【年度十大图书】理解「边界」、千年科举的幕后、什么是「科学失败学」｜Deep Reading#151
过去三年时间，「Deep Reading」连续推出了三份年度书单：
- 2020 年的年度书单共三期内容，包括 19 本图书；
- 2021 年的书单聚焦让大脑上瘾的植物以及人工智能、计算机的隐喻；
- 2022 年的书单里，不仅关注如何应对普通生活的方法论，还涉及芯片之争和中国现代化发展的微观视角；
某种意义上，每一份年度书单都是这一年心路历程的「压缩包」，而每一本书也是作者对于世界或微观、或宏观理解的「压缩包」。我们用时间和耐心慢慢「解压缩」，在摆脱语言、文化、意识形态的束缚之后，以「原始人」的视角去翻看这些图书，会让我们看到更多理解世界的可能性。
今年这份书单都是 2023 年出版的新书，既有对时代焦虑的回应，比如创造力之困、信息如何传播以及 AI 是否毁灭人类等，也聚焦个体内心的强健之术，比如什么是「科学的失败学」以及如何理解「信心」两个字；与此同时，我还选择了两本探讨「个体生存之道」的图书，分别聚焦大自然铁律与中国帝王驭人之术里的普通个体。
和所有榜单一样，这份年度书单一定带有挑选者——我——的主观趣味，比如没有如何虚构类的图书，也没有中文图书——即便它有中文版本，如果这其中有你不认可的图书，请相信你的品味。
有形与无形的「边界」
「边界」可以是非常形象的概念，如果你曾经去过长城，大概会理解古代中原王朝所构建的「边界」；但「边界」又可能是一种完全的想象体，比如语言、宗教与文化的边界虚无缥缈，却又无处不在。
这本 The Edge of the Plain: How Borders Make and Break Our World（亚马逊 Kindle 书店）并非严格意义上的「边界」历史研究读物，作者很多时候会将厚重的历史与自己的旅行感受结合起来，有意无意创造了一种「无边界」的叙事方式，而作为读者，我们也会在历史与当下之间不断跳转，在这个过程里，时间与文化的「边界」早已消失，只剩下对于人类狭隘恶习的反思。
被「创造力」困住的时代
「创造力（creativity）」是一个极具时代代表性的词，它的出现与流行，和二战后西方，主要是美国的社会需求有关，某种意义上也是一类「冷战词汇」。在当时的语境下，西方舆论会渲染「创造力」如何驱动经济发展，以此建立一个资本主义强于社会主义（比如苏联）的叙事情境。
这本 The Cult of Creativity（亚马逊 Kindle 商店、2023 年 4 月出版）小册子试图挖掘出「创造力崇拜」背后的缘由，特别是在 90 年代之后，「创造力崇拜」正在形成一种类似宗教式的理论，利用互联网的力量，「创造力」变成了一种全新的度量单位，度量不同人群，也在度量不同工作，想象一下，什么是「创造力工作」？
信息传播简史
这本关于信息、知识传播的新书 Knowing What We Know（亚马逊 Kindle 商店）并不好读，作者打破了时间线的叙事方法，将所有材料打乱，并重新分类和排序，于是呈现出一副杂乱而又充满活力的信息与知识传播的历史画卷。
某种意义上说，这也符合信息/知识的特点，因为它本身就是没有方向甚至秩序的传播行为；同时这也是一种历史呈现方式，当事人身处当时的情境，不可能意识到自己的任何一个行为——比如古登堡坚持印刷的举动——会创造一个怎样的未来。也因此，我非常建议各位在阅读这本书的时候，放弃固有的线性思维，也不必从头读到尾，随手翻几页，你会得到智力层面的满足。
热浪如何杀死人类？
在当下关于气候变化的讨论里，「热浪（Heatwave）」成为最流行的词汇之一。2023 年 7 月，地球的平均温度再创历史新高，并还在持续中。
「热浪」是否就是气候变化加速的证据还存在一定争议，但无论气候变化是否会因为持续的高温而加速，一个无可争议的预测是：未来我们将迎来更多极端高温的日子。
关于高温与「热浪」的破坏性，我非常推荐这本新书 The Heat Will Kill You First: Life and Death on a Scorched Planet（亚马逊 Kindle 书店），作者以新闻记者冷峻的叙事方式徐徐展开，你会读到众多普通人的真实故事，他们的生活、生计乃至生命，最终被「热浪」所改变。
在我看来，这本书还有两个值得关注的方面，其一，本书会帮助读者建立起对「热浪」的认知，就像作者所说，「热浪」不像地震或海啸那样具备可见的威力，以至于人们长期以来意识不到这是一种气候灾难。
