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重温《高效能人士的 7 个习惯》

很多人在刚入职公司甚至在大学就开始看这本《高效能人士的7个习惯》,其成为了一个「众所周知」的提升效能的书。

个人在很早以前就读过这本书,最近在 Lily 老师的指引下,又重温了这七个习惯。

一些习惯在工作中已经在实践,一些在实践但是做得不到位,还有一些实际和理想有一些出入,知行没有合一。

知易行难。再次梳理总结如下:

《高效能人士的7个习惯》(The 7 Habits of Highly Effective People)是史蒂芬·柯维(Stephen R. Covey)在 1989 年出版的一本自助书籍。这本书提出了七个习惯,旨在帮助个人和组织提高他们的效能。这七个习惯的简要概述如下:

  1. 主动积极(Be Proactive):积极主动的人选择负责任的反应,他们理解自己的行为是基于自身的选择而非外界条件或情绪的产物。这是关于个人责任和主动性的习惯。如从语言表述开始,将「我必须」改为「我选择」。
  2. 以终为始(Begin with the End in Mind):高效能的人有清晰的目标和愿景,他们行动前先确立结果,让每一步都朝着既定目标迈进。为了实践这个习惯,咱们可以写下个人使命声明,作为行动指南。
  3. 要事第一(Put First Things First):这个习惯强调优先处理最重要的任务,区分紧急与重要,确保时间和精力投入在最能产生结果的活动上。这是关于时间管理的习惯。柯维推荐使用四象限来确定任务的优先次序。重要的任务应该优先处理,即使它们不紧急,而紧急但不重要的任务应该最后处理。并且提前规划好重要的事情。
  4. 双赢思维(Think Win-Win):双赢思维鼓励寻找互惠互利的解决方案,相信在大多数情况下,人们可以通过合作达到共同的目标。这是关于人际关系的习惯。它强调寻找互利解决方案,让所有相关方都能从中受益。双赢思维要求一个人展现成熟和高度的自尊和尊重他人。
  5. 知彼解己(Seek First to Understand, Then to Be Understood):有效的沟通来自于首先倾听以理解他人,然后才表达自己的观点,建立双向的理解和尊重。这是关于有效沟通的习惯,需要实践倾听的技巧,比如同理心倾听。
  6. 统合综效(Synergize):团队合作能够创造出单打独斗所不能达到的成果,通过真诚的开放与合作,可以实现更高层次的成功。这是关于团队协作的习惯。柯维认为,合作可以创造出大于个体之和的成果。通过珍惜差异,我们可以找到创新的解决方案,这些解决方案利用了团队中每个成员的独特贡献。
  7. 不断更新(Sharpen the Saw):持续的自我成长和改进是长期效能的关键,它要求我们在身体、心智、情感和精神上寻求平衡和发展。这是关于自我维护的习惯。高效能的人会定期续充自己的能量,通过身体锻炼、精神修养、社交活动和心智发展等方式。这可以帮助人们保持平衡和持续的个人发展。

以上习惯构成了一套相互关联的原则,旨在帮助人们在个人生活和职场生活中取得更大的成就。这些习惯不仅仅是一次性的行为改变,而是需要持续练习和内化到日常生活中的原则和价值观。

0 核心理念

高效能的核心理念是个人和组织能够通过内化一系列基于原则的习惯来提升其效能

要想改变必须从思维开始。因为思维模式决定了行为方式,而行为方式最终决定了结果。要实现根本的、质的变化,我们需要从内心深处的信念和思维模式开始改变,这样才能带来持久而深远的影响。这些改变不仅仅是行为上的调整,而是包括了我们对世界的看法、我们的价值观以及我们如何看待自己和他人的根本方式。

柯维认为,效能不仅仅是高产出,而是一种平衡发展的结果,这种发展涵盖了个人的多个方面,包括心智、情感、身体和精神。

其底层逻辑可以从以下几个关键点进行理解:

  1. 原则导向:核心理念是建立在普遍有效的原则之上,这些原则是不变的真理,例如诚信、责任、尊重和公正。个人和组织的行为应与这些原则相一致。
  2. 整体主义:柯维认为个人不仅要专注于某一方面的提升,而应追求生活的多个领域(身体、心智、情感和精神)的平衡发展。
  3. 成熟度模型:从依赖到独立,再到相互依赖的过程,体现了个人成熟度的不同阶段。柯维强调,真正的成熟和效能需要达到相互依赖的水平,这意味着与他人建立有效和协同的关系。
  4. 自我觉察与责任:个人必须意识到自己的选择和行为对结果的影响,并对此承担责任。这种自我觉察使个人能够超越条件反射式的行为模式,转而根据原则做出反应。
  5. 习惯的力量:柯维认为习惯是由知识(了解要做什么)、技能(知道如何做)和欲望(有做的动机)组成的。通过培养正确的习惯,个人可以内化这些行为,使之成为自然的反应。
  6. 影响范围:区分影响范围(影响圈,可以控制的事情)和关注范围(关心圈,关心但不一定能控制的事情),并专注于前者,这有助于提升主动性和影响力。
  7. 终身学习:《高效能人士的七个习惯》提倡持续学习和成长。通过不断地“磨锯”,即对自我进行更新和提升,个人能够维持和增强其效能。

这些习惯的底层逻辑是帮助我们从根本上改变思维和行为模式,从而实现持续的个人成长和提升生活各方面的效能。

对于一个人来说,内在品格和原则是其个人行为的基石,决定了我们如何做出决策和采取行动。

核心价值观如诚实、诚信、勇气和正直是内在品格的重要组成部分,而普遍的自然法则如公正、尊重、效率和责任则是我们行为的原则基础。这些原则和价值观提供了对的行为导向,它们是客观的真理,不受个人情感和社会意识形态影响。

个性表现是内在品格和原则在日常生活中的体现,包括了我们的交流方式、工作表现和社交能力等外在行为。这是外界观察到的我们,是我们与世界互动的直接方式。个性表现的效能很大程度上取决于我们的内在品格和生活原则,并且是个人成功和公众成功的展示。

高效能的成熟度连续体概述了个人成长的三个阶段:依赖、独立和互赖。起初,个人依赖于他人满足需求。随着成长,个人发展出独立自主的能力,能够自行解决问题,形成了主动积极、以终为始和要事第一等个人成功习惯。最终,个人进入互赖阶段,认识到与他人合作能够取得更大成就,通过双赢思维、知彼解己和统合综效等习惯与他人建立有效的互动和协作,实现公众成功。

《高效能人士的7个习惯》中成熟度连续体强调了从依赖,到独立,再到互赖的发展过程。如下图所示:

要想改变一个人的习惯先从改变思维模式开始。改变思维模式是对个人心智习惯的深刻洞察与重塑的过程。

在心理学与行为科学领域,这种转变被视为行为的自我调节,它要求高度的自我意识和持续的自我反思。开始这一过程的第一步是识别和理解自己现有的自动思考模式,尤其是那些消极的。这种自我意识是改变的基础,因为我们不能改变我们不理解的东西。通过深入探询自己对挑战和机会的看法,我们可以揭示出潜在的认知偏差和限制性信念,这些往往是我们在生活的早期阶段无意中养成的。

认识到并接受这些思维模式的存在,是将改变从理论转化为实践的关键。这一步不仅需要智慧去看到自己的局限性,还需要勇气去承认并接受这些局限性。这样的认识是一个释放点,它提醒我们,尽管过去的模式可能已经深深植入我们的心智,但我们拥有改变它们的能力。设定积极的意图和使用正面肯定语句,都是为了在潜意识中培养一种新的自我形象和可能性感,它们是心智改变的种子,需要通过时间和重复来培养。

在以上认知的基础上,通过替换消极思维、持续学习和练习感恩等策略塑造一个更为宽广和积极的认知视角。

将新的思维模式转化为行动是确认和巩固这些模式的关键步骤。这涉及到实际地把新的思维方式应用到日常生活中,从而为这些模式提供实际的支撑。同时,反馈和调整以及对自己的耐心和宽容,确保了这个过程的可持续性和圆满性。改变思维模式确实是一项复杂的工作,它需要时间、练习和不断的自我提醒。每一步小小的进步,都是我们朝向更健康、更积极思维模式前进的重要一步。

1 主动积极

主动积极是第一个习惯,这个习惯是所有其他习惯的基础。

主动积极是指个体采取负责任的态度,主动地影响周围的环境,而不是被动地受环境影响。这要求个体意识到自己的责任范围(即影响圈),并专注于能够控制和影响的领域。主动积极的人认识到自己的幸福和成功不是由外部因素决定的,而是由自己的行为、决策和反应决定的。

主动积极的逻辑本质在于认识到我们作为个体对自己的生活拥有主动权和选择的自由。这一习惯强调,我们的行为是基于自己的选择而非外界条件或刺激的直接反应。人们可以在刺激和反应之间作出选择,这是因为我们拥有自我意识、想象力、良知和独立意志等独特的人类能力。这意味着,尽管外部环境和某些情况可能会对我们施加压力,但我们如何响应这些压力和情况最终取决于我们自己的选择。

主动积极的人通常会:

  • 对自己的行为负责。
  • 采取行动来改善周围的环境。
  • 把重点放在能够控制的事情上,而不是抱怨无法控制的事情。
  • 采取预防措施,而不是仅仅对问题做出反应。
  • 在面对困难和挑战时,选择积极正面的态度。

主动积极的习惯鼓励我们从内在发起变化,通过我们的个人选择来塑造我们的生活,而不是被动地接受外部环境的塑造。这种习惯要求我们承认自己的行为是基于内在选择的结果,并且我们可以通过主动行动来影响我们的生活轨迹和结果。

更大的主动积极不仅仅是对现状做出反应,它还包括创造需求和机会。这意味着创造需求和创造机会,不等待需求出现,而是通过创新或提供独特的解决方案来创建市场的需求;寻找或开发新的可能性,而不是仅仅等待机会降临。这可能意味我们需要学习新技能、拓宽人际网络、或是在未被充分利用的领域寻找潜在的增长点。

影响圈和关注圈

在柯维的「主动积极」习惯中,关注圈(Circle of Concern)指的是一个人可能会关心的所有事物的范围,包括健康、工作、国家经济、全球变暖等等。这个圈子里的事物很广泛,但并不是所有事物都能被个体直接控制。相比之下,影响圈(Circle of Influence)则包含个体能够直接或间接影响的事物,比如个人的健康习惯、工作表现和日常人际互动。

其底层逻辑在于区分我们所关心的事物中哪些是我们可以控制的,哪些是我们无法控制的。当我们将精力主要集中在影响圈内的事物上,对此我们通常会感到更有力量、更积极和更有效,因为正在投资于自己能够有实际作用的领域。

这种集中关注可以导致影响圈的扩大。相反,当我们将大部分精力放在关注圈内无法控制的事物上时,我们可能会感到无力、焦虑和沮丧,这通常会导致影响圈的缩小。

在影响圈内行动需要主动性,即积极采取行动和承担责任,而不是仅仅作出反应。主动性是主动积极习惯的核心,它要求我们认识到自己的选择和行为决定了我们的效能。而反应性是在关注圈内被动应对的态度,它通常伴随着抱怨和指责,这些行为无法有效地改变情况或解决问题。

