也就是说 ， 解决方案本身是否可行 ， 跟它是由人工执行还是机器执行一般是无关的 ， 区别可能仅在于效率和速度 。因此 ， 在初创公司当前资源还不足以支撑产品实现的100%自动化时 ， 不妨把一些环节抽取出来 ， 由人工完成；这个阶段更重要的任务是验证解决方案可行性 ， 我们要得到的答案是 行不行 ， 而不是 好不好 。  
等解决方案可行性得到了充分验证 ， 业务多到人手都忙不过来时 ， 投资人可能就持币上门了 。有了资源 ， 再把解决方案朝着100%自动化的目标打造嘛！  
一些公司给自己的定位是“互联网科技公司” ， 做事的准则之一 ， 是 机器能完成的事情 ， 就不要让人来做 。我非常同意这一准则 ， 但绝不能生搬硬套 ， 要根据公司当前的状况量力而行 ， 找到适合公司的方案；不管是人工还是机器 ， 都是手段 ， 而不是目的 。  
节选Peter Thiel著作《Zero to One》中第12章“Man and Machine”中发生在PayPal的一个小故事 ， 希望能够给大家带来一些灵感（虎嗅注：以下引用部分原文是英文 ， 由虎嗅翻译）：  
电脑与人之间的互补性不仅仅是一个宏观因素 。这也是构建一个宏大商业的路径 。我从自身在PayPal的经历中了解到这一点 ， 在2000年年中的时候 ， 我们从互联网泡沫的大潮中生存了下来 ， 并且快速发展 。但我们也面临了一个严峻的问题：每个月因信用卡诈骗我们损失达到1000万美元 。由于我们每分钟要处理成百上千笔交易 ， 我们不可能核实每一笔交易 ， 没有一只人工团队可以以这么快的速度完成这么大工作量的工作 。  
所以我们选择了所有工程师的选择：我们试图找到一个自动化解决方案 。首先 ， Max Levchin选择了一支精于数学的团队研究欺诈性转让的细节 。然后我们用了解到的东西编写一段程序 ， 能及时区别并终止欺诈交易 。但很快我们发现这个方法也不起作用：在一小时或两小时后 ， 欺诈者总能发现并改变他们的策略 。我们正在与一个强大的对手交手 ， 我们的软件无法做出回应 。  
行骗者的逃税行为扰乱了我们的自动检测 ， 但是我们发现他们无法欺骗我们的人工分析 。所以Max喝他的工程师们重新设计了软件 ， 让人工和机器同时工作：电脑将标注最有嫌疑的交易 ， 人工将做出最终判断 。由于这套名为“Igor”的软件 ， 在俄罗斯的欺诈者扬言他们可以轻易的击败我们的这套系统 ， 我们在2002年第一季度扭亏为盈 ， 一年以前的同一时期我们亏损了2930万美元 。美国联邦调查局（FBI）询问我们是否允许他们使用Igor系统调查金融犯罪 。Max有资格称自己是“互联网界的福尔摩斯” ， 而且这是真的 。  
这项人工与机器的配合系统让PayPal成功的活了下来 ， 确保了成百上千的小企业通过网络收款 ， 尽管大部分人没有亲眼所见或有耳闻 ， 但如果不是采用人工与机器配合的办法 ， 我们无法找到一个完美的解决方案 。  
大坑3：对早期产品技术选型过分纠结  
今年5月14、15号两天 ， 我作为PHP创始人Rasmus的随身翻译 ， 去北京国际会议中心参加了第2届PHP全球开发者大会 。虽然我对自己的英语比较有信心 ， 但当得知Rasmus原籍是欧洲之后 ， 也担心这哥们的口音太重 ， 我听不懂 ， 所以提前在网上搜了一些他的资料 ， 看看听听 ， 稍作了解 。

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