其次，高温与「热浪」也会加剧社会不公平。富人们不仅可以通过采购昂贵的制冷设备进行室内降温，还会种植更多的树木营造适宜的社区小环境，而且富人们还会迁移到其他凉爽的地区。与之相比，一般民众或穷人则只能承受高温带来的各种社会与经济问题。
什么是「科学失败学」？
从小到大，我们都被教育要接受失败，并从失败中获取经验和教训，从而迈向成功。类似的说法，古今中外，概莫能外。
今年的这本新书 Right Kind of Wrong: The Science of Failing Well（亚马逊 Kindle 书店）也是讨论失败，但作者旗帜鲜明地提出一个观点：并非所有的失败都是平等的，有的失败比另一些失败更失败。
这本书有趣的方面在于，它提供了一个类似「失败学」的学习框架，从失败的类型入手，探讨不同失败类型的特点，并延伸到自我意识、系统思维的理论情境里。作为读者，你会得到一个关于「失败」的完整理论，通过区分不同的失败类型，努力获得正确或智能（作者语）的失败，避免错误的失败。
和市面上很多心理或商业畅销书一样，这本书的叙述框架还是以大量案例——第三方、作者采访、作者自己感受——作为理论展开的出发点，铺垫非常多。如果你时间有限，不愿意翻完整本书，不妨阅读本书的第二、三章节，第二章节重点探讨什么是「智能失败」，通过一群科学家的失败案例，一步步推导出区分智能失败的若干个标准，比如它往往发生在新的领域（你可以将其理解为新失败），或者失败的影响范围尽可能小等等。
第三章则是从「How To」的维度分享一些避免简单失败——这是一种愚蠢的失败类型——的方法，包括心理准备、知识储备以及工具储备等，很具实用性。
被误读的「卢德主义」
今年声势浩大的好莱坞编剧和演员罢工事件，不仅呼吁从流媒体服务中获得更大的收益份额，还进一步向电影制作公司提出要求：必须确保人类编剧在剧本创作过程中的不可或缺地位。这实际上反映了一种深刻的焦虑，即随着人工智能和机器学习技术的快速发展，人类编剧的角色可能逐渐被边缘化或替代。
过去很长一段时间里，我们将这一诉求称之为「卢德主义」，这群人被叫作「卢德主义者」。自 1700 年代中后期开始，一代代的「卢德主义者」就站在技术发展的对立面，不愿意接受新技术，甚至用实际行动——比如罢工、破坏机器——抵制新技术。
但事实真的如此吗？恐怕未必。这本新书 Blood in the Machine: The Origins of the Rebellion Against Big Tech（亚马逊 Kindle 书店）以编年史的形式，重新梳理、挖掘英国在工业革命早期的故事，既有从发明家摇身一变为工厂资本家的财富传说，也有穷苦工人甚至儿童被迫进入工厂，并成为「机器奴隶」的悲惨经历，试图还原早期「卢德主义」的真实故事。
在作者看来，我们一直在误读「卢德主义」，他们并非抵制技术或进步，而是在与不合理的制度做斗争。比如工业革命早期，很多工人缺乏如何使用机器的培训，当他们进入工厂车间面对复杂机器的时候，某种意义也是在用生命换取微薄的收入；更重要的是，由于法律的缺失，工人们的权益得不到有效保障，以暴制暴成了最后选择。
这本书虽然在谈历史，但作者显然希望让读者时刻记住一件事：2020 年代和 1820 年代相比，虽然人类使用的机器发生了天翻地覆的变化，但人与机器的关系并没有根本区别，因为所有的人机关系，本质上都是人与人之间的关系，机器不过只是一种媒介罢了。
千年科举与现代中国
自公元 605 年中国隋文帝创立「科举」以来，这项以选拔平民百姓进入朝廷的制度，不仅改变了中国古代政治活动的组织方式，还潜移默化地影响着一代又一代人的思想，并延续至今。
MIT 斯隆管理学院政治经济学教授黄亚生的新书 East（亚马逊 Kindle 书店），就以「科举」串起了理解古代中国的关键线索，这本书的标题很有趣，「East」各自代表了 Exam（考试或者说科举）、Autocracy、Stability、Technology。
隋朝之后，各个朝代都希望通过「科举」实现王朝规模与影响范围的平衡，这也使得古代中国在公元 600 年后走上了与西欧完全不同的道路：中国出现越来越多的大一统王朝，而西方继续延续分裂与联合并存的局面。
