子どもの頃、世の中について理解していなかった最も重要なことの一つは、成果に対するリターンがどれほど超線形的であるかということでした。

先生やコーチは、暗にリターンは線形だと教えてきました。「出した分だけ返ってくる」と、何千回となく聞かされました。善意から言っていたのでしょうが、これはめったに当てはまりません。あなたの製品が競合の半分の出来にすぎなければ、顧客が半分になるわけではありません。顧客はゼロになり、廃業することになります。

ビジネスにおいて成果のリターンが超線形的であることは明らかです。これを資本主義の欠陥と考え、ルールを変えれば解消すると考える人もいます。しかし、成果に対する超線形のリターンは、私たちが作ったルールの産物ではなく、世界の本質的な特徴なのです。同じパターンは名声にも、権力にも、軍事的な勝利にも、知識にも、さらには人類への貢献においてさえ見られます。いずれにおいても、富める者はさらに富んでいきます。[1]

超線形のリターンという概念を理解しなければ、世界を理解することはできません。もしあなたが野心的であるなら、なおさら理解すべきです。なぜなら、これこそあなたが乗ることになる波だからです。

超線形のリターンが生じる状況は数多くあるように見えますが、私が見るかぎり、その根本的な原因は二つに集約されます。指数関数的な成長と、閾値です。

最も分かりやすい超線形リターンの例は、指数関数的に成長するものに取り組んでいるときです。例えば細菌の培養がそうです。育ちさえすれば、指数関数的に増えていきます。しかし培養は簡単ではありません。そのため、うまくできる人とそうでない人との間で、結果に非常に大きな差が生じます。

スタートアップも指数関数的に成長し得ますが、そこでも同じパターンが見られます。高い成長率を達成できる企業もあれば、ほとんどの企業はそうではありません。その結果、質的にまったく異なる結果が生まれます。高い成長率を持つ企業はとてつもなく価値ある存在になる傾向がある一方で、成長率の低い企業は生き残ることさえできないのです。

Y Combinatorは創業者たちに、絶対数ではなく成長率に注目するよう促しています。それは初期の、まだ絶対数が小さい段階で落胆するのを防ぐためでもあります。また、何に注力すべきかを決める助けにもなります。成長率をコンパスとして、会社をどう進化させるべきかが分かるのです。しかし最大の利点は、成長率に注目することで、結果的に指数関数的に成長するものを手にできる傾向があることです。

YCは創業者に対して、成長率について「出した分だけ返ってくる」と明言しているわけではありませんが、真実からそう遠くはありません。もし成長率がパフォーマンスに比例するなら、時間tにおけるパフォーマンスpに対する報酬はp^tに比例することになります。

何十年もこのことを考えてきた今でも、この一文にははっとさせられます。

どれだけうまくやれるかが、これまでどれだけうまくやってきたかに依存する局面では、必ず指数関数的な成長が生じます。しかし、私たちのDNAも、私たちの慣習も、そのための準備ができていません。指数関数的な成長を自然だと感じる人は誰もいません。どの子どもも初めて聞いたときには驚きます。王様に「初日は米一粒、翌日からは前日の倍をください」と頼んだ男の話に。

私たちは自然には理解できないことに対処するために慣習を作り出しますが、指数関数的な成長についても、人類史上その例があまりにも少なかったため、慣習はほとんどありません。原理的には牧畜がその一つになるはずでした。持っている家畜が多ければ多いほど、より多くの子を産むのですから。しかし実際には放牧地が制約となり、放牧地を指数関数的に増やす手立てはありませんでした。

より正確に言えば、一般的に適用可能な方法がなかったのです。領土を指数関数的に拡大する方法は一つだけありました。征服です。支配する領土が広がるほど軍は強力になり、新たな領土を征服するのはより容易になります。だからこそ歴史は帝国で満ちているのです。しかし帝国を築き、運営した人はあまりにも少なかったため、その経験が慣習に影響を与えることはほとんどありませんでした。皇帝は遠く離れた恐ろしい存在であり、自分の人生に活かせる教訓の源ではなかったのです。

前工業化時代において指数関数的な成長の最も一般的な例は、おそらく学問でした。知れば知るほど、新しいことを学ぶのは容易になります。その結果、当時も今と同じように、特定の分野について他の人々より驚くほど博識な人々が現れました。しかしこれも慣習にはあまり影響しませんでした。思想の帝国は重なり合うことができ、したがって皇帝の数もはるかに多くなり得ますが、前工業化時代にはこの種の帝国は実践的な影響力がほとんどなかったのです。[2]

