法取代，這一切財富和權力都將被擁有演算法的公司壟斷，再由擁有公司的那極少數幾位億萬富翁放入口袋。(p.366)
3. 根據 2013 年牛津大學教授 Carl Benedikt Frey 與 Michael Osborne 發表《就業的未來》研究報告，調查各項工作在未來二十年，被電腦取代的可能性，美國有 47% 的工作都屬於高風險。例如電話行銷和保險業務有 99% 的機率會失業、運動賽事裁判有 98% 的可能性、收銀員 97%、廚師 96%、侍者 94%、律師助手 94%等。當然，有一些工作算安全，例如考古學家只有 0.3% 被取代的可能性，因為這種工作需要的辨識能力極為複雜，而且能夠產生的利潤又頗為微薄，因此很難想像會有企業或政府願意投資足夠的資本，將考古學自動化。(p.369)
4. 傳統上，人生主要分成兩大時期：學習期，再加上之後的工作期。但這種傳統模式很快就會徹底過時。想要不被淘汰，只有一條路：一輩子不斷學習，不斷打造全新的自己。只不過，大多數人，大概都做不到這件事。(p.370)
5. 自由主義把自由看得比平等更為重要，所以甚至也覺得差距是理所當然。但即便如此，自由主義仍然假定所有人類都有同樣的價值和權威。從自由主義的觀點，有人是億萬富翁、住在豪華的城堡裡，也有人是貧窮的農民、住在稻草屋，這完全沒有問題。因為這對自由主義來說，農敏感受到的獨特經驗，價值並不下於億萬富翁的經驗，所以自由主義的作家才會寫出長篇小說，描述貧困農民的生活經驗，而且連富翁也會熱切讀著這種小說。(p.391)
6. 醫學的概念正在歷經重大的變革，二十世紀的醫學旨在治癒病人，但二十一世紀的醫學則逐漸走向要讓健康的人再升級。「治癒病人」代表的是一種平等，因為假設有一套正常身心健康的規範標準，而人人都應享有這樣的健康。如果有人低於標準，醫師就該解決問題，讓病人能夠「像大家一樣」。相較之下，要讓健康的人再升級，背後則是菁英的概念，因為這裡並沒有所有人類一體適用的標準，而是要讓某些人就是比其他人強。(p.393)
7. 人類在二十世紀的偉大成就包括克服饑荒、瘟疫和戰爭，都是為了讓所有人享有富足、健康與和平，完全一視同仁。至於二十一世紀的新議題則是長生不死、幸福快樂、化身為神，也同樣希望為全人類服務。然而，由於這些計劃的目的在於超越、而非維持基本要求，最後可能創造出新的超人類種姓階級，進而砍斷了原本的自由主義根源；超人類看待一般人，就會像是十九世紀歐洲人看待非洲人的情況。(p.395)
8. 七萬年前，認知革命改變了至人的心智，讓原本毫不重要的非洲猿類成為世界的統治者。至人的心靈經過提升後，忽然能夠接觸到互為主體的領域，於是能夠創造神祇和企業、建立城市和帝國、發明文字和金錢，最後也能夠分裂原子、登上月球。據我們所知與推測，這種翻天覆地個革命，只是因為智人的 DNA 起了一點小變化，導致大腦稍微重新配線。 如果真是如此，那麼科技人文主義或許也只需要對人類的基因組，再多做點改變，讓大腦再稍微重新配線，也就足以啟動第二次認知革命。第一次認知革命的心靈改造，讓人類能夠接觸互為主體的領域，也讓智人成了地球的統治者；第二次認知革命則可能讓神人接觸到目前還難以想像的新領域，讓神人成為整個星系的主人。(p.397)
9. 現代人已經換上「錯失恐懼症」(Fearing Of Missing Out, FOMO)，總是在擔心自己錯過了什麼；雖然手上的選擇比以往任何時候都多，但選了之後又很難付出全心全意。(p.407)  
   
10. 人文主義心理學家指出：感到憂鬱的人常常想要的，並不是簡單的解決方案，而是希望有人能夠聆聽他們的想法，同情他們的恐懼和疑慮。(p.408)
11. 科技人文主義到最後反而可能會造成人類的降級。對政經體系來說，降級後的人類反而更有利，原因不是這種人擁有什麼卓越的特點，而是這種人少了一些可能拖慢社會步調、造成困擾的人類特質。農夫都知道，羊群裡面最聰明的那隻，常常就會惹出最大的麻煩，所以農業革命的其中一項，就是要降低動物的心理能力。到了科技人文主義夢想所推動的第二次認知革命，則可能對人類造成一樣的效果，讓社會大機器裡的「人類小齒輪」變得比以往更能有效溝通和處理資料，但幾乎不會去注意其他事，既不會做夢、也不會有所懷疑。數百萬年以來，人類曾經是加強版的黑猩猩；到了未來，人類則可能變成放大版的螞蟻。(p.409~410)
