Unlearn, unlearn
Hi there,
上週沒出刊。讓我斷更的不是時間或疾病，而是單純的忙碌，真是太好了。
週五開會，覺得老闆太強了，而且還沒使出全力的樣子。我甚至覺得有點對不起他，沒辦法讓他徹底討厭我，怎麼偶爾還說些言不及義的讚許。
為排遣開完會的落寞，返回高雄前特地在台南逗留一晚，拜訪曉咖啡。多年前，曉咖啡還在永福路二段分租店面，做夜間到凌晨，那時我的台南定番是住樓上的賣睏，夜裡下樓坐吧台，配偶爾掠過的車聲，等手沖邊閒聊。現在它在南門公園旁的街區，座落優雅洋房，即使昨夜的咖啡味道沒勻開，側邊有外梯的建築還是十分迷人。
沒法讓老闆徹底討厭，可能是因為除了腆顏，我多少還是有在反思。老闆覺得團隊學習速度應該要更快，這確實是值得努力的目標。期望受挫，才有學習的機會；學習就是根據觀察到的情況，調整期望。然而，我沒辦法動到環境，只能改變自己。所以，如果我學得不夠快，就只能檢查自己的期望，是不是可以搭建得「更容易受挫」。
以閱讀來說，頑固的讀者只想讀到自己想讀到的，不論那是幽深佈局、道德教誨，還是前所未見的動機。頑固的讀者絕不等於淺薄的讀者，學養深厚、品味出眾的讀者甚至更頑固。畢竟，沒有根柢根本讀不出趣味——雜訊滿螢，還能一股腦栽進去，頭連抬都不願抬，那是近乎瘋狂的舉動。
但頑固的讀者不容易學習，因為我們(!?)有一套融貫的理由，可以說明為什麼我們的期望合理、有品味，或是符合人類社會演化的方向。在文化這場無止盡的遊戲裡，我們通常是一個時期消費與生產的中流砥柱，逐漸被沖蝕，化為河床。
要想提高學習的機率、加快學習速度，最終縮短學習週期，根本來說會需要「刻意遺忘」，人們甚至發明一個詞叫 unlearn，不知道怎麼翻才好，姑且翻「卸學」。
我找了幾篇論文來，請機器幫忙讀，看起來這個關聯條目底下談的東西，對 AI 而言的、也就是從機器學習的模型移除資料，比較值得深究——但我當然沒有深究的條件，所以這裡只談對個體和組織的刻意遺忘與卸學。
對個體而言，一旦意識到就意識到了，注意力可以轉移，但轉移到要遺忘的對象上，只會更加忘不記。
對組織而言，組織的慣性是亙古難題。表面上，沒有白紙黑字寫下、按程序肯認與保存，對組織而言就不存在，但曾經發生過的事情仍存在成員身體上，終究在組織日常運作中反映出來。事情可以死無對證，人還是會記恨。對此，人們有許多迂迴的策略，近期的一個是新創及併購。有什麼錢擺不定的情緒，都可以寫 Substack。
所以卸學關鍵不是遺忘，而是檢視及調整期望。道理都懂，但一邊將既有的期望懸而不論，一邊維持日常運作，一邊調整期望，這就讓人好奇，有沒有什麼方法或撇步了。
我還在摸索。
期望是從知識長出來的，所以退一步檢視自己目前的知識，不失為了解自己期望著什麼的方法，而這通常會在「講給別人聽」的時候煏空（比方說打字的現在）。
進一步，大概是重構期望，使之容易受挫。對此，開放是一種策略，開放原始碼運動乃至開放新創（open startup），都增加了「讓人想要有意見」的機率。美中不足的是，開放不保證回饋的品質。開放在適當的網絡能提高回饋的品質，因此能幫助人參與、建立網絡的媒介，在一門事業草創時十分重要。另一項策略是充分揭露假設，這在科學社群是基本素養，或許也有助於人與人推心置腹。
除了開放和充分揭露假設之外，你有其他有助學習策略的策略嗎？歡迎跟我分享。
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本週遇到的有趣事物
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- How to do Great Work：文長，略顯雞湯，實際上可能也是雞湯，但不乏正中紅心的段落。可參考周欽華的翻譯或 Manny & Angela 的詮釋。