それはここ数世紀で変わりました。今や思想の皇帝は、領土の皇帝を打ち負かす爆弾を設計できるのです。しかしこの現象はまだあまりに新しく、私たちはそれを十分に咀嚼できていません。当事者でさえ、自分が指数関数的な成長の恩恵を受けていることに気づいたり、他の事例から何が学べるかを問う人はほとんどいません。

超線形のリターンをもたらすもう一つの源は、「勝者総取り」という言葉に体現されています。スポーツの試合では、パフォーマンスとリターンの関係は階段関数になります。勝ったチームは、大差で勝とうが僅差で勝とうが、一勝を得るのです。[3]

しかし、この階段関数の源は競争そのものではありません。結果に閾値があることなのです。閾値を生むのに競争は必要ありません。定理を証明することや的に当てることのように、自分一人だけが参加する状況にも閾値は存在し得ます。

一つの源による超線形リターンがある状況が、もう一方の源も併せ持っていることがいかに多いかは驚くべきことです。閾値を越えることが指数関数的な成長につながります。戦いにおいて勝利した側は通常受ける損害が少なく、そのことが将来の勝利の可能性を高めます。そして指数関数的な成長は閾値を越える助けになります。ネットワーク効果のある市場では、十分に速く成長した企業は潜在的な競合を締め出すことができるのです。

名声は、超線形リターンの二つの源を併せ持つ現象の興味深い例です。名声は既存のファンが新たなファンを連れてくるため指数関数的に拡大します。しかしそれがこれほどまでに集中する根本的な理由は閾値にあります。平均的な人の頭の中にあるAリストに載れる人数には限りがあるのです。

二つの源を併せ持つ最も重要な例は、学習かもしれません。知識は指数関数的に増大しますが、そこには閾値も存在します。例えば自転車に乗れるようになることがそうです。こうした閾値の中には工作機械のようなものもあります。一度読み方を覚えれば、他のあらゆることをはるかに速く学べるようになります。しかし最も重要な閾値は、新たな発見を表すものです。知識はフラクタルであるように思われます。ある知識領域の境界を強く押し広げると、時としてまったく新しい分野が見つかるのです。そしてそれを成し遂げれば、その分野でなされる新たな発見のすべてに誰よりも先に手をかけることができます。ニュートンがそうしたように、デューラーもダーウィンもそうしました。

超線形のリターンが得られる状況を見つけるための一般的な法則はあるのでしょうか。最も分かりやすいのは、複利的に積み重なる仕事を求めることです。

仕事が複利的に積み重なる方法は二つあります。一つは直接的に積み重なる場合で、あるサイクルでうまくやることが次のサイクルでよりうまくやることにつながるという意味です。例えばインフラを構築しているときや、オーディエンスやブランドを育てているときに起こります。もう一つは、学びを通じて積み重なる場合です。学習は複利的に増えるからです。この二つ目のケースは興味深いものです。なぜなら、そうなっている最中には自分がうまくいっていないように感じられることがあるからです。当面の目標を達成できずに失敗しているように思えるかもしれません。しかし多くを学んでいるのであれば、それでもなお指数関数的な成長を得ているのです。

これが、シリコンバレーが失敗に寛容である理由の一つです。シリコンバレーの人々はむやみに失敗を許容しているわけではありません。失敗から学んでいる場合にのみ、あなたに賭け続けるのです。しかしもし学んでいるのであれば、あなたは実際に賭けるに値する存在です。会社は思い通りに成長しなかったかもしれませんが、あなた自身は成長したのですから、それはいずれ成果をもたらすはずです。

実際、学習によらない指数関数的な成長の形でさえ、学習と混ざり合っていることが非常に多いため、これは例外というよりも原則と考えるべきでしょう。そこからもう一つのヒューリスティクスが導かれます。常に学び続けることです。学んでいないのであれば、おそらく超線形のリターンにつながる道の上にはいないのです。

ただし、何を学ぶかということについては最適化しすぎないでください。すでに価値があると分かっていることだけを学ぼうと自分を制限しないでください。あなたは学んでいる最中なのです。何が価値を持つことになるのか、まだ確実には分かりません。厳しく絞り込みすぎれば、外れ値となる可能性を自ら切り捨ててしまうことになります。