积极心态是指专注于自己可以控制和影响的事物,这通常会导致更加积极的情绪状态和更高的个人效能。

在关注圈和影响圈的概念中,责任感是指认识到自己对生活结果负有责任。即使在外部情况不利的情况下,人们也可以选择如何回应,这种选择显示了他们的责任感和主动性。

以有核心团队离职为例,我们需要专注于影响圈,这意味着要主动采取措施来减缓这一事件带来的负面影响,并利用这个机会来增强团队和组织的韧性。我们可以做如下的动作:

  • 及时沟通:公开透明地与团队讨论离职情况,缓解不确定性带来的焦虑。
  • 积极应对:快速行动,确保所有关键任务有人负责,减少工作中断。
  • 鼓励团队:鼓励团队成员看到变化作为成长的机会。
  • 持续改进:评估和改进招聘和培训流程,减少未来类似情况的影响。

专注于我们可以控制或至少可以影响的事情,而不是消耗能量在那些我们无法控制的问题上,这将帮助我们更有效地管理变化,并且有助于维持团队的积极动力。

从主动积极的哲学视角来看,个体的自我驱动和深度责任感是个人成长与社会影响力的重要驱动力。 自主选择行动反映了个体的内在力量和对改变的渴望,而这种力量源自于对个人能力与效果之间联系的深刻认识。通过明确表达自己的选择,个体不仅向他人展现了自己的承诺和信心,而且还能够激发他人内在的主动性,从而共同创造一个充满责任感和目标导向的环境。

承诺和一致性是建立他人信任和尊重的基石,这对于形成有效的领导力至关重要。当个体通过言行一致表现出对结果的责任时,他们不仅为自己的行为树立了标准,还为周围人设定了期望。这种行为激励他人也采取积极行动,从而形成一种强有力的社交影响,推动团队成员共同面对挑战并实现共同目标。

通过展示爱与关怀来负责任,个体能够在团队和社区中培养深刻的联结和忠诚度。 这种情感投入不仅体现在为他人的福祉承担责任上,同时也反映在对自己行为后果的深思熟虑上。感情的力量可以化作集体行动的催化剂,增强团队的凝聚力,并且鼓舞人们在困难面前不放弃,共同努力超越现状。

通过这种积极主动的行为模式,个体不仅能够建立起自我效能感和正面影响的环境,而且能够激发自我超越与不断成长的动力。这样的文化会逐渐在更广泛的社交网络中扩散,促使责任感成为社会互动的核心价值,从而形成一种自我维持且不断提升的积极生态系统。

2 以终为始

「以终为始」是第二个习惯。我们需要先有一个清晰的理解我们想要达到的目标或者结果是什么,然后反向工作,确保每一步都在朝着那个目标前进。这意味着我们必须有一个明确的愿景或目标,然后我们的策略、计划和每日行动都应该与这个愿景或目标保持一致。

这个习惯的底层逻辑是目标导向的思维模式。 当我们从目标出发来规划我们的行为时,我们能够更有效地利用手上的资源和时间。这种做法帮助我们聚焦于那些能够带我们更接近终极目标的活动上,并避免那些可能会让我们偏离轨道的干扰。

「以终为始」的基础逻辑包括:

  1. 目标的清晰性:明确我们的目标可以帮助我们做出更有针对性的决策,并为我们的行动提供方向。
  2. 优先排序:了解最终目标可以帮助我们确定哪些行动是最重要的,从而在面对多个选择时能够优先处理最关键的任务。
  3. 资源分配:当我们知道最终目的地时,我们可以更合理地分配时间、金钱和其他资源,确保它们被用在最能够推动我们朝目标前进的地方。
  4. 预测和预防:通过预先设想目标,我们能更好地预测可能的挑战和障碍,并事先规划如何应对它们。
  5. 自我激励:一个清晰的愿景提供了持续动力,帮助我们在遇到困难时坚持下去。
  6. 一致性和完整性:确保我们的行为与你的价值观和长期目标保持一致,这样可以减少内心的冲突,并提高个人的完整性。

通过「以终为始」的习惯,个人和组织能够确保他们的努力不会偏离预定的轨道,并最终达到他们的长期目标和愿景。这个习惯鼓励我们思考生活和工作的长远意义,并确保我们每天的行为都是有意义的、有目的的,并最终能够导致我们想要的结果。

在以终为始的实践中,行动之前先展望结果是一种高效的前瞻性思维方式,它要求我们在采取任何行动之前,先清楚地定义我们希望实现的目标。 这种方法提供了明确的方向感,帮助我们规划更加有序的行动步骤,从而提高决策的质量并确保资源的有效运用。

通过这种方式,我们可以预见并评估未来可能出现的各种情况,从而采取预防措施以规避风险,增强我们的应对策略,并在面对挑战时保持高度的准备状态。此外,它还有助于激发我们的内在动力,使我们对追求目标保持热情和坚定。

然而,展望结果的策略也需谨慎使用,以避免过度规划导致行动瘫痪或对变化缺乏必要的适应性。它的最佳实践是结合灵活和敏捷的思维,确保在追求预设目标的同时,我们也能够根据实际情况的变化进行调整和优化。

创造个人使命宣言并以它为人生蓝图

个人使命宣言是一个个人化的、通常是书面形式的声明,它表达了一个人的基本价值观、最深层的愿望、生活目标和他或她希望实现的影响。

个人使命宣言的首要价值在于其为个人提供了一个清晰的生活和工作方向。它如同内部的指南针,帮助一个人在面对生活中的交叉路口时做出符合自身价值观和长期目标的选择。宣言中的核心理念和目标可以帮助个人抵御外界诱惑和短期利益,确保我们在追求长期成就和满足感的过程中保持坚定和专注。

个人使命宣言也是自我实现的一个重要工具。它鼓励个人去识别和发挥其独特的才能和激情,导致更高的工作满意度和个人幸福感。有了使命宣言作为指导,个人更有可能在职业和个人生活中实现其最高潜力,因为我们能够更有意识地追求那些与自己深层价值观和目标相一致的机会。

例如,假设一个人的使命宣言是“通过教育和知识传播,激励和赋能下一代,以创造一个更加公正和可持续的世界”。这个宣言不仅定义了个人的职业重点——教育和可持续性——而且还概述了其希望达到的社会影响。在职业选择、教学方法和社区参与等方面,这个使命宣言将是一个持续的影响力,激励着个人去创造积极的社会变革。

个人使命宣言的底层逻辑基于几个核心原则:

  1. 自我认知:了解自己的价值观、兴趣、热情和个人优势是制定使命宣言的基础。
  2. 目标导向:清晰的目标可以提供行动的方向,并有助于个人集中精力实现这些目标。
  3. 一致性和指导:一个人的行为和决策应与其核心价值和目标相一致,使命宣言提供了这种一致性的框架。
  4. 动力和责任:使命宣言激励个人追求其定义的目标,并为自己的生活承担责任。
  5. 适应性和成长:使命宣言不是静态的;它可以随着个人的成长和经验而发展和适应。

个人使命宣言的具体步骤

  1. 自我探索:投入时间进行自我反思,了解你的个人价值观、激情所在、生活目标以及你想要为自己和他人带来的影响。
  2. 确定价值观和优势:确定你最看重的价值观和你的个人优势是什么。这些将成为你宣言的基石。
  3. 构建愿景:想象你理想的生活状态。问自己,你希望别人如何记住你?你期望对家庭、工作和社区有什么样的影响?
  4. 书写宣言:结合以上元素,撰写一个简短、具体、能够真正代表你的愿景的个人使命宣言。它应该简洁、有力,体现你的核心信念和你想要追求的生活。
  5. 行动规划:根据使命宣言设定具体的短期和长期目标。将这些目标分解成可以执行的步骤。
  6. 生活整合:在你的日常生活中不断地回顾和体现你的使命宣言。调整你的习惯、时间分配和决策,以便它们支持你的使命。
  7. 定期评估:定期审视你的使命宣言,确保它仍然反映你的价值和目标。随着你的成长和生活经历的变化,不要害怕做出调整。

个人使命宣言是一个动态的工具,它应随着个人的成长而发展,帮助你保持对你的生活方向和目标的清晰认识。

将行动之前展望结果和创造个人使命宣言相结合,我们可以创造一个有意义且有指导性的生活框架。使命宣言提供了一个核心的、长期的方向,而展望结果的策略则确保了我们在实现这个长期愿景的过程中每一步都是有意义的。这种策略可以帮助我们在变化的世界中保持焦点和方向,同时也为我们提供了达成个人和职业目标的清晰路径。

3 要事第一

「要事第一」的习惯是第三个习惯,其核心理念是基于时间管理的四象限理论,强调个人应该优先处理那些对实现长期愿景和目标具有决定性影响的事务。 这些事务通常被分类为「重要但不紧急」的任务,比如建立关系、健康管理、长期规划等。

将事项分为两个维度,重要事项和紧急事项。重要事项与我们的长期目标、价值观和使命直接相关的任务。紧急事项通常是那些需要立即注意的事情,如临近截止日期的任务或突发事件。

柯维推荐使用四象限工具来识别和分类任务:

  1. 第一象限:重要且紧急 - 必要事项,这些事项需要立即且有效地处理。比如危机、紧急会议、最后期限、棘手问题和突发事件。
  2. 第二象限:重要但不紧急 - 效能事项,这些事项是长期成功的关键,例如主动的工作、重要的目标、创意思考、计划、防患于未然、培养关系、学习和更新、休养。
  3. 第三象限:不重要但紧急 - 分心事项,这些任务常常因他人的紧急需求而变得紧急。比如无谓的干扰、无谓的报告、不相关的会议、其它人的小事、不重要的邮件、任务电话等。
  4. 第四象限:不重要且不紧急 - 浪费事项,这些任务对于长期目标没有帮助,常常是时间消耗者。例如繁琐的工作、用以逃避的活动、过多的娱乐、看电视、玩游戏,上网、浪费时间的事、闲聊等。

要事第一的习惯特别强调第二象限的任务,这些任务对个人的成长和成功至关重要,但往往会被忽略,因为它们不会产生立即的压力。

「要事第一」习惯的底层逻辑包括:

  1. 主动性:通过主动识别和安排第二象限的活动,而不是被其他人的紧急事务所左右,我们能够更好地掌控自己的时间和生活。
  2. 平衡短期与长期:这个习惯帮助我们在日常紧急任务和长期发展目标之间找到平衡,以确保我们在实现即时目标的同时,也不会忽视了长远的发展和成长。
  3. 高效生产力:通过专注于重要任务,我们可以提高工作的质量和生产力,减少因紧急但不重要的任务导致的工作压力和时间浪费。

理解了要事第一,下一步就是实践,实现主要是四个操作,专注最重要的事情、放弃不重要的事情、每周计划、选择时保持真实,具体如下:

