当错误被反复容忍，就会变成“正常”，科技行业对增长的狂热，正在制造无数被合理化的风险。唯有正视那些被忽略的弱信号，才可能避免温水煮青蛙的命运。
本文来自Dan Luu博客，他是一位在系统性能、编程语言、计算机架构和软件工程实践领域非常有影响力的独立技术写作者和工程师。他的博客以深度、严谨、数据驱动和敢于挑战行业共识而著称，在程序员和技术圈子里拥有极高的声誉，尤其是在关注底层系统、性能优化和“真实世界中技术如何运作”的人群中。
你有没有过这样的经历？你随口说了一件自己觉得再平常不过的事，结果对方的脸瞬间扭曲，像是听到了什么天方夜谭。这种事在我身上发生过太多次了，尤其是在聊起我曾经工作过的公司时。我说的每一件事，在我看来都是职场日常，可听在别人耳里，却像是在讲恐怖故事。
我曾经待过一家被外界誉为“梦中情司”的公司，氛围自由得像在大学，资源充沛得像印钞机。员工可以自由选择项目，甚至决定自己的办公方式。可代价是，每年有一半的新员工留不下来——有人主动辞职，有人被劝退。没人觉得这有什么问题，反而认为这是“高门槛、高自由”的必然结果。在他们眼里，淘汰率高不是问题，而是筛选精英的勋章。
还有一家公司，对技术细节的保密程度近乎偏执。他们发现硬件有问题，第一反应不是联系供应商，而是自己偷偷修。为什么？怕修好了，竞争对手也能用上。更离谱的是，他们发表论文时，故意把关键优化藏起来，让外界无法复现结果。不是技术做不到，是他们根本不想让你看懂。新员工入职培训的第一课，就是看谁因为泄密被开除——比如有人透露公司要办内部演唱会，当场被扫地出门。久而久之，员工连给配偶转发医保通知都不敢，生怕误触红线，只能拿手机拍照或手动重打一遍。
还有一次，我注意到办公室里两个高管从不同时出现。问了才知道，这两人十年前结下梁子，一见面就情绪失控。后来“关系缓和”了，居然能同处一个楼层，偶尔还在同一个会议室露面——而这两个人，恰恰是整个办公室唯二的团队负责人。权力结构建立在一场持续十年的冷战之上，荒诞得让人笑不出来。
最让我震撼的，是一家我写了一本小书都讲不完的公司。我去之前，他们承诺的四件事全是假的，最后我干的，正是我面试时明确拒绝的工作。团队不用版本控制，我花了好几个月才推动力大家用上Git。可等到要让大家在提交前跑个构建、跑个测试，我彻底失败了。每天构建崩好几次，同事却说：“没事，大家都一样。” 在他们看来，集体低效等于公平，只要个人绩效排名不掉，团队整体瘫痪也无所谓。
这种“离谱即常态”的现象，不只是我遇到的这几家公司，当我听别人讲他们公司的故事时，轮到我震惊了。
原来在别人眼里，我司的“地狱模式”反而是“标准操作”。
比如，湾区几乎所有用Python的独角兽都在用一个叫@flaky的库。表面看是为了解决测试不稳定，实际用法却是：只要有一次通过，就算成功。相当于考试十次，只要一次及格，就发毕业证。更讽刺的是，这个库出自一家主打数据可靠性的存储公司，却被它的最大竞争对手广泛采用。
再比如，有些公司号称工程文化顶尖，系统可靠性却只有99%——一年宕机超过三天。这不是创业公司试错，而是卖给其他企业用的基础设施。客户公司因为他们的服务中断而停摆，他们却习以为常。这种“2个9”的可靠性，在业内居然不稀奇。
这些现象背后，是一种被长期忽视的心理机制：偏差的常态化。这个词最早来自医疗、航空、航天等领域，指人们在一次次小违规中逐渐把错误当成正常。医生不洗手、飞行员忽略警报、工程师跳过测试——每一次都觉得自己“有理由”，久而久之，危险的操作变成了默认流程。
谷歌今天是全球安全标杆，但早年也曾把监控接口命名为“somenamez”来防外泄——加个z就当安全了。现在老员工都不承认这事发生过，可代码里还留着痕迹。
微软也曾是安全笑话，直到几次重大漏洞逼得比尔·盖茨亲自下令整改。改变从来不是靠理念说服，而是被现实狠狠打脸后，才被迫重建体系。