では階段関数についてはどうでしょうか。「閾値を求めよ」や「競争を求めよ」といった形のヒューリスティクスも役に立つのでしょうか。ここでは状況はより複雑です。閾値が存在するからといって、そのゲームがプレイする価値があるとは限りません。ロシアンルーレットを一回プレイすれば、確かに閾値のある状況に身を置くことになりますが、最良の場合でも何も得るものはありません。「競争を求めよ」も同様に無意味です。もし賞が競う価値のないものだったらどうでしょうか。十分に速い指数関数的な成長は、リターンカーブの形と大きさの両方を保証します。十分に速く成長するものは、最初は取るに足りないほど小さくても、いずれ大きくなるからです。しかし閾値は形だけを保証するのです。[4]

閾値を活用するための原則には、そのゲームがプレイする価値があるかどうかを確かめるテストが含まれていなければなりません。その一つがこちらです。平凡であるにもかかわらず人気のあるものに出くわしたら、それを置き換えるのは良いアイデアかもしれません。例えば、ある会社が人々に嫌われながらも買われ続けている製品を作っているなら、あなたがより良い代替品を作れば、人々はそちらを買うはずだと考えられます。[5]

有望な知的な閾値を見つける方法があれば素晴らしいでしょう。その先にまったく新しい分野が広がっている問いはどうすれば見分けられるのでしょうか。確実に予測することは決してできないと思いますが、その報酬はあまりに大きいため、ランダムより少しでもましな予測指標があれば有用ですし、それを見つけられる希望はあります。ある研究課題が新たな発見につながりそうにないときは、ある程度予測できます。それが一見まっとうそうでありながら退屈に感じられるときです。一方、新たな発見につながるタイプの問いは、非常に不可解に感じられながら、おそらく重要ではなさそうに見える傾向があります。（もし不可解かつ明らかに重要であれば、それはすでに有名な未解決問題として多くの人が取り組んでいるはずです。）ですから、ここでの一つのヒューリスティクスは、出世主義ではなく好奇心に突き動かされることです。やるべきとされていることに取り組むのではなく、好奇心を自由に羽ばたかせるのです。

成果に対する超線形のリターンという見通しは、野心を持つ人にとって心躍るものです。そしてこの点について良い知らせがあります。この領域は二つの方向に拡大しているのです。超線形のリターンが得られる仕事の種類が増えており、リターンそのものも大きくなっています。

その理由は二つありますが、両者はあまりにも密接に絡み合っているため、一つ半と言った方が正確かもしれません。技術の進歩と、組織の重要性の低下です。

50年前は、野心的なプロジェクトに取り組むために組織の一員であることがはるかに必要でした。必要なリソースを得る唯一の方法であり、仲間を得る唯一の方法であり、流通を得る唯一の方法だったからです。ですから1970年においては、あなたの威信はほとんどの場合、所属する組織の威信でした。そして威信は正確な予測指標でした。なぜなら、組織に属していなければ、大きなことを成し遂げる可能性は低かったからです。少数の例外がありました。とりわけ芸術家や作家は、安価な道具を使って一人で働き、自身のブランドを持っていました。しかし彼らでさえ、聴衆に届けるためには組織の力に頼らざるを得ませんでした。[6]

組織に支配された世界は、成果に対するリターンのばらつきを抑えていました。しかしこの世界は、私が生きてきた間だけでも大きく浸食されてきました。今では、20世紀に芸術家や作家が持っていたような自由を、はるかに多くの人々が手にできるようになっています。初期資金をほとんど必要としない野心的なプロジェクトは数多くあり、学び、稼ぎ、仲間を見つけ、聴衆に届けるための新たな手段もたくさんあります。

古い世界もまだ多く残っていますが、変化のペースは歴史的な基準から見て劇的です。とりわけ、何が懸かっているかを考えればなおさらです。成果に対するリターンの変化以上に根本的な変化を想像するのは困難です。

組織による緩衝効果がなければ、結果のばらつきはより大きくなります。だからといって誰もがより恵まれるわけではありません。うまくやる人はさらにうまくいきますが、うまくいかない人はより悪くなるのです。これは心に留めておくべき重要な点です。超線形のリターンに身をさらすことは、誰にでも向いているわけではありません。大半の人にとっては、プールの中にいる方が幸せでしょう。では誰が超線形のリターンを目指すべきなのでしょうか。二種類の野心的な人々です。自分が非常に優れているため、ばらつきの大きい世界でも差し引きで得をすると分かっている人と、特に若者のように、試して確かめるリスクを負う余裕がある人です。[7]

