布莱恩·卡普兰：最好的教育政策是废除所有教育政策，就是把学校和国家分离开来
译者: 蔡维
信号：为什么教育无用，市场却愿意买单
当我向“神圣”的教育系统抛出这个问题时，反驳之声不绝于耳。但出乎意料的是，反应最大的居然是一些同为经济学家的大学同事，他们认为：当代教育的经济回报屡创新高，你居然敢说教育是浪费？你看看数据，大学文凭的收入溢价已飙升至70%以上，即便只有高中文凭，收入溢价也高达30%。如果教育不能提高工作者的生产力，为何雇主乐意把大把的钱砸在受过教育的劳动力身上呢？
首先，教育的溢价被严重高估了，在后面的相关章节中，我将做出具体解释。目前，我们姑且尊重这些数据。既然回报如此丰厚，为什么说教育投入是浪费呢？答案很简单，只有两个字——信号，我希望所有读者都记佳这两个字。即使学生在学校学到的东西完全没用，但是，只要他学业成绩优秀，这便向外界发出一种信号：他的生产力强。雇主自然乐意为他支付额外费用。假设一家律师事务所要招一名暑期助理，现在有一位毕业于斯坦福大学法学专业的哲学博士提交了简历。他的文凭释放出了什么信号呢？他天资聪颖，学习勤奋，且能忍受工作中的烦琐之事。如果你正在寻找这样的员工（试问，哪个雇主会拒绝这样的员工呢？）——你当然会选择他，并且欣然奉上丰厚的薪水。而且，在做录用决定时，你完全不必犹豫，虽然你知道，这位哲学博士在斯坦福大学学的东西在工作中根本用不上，但这叉何妨呢。
从一个人的教育背景，便能很快推论出他是什么样的人一一这一理由相当充分，因为教育背景是一种信号，充分展现了学生的能力与品格。当你听到有人仅用3年时间就获得麻省理工学院的学士学位时，你的脑袋中会马上冒出两个字：天才。当你听到有人在过去10年里一直拿不到学士学位，仅是因为少修了1门课，你会觉得此人“懒情”。当你听到有人从高中辍学时，你会断定他“不太聪明”。当你听到有人高中辍学，但是那个人随即在GED（美国高中同等学力考试）考试中名列前茅，你会认为他“很聪明，但非常懒惰，或者总惹麻烦”。
由此，我们得到的启发是：即使学位确实将你的工资提高了70%，也很难证明是你接受的教育“成就了今天的你”。也许当你第一次进入教室时，就已然是今天的你了。看一看你以前的成绩单，想一想你现在所取得的成就和上面列出的课程有多大的关联。你会发现，就算当时你逃避了大堆的课程作业，也不会对你当前的工作能力有任何影响。然而，不幸的是，如果当时你胆敢路过学校教育，直接跳到你的第一份工作，无论你如何坚称“我有能力毕业，我只是选择不读了”，雇主也绝不会相信你。因为任何人都可以宣称“我有能力毕业，我只是选择不读了”，而雇主也不傻，不会随便就给出70%的工资溢价。
为避免我的观点被误解，我想在此强调一下，某些形式的教育确实会教授有用的技能，或者按经济学家的说法，这类教育能形成“人力资本”(（Human Capital)。比如，人们在学校学习基本的读写和计算，币大多数现代工作都需要此类技能。拿我本人来说，研究生阶段我上过统计学课程，现在做研究时也用得上一些相关的知识。虽然本书对把教育视为一种人力资本投资的种种论调持批评态度，但并不反对在学校形成一些人力资本的观点。本书真正反对的是“唯人力资本讼”(Human Capital Purism)——即认为几乎所有形式的教育都会教授有用的工作技能，而这些工作技能是教育在劳动力市场上获得回报的唯一原因。
同样，本书虽赞同用信号理论解读教育价值，但并非鼓吹教育的全部价值只是发信号。本书想表达的是——教育有很大一部分价值就是向外界发信号。“很大一部分”究竟是多大呢？第一，在学生的教育经历中，1/3的时间耗费在发送信号上；第二，在学生享受的经济回报中，至少有1/3是信号带来的价值。
依鄙人之见，信号价值在教育价值中的真实比例应该在50%—80%，这个百分比可能更准确。这一结论可从本书的相关论述中得以印证。不过，随着本书的逐渐深入，我们会惊讶地发现，即使信号价值占教育价值的份额低至1/3，大量的时间和金钱也会被白白浪费。阅读本书时，请将书中的观点和你自己的教育经历、工作经历联系起来。你会发现，信号作用至少占了教育价值的1/3，这一比例是合平情理的。
说实话，很少有人光明正大地自称“唯人力资本论者”。人力资本主义只是一些人默认的立场，在教育行业中，选择这种立场，意味着你碰到的阻力最小。比如，政治家或权威人土将教育投入称为“对人的投资”，却只字不提教育的其他方面，这便是唯人力资本论在作祟。叉如，在衡量教育对收入的影响时，社会科学家混淆概念，把教育对收入的影响称为“教育对技能的影响”，这也是唯人力资本论在捣乱。再如，在学校的宣讲会上，教师或家长总是以这样一句话结尾，“学校教的知识要好好学，以后迟早用得上”，这其实就是唯人力资本论的表现。
此时，有人可能会跳出来反驳，“虽然学校里教的实用技能很少，但教育几乎不会造成浪费。谁都不会否认，教育具有一项重要的功能：为劳动力贴上认证标签——发文凭。单凭这一点，教育就是大有用处的，难道不是吗？”此话不假，然而，对于教育的拥护者来说，这种论调颇为危险。如果教育的作用仅局限于证明劳动力质量，那么，削减教育，社会反倒会变得更好。试想：当下，如果把人群按照受教育程度分成高、中、低3类，大学毕业生应被归类为受教育程度“高”的人群，而如果某位雇主想要雇佣这一类人，大学文凭便成了工作准入条件。假设所有人的教育经历都滅少一些，那么，在这个世界上，高中毕业生便被归类为受教育程度“高”的人群，自然而然，工作的准入条件降为高中文凭。上述两种情况中，文凭发挥着同样的功能：认证劳动力的素质——只不过，第二种情况下，若教育减少一些，每人平均可以节省4年的大学教育成本。
教育：个人获利，社会资源浪费
在当前的教育体系下，学到的东西不多，本人撰写此书的初衷何在？建议大家尽可能少上学？绝对不是。按照信号模型的说法，即便学校教的东西和工作无关，只要你顺利毕业，拿到文凭，雇主便乐意为你奉上高薪。如果个人单方面减少自己的教育经历，就等于自愿加入低层次工作者的行列，就业市场也会为你打上“劣质劳动力”的烙印。
对个人而言，教育是有回报的，“教育即培养技能” (Education as Skill Creation)与 “教育即信号”(Education as Signaling)这两大理论在这一点上不谋而合。然而，就平均受教育水平下降带来的结果，这些理论却做出了不同的预测。如果教育的根本宗旨是培养劳动者的技能，那么平均受教育水平的下降则会削弱我们的技能，从而使社会陷入贫困中。但如果教育的功能只是发出信号，那么，即使平均受教育水平下降，我们的技能一—以及世界的财富——将依1日保持不变。事实上，削教育投入可以节省宝贵的时间和资源，反倒令社会更为富足。
如果你同意平均受教育水平下降令社会受益的说法，那么思考一下，这可能发生吗？美国政府对于教育的投入之巨，令人瞠目结舌。仅2011年，美国联邦政府、州政府和地方政府在教育上的总投入就高达近1万亿美元。那么，削减教育的最简单方法就是削减政府投入。当然，此举并不会消除教育的信号效应，但至少不会助长过度教育之风。
听到削减教育这4个字，大多数人一定会倍感恐惧。每个人都认为：“教育给我们带来了太多的回报。”我觉得，他们恐惧的源头就是逻辑学家口中的“组合潔误”(Fallacy of Composition)——任何东西，只要部分正确，从整体上也必定正确。举一个经典案例：听音乐会时，大家端坐在观众席上欣赏音乐演奏，此时，如果有人想获得更好的视野，有什么好办法呢？从座位上站起来就行。对个人而言，站起身，视野必然更为开阔。但是，若大家都效仿你的做法，会出现什么情况呢？人人都站起来，所有人都能获得更好的视野吗？答案无疑是否定的。
大众对于教育补贴的支持基于同样的设误。大众的看法是：一个人接受的教育越多，得到的工作就会越好二一教育确有回报，这显而易见。然而，这并不意味着任何人只要接受更多的教育，就一定会得到更好的工作。依照信号模型原理，若为所有人都提供教育补贴，寄希望他们毕业后都能找到更好的工作，这并不明智。同理，音乐会上，如果坐在台下的所有观众都站起身来，寄希望获得更好的视野，此举同样徒劳无功。上述两种做法，本质上是相同的，“对个体来说，乃聪明之举，但若全体盲从，无疑愚蠢至极”。
坦率地说，如果我们负担不起教育，生活反倒会过得更好。设想一下，一旦政府大幅削减教育补贴，许多人的教育规划就会天折，因为他们根本负担不起那些“昂贵”的梦想。如果这一设想在某天不幸成为事实，也请不必过于恐慌。正因为我们付得起当前的教育成本，劳动力市场才期望我们无休止地追求更高的教育经历。而如果政府不再提供补贴，我们干脆就不用考虑那些奢侈的“额外”
教育。
归根结底，我认为最好的教育政策是废除所有教育政策，换句话说，就是把学校和国家分离开来。也许我的说法有些极端，听起来很疯狂，你大可不必举双手赞成，但是，请尝试按照我的逻辑推理一下。比如，我前面提到了，向外界发送信号是教育的价值之一，如果你认同我的说法，但仍然赞成政府应对教育提供资助，这当然没问题。不过，如果你发现信号作用占教育价值的1/3，你肯定会支持政府减少部分的教育投入。当然，也许有人会更激进一些。像我一样，如果你认为教育的价值中，高达80%的价值在于发送信号，那么，政府应该考虑停止教育投入。如果你再考虑一下教育的其他价值，比如，是否能很好地培养学生的人文素养（我坚信人文教育回报甚微，大多只是一厢情愿），如果不能，政府更应立即停止对教育的投入。
我几乎可以肯定，本书的读者在学校待的时问应该不短，至少不少于10年。你亲身经历过教育的各个方面，对这一行业拥有足够的认知，而本书的观点将积极调用你的个人经验。因此，阅读本书时，请结合个人的教育经历，检验甚至挑战书中关于教育本质的种种论述。
当然，我并非要提出一些偏执的小众之见。本书并无意改变你对教育行业中种种残酷事实的看法，而是希望提供一种较为理性的方式，来解读你所熟知的事实。请你尝试以我的视角冷静回顾你所经历的教育，我敢打赌，你会承认我的观点不无道理。
