## 科学思考者19：“公平和正义”的难题

中国读书人都有个使命要“为天地立心”，要“铁肩担道义”，要讲是非曲直，要惩恶扬善，要追求公平和正义。但是你想过没有，公平和正义就好像真理一样。我们相信真理是存在的，但我们几乎没有办法 —— 至少没有科学方法 —— 确认绝对的真理。

正如科学结论都只是程序正义，法庭之类的社会机构能给的也只是程序正义。你想在绝对意义上“明辨是非”也是不可能的，你只能得到一个“有效的”是非。

要实现公平和正义，我们必须明确判断一件事情的因果关系，找到它是谁的责任。人们做这样的判断经常会犯两个走极端的错误。

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一个错误是认为凡事必有原因。

人到中年的老张搞了个P2P理财，结果暴雷了。妻子抱怨说，那么多理财产品你不买，为什么非得信什么P2P呢？

女青年小李在地铁上被性骚扰，事情传到了网上。有网友指责小李穿的太暴露，“不然一车厢的人，为什么就你被骚扰？”

程序员小赵长时间加班，有一天猝死了。人们纷纷议论这是“过劳死”，996 太不人道，你们程序员为了挣钱也不应该忽视健康啊？

每当发生什么坏事，总会有人谴责受害者。这种思维背后的假设是世界上没有无缘无故的事情：偏偏是你遭遇到这件事儿，那就必定能在你自己身上找到原因。这个假设是错误的。

早在上世纪 60 年代，心理学家梅尔文·勒纳（Melvin Lerner）就提出了一个概念叫做“公正世界谬误（just-world fallacy）”。人们默默地假设这个世界对所有人都是公平的，如果好运发生在某人身上，那一定是因为他做过什么好事或者有个什么美德，如果坏事发生在他身上，那他一定有自身的原因。什么“善有善报恶有恶报”、“可怜之人必有可恨之处”，包括什么“一切都是最好的安排”，都是这个错误。

当初汶川地震的时候，一个美国演员，莎朗·斯通，说这是“中国的报应”，也犯了这个错误。公正世界谬误会让人天真地相信每个成功人士身上都必有带来成功的优点，会让人接受自己的境遇，也会让人谴责受害者。公平世界谬误背后的逻辑，就是任何事情都不会是无缘无故发生的。

而事实是有些事就是无缘无故发生的。

世界上很多事情是随机 — 或者至少相对于当事人来说是随机的事件。这么多人买彩票为什么你中奖了？彩票摇号的机制是你完全不可控的，这对你来说就相当于是个绝对的随机事件。老李生活方式很健康，为什么得癌症了？因为产生癌症的机制非常随机。

人们常常会低估随机性，强加因果关系。

一个劳累的程序员猝死了，就说这一定是过劳死，这个逻辑不对。科学方法要求你不但要知道有多少程序员像小赵一样劳累并且猝死了，还得知道有多少程序员一样劳累但是没有死，有多少程序员不劳累但是也猝死了，以及有多少程序员不劳累也没猝死 —— 把这四个数值都统计到，你才能知道猝死和劳累之间的“相关性”。

而且相关性还不一定是因果性。那你说我们抛弃老百姓的见识，严格使用科学方法判断因果关系，搞一个*科学的*公正理论，这行不行呢？也不行。

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另一个错误就是试图用科学方法解决公正的问题。

小明的数学成绩不好。他学习很努力但是很吃力。没有人指责小明，因为他的智商只有 80。他不擅长数学但是可能有别的天赋，也许他处理上下级关系的能力比较强，数学不好长大正好能当领导。

小玲的数学成绩也不好，但是小玲的智商是 120。她只是一做题就爱分心，喜欢看电视，学习不努力。家长和老师都批评小玲。请问这公平吗？

小玲完全可以说我之所以不努力，也不是我“想要”这样啊。我控制不了我自己！我就是爱看电视有什么办法？自控力也是基因和环境共同塑造的，跟智商有什么区别？

科学家会说小玲说的有道理。脑神经科学家罗伯特·萨波斯基（Robert M. Sapolsky）在他的《行为》这本书 [1] 中反复强调，人只是一种动物，人的一切行为 —— 不管是好的还是坏的 —— 本质上都是生理现象；人没有自由意志。正如智商低的人数学成绩差是情有可原，自控能力弱也不应该受到谴责。事实上，一切善行和恶行，都跟某些精神病人的暴力行为一样，都可以用生理机制解释。

那既然我们不应该惩罚精神病人，又为什么要惩罚“正常的”犯罪分子呢？

事实上，科学不但不相信人有自由意志，而且不相信事情有“因果关系”。每天早上公鸡打鸣之后太阳就会出来，你能说是打鸣导致了日出吗？那车加了油才能走，你为什么就敢说是加油导致了车能走呢？是因为你知道汽车的运行原理吗？可是别忘了除了数学之外，一切理论都只是你的信念而已。我们从世界中看到的只是各种现象，科学理论是对这些现象的、规律的、信念。纯粹理性只能告诉你相关性，所有因果关系都是人的想象。

设想王某开枪打死了李某。哪怕这个事实毫无疑义，纯粹的逻辑也无法证明王某应该为李某的死负责。你总要加入一些主观判断。

可是难道说世界根本就没有“公正”吗？

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有些老百姓认为一切事情都必有原因，有些强硬的哲学家则认为任何事都没有原因。这两种思维都不能用来思考公平和正义的问题。为了公平和正义，科学思考者不能走这两个极端，我们应该从“公正世界谬误”往理性的方向进一步，从“纯科学”往信念的方向退一步。

