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掌握“自由技艺”才能不被统治——“通识教育”有多重要!

 ranrandidi 2017-08-14

紫色阅读上期精彩内容:渴望千篇一律的“成功”背后—— 缺乏“内在价值感”让你执着于“社会比较”


       在校同样是学霸、工作后都是业务能手,有的人后来能突破本身专业限制成长为管理者,有的人永远只能是某个领域的专才。后者与前者的差距不在努力程度,而是一些“看似无用”的知识。

       要知道,这世上有些东西不能直接拿去赚钱,但却是比知识更高级的智识,是让人终身受益的“软实力”,比如“自由技艺”里的三种基本思维训练:批判性思维,理解、影响,定义分析和解决问题。举个例子:          

       几个月前,华中科大校内,两名医学院女博士拉出横幅“维护中华民族传统伦理,捍卫社会主义核心价值,抵制西方腐朽思想侵蚀,让同性恋远离大学校园”。网友们不约而同得出一个结论:“这两个人书读少了”。博士读书少?是的,她们的人文知识太匮乏才有如此混乱的思维和愚蠢的认知,本来“挺同志”“反同志”都是言论自由,但强扯中华伦理、社会主义、西方思想就是可笑,与其搬出这么蹩脚的论据还不如说自己就是没理由地讨厌同性恋呢。 


        类似这样智识局限和思维粗陋的例子举不胜举,究其原因则与这三方面训练太少大有关系:批判性思维,理解、影响,定义分析和解决问题。具体来说:


      “批判性思维”:指对一个事物进行分析、判断和评价的能力,其实就是看你能不能独立思考,能否构建自我意识以及独立真知的源泉。

       比如你是一名“北漂”,“逃离北上广深” 这一极具蛊惑力的口号会在多大程度上动摇你留在北京的初心?“蜗居”“蚁族”等媒体字眼会不会让你患上群体自怜病?你能否综合分析自己的个人实力、发展潜力、面临困难批判性地审视这一论调,得出一个自己独立思考的、具体到你个人的结果?

       批判性思维是一项重要的思维训练,一个已经有是非结论的事情,可以翻过来掉过去地论证;现实中的大多数问题并没有现成标准答案,就算是参考别人的分析,也要重新审视其间分析过程是否有足够证据?逻辑链条完整吗?有没有偏见?反对他的人说的有没有道理?你要学会发现和鉴别事实真相,坚持对事物进行严谨理性的分析。你满足于教课书中告诉你的“纳粹屠杀犹太人是因为希特勒”,抑或追问“还有其他原因吗?如果不是希特勒,会出现其他人吗?当时德国仇视犹太人背后有什么深刻的历史原因?是不是没有希特勒,就不会出现这场大屠杀?”



      “理解、影响”:这项是广义上的沟通交流能力,主要指感知和影响人,掌握修辞技巧、演讲能力,有说服力、影响力,能以一种自己的风格和别人建立良好互动,并辐射更多人,链接潜在可能性,扩大和传播你的思想、价值。表面上这在讲口才,实际上是一种认知自己、理解他人、读懂差异的能力,与“情商”有关,更需要“意会”的能力。

       何为“意会”?就是你“对人和人之间深层意义的区别有敏感度”,是一种直觉思维,不是客观的,要靠你的主观知识比如“对爱的认知”“对别人痛苦的感同身受”去把握。比如《红楼梦》读到“葬花吟”,你能读出林黛玉面对残红自叹身世、埋花立冢的诗意美和悲剧感吗,你能否感悟这份人类境遇的深刻内涵?

       如果对丰富深邃的人性没有敬畏感,对他人感受麻木冷漠,你如何能“意会”到这个人和那个人的微妙区别,如何敏锐感知对方的需求并满足?广义来讲,如果一个人对生活在世上某一角落的某个特定群体共享的、异于自己多年经验的文化语境、公共情绪、世风嬗变完全不能理解,那他很难是对多样性抱以尊重和宽容的世界公民。这些非常难测量,只能意会。


      “定义分析和解决问题”:这项能力诠释了为什么越朝高层越多“外行管内行”的情况,不少大企业的CEO就是空降兵。外行为什么比内行厉害,通才为什么比专才管用?因为在有严格固定规则的常规领域,过往的数据、经验、分析很重要,专才的作用很大。但在不可控、不可预测的环境局面下,很多事情并没有套路可循,标准规则、普遍经验并不好使,这时候反而需要的是不被正确的常识束缚、功夫在诗外的创造性甚至颠覆性解决问题的能力。

       比如美国一家视频公司为提高网站上的节目点击率让工程师尝试了各种技术优化,包括提高缓冲速度、优化播放界面、增加水军灌优质评价贴,但收效甚微。最后,一个心理学专业的外行解决了这个难题,他做的无非是调整网站上每个主题下的电影顺序,将题材关联大、评分相差大的影片放在一起,结果评分很高和很低的两部电影的点播率都直线上升,因为他知道人有一种试图解释世界和事物的天性,两部有可比性电影的巨大分差会引起观影者想知道为什么很好为什么很不好的好奇心,所以他们会把两个都看完。


       以上这三种对事、对人、对问题的能力其实是掌握“自由技艺”后的厚积薄发。更重要的,掌握“自由技艺”才能免于思想意识被统治。卢梭说“人生而自由,却无往不在枷锁中”,而自由技艺恰恰是思想茧房的解毒剂。掌握了自由技艺,即便不去统治别人,至少也不会被统治,即我不压迫你,但你也别想压迫我。那到底什么是“自由技艺”呢?