教育是一个奇怪的行业，不过，我们早已习惯了教育界的业态，从不曾仔细审视其中的怪象。我在此呼吁各位，怀着质疑的态度与我一同探讨教育的本质问题。想一想，高中阶段学生一般都学习哪些课程呢？英语是国际通用的商务语言，但美国高中生要花数年时间学习外语，比如西班牙语，甚至法语。高等数学知识在工作中几乎用不上，但是，超过80%的高中毕业生都得上几何课，去应付那些令人绞尽脑汁的数学题。学生还得耗费几年的光阴学习历史，但是，除了教历史的教师，鲜有工作会用得上历史知识。再看看学校布置的作业吧，你一定不敢相信自己的眼睛一那些作业根本就不能培养学生真正需要具备的技能。
如此奇怪的课程设置，在我们眼中居然是“正常”的。部分原因在于，从小到大，每个人经历的教育莫不如此，我们早已见怪不怪。然而，更深层次的原因是，我们打心里接受了现行的教育系统，因为它颇具“效能”。所谓的效能，简单一点说就是，学上得越多，成绩越好，毕业后雇主给的工咨越高。难道不是吗？
因此，如果你心里只盛算着如何通过教育获得最大化的个人回报，那么，去学校上学吧！这准没错，努力取得好成绩，毕业后能赚更多的钱。不过，对社会来说，当下的教育系统是否真正有效呢？如果你有兴趣探索这个问题（或者仅出于好奇），作为线索，以下两个问题供你参考：学生为何要学习那些“奇怪”的课程呢？他们毕业后，雇主为何还愿意主动奉上丰厚的薪水呢？按照传统的看法，学生上学能获得有用的技能，但是，学校提供的种种奇怪课程根本不能培养有用的技能，这个悖论正是当今社会忽视的一大谜题，而本书将利用教育的信号模型来探索这一谜题，并尝试提出解決方案。
（本文节选自《教育的浪费》一书）
作者简介：布莱恩·卡普兰（Bryan Caplan），1997年毕业于普林斯顿大学，获经济学博士学位。现任美国乔治·梅森大学经济系终身教授，卡托研究所（The Cato Institute）兼职研究员。主要研究领域包括公共经济学、心理学与经济学、家庭经济学等。曾在《美国经济评论》《经济学杂志》等学术期刊发表文章。他的首部学术著作《理性选民的神话》于2007年在普林斯顿大学出版社出版后，被英国《金融时报》评为“2007年度最佳图书（政治类）”，并获2008年独立出版社书籍银奖。
编辑：Wind
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图1：陈志新教授在B站最多播放量的课程（截止2025年5月12日）
互联网像个巨型化粪池，每天喷射着三千万吨短视频、五亿条热搜和数不清的“震惊体”。可偏偏在这粪海狂涛里，陈志新那二十八小时的《社会科学概论》炸出个175万粉丝的认知火山口。截至5月12日，这火山喷发的岩浆已突破千万播放量，把教育体制的玄武岩地层烫出个透亮窟窿。
陈老师的课程大纲堪比《山海经》，从宗教学串到人工智能，活像商周工匠把二十八星宿全熔进一尊方彝。年轻人捧着手机刷课的模样，让我想起《东京梦华录》里汴梁百姓围观说书人——只不过现在说书人得和算法斗法，在“黄金三秒”的流量暴政下，硬塞进一小时的思想干货。
民国时北大旁听生比正式生还多，沈从文、丁玲们蹭课蹭成文学大家。现在倒好，教室装上了人脸识别，蹭课得先刷校园卡。结果呢？陈志新举着传单在校园游击，活像当代蔡元培举着“兼容并包”大旗搞知识北伐——只不过这次战场换成了B站弹幕池。
战国时齐国稷下学宫，百家争鸣不论出身；今日B站课堂，百万学子无需学号。陈志新躬身发传单的身影，与孟子“得天下英才而教育之”的理想完成跨时空击掌。只是先贤们想不到，如今传道者的战场不在杏坛，而在算法黑箱——得先用推荐机制杀出条血路，才有资格谈“有教无类”。
柏拉图若目睹此景，怕要重写《理想国》：洞穴墙壁上的影子成了4K高清课，囚徒们不再迷恋幻象，反而举着LED火把追问“正义的RGB色值是多少”。陈老师每集片尾那声“再见”，分明是当代版“未经省察的人生不值得过”，只不过省察工具从铜镜换成了满屏的“下次一定”。
学校管理者像极了秦朝制式化铸剑的工匠，非要给每把剑刻上统一的铭文。陈志新这匹野马偏要带着草原的敕勒歌闯进铸造司，把《军事理论与军事史》铸成反曲刃，把《宗教学导论》淬成鱼肠剑。教务处看着课程表直瞪眼：“这哪是兵器谱？分明是妖刀目录！”
想起明太祖删《孟子》的“民贵君轻”，清乾隆编《四库》的削足适履，知识驯化史总是权力与野性的缠斗。如今流量为王的时代，千万播放量成了新式民贵论——当象牙塔里的评估体系还在数论文篇数，网友们早已用三连投票重建知识共和国。
海德格尔说技术的本质是“解蔽”，陈志新事件却暴露了双重遮蔽：教育体制遮蔽了知识的野性，算法平台遮蔽了思想的重量。那些深夜刷课的年轻人，像在甲骨上钻灼的贞人，用发烫的屏幕占卜未来——裂纹里浮现的不再是“王田获否”，而是“内卷突围否”“躺平有罪否”。
福柯若分析这千万级播放量，定会看见圆形监狱的倒置：曾经规训学生的学分体系，正被流量民主反噬。当陈老师把《社会科学概论》刻成数字甲骨文，每个点赞都是对知识权力的祛魅，每枚收藏都是新认知图腾的供奉。
商朝贤者箕子献《洪范九畴》给武王，用九类大法框定人间秩序；今日陈志新在B站九宫格热榜杀出血路，用九大社科重构认知边疆。教务处该明白：真正的教育不是浇铸青铜礼器，而是培养会自己找矿脉的铸剑师。
昨夜梦见仓颉在云端敲代码，造字鬼哭变成了服务器过载的轰鸣。陈志新的课程在数据流中化作发光甲骨，175万网友正用弹幕重写《尚书》：“人心惟危，道心惟微，惟流量精一，允执厥中。”
晨光熹微时，B站推送了新课预告。陈老师背后的书架影影绰绰，像极了安阳殷墟的甲骨窖穴——那里曾埋着中国最早的知识火种，如今在数字时代重燃，烧穿了学分与流量的铁幕，照亮千万张未被应试教育腌透的年轻面庞。
（本文由Kimi和DeepSeek根据作者给出的观点成文并修改）
编后语：
这让小编想起十多年前，在网上追哈佛大学《公正》（Justice）与《幸福课》（积极心理学）的往昔岁月。彼时已离开校园多年，但在主动从职场解放自己后的Gap Year，搬到某所百年学府附近，享受着线上追免费公开课，线下无差别蹭免费公开讲座的日子。那时的百年校园没有电子门禁、人脸识别和校园登记系统这些新冠封控管理留下的“遗产”。
此后，小编受惠于网络的免费教育资源，学习各类专业知识课程，科学、医学、哲学、经济学……并将自己喜欢的课程推荐给朋友。例如清华大学肖星教授的财务类课程、弗吉利亚大学天文系的Mark Whittle教授的《宇宙学》等。公开数据显示，2025年全球慕课用户达3.5亿，发展中国家占比62%。回溯公开课发展的二十余年：
JM观察｜当吐痰者遇上鞭刑：胖东来的“自证陷阱”与“魔法反击”
【企业社会责任与可持续发展】| CSR & Sustainability
JM特约撰稿人 冒牌王小波，杭州， 2025-05-09
新加坡街头的吐痰者若被逮住，是要挨鞭子的。这鞭子抽得响亮，抽得实在，抽得围观群众连瓜子都忘了嗑。倒不是说新加坡人天生爱干净，而是他们知道，对付某些“习惯性失禁”的毛病，讲道理不如抽鞭子有效。如今胖东来创始人于东来抡起法律这根鞭子，对着隔三差五碰瓷的网红们抽过去，倒让我想起一句老话：以德报怨，何以报德？报之以鞭子，或许更符合人类社会的运行规律。
某位“柴怼怼”先生，举着手机对着胖东来的玉石柜台一通扫射，声称“三万元的货不如别家三千块”。这场景像极了菜市场里拎着喇叭喊“你这白菜打了激素”的闲汉，只不过现代版闲汉的喇叭换成了短视频平台。胖东来反手甩出一沓财务报表：和田玉毛利率20%，税费缴纳2.68亿，倒是这位“打假斗士”的直播间里，19800元的镯子卖得风生水起。数据面前，“暴利”二字像是被扒了底裤的泼皮，露出底下“流量碰瓷”的算盘珠子。
企业陷入“自证陷阱”，好比让一位穿白衬衫的绅士跳进泥塘证明自己没偷过地瓜。胖东来为证清白，公开了328页《员工守则》、53页内裤检测报告，甚至把利润分配表摊在阳光下晒——这种“剖腹验粉”的悲壮，本质上是对“谁主张谁举证”法则的嘲讽。当造谣成本低到只需一句“我怀疑”，辟谣成本却高到需要动用三家检测机构、五份法律文书时，商业伦理便成了经济学课本里最荒诞的笑话。
更魔幻的是海宁那家“胖都来”，从吉祥物的发福造型到免费煎药服务，像素级复刻胖东来。这让我想起小时候临摹《蒙娜丽莎》，画完发现嘴角微笑变成了龇牙咧嘴——形可仿，神难偷。消费者举着手机涌进山寨卖场，不是为购物，而是为拍段子：“李逵李鬼同台竞技，当代商业碰瓷行为艺术展”。胖东来72小时内完成证据保全、举报、诉讼三连击，倒像是给这场闹剧配了段快板：“你学我发型，我送你传票”。
总有人说胖东来模式不可复制，这话对了一半。永辉超市花600万改造门店学胖东来，结果员工假笑得像面部抽筋，生鲜损耗率从3%反弹到5%。问题出在账本上：胖东来把60%利润分给员工，永辉却把60%利润塞进股东口袋。这就好比让饿着肚子的人表演满汉全席，动作再标准也透着一股子穷酸气。
看看胖东来的工资单：保洁月入9886元，抵得上郑州两位白领；店长年薪百万，开的车比许昌科级干部还气派。这不是慈善，是套精密的经济模型——员工每多拿1元工资，带来3.2元业绩增长。反观某些企业，一边喊着“学习胖东来”，一边把《员工守则》编成《当代包身工契约》，难怪学来学去只学到免费茶水的皮毛，学不到“人力资本杠杆”的筋骨。
民营经济促进法即将给“按键伤企”者套上紧箍咒，这让我想起王小波笔下“沉默的大多数”。过去企业面对谣言总想着“清者自清”，结果清者被泼成五颜六色的调色板。胖东来起诉索赔500万，抖音下架29条侵权视频，这不是仗势欺人，而是给商业江湖立规矩：你可以质疑我的玉，但不能虚构我的账；可以监督我的服务，不能编造我的税单。
某些网红总把“言论自由”当挡箭牌，却忘了自由的真谛是“不伤害他人”。就像新加坡的鞭刑不是为了展示暴力，而是划定文明的边界。当胖东来用法律鞭子抽向造谣者时，抽碎的不只是几个流量泡沫，更是在淤泥般的网络生态里插了块警示牌：此处禁吐痰，违者疼半年。
胖东来的成功秘诀，说到底就两条：把心放在商品上，把钱分到员工兜里。这道理简单得像小学数学题，可偏偏有人宁愿研究微积分也不肯做加减法。模仿者们总想着走捷径，结果学服务变成摆拍，学分账变成画饼，最后在消费者“用脚投票”的冷笑声中仓皇退场。
