失败的小说家都在学习社会学。

知识的未来

2019.02.23

本文翻译自 Andrew Abbott:The Future of Knowledge 。译文或有错误。

首先我要感谢社会学系邀我今日下午来做这个演讲。知识的未来这个话题曾逐渐生发于我对学科、研究实践以及图书馆更为专门化的研究之中,后来这个话题则在我对理论社会学的不那么专门化的关切中发展。现在我可以开始将我对这个话题的诸多想法集结起来了,感谢你们给了我这样一个机会。

一、此处无革命

在演讲伊始,我应首先澄清我将不会做什么。我将不会告诉你们当下的知识革命。当下根本就没有知识革命。这是我的第一个要点,我们得尽快认识到它:我们并未处在一场知识革命中;相反,我们一直处在一场相对稳定而连续的全方位的社会变革之中。这一变革至少可追溯到两世纪之前,正是它影响了我们的沟通与知识。
为了证明这一点,我要提醒我们所有人一些事实,一些我们全都知晓或至少曾部分知晓,但却在当下的亢奋中轻易忽略了的事实。我将这些事实概括成三点:人与人之间连结的普遍模式、沟通的特定模式与知识的特定建制。
让我从不同人群间的新连结形式开始,这通常被视为“网络革命”中最具革命性的方面。首先,我们应回忆起十八世纪晚期英格兰的第一波现代的城市化浪潮——连结的这种多样性第一次出现了。城市化随后与农业、工业革命一齐传遍欧洲。今天,我们或许会将城市化当作理所当然,但它其实非常晚近才成为一种大众现象。当我一再列举这些早期变革时,我们会看到这一现象:那些今日我们认为理所当然的事物根本没有那么陈旧,甚至在它的时代具有相当的革命性。城市化只是诸多这样的事物之一。
让我们继续。在十八世纪晚期(拿破仑时代)的城市化进程中,公路与其他连结着整个欧洲的基础设施逐渐发展起来,同一时期的战争使军事及其他领域的人口流动性水平远超十八世纪。仅仅四十年后,1840年代的欧洲铁路已拥有每年数以百万计的乘客。此后又四十年,十九世纪晚期,大量欧洲人口涌向了美国、澳大利亚及那些新的商业帝国。全球范围内的蒸汽船数量激增,这为帝国反过来创造殖民地与宗主国间的人口、产品交换奠定了基础。二十世纪早期的战争导致了人口的急剧混合,随后欧洲人再也无法担负起那些商业帝国,它们的权力下放也推动了这一进程。1950年代后,飞机开始逐渐变革国际联系,航空管制的取消与1980年代后其他变化——它们使得长途旅行普及到发展中经济体内的中下阶层——又加速了这一进程。
因此,那种认为网络促使不同人群间相互连结程度剧烈变化,促使种种差异之对抗产生革命性改变的想法,彻彻底底地错了。任何一个在过去两百年中活到六十岁的人都至少经历了一次或两次不同人群间沟通水平的变革。当然,有一些农村人口从未直接体验过这种流动性,因为他们始终生活在故土之上。然而即便是留守故土,人们实际上也被资源的往来流动与返乡的移民们所改变了。在个人经验的层面上,几乎没有人能够避免过去两百年来不同人群间稳定增长的连结的影响。基于互联网的全球化并没什么不同。
让我们来看沟通的媒介。我们多多少少能找到相似的故事。我们能将这些媒介区分为集体传播的媒介与个体交流的媒介。就前者而言,拿破仑时代便已有如《爱丁堡评论》与《评论季刊》这样代表着社会中上层意见的全国性刊物。到了十九世纪中叶,中产阶级的阅读公共化,大量图书处于流动之中,狄更斯、马里特1等人的小说被陆续出版。十九世纪的最后二十五年,大众教育使得新近接受教育的工人阶级也能够阅读大众报纸与廉价小说。二十世纪早期出现了无线电。二十世纪中叶带来了电视机。在向二十一世纪迈进的日子里还出现了网络。重复一遍,非私人化沟通的范围与即时性基本每四十年就会发生一次变革。过去两百年中,没有任何一个时代,一个人能够不经历至少一次沟通革命而活到六十岁——许多人经历了两次,甚至有一些经历了三次。我的父亲出生在没有无线电的世界,他经历了无线电与电视机的出现,到2007年去世时还拥有着一个常用的网络账户。通讯革命已是他生命中的寻常部分。
就更私人化的沟通形式而言,英国的廉价邮政可追溯到1840年代。它使得跨越广阔社会阶层的即时沟通成为可能。此外,1840年代不仅带来了前文所述的铁路,还带来了电报这一不可避免的伴生物。作为那个时代的 iPhone ,电报使活动与经验的协同达到了新的水平,仅仅二十年前,这一切还完全无法想象。最初仅为社会精英所用的电报很快被其他阶层所使用。十九世纪末尾,电话在私人领域间的联系开始了自己的革命,尽管如克劳德·S·费歇尔(Claude Fischer)所呈现的那样,这是一个渐进的过程。有趣的是,电话恰恰显示了一种相对持久性。到了二十世纪中叶,电话仍未如人们所预期的那样「遭到革命」,反而在持续拓展着其长途通话的范围,直到美国电信垄断的瓦解使得长途通话价格骤降,长途通话变得稀松平常。随后的1990年代,数据革命到来,今日人们习以为常的「随时随地」进行语音与数据交流的沟通方式就此产生。
所以,正如我们所见,不论是大众传播还是私人沟通,不同人群间的沟通水准多多少少都处在持续的「革命」之中,沟通的模式亦如是——唯一的例外或许是占领了王座八十年的电话。
最后,那些创造、储存与检索知识的建制也多多少少经历着持续的革命。自拿破仑时代起,它们同样每四十年或更短的时间便会经历一次革命。作为一个物理上集中了学术及其严谨性的革命性的知识结构体,现代大学起源于十九世纪初的德国大学改革。十九世纪中期,科学期刊与索引百花齐放,最终分流为诸多文摘期刊。十九世纪晚期,杜威的十进制图书分类法使得按主题浏览的研究策略成为可能。同一时期,霍勒瑞斯(Herman Hollerith)的穿孔卡系统2将全美人口调查资料整理所需的时间从六年降至六周,这革命性地开启了量化调查的可能。编纂《牛津英语词典》这类群策群力的行动和现代的学科专业化也出现在这一时期。十九、二十世纪之交,至少在美国,第一个国家图书馆目录系统出现了,这就是那个时代的「世界图书目录系统」(Worldcat),其初版在1930年代中期接近完成。1920年代,美国所有主要的图书馆均提供了完整的国家期刊清单与馆藏。1940年代,缩微胶卷、计算机和第一个电子化的关键词索引出现了。1970年代出现了第一个电子化的引文索引。在此,我们也是每隔二十到三十年就会看到一次革命。这还只是人文学科与人文社会科学的工具。自然科学方面的的变化更快。
