不会被机器替代的人

——智能时代的生存策略

[美] 杰夫·科尔文 著

俞婷 译

中信出版社

版权信息

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书名：不会被机器替代的人：智能时代的生存策略

作者：【美】杰夫·科尔文

出版社：中信出版集团

出版时间：2017年10月

ISBN：9787508678122

本书由中信出版集团授权得到APP电子版制作与发行

版权所有·侵权必究

献给我的儿子克里斯蒂安和格雷森

推荐序

有些事儿我们不想让机器干

万维钢

科学作家，在“得到”App设有专栏《精英日课》

在即将到来的人工智能时代，人到底应该怎么办，怎么做才能不把工作输给机器人，现在已经是一个热门话题。谈论这个问题有两个危险。

第一个危险是你可能会低估人工智能。我曾经在《万万没想到》这本书里说，计算机下国际象棋厉害，但是面对复杂度高得多的围棋就不行了，所以人应该如何如何……我这个说法其实是当时人们的共识——结果我的书出来还不到两年，AlphaGo（阿尔法狗）就赢了李世石和柯洁。现在人工智能的围棋水平比人类至少高出一个段位。我后来收到好多次读者来信说“你的书得改了”。

第二个危险是你可能会低估人。2012年，麻省理工学院的两个管理学教授，埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和安德鲁·麦卡菲（Andrew McAfee）出了一本书，叫《与机器竞赛》（Race Against the Machine ），从经济学的角度，把人工智能取代人类工作这个问题严肃地摆在世人面前。他们2016年又出了第二本书，叫《第二次机器革命》（The Second Machine Age ），说了类似的意思，这本书还被认为是近年来最重要的一本商业管理类书籍。这两本书说的都是人工智能即将导致人类的大失业。让两位教授感到紧张的是，首先，这一轮人工智能将要取代的是放射科医生、翻译，甚至是律师这种高端工作；其次，在美国经济已经从金融危机中恢复过来、高速增长的情况下，失业率却居高不下。

然而到了2017年，思想风向就变了，人们意识到放射科医生和律师这样的工作并没有那么容易被人工智能取代，“人的因素”仍然非常重要，而且大失业并没有发生：现在美国失业率下降到了4%，这是历史上最好的成绩。

所以我们到底应不应该担心人工智能？人工智能跟人到底是个什么关系？

技术进步的节奏捉摸不定，与其搞短期预测，我们不如思考一些更长期、更根本的问题。比如说换一个角度，我们不问人工智能到底有什么是不能干的——干脆假定将来人工智能什么都能干。我们改问这个问题：

有没有什么事情，哪怕机器能做，甚至做得比人还好，但我们还是希望找个真实的人来做？

这就是杰夫·科尔文在本书中最想说的事儿。

科尔文是个功力深厚的媒体人，他不仅报道别人的研究结果，而且能自己调研、总结和提出新思想。我读的上一本科尔文的书叫 Talent Is Overrated ，中文版书名为《天才源自刻意练习》，而直译的话则是“天才被高估了”——这和本书书名的直译“人类被低估了”正好连贯对仗。据我所知，科尔文的《天才源自刻意练习》这本书其实比格拉德威尔的《异类》更早介绍了“刻意练习”的概念，而且我认为科尔文说得更好。

那么在科尔文看来，人类在哪些方面被低估了呢？

科尔文说，如果说将来人工智能技术无比发达，能制造出来跟人一模一样、有人类全部功能的机器人，已经到了你无法区别谁是人谁是机器的程度，那万事皆休，人肯定不如机器。但是就目前人工智能的研发水平而言，机器虽然在某些方面比人强得多，但毕竟跟人是有区别的，我们总能看出来谁是人，谁是机器。这就给人留下了机会。

亚利桑那州有个两次暴力性侵儿童的罪犯，即将刑满。而该州法律规定，像这样的罪犯，即便刑期满了，如果他未来再次犯罪的可能性比较大，可以把他转到精神病院继续关起来。到底是放是关，陪审团说了算。研究者利用这个案例搞了个实验。

研究者找来100多位可能当陪审员的人，把他们分成两组，让他们观看整个庭审过程——律师、检察官、精神病专家，都是真的——唯一区别是两组陪审员看到的录像里的专家证词不同。

在第一组中，专家说自己跟罪犯有两个小时的面谈，然后根据自己的专业知识判断，他仍有强烈暴力犯罪倾向，应该继续关起来。

第二组中，同一个专家，说自己并未见到罪犯本人，他只是把罪犯的所有相关数据输入一个心理学模型——这个工作任何人都可以做——而这个模型判断罪犯仍有强烈暴力犯罪倾向，应该继续关起来。

如果你是陪审员，你认为这个专家的哪个意见更有说服力呢？

这里我先插叙一个背景知识：目前在我听说过的所有领域——从红酒到政治事件到犯罪预测，专家的个人判断都远远比不上统计模型（现在流行叫“大数据”）的预测。所以你应该听模型的。

但是实验结果是第一组的专家意见对陪审团的影响力远远超过第二组。

人们更相信面对面的“人性化”判断。

我没有身临其境，看到这个结论感觉有点诧异。但科尔文又举了第二个例子：如果你是个病人，你是更愿意相信那些一直在第一线接触病人的临床医生的判断呢，还是更相信一个专门搞科研的医学家的判断？临床医生也得听论文的对吧？但结果是病人更相信临床医生。

也就是说，人有这么一种偏见，喜欢过高评价“人与人面对面交往”这个行为，而对抽象数据不怎么买账。这是可以理解的，人类有史以来都是面对面交往的，而抽象数据这种东西可能根本就没有进入文化基因。人本质上是个社交动物。

这个偏见，在人工智能时代给人类留下了一个工作机会。人工智能再怎么发达，我们还是要求：

1. 最重要的决定是由人做出的。如果某国要对其他国家宣战，我们要求这个命令是人下达的，在这个问题上我们不可能听从人工智能的指挥，我们不可能把核按钮交给人工智能。人说了算，不能让机器说了算。

2. 我们喜欢什么、想要什么，这个想法随时都在变，我们无法给人工智能一个清晰的目标，所以有些事儿还是让人自己解决比较好——因为我们有时候自己都不知道要“解决”的是什么。

3. 最重要的一点，我们更愿意跟人打交道。

所以想让别人放着机器不用而用你，最好的办法就是表现出“人味儿”。

从这个角度想，理工男可就有危机了，未来也许是文科生的天下。这本书引用一些调研说，从2000年开始，工程师们在日常工作中所需要消耗的实际脑力，就已经开始下降了。可能自动化程度越来越高，工程师的活儿就越来越简单——也就是越来越不值钱。

书中有个相当极端的例子。说美国西南航空公司花重金从众多申请者中聘请了一位技术特别过硬的IT工程师，这人来了以后就把自己关在办公室里干活儿也不出来跟人聊天，结果主管就问他，你怎么不聊天啊？这人说，我爱钻研技术不爱聊天。主管说，我们西南航空的企业文化就是聊天，然后把他解雇了。

不爱社交的IT男不是好同事。

科尔文说，从工业革命时代开始，人就一直在模仿机器，好像人的价值就是机器化一样。亨利·福特有句名言：“为什么每次我只要一双手，却总是还要来一个脑袋？”但是现在时代变了。现在机器已经能做大部分应该让机器干的活儿，人就应该去干人该干的事儿。

我认为科尔文这个见解非常有道理，不过作为一个理工男，我还是想多说几句。

“人更愿意跟人交往”这个结论当然没错，但我的确看到过一些研究，说机器在很大程度上能迎合人的感情诉求。一个青年女性，跟一个最原始的机器人聊天聊程序，居然聊着聊着把自己聊哭了。一个大学生在一台最土的台式电脑前参加某项测试，测试完了居然跟这台电脑产生了感情。所以要说交往，人未必是不可替代的。

那你能说科尔文过分乐观了吗？也不是。从另一个角度看，这些研究恰恰证明了人的感情需求有多么强烈——机器人虽然方便，如果能来一个真人那就更好了。说宅男是整天对着电脑打游戏不需要社交的人，可能不理解宅男：游戏恰恰是模拟社交——为什么网络游戏比单机游戏好玩？因为网络游戏是跟真人一起玩啊！

本质上说，利用“人性化”找工作，就是在迎合人的偏见。然而从另一个角度，这种“偏见”也可以叫作“特点”。人活着的目的到底是什么？到底什么叫“对”？难道“按我的偏见走”，不也是一种合法的目的吗？

怎么才能让自己更“人性化”呢？结合科尔文这本书，我大概能想到以下这些策略——

• 跟客户建立个人关系，不要只谈利益

• 衣着打扮、说话语言彰显个性

• 一个团队要有私下的个人互动，要有“化学反应”

• 做报告不要把数字直接摆在别人面前，得发挥想象力把这些数字形象化

• 逢年过节给群众送温暖

• 关键时刻站出来调动周围人的情绪

• 出了事主动承担责任

• 表态支持你支持的人

• 发现别人身上的亮点，互相吹捧

• 面对敌人同仇敌忾

我不能肯定，包括科尔文自己也不能肯定，他在这本书里的论断都是对的。比如科尔文提到美军战斗机飞行员的“人的因素”非常厉害，优秀的飞行员比先进的飞机更重要。可是既然人工智能都能下好围棋，为什么就不能开好战斗机呢？也许科尔文也会低估人工智能，高估人类。

但无论如何，在这个机器横行的时代，科尔文这本书给我们带来了一点温暖，更带来了一种尖锐思考。中国科普人士都爱嘲讽感性赞美理性，而科尔文提醒我们，“理性”的工作机器都能做，也许未来“感性”更值钱，如果你知道怎么运用的话。

第一章

计算机比人类自身发展更快

科技变得越来越无所不能，那么未来人类的高价值技能会是什么？

不可战胜的“沃森”

我站在舞台上一个齐腰高的演讲台后面，演讲台上有我的名字。我的右侧是一位名叫维姬的女士，同样站在带有她名字的演讲台后面。我和她之间还有一个演讲台，其正面有“沃森”这个名字，后面却没有人。我们即将开始《危险边缘》（Jeopardy! ）益智问答游戏。

这是在纽约市贾维茨会展中心举办的美国零售业联合会大型年会。除了担任司仪，我竟然还荒唐地答应与IBM公司（国际商业机器公司）的智能计算系统“沃森”一较高下。IBM公司的意图是向坐在我面前的1200家全球零售业公司的领导展示该系统的强大功能。早在一年前，沃森就因击败《危险边缘》节目中最了不起的两名冠军而名声大噪。所以，我对这次竞赛并不抱希望。尽管如此，对于竞赛带来的冲击，我还是缺乏足够的心理准备。

首先是“电影接龙”竞赛。常年观看《危险边缘》节目的粉丝都熟悉这类竞赛，而我却对它一无所知。第一道题的奖金是200美元，线索是“汉·索罗与马蒂·麦克弗莱在时空穿越中偶遇兰多·卡瑞辛”。

嗯……是什么呢？

沃森已经摁响了按钮，“《星球大战2：帝国反击战》和《回到未来》”。回答正确。

接下来，沃森还是选择了这一类题目，奖金是400美元，线索是“詹姆斯·邦德与苏联人殊死搏斗，同时与时日无多的艾丽·麦格劳生死相恋”。在我搜肠刮肚之际，沃森已按响了按钮，“《来自俄罗斯的爱情》和《爱情故事》”。又答对了！

等我回过神来，沃森已经在听该类别最后一道题目的线索：“在疯子文森特·普莱用人做蜡像的那个博物馆中，约翰·布鲁西和男孩子们建立了兄弟会。”正确答案是《动物之家》和《恐怖蜡像馆》，正如沃森所答。此类竞赛，沃森获胜。

我并未颜面尽失，在其他几类题目的竞赛中，我答对了几道题，而沃森错了几道，但比赛还是以我的失败告终。其实，我并不记得比分是多少，这一定是自我心理保护在起作用，我只知道见证了科技的神奇。

我知道沃森并未连入互联网，和我一样是独立没有依赖的，仅凭自己的知识答题。它内部存储了海量信息，如维基百科。没有人为沃森事先录入了竞赛题目的线索，它必须像我一样自己聆听和理解主持人说的话。此外，沃森内部装有一个延迟装置，以减缓它摁按钮的速度。人类必须依靠自身的肌肉系统按下那个使电路闭合、蜂鸣器发声的按钮，沃森却能够用电子信号以光速完成按钮动作，所以开发者给它置入了延迟装置来消除赛场上的不公平。否则，即便我知道正确答案，也根本没有按钮的机会。当然，尽管沃森装有延迟装置，我还是输了。

现在，让我们来面对现实：沃森比我聪明。事实上，我身边到处都是比我更擅长应对复杂任务的科技产品。谷歌公司开发的无人驾驶汽车比我的车技更好，该公司有一大批无人驾驶汽车，行驶数万英里，仅出现过一例事故，还是在红灯停车时被后面的车辆追尾造成的。在法律诉讼阶段，计算机比人类更擅长筛选文档并寻找相关资料，而在过去，这种任务要花费年轻律师大量的时间才能完成。经历了上百万年的进化历程，人类探知情绪的技能可谓炉火纯青，但是，计算机对某些情绪的探知能力却比人类更强。

我与沃森的竞赛是在2012年初进行的，那个时候，沃森足有一间卧室那么大，现在，它已经缩小至三个叠放在一起的比萨盒那样大，而且运行速度比以前快了24倍。

从更广的层面讲，信息科技大约每两年就会实现功能翻一番。我做不到——我想你也做不到。

梦魇般的未来？

科技的发展日新月异，未来将是多么可怕不难想象！有很多工作，功能强大的计算机比人工做得要更好。诚然，高层决策和更智能的计算机的研发仍然需要人类完成，但是，我们无须为了保障大量劳动年龄的人有工作可干，或为了提高劳动者的生活水准而雇用大量的劳动力。因此可以预料，未来数以百万的人会因输给机器而惨遭淘汰，无望地为生计苦苦挣扎。

实际上，我们很快会看到，诸多证据表明，科技的进步的确对居高不下的失业率、迟缓的工资增长以及大学毕业生就业等问题有着明显的影响。如果科技真的是造成这些问题的根本原因，那我们的悲惨前景不容忽视。

但是，这种梦魇般的前景并非无法避免。很多人饱受失业之苦，还有更多人即将遭此苦难，但实际上并不一定如此。我们要看清现实，那就是工作的性质正在改变，对于经济发展有价值的技能也在改变。这种历史性的变革，曾经发生过几次，其中最广为人知的是工业革命。每一次变革，那些看不清变革形势、拒绝接受变革的人就被淘汰了。而那些支持者最起码能够获得大幅提高生活水平的机会。这次也不例外。

尽管我们以前曾经历过这种变革，但是，每一次变革中，劳动发生变化的方式并不相同，而这一次的变化比以往任何一次都要大得多。过去三百年里，经济发展所需要的，是劳动者从课堂中所学、与左脑功能相联系、技术性较强的技能，而将来，这些不再是最有价值的技能，虽然它们将依然重要，但重要并不等于有价值。技能正在商品化，因而不再构成竞争优势。新的高价值技能将会来自人类的本质属性，这是人类独有的技能：感知他人的思想与情绪、团队合作、建立人际关系、共同解决问题、比逻辑表达更有效地表达自己，这些技能和过去经济发展中有价值的技能有根本性差异。与以往的变革不同，这次变革不仅会给我们的工作生活带来经济回报，而且会使我们的情绪更加丰富、更加愉悦。

走向这样的未来，第一步是转变思维方式。我们不应该致力于在计算机所能做的工作中击败它，那样我们会输掉比赛。我们更不能窃喜于能够胜任计算机做不了的工作，因为计算机的功能日益强大。

计算机功能的持续发展，仅仅是摩尔定律的体现，正如几十年来我们所看到的一样。然而，对于这样一个简简单单的发展趋势，我们往往很难理解其含义。世界上大部分的物体在长大、变老以后，增长速度就开始减缓。要找证据的话，就对着镜子看看自己。对于其他有生命的物体，不论是个体还是群体，也都一样，从原生动物到鲸鱼，所有物体最终都会停下成长的脚步。组织机构也一样，一个刚刚成立的小公司很容易实现100%的年增长率，而对于《财富》排行榜上的世界500强，要实现5%的增长都需要经过艰辛的努力。

科技却不受此限制，能够永续发展。索尼公司的第一款晶体管收音机，在广告宣传中只有衣服口袋那么大，但其实际尺寸要大得多，为此公司特意为其销售人员定制了有特大号口袋的衬衫，而一个收音机有5个晶体管。英特尔公司最新型的芯片只有大拇指指甲盖那么大小，却装有50亿个导体，而且很快就会被装有100亿个导体的芯片所取代。虽然当今的信息科技系统的功能已经非常强大，但在未来两年内，其功能还会翻上一番。摩尔定律终将结束，而持续发展的科技仍将保持高效，越来越完善的计算程序使计算机的功能得以成倍增长，发展速度比硬件更快。拒绝承认科技的飞速发展是不明智的。

想想所有实现翻一番增长的事物吧。不光是计算能力的提高，所有与计算能力发展紧密相关的专业的功能都会每两年翻一番。过去，进步意味着一个装置从5个晶体管发展到10个晶体管，这样的进步对世界的改变并不大。现在，进步意味着一个小小的芯片从50亿个晶体管发展到100亿个，再到200亿个，然后到400亿个——在短短6年里实现翻三番——进步之快，已经超出我们的想象。

这是因为，计算机的发展不同于世界上任何其他事物，超越了自然成长速度。对于人类而言，学习犹如成长，随着时间的推移逐渐变得越来越艰难。我们学习新技能的时候，例如，学习怎样握高尔夫球杆的姿势，或者学习如何稳稳地转动方向盘，刚开始学习速度总是很慢，当我们逐渐掌握了技巧，进步速度就会快很多。其后，进步速度又会缓慢下来。大部分人很快就能达到自己能够达到的最高水平。虽然通过不懈的努力，我们的技艺可以精益求精，但是每一次所能取得的进步会比前面的进步小很多。

信息科技恰恰相反。在计算能力翻一番意味着晶体管数量从5个增加到10个的时候，设备只是比以前多了5个晶体管的计算能力。经过多次翻番式的发展，如今，翻一番意味着设备增加50亿个晶体管的计算能力，而下一次翻番，则意味着增加100亿个晶体管的计算能力。

人类技能的增速越来越缓慢，而计算机功能的增速却越来越快。

我们面临着一个显著而严峻的问题。科技越来越发达，每两年取得大踏步发展，势不可当，那么人类未来的高价值技能将会是什么？——对我们和我们的子孙有价值的工作是什么？立于不败之地的公司应具备什么样的能力？强国有哪些特征？说得直白一点，人类在哪些方面能胜过计算机？

第二章

评估挑战

越来越多的专家开始怀疑，或许反对科技进步的卢德分子不再是错误的。

《电脑风云》是一部1957年上映、由凯瑟琳·赫本和斯宾塞·屈塞主演的爱情喜剧片，片中赫本扮演的是一个大型电视网络研究部门的主任。当今，电视网络研究部门的主要任务是研究观众，而在电影中的那个时代，研究部门要为公司所有员工提供信息资源，电视网络和其他公司都有这种部门。影片中，研究部门满屋子都是工具书和其他书籍，工作人员时刻准备为公司其他员工提供信息——长诗《海华沙之歌》的开头部分、地球的重量、圣诞老人的驯鹿的名字等等，这些都需要赫本团队查询。也就是说，公司的员工拿起电话，打给凯瑟琳·赫本所扮演的角色，向赫本及其员工询问所需要的信息，她们从大量的资料当中尽快查询并提供答案，其速度远比打电话之人自己查找快得多。

赫本扮演的角色叫沃森小姐。

一切安好，直到有一天，电视网络公司的老板决定安装一台号称“电子大脑”的计算机——名为埃米亚克（EMERAC）［显然意指世界上第一台通用计算机埃尼亚克（ENIAC）和第一台商用计算机尤尼瓦克（UNIVAC），当时最神奇的两台机器］。埃米亚克是斯宾塞·屈塞扮演的那个角色发明的，在沃森小姐听到它即将落户研究部门这个消息前不久，她在别处见识过它的功能，例如，将俄语翻译成汉语。她在同事面前这样评价：“太可怕了！它给我的感觉是，也许，仅仅是也许，人类已经有点过时了。”

屈塞扮演的角色是理查德·萨姆纳，他去安装电脑的时候，沃森小姐和她的员工都以为，一旦电脑安装好并开始运行，她们就会被解雇。影片中有一个难忘的场景：理查德·萨姆纳给很多高管演示计算机的优势。

萨姆纳：“当然，用这个机器的目的是解放工作人员。”

沃森小姐：“说得太对了。”

萨姆纳：“把他们从重复性的日常工作中解放出来，腾出时间去做更重要的工作。”

沃森小姐和其他研究人员真的被解雇了，但是还没等她们把办公桌清理干净，埃米亚克就碰上了无法解答的问题——有人打电话询问关于“科孚岛”（Corfu）的信息，它却给出了一大堆关于“宵禁”（curfew）的无用信息，工作人员赶紧钻到书架堆里，用老办法找出了所需答案。结果证明，这些工作人员原本就不该被停职。而劳资科的一台埃米亚克电脑已经彻底乱了套，把公司所有员工都“解雇”了。当然，这个错误得以纠正。研究人员保住了工作，并开始学习如何与埃米亚克共事。沃森小姐明智地选择嫁给斯宾塞·屈塞扮演的角色，而不是嫁给吉格·杨扮演的角色（影片中不可或缺的浪漫情节），一切又归于平静。

影片《电脑风云》精彩地预言了未来电脑的强大力量和用途，而且忠实地反映了大众对它的恐惧心理。沃森小姐恰恰就是如今的沃森智能计算系统的人类前身。［连名字都相同，这难道是一个巧合？在片头字幕中有这样一段有趣的话：“本片制片人感谢IBM的合作与支持。”IBM公司的创始人是托马斯·J.沃森（Thomas J. Watson），与现在的沃森计算系统同名，该片发行时，他的儿子是公司的CEO（首席执行官）。］正如影片中萨姆纳介绍的，埃米亚克与当今的沃森系统非常相似：研究部图书馆所有藏书的信息，包括百科全书、地图集、莎士比亚剧作，都被装进了埃米亚克，而且它能够对自然语言（键盘输入的书面语言，非口头语言）提出的问询做出迅速反应。早在1957年，人们对科技发展的认识已经很明确，只不过当时的科技水平还不够高。

在影片中，研究人员害怕被计算机所取代，预示了未来将要发生的事。“我听说，好几千人都因电脑而失去了工作。”她们中的一个说。她听说的是真的，而且，失业的人将达到数百万。与此同时，为了消除这种恐惧心理，公司做出的回应也只是像影片中萨姆纳所说的——电脑“把工作人员从重复性日常工作中解放出来”，目的是为了让他们“做更重要的工作”。时至今日，在高端信息科技行业工作的人依然对科技将造成工作数量削减这一潜在的危险抱有防范心理，但公司方面却煞费苦心地说，他们并不想用机器取代人，真是令人诧异。“我们并不想用机器替代人类”“我们是想让机器人在人类无法工作的环境中工作”。哈佛生物工程研究所的科斯汀·彼得森在介绍“集群机器人”的研发时这样说。集群机器人就是一大群简单、微小的机器人，通常用来完成建设工作。IBM公司一直声称，沃森是补充和完善人类决策，而非替人类决策——“使人类的行为决策更加智慧”。

最重要也最令人惊讶的，是影片中皆大欢喜的大结局。它在广义层面上是真实的，至少在就业问题上。从整体经济来看，科技发展确实没有减少工作数量，尽管人们对此心怀恐惧。但事实却恰恰相反，这种恐惧比我们所能意识到的更加根深蒂固。

新怀疑论者

传统观念认为，人类对于科技的恐惧始于18世纪英国工业革命初期科技颠覆经济秩序之时。实际上，那个时候人们对科技的恐惧已经根深蒂固。创新者都说，科技对工人是福不是祸，这种说法听起来很有现代感。16世纪末，英国有一位叫威廉·李的牧师，发明了一个织长筒袜的机器——他认为那是一个奇妙的科技进步，因为它可以把纺织工人从简单枯燥的苦差事中解放出来。1590年左右，他给女王伊丽莎白一世展示了该机器，并为此申请专利。据说，女王这样回复他，“你的志向远大，李牧师，想想你的发明将给我可怜的臣民们带来什么。它定会剥夺他们的工作机会，使之沦为乞丐，毁掉他们”。批驳一番之后，女王拒绝了李的专利申请，袜商领袖们也纷纷起来抵制，他被迫迁往法国，穷困潦倒终其一生。

150年后，工业革命黎明之际，一位名叫约翰·凯的英国人发明了梭子，引起了纺织业的改革，将生产力翻了一番——这对纺织工人来说应该是好事，他们可以生产出两倍多的布匹，但是，纺织工人却发起了抵制运动，生产商密谋着要破坏专利。走投无路的凯逃往法国，和威廉·李一样死于贫困。创新者似乎面临着贫困潦倒死于法国的职业风险。

等到工业革命开始，虽然形势已成定局，但人们却憎恨提高生产力的科技进步，19世纪初那些毁掉动力织布机的卢德分子 [1] ，仅仅是其典型代表而已。

从短期来看，这些抗议者是对的，但从长远来看，他们大错特错。新科学技术的确吞食了很多工作，但同时也创造出许多——例如操作手摇织布机和动力织布机的工作。更为重要的是，科技越发达，创造出的工作也就越好。工人应用的科技越发达，生产力越强，挣的钱也越多，消费也越高，由此给整个经济创造出更多新的工作。同时，工人应用科技生产出的商品，成本比以前低，机器制造布匹的成本只是手工生产的一小部分。结果是，渐渐地，在整个经济领域中，科技大大提高了工人的生活水平。几个世纪以来，卢德分子对科技的恐惧一直是毫无根据且站不住脚的，而且与事实恰恰相反。与历史上任何其他发展相比，科技的不断发展给人类带来更多的物质财富。

接下来，变化发生了。在所有经济领域，科技惠及劳动者成为最正统的观念。但是，近来一些主流的经济学家和科技人员首次怀疑，这样的观念是否还将被世人普遍接受。

新怀疑主义出现的最直接原因是，2008—2009年金融危机与经济衰退之后，发达国家经济体在创造就业方面的表现让人忧虑。过去几十年，美国在经济衰退结束后的18个月内，就业水平就能恢复到衰退前的水平。然而，从1990—1991年经济衰退之后，就业水平的恢复期延长了。2008—2009年经济衰退之后，整整花费了77个月——超过6年的时间，才恢复到经济衰退前的水平。这是怎么回事？为什么早在经济衰退开始之前，美国庞大的劳动力市场上工资就已经停滞不涨了？为什么同样的情形在其他发达国家也发生了？经济学家在寻找答案的时候，发现了引发经济衰退的因素之外的其他因素。

