2017 年初，给好朋友帮忙策划专栏时，跟他探讨过一个问题：「清晰具体的目标」到底算不算是一种克服拖延的好办法？
我们都很清楚这个尴尬的事实：合理而清晰具体的目标有时候能立刻让你行动起来，立竿见影；但也有些时候，你压根定不出来这种目标，因为你得先懂得某个领域，才能定出高质量目标。
目标「不是你想定，想定就能定」好吗？很多人本该及早行动，却把时间拖延在了确定完美的目标上。也有的人是在信息不充分的情况下，强行定目标，效果似乎也不怎么好。这是我俩共同的感受，于是我们想到了同一个点子：查文献！毕竟，PDF 是谎话最少的文件格式。
然而……作为公众号作者，很不愉快地承认，其实还有三句话：
文献查阅的总体结果是：具体清晰的目标，曾经是目标达成领域的「政治正确」，很少有人质疑。它也确实有重要作用，但近年来，研究者们已经开始关注它的副作用。
一种值得推荐的基本方法
怎样达成目标是目标心理学的研究范畴。它跟动机心理学往往分不开，所以我们一般称之为「动机与目标心理学」。在这个领域，很多研究者发现，设定具体清晰的目标，的确能提高达成率，是一种值得推荐的基本方法。
为什么只要具体清晰，就有用呢？想想看，如果你的目标是考出 80 分，那么 79 分就不能算达成；要减掉 15 斤体重，只减了 14 斤也不能让你满意。清晰的目标可以斩断后路，免得我们用「尽力而为」这样的说法来麻痹自己。因为很多时候，我们很像是已经尽力而为了。
怎样才算具体清晰呢？一个常用的标准是「 SMART 原则」——这是五个单词的首字母缩写。至于五个单词究竟是什么，有多个版本的解释。根据英文维基百科，最常见的解释是：具体（Specific）、可量化（Measurable）、可达成（Achievable）、与愿景相关（Relevant）和时间限制（Time-bound）。
如果你的目标已经符合了 SMART 原则，这看起来很理想。不过，细想起来，有些时候达到这个条件还真不轻松，比如：
把目标定多高，才能算「可达成（A）」呢？
「量化（M）」的标准是不是合理？
「时间（T）」究竟够不够用？
这些前提，恐怕不是每个人都能理清的。因为不是每个人都在自己的舒适区里做事，尤其是进入职场的前几年，学习是我们的重要基调，踏入自己不熟悉的领域也是常态。
这时如果给自己订立一个武断的目标，为 SMART 而 SMART ，可能并不会带来理想的结果。达成目标往往是个有机的过程：你往往需要允许自己做尝试，并获得反馈，几次三番后才能定出心中有底的目标。
目标过于清晰的副作用
你有没有经历过「完美计划」订立后的「完美怠工」？ 计划列得棒棒的，看着就开心。可一放下计划，就去做那些丝毫不重要也不紧急的事了。简直匪夷所思。
为什么会这样？可能就是因为你计划太「完美」了，完美到需要你耗尽所有力量才能做到，完美到你自己都不觉得自己能完成。这时，伴随着不确定感，焦虑、压力和恐惧这类负面情绪也陆续驾到，于是你很容易逃避原先的目标。毕竟大多数人都不喜欢挫败感。
这种时候，学习者的姿态和探索性的心态，反而更有利于你放下心理包袱，轻装前行。
就像是一味追求 GDP，会导致对其他因素的忽视一样，研究者们发现，设定过于清晰的目标至少有以下四种副作用：
可能让我们视野变窄，忽略视野之外的因素。
可能让我们冒更大的风险，不择手段地追求目标的完成，从而导致潜在的危害。
可能会损害我们身处其中的组织文化。用通俗的话讲，目标让大家变得更加「势利眼」了。
最重要的是，目标有可能会损害我们做事的内在动机，这恐怕是最大的影响。
既然目标可能让我们视野变窄，那么多设置一些目标是不是就好了呢？也未必。
德国心理学家让两百多名中学生在电脑模拟环境中做物理实验，学生们要观察立方体在不同密度液体中的浮沉状况，并总结规律。其中一批学生被设定了更详细、全面的目标，要确定 14 组变量之间的关系。另一批的目标没那么详细，只需要确定 3 组。
实验发现，目标过多的学生，会完全聚焦于解决问题上，一旦达成了某项目标就会迅速进入下一项。对实验中学到的知识，并没有很好地记忆；而目标较少的学生，则能够把实验同时作为两个过程来看待：一个是解决问题；一个是学习。他们会使用两种策略来处理，学习效果更好，而且大脑认知负担反而更轻。