没必要列举更多例子了。一个简单的事实是,自十九世纪之交以来,每隔几十年人们就会更新并掌握主流的组织、索引和检索知识的方法。任何一个在过去两百年中有着四十年职业生涯的学者,在其职业生涯中都至少经历了一次或两次知识生产的机器和工具的重大转型。因此,我们今天的体验一点也不特别。
让我稍作总结。鉴于我所讨论的各个领域的变化节奏交错不一,过去两百年中任何一个活到五六十岁的人都不可避免地经历了三次或四次在社会互联、沟通与专业化的知识建制方面的重大转变。他/她不可避免地带着惊异与新的多元的人群进行接触,与他/她年少时更加简单的世界相比,这一切似乎势不可挡。他/她必然在大众传播——也极有可能在在个人通讯——方面看到了同样无法抵御的变化。在知识生产的方式上亦如是。或许有那么十年,一个人可以假装一切照旧,但那些转变总是随着时间而逐渐展开,因此在过去的两百年中的任何一个时刻,只要一个人没把头埋进沙里,他就不得不注意到世界知识的快速变迁。不仅如此,由于这段时期中人们的预期寿命至少增长了二十岁,他们在一生中也就不可避免地经历着更多的这些变化。
现在所有这些人 ,至少过去两百年中的所有世代,都感到他们自己所经历的变革是最伟大的,使之前所有的变化都黯然失色。自然,只有当变化呈指数状且斜率不断增加时这才可能是真的,而只需统计所有可计数的东西,例如已出版的书籍、发表的文章或网络会话的数量,我们便可轻松找到这一指数的统计证据。然而所有这些证据都忽略了另一些事实:今天出版的书籍实际上很可能无人问津,发表的文章中有许多放在五十年前根本就无法出版,而网络对话只是取代了过去在走廊或操场上的交谈——那些统计数字可能毫无意义。
事实上,我认为变化速度在不断加快只是一种幻觉。那为什么我们都相信它?在我看来,这种信念不过是生命历程的造物。对儿童和青年来说,时间过得很慢,他们不可避免地认为其诞生的世界已被给定了基本类型与结构,即便他们的父母同样经历过一个过渡与变化的世界。我们生活的时间越长,每一年的重要性便越低,五岁时候的永恒不过是三十岁时的几个月、七十岁时的一眨眼。 随着年龄的增长,世界似乎不可避免地变得越来越快。
可以肯定,随着年岁渐长,大多数人逐渐意识到,那些年少岁月中一度坚固的事物不过是海市蜃楼。我们本该认识到改变是稳固而持久的,可我们并未如此,反倒是找回了年少时学到的主意:历史发生于连续却不同的时期中。我们将历史的发生分期是因为社会叙事的逻辑迫使我们这样书写,因为实用的教育学的要求使我们几乎只能以这样的方式教学。
然而「时期」并不真的存在。按时期书写的历史强化了这样的观念,即对给定历史时期的型塑而言,只有特定的几个特征是重要的,并且这些特征往往落在一个狭窄的时间段中。因此,这样的历史忽略了那些已从台前走过的或尚未从舞台两侧登台的人。自然,除了其占主导地位的时期,这些人依然活着并且始终是活跃且重要的社会成员。举个局部的例子,想想魏玛时期,其时其人看起来都如此独特和特别,可也正是这批人,他们中大部分同样经历了此前的一战、联盟的分分合合与帝国间的剑拔弩张。事实上,1933年的人口中有近四分之一的人都经历过俾斯麦担任总理的时期。历史时期并非断裂的,而是连续的,相当程度上,历史中的人亦是如此。如果我们明白了这一点,我们便不会将历史想象为一系列静态的时期,而是持续的变迁。
不妨这么想,当我们阅读《傲慢与偏见》时,我们总认为伊丽莎白与达西生活在一个庄严而一成不变的乡村世界中。这个世界属于马车与财富、英俊的军官与热切的少女,还有达西先生那位于遥远的德比郡彭伯里的庞大产业,与更凸显其完美的伦敦的四季。当然,简·奥斯汀只说了他们走到一起并迈入婚姻的故事,她没能活到可以写下他们婚后生活的时代,不过我们却可以——到达西夫妇接近六旬时,铁路将蜿蜒穿过彭伯里;他们的房客将接到电报,让他们速赴伦敦;邻近的产业将被一个印度富翁买走,用来放置他带回的梵文著作;本地中产开始阅读盖斯凯尔夫人(Elizabeth Gaskell)犀利的社会批判小说;而彭伯里图书馆里那些庄严地摆着一排排皮革装订的经典著作的架子,也将填满五花八门的材质装订的图书,这些书不再靠大小规格和漂亮的装帧排列,而是新颖地按照各种各样的主题分门别类。这就是《傲慢与偏见》里的男女主角在持续而无情地变化着的世界中的未来。
但愿我已使你相信,并不存在一场突如其来的知识革命,具体点说,在我们与多元的人与物的接触中,在我们的沟通模式中,在我们专业化的知识模式中,并不存在这样一场革命。当下的革命不过是一场由来已久的渐进转型进程中的最新进展。那么,思考知识的未来便不再是强调过去几年甚至几十年的变化,而是要理解人类不断变化着的象征生活中正发生着更大的流变。
我最终要这么说:我们确实正处于潜在的转折点之上。不过这一潜在的转折点的浮现并非因为某种特定的技术或划时代的社会、文化变化。相反,它在一瞬间浮现于这些更大的不同流变开始交汇之处。这些交汇有时带来了剧变,事后观之,似乎成了重要的转折点;有时却悄无声息地溜走。正如我在别处曾说过的那样,世界的剧变不仅需要社会结构这把锁的弹子被顶成一排,而且还要有人将钥匙放入并转动它。我认为,这种转动或许会在当下发生,而由于我并不喜欢其后果,我希望防止有人转动锁中的钥匙。

二、长期的流变是什么?