当代的鲜明经济特征

美国前财政部长、哈佛大学前校长、著名经济学家劳伦斯·H. 萨默斯（Lawrence H. Summers）是一位新怀疑论者，他在给同行经济学家做重要报告时，简洁地概括了关于科技之争的正统思想：“社会上有不懂经济的愚蠢卢德分子，也不乏聪明、进步的人士……愚蠢的人以为自动化会使所有的工作都消失，他们将没有任何工作可干。聪明的人明白，生产的产品越多，收入就会越高，因此需求也就越大，所有工作都消失是根本不可能的，所以自动化是一个福祉。”

几十年来，这种观点得到大量证据的支撑，你只需想象一下19世纪的世界，并与你身边的社会进行对比就会明白。但是，就在最近，世界变了。“就在几年前，我一直认为这个话题并不复杂，”萨默斯说，“肯定是卢德分子错了，相信科技和科技进步的人是对的。现在，我却没有这么坚定。”

萨默斯绝非唯一开始持怀疑态度的专家。2014年，皮尤研究中心（Pew Research Center）的互联网项目挑选出1896名在科技方面有见地的专家进行调查，提出的问题是：到2025年，科技取代的工作会比创造出的多吗？一半专家的答案是“会”，一半是“不会”，这是个令人震惊的结果。正如萨默斯解释的，有利于否定答案的证据显而易见，或者说在过去一直是显而易见的。很难想象，10年前会有10%的专家给出肯定答案。（对此，我们也不确定，因为那个时候根本不会有人认为这个问题值得一问。）现在，却有一半专家肯定地回答“会”。正统的观念突然间不再被普遍接受。

理论上讲，萨默斯和其他专家意识到的变化其实很简单。生产力的两个要素是资本和劳动者， [2] 用经济学家的术语来说，它们之间是互补而非替代关系。资本可以使劳动者更富有创造性，即便资本可以取代一些劳动者，它还会再创造一些新的、更富有创造性的工作来消耗新的资本，正如萨默斯说的，“如果资本增加了，工资必然上涨”（它补足工人的工资）。但是现在，萨默斯和其他专家都看到了一个新的可能性：资本可以替代劳动者，这一点毫无疑问。萨默斯解释道：“也就是说，有了一批专门设计的机器，你就可以让它们做劳动者所能做的工作，完全相同的工作。”

这里的关键是“完全”。谷歌公司的无人驾驶汽车不是补充某个人的工作，因为根本就没有人开车，公司还专门为盲人或其他残疾人设计生产了一种没有方向盘、刹车踏板或油门的汽车。换而言之，无人驾驶汽车并未使数量不断缩减的驾驶员更富有创造力，它做了驾驶员的工作，是取代了驾驶员。

在这样一个世界里，经济学逻辑决定，工资比率必须下降，总体收入中的增长部分流向资本，而非劳动者，这正是当前所发生的。萨默斯说，一个重要的原因是“我们看到了科技变革性质的转变，科技变革正越来越多地以资本的形式出现，逐步取代劳动者”。

随着计算能力的飞速发展，资本—劳动者替换现象会加剧，这样的前景，对很多人来说绝非幸事。实际上，萨默斯这样推论：“鉴于这种取代能力，某些工种的劳动者很可能无法挣到能够维持生计的工资收入。”

经济学家不是唯一发现这种趋势的专家。“机器人和人工智能不同于以往的颠覆性科技革新，以前农用机械替代了农民，却为他们创造了在工厂生产机器的工作。”美国国家航空航天局（NASA）一位富有科技经验的程序管理经理马克·纳尔（Mark Nall）对皮尤研究中心的调查员这样说，“科技不仅用途广泛而且能力越来越强大，受影响的不只是个别的经济领域，而是整个经济领域，造成的后果是高收入的工作将越来越稀缺。”吉高姆研究公司（Gigaom Research）的首席研究员斯托·博伊德更为悲观，“世界上没有工作的人口比例将越来越高——他们要么靠领救济生活，要么凭借大幅度降价的商品勉强维持生计”。备受尊崇的网络先锋迈克尔·罗伯茨信心满满地预言：“能力高强的电子虚拟人离我们仅有区区几年之遥，而非漫漫几十年……面对新的现实，每个人都将承受巨大的痛苦。现在唯一的问题是，这一天来得有多快。”

微软公司创始人比尔·盖茨也察觉到了这个趋势，认为人们对它的认识不足。“软件取代人，不论是替代驾驶员还是服务生，抑或是护士，这一切都正在发生。”2014年，他对华盛顿特区的一群观众说，“渐渐地，科技会减少对工作岗位的需求……从现在起，再过20年，多个科技领域对劳动者的需求将大大减少。我想，人们对此还毫无意识。”

然而，所有这些捶胸顿足、咬牙切齿之举，不正是新旧产业交替之际无休止的创造性破坏带来的担忧吗？当你无法靠计算尺制造技术养家糊口时，你还可以干别的工作挣得更多收入，所以它并不是什么问题。可是，这个类比本身不成立。你无法靠制造计算尺谋生，是因为人们不再需要计算尺。这恰恰说明，完全可以用更多的机器、更少的劳动力提供人们当前和未来最需要的商品与服务。

由此，萨默斯得出结论，“这种发展构成了当今时代的鲜明经济特征”。他这样有声望的经济学家得出的结论，必然非常重要。

劳动者的第四个重大转折点

显然，我们面临一个紧迫的问题：谁会受到伤害？谁不会受到伤害？

要寻找问题的答案，我们不妨把这些发展看作一个故事的最新发展。两百多年来，科技一直在改变劳动的性质和特定技能的价值。到目前为止，故事中仅有三个大的转折点。

最初，工业革命的崛起使完全凭手艺制作产品的匠人贬值了。一名枪支制作工匠得完成雕枪托、铸枪管、刻枪机、磨扳机以及组装部件等一系列任务，但是，伊莱·惠特尼的康涅狄格枪炮制造厂的工人分工合作，每组只完成一项或者部分任务，并且还使用水力机械，生产出来的部件一模一样。这样一来，技术熟练的匠人倒霉了，没有多少技术的工人反而大受欢迎，他们很容易学会操作新机器——工人和机械两者互补——于是乎，工人的收入比过去更高了。

20世纪初，伴随着新发展趋势的出现，第二个转折点降临了。电的广泛应用使更加精密的工厂的出现成为可能，而精密的机械需要受过良好教育和熟练掌握技能的工人操作，公司的不断发展壮大，需要更多受教育程度较高的管理者。这时候，没有技术的工人倒霉了，而受过教育的工人大受欢迎——当然，这也不是什么问题，因为没有技术的工人可以接受培训。这种发展趋势在20世纪愈演愈烈，不断进步的科技，对劳动者受教育程度的要求越来越高。美国人对此做出的反应是，以史无前例的雄心壮志大力提高教育水平，高中毕业率从1890年的4%飙升到1970年的77%，全民智力前所未有地大幅提升了。只要劳动者能够跟上科技发展越来越高的要求，二者就能够保持互补关系。这种发展带来的是经济奇迹的出现和人民生活水平的快速提高。

从20世纪80年代起，第三个转折点出现了。信息科技已经发展到可以接管中等技术水平的工作——记账、结算、重复性的工厂工作。这几大类工作岗位的数量不断减少，从事这类工作的人数不断缩水，工资也停滞不前。但这种发展趋势是有限制的。在技能图谱的两端，掌握高技能和低技能的人处境要好很多，这些类别的工作岗位增加了，工资也涨了。这种现象在美国和其他发达国家都有，经济学家称之为劳动力市场的两极分化。在劳动力市场的顶部，信息科技还没有发达到能够接替经理人、律师、顾问、金融专家等高技能人士的工作，完成问题解决、判断与协调等任务。事实上，科技以更低的成本，为这些人提供了更多的信息，因而提高了他们的工作绩效。在劳动力市场的底部，信息科技并没有威胁到低技能服务行业的人群，因为计算机最不擅长的就是需要高身体灵敏度的工作。计算机可以战胜优秀的象棋大师，却捡不起来桌子上的铅笔，从事家庭保健助手、园艺师、厨师等职业的人也大可安心。

以上不过是2000年以前的情形。现在，我们已经迎来了第四个转折点：信息科技稳步发展，已经触及技能图谱的两端，威胁到那些高枕无忧的人。

也许律师不如计算机聪明

在高技能一端，律师界发生的一切，将是其他任何一个涉及分析、微妙阐释、策略运用以及诱导说服等技能的行业将要发生的。众所周知，计算机已经侵入法律取证过程，世界各地的很多法律案件中，计算机读取并分类处理数百万份文件，从中寻找相关信息，既不会疲倦，也不会分神，节省出大笔经费。赛门铁克（Symantec）旗下的电子取证系统供应商克利尔韦尔声称，可以把取证成本降低98%。这听起来有点离奇，但与另外一家名为“自治”（Autonomy）的软件供应商的一位主管所言相符。这位主管在《纽约时报》上声称，有了电子取证系统，一名律师可完成500名甚至更多律师的工作。而且，软件系统远比人工做得好，可以从海量文件中发现人工难以发现的规律，例如，某份文件的特殊编辑方式、特定群体间交流量的增加，甚至可以发现电子邮件文体改变暗含的动机。

这些仅仅是个开端。计算机沿着价值之梯不断向上攀升，越来越擅长搜索法律文献，为某个案例寻找适当的先例，比人工搜索的范围更广、更彻底。当然，其中所涉法律问题的识别，依然要靠人工完成。然而，根据西北大学的法律教授约翰·O.麦金尼斯的著述：“最终，搜索引擎不仅能独立完成这些任务，而且还能提供与案子相关的判例法。”

计算机越来越向律师技能领域的高端发展，它对高级法院裁决的预测比法律专家更准确。随着这种分析能力的应用范围不断拓展，计算机将会向律师的核心工作迈进，不论针对的是哪一类案子、哪一级别的法庭，都可以为客户提供建议：提起诉讼、庭外和解或者法庭审判，而且提出的建议往往比律师的更好。美国知识产权专利诉讼公司Lex Machina和休伦湖法律（Huron Legal）这样的公司，已经开始提供分析服务，并日益完善。这些公司的计算机，可以读取成千上万个案件的所有文件，并做出分析，例如，哪些公司喜欢庭外和解而不愿提起专利诉讼？某个法官在审理某类案件时，倾向于做出什么样的裁决？在某些特定法官面前，哪些律师的记录最佳？既然诉讼当事人（不论是原告还是被告）可以从海量数据中得出更精确的分析，他们很有可能会更加高效地解决争端。也许，结果是法律诉讼案减少了。

虽然，这并不意味着律师职业即将消亡，但它说明律师的数量将会减少，而事实上已经开始减少。“机器智能的出现，或许是当前法律学校面临危机的部分原因——招生人数不断缩水，学费一再下降——而且可能会使危机加剧。”麦金尼斯这样评论。

律师这一需要三年研究生教育的高收入前沿领域，已经被信息科技颠覆，那么其他高技能人员（分析师、经理人）禁不住开始怀疑自己的未来。法律界的变化，是类似沃森的科技在某一领域的应用结果，而且它可以应用到更广的领域。这类科技取得了新的突破，能够理解自然语言，所以，当你提出问题时，它并不是单纯地搜索问题中的关键词，而是竭力去理解问题的情境，理解问题的真正含义。例如，如果你的问题含有“2+2”这个字眼，它的意思可能是“4”；假如你在汽车行业工作，它也可能指“一辆有两个前排座位、两个后排座位的汽车”；假如你是个心理学家，它还可能指“一个由父母双亲和两个孩子组成的家庭”。认知计算系统会根据问题的情境，找出可能的答案，并且评估哪一个最有可能是正确答案。刚被应用于某一领域时，计算系统提供的答案并不是很好，但它积累经验以后，提供的答案就会越来越好。所以，在线旅游公司“旅游城”（Travelocity）的创始人、网络企业家特里·琼斯说：“沃森是唯一一台使用后比使用前更值钱的计算机。”

沃森这样的系统，安装大量可阅读、可处理的文字材料以后，工作性能才能达到最佳。在《危险边缘》节目中，沃森不仅存储了维基百科的全部内容，而且还有以往每一期《危险边缘》节目的线索和答案。法律领域显然特别适合应用这种科技，医疗也很适合。纽约市的斯隆·凯特琳癌症中心（Sloan Kettering Cancer Center）利用沃森从浩瀚的肿瘤学文献中提取答案，医生则无法胜任这样的任务。金融咨询似乎是应用这类科技的另一个重要领域，因为它涉及数目庞大且不断发展的研究，而且海量的数据每天都在变化，所以，有几家金融机构最初把沃森当作金融咨询师使用的工具。让我们看得再远一点，金融服务研究公司企业洞察力提出这样一个问题：“一旦消费者自己拥有沃森系统，有经验的投资家何必还要金融咨询师呢？”

不会卡壳、不知疲倦、不会醉酒的作家

理解自然语言的能力和高转矩分析能力，二者结合起来就能造就一名纪实作家。一个名为叙事科学的公司生产出一种写作软件，写出的文章无人能看出是计算机之作。起初，它主要针对涉及大量数据的事件：球类比赛和公司盈利报告。但成熟之后，不再单单处理事实与数字——例如，确定最重要的比赛，或者寻找文章最佳的写作视角：转败为胜还是赛场英雄？随后，研发人员教会软件不同的文体，客户可以从菜单上选择不同文体。接下来，学习如何理解非数字数据、如何阅读相关材料为文章创设情境。很多传媒公司，包括雅虎和福布斯在内，发布来自叙事科学公司的文章。当然，公司的一些客户不希望这类文章被识别出来，不愿意读者知道文章是计算机写的。2014年年中，美国联合通讯社（Associated Press）把所有关于公司盈利报告的写作任务都交给了计算机。

叙事科学公司发现，真正赚钱的或许根本不是写新闻稿（新闻稿可以交给任何记者去写），而是写公司内部文件，即影响公司决定的报告和分析。所以，它开始利用技术收集各类信息，包括社交媒体上的非结构化数据，如关于某一特定话题或问题的帖子，并进行深入分析，寻找趋势、相关性、特殊事件等等。据公司介绍，该类软件可以利用数据“做出判断、得出结论”，然后提供建议，而且还可以根据客户选择的阅读水平、语气完成写作，并提供有用的图表。

听起来，这不像写作，更像管理。

那么，计算机写作与分析有什么好处呢？至少，它可以供人类做出决策，除非我们不再需要做出决策。从小学到大学，都已经开始运用软件来分析和评价学生论文。这类软件还不够完善，无法评价语态和基调这样的细微之处，可是，人同样不是尽善尽美的。

佐治亚州坎顿市的一名中学教师杰夫·彭斯，运用软件批阅了140篇学生论文。他承认软件评分不是很准确，但他对《教育周刊》记者说，“当我批阅到第67份作文的时候，我也无法真正做到准确无误”。这类软件已经应用于更高的层次，哈佛大学与麻省理工学院共同创建的大规模在线课堂平台edX已开始运用软件批阅学生论文。休利特基金会为写作评价软件的开发设立了两个10万美元大奖，edX聘任了其中一名大奖得主，开发专用的写作评价软件，并将它作为开放资源向世界各地的研发人员免费开放，不断完善软件。

当然，这类评价软件本身首先得经过人类的评价，与人工评价进行对比。所以，研究人员召集了一组教师，批阅一大批论文，然后，同一批作文分别由另外一组教师和软件批阅。研究人员对比了两组教师批阅的成绩，还对比了软件与第一组教师批阅的成绩，三个组的成绩都有差异，但是，软件批阅成绩与第一组教师批阅的成绩之间的差异，并不比第二组教师与第一组教师批阅的成绩之间的差异大。软件批阅的成绩无法做到与人工批阅的成绩相一致，可是人也一样，无法做到不同人之间的评分一致。而且，把软件和人工批阅出的一大批成绩放在一起，很难辨认出哪些是人工批阅的，哪些是软件批阅的。

由此，可以得出以下两点：

其一，软件在高速完善和发展，而人类却做不到。

其二，当前的教育变得离奇古怪。毕竟，叙事科学和其他公司研发的报告写作软件很容易被改编后应用于其他领域，例如学生论文。所以现在，论文评价软件与论文写作软件并存，且二者都在发展完善。结果显而易见，写作软件不断优化，迎合评价软件的要求。每一篇论文都可以得优，但与学生和老师毫无关系。这个过程中，根本没有教育发生。这是学生和老师共同面临的问题。

机器人的触觉

信息技术正在以惊人的速度接替工作图谱高技能端的工作——律师、医生、管理者、教授，但这还不是最令人震惊的。如果我们以为，这些工作需要高水平认知才能完成，所以本质上不会受到计算机竞争的威胁，那就大错特错了。这些工作，大部分是脑力劳动，正是计算机最擅长的，只不过它还需要时间来提高计算能力，达到工作所需的水平。更令人惊讶的事发生在工作图谱的另一端，那些对认知要求不高，却消耗体力的低技能、低收入工作领域。几十年来，计算机几乎干不了这种工作。举个例子来说明这种能力的差距：1997年，计算机可以打败世界上最优秀的国际象棋大师，却无法移动板上的部件。然而，对科技而言，这依然只是时间问题而已，只需要再多几次计算能力的翻番而已。体力劳动同样无法躲避信息技术进步带来的危险。

谷歌公司的无人驾驶汽车是一个最明显、最重要的例子，之所以重要，是因为在美国男性中，司机是排行第一的职业。这样的例子越来越多。你可以训练美国再思考机器人公司（Rethink Robotics）生产的巴克斯特（Baxter）机器人，教它完成各种任务，打包或开箱、传输带上放置或搬走物品、叠T恤衫、搬运物品、计数、检查物品等等，它可以随心所欲地移动手臂（“末端执行器”）。以前的工业机器人都需要罩在一个安全笼中，周而复始地以同一种方式完成同一个动作，仅此而已。你若是恰巧处在焊接机器人和它正在焊接的部件之间，那你就惨了。但是，巴克斯特在地板上嗡嗡嗡四处移动时，不会伤害到任何人，它可以根据环境调整行动，因为它可以感应周围的一切，包括人在内。

很多类似的机器人在不同环境中工作，例如，机器人嗡嗡嗡地穿行在医院过道里，运送药物、搬运洗涤的衣物、捡拾传染性垃圾，保安机器人在公共建筑外巡逻，查看、读取牌照，并在必要时把信息传送给执法部门。早在人工进入日本福岛第一核电站爆炸后的残骸之前，机器人已经先去了。

机器人在高危工作中具有优势，所以，美国军方是最大的机器人用户和最主要的研究资助者，截至2008年，有12000个战斗机器人在伊拉克工作。有些战斗机器人仅比鞋盒子大一点，在微型坦克履带上运行，可载一台照相机和其他传感器，执行情报收集、监视以及侦察任务。大一点的战斗机器人的任务是处理炸弹或在危险地带运送重物。还有一些装备了武器的战斗机器人被派往伊拉克，但是据报道，从未正式使用过。2014年，罗伯特·科恩将军宣布，军方正在考虑将常规战斗部队的士兵数量从4000人缩减到3000人，用机器人和无人机补足削减掉的人数。

到目前为止，那些战斗机器人还不是自动的，需要人控制，每人一个。军方意识到了它的低效，所以美国陆军研究实验室研发了一种更高端的机器人，叫作“机器领导人”（Rober Leader），项目负责人杰西·陈说，它“以操作员的意图来理解所处的形势”，具有视、听、感知功能，可以判断最佳的命令执行方式，“并且给能力级别较低的机器人队伍发送详细的命令信号”。陈解释说，它最大的优势是人工操作员无须直接管理每一个机器人，只需管理一个——机器领导人。

女士们，先生们，我们发明了机器人中层管理人员。

在其他方面，机器人的肢体技能也在飞速进步。想想哈佛大学、耶鲁大学以及艾罗伯特（iRobot）机器人制造公司联合研发的机器人手吧！艾罗伯特机器人制造公司是扫地机器人Roomba和其他许多移动机器人的生产商，包括军队所使用的。这种机器人手的运动技能非常好，可以从桌面上拿起一张信用卡、安装钻头、转动钥匙，在以前这些都是超出机器人能力范围的肢体技能。“残疾人可以对装有手臂的机器人说：‘到厨房去，把我的饭菜放进微波炉。’”来自哈佛大学的研究人员罗伯特·豪教授这样告诉《哈佛》杂志记者，“机器人手是真正的研究前沿，我们一直都在朝着这个方向迈进”。

似乎，在我们所见之处，机器人突然间能够胜任它以前做不了，而且很多人以为它们永远都做不了的工作。对机器人而言，技术水平较低、类似叠T恤衫这样的活儿更具有挑战性，但是，计算能力和运算技能的无休止进步，最终还是攻克了这些领域。错误地以为自己永远不会被计算机所代替的人数在不断增长，增长速度非但没有减慢，反而加快了。

计算机能看穿你的谎言

然而，人类作为有血有肉、有生命、独特的有机体，难道就没有最后一块阵地是计算机无法侵入的？目前为止，我们所检视过的一切，都涉及源自左脑的技能，是逻辑性、线性、流程化、计算机式的，那么，另一面呢？右脑及其擅长的情感，又如何呢？它是非理性、神秘的，我们能理解，却无法解释如何理解。而且，在很多工作中，不论是高技能的，还是低技能的，情感是取得成功的真正秘制作料。高管必须读懂客户、员工、监督人员以及任何一个与之打交道的人的情感，并且做出反应。一名好的侍者可以用不同的方式接待不同的顾客——古里古怪的、筋疲力竭的、欢天喜地的、糊里糊涂的、醉醺醺的……却不知道自己是如何做到的。无疑，这永远都是人类特有的能力。

但是，Emotient表情识别公司和Affectiva情绪识别公司这样的人工智能公司的创始人，都是应用计算机理解人类情感的研究人员，他们也许不同意这种说法。随着研究不断取得进展，人类驾驭有血有肉的情感世界的能力，似乎不再特殊。

我们用多种方式——言语、语调和肢体语言——传递情感。但是，要想在不使用传感器的情况下读懂一个人的情感，最有用的指标就是面部表情。产生某种情绪的时候，我们并不是一直说话或者做什么动作，而是不停地改变面部表情。事实上，一位名叫保罗·艾克曼的研究人员早在几十年前就发现，当我们感受到某种情感的时候，即使我们想尽力掩饰，也总会通过面部表情流露出来，哪怕面部表情转瞬即逝，或许只有几分之一秒。艾克曼因为发现了所谓的微表情，尤其是在利用微表情检测谎言方面开展的研究而一举成名。系列电视剧《对我撒谎》就是以他的研究为素材，主人公以他为原型。

但是，作为20世纪被引用最多的心理学家，艾克曼的成就远不止发明了检测谎言的办法。他对人的面部所能够透露的信息进行了最深入的分析。人的面部有40块肌肉，艾克曼研究了每块肌肉的运动方式，并计算出所有可能的组合方式，组合的总数超过1万种，这意味着人类可以做出1万多种面部表情，至少理论上是这样的。在真实生活中，大约有3000种与情绪有关。艾克曼研究出哪种情绪是由哪几种面部肌肉运动组合传递出的。经过多年的努力，他的研究结果汇编成了《面部运动编码系统》。一个人面部的任何一种肌肉运动组合，不论其显现时间多么短暂，艾克曼都可以判断出他所感受的情绪。

艾克曼成功地创办了一个培训公司，训练执法、商业以及其他领域的工作人员如何探测情绪。但是，随着计算机技术的进步，其他研究人员也开始研究如何用计算机完成这样的任务。你可能已经注意到，手机上的照相机就可以探测你的面部，把它显示在一个方框中。更先进的软件可以检测面部表情，并且识别艾克曼编码系统中的面部肌肉运动组合，这种技术的潜在用途催生了加州大学圣迭戈分校的6篇博士论文，Emotient表情识别公司应运而生，而艾克曼本人则被招聘到公司的顾问委员会。

把摄像机对准一个人的脸，Emotient公司的情感分析软件就可以告诉你这个人的总体情绪状态（积极、消极、中性），并且展示一个不断更新的条状图，显示出这个人的7种基本情绪——欢乐、惊讶、悲伤、恐惧、厌恶、鄙视、愤怒的程度，还有两种高级情绪——沮丧和困惑（之所以高级，是因为它们由其他情绪组合而成）。把摄像机对准一群人，它就可以分析所有人的情绪，并且生成一个复合数据显示。把软件装进谷歌眼镜（Emotient公司已经这么做了），你正在观察的人的情绪数据就全部出现在你眼前（是的，很快就有人发现，你所探测到的情绪，是对你的鄙视，因为你戴着谷歌眼镜）。Emotient公司在销售情绪分析系统时，最初瞄准的只是零售商，但它的前景显然非常广阔。

麻省理工学院媒体实验室的衍生公司Affectiva，也利用艾克曼的研究进行面部表情分析。公司把研发的软件卖给市场营销商和推销商，供他们通过网络摄像机进行网络客户分析。你无须把研究对象组成研究小组，再去猜测他们的想法，而只需通过网络与他们交谈，然后让他们的脸告诉你一切。媒体实验室有一个独立项目，研究的是另外一种情绪——司机的压力，主要是通过方向盘上的生物传感器检测司机握方向盘的压力、皮肤电传导以及手心出汗程度，并借助对司机说话声音的分析。

所以，人类解读他人情绪的神秘能力，变得不再那么神秘，计算机也能解读情绪，科技已经发展到了不用太费力就可以解读情绪的地步。

这似乎已经够了不起了，人类特有的情绪解读能力变得越发不足为奇。计算机不仅能解读情绪，而且能解读得比人类更好。

玛丽安·巴特利特博士，Emotient公司的创始人之一，率领一组研究人员，用录像机录下了志愿者疼痛时的面部表情。志愿者疼痛的表情，是他们把胳膊放进冰桶里引发出来的，或者是他们假装出来的。然后，研究人员播放录像给研究对象观看，并提出问题：“这个人是真疼还是假疼？”答案的正确率是50%。也就是说，根本没有线索可供判断，他们大可用抛硬币的方式来回答，正确率也会一样。经过对被测试者进行真假疼痛表情分辨训练以后，他们的回答正确率提升到55%。但是，用巴特利特和她的团队研发出来的软件分析录像，正确率高达85%。不论是本次研究，还是其他研究，都不能说明疼痛易于假装出来，或者它与其他情绪有本质的区别。完全有理由推断，软件在探测其他情绪方面，也将会优于人类。

尽管我们深信，理解情绪是人类特有的能力，但是计算机在这方面确实比人类做得更好，对此我们不必惊讶。计算机可以观察人类面部40块肌肉中的每一块，记住所有3000种组合；一台摄像机每秒钟拍摄30个画面，计算机可以分析每一个画面，这正是真假痛识别实验中计算机所做的工作。即便是艾克曼本人培训出的专家，观察时也会偶尔错过一个微表情，计算机却永远不会。