专注最重要的事情

  • 明确目标:确定你的长期目标和价值观是首要任务。这需要深入思考你的职业规划、个人发展、家庭和其他重要领域。
  • 识别关键活动:一旦明确了目标,识别出哪些活动是实现这些目标的关键。这些活动通常属于柯维的时间管理四象限中的第二象限(重要但不紧急)。
  • 预留资源确保你每天、每周都为这些关键活动预留时间和精力

放弃不重要的事情

  • 学会拒绝:对那些第三象限(紧急但不重要)和第四象限(既不紧急也不重要)的任务学会说“不”,这样我们才能腾出时间来处理更重要的事务。
  • 消除干扰:减少或消除干扰,比如关闭不必要的通知、限制社交媒体的使用时间等,以保持对第二象限任务的专注。

每周计划

  • 周计划而非日计划:在每周初花时间来规划整周的活动,确保第二象限的任务得到优先考虑。
  • 灵活调整:在制定计划时,要为意外事件预留空间。这意味着虽然有计划,但仍需保持灵活。
  • 周末审视:在每周结束时审视过去一周,并为下一周制定计划。

选择时保持真实

  • 自我诚实:在确定优先级时,诚实地评估每项任务的重要性,并根据我们的核心价值观和目标做出选择。
  • 自我反思:定期进行自我反思,以确保欠所做的选择和所投入的时间真正反映了我们的个人和职业目标。了解你的优先级是什么,以及为什么某些事情对你来说很重要。
  • 诚实沟通:与他人交流时,清晰地表达我们的优先级和界限。
  • 一致性:确保行动与所声称的价值观和优先级相一致。

将这些原则融合到日常实践中,可以帮助我们更有效地管理时间,减少压力和提高成就感,并确保我们的精力集中在那些对我们最为重要的事务上。这样,就能够在有限的时间内实现最大的生产力和满足感。记住,这需要持续的实践和调整,随着时间的推移,将会越来越擅长运用这些原则。

以上三个习惯是关于个人成功的三个习惯,接下来三个是关于公众成功的三个习惯,更多的是与他人相关,与协同相关。

4 双赢思维

在思维层面,输赢思维是一种基于竞争的思维模式,它源于「有限资源」的信念,即认为成功是有限的,如果一个人成功了,那么另一个人就必须失败。这种模式在零和游戏中很常见,其中一个人的收益等于另一个人的损失。在个人关系和商业交易中,这种思维往往会导致短视和对立。

在高效能的习惯中,双赢思维是一种基于合作和共赢的思维模式。它源于信念,即通过合作,所有人都可以获得更大的成功,而不是以牺牲他人的利益为代价。这种思维方式鼓励寻找互惠互利的解决方案,将蛋糕「做大」,以便所有参与者都能从中受益。 在个人和职业关系中,这种思维有助于建立长期的合作关系和信任。

双赢思维里提了一个概念,情感账户,这个比喻用来描述建立和维护人际关系的过程,就像在银行账户中存取金钱一样。

情感账户

在情感账户的概念中,每个人都有一个虚拟的「账户」,用来代表他与其他人的关系质量。 当我们通过正面行为,如倾听、赞扬、理解、尊重和支持对方时,就相当于在他们的情感账户中存入「情感货币」。相反,批评、忽视、欺骗和不尊重等消极行为则相当于从这个账户中进行「取款」。

情感账户的核心观点是,积极的交互可以增强关系的信任与亲密感,而消极的交互会消耗信任并可能损害关系。拥有健康的情感账户余额可以帮助人们在冲突发生时拥有更大的抵抗力,因为它们有足够的「信任储备」来弥补误解或失误所带来的损失。

为了维护良好的人际关系,就需要像管理银行账户一样,谨慎地进行情感投资,确保情感账户的余额始终保持在一个健康的水平。

在一个公司中,看存款行为多,还是取款行为多,基本可以看出这个公司的文化是怎样的。

「存款」是指任何可能正面影响关系的行为,而「取款」是指那些可能负面影响关系的行为。有一些例子,见下表:

存款行为 描述 取款行为 描述
倾听 给予完全的注意力,积极地倾听。 不倾听 忽视对方的说话或在他们说话时做别的事情。
理解 尝试从对方的角度看问题,表现出同理心。 不理解 无视对方的感受,缺乏同理心。
赞扬 诚挚地表达赞美和感激。 批评 无端指责或批评对方。
支持 在对方需要帮助时提供援手。 忽视 忽略对方的需要或不提供帮助。
守信 做到承诺的事情,建立信任。 失信 不兑现承诺或经常迟到。
尊重 尊重对方的观点和情感。 不尊重 蔑视或贬低对方的想法和感受。
诚实和透明 说真话,公开交流意图和感受。 欺骗 对重要事项撒谎或隐瞒真相。
忠诚 在对方不在场时维护他们的声誉。 背叛 不忠诚,背后损害对方的声誉。
道歉 当你犯错时,诚恳地道歉。 倔强 当犯错时,拒绝承认和道歉。
鼓励和赞赏 鼓励对方并为他们的成就和努力表示赞赏。 打压 无视或贬低对方的努力和成就。

情感账户的概念强调的是一种平衡和互惠。长期的正面行为可以建立起强大的关系储备,使得偶尔的失误或冲突不至于造成不可挽回的伤害。反之,频繁的负面行为会迅速耗尽信任,可能导致关系破裂。因此,意识到自己的行为如何影响情感账户的余额对于维护健康的人际关系至关重要。

当我们想在一个人的情感账户里面「存款」时,可以先了解这个人的情况,坚持真挚,通过日程月累的小额存款,并且请牢记亲密关系需要更多的「存款」。

双赢

双赢这个概念是建立在人际领导力的基础之上,鼓励人们在互动中寻求互惠互利的结果。柯维认为存在下面几种基本的人际互动模式:

  1. 双赢(Win-Win):两个人或两个群体都达到了满意的结果,这是一种平衡勇气和考虑的心态。
  2. 赢/输(Win/Lose):这是权力斗争或竞争心态,我赢意味着你输。
  3. 输/赢(Lose/Win):这是一种弱势或让步的心态,常常为了和平或避免冲突而牺牲自己的利益。
  4. 输/输(Lose/Lose):当两个固执己见、自私的人互动时,可能导致双方都不满意的结果。
  5. 赢(Win):只关注个人结果,不考虑他人的胜利或失败。
  6. 双赢或无交易(Win-Win or No Deal):如果不能达成双赢的解决方案,那么就不做交易。

柯维主张,双赢思维是一种成熟的、高效的心态,它基于寻找共同好处的原则,并寻求第三种选择,这是一个既不是你的方案,也不是我的方案,而是一个更好的、大家都能接受的方案。具有双赢思维的人相信在大多数互动中都能找到这样的解决方案,并且他们拥有进行有效沟通和建立信任关系的技能,以便在所有相关方中创造价值和满意度。

为了有效地实践双赢思维,个人需要具备三个重要特质:诚信(言行一致,坚持正确的原则),成熟(有自信也尊重他人),以及心态的丰盈感(相信有足够的成功和成果可以分享)。双赢思维推动着协同效应,强调团队或合作伙伴间的互动能创造出远大于各自单独努力的成果。

双赢思维涉及两个重要特质:体谅(Consideration)和勇气(Courage)。这两个特质是实现双赢思维的必要条件。

  1. 体谅:以尊重他人的态度理解和关心他人的感受和需求。在双赢思维中,体谅表现为真正倾听他人的观点,尝试从他人的角度理解问题,并考虑他人的需求和期望。体谅不是指盲目的顺从或牺牲自己的利益,而是在追求个人目标的同时也考虑他人的利益,从而寻求共同的解决方案。
  2. 勇气:以尊重他人的态度坚持自己的信念和需求,同时也敢于面对可能的冲突或挑战。在双赢思维中,勇气意味着能够清楚地、恰当地表达自己的想法和需求,即使这可能与他人的观点相冲突。勇气不是蛮横或强硬,而是一种坦诚直接的交流方式,能够帮助澄清立场,为达成共识打下基础。

柯维将体谅和勇气结合起来,形成了他所说的「平衡勇气和考虑」的心态。这种平衡是双赢思维的核心,因为只有同时具备对自己和他人利益的关心,才能寻找并实现真正的双赢解决方案。如果过于偏向任何一方,就可能落入赢/输或输/赢的情形,而不是双方都能接受和满意的结果。通过综合运用体谅和勇气,个人和组织能够创造出互利共赢的关系,这种关系基于相互尊重和价值的创造。

双赢协议

在双赢思维中,”双赢协议”是一种合作关系的框架,它建立在双方都能从中受益的基础上。其核心目标是创造一个双方都认为公平、满意、并且有价值的结果,而不是以牺牲任何一方为代价来实现另一方的利益。 双赢协议的底层逻辑包括以下几个关键点:

1. 信念

核心信念是存在一种「第三种选择」,即不是你赢我输,也不是我赢你输,而是我们都能赢。这种思维方式承认资源和解决方案是可以创造和扩展的,而不是固定不变的。

2. 互依性

双赢协议基于互依性的认知,即在很多情况下,个人和团队之间不是独立的,而是相互依赖的。在这种互依的关系中,合作比竞争或者单方面的依赖更能带来成功。

3. 成熟度

实现双赢协议需要一定的成熟度,这包括情感成熟和心智成熟。情感成熟意味着能够保持内心的平衡和安全感,即使在面临冲突和挑战时也能够保持理智。心智成熟则指的是能够表达自己的观点和需求,同时理解他人的立场。

4. 沟通

有效的沟通是双赢协议的关键。这意味着开放和诚实地交流想法、感受、预期和可能的解决方案,并且倾听对方的反馈和建议。

5. 系统思维

双赢协议要求参与者从整体和长远的角度考虑问题,而不仅仅关注短期利益。这种系统思维帮助识别所有相关方的需求,并寻找满足这些需求的综合解决方案。

6. 创新与创造价值

创建双赢解决方案常常需要创新思维,这意味着要走出传统思路的框架,开发新的方法来满足各方的需求。这种创新可以创造额外的价值,使得原本看似有限的「蛋糕」变得更大。

7. 谈判与协商

双赢协议通常涉及谈判和协商过程,这个过程是为了达成共同的理解和满足双方的关键关切点。谈判的目标是找到一个双方都认为正义和有益的解决方案。

双赢协议的实现不仅仅是技巧或策略,它更是一种基于原则的生活方式。在个人和组织层面上,它要求我们重新定义成功,把关注点从个人利益转移到共同利益上,从而促进更广泛的和谐与进步。

双赢协议不是简单的妥协或者让步,而是一种更深层次的合作关系,其中每个人都能感受到自己的需求和关注被重视,并且在协议的框架下得到满足。这种协议有助于建立长期的、互相支持的关系,为所有相关方创造更大的价值。

保持富足心态、平衡勇气和体谅、考虑他人的赢及自己的赢,这些都是建立双赢协议的关键要素。下面是一些建议,可以帮助在实践中实现这些原则:

