TAC:爬坡理论：不要在错误的山峰停留-ODAILY_tac币官网

我认识一个聪明的年轻孩子，一年前从大学毕业，现在在一家大型投资银行工作。他开始发现他讨厌待在华尔街，他想在一家科技创业公司工作。他最近向他的老板们提出了辞职，而老板们的反应是上演了一场说服他留下来的“盛大演出”。老板们告诉他，如果他留在银行，他们会给他加薪和并给安排给他更重要的工作，而加入科技行业，他就会从头开始。现在他觉得自己会留下来，尽管他“非常自信”地表示他对金融业并没有那种勃勃野心。

多年来，我遇到过许多有这种潜在趋势的员工。当我问他们一个非常明显的问题。"10年后你想做什么？"答案无一例外都是"在科技创业公司工作或创办公司"——然而他们中的大多数人只是继续维持现状，也没有加入创业公司。几年后，他们终于辞去了工作，但也只是在他们不喜欢的行业中呆了几年，而且没有真正实现他们雄心壮志。

聪明的、有雄心壮志的人怎么能在一个他们没有长期抱负的领域继续工作呢？我认为他们所犯的错误可以在计算机科学中找到一个很好的比喻。

计算机科学中的一个经典问题是爬坡。想象一下，你被丢在一个丘陵地带的一个随机地点，在那里你只能看到每个方向的几英尺。我们的目标是到达最高的山头。

考虑一下最简单的算法。在任何给定的时刻，朝着比当前更高的地方前行。这种方法的潜在风险是，如果你碰巧在一座较低的山丘附近，那么你最终会在较低的山丘的顶部，而不是最高的山丘的顶部。

这种算法的一个改进版本是在你的行走中加入了一些随机性。你开始时进行随机行走，随着时间的推移减少随机性。这使你在开始集中的、非随机的攀登之前，有更好的机会在较大的山丘附近徘徊。

另一种通常更好的算法是让你反复把自己丢在地形的随机部分，做简单的爬山，然后在多次这样的尝试之后，再回头判断哪座山是最高的。

回到求职者身上，他们的优势在于对自己的“地形“”不那么迷惑。他知道他想在一个不同于他现在所爬的山顶上结束。他可以从他站的地方看到那个更高的山头。

但目前的山丘的诱惑力很强。人类有一种本能的倾向，下一步一定要更好。于是最终容易落入行为经济学家强调的一个常见陷阱：人们倾向于系统地高估近期的回报，而不是长期的回报。这种影响似乎在更有野心的人身上更加强烈。他们的野心似乎使他们很难放弃附近的上升阶梯。

处于职业生涯早期的人应该从这个“爬坡理论”中明白一个道理：可以让你行走的道路曲折一些，要随机地把自己丢到新的地形，当你找到最高的山丘时，不要在当前的山丘上浪费更多的时间，不管你面临着多大的诱惑。

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