Netflix 首任執行長 Marc Randolph 在他的著作中回憶，那天晚上離開辦公室，慢慢開車回家，穿過空蕩蕩的街道，準備告訴妻子自己決定接受共同創辦人 Reed Hastings（現任執行長） 的提議，轉任總裁、把 CEO 頭銜讓給他。他不會忘記那是 1998 年 9 月中旬，Netflix 上線將滿一年之際。
時間倒回幾小時前， Reed Hastings 找上 Marc Randolph：
「你在這裡做出了好成績，但我對於你獨自領導公司的能力失去信心。… 隨著公司成長，只會雪上加霜。」
——摘自《一千零一個點子之後: NETFLIX創始的祕密》
「你認為我不是稱職的執行長。」我打斷他。
「我只是認為你不是全能的執行長。」瑞德說：「全能的執行長不像你，不需要董事會手把手地教導。」
Marc Randolph 記得，這番話以一種用力撕開膠帶扯到傷口的那種誠實傷到他的心，但靜下來後也明白，「我掌握不錯的創業能力 … 我的確是名列 98% 的優秀人才… 然而即使是在當時我也知道，瑞德名列更優秀的 99.9%，他是人中龍鳳。在公司的這個階段，他比我更適合領導。」 1
距 Marc Randolph 公開 Netflix 誕生故事的幕後將滿一年之際，另一位當事者 Reed Hastings 也和 INSEAD（歐洲工商管理學院）教授 Erin Meyer 合寫了《零規則》（No Rules Rules: Netflix and the Culture of Reinvention），透過後者研究 Netflix 內部並訪談 200 多位員工，解析「自由與責任」文化，提煉出 Netflix 的運作法則。這讓我從 Reed Hastings 經營哲學的角度再次印證，Netflix 相信一粒碎米都可能壞了一鍋粥。
2001 年，也是 Marc Randolph 卸下 CEO 職務兩年後，第一波網路泡沫來臨。當時 Netflix 已有 40 萬訂戶和 120 名員工，但資金出現危機必須解雇三分之一員工。Reed Hastings 本來如坐針氈，卻發現結果意外「划算」—— 宣布裁員的場面確實一如預期難堪，但留下的 80 人卻很平靜，幾週後氣氛甚至活絡起來，工作熱情更勝以往。Wil Felps 教授的研究 2也佐證，職場工作表現不論好壞都有傳染力。
在 2001 年裁員風波之後那幾天，乃至於那幾個月，我發現了幾件事，徹底改變我對員工動力和領導責任的理解。我突然有所領悟，我對人才密度在組織中發揮的作用認知從此不同。
——Reed Hastings, Netflix CEO、《零規則》共同作者。
搖滾巨星至上：一群平庸的歌手也唱不出一首好聽的歌
裁員事件自此立下 Netflix 聘用員工的首要目標是維持高人才密度。因為 Reed Hastings 本身是工程師，他提到「自己很熟悉 1968 年起盛行軟體圈的『搖滾巨星法則』（rock-star principle）」。3這源自 H. Sackman、WJ Erikson 和 EE Grant 於 1968 年發表的研究 4，顯示工程師的表現差異可達十倍。
好的工程師能看出別人看不出的概念架構，而且能靈活調整觀點，或督促自己看得更長遠。
——Reed Hastings, Netflix CEO、《零規則》共同作者。
後來，他和當時的人資長 Patty McCord 發現除了工程師，操作型以外的創意型職務也符合搖滾巨星法則，所以 Netflix 徵才便依循這樣的模式：所有創意型職缺，用業界最高薪聘請一位能力出眾的員工，取代十幾個能力平庸的員工。這和喬治城大學（Georgetown University）電腦科學系副教授 Cal Newport 在其著作《Deep Work 深度工作力》中所提不謀而合：
人才不是你成批買進，加起來就能達到高水準的商品。
書裡引用麻省理工學院經濟學家 Erik Brynjolfsson 和 Andrew McAfee 的觀點：「數位科技重構了勞動市場，有三個特定群體將在這種區隔佔上風，從智慧機器時代得到不成比例的大獎賞——高技術工作者（能與智慧機器合作並發揮創造力）、各行各業的超級明星，及有能力動用資本投資新科技或推動大重構的人。」5。
Cal Newport 進一步提到，成為前兩種人是有方法的，他認為兩種核心能力很重要：
- 快速精通專業技術的學習能力
- 在品質和速度上達到高水準的生產能力
想成為超級明星，精通相關技術是必要條件，但還不夠，你必須把這種潛力轉變為人們重視的有形結果。