在医疗事故案例中，有医生为拍X光片关闭呼吸机，忘了重启，导致病人脑死亡。
更可怕的是，监护仪的警报被长期设为“无限暂停”——因为 beep 声太吵。
这不就是我们常见的“警报太多就全关了”吗？只不过在医院，代价是人命；在科技公司，代价是几百万美元的损失。
为什么人们明知有风险还要违规？原因五花八门：
有人说规则太蠢，比如护士取药要双人验证，嫌麻烦就跳过；
就像程序员觉得测试太慢，直接 force push。
有人说“我这是为患者好”——戴手套影响手感，怕扎不准婴儿，干脆不戴。
这不就是我们常说的“这次情况特殊，我直接上线”吗？
还有人说“规则不适用于我”：Facebook 曾让所有员工查看任意用户资料，还当作招聘福利宣传，直到出事，才开始收紧权限。很多公司至今仍坚持“全员透明”，把安全风险当成“信任文化”的一部分。
更深层的问题是，没人敢说话：新人刚来时满心疑惑，老员工只会说“我们也觉得不对，但一直这样”，半年后，新人也变成了“我们也知道有问题”的老油条。这种沉默的共谋，让问题越积越深。
管理层呢？他们往往选择淡化问题：我刚工作时，发现流程明显不合理，跟上级反映，他承认我说得对，但怕出事自己担责，宁愿维持低效。这种“宁可错，不可冒险”的心态，在大公司尤为普遍。于是问题层层上报，层层稀释，最后变成“小瑕疵，无需关注”。
小公司反而好办，百人规模时，CEO能直接看到谁在默默修漏洞，谁在预防灾难，当场加薪都不是问题。可大公司不行。哪怕高层下令要奖励“幕后英雄”，执行时还是偏向“出风头的救火队员”，文化变革变成一场场视频培训+选择题考试，员工嘴上答应，心里冷笑：你们根本不懂我们在干什么。
我们总在学大公司的做法：微软火时学它的面试题，谷歌火时学它的算法题，Stripe 用 MongoDB 做消息队列，一堆公司跟着抄，可没人问：他们为什么这么做？适合我们吗？结果就是“仪式感拉满，实效为零”。
真正的改变，始于对“弱信号”的敏感：新人第一天的“WTF”不是矫情，而是最真实的反馈。可大多数公司把这种声音当成噪音过滤掉了。等到新人适应了，也就沉默了。等下一个新人再来，故事重演。
我们花大量精力优化用户体验，却对员工体验视而不见，竞品分析能抠到按钮颜色，新员工入职却连电脑都没有。
我们追求代码优雅，却容忍构建天天失败。
我们谈“工程师文化”，可真正支撑文化的，从来不是口号，而是那些看不见的制度、信任和安全感。
作者曾任职于多家顶尖科技公司，亲历过自由与混乱并存的“理想国”，也见识过光鲜外表下的系统性失灵。
他不是在吐槽，而是在追问：我们能不能在没死人之前，就意识到问题？能不能从别人的失败中学到教训，而不是非得自己撞得头破血流？
极客辣评：
我们能不能在没死人之前，就意识到问题？能不能从别人的失败中学到教训，而不是非得自己撞得头破血流？
这个想法有点焦虑症，是不敢拥抱不确定性吗？
只有死了人才发现复杂系统涌现的结果很厉害，死人这个问题发生是基于当前特定上下文情况Context发生的，它不一定是一种跨上下文的模式，是一种特定规律，不是普遍存在的规律。
如果想能在事件未发生前就能预防，那还要上帝做啥？人类可以控制一切了！
事后诸葛亮很容易，复杂系统的涌现是能够预见吗？做底层的人总是心底涌现一种自大，觉得自己构建的底层技术成为很多重大系统的基础，用还原论来肯定自己的成就，其实只是一种世界随机组合后的涌现结果而已，你真以为蝴蝶扇动翅膀就引起海啸，你就觉得一切在人类控制和预测之下吗？
偏差常态化其实是一种行业内的术语共识，外行人也许觉得是畸形，其实可能就是专业语境造成的行业壁垒，否则这个行业高管专家为何年薪几百万？难道他有什么不同之处吗？唯一不同就是他掌握了你不懂的行业术语共识。什么是低语境、高语境？