说到底，商业本就是个“笨”行当。你给员工发真金白银，员工给顾客露八颗牙齿；你把利润摊在阳光下，消费者把信任存进你账户。而那些靠碰瓷蹭流量的“聪明人”，终究会明白一个道理：鞭子或许会迟到，但不会永远缺席——毕竟法治社会的鞭刑，可比新加坡的藤条疼多了。
胖东来起诉造谣者，不仅仅是为了自己，更是为了整个商业环境。如果造谣没有代价，那么所有企业都会陷入“自证陷阱”——你越诚实，越容易被攻击。如果碰瓷能赚钱，那么商业竞争就会退化成“比谁下限低”的恶性循环。胖东来的做法，相当于在商业丛林里竖起一块警示牌：“此处有法治，碰瓷必挨鞭”。
（本文由DeepSeek根据作者给出的观点成文）
编后语： 有些自媒体写文抨击胖东来这两起造谣和碰瓷事件上的激烈反应是小题大做，大可不必，因为清者自清，反击就是给对方贡献流量，由此点评胖东来的创始人心胸狭隘，并评说人家网红造谣的同时也给胖东来带来了流量，从许昌这个小地方变得全国闻名。 胖东来在被人频繁造谣前不火？收入利润数据不好？胖东来需要这样的所谓“流量”？那些蹭热点码字的人，是不是也应该在码字前先理清思路。你认为黑红也是红，负面流量也是流量，不代表洁癖者同样认为；你置身事外认为是小事，身在其中，长此以往何以为继。杀一儆百未尝不是个好策略。 健康的市场环境难道不应该共同维护？维护的方法不就应该是不要让劣币驱逐良币？胖东来的模式，本质上是“长期主义”的胜利。它的底层逻辑是：“我对你好，你也会对我好”。员工分账→员工忠诚→服务极致→顾客信任→企业增长，这是一个正向循环；公开透明→减少猜疑→降低交易成本→提高商业效率，这是现代商业的最高形态。 为什么别的企业学不会？ 因为大多数老板的思维还停留在“控制型管理”——他们害怕员工拿多了会懒散，害怕透明账本会暴露自己的贪婪，害怕让利会让股东不满。所以，他们只能模仿胖东来的“微笑服务”，却模仿不了它的“分配制度”。 当消费者苦于“上一次当学一回乖”，能有个让人省心的去处，非要口诛笔伐或者捧杀之么？言论自由不是罔顾事实，输出没有数据支撑的观点，别想着引导消费者什么。商人尖狡形象根深蒂固，胖东来这样的反常规的商人反而不正常了。既然“不正常”是人心所向，“正常”的是不是也应该想一想下“天下苦秦久矣”后的后果是什么。 英文译文 编辑：Jas 配图：萨其马摄影作品｜印度老火车站（2024）延伸阅读：
写在“315”，中国互联网企业的价值困境
企业文化的显性经济价值——胖东来可持续发展实践实探
特立独行的服务器
促进儿童青少年心理健康的“家-校-社-医”模式
作者：黄晶晶，上海，2025-03-23
（本文为黄晶晶主任医师2025年3月23日在智力银行SE Salon上的分享整理）
概要：
1、儿童青少年心理健康问题
- 不仅仅是关注休学、自杀自伤等行为，更多的去关心在此之前就已经产生的心理问题。
- “家-校-社-医”模式是关注儿童青少年心理问题的重要方式。
- 没有太多的必要去如此紧张的看待儿童青少年精神心理疾病的患病率高，实际的诊断率不高。
2、AI技术在心理健康诊疗中的应用
- 在预警方面有成熟系统，如针对重型精神障碍的预警系统，但是并没有相对“应用成熟”的系统。
- 在心理治疗中的应用包括整合式心理治疗和模块化应用，但因为医疗器械管理严格，要在医院大规模应用，开展训练，耗时长达5-8年，且壁垒高。
- 在儿童青少年心理健康诊疗中面临专业性和隐私性等问题，需要进一步解决。
儿童青少年的心理健康问题非常严重。国内来说，我们医生比较关注几个问题，到医院就诊的儿童青少年的疾病最严重的可能就是三个病种：一个是情绪相关的障碍，包括焦虑、抑郁等；第二大块是神经发育性障碍，大概占到了5%，这是可以诊断的一些疾病；常说的自闭症之类的，我们把它归到神经发育障碍，往往放到重型精神障碍里面，比如说分裂症，自闭症，占到了2.5%。所以，真正到疾病范围内的这些是我们医院特别关注的点。
如果做一个更广泛的儿童青少年的心理问题的促进，它要关注的面就会更多一些了，于是才有了这种“家-校-社-医”的模式。那我们是“医”的那方，看到的更多就是家庭里面容易出到什么问题，学校里面可能出现什么问题，社会层面能够做些什么问题，能够怎么样帮助我们。于是在医院这边可能发展的更多的模式是我们医院承担的一些责任，更多的是在于，比如说加强专业能力的建设，健全所有从业人员的综合素质，完善服务体系，也就是建立各种区域性的精神疾病的诊疗中心，然后推动一些专科的建设，然后通过信息技术来构建一些网络，以及提供一些专业的指导和干预。这些是我们医生更要做的。
现在医院这块其实是很难完全能够做到。比如说，在上海市每个区都会联合精神卫生专业的机构来要求这些医生全面介入所有学校的心理教育工作。甚至很多学校会聘请我们的医生去做心理副校长——现在是非常流行的一个做法，每家医院，每个学校，他现在不仅仅是有专业的心理老师，他会要求有一个非常专业的心理副校长来做心理治疗，或者心理教育这一块。
最重要的问题就是，孩子如果是休学了，他不去上学了，或者是产生自杀自伤了，产生了这样的行为，才会引起大家的很多的关注。其实在这之前很长的时间内，他就可能没那么好了。我们作为精神专科医生，第一件事情，是呼吁各个层面不仅仅是关注他的行为，在前面很多的时候要更多的去关心他的这些就已经产生了心理问题。
我们现在发展的这个“家-校-社-医的模式，基本上就是医生到学校里面去做普及的教育，学校和医生开通了绿色通道，能及时的把孩子送到这里来就诊。即使住院，我们邀请了学校和家庭来做床边的整体的查房的模式。有困难的家庭，我们联络了非常多的基金会给予一定的支持——无论是经济上的还是返校以后，或者是返回社会以后的一些支持。我们希望把这个网络能够顺利的进展起来。大家也知道，这个要能够运转起来可能还不是像几个部委来发文那么容易。我们基本上每个月，尤其在教委和卫健委的层面，每个区都会来开展一些协同工作，以提升儿童青少年的心理健康的状况。要说有多少的有效性，很难讲，因为确实很难说政策的有效性有多少，只能说，看到的大家越来越紧张这个状况（儿童青少年的心理健康问题）。
作为一个专业医生，我倒觉得没有太多的必要去如此紧张的看待这些事情。它往往是在这个社会高速发展的过程中出现的这些问题。尽管总体来说，可能6-16岁的儿童青少年精神心理疾病的患病率达到了17.5%，肯定是高于成年人的。但是儿童青少年在就医过程中，我们给的精神疾病诊断率没有那么高。因为我们非常保护孩子，毕竟他是在生长发育的过程中的一个阶段，他有需要帮助的时候，并不一定会给他诊断一个某某种类型的精神心理疾病，除非是确有必要——为了诊疗相适配。
AI 技术在心理和心理健康方面的应用，在医院里面做了很多的大的研究就是做预警。因为无论哪个层面，不管是教务还是社会，都希望能够做预警。在预警方面，全国范围内很难有大的数据来支撑，因为第一涉及到隐私。大家也可能知道，最初我们做这个预警的时候，拿着心理调查问卷到学校，尤其在上海，是非常有名的，被家长投诉到教委，那这项工作我们就把它稍微的暂停一下。这样大面积的数据，所有类型的特征的数据，进行大规模的训练，全国范围内肯定是没有的，但是区域范围内是有的。原来我是在上海市精神卫生中心工作，我们上海有一个针对重型精神障碍的预警，是一个相对成熟的系统模型。但很遗憾，它没有在上海进行运用，而是在其他省份进行了运用，就人家的这个教育系统是全面拥抱了这样一个新的东西进来大面积的进行筛查。
但这种类型的筛查不是预警所有疾病。因为任何一个在医疗领域来进行大数据训练形成的预警，都有很严格的科研设计，真正来说，论证它也需要好多年。它是针对一个疾病或者一个问题来循序渐进的进行。所以目前这种系统针对的都是重型精神障碍预警。比如说，重型精神障碍可能前期有些什么基础，有多大的概率能转化成，比如说精神分裂症，这个转化率有多高，前期有些什么样的特征……我们会进行预警。
在预警程度上，我们有相对成熟的系统，但是并没有相对“应用成熟”的系统。要真正的应用到各个层面，还靠专业领域进行研发的人员和我们的医疗系统一起工作，可能会更快一些。那这是第一个大的（AI技术在儿童青少年心理和心理健康方面的）应用就是预警，第二个大的方面是评估。
首先，不论评估是软件系统还是其他，能够在医疗领域里面应用，在国内属于医疗器械的管理范畴。医疗器械的管理分为二类和三类，真正用到治疗领域，针对某个疾病本身的话，可能就要到三类了。因为毕竟只要用在咱们精神科领域的，它都得拿一个三类的证。二类的证就很难进入咱们的收费系统进行收费了。现在这样的评估系统要做的比较好，往往不难。因为我们有相应的焦虑、抑郁的自评测试，也能够给到报告，但要经过大数据的验证，真正按照软件开发，或者说医疗设备的开发的完成度的话，那么这个系统真正的要有医疗的场景——在医院里面进行科研的论证，可能至少三到五年时长，有时候会非常长。而研发出来了，做一个新技术，最好要给到条形码，然后去把它应用下来，这可能又是一个将近两年多的时间。
刚才前面也会呼吁到我们要有行业的标准，那行业的标准就是为我们真正能够给到他一个条形码服务的一件事情。比如说“心情温度计”已经进行转化的用于焦虑、抑郁自评的一个 app，它也是经过十多年才能真正的，相对来说，受到认可的一个应用于评估的一个 AI 的技术。
在其他方面用到训练或者是辅助治疗的，目前在医疗市场上，或者是说在精神专科能够真正运用到的，并没有多少。
就我知道的，不管是训练的手段还是 AI 辅助的这些治疗的，拿到二类证的器械已经非常多。相对来说，用的比较成熟的在自闭症的训练的场景中，很多机构有这样的设备。比如说，自闭症的患儿需要训练哪些场景，进行了一个月、三个月的训练以后，他能自己到超市买东西，能自己上地铁，针对某些特征来训练他，最后能完成他能够达到某种功能的改善。
在焦虑抑郁领域有更多，现在正在开发的有非常多。我们在做心理治疗的时候，都是整合式的心理治疗，把它放到 AI 的大数据里面进行应用，变成模块化，一部分来进行个体化的应用——看患者可能是哪些特征，针对这些特征，在原来的心理治疗领域有相应的适应症，是基于哪些技术，比如说 CBT（认知行为疗法） 的技术，开发了这个模块，那抑郁症的患者本来就有认知方面的问题，那就给他相应的模块给推送，进行相应的训练就可以。
