# 為什麼偉大不能被計劃：Stepping Stones 模型與創業的真實軌跡 > 目標導向思考是陷阱。Kenneth Stanley 和 Joel Lehman 的《為什麼偉大不能被計劃》揭示了一個反直覺的真理：從微波爐到 GPU，從莫扎特到柯達，所有改變世界的發現都是在追求興趣、而非預定目標的過程中誕生的。Paul 的創業之路：iShelly 到 nvesto 到 我們的 AI 平台：完美印證了 Stepping Stones 模型。 - Author: Paul Kuo（郭曜郎） - Date: 2025-06-27 - Pillar: 創造與建構 / Creation & Enterprise - Tags: 創業, 計畫, Novelty Search, Stepping Stones, Kenneth Stanley - Canonical: https://paulkuo.tw/articles/why-greatness-cannot-be-planned/ - Site index for LLMs: https://paulkuo.tw/llms.txt --- 你被任命為科技部長。會議室裡每個人都端著完美的策略文檔，密密麻麻的執行路徑，清晰的 KPI。你內心有點不安，但開始簽核：「就這樣做。」
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AI 合成語音・作者本人聲線克隆
六個月後，你發現所有計畫都在軌道上，但沒有任何激動人心的事在發生。該死的是，你無法解釋為什麼：所有的指標都是綠色的。 Kenneth Stanley 和 Joel Lehman 用了一個程式設計的例子來說明為什麼。他們問：如果你要演化出一個能通過完全特定目標（比如最快走過迷宮）的 AI，最有效的方法是什麼？ 直覺的答案：直接優化這個目標。選擇那些每一步都更接近終點線的變異。 實際上呢？這些直接優化的 AI 往往卡在局部最優值，永遠找不到真正的出口。因為每一步都在往看似正確的方向走，所以沒有動機去探索那些「看起來是迂迴」的地方，而正是那些迂迴的地方，才能繞過死胡同。 現在反過來。假如你不直接優化「走出迷宮」，而是優化「探索最多新的狀態」（Novelty Search），會怎樣？ 奇異的事情發生了。AI 開始亂走。它走進死胡同，然後退出來。它探索角落、走廊、各種冗長的路線。在追求「新奇」的過程中，它意外地發現了一條直達出口的通道，而這條通道，正是它如果直接優化的話永遠走不到的。 這個實驗，後來改變了 Stanley 對人類歷史的看法。 ## 故事中的轉折點 《為什麼偉大不能被計劃》用歷史案例來驗證 Novelty Search。案例選得無敵： **萊特兄弟。** 他們想要造飛機，但花的時間不是在發動機工程上，而是在風洞實驗中研究機翼形狀與氣流行為。那些看起來完全無關的實驗，卻是他們後來能夠控制飛行的基礎。每一個「偏離計畫」的實驗，都是後來成功的 stepping stone。 **微波爐。** Percy Spencer 在雷達公司工作時，發現微波能融化巧克力。那不是他的目標。目標是開發更好的雷達。但這個「意外發現」，後來改變了每個家庭的廚房。 **GPU。** 電玩遊戲產業需要更快的圖形處理，推動了 GPU 的發展。沒人在 1990 年代說：「我們需要 GPU 來訓練大型神經網絡。」但那些為了遊戲而優化的芯片，後來成了深度學習的基礎設施。 共同點？所有的成就者都在追求某個興趣點，然後被帶往完全不同的方向。每個「偏離」都不是浪費，而是在建構一個可能性空間。 這不是雞湯。這是一個數學上可驗證的模式：**採用 Novelty Search 的系統，往往比採用 Goal Search 的系統，發現更強有力的解決方案。** ## 從政策到個人 書的中間有一個令人不安的章節：教育政策。 各國政府都在做同樣的事：定義「成功」，然後設計教育系統來最大化這個成功指標。測試分數、大學升學率、就業率。每一項都能測量，所以看起來很科學。 但結果是什麼？他們培養了一代人，擅長走預先規劃好的路線，卻沒有能力在碰到沒有預設路線的問題時創新。 Stanley 的論點：如果你真的想教出有創造力的人，你需要讓他們探索。讓他們「浪費時間」在看起來無關的項目上。讓他們去追求古怪的興趣，即使這些興趣不在課程大綱裡。 這與現代企業教義完全相反。現代企業說：專注。設定目標。每一分鐘都應該朝著目標前進。 Stanley 的回應：那樣的專注會讓你陷入局部最優值，永遠出不來。 ## 我自己的三次 Stepping Stone 讀這本書時，我在重新審視自己二十年的創業軌跡。坦白說，我一開始沒有「五年計畫」。