Matt Cutts：我早年在Google学到的10条经验

英文原文：Matt Cutts: 10 Lessons Learned From The Early Days Of Google

本文来自 Google 公司资深工程师 Matt Cutts。加入 Google 以前，在北卡罗来纳州大学教堂山分校攻 读计算机图形学方向博士学位。他写的文章深入浅出，简明易懂，实用价值很高，因此他在互联网上具有相当高的名气。 日前，High Scalability 创始人 Todd Hoff 整理了其与 Cutts 的谈话，总结了后者早年在 Google 学到的 10 条经验，值得很多人学习。以下为原文：

我所认识的 Matt Cutts 是这样的，他是 Google 的老员工（2000 年入职），目前担任 Google 公司 Webspam 团队的负责人，他与 This Week in Tech（TWiT）创始人 Leo Laporte 曾在 TWiT 一起亮相，从中我们可以看到他一贯的敏锐、体贴，是个真正的好男人。走过路过，不要错过！

出乎意料的是他所做的谈话，早年在 Google 学到的经验。 此番谈话也使 Matt 看起来异常风趣，像是个讲故事的好手。谈话是讲述的是他早期在 Google 一些故事。故事呈现了一个非常人性化的 Google。当你认为在 Google 所做的一切都是人工智能搞定的一种计算之时，Matt 提醒大家，那些都是人工所做的判断，通常只是这些人尽力而为的结果。

谈话的核心内容是借助创造力来进行创新，来解决问题。当你陷入进退维谷的境地时，就要变得富有创造力。质疑自己的设想，下面的谈话也许能帮到你。

谈话虽短，但值得一看。很多有趣的小细节，只有身经百战、远见卓识者才能拥有。谈话中亦充满了智慧。这就是我对 Matt 谈话的评注！

1.  创造力导致天壤之别

Matt Cutts 在 Google 头一个大型项目是开发色情网站过滤器。孤军奋战了一段时间后，他发现没人能帮到他。于是他的妻子烘焙了一些饼干。任何在服务器上找到色情信息的人，都会得 到他发给的饼干。这样的战术相当奏效，以至于这些饼干被周围的人称为色情饼干，其他团队也采用了这个策略。抛出一个难题的同时给予人们小小的、象征性的奖 励，这样做能够创造奇迹。

2.  当面对相互矛盾的制约时，一个优秀的管理者常常能够找到冲突双方都满意的创造性解决方案。

撒旦是与上帝为敌的魔王！Google 首次面对的重大争议本来要找比撒旦更邪恶人，而找到的答案却是微软？当然不是啦！面临的正争议是基于《美国数字千年法案》（The Digital Millennium Copyright Act, DMCA)的删除请求。 去年 Google 收到大约 3.5 亿条 DMCA 删除请求。显然，你无法手动去搞定这一切，而同时也很难知道一个请求是合理的还是不合理的。对带有【REEFER MADNESS】(赤裸之城)这样信息 的内容来说，删除请求似乎是合法的，但由于它不受版权限制，因此这样的请求是不合理的。

Google 收到最初的删除请求是来自山达基教会的，目的是为了压制对其进行的批评。他们试图压制的网站在挪威，而网站的所有者不愿意处理反向通知（counter notification），因为他们不想承担在美国的诉讼风险。Google 应该怎么办呢？

差则思勤，Google 是这样解决的：

• 删除了页面并添加了说明：“由于 DMCA 删除请求的原因，搜索结果予以删除”。
• 投诉了 chillingeffects.org，这是一项由北美多间大学联合进行的学术研究项目。本项目最关注的是言论自由和知识产权问题。

Google 开始对每一项而不得不删除的合法请求开始做同样的事情。

3.  要积极主动。没人关心你的职业生涯，相对你所做的事，也没人关心你赚多少钱。要自己想要的。否则你就完全偏离方向。

Matt 是“自告奋勇”去做广告产品前端工作的，他为此大约工作了一年时间。在这期间，Matt 看到了人们开始向 Google 发送垃圾邮件，于是他跑到主管工程的副总裁那里说“我想去做反垃圾处理这块内容”，这位副总裁答应他了。就这样一路走来。而在这之前 Matt 很大程度上依赖于别人指使他应该做什么。

你会惊讶，仅仅告诉别人“我想做某事”，竟然会产生这么大区别。假如你是经理就请记住，如果有人想要做一些事情，那么他们就会加倍地去努力。

4.  明确你的设想，进行反思

如果你完全用传统思维想问题，那很难使你从人群中脱颖而出。很难有冲劲儿，也很难变得与众不同。这些地方往往是最让人拿不准的，也是最好的机会。你相信别人不相信的事情吗？