让我们转向那些长期的流变。在我看来,正是它们产生了当下不寻常的交汇。而要讨论它们,我们就必须从最新的工具与指标之中脱身,问问我们自己,到底什么才是那些持续了五十上百年的,关于知识的更加广泛的变化。
我想借四个基本要点来概括这些变化,它们分别是求知(knowing)的主体、求知的客体、求知的行动与求知的结果——主体、客体、行动、结果。在英语中,这些可以很简单地表现成动词“知道”(know)的四种变形:知者(the knower)、已知(the knowen)、求知(knowing)与知识(knowledge)。我使用英语动名词“求知”作为我的核心理论术语很重要。对我来说,行动比主体或结果更重要。具体说来,求知比知识本身更重要。由此,我演讲的主题实际上是求知的未来,而非知识的未来。我要说,不过是因为那些最近的变化——我即将谈到它们——我们才会认为知识的未来与求知的未来一样重要。
我要把求知的四个方面(主体、客体、行动和结果)从它们康德式的秩序中略微抽离出来,因为我将从知识的客体而非主体开始,然后是结果,最后到行动本身。除了希望以求知的行动作结之外,我并没有解释这一顺序的有效理论,相当程度上,这一顺序是为了避免某些特定的重复,这种愿望决定了它,因此它也就和我的实用主义立场有些关系——不过对于那些熟悉柯尼斯堡的圣人的方法的人来说,这或许有些奇怪。同样需要注意的是,对我来说,确认这些变化带来了什么并不重要,重要的是确认何处才是施以影响的最佳位置,让我们能够带着敬意介入对真正卓越的求知方式的保护。因为,在大多数这种情况下,潜在的变迁的主要“原因”并非单一的,而是许多事物的交汇,寻求一个终极原因并没有什么意义。我们的目标是行动。

A.求知的客体

让我从求知的客体,也就是「已知」(the knowen)开始。在我看来,这里主要有两个长期变化。
第一是求知的主要内容从自然世界转向社会世界。当然,人口普查与税务登记由来已久,但真正有效的人口普查与税收系统却是十九和二十世纪的产物。或许更重要的是,自十九世纪起,经济领域的大肆扩张正是基于金融信息与记录处理的同等扩张,而福利国家的扩张也要求同等规模的对于受益者与潜在受益者的具体而微的了解。二十世纪下半叶,消费信贷在扩张,消费体系也逐步转向无现金系统,后者奠基于对资金往来信息的持续收集。尽管这些数据中的大部分都是被动收集的,但当二十世纪后半叶,计算机存储器和算法手段能够处理这些数据时,我们所拥有的关于人类的信息显著地超过了任何关于存在着的非人类系统的信息。某种意义上,我们现在最了解的就是我们自身。
第二个巨变正源于此。知识过载的水平一直在稳步上升。第一个例子是,我们可以即时访问到更多东西。在简单的内容方面,「已知」较原来更为庞大。某种程度上,这就成了一个求知的手段变化的问题:储存、记录,等等等等。伴随着大型图书馆、霍勒瑞斯穿孔卡、微缩胶卷和半导体储存器的出现,在过去两百年里,这种增长漫长而持续。而过载也如影随形,毕竟仅文艺复兴时期伟大的人文主义者亨利·皮耶雷斯(Henri Pieresc)3的收藏就包含了十万封书信。或许人类的知识系统总是产生大致相同的过载水平。尽管如此,相对过载的扩张速度似乎正逐渐增加。这么说或许更合适:我们并没有增加对某些特定知识对象的细节的了解,而是逐渐将那些对象分解为更新的、更小的对象。这一变化与过载关系并不很大,它更关乎那些越发具体而微的已知事物的数量级。
因此,在我看来,我们知识客体的巨变有二:其一是我们对我们自己和我们的社会生活的倍加关注,其次是信息的相对过载与知识客体的不断分解齐头并进。