现在，你应该就能理解为什么很多人，包括安替老师，都推崇每天「三件事」的目标了吧？之所以是「三件」而不是更多件，也因为它可以解放我们的大脑。
所以，如果某件事对你来说，唯一的意义就是结果本身，那你就定各种目标吧，有时你会更快、更准地完成。但如果除了结果以外，你还希望积累一些别的什么东西，滥用目标恐怕不是好事。 目标不妨少而精。过多的目标会占据你的大脑。有没有这样的感觉？过多的目标、过于沉重的目标一塞进脑子，整个人都不好了。
有时，没有目标也无妨。
说到底，我们终归是有血、有肉、有缺点的人类。我们跑得再快也比不上高铁，画画再逼真也比不了照相机，就连下围棋都已经不是阿尔法狗的对手了。
这个时代里我们的尊严在哪里？就在于高铁、照相机和阿尔法狗都是我们人类发明的。我们一直提倡，考虑职业发展时要面向未来，跟机器分工合作，而不是跟机器抢工作，因为你压根抢不过它们。
设定目标，然后一一达成。这在本质上仍然属于机器的工作，适合用在那些有「确定解」的问题上，智力含量并不太高。就像是网络游戏里，如果不是被封号，一个作弊外挂也可以代替你杀怪升级、做任务、长经验。
未来，需要运算、达成目标的工作就交给机器。人类的分工则可能越来越侧重于机器的另一端：诉诸直觉、赋予意义。 这可能会是今后人类和机器友好相处的前提。
总结我的建议：目标要少而精，抓住重点，解放大脑，减少压力；面对某些问题，或者身处某些阶段，没有明确清晰的目标也不见得是坏事。总之，先接受现实，再图改变。
番外：哈佛大学诅咒没有目标的人吗？
有一项所谓的哈佛大学研究，说 3% 的年轻人有清晰而长远的目标，他们成为了社会精英；10% 有清晰的短期目标，后来成了专业人士，生活在社会中上层；60% 的人目标模糊，一辈子碌碌无为；还有 27% 的人没有目标，几乎都生活在社会最底层。这个流传甚广的说法，如今遭到了越来越多的质疑，因为根本找不到这项所谓研究的原始文献，更不确定是不是哈佛大学的研究。
即使曾经有过类似的研究，也得出过这样的结论，也不能说明什么，因为孤证不立。另外，各种以哈佛名义招摇撞骗的说法多了去了。以至于有个耶鲁毕业的小伙伴，不懈地说：也就是他们哈佛，成天爱整这些幺蛾子，我们大耶鲁就靠谱多了。
不过还是要说，本文参考的一篇重要文献，通讯作者恰恰就是哈佛商学院的 Max Bazerman 。看来，哈佛跟不定目标的人并没有仇，它只是又一次替人背锅了。
部分参考文献：
Ordóñez, L. D., Schweitzer, M. E., Galinsky, A. D., & Bazerman, M. H. (2009). Goals Gone Wild: The Systematic Side Effects of Overprescribing Goal Setting. The Academy of Management Perspectives, 23(1), 6–16. https://doi.org/10.5465/AMP.2009.37007999
Wirth, J., Künsting, J., & Leutner, D. (2009). The Impact of Goal Specificity and Goal Type on Learning Outcome and Cognitive Load. Comput. Hum. Behav., 25(2), 299–305. https://doi.org/10.1016/j.chb.2008.12.004
本文特别感谢 Psyleaks 和果壳网的 tadayima ，以及 Jeremy Dean 博士，感谢他们在帖子中给予的线索，总有些 html 是靠谱的。另外要说，Goals Gone Wild 这篇文章刊出后，学术界也不乏拍砖争论。所以呢，如果你认同这里的新观点，不妨转发；如果你觉得这篇文章纯属胡说八道，也不妨扩散，毕竟，「是中国人就转」嘛。
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