人工智能这一领域不断涌现出大量让人震惊的新技术，从Alpha Go到无人驾驶汽车，再到人工智能在医学、教育等领域的运用，一方面人们为技术革新而兴奋，另一方面，奇点正在临近，超强人工智能时代正在以加速度向我们靠近。如何应对这个完全不可预测的未来，如今再不做好准备（至少是心理上的准备），怕就来不及了。在这样的时刻，麻省理工学院媒体实验室的负责人Joi Ito为大家献上了一本秘籍《爆裂》，提出了9个应对未来的生存法则。看来，只要如今在思想上做好准备，一切都还来得及。
在菲菲看来，这9个法则的用词有些奇怪，比如类似于“涌现”、“拉力”、“推力”这些词，放在法则标题上实在是有些不知所云。所幸，作者有在文中做出解释，也有详尽的例子。在本文中，菲菲会用大家都能理解的语言，简短总结这9大原则，让没有机会读原著的朋友也可以轻松应对未来。
涌现优于权威 （Emergence over Authority）
一句话总结：未来涌现出的创新比过去的权威更重要，用开放的心态接受创新
例证：从《百科全书》到维基百科，就是一次由过去权威专家到未来民众的公益自发创作的创新。涌现优于权威的时代之所以可以到来，来自于技术的突飞猛进的发展。3D打印、互联网、强大的软件让普通人足不出户就可以在家完成很多曾经只有制造业、专业实验室才能完成的工作。同时，顶级的教育也能够非常低成本的进入普通人中：网络免费公开课、创业课程、技术课程等等。比起以往，高手和创新都更容易来自于“民间”。
拉力优于推力 （Pull over Push）
一句话总结：在需求出现以前，根本无需供给。
例证：过去，云端服务器是按照固定的硬盘大小、带宽速度等指标进行租赁的。如今，亚马逊的云端服务器可以按照“需求”进行租赁，系统会根据当时的需求自动分配内存、硬盘、带宽等资源，而用户根据实际消耗来进行付款。不仅仅是云端租赁，随着互联网的深入，通信成本和资源整合成本都大幅下降，连应对自然危机，都可以在需求出现后，及时得到解决。比如大地震、大海啸出现后，急救物资、人员、技术、医疗等等都可以最快速度从世界各地供给到救援前线，政府无需在灾难发生之前做100%的准备。这一切，都归功于如今信息传递和资源配置的成本极低。让消费走在供给之前，可以实现资源更高效的利用。
指南针优于地图 （Compasses over Maps）
一句话总结：与其寻找具体的路径，不如把握好正确的方向
例证：如今，最好的教育不是教会学生具体的学科知识，而只需要给学生指明方向，学生可以自己选择学习符合这一大方向的具体知识，最终的结果可能会出人意料。书中便介绍了一种叫做Scratch的编程语言，这个语言专为青少年甚至是儿童设计。他们可以很快熟悉这种语言并且编出他们自己“想玩”的游戏。而这样一种教育，不仅可以提升孩子的计算机能力，还能提升他们的美学、逻辑、创造力等多项能力。未来的教育，将不再是书本知识的灌输，更将由父母、老师的眼界来决定方向，以及由孩子们自己随着科技的进步来走出自己独一无二的路径。
风险优于安全 （Risk over Safety）
一句话总结：愿意承担风险的企业，竞争力更强
例证：在自然界，做一只恐龙可不容易，庞大的身躯需要巨大的能量，所以，当环境变化时，恐龙很难生存下来。但是，小巧的青蛙却活过来了。在商业界，随着新科技导致的商业气候突变，愿意承担风小的小企业将比大企业更加具有竞争力和生存能力。手机山寨厂商比大的手机制造商更愿意承担风险，结果，山寨手机的创新能力、新功能升级竟然很大程度上超越了大的手机制造商。不过，风险虽能带来更多机遇，但是风险管理依然很重要，尤其是当创新的门槛在降低时，最终胜出者一定是风险管理更强的创业者。
违抗优于服从 （Disobedience Over Compliance）
一句话总结：没有违抗就没有发明，创造力需要摆脱束缚。
例证： 没有人是因为重复别人的成绩而获得诺贝尔奖的，科学的进步本身就归功于打破规则。如果没有“违抗”规则的网络黑客，互联网安全就无法得到改善。如果没有有害细菌和益生菌的相互作用，我们就无法如此健康。就连便利贴的发明，也来自于一次失败和不符合规则：原本，他们是想寻找一种超强粘合剂，最后却找到了一种可以重复使用有粘性的粘合剂。
实践优于理论 （Practice over Theory）
一句话总结：如今，实践和试错的成本比理论更低。因为，这个世界的变化越来越快。如果通过理论做好了准备，还需花费更大的成本来适应新的变化。
例证：美国的教育已出现了明显的分层： 其中，富人们的孩子接受的“实践”为主导的教育，孩子们在应用中学习编程、逻辑、写作等等。而穷人的孩子接受的是理论为主导的学习，他们努力学习如何应试、如何符合标准课程。理论为主的教学往往是自上而下的，而实践为主的教学是自下而上的。自上而下的教学很容易出现与社会脱节的弊端，而自下而上的实践学习更能顾及不同学生的不同兴趣点。这正是授之以鱼和授之以渔的区别。
多样性优于能力（Diversity over Ability）
一句话总结：通才比专才更有用，多样化的团队比单一化的团队更有竞争力。
例证： 我一直感到疑惑的是，我所见过的一些大企业在招聘员工时，往往并不注重每一个员工个人技能有多么优秀，反倒是更关心员工的专业背景、 教育背景和文化背景，尤其是和公司主流教育文化差异大的人，反倒是更容易被录用。“多样性优于能力”正好完美的解释了这些大企业的用人理由：不同文化、具有多样性的团队，最终造出的产品不是简单的能力叠加（加法），而是化学反应（乘法甚至是指数效应）。
韧性优于力量 (Resilience over Strength)
一句话总结：能够抵御环境各种变化、柔韧性更强的个体比单纯力量更大的个体更具有生存力。
例证：老子认为，刚强容易折断、柔韧更容易保全，大树比小草更刚强，但当大风来临时，大树会被折断，小草却能保全。互联网本身，就极具柔韧性：它可大可小，没有为任何攻击提前做足准备，却又能在遭受攻击之后迅速反应，变得越来越强大。人类的免疫系统也是如此，人出生以后免疫系统还并没有十分强大，而是在后天遭受反复攻击之后慢慢学习而变得强壮。人们说的“道高一尺魔高一丈”，其实也可以反过来理解：“魔高一尺道高一丈”，在一个韧性足够的系统中，防御也会随着挑战而愈发强大。
系统优于个体（Systems over Objects）
一句话总结：强大的系统和制度远优于强大的个人
例证：人类大脑的强大不在于每一个神经突触，而在于它们之间的共同合作，优化合作的系统总是展示出比强大个体更惊人的能力。相反而言，也是如此：不能低估系统的威力，尤其是在考虑一些细小变化对系统的影响的时候。例如，一项技术革新和应用，也应当考虑其后果对于生态环境的影响。同时，如今已是互联网通信时代，一款产品的效应可能通过互联网被放大。因此，在推出新产品、新技术时，也应当对其社会影响有充分的估计。