組織からの離脱は、単にそこにいる人々が外へ出ていくということではありません。新たな勝者の多くは、そもそも彼らが決して中に入れなかった人々でしょう。ですから、結果として生じる機会の民主化は、組織自身が考え出したようなおとなしい内輪のものよりも、はるかに大きく、より本物になるのです。

この野心の大いなる解放を誰もが喜んでいるわけではありません。それは既得権益を脅かし、いくつかのイデオロギーと矛盾するからです。[8]しかし、もしあなたが野心的な個人であるなら、これはあなたにとって良い知らせです。どうやってそれを活かすべきでしょうか。

成果に対する超線形のリターンを活かす最も分かりやすい方法は、並外れて良い仕事をすることです。カーブの先端では、わずかな追加の努力が非常にお買い得になります。なおさらそう言えるのは、先端では競争が少ないからです。それは並外れてうまく何かを成し遂げるのが難しいという明白な理由からだけではなく、その見通し自体があまりにも気後れさせるため、挑戦する人自体が少ないからでもあります。つまり、並外れた仕事をすること自体がお買い得なだけでなく、挑戦すること自体がすでにお買い得なのです。

仕事の出来を左右する変数は数多くあり、外れ値になりたいのであれば、そのほぼすべてを正しく整える必要があります。例えば、何かを並外れてうまくやるためには、それに興味を持っていなければなりません。単なる勤勉さだけでは足りないのです。ですから超線形のリターンがある世界では、自分が何に興味があるのかを知り、それに取り組む方法を見つけることが、さらに価値を持ちます。[9]また、自分の状況に合った仕事を選ぶことも重要になります。例えば、本質的に膨大な時間とエネルギーを要する種類の仕事があるなら、それは若く、まだ子どもを持たないうちに取り組むことが、ますます価値を持つようになるでしょう。

素晴らしい仕事をすることには、驚くほど多くの技術が関わっています。ただ一生懸命やればいいというものではありません。ここで一つの段落でレシピを示してみたいと思います。

自分に自然な適性があり、深い関心を抱ける仕事を選んでください。自分のプロジェクトに取り組む習慣を身につけてください。何であれ、胸躍るほど野心的だと感じられるものであれば、何でも構いません。燃え尽きない範囲でできる限り懸命に働いてください。そうすればいずれ、知識の最前線のいずれかにたどり着きます。最前線は遠くから見ると滑らかに見えますが、近づいてみると隙間だらけです。そうした隙間に気づき、探求してください。幸運であれば、その一つがまったく新しい分野へと広がっていきます。許容できる限り多くのリスクを取ってください。時々失敗していないのであれば、おそらく保守的すぎるのです。最高の同僚を探してください。良い審美眼を磨き、最良の手本から学んでください。正直であってください、とりわけ自分自身に対して。よく運動し、よく食べ、よく眠り、より危険なドラッグは避けてください。迷ったときは、好奇心に従ってください。好奇心は決して嘘をつきませんし、何に注意を払う価値があるかについて、あなた自身よりも多くを知っているのです。[10]

そしてもちろん、もう一つ必要なものがあります。幸運であることです。運は常に要因となりますが、組織の一員としてではなく自分一人で働くときには、なおさら大きな要因になります。そして「幸運とは準備と機会が出会うところ」といった正しい格言もあるものの、どうしようもない純粋な偶然の要素も存在します。解決策は、何度も挑戦することです。これもまた、早いうちからリスクを取り始めるべき理由の一つです。

超線形のリターンがある分野の最良の例は、おそらく科学でしょう。そこには学習という形での指数関数的な成長があり、それに加えてパフォーマンスの極限、文字通り知識の限界における閾値が組み合わさっています。

その結果、科学的発見における不平等は、最も階層化された社会における富の不平等さえも穏やかに見えるほどのレベルに達しています。ニュートンの発見は、おそらく彼と同時代のすべての人々の発見を合わせたものよりも偉大だったのです。[11]

この点は明らかだと思われるかもしれませんが、あえてはっきり述べておく価値があるでしょう。超線形のリターンは不平等を意味します。リターンカーブが急であるほど、結果のばらつきは大きくなるのです。

実際、超線形のリターンと不平等の相関は非常に強いため、そこからこの種の仕事を見つけるためのもう一つのヒューリスティクスが導かれます。少数の大きな勝者が他のすべての人々を凌駕している分野を探すことです。誰もがほぼ同じ成果を上げているような種類の仕事が、超線形のリターンを持つ可能性は低いのです。

