## 《意会》2:老年人有知识，年轻人有数据

今天我们继续说克里斯汀·麦兹伯格（Christian Madsbjerg）的《意会：人文学科在算法时代的力量》（ Sensemaking：The Power of the Humanities in the Age of the Algorithm ）这本书。

中国一百年前的新文化运动，有个代表人物叫钱玄同。钱玄同年轻的时候有一句名言：“人到40岁就该死，不死也该枪毙”。这句话当然太偏激了，但是也代表了当时的一种时代精神 —— 中国被列强欺辱得惨不忍睹，很多人觉得老一套的东西真是不行，都在呼吁新思想。既然人过了四十很难转变思想，那想要救中国就只能指望年轻人。

可是等到钱玄同在自己到了40岁……他选择了继续活着。胡适、鲁迅都拿这件事调侃过他。但是一百年后的今天，仍然有人认为人到了一定年龄以后就不行了。

硅谷，就有非常明显的年龄歧视。年纪大的工程师很难在硅谷创业公司找到职位，尤其是软件工程师。我甚至看到过一个报道，说一个有脱发的人为了去硅谷找工作，专门去做了植发，就为让自己显得年轻一点。

而且硅谷对老人的歧视有时候是直截了当地说出来的，也不顾什么政治正确。比如扎克伯格在一个斯坦福的聚会上，公开说“年轻人就是更聪明”。还有人说，“45岁以上的人基本就没啥新思想了”。

当然这些人没说要把40岁以上的人都枪毙，但是他们的想法，其实比当年的钱玄同激进得多。钱玄同只是说中国老一套的文化和知识无用，那我们还可以学习西方的文化和知识。而硅谷这帮人则认为，一切老知识都没用。

更进一步，也许“知识”这个词，都过时了。硅谷人要搞的是“颠覆式创新”，前人一切“理论”，都没有意义。

麦兹伯格说，硅谷这已经不仅仅是一派观点，这是一种思维模式，甚至是一个意识形态。要年轻人不要老人，是因为年轻人更善于数据分析。

把这个硅谷思想概括得最好的，还得是著名互联网思想家克里斯·安德森（Chris Anderson）。咱们读者可能已经比较熟悉安德森了，“长尾理论”就是他提出的 —— 当然现在已经被证明不太靠谱。安德森2008年在《连线》杂志上发表了一篇文章，“理论的终结”（ The End of Theory ），可以说是一篇经典文献。

安德森说，以前我们都是通过某种“理论”，弄清楚因果关系，对事情有个“理解”，才能解决问题。而到了今天，数据规模已经如此之大，就给我们提供了一个了全新的武器，可以直接取代“理论”。

比如说，我们知道Google的主要收入来源是在搜索结果里做广告，Google是世界上最大的广告商。但如果你去问Google，他们对“广告学”有什么认识，他们知不知道什么样的广告最能打动人，过去一百年间的广告理论有什么流派，Google一定会告诉你，他们根本就不懂什么“广告学”。

Google的做法，是直接用统计方法判断究竟哪些关键词能带来广告流量，并据此把广告放在这个关键词的搜索结果旁边。整个过程不需要人的干预，全是自动的，哪里需要什么广告知识？！

再比如搜索排序算法，同样是搜索出来的结果，Google怎么知道哪个网页对你的价值高，哪个网页的价值低呢？它并不是选派专家浏览各个网页，给网页打分 —— 它还是用统计方法自动排序。

还有机器翻译。过去从事翻译工作的人不仅要精通本国和对方的语言，还要理解对方国家的文化习俗。但对Google在线翻译系统来说，这些都不需要了。Google不但不理解塞尔维亚的民族文化习俗，甚至根本就不需要“理解”塞尔维亚语，就能给你提供相当说得过去的中文和塞尔维亚语互译服务。背后的方法当然还是统计 —— 只要给系统输入足够多的中文和塞尔维亚语互译，机器自动就能发现规律。

不需要理解，只需要暴力破解。

更厉害的是，安德森这篇文章真正要攻击的既不是广告业，也不是翻译业，而是科学。

传统上，科学家研究问题，都是提出一个假设，讲一个故事，把故事变成量化的模型，然后再用实验数据去测试这个模型的正确与否。这个“模型”，就是理论。你得在大脑中对整个事情有个形象化的想象。

而现在不需要了。大数据时代，你不需要什么理论模型，也不需要什么假设，你只要用统计方法发现变量间的相关性就够了。

以前我们学统计方法，第一句话就是相关性不等于因果性。统计发现经常吃海参的小孩智商比较高，但是你不能说“吃海参能让人变聪明” —— 因为也许是经常吃海参的小孩多出生于富裕家庭，而富裕家庭的基因和教育条件好，所以小孩表现得聪明。你得理解原理，才能得出正确结论。