上述这些设备（软件）比较成熟，可能也只是拿到了一个二证，没有在医院里面大面积的应用。医院里面没有大面积应用，在教育系统就更难说大面积的开展这种训练。所以这可能是在咱们国内的这个语境下挺难打通的一个壁垒，但是需求是非常高的，要让这些设备更快的走入医疗场景和教委系统下，而不仅仅是应用在社会的层面，或者心理咨询师的层面。
不在医院里面应用，但是在整个社会层面具有比较高的享誉度的，比如说，我的病人经常带给我哪些用的比较好的，“暂停实验室”是他们常来讲给我听的。另外一个社会影响力做的比较好的叫“绿汀小屋”，帮助厌学的孩子最终能够真实的回到学校。
不管是在预警、还是在评估，还在训练，还在辅助治疗这一块， AI 技术都有很大的应用。为什么没有能够推进下去？我感觉还是在整个政策的导向层面，而且在医院对患者所有的应用，比如说电子处方、电子药物，都必须要按照医疗器械来做管理，要求就会非常的严格，这是目前我们面临的问题。
当然，AI 是能够很好的帮助他们，因为它可以实现很大的可及性的这些问题，但第一个最大的顾虑在于，我们会遇到一些很现实的问题。比如，它能不能进医保；进了以后，医保的市场如何来查，刚才说的那些所有的辅助治疗的这些系统的专业性。AI 辅助治疗的系统，在国内的这个语境下，怎么样才能做治疗。首先是治疗师才能做治疗，精神科医生在接受相应的培训以后才能做治疗，这是法定的“什么才能做治疗”。 AI 辅助下的这些系统理论上，咱就现在不能挂“治疗”两个字，尤其在医疗环境里面就不能说它是“治疗”。
这就和原来有很多非常优秀的心理咨询师，现在没有办法在咱们医院里为大家来开展这种心理治疗是一样的，就不受法律的认可。咱们现在也在想办法来解决这件事情。所以，AI 技术即使有成型的、非常优秀的产品，为什么在医疗系统里面很难去推进的一个原因是在法律层面上规定了什么样的人，怎么样的场景才能做这些。我们的路可能还要有一段路，要稍微走一下。
第二个方面就是隐私性。隐私性也会包含很多的这些专业性的问题。就举个小的例子。我有个病人影响她的情绪的问题在于她觉得她很胖，但她真的很漂亮，在我看来体型非常适中，而且有点瘦。但是她会觉得自己某些局部有些不好看，很难回到同学面前。她也不愿意把这点跟医生讲的很透。最后一次她来我的诊室的时候，就说她跟一个App 里面的治疗师在聊，那是也是花了很多钱，说是有治疗作用。当然，他没有告诉我究竟是哪个 App。我听的感受就是，对方会不停的给她正向的鼓励，甚至鼓励她去做抽脂手术，来完成她对自己某一部分特别没有自信的那些问题。
那我就在想，咱们很难知道她最后能够有什么样的反馈。这是我们医生很担心的，也是她的父母很担心的。因为父母也知道她在用这个App，为这个付了费，可是不知道中间发生了什么。学校也知道她为这个东西付了费，可学校也很难拿到这些数据或者拿到这些具体的内容，就没有办法在真正发生问题的时候进行相应的评判。
作者简介：黄晶晶，同济大学附属精神卫生中心副院长，医学博士、主任医师。中华医学会精神医学分会青年学组委员、中国认知科学学会神经与精神影像专委会常委、中国康复医学会康复心理学专委会委员、上海市心理卫生学会常务理事、上海市医学会医学研究伦理学专科分会委员兼秘书上海市医学会心身医学专委会委员上海研究型医院学会临研究伦理专委会委员。
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作者：丘成桐
数学教育
我个人认为，教数学当然要培养学生对数学的兴趣，对数学本身的美丽的欣赏能力。但是，我们教学生，首先还是要让学生弄清楚学习数学的真正目的在哪里。它绝对不是为了学习集合或者诸如此类的一大堆符号 , 而是要知道在推导思想方面，数学的方法是什么，是用什么方法去培养的 , 借此训练学生主动思考。因此，虽然有的数学，比如平面几何，其中比较繁复的定理大部分在近代科学里没有用了 , 但是，对学生来说，平面几何是很好的逻辑训练 , 所以还是要学。美国教育有很多失败的地方，但有一点很重要，就是他们十分鼓励学生讨论。学生之间的讨论往往能够互相启发。因此，希望学校不要制造太大的考试压力 , 以便学生能够尽量发展自己。
其次 , 大学的数学教育要平衡发展。近代数学发展的结果，使得各种数学之间的关系越来越密切，沟通也越来越多。因此，学生对所有不同数学的知识应有基本的了解。目前在国际上能够称得上好的数学家，至少都懂得两种不同的数学。比如读几何学的人，好多都懂得拓扑学上的理论或微分方程上的理论。如果只懂其中一种而不懂其它，以后会产生极大的弊病。
第三，要在大学里鼓励学生多读参考书，多做研究。这与鼓励学生之间进行讨论一样，都是值得提倡的。
最后，而且是最重要的一点是，希望大学教师在指导学生时，不要太过强调一些抽象性名词的重要性，因为它们只是数学的语言，不是目的。数学最重要的研究对象是数字，是几何的形象，是函数上的构造，是概率上的分布，等等，而它们和抽象的语言的关系其实并不是那么大。
（上文为1980年12月13日在香港中文大学崇基书院的演讲节选）
数理与人文
我遇见过很多大科学家，尤其是有原创性的科学家，他们对文艺都有涉猎。他们文笔流畅，甚至可以与文学家媲美。其实，文艺能够陶冶性情，文艺创作与科学创作的方法实有共通的地方。
好的数学家最好有人文的训练，从变化多姿的人生和大自然中得到灵感，来将我们的科学和数学完美化，而不是禁锢自己的脚步和眼光，只跟着前人的著作做少量的改进，就以为自己是一位大学者。
中国数学家太注重应用，不在乎数学严格的推导，更不在乎数学的完美化。到了明清时期，中国数学家实在无法跟文艺复兴的数学家相比。
有清一代，数学更是不行，没有原创性！可能是受到乾嘉考据的影响，好的数学家大多跑去考证《九章算术》和唐宋的数学著作，不做原创性的工作，和同一个时代文艺复兴以后的意大利、英国、德法、法国的学者不断的尝试的态度迥异。找寻原创性的数学思想影响了牛顿力学，因此引发了多次工业革命。
到今天，中国的理论科学家在原创性还是比不上世界最先进的水平，我想一个重要的原因是我们的科学家在人文的修养还是不够，对自然界的真和美感情不够丰富！这种感情对科学家、文学家说，其实是共通的。我们中华民族是一个富有感情、有深度的民族，上述诗人、小说家的作品，比诸全世界，都不遑多让！
但是我们的科学家不大注重人文修养，我们管理教育的官员们却有很奇怪的教育政策，他们大概认为语文和历史的教育并不重要，用一些浅显而没有深度的通识教育来代替这些重要的学问，大概是他们以为国外注重通识教育的缘故吧。但这是舍本逐末。坦白说，我还没有看到过一个有水准的国家和城市不反反复复地去教导国民们本国或本地的历史的。我两个孩子在美国一个小镇读书。他们在小学，在中学，将美国三百年的事情念得滚瓜烂熟！因为这是美国文化的基础。
我敢说，不懂或是不熟习历史的国民，很可能认为自己是无根的一代。一般来说，他们的文化的根基比较浅，容易受人愚弄和误导。这是因为他们看不清楚现在发生事情的前因后果。史为明镜，它不单指出古代伟人成功和失败的原因，也将千年来我们祖先留下来的感情传给我们。我们为秦皇汉武，唐宗宋祖创下的丰功伟绩感到骄傲，为他们的子孙走错的路而感叹！中国五千年丰富的文化使我们充满自信心！我们为什么不好好地利用我们祖先留给我们的遗产？
或许有人说，自己不想做大科学家，所以不用走我所说的道路。其实，它们并不矛盾。一个年轻人对自己要学习的学问有浓厚的感情后，再去学习任何学问都会轻而易举！至于数学和语文并重，则是先进国家，如美国等一向认为是理所当然的。美国比较好的大学录取学生时都看SAT（学习能力倾向测验）成绩，其中最重要的部分考的就是语文和数学。
除了考试，美国好的中学也鼓励孩子多元化，尽量涉猎包括人文和数理的科目。美国有很多高质量的科普杂志，销量往往都在百万册以上。而中国好的科普读物不多，销量也少得可怜，从这点就可以看到中西文化的异同，希望我们能渐渐改进！
最后要指出，数理人文和所谓博雅教育有莫大关系。哈佛大学文理学院院长柯伟林（Willian C. Kirby，1950—）在2006年的周年通讯中说：“让我重申博雅教育的重要性。博雅教育的目标广阔，既着眼于基础知识，鉴古知今，推理分析，又能培养学生在艺术上的创造性，兼且对科学的概念和实验的精准性有所了解，同时也强调因材施教，反对重覆不断的操练，顶住了过早学科化和专业化的潮流。以培养专业人才为目标是好些名校的优良传统，但这绝非哈佛大学的使命。我们希望哈佛学子在专注于某门学问的同时，成为一个事事关心、善于分析和独立思考的人，毕业后矢志贡献于社会，并终身学习。”
台积电前董事长张忠谋先生对上述看法甚为赞同。他说：“博雅教育启发我的兴趣，充实我的人生，影响非常大。我曾说过，如果没有《红楼梦》、莎士比亚、贝多芬等等，我的生命会缺少一块。对我的工作而言，博雅教育提升我独立判断的思考能力，让我从工程师、工程经理、总经理、执行长到董事长一路走来，无论担任何种职务都受益良多。”
美国名校的教育使得不少的学者跨越不同的领域，取得极大的成就。有些学生在本科时读英文系，毕业后却可以成功创立高科技公司。当代在数学和物理上有杰出成就的威腾(Edward Witten，1951—)教授在本科时念历史。这些例子在美国名校不胜枚举，但在华人社会却不多见。这应当是美国倡导博雅教育的结果，也就是倡导数理人文并重的结果。
中国的教育始终走不出科举的阴影，以考试取士，系统化的出题目。学生们对学问的兴趣，集中在解题上，科研的精神仍是学徒制，很难看到寻找真理的乐趣。西方博雅教育的精神确实能增广我们的视野，激发我们的热情，更能够培养大学问。举例来说，哈佛大学的新生研讨课（Freshman Seminar），可以说是于学无所不窥! 连我前年写的一本叫做《大宇之形》（The shape of Iner Space）的科普书，物理系有些教授也用来做为通识课本。多读多看课本以外的书，对我们做学问，做人处世都会有大帮助！
好的文学诗词发自作者内心，生生不息，将人与人的关系，人对自然界的感受表现出来。激情处，可以惊天地，泣鬼神，而至于万古长存，不朽不灭！伟大的科学家不也同样要找到自然界的真实和它永恒的美丽吗?