我们必须假设事情有因果关系，假装人有自由意志。因为如果不这么做，你就无法回答“为什么”。

事实上就算你相信因果关系和自由意志，也无法回答为什么。王小明为什么能考上大学？难道仅仅是因为他个人的努力吗？还因为父母和老师对他的培养。还因为社会提供了大学这个地方和高考这个机制。还因为高考当天他的身体健康、市内交通状况正常、他用的铅笔也没出毛病、地球没毁灭……

“为什么”的因素是列举不完的。我们需要的不是“正确的”、而是“有效的”理论。

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计算机科学和哲学家朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）[2] 有两个关键洞见，可以帮助我们思考公正的问题。

第一个洞见 [3] 是，我们真正想要回答的其实不是“为什么”，而是下面这三个问题 ——

1.这件事儿发生了，那件事儿是否也跟着会发生？

2.我这么做会有什么后果？

3.如果当初我没有那么做，现在会是怎样的？

第一个问题是我们对世界的观察，第二个问题决定了我们如何干预世界，第三个问题让我们能够想象一个不存在的世界，让我们能有所创造。珀尔说，光靠数据分析是不能回答第二和第三个问题的，你必须设想一个因果关系模型才行。

你必须主观地假设一个从王某开枪到李某死亡之间的因果关系链条，才能回答像“如果王某没开枪，现在的李某会不会还活着”这样的问题。

你看出来没有？珀尔说的这三个问题都是实用主义的。我们其实并不关心绝对的“为什么”，我们关心的是怎么跟这个世界打交道。这正如你其实不关心一个人的“动机”，你关心的是他的行为模式。

我们其实不关心绝对的公平和正义。我们关心的是怎么利用“公平和正义”这个观念把世界变好一点。

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那在这种实用主义的精神下，到底什么叫“原因”，出了事儿到底应该让谁负责呢？

珀尔的第二个洞见是，因果关系也好，责任也好，都不是绝对的“是”或者“否”，而是一个基于概率的数值。

在判断责任的时候，我们必须考虑两个概率：一个是充分概率，一个是必要概率。简单说 [4]，对于王某开枪打死李某这件事，所谓“充分概率”，就是“在王某开枪的情况下，请问李某死亡的可能性有多大”；所谓“必要概率”，则是“如果王某没开枪，李某就不会死亡的可能性有多大”。

而要让一个人为一个行动的结果负责，他这个行动导致那个结果的充分概率和必要概率都必须很高才行。咱们举几个例子。

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王某开枪导致李某死亡，王某应该负多大责任？如果王某是故意谋杀李某，而我们知道任何人中枪都很可能会死，那么他开枪这个行为的必要概率和充分概率都很高，所以王某应该负全责。

但如果王某是个神枪手，他本来是瞄准李某头顶上的苹果射击，两个人是在做一个惊险的杂技表演，王某只是十分偶然地失手了 —— 可能因为这把枪突然出了问题 —— 那么充分概率就比较低。又或者王某只是被派来杀李某的五个杀手之一，就算他没打中，别人的子弹也会让李某死亡，那么王某的必要概率就比较低。在这两种情况下，王某都有理由只负一部分责任。

警察追小偷，小偷慌慌张张逃跑没注意来往车辆，被车撞死了，警察应该负责任吗？如果警察不追他，小偷确实不会死，所以必要概率很高。但是这件事的充分概率不会很高，很可能是个意外：绝大多数人在路上跑并不会被车撞死。

工厂派周会计去银行取现金给工人发工资，周会计回来的路上现金被抢了，周会计应该负多大责任？这跟当地治安状况有关。如果明明社会治安恶劣而周会计不谨慎行事，他的责任就很大；如果社会上极少发生拦路抢劫的事情，他的责任就应该减轻一点。

某市市长任职期间，该市多次发生重大灾难事故。市长说这不能怨我，每个事故都是因为不同的原因发生的，我有什么办法？他说的对吗？这取决于他在任职期间的举措是否增大了出事故的概率，以及如果不是他 —— 而是换一个“典型的”官员来当市长 —— 事故的概率会有什么变化。

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绝对意义上的是非曲直是无法断定的，我们最多只能指望“有效的”公平和正义。

为什么要惩罚犯罪？其实并不是为了实现真正的公正。我们惩罚犯罪大约是出于三个实用主义的原因。第一，把罪犯关起来可以避免他再次犯罪；第二，惩罚犯罪可以给潜在的犯罪分子威慑和警告；第三，也许在科学家眼中是最不重要的一个原因，是让老百姓获得公平*感*和正义*感*。社会良心可能只是人们的集体想象，但我们愿意继续维护这个想象。

我们明知道人没有自由意志，也明知道纯逻辑无法客观地确定事物的因果关系。但是为了让世界有效地运行，我们假装人有自由意志，并且主观地假设事物之间的因果关系。

这么做只是为了实用。除此之外，在给人断完了是非曲直之后，在夜深人静独处的时刻，你得承认“科学思考”的边界。

### 💡 精华要点
- 我们明知道人没有自由意志，也明知道纯逻辑无法客观地确定事物的因果关系。但是为了让世界有效地运行，我们假装人有自由意志，并且主观地假设事物之间的因果关系。

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