但是在大数据时代，“因果性”可能就没什么意义了。如果我有足够多的数据，我就能判断“常吃海参的孩子智商高”是个很强的相关性，那么现在你给我一堆孩子，让我判断谁的智商高，那我问问他们是不是经常吃海参，不就是一个很好的判断方法吗？我肯定会漏掉一些不吃海参的聪明孩子，但你想要的也不是100%的准确率吧？

我根本不需要*理解*海参跟智商有什么关系，我只需要能做出高效判断就可以了！

所以在这个时代，“相关不等于因果”，应该改成“相关就足够了”。

这就是大数据的时代精神。不过麦兹伯格说，这条路其实没那么好走。

Google经常鼓吹，说我们并不是一个只顾赚钱的公司，我们还能够救命！Google高层经常提到的一个例子，就是Google能预测流感的爆发。如果一个人得了感冒，他就可能上网搜索感冒的相关网页。如果一个地区有很多人搜索跟感冒有关的关键词，Google就能判断出这个地区现在恐怕已经有很多人得感冒了。如果人越来越多，那大概就是严重流感。

2008年，Google曾经比美国疾病防控中心（CDC）提前两周预测到一个地方将要爆发流感。这个事情还被写成学术论文发表在了《自然》杂志上。

很厉害！可惜后来就不怎么好使了。麦兹伯格指出，2009年全球爆发的H1N1流感，Google事先一点都没预测到；从2012到2013年间，Google多次预测某些地方会爆发流感，结果根本没发生。

麦兹伯格说，Google预测不准确，是因为在网上搜索“流感”，和真的得了流感，是两码事。一到流感季节人们就会搜索流感，大多数情况下纯属防患未然。如果你不*理解*用户搜索的动机，你就很难判断准确。

所以目前来看，Google再厉害，我们还是得听CDC的。

其实这个道理，早在1890年， 有一位叫威廉·詹姆斯的实用主义哲学家讲过。当时很多人试图用还原主义 —— 差不多相当于现在的量化分析 —— 的方法解决一切问题，詹姆斯就说忽略“文化背景”只看数据是不行的。

一只白天鹅，在红光照射下，看起来就是个红天鹅。如果你不理解“红光”这个背景，纯粹用数据判断红天鹅，你就会犯错误。

想要正确分析一个人，你必须*理解*他所处的文化和环境。

麦兹伯格说，硅谷意识形态的弊端还不仅仅是大数据可能出错，更重要的是现在人的思维方式都变了。过去我们关心“为什么”，现在人们只关心“怎么办”。我们不再追求“认知” —— 也许因为反正认知都会被“颠覆” —— 我们只追求“解决方案”。

那我们还要不要学习新思想？还要不要了解对立阵营的想法？麦兹伯格感到非常痛心。

如果你写说理的文章想要让读者容易接受，形成鲜明记忆，我告诉你一个秘诀 —— 你不要说“一方面……另一方面……”，你最好有点智识勇气和责任担当，只说“一方面”。

安德森的文章就只说了“一方面”，麦兹伯格这本《意会》则只说了“另一方面”。两个人说话的时间相隔九年，他们说的都是当时那个时代的时代精神。

但是我们作为读者，就得考虑“两方面”了。那结论当然是两个人都有道理。不过我是个有担当的人，所以我想替安德森辩护几句。

用大数据取代科学也许不可能，但是到了这个时代，要像麦兹伯格说的那样先去理解世界，再去解决问题，也许更不可能。普林斯顿大学有个哲学教授叫戴维·温伯格（David Weinberger），他2012年出了本书叫《万物皆无序：新数字秩序的革命》（ Too Big to Know ），这本书里有一个关键思想，那就是这个世界可能根本就是不可能被人理解的。

比如说生物的细胞系统。我们知道细胞里有各种结构，细胞各个地区之间有各种信号传递、有接收信号之后的反应。但是这些信号和反应之间，到底是一个什么逻辑？没人知道。因为细胞里有太多的信号和太多的反应！整个系统太过复杂，你根本就没有办法讲故事！

那想要研究真实的细胞，唯一的办法就是用计算机模拟。也许我们可以做到精确预测细胞的演化，但是我们永远都不能指望去“理解”这个演化。

以前我做物理的时候，我的工作是用计算机模拟受控核聚变条件下的等离子体。之所以现在这么多人用计算机模拟，是因为传统的物理理论已经用不上了。我们能用计算机模拟一个物理现象，但是你很难用人的语言“解释”那个现象。

所以千万不要轻易否定硅谷这个意识形态。也许我们就是得重新思考什么叫“理论”，什么叫“知识”。我们会面临很多很多无法“意会”的东西。

不过麦兹伯格也没打算“意会”所有问题，他真正关心的是社会和人。我们理解不了细胞，理解人还是可以的吧？咱们下次再说。

![图片](https://piccdn3.umiwi.com/img/201704/07/201704071537510984654672.jpg)
