《理性:从人工智能到僵尸 – 地图与真实的土地 – 第三部分:注意困惑 – 后见之明贬低科学价值》
这篇文章主要基于迈尔斯《探究社会心理学》的节选[1]David G. Meyers, Exploring Social Psychology (New York: McGraw-Hill, 1994), 15–19.,这些节选本身值得一读。
库伦·墨菲(Cullen Murphy),《大西洋月刊》的编辑,曾说过社会科学里就“没有什么观点或结论不是拾人牙慧……日复一日,社会科学家从象牙塔中走出来,然后日复一日地发现人类的行为就跟预期的差不多”。
当然,这些“预期”都是后见之明。(后见之明偏差:已经知道答案的个体,相比于不知道答案的个体,总是过高地估计自己原本能猜到答案的可能性。)
历史学家小阿瑟·史列辛格(Arthur Schlesinger, Jr.)曾藐视有关二战军人战争经历的科学研究,称其为对常识的无聊证明。譬如:
1. 相比于没受过什么教育的军人,受教育程度较高的军人面临更多的战场适应问题。(相比于世故之人,知识分子更欠缺应对战争压力的准备。)
2. 比起北方军人,南方军人能更好应对炎热的南太平洋岛气候。(南方人更适应炎热天气。)
3. 相比于黑人士兵,白人士兵更希望被提拔为军士。(年复一年的压迫降低了黑人的成就动机。)
4. 南方黑人喜欢南方白人军官多于北方白人军官。(南方军官与黑人打交道的经验技巧更丰富)
5. 比起战争结束后,在战争期间军人们更想回家。(战争期间军人们知道自己有性命之忧)
这些发现中,有多少你认为自己原本可以事先预料?五个里有三个?五个里有四个?这里面有没有哪些例子你原本会预测相反的情形——也就是你的模型错了的时候?在继续往下看之前,先花点时间想想……
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在此次演示中(论点来自于保罗·F·拉扎斯菲尔德,以迈尔斯的方式呈现),上述的所有发现都与事实相反。[2]Paul F. Lazarsfeld, “The American Solidier—An Expository Review,” Public Opinion Quarterly 13, no. 3 (1949): 377–404.有多少次你以为你的模型不对?有多少次你承认了你原本的预测是错的?那就是你的模型有多好。相较于现实,你会对假象感到更加困惑——这便是你作为理性主义者力量的体现。
当然,除非我再把结果反过来一次。你会怎么想?
你不知道答案的时候,和你之前合理化某一“已知”答案的时候,思维过程有什么不同吗?
达弗纳·巴拉茨(Daphna Baratz)曾给大学生展示过一些成对的发现,每对发现中一真(“相比于经济大萧条时期,经济繁荣时期的人们会用掉更高比例的收入”)一假。[3]Daphna Baratz, How Justified Is the “Obvious” Reaction? (Stanford University, 1983).在一对发现的任何一方,学生都认为他们原本可以预料到这些结果。标准的后见之明偏差。
后见之明会引导我们系统性地轻视科学发现的意外感,尤其是那些我们能理解的发现——那些感觉很真实的发现,那些能被塞进我们关于世界的模型里的发现。如果你懂点神经科学或物理,去读些有关的新闻,那你多半也会低估这些发现在各自的领域有多么出乎意料。这会不公平地贬低科学家们的贡献;更糟的是,这会让你忽视那些和你的真正预期并不相符的证据。
我们需要有意识地付出努力,才能感到足够的惊讶。
翻译:糖颗颗
校对:潜艇
注释