書中舉 Basecamp 共同創辦人 DHH（David Heinemeier Hansson）為超級明星代表—— 因為他應用這種能力創造出讓他一舉成名的 Ruby on Rails。不過，現在仍有大量關於「搖滾巨星」的定義、存在與否，甚或是對團隊影響的辯證。
「以一擋十」的工程師（10x developer）存在嗎？
相較於搖滾巨星，工程師可能對 10x developer（10倍開發者）更熟悉，這也是從 1968 年那次研究衍伸而來，但該實驗常被提及的缺陷包括生產力難以被具體量化、樣本數太少、程式語言發展過了半世紀早就不可同日而語⋯⋯
近期則有學者丟出直球挑戰 10x developer 迷思。卡內基美隆大學（Carnegie Mellon University）軟體工程學院資深專家 William R. Nichols 於 2019 年底發表研究 6，稱僱用「最好的工程師」並不像我們想像的那麼「神」。他認為雖然有些工程師比其他人更優異，但這種差異的規模和實用性被過度誇大，且是由非常差、而非出色的表現產生大多數的差異，而即使是經驗豐富的工程師，個人在不同任務的表現差異和其他成員的差異同樣顯著。
因此 William R. Nichols 建議，與其追求找來最強工程師壯大團隊，不如找一群有能力的工程師搭配流程規劃、環境、工具等提高生產力，例如提供安靜的工作場所、鼓勵經常進行同儕審查（peer review）、測試和部署等例行任務自動化。
這類似棒球數十年來的變化。《魔球》（Moneyball）的 Billy Beane 不迷信超級球員，在經費有限的運動家球隊，運用進階數據和違反傳統的策略打造常勝軍，對大聯盟影響深遠。包括在業餘球員選秀中挑球員、交易被低估的後援投手，在打點和打擊率被視為最重要數據的年代瞄準上壘率高的球員。 7
聘用搖滾巨星，然後呢？
不論 10x developer 是否如 Reed Hastings 在書中所提「最優秀程式設計師帶來的價值不只十倍而是百倍」，組織和 10x developer 的契合度才真正左右他們發揮的綜效，因此聘用搖滾巨星在 Netflix 只是基本前提，還有個但書——不用「有能力的混蛋」。
除了祭出業界最高薪資強化人才密度，也搭配回饋機制並給予充分資訊，放心授權，這樣的組織就像一棵樹，而非金字塔。
找來搖滾巨星的附加好處是人力精簡產生的良性循環——以往管理平庸員工耗費心神，現在主管能管理得更好，團隊也運作得更好、更有效率，但也可能存在管理的盲區。一名加拿大的資深行動軟體工程師 Jeffrey Bakker 近日分享他和 10x developer 共事兩年的寶貴經驗，談到 10 倍開發者背後可能就代表 10 倍錯誤： 8
James 在公司有豐富資歷，也很擅長處理部份 coding 任務，但不願意為自己的錯誤負責，主管多次批評也無濟於事。最致命的是其他人的大部分工作都處於 James 團隊開發成果的下游，搞得內部民怨沸騰。這類開發者的根本問題，在於他們的頂頭上司沒有建立良好的制度，甚至把這種獨行俠式的壞習慣視為理所當然。
過度依賴單一人才，亦是組織得承擔的失衡風險。
2017年，一篇文章名為「開除頂尖天才工程師，是團隊做過最英明的決定」引發廣大迴響 9。
作者是曾在 UCLA 任職近七年的資深軟體工程師 Jonathan Solórzano Hamilton，他寫下和一位很有天份的開發者 Rick 合作的經歷：Rick 是團隊裡公認的「大神」，包辦開發和架構等大小事，但不滿團隊無法理解他的作法，也拒絕其他人的提議，他和組織的衝突日益升高，最後一發不可收拾而遭到解僱。團隊重新盤點後打掉重練，不到一年就推出產品，就算服務的客戶是原來的十倍，運作速度仍快了上百倍且幾乎沒有 bug。「我們沒有天才從頭打造這一切，生產力卻前所未有的高。」
Jonathan Solórzano Hamilton 最後寫到：「整個團隊都知道他有破壞力，但對他依賴太強，以至於認為他是萬中選一。但我們永遠都有別的選擇。」
Rick 這種有毒的搖滾巨星就像 Netflix 定義的「混蛋」，症狀包括「覺得不夠聰明的想法嗤之以鼻，聽別人說話結巴就忍不住翻白眼，或是出言羞辱他們覺得能力不如自己的人。」
很多人可能會想：「可是這個人那麼有能力，失去他我們損失太大。」然而不管這個混蛋多有能力，把他留在團隊裡你就無法受惠於誠實。混蛋行為影響團隊合作的代價太高了。混蛋有可能從內部害組織四分五裂。
——Reed Hastings, Netflix CEO、《零規則》共同作者。
如同管理學之父 Peter F. Drucker 曾說：「如果一個傑出人才的優點和能力，成了團體中的威脅，而他的績效變成了其他人的困難、挫折以及沮喪，這是組織最大的罪過。」Netflix 很清楚強者「聚集經濟」可能造成的副作用，這也是為什麼 Reed Hastings 強調不用有能力的混蛋。
