## 高智商不是制造出来的

现在有个科学梦，说我们能不能用基因编辑的方法改变自己的 —— 或者至少改变我们下一代的 —— 智商。我今天要说的是这可能是一个神话。哪怕从理论上讲，高智商也不可能用基因编辑的方法“制造”出来。而且这背后有一个深刻的道理。

2017年可以说是基因编辑历史上一个重要的年份。个人基因测序的费用已经降到很低，美国亚马逊网站卖的个人基因测序包才79美元。与此同时，已经有人成功进行了针对某种疾病的基因编辑。

那如果基因编辑可以避免疾病，能不能提高智商呢？就像《未来简史》和《生命3.0》这些书说的那样，未来某些人可以改变基因，主动进化，最终成为“神人”。

从逻辑上讲，这个思路似乎没问题。我们有明确的证据表明智商是通过基因遗传的，那如果你能找决定智商的到底是哪些基因，然后你改变这些基因，不就解决了智商问题吗？

研究方法也很简单。你只要找很多很多人，对他们进行基因测序，然后把其中高智商的人和智商一般的人对比，看看这两种人的基因有哪些不同，你不就发现决定高智商的基因了吗？

所以与其说这是个生物学问题，不如说这是个大数据问题。有人已经在做这件事。几年前有个报道 [1]，说现在风头正劲的中国深圳华大公司，已经从全世界招募了两千个智商在160以上的人，取得了他们的基因测序，正在挖掘其中的高智商基因。

我没看到华大这个研究的后续报道，但是最近有个研究发表出来，也许华大被荷兰人抢了先。

今年七月，以荷兰团队为主的几十位研究者在《自然遗传学》杂志发表了一篇论文 [2]。这个研究对78,308个人的基因和智商做了比对，真的找到了影响智商的基因。

他们找到的可不是一个两个，而是52个基因。这不是一个好消息。如果智商是由一两个基因决定的，那我们只要改变这一两个基因就行了，可现在至少有52个基因，这怎么办呢？

更坏的消息是，是这52个基因中没有一个是对智商有强烈影响的 —— 每个基因对智商的影响都远远小于1%。

那我们能不能就干脆麻烦一点，综合调整52个基因，这行不行呢？也不行。

要理解这一点，正好 Aeon 网站12月11号有一篇评论文章 [3]，说“即便智商是可遗传的，我们也不能对聪明进行工程定制”，作者是科学作家吉姆·科祖贝克（Jim Kozubek）。科祖贝克非常懂基因编辑，去年还出了一本相关的书。我来解说一下科祖贝克这篇文章的思想。

咱们先打个比方，比如说棒球。假设你完全不懂棒球，但是你很会数据分析，你想知道美国职业大联盟中哪些球员是最厉害的球员。那你要做的就是分析比赛数据 —— 你把所有球员的出场情况和球队的比分拿过来，看看哪些球员在场上的时候，球队得分高。简单。

用这个数据分析方法寻找优秀棒球球员是可行的，但是同样用这招来研究足球就很不可行。

几年以前有本书叫《信号与噪声》，作者纳特·西尔弗（Nate Silver）以擅长用数据预测闻名，是现在538网站的主理人。西尔弗说，棒球比赛中球员的发挥是独立的，球员之间的配合很少，你做好自己的环节就对整个球队的成绩有帮助，所以容易数据分析。

但是足球就不同了。足球是一个强调配合的运动。球员在这个球队中和队友配合得好，他发挥就好；换一个球队配合不好，他的作用就发挥不出来。

基因跟智商的关系，比球星跟足球比赛的关系还复杂。

各个基因并不是独立地影响智商，智商是各个基因相互配合的结果。而这种配合，复杂到了根本没有办法用计算机模拟推演的程度。

科祖贝克把这个问题和计算机界著名的“邮递员问题”做了类比。所谓邮递员问题，就是给你一张地图，其中有很多村庄，邮递员要从邮局出发，走遍所有村庄送信再回到邮局 —— 你能不能给邮差设计一条最短的路线。这个问题听起来简单，实际非常困难，根本就没有一个算法能解决。