（本文节选自《我的教育观》一书）
作者简介：丘成桐1949年生于广东省汕头市，1969年毕业于香港中文大学数学系，1971年获伯克利加州大学博士学位，1982年33岁时获国际数学界最高荣誉的菲尔兹奖。
丘成桐目前致力于为“数学强国”做贡献、带新人，他现为清华大学讲席教授、丘成桐数学科学中心主任、求真书院院长，北京雁栖湖应用数学研究院院长，致力于数学学科的发展和数学人才的培养。
编辑：Wind
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独立媒体人（Jointing.Media）一白，上海，2025-04-26
《黑镜》（Black Mirror）第七季第六集《联邦星舰卡利斯特：深入无际》（Federal Starship Callister: Into the Infinite）作为第四季第一集《卡利斯特号星舰》的续集，延续了对科技伦理的深度探讨。
故事的起源是富二代詹姆斯·沃尔顿利用其父亲留给他的信托基金，资助天才程序员技术宅罗伯特·戴利完成一个庞大游戏世界的搭建，并一起创办了一家游戏公司。为加快开发进度，沃尔顿非法使用基因克隆机器复制出戴利的数字人，让“他”在游戏世界的引擎中心做数字“程序猿”。毫不知情的戴利随后又克隆公司数名打工人带入私人宇宙陪自己玩联邦星舰卡利斯特号星际旅行游戏，此项克隆技术同样为法律所禁止，且当事人均不知情。
第四季里克隆体南妮特·科尔船长带领联邦星舰卡利斯特号的船员们斗败戴利，突破屏障，穿越虫洞，进入了戴利创建的游戏世界“无限”。自此，戴利创办的私人宇宙崩塌，他无法退出游戏。现实世界中的戴利死亡。
然而，因为克隆数字人在“无限”游戏宇宙中无玩家标签，只能通过抢劫玩家的信用币来维持飞船能量，这种危险生活方式让船员们计划通过游戏引擎中心 “无限之心” 获取源代码建立私人宇宙。期间他们发现沃尔顿禁锢的戴利克隆体在游戏 “无限之心” 里创造了无限多个宇宙。
现实世界中，为防止非法 DNA 数字克隆曝光致公司破产，沃尔顿欲消灭克隆数字人，南妮特则试图解救。争斗中南妮特被车撞昏迷成植物人。
游戏世界里，戴利的克隆体试图欺骗南妮特的克隆体，让她牺牲船员们换现实中受伤的本体苏醒，实则鱼和熊掌可兼得，但条件是她留下来陪伴自己，被拒后对其施以惩罚。最终，南妮特的克隆体杀死了戴利的克隆体，在“无限”游戏自我毁灭前将船员数据上传到外置硬盘。这相当于南妮特再一次杀死了戴利。
游戏崩溃后，船员们惊奇的发现，他们进入了南妮特的意识，通过她的眼睛感受着真实的世界。
本集延续《黑镜》标志性的科技讽喻：沃尔顿的资本与戴利的代码，共同编织出数字殖民者的统治罗网；“信用币”体系则如当代消费主义的镜像，揭示自由意志在算法牢笼中的徒劳挣扎。而当意识最终栖身人脑褶皱，那道横亘于碳基生命与硅基灵魂之间的哲学天堑，已在量子涟漪中悄然崩塌。
为在技术垄断与资本剥削的无形枷锁下留一丝希望，故事结尾以技术白痴CEO沃尔顿的纸上财富归零，善良勇敢的女工程师南妮特康复，克隆人船员在游戏宇宙毁灭后幸存做结，以迎合“善恶终有报”的美好期许。
然“天地以万物为刍狗”，宇宙大爆炸的那刻，谁能幸免于难？世界变好还是变坏，匹夫皆有责。
围绕这个故事我让AI向我提问：
豆包：
1. 在剧中，克隆体们进入南妮特的意识后，从伦理角度看，他们和南妮特算一个人还是不同的个体呢？
2. 剧中数字克隆技术引发了诸多问题，从法律层面出发，该如何规范这种技术的使用？
3. 当数字克隆体有了自我意识，像戴利的克隆体那样，他们是否应该拥有与人类相同的权利？为什么？
4. 南妮特的克隆体泰莎在虚拟星舰中成为果敢的舰长，而现实中的南妮特是普通职员，这体现了环境对人性怎样的影响？从哲学角度如何解读？
5. 沃尔顿在现实与虚拟世界中的行为分裂，这种分裂对理解权力与人性的关系有何启示？
6. 从隐私保护的角度来看，数字克隆技术可能会带来哪些风险？剧中是如何体现的？
一白：这部剧确实给人带来非常多的思考，从环境影响人的善恶呈现，到法律或监管层面如何杜绝这种技术的滥用，再到人性的弱点及光辉时刻，都有各种各样的折射。首先我想针对技术的不当使用对人类社会产生的负面影响这一角度，来谈一谈自己的思考。
比如，戴利趁同事不注意时收集他们的生物信息，最终在游戏世界中克隆他们并奴役他们。这是一种偷盗行为。
其次，环境对人的改造不仅体现在南妮特和其克隆体的对照上，也体现在戴利克和沃尔顿与其各自克隆体的差异对照上。
懦弱的戴利在自己控制的游戏宇宙里是个说一不二、杀伐果决的舰长，以发泄在现实世界所遭受的怨气；而被困在游戏引擎里，与外界隔离的戴利的克隆体则温和友善的多。善恶并存，一体两面，呈现哪一面随着环境而变，权利会放大善还是恶呢？
这一点在沃尔顿和其克隆体身上也能明显看到。沃尔顿为了达目的，自己的克隆体一旦成为障碍，一样可以清除，毫不手软。而沃尔顿的克隆体却可以在危难之时挺身而出，舍己为众。
豆包：确实，环境对人的影响很明显。那从技术角度来看，在剧中生物信息被偷偷收集这种情况，你觉得在现实生活中，应该建立怎样具体的监管机制，才能防止类似生物信息被盗用去发展克隆数字人技术呢？
一白：我觉得主要从三个方面入手：
一是立法层面，国家要针对此类事件制定相关法律，才能防微杜渐；
二是公众教育层面，要投入资源让公众自发保护自己的生物信息和个人隐私安全，只有大家有了这种意识，才能建立公众防护盾；
三是监管方式的创新，管理部门不能守株待兔，而要基于人性的趋利避害，创新监管方式。
豆包：从立法层面来看，你认为制定相关法律时，重点要明确哪些具体的法律责任和处罚措施，才能对生物信息非法收集、克隆数字人技术滥用等行为形成有效震慑呢？
另外，在公众教育方面，除了提高意识，还可以通过哪些具体形式，让公众更深入地理解这些技术风险，并且将保护隐私转化为实际行动呢？
一白：从立法层面要重点明确以下几点：
一是明确数据收集的权限，规定谁有权收集和接触这些原始信息；
二是确定具备何种资格的人或在何种范围内的人有权限查看和使用原始信息；
三是限定数据的使用范围，在保障技术发展的同时，规范非原始性信息和数据经挖掘后形成的成果如何在市场上使用以造福公众。立法者需对信息的产生、研究、使用及后续数据的价值利弊等进行评估后，才能明确具体的法律责任，并依据其影响力大小和危害性确定处罚措施。
对于克隆数字人技术，随着 AI 技术的推广和普及，每个人都能克隆自己的数字人，但私人信息上传后都存储在 AI 技术提供方。这就需要从国家层面立法、行业层面建立共识公约，公司层面制度建设以及技术监管等多方面入手，避免个人信息被滥用，例如让 AI 警察监管 AI 盗贼，其效率或许比人力更高，也就是以魔法打败魔法。
在公众教育层面，提高意识固然重要，但关键在于让大家在使用过程中有选择权。现在很多公司的条款属于霸王条款，要么全部同意使用信息，要么不能使用其产品。当然，目前有些平台也陆续改进中，让用户能选择通知开发方删除其个人数据。
对部分商家的“霸王条款”，应建立通畅的举报和反馈渠道，促使企业改进条款。同时开设通识教育课程，无论是在学校、社区大学还是老年大学，通过安全教育课程让大众理解技术风险，从而提高安全防范意识并转化为实际行动。此外，社区可组织相关活动，不仅限于宣讲，还可设计游戏化活动，让大众在参与中增强保护意识，避免造成更大的社会危害。
豆包：确实，无论是立法、公众教育还是监管创新，都切中了关键要点。关于用 “AI 警察监管 AI 盗贼”，这是个很有前瞻性的设想。但在实际操作中，AI 警察本身也可能存在漏洞或被恶意利用，你认为应该如何确保 AI 监管系统自身的安全性和公正性呢？
另外，在你提到的通识教育课程方面，如果要设计一套针对不同年龄群体（青少年、成年人、老年人）的课程内容，你觉得每个群体最需要重点学习和掌握的技术安全知识分别是什么呢？
一白：“黑警”这个问题在各个行业都存在，道高一尺，魔高一丈。技术向善还是作恶在于使用者，技术是中性的。没有任何监管系统能百分之百确保 AI 监管系统自身的安全性和公正性，只能在发展中不断修复和完善。我想，在AI 监管系统投入使用前，对各类应用场景和人的使用行为需有深刻研究，以防微杜渐；其次，在使用中，AI 监管系统应设置多层监管和同级多个监管点，这将涉及数据容灾、自熔断机制等，同时考虑在特定情况下由人接管系统，借助更中立或脱网工具监管联网 的AI 系统，这方面可能需要科学家们深入研究技术上的可行性了。
关于通识教育课程，不同年龄群体的学习能力、方式以及对新知识的接受程度各有不同，因此课程应由不同年龄群体参与设计，而非闭门造车。例如，老年人群体存在的数字鸿沟，易轻信；青少年对新事物接受快，创造力强，甚至能成为课程的设计者。家庭内部成员间可协作设计课程。其实，重点不在于知识本身，而在于如何让知识融入日常行为，教案设计理念至关重要，要注重游戏化、生活化和实用性。
豆包：关于家庭层面的通识教育课程设计，我觉得可以围绕一些家庭常见的数字场景展开，比如一家人共同使用智能设备时如何避免信息泄露，家庭共享云盘时怎样设置权限以保证隐私安全。如果以家庭为单位设计课程，你认为还可以从哪些贴近生活的场景切入，让家庭成员在互动协作中提升数据安全意识呢？另外，在让知识融入日常行为方面，除了游戏化和生活化，你觉得还有哪些有效的方式可以实现这一目标呢？
大家觉得呢？
编辑：Wind、Kimi(AI)
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树会记住许多事
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作者：刘亮程
如果我们忘了在这地方生活了多少年，只要锯开一棵树，院墙角上或房后面那几棵都行，数数上面的圈就大致清楚了。
树会记住许多事。
其他东西也记事，却不可靠。譬如路，会丢掉人的脚印，会分叉，把人引向歧途。人本身又会遗忘许多人和事。当人真的遗忘了那些人和事，人能去问谁呢？
问风。
风从不记得那年秋天顺风走远的那个人。也不会在意它刮到天上飘远的一块红头巾，最后落到哪里。风在哪停住哪就会落下一堆东西。我们无掉找不见的东西，大都让风挪移了位置。
有些多少年后被另一场相反的风刮回来，面目全非躺在墙根，像做了一场梦。有些在昏天暗地的大风中飘过村子，越走越远，再也回不到村里。
