《智能时代的九大生存法则》9：学习机器时代的人文学科

听众朋友们大家好，这里是《小谦聊好书》，今天我们继续聊凯文·鲁斯的《智能时代的九大生存法则》。

上期节目我们聊了智能时代的第七大生存法则，也就是创建大网络和小网络。

今天我们来聊聊智能时代的第八大生存法则，那就是学习机器时代的人文学科。

我们每个人都会对未来感到忧虑，所以我们需要去考虑，在现在做些什么，来应对未来的不确定性，作者就曾经考虑过这件事情，最终他决定为未来列出自己的必备技能清单。他将这些技能称为“机器时代的人文学科”，因为虽然它们不是严格意义上的技术技能，但它们也不是像哲学或俄罗斯文学那样的经典人文学科。相反，它们是实用的技能，它们可以帮助所有人，从小孩到成年人，帮助他们最大限度地发挥自己相对于机器的优势。

丹尼尔·戈尔曼（Daniel Goleman）是普及了“情商”（E motional Intelligence）一词的心理学家，他认为专注力（即引导自己注意力的能力）将是未来的一项关键技能。 他写道，能够保持专注、排除外部干扰，将有助于应对瞬息万变的未来，并应对技术变革给我们带来的起伏。戈尔曼写道：“那些专注力最强的人相对来说不受情绪波动的影响，在危机中更能保持镇定，即使生活充满情绪波动，他们也能保持平静。”

但作者说与“专注”相比，他其实更喜欢“注意力守护”这个词。因为当大多数人在与注意力不集中做斗争时，我们实际上在做的是守护我们的注意力免受各种外部力量的攻击，比如社交媒体应用程序、突发新闻提醒、一连串的短信和电子邮件，它们试图分散和转移我们的注意力。有一些既定的方法可以用来训练我们的大脑，以便我们更好地守护自己的注意力。冥想就是其中一种，研究表明，即使短至8分钟的冥想也能减少走神。呼吸练习、自然行走和祈祷也有帮助。

作者说对他而言，最好的注意力守护方式是阅读，即坐下来长时间阅读纸质印刷书籍，将手机藏在很远的地方。但是，我们可以对注意力守护策略进行更多的研究，尤其考虑到有人投入了大量的智力和金钱来分散我们的注意力。守护注意力通常被认为是提高生产力的手段，即一种“分心更少、完成更多”的方法。但是，也有一些非经济方面的理由，可以让我们将注意力远离那些试图捕捉和转移注意力的事情。保持持续专注是我们开发新技能并与他人建立联系的方式。这是我们了解自己并构建起能够抵御机器影响的积极身份的方式。毕竟，正如历史学家和作家尤瓦尔·赫拉利(Yuval Noah Harari)所写的那样：“如果算法能比你更好地理解你内心发生的事情，那么权力就会转移给它们。”所以，这就是我们需要培养的第一项技能，守护自己的注意力。

我们需要培养的第二项技能是感知别人情绪的能力。这其实就是我们与机器相比的一大优势，因为我们能够感知别人的情绪，所以我们才能够提供情绪价值，我们才会提供更个性化的服务，而这些是冷冰冰的机器无法做到的，所以对那些擅长快速感知他人偏见和歧视的人来说，机器时代可能会给他们带来一线希望。

我们需要培养的第三项技能是休息的能力。休息，即“关掉”大脑，给身体“充电”，对所有年龄的人来说都是一项越来越有用的技能。它有助于防止倦怠和疲惫，让我们可以退后一步并拥有更广阔的视野，帮助我们摆脱成为生产力的仓鼠，并重新与自己最人性化的部分连接起来。至于如何休息，我们在聊《休息休息》那本书的时候都已经聊过了，这里就不重复了，如果你感兴趣，可以去听那周的节目。

我们需要培养的第四项技能是数字识别能力。今天我们从各种社交网络获取新闻和信息，所有这些网络都使用算法来奖励那些吸引人的信息，无论其内容是否真实。这些平台的广告被设计得尽可能像原创帖子，这意味着大多数用户在快速浏览他们的订阅源时，无法区分付费消息和独立消息。

所以“数字识别能力”，反映了这样一个事实，即学习如何在模糊、混乱的网络信息生态系统中“冲浪”是一个持续的、终身的过程，而且这个过程会随着技术的转变以及媒体操纵者适应新的工具和平台而发生改变。

我们缺乏数字识别能力，这正在成为一个真正的社会问题。2015年，斯坦福大学的一组研究人员进行了一项名为“公民在线推理”的研究。他们对7 000多名中学生和大学生进行了基本的新闻素养测试。在一项测试中，参与者看了一篇由银行赞助、金融企业高管撰写的金融规划文章，并被问及这是否可能是一个可信、客观的来源。

另一项测试要求参与者评估两篇看起来相似的Facebook帖子，一篇来自福克斯新闻的官方Twitter账号，另一篇来自一个冒名的账号，然后研究人员让他们指出哪一篇是真实的。测试结果的糟糕情况令人震惊。超过80%的参与者将本地广告，即由广告商付费并被打上“赞助内容”标签的文章，误认为真实的新闻报道。超过30%的人认为假的福克斯新闻Twitter账号比真实的账号更可信。研究人员写道：“在每个层面的每次测试中，学生们缺乏准备的状况都让我们感到吃惊。”

而且，数字识别不仅仅是年轻人的问题。事实上，一项研究发现，在2016年美国总统选举期间，65岁及以上的人分享互联网上误导信息的可能性是年轻人的7倍。随着算法生成的文本、逼真的人工智能会话以及机器学习辅助生成的合成视频（DeepFake技术）的兴起，虽然现在揭穿互联网误导信息已经很难了，但未来几年这将会变得更加困难。这个我相信我们每个人应该深有感触，在我们的微信家庭群里，长辈们是最爱发一些跟健康、养生有关的短视频了。