计算机能比人类更好地解读情绪，继而可以利用解读到的信息，完成更多任务，例如分析参训大学生的面部表情。研究人员培训大学生完成一项并不复杂但具有挑战性的任务：从电脑屏幕上的9张卡片中找出特定的3张卡片组合（实际任务比听上去更难）。培训前，大学生参加一项测试，培训过程中，分别由人工和计算机观察、判断他们的投入程度。培训结束后，他们参加了另一项测试，以检验取得的进步。

结果显示，计算机可以更好地预测大学生在第二项测试的表现，它通过对学生面部表情的分析，判断出学生在训练过程中的投入程度。计算机的预测力与人工对学生投入程度判断结果的预测力基本相同，甚至比它更强。而且，有了计算机解读数据，可以做更多事。正如专家指出的，计算机可以实时动态判断学生的投入程度，并相应调整教学以使学生个体更好地投入训练，从而为学生提供个性化的服务，还不受人数限制。教育人员可以从海量的投入情况数据中挖掘出细节，找出哪些教学活动吸引学生，哪些令学生感到枯燥乏味。教师个人、教学单位以及整个学校都能监控学生的投入程度。

同样的原理以不同的方式在麻省理工学院研制的压力监控汽车上得以应用。如果汽车传感器察觉司机压力过高，它会自动建议播放轻松的音乐，用舒适的声音发出导航指令。如果司机走神了，方向盘就会震动，促使司机集中注意力。最有趣（或者最滑稽）的是，研究人员应用了一种特殊的感温变色漆，汽车可以根据司机的情感状态改变外部颜色，给其他司机发出信号。当然，一旦无人驾驶汽车出现，这种技术就毫无意义了。在此之前，它能否有足够的时间实现商业化，则另当别论。

计算机具备了感知人类情绪的能力，这意味着在探测人类情绪方面，机器可能胜过人类。也许会有这样一种假设，我的情绪状态，除了我之外，不论是人还是计算机，都无法了解，然而事实并非如此。我们都曾有过这样的经历：询问某人为何心情不好，结果对方火冒三丈地吼道：“我哪里心情不好了？”或者，更有可能的是，我们就是那个吼叫之人。计算机可以看到我们视而不见的东西，说得更广一点，人类最不擅长识别自己的压抑、沮丧、愤怒或其他情绪。这正是那种能够在我们感到压力的时候向我们发出警告的技术的价值所在。我们对个人情绪的了解常常受阻，因为我们打心底里否认计算机能够更好地解读我们的情绪。

尽管如此，如果说计算机能比人更好地了解人类情绪已经不足为奇，这无疑发人深省。我们基于对个人情绪的了解做出各种改变命运的决策，在生意、情感以及其他方面，我们常常忽略自己的情绪，任其主导自己。我们意识到了这个问题，所以，有时会就个人情绪问题听取亲朋好友的意见，生活历来如此。现在的新情况是，科技在解读人类情绪方面超过了人类自身。

令人震撼的是，在科技不断突破的进程中，没有一个人享有长久的安全。虽然，科技还不会立即威胁到数百万工作在各行各业的人，但是，这种趋势却日渐明显。不论在哪个工作领域，高技能或是低技能、强脑力或是重体力、左脑分析型或是右脑情感型，信息科技正在飞速发展，在很多情况下已经达到，甚至超越了最优秀人工的水平。

传统的反驳论点是，人类无须担心，因为科技应用最有效的方式是与人合作，而非取代人类。人机合作比计算机独自工作效率更高，但是，这种情形只是暂时的，计算机终将证明其优越性。虽然，人用计算器解答数学问题，绝对比计算器独自解题速度快得多，若没有人按动计算器上的数字，计算器什么也做不了，但是现在，计算器可以独自操控整个工厂和仓库，可以独自完成数学计算，数字则由扫描设备和传感器输入。

国际象棋是用来支持反驳论点的最佳例证。1997年，IBM公司的深蓝计算机战胜了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫，但是，至2008年左右，一个人与一台计算机合作，就可以战胜独立工作的计算机。这个例子常被人引用，证明人可以为比赛增加计算机无法提供的绝妙东西。但问题是，这种说法越来越站不住脚。经济学家泰勒·考恩（Tyler Cowen）在2013年出版的《平均时代的终结》（Average Is Over ）一书中引用了这个例子，使它广为人知。然而，考恩在书中还说，随着计算机的发展，也许会有一天，人不能再为计算机增加任何价值。2013年，他发表了一篇博客文章，证明这一天已经来到。该博文发表之际，人机联队有时依然能打败计算机，但这是在IBM和谷歌这样实力强大的软件公司没有参赛的情况下取得的胜利。在西洋跳棋比赛中，人机联队就无法胜过计算机。而对于下国际象棋，也只是时间问题，只需计算能力再翻几番而已。

这种发展趋势对“更多传统劳动市场有启发意义”，考恩说。

也许，你学的是操作计算机程序，读取医学扫描结果，13年来，凭借自己的知识和能力，修正计算机错误或者提醒医生认真查看结果，为计算机的工作增加价值。但逐年地，你花费越来越多的时间才能改进计算机的工作。然后，突然有一天…… 噗的一下！ 你就ZMP了。

“ZMP”的意思是“边际产品为零”，是经济学家使用的一个术语，表示根本没有任何价值可增加。

我们必须不断提醒自己，这种发展趋势非但没有减速，反而在加速，这才是最令人困惑的。我所描写的科技和发展，在我写作之时还是令人“天哪、哎呀”地惊叹的新鲜事物，而等你读到此书的时候，它们恐怕已经成了让你“哼、哈”漠不关心的事物了。从令人凝神静气到乏味无趣，仅仅需要几个月，这说明了一个残酷的道理。当我们拼命去理解科技发展对生活的意义时，不得不迫使自己想象比现有这些令我们眼界大开的变化更巨大、更迅猛的发展。

面临这样的挑战，我很想知道尼古拉斯·尼葛洛庞帝（Nicholas Negroponte）如何看待当前的发展趋势。尼葛洛庞帝以麻省理工学院媒体实验室创始人而闻名于世，早在电话从有线发展到无线、电视从无线发展到有线、用微型数字设备接收消息等成为现实前的几十年，他就预言了这一切。预言基本正确。

所以，我通过电子邮件向他提出一个问题：“5年或10年以后，人类在哪些方面能够胜过计算机？”

他的回答是：“除了‘享受’，其他几乎没有。”

“我们真的想要一个没有工作的世界吗？”

实际上，一个几乎没有工作的世界不太可能出现，根本原因在于，人的欲望是无止境的。科技为我们做得再多，我们都会有渴望之物。正如米尔顿·弗里德曼曾说，你可能会到花钱雇一个私人精神病专家跟随在身边的程度。（亨利·福特，在某些传说中是约翰·D. 洛克菲勒，成年后才学习打高尔夫球，残酷地雇用一个小男孩在球场上跑前跑后，提醒他低头。）我们总会找一些事做。在劳动历史的第四个重大转折点上，我们面临的一个重大问题是，我们将会寻找什么样的工作：是高价值还是低价值的，是精神病专家那样的工作，还是高尔夫球场上的小男孩那样的工作。

答案很明确，但奇怪的是，要想找到答案，必须仔细审视我们自己，而不是计算机。

[1] 卢德分子是19世纪英国工业革命时期因为机器代替了人力而失业的技术工人，现在引申为持有反技术创新和科技创新观点的人。——编者注

[2] 作者提出的生产力的两个要素与马克思提出的生产力的三要素（劳动力、劳动工具、劳动对象）有所不同。——编者注

第三章

人类天性的惊人价值

如何做一个表现优异的人，越来越与我们知道什么无关，而是更加取决于我们是什么样的人。

亚利桑那州最高法庭曾有一个案子，詹姆斯·斯通因两次儿童性暴力犯罪被法院判刑。他的刑期将满之际，摆在陪审团面前的问题是，刑满后他是不是该被禁闭在精神病医院中，也就是所谓的民事监禁。犯人在服满法院裁定的刑期后，还要被继续无限期监禁，这也许令人好奇，但许多州都有类似的民事监禁法，特别针对性暴力犯罪的人。民事监禁案件的核心问题是，犯人再次性暴力犯罪的可能性有多大，做出判断的证据来自心理健康专家。裁决在很大程度上取决于陪审团成员对于心理健康专家提供的证据有何反应，因为陪审团成员在做出判决时，除了解罪犯既定的罪行（或许是多年前的），其他事了解甚少。陪审团成员到底会让斯通刑满释放，还是被禁闭在医院？

法院指定一位名叫布兰特的心理学家去评估。布兰特让斯通回顾了案情，并与他进行了两个多小时的谈话。在审判中，州检察官把布兰特安排在证人席，让他叙述评估过程，继而对他提出核心问题：“现在，根据你与他的谈话和你的判断，你对他再次犯罪的可能性有结论吗？”

“是的，有结论了。”

“结论是什么？”

“根据他的背景和我的经验，他再次犯罪的可能性很大。”

州检察官问布兰特，谈话到底有什么重要发现。布兰特答道：“他承认，在第一个案子宣判前，还在缓刑期内，他就再次做出性侵犯行为，导致他第二次被判刑，他甚至还承认，需要进一步采取有效措施除掉自己的老毛病。”

在盘问中，斯通的律师给布兰特施加了很大的压力，质疑他两到三个小时的时间是否足以“准确评判斯通先生再次犯罪的可能性”，但布兰特坚持认为时间足够。“这些都只是基于你个人的观点吗？”斯通的律师问道。布兰特回答：“是的，这是我作为一个持牌心理学家的观点。”

还有更多的证据，但这是最核心的一个。如果你是陪审团的一员，你会怎样判决，释放还是监禁？

现在想想，倘若关键证据有所不同，你会怎么判决？假设布兰特在没有与斯通谈话的情况下得出同样的结论。进一步假设，他的结论不是基于面对面谈话和个人判断，而是把各种各样的电脑数据，包括斯通刑满释放时的年龄、受害人的性别、他与受害人的关系等等，代入两个由别的心理学家提出的性犯罪者危险评估模型。再假设，布兰特是根据精密的评估仪器得出的分数作为证据，得出结论：“有充分的心理学理由相信，他（斯通）有再次犯罪的可能性。”

我们再假设，在盘问中，斯通的律师问布兰特，是不是任何人，包括“非专业人士”，都可以把相同的数据代入模型并得出同样的结论，然后布兰特承认事实的确如此。假如斯通的律师继续问布兰特：“业界对于该不该以这种方式使用精密的评估仪器，是否有质疑？”布兰特若是回答“是的”，情况又会如何？

假如上述就是本案的关键证据，你又会怎样判决？

也许你已经猜到，詹姆斯·斯通的监禁审判不是真实的审判。的确不是，这是对亚利桑那州一起真实的性暴力犯罪监禁审判的情景模拟。检察官由亚利桑那州的一位前检察官担任，律师是一位真正的亚利桑那州的辩护律师，心理学家由一位有丰富专家证人经验的持牌心理学家担任。研究人员将审判录制成两段一小时长的视频，两段视频上唯一不同的是关键证据，其他所有对话都是从真实的审判中复制过来的。研究人员将两份视频随机展示给156位曾被召去参与陪审，却从未真正当过陪审团成员的人。和大多数同类人员的经历一样，他们往往在法庭坐上一整天，然后被打发回家。

结果令人吃惊，准陪审团成员更容易相信专家根据经验判断得出的证据，而不是基于数据分析得出的证据。问题在于，他们本不应该这样。因为很多州的民事监禁法都是依据专家对罪犯未来行为的预测，确定是否禁闭犯人，所以有大量研究开始探究最佳的判断方式。大多数研究表明，专家的判断其实不如计算机数据分析方式好。

研究中的陪审团成员并不知道这些研究结果，他们只知道自己喜欢什么。而他们所喜欢的是宁愿相信一位专家，因为他真正见过当事人、听过当事人的陈述，并基于自己对当事人的主观印象和其他证据做出判断。事实上，陪审团成员就喜欢这样做。该研究的作者得出结论：“陪审团成员这样决策的根本原因是，面对准确性相对较差的专家提供的证据，他们对自己的裁决更有自信。”

很多法律案件都是如此。人们对专家的评价并非基于其专业技能。国家陪审团项目的审判顾问杰里米·罗斯曾写道：“那些在信任大战中获胜的专家，赢在他们对所讨论的问题有亲身体验。举例来讲，陪审团成员觉得临床医生比专家医生更可信。”有些情况下，或许你无须见到研究的对象就能得出最精准的结论，但是人们对此并不在乎。像陪审团审判这样重要的情境下，人们想要的不是从一大堆数据中得到的结论，他们想要看到和听到一个活生生、有感情、会决断的人。

这些事实很能说明人在经济转型中的价值。陪审团成员高度看重的是，亲眼看到、亲耳听到人类专家对那些有听觉、视觉和触觉，并且有反应的人做出的判断。

我们从中可以得到一个更重要的启示：人际互动统治着我们的生活，它的价值远比我们所能认识到的高。从多种意义上讲，它是人类价值的核心。

大脑的真正功能

如果不了解人生来就有的能力和人际互动在生活中的重要性，我们就无法真正理解高价值技能本质的变化。“自然选择法迫使人类为了生存而群居。”著名神经科学家、心理学家迈克尔·S. 加扎尼加（Michael S. Gazzaniga）写道，“我们在群体中建立社会关系，我们的大脑忙于理解身边的事物，大多是与人相关的事物……人际关系成为我们精神生活的中心，实际上它成为我们存在的理由……如今，我们的脑子里时时刻刻都有他人，因为我们生来如此。没有了他人，没有了同伴和联盟，我们无法生存。对于早期人类而言，这是千真万确的。但是，对于当今人类，不复如此。”

也就是说，人类天生就是社会交往与生存相联系，比任何其他联系都强大。我们在高度发达的经济社会中生活、工作，整日忙于线性、逻辑和理性的思考，很容易忘记这种活动并非人类本性。人的本性，不论我们认识还是忽略，始终都在我们身上，并成为我们的驱动力。“本质上，人具有社会性，”加扎尼加说，“这是不争的事实。人类大脑的首要功能是应对社交事务，而不是思考热力学第二定律。”

我们来理解一下这段话的含义。一个令心理学家长期困惑的问题是，人为什么如此聪慧？大部分人恐怕从来没有思考过这个问题。人类拥有能够发明微积分或粒子物理学、能够学会代数或驾车的大脑，究竟有哪些方面的进化优势呢？人类在几千年寻求生存的过程中，大脑不断发育成长，进化成如今的现代大脑，那么人类完成高超技艺的能力从何而来？

问题的答案似乎是，在荒芜的非洲大草原上，人类被迫去解决一个高度复杂的问题，即社会交往的问题。人类从群体生活中获益，而要达到这个目的，我们必须思考自己的行为如何影响他人的行为，其后果有益还是有害于我们自己或我们的亲属。（我们知道别人也用同样的思维对待我们。）我们明白，自己永远都无法确切知道他人的行为发生的时间、方式和原因，却能够感觉到信号的变化。这好比难度更高的国际象棋，其风险也更高。“这需要最高层次的智力官能。”英国心理学家N. K.汉弗莱这样说，他在20世纪70年代提出这一思想来揭示人类大脑高度发达的原因。

也就是说，人脑的功能就是进行社会交往。

我们不必为此感到困惑。多年来，社会科学领域中的主导理论恰恰与此相反，主张新生儿是白板一块，或白纸一张，所有思想、感情以及未来发展，都是通过个人亲身体验写到板上的。“人没有本性，只有历史。”西班牙哲学家奥特加·伊·加塞特是这样说的。这种理论源于20世纪初萌发的一些思潮，其部分动机是高贵的。曾经一度有人宣称某些族群——非洲人、犹太人、吉卜赛人、同性恋者和妇女，天生低人一等。对此，最有力的反驳是，没有人天生低贱，因为人出生之时什么也不是。人无论发展成什么样，都是文化在白板上留下的烙印，这就意味着，人可能有不同的发展，在任何情况下都可能变化。

“白板说”有望带来更加美好的世界，特别是一个战争硝烟少的世界。对于一个有过两次世界大战的时代，尤其具有吸引力。根据白板说，战争不是不可避免的魔咒，因为人类并非天性好战。其实，自古以来人们就有这种信念，新的研究为此提供了证据。根据玛格丽特·米德的著名论述，萨摩亚人不使用暴力，新几内亚人对战争闻所未闻。伊丽莎白·马歇尔·托马斯在《无害之人》（The Harmless People ）一书中描述了生活在卡拉哈里沙漠爱好和平的坤申族人。既然那些文化可以远离战争存在，那么我们也可以。

不幸的是，这些结论完全错了。其他人类学家经过调查发现，萨摩亚人、新几内亚人和坤申族人跟我们所知道的任何民族一样暴力，甚至达到令人毛骨悚然的程度。心理学家、人类学家、神经科学家以及其他人的长期研究有力地推翻了白板说，哈佛大学心理学家史蒂芬·平克在《白板论：现代人对人类本性的否定》（The Blank Slate: The Modern Denial of Human Nature ）一书中对此有精彩的论述。虽然这些研究论证的内容远远超出了我们的话题，但我们还是有必要仔细审视人类学家唐纳德·布朗于1991年编纂出版的“人类普遍性”列表。布朗说，这些是人类“共同的文化、社会、语言、行为以及心理特征，没有任何例外”。世界上所有文化都具有这些普遍性。与本话题高度相关的普遍性有：

• 同情。

• 推崇慷慨，反对吝啬。

• 所有人都会哭，都会开玩笑。

• 所有文化都用旋律创造音乐，人人都跳舞，所有社会都有审美观，都创造装饰艺术。

• 所有人都有平等的理念，都理解互惠的概念。

• 人人都有自尊。

• 人人都会讲故事。

• 每个社会都有领袖。

上述这些特征具有普遍性，但并不意味着它们具有先天性，是与生俱来的，尽管这种可能性貌似很大。重要的是，它们都涉及人类交往，而且适用于地球上所有人。对这些根深蒂固的特征的理解，有助于发现人类在科技越来越发达的世界里服务彼此的最佳方式。

不要问计算机不能做什么

要寻找科技发展背景下人类的价值，审视自我比传统上探寻计算机永远做不到的事更有用。计算机无法掌握的技能是最有价值的技能，这似乎是尽人皆知的常识，可是历史的教训告诉我们，不论我们宣称计算机最终无法获得的技能是什么，我们都会面临风险。来回溯一下这类尴尬的预言。早期研究计算机语言翻译的人非常悲观，认为计算机翻译无法走出20世纪60年代中期几近无效的状态，但是现在，谷歌提供免费的语言翻译，Skype（一款即时通信软件）可以提供实时口头翻译，并且是免费的。1972年，麻省理工学院的休伯特·德雷福斯在一本题为《计算机不能做什么》的书中，对于计算机下国际象棋几乎不抱希望，认为很难在当时达到的中等水平之上再有任何大的发展，但是在1997年，计算机战胜了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。2004年，经济学家弗兰克·利维和理查德·莫南在一本优秀著作《新劳动分工》中认为，驾驶汽车牵涉大量的感官输入，需要做出瞬间判断，其难度之大计算机难以应付。然而，6年后谷歌就发明了无人驾驶汽车。史蒂芬·平克在2007年做过这样的评论，“判断空间格局并引导物体从中穿过，是极度复杂的工程学任务，这一点从目前还没有发明出能够自动清空碗碟的洗碗机或可以爬楼梯的吸尘器这些事实中就可看出”。然而很快，艾罗伯特机器人制造公司就生产出可以满屋子自动运转，而不会碰到家具、宠物或者孩子的吸尘器和拖地机，还生产出来可以爬楼梯的机器人。如果公司认为需求量足够大，还能生产兼具两种功能的机器人。同样，能够自动清空碗碟的洗碗机的出现只是时间问题，当科技进步到一定水平，并且市场需求也足够大的时候就会应运而生。

发展趋势很明显。聪明人看得出，很多对人来说轻而易举的任务，其实是高度复杂的，比如驾驶汽车，人做起来毫不费力，但是计算机学会它却非常艰难。但实际上，这依然只是个时间问题，而且所需时间比预期的要短。我们没有搞明白两年实现翻一番是怎么回事，按照这个速度，40年内计算能力能够增长100万倍。计算机技术天才比尔·乔伊指出，喷气式飞机的飞行速度比步行快一百倍，因而改变了世界。已有的经验不足以让我们理解上百万倍的增长概念。同时，越来越高端的程序使得计算机能够用更少的计算能力完成复杂的任务。所以，年复一年，我们总是错误地低估计算机的能力。

一个更佳的策略

我们应该明白，以计算机永远做不了的工作来决定人类的价值，这是极其危险的做法。虽然我们可以更加谨慎、保守地沿着这条路继续冒险，但是一个更好的策略是回答以下问题：不管计算机的功能有多强大，人类在最本质的天性或生活现实的驱使下，有哪些活动只能由人来完成？

这项策略要有两个假设。这听起来有点奇怪，也许还有点过于浅显，但必须把它们说清楚。

第一，假定人掌控一切。经济或社会的运行最终由人掌控，且服务于人。一提到这一点，有人就会哼起电影《阴阳魔界》的主题曲，或者有人想起电影《终结者》中最根本的冲突是人与机器的战争。2014年，我就计算机对商业的影响采访了麦肯锡咨询公司的全球总裁多米尼克·巴顿，他的回答是：“我认为，领导者依然有重要作用，公司不会由机器来掌管。”这么显而易见的事，但他还是觉得有必要说出来，他应该是对的。

第二，假设在我们有生之年，或者在我们孙子辈的有生之年，不会出现完美无缺的机器人。《终结者》的另外一个主题是可以以假乱真的人形机器人，可谁知道它是真是假？对此，我们大可不必担心。如果我们的假设错了，那么我们现在面临的问题就难以想象了。

基于上述假设，我们会要求哪些工作必须由人来完成？这类工作有很多，共同点是必须有一个为之负责的人。一个典型的例子就是法庭裁决，在未来很长时间里，我们都会要求有一个有血有肉的法官。在这个例子中，人机之争已非虚构。研究人员在以色列等国家进行了调查，目的是研究午餐如何影响法官的假释判决。在一天当中，法官会批准大约35%的犯人的假释申请。但在午餐前的两小时内，批准率明显下降，而临近午餐休息的时候，批准率几乎为零。午餐刚刚结束后的时间里，批准率剧增至65%，随后又开始明显下降。假如你是罪犯，你在狱中度过的年限，将在很大程度上取决于你的假释申请是午餐前那摞卷宗中的最后一份，还是午餐后的第一份。从性暴力犯罪者和其他犯人再犯罪的可能性预测研究结果看，对假释申请的裁决，计算机分析比法官裁决更有效、更可靠。但是，你觉得把这项工作从法官手中转交给计算机的可能性有多大？这不是一个计算机能力问题，而是一个社会需要问题，重大决策需要有为之负责任的人。所以，我们有十足的把握说，那些负有责任的角色，如首席执行官、将军、各级政府领导人，将会继续存在，道理是一样的。

另一方面，出于某些纯粹的现实原因，有些问题必须由人来解决，而不能交给机器。这不是因为计算机无法解决这些问题，而是因为在真实生活中，尤其是在组织生活中，对于问题和目标是什么，我们总是在不断改变主意，这些问题必须由人来解决，更重要的是得靠群体来解决。部分原因在于，组织解决问题时必须有各方面的代表；另一部分原因是，群策群力优于个人单打独斗。已有证据表明（我们将会看到大量证据），最高效群体中的成员都具有精湛的人类基本技能。

另外还有一类重要工作必须由人来完成，这是人的本性决定的，其原因之深刻难以言表。即便是计算机可以提供诊断书，我们还是希望从医生的口中说出来，因为我们想和医生交流，也许仅仅是为了交谈、为了知道有人在聆听。解决问题时，我们愿意与他人合作，给他们讲故事，听他们的故事，和他们共同创造想法。即使计算机可以准确发布口头指令（这种前景并非不可能），我们还是愿意跟随人类领袖。重要的协议，我们愿意与人协商，因为可以听到他声音颤抖，看到他双臂交叉，直视他的眼睛。

我们很快会知道，无论是从修辞意义上来讲，还是真实意义上讲，直视别人的眼睛是未来经济中高价值工作的核心。

不只是理论

上述工作性质的变化随处可见。像韬睿惠悦咨询公司（Towers Watson）和牛津经济研究公司一样，问问员工在未来5~10年里他们最需要的技能是什么，员工的回答中没有出现商业头脑、分析能力或者损益管理等与左脑功能相联系的思维技能，相反，员工们首选的技能包括关系建立、团队合作、共同创造、集思广益、文化敏感以及管理多元化员工的能力，这些都是与右脑相联系的社会交往技能。这些回答很好地吻合了关于当今美国人与20世纪70年代美国人的工作方式对比的宏观数据。截至目前，增长最快的行业是教育与服务领域，这两个领域的工作在总体工作中所占比例比过去翻了一番还多。专业服务与商业服务大约增长了80%，娱乐与酒店业大约增长了50%。统计数据没有显示这些行业中具体工作的详细情况，所以我们下结论时务必谨慎。但总的趋势是，凡是涉及人际交往的行业，就业数量在大幅度增加。

更多研究为上述结论提供了支撑。麦肯锡全球研究院发现，2001—2009年，美国的事务性工作岗位（银行出纳员、结账员）减少了70万个，生产岗位减少了270万个。但是人际交流性工作岗位如医生、教师却增加了480万个，研究机构的报告认为“交流型工作”已经成为发达经济体中增速最快的一类。

我们无须对此感到惊讶。20世纪70年代初期，哈佛大学的威廉·博塞特教授，一个在数学和生物领域具有广泛兴趣的传奇式人物，为本科生讲授一门计算机科学前沿课程，这是哈佛大学首次开设此类课程。最后一堂课上，他讲授的是计算机的未来发展及其后果。那个时候，英特尔公司刚生产出第一个芯片，人们担心它会吞噬人的工作。博塞特的回答给人留下深刻印象：计算机的确会吞噬人类工作，但是我们应该为之感到高兴，因为这样一来，人就可以做应该做的事。他因此得出一个著名论断：“如果你害怕被计算机所取代，那么你可能就会被取代，也应该被取代。”

这个过程花费了不少时间，但是计算机大规模接替人的脑力劳动，把人解脱出来去从事深具人性的人际交流性工作，已经成为一个普遍现象。

思维的价值到底有多大

社会交往技能变得越来越重要了，但这并不能说明左脑分析型技能的价值会越来越小，当然，我们的分析可能会让大家产生这种误解。如果计算机能够在分析型技能方面替代人类，那么从事这类工作的人越来越少是完全合理的。理论上是这样的。这真的会发生吗？

