以下是我认为本博客中较为严重的错误列表。当然,我对“严重”的定义是主观的,但我觉得无法完全避免这种主观性——比如我犯过大量拼写错误,以至于许多文章的致谢部分,大部分都是感谢通过邮件或私信帮我修正错别字的人。
如果列出所有错误(包括拼写错误),既会让其他人读起来索然无味,也会给我带来巨大负担,因此我划定了界限。举个例子,我认为不算严重的错误是:在这篇关于我如何学习编程的文章中,我最初写错了高中时期竞赛编程选手赚钱的时间(实际比我以为的晚了几年)。在这种情况下(以及许多其他情况),我认为日期错误并不会改变文章的核心内容。
虽然我在2021年发布了这份列表的原始版本,但我预计它会随时间增长。我希望自己变得更谨慎,未来列表的增长速度会比过去更慢——但这还有待验证。我认为一个积极的信号是,列表中很大一部分错误来自2013年(我刚开始写博客的前三个月),但这绝不是自满的理由!
我在下方添加了分类,代表我对这些错误的看法,但这种分类同样是主观的,甚至类别之间并非互斥。如果未来积累的错误多到难以同时记住,我可能会创建标签系统来分类管理,但我希望不要积累太多重大错误,以至于需要为读者提供标签系统来轻松浏览。
- 思考不足
- 2013年:使用随机算法降低好故事在HN上“不走运”的概率:这个想法尝试过,效果并不好,不如引入人工判断,由人决定哪些故事应该被拯救。
- 由于这是一个提议而非断言,严格来说这不算错误,因为我并未声称这一定会成功。但我的感觉是,我本应同时考虑引入人工判断的解决方案。我没有这样做,因为Digg曾因人为影响首页而广受批评,但事后看来,我们可以发现,以不引发足以摧毁网站的反弹的方式实现人工干预是可能的,而且我认为,如果当时思考足够深入,这一点本可以预见。
- 2013年:使用随机算法降低好故事在HN上“不走运”的概率:这个想法尝试过,效果并不好,不如引入人工判断,由人决定哪些故事应该被拯救。
- 天真
- 2013年:创造卓越的机构知识和文化需要很长时间积累:当时我还没在软件行业工作过,以为软件没那么难,因为很多软件公司凭借新团队/年轻团队就能成功。但事后看来,区别不在于这些公司不产出糟糕的(不可靠、有漏洞、缓慢等)软件,而在于产品市场契合度和网络效应足够重要,以至于软件质量差常常无关紧要。
- 2015年:在这篇关于人们不阅读引文的文章中,我发现类型系统倡导者会引用并不存在的强有力证据,这令人费解,与其他例子不同——那些例子中人们传播的是巧妙、反直觉的结果,却从未读过原文。我认为神秘之处在于,与其他例子不同,这里并没有错误的证据在流传;声称有证据的说法与任何证据(甚至包括被误解的证据)都脱节。事后看来,我太天真了,竟以为证据与主张之间存在联系,而人们不会凭空捏造支持自己信念的证据并四处传播。
- 信息核实不足
- 2016年:构建搜索引擎并非易事:虽然我认为总体观点正确,但我依赖的证据之一来自一位搜索引擎从业者告诉我的数字。然而,当我实际测量时,发现这些数字偏差了多个数量级。
- 2022年:未来主义者的预测,由@ESRogs指出:我误读了nostalgebraist对一份报告的总结,没有理解他提到的敏感性分析。我清楚地记得当时不确定nostalgebraist在说什么,最初同意的是正确的解读。但重读后,我得出了错误的解读,并将其写入了文章。既然我对解读存在不确定性,本应直接复现他的分析,这样就能立刻澄清他的意思,但我没有这样做。这个错误并未从根本上改变我的分析,因为我提出的更广泛观点并不依赖于精确数字,但我认为,允许自己在存在这种不确定性时发表内容而不加以说明,是一个非常糟糕的习惯(考虑到文章内容本身,这真是讽刺的错误)。导致这个错误以及未能通过检查数学来发现错误的一个因素是,引入这个错误的修改是在最后一刻进行的,当时我只有很短的时间窗口来修改,以便立即发表,而不是推迟很久。当然,这应该让我推迟发表,所以这是一个坏决定导致了另一个坏决定。
- 低级错误
- 2015年:回顾Butler Lampson关于计算机科学中成功之处的评论,16年后:说能力在2015年是“失败”是错误的,因为它们在移动端很有效,这在当时就明显错误,以至于我称之为低级错误,而不是经过深思熟虑但本应更深入思考的问题。
- 2024年:规模不经济:我在做算术时混淆了哪个数除以哪个数,导致百分比出现多个数量级的错误。Sophia Wisdom在文章发布几小时后注意到了这一点,我立即修正了,但这确实是个很愚蠢的错误。
- 毫无必要地难以理解的解释
- 2013年:数据对齐如何影响内存延迟:文章中的主要图表使用了延迟比率,这增加了一层间接性,让很多人感到困惑。
- 2017年:达到95%分位性能很容易:人们对这篇文章最常见的反对意见是“错误。你需要非常有天赋,并且/或者很难[进入NBA/成为国际象棋特级大师/达到2200国际象棋等级分]”。James Clear在Twitter上提出了更弱的说法,也收到了类似的回应。在Twitter上确实没有空间展开,但在我的博客文章中,我应该包含更多具体例子,说明不同水平的表现在各个百分位是什么样的,特别是对于那些难以估计表现水平的人。举一个不那么离谱的说法为例,这里有人声称2200等级分是曾在网上玩过国际象棋的人中的95%分位,而这似乎偏差了大约四个数量级,上下浮动一个数量级。
- 事后回顾中的错误
- 2015年:博客变现:我严重低估了通过Patreon能赚多少钱,因为我当时参考了Casey Muratori、Eric Raymond和eevee在Patreon上的收入。我以为出于各种原因,这三个人都会比我赚得多,但事实并非如此。一个主要原因是,枯燥的长篇写作变现能力远超我的预期,这意味着我在金钱上低估了它相对于其他技术从业者所做事情的价值。
- 几周前,我在文章顶部添加了Patreon链接(而不是只在底部隐藏一个),并在Twitter上提到了Patreon。自那以后,我的收入增加了大约相当于Eric Raymond总收入的程度,而且金额似乎还在以可观的速度增长,这个结果在Substack兴起之前是我无法预料的。但任何意识到个人作家能通过写作变现的人本可以创建Substack,却没有人这样做,直到Chris Best、Hamish McKenzie和Jairaj Sethi创建了Substack,所以我认为这一点多少有些非显而易见。此外,目前尚不清楚这种变现是会持续增长还是会趋于平稳;如果趋于平稳,那么我的猜测可能只偏差一个小的常数因子。
- 2015年:博客变现:我严重低估了通过Patreon能赚多少钱,因为我当时参考了Casey Muratori、Eric Raymond和eevee在Patreon上的收入。我以为出于各种原因,这三个人都会比我赚得多,但事实并非如此。一个主要原因是,枯燥的长篇写作变现能力远超我的预期,这意味着我在金钱上低估了它相对于其他技术从业者所做事情的价值。
感谢Anja Boskovic和Ville Sundberg的评论、修正与讨论。