今天有幾個認知校準，不是結論，是過程
一個做法務的朋友講了個案例：500萬債務，歷經6年，最後以10%和解。核心武器不是法律技術，是四個字——「我沒錢」。這聽起來像無賴，但仔細想是博弈論中「弱者策略」的經典應用。當債務人能證明「執行無果」的高機率時，債權人面臨的選擇變成「拿10%」vs「花更多錢拿0%」。純粹的經濟計算，跟道德無關
展開想：「沒錢」不是真的沒錢，而是「你能找到的地方沒錢」。關聯方交易、代持結構、離岸安排，構建了一套複雜的資產防護網。這套東西在中國商業環境裡是灰色地帶——法律上不違規，道德上有爭議，但在博弈中極其有效。Michael Spence在1973年提過訊號理論：在資訊不對稱的市場裡，你展示的「狀態」比你真實的「能力」更重要。「沒錢」就是一種狀態訊號
時間在這類博弈中是債務人的武器。6年時間裏債權人承受的是機會成本、人員變動、考覈壓力。銀行壞賬覈銷有周期，法務人員有KPI，拖得越久，settlement的動力越強。這解釋了為什麼「沒錢」要配合「拖」——單獨用哪個都不夠，組合起來纔是完整的弱者策略
對投資人的啟示是雙重的。一方面，盡調時要穿透「表面乾淨」——創始人說沒有負債，要追問有沒有擔保、有沒有關聯方借款、有沒有對賭協議。另一方面，投後遇到不合理索賠時，這套邏輯可能是保護股東利益的工具。關鍵是理解規則，而不是站在道德高地上假裝這些東西不存在
另一個讓我想了很久的點：「問了正確的問題，未必能得到正確的答案。」麥肯錫式方法論強調「問對問題就解決了一半」，這在資訊對稱、回答者有能力且誠實的環境中是對的。但現實世界，你問CFO「真實的現金流情況」，答案要過三重過濾器——他知不知道（能力）、他願不願意說（意願）、他能不能說（授權）。正確的問題撞上了三道牆
更扎心的是「不追問=預設接受」這個陷阱。商業談判和盡調中，沉默往往被解讀為認可。對方給出一個模糊回答時，不追問就等於接受了這個模糊性。但追問本身需要：意識到回答不完整、有追問的勇氣、有足夠的領域知識判斷該追問什麼。這三條缺任何一條，模糊就會被「合法化」
所以真正的Critical Thinking不是「問對問題」，而是「對回答進行批判性評估」。每一個回答都是「部分真相+立場過濾+能力限制」的混合物。可以建一個簡單的評估矩陣：回答者的知情程度、利益相關度、具體性（數字vs形容詞）、交叉驗證的可能性。如果四個維度都亮紅燈，這個回答大機率是「裝飾性資訊」而非「決策性資訊」
最近和朋友聊Grok，他測試了內容稽覈邊界，確實比Claude和ChatGPT寬鬆很多。Grok的產品策略是「尺度更大」——本質上是在OpenAI和Anthropic主動放棄的市場空間裡撿份額。短期看，冷啟動快、傳播性強、社羣討論度高。但仔細想，這是飲鴆止渴
問題在於：serious AI的核心資產不是「敢說」，而是「可被第三方系統、組織、責任體系信任」。Grok當前最成功的傳播點——擦邊、情緒化、站隊、嘲諷——這些在X上是資產，在企業、政府、專業系統裡是原罪。一旦形成這種心智錨定，後續再怎麼補模型、補合規，信任成本是指數級的。這是路徑依賴，不是PR問題
換個角度想：如果我是OpenAI或Anthropic，我不會跟著做。我會持續把Grok定位成「情緒型/娛樂型AI」，在合規、企業案例上不斷拉開距離，讓採購方產生一句話反射：「我們不能用那個寫小黃文的模型。」存在感不等於信任，傳播力不等於護城河，敢說不等於能被依賴。Grok正在用錯誤的方式證明自己「存在感很強」
晚上看了Teresa Torres的一個影片，講Claude Code工作流。她是產品管理領域很有影響力的人，寫過《Continuous Discovery Habits》。她提了一個觀點：「Whenever you find yourself explaining context to Claude, stop and think: am I ever going to have to explain this context to Claude again?」如果是，就建立context file。每一次向AI解釋context，都是在創造可複用資產
這個理念叫「Context即資產」。延伸到投資工作：基金介紹、投資策略、行業thesis、每個deal的核心context——都可以變成context assets。AI時代的生產力上限，不取決於你用什麼工具，取決於你的context組織能力有多強
把今天這幾個觀察串起來，有個共同的底層邏輯：在資訊不對稱的世界裏，真正稀缺的不是資訊本身，而是「判斷資訊質量的能力」和「組織資訊的能力」。塔勒布說過，在複雜系統中，我們每天被淹沒在資料、報告、對話裡，但大多數是噪音。分辨訊號和噪音的能力，在資訊不完整時做出判斷的勇氣——這兩樣東西沒法外包，也沒法用AI替代
組織context的過程，本身就是在分辨什麼是訊號、什麼是噪音。這可能是我最近學到的最有用的一個框架