12. 人文主義者建議的「聆聽自己內心的聲音」，其實毀了許多人的生命；適當用藥，反而是大大改善了幾百萬人的幸福和關係。為了真正聽到自己內心的聲音，有些人可得先把心中現有的尖叫和怒罵音量調小。現代精神病學認為，許多「內心的聲音」和「真實的願望」只不過是生化失衡和神經疾病的產物。由於生化失衡，讓患有臨床憂鬱症的人看起事物來，都像是透過一副抑鬱的眼鏡，於是一再拋棄大好的前途、健康的人際關係。這時該做的，可能不是聆聽這種破壞性的內心的聲音，而是該直接叫他們閉嘴。(p.411)
13. 數據主義已經傳統的學習金字塔徹底翻轉。在這之前，大家認為資料數據只是致力活動這個漫長過程的第一步，我們要把資料轉化為資訊、資訊轉化為知識，最後把知識轉化為智慧。但數據主義認為，資料數據的流動量已經大到非人所能處理，人類無法再將資料轉化為資訊，後面的知識或智慧也就更不用提了。於是，處理資料數據的工作應該交給能力遠超過人類大腦的電子演算法來進行。在實務上，這也就代表數據主義對人類知識和智慧有所懷疑，而傾向於信任大數據和電腦演算法。(p.415)
14. 經濟學家也越來越常用資料處理系統的概念，來詮釋經濟。一般人看來，經濟就是有農民種小麥、有工人做衣服，再有顧客買麵包和衣服。但是在專家眼中，經濟的機制就是要搜集關於慾望和能力的資料數據，再轉化為決策。(p.416)
15. 證券交易所正是人類至今所創最快、最有效的資料處理系統。它歡迎每個人都來共襄盛舉，可以是直接加入、或是透過銀行或退休金。證券交易所推動著全球經濟，不論是全球各個角落、甚至是外太空發生的事情，無不納入考量。不管是科學實驗成功、日本傳出政治醜聞、冰島火山爆發，甚至太陽表面有不規律活動，都會影響股價。為了讓系統運作順暢，就需要讓資訊盡可能自由流動。如果全球有數百萬人都能取得所有相關資訊，就會透過買賣來決定油價、現代汽車的股價、或瑞典政府債券最準確的價格。據估計，證券交易所只要經過十五分鐘的交易，就能確定《紐約時報》某個頭條對於大多數股價的影響。(p.416~417)
16. 資本主義是分散式資料處理，讓所有的生產者和消費者直接相連，並允許他們自由交換資訊、獨立做出決定。共產主義是集中是資料處理，生產者與消費者無法直接溝通，而且必須服從政府的命令。在自由市場中，如果有某個處理器做出錯誤的決定，立刻就會有人趁虛而入。但如果幾乎所有決定都操縱在單一處理器中，一犯錯就可能是場大災難。(p.417)
17. 資本主義之所以可以打敗共產主義，並不是因為資本主義更符合倫理，不是因為個人自由神聖無比、誘惑是上帝對這些共產主義異教徒降下怒火。資本主義可以贏得冷戰，是因為至少在這個科技加速改變的時期，分散是資料處理的效果就是比集中是資料處理更好。二十世紀晚期的世界變化實在太快，共產黨中央委員會無法處理。像這樣把所有資料都集中到一座秘密碉堡，所有重大決策都由一群年長的黨政大員決定，雖然能生產出一批又一批的核彈，卻絕不可能打打造出 Apple 或 WIKI。(p.419)
18. 資本主義成功的秘訣，在於並沒有 ＣＰＵ 壟斷麵包供應的所有資料數據，而是讓資訊在數百萬為消費者和生產者、麵包師傅和企業家、農民和科學家之間自由流動。市場力量會決定麵包的價格、每天烘培的數量，以及研發的優先順序。如果市場力量做出不當的決定，也能很快自我修正 (至少資本主義信徒是這樣相信的)。(p.420)
19. 民主在過去幾十年裡獲得上風，是因為在二十世紀晚期的情境中，分散式處理的效果更佳。如果換了一個情境，譬如古羅馬帝國時代，反而可能是集中是處理擁有優勢，才會讓羅馬共和國敗亡，權力從元老院和公民大會，轉移到專制皇帝的手上。(p.421)
20. 如果資料處理的情境在二十一世紀再度改變，民主制度也可能衰敗、甚至消失。隨著資料量和流通速度雙雙提升，選舉、政黨、國會這些過去崇高的制度，就可能遭到淘汰；原因不在於不符合倫理道德，而是因為無法有效處理資料數據。當時這些制度和機構發展的背景，是政治的腳步走得比科技更快。在十九和二十世紀，工業革命發展的速度夠慢，於是政客和選民仍能領先一步，規範和操縱發展的路線。然而自從蒸氣時代以來，政治的節奏沒有多大改變，但科技卻已經從一檔切換到四檔。科技革命的腳步快到讓政治追不上，不管是國會議員獲選民，都已經失去對科技的控制。就算是專制政權，似乎同樣無力應付科技發展的腳步，同樣無力應付資料流的數量和速度。(p.421)