少数の大きな勝者が他のすべての人々を凌駕している分野とは何でしょうか。明らかな例をいくつか挙げてみます。スポーツ、政治、芸術、音楽、演技、映画監督、執筆、数学、科学、起業、そして投資です。スポーツでは、この現象は外部から課された閾値によるものです。数パーセント速いだけで、すべてのレースに勝つことができるのです。政治では、権力は皇帝の時代と同じように増大します。そして他のいくつかの分野（政治を含む）では、成功は主に名声によって左右され、名声自体が超線形の成長源を持っています。しかしスポーツと政治、そして名声の影響を除くと、驚くべきパターンが浮かび上がります。残りのリストは、成功するために独立した思考を持たなければならない分野のリストと完全に一致するのです。アイデアが単に正しいだけでなく、新規性も求められる分野です。[12]

これは科学においては明らかに当てはまります。他の人がすでに言ったことを述べて論文を出版することはできません。しかしこれは例えば投資においても同様に当てはまります。ある会社がうまくいくと信じることが有用なのは、他のほとんどの投資家がそう思っていない場合に限られます。他の誰もがその会社がうまくいくと考えているなら、その株価はすでにそれを織り込んでおり、儲ける余地は残されていないのです。

これらの分野から他に何が学べるでしょうか。いずれの分野でも、まず最初の努力を注ぎ込まなければなりません。超線形のリターンは最初は小さく見えます。このペースでは、とあなたは思うのです。どこにもたどり着けないだろう、と。しかし報酬のカーブは先端で非常に急激に上昇するため、そこにたどり着くために並外れた手段を講じる価値があるのです。

スタートアップの世界では、この原則は「スケールしないことをする」と呼ばれています。ごく少数の初期顧客に対して途方もないほど丁寧に対応すれば、理想的には口コミによって指数関数的な成長が始まります。しかしこの同じ原則は、指数関数的に成長するものすべてに当てはまります。例えば学習がそうです。何かを学び始めたばかりの頃は、途方に暮れた気分になります。しかし足がかりを得るために最初の努力をすることは価値があります。なぜなら、学べば学ぶほど、学ぶことは容易になるからです。

超線形のリターンがある分野のリストには、もう一つより繊細な教訓があります。仕事を職業と同一視しないことです。20世紀の大半において、この二つはほぼすべての人にとって同一でした。その結果、私たちは生産性を職業を持つことと同一視する慣習を受け継いでいます。今でも大半の人々にとって「あなたの仕事」という言葉は職業を意味します。しかし作家や芸術家や科学者にとっては、それは現在取り組んでいる研究や創作そのものを意味します。そのような人にとって、仕事とは、たとえ職業を持っていたとしても、職業から職業へと持ち運ぶものなのです。雇用主のために行われることもありますが、それは彼らのポートフォリオの一部なのです。

少数の大きな勝者が他のすべての人々を凌駕する分野に足を踏み入れるのは、気の重くなる見通しです。意図的にそうする人もいますが、そうする必要はありません。十分な天与の才能があり、好奇心を十分に遠くまで追い求めれば、いずれそうした分野に行き着くことになります。あなたの好奇心は、退屈な問いに興味を持つことを許しません。そして興味深い問いは、もしまだ超線形のリターンを持つ分野の一部でないとしても、そうした分野を生み出す傾向があるのです。

超線形のリターンの領域は、決して静的なものではありません。実際、最も極端なリターンは、その領域を拡大することから生まれます。ですから野心と好奇心のどちらもあなたをこの領域へと導くことができますが、好奇心の方がより強力かもしれません。野心は既存の峰を登らせる傾向がありますが、十分に興味深い問いにとことん寄り添っていれば、その問い自体が足元で山へと成長していくことがあるのです。

注記

努力、パフォーマンス、リターンをどこまで明確に区別できるかには限界があります。実際、これらは明確に区別されているわけではないからです。ある人にとってリターンと見なされるものが、別の人にとってはパフォーマンスであることもあります。しかしこれらの概念の境界が曖昧だからといって、無意味というわけではありません。誤りに陥らない範囲で、できる限り正確に書こうと努めました。

[1] 進化そのものが、おそらく成果に対する超線形のリターンの最も遍在的な例でしょう。しかしこれは共感するのが困難です。なぜなら私たちは受け手ではなく、リターンそのものだからです。

