【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

每一份年度书单都是这一年心路历程的「压缩包」。

【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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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)。

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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?