保持富足心态

  1. 聚焦可能性:专注于机会而不是障碍,相信解决方案总是存在的。
  2. 感恩:对所拥有的表示感激,这样能更容易看到资源的丰富性而非稀缺。
  3. 分享:愿意与他人分享知识、资源和经验,相信通过分享,总体价值会增加。

平衡勇气和体谅

  1. 自我意识:了解自己的需求和界限,同时也尊重他人的。
  2. 明确沟通:有勇气清晰地表达自己的想法和感受,同时用体谅的方式。
  3. 倾听:认真倾听对方的观点,尝试理解他们的需求和顾虑。

考虑他人的赢及自己的赢

  1. 共同目标:寻找和明确双方的共同目标和利益。
  2. 共情:设身处地为对方着想,理解对方为何认为某个结果是他们的”赢”。
  3. 灵活性:在寻找解决方案时,保持灵活,不固执己见。

建立双赢协议

  1. 开放性对话:创造一个开放的对话空间,让各方都能自由表达想法和期望。
  2. 创造性解决问题:鼓励创新思维,寻找满足双方需要的新方法。
  3. 透明度:在谈判和解决方案制定过程中保持透明度,确保所有的信息都是公开和可访问的。
  4. 承诺:当双方都同意一个方案时,明确各自的承诺,并且遵守这些承诺。
  5. 监测和调整:定期检查协议的效果,并在必要时进行调整,以确保持续的双赢状态。

通过综合运用这些原则和策略,你可以更有效地在各种关系和情境中推广双赢的解决方案,不仅在职业上取得成功,也能在个人层面建立更加和谐的人际关系。

5 知彼解己

知彼解己是一个关于同理心沟通的习惯

在刚毕业的时候,公司新入职一个 VP,在其第一次公开演讲的时候介绍自己,我到现在还记得当时他说,欢迎大家找我聊天,我会是一个好的听众。现在我也希望以及在努力让自己变成一个好的听众。

「知彼解己」指在与他人交流时,首先应该致力于理解对方的观点,然后才表达自己的观点。这是一种有效的沟通策略,它强调了倾听的重要性,以及在被理解之前先理解他人的价值。

以下是这个习惯的几个关键点:

  1. 积极倾听:这是一种高级的倾听形式,其中听者全神贯注于真正理解说话者的意图和情感,而不是仅仅为了回答或反驳。
  2. 同理心:同理心是指设身处地地理解他人的情感和观点,这是建立信任和开放沟通的基础。
  3. 非评判性:在倾听时,保持一个非评判性的态度,可以让对方感到自己的观点和感受被尊重,从而更愿意开放和分享。
  4. 沟通技巧:有效的沟通不仅涉及言语,还包括非言语的信号,如肢体语言、面部表情和声音的音调。理解和使用这些信号可以提高双向理解。
  5. 表达清晰:一旦充分理解对方,表达自己的观点也应该清晰、坦诚且有尊重。这样做可以增加被理解的机会,并且促进有效的沟通。

通过实践这个习惯,人们通常能够建立更深的人际关系,解决冲突,以及在个人和专业的环境中更有效地沟通。这个原则不仅在个人生活中有用,也是领导力、团队合作和客户服务等领域的关键技能。

知彼解己这个习惯意味着深入理解他人的观点、需求和感受,同时也清楚自身的价值观和期望。它强调的是先倾听、后理解,在此基础上再传达自己的想法和立场。这个习惯关键在于建立基于尊重和共情的沟通,从而促进有效的互动和解决冲突,实现真正的双向沟通。

倾听是第一步,而同理心倾听是非常有效的一种方式。

同理心倾听

同理心倾听(Empathic Listening)是一种深层次的倾听方式,不仅仅是听到言语表面的意思,而是努力理解说话人的情感、动机和背后的需求。 它不只是理解信息的内容,更是感受和共鸣说话人的情感状态。同理心倾听要求倾听者放下自我,避免立即做出评判或提供解决方案,而是全心全意地从对方的视角去理解对方的体验。

其底层逻辑在于人类的基本需求之一是被理解和认同。当人们感到被真正理解时,他们更容易打开心扉,进行真诚的沟通。这种倾听方式有助于建立信任和尊重,是有效沟通的基础。

同理心倾听能够促进双方的情感连接,缓解冲突,增强关系的亲密度,从而为解决问题和协作创造一个更加有利的环境。它要求倾听者具备深度的情感智能,以及抑制即时反应,转而深入理解对方所表达的深层次信息的能力。

我们常用以下的句式来发起:

你对 A 感到 B
A: 谈论的内容、话题或言语中的意思
B:生气、兴奋、悲伤、烦躁、尴尬

举例:

### 场景:
假设你的朋友最近失业了,并且他们对此感到非常沮丧和焦虑。

### 朋友可能会说:
“我失业了,我不知道下一个月的房租从哪里来。我感觉自己就像是一个彻底的失败者。”

### 非同理心倾听的回应(作为对比):
“别担心,你会找到工作的。你之前也失业过,后来不是照样找到了吗?”

### 同理心倾听的回应:
“听起来你现在感到很焦虑和沮丧,对未来感到不确定让你觉得自己处在困境中。这肯定很不容易。要是愿意的话,我在这里可以听你说说你的想法,我们也可以一起探讨可能的下一步。”

在同理心倾听的回应中:

- 理解情感:首先是对朋友的情感(焦虑和沮丧)的识别和理解。
- 反映情感:然后是将这些情感反映给对方,表明你理解他们的感受。
- 支持:提供一种支持性的环境,让朋友知道他们不是独自一人。
- 不给建议:避免直接给出建议或者试图解决问题,除非朋友请求。
- 开放性的邀请:最后,提供一个开放性的邀请,让对方知道你愿意倾听和支持,为他们提供一个表达自己的空间,并在他们准备好时一起探讨解决方案。

同理心倾听的关键在于展现出真正的关心和愿意理解对方的立场,而不是急于给出解决方案或者评判。

在倾听后我们需要回应对方,而在回应的过程中我们经常会犯的一个错误是自传式回应。

自传式回应

自传式回应是在沟通过程中,听者用自己的经历、观点或情感来回应说话者的信息,而非专注于理解说话者本身的感受和观点。

这种回应方式往往是出于试图展示共鸣或提供解决方案的好意,但可能会导致对说话者真正意图的误解,因为它把重点从说话者转移到了听者身上。

以下是一些自传式回应的常见例子和可能的后果:

  1. 建议:在没有完全理解说话者情况的情况下急于提供解决方案。这可能会让说话者感到不被支持或理解。
  2. 故事讲述:用自己的相似经历来回应,即使这些经历可能不完全相关。这可能转移了谈话的焦点,使说话者感到他们的独特经历被忽视。
  3. 同情:表达自己对说话者的情况的同情,但可能过度强调自己的感受。这有可能不小心贬低了说话者的感受。
  4. 评价:对说话者的行为或情况进行评价。这可能导致说话者感到被判断或误解。
  5. 探询:过多的提问,特别是在没有建立信任的情况下,可能会让说话者感到不适或被审讯。说话者可能会变得防御性或不愿意分享。

为了避免自传式回应,可以采用以下方法:

  • 实践积极倾听,专注于理解说话者的情绪和观点。
  • 使用反映性听力,即用自己的话简洁地重述说话者的观点,以确认理解是否正确。
  • 在给出建议或分享个人经验之前,先询问对方是否愿意听取。
  • 保持谦逊,认识到每个人的经历和反应都是独一无二的。
  • 避免立即做出判断或评价,而是给予说话者支持和空间表达。

通过避免自传式回应,我们能够更好地理解对方,并建立更深层次的沟通和关系。

在《高效能人士的7个习惯》中,知彼解己强调的是有效沟通的重要性,其中探究、评价、建议和诠释这四个方法可以应用于这一习惯的实践过程:

  1. 探究:通过提问和倾听,我们可以更好地理解对方的立场和需求,这是建立共情和理解的第一步。
  2. 评价:在沟通过程中客观评估收到的信息,判断它们的准确性和重要性,帮助我们了解对方的观点并准备好自己的回应。
  3. 建议:在充分理解对方之后,我们可以提出建议或解决方案,这些建议会更加贴合实际情况,因为它们是基于深入理解而非表面假设。
  4. 诠释:清楚地传达我们的观点和感受,使对方能够理解我们的立场,同时我们的解释也会更具说服力,因为它是在深入理解对方之后形成的。

在实践知彼解己的过程中,这四个步骤帮助我们更深入地参与沟通,确保双方都能够被理解,从而建立真正有效的对话和解决冲突的基础。

6 统合综效

统合综效是一个关于创造性合作的习惯

统合综效是第六个习惯。这个概念主要强调创造性合作——即通过团队合作创造出比个人独立工作时更好的结果。

统合综效的关键要素包括:

  • 开放心态:愿意倾听他人的观点,即使它们与自己的观点不同。
  • 尊重差异:理解团队成员间的差异性是一个优势,不同的观点和技能可以互补。
  • 寻求第三方解决方案:不限于自己的观点或他人的观点,而是寻找一个双方都满意的解决方案,这通常被称为“双赢”。
  • 创造性思维:鼓励创造新的想法和解决问题的方法,这可能需要跳出传统思维的框架。
  • 团队协作:通过团队协作来实现目标,这通常需要有效的沟通和互助。

统合综效的好处:

  • 提高效率:通过合作,团队可以更有效地解决问题,因为它汇集了不同的知识和技能。
  • 增强关系:共同创造成功可以增强团队成员之间的关系和信任。
  • 促进创新:多样性的观点和开放的沟通环境促进了创新和创造性的解决方案。
  • 改善决策:当多个观点和专业知识被考虑在内时,通常可以做出更全面和更有效的决策。
  • 增加灵活性和适应性:一个习惯于统合综效的团队更能适应变化和应对新的挑战。

实践统合综效的举例:

想象一下,一个项目组由不同背景的成员组成,包括市场营销专家、软件开发人员、财务顾问和创意设计师。团队面临一个复杂的挑战,需要一个创新的市场进入策略。各成员初始可能有截然不同的观点,但通过开放的讨论,他们不仅仅是妥协,而是融合各自的专长和视角,创造出一个全新的策略,这个策略结合了技术创新、成本效益和用户体验的最佳实践。这个过程就是统合综效的体现。

统合综效作为一种习惯,需要练习和承诺。它要求个人发展出一种以团队为中心的思维方式,并且愿意不断地学习和成长。

统合综效强调整体大于部分之和,并且是在互动中才有可能释放创造力。

实现统合综效的途径

统合综效可以通过珍视差异、有意愿、澄清目标、知彼解己和探索替代方案这些途径来实现。详细解释如下:

1. 珍视差异

我经常和我们家娃讲:人,生而不同,在团队内也一样。团队成员需要认识到每个人的不同背景、经验、技能和观点都是宝贵的资源。珍视差异意味着看待这些差异作为创造更好解决方案的机会,而不是障碍。