[2] もちろん、産業革命以前にも知識は実践的な影響を持っていました。農業の発展は人類の生活を一変させました。しかしこの種の変化は、少数の並外れて博学な人々の発見によるものではなく、技術の幅広く漸進的な改善の結果でした。

[3] 階段関数を超線形と表現することは数学的には正しくありませんが、ゼロから始まる階段関数は、合理的な行為者の努力に対する報酬カーブを記述する際には超線形関数と同じように機能します。ゼロから始まるのであれば、段差の前の部分はどのような線形に増加するリターンよりも下にあり、段差の後の部分はその時点での必要とされるリターンを上回っていなければ、誰もわざわざ努力しようとはしないからです。

[4] 競争を求めることは、それを動機づけと感じる人もいるという意味では、良いヒューリスティクスになり得ます。また、他の人々が有望だと考えている証拠でもあるため、有望な問題を見つける手がかりにも多少はなります。しかしそれは非常に不完全な手がかりです。しばしば大勢の群衆が一つの問題をがやがやと追いかけ、その全員が、別の問題に静かに取り組んでいた誰かに出し抜かれてしまうことがあるからです。

[5] もっとも、常にそうとは限りません。この原則を用いる際には注意が必要です。何かが平凡であるにもかかわらず人気があるとき、そこにはしばしば隠された理由があります。独占や規制が競争を困難にしているのかもしれません。顧客の趣味が悪かったり、何を買うかを決める手続きが壊れているのかもしれません。そのような理由で存在している平凡なものの広大な領域があるのです。

[6] 私は20代の頃、アーティストになりたいと思い、絵画を学ぶために美術学校にさえ通いました。主に芸術が好きだったからですが、動機の少なからぬ部分は、芸術家が組織のなすがままにされる度合いが最も低いように見えたことから来ていました。

[7] 原理的には、誰もが超線形のリターンを得ています。学習は複利的に積み重なり、誰もが人生の中で学ぶからです。しかし実際には、このような日常的な学習を、リターンカーブが本当に急になる地点まで押し進める人はほとんどいません。

[8] 「公平性（エクイティ）」の提唱者たちがその言葉で正確に何を意味しているのかは不明です。彼ら自身の間でも意見が一致していないようです。しかし何を意味するにせよ、それは組織が結果を統制する力が弱まり、一握りの外れ値が他の誰よりもはるかにうまくやる世界とはおそらく相容れないでしょう。

この概念が、世界が正反対の方向へと移行しつつあるまさにその時に現れたのは不運に思えるかもしれませんが、これは偶然ではないと考えています。なぜ今現れたのか、その理由の一つは、急速に増大するパフォーマンスのばらつきに支持者たちが脅威を感じているからだと思います。

[9] 系として言えることは、子どもに興味もないのに医学のような名声のある分野で働くよう圧力をかける親は、過去にも増して子どもの将来を台無しにすることになるということです。

[10] この段落の初稿は、「How to Do Great Work」の第一稿でした。書き上げた途端、これが超線形のリターンよりも重要なテーマだと気づき、本稿の執筆を中断してこの段落を一つの独立した文章へと膨らませたのです。「How to Do Great Work」を完成させた後、それに基づいて書き直したため、初稿の面影はほとんど残っていません。

[11] 産業革命以前、豊かになった人々は通常、皇帝のようにしてそうなりました。何らかの資源を獲得することが彼らをより強力にし、さらなる獲得を可能にしたのです。今では科学者のように、独自に価値あるものを発見したり作り出したりすることで豊かになることができます。豊かになる人々の多くは古い方法と新しい方法を組み合わせていますが、最も先進的な経済においては、その比率はここ半世紀で発見の側へと劇的にシフトしています。

[12] 独立した思考が不平等の最大の要因の一つであるなら、従来型の考え方をする人々が不平等を嫌うのは驚くことではありません。しかしそれは単に、自分が持てないものを誰にも持ってほしくないというだけではありません。従来型の考え方をする人々は、新しいアイデアを持つことがどのようなことなのか、文字通り想像すらできないのです。そのため、パフォーマンスに大きなばらつきが生じるという現象全体が彼らには不自然に映り、それに直面すると、不正や何らかの悪意ある外的影響によるものに違いないと考えてしまうのです。

謝辞 Trevor Blackwell、Patrick Collison、Tyler Cowen、Jessica Livingston、Harj Taggar、Garry Tanの各氏に、本稿の草稿を読んでいただいたことに感謝します。