B.求知的主体

求知客体的变化被求知者(也即求知主体)的变化所补充。这里一共有三个大的变化。
我把第一个变化称为社会化求知者的兴起。十九世纪的典型知识模式是手工艺式的。当然,地方、区域、国家各层级都有知识团体,根据组织水平,它们通常每月或每年一聚,鲜有能够宛如「周六俱乐部」每周一聚的。即便最发达的国家中也少有集体性的知识机构——少数几个巨型图书馆、几个主要的博物馆、一些研究型医院,或许还有半打雇了长期工作人员的非大学的研究机构。在德国,十九世纪的大学里有研究机构,当然,别处就没有了。总的来说,只有在少数几个中心内,学者能够与其他学者一起工作,并在面对面的交谈中积极交换意见。绝大多数的学者则独立完成大部分工作,并通过学术出版系统中的印刷品(书籍或期刊)分享其工作成果。知识分子的集体生活以印刷为基础,而印刷的相对稀缺性和重要性则意味着学者们需要长期独立工作,产生数百个中间结果,直到达到他们认为适合印刷的那个重要产出。
不过,在二十世纪的过程中,典型的求知者变得更加社会化。在某种程度上,这不过是集体性研究机构数量增加的一种反映。大型工业实验室的兴起可追溯到二十世纪初,到第二次世界大战前,单一实验室人员可以达到一百名甚至更多。美国大学采用了学部制,这使学者得以在日常生活中进行密集而实质的讨论。第二次世界大战开启了「大科学」的时代,成千上万的学者共同致力于大型武器项目。在二十世纪中叶,除数学外,协作研究在整个自然科学中成为准则,并且也传播到了社会科学领域。尽管这种传播的部分原因只是美国脱离了研究主管将所有研究的荣誉都归于己身的学院制,转向一种更为民主的,助理教授、研究助理,甚至研究生都可以分享这份荣誉的系统。(同样的事情也发生在电影中。想想五十年代电影的人员名录——五到十个演员、制片人和导演——再想想2000年代,主演的发型师的助理与木匠一同出现在了第二组人员名录中。)
人文学科与部分社会科学也缓慢而不情不愿地跟上了求知者社会化的进程。1960年代的现代化时期,社会科学中出现了大型合作项目。工作稿和其他形式的“对话式”出版物(与科学家们的PNAS类似)将基于协作、群体的求知的质量提高了至少半个世纪的水平。但是与应用型研究相比,社会科学中基础研究的长久声望使手工艺式的偏好在其研究中仍占据着主导地位。人文学科也一样。人文学科中大型合作项目的历史较为偶然,可以追溯到牛津辞典的众包与1930年代约翰·曼利(John Manly)和埃迪特·李凯尔特(Edith Rickert)希望开展一个确立乔叟定本的宏大项目。不过直到数字人文时代来临前,真正的合作项目早已无处可去,而数字人文不过是人文工作的科学化过程,在任何传统意义上,它都不像是人文学科的一部分。在绝大多数人文学科中,手工艺式的生产仍占主导地位。
因此,求知者在科学研究中变得更加社会化,在社会科学中变得有些社会化,在人文学科中则只是略微社会化。然而,更重要的或许是,至少在美国,群体思维在学生中越来越占据主导地位。美国强大的教学趋势偏好基于群体的支持性学习环境,而不是个人主义和竞争激烈的学习环境。这似乎是美国学校普遍女性化的一部分——现在很明显,在各个教育水平上,美国女性取得的成就都超过了美国男性。无论其初始目标是什么,学校对社会化求知的压力在学生看来只意味着对图书馆小组学习室的需求,而并非真的理解诸如从他人那里获得答案意味着什么这样的问题。
总之,在过去的五十到一百年中,求知者性质的第一个重大变化是逐渐从手工艺模式转向集体生产。这在科学中最引人注目,在社会科学中也有所显现,并且越来越多地出现在课堂上的初学者中。
学生追求基于团队的求知的大部分推动力来源于一种期望:现代社会中最高教育水平的群体具有如下受雇特征——集体工作与协作环境。这是求知者的第二个大变化:作为知识主体(即求知者)的组织的出现。在过去的五十年中,专业实践中个体单打独斗的比例急剧下降,专业生活已经由大型的,通常是多专业的组织主导:如医疗中心、建筑和设计公司、会计/咨询公司。律师事务所中仍有纯粹的律师,但专业机构中已出现越来越多的具有第二学历的律师——例如科学家兼职专利律师、会计师兼职税务律师、经济学家兼职通讯律师等等。应用型的社会研究同样经常具有一支由经济学家、医生、护士、社会工作者与社会学家等人组成的广跨学科的团队。这种多学科团队有时也能在纯粹的研究中找到,但值得注意的是,在那种情况下,他们的治理更加民主——一个有数千名研究员的大型物理实验并非由公司结构,而是由监督委员会进行管理。
然而,在大多数这些组织中,潜在知识的形式实际上被编码到了组织中的分工中,因此组织本身就是知识的主体。医院就是这方面的典型例子,它将治疗干预与个人护理、支持分开,强加给患者一种可怖的,为了几十种不同的原因向几十个不同的专家重复解释自身的经历。此外,在许多情况下,这些跨专业组织声称拥有其工人的知识,这一点从工程师签订的的非竞争性条款中可以明显看出,这些条款禁止工程师在拥有「专利知识」的情况下辞职。
如果现代世界的许多知识实际上隐含在包括了惯例、技术和劳动分工在内的知识组织的结构中,那么更多的知识则存在于商品中。这确实是现代求知者中的第三个,或许也是最大的变化:现代求知者往往是物而非人。
像前面提到的许多趋势一样,这个趋势至少持续了两个世纪。听诊器曾经是为医生预留的先进医疗工具,现在则实际由护士来使用它。学生也不用再背记算术表,而是按下计算器上的按钮。工程师不再困扰于计算。积分表可以追溯到十九世纪初。加法机和算尺均起源于1890年代。袖珍计算器则在1970年代取代了它们。也许更重要的是专门知识的整体商品化。一个极好的例子是推论统计,从1920年代发现以来,仅仅二十年它就从原始证明被编篡成了新手可以直接使用的公式,并在1970年代中期被写成了连数学呆瓜都可以用的计算机程序。今天,我们在条道路上越走越远:现代医学中的一大部分已被类似的商品所具形化了——如果它们还没有取代那些习惯于操纵它们的医生的话。
重复一遍,列举或许是无止境的,关键是要强调现代世界中知识商品化的快速性。而所谓的知识商品化便是将一个训练有素的人类思维的活跃过程化简为一个某人并不清楚其正确应用条件或要求的被动的黑盒。在这种情况下,我们不应该把人类用户称为求知者。是机器在求知,而它的结果只有在适当的输入和输出下才是正确的。这也是现代求知者特征长期而稳定的发展趋势。这个求知者不仅更可能是一个群体或组织,而且更可能是一个物,它承担着个人所无法处理的求知的复杂性,而个人则因此无法透彻理解求知的过程。
因此,求知者方面有三个巨大的变化:社会化求知者的兴起、组织作为求知者的崛起,以及物作为求知者的重要性的愈加凸显。