20世纪的经济发展过程，主要是人类通过教育掌握思维技能，进而发展经济、提高生活水平的过程。哈佛大学的克劳迪娅·戈尔登和劳伦斯·卡茨对此做了最具说服力、最为详尽的解释，他们花了几十年的时间收集数据以支撑自己的观点。他们的研究显示，美国能够在1900年成为生活水平最高的发达国家，并且将在随后的一百年中保持第一。原因非常简单，“20世纪以飞速发展的科技为特征，”他们这样写道，“因为美国人是世界上受教育程度最高的，所以他们在创造发明、创办企业、应用高科技商品与服务方面最具优势。”正规教育是通往成功之路，接受得越多越好，这是发达国家中所有人的成功之道。

让人惊讶的是，克劳迪娅·戈尔登和劳伦斯·卡茨居然也认为教育这个百年来提高生活水平的秘方会失效。“大学不再是成功的门票，”他们宣称，“在整个20世纪，新科技对通用技能，即与数学、科学、语法知识、阅读和理解设计图相关的技能给予了回报。”但他们认为，现在的情况变了，因为现在针对高技能工作的低成本竞争比以往任何时候都多，一方面，竞争来自发展中国家;另一方面，“有些技能面临着被计算机程序取代的风险”。

那么，在当今社会，发展的路在何方？克劳迪娅·戈尔登和劳伦斯·卡茨指出，非常规工作所需的技能和人际交往技能不易受低成本竞争的影响。雇员们说，“雇主对高质量人工服务的需求增大了，人际技能……也很重要”。他们的最后一句话宣告了一个时代的结束：拥有一张中学或大学学位证书已经不能保证你不可或缺的地位了，交往技能逐渐成为取得成功的关键。

普通的认知技能可能会失去而不是获得经济价值，这个说法让大部分人感到奇怪，真是闻所未闻。但是，除了克劳迪娅·戈尔登和劳伦斯·卡茨提供的证据，还有更多证据表明它真的发生了。不列颠哥伦比亚大学和约克大学的研究人员甚至相信他们已经成功确定了时间，他们是这样写的：“大约在2000年，社会对技术的需求（更准确地说，是对与高教育水平相关的认知技能的需求）开始逆转。”他们给出的证据是，技术最好和教育水平最高的人的就业率持续上升了几十年，至2000年达到了巅峰，随后便开始下降。这不单是2008年开始的经济衰退造成的，实际上早在经济衰退前就已经出现了下降趋势。另有统计数据显示，自2000年起，美国大学毕业生扣除通货膨胀率后的工资进入了停滞状态，这进一步支持了研究的结论。研究人员还对照其他经济学家发明的不同职业的“认知任务水平”指数，调查了大学毕业生所从事的职业与该指数的匹配程度。换言之，他们调查的是，大学毕业生所从事的工作需要多少脑力。结果表明，对大学毕业生的脑力要求，同样是在2000年达到最高点，其后开始下降，至2012年，已经降到比1980年的还要低一点。目前，大学毕业生依然能找到工作，我们总是能找到工作，但是，自2000年以来，他们从事的职业对其脑力的要求越来越低。

审视一下大的经济发展趋势，我们就会发现上述貌似离奇的结论并不奇怪。经济萧条之后，美国的就业率增长非常缓慢，比历史上任何时期都缓慢，而且工资几乎停滞不前。这是怎么回事？部分原因在于，社会对普通脑力工作的需求下降了。研究人员所揭示的，近年来求职的年轻人已经体验到了，“社会对高技能工作者的需求减少，致使高技能劳动者从职业阶梯的顶部开始往下移动，开始从事传统上由低技能劳动者所从事的工作”。举个例子，学士学位获得者从事档案管理员和接待员工作的现象明显增多。接下来，“这种去技术化的过程，导致高技能劳动者把低技能劳动者驱赶到了职业阶梯的更低处，甚至在某种程度上，彻底把他们赶出了劳动者队伍”。这个发现不仅从直觉意义上讲得通，而且有助于解释美国总体就业率低、工资水平停滞不前的原因。

从知识型劳动者转向关系型劳动者

听起来，在未来经济中受过高等教育的人似乎要被轻视了，实际并非一定如此。要知道为什么，还是以律师为例，想想他们的处境，他们的工作逐渐在被信息科技所接替。西北大学的麦金尼斯教授认为，普通律师“面临着暗淡的前景”，他们最有可能获得成功之处，也许就在利用人际技能方面。“说服因愤怒而失去理性的客户，使之做出更加有利于自身利益的行为。”他解释说，“机器不可能建立情感的纽带去实现这样重要的目的。”少数“超级明星”律师则可以通过科技应用减少成本，因为他们不再需要很多合伙人，他们还可以在极度复杂的案件中增强“人类特有的判断”。

换言之，聪明的律师依然可以出类拔萃，但这不仅是因为他们聪明。关键在于社会交往，这是最具有人类特性的一面：理解不理性的客户，与之建立情感纽带以说服他理性行动，提供客户所要求的由人做出的意识与情感判断。

逐步呈现的未来发展趋势，使我们对传统的职业咨询有了新的看法。最明显的是，建议学生学习科学、技术、工程学和数学科目的做法，现在需要调整。在过去很长一段时间里，这是个很棒的建议。2014年，10个收入最高的大学生里有8个是学工程学专业的。这些专业目前依然非常重要，但是，重要不等于高价值或高收入。随着科技不断向高技能领域进军，价值将继续移往其他领域。可以肯定地说，社会仍将需要工程师，但是未来最有价值的工程师绝非那些独自待在房间里工作的天才，而是那些能够建立人际关系、集思广益、与人合作并能起引领作用的工程师。

彼得·德鲁克（Peter Drucker）于20世纪50年代创造了“知识型劳动者”这个术语，指的是那些在越来越依赖信息科技的经济中最有价值的劳动者。可以看出，这个术语不再适用，因为越来越多的人仍然靠知识工作，但知识不再是他们最大的价值源泉。我们需要一个新术语，“关系型劳动者”在逐步变成最有价值的人。

军队发现了“人类领域”

作为影响成效和价值的关键因素，人际交往的重要性日益增长。这并非商业领域特有的现象，而是在整个社会中都渐渐变得很明显了。美国军方发现，这一点在军队中尤其重要。下面我们会看到，军队历来都在理解人际交往方面格外努力。长时间以来，军队高度重视服役军人之间、服役军人与敌人之间的交流，而且还研发了创新性的培训方法。这些做法值得商业领袖从中吸取经验。最近，军方从长达十几年的伊拉克战争和阿富汗战争中认识到了军队与当地民众之间的交流有多么重要。这一经验从多个方面反映出公司和员工正在面临的现实。

“伊拉克战争与阿富汗战争之初，我们以为火力与前进相结合就可以解决问题。”海军陆战队中将乔治·弗林告诉我。弗林长期负责培训工作，并在伊拉克战争中担任过指挥官，经历了漫长的军队生涯，于2013年退休。“火力与前进”是两个军事分队联合进攻敌军驻地时使用的基本战术，一支部队火力进攻，掩护另一支部队安全接近敌军驻地。换言之，美军指挥官使用的是传统的基于知识与科技的战术，这似乎无可指摘。美国在武器与其他方面有明显的科技和知识优势，在一定程度上，是靠卫星和无人机技术实现的。

但是，问题在于美军的战略并没有奏效。敌军有一些意想不到的创举，如简易爆炸装置，不可避免地给美军带来麻烦。更为严峻的是，即便美军控制了某个城市，如果城里的平民百姓对他们充满敌意或不信任，他们也难有作为。“我们发现，必须对所要解决的问题有非常细致的了解，”弗林说，“这就需要了解环境。”突然间，“我们开始讨论所有与人有关的事情”。

指挥官意识到，美军与伊拉克、阿富汗民众间的个人、即时交流是一个关键因素，却一直未能得到足够重视。2004年的一个事件给军方敲响了警钟。乔治·凯西上将回忆，“伊拉克南部重镇纳贾夫是伊玛目阿里清真寺的所在地、什叶派伊斯兰教的第三圣地，在那里，一名年轻的海军士兵开车转弯时弄错了方向，把车开到了离一个民兵领袖家很近的地方”，结果引发了全国性暴动。

几周之后，纳贾夫上演了完全不同的一幕。根据《纽约客》（New Yorker ）杂志作家丹·鲍姆的描述，陆军中校克里斯·休斯正带领一个小分队穿过一条街道，突然间“好几百伊拉克人从街道两边的建筑物里涌出来……他们尖叫着，愤怒到几近发狂的程度”。伊拉克人把美军士兵包围起来的那一刻，灾难性的局势一触即发。休斯命令属下“单膝跪地”。鲍姆回忆说：“他们跪在沸腾的人群前，枪头朝下对着地面。伊拉克人沉默了，愤怒得以平息。其后，军官命令他的士兵撤退。”通过肢体语言，一场灾难避免了。

驻伊拉克和阿富汗的士兵汇报过无数类似的经历。“我冲着政府部门的一位部长做这个动作（竖起食指），告诉他‘等一下’，结果他大发雷霆，因为按照他们的习惯，我应该双手合拢在嘴边做喇叭状，说‘等等’。”一名陆军中尉告诉军队顾问伦纳德·王，“我猜，他们对狗才会做这个动作（竖起食指）。”正如王所说，“误解含有文化意义的手势看似简单，却会导致战略性后果”。

指挥官弗林越想越觉得人的因素正在改变他们的职业性质。现代战争发生在五大领域——陆地、海洋、天空、太空以及网络空间，但是现在，根据弗林的回忆，“有些人甚至想开辟一个被称作‘人类’的独立领域”。

这一切都是非正式的。在军队条令中，人类领域还不是正式领域，但是依上将说话的口吻，似乎这已成事实。2013年，军事新闻网站military.com有一条报道：“在陆军部队，要制订取胜计划，必然‘涉及土地权利和人类领域的交集’，陆军中将基思·沃克说。”沃克时任陆军“未来中心”主任，负责军队在未来社会的适应转型，他认为转型首要的因素是社会性。“通过互联网与社交媒体交流的人数增长很快，这使军队的战略重心变成了影响人的行为。”军事新闻网报道。

上将们过去可不这样说。现在他们认识到，军队和其他行业一样，拥有科技与知识固然是优势，但不再是决定性优势。“我希望我们永远都不用与敌人作战，但是如果我们不得不战，那我希望速战速决，几天或者几周，而不是几个月。”2015年，阿什顿·卡特在任美国国防部长前不久这样对我说：“胜利意味着什么？不是最大限度地毁灭。第二次世界大战是毁灭性战争之巅峰，其胜利是通过毁掉敌人的生产能力，同时也毁掉其大半个社会实现的。未来战争中，胜利意味着被人们普遍接受，包括被战败方接受的取胜。所以，绝不可能通过射杀千百万人来实现，未来的胜利靠的是前线具备人际关系技能的人士。”

一名美军士兵遇到一位乡村老人，他是摘掉眼镜还是戴着不摘？他是直视老人的眼睛，还是瞪眼看他走过？他是竖起食指，还是合拢双手做喇叭状？这些决定成为影响任务能否成功的关键。而且，我们将会看到，军方现在已开始在这些方面对士兵进行训练。

这就是为什么军方领袖要强调“非运动操作”的重要性。已退役的海军官员、军队顾问拉尔夫·查塔姆巧妙地把“非运动操作”定义为“军人职责之外的一切，它与应对炸弹、子弹、坦克以及大型战役都无关，但与陌生文化中的人际、社会交往相关”。这意味着，士兵扮演的角色更多了，其中包括“情报收集员、政治家、权利经纪人、律师、谈判家、社会工作者、心理学家以及外交家”。也就是说，要成为擅长与不同社会角色交往的专家。军队中逐渐出现的高价值技能恰恰与商界的完全相同。

精彩表现的新含义

在识别新的高价值技术的过程中，我们发现传统的路径——弄明白计算机到底不能做什么——效果并不理想。历史和信息科技的飞速发展表明，假如我们以为自己可以信心满满地预言超出计算机能力范围的工作是什么，那我们一定是疯了。不要问计算机做不了什么，更有益的做法是问我们人类必须做什么，而我们必须做的，正是那些在百万年的进化过程中我们珍视并希望由同类完成的工作。也许我们理由充分，也许毫无理由，但我们原本就是这样。为人类提供他们最想从其他人那里得到的东西的能力是高价值的，短时间内这种愿望不会改变。

我们想要的东西，最大的特点之一是并非总是理性的。我们想要法官的判决，而不是纯粹的基于数据的预测，即便基于数据的预测和法官的判决同样好，甚至更好。我们需要面对现实，理性不是我们的长处，在这方面我们永远不会比计算机做得更好。以最具人性化的方式应对人的愿望并寻求答案，理解人的愿望和答案将把人类引向何方、如何对此做出反应，这些将影响我们的未来，成为取得成功的关键因素之一。

具有讽刺意味的是，自工业革命之初，也就是从进入机器时代起，人类所取得的诸多成功都源自我们所具有的机械性。几十年来，工厂里的体力劳动和办公室里的脑力劳动都是重复性的常规工作，这是可以设计的，也正是亨利·福特抱怨的原因。他抱怨说：“为什么每次我只要一双手，却总是还要来一个脑袋？”那些本该是机器做的工作。当然，那时的机器还做不了。机器在不断改进，刚开始速度很慢，随后受日益快速发展的信息科技的驱动，机器改进的速度也开始快起来。现在，机器基本上能够做世界上所有应该由机器做的工作。

结果，精彩表现的含义发生了改变。过去，它意味着要善于像机器一样工作。现在，越来越意味着要擅长做人。优异的表现要求我们必须具备人的最本质的特性。

换句话说，能否做一个表现优异的人，与我们掌握的知识关系不大，而是越来越取决于我们是什么样的人。

其原因，我们已经看到很多，但是还有一个。在人际关系技能成为创造价值的关键之际，这一技能在人类身上却渐渐消失。其原因何在，值得研究。

第四章

为什么人类需要的技能在衰退

科技不仅在改变劳动，而且在改变人类，即使以错误的方式改变。

南加利福尼亚的51名六年级学生自愿参加一项实验，如原始人般地度过了5个春日。那是2012年，他们去美丽的圣贝纳迪诺山里野营，夜宿帐篷，徒步山林，辨认鸟类，练习射箭，靠指南针指路，5天完全没有使用任何数字设备，手机、平板电脑、电脑、音乐播放器、游戏机、电视，任何一样带屏幕的设备都没有使用。这些孩子平时已经习惯了每天课外花4个半小时发信息、看电视、玩电游。

心理学家研究的是，这样一种5天内不使用电子设备的经历，如何影响学生识别他人的非言语情绪线索的能力。本书第一章讲道，平均而言，计算机识别面部表情的能力比人类强，那么为什么我们还要在乎人的识别能力？原因在于，识别表情或其他非言语线索，仅仅是复杂人际交往的第一步。非言语线索的数量，远比我们意识到的多，不仅包括面部表情和语调，而且还包括目光接触、姿势、距离以及其他。通常，我们可以迅速地、不假思索地识别它们，甚至有时候没有意识到自己在这样做。然后，别人也做出同样的识别反应。零售商也许可以通过计算机读取客户情感而从中受益，但在社会交往中，阅读计算机对某人情绪状态做出的判断，然后根据读到的信息做出反应，要花费很长时间。人类自身所具有的自然而迅速地识别情绪线索的能力，在社会交往中至关重要，它能使我们对他人做出得体的反应。这方面的能力强，可以改善我们的生活。那些特别擅长识别情绪线索的学生，在学校里表现更加出色，他们没有人际交往焦虑，与同伴的关系更好。

因此，研究者的调查非常有意义，他们有很好的理由去探究5天脱离电子产品的生活所带来的影响。只有在实践中才能学会识别情绪线索。过去几十年的研究表明，儿童在同父母亲、兄弟姐妹以及同伴的交往中学会识别情绪线索。但每天花费在电子设备上的4个半小时，大大减少了孩子们与他人交往的时间。尽管花费在电子设备上的时间当中有一部分是花在交往方面，主要是书面的信息交往，显然不涉及任何面部表情、语调或肢体语言，根本学不到非言语情绪线索的识别。

心理学家用两项成熟的测试，在野营前后分别对参加野营的学生进行了测量。一项测试要求学生根据人的面部照片推测其情感状态，另一项测试要求学生观看录像，录像中演员在表演各种场景，但他们说话的声音被刻意模糊，然后学生判断人物的情绪状态。你肯定已经猜出了研究结果，经过5天的面对面交往，学生对情绪的观察和理解比以前大有改观。研究结果具有统计意义的显著性，经得起检验。

孩子们在短短5天内进步如此之大，结果令人惊讶。似乎孩子的情绪机智与生俱来，只需等待时机发挥出来。但是，这必须在有干预措施的情况下才能实现。你，或是你认识的任何一位小朋友，最后一次5天内完全不使用电子屏幕是什么时候？在经济发达国家，这几乎已经是闻所未闻的事了，过不了多久，其他国家也会这样。当今社会，培养至关重要的情感能力的机会已经很难得了。

社交技能的供给在缩水，需求在增大

六年级学生野营的实验对我们探索未来经济中高价值的技能很有启发，它是科技发展的另外一面的证据——绝非唯一的证据。科技不仅在改变劳动的性质，而且在改变人类。

科技发展带来的后果——改变劳动的同时也改变了人类——正在塑造一个新的世界，人类在这个世界中的作用不同于我们所熟悉的过去。用经济学术语来说，某些人类基本技能的供给在不断减少——例如，看见别人的脸就能立刻不假思索地判断出他的情绪的能力。同时，对这些技能的需求实际上在不断增加。其部分原因是，人脑的构造与10万年前的基本相同，所以在人性深处，我们珍视从他人那里获得多样化的体验——同理心、友谊、倾听、集体活动，只要有人肯提供这一切。从古至今，寻找这样的体验并不成问题，但是现在，它是个问题，而且以后会更严重。孩子们在短短5天不用电子屏幕的生活中恢复了部分情绪感知能力，这是可喜的。但是，我们相信，一旦走出大山，他们就会恢复以前使用媒体的习惯，这样的话，他们的情绪感知能力就会退回比较弱的状态。我们不能指望孩子们在长大成人后发展情绪感知方面的能力，因为成人使用电子媒体设备的时间也在稳步增长。有证据表明，随着面对面交往的减少，成人也在逐渐丧失最基本的人际交往能力，而这些技能恰恰是我们热切渴望的人生体验中最基本的要素。这样的体验越少，我们就越珍视。

科技发展的另一个影响是，组织的发展比以前更快。在过去，基本的商业模式可以持续几十年，有些甚至持续上百年，报业模式就持续了200年。现在，科技正在改变各行各业陈旧落伍的模式，如媒体界、零售业、汽车业、能源业、专业服务、医疗保健业，任何新模式都不会像旧模式持续那么长的时间。人类不断进化，在自然界缓慢且可预测的变化中生存。但是当下，我们的生存却受到了突然而又无可预测的变化的威胁。组织实现高速、频繁的转向不是件容易的事，需要触及大脑深处的技能，而这些技能却面临着逐渐消失的风险。

人类的认知与虚拟生活

引起这些变化的大趋势是，我们的生活基本上是认知性的，而且越来越虚拟化，使得最根本的人性得不到满足。我们不能指望这种趋势发生逆转，因为这只是科技发展的副作用，发展带来的益处巨大无比，我们不应该放弃。发达经济社会中的人也许会抱怨被电子设备牢牢套住了，但科技是促使全球经济发展的关键因素，把几十亿人口从可怕的贫困中解救了出来。就在几年前，这都是难以想象的事。我们不能回到过去。

但是，我们必须面对当今科技环境对传统大脑产生的影响，特别是对认知与交流这两个重要因素的影响。

我们的生活依旧以认知为主要特征。尽管越来越多的证据表明社会对认知技能的需求在不断减少，但基于信息科技的经济依然需要人工整日盯着屏幕观看，而且还要思考，这样的工作基本上属于“符号分析师”（symbolic analyst）的工作。经济学家罗伯特·瑞奇首次提出此概念，并准确预言此类工作将是经济中的核心，其特征是应用文字、数字、图像——即符号，并分析符号的意义。也就是说，他们的工作仍然是以认知为主。

长时间以来，这类工作薪酬丰厚，而且其中一部分将来也会是这样。对于现代化经济发展而言，大规模向这类工作转型是必要的。但对于劳动者而言，他们变成了智慧超凡的卡通人物，只有聪明的大脑，别无其他。一些重要的东西——与感官的联系、大脑的其他功能——被贬低了。我们以触觉为例，看看它的鲜明作用。据说触觉是人类感官中认知性最弱的，是人成长过程中最先发展的，与情绪和社会生活密切相关，但我们对它往往认识不足。例如，在一项实验中，随机选取的研究对象阅读一篇有关两个人会面的简短故事。故事被故意写得含混不清，难以看出两人是不是朋友，会面是否友好。然后，研究对象就故事回答问题。但是，在阅读故事之前，一半研究对象拼装了表面光滑的五片拼图，另外一半拼装同样的图，但拼图的表面裹了层砂纸。拼装表面粗糙的那组研究对象，从故事中看到的是“不太愉快”的会面，与拼装表面光滑的那组研究对象相比，他们的评价更具有对抗性、竞争性和争辩性。还有更奇怪的现象，把同一份求职简历放在轻重不同的两个写字夹板上，拿着较重的写字夹板阅读简历的人比拿着较轻夹板的人，对求职者的评价更严肃（更具有分量），评分更高。坐在硬板椅子上的人比坐在软面椅子上的人讨价还价更狠。

所以，握手这种更为直接的社会接触活动对我们产生的重大影响超乎想象，对此我们不必感到惊讶。评委对和他们握手的求职者打分比没握手的求职者要高，即便二者在其他方面相同，情况亦是如此。我们认为，握手的人比不握手的人更值得信赖、更有能力。哈佛大学的弗朗西斯卡·吉诺和她的同事开展了一项关于谈判的研究，主动握手的谈判者比不握手的谈判者更开诚布公，争取到的谈判结果会更好，即便是其他方面保持恒定的情况下也如此。握手的影响就是这么大。它简直是一种导电式的体验：大脑影像显示，不仅是握手的实际行动，哪怕是看到别人握手，都可以使大脑内部与回报敏锐性相关的区域活跃起来，也就是说，我们感觉收到了回报。

但是，你当然无法与见不到面的人握手。因此，我们来看一下，科技改变生活并继而改变人类最基本技能的第二种方式。

我们的生活变得越来越虚拟化。我们与他人（和其他很多事物）的接触，主要是通过数字信号实现的，而不是通过亲身接触，这是显而易见的，无须赘述。但是，能够说明问题的具体数字令人震惊。切记，数字媒体使用的增长速度如此之快，以至在进行数据统计的同时，手头的数据就已经过时了。我们看到，年龄在16~45岁的美国人，一般情况下每人至少有两部电子设备，每天有7个半小时花在看电子屏幕上。这绝非富裕国家独有的现象，在印度尼西亚，人们花在电子屏幕上的时间是每天至少9个小时，菲律宾人花的时间仅比印度尼西亚人少几分钟，这两个国家的人均GDP（国内生产总值）还不到美国的1/10。在这些国家，实际上几乎在所有国家，人们看的最多的是手机屏幕。值得注意的是，这些数字不包括打电话的时间，只是看手机的时间。

青少年的时间都消耗在手机上了，这不是妄言。在一个取样范围广、代表性强的美国青少年样本中，四分之三的孩子拥有手机。其中，14~17岁的孩子平均每月发送5400条信息，每天大约180条，难怪要跟他们谈话是件非常不容易的事。短短几年，信息已经成为青少年交流的主要手段。最近一次统计数据显示，63%的青少年承认每天都发信息，仅有35%的说在课外时间与朋友们有实际交往。

社交媒体最糟糕的负面作用

从根本上讲，人是社会性的，人类几千年的进化就是为了交往互动。对于当前科技带来的全新生活方式，我们还丝毫没有准备。我们支持科技变革，因为它带来了便利、效率、安全、联通等一系列益处，但与此同时，应该认识到，我们未能很好地应对变革。在美国的青春期前和青春期（8~18岁）孩子当中，过度使用媒体设备的孩子取得优良成绩的可能性，比适度使用和较少使用的孩子要小。过度使用者不太可能说自己与家长关系融洽、对学校满意，他们更有可能感到无聊，更容易遇到麻烦，更频繁地感到伤心难过和不幸福。

其他研究表明，在线社交网络对我们的影响，恰恰与真实的社交网络产生的影响相反：它降低了幸福感，而不是增加了幸福感。密歇根大学的研究人员调查了拥有智能手机、使用脸谱网的青年人，用一种可靠的方法来评估他们的幸福感——一日5次发送简短问卷给他们，间隔时间随机，调查的问题是“你现在感觉如何”及其他几个问题。调查为期两周，调查开始前、结束后，研究人员要求研究对象评估自己生活满意度的总体水平。研究中使用的问题，已成为调查个人主观幸福感的标准方法。

研究结果非常明确：脸谱网的使用情况可以预测不幸福感和对生活的不满意度。如果喜欢质疑，你可能会想，也许研究对象恰恰是在情绪不好的时候用了脸谱网。研究人员对此进行了检测，事实并非如此。研究人员每天对研究对象调查5次，同时还跟踪他们使用脸谱网的情况。可以确定，研究对象在使用脸谱网之后幸福感下降了。那么，其他个人活动，如体育锻炼或者阅读，也可以预测幸福感的降低吗？可能性不大，因为研究表明大家很享受这些活动。那么，其他的网络活动，如写电子邮件，也会使人感到不幸福吗？这也不太可能，已有研究并未发现这种效果。出于偶然，研究人员还跟踪了研究对象的“直接社交网络交往”，或者叫面对面交谈或电话交谈，他们发现这种交往“使人感觉越来越好”。

理解主观幸福感尤其重要，因为它似乎会影响我们的健康，甚至寿命。所以，任何一个影响幸福感的因素对个体、对社会都非常重要。“表面上看，脸谱网提供了一种宝贵的资源，可以满足人类对社会交往的基本需求。”开展该项研究的人员说。但是，他们在结论中坦言：“线下（即亲身）社交网络的频繁交往，有助于提升幸福感。本研究结果显示，在脸谱网上交往，会给青年人带来相反的结果——可能会降低幸福感。”如此直率犀利的结论，实属不凡。

即便在网上交往的是真正的、自己熟识的朋友，而不是那种只在脸谱网上联系的朋友，我们也会蒙受损失。两个熟识的好友当面交谈时，他们之间的联系纽带比视频交谈更密切，后者又比电话交谈更密切，电话交谈又比短信联系更密切。朋友间对不同联络方式带来的亲密程度的评价，与上述排序相同。另外，心理学家还专门研究了交往过程，发现了显示情感纽带的“关系线索”，指的是自发的、无意识的行为——大笑、微笑、点头、打手势。他们的评分证实了朋友所说的：交往时彼此距离越远，从交往中获得的快乐就越少。

