百分之九十的预测都是失败的，说明你做的东西是困难的。
今天听到这句话，有了很深刻的感受，想一想自己总是预测失败的领域，与父母的相处，与一些朋友的相处，写作的结构，等等。
对我而言，这些事物既困难，也值得研究，所以宁愿投入足够多的时间和精力去面对，而不至于患得患失。
同时，从解决问题的过程中获得的历练和整合也因为困难而宝贵的。正如《树之生命木之心》中所说：
要想成为一个好的手艺人，需要长时间的修炼过程，没有近路也没有快道，只有一步一步地埋头往前走。这跟在学校的学习不同，它不是光靠脑子死记硬背、死读书来完成的。这种修炼不是很多人一起学习同一样东西，并以同样的速度记住的过程。
它的过程是需要靠自己慢慢地体会和积累，靠继承祖辈们传承下来的技艺和智慧来完成的。所有的活计，从基础开始，不弄懂每一步到底是怎么回事是不可能进入下一步的。
因此无论你做什么都会遇到最基础的问题，无论你中途退出还是以他物取而代之，最后还是需要你自己去解决所有的问题，没人能帮得上你，这就是我们手艺人的工作。
解决这些问题，不就是没有人能帮得上你吗？不就是不弄懂每一步到底是怎么回事是不可能进入下一步的吗？这才是令人向往的技艺，真正宝贵的技艺。
关于预测，还有一个概念很有意思：
看到一个软件叫做statsig，基于民主化A/B实验的软件，觉得很有意思，是一个很好的互联网实验工具和方法。
是否应该下大力气去减少游戏的加载时间？常规的决策方式可能会先收集玩家的意见，按照玩家的想法来决定，但实际上玩家并不能提供一个可信的观测数据。
减少加载时间很困难，但人工增加游戏加载时间很简单，我们可以先测一下增加游戏加载时间对用户带来的影响，然后用这个结果来评估要不要投入几个月时间去减少。最后的结论是这个优化带来的增益，远远不值得投入这么大的精力，然后我们就可以用这个时间去做更有效的事情了。
这就是民主化A/B实验，它的原则是
实验的门槛和开销要低。这是所有人都能够去测试他们各种想法的必要条件，非常重要。
实验数据要容易获取且透明。数据容易获取，可以降低实验的门槛；数据透明，实验结果才可以让大家信服。
决策结构去中心化。在民主的实验文化下，任何意见都会被考虑，用实验一一去测试可行性，然后再用数据结果来做决定。
能够自我学习和优化的团队。当结果和预期不一致时，这种看似失败的实验，往往能带来更多的思考价值。
这也就意味着，我们有可能在决策之前有一个比较准确的预测，特别是这种实验运用于互联网时，更有预测的必要。
那这种预测能不能减少那些真正困难之事的预测失败率呢？或许会有但也不会更准确一些，因为困难之事之所以困难，是因为他们的答案还未曾有人真正发现过，也并没有一群演员来配合演出，你只能独自一人前进。