  • 实践方法:鼓励团队成员分享他们的观点和专业知识,同时积极听取和尊重其他人的意见。

2. 有意愿

个人和团队必须有愿意合作、开放思考并接受新的想法的意愿。这种意愿是实现统合综效的基础。

  • 实践方法:创建一个支持性的环境,鼓励团队成员对统合综效持开放态度,并致力于共同的目标。

3. 澄清目标

在团队合作中,共同理解并同意项目目标是至关重要的。澄清目标可以确保团队的每个成员都朝着同一个方向努力。

  • 实践方法:在团队会议中明确讨论和记录项目目标,并确保所有成员都理解并同意这些目标。

4. 知彼解己(核心技巧)

知彼解己是了解团队成员的能力、需求和期望,并将这些知识用于增强团队合作和沟通的过程。这要求个人进行自我反省,并积极了解他人。

  • 实践方法:进行团建活动,促进成员之间的相互了解。同时,鼓励开放的个人交流,让团队成员能够更好地理解彼此的优势和工作风格。

5. 探索替代方案

在面对挑战时,团队应该寻求多种可能的解决方案,而不是满足于第一个看上去可行的方案。探索替代方案可以带来创新和创造性的结果。

  • 实践方法:进行头脑风暴会议,鼓励团队成员提出并讨论各种想法,无论它们多么非传统或不同寻常。将所有的想法记录下来,并评估它们的可行性和潜在价值。

通过这些途径,团队可以利用成员之间的差异,通过合作超越单个成员的能力,创造出更有效、更创新的解决方案。统合综效的实践不仅可以增强团队的整体表现,还可以提升团队成员的满足感和参与感。

7 不断更新

不断更新是一个关于每日自我更新的习惯

「不断更新」这个习惯的核心思想是个人和职业的持续改进,即常常对自己的生活各方面进行更新和充电,以保持和提升个人的整体效能和福祉。

「不断更新」习惯强调四个主要领域的平衡发展,以下是这些领域的详细解释以及如何在这些领域中不断更新自己:

1. 身体

维护身体健康是基础。这包括适度的体育锻炼、健康饮食、足够的休息和压力管理。

  • 实践方法:定期锻炼,按时吃饭,多喝热水,保证充足的睡眠,实践深呼吸或冥想等放松技巧。

2. 心智

心智的发展涉及学习和思考。继续教育、阅读、写作和教授他人都是锻炼心智的方式。

  • 实践方法:定期阅读书籍和文章,学习新的技能,参加研讨会和课程,或者开始一个新的有益的爱好。

3. 社交/情感

社交/情感发展是指建立和维护积极的关系,以及发展良好的交流和人际技能。

  • 实践方法:投时间和精力在家庭和朋友关系上,学习有效的沟通技巧,以及参与社区或团体活动。

4. 精神

精神领域通常涉及个人信仰和价值观。它可能包括祈祷、冥想、音乐、艺术或与大自然的互动。

  • 实践方法:定期花时间进行个人反思,参与宗教或精神活动,或者花时间在大自然中。

通过在这四个领域中均衡发展,个人可以确保他们的“锯子”始终保持锋利,这样他们就能以最高的效率和效能处理日常生活和工作中的各种挑战。柯维认为,只有通过持续的自我更新和改进,个人才能有效地生活,实现自我实现的目标。

不断更新不仅仅是一种习惯,它也是一种生活方式,要求个人对自己的成长和学习持续投资,以实现长期的成功和幸福。

「不断更新」是建立在自我维护和持续改进的理念之上。这个习惯源自一句古老的谚语:「如果你的锯子变钝了,就要停下来磨锯」。换言之,如果你想保持有效和高效,就需要定期地恢复和提升你的身心能力。

不断更新认识到人类是多维度的存在,包括身体、心智、情感和精神等方面。每个维度都需要定期的关注和维护。例如,身体的维护包括适当的锻炼、营养和休息;心智的维护则涉及学习和智力挑战;情感的维护要求建立和维护有意义的关系;精神的维护可能包括冥想、写作或其他形式的自我表达。

不断更新强调了自我续能的重要性。一个人如果忽视了自我维护,就可能会遭受倦怠和效率下降,反之,通过积极维护和更新自己,个体能够维持高水平的表现和幸福感。这种自我续能的过程要求有意识地规划时间和活动,以确保所有维度的需求都得到满足。

这个习惯还基于一个长期的视角,认识到持续的成长和适应是应对不断变化的世界的关键。 通过不断学习和适应新的技能和观念,个人能够保持自己的相关性和竞争力。它鼓励个体进行终身学习,不断地探索新的兴趣和发展新的技能。

并且不断更新也是一种积极的生活态度。它意味着始终面向未来,保持乐观和动力,永远寻求成为更好的自己。这种态度促使人们主动寻找改进自己的方法,而不是等待外界的变化迫使他们作出改变。这样,个体能够在生活的各个方面保持活力和创造力。

8 小结

《高效能人士的7个习惯》这本书提供了一套综合的个人和职业生活指导理念,旨在帮助人们通过改变自己的习惯来提高效能。这些习惯分为个人成功、公共成功以及自我更新三个部分,体现了从依赖到独立再到互依的成长路径。

个人成功包括前三个习惯,分别为:主动积极(Habit 1: Be Proactive)、以终为始(Habit 2: Begin with the End in Mind)和要事第一(Habit 3: Put First Things First)。这些习惯强调个人主动性、目标设定和时间管理,是个人效能提升的基础。 主动积极是关于自我意识和选择的能力;以终为始要求个人根据自己的核心价值和长远目标来规划生活;要事第一则是关于优先处理最重要的任务,以确保行动和目标一致。

公共成功涉及的三个习惯是:双赢思维(Habit 4: Think Win-Win)、知彼解己(Habit 5: Seek First to Understand, Then to Be Understood)和统合综效(Habit 6: Synergize)。这些习惯聚焦于与他人建立有效的互动和关系。 双赢思维是追求互利共赢的关系;知彼解己是关于同理心倾听,首先理解他人,再寻求被理解;统合综效是指通过团队合作创造出大于各部分之和的成效。

最后的一个习惯是不断更新(Habit 7: Sharpen the Saw),它关注于自我更新和平衡发展,涵盖身体、心智、情感和精神四个方面。这个习惯认为,不断地自我提升和维护是持续成功和有效应对生活挑战的基础。它鼓励个人投资于自己,定期从日常忙碌中抽出时间进行自我修炼,从而在变化的环境中保持竞争力和适应性。

《高效能人士的7个习惯》的核心理念是自我掌控和持续改进。柯维认为,通过内在的价值观和习惯的改变,人们可以影响外部环境并实现个人与职业的有效成长。书中的习惯模型鼓励读者从内在进行转变,从而在外部世界中实现真正的有效行动和深刻的影响。

以上并非书本全部内容,也并非仅包含书本的内容,仅作为温习之用,大家批判着看吧。

关于 MaaS 模型即服务的两个观点

春节放假期间把微信读书上的几本和 AIGC 相关的书都粗读了一遍,其中提到 MaaS (Model as a Service) 模型即服务有两个不同的观点。

一个是《AIGC 商业宝典》中提到的曾担任奥巴马政府首席数据科学家、并在 LinkedIn 和 eBay 担任数据科学家的 DJ·帕蒂尔(DJ Patil) 在其博客文章《模型即服务:机器学习小而美的未来》阐述了 MaaS 的概念和应用:将机器学习算法打包成可重复使用的服务,使企业能够快速地构建、部署和监控自己的模型,无须自己开发和维护底层基础架构

另一个是《AIGC 未来已来》中提到美国知名投资人 Chamath 也谈到模型即服务将会颠覆现有的 SaaS 服务。他表示,“很多软件尤其是企业服务领域的软件,将会被替换为一个单一的模型,来帮助我们解决特定的问题”。毫不夸张地说,如果在AIGC时代,企业想仅靠应用层面的竞争而成为下一个科技龙头,显然难以实现。我们从人工智能的发展历程中已经明显地看出,模型的迭代和进步才是AIGC爆发的关键。谁能够掌握更先进的人工智能模型,谁就拥有开启新时代的钥匙。

个人理解这两个观点都没有问题,只是在不同时间线上的观点。

帕蒂尔是 2012 年提出这个观点,并且在当下可以落地实施。Chamath 是最近提出来的观点,表达的是将来可以落地的构想。

帕蒂尔所说的 MaaS

帕蒂尔所说的 MaaS 改变的是传统的 AI 软件开发和部署模式。在 MaaS 出现之前,企业需要大量资源和专业知识来训练和部署 AI 模型。MaaS 的出现使得企业能够利用现成的 AI 能力,加快产品开发周期,降低成本,并提高智能水平。

在当前场景下,MaaS 不是一个完整的软件解决方案,它不直接满足最终用户的业务需求,而是作为一种服务来提供 AI 模型的能力。

在云计算的层次结构中,我们通常有三个基本层次,即:

  • SaaS (Software as a Service): 提供用户通过互联网访问软件应用程序的服务。用户无需管理、安装或升级软件,所有这些都是由SaaS提供者负责的。
  • PaaS (Platform as a Service): 提供软件开发平台和解决方案堆栈作为服务。开发者利用 PaaS 来开发、运行和管理应用程序,而无需构建和维护底层基础设施。
  • IaaS (Infrastructure as a Service): 提供虚拟化的计算资源作为服务。这包括虚拟服务器、存储和网络资源,用户可以在这些资源上运行任何操作系统或应用程序,完全控制底层云基础设施。

如果我们必须把帕蒂尔所提说的 MaaS 放到云服务的层次结构中,它最接近的层次可能是 PaaS,因为它为开发者提供了用于构建AI应用程序的工具和服务,但又有所不同,因为它专注于特定的 AI 模型服务。MaaS 提供的是具体的 AI 能力,而不是一般性的开发平台,是 PaaS 的一个子集或扩展。

那么 MaaS 是什么?有什么特点?