也许，我们希望，甚至相信，网上交流有助于我们和那些无法再见面的朋友联络感情，但事实并非如此。“很显然，发信息是最弱的一种保持情感联系的交流方式。”研究人员说，“这个发现很有社会意义，因为，在美国大部分年轻人是通过发信息保持数字交流的。”其实，研究人员大可去掉“数字”一词，在某种程度上，发信息是年轻人交流的主要方式，无须赘言。

这种后果带来的问题，不仅是不幸福、情感孤独、社交联系不密切，还存在二级效应造成危害的风险。例如，与不使用社交网络的人相比，使用社交网络的人不容易对他人产生信任（其原因尚不清楚）。在某种意义上，信任代表了人与人之间的亲密关系，是推动经济发展的一个重要因素。亚当·斯密早在200年前就曾有过这样的论断，我们在近期的金融危机中也见识过，长期合作的生意伙伴，突然间对合作者丧失了信任，然后整个系统就瘫痪不运转了。不信任的增加，好比经济发展的齿轮中增添了更多沙子。

当面交谈的惊人力量

另外一个例子：没有面对面交往，只有虚拟化交往，会妨碍有效的团队工作机制。两个人面对面交谈时，他们的大脑会同步运转，大脑影像显示，两个人大脑中的相同区域会同时亮起来。所以，我们描述自己和他人“同步”的美妙感觉，这实际上不是一种隐喻。但是，当两个人在一起背对背交谈，而不是面对面交谈时，这种同步现象就会消失。因为他们无法“解读”对方，不能像面对面谈话时那样轻松、频繁地进行话轮交替。当然，通过数字信号交往，这种联结就更弱了。我们将会看到，恰恰就是这些因素——相互解读和话轮交替——发挥着相当重要的作用，决定着工作团队执行各种任务的效果。一个小组，面对面合作时，比通过虚拟网络合作更加富有智慧、能力更强。

实际上，面对面交往，不仅能使两人（或更多人）成为一个更聪明的整体，还可以通过非常重要的方式，使每个人都变得更加聪明。除了基本的认知技能，如计数、计算和记忆，还有另外一套被称为执行功能的技能，本质上讲，就是管理与协调基本技能的能力，包括人际交往技能在内。执行功能的重要性在于帮助我们解决难题，发现并更正错误，计划复杂活动，做出艰难决策，抑制一时冲动（例如吃漏斗蛋糕），以实现更有益、更长远的目标（例如减肥、变得更健康、感觉更好）。在真实的世界里，要想取得优良成绩，高度发达的执行功能是关键。

那么，是什么促使了执行功能的发展？这里有一个线索。密歇根大学、加州大学圣迭戈分校以及华沙社会科学与人文学院的研究人员发现，把两个人安排在同一个房间，让他们相互认识，或者加深彼此的了解，给他们十分钟时间完成一项任务：弄清楚对方脑子里想的是什么。结果二人的执行能力都有所提升。请注意，二者能力的提升，并不是发生在精心设计的实验室环境里。这类研究结果都是心理学研究人员给出的，他们自己招募研究对象，控制研究环境，研究对象的行为无异于普通人聚在一起时的自然行为——尽力去了解对方，探查对方的想法，单单是这些行为似乎就可以提升我们的能力。

为什么？要记得，是人的社会性驱动了大脑的发展。研究人员发现，看似简单的面对面人际交往所需的脑力，似乎很像其他的高层次能力。他们观察到，当人们面对面相处，试图了解彼此想法的时候，“他们必须保持自己的目标，让交流继续下去，思考交流的进展和方向，引导交流的走向，遏制某些苗头（例如主宰交流），减少干扰（例如对短消息铃声的关注）”。这一切“与执行功能相类似，即在监控行为、抑制注意力分散的同时，积极维持计划和目标”。简单的面对面会话竟是一种令人高度投入的体验，能够发展最高级的整体思维能力。这个例子进一步说明，要探寻人脑是怎样发展的，答案似乎是观察面部。

当然，这意味着我们若不能进行面对面交往，而是让虚拟化交往占据我们日程表上面对面交往的时间，我们就不能在社交过程中充分开发大脑。

近年来，社会上出现了承诺维持和发展思维能力的脑力游戏行业，其主要原因是，人口激增时期出生的人都已开始衰老。而且，他们的抗衰老运动，为美容手术和牙齿美白行业的发展起到了推波助澜的作用。你可能会好奇，面对面人际交往越来越少，这会不会是造成如此多的人觉得有必要训练思维功能的原因？如果答案是肯定的，那么，很多人注册在线健脑游戏来提升脑力岂不是很滑稽，我们有比这更简单、更廉价、经过长期实验而且更加愉悦的方式。

我们可以扭转局势

如此多的人摒弃面对面的人际交往，渐渐丧失人类特有的能力，无疑是既陌生又熟悉的现象。它如此普遍以至我们对此熟视无睹，而且每个人或多或少都这样做过。麻省理工学院的谢莉·图科尔研究人与科技的关系长达30年，她发现了一种被视作理所当然的怪现象：“青少年都尽量不打电话，担心自己会‘泄漏太多’，他们宁愿发信息也不愿打电话。成人也一样，宁可选择键盘，也不选择声音。按照他们的话说，这样更高效，‘实时’做事太花费时间。”我们都可以为这种行为提供貌似合理的理由，然而，在内心深处我们都有一种丢掉了某些意义重大的东西的感觉。图科尔写道：“我们已被科技牢牢套住，一旦世界被‘拔掉电源’，不再能发信息，不再有满足，我们就会惊慌战栗……有时候，人们通过设备联系了几个小时，却丝毫没有交流的感觉……这其中有一个问题：虚拟的亲密关系会不利于面对面的交往吗？它会不利于任何形式的经历吗？”人人都看得出她所指的是什么。然而，这并不意味着我们必须放弃人类最基本的体验，丢弃或荒废人类最根本的技能，恰恰相反，一切取决于我们自己。我们甚至可以超越对这些技能的保持，变得更加擅长。事实上，我们将会看到，我们比以往任何时候都清楚应该如何发展人类最根本的技能。

谁能发展人类最根本的技能，谁就能过上更富裕、更充实、更有成就的生活。在未来经济体中，我们怎样才能更有价值，我们将会干什么工作以及如何工作，对于这些问题的探究，把我们引向同一个结论。随着当今时代两大科技发展趋势的结合——科技正在取代人类做越来越多的工作，科技在改变人类的同时也改变着人类的联系方式——那些掌握了正在消逝的人类技能的人，将会成为世界上最有价值的人。

由此引出的问题是，这些技能到底是什么？目前为止，我们是把这些技能作为一个整体进行探讨的，但是随着科技的进步，它们当中的哪些技能才真正重要，为什么？它们从何而来？为什么有些人更擅长这些技能？所有这些问题都有答案。要找到答案，最佳的出发点就是拥有这些技能当中最根本的技能。这正是我们接下来要讨论的内容。

第五章

21世纪最关键的技能

同理心是培养人类最重要能力的关键，其作用之大，超乎想象。

蒂莫西·吉利根医生和一位同事在他们工作的医院里遇到了一位陌生的病人，这位病人想了解自己的病情，看到他们俩便问道：“医生，我的病会好吧？”

“是的，是的，你会好的。”

“你怎么知道？”

“因为我是医生。”

实际情况可不大相同。这位宽慰病人的医生不仅从未见过病人，而且他根本就没有看过病人的病历，连病人住院的原因都不知道，更别说病情预后了。医生看到这位病人充满焦虑，压力重重，所以想安慰他，让他感觉好受点儿。无疑，这个目的达到了。

作为一名癌症专家，吉利根医生则持不同意见。“也许，作为一名肿瘤专家，我总是做最坏的打算。”他事后讲述道，“病人头上裹着纱布，连自己住院多长时间都不记得了。”这可不是什么好兆头。吉利根医生询问了护士，得知这位病人患有胰腺癌，已经扩散到头部，头部癌变组织已经被手术切除。吉利根医生比较慎重地下结论说：“也许他好不了。”

前面那位医生听出病人说话时的焦虑，完全是出于善意给了他希望。但是，这位医生具有同理心吗？

下面是一个完全不同的故事。阿德里安·布瓦西是克利夫兰医学中心著名的多发性硬化症专家，疑难杂症的病例总是送到她那里。因为一些奇怪的原因，有些病例非常棘手，她时常碰上这种情况：经过检查和化验，有些多发性硬化症病人往往根本就没有患上这种病。“我过去常会这样说，‘琼斯太太，好消息，你并没有得多发性硬化症’。”布瓦西医生这样告诉我。但是，“病人的回答往往不是‘噢，太棒了！’，而是‘你是谁？我当然得了这病’”。

原来情况是这样：有时候病人“自以为得了多发性硬化症，可实际并没有得病，却没有人告诉他们事实”。这种现象在患其他病的人当中也存在。“如果病人根据诊断结果，做了大量投入——也许他已经向单位领导上报了伤病情况，已经辞掉了工作，或者已经成为这种病的社会代言人，却发现自己并没有得病，这是多么具有灾难性的事。”因此，一些神经病学家和多发性硬化症专家不想从感情上打击病人，所以会告诉病人，他们“有点儿多发性硬化症的迹象”，或者是患了“轻度的多发性硬化症”，再或者是在“多发性硬化症早期”。布瓦西医生说，“病人非常高兴，他们会拥抱你”。

布瓦西医生并不按照这个路子行事，她告诉了病人实情。这种情况出现的频率如何？“最近两周内，我见到了5个这样的病人。我必须告诉他们，他们得的病与自己想的并不一样。”

布瓦西医生理解病人的想法和感情，如同那位安慰癌症病人的医生一样，她只想帮助病人。但是，她选择了让病人伤心难过的做法。那她具有同理心吗？

为什么雇主极其需要同理心

同理心是科技进步背景下赋予人价值的所有能力的基础，必不可少。过去两百年间，很多办公室职员、工厂工人以及其他一些人，可以在整个工作日中不参与任何人际关系交往，有些人到现在还是如此。但是，随着机器迅速取代人完成那些机械的、没有社交成分的工作，我们最有价值的角色就越来越具有高度的社会性了。我们看到，人类从根本上讲是社会性的——我们进化成了一种离开社会关系就无法生存、获取幸福或生产的物种。同理心是导致这一切发生的首要因素，是所有重要关系的基础。正如上面两位医生所显示的，拥有同理心比表面上看到的要难，尤其是一开始比较难。

虽然很多研究人员给“同理心”这个术语下的定义不同，但我们都能很好地理解它。它的意思是要了解别人的想法和感受，并恰当地做出反应。这个定义所包含的内容，比我们所意识到的要宽泛。它不仅是感受别人的痛苦，发现别人的快乐、愤怒、投入、困惑或者任何其他精神状态也同样重要。同理心也不仅是指理解别人的精神状态，因为你还要关心他们，提供帮助。乐于帮忙的反应并非总是恰当的，理解别人思想和情感的能力被证明是极其有价值的，不论那个人是你的同事、老板、顾客、潜在顾客、竞争对手、警官、医生、病人、不知名的商业对手、你想嫁娶的人，还是想杀死你的人。

同理心在当今经济体中的重要性不断提升，这不仅仅是从理论意义上讲的。世界各地的雇主都声称非常重视并希望拥有更多的同理心。一位名叫乔治·安德斯的记者扫描了网络就业委员会发布的信息，搜寻了1000多个年薪10万美元以上、明确要求求职者具有同理心及相关特征的工作。其中，大部分并不是慈善机构的工作，而是麦肯锡公司、巴克莱资本、雅培、雷神、玛氏、辉瑞制药有限公司之类的大型企业的工作。该结果与英国由一流教育家和首席执行官组成的咨询小组的研究结果一致，咨询小组的任务是为英国中等教育改革提供建议。研究结论是：“在保障年轻人就业方面，同理心等人际技能的重要性不亚于英语水平和数学水平的重要性。”咨询小组呼吁学校培养中学生的同理心等人际技能，要求学校“把这类技能培养的起始时间大大提前”。这种能力的培养“应该渗透在学校的全部课程当中”。

信息科技公司缔造了以屏幕为中心的世界，吞噬掉我们更多的时间，就连这样的雇主都想雇用拥有同理心的员工。英国最大的零售公司技术总监说，他目前最需要的是“有同理心、会合作的员工”。这是因为他们所发明的技术越来越多地提供给顾客，而不是供公司内部应用，必须由团队合作开发，所以，信息科技产品的设计者需要感知顾客和同事的思想和情感。因此，他说：“我不需要一位整天锁在房子里的IT（信息技术）架构师。”恩富（Infor）企业软件公司主要为大规模组织提供大型软件，其CEO查尔斯·菲利普斯告诉我，“同理心，即理解客户的真实感受，是我们的一项关键技能”，这将使他们在行业中与众不同。也许他是对的，他的直接竞争对手思爱普公司（SAP）的CEO比尔·麦克德莫特不久后出版了一本著作，书中有一章题目就是“同理心”。而且，另一个企业软件公司甲骨文的高管梅格·贝尔说：“同理心是21世纪最关键的技能。”她认为同理心是“我需要在自己身上、在团队当中，还有我的孩子身上培养的技能”，她还得出结论，“同理心可以带来良好与优异之差别”。

那些大的雇主并不是在推测。吉姆·布什执掌美国运通公司（American Express）呼叫中心的时候曾告诉我，他在工作中迈出了革命性的一步，废除了接线员屏幕上出现的文字稿，代之以顾客信息。服务代表们说，他们想要的是一个“能够展示个性，建立一对一联系，最终能够建立和保持关系的变化”。未来会让这种变化发挥作用。美国运通公司改变了招募员工的方式，不再把关注点放在有呼叫中心工作经验的人身上，而是关注那些来自高档宾馆和邮轮公司的人，那些“喜欢建立关系，具有同理心，与顾客有联系的人”。不出意料，这样的变化起作用了。顾客把美国运通公司推荐给朋友的概率增加了，利润率随之提高，员工流失减少了一半。在美国运通这种规模的大公司中，这意味着好几百万美元的增利，而其核心就是同理心。正如布什评论的那样，“专业服务人士是否用心，顾客瞬间就能感受到”。

除了雇主在自己公司所看到的，还有其他证据表明了同理心的价值。一位名叫贝琳达·帕马的英国科技评论员说，她想“改造企业界，确保同理心在所有企业的中心地位”。她引述了一项研究成果，“更富有同理心的服务生可以多挣20%的小费”“擅长同理心技能的收账员追回的债务是别人的两倍”。

哥伦比亚大学的商业学教授丽塔·麦格拉思把商业管理史分为三个时代，前两个时代分别是执行时代（让最早的大公司运作起来）和专门知识时代（20世纪管理理论与管理科学的发展），现在“我们正处在深刻的再思考过程中，思考组织是什么、组织存在的目的何在……当今，人们希望组织能够创造完整、有意义的体验。我要提出的是，管理已经进入了同理心的新时代”。

虽不理性，但很强大

关于同理心最激进、最有帮助的理解来自医学界。对同理心的最佳研究在医学领域中开展，原因有多个：从业者意识到了同理心的重要性，医护人员对参与调研也比较适应，财力和人力方面的收益都非常高，相关研究结果的适用性远远超出医疗保健行业范围。

研究表明，如果看护人员有较强的同理心，或是间接措施（言语交际、理解非言语线索、与病人在一起的时间）做得好，病人更愿意服从医生的治疗方案和其他安排。假如我们只是理性的人，该研究的发现就没有任何意义了，医生指令就是医生指令，但事实上我们是社会人。此外，同理心强的医生对病人的了解更多，所以他们的诊断和预后就更加准确。相比之下，同理心较弱的内科住院医师的医疗失误更多。

最为重要的是，有直接证据表明，医生的同情心强，病人的治疗效果就更好。有两项涉及2100多名糖尿病病人和271名医生的研究，采用医用同理心量表对医生的同理心进行了测量。研究结果很明显，且具有很大的统计意义。与同理心较弱的医生主治的病人相比，同理心强的医生主治的病人，有较高控制血糖和低密度脂蛋白胆固醇的能力，急性并发症发作的概率也较小。同样，这毫无理性意义可言，但是事实的确如此。

大家一定会注意到，医生的同理心强可以降低医疗经费。医生们的诊断和预后准确了，错误少了，病人也就更愿意遵从医嘱，病情好转了，并发症也少了。此外，同理心还能以别的方式节约经费——降低病人投诉的概率。这听起来令人吃惊，但是效果显著。病人根据“医生对你面临的问题和忧虑的关心”以及其他标准给医生打分，得分低的医生因治疗不当被起诉的概率更高。

其他研究进一步证实了同理心的重要性。一项研究表明，甚至连医生查房时说话的语调，都明显关系到医生因治疗不当而被起诉的可能性，而且丝毫无关医生所说的内容。在独立评分人听来，语调中“发号施令”的成分多、“关心”的成分比较少的医生，更有可能被起诉。

这些研究的重要性显然已经超出了医学领域，表明同理心不仅是礼貌，还具有惊人的力量，可以影响人的感情、思想、行为，甚至身体。我们不是在用理性的方式评估，而是用多种多样的方式去感知，时时刻刻都在感知。医生的语调真的能显示他对病人的想法和感受的关心？也许能，也许不能，但是每个人都几乎从不怀疑自己对它的判断。病人依据自己对医生是否具有同情心的判断决定是否该起诉他，这样的做法理性吗？显然不理性，因为从法律角度讲，这个因素根本是无关的。但是，如果病人手术效果欠佳，而且感觉手术医生对他不关心，那么病人想要起诉医生的可能性，远比病人觉得医生真正关心他、全力以赴在帮他的情况下要高。

对于任何一个人，不论涉及何种领域的人际交流——商业、战争、家庭、医疗、法律或者其他领域——同理心都是一个强大的力量，不管意愿如何，或者不论是否意识到这一点，我们都无法置之不理。事实上，同理心的力量，比目前为止我们得到的证据所显示的还要强大。这一点，在我们探究同理心的来源时会变得更加清楚。

同情他人以求得生存

我们都有过被别人情绪所感染的经历，和快乐的人谈话使我们感到快乐，听别人唱悲伤的歌曲使我们悲伤。我们很少思考为什么会这样，但这肯定不是学习的结果，而是我们有生以来一贯如此。我们刚刚出生，只有几个小时，听到其他的新生儿哭，我们也会跟着哭。有趣的是那些不能引发我们哭泣的事物：单纯听到一个大的噪声，或者听到比我们大几个月的婴儿哭，甚至是听到自己的哭声录音，都不能让我们跟着哭，只有听到和自己相仿的婴儿的哭声，才能使我们跟着哭起来。

奇妙的是，我们一出生就能立刻识别这一切：与自己相似的人感到悲伤，我们就会跟着难过。研究人员把这种现象称作“情绪感染”。神经科学家迈克尔·加扎尼加写道：“很多研究人员认为情绪感染是同理心这一高度进化的人类情感的基石。”

我们会毫无意识地被情绪感染。假设，你一边做小手工活儿一边听录音带中陌生人朗读你不感兴趣的材料，然后，有人要求你把同样的材料朗读一遍。这似乎不是什么具有情感色彩的场景！然而，研究人员在几名研究对象当中进行实验时，发现了有意义的结果。用三种不同的朗读方式录制那份材料——悲伤的、愉快的和不带情感色彩的，研究对象朗读材料时，他们模仿听到的录音中的情绪，并且表示自己感受到了同样的情绪。虽然后来研究人员问他们录音中的情感色彩是什么，他们表示并不清楚，也无法解释自己怎么会有那种情绪。也就是说，在无意识之中，他们已经被录音中的情绪“感染”了。

证据进一步表明，我们对他人的情绪极度敏感，其程度远比我们所意识到的更高，简直难以置信。研究人员向研究对象展示没有任何表情的面部照片前，先给他们展示有幸福表情、没有表情或者是愤怒表情的面部照片，展示时间仅有1/3秒。对于一个仅仅看了1/30秒的事物，我们几乎没有什么意识，所以研究人员并不针对那张转瞬即逝的照片向研究对象提问，而是用电极测量他们的面部肌肉活动。他们看到一张幸福的脸或愤怒的脸时，面部肌肉也相应地做出幸福或愤怒的表情，这一切发生速度之快，他们自己都无法意识到。因为每个研究对象都是对眨眼间看到的别人的表情做出反应，我们有充分理由相信，别人也会以同样的方式“解读”研究对象转瞬即逝的表情。只要是人，都能做到这一点。稍后我们会看到，有证据表明这一切是真实发生的。所有的情感交流在几分之一秒内完成，而我们往往意识不到。

你还可以通过另外一种高度复杂的方式感知别人的情绪状态，而对此你可能一无所知。瞳孔的大小是人的情绪状态的重要线索，至少悲伤时是这样，瞳孔小，悲伤的脸看上去更加悲伤。当你看到一种悲伤的脸，你自己的瞳孔也会模仿你看到的瞳孔变小，这样，你所看的那个人就可以察觉到你的同情心，尽管你们双方都意识不到这些。发现这个结果的研究人员，还用评价同理心的标准量表对研究对象的同理心进行了测量，结果发现，那些对瞳孔大小变化做出的情绪反应最强的人，也正是同理心得分最高的人。因此，英国的神经科学家迈克尔·特里布说：“在人际交流过程中，瞳孔发出的信号始终都受到监控，并且传递着情感信息。”谁知道呢？答案是，所有人都知道，而且一直都知道。正如加扎尼加所说，“某些面对面的情感交流发生在无意识的层面”。我们对别人的情绪做出反应，这是表示同情的第一步，但自己却往往意识不到。

但是，这是为什么？其他灵长目动物也展现出情绪和肢体动作模仿的能力，但没有任何迹象表明任何动物具备人类的同理心。为什么人会有这种特质？大量证据表明，同理心是人类在进化过程中为了变得强大而养成的。

同理心最大的价值在于它使我们具有社会性，过去如此，现在也如此。“同一物种各成员之间的相互帮助是进化过程中最强大的力量。”约翰·霍普金斯大学研究员詹姆斯·哈里斯说，同理心比“个体适应”和“适者生存”都重要。同理心有助于人类紧密联系，这样更安全。在非洲大草原上，群体比个体更容易生存。人类祖先从树顶移居到地面，变成了采集者、狩猎者之后，凝聚力强的群体往往在捕获猎物时最成功。有些科学家甚至推测，早在人类发展语言能力之前，就已经获得了通过面部表情进行交流的能力。同理心的标志，之所以不是通过手势交流，是因为手可以用来生产制造，做许多更重要的事。

识别他人的情绪还能以一种特殊的方式保护我们。“你的伙伴咬了一口腐烂的羚羊尸体，脸上一副恶心的表情，那么你就不用再去尝了。”加扎尼加这样解释，“显然这是人类的进化优势。”你看到恶心的表情，感受到恶心的情绪，自己也感觉恶心，所有这一切都在大脑中一个小小的区域发生，显然是为了保护人类。然而，当你看到别人闻到怡人的芳香，你却不会做出完全相同的反应，因为你无须防范芳香的气味。另一个需要防范的是疼痛，人类对疼痛的反应，恰如对恶心的反应。但有一点不同，看到别人疼痛的面部表情，你不会真的感到疼痛，这是多么幸运！否则，每每看到别人受伤，你也会随之变得弱小。

人类远祖获得了同理心，所以比其他没有这种能力的物种更加成功地存活和发展。迈克尔·特里布用科学的语言下结论说：“进化选择一定是偏向了迅速判断相同物种的情绪状态的大脑机制。”换言之，同理心是人类与生俱有的，不是人类选择了它，而是在“工厂”早已安装好的。它在人类身上已经长达约10万年，并且不会很快消失。

但是，稍等片刻。疼痛是怎么回事？怎样从面部表情识别疼痛？在第二章，我们不是已经发现计算机能够比人类更准确地识别疼痛的面部表情吗？难道这不是已经为计算机开启了大门，使之具备人类长达10万年历史的特质，并且不断完善，从而变得比人更具有同理心吗？

不，不是这样的。要记得，同理心是双向的，我看到你脸上的表情，即便是瞬间的表情，我的脸上也会自动做出反应，你也能看到我的反应。我看到你悲伤难过，我的瞳孔就会缩小，你能看到我的瞳孔变化。我们都知道，我们的内心深处形成了一条纽带，彼此联系在一起，这恰恰是我们生存的关键，没有什么比这更强有力。也许，有些时候你的表情是假装出来的，我被愚弄了，这样我们之间的关系就改变了。而对于计算机，即便它不会上当受骗，我们也不可能与它建立起联系的纽带，因为几千年前就已经装进我们大脑的那种同理心，不会对计算机产生同情，只对人类才会产生。这种高度敏感的双向联系纽带是人与人之间独有的。

难道计算机没有一种取胜之道？我们是否可能生产出一种与人一模一样的机器人？切记，我们第二个重要假设是，在我们或者是我们孙子的有生之年，这是不可能实现的。假如真的实现了，那么我们此处讨论的重大问题就不重要了。要超越人性中的同理心，可能性非常渺茫，这恰恰说明了它有多么强大。

价值更高，但越来越难得

还有一个因素增加了同理心在当今社会的重要性：同理心似乎在下降。这好像与同理心是人类先天具有的、永远不会被消除的特质相矛盾。其实，这并不矛盾。进化要求人经常运动，保持活跃，但是，发达经济体中的人远远没有200年前的人那么活跃，已经到了危害健康的程度。根据康奈尔大学的权威睡眠专家詹姆斯·马斯的报告，人天生就是在每晚的睡眠时间达到10小时的情况下才能最佳发挥功能，这信不信由你。而且在发明电灯以前，大部分人都能保障睡眠。如今，在没有通电的地方或者是工作受到严格管制的人，每天依然可以睡那么长时间。现在，我们的睡眠时间减少了，严重影响到健康、效率和幸福。

这关乎我们的同理心。虽然同理心是人类天性使然，但是我们可以拒绝它，似乎这正在发生。一项大规模研究调查了1979—2009年美国大学生的同理心，研究结果是同理心在大幅度降低，尤其是自2000年以来。该研究的结果很有价值，因为它采用了效率很高的测试方式——要求研究对象阅读相关陈述并做出自我评价，例如，“对于不如我幸运的人，我经常会有一种温柔与关切之情”。研究通过这种陈述判断，在测量同理心的情感要素的同时，还测量了它的认知要素（“有时候，我尝试从朋友的角度思考问题，以便更好地理解朋友”）。根据综合测量的结果，大学生的同理心显著下降。似乎这是一个逐代变化的现象。

很可能我们会认为，也许人会随着年龄的增长越来越有同理心，但这缺乏证据。相反，一项以年龄为22~92岁的人为对象的研究表明，年龄大的人，同理心反而较弱。关于年龄问题，对特定群体进行几十年的跟踪研究是最有说服力的，这样的研究已经在开展。目前，我们没有多少理由可以期盼当今同理心弱的大学生们长大后同理心会变强。