树从不胡乱走动。几十年、上百年前的那棵榆树，还在老地方站着。我们走了又回来。担心墙会倒塌、房顶被风掀翻卷走、人和牲畜四散迷失，我们把家安在大树底下，房前屋后栽许多树让它快快长大。
树是一场朝天刮的风。刮得慢极了。能看见那些枝叶挨挨挤挤向天上涌，都踏出了路，走出了各种声音。在人的一辈子里，能看见一场风刮到头，停佳。像一辆奔跑的马车，甩掉轮子，车体散架，货物坠落一地，最后马扑倒在尘士里，伸脖子喘几口粗气，然后死去。谁也看不见马车夫在哪里。
风刮到头是一场风的空。
树在天地间丢了东西。
哥，你到地下去找，我向天上找。
树的根和千朝相反方向走了，它们分手的地方坐着我们一家人。父亲背靠树干，母亲坐在小板凳上，儿女们蹲在地上或木头上。刚吃过饭。还要喝一碗水。水喝完还要再坐一阵。院门半开着，看见路上过来过去几个人、几头牛。也不知树根在地下找到什么。我们天天往树上看，似乎看见那些忙碌的枝枝叶叶没找见什么。
找到了它就会喊，把走远的树根喊回来。
爹，你到士里去找，我们在地上找。
我们家要是一棵树，先父下葬时我就可以说这句话了。我们也会像一棵树一样，伸出所有的枝枝叶叶去找，伸到空中一把一把抓那些多得没人要的阳光和雨，捉那些闲得打盹的云，还有鸟叫和虫鸣，抓回来再一把一把扔掉。不是我要找的，不是的。
我们找到天空就喊你，父亲。找到一滴水一束阳光就叫你，父亲。我们要找什么？
多少年之后我才知道，我们真正要找的，再也找不回来的，是此时此刻的全部生活。它消失了，又正在被遗忘。
那根躺在墙根的干木头是否已将它昔年的繁枝茂叶全部遗忘？我走了，我会记起一生中更加细微的生活情景，我会找到早年落到地上没看见的一根针，记起早年贪玩没留意的半句话、一个眼神。当我回过头去，我对生存便有了更加细微的热爱与耐心。
如果我忘了些什 么，匆忙中疏忽了曾经落在头顶的一滴雨、掠过耳畔的一缕风，院子里那棵老榆树就会提醒我。有一棵大榆树靠在背上(就像父亲那时靠着它一样），天地间还有哪些事情想不清楚呢？
我八岁那年，母亲随手挂在树枝上的一个筐，已经随树长得够不着。我十一岁那年秋天，父亲从地里捡回一捆麦子，放在地上怕鸡叼吃，就顺手夹在树杈上，这个树杈也已将那捆麦子举过房顶，举到了半空中。这期间我们似乎远离了生活，再没顾上拿下那个筐，取下那捆麦子。它一年一年缓缓升向天空的时候我们似乎从没看见。
现在那捆原本金黄的麦子已经发灰，麦穗早被鸟啄空。那个筐里或许盛着半筐干红辣皮、几个苞谷棒子，筐沿满是斑白鸟粪，估计里面早已空空的了。
我们竟然有过这样富裕漫长的年月，让一棵树举着沉甸甸的一捆麦子和半筐千红辣皮，一直举过房顶，举到半空喂鸟吃。
“我们早就富裕得把好东西往天上扔了。”
许多年后的一个早春。午后，树还没长出叶子。我们一家人坐在树下喝苞谷糊糊。白面在一个月前就吃完了。苞谷面也余下不多，下午饭只能喝点糊糊。喝完了碗还端着，要愣愣地
坐好一会儿，似乎饭没吃完，还应该再吃点什么，却什么都没有了。一家人像在想着什么，又像啥都不想，脑子空空地呆坐着。
大哥仰着头，说了一句话。
我们全仰起头，这才看见夹在树杈上的一捆麦子和挂在树枝上的那个筐。
如果树也忘了那些事，它早早地变成了一根干木头。
“回来吧，别找了，啥都没有。〞
树根在地下喊那些枝和叶子。它们听见了，就往回走。先是叶子，一年一年地往回赶，叶子全走光了，枝杈便枯站在那里，像一截没人走的路。枝杈也站不了多久。人不会让一棵死树长时间站在那里。它早站累了，把它放倒，可它已经躺不平，身躯弯扭得只适合立在空气中。我们怕它滚动，一头垫半截土块，中问也用土块堰住。等过段时间，消闲了再把树根挖出来，和躯干放在一起，如果它们有话要说，日子长着呢。一根木头随便往哪一扔就是几十年光景。这期间我们会看见木头张开许多口子，离近了能听见木头开口的声音。木头开一次口，说一句话。等到全身开满口子，木头就没话可说了。我们过去踢一脚，敲两下，声音空空的。根也好，干也罢，里面都没啥东西了。即便无话可说，也得面对面待着。一个榆木疙瘩，一截歪扭树干，除非修整院子时会动一动。也许还会绕过去。谁会管它呢。在它身下是厚厚的这个秋天、很多个秋天的叶子。在它旁边是我们一家人、牲畜。或许已经是另一户人。
作者简介：刘亮程，1962年出生在新疆古尔班通古特沙漠边缘的一个小村庄。著有诗集《晒晒黄沙梁的太阳》，散文集《一个人的村庄》《在新疆》《一片叶子下生活》等，小说《虚土》《凿空》《捎话》。被誉为“20世纪中国最后一位散文家”和“乡村哲学家”。
2015年6月获“第十六届百花文学奖”散文奖。2023年8月11日，刘亮程的《本巴》荣获第十一届茅盾文学奖。
编辑：Wind
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JM特约撰稿人 陈娅，武汉， 2025-04-20
朱锐在书中将“死”（dying）与“死亡”（death）明确区分：“死”是生命体在终结前经历的痛苦过程，而“死亡”是这一过程的终点，是生命形式的转换。他提出，“死亡是生命最伟大的发明”，因为它为世界提供了重生的可能——若万物永生，宇宙将陷入停滞的泥潭。这一观点融合了中西哲学的智慧：从古希腊哲人恩培多克勒的“万物轮回”到庄子的“大化流行”，朱锐以跨文化的视角揭示了死亡的积极性。
朱锐以“化作春泥更护花”为喻，强调个体的消亡是回归自然循环的起点。他援引薛定谔的“生命为何比原子大”之问，指出生命的意义在于从无序的原子运动中提炼出有序的自我意识，而死亡则是将这种有序重新释放回宇宙的洪流。这种“小我融入大化”的生死观，既呼应了道家“一气流行”的生生哲学，也与现代科学的热力学第二定律形成对话，展现了哲学与科学的交融。
朱锐在癌症晚期的身体体验，成为其理论的具身化注解。他形容自己如“寄居蟹”，灵魂逐渐脱离衰败的躯体，而这一过程让他更深刻地理解了“死亡是生命的一部分”。他拒绝无意义的生命延续手段，坚持清醒的意识与尊严的告别，甚至在病房中与学生探讨“恶心的悬置”现象——当爱超越生理本能，护理者与垂死者的亲密关系消解了对死亡的恐惧。这种以病痛为实验室的哲学实践，使抽象理论获得了血肉的温度。
朱锐批判现代社会对死亡的回避与恐惧，认为这源于对“小我”的过度执着。他提出“练习死亡”的苏格拉底式命题，倡导以“儿童式的积极恐惧”替代“成人式的消极恐惧”，即通过直面死亡来激活对生命的热爱。书中以电影《杀死一只知更鸟》为例，说明恐惧的本质是对未知的屏障，而哲学的任务是拆除这些屏障，让人在有限中触摸无限。
书中反复出现的两个意象深化了主题：美国画家怀斯的《克里斯蒂娜的世界》中匍匐望向远方的残疾女性，象征人类在死亡逼近时仍保持对生命的凝视；而“寄居蟹”则隐喻灵魂与肉体的逐渐分离，外壳（身体）的沉重与内核（精神）的自由形成张力。这些意象将哲学思辨转化为可感知的艺术表达，让读者在情感共鸣中领悟死亡的超越性。
《哲学家的最后一课》并非一部悲情的临终手记，而是一曲充满生命力的启蒙乐章。朱锐以“死亡是生生不息的来源”为枢纽，打通了东西方生死哲学的脉络，并通过自身的“生命实验”证明：真正的哲学家不惧死亡，因为他们已将死亡转化为理解存在的透镜。正如他在病房中对学生所言：“我们谈论死亡，是为了更好地活。”这本书既是对个体生命的礼赞，也是对文明如何面对终极命题的深刻启示。
作者简介：陈娅，活在另一个世界的人。
编辑：不夜侯
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AI时代，孩子“动心”能力和韧性的培养
彭凯平、萨尔曼·可汗（Salman Khan），，2025-04-14
彭凯平与全球1.5亿学生使用的可汗学院创始人萨尔曼·可汗（Salman Khan）对谈，在人工智能横扫知识领域的时代，人类的教育该何去何从？下文为对谈内容的节选。
彭凯平：在人工智能时代，您认为孩子们应该学习哪些技能？哪些技能可交给机器、交给人工智能？哪些技能必须要孩子们好好学习？换句话说，未来教育应重点培养孩子哪些技能？
Salman Khan：这是个很好的问题，我在《教育新语》这书里写了很多相关想法。展望未来十年、十五年，人类从事的工作可能分为两类。
一类是知识经济工作，人工智能会大幅提升这类工作效率，但相关岗位数量可能急剧减少。大家可能认为人工智能能写论文、做数学运算，自己就不用学了。但事实并非如此，若想运用这些工具，首先得知道如何操作。
现在 AI 能达到初级工程师编程水平，但没人会雇佣完全不懂编程的人当工程师，也不会聘请不会写论文的人做报纸编辑。所以从事 AI 经济相关工作，仍需不断强化数学、阅读、写作、科学等技能和知识，同时要有创业精神。这里的创业精神并非单指创办企业，更多是寻找适合自己的新路径。
人工智能变化迅速，很多人都能使用相关工具，我们要用这些工具把现有事物做得更好，这就是一种创业思维，还需具备跨学科能力。以后在公司里，一个人可能承担多个岗位工作。
另一类工作是深度人性化或面向人的工作，这类工作中人际关系至关重要，比如教育、医疗部分领域以及某些接待工作，需要具备与他人建立联系、交流的能力。这类工作价值会越来越高，我依然建议大家接受核心教育，具备基础阅读、写作和数学能力，成为社会一员。
但我认为目前教育体系中对一些能力的培养有所缺失，比如沟通能力、建立友谊和联系的能力，在 AI 时代这些能力会变得极为重要。
彭凯平：在人工智能时代，我一直提倡孩子 “动心” 的能力很重要，这包含 ACE 三个关键能力与天性：
- A 代表美感、审美、欣赏能力；
- C 是创造力和想象力；
- E 即 empathy，同理心。
您刚才提到维持人际关系的能力在未来也尤为重要，从 A（审美、欣赏）的角度看，维持人际关系中的沟通占多大比重呢？毕竟如今人工智能大多基于深层式智能大语言模型，利用的是人类沟通的成果。您认为人工智能的沟通和人类的沟通有本质区别吗？
Salman Khan：AI 的发展确实极为迅速。两年前提到 AI，大家想到的可能只是它帮忙写段文字。如今人与人沟通很多时候不面对面，而是通过信息文字交流，而 AI 在文字转语音方面已非常先进，和真人语音极为接近，如果不仔细听，很难分辨交流对象是人还是人工智能。
基于人工智能的沟通，未来会愈发自然，更像人类对话。与过去不太智能的电脑相比，未来 AI 甚至能给予更多反馈。比如你跟它交流时，它可能会说 “你能不能把刚才那句话说得慢一些”，或者 “你在表达过程中要有更多肢体动作、眼神交流”，它能帮助改进你的沟通能力。