我有一些列直覺和興趣。 **第一個 Stepping Stone：iShelly。** 做線上金融媒體。嚴格來說，這與我後來做的任何事都不同。但我在那個過程中學到了什麼？網路流量、內容營銷、社群經營。這些技能後來在每一個專案中都用上了。 **第二個 Stepping Stone：nvesto。** 從金融媒體到投資諮詢。表面上看是「深化」金融領域，但實際上我在探索一個完全不同的商業模式：從廣告驅動轉向顧問驅動。失敗了，但那個失敗教會了我客戶信任的真實成本，以及為什麼專業服務不能用媒體的邏輯來做。 **第三個 Stepping Stone：好食機、厚生市集、半畝塘。** 突然跳到農食生態。看起來像浪費了我在金融領域累積的專業。但我在那個過程中理解了什麼是真實的供應鏈、什麼是農民的真實處境、什麼叫做「改變一個生態系統的難度」。 **現在：我們的 AI 平台。** 循環經濟數位化。為什麼我能看到別人看不到的東西？因為我走過那些迂迴的路。金融×農食×建築×AI。每一個「離題」都是這一刻能看見的基礎。 如果我在二十年前就「計畫」成為一個循環經濟 AI 專家，我會錯過所有這些 stepping stones。我會像個假的專家，只懂表面知識，沒有真實的觸感。 ## 為什麼組織變成了死亡機制 Stanley 書中最犀利的批判：**目標導向體系天然地反對新奇。** 在一個高度目標導向的組織裡，「偏離目標」的人會被認為是不專業的。「浪費時間」在看起來無關的項目上會被看作怠惰。跨界實驗會被視為分心。 而正是在這些被組織鄙視的活動中，真正的創新才會產生。 所以大組織越成功，越是設定明確的目標，就越難產生改變遊戲規則的創新。他們變成了高度優化的系統，完美地解決過去的問題，但對未來的問題毫無防禦力。 這解釋了為什麼柯達的工程師早在 1975 年就發明了世界第一台數位相機，公司卻拒絕商業化：不是技術問題，而是一個清晰明確的目標（最大化底片市場）消滅了探索新可能性的動機。他們親手創造了顛覆自己的技術，卻因為目標導向的思維而視而不見。 ## Treasure Hunter mentality Stanley 用一個比喻：目標導向的人是捲尺。他們知道目的地在哪，直線距離多遠，只想最快抵達。 創新者是尋寶人。他們有好奇心，有冒險精神。他們不知道寶藏在哪，但他們走著走著，發現了更好的東西。 這不是說沒有目標，而是說：**最好的目標，往往來自在過程中偶然發現的可能性，而不是在起點時預先決定。** 在循環經濟領域，我現在做的事：城市採礦數位化、材料流追蹤、碳足跡可視化：沒有人在十年前說「這會改變世界」。這些都是在與實際案例互動、失敗、修正、探索的過程中浮現出來的機會。 我的假設不是「我要改變循環經濟」。假設是「這個領域有趣，讓我看看能發現什麼。」結果遠超最初的想像。 ## 不舒服的含義 Stanley 的邏輯推到底，會得出一個令人不安的結論： **如果你能完全計畫出你的成功，那麼你的野心可能太小了。** 真正的偉大往往看起來像浪費。看起來沒有效率。看起來像在走彎路。 這意味著，如果你想構建一個能產生真正創新的組織，你必須給人們「浪費時間」的許可證。你必須獎勵新奇，而不只是獎勵進度。你必須相信 stepping stones，即使在短期內它們看起來毫無關聯。 Google 的 20% time 政策（員工可以花 20% 的工作時間在任意專案上）曾經被嘲笑為浪費。但 AdSense 來自這 20% time（Gmail 雖常被誤認為 20% 專案，但創造者 Paul Buchheit 表示並非如此）。它就像一個有組織的 Novelty Search。 更激進的應用：VC 投資。最好的創業投資可能不是那些有清晰商業計畫的團隊，而是那些「有趣想法，暫時沒有明確出口」的創業者。因為正是在追求有趣過程中，他們會發現那些「計畫型」的創業者永遠看不到的機會。 ## 結語：放棄地圖，帶上指南針 Stanley 的最後一句話很簡單：**停止計畫你的人生成為什麼，開始追求什麼讓你感到活力。** 這不是勵志雞湯。這是一個數學上有根據的建議。 多次實驗證明，Novelty Search 會比 Goal Search 發現更強有力的解。追求新奇會比直線奔向目標走得更遠。 我二十年的創業經驗證實了這一點。每一次看起來最像「浪費」的決定，都在後來變成了最寶貴的資產。 所以，如果你現在在人生的某個岔路口：不知道是否應該「堅持計畫」還是「追求興趣」： 請選擇興趣。找到那些看起來不在計畫裡、但真的讓你好奇的 stepping stone。 歷史上所有改變了世界的人，都是在走這樣的路。不是最短的路，而是最有趣的路。 而有趣，往往就是通往偉大的唯一方向。