  1. 即插即用的 AI 模型: MaaS 提供的是一种服务,用户可以直接通过 API 调用预训练的 AI 模型,而无需自己从头开始训练模型。
  2. 无需 AI 专业知识: MaaS 允许没有深入机器学习知识的用户或企业利用复杂的 AI 模型,因为模型的维护和更新由服务提供者负责。
  3. 灵活性和可扩展性: 用户可以根据自己的需要,轻松地扩展或缩减服务的使用,通常按使用量付费。
  4. 快速部署和集成: MaaS 能够让企业迅速地在其产品和服务中集成AI功能,加速产品开发周期。
  5. 持续更新和迭代: MaaS 提供者通常会不断更新模型,使其更加强大和准确,用户可以受益于最新的 AI 技术进步。

更具象一些,可能会出现的产品大类:

  • 基础模型平台: 这些平台可以提供各种预训练的 AI 模型,企业可以在此基础上进行微调和优化,以满足特定需求。
  • 超级个性化服务: 企业可以在基础模型之上构建个性化的用户体验,例如通过用户行为分析来更精准的个性化推荐内容或产品。
  • 访问大规模数据集: 由于大型 AI 模型通常需要大量数据进行训练,这些托管平台可能会提供访问预处理和标注的大规模数据集的能力。

当作为一个 MaaS 的提供方时,可能需要做到如下的几点:

  1. 提供动态更新的服务: MaaS 需要提供一个能够不断进化和适应最新数据和趋势的服务。这意味着模型会定期接收更新,以维持其准确性和相关性。
  2. 支持一定程度的定制化: 虽然 MaaS 可能不会提供完全定制的解决方案,但它应该提供足够的灵活性,使得用户可以根据自己的特定需求调整服务。
  3. 适应多种行业需求: MaaS 应该设计成可在多个行业中通用,提供宽泛的解决方案,同时可能允许行业特定的定制。
  4. 重视隐私和安全: MaaS 必须在其服务中内嵌数据隐私和安全保护措施,遵守数据保护法规,确保用户数据处理的透明性和安全。
  5. 符合监管要求: MaaS 需要确保其服务的使用符合相关行业标准和法律法规,为用户提供指导,帮助他们理解如何合规地集成和使用 AI 模型服务。

MaaS 的价值在于其对企业实现高效、灵活、创新的推动力,具有和现在云服务类似的价值,同时在降低门槛,减少成本等方面上更为突出。

1. 降低门槛

  • 知识获取: MaaS 允许小型企业和非技术用户访问复杂的机器学习模型,而无需深入理解算法和数据科学。
  • 技术难度: 企业无需自行构建和训练 AI 模型,这项技术上复杂和成本高昂的工作由 MaaS 提供商完成。
  • 资源需求: MaaS 消除了建立自己的 AI 基础设施的需求,用户可以通过云服务直接访问模型,节省了自建服务器和存储设施的成本。

2. 减少成本

  • 资本支出转变为运营支出: 企业不必进行巨额的初始投资来购买硬件或获得许可软件,而是根据使用量支付服务费用。
  • 运维成本: MaaS 提供商承担了所有后端服务的维护责任,包括硬件维护、软件升级、模型优化和修复。
  • 人力资源: 由于模型开发和维护的复杂性由提供商负责,因此企业不需要招聘和培训专门的算法团队和数据团队。

3. 弹性服务

  • 按需扩展: 随着业务需求的变化,企业可以即时增加或减少 MaaS 资源的使用,无需担心固定资产的限制。
  • 应对需求波动: 对于季节性业务或突发事件导致的流量波动,MaaS 可以提供即时的计算能力调整,以应对这些变化。
  • 成本适应性: 企业能够根据实时需求调整资源,从而使成本与业务需求保持一致,避免资源浪费。

4. 促进企业快速创新

  • 加速产品开发: MaaS 使企业能够快速集成先进的 AI 能力到现有产品中,缩短产品从概念到市场的时间。
  • 支持新业务模型: 利用 MaaS,企业可以探索新的商业模式和服务,而无需重大投资或长期的开发周期。
  • 竞争优势: 通过 MaaS,即使是小型企业也能够利用最新的 AI 技术,与大型企业竞争,提升其市场地位和差异化。
  • 数据驱动的决策: MaaS 提供的数据分析和洞察力可以帮助企业做出基于数据的决策,优化运营和策略规划。

MaaS 的价值在于其提供了一种高效、成本可控、灵活且易于扩展的方式,使得各种规模的企业都能够利用先进的AI技术,推动业务创新和增长,同时避免了传统 AI 模型开发的复杂性和高昂成本。

「颠覆」 SaaS 的 MaaS

随着 AI 和机器学习技术的发展和成熟,特别是在 AIGC 时代,企业将越来越多地依赖于 AI 模型来提供高度定制化和个性化的服务,这些服务不仅仅是简单的软件工具,而是能够处理复杂任务和解决具体问题的智能系统。

这些智能系统和传统 SaaS 的区别首先体现在它们对 AI 技术的依赖程度上

MaaS 产品是那些从设计之初就将人工智能作为其核心组件的产品。这些产品不仅嵌入了 AI 技术,而且他们的核心价值、主要功能和创新业务模式都深度依赖于 AI。在 MaaS 产品中,AI 不是一个辅助工具,而是构成其基本操作和用户体验的基石。它们的性能和能力随着 AI 模型的学习和进步而增长,不断提供定制化和优化的服务。简单来说,此时的 MaaS 产品是那些在没有 AI 的情况下根本无法实现当前功能和业务模式的产品

这些产品通过内置的 AI 模型实现了高度的个性化和智能自适应功能,而这些是传统 SaaS 产品所不具备的。产品的更新和进步是由数据和算法驱动的,随着 AI 模型的不断学习和优化,产品的性能和用户体验也在持续提升。

在业务模式和价值创造方面,此时的 MaaS 产品创新通常源于 AI 技术的先进应用,如自然语言处理、图像识别或预测分析,它们的市场竞争力来自于 AI 能力的独特性和先进性。相比之下,传统 SaaS 服务的创新更多集中在用户界面、工作流程优化或特定行业解决方案的定制化上。产品的市场差异化因素是其智能化程度,而传统 SaaS 则依赖于软件的功能性和可靠性来吸引用户。

随着 AI 技术的快速发展,MaaS 产品正在成为企业和消费者体验智能化服务的新途径。这种产品范式的转变不仅仅是技术层面的升级,它代表着对于如何通过技术满足用户需求的根本性思考。MaaS 产品将是行业创新的前沿,它们利用数据和 AI 算法不断进化,为用户提供更加精准、个性化的服务,而这将成为新一代 SaaS 产品的标志性特征。

进入「后 SaaS 时代」,MaaS 的兴起意味着企业不再局限于通用软件解决方案,而是转向构建智能化、高度专业化的系统,这些系统与企业的业务流程、客户需求和市场动态同步发展。MaaS 平台的兴起将进一步激发新的商业模式,例如按性能付费、按结果付费等,这些都是传统 SaaS 模式所没有的。这种转变在很多行业中已经开始显现,特别是在金融服务和零售领域,这些行业对于数据的分析和个性化服务的需求日益增长。

未来 MaaS 的路线图可能围绕解决方案的更深层次集成、算法的创新以及对于不断增长的数据泛滥的管理能力展开。我们可以预见到,MaaS 将使得企业能够利用先进的数据分析和 AI 技术来优化决策过程,改进客户互动,并且在产品开发中实现前所未有的敏捷性和精确性。这不仅仅会改变企业如何运作,也会改变他们如何与客户互动,甚至可能会重新定义整个行业的竞争格局。

而对于消费者而言,MaaS 的崛起预示着一个更加个性化和互动的服务时代的到来。定制化的 AI 模型可以更好地理解和预测消费者的需求和偏好,从而提供更加个性化的购物体验、个性化的健康和健身建议,甚至是个性化的教育内容。这种服务的极致个性化将不断推动消费者体验的边界,并有可能成为新的行业标准

在技术层面上,MaaS 的未来将依赖于持续的 AI 研究和开发,特别是在可解释性、安全性和伦理性方面。随着 AI 模型变得更加强大和复杂,确保这些系统的决策过程是透明和符合伦理标准的将变得至关重要。此外,保护消费者和企业免受数据泄露和其他安全威胁的侵害也将是 MaaS 平台必须解决的挑战。只有通过不断的技术创新和负责任的管理,MaaS才能实现其真正的颠覆潜力,并为所有利益相关方带来真正的价值。

快速了解文生图 AIGC 的 15 个关键词

冯唐在《成事心法》中提到过这样一个观点:「只要你把这 100 个相关的关键词搞清楚,而且每个关键词,你都能给出合理的答案,那么你也可以成为这个领域的专家」。

想要快速了解 AIGC 文生图,从了解下面的 15 个关键词开始吧。

AI 概念名称

AI

AI,Artificial Intelligence,人工智能

人工智能这个词在大众想象中常常会勾起有关自主思考的机器人和智能机器的画面。但核心上,AI 是关于创建智能算法的学科,目的是执行通常需要人类智慧才能完成的任务。人工智能的概念自 20 世纪中叶以来就已存在,但它是在 1956 年的达特茅斯会议上,由约翰·麦卡锡正式提出的术语。

从那时起的几十年里,AI 已经从理论概念演变成一个涵盖机器学习、神经网络和深度学习等的强大领域。如今,AI 不仅仅是一个研究领域;它已成为我们日常生活中不可或缺的一部分,改变着行业并创造出曾经只存在于科幻小说中的新可能性。

AGI

AGI,Artificial General Intelligence,人工通用智能,也称为强人工智能或全能 AI

AGI 指一种具有普遍的认知能力的机器智能,它能在各种领域和任务中表现出与人类相当或更高的效能。与目前的人工智能系统(被称为弱 AI 或专用 AI )不同,这些系统通常设计用来解决特定问题或执行特定任务,AGI 将能够像人类一样学习、理解、推理和应用知识于新的和多样化的情境中。

AGI 的概念和 AI 一起发展,但成为独立研究的重点是在 21 世纪初

AIGC

AIGC,AI Generated Content,AI 生成内容

AIGC 指的是通过人工智能算法自动创建的内容,这些内容可以包括文字、图像、音频、视频和其它多媒体格式。

现在主要是利用了像生成对抗网络(GANs)和 Transformer 模型等技术,这些工具能够生成逼真和具有创造性的输出。

在文本领域,AIGC体现在自动撰写新闻、小说创作、营销文案编写等;在视觉艺术领域,AIGC 则能够创作出新的图像作品、动画和视频。

AIGC 技术的优势在于其高效性和能够处理大量内容的能力,从而在一定程度上减轻了人类内容创作者的负担,并为他们的工作提供辅助。例如,新闻机构可以利用 AIGC 生成初稿或基于数据的报告,艺术家可以使用 AI 来生成新颖的素材或灵感,而企业可以通过 AIGC 定制个性化的广告内容或提供客户支持。

然而,AIGC 也带来了一些挑战和风险。在版权和创意归属方面,AIGC 生成的内容可能引起版权所有者的争议。此外,AIGC 产生的内容可能被滥用,例如制作虚假新闻或所谓的深度伪造内容,这些都可能对公众信息的真实性和信任造成影响。

尽管存在挑战,AIGC 的未来发展前景依然被广泛看好。随着算法的不断进步和创作工具的日益智能化,AIGC 有望在提高内容创作效率、降低成本以及驱动创新方面发挥重要作用。同时,它也将促进新的艺术形式和娱乐方式的产生,为人类文化和创意表达开辟新的可能性。

GPU

图形处理单元 (GPU) 是一种专门设计来处理计算机图形和图像处理任务的芯片。

GPU 的历史可以追溯到 1990 年代初,但是它作为通用计算设备在 21 世纪初开始流行。NVIDIA 在 1999 年推出了市场上第一个真正的GPU,名为 GeForce 256。