C.知识

现在我要转向求知活动的结果,也就是「知识」的变化。我想在这里强调一个主要的变化,与其说变的是「已知」的数量,毋宁说是其性质。这一性质的变迁应部分归功于意识形态的变化,不过肯定也是求知模式的变化的结果。我接下来将谈到这一点。知识正变得越来越像商品。
这一变化部分确如马克思的「商品化」的字面意思:资本家越来越多地尝试拥有知识,使其成为私有财产。不过其中也有一部分指向我们用「知识」一词去描述我们的社会收集到的大量随机事实,随着我们发展出这样一种算法,它能够从最不可能的混杂的认知中挤压出模式,那些随机事实已被转化为「信息」。这一变化的另一部分来自教育和测试系统中不断增大的理性化压力,它们迫使知识转入商品形式,因为商品化的知识是最容易检验的,也是对许多人来说最为公平的。
因此,这种向知识—商品的转变仅部分地存在于我们所创造的社会世界中,但却主要存在于我们的头脑中——作为一种从资本主义的内在逻辑与自由理性两方面出发的思考世界的方式。知识—商品的存在最为显著的两个场所是商业世界和教育世界。我将依次进行讨论。
在商业世界中,将知识转化为财产的尝试不仅包括特定的物理发明,还包括算法和化学组合。数代学者在共同努力甚至可说是共产式的努力之下产出了大量知识,诸如谷歌这样的组织却相当有效地将这些知识转化为了可以收取资源租金的私有财产。因为新自由主义的大学管理层推动着学者间的竞争,这种竞争要求他们寻找最快速的方式去访问那些正是由他们自己自由构筑出的知识造物。毫无疑问,如果可以对康德、费希特或里尔克的特定解释施以版权保护,肯定会有人试图这样做。对所有权的绝望追求自然会遭到互联网的叛逆及对版权的越发藐视的削弱,将整个领域转变为一场在著作权与盗窃之间的宏大争论,而这正与意识形态相契合。
这种争论已然构成了某种事实,并且源于如下事实:我们的财产概念是以土地为基础的,而任何传统意义上的知识都与土地不同。知识本质上是共同的,就此而言,也不可避免地是社会性的,尽管它最强烈地表达为我们传统上称为「思想」的那种过程,而这一过程发生在一个人的大脑中。即便大脑中完全充斥着来自社会的思想、事实、论点与推理路线,但它仍将这些东西重新组合、改变(乃至误解),将那些或愚蠢或天才的结果返回到社会交往之中。在任何意义上,这个过程中都没有类似于土地的东西,这就是为什么知识产权法本质上是个矛盾。但是,资本家错误地相信思想可以被拥有,而他们正是知识商品化的核心力量。
让我接着进入知识商品化现象的另一个主要生产者——教育系统。教育商品化有着悠久的历史。牛津大学的导师制源于雇用填鸭式教师的实践,这一实践旨在帮助学生通过19世纪中叶的改革者推行的残酷考试。请放心,那些填鸭式教师教会了考试——不过也仅此而已。尽管此后牛津大学的导师制逐渐远离了商品化进程,但二十世纪的考试制度却向其走去。
现代教育测试的历史是众所周知的。它始于一百多年前,并在过去一个世纪中迅速发展。许多人将这一进程看作一种变迁过程:从具有强烈文化约束的求知模式的测试转向因更加抽象而更加公平的强调思维的测试的过程。然而在能力测试与成就测试之间存在着持续的尚未解决的张力:前者理应测量个人的一些超越的、非经验化的素质,后者则用于衡量为社会与教育环境带来的正面影响。从社会的角度来看,成就测试是重要的,因为测试的社会功能是将下一代分配到大规模的复杂分工系统中,人们认为这一系统是松散地为精英所主导的。而这一事实始终迫使测试去衡量特定的知识点。正如我们所知,与推理能力测试相比,商品化内容的测试始终相对容易、可复制且具有潜在公平性,因此对向商品化内容的偏移几乎是不可避免的。测试中固有的压力已与教科书相结合,至少在最近四十年,教科书一直由具有纯粹商品组织的营销公司所设计。因此,教育中的商品化具有悠久而有力的历史。
考试的非同寻常的重要性迫使学生顺应这种趋势,结果便是,即使是像我们这样庞大的国家中最优秀的学生,也带着这样一种信念进入了大学,即认为他们将在那里学到的东西就是内容本身。当我在他们的第一堂课中要求他们写一篇以「我需要在大学里学到什么」为主题的文章时,只有少数人告诉我他们无法想象他们需要学习什么,可教育恰恰意味着获取学习之前无法想象的模式与复杂性。大多数学生给我一长串特定主题和内容,基本上是在重复课程中的主题列表。当我告诉学生,我们阅读亚当·斯密、卡尔·马克思和埃米尔·涂尔干并不是为了知道他们说了什么,而是因为「尝试」着理解他们所说将教会我们如何阅读和思考时,学生们震惊极了。
因此,朝向知识商品化的偏移已在经济系统、教育系统,更逐渐在学生之中扎下深根。这种偏移的最危险之处在于它可以自证其质量。在某些特定时间点,我们拥有生产知识的技术。 我们了解它们生产的是什么,我们有标准来定义生产的质量,我们还可能会觉得我们正在优化这一生产,这对我们来说就是知识。现在假设有人发明了一种技术,这种技术可以使生产过程中的大部分自动化,并生产一些在旧的标准看来可能有八九成「好」的东西。这项新技术将以其产品淹没世界,人们会开始相信,这一技术生产的一切都是知识,换言之,新产品将成为知识的范例,而且没有其他的或更老的尺度能够说明, 这个新产品实际上并不如我们曾拥有的东西那么好。知识—商品的概念正具有这种自我验证的品质。
一个常见的例子是现成的统计软件包。在二十世纪五六十年代,你真的需要认真地学习概率论以进行任何类型的统计分析。你了解统计中涉及到的假设,你会立刻注意到荒谬的统计结果。你会亲手发现,搞错事情是那么简单,比如用异常值驱动你的分析,抑或是不恰当地在I类和II类统计谬误之间进行权衡等等。广泛运用的统计软件包的到来意味着那些对上述事情无甚了解的人也将经常进行统计分析。他们产出了质量低得多的统计结果,因为他们对这些方法背后的假设知之甚少或根本一无所知,然后当这些假设未被满足时,他们也并不知道发生了什么。为了结果的可靠,统计学家会进行「稳健性」测试,以保护他们免受其愚蠢行为的影响,不过自然,新手也继续滥用着这些测试。他们中的大多数人都不知道,即便不存在实质意义,统计结果也可以是显著的,在大数据时代,这已经成为了一个灾难性的问题。
最重要的是,所有这些半吊子统计学实践者已经生产了许多结果,跑了数百个模型,以至于由奈曼(Jerzy Neyman)等人发展出的统计显著性的原本含义已经完全无关紧要了。可是新的生产过程淹没了老一代人,他们清楚那些工作中的大部分毫无意义,并且其实际的可靠性——更别说有效性——远不及类似方法在二十多年前细心的专家们手中所能达到的水平。于是整个社会科学中对知识的新定义实际上已变成了「根据这种新模式所生产出的所有东西」。
这是真的,不过也只有假定关键在于生产知识商品——文章、书籍、工作稿,所有那些新自由主义的管理者们计算并且在他们色盲般的眼中构成了「卓越的知识」的东西——这才是真的。事实上,大多数新的「知识」都是垃圾。事实上,在我自己的,同时也是在许多人看来是世界上最好的社会学期刊上发表的大多数结果,可能都毫无意义。以真正的知识标准而非新自由主义管理者在文章数量上的标准来看,绝大多数这种新的「知识」都是垃圾。但我们仍称之为知识,并宣称「社会学知识的发展比以往任何时候都快」。
当然,这份虚假已是公开的秘密。我的同事们也和我一样想,可我们都被迫加入这场舞蹈,结果是无关紧要的且带有错谬的著作大量在增加,而非知识的进步。在先验的知识理想方面,至少在社会科学中,真正的知识并未前进得比过去几十年快上多少。在一些技术领域,进步确实很快。药物发现就是其中之一。不过这也并不奇怪,因为这一领域的投资金额已接近第二次世界大战中在武器研究上的投入。但基础生物学并未按照革命般地速度前进,我们仍在研究现代综合与DNA发现的细节和意义。我们确实有了多得多的商品,但却未必有多得多的知识。
对我来说,知识不是商品,而是最好的认知模式所产生的一切。让我转向求知模式的变化。