考虑到作者一贯以来的立场，他会反复强调一点，当现代中国无法解决「科举」难题的时候，中国社会与政治会发生怎样的变革可能？作为读者，我们当然不能完全同意这个观点，但不妨碍将其纳入到理解现代中国诸多困境的思考框架里。
绘制自己的「信心地图」
「自信」或「信心」到底指什么？如何确定自己是否有「自信」？你的「自信」又来自何处？面对这些似乎不是问题的问题，我们并没有一个明确的答案，今年出版的这本名为「The Confidence Map」的新书（亚马逊 Kindle 书店），试图帮助读者理解这个「简单而又困难」的问题。
这本书以「确定性（Certainty）」和「控制力（Control）」为变量，提供了一个四象限的分析框架。简单来说，当我们在某件事上同时拥有确定性和控制力的时候，我们就感到自信，反之则会陷入低沉与不自信的情绪里。
作者举了一个很直观的例子——我深感赞同：一个人乘坐飞机出差的时候，往往会在「确定性」与「控制力」之间来回翻转，比如我们往往对出发机场更熟悉，于是拥有了一定「确定性」（机场环境）与「控制力」（前往机场的时间安排）；而在飞机上的时候，「确定性」（抵达时间）和「控制力」（天气、飞行体验）等都严重缺乏，此时的自信度就很低。
利用这个框架，作者进一步探讨了商业、政治领域的多个案例——甚至包括乌克兰战争里的决策。就像作者所言，他的这个分析方法会有非常多的反对意见——毕竟有点过于简化，但他希望能够提供一个理解「自信或信心」的新角度，或者说，一个与 ChatGPT 等大模型对话时的框架。
又一场大洪水？
几乎所有文明的历史故事里都有关于「洪水」的记载。无论是东方还是西方，「洪水」成为远古人类思考毁灭与重建的切入点之一，这本今年的新书 The Coming Waves（亚马逊 Kindle 书店）也是如此，作者 Mustafa Suleyman 是 Deep Reading 前创始人，现在又创建了 AI 公司 Inflection。
正是这样的职业背景，Mustafa Suleyman 的这本书有了诸多看点，比如他把焦点放在「合成生物学+AI」的产业视角里去讨论人类的命运，作者认为，这两项早已存在多年的技术，正在以前所未有的速度结合在一起，由此将对人类社会产生不可估量的影响。
另一方面，与很多科技创业者的乐观心态不同，Mustafa Suleyman 在书中流露出极为悲观的预期，他甚至坦言这是一本直面失败的书，但这并非技术的失败，而是技术所存在的环境、制度以及人类行为模式共同作用下的失败，为了让失败影响的范围小一些，或者让失败更缓慢地到来，Mustafa Suleyman 列出了一系列方案。
我们如何进入数据时代
「Data（数据）」一词最早进入英语词典是在 18 世纪末，在此之后的两百多年里，「Data」逐渐成为一种工作方式、生活方式以及统治方式，如果你想知道「Data」的演变过程，一定要看这本 How Data Happened: A History from the Age of Reason to the Age of Algorithms（亚马逊 Kindle 书店）。
这本书前两个部分很精彩，两位作者以类似编年史的方式，系统梳理了不同时代「Data」的地位，比如它如何成为启蒙时代的关键要素，推动「理性」认知的形成；再比如，它在 19 世纪中后期欧洲民族国家形成过程中所扮演的角色等。
其次，全书第二部分探讨了二战后「Data」的衰落与重新崛起。事实上，无论是阿兰·图灵还是 1956 年提出「人工智能」的那一批人，「Data」从来都与智能无关，所谓的「智能」仅仅属于逻辑与推理，这和当下全球各国积极拥抱大数据——特别是基于海量数据的大语言模型形成鲜明对比，这些变化是如何发生的，你会在这本书里找到答案。
写在最后
2023 年似乎是人类阅读「提速」的一年，借助各类大语言模型的摘要能力，几千字的长文与数百页的图书被浓缩为一段话，而随着大语言模型使用门槛越来越低，我相信很快——或许就是 2024 年——每个人都会拥有一天读完几本书的「超能力」。
但任何一项「超能力」的背后都有代价。当各类大模型成为你和图书之间的「阅读代理」，我们事实上也失去了与图书——无论好与坏——进行直接对话的能力，进而错失那些在阅读过程中逐字逐句产生的、无法预测的思考和感悟。
现在想想，现代人能够保持身心健康实属不易。语言、文化、意识形态与各类技术，形成了有形或无形的枷锁，甚至连「读书这件小事」被变得极为困难，在这个岁末年初，你做好挣脱枷锁的准备了吗？