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重申人的因素的存在价值华夏时报 [复制链接]

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克里斯蒂安马兹比尔格

媒体一直以来都在报道有关我们人类的一些负面新闻。每天我们耳边都充斥着人和机器相比是如何的不可理喻,多么的效率低下的论调。作为对手,硅动力计算机果断聪慧,人脑与之相比相形见绌,迟缓并为各种情感所累。在职场,人往往败事有余,拖延项目进程,喜欢把事情复杂化、模糊化,把黑白分明的事变为模糊的灰色。人类需要从经验中学习。我们的学习体验无法做到像计算机那样精确、严密而连贯。

如今人类在这个世界的立足点岌岌可危,甚至到了要为自己的不足找个借口的程度。我们会在休息室或者愉快地喝一杯的时候,耸耸肩说出我们的口头禅“我们只是人啊”。其实这句话反映了我们的文化是如何阐释人的:人类存在许多不足之处。

这在工程界被称为人的因素。在诸如航空、供应链管理和药学领域,所谓人的因素其实等同于具有犯错的能力。有一个名为“人的因素研究”的学术领域迅猛发展,主要研究人机交互活动(HCI)中,如何优化和改正人所犯的错误,探讨机器该如何应对人类会犯的典型错误。例如,谷歌就把这项研究利用在无人驾驶汽车上,试图解读人类驾驶员的反复无常的驾驶习惯。然而,众所周知,人类的行为缺少规律,这使计算机无从下手,无法完成完美驾驶的任务。

雪上加霜的是,一些记者和未来论者一直在说人类所做的大部分工作很快就会转移到机器人手中。最初,工厂和服务部门的员工会被替代,然后,这一情况会扩展到整个劳动力市场:餐馆服务员、药剂师、诊断医师、律师、会计师—甚至照顾老人的护理人员。在记者和学者们看来,问题不是这种情况会不会发生,而是一旦发生,我们人类该如何自处?

解决方法似乎一目了然,那就是如果人类还想在社会上做一个有用的人,想要拥有一份工作,那么我们就要向身边无处不在的运算程序妥协,甚至臣服于它们。每天我们都会听说在某位有常青藤教育背景的经济学家帮助下,找到了某个可以点石成金的魔球(Moneyball)解决方案,为某一行业开启了清晰的、靠事实而不是靠人类直觉和经验说话的分析模式。我们耳边充斥着各种来自亚马逊、谷歌或者其他应用程序和新兴公司的大数据评分。招聘网站看准网(Glassdoor)认为年美国排名第一的工作是“数据科学家”,因为他们有众多的就业机会、高薪资和晋升机会。我们狂热地认为数据越多越会获得更多的真知灼见。假如我们参考了一百人的数据,学到了X,那么是不是如果整合了数千人的数据,我们所学的东西就会成积数增长呢?以此类推,数亿人会如何呢?数十亿呢?最近,脸书的首席执行官抓住了我们对大数据狂热的时机,向投资人提出,他想让脸书的机器学习系统创造出“最清楚的世界万物范例”。

学生们也捕捉到了这一讯息。美国最负盛名的大学里,对文科专业,如英语和历史,趋之若鹜的时代已经过去。现在人们对工程和自然科学的热衷程度远超于人文学科。20世纪60年代以来,人文学科授予学位数减少了一半。对人文学科的资助也大幅下降。到年,甚至连科学和工程研究发展资助的百分之一都不到。在社会科学内部,像社会网络分析和心理测量这样的可量化的专业较受欢迎,而社会学和人类学这样只可做定性分析的专业已经过时、无人问津了。年市民大会中,美国共和*总统候选人杰布布什说,心理学专业的学生只能去福来鸡这样的汉堡店打工。同年,日本教育部长责令日本大学取消社会学和人文学科,或者让这些学科向“能更好满足社会需求”转换。

探求文化的人文学科如文学、历史、哲学、艺术、心理学和人类学不再能满足“社会需求”。在官方看来,基于人文角度来理解不同的人和他们的世界是一种无用之事。既然大数据可以让人们获得浩如烟海的信息,那么以人为主导的社会探求又有什么价值呢?既然运算程序可以阅读所有书籍并提供相关内容的客观分析,那么我们又何必亲自去读几本好书呢?既然戏剧、绘画、历史研究、舞蹈、*治论文、陶艺以及文化知识无法剥离其独特性,脱离其背景,无法转化为大量的具体的信息存储,那么它们的存在价值何在呢?

我之所以写这本书就是要急于传达一个观点:它们的存在确有其价值。

我们对人文思考所蕴育的文化知识置之不理,会使我们的未来堪忧。当我们只

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