我们需要培养的第五项技能是类似道德。弗兰克·陈（Frank Chen）是一位投资人工智能初创公司的风险投资家，对于那些咨询他哪些技能在未来会有价值的人，他推荐了一本非常规的书。这本名为《我需要知道的一切》（All I Really Need to Know I Learned in Kindergarten）的书是罗伯特·富尔格姆（Robert Fulghum）在1986年写的，里面全是各种听起来非常简单的生活建议，比如“分享一切”、“公平竞争”和“收拾自己的烂摊子”。

弗兰克认为，在这个时代，我们的价值将来自我们与他人交往的能力，尽管书中提及的是非常基础、初级的技能，比如善待他人、合乎道德、以亲社会的方式行事等，但这些都是我们这个时代急需的。这些技能都属于“类似道德”(Analog Ethics)的范畴。他写道：虽然我知道，我们需要在这个基础上建立一套实用的技术知识，但我同意富尔格姆的观点，即富有情商、同情心、想象力和创造力的基础是一个完美的跳板，它让人们为基于机器学习的未来做好准备，包括成为最好的临床医生、解决实际问题的销售代表、真正理解我们何时处于危机中的危机顾问等，那时人类与算法会更好地融合在一起。

研究表明，传授“类似道德”可能是有效的。2015年的一项研究追踪了从幼儿园到青少年时期的一些儿童，发现那些拥有强烈的亲社会、非认知技能（比如积极、同理心和调节自身情绪等特征）的人更有可能在成年后取得成功。

2017年的另一项研究发现，即使在控制了种族、社会经济地位和学校位置等变量的情况下，参与“社会情感”学习项目的孩子更有可能从大学毕业，成年后被捕入狱的概率更低，并且出现精神健康障碍的情况也更少。当然，对年龄更小的孩子来说，分享、公平游戏和道歉等基本技能永远都是课程的内容。但是，学校现在开始明确地围绕培养善良来设计项目，威斯康星大学麦迪逊分校健康心智中心开发了一套“善良课程”教学材料，以帮助学龄前儿童学习基本的正念技能，这些技能可以帮助他们理解自己的情绪和他人的情绪。加拿大教育家玛丽·戈登(Mary Gordon)开发的“同理心的根源”项目旨在帮助学生培养同理心和情感素养，包括美国、韩国和德国在内的14个国家的学校正在推行该项目。

年长的学生也在尝试重温“类似道德”。例如，在斯坦福大学，学生们可以参加一个名为“变得更善良”的研讨会，该研讨会教授关于利他行为的心理学。在纽约大学，一门名为“真实世界”的本科课程通过进行模拟问题解决练习，教授学生一项属于未来的关键技能——应对变化的能力。在杜克大学、匹兹堡大学和其他顶尖医学院，肿瘤专业的学生可以报名参加“癌症之声”，这是一门专门的沟通交流课程，教他们如何与癌症患者进行艰难的对话。这些努力都是良好的开端，更多的“类似道德”教育非常必要。这不仅是为了改善人们的个人生活，也是为了让他们为未来做好准备，在未来，我们的社会技能和情感技能将会成为最宝贵的资产。

我们需要培养的第六项技能是结果主义思维。我们知道，人工智能有的时候会带来一些意想不到的后果，哪怕它最初不是被有意地设计来实施伤害的。大型科技公司正在招聘具有执法、网络安全和公共政策等领域背景的人，他们既有现实世界的经验，又有结果论者的想象力，可以分析新产品，并想象它们会带来的所有可能的伤害。

未来，对这些人的需求会变得大很多，而且他们并非都是工程师，其中一部分人可能只是了解人类心理或风险和概率。Twitter的前首席执行官杰克·多西(Jack Dorsey)表示，他很遗憾在Twitter早期没有聘请游戏理论家和行为经济学家来帮助公司了解坏人可能使用哪些方式来滥用其系统。

结果主义思维在技术之外也很有用，因为人工智能进入了更多的行业，并创造了更多出错的机会。医生和护士需要了解诊断成像工具的优缺点，并预测它们会如何产生错误的读数；律师需要深入观察法院和执法机构使用的算法，并了解它们如何导致有偏见的决定；人权活动家需要了解面部识别人工智能等技术如何被用来监视和锁定弱势群体。灌输结果主义思维的一种方法是将其正式设置为标准STEM课程的一部分，或者将其变为一场职业成人礼。在加拿大，当你从工科院校毕业时，你会被邀请参加一个所谓的“工程师召唤仪式”，这个仪式可以追溯到20世纪20年代。在该仪式上，每名毕业生都被授予一枚戴在小指上的铁环，以提醒他们为公众利益服务的责任。然后，他们背诵一段誓言，内容是他们保证“从今以后，不会忍受、直接或间接无视糟糕的工艺或有缺陷的材料”。

想象一下，如果Facebook和YouTube的软件工程师在发布其第一项功能或训练其第一个神经网络之前，需要举行一个类似的仪式，那么这能解决所有的社会问题吗？当然不能。但这能让他们想起自己工作的利害关系，以及需要注意用户的脆弱性吗？当然有可能。

所以结果主义思维可以让我们不再活在理想中，而是看到现实中的缺陷和危险。

说到这儿，智能时代的第八大生存法则我们就聊完了，这个法则是学习机器时代的人文学科。

下期节目我将为你介绍智能时代的第九大生存法则，下期见！

本期书单：

1《智能时代的九大生存法则》，凯文·鲁斯著；

2.《我需要知道的一切》，罗伯特·富尔格姆著.

撰稿：小谦

讲述：小谦