D.求知行动的变化

在讲述商品化的统计学时,我已经深入到了求知的话题内部。因为正是统计学的商品化容许了一种统计学式的「求知」方式,而这在四十年前根本没有被看作是「求知」。不过对我来说,由于我每年日常教学的一部分就是给入学首年的新生讲授「社会思想导引」,所以求知方面的变化最清晰地体现在这群十八九岁的学生之中。
在大多数情况下,这些学生认为学习某个东西就是知道一个链接。这就是说,他们的主要知识模式是「发现」,因为他们在互联网上「发现」的时间比他们在学校的时间长得多,并且事实上,他们早在能够阅读之前就开始「发现」了。例如他们认为阅读就是「发现」,去发现亚当·斯密的著作中真正重要的五六个句子,因此他们可以忽略其余的部分,并径直将之当作是无关紧要的琐碎细节,而不是使论证得以具有说服力与价值的议论与证据。如果你要他们别在阅读的时候划线,他们就会毫无希望地陷入迷茫。对他们来说,阅读就如网上冲浪一般:主要是种过滤掉无关紧要的东西并找到重要内容的练习。他们的确不相信「所有其他的东西」是重要的。这就是他们划线的原因。
这种「以发现为求知」的模式自然与一种意识有关,即知识是由可发现的商品构成的。并且往往,由于他们的「寻找」模式可追溯至童年早期,他们想象的寻找对象就是事实、内容及离散的信息。事实上,他们认为求知可以被定义为寻找信息,而大学只是让他们更精于此道。他们坚信,像博尔赫斯的巴比伦图书馆一样,互联网涵括了一切:对《傲慢与偏见》的正确解读、对卡尔·马克思的极简概括、重要有机制品的终极清单,诸如此类,不一而足。还要记住,我任教于世界上最好的大学之一,我的学生是全美国,甚至逐渐可说是全世界上最好的学生。我不是在谈论那些愚蠢的学生。
请注意,恰如我至今为止所说,这些学生所谓的「求知」概念中根本没有包含真正的论证意识。如果你问他们亚当·斯密的论证,他们会给你一个清单,实际上就是一排要点,因为他们一生中已经看了太多幻灯片。这些要点中的所有东西都是亚当·斯密说过的,甚至可能是其所说的关键所在。但是它们之间并没有逻辑联系,因为事实上,学生们并不认为论证是一种复杂的逻辑句法,而是视之为一列清单。
「以发现为求知」与「以列表为论证」的观念是一种更大的模式的一部分。这一模式即是,我们的孩子带着一种强烈的算法化的求知认识长大。这并不是因为他们真正理解了梅特罗波利斯算法4或豪斯霍尔德变换5中固有的巨大力量,而是因为,举个例子,他们与计算器而非乘法表一起长大。
但是这种算法化的求知模型意味着他们没有关联性的求知模型,因为想要有效地进行关联性求知,你的脑子里必须充满各种知识——事实、概念、记忆、论证——它们的功能就像许多小钩子一样,抓住从你面前经过的材料中的东西。可是靠着他们算法化的知识观念,我们的学生实际上并不认为他们的脑子里需要充满这些小的关联性的钩子。他们不愿意背记东西,把大部分闲暇时间花去在网上徘徊,并用转瞬即逝的消费者信息填补他们的思想。他们迅速擦除了这些记忆并为此感到自豪,正是这使得他们活在当下。因此,他们实际上并没有准备好运作关联性的心智,协作从未成为他们思想的中心。
这就是我们的新生们眼中的求知:关乎寻找事物和制作列表,关乎运行算法而无需任何长期记忆堆栈。现在让我谈谈我们今日发现的其他求知方面的趋势。
显然,这些趋势中的第一个已经出现了:知识的显着增加不是由我们,而是由机器完成的。现代计算方法具有真正巨大的力量,其理论基础相当古早,可以追溯到1940年代,彼时梅特罗波利斯算法和蒙特卡洛方法刚被构思出来。但是我们现在已有机器在以难以想象的庞大的规模应用着这些方法,其中有两种应用似乎特别突出:第一种就是蒙特卡洛革命,即能够完成规模和细节惊人的模拟;第二种则是在极其嘈杂或稀疏的空间中搜索微弱信号的能力——正是这种计算机技能创造了诸如制药革命、个性化广告、基于视频与文本的恐怖分子检索,更不必说现代世界中任何形式的隐私的终结。
然而计算机并不擅长想象。它们在国际象棋中的实力完全来源于对可能性的暴力评估,那些具有无限组合且由想象力驱动的游戏至今仍躲避着它们即可为证。计算机也难以像典型的人类思维那样处理关联性知识,而且在思考时也并不调用情绪,这可能是个致命缺陷,因为传统的人类求知与情绪和其他身体功能、活动密不可分。
但是,计算机在生产高度规则的商品化的「知识」方面取得了成功,这种成功往往将我们的「求知」概念推向了计算机最擅长的那种:基于概率的模拟和基于严格的规则,并在关键区域辅以随机化的搜索。因此,许多人文主义者都期待着「数字人文」的丰功伟业。 然而,早在四十余年前,柏拉图作品的撰写顺序便已被计算机方法解码,六十余年前,托马斯·阿奎那的作品就已被关键词索引,可这些「发现」并未对柏拉图和阿奎那的学术和反思产生丝毫影响,因为使用数字方法可以发现的那类东西并不是人文学科真正的兴趣所在。我们不关心柏拉图撰写对话的顺序。我们关心它们的意思。电脑可不会告诉我们这个。
提到数字人文学科就让我想起了求知方面的第二次重大改变,它仍与许多别的东西有关。那种观念认为基本上只有一种求知的模式,这种模式或多或少与现代科学有关,不过并不是今天实践中的那种科学,而是二十世纪二三十年代的一些作品中近乎死板地对科学思维的滑稽模仿——如布里奇曼的操作主义6,维也纳学派的逻辑实证主义,以及莫里斯·科恩(Morris Cohen)和欧内斯特·内格尔(Ernest Nagel)的美式实用主义。现代社会在科学方面压倒性的投资和计算机化求知的主导地位对求知的方式产生了巨大的影响。一个极好的例证是,经济学学科从对人类生产、消费和交换之本质的深刻且相当具有普遍性的反思,转变成了相当狭隘的社会工程式的对一种非常特殊的「经济」的痴迷——不仅如此,它还将这些规律当作科学真理般,每年传授给数以千万计的毫无抵御能力的学生。
许多此类「万金油」式的改革都源于这样一种社会科学:它已被福利国家用评估成败的统计任务所占据,而这又将社会科学自身推向了狭隘的操作主义。同样重要的还有人文学科的自杀,至少在美国,人文学科已经从对人类文化本质的广泛的多少有些学术化的追问,大规模地堕落成了一种善意却也往往愚蠢的群体政治的支持者,而这种群体政治早在几十年前就被社会科学所否定了。换句话说,人文科学和人文社会科学并未能捍卫其传统使命,且在许多方面与现代知识的「万金油」运动保有合作。
这一屈服的最终象征是谷歌成为一个主流学术站点。实际上,谷歌项目与互联网之间颇有渊源。20世纪20年代,世界图书馆的领导者们已经构想出一个具有主索引的万能图书馆的概念。整个二十世纪,美国的学者们都决定性地拒绝着这一概念,并追求一种我们如今看到的,从贝叶斯理论发展而来的,部分的高度特殊化的索引。相较于图书馆管理员与谷歌的那种「小白」索引7,这种索引更加实用也更加现代。关键词索引也是一样,它在1870年代成为一种通用的学术工具,并且如我在几年前一篇文章中所说的那样,绝没有对学术造成任何重要的影响。一个「万金油」式的求知模型的回归意味着一种愚蠢的项目的回归,这种项目要将所有知识商品倾注到垃圾箱中,并为用户提供基于词语而非概念的虚弱的索引。相比二十世纪强大的索引,这已退了一大步,学术生产质量的下降彰显了其恶果。
最后,也许求知方面最重要的变化是,推演的、基于印刷的求知的现象性的衰落。推动这一点有两个基本因素,它们都曾在我的演讲中露面。第一个是向群体性求知主体的转变,这类主体以口头的或对话的求知为模型。我们的学生花了大量的,可以说是巨量的时间在谈话上,他们真的很难坐下来看书。尽管有必要不去过分强调阅读在过去的地位,但事实上,在19世纪,甚至大多数娱乐都源于阅读。 可是今天,即使是在严肃的学者手中,博客本质上也就是走廊对话。我自己经常在走廊聊天,但我不会将它与严肃的发问相混淆。然而,我的许多年轻同事都花了很多时间将他们的走廊唠叨广而告之。他们自己的作品必然具有相似的品质。
相较口头化,向可视化求知的转变重要得多,毕竟前者还是作为内在对话的思考的基础。这也是一个长期的变化。 随着十九世纪的印刷形式从不带插图的精英评论到中产阶级的带有多张插图的三卷本,再到廉价小说与带图的新闻杂志,插图变得越来越重要。然而到了二十世纪,电影出现了。一个人只有在看了一部由重要的十九世纪小说改编的二十世纪电影——即便它是部好电影——之后,才能意识到艺术形式的力量的衰落。电影具有许许多多的并且精妙绝伦的美德,但它们主要是视觉的,而非理论的。相比起与《安娜·卡列尼娜》中的细节共同生活数周,在几个小时内看完这个故事的轻松体验中,十九世纪小说中的道德判断、个人冲突和社会结构的复杂性消失了。
自然,电影之后紧跟着电视与互联网。毫无疑问,这些都是杰出而非凡的沟通形式,并且提供了某种前所未有的即时性。但是,抛开爱德华·图夫特(Edward Tufte)8的宣言,视觉呈现并无法有效地表达高度复杂的思想,相比起试图不借助文字来传达哈姆雷特所面临的道德糢糊性,我们更不愿意用纯粹视觉的命题去证明罗尔定理。
让我总结一下我所认为的,在求知方面正发生的重大变化。在我们的孩子和学生身上,我们看到强烈地朝向「发现作为求知」与「算法操作作为求知」的剧烈转变,他们远离了作为联想的与作为推演论证的求知。更广泛的来说,最为显著的变化有:其一,朝向基于计算机的求知及其所擅长的搜索与模拟的转变,伴随着对算法的强调;其二,朝向曾在半个多世纪前被决定性的拒绝的、基于科学的「万金油式」的求知模型的转变;其三,朝向一种「索引-搜索」的求知模型的变化,其中包含着更多的材料与相比此前更弱的索引;第四,也是最后一个,从只能通过字斟句酌的文本或形式符号(即数学)表征来分享的复杂的推演,转向口头与视觉表达的瞬间的便利。

