管理学的存在，很可能会加速管理学的灭亡。
这是我学习MBA一年做出的思考结果。
从我去年入学MBA开始，我就在思考一个问题：管理的意义是什么？从我入职开始，我在思考另一个问题：领导和管理有什么区别？
我和我骄傲的倔强，让我对于这些问题，从来都不会听老师的、听领导的，虽然他们很牛、很会说，但是那还是他们的，不是我的想法。当然最关键的问题是，他们是获利者，所以看待这个问题，潜意识里始终会维护他们自身的利益。
我个人产生的认识，主要来源于以下几点以及随之的推论：
天体物理学与热力学基本定律，其证明一点：宇宙的所有行为，都是为了熵增，最后都会走向热寂。这一点并没有目的性，自然发生自然推动，也无法阻止。
既然宇宙不断熵增，从有序走向无序，那么为什么会产生包括生命、组织这类看似有序的产物？根据麦克斯·泰格马克的《生命3.0》一书，部分的有序，消耗了能量和热量等，实际上熵还在增加，甚至增加速度更快了。2013年，MIT的教授Jeremy England将这点归纳为“耗散驱动的适应”（dissipation-driven adaptation）：原子自发组织的结构能够最大程度的消耗能量。
按照上一条，个人、企业等都不应该逆反于这个结论以及对应推论。类似于很多人观察到，胖子比瘦子容易热（实际上就是耗散了更多能量），企业大了人浮于事……到底是不是这样？
杰弗里·韦斯特（Geoffrey West）的《规模：关于增长创新可持续的普遍规律和生物体、城市、经济、公司的生命节奏》（Scale:The Universal Laws of Growth,Innovation,Sustainability,and the Pace of Life in Organisms,Cities,Economies,and Companies）里面用数据证明了一下规模这个维度对于不同体系之间的效益，得出结论：生物体积越大损失越大，城市体积越大收益越高，而公司，无损失无收益。用同样的模型测算中国公司，收益为负，也就是中国公司越大越不合算。
那么，公司为什么会那么大？或者，换个问题，原来的公司为什么没有现在这么大？答案很明显，管理能力的提升。
那么，既然公司越大带来的收益越低，为什么公司还全部在努力的变大？或者说，是什么力量推动着所有的企业不得不变得越来越大？是什么力量在推动企业自我灭亡？
我查阅了历史，进行了对比，从宏观角度，管理能带来的好处，就是有些事情，只有企业大到一定地步才能发生。可以说，为了发生这种“大事”，推动了企业或者其他组织结构的发展，而这种发展，必然带来了更多的能量耗散。把这个概念延伸，就是产业集群，就是规模效应，就是欧洲为什么生产不了最新一代战斗机？因为把欧洲所有劳动力押上都不够那么多中了和数量。这是大的唯一好处。
从这个角度，就能看出来管理和领导的区别。领导力产生的原因，是因为在管理层面上已经驾驭不了，或者说已经不合算，需要将组织“拆分”成一个个小模块，才能保持增长，维持收益。一句话总结：领导的产生，是为了减少管理过程中的能量耗散。
那么再继续做一个推断，现在把“管理”推成“领导”，实际上是在肢解公司。到达下一个阶段会怎么办？必然方法是，把“领导”给肢解，把团队拆散给个人。那个时候，企业存在有意义嘛？在企业不存在的情况下，管理学还是当初建立的管理学嘛？所以我说了文章开头的话。
在过去，为了保证公司的“管理”，所做的是什么？自上而下的开会、文件……邮政、交通、电话、电报，是作为这些存在的基础。
在如今，为了保证团队的“领导”，所做的是什么？小团队的沟通、反馈……互联网、社交软件，尤其的钉钉之类的工具，是作为这个层级能够实现的基础。
那么，在未来，怎么保证每个人，都能够合理合适的定位他的价值？同时，如果分工真的细到每个人的工作都不相同，那么他死了怎么办？怎么保证他的知识和技能能够留存并传递下去？使得“他”的特殊性一直能够延续？
在思考这个问题的答案时，我不得不想到了刘慈欣的《乡村教师》和《三体》，这两个小说都提出了同样的问题：怎么能够使信息更加流畅高效的传递，使得文明上升到更高的一个层级？给出的答案是：思维互联。
思维互联是什么？将所有人的思维想法全部上传到一个类似于云处理器的地方，通过这个“云大脑”加速人的思维碰撞，使得文明程度可以突破语言、文字的束缚，形成飞跃。
相对比而言，人工智能为什么看起来这么厉害？因为人工智能运用的是同一个“大脑”，每一个智能个体只是分布运算和处理其中的一个信息罢了。人为什么不能这么做？Elon Musk的Neuralink已经在做这样的事情了。看起来匪夷所思？拜托，十年前你相信他能发射火箭？而且，实际上这种研究，还不止他一个人、一家公司在做。
现在编程、算法、人工智能和生物工程那么热，所有资本的力量都在有意无意的推动这个时间节点的到来。2045年的奇点降临可能会更早，人工智能完全替代人类的确是不会发生，发生的会是人类和人工智能的融合。所以，留给我们的时间真的不多了。
这是我个人一年对于这个问题的思考结果，欢迎吐槽，但是我更喜欢对于其中问题的讨论。
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