       “自由技艺”( Liberal Arts)起源于古希腊亚里士多德主张的“自由人教育”,是能帮助人更加智慧,摆脱意识形态和思想奴役的公民教育。包括由语法、修辞和逻辑(亦称辩证法)组成的“三艺”和由算术、几何、天文学和音乐组成的“四艺”,后来逐渐演化为现代西方大学学科体系中 “通识教育”(generaleducation)的一系列课程:涵盖文化与思想、人类学、自然科学、文学与艺术、哲学、社会学科与宗教思想等,与之相对的是被称之为专业与技术科目的课程教育。

       现代欧美名校非常重视“通识教育”。在哈佛享誉世界的“通识教育”中,每名哈佛本科生必须修满涵盖8大学科领域、7大类的32门课程,包括外国文化、历史研究、文学艺术、道德伦理、数理伦理、科学和社会分析等,是全面的“立人”培养,帮助学生成为在智识和价值判断上能够自主思考、不受人摆布、愚弄的有独立人格和见解的自由之人。相反,哈佛较少为本科生提供职业教育或训练,本科生不能学习法律、医学或技术性很强的工程专业,即便是专业学院,也只是集中学习学科的基础理论。

       耶鲁大学对此的阐述更明确:如果学生从耶鲁毕业时,变成物理、电脑、化学或者是任何领域的专家,不是一种成功反而是失败,因为耶鲁不希望学生在四年大学中失去在其它更广泛的做人、做公民、做有思辨能力的人的机会。



       所以,“通识教育”是超越功利性和实用性的,并不教具体技能,但大量的人文熏陶、博雅教育、心智启发却能培养让人终生受用的“软实力”。尤其在充满未知的当下、人工智能带来颠覆性改变的未来,以下三个难题的解决更需要“通识教育”的滋养。

1、“不确定性”环境下,对与错、是与非并无严格界限。

       我们面临的环境越来越复杂、越来越多变,我们需要做出的选择远远不是“是”或“非”那样简单,在任何一个方向上的偏激或对任何一个重要影响因素的忽略都是不明智的,但许多人缺少的恰恰是这种在复杂情况下做出理性判断和选择的能力。

       例如,曾有大学生多次询问我与选择相关的问题,他们不知道何时应该表现得积极极,何时该谦逊,如何处理勇气、挑战和风险之间的关系,困惑于自信和谦虚是否可以共存……“检验一流智商的标准是头脑中存在两种截然相反的思想但并行不悖”,但如何把握这中间的“度”?你的心智模式是否“允许模棱两可”?这些难题与你对辩证统一的理解有很大关系,需要的不是具体知识而是哲学智慧。

2、“意会”比“算法”厉害,价值选择比技术革新更深刻。

       当大数据、算法、AI的准确率已经远超人类时,人文知识更加举足轻重,因为价值、伦理、信念提供并塑造了科技发展的底层逻辑,影响着科技的发展、停滞甚至颠覆。《未来简史》里,赫拉利说今后的人分为三种:“无用的人”“被算法统治的人”“神人”(不被算法左右做重要决策的人)。

       而成为“神人”需要人文学科赋能,因为真正的大师在决策时用的决不仅仅是某个领域的知识—“数据”,而是综合社会、人性、情感等复杂因素的“厚数据”,重大决策还得靠人人。

3、人工智能时代,与人类情感、心绪、体验感、价值判断、人际链接、创造性高度相关的工作才不会被替代。

       未来当我们的工作越来越多被AI替代,人类会陷入一种旷日持久的身份危机,不断自问作为“人”的意义,“什么是人类独有的”“什么是机器不可企及的”这些问题会反过来帮助我们定义人性。爱,让人类有别于人工智能,人类最重要的器官,不是大脑,而是内心。心灵和情感才是人类独有的价值感,帮助我们创造人工智能不可触及的领域。

       可以预见,人工智能时代涉及以下领域的工作才不会被机器替代而且大有发展:关注人类独特价值、探索生活意义,需要频繁人际交流交往,涉及伦理价值判断比如什么是好的,什么是坏的,什么是道德的,或者一些非例行或以创意为主的工作,这些才是难以被机器人取代。有人情味的产品会广受欢迎,比如发明能把人链接得越来越紧密而不是让人越来越疏离的手机,当然这需要设计师有对人性的深刻理解,需要设计师有创意感,更有共情能力;既懂科技,更具高感性的体察;懂得关切他人情感,在日常生活间发掘和创造意义,需要人文与科技的交融,需要文学、艺术、美学等多项能力,需要理解和想象他人的能力。



       多学点“无用”的东西,比如“自由技艺”,它提供的不是知识而是智识,是能让你升级认知、抵御知识贬值的“硬通货”。即便你没有占据“食物链”优势,你也不太可能被“食物链”上高于自己但智识水平比自己低的人控制,因为你拥有更独立的思辨、更自有的人格、更从容的智慧;当然,通常智识高的人在食物链上的位置也不太可能很低。



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