GPU 最初是为了加速电脑游戏中的图形渲染而设计的,但它也已经成为现代人工智能和深度学习领域的核心硬件组件。

GPU 的设计理念是处理成千上万的并行任务,这使得它在执行大规模且复杂的计算时特别高效。与 CPU 的少量核心相比,GPU 拥有大量的小核心,它们可以在同一时间处理大量的数据。

GPU 内部的核心可以分为不同的类型,包括着色器核心、纹理单元和渲染输出单元等,共同执行复杂的图形处理操作。这些核心特别适合执行深度学习所需的高度并行的矩阵和向量运算。此外,GPU 的高内存带宽允许快速的数据读取和写入,这对于处理大型深度学习模型和数据集是必需的。

在 AI 应用中,GPU 显著加速了深度学习模型的训练和推理过程。训练过程涉及到数据的前向传播和反向传播算法,用以计算损失函数并且更新网络的权重。这些计算步骤需要重复进行,并且每一步都要处理大量的数据。GPU 可以同时执行这些步骤中的多个操作,从而大大减少了训练时间。

除了硬件上的优势,GPU 制造商还提供了专门优化的软件工具和库,如 NVIDIA 的 CUDA 和 cuDNN,这些工具为深度学习任务提供了额外的加速。这些软件库简化了在 GPU 上编程的过程,使研究人员和开发人员能够更容易地利用 GPU 进行大规模并行计算,而不需要深入了解其底层硬件架构。

无论是在科学研究、游戏渲染、多媒体内容创作还是 AI 和机器学习的推进中,GPU 都已经成为不可或缺的计算工具。它的并行处理能力、高速内存带宽和专用软件库共同推动了当今最前沿技术的发展,使得AI的训练和部署更加快速和高效。随着技术的进步,GPU 在现代计算生态系统中的作用将继续扩大。

AI 产品

DALL-E 系列

DALL-E 是一个由 OpenAI 研发的人工智能系统,能够根据文本描述生成相应的图像。这个名字是对艺术家萨尔瓦多·达利(Salvador Dalí)和动画片《WALL-E》的致敬。

DALL-E 于 2021 年 1 月 5 日由 OpenAI 首次发布;2022 年 4 月,OpenAI 宣布了新版本的DALL-E 2,声称它可以从文本描述中生成照片般逼真的图像,另外还有一个允许对输出进行简单修改的编辑器。2023 年 9 月份发布 DALL・E ‍3,与 2 相比,它可以利用 ChatGPT 生成提示,然后让模型根据该提示生成图像。

DALL-E 能够生成各种风格的图像,从照相写实主义图像到绘画和表情符号。它还可以「操纵和重新排列」图像中的对象。其创作者指出DALL-E 的一项能力是在没有明确指示的情况下将设计元素正确放置在新颖的作品中

DALL-E 使用了 Transformer 架构,这种架构最初是为了处理自然语言处理任务而设计的。OpenAI 通过将 Transformer 与生成对抗网络(GANs)等图像生成技术结合,使 DALL-E 能够理解文本提示并创造出新颖的、与文本内容相符的图像。

DALL-E 的技术架构基于 GPT-3 的多模态版本,它具备 120 亿个参数,并通过网络上收集的大量文本-图像对进行训练。这种训练使得 DALL-E 能够进行零样本学习,即在没有额外训练的情况下根据描述生成图像。生成的图像随后由 CLIP 模型进行评分和筛选,以提供最高质量的输出。CLIP 自身是一个强大的图像识别系统,它使用了超过 4 亿对图像和文本对进行训练,从而能够将图像与大量文本相关联,并识别出训练集之外的图像内容。

Midjourney

Midjourney 是由 Midjourney 公司开发的一种基于扩散模型的图像生成平台,于 2022 年 7 月进入公测阶段,面向大众开放。

Midjourney 的绘画能力很强,几乎无需 prompt 能力即可得到效果很不错的图,人像、细节方面尤为突出。

与大部分同类服务不同,Midjourney 选择在 Discord 平台上运行,用户无须学习各种烦琐的操作步骤,也无须自行部署,只要在Discord 中用聊天的方式与 Midjourney 的机器人交互就能生成图片。这一平台上手门槛极低,但其生成的图片效果却不输于 DALL·E 和 Stable Diffusion ,于是很快赢得了大量用户。据 Midjourney 的创始人大卫·霍尔兹(David Holz)介绍,仅在发布一个月之后,Midjourney 就已经盈利。

在 2022 年 9 月 5 日,在美国科罗拉多州博览会的年度美术比赛中,一张名为《太空歌剧院》的画作获得了第一名,然而这幅画并非出自人类画家之手,而是由游戏设计师杰森·艾伦(Jason Allen)使用 Midjourney 生成,再经 Photoshop 润色而来。它是首批获得此类奖项的人工智能生成图像之一。

Midjourney 创始人 David Holz 在说到关于 Midjourney 背后的理念时有说到:

MJ 的目标是成为新的人类基础设施,这样才能支撑更多人构建新事物。所以 MJ 的主题是反思、想象和协调。反思自己是谁,想要什么;想象会是什么;协调大家如何抵达。同时也会思考其人性的一面,例如人类通过计算机来想象就能像汽车旅行一样,这意味着什么;又或者人类在想象的过程中以什么方式互动等。

MJ 其实是水。人们误解了人工智能是什么,就像认为其是一只老虎,会吃掉我们。但其实水也很危险,能淹死我们,但流动的河水和老虎完全不同,水是危险的,但是你可以在其中游泳,造船,建造发电站等。水虽然是危险的,但却是文明的驱动力,作为知道如何与水共处的人类,我们能过的更好。水没有意志,也没有恶意,你可以淹死在其中,但并不能应该因此惧怕并禁止水。所以 MJ 试图弄清楚的是,我们如何将其用于人们?我们如何教人们游泳?我们如何造船?我们怎么把它堵起来?我们如何从害怕溺水的人变成未来冲浪的孩子?我们正在制造冲浪板而不是制造水。这才是一些深刻的意义。

困难和有趣是事情的两面,MJ 面临的许多问题无法量化。比如什么是一张「好的狗狗照片」,这很难回答,但也因此有趣。类似的问题还有「什么是好的图像」「人们想从图像中得到什么」「他们是如何沟通的」「他们如何通过文字描绘出他们想要的东西」 —— 这些问题几近哲学,但却很让人喜欢。

关于愿景,希望能以某种方式创造一个更有想象力的世界。因为今天世界最大的问题是信仰崩溃,包括对自己的,对未来的信念。而造成这种问题的主要愿意那就是缺乏想象力,缺乏自己可以成为什么人的想象力,缺乏对未来的想象力。所以想象力才是我们在世界上所需要的东西的重要支柱。所以我想通过 MJ 来将其变成一种可以「扩展人类想象力的力量」

当计算机比 99% 的人类更善于视觉想象时,这意味着什么?这并不意味着我们将停止想象。汽车比人类快,但这并不意味着我们停止步行。当我们远距离运输大量物品时,我们需要发动机,无论是飞机、轮船还是汽车。我们将这项技术视为想象力的引擎。所以这是一个非常积极和人性化的事情。

midjourney.com/showcase

Stable Diffusion

Stable Diffusion 是由 CompVis、Stability AI 和 LAION 的研究人员实现并开源的。从 Stable Diffusion 模型应用用户的角度来看,其核心是根据文本生成图像,可以通过一些技巧,或通过调整用户参数,来改变文本生成图像的过程,从而达到优化最终生成图像的目的。

得益于其卓越的图片生成效果、完全开源的特点以及相对较低的配置需求(可在消费级GPU上运行),在推出后不久它就流行开来,大量开发者以及公司加入它的社区参与共建,同时,还有很多公司基于 Stable Diffusion 推出了自己的 AI 绘画应用。

Stable Diffusion 是 AI 绘画最为重要的开源力量,创业生态的基石

Stable Diffusion 在多个方面表现出色,尤其是在图像质量和生成速度方面。它能够根据复杂的文本描述生成高分辨率和高质量的图像,这在以前的模型中往往难以实现。Stable Diffusion 还能够处理多样化的艺术风格和主题,从现实主义到超现实主义,从肖像画到风景画,甚至是科幻和奇幻的主题。用户可以通过详细的文本提示,引导模型创造出各种各样的视觉内容。

Stable Diffusion 的核心技术包括变分自编码器(VAE)和转换器网络。它通过大规模的图像和文本对数据集进行训练,学习了如何解释文本提示并将其转换为相应的图像。这种结合了自编码器和转换器的架构,不仅使得图像生成过程更为高效,而且还有助于保持生成图像的多样性和创造性。此外,Stable Diffusion 的模型训练采用了强调数据质量和多样性的方法,以确保生成的图像既准确又引人入胜。

AI 公司

OpenAI

OpenAI 成立于 2015 年 12 月,由埃隆·马斯克、萨姆·奥特曼、格雷格·布罗克曼、伊莱亚·萨斯克、约翰·舒尔茨菲尔德等科技行业领袖共同发起。OpenAI 的初衷是作为一个非营利组织,旨在推动和发展友好的人工智能,确保人工智能的发展能够惠及全人类。

在成立之初,OpenAI 提出了一系列雄心勃勃的目标,包括在人工智能领域进行开创性的研究,并且将研究成果公开分享,以促进整个领域的发展。OpenAI 迅速在人工智能研究领域崭露头角,特别是在强化学习和深度学习的应用上取得了显著的成就。

OpenAI 原本是以非营利组织的身份成立的,但在 2019 年初,OpenAI 宣布将采取一种新的「有限利润」公司结构,即 OpenAI LP,这是为了吸引更多的投资以支持其研究和开发。这个结构允许外部投资者投资,但限制了投资回报率。OpenAI LP 的创始投资者包括 Kholsa Ventures、Reid Hoffman 的基金、微软等。

所以,OpenAI 这个美国人工智能研究实验室由非营利组织OpenAI Inc,和其营利组织子公司 OpenAI LP 所组成。

OpenAI 已经推出了多个影响深远的产品和技术,其中包括 GPT 系列、DALL-E 系列、CLIP、Codex等。

除了这些产品,OpenAI 还在多个领域进行研究,包括机器人、强化学习、游戏(如Dota 2中的AI)、自然语言理解和生成等。

Stability AI

Stability AI 是由首席执行官 Emad Mostaque 创立的初创公司。Mostaque 毕业于牛津大学,拥有数学和计算机科学硕士学位(据福布斯的爆料说,其仅为学士学位)。他曾在多家对冲基金担任分析师,后来转向更加公众化的工作。Mostaque 在 2020 年创立了 Stability AI,旨在解决开源人工智能社区中的「组织」问题。

Stability AI 拥有超过 4,000 个 Nvidia A100 GPU 的集群,用于训练 AI 系统,包括 Stable Diffusion。然而,维护这个集群非常昂贵,据报道,Stability AI 的运营和云计算支出超过了 5000 万美元。但是,Mostaque 反复表示,公司的研发将使其能够更高效地训练模型。