三、采取行动

在演讲伊始,我曾告诉你们,我们并未处于革命之中。但是对求知的客体、主体、结果与行动的变化的重复清楚地指出了一个具有巨大变革潜力的时刻。我想我们已经到了这个时刻,因为许多趋势已经结合在一起,而非任何单一的东西——即便是电脑——在推动着变革。可视化是对抗复杂思想的一种陈旧和持续的压力,以可找到的文本摘要来代替人们必须的阅读也已有几世纪的历史。似乎更成问题的是人文学科与社会科学向科学模型的屈服,是我的同事们去随口发表那些他们自己也并不真正明白的基于计算机的研究时所搭乘的航班,也是对「卓越」的有害追求所诱发的诸多学术求知上的变化——而所谓的「卓越」则不过是商业成功半隐藏的化身外加点别的什么。如果加以充分利用,求知的新工具及搜索与模拟全新的简便性本可产出灿烂的果实。然而事实并非如此。
我认为,许多问题都与我们失去了良好应用的标准有关。在自然科学中,自启蒙时代起一直存在着一种累积的观念。但这不再是真的。科学世界现在主要为对武器的追求所驱动,一方面是为了夺人性命,另一方面是为了防止衰老,再者则是为了创收厚利。这些都不关乎知识自身,至少在我的大学,的确不难承认,这儿只留下了相对少的真正的基础科学。 但是,如果实际驱动科学的主要力量是技术,那么它已经腐坏了,实际上也不会再累积。
在社会科学和人文学科中,情况有所不同。 在我看来,危机更多是我们自找的。各种各样的力量使我们忽视了人文学科和社会科学的核心。福利国家的评估任务带着社会科学远离了他们自己的任务:理解所有的社会。学术界——特别是在美国——作为社会民主的最后堡垒之一,也将人文学科和社会科学引向一些它们必须探讨和表达的价值观中。最重要的是,在教授那些本被视为理所当然的事情时,每一代教师都会不可避免地遭遇失败,而在求知模式发生着多种变化的时代,这已被证明是危险重重。在一位具有明确学术规划与多年经验来判断信源质量的老练研究者手中,互联网将绽放光芒。相比之下,对一个大学本科,正试图撰写第一篇学术论文的初学者来说,它无异于一场灾难。但我们并未教授那些关乎思考的艰巨任务,部分靠着教导,部分靠着浸润,我们学会了它们,但长久的熟悉却使我们已完全将之视为理所当然。
这就是我认为我们必须要做的事情。这意味着,首先要去考虑那些艰巨的任务:仔细阅读、记忆使联想性知识成为可能的事实、组织我们的思维、想象谜题和替代性的解释、在思考一项任务时关注大量细节。我们必须向他们传授这一切。这不可避免地意味着学徒式的教育与密切的监督。这意味着挑战我们的学生并将他们推向极致。
但这也意味着重新认识知识的理想,特别是人文学科和社会科学中。这是因为我们忽视了那些Google无法回复的理想。在别处,谷歌说知识很快就会自动化。如果我们所指的「知识」是我们正在教研究生新生们去撰写的那些文章,那这确是事实。当然,现在我们知道了,我们教他们的只是专业与技术,就像禅师教授心印和其他练习那样。我们知道,真正的知识是超越这些技术的东西。然而,当计算机科学家问这是什么东西时,我们无法回答。这是因为大多数社会科学和所有人文学科都并非累积而成,我们不能简单地回答说我们的知识是渐进的。正确的答案在于理论化:我们是如何在实践各种求知的任务与学科时,使我们能够重申和重组那些作为我们学科基础的基本人类真理和问题。
我在别处写过关于这种知识的全新理想。我没有时间在这里讨论它们。但是我要告诉你们的是,面对知识的主体和客体,面对知识的行动与结果之上如此多的变化,这正是深刻反思与果断行动的时候。否则,我们许多人曾献以生命的那种求知方式,将在未来三十或四十年内消失殆尽。