因此「讓所有開發者擁有共同的價值觀，是建立和諧團隊與強大代碼庫的關鍵」成為 Jeffrey Bakker 和 10x developer 共事最深刻的體悟。他提到，比起爭論 10x developer 真正的定義，關鍵更在於能否幫助身邊的人進步：
「出色的開發者沒有理由用自己的優勢來打擊其他同事，最重要的是為他人提供指導、發現阻礙生產力進步的因素、解決問題並防止其再次發生。這樣我們就能擁有一支真正有戰鬥力的隊伍，而不只是圍繞著一位明星原地打轉。」
「如果事實證明我們在僱用上犯錯了，就會讓他走人。」Patty McCord 在 2014 年 1月在《哈佛商業評論》的撰文提到 Netflix 選擇設下「看走眼」的停損點，有些領域則試圖透過科學化訓練養成優勢，突破個人自我能耐的天花板。《MVP製造機》中提到試圖打造符合新棒球趨勢球隊的操盤者——明尼蘇達雙城隊（Minnesota Twins）的棒球事務長法爾維（Derek Falvey）就認為：
我們仍然需要不斷優化這些挑選球員的模型和資料系統，但我想球員發展，才是真正的戰場，只要我們找到辦法在球員發展上做得比其他 29 支球隊好，那我們就有機會幹出一番大事。
「組織的考驗是，讓一般人比他們看起來的能力表現更好，使成員內在的優點顯現，以及使用每個人的優點，幫助所有其他成員有績效。」對應 Peter F. Drucker 的管理箴言，更顯得 Netflix 文化有多特立獨行。
你扛得起零規則的重量嗎？
零規則看似理想，但現實中 Netflix 仍有許多「準則」或大原則，像招牌畫面斗大的黑底紅字般，形塑 Netflix 鮮明又富有稜角的一面。
AI 健康新創 Curai 創辦人兼技術長 Xavier Amatriain 曾在 2011 年 擔任 Netflix 的 Research / Engineering Director 近四年，「我很喜歡 Netflix 文化，我在那裡的時候認為那幾近完美。… 但即使你嘗試逐步實踐 Patty 書中內容（編按：Patty McCord 2018 年出版的《給力》談 Netflix 維持創新動能的人才策略），Netflix 文化也無法在其他地方開花結果。… 這是基於你僱用的任何人都必須『經驗豐富』的前提下… 上百個小細節和業務模型、公司任務、戰略目標、領導團隊等環環相扣，所以它只在 Netflix 會有用。」10
或許企業別一味執著實現 Netflix 境界般的高人才密度，作為員工也別盲目追求成為「 10x developer」，因為程式產值以外的正面影響力和自發性尋求進步的動力，更是身為組織內工程師的不可取代性。
Netflix 總部一位高級軟體工程師 Chris Carey 在《零規則》中現身說法。他每天花 95% 時間在寫程式，覺得很快樂，一年後接手程式相關工作的新企劃，同事會使用他開發的工具，主管多次建議他應和內部召開焦點小組訪談，但他有點社交焦慮而沒這麼做，只用直覺判斷如何改進產品，結果主管對留任他的態度轉趨保守，「之前的工作你游刃有餘，但現在這個角色需要你多與人互動。… 我不知道你能不能勝任。」於是，Chris Carey 決定做出改變：
我報名線上簡報課程，每天在鄰居面前練習。第一次簡報那天，我清晨六點起床騎了四小時腳踏車，回家沖澡，再直接走進會議室 … 讓我沒時間焦慮緊張。… 我也嘗試其他方法，例如在討論前先播放影片，減少我發言的時間。
——Chris Carey，摘自《零規則》
後來他成功跨出舒適圈，保住了工作。
20 年前，Reed Hastings 自認是執行長最佳人選，早已悄悄為搖滾巨星法則埋下伏筆；20 年過去，他每一季仍需用表現保住自己的職位。
我對我的上司說、也就是董事會，我也不該有特殊待遇，不必等我失敗才把我換掉，只要發現有比我更有績效的執行長人選，他們就應該撤換我。
——Reed Hastings, Netflix CEO、《零規則》共同作者。
還記得前文那位寫下 Rick 事件的工程師 Jonathan Solórzano-Hamilton 嗎？巧的是他在 2020 年 5 月加入 Netflix 擔任 Engineering manager，時隔三年後躋身 Netflix 眼中最頂尖員工行列，如果有機會我想問他：Netflix 的零規則能避免下一個 Rick 出現嗎？
資料來源：
《零規則》
《Deep Work 深度工作力》
《MVP製造機》
Netflix CEO Explains Why He Pays Technologists Huge Salaries