实际情况是它变得更弱了。其他研究为同理心逐代变化的论点提供了进一步的支撑证据，研究结果是，美国大学生现在变得更加自恋。你可能会猜到，高度自恋恰恰与其他研究所发现的两个最糟糕的自恋要素——占有欲和特权感高度相关。

到底发生了什么？也许发生了很多。首先是价值转变。研究人员注意到，2006年一项皮尤调查结果显示，18~25岁年龄段的人当中，81%的人说“发财致富是我们这代年轻人最大的目标之一”，64%的人把它看作所有目标中最重要的。相比之下，只有30%的人选择了帮助需要帮助的人。你可能会想，金融危机和经济衰退造成的贫困经济状态是不是其影响因素，但这显然不是。最显著的同理心下降在经济繁荣时期就开始了，在衰退年代里则得以持续。

研究人员推测，个人科技应用的增长有可能是一个影响因素。“社交网络”这个术语用来指网络上的社区，与我们天生应该依赖的社会网络恰恰相反。我们拥有通过观察面部表情和肢体语言以及听辨声音的方式来感知他人思想和情感的超凡能力，但是在发送信息或使用社交媒体时，这些根本都用不到。的确，打电话时我们可以听到对方的声音，但是对年轻人而言，通话是手机功能中用得最少的一个。社交媒体是同理心的敌人，正如我们在第四章所述，社交媒体正在大行其道。

另外一个比较老的科技——电视，或许也在起影响作用。哈佛大学的罗伯特·普特南的大量研究表明，发达国家的人参加的组织越来越少，和家人一起吃饭、拜访朋友的频率也越来越低，总体上相互间的联系也越来越少。其他研究人员发现，“现在，大家拥有的能够与之谈论个人想法和情感的亲密朋友的数量显著减少”。人际交往和亲密朋友的减少意味着同理心机会的减少。诸多原因中，电视似乎是最大的一个，而且看电视的时间（包括网络电视）还在持续增长。

恢复“萎缩的肌肉”

因此，我们面临的形势是：同理心是人类最根本的天性之一，人生而有之。但是，在发达经济体中，我们生活在一个敌视同理心的环境中。我们渴望同理心。

我们无法用计算机获取同理心，因为它本非如此。同理心是在人与人的交往过程中进化而成的，在严重缺乏同理心的社会里，我们表达同理心的机会就是真正实现自己的价值，提供每个人都想要、需要而又缺乏的东西，这就是雇主强烈希望雇员具有同理心的部分原因。不论是什么样的工作，只要涉及人际交往，我们就可以表达同理心。

我们面临的挑战是，在当今社会，尤其是在发达社会，很多人已经不善于表达同理心。10万年前，同理心是人类生存的关键，如今，尽管我们依然渴望同理心，但是我们过的几乎是没有同理心的生活——发信息，写电子邮件，用脸谱网，开会时一半人悄悄发信息、写邮件等等，同理心已经成了“萎缩的肌肉”。要想充分利用同理心创造的机会，在未来具有创造价值的经济活动中表现优异，我们必须重新恢复它。

许多人已经意识到了这个新的挑战，并在探索恢复“肌肉”的办法。其中有些把关注点放在儿童身上——他们长大成人后将会面临一个广泛转型的经济。有一个非常著名的项目，叫作“同理心之根”。它针对从幼儿园至初中的孩子，采用非常巧妙的方法：在一学年中，每三个星期带一个当地的幼儿进入教室。在课前、课中以及课后，老师都会提示学生识别并标记出新加入的幼儿的情绪、愿望、需求及其在学年当中的变化。这个模式很奏效，因为带到课堂的幼儿是真实的、有吸引力的，学生们都知道没有人教他该做什么。大量研究表明这个项目富有成效，它培养了同理心，降低了挑衅性，增加了亲社会行为，比如分享与帮助，而且其效果可以持续好多年。

有些项目专门关注女孩子，针对的是“贱女孩”现象和明显增多的女性霸凌现象。很多研究建议父母多花时间为孩子朗读各种读物。故事，尤其是有大量人物思想情感描写的故事，可以帮助孩子理解他人对事件的反应方式。朗读给父母提供了明确讨论这个主题的机会，可以停下来问孩子：“你觉得她的感受如何？”

培养孩子同理心最简单有效的方式，是让他们有更多机会自己去玩耍，没有了成人的监控，孩子们更乐意诉说自己的感受。孩子们在玩耍时常常会扮演其他角色，假装成沃尔什校长或约翰的妈妈，愉快地强迫自己去想象他人的思想和情感。然而不幸的是，自由自在的玩耍已经很少见了。波士顿学院的教授彼得·格雷证明，过去50年里，在美国和其他发达国家“孩子们玩耍和按照自己的方式去探索的机会持续大幅减少”。他说，其结果是严重毁掉了同理心。他引用了我们先前提到的研究发现，并得出结论：“我们将会看到，没有机会和同伴一起玩耍的孩子会越来越缺乏同理心，越来越自恋。”

医生怎样发现了曙光

培养成人的同理心与培养孩子的同理心惊人的相似，只不过难度更大，因为成人的大脑更难改变。这方面，最深入、最有益的研究工作依然是在进行了大量研究的医疗保健领域开展的。

其部分原因是，很多医生以皈依者的极度热情支持同理心的培养。难以置信的是，直到20世纪90年代中期，很多医生都认为应该尽力避免对病人产生同情。根据加州大学欧文分校的约翰娜·夏皮罗的总结，医疗保健行业一直以来的主导思想是，“要实现客观的医疗保健，对所有病人一视同仁，医生必须不带个人情感，保持中立地位和超然的冷静”。约翰娜·夏皮罗本人强烈反对该观点。医生避开同理心的另一个原因是不想因病人性命攸关的疾病而伤了自己的元气。有人在《新英格兰医学杂志》上这样写道：“同理心和恻隐之心会自然而然地让医生陷入情绪的旋涡，他们很快就会筋疲力尽、油尽灯枯。”

已有大量证据表明，同理心可以带来病人更快康复、成本降低、医疗诉讼减少等诸多益处，医生和医院也已开始转变思想。最近还出现了一个直接的财务诱惑，自2012年起，病人满意度成为决定医疗赔偿的依据之一，而同理心对病人的满意度具有很大的影响。

现在，医生有了强大的动力来展示同理心，医生和医学专业的学生开始接受同理心训练。与“同理心之根”项目中的孩子们相类似，威尔·康奈尔医学院的学生，必须在他们四年的学习期间跟踪一名或多名病人。正如老师让孩子们回答关于他们所观察的幼童情绪的问题一样，威尔·康奈尔医学院的学生们得按照要求撰写日志，记录他们对观察的病人的看法。成人和孩子一样，可以通过朗读故事培养同理心，所以好几家医院和医学院都开设项目鼓励这种做法。

再反思一下孩子的经历，可以发现培养同理心的最有效的方式是角色扮演。这并不奇怪，表现优异的人，练习技巧都是采用模拟的方式。例如，在密苏里医疗保健大学，1000多名医生参加培训项目进行模拟实践，病人由演员扮演。据《华尔街日报》报道，模拟场景包括在诊所或医院里和病人进行常规性交流、给病人传递坏消息、给病人通知可能改变其命运的诊断结果、核实病人对护理计划的理解等。情景模拟结束之后，医生和演员共同去见指导员，回顾医生的表现，讨论改进办法。

这正是提高任何一种技能的培训模式，适用于各行各业，且行之有效。医疗行业作为情绪考验最为严峻的领域，尤其能反映这种模式对培养同理心技能所起的作用。想要改进同理心技能的企业和个人面临的问题和医疗行业的一样，只不过在医疗行业更突出而已。

“我们让医生把困扰他们的案例带来。”前面提到过的多发性硬化症专家阿德里安·布瓦西说。她在克利夫兰医学中心创办了一个项目，专门进行医生和中心其他人员的培训，所以她在同理心方面的理念也有所发展。她给出的例子包括“病人因为医生的失误而丧失生命；医生找病人家属谈话的时候受到强烈抵制和人身攻击；病人因为心情不好或无法接受现实，把临床医生赶出门或者向他们扔东西；儿童死在医生的怀里……”“医生们所说的有些事简直令人难以捉摸。”

然后，项目组人员对每一个案例进行了分析。指导员采用传统的技能传授法：解释怎样做，用录像提供示范，要求受训者练习，提供反馈。其中，一个基本的技能是建立相互理解的关系，理念很简单，但需要一个适应过程。“这样做的前提是，医疗保健行业的工作就是建立医患关系。”布瓦西解释说，“对于大部分医疗保健工作人员来说，他们不认为这是自己该做的工作。”

为了使程序更加明确，该项目划分出三个阶段：关系的建立、发展与投入。每一个阶段都不复杂，但令参与者吃惊的是，每一个阶段都很重要，而且受训者在每个阶段都可以得到提升。以欢迎之心传递价值观念和对他人的尊重，不要习惯性地问封闭式的问题。让病人讲述自己的故事，谈病人愿意谈的话题，而不是你想要谈的。询问病人的想法、期盼以及恐惧，认真倾听和思考，对他们所说的有所回应，确保把病人的情绪和实际都考虑在内。用通俗的语言告知病人诊断结果，措辞要谨慎。然后，让病人投入下一步治疗方案的制订当中。“大部分医生讲话都滔滔不绝，”布瓦西说，“我们要抵制这种做法，这是对话，不是独白。”看病结束时，说点类似“很高兴你来找我，我陪你走过这段旅程”这样的话，这比问“你还有别的问题吗？”要好多了。

“我们的理念简单明了，”布瓦西说，“但在传统的医学教育中缺失了这部分内容。”

你并不理解

来自成千上万名项目受训人的经验教训，对每个人都很有意义。其一，很多医生在和病人交流的过程中，往往一开始忽视情绪线索，打算到后期才去关注它，这是错误的。如果那些情绪线索在早期得不到回应，病人会让情绪升级，或者干脆不再显露情绪，这样的话就很难建立融洽的关系。

其二，不要说你理解，其实你并不理解。我们常说“我理解”，听起来很有同情心，实际上并不是。“我真希望能够把那些字眼从医疗保健辞典中删除，”布瓦西说，“除非你是病人，否则你根本不理解。”

同伴间的教学至关重要。项目组的老师并非专业的指导员，而是克利夫兰医疗中心的医生，他们接受了相关的培训，在项目中担任指导。“担任外科医生培训工作的，不能是儿科医生，必须是外科医生。”负责病员管理的詹姆斯·默里诺医生说。只有这样，受训人员才觉得培训教学是可信的，给他们的反馈是有效的。

也许，项目带来的最深刻经验是，对看护人员而言，参加项目培训至少是一种安慰，具有治愈作用，如同建立相互理解的关系对病人的安慰和治愈作用一样。一个有名的外科医生这样解释：很多医生成长在一个视请求帮助为“无能”的文化环境中，因此要医生示弱是件困难的事。但是，当所有临床医生把困扰他们的案例拿到培训小组讨论的时候，发现并非只有他们才有这样的困扰。在培训过程中，医生们彼此产生同理心，这对他们来说具有治疗功效。这项技能的益处比大家预期的要多。正如布瓦西所说，“大家急需它”。

我们虽然不在医疗保健行业工作，却面临着同样的挑战。随着工作绩效考核变得越来越严格，工资收入与劳动产出开始挂钩，竞争也变得越来越激烈。科技进步颠覆着我们周围的一切，在带来美好事物的同时，也使我们的业务（不管是什么样的业务）进一步商品化，这逼迫我们拼命去赢得和保持竞争优势。无摩擦经济使信息成本、交易成本和转移成本几乎降为零，在实现高效的同时，也变得更加残忍。在永远在线的环境中，压力和倦怠现象正在增长。随着科技逐步接管认知性工作，深层次的人际联系变得越来越有经济价值。

我们渐渐开始意识到医学领域已经意识到的——拥有同理心可以应对所有挑战。

真正的同理心是一种技能，而不是特质

还记得本章开篇的两个场景吗？（1）医生在根本不了解病情且各种证据表明病人情况不容乐观的情况下，告诉忧心忡忡的病人他会好起来。（2）病人根本没有患多发性硬化症的情况下，医生说他们得了该病，而病人还特别乐于相信医生的诊断。这两位医生有同理心吗？无疑，他们不仅了解病人的情绪，而且做出回应来安慰他们。但是，他们并不真正具有同理心。他们对病人撒谎，违背了自己的职业道德，而且病人的情况实际上并没有得到改善。

真正的同理心由两部分组成：了解他人的感受和做出恰当的反应。那两位医生把第二部分搞砸了。真正的同理心不能以他们那种简单的方式表达，它需要更多的倾听，需要用心回应，给病人以安慰、支持和真相。在第一个例子中，那个不了解病人情况的医生，也许应该请病人说说他的忧虑，然后告诉病人，其主治医生专业技术过硬，而且在治疗过程中，主治医生和医疗小组始终与病人并肩作战。在第二个例子中，医生可能面对的问题是建议病人进行心理或精神治疗，尽管病人可能会不愿意。此时，建立相互理解的关系很关键，比如建立联系和信任，询问病人的恐惧和感受，强调自己与病人的伙伴关系。有过类似经验的医生很清楚，这些环节是为病人接受心理或精神治疗做铺垫。

这才是真正的同理心，价高无比，且是人类最深层的体验。计算机能做到吗？严格来说，在某种意义上，它可以做到。我们不难想象，计算机可以准确地表达要说的话，可以听到回答并给出得体的答复。但是，我们天生是通过人与人之间的交流才能体验同理心，接收的只能是人与人之间的同理心，除此之外一律不能接收。我们再次看到，识别高价值技能的关键不在于计算机能做什么，而在于人能做什么。

克利夫兰医疗中心的项目中出现了一个惊人的数据，尽管70%的参与者认为同理心培训是有效的，但是期望培训产生效果的只有10%，仅有10%！ 为什么几乎没有人期望这种培训会带来益处？

一个可能的解释是：学习一项我们天生具备的技能，这个想法似乎很怪异。大部分人甚至根本不把同理心看作是一种技能，他们会说，这是一个特质，天生就有的。可是，我们看到，人所具有的被普遍看作是特质而非技能、被认为根本无法训练的很多东西，最终成为计算机时代的高价值技能。

但是，在同理心方面，只要我们愿意以一种新的方式去看待它，我们就可以更擅长，达到异常优秀的程度。实际上，我们知道如何去实现。关于怎样使普通人更加擅长人类交往的最基本技能，包括在未来经济中最有价值的技能，已经有大量的知识，它们存储在最意想不到的地方。

第六章

来自战场的同理心训练经验

战争不是我方和敌方战斗机之间的较量，而是我方飞行员与敌方飞行员之间的战斗。

F-4鬼怪式战斗机的发明是20世纪60年代和70年代初的一项科技奇迹，它体型庞大（长达63英尺，约19米），但速度奇快，时速高达1606英里（约2584千米），是当时世界上速度最快的战斗机，曾一度是所有类型飞机中速度最快的。其引擎动力强大，能够像发射火箭一样迅速升空。现代商用飞机需要10分钟才能升到39000英尺（约11700米）的飞行高度，而F-4仅需77秒。曾有一位海军飞行员驾驶着F-4，以两倍多音速的速度和陡峭的角度，向上冲到90000英尺（约27000米）的高空，然后关掉引擎，继续向上滑行1英里半，创造了当时最高的飞行纪录。

作为美军在越南战争中的武器装备，F-4具有很强的威慑力。除了有一架可发射直径为3/4英寸子弹的六管盖特林机炮，它还携带各4枚的雷达制导麻雀导弹和使用红外遥感技术的响尾蛇热追踪导弹，这是当时最先进的空对空导弹，二者均可在20英里（约32千米）以外、43秒以内击中目标。总之，F-4汇集了当时世界上最先进的军事科技。

越南军队配备的是当时世界上第二先进的苏联战斗机，根本无法与美军的装备相抗衡。他们的顶级飞机是米格–21，其射程短，而且难操作。苏联曾有过一个类似响尾蛇的导弹（1958年，苏联获得了一枚响尾蛇导弹，并用逆向工程进行破解），但是苏联没有任何类似麻雀的导弹，而且配备的远程雷达也没有F-4的好。

一句话，二者在装备上根本不存在竞争，但是在越南领空的一番较量，美军并不占优势。空军的胜败常常用交换率或者“射杀率”——自己每损失一架飞机给敌军造成的飞机损失数量——来衡量。虽然有些来自硝烟滚滚的战场上的数据可能不是很准确，但数据似乎表明美军在第二次世界大战和朝鲜战场上的交换率很高，这意味着美军每损失一架飞机，敌军就损失好几架，达到了5∶1的比率，或者，根据某些统计是10∶1或更高，这取决于飞机的类型和统计的时间段。在越战初期的几年里，美军的交换率低得惊人，只有2.3∶1。1968年初，情况变得更糟，前三个月里，美国海军击落了9架米格战斗机，但自己损失了10架。先进的技术没有发挥作用，麻雀发射的导弹有90%没有击中目标，响尾蛇的表现也好不了多少。1968年，曾有一度情况格外糟糕，海军飞行员一连发射50枚导弹，竟然无一命中。

美军形势如此不利，以致1968年底，美国决定对越南的轰炸停止一年，这样一来，美军不再出动战斗机为轰炸机护航了。于是，美国海军和空军史无前例地开展自然条件下的实验，并取得了辉煌成效，激发了一场真正的革命，给整个美国军队带来深刻的变化，甚至原来使用的很多训练办法现在的年轻军人一点都不了解。这场革命给了我们一个重要的启示，为我们如何在不断变化的经济中取得高价值技能提供了一个关键的指引，而这项技术在我们中的大多数人看来压根儿就不值得训练。

不是战斗机之间的比拼，而是飞行员之间的较量

这个伟大的实验缘起于两个独立的决定：海军决定在停止轰炸的一年时间内开展新式训练，空军则没有采用新方法。停止轰炸前的四年里，海军和空军在越战中的交换率基本相同，所以这项实验和控制实验一样，能够保证研究对象的同质性。一年后恢复轰炸和战斗，军方就可以看出哪种训练方法的效果更好。

实验之前，战斗机飞行员的训练基本没有类似真实战斗的战斗练习环节，因为战斗练习和真实战斗一样危险。“在战斗练习中，一失误就会酿成大祸。”负责海军新式训练的少校罗纳德·麦基翁后来在《武装部队杂志》上说，“世人都会原谅一个傻子，但是飞行员被看作专业人士，发生（战斗）事故是不可以（被原谅）的。”飞行员进行战斗训练时，对手是真实的飞行员，同样驾驶着飞机，当然这和上越南战场作战还是不一样的。麦基翁总结了以往的训练方式：“F-4对阵F-4，参加训练的人都尽力避免发生事故。”这种训练可以使飞行员熟练操作设备，但并没有掌握真正重要的东西：战胜他们面临的敌人。在停止轰炸的一年里，空军就沿用了这种已有的训练方法。

美国海军在圣迭戈附近一个被称为“海军战斗机武器学校”的基地进行新式训练。新式训练坚持三项原则，我们在讨论如何培养高价值技能时，会反复提及它们。

• 训练过程要录像——每一次（模拟）射击、导弹发射及其结果，每一句话，每架飞机的移动，所有这些都被录下来。有了录像，对训练情况的了解就可以清晰无误。项目中的一位记录员后来这样说：“再也不会出现第一个上讲台的学员获胜这种情况了。”

• 训练中的敌人要尽可能真实，而且要更强大。培训教官驾驶的不是学员驾驶的F-4一类的飞机，而是尽可能类似越南军队所使用的米格飞机，甚至连机身的颜色都喷成一样，而且教官遵守的是越南军队的作战原则。在训练规定许可的范围内，教官可以想方设法击败受培训的学员。其中至关重要的一点是，教官是海军中最优秀的飞行员，而学员则次于教官，这意味着，一般情况下总是教官击败学员，而且项目进展的时间越长，教官胜出的概率越高，因为学员接受为期两周的训练后返回原部队，而教官每两周换一批新学员，所以越来越精于击落学员驾驶的飞机。

• 每一次训练活动之后，都要进行一次检视。所有参与者聚集在同一个房间里，讨论训练过程。一般情况下，学员分析被击落的原因：你为什么要那样做？你当时怎么想的？假如当时你这样做了，结果会怎样？只有大家直言不讳和开诚布公，讨论才有意义，因为学员的目标是在战争中存活下来，所面临的风险高得无法再高。挽救面子和自我欺骗的行为（例如，“但是我知道那时我向你开火了！”）根本不可能出现，因为有录像。分析结束之后，再次进行训练，就这样反复训练，整整两周。

一年后，停止轰炸期结束，海军和空军的空中战斗任务继续，实验的最后阶段开始了。战争结束时的结果是：停止轰炸期结束后的四年里，空军的交换率和停止轰炸前几乎一模一样，实际上变得更糟糕，从2.3∶1降到了2.0∶1。然而，海军的交换率提升幅度之大简直难以置信，从2.4∶1飙升到了12.5∶1。

这是史无前例的进步。在此类训练中，5%的增幅已经很受欢迎，而海军取得了5倍的提升。军方领导人恍然大悟，意识到一个重大发现：科技的影响完全比不上掌握科技的人的能力造成的影响，这个发现的意义远远超出训练原则带来的惊人效果。美军在战机方面的明显优势并未能发挥关键作用，是因为战争不是我方和敌方战斗机之间的较量，而是我方飞行员与敌方飞行员之间的战斗。正如空军上校约翰·博伊德曾经说的，“机器不作战，作战的是人，人是要动脑子的”。战斗机与战斗机交战之际，飞行员彼此没有对话，甚至彼此看不见，即便这样，这首先还是属于人际互动。几乎没有人认为这样的练习有什么同理心，但它的确有：要识别他人脑子里在想什么，还要做出恰当的反应。要取得胜利，就必须精于此道。

海军战斗机武器学校名噪一时，“Top Gun”（高手）这个非正规代号远远超过了学校的知名度。它还在继续为海军训练优秀的飞行员，新址在内华达州法伦市。

戈尔曼上将传福音

美国空军率先吸取“Top Gun”项目经验，迅速调整战斗机飞行员的培训方法，引入所有训练原则。而陆军对源自“Top Gun”项目的宝贵经验认识最深刻，应用范围也最广。这并不是因为项目理念在陆军领导人当中的推广方式有效，恰恰相反，他们对新理念的接受与应用方式值得所有组织学习。

改变陆军领导人的思维，并最终引发美国军事训练革命的，正是本故事的英雄人物保罗·戈尔曼上将。曾经担任过越南战争指挥官的戈尔曼，被任命为陆军训练与条令司令部副参谋长，负责训练任务。他深信“Top Gun”项目的价值，而且相信后来引进了“Top Gun”训练原则的空军的训练经验同样富有启示意义。幸运的是，恰好陆军也在开展实验，检验那些理念在陆军训练中的效果。实验很简单。首先，对多个小分队进行测试，让他们在模拟军事行动中与专家组成的敌对力量作战。接下来，所有小分队进行为期大约一周的强化训练，一半小分队接受的是传统训练，其目的是“强调军队条令、原则、专用术语以及程序”，培训官是当时最优秀的教官。另外一半小分队采用“Top Gun”项目的训练原则，先模拟军事行动，然后开展任务后检视。训练结束后，所有小分队再次接受测试，方法与训练前相同，但增加了实验组之间的对阵，分别来自两个训练小组的小分队两两对决。

你肯定能猜到结果。训练结束后的测试中，接受传统训练的陆军小分队表现和训练前一样糟糕，模拟战争开始后的15分钟内就损失了70%的队员。接受新式模拟训练的小分队只损失了30%，给敌人造成的损失却大得多。在小分队之间的对决中，接受模拟训练的小分队比接受传统训练的小分队好“2~6倍”。戈尔曼上将对此感到非常惊奇，仅一周之内竟产生了如此大的差距。如同“Top Gun”项目一样，这些结果你是看不到的。

20世纪70年代末期，戈尔曼上将挂帅驻扎在德国的美军第八步兵师，他继续进行模拟训练。这一次，他运用了更高端的科技，每支武器和每个目标都安装了激光（陆军发明了激光标签），训练成效异常突出。于是，他坚信全军都应该采用新的训练原则。

戈尔曼上将完全有理由如此看好这个训练方法，从商业人士角度看，它同样值得深思。总体上，商家很少开展培训，有些根本就不培训。它们不希望你进行实践练习，而是希望你一来就能上手，在工作中学习提高。当然，你会犯错误，但这就是学习的过程。军队对于军事行动取胜的态度与此惊人相似，这听起来似乎不可能，因为军队的主要任务是训练，只在很小的一部分时间里参加真正的战斗。然而，正如我们已经看到的，传统的训练方法与真实的战争毫无相似之处，严峻的现实情况是，大部分军队是在真实的战斗中学会作战的。军队和商家的不同之处在于，军事行动失误付出的代价要高得多。

在两次世界大战中，正如越南战争初期的几年里，战斗机飞行员在参加第一次军事行动之前，从未有过真正的战斗经历，军事行动理应是他们学习的机会。但是他们在行动中应用所学技术的机会渺茫，因为很少有第一次参加行动的飞行员能够幸存下来，再第二次起飞。但是，飞行员一旦凭借自己的技术或运气，从第一次飞行任务中存活下来，他们在未来的军事行动中存活的可能性会迅速提升，完成的军事行动越多，存活下来的可能性就越高。假如能够完成5次，他们获胜的概率就会达到95%。根据不同空军部队在多次战争中的经验，连续多次完成战斗任务的飞行员，通常在被击落前胜利完成任务的次数高达50~100次。

但是，这些结果到底能说明什么？一种观点认为，这当中根本没有学习发生，数据仅显示出适者生存的法则而已，这也是很多商业人士在评价新职员时所持的观点。比较普遍的观点是，人际交往能力不是通过学习获得的技能，而是一个特质，天生具备某项工作所需能力的人能够成功，其他人则不能。但是，我们从“Top Gun”和其他训练项目中看到，训练中有大量的内容需要学习。空战中和不少商业中出现的问题是，学员也许永远都没有机会改正最初犯的错误。用戈尔曼上将的话来说，这种模式是“致命的训练”。

这种现象存在于各行各业。第二次世界大战中，美军潜艇指挥官只要能在军事行动中幸存下来，并有机会应用自己所学技能，通过几次行动，就能够学到很多。一位研究人员发现，“一旦指挥官取得一次成功击杀，那么他再次获胜而非损失潜艇的可能性就会增加3倍”。驻法美军陆军军官在“发起攻击日”（D-Day）之后也有过同样的经历。战争刚开始的七周，第九十步兵师95%的阵亡军官是中尉（排职军官），他们的存活率低得可怕。最初的七周里，每周都有48%的负责指挥步枪排和重武器排的军官阵亡。“所以，中尉的寿命仅仅是两周多一点。”威廉·德普上将说。他是戈尔曼在训练与条令司令部的上司。第九十步兵师在法国浴血奋战了五个月时间，终于抵达阿登高地，参加了最关键的突出部战役（Battle of the Bulge）。在一定意义上，这是历史上最凶险的战役，美军付出的代价无疑是最高的一次，伤亡人数达108000，其中19000名阵亡、26000名失踪或被俘。战况原本可能比这更糟糕。此役前后共七周，每周阵亡中尉的比例仅为10%。德普解释，陆军中尉存活率突然激增的原因是，“在先前五个月的战斗中，第九十步兵师学会了如何作战”。