附:Chaos of Disciplines 选段

社会科学是如何变迁的?在其复杂的历史中,一些人看到了内在的轨迹,另一些人看到了地方的实践。一些人看到了政治的控制,另一些人则看到了内部的竞争。我将在此提出又一种关于变迁的理论描述,它既适用于普遍的社会科学之变迁,也适用于特殊的社会学之变迁。这一机制极具普遍性,同样适用于其他类型的互动性的文化系统——如造型艺术、音乐,甚至语言。不过它在一个特定案例中表现最佳,因此我将对这一耳熟能详的案例进行分析。
我之所以写社会学,部分缘于它是我自己的学科。但它同时也是最具普遍性的社会科学,或者用不太礼貌的话说,是最少被定义的社会科学。因此,它在单一学科范围内提供了许多我将在普遍的社会科学层面加以讨论的案例。正如读者将要看到的那样,我的核心论点是一种微缩世界的观念,即较大单元的一个子集可能包含着该单元中的一些结构与过程的微缩版本。这样的直接结果便是,在本章中,我将在对社会学的讨论与对社会科学的讨论间来回切换(更好的话,则是上下切换)。9
我提出的机制首先是纯文化性的;就此而言,我的叙述是内在的。相比之下,大多数关于智识传承的观点都是外在的;知识以某种方式与权力结合,权力则推动变革。10然而我将把社会学与社会科学都视为据其自有规则而或多或少自治的思想团体。我无意挑战现代认识论中基本的不确定性:确实没有一个社会学,而是许多个社会学。但是许多社会学家的互动方式背叛了一种共同的模式、一种普遍的知识,而地方性知识正漫步于这种普遍知识的地形之上。没有人会否认地方性知识与实践的重要性——取决于学术政治,人们将它们称作宗派式子学科(sectarian subdisciplines)或是差异认识论(alternative epistemologies)。不过我更感兴趣的却是一个更庞大而内隐的框架,所有的地方性知识都将汇集于此。


  1. Eugenie Marlitt (1825~1887):德国十九世纪女作家。  

  2. 1886年,霍勒瑞斯用机电技术取代纯机械装,制造了第一台可以自动进行四则运算、累计存挡、制作报表的制表机。这一系统被认为是现代计算机的雏形。这台制表机参与了美国1890年的人口普查工作,结果仅用6周就得出了准确的人口统计数据,大大缩短了时间。  

  3. 未能查到此人是谁,需要补充注脚。  

  4. 梅特罗波利斯-黑斯廷斯算法(英语:Metropolis–Hastings algorithm)是统计学与统计物理中的一种马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)方法,用于在难以直接采样时从某一概率分布中抽取随机样本序列。得到的序列可用于估计该概率分布或计算积分(如期望值)等。  

  5. 豪斯霍尔德变换(Householder transformation)或译“豪斯霍德转换”,又称初等反射(Elementary reflection)。这一变换将一个向量变换为由一个超平面反射的镜像,是一种线性变换。其变换矩阵被称作豪斯霍尔德矩阵,在一般内积空间中的类比被称作豪斯霍尔德算子。  

  6. 操作主义于1920年代产生于美国,由美国实验物理学家布里奇曼创建,是主张以操作定义科学概念的一种学说,该学说认为:科学概念与相应的操作同义,凡是不能与操作相联系,不能由操作定义的概念,都是没意义的。  

  7. 此处from nowhere应该是强调原来用的那种贝叶斯文本分类的索引是有个优先级和文本聚类的区别,现在的谷歌索引则是不基于这个理论的,纯粹的大而全的白痴索引。  

  8. 数据可视化专家,地位颇高。《纽约时报》称之为「数据领域的达芬奇」,彭博社称之为「图像领域的伽利略」。  

  9. 自相似理念的一种简单形式——认为人是宏观宇宙的缩影——是哲学的长期支柱,尤其在许多古希腊思想中可谓司空见惯。我不知道是否存在一种版本认为微缩世界是以分形的形式完成多重嵌套的,尽管人们可以想象这种观点,它已被许多版本的“存在巨链”(Lovejoy 1960)所表达。  

  10. 正如许多人已指出的那样,对于法国近来复兴的、认为在知识与权力间存在着密切联系的思想(源于马克思),存在着一个显而易见的“外部”解释:在法语中,这两个词押韵。这是一个警告读者的好地方:不要期待本书会对科学社会学或科学哲学的前研究有所评论。人们可能会问(手稿的两位审阅人都问了)这本书要如何与 Whitley 1984 或是 Fuch 1992 甚至 Collins 1998 关联起来。答案很简单:除了共享着一些主题外,这本书与它们并无太多关系。Whitley 将学科发展中的复杂突发事件归结为一系列变量的结果。Fuchs 遵循着同样的传统,将科学生产的多样性归因于各种先前的组织变量。两者都精确地承袭了我在“职业”研究(1988a)中拒绝了的那种方法,还有我对变量范式的各种抨击(1988b;1998;1999a,chap.7)。此外,这两本书都没有太多关于思想起源的描述(仅关注了思想风格),而本书却有。Collins 的书就是一大堆没能被他那粗略的理论消化掉的事实,而本书却主要是一本理论著作,借助或详或略的案例来辅以说明。更宽泛地说,这不是一本关于学术科目的社会学的著作,而是一本借学术科目的社会学为例,以提出更为普遍的论点的著作。我对符号系统的观点的真正智识来源是文化理论,在它被“文本”的潮流超越之前是如此,现在也是如此。我成长于卡西尔—朗格—米德的知识哲学、库恩的科学社会学、马克思主义的意识形态理论以及从马林诺斯基到早期吉尔兹的社会文化人类学的经典传统之中。但是正如你面前的书将会表明的那样,这些只是我个人的脚注,用以说明那些实际普遍存在的想法。这本书部分的启示在于它试图摆脱累积的隐喻。因此重复一遍,本书将不会进行文献评论,无论是在科学社会学之内还是之外。  

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