没有算法能解决，意思就是说，就算真的找到了一个解，计算机科学家都无法*理解*这个解。行，这条路线比别的路线短，可是它为什么就短呢？这背后是什么设计思路呢？没思路。

基因就是这样。每个基因起什么作用，并不仅仅是这个基因单独决定的，还取决于它的“队友”如何。所有基因的配合导致了一个人智商高，可为什么基因这么配合就是高智商，你无法理解。

复杂到无法用计算机算法模拟的程度，我们就无法理解其中的机制，那也就无法搞什么基因编辑这种“逆向工程”了。

那你可能要问了。邮递员问题听着挺简单，计算机科学家都找不到通用的解 —— 而基因决定智商的问题比邮递员问题难得多，那“大自然”怎么就找到了这么多高智商的“解”呢？

答案当然是进化。

进化的力量实在是太强大了。有些生物学家认为，到了今天，进化已经把我们的基因优化得非常好了。好到什么程度呢？偏离现有的基因组合，结果只会更差，而不是更好。就好像你抓到的是一副最好的牌，你不会想要重新洗牌。

到了这个地步，个体之间的基因差异，就没有好坏，只有“取舍”。

比如我们专栏第一季有篇文章叫《为什么优等生不能改变世界》，其中提到一个基因叫DRD4。少数人的DRD4基因会变异成DRD4-7R，那你说这个变异是好是坏呢？答案是这取决于生活环境。

如果携带DRD4-7R基因的儿童生活在一个环境不友好的家庭，他就可能是儿童多动症患者。他无法集中注意力，学习成绩会很差，人生可能面临巨大困难。但如果他生活在环境非常友好、充满关爱的家庭，那这个孩子就能够管住自己，同时这个基因变异会让他的人际交往能力比一般的孩子都强，反而是一种优势。

进化到了今天这一步，绝对不好的基因已经没有了。每个基因都是在性能和风险之间做取舍！你增强了某种性能，就可能面临多余的风险。

也许某种基因变异可以让你变得更聪明，但与此同时，它还会让你的脾气变差，那你未必想要这样的变异。同一个性状，在一种环境下是个优势，换个环境可能就成了劣势。

现在基因编辑技术刚刚开始，我们并不清楚这个技术到底能带来什么。如果是为了避免某个特殊的疾病，改变一下基因大概是可以尝试的。但是要说制造高智商，那首先是做不到，其次也是不应该。

我有一个想法，大约所有的问题，可以分为三类。

第一类问题，有简单原因。 这种问题可以用普通的工程方法解决。比如如果有一个人，各方面都很优秀，之所以混得不好仅仅是因为缺少一笔启动资金，那解决方案很简单，借给他钱就是了。但这个世界上有简单原因的事情实在是太少了。

第二类问题，是没有简单原因，很难理解，但可以用大数据分析发现其中的一些相关性。 比如去年咱们讲《人人说谎》那本书的时候，曾经提到过一旦有飓风要侵袭某个地区，那个地区的沃尔玛的某款草莓馅饼干的销量就会上升。为什么是草莓馅的呢？我们不能理解，但是这个相关性非常强，那我们就可以直接利用相关性解决问题，无非就是飓风要来了你要多储备一些草莓馅的饼干去卖。

第三类问题，就是今天所说的问题，既没有简单原因，也没有很强的相关性。 52个基因有用，可是每个基因作用都很小，你还不知道它们是怎么跟其他几万个基因配合的。

对农作物的各种“转基因”，可能是第一类问题。对人类疾病的基因编辑，可能是第二类问题。而“制造高智商”，则可能是第三类问题。

第一类问题是可以理解也可以解决。第二类问题是不理解，但是可以解决。第三类问题是不理解，而且无法解决。

当然大自然还是找到了解决办法，那就是胡乱尝试。有用的就保留，没有用的就淘汰。经过几百万年甚至更长的时间，最后剩下的都是好东西，这当然就是进化的机制。

对第一类和第二类问题，你还可以说“人定胜天”。可是对这第三类问题，你对进化不能不服。这可是大自然用了无数生命换来的答案！ 所谓“敬畏”大自然，大约就是这个意思吧。

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