20世纪70年代，戈尔曼上将仔细研究了训练实验结果，包括最新结果。他发现，不论是在陆地、海上还是空中，都不只是适者生存。士兵们从亲身体验中学习，但问题是，亲身体验往往会让他们丧失生命。他从“Top Gun”训练项目和空军在内华达州内利斯空军基地的飞行员新式训练项目中发现，让学员置身于真实却又不会致命的战斗训练，大大改进了学员的表现，幅度之大，史无前例。戈尔曼上将说，空军训练项目的目的是“让每一位飞行员体验‘决定性战役’”，每人10次机会。在此之前，他们未曾有过实战经历。这些战斗训练的目标是，在未来战役“发起攻击日”之后，执行首次飞行任务的飞行员折损率控制在5%左右，而不是40%，第二次、第三次，或者第N次执行任务时，飞行员和飞机的存活率进一步提高。

与内部敌人战斗

海军有“Top Gun”项目，空军有内利斯空军基地项目，但是陆军没有任何项目应用这些有效原则，使陆军部队受益。戈尔曼上将提出了一个大胆、惊人的设想：在莫哈维沙漠中建设一个1000平方英里（约2590平方千米）的训练基地，以旅为单位，可容纳3000~4000名士兵进行模拟实战训练。这个训练不是把一个旅分成两部分相互对抗，而是由长期驻扎在基地的一个旅对阵参训之旅，参训之旅不断轮换，驻扎之旅和“Top Gun”项目中的飞行员教官一样，固定不变。

虽然大量证据表明有必要建立国家培训中心，但是没有一个组织真正喜欢根本性变化。陆军高级军官内部分歧严重，“一半四星上将认为，建立国家培训中心进行模拟军事训练，对于越战后重振陆军有至关重要的作用。”拉尔夫·查塔姆说，“另一半则认为，国家训练中心会毁掉陆军，因为这种训练会让部队士兵看到他们的中尉有多差。”

有一次，戈尔曼在五角大楼向已退役的四星上将们推销模拟军事行动的设想。他站在台上，用图表展示了这种训练的显著效果，随后请大家提问。一位威风十足的人物站了起来，他是汉密尔顿·霍金斯·豪兹，史上最令人敬畏的军队传统的化身。他出身于西点军校，父亲也是一名上将，曾任西点军校校长。他的祖父，还是一位上将，曾经在美西战争期间与西奥多·罗斯福联手指挥军队攻克圣胡安山。他的曾祖父是一名军医，在墨西哥战役中阵亡。现在，这位代表四代军队精英的老将军看着戈尔曼上将说：“如果我的理解是正确的，你评价的是模拟战斗双方的伤亡情况。”

“是的，先生。”戈尔曼答道。

“你怎么处理那些受伤的人员？”

“他们被淘汰出局，到任务后检视阶段，他们再参与进来，然后返回原部队。”

“所以，受伤人员当天就得不到训练了，对吗？”

“不完全对，先生。首先，他们学会了如何模拟战斗，这是宝贵的一课。”

“我表示怀疑，”豪兹用瘦骨嶙峋的手指着戈尔曼说，“我怀疑你是在教他们如何去送死。”他认为，如果士兵们知道在模拟战斗中被“击毙”等于放假一整天，他们肯定会想方设法被“击毙”。豪兹转过身，面对其他四星级上将说：“先生们，这种做法很低级。”

戈尔曼感觉自己的改革运动已经到头了。“我们死定了，”德普询问他汇报情况如何时，他这样说，“我被汉密尔顿·豪兹狠批了一通。”结果，他们并没有“死”，但是这件事让戈尔曼认识到了面临的挑战有多大。“我所描述的与他们的成长历程完全不同，差别如此之大，以致他们无法容忍。”这恰恰是所有组织中最被器重的人对根本性变化的反应。

传统主义者最难容忍的变化，恰恰是整个体系中最重要的因素：行动后的回顾分析。这个想法看似简单，却很宝贵。然而，把它应用到主流军事训练中却需要巨大的努力，这的确有点令人吃惊，但也很有教育意义。同样令人惊讶的是，它给军队文化带来了深刻和广泛的影响。“它几乎使陆军改头换面。”当时在西点军校负责领导力教学的汤姆·科蒂茨上校这样对我说（他后来以准将军衔退休，去耶鲁大学管理学院任教）。拉尔夫·查塔姆也认同这个观点。“如今，士兵们所做的一切，无论大小，都要经受任务后检视阶段的批判性分析。”他写道，“现在，陆军部队是唯一一个把自我反省制度化的大型机构，部队中上上下下各个级别都得开展。”

每次模拟练习后（在真实的战斗中，是在每次行动之后），所有参与者聚集起来，讨论发生了什么。这就是任务后检视方法，但是真正使之奏效的并不是方法本身，其秘诀在于如何实施：

• 训练活动结束后立即进行检视，如果可能的话，有时可以在活动过程中进行。

• 除非是特别大规模的训练活动，每个参与者都必须到场。如果是与敌对势力对战，而且活动已经结束，那么敌对方的领导也可以出席。

• 讨论的重点是训练目标的完成情况：预期实现的目标是什么？如何实现的？

• 讨论始终是对三个层面的表现进行评价：士兵、领导和整体。

• 检视的目的不在于给每个小组打分，这几乎毫无价值。目的在于找出对未来训练有指导意义的优点和缺点。

• 最重要的是，讨论一定要开诚布公，几乎达到残忍的程度，“毫无限制”是每个人常说的一个词。“这个过程真正的关键是坦率，”科尔奇兹说，“官兵们齐聚一堂，人人都脱去象征身份地位的头盔，不分等级，直言不讳地进行讨论。如果军官犯了错，往往是下属指出其错误。”

最后一个特征是激怒传统主义者的主要因素。他们担心，真正的任务后检视会“毁掉秩序和纪律”，查塔姆告诉我，“军队非常担心”。戈尔曼对此感受颇深。秩序森严的军队里，大家在听到他的想法的那一刻，就会立即把它扼杀掉，而且，戈尔曼后来评论，“当他们发现，在任务后检视中，列兵可以批评中尉，中士可以批评连长，而且这种毫无限制的评论经常出现，情况就变得更糟了”。

这种评论从一开始就出现了。陆军部对威胁到军队秩序的这项改革忧虑至深，派出全军位列第二的四星上将、副总参谋长杰克·维西，坐镇首批陆军训练的一次任务后检视活动。他事后对查塔姆说，他坐在房间的后部，一名中士站起来说：“我翻过山头，发现我们犯了大错。”然后，他的上司，一名中尉，站起来说：“我知道，我误听了别人的话，本应该派你去另外一个地方……我还需要帮助。”中士回复说：“没关系，中尉，我们会解决好问题。”

对于美国陆军或其他部队，这种看似平淡的交流实际上具有革命性意义。一名中士指出别人犯的严重错误，一名中尉承认自己的错误并请求帮助，中士提供帮助而且中尉接受了帮助。不分等级，没有从属链，没有严格的程序，这一切多么不可思议。当然，保守派会仇恨它。但是，任务后检视并没有毁掉陆军，相反，却使它更为强大，这是如何做到的，值得探究。其答案不仅适用于军队，而且可以推广到所有企业。

为何所有组织都需要开展任务后检视

任务后检视活动表明，真正的人际交往比人与人之间机械的交往更强大、更有效，二者间的差异绝非杜撰。在过去，军事交流大多是机械的，现在依然有不少机械式的交流。例如，西点军校学员遇到军官问话，只能是四种回答：是的，长官；不，长官；没有任何借口，长官；我不明白，长官。这是比较极端的例子，但其他交流也多是严格、正式的。在开展任务后检视活动之前，训练活动或行动往往是以军官告诉下属做错了什么而告终，别无他言。受严格控制的军队在训练通报中对任务后检视的评论是：“不鼓励士兵评论。”

在任何组织中，任务后检视可以将机械的交流转变成更具人性化的交流，其裨益良多。

• 每个人，包括领导，都能够获得更多信息。“不论技艺多么高超，没有一位军官比实际参加训练的士兵和领导人了解得更多。”陆军任务后检视活动指导员这样说。获取更多信息是做出更佳判断的基础，还可以提高对领导人的尊重。只要下属知道决策者缺乏某些特定信息，而他们恰恰掌握了这些信息，他们就不会全盘接受决策者的决定。

• 我们要调查发生了什么、如何发生，在这个过程中，我们记忆和学习到更多信息。大量研究已经证明了这一论断。其实无须研究我们也知道，作为人类，我们即刻就能明白。

• 当人们自发地了解自己的表现和改进方法的时候，总是很积极主动，会激励自己进行更多训练。已有研究证实了这一点。其实，我们打内心深处知道这是真的。

虽然，任务后检视活动降低了军队交流的机械性，使之更加人性化，但这并不意味着军队纪律变得随便了，它依然有严格的等级，命令仍旧是命令，规定的条条框框还是数也数不清。这就是为什么其他领域很难效仿军队的原因。在保持整体框架不变的情况下，军队发生了真正革命性的变化——解放人类，释放真正的人类技能。

首场真实世界的检验

戈尔曼大胆构想的国家训练中心，于1981年在加利福尼亚州欧文堡开放，其训练方式与“Top Gun”相似，但规模更大，理念则完全相同，所开展的训练基本上是个人与个人、组与组之间的对抗，不是设备与设备之间的较量。每个旅在中心训练3~4周，每个营（600~800名士兵）进行8~10次模拟战斗。在模拟过程中，所有调动、开火以及交流都被录制下来。当时，与之对阵的军队是一直驻扎在欧文堡的苏联模式摩托化步兵团，所以对当地的复杂地形了如指掌，同时掌握了每一组参训士兵必犯的错误，战胜对手的次数高达85%。和“Top Gun”项目中的驻地战斗机飞行员一样，他们与真正的敌人非常相似，但比真正的敌人更强大。每一次模拟战斗结束后，立即开展任务后检视。

训练活动比“Top Gun”项目更清楚地表明，逼真的模拟训练有助于参训士兵理解敌人的想法，而且还有促进参训士兵之间相互了解等其他收获，这非常重要。在逼真的战斗环境中，了解战友的想法，彼此信任对方的能力，都将被证明是胜负攸关的优势。

国家训练中心的早期训练至少与过去的模拟训练一样卓有成效，军事研究人员分析了好几百场战斗，对比分析了经过系统训练的军队和几乎没有参加过训练的军队的战斗表现。步兵排在军事行动中取胜的概率大约提升了30倍（不是30%，而是30倍），连队（几十名士兵）取胜的概率大约提高了15倍，而以营为单位的任务中，胜率提升了大约5倍。

这可是前所未有的辉煌成绩。但是，人人都知道（包括戈尔曼），这仅仅是推测而已。真正重要的是实际战斗中的表现，尤其是双方交战的首场战役，在这一点上，美国的记录惨不忍睹。自1776年以来，美国在所有战役的首场战斗中总是以惨败告终。历史学家约翰·夏伊（John Shy）的结论是，“首场战役的失败，最好的情况是鲜血淋淋，最糟的情况是局势无可挽回”。夏伊发现，问题在于“在首场战役前，美军缺乏真实的大规模训练”。他这样写，并非为了论证建立国家训练中心的必要性，因为那个时候国家训练中心还是个新生事物，但他的结论起到了论证作用。

1990年，戈尔曼为美国国防部高级研究计划局（DARPA）写了一份关于军事训练的报告。他在文中提到，当时的陆军参谋长卡尔·沃诺上将告诉他，只要他在位一日，就一定会资助国家训练中心，因为他视之为美军训练的“首要驱动力”，还视之为未来战争首场战役美国陆军避免重蹈覆辙的保障。

戈尔曼的报告于1990年12月出版，当时无人知晓下一个决定命运的首场战役将在何时发生。结果，仅两个月以后它就发生了。

这就是“沙漠风暴行动”（Operation Desert Storm），一项打击伊拉克、意图逆转伊拉克入侵科威特战局的军事行动。这是对国家训练中心的第一次实战考验，第一次把中心训练过的军队投入真实的战场。这次行动的结果闻名遐迩，地面行动在开始100小时后就结束了。正如查塔姆所说，这次战役不同于以往的首场灾难性战役，它“大获全胜，无须进行第二场战役”。传统的观点认为，这次胜利靠的是美国的科技优势，美国的电视观众首次从录像中见识到，激光制导导弹如何击毁投弹手瞄准的目标。虽然伊拉克拥有苏联的技术，这是无可辩驳的事实，不过显然不如美国的先进。但地面部队指挥官不同意依靠科技优势取胜的传统观点，他们认为，军队接受的训练才是决定性的因素。“那个时代的好几位上将告诉我，有了国家训练中心，即便是和敌人交换了武器装备，我们也同样能取得胜利。”查塔姆说。

“东73”战役

有一次军事行动，特别能说明国家训练中心的训练在真实战斗中的实际成效，同时开启了一次至今仍在进行的更重要的训练革命。1991年2月26日，“沙漠风暴”刚开始的几个小时里，美国第二装甲骑兵团的三支坦克部队接到命令：向东进军，确定伊拉克精锐战斗部队共和国卫队的防御阵地。大部队将随后跟进，利用先头部队侦察到的情报，制订进攻计划。

美军坦克组成V字形前进，中间的坦克上坐着部队指挥官，一位28岁的上尉，名叫H. R.麦克马斯特。美军士兵不知道，他们已经进入了伊拉克一个重要战斗区域，而且他们遭遇的任何一支部队都对那里的地形了如指掌。那天下午晚些时候，一名陆军上士不小心把布莱德雷战车开进了伊拉克军队的观察掩体，战斗打响了。

根据麦克马斯特上尉的回忆，起初，美军只受到来自临近村庄的火力攻击，但是他们到达沙漠中一个“不易觉察的高地”时，突然遭遇了共和国卫队的8辆坦克，随后来了更多坦克、其他装甲车，还有严阵以待的步兵，准备抵抗美军。麦克马斯特的部队有能力摧毁所有车辆，驱散、俘获或者击毙步兵，但他面临一个重大决定。他已经完成了定位共和国卫队的防御阵地的任务，而且已经引敌出动。他接到的命令是进军到“东70”即可（“东70”是指地图上的一条网格坐标线）。他的部队刚刚突破伊拉克的首道防御线时，他收到了一份来自中尉的无线电报，“我知道现在你不想知道这个消息，但你已经抵达进军界线，到了‘东70’”。麦克马斯特的回复是，“给他们汇报，我们不能停止进军，我们已经交火了，不得不继续战斗。告诉他们，我很抱歉”。

麦克马斯特的部队继续向东挺进，到达另外一个高地顶部，这一次，是在“东73”网格坐标线上。他们发现，伊拉克军队在数量上远远超过他们，并且严阵以待，做好了抵御准备。然而，麦克马斯特的部队勇猛作战，全力攻击，摧毁了共和国卫队的部队。实际上，他们摧毁了所能见到的一切。后来，麦克马斯特给西点军校一个班的学员讲，“部队已经没有可以攻击的目标了，我们停止了战斗”。

战况如下：麦克马斯特的部队只有9辆坦克，却摧毁了57辆伊拉克坦克、28辆步兵战斗车、11辆轻装甲履带车辆、45辆卡车以及3架防空炮，美军没有任何伤亡，这一切在短短23分钟内完成。

这次行动被称作“东73战役”，在军校学生当中如雷贯耳，因为它是在力量悬殊的情况下取得的一边倒胜利。显然，大家想问为什么。

这绝非因为美军在数量上占优势，因为此次战斗当中，伊拉克军队在数量和装备上远远超过美军。美军先进的科技的确很重要，在扬沙环境下，GPS（全球定位系统）导航和热成像使美军坦克比伊拉克使用的苏式坦克更容易操控，射击更有效，而且美军坦克重新装弹开炮的速度比对方快两倍，布莱德雷战车发射的反坦克导弹准确率极高。

然而，麦克马斯特认为，科技并非胜利的关键。关键是美军士兵学会了协同作战，相互之间充满信心。“我相信，最关键的因素是士兵的进攻精神，各班、排以及部队整体的进攻行动。”他对学员们说，“所有的士兵英勇对抗具备防御优势和数量优势的敌军，毫不犹豫。”这种至关重要的进攻精神“源自真实训练树立起来的信心”。麦克马斯特不断强调真实训练的价值。他对学员说：“一定要在与现实战斗环境非常相似的环境中进行训练。”

正如查塔姆所说，我们反复总结的经验是“训练胜过科技”。他说的不是装备使用方面的训练，而是训练服役人员如何读懂敌人和同伴。

“东73战役”取得如此辉煌的胜利，参议院武装部队委员会请麦克马斯特解释原因，这是如何做到的？“如果不了解我们的训练经历，你就没法理解这次战斗。”麦克马斯特回答。“东73战役”报告的撰写人说，训练的关键是“在国家训练中心的无数次训练活动中，士兵们要应对各种模拟战斗环境，而军官要制订各种不同模拟训练的方案”。

作为对国家训练中心训练效果的第一次现实检验，“东73战役”成为具有高度说服力的自然实验。美军士兵俘获伊拉克军队指挥官时大吃一惊：他也曾在美国陆军中接受过训练。多年前，当伊拉克与美国还是盟友时，他在佐治亚州本宁堡参加过步兵军官高级课程，但他和下属都未去过国家训练中心。所以，这是一次老式训练与新式训练的较量。战争中的其他重要因素——美军的科技优势和伊拉克在军队数量和对阵地的熟悉程度方面的优势，基本能相互抵消。真正的差异在于真实训练中与“真实”敌人对阵。

回溯到“Top Gun”项目的早期，据报道，战斗机飞行员执行完行动任务返回航空母舰后，这样谈论敌人的米格战斗机飞行员：“与他们作战，好比与‘Top Gun’训练的对手作战，只不过他们没有那么优秀。”同样，“东73战役”之后，一名美军坦克炮手说，他从来没有害怕过，因为“我们的训练非常艰苦，而且很频繁，上了战场，感觉像是又一次进入了训练场”。

数字化巡礼的开始

“东73战役”之所以重要，还有另外一个原因，它与国家训练中心的一个重大缺陷有关。该中心庞大而复杂，难以复制，而且每年承接的训练人数有限。在路易斯安那州和德国建立的卫星中心，与国家训练中心相似，但规模小得多。它们的理念很先进，规模却不够大。真正适合训练的大面积场地数量有限，而且运营成本昂贵。国防部从未透露过国家训练中心的运营成本，但是，要在那里开展训练，每隔几周，数千人的部队就得带着全部装备，包括坦克和其他武器，进入或离开莫哈维沙漠。大部分部队每三年才能去国家训练中心一次，很多预备役部队和国民卫队从来没有去那里训练过。

戈尔曼上将最早提出建立规模庞大的国家训练中心的设想时，似乎过于异想天开。但戏剧化的是，国家训练中心的另外一个缺陷恰恰是它的规模不够大，无法满足军队模拟正在进行或将会进行的大型战役。一场真正的战役，战场比国家训练中心大得多，且投入的兵力也远远超过它所能容纳的一两个营的兵力，还会有航载战斗机或其他远程设备，没有哪个真实的训练场能够容纳所有这些。

有限的容量，巨额的开销，面积的扩展，这些问题的解决办法，早在1991年已经很明确，就是用计算机来解决。在电脑屏幕上至少可以再现部分训练过程，还可以计算机联网，把所有陆、海、空元素包括进来，其成本仅是真实模拟训练的一小部分。作为第一步，陆军采取了全新的行动，用软件再现了“东73战役”。

制作软件所需的信息，大部分已经有录像资料，软件设计师采访了参加过战斗的士兵，获取了更多信息，他们还利用卫星照片和GPS数据再现战场地形。结果，软件准确呈现了“东73战役”，成为一种新的教学工具。当时制作了不同版本的软件，在某些版本中，你可以从任何角度观看——从高空俯视，从美军布莱德雷战车中、从伊拉克坦克炮手的角度或者从任何一个参战人员的角度，你可以随便切换视角。在另外一些版本中，你可以尝试不同的假设——假如当时天气晴朗没有扬沙，战况会怎样？假如美军逼近时，伊拉克坦克所处的位置不同，结果会怎样？软件把两个关键因素充分结合了起来。1992年，戈尔曼和麦克马斯特向参议院武装部队委员会演示了软件，委员会主席、佐治亚州参议员山姆·纳恩大加赞赏，说它“非常、非常引人注目，令人着迷”。

按照现代标准，那只不过是一个很初级的软件，但朝着改善高度复杂的人际交流的方向迈进了一大步。我们将会看到，在某些方面，它比真实的模拟训练更有效。

一场23分钟的战斗成为一个关键事件，帮助我们理解不同领域中的人如何发展与其他有思想和情感的人交往的能力。在现实中，它检测了我们的论点：只要遵循特定原则，真实的集体训练（不只针对个人）就可以显著改进人的行为表现，并确凿地证明了论点的有效性。

这两种训练方式——真实的和虚拟的——对于帮助人们改进人际交往能力，不仅有效，而且有价值。也许你认为，战斗与你面临的挑战完全不同，从中学不到什么。你想从不同于战场上大规模军队的角度看待所讨论的问题，这完全可以。但是，我们将会看到，国家训练中心的原则不仅适用于战斗，而且应用范围广阔，在所有领域中都有助于人们改善人际交往。结果表明，美国军方的训练成效恰恰是你所希望得到的。

训练会话，而非格斗

2001年10月7日，美国发动阿富汗战争；2003年3月20日，发动伊拉克战争。在这些战争中，军方的任务发生了根本性变化。美军面对的敌人主要是叛乱分子，他们可能会身着军装，也可能假扮平民，重要的军事行动不是发生在战场上，而是在村庄里。战争的胜利，越来越取决于人际交往，类似于我们日常生活中所进行的交往——对话、协商、问询、闲聊等，同时也越来越取决于无法描述的人类技能，如感知他人的可信任度和意图，根据他人的眼睛、姿势、语调等细节做出价值判断，尽管在不同文化中，这些因素可能传递的意义会有所不同。正如第四章中乔治·弗林上将指出的，军队已经涉入“人性领域”。

为了应对新的任务，国家训练中心开始转型。它不再为每三周一期的坦克大战训练做准备，而是在1000平方英里（约2590平方千米）的训练场上，建立了非常逼真的伊拉克村庄（伊拉克战争中卷入的村庄有13个），并且雇用了数百平民百姓，包括很多伊拉克人，扮演村民、叛乱分子、半岛电视台新闻人员以及其他角色，还创设了各种剧情和情节线索，让轮流参加训练的士兵自主发现。

日常生活中的常规变得生死攸关。曾有一度，国家训练中心的剧组成员中，最擅长“杀死”美国士兵的是一个卖热狗的摊贩（在现实中，是一个来自内华达州斯巴克斯市的缓刑犯监督员）。他对《纽约时报》记者解释说，他把同一个诡计用在每一批来训练的士兵身上。士兵们到他的小摊前，他总是和他们聊天，然后问能否让他到附近的美军基地中卖热狗，“额外赚点钱养家糊口”。士兵总是答应他，于是他就每天开着满载热狗和木炭的小卡车进入美军基地。刚开始的几天，士兵会严格搜查小卡车，渐渐地对小摊贩产生了信任，他们就不再检查了。一两天后，摊贩就用“炸药”（实际上是好莱坞拍电影用的那种伪造炸药）替代了木炭，开着卡车深入基地，然后引爆炸药。这个诡计每次都能奏效，据他计算，他“杀死了”数百名美军。

与之类似的情节会以无数方式扮演出来，例如老农、地方警察、儿童、伊玛目（领拜人）以及美军可能遇到的任何一个人。这是“非运动”军事行动训练，而非机动战训练，尽管训练的方式千差万别，但获胜的原理相同。

• 模拟练习规模大，且很真实。演员绝不能破坏人物角色，如果某个角色讲的不是英语，那么演员绝不能说英语，说话必须有翻译。培训人员发现，要使环境逼真，关键要依靠声音、气味以及温度，于是他们不遗余力地仿造伊拉克村庄中的声音和气味，沙漠中的温度基本和伊拉克村庄的相似，所以无须费心。

• 所有发生的一切都要录像。所有交往活动都被录像机录下来，正如所有模拟战斗都通过激光技术和其他科技跟踪记录一样。

• 培训人员比受训者优秀。假扮的村民熟悉村庄里的角角落落、每一个藏身之处和每一个地道，而且，就像卖热狗的摊贩一样，他们深谙诡计，欺骗新来的美国士兵。

• 每次模拟练习之后，都要认真开展“毫不设限”的行动后检视。

新型训练的原则与传统战争训练原则相同，成效也同样显著。国家训练中心的剧组成员汇报，执行军事任务回来的士兵有时会去感谢演员，他们说，自己若非在国家训练中心的训练中被“杀死”，肯定就会在伊拉克被干掉。

关于团队获得成功的新见解

军方在不断革新训练方式的历程中，最大的收获之一是树立了新的理念：不仅要进行个人训练，还要进行集体训练。真实的模拟训练不仅提升了个人的能力，而且使每个人既对自己和队友的能力产生了信心，又对团队的能力充满了信心。团队成员迅速发明了各种信号和惯例，增强了理解力，大大提升了效率和成效，其结果是整体信心的提升。这正是麦克马斯特所说的团队获得成功的最关键因素。

当今时代团队比以往任何时候的工作都多，每一个团队就是一个社会单位，其社会交往的质量，包括团队内部的和团队之间的，决定着未来的成败。到底是什么带来团队工作的效率，似乎再难有新的发现。但是，为进一步了解未来经济体中高价值的工作，这的确值得我们继续探究。

第七章

团队的力量所在

重要的不是团队成员（或团队领导）所想，而是被大部分团队忽略的深层人际交往过程。

保罗·阿辛格面临着两个问题。第一个问题是，作为莱德杯（Ryder Cup）美国高尔夫球队队长，如果带领球队在比赛中输给欧洲球队，他会因此受到媒体和球迷的攻击和谩骂，而美国队在莱德杯比赛中的一贯命运是输球。两年一度的莱德杯比赛，12名美国最佳高尔夫球员对战12名欧洲最佳球员。每次比赛前，专门关注、报道高尔夫球比赛的记者和播音员以及高尔夫球迷都看好美国队，但是美国队总是以失败告终，在之前的6次锦标赛输了5次。每次比赛，美国队都更换队长，虽然队长不是参赛球员，在比赛中连球杆都不会挥动一下，却总是因为美国队的失败而遭到媒体的大肆攻击。