《The Changelog》Episode #388 : The 10x developer myth with William Nichols
The 10x developer is NOT a myth
- Netflix 共同創辦人、首任 CEO 馬克‧藍道夫（Marc Randolph）在 2020 年出版《一千零一個點子之後：NETFLIX 創始的祕密》（That Will Never Work: The Birth of NETFLIX and the Amazing Life of an Idea），回顧 Netflix 誕生的故事。 ↩
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澳洲新南威爾斯大學教授威爾菲普斯（Wil Felps）將大學生分成每四人一組，請每組在 45 分鐘內完成一項經營管理任務，成效最好者可獲 100 美元，但學生不知道組內混入演員扮演成懶鬼、討厭鬼、憂鬱消極鬼。他一個多月進行數十次試驗，發現組內有不良成員者表現比其他組差了三到四成，顛覆過去認為團體內的個人會屈從團體的價值觀和行為準則。摘自《零規則》。 ↩
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研究背景為加州聖莫尼卡的地下室，9 名實習程式設計師各拿到一個信封，要在 2 小時內完成一系列編碼和除錯任務，結果最優秀者的編碼速度是最差者的 20 倍，除錯速度是 25 倍，程式執行速度是 10 倍，遠超過研究人員預期的 2-3 倍。摘自《零規則》。 ↩
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Sackman H, Erikson WJ, Grant EE, Exploratory experimental studies comparing online and offline programming performance, ACM Volume 11 Issue 1, 1968. ↩
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他們 2011 年於極具影響力的《與機器賽跑》（Race Against the Machine）一書中所提出。摘自《Deep Work 深度工作力》。 ↩
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出自 Programmer Moneyball: Challenging the Myth of Individual Programmer Productivity，完整研究請見 The End to the Myth of Individual Programmer Productivity。 ↩
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不過《MVP製造機》一書亦提到 2003 年 Michael Lewis 出版的《魔球》忽略了球員養成和發展：「一名大聯盟球隊的量化分析師也說：『假如到現在球隊還只做魔球的事情，那就太落伍了。現在當你聽到聰明的球隊說他們正在善加運用科學化分析，他們已經不是在指魔球了。他們正在做的，是魔球之後更進步的發展。』這位量化分析師提到的更進步發展，就是想辦法使球員變強。這不是魔球，而是「強化球」（Betterball）。」 ↩
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We fired our top talent. Best decision we ever made.，在 Medium 的拍手數破 132K、留言近 600 則。 ↩
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Cultural over/under-fitting and transfer learning. Or why the “Netflix Culture” won’t work in your company. ↩
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（文章照片來源： Wander Creative on Unsplash）
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