5.  质疑设想的训练

我们通常不善于质疑自己的设想。近似的一种方法就是拿当前的一些事情问自己：发生了什么变化？与过去相比，世界有哪些不同？

例如，对于美国平价医疗法案来说，有两点显著区别：

1）可以使用对已存在疾病的保险获得医疗服务；

2）你不必非要从雇主那里上保险，而可以自行去交易所购买。

影响：

1）自己经商的人数可能会增加；

2）像 Uber 那样依靠独立承包商运转的公司，可能会支持这项法案。

像医疗保险那样的东西可能会发生非常大的涟漪效应（ripple effect）。

拿 Google 来说，以前 Google 的搜索引擎依靠规模庞大的真实物理机，都是一些价格昂贵的机器。Google 对廉价的商品硬件（commodity hardware）做了横向扩展（scale out）。这就意味着 Google 可能付出更低廉的代价而获得成长。这也意味着机器越多出现的错误就越多。因此你需要知道如何让整体比局部更可靠，这可不是一件容易事。

这也不仅仅是购买廉价的硬件就能解决的问题。在一些转折点你可以有很多认识和领悟。例如，机械硬盘的寻道时间是 10 毫秒。如果你在 RAM 中做同样的事情，每秒钟可以做很多次寻道。把网站全部索引都放到 RAM 里代价高昂，但你可以获得更高的吞吐量。因此权衡来讲这样做还是值得的。

6.  商品硬件是 Google 取得成功的原因吗？

不！成功是数以百计创新的结果。这样的成功不是灵感乍现而后万事大吉。因此成功不仅源于廉价的硬件，也不仅源于网页排名。成功源于 Map Reduce 模型，Spanner 数据库等创新性的技术。成就一个成功的公司需要许多创新，成就一番个人事业，也需要很多创新。

7.  设想受到质疑，环境发生变化，你必须适应。使用数据你可以做很多非常酷的东西。

在很长一段时间里，我被人工智能难住了。1999 年的时候，人工智能还很笨，不能做任何事情。如今状况已经大为改观。很大程度上是因为世界上有了更多的数据。

“Google Brain”是 Google 运用深度神经网络算法所建立的系统，用来观看 油Tube，看看能学习什么。“Google Brain”具有自身可以识别猫咪的神经网络。这项技术同样被用于地构建更出色的词语识别系统。因此， 每部 Android 手机都具有更佳的语音识别能力，这要归功于深度学习算法。这项技术使错误率下降 30%，具有紧凑的模型，可以应用在电话上。

如今，技术已经先进到可以指出所识别的景致身处何方。像瀑布、建筑、美国加利福尼亚州中部的约塞米蒂国家公园、棕榈树、大海和雪景。计算机现在甚至还能给图片加标题。

8.  事情会向不好的方向发展，你必须对此有所准备

在 Google 也并不全是成功和甜点这样美好的事情。Matt 记得所有的诉讼和证词，这对一位工程师来说挺没意思的。这样的情况源于其他公司的诉讼，而这些诉讼来自于各个国家。

会有苦日子，少不了困难，所以自己要做好准备。

9.  不管将要身处何境，都要与快乐相伴，按动快门，使瞬间永恒。

如果你乐意的话，你可以记录每一个会议。这没有多少成本。十年后，你要记住八个伙伴围坐的乒乓球桌，一起谈论如何让 Google 的搜索质量更好。你要记住那条大狗，要记住过去的美好时光。

碰到有趣或是离奇的事情，拍些照片。比如有人曾经为了再次被搜索收录而寄送过来的一块儿巨大的饼干，其他的例子还有四月的愚人节恶作剧以及万圣节的传统。

Matt 曾经与他的团队成员打赌，他们可以对自己的头发任意处置。团队成员出色地拦截了四分之一的垃圾邮件，将 Matt 的头发全剪掉了。

每周例会上的趣事是员工可以盘问公司高层，他们为什么做出这样那个的决定。

10.  不管你正在做什么，尽量确保这件事有价值，确保是你所在乎的事情，是人们想要的东西。

Matt 一直认为 Google 是一个工具，而 Google 的员工一直尽其所能使 Google 成为最棒的工具。

Fred Brooks 在他论文 The computer scientist as toolsmith（计算机科学家的使命是制造工具）中写到：

如果我们正确地认识自己的角色，那么我们就可以更清晰地认识到成功的标准：工具制造者的成功在于，也只在于，工具的使用者在他的帮助下成功。

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