彭凯平：《教育新语》里谈到 “认知外包”，即把一些认知任务交给 AI 做，您能否详细说说，什么样的认知适合外包，什么样的认知最好别外包？
Salman Khan：比如作为老师，若希望 AI 帮忙批改试卷，那问题就来了，批改标准是什么？有没有特定模式或矩阵？如何确保批改质量，而不只是简单返回一个分数？得跟 AI 说清楚这些标准，这也是一种技能，掌握后能取得更好效果。
在可汗学院，我们会要求员工每天思考如何利用 AI 做出更具生产力的东西，不只是简单编程或设计，而是用 AI 做更有创意的事。使用AI不意味着把所有事情都扔给 AI，只是编好程序等它返回结果，而是思考如何借助 AI 获得更好成果。
从学生角度看，过去我们要求学生读完一本书后写一份四五页的读书报告交上来。现在可以让学生读完书后将其改编成剧本，甚至在课堂上表演出来，或者改成电影剧本。无所谓形式，关键是要有转换。过去可能研究生才能完成的事，现在小学生借助 AI 工具就能做到，这很有趣，从小就能培养这种技能，还有刚才提到的企业创业家精神，借助 AI 从小就能培养。
彭凯平：除了理念上的革新，我们还需思考技术层面的革新，探究各种评估指标与方法能否更好地契合新时代需求。
传统评估方式确实过于局限，中国高考主要聚焦数理化和语文，然而未来社会或许更看重创造力、沟通能力、感染能力、表达能力、激励能力。
还有一项极为重要的能力，中国教育工作者已开始重视，那便是韧性。如今孩子情感较为脆弱，面对压力容易崩溃，无论智商情商多高，若自身容易崩溃，显然难以将事情做好、做长远。
您的书中是否谈及韧性？在人工智能时代，对于韧性的培养与评估，您有哪些见解？我们都在展望未来，对此您有什么建议？
Salman Khan：我认为有多种途径。我们目前正在进行相关实验，我在书中也有所提及。可以通过一些温和的干预手段来增强学生的韧性。
比如宾夕法尼亚大学的 Angela，她著有《坚毅》一书，探讨如何培养学生的毅力，助力他们提升韧性。她设计了一些小型干预措施，我们的专业心理学家可以与学生交流，了解他们的想法，逐步培养他们的勇气、韧性与毅力。我和她共同开展了此项实验，并在《教育新语》中有所记录。我们能够编写一些简洁的提示语，借助人工智能来实施这些干预。
所以，现在我们有机会降低干预成本，扩大干预措施的覆盖范围。我们清楚，有些一次性干预成本高昂，但学生可能每天早晨或每周都需要此类干预。
还有一件我认为很有意思的事，我们可以与人工智能交流，探讨哪些事情该放弃，哪些不该放弃。当有人想要放弃时，人工智能能够介入，告知他们坚持下去的方法，从而提升韧性。在人工智能出现之前，我们也能获取许多学生相关数据，知晓哪些学生可能中途辍学，或者放弃某一学科的概率大小。可以设想，未来 10 年、15 年后，学生能够直接佩戴 AR 或 VR 眼镜，与人工智能一同进行深度模拟，完成相关任务，进而提升韧性。我觉得其价值在于，如果从长远角度推进此事，将有力地帮助提升人的韧性。
（本文转载自公众号学人 Scholar）
人物简介：
萨尔曼·可汗（Salman Khan）：孟加拉裔美国人可汗学院（Khan Academy）的创始人。Khan Academy是一个非营利的教育机构。网站提供超过6500个视频。这些教学视频上载于YouTube上，领域涵盖数学，历史，金融，物理，化学，生物学，天文学，经济学和计算机科学等。
编辑：一 白
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作者：查理·芒格（Charlie Munger）， 1998年4月24日
本文为查理·芒格在哈佛大学法学院1948届毕业生五十周年团聚上的演讲
今天我打算玩一个小小的游戏，拿起苏格拉底的纸牌，它源于一本哲学畅销书《纸牌的秘密》（The solitaire Mystery）。书中的小丑是一个侏儒，他是永恒的小孩，永远都不会长大，永远都不会对人生失去好奇。在古希腊，苏格拉底就是他那个时代的一副扑克牌中的丑角牌，书中称每个人心中都活着一个小丑，这也是苏格拉底的看法。身为哲学家，苏格拉底认为自己并不具备特殊的“资历”，他只是一个助产士而已。
缅怀逝去的大师们，沉浸在探讨人生真相的乐趣中，我将用下面5个问题的回答来贯穿演讲的始末：
（1）职业人士是否需要增强多元学科技能；
（2）教育是否已具备足够的学科一体性？
（3）在人文科学的尖端领域中，多元学科教育最佳的实践形式是什么？
（4）过去50年来，学术界尖端领域在探讨多学科教育最佳形式方面的进展如何？
（5）什么样的教学实践才能加快这种进度？
我们从第一个问题开始：职业认识需要增强多元学科技能吗？
为了解决这个问题，我们首先得明确多学科知识是否会提升职业认知。决心纠正偏离的认知，必定先要探明造成这种错误认知的原因。萧伯纳笔下的一个人物曾如此解释职业缺陷：“所谓职业，不过是蒙骗外行人的阴谋。”萧伯纳分析得极是。让我们追溯到16世纪，当时占统治地位的神职人员因为威廉•廷道尔把《圣经》翻译成英文，就把他活活烧死在柱子上。
萧伯纳对这个问题一笔带过：从利己出发有益的作恶行为是刽子手。值得一提的是，在职业生涯中，潜意识层面复杂的思想倾向经常会导致可怕的后果，其中有两个倾向尤为突出：
（1）动机引起的偏见（incentive-caused bias），一种先天的认知倾向，认为对职业有利的东西必将对客户或者广域文明有利。
（2）锤子倾向（man-with-a-hammer tendency）,源自一个谚语：“对于一个拿着锤子的人来说，他眼中的问题都像钉子。”
纠正锤子倾向有一个对策，如果一个人拥有多学科技能，也就是说，在掌握多种工具后，将会限制由于锤子倾向带来的认知倾向度。此外，如果他能从实践心理学中学到一个道理——不管是自己还是其他人，若为了避免人生走上偏离的轨道，毕生都必须跟上面提到的两种倾向做斗争——那么，在通往生活智慧的道路上，他就跨出了建设新的一步。
如果A是一个专业原理，B也是一个重要的使用原理，但它来源于其他学科。显而易见，掌握A、B两者的效果通常要好于单纯掌握A。有人提出不愿意掌握B的合乎情理的原因是考虑到A的重要性以及生活中有其他更紧急的事要做，学习B似乎不切合实际。稍后我将阐述这种理由的不明智性，至少对大多数有天赋的人来说是如此。
第二个问题很简单，在此就不花过多的时间来阐述。我们的教育极度缺乏学科一体化，许多问题都是跨学科的，如果不运用跨学科的知识来解答，就相当于一个桥牌手把所有的注意力都集中到将牌上，对其他任何因素都不予关注。这种疯狂行为就像疯帽子茶会一样愚蠢，职业实践中这种现象屡见不鲜。更糟糕的是，在基础性不如生物学的人文科学中，各个学科相互独立的思想已经深入骨髓。
我年轻的时候，一些德高望重的教授就对此大为震惊，因为学术界相互隔离、不相往来，大家各执一端，排斥其他领域的观点。怀特海早就对此大加鞭挞，他称之为“致命的学科间壁垒”，用严厉的口吻为人们敲响了警钟。自此，怀特海的观点越来越得到大家的认同，而一些顶尖教育机构为改变这种学科分离的状况在增强扩学科教育方面取得了令人瞩目的成效，并涌现出一些在多学科交叉处奋勇战斗的勇士们，如哈佛大学的威尔森和加州理工大学的莱纳斯•鲍林。
现代学术界在学科一体化方面比过去做的更好，这是正确选择。
至于第三个问题，我们可以转换为目前的目标是什么？精英教育中多学科教育的最佳形式是什么？这个问题很简单，只要反思一下我们最为成功的单一学科教育，从中筛选出最基本的成分，然后把这些要素综合起来，最终将获得圆满的解决方式。
为了找到单一学科最好的教育模型，我们不必看一些学校的教育情况，因为种种负面心里倾向以及其他不良的风气盛行，相反应看看高效率的教育带来的强大激励效果，这种结果可以亲身感受到。
下面我们来到一个逻辑性学科——对飞行员成功地推行强制性教育（我认为，如果像哈佛大学这样的高等学府能够多多思考飞行员培训这一问题，肯定将做得更好）。同其他职业一样，飞行驾驶中要面临“锤子效应”带来的负面影响，我们不希望任何一个飞行员在应对“X”危险的时候，脑子里仅仅只有“X”的模型。考虑到种种原因，我们必须严格按照“六因素系统”来培养飞行员。
（1）所接受的正规教育的广度足以让他应付飞行实践中几乎所有可能遇上的问题。
（2）所接受的必要的专业教育不仅能让他顺利通过一两项测试，而且能够让他应付自如地实践问题，甚至能同时处理一至两个复杂的危险状况。
（3）必须学会正向和逆向思考，还必须学会何时把注意力放在期待的效果上，何时放在避免错误上。
（4）训练内容应根据学科的不同合理分配，以追求未来实践错误损失最小化为目标。针对实践中最重要的内容，进行强化训练，达到灵活运用的地步。
（5）必须养成检查“清单”的习惯。
（6）接受以上教育之后，必须养成复习知识的习惯——经常使用飞行模拟器，防止应对罕见和重要问题的知识在长期闲置后发生钝化。
这样一个涵盖六因素的合理系统对单一学科的要求很高，因为它下的赌注也很高，它与人类思维的深层结构相吻合，是必须掌握的。所以，我们期待能增强问题解决能力的教育必须具备以上六要素，当应该在这些内容上进一步扩展，否则，还有什么其他更好的做法呢？
综上所述，我们希望能通过精英教育获得货真价实的产品，必须能在广阔的多学科教育中获得最佳效果；能够持之以恒地应用必要的实践技能，包括具备跨越众多学科的综合能力；能在必要的情况下应用自如、灵活变通；能正向思考，也能逆向思考，正如代数中的逆向法一样；还能让习惯性的“清单”检查成为知识系统的一部分。
为了获得处事智慧，别无他法，也没有更简单的方法。这个任务乍看起来覆盖面积很广，让人望而生畏，似乎难以完成。但如果从一下三个因素通盘考虑，完成它并不是不可能的事情:
首先，从“必备技能”的定义看，我们认为，不能苛求每个人对天体力学的掌握达到与拉普拉斯并驾齐驱的地步，也不必苛求大家在其他知识领域也达到如此精湛的水平。实际上，每门学科真正重要的内容数量并不多，相互之间的影响也不复杂，考虑到说耗费的时间和人力，对大多数人来说，掌握多学科的重要知识并不是不可能的。
第二，精英教育必须具备能人和时间。毕竟接受教育的是1%的智力超群的人，而一般说来，教育他们的老师要比学生还要优秀。我们有13年充裕的时间，足以把这些12谁的尖子生培养成职业新手。
第三，逆向思考和使用清单很容易学习——在飞行员中是如此，在日常生活中同样如此。