除了 Stable Diffusion,Stability AI 还可能提供包括自然语言处理工具、数据分析服务以及 AI 模型定制和咨询服务在内的多种产品和解决方案。公司倡导开源精神,通过提供开源工具和资源,鼓励技术社区的参与与合作,以促进人工智能技术的创新和发展。

为了支持更大规模的用户定制版本的 Stable Diffusion,并投资更多的超级计算能力,Stability AI 在最近一轮融资中筹集了1.01 亿美元。这笔资金还将用于招聘更多员工,Mostaque 预计在未来一年内将员工规模从 100 人增加到 300 人。此外,Stability AI 还计划开发其他可商业化的项目,包括用于生成音频、语言、3D 和视频的 AI 模型。

模型相关

VAE

VAE,Variational Auto-Encoder,变分自编码器

VAE 是一种深度学习模型,用于学习输入数据的概率分布,并生成新的数据样本。它由两大部分组成:编码器将输入数据转换为潜在表示,解码器则将这些潜在表示转换回原始数据空间。VAE 的目标是通过最小化重构误差和正则化潜在空间来训练模型,从而能够生成与训练数据相似的新样本。

VAE 是在自编码器的基础上发展而来,它引入了概率图模型的概念,使得生成的数据能够具有多样性和连续性。自从 2013 年由 Kingma 和 Welling 提出以来,VAE 成为了无监督学习和生成模型领域的一个重要里程碑,催生了一系列相关研究和更复杂的模型变种。

VAE 模型是一个经典的生成式模型,在传统深度学习时代,GAN 的风头完全盖过了 VAE,但 VAE 简洁稳定的 Encoder-Decoder 架构,以及能够高效提取数据 Latent 特征和 Latent 特征像素级重建的关键能力,让其跨过了周期,在 AIGC 时代重新繁荣。

VAE 在 AIGC 领域中非常有用,尤其是在图像生成、文本生成、音乐创作等创造性任务中。它的特点是能够创建一个平滑且连续的潜在空间,使得我们可以通过遍历这个空间来生成具有细微变化的数据样本。此外,VAE 的正则化特性也使其在处理复杂数据分布时具有鲁棒性,并且能够有效防止过拟合。

技术上,VAE 的核心是基于神经网络的编解码器架构。编码器网络将数据映射到潜在空间的参数(均值和方差),而解码器网络则从潜在空间中采样点并重构数据。这个过程中,VAE 使用变分推断来逼近真实数据的概率分布,并通过一种特殊的损失函数(结合重构损失和KL散度)来训练网络。

CLIP

CLIP,Contrastive Language-Image Pre-training,对比图文预训练模型

CLIP 是 OpenAI 开发的一种多模态深度学习模型,设计用来理解图像内容及其对应的文本描述。通过将图像与文本匹配,CLIP 学会了识别图像中的物体、场景和动作,并理解相关的自然语言描述,如标签、说明和标题。

CLIP 包含两个主要部分:一个图像编码器和一个文本编码器。这两部分编码器在一个统一的向量空间内进行对比学习,以便最小化匹配文本和图像对之间的距离。这种方式允许 CLIP 在视觉和语言任务上表现出色。

CLIP 通过对比学习的方法进行预训练,学习了大量图像和文本对的共同表示。它超越了传统的图像分类模型,因为它不仅能够识别图像内容,还能理解与之相关的复杂文本信息。

CLIP 的主要特点是其对抗学习方式,类似于生成对抗网络(GAN)。在训练过程中,图像编码器致力于最小化匹配的文本和图像之间的距离,而文本编码器则尝试最大化它们之间的距离。这种方法有助于模型学习到更丰富、更准确的图像和文本表示。CLIP 在各种图像分类任务上都表现出色,并能够理解图像中的复杂概念,这使得它在多种视觉应用中非常有用。

CLIP 的应用非常广泛,包括但不限于图像检索、视觉问答、视觉导航以及图像生成。此外,基于 CLIP 的原理,OpenAI 还开发了 DALL-E 模型,该模型能够根据文本描述生成相应的图像。

Diffusion

Diffusion 模型是一种生成模型,用于在人工智能生成内容(AIGC)中创建高质量的图像、音频或其他数据形式。

Diffusion Model 的灵感来自 non-equilibrium thermodynamics (非平衡热力学), 理论首先定义扩散步骤的马尔可夫链,缓慢地将随机噪声添加到数据中,然后学习逆向扩散过程以从噪声中构造所需的数据样本。

与传统的生成模型如 GANs 不同, Diffusion 模型通过模拟数据的概率分布来生成新的实例。这些模型从一个随机噪声分布开始,逐渐引入结构,最终生成与训练数据类似的样本。扩散模型是通过固定过程学习,并且隐空间具有比较高的维度。

Diffusion模型建立在去噪自编码器等前期工作的基础上,并因其在生成高质量样本方面的卓越性能而受到关注。与容易出现训练困难和模式崩溃的生成对抗网络(GANs)相比,Diffusion模型的训练过程更加稳定,能够更可靠地生成多样化的高质量内容。

技术上,Diffusion模型包含正向扩散过程和逆向扩散过程。正向过程逐步加入噪声,直至数据完全随机化;而逆向过程则是学习如何从随机噪声中重建数据,这是通过训练一个神经网络来实现的,它能够在每一步预测并减少噪声,逐渐恢复出清晰的数据。

Diffusion 模型在过去几年中得到了快速发展,部分原因是它们在生成高质量样本方面的能力,尤其是在图像和音频生成上。它们在质量和多样性方面逐渐超过了 GANs,这是因为 Diffusion 模型在训练过程中更加稳定,并且它们生成数据的方式更加符合数据的内在分布。

Diffusion 模型在多种场景下都有应用,例如在图像生成领域,可以创造出不存在的逼真物体、场景和人物图像;在文本到图像的合成中,可以根据文本描述生成相应的图像;还可以用于音频合成,生成音乐和语音;或用于数据增强和图像超分辨率等领域。

Disco Diffusion

Disco Diffusion 是一个开源项目,它是一种结合了多种人工智能技术的扩散模型,旨在将文本描述转换为详细的图像。它通过理解语言提示,并将这些提示映射到丰富的视觉表现上,实现了从抽象概念到具体图像的创造性转换。该模型可以接受复杂的文本输入并生成与之相匹配的高质量图像,使用户能够直观地表达和实现他们的创意构想。

Disco Diffusion 的发展是建立在深度学习和生成模型领域的一系列创新之上的。最初的扩散模型在生成逼真图像方面已经取得了突破,但当结合了理解文本和图像关系的 CLIP 模型时,这些生成模型的能力得到了极大的扩展。Disco Diffusion 是这一进展的产物,它不仅继承了先前模型生成高质量图像的能力,还加入了对文本的理解,从而实现了更为直观和创造性的图像生成。

Disco Diffusion 的技术架构是基于扩散模型的,这是一种逐步引入并去除噪声以生成数据的方法。在这个基础上,Disco Diffusion 集成了 OpenAI 的 CLIP 模型,后者训练用于理解图像内容与自然语言描述之间的关联。该模型可能还结合了类似于生成对抗网络(GANs)的组件来提升最终图像的质量,以及变分自编码器(VAEs)来增强图像的多样性和创意表达。

Disco Diffusion 的主要特点是其能够将文本描述转化为高分辨率、高质量的图像。它通过灵活地理解和应用文本提示,结合了随机性和算法控制,生成独一无二的艺术作品。与传统的生成模型相比,Disco Diffusion 在保留图像真实感的同时,提供了更丰富的细节和更深层的创造性探索,使其成为 AIGC 领域中的一个创新和有影响力的工具。

Disco Diffusion 在艺术创作、媒体制作、设计和教育等多个领域都有广泛的应用。艺术家可以使用它来将他们的诗歌或故事变成视觉艺术作品;设计师可以通过它快速生成设计概念图;媒体制作者可以利用它为视频或游戏创造复杂的背景;教育者可以用它来激发学生的创造力并解释抽象概念。

Imagen 系列

Imagen 是 2022 年 5 月 Google Brain 团队研发的一个先进的文本到图像生成系统,它通过深度学习模型将文字描述转换为视觉图像。这种模型的核心功能是捕捉和解析人类语言中的复杂概念,并将这些概念以图像的形式表现出来,生成与文本描述高度一致且视觉上引人入胜的图像。

根据发布在 arXiv 的研究论文中,Imagen 使用了 Transformer 语言模型将文本转换成嵌入向量序列,三个连续的扩散模型将这些向量转换成高清图片。研究团队还开发了 U-Net 改进型扩散模型(Efficient U-Net)以及新的评估工具 DrawBench。Imagen 在 COCO 基准上取得了 7.27 的 FID 分数,优于 DALL-E 2。

与使用图像-文本数据集训练不同,Imagen 仅使用文本编码器(如T5)来处理输入文本。然后,扩散模型将嵌入向量转换为图像,通过迭代去噪过程生成高质量图片。

在 2023 年底 Google 发布 Imagen 2。Imagen 2 最与众不同之处在于,它能够以惊人的准确性,理解复杂抽象的概念,然后把这个概念可视化,细腻之程度令人惊叹!

Imagen 2 的核心,还是复杂的神经网络架构。经过微调的 Transformer 模型,在文本理解和图像合成上,都表现出了无与伦比的性能。

SDXL

SDXL,Stable Diffusion XL,该模型是在 2022 年 AIGC 元年后推出的。其开发历程包括从 0.9 测试版到基于用户反馈的1.0正式版的逐步迭代,不断优化以提高图像质量。

SDXL 是 Stable Diffusion 模型的进阶版,由 Stability AI 发布。这个模型通过双阶段扩散过程,即 Base 和 Refiner 模型,提供了高分辨率的图像生成和精细化处理。SDXL 特别适用于要求高细节图像的应用场景,如 AI 绘画和高级设计任务。

与原版 Stable Diffusion 相比,SDXL 引入了多项技术优化。其 U-Net 参数量显著增加,达到 2.6B,显著提高了模型的学习和图像细节处理能力。Refiner 模型的加入进一步提高了图像的精细度,而新的训练技巧,如多尺度训练,优化了整体模型性能。

当输入是图片时,Stable Diffusion XL 和 Stable Diffusion 一样,首先会使用 VAE 的 Encoder 结构将输入图像转换为Latent 特征,然后 U-Net 不断对 Latent 特征进行优化,最后使用 VAE 的 Decoder 结构将 Latent 特征重建出像素级图像。除了提取 Latent 特征和图像的像素级重建外,VAE 还可以改进生成图像中的高频细节,小物体特征和整体图像色彩。

当 Stable Diffusion XL 的输入是文字时,这时我们不需要 VAE 的 Encoder 结构,只需要 Decoder 进行图像重建。

Stable Diffusion XL 使用了和之前 Stable Diffusion 系列一样的 VAE 结构(KL-f8),但在训练中选择了更大的 Batch-Size(256 vs 9),并且对模型进行指数滑动平均操作(EMA,exponential moving average),EMA 对模型的参数做平均,从而提高性能并增加模型鲁棒性。