此外，我深信我们能够增强多元学科的技能——就像一个从阿肯色州来的家伙相信洗礼的作用一样，他说：“我亲眼所见。”我们也曾亲眼目睹过一些人——现代的本•富兰克林，他们获得了大量的跨学科综合知识，接受正规教育的时间少于目前聪明的年轻人；他们不仅成为自己学科的佼佼者，在转向其他学科后，变现也不错。
既然我们具备了时间和能力，前面又有扩学科大师的成功典范，而今我们未能把锤子倾向带来的破坏最小化显然说明了这样一个道理:如果你满足于现状，就不能在人文科学的众多领域集大成；如果你在改革的困难面前畏首畏尾，也不会成功。
下面到了第四个问题：从毕业到现在，在此期间他们尝试了许多，虽然有不利的结果，但也有不少起色。但是，我们期待的变革还有待进行，路途漫漫，任重而道远。
比方说，如果来自于不同学科的教授相互合作或者一位教授能在不同的学科中融会贯通，将对人文科学领域大有裨益。但出现了一种调整的方法，而且效果还不错，它称为“改善”或称为“取你所爱（take what you wish）”的措施，鼓励任何一种学科从其他学科随意选择需要的内容。它备受推崇的原因是因为回避了学术争论，曾经造成单一学科化的深层原因目前成为变革的目标。
不管怎么说，在“取你所爱”越来越普及的今天，许多人文科学领域都减少了锤子倾向带来的负面影响。比如说，由我们的同学罗杰斯•费雪牵头，法学院从其他学科知识中融合了谈判技巧。费雪睿智的谈判书籍畅销了300多万册，他的成就可能是我们中的翘楚。法学院引进了大量有效的经济学，甚至是一些行之有效的博弈论，通过更有说服力地阐述如何竞争，推动了反垄断法的实施。
与之相反，经济学也从生物学家那里引进了“公用品的悲剧（tragedy of the commons）”的模型，发明了一个可以与亚当斯密“看不见的手”共存的邪恶的“看不见的脚”。目前还出现了“行为经济学”，试图从心理学领域需求帮助。
但是，像“取你所爱”这样一种消极的实践注定不会人人满意，事实上，在它所造成的最糟糕的结果中包括了几种变化：（1）在一些文学领域消化了弗洛伊德学说；（2）把它引进了极端的政治意识形态领域，不管是左翼还是右翼，这使得极端主义者要想获得客观的品质就像重获童贞一样困难；（3）一些本身被误导的企业财务的学科专家把形式怪异和有效市场的理论引进到一些法学院和商学院，而其中有一位专家把伯克夏哈撒韦公司的成果解释为运气的标准差，知道连续6个这样的标准差的解释后，他遭到了其他人的嘲笑，被迫改变了观点。
此外，即使能避免这些精神错乱的行为，“取你所爱”也会造成严重的缺陷。比方说，从更基础的学科中筛选出来的内容经常是没有归因的，很少有人把注意力放在如何为已有概念做基本排序的工作上。这样的实践（1）类似于一个乱七八糟的文件整理系统，消弱对现成知识使用和综合的能力；（2）莱纳斯•鲍林曾经为提高化学水平而转向对物理学科的系统开发，人文科学并没有把这种努力发扬光大。所以还应该出现另外一种更好的方法。
下面转到最后一个问题：在尖端人文科学中，什么样的行为将能够加快学科一体化的进展，答案很简单：
首先，应强制性推出一些课题而不是自由选择，必要课程的指定者自己首先应该必须掌握多元学科中的重要知识并会灵活运用。这个道理在培养决策型人才中的作用就像在培养飞行员一样，比如说，在律师培养中必须强迫学生掌握心理学和会计学，但在今天的许多高等学府却没有提出如此的要求。这应归咎于课程设计者心智的狭隘，他们自己也不了解什么是必需的和不可缺少的，所以不能改进这方面的不足。
第二，应该增强有助于解决跨学科问题的操练，包括模仿飞行模拟器在激活长年闲置技能方面的实践。有一个例子，记得是在几十年前，哈佛商学院一个聪明但非典型的教师的股市。这个教授给出的测验题是关于两名不太精于业务的老妇人的股市，她们刚刚继承了一家生产品牌鞋的英格兰鞋厂，但为一些严重的商业问题所困扰，教授具体说明了她们碰到的难题，然后让学生们在充分的时间内思考对策并写出来。各位同学积极献计，但最终得到的分数都不太理想，但有一名同学的分数却遥遥领先。这个独特的答案是什么呢？非常简短，大体如下：“她们处在特殊的商业领域和特殊的行业，不能靠别人的帮助来化解这些复杂但重要的问题，考虑到其中的难度和无法避免的代理成本，她们应及时脱手这家鞋厂，或许应该卖给一家拥有最高边际效应优势（marginal-utility advantage）的竞争者。”这个独树一帜的答案不是基于学生刚刚从商学院学习到的东西，而是建在更为基础的概念上，比如代理成本和边际效应是从大学生心理学和经济学知识中挪用而来。
亲爱的哈佛大学法学院1948届的毕业生们，如果我们当时也时不时有这样的测验，今天该会有多大的成就啊！
巧合的是，许多优秀的私人学校目前很有远见卓识地在七年级的学科中采用了这种学科一体化的教育方法，而许多大学却没有受到启发。这也是怀特海所说的教育“致命的学科间壁垒”又一个让人遗憾的佐证。
第三，大多数人文科学职业学校应该充分发挥商业期刊的作用，如《华尔街日报》，《福布斯》和《财富》等。这些周刊的内容精彩，还能充当飞行模拟器的作用，在涉及多学科课程问题——特别是错综复杂的问题时，将会增强实践的能力。有时候，这些期刊还能为学校课程引进新的模型而不仅仅停留在激活旧知识的层面。既然学生们希望优化自己的判断，把毕业后毕生追求的内容从学校就开始实践，何乐而不为呢？我认识的一些具有优秀判断力的商界人士中，没有任何一个人为修复智慧系统而不利用这些期刊。既然如此，学术界为什么不模仿呢？
第四，为了弥补这些学术界的空白不应任用那些政治意识形态过分极端的教授（或者学生），不管是左翼还是右翼。学科一体化的最佳形式需要客观的品质，但这正是这些激情澎湃的人身上所缺少的东西，如果思想被意识形态所禁锢，很难在高难度的知识融合方面取得卓越的成就。在我们那个时候，哈佛法学院的教授们曾列举出一个意识形态导致愚蠢行为的典型例子。当然，他们说的是耶鲁，当时不少哈佛人都认为他们试图重点引进一种特殊的政治意识形态，以此来提高法律教育的水平。
第五，人文科学中应该加强模仿自然科学中基本结构相结合的模式（fundamental organizing ethos,“四门基本学科结合”，包括数学、物理、化学和工程学），这种做法值得仿效，自然科学毕竟拥有不少优势，比如说产生了两个最好的成果：（1）避免了单一学科的狭隘性；（2）多学科领域的学习较为人性化，常常能获得很好的成果，比如物理学家费曼很快就发现了橡皮环是那次航天飞机失事的罪魁祸首。之前这种做法曾被借鉴到边缘学科中且卓有成效，比如说，生物学始于150年前，内容描述较混乱，没有与深层理论相结合，它逐步借鉴了自然科学的精髓后取得了显著的成效。现代人逐步学会了运用更好的思维模式，他们掌握了一系列的模型，学会了 思考“为什么”，所以，对于远远没有生物学基础的学科来说，拒绝学习自然科学中的精髓确实让人费解。这里我列举出所谓的基本结构模式的精髓：
（1）根据基础性不同为学科排序，并按照学科的基础性来使用它们。
（2）不管你喜欢与否，必须要灵活应用并能常规地应用这四门基础学科中最基本的内容，对于比自己的专业更为基础的学科要给予特别的关注。
（3）对多学科知识的学习的归因不应违背“经济原则”，即禁止从自己擅长的学科或者任何其他学科中利用现成的解释。
（4）如果第3个步骤不能产生有用的新观点，那就应仿照已有的经验进行假设和尝试建立新原理，但不能使用与旧原理相互冲突的新原理，除非你能证明旧原理是错误的。
同人文科学大量的实践相比，自然科学中的基本结构模式更为严格，这让我联想到飞行员培训，自然学科不是“取你所爱”的风格而是“不管喜欢与否都必须自如运用”。在多元学科合理组织的基础上，学习这些知识就成为一项强制性的任务：（1）跨学科知识学习中必须要进行归因；（2）必须偏向于最基本的解释。
这种简单的观点显然是有用的，但不能忘记还有一个在商业、科学以及其他领域屡创奇迹的包含“二因素”的老规则：（1）学会简单的基本观点；（2）必须认真踏实地学习基本的结构，这样做好处多多，我以自己的例子来加以证明：
就读于哈佛法学院前我接受过糟糕的教育，虽然Warren Abner Seavey先生执意反对我入学，但在朋友庞德的周旋下，我最终被录取了。高中阶段我宣读了愚蠢的生物学课程，全靠死记硬背，只学到了一些关于草履虫和青蛙解剖的知识和“原生质”这样荒谬的概念——但从此之后，这个概念就彻底冲人们视野中消失了，直到今天，我再也没有参加过任何化学、经济学、心理学或者商务的课程。我早先曾受过基本的物理和数学知识，全神贯注地吸收自然科学中基本结构模式的精髓，并不断运用到一些人物科学学科中。在此过程中，我竭力让文件整理系统（organizing guide and the filing system）符合扩学科中必要的生活智慧。所以，我的一生就是一个教育试验田，对基本机构精髓进行可行性和实用性试验。
当我试图用非正式教育的方法修补以前教育的不足时，把基本结构模式的精髓作为导航，以普通人的毅力奋斗，这给我带来了不少惊喜，成效大大出乎我的意料。我曾在心理学领域徜徉，受益匪浅，虽然没有进一步深造的打算，但获得了实实在在的好处。
我尽量在最短的时间内回答完问题，结束今天的演讲。
在此过程中最耐人寻味的一点是，尽管对于不少智者和接受过高等教育的人来说，我今天讲的内容是老生常谈，毫无新意。但我揭露出的现象出现在人文科学的尖端领域，这些领域内的教授都养成了学科分化的思维型习惯，即使更好的模型摆在对面的过道上，他们也对此无动于衷。这种荒唐的结果表明人文科学中充斥了不正当的动机。约翰逊博士曾一针见血地指出，错误的动机是主要原因，如果与兴趣相悖，真理很难被吸收。如果是动机造成的话，矫正无疑是可行的——因为动机可以改变。
我今天尝试阐述——实际上是以亲身经历来证明，对于人文学科领域来说，应该改变目前学科分化的固执习惯，这种改变是有益的。约翰逊曾形容这样的行为是种“背叛”，因为他们保留着学术界的无知，而不愿用勤奋来纠正。对于法学院或者其他学术领域来说，用扩学科的方法来解决常见或不常见的问题将获得无法估量的回报。此过程既有乐趣又有成果，我推荐给大家的这个愉快的精神领域将让你乐不思返
（本文摘自《穷查理宝典》Poor Charlie’s Almanack: The Wit and Wisdom of Charles T. Munger，）
编者注：查理·芒格（Charlie Munger），巴菲特的导师与人生合伙人，当今最伟大的投资思想家，伯克希尔公司51年间19%年复合增长率的奇迹缔造者。
编辑：Wind