阿辛格面临的第二个问题是个具体问题：世界上最优秀的高尔夫球员不在队中。2008年，“老虎”伍兹在腿部受伤和左膝前交叉韧带拉伤的情况下，获得美国公开赛冠军。赛前，伍兹的医生坚决反对他参赛，取得这次历史性胜利之后，伍兹做了膝盖手术，在赛季剩余时间里不再参赛。伍兹作为美国队队员参加过三次莱德杯比赛，结果美国队都输了。现在，阿辛格挂帅一支拥有世界上顶尖球员但屡遭失败的球队，力图在伍兹不能参赛的情况下赢得比赛。这次锦标赛在路易斯维尔的瓦尔哈拉高尔夫俱乐部进行，比赛一开始，欧洲球迷大肆嘲笑美国队，他们篡改了英文歌曲《我们该如何处置这个喝醉的水手》的歌词，高唱：“没有了伍兹，你们如何取胜？”

阿辛格是20世纪八九十年代优秀的职业高尔夫球员，在美国职业高尔夫球协会（PGA）巡回赛中12次获胜，其中包括一项顶级赛事——美国职业高尔夫球协会锦标赛。他广为人知的名字是辛格，在高尔夫球员和球迷们当中很受欢迎，尤其是在欣赏他独特的世界观的人当中。后来，他在电视台做高尔夫球评论员，如果某个球员击球入洞时差了6英寸（约15.24厘米），他也许会说：“你们是否想过，假如他发球时把球放近6英寸，结果会怎样？”

此类玩笑反映出他独立的思考，这恰恰是美国莱德杯高尔夫球队最急需的。高尔夫球是个体运动，所以职业高尔夫球界最欠缺团队理念。然而，在赛场上角逐了两年时间、最后胜出的12位高尔夫球员，在莱德杯赛前一周时间集合起来，组成一个相互支持的大家庭，而且都知道在接下来的一周又要在赛场上角逐了。在为期一周的集合训练期间，团队成为一个真正有意义的概念，球员以团队形式训练。若非这一周的集训，这种团队训练恐怕还不为人所知。例如，美国的二人小组对阵欧洲的二人小组，每组各有一个球，两名队员轮流击球。或者，同样是两个二人小组对阵，每名球员有自己的球，每一个洞的得分以小组中得分较低的队员计算。因此，一旦队友陷入麻烦，另外一名就得设法挽救。无论布局如何，美国球员不会拼命击败身旁的另外一名美国球员，而是尽全力支持和鼓励他。

美国队以前从未像一个真正的团队，队员之间缺少那种难以定义但又很明确的化学反应，对此每个人都能意识到。阿辛格的解决办法不循常规，他没有按照前一位队长给他的建议去加强纪律，也没有按照另外一位队长的建议告诉球员他们是为国家而战，以此鼓舞士气。他的办法在于人性化的交往。

阿辛格觉得一周的时间不足以把12名球员融为一个团队，所以他把12名队员分成四人小组，称之为“豆荚”。他没有依据球员的球技划分小组，而是根据球员的性格类型划分，也就是说，依据的不是他们知道什么，而是他们是什么样的人。队员们必须彼此完全适应而且充分信任，了解彼此的思想，不遗余力地交流沟通，他们只有一周的时间做到这些。阿辛格的计划基于这样一个假设：人与人之间微妙的交往最关键。“在恰当的时刻做一个巧妙的评论，可以改变局势，带来积极的结果。”他后来解释，“轻轻拍一下背部，或捕捉对方的眼光，并对他微微点头，可以重塑信心，改变结局。”阿辛格并不知道，后来研究人员用先进的科技证明他说的这些是多么正确。“传递信息的方式与信息本身一样重要。”他说。实际上，信息传递方式重要得多。

阿辛格把一组行动积极、充满自信的队员（菲尔·米克尔森、安东尼·金、贾斯汀·伦纳德、亨特·马汉）安排在一个组，第二个组是擅长人际交往、能够激发热情的球员（波·威克利、肯尼·佩里、J. B.福尔摩斯、吉姆·弗里克），另外一个组是老成稳重、从容镇定的球员（斯图尔特·辛克、本·柯蒂斯、史蒂夫·斯特里克、查特·坎贝尔）。然后，锦标赛那一周的星期一晚上，所有队员在路易斯维尔集合，他告诉“豆荚”：“本周内，你们是一个团队，一起练习，一起比赛，一起制定战略。除非你们受伤或者生病，否则我不会把你们分开。”

这种方法是没有先例的，其效果也同样史无前例。实际上，队员们逆转了他们平时的行为。“通常，在这些团队比赛中我考虑的是我自己，”参加过6次莱德杯比赛的吉姆·弗里克说，“但是在路易斯维尔，我想的是肯尼·佩里（他的“豆荚”队友），向他的球童询问他情绪如何，他想让我和他交谈，还是想让我保持安静。这不是我的风格，但我尽量让自己站在肯尼的角度，在他所在的肯塔基州、在他的观众面前打球。”队员们相互交流和支持，即相互表达同理心，“豆荚”的表现像一个真正的团队。

结果是，他们获胜了，比分差距是过去25年里美国队为数不多的几次获胜中最大的。获胜原因，无人怀疑。“我们对‘豆荚’战略深信不疑，保罗赋予了我们主人身份，为我们定好了调子，他的战略奏效了。”米克尔森说。他6次参加莱德杯比赛，输了5次。美国的其他队长曾按照球员们的技术互补原则组建过团队，这显然是符合逻辑的做法，但就是不奏效。社会因素似乎效力更强大，甚至比球队中拥有世界上最优秀的高尔夫球员更强大。

2008年以后，美国参加莱德杯球队的队长放弃了保罗的集训模式，恢复了传统战略，结果在2010、2012、2014年的比赛中，每次都以失败而告终。

为何团队变得日益重要

莱德杯比赛不是与机器人竞赛，至少目前还不是。但是，在当今科技如此先进的世界中，团队的力量何在，它能说明很多，尤其能说明团队的胜利如何取决于成员的人性化行为。当前，弄清楚其原因和方式比任何时候都更有价值，因为团队对于组织和个体的成功起着越来越重要的作用。

引人注目的是，随着信息科技变得越来越强、影响力越来越大，人类群体——有别于个体——在知识创造中的作用大幅度提高了。或许，这并非你所期盼的。现在，一台笔记本电脑的计算力比1954年所有电脑的计算力之和还要大，海量的知识离我们只有点击几次鼠标之遥，那么为什么科学家、发明家、作家、工程师、经理人或者任何其他人，还需要别人的帮助？信息科技赋予个体的力量，在祖先的眼里犹如神明般强大，在理论上，足以使人在各个领域取得改变世界的突破。相比之下，团体以擅长简单的日常工作而著称。“没有一个伟大的思想诞生于会议。”斯科特·菲茨杰拉德说。著名广告人大卫·奥格威（David Ogilvy）的表述更令人难忘，“在你所在城市的公园里搜索一番，你会发现根本没有委员会的雕塑”。

然而，在现实中，几乎每个领域的进步都离不开团队合作，而且越来越依靠明确定义的团体。证据来自一项大型研究，研究针对的是过去50年科学与工程学、社会科学以及人文艺术学科的252个领域中的2000万篇论文，还有过去30年的200万项专利。研究结果非常清楚：几乎在所有的领域，正在开展的团队研究数量比个体研究更多，而且团队的规模变得越来越大。此外，学术文献中高频率引用的最有影响力的工作，同样越来越多地由规模不断扩大的团队开展。

值得特别关注的是关于最有影响力工作的发现，即关于推动发展的罕见思想或突破性发现。50年前，它们属于科学与工程学以及社会科学界的个体思想家的领域，单个作家比团队更有可能创作被大量引用的著作。但是现在，潮流变了，其变化势不可当。例如，在科学与工程学界，引用率超过1000次的团队研究比个体研究多530%。这项大规模研究的作者得出结论：“创造知识的过程发生了根本性变化。”

多个因素共同造成了这种历史性变化，它们不仅在科学和学术研究中具有重要意义，而且对商业和组织同样重要。随着知识的增长，每个人只能专攻很小的领域才能做到精通知识。直到20世纪70年代，财务总监这样的公司职位才普遍出现，80年代出现了市场总监，80年代末出现了信息总监，90年代，搜索引擎优化师和数字营销员都还未进入人们的想象。对于任何一个问题，要寻找最佳解决办法，就需要更多的人群策群力。这种趋势已经非常普遍，而且不断增强，团队比个人完成越来越多的高质量工作，而个人日益无法与之抗衡，所以逐渐加入团队，成为努力完成更多更好工作的团队成员。结果是，团队成为组织以及整个经济体获得成功的关键，团队工作能力则成为个体获取成功的关键。

团队智力的发现

随着经济的转型，我们遇到了一个大问题：是什么给团队带来了效率？几个世纪以来，人们一直在寻找问题的答案，但是麻省理工学院、卡内基梅隆大学、联合学院的研究人员通过新的研究方法有了全新发现。他们注意到，群体都有自己的特色，不同于其团队成员的个体特征。所以，研究人员想弄清楚，能否把群体作为一个有机统一体，测量它的一个特定方面——智力。

这个想法很有趣，因为通过智力测试测量出的个人一般智力实际上是一个不必要的概念。智力测试不是一项测试，而是由10项子测试组成，被测之人必须完成一系列差异较大的任务，展示词汇量大小、做算术题、解决视觉谜题，甚至还有手眼配合等等。似乎没有什么理由可以说明这些能力是有相互联系的，例如，掌握大量词汇与手眼配合所需的技能并不一样。甚至，你可能会认为，各项子测试的内容刚好针对的是相反的方向。一个人可以通过长时间大量阅读，在抽象的言语推理和词汇测试中取得好成绩，但他可以用来做算术练习的时间就少了。然而，令人吃惊的是，参加测试的人在各项子测试中取得的成绩却具有相关性。如果你一项测试的成绩高，其他测试的成绩可能也会高。现代心理学的先锋人物意识到，有一种普遍因素影响着个人在子测试中的表现，他们称之为一般智力。

这种现象在群体中也存在吗？会不会有一个普遍因素，影响群体在一系列不同任务中的表现？如果有，了解这个因素就非常有价值，因为用于测量个体一般智力的工具IQ（智商）测试，已经被证明拥有惊人的价值。对于IQ测试，一直存在争议，虽然它无法测量人的每个方面，但是它的预测力已经得到公认。正如研究人员所说，它“可以很好地预测一个人在较长时间内不同方面取得的成就，包括学习成绩、工作中取得的成功，甚至包括预期寿命”。如果类似的现象在群体中也存在，即假如存在一个可以测量董事会、销售团队或项目小组的整体有效性因素，并且它能够预测团队在测试领域之外的表现，结果会怎样？

这正是研究人员所探寻的，而且已经找到了。研究人员选择了200个团体，让它们完成一系列差异很大但在真实生活中可能要执行的任务，如头脑风暴、团体做出道德决策、争取有限资源的谈判等等，针对它们的绩效进行测量。和个人绩效一样，团体在不同任务中的效率存在正相关关系，确实存在一种普遍的因素。

研究人员把这个因素称作“C”，代表“集体智力”，它能够很好地预测团队在研究任务之外的活动表现。测试之后，研究人员要求部分团队与计算机对阵下跳棋，要求其他团队完成一项难度更大的任务——根据一个高难度的研究与发展问题规划出建筑设计任务。在两项任务中，C都强有力地预测了团队绩效，与我们的预期完全吻合。

接下来，研究人员提出了关键问题：C能否为我们提供测量团队所有人的个体智力所无法提供的信息？于是，他们测量了所有研究对象的智力，发现团队成员的平均智力水平对团队绩效的预测力非常小。团队中最聪明的人的智力毫无价值，也就是说，最高效的团队不需要最聪明的人，正如美国队赢得莱德杯高尔夫球赛无须世界上最优秀的高尔夫球员。

研究人员说，团队所拥有的是“团队的属性，而不仅仅是其成员的属性”。

然后，研究人员提出了最核心的问题：如果团队中个体的智力不能解释团队的效率，那么什么能够解释它？他们调查了一些可能的因素：团队凝聚力、动机以及满意度，无一具有解释力。

团队稳定性和团队规模稍稍有一点重要性。那么，以下这些听起来不错的概念——具有挑战性，富有意义的明确目标，界定清晰的角色和责任，给予团队成员恰当的奖励、认可和资源——是否重要呢？实验证明，这些也都不重要。

研究结果是，真正重要的是社会敏感性。每个团队成员参加了一项被广泛使用的名为“读懂心灵的眼睛”的测试，根据要求，研究对象根据所看到某人的眼部照片，选择一个能够准确描述其思想或情感的词。预测团队效率的最佳办法是，查看其团队成员中该项测试的平均成绩。会话中的话轮交替情况也有一定的预测作用，会话由个别成员主导的团队没有那些话轮接替机会比较平等的团队高效。

另外一个预测团队效率的方法更简单：数数团队中女性的数量。因为，在该研究和其他一些研究中，女性在社会敏感性方面比男性表现更好。该发现是女性之所以能在未来经济中占有优势的诸多原因之一，第十章我们将进一步讨论这一点。

“集体智力”这个术语似乎有点狭隘，不能完全涵盖研究人员要探究的内容。他们探究的并非一般意义上的智力，因为研究是基于团队所执行的真实任务，也许称之为“团队效率”更准确。团队在创造思想、制订计划、道德判断、解决难题等方面的能力，关键取决于人际交往的最微妙成分，即准确感知眉头紧蹙蕴含的意思，或者留心某些人默默传递的参与会话的意愿。

虽然计算机能够识别面部肌肉运动的细节，用其他方式识别情感，团队工作依然是越来越有价值的人类活动。其原因很简单，确定我们所面临的问题的，是我们自己，不是计算机，而且最终得由我们自己选择解决问题的办法，而团队能够比个体更擅长选择解决问题的办法。“能够”是一个关键词，团队并不总是比个体好，我们的生活经验（还有大量的研究）表明，有些团队根本没有发挥作用，毫无成就。但是，一旦团队正常运转起来，他们就会更好。我们还看到，世界变得越来越复杂，越来越多的任务是由团队完成的。科技接管的任务越多，发现和解决问题的任务越成为人类的保留工作，因为一切由人掌控。还记得我们的第一个假设吗？所以，弄清楚如何把这些工作做到最好（这意味着由团队完成这些工作），是我们获胜的关键。

成功团队内部到底发生了什么

我们已经发现，影响团队效率的头号因素是最深层的人际交往能力。这个发现很伟大，因为以往对团队的评价，几乎没有这个方面的考虑。似乎，人人都认为其他因素（领导力、综合掌握各种技能、视野、动机）更重要。这些因素固然重要，却远不及社交技能重要。只有理解为什么会这样，我们才能够有所作为。

高效团队内部发生了什么，细微的社交技能起到了何种作用？直到麻省理工学院人类动力学实验室的阿莱克斯·彭特兰发明社交测量徽章（sociometric badges）之前，这些问题一直是未解之谜。社交测量徽章是一种可以佩戴在衣服上的不显眼的装置，主要用来测量说话人的语调、会话时是否面对面、使用手势的情况、说话和聆听的数量以及打断别人的次数。它并不记录会话者的话语，因为，实际上说话人所说的话本身对揭开未解之谜没有多大作用。

彭特兰是参与C探测研究的人员之一。在研究中，部分团队佩戴了社交测量徽章，所以研究人员能够了解到团队内部发生的一切。最高效团队的成员有三种独特的交往方式。其一，他们在会话中的发言简短，但贡献的想法很多。其二，团队成员不断提出自己的想法，对别人提出的想法及时回应，不停地说“好”“对”“什么”以及其他表达，对他人思想的价值高低进行简短评价，彭特兰称之为“密集的交往”。其三，所有成员都提出自己的想法，并对他人的发言做出回应，发言的机会基本均等，所以保障了思想的多元性。

社交技能之所以成为团队效率的核心要素，是因为它有利于彭特兰所说的“思想流动”模式。我们换一种方法来分割数据，可以看出，对于解释最佳团队的卓越绩效，这三种交往要素比其他任何要素更重要。事实上，它们的重要性与所有其他要素的重要性之和相当，包括个体智力、科技技能、成员的性格以及任何你所能想到的要素。

这种模式对于彭特兰而言是非常熟悉的，他多年来一直研究高度成功、极具创造力的个人和团队，他们的所作所为完全与这些模式相符。在对团队的研究中，团队绩效“取决于团队成员获取其他成员思想，引发他们的回应的能力”，彭特兰说。拥有最精湛社交技能的团队就是最成功的团队。这是因为“在集体智力实验中，社交智力高的成员所做的恰恰是促进了思想的流动，他们引导团队精炼地呈现思想，鼓励对方回应、保障成员均等贡献”。这就是为什么社交技能具有实际操作价值，也揭开了社交技能如何使团队效率更高之谜。

为团队带来效率的人不一定是掌握知识最多的人，但一定是最擅长处理人际关系的人。

研究成果应用于实践

人际交往能力的效力强大，小幅度的能力提升即可大幅度地提高团队绩效。例如，彭特兰和人类动力学实验室的其他研究人员对美国银行的一个客服中心进行了调查。中心高度重视生产率，因为中心的平均业务通话时间每缩短5%，每年就可以节约100万美元。银行把员工分成几个小组，大约20人一组，但小组成员几乎没有交往，因为他们的工作基本上属于独立性的，坐在小隔间里，面前一部电话和一台电脑。他们相互见面的机会很少，因为，为了保持工作人员数量的稳定，银行把员工们的休息时间错开了。这种团队几乎算不上真正意义上的团队。

但是，员工间或多或少还是有点交往的。在实验中，彭特兰要求员工佩戴社交测量徽章，六周以后他发现，最能预测团队生产率的是员工在短暂的休息时间里的人际交往量以及所谓的“投入”，即团队所有员工参与交往的程度。于是，彭特兰建议经理开展一项实验：把小组20位员工喝咖啡的时间安排在同一时间。一个有3000多名员工的客服中心，这样做并不影响服务，也并非难事。其结果是，员工间的交往增加了，虽然幅度并不大，却使更多的员工参与了交往，生产率大幅度提升了。实验效果如此显著，以至银行经理在所有客服中心推广小组喝咖啡休息模式。据估计，这可以为中心每年节省150万美元。

似乎，这种现象在各行各业都有。即便在独立性的工作领域，提高团队效率的主要方式依然是团队成员间聚集在一起交往的模式，而不是个体成员的性格或者其他因素。彭特兰得出结论：“加入一个圈子，员工就有机会相互学习工作小窍门（区分新手和专家的心照不宣的、非常具体的个人经验），相互激发和交流思想，保持思想机器有效运转。”真正的团队工作效果好比打了激素。

团队在网络合作中失去的东西

我们可以得出一个显而易见的结论：如果大量的交往和广泛的投入是团队绩效的强大动力，那么科技岂不是已经把我们带到了天堂的大门？难道电子邮件、社交媒体不是历史上团队收到的最好的礼物？答案是否定的，或者，最起码是未必如此。此前我们已经知道，社会交往是人类的本性，它已经高度进化，有时候我们甚至会无意识地受其影响，目前我们仍在探寻其进化的过程。这些奇妙的能力不是在电子时代培养的，其中有很多能力在网络上是不起作用的。例如，彭特兰实验室对那些仅通过科技联系的团队进行的研究发现，尽管网络联系过程中看不到肢体语言，但很多人依然使用它，我们肯定也都有过这样的经历。网络交流的问题在于，我们丢弃了相互交往的最强大、最根深蒂固的工具：模仿。我们在第三章看到，我们经常模仿他人的姿势和手势，大多是无意识的模仿，这对于建立人与人之间的同理心和信任极其有效，尽管双方可能根本没有意识到。即使彼此看不见，我们也很难阻止自己模仿他人。但是，如果我们不能够在真实的世界里看到彼此，模仿就不能发挥作用。

有明显的证据表明，在建立信任、合作关系以及有益于团队效率的模式方面，面对面的交流比脆弱而贫乏的数字交流更加丰富、更加有效。有人对此感到惊讶吗？早在语言形成之前，人类已经在面对面地交往。即便是现在，最重要的也并非我们说了什么。彭特兰和他的同事通过社交测量徽章，记录了上百个团队面对面的交往情况，收集了上亿个数据点。他们发现，未言明的社交信号（说话人是谁、话语量、语调、手势）提供了所有他们想要获取的有关团队绩效的信息，所以他们根本无须听这些团队成员到底说了些什么。彭特兰的惊人发现是，“通常，我们可以完全忽略讨论的内容，仅凭视觉社交信号就可以预测谈判或者商品推销的结果、团体决策的质量以及团队成员担任的角色”。但是，数字交流缺失了大部分视觉社交信号。

在已经建立起面对面联系的人之间，数字交流才是有效的。2010年美国总统大选日，6100万美国脸谱网用户收到一条“去投票”的信息，这是政治科学教授詹姆斯·福勒和脸谱网研究人员开展的一项实验中的一部分。仅仅发一条投票信息，根本不起任何作用，收到信息的人投票的可能性并不会比没有收到信息的人更大。但是，另外一部分用户除了收到同样的信息外，还收到了随机选取的其六名脸谱网好友的资料照片，六名好友已经在脸谱网上点击了“我已投票”按钮，那么这些用户就更有可能去投票。单单是一条告知大家已经有好友投票的信息，就增加了6000名投票人。真正的效果在于接下来所发生的事：那些脸谱网用户点击“我已投票”按钮之后，其脸谱网好友的新闻推送中就会出现一条信息（与随机发送的告知好友已投票的信息不一样），结果是又有280000名脸谱网好友投票了。

这貌似证明了网络关系的力量，但实际恰恰相反。研究人员的进一步研究发现，这些有影响力的好友并非一般好友。“只有亲密的好友才能影响脸谱网用户在真实世界里的投票”，研究人员报告，“脸谱网用户平均拥有150名好友，但他们很可能只和其中10名保持亲密关系”，根据脸谱网上的交往情况，这些为数不多的好友才是关键所在。“脸谱网好友中，最亲密的10名好友才是最重要的，其他140名好友根本不重要。”福勒说，“网络朋友圈很有影响力……但是真正起作用的还是在真实生活中建立的纽带。”

换言之，本研究中既有脸谱网好友，又有真实朋友，二者是有区别的。其他研究也进一步证实了二者的差异，你只需对比纯粹的网络关系和真实生活中的人际关系就能看出差异。高效的团队建立在人与人之间交往的基础上，通常是少数人之间的交往。数字媒体可以维持真实世界里面对面交往中建立的密切关系，但是无法创造这种密切关系。人类天性如此。

具有讽刺意味的是，没有人比数字天才史蒂夫·乔布斯对这一事实的理解更深刻。“尽管乔布斯生活在数字世界，或者，也许是因为太了解数字科技的隔离作用，他是面对面交往的坚定信徒。”沃尔特·艾萨克森在他为乔布斯写的传记中这样写道。他引用了乔布斯说的原话：“当今网络时代有一种充满诱惑力的想法，那就是思想可以通过电子邮件或网络聊天生成。多么疯狂的想法！创造力源于自然的会面，源于随意的交谈。你偶遇某人，询问他近期在干什么，听完回答以后你说‘哇’，很快你就产生了各种想法。”

这一切都发生在真实世界里的人与人之间，正因如此，乔布斯以他独有的方式设计了皮克斯（Pixar）公司总部。皮克斯动画工作室最早由乔布斯出资建立，在他重返苹果公司前的几年和返回苹果公司以后的几年里，一直由他经营，堪称史上最成功的电影工作室，因为它从未制作过一部失败的影片。公司在2013年制作了14部故事片，其中《玩具总动员》《海底总动员》《汽车总动员》等电影都为公司带来了巨额经济收益。乔布斯希望保持这种良好态势，所以坚持皮克斯的新总部应该环绕一个中庭设计，中庭内要有咖啡馆、会议室、邮筒以及其他迫使人们穿梭其中的设施。“我们对大楼的设计思路是，让人们走出办公室就能够在中庭与他人交往。”他这样告诉艾萨克森。愿望如此强烈，以至于他下令在整栋大楼内只建两个巨型卫生间，而且远离中庭。这有点太过头了！一位员工对此提出抗议，因此它未能付诸实施，但是所有增添的卫生间都在中庭附近。乔布斯很清楚团队效率的秘诀是什么，而且知道它绝非电子邮件。

比经济学更强大

你可能深感这些研究结果太荒谬。知道关系密切的朋友投了选票，人们参加投票的可能性会大大提高。但是，为什么会这样？如果团队成员在会话中均等交替话轮，并且都具备社交敏感性，团队的工作效率就会更高。我们知道之所以这样，是因为这一切深深地根植于我们过去的进化过程。但是，在商界这样一个被认为是金钱至上的领域，情形还会相同吗？是的，的确是这类行为成就了团队的成功，它们对商业肯定是有益的。但在真实世界里，我们都不会天真地认为成功团队中所有成员都愿意分享成果。无论如何我们都无法想象，人们仅仅因为相信最终会赚钱就愿意均等分配话轮。但是，为什么他们却这样做了？公司的员工是为了养家糊口而工作，如果对于某种行为方式是否值得一试不抱有信心，甚至有充分理由认为它不值得一试，那么员工为什么一定会采取那种行为方式？

所以，我们可以说：不，这种行为是不理性的。它不符合经济人理论，经济人是理性、博学多识、追求经济效益最大化的人，这是新古典经济的基础。但是，40多年的行为主义经济学研究用上百种方式表明，人类决策常常是疯狂而不理性的，从而彻底推翻了经济人概念。行为主义经济学重点研究可预测的错误认知行为，例如，一个便笺本和一支铅笔共值1.1美元，便笺本比铅笔贵1美元。那么，铅笔值多少钱？几乎每个人都会立即说它值10美分，自然，答案是错误的。这就是为什么丹尼尔·卡尼曼把他关于思考的里程碑式巨著命名为《思考，快与慢》的原因。然而，我们在解释高效团队的秘诀时，关注的是另一种非理性行为——社交行为。之所以说它非理性，是因为它对经济人的公然冒犯。非理性的社交行为不同于行为主义经济学揭示的认知错误，它不会致使我们犯错，相反，它带给我们的是更佳的绩效、风靡世界的影片、高尔夫锦标赛夺冠以及意想不到的高效率。真正有意义的非理性行为是何其完美又本真的人性。

沃顿商学院的亚当·格兰特写了一部关于给予者与索取者的开创性著作，书中淋漓尽致地表现了社交行为与经济人之间的矛盾。格兰特说，在一个给予者文化的公司里，员工“帮助别人、分享知识、提供监控、建立联系，却不求回报”。经济学家会认为他们有毛病。相反，在一个索取者文化中，“员工普遍尽可能多地从别人那里索取，而贡献却极少。只有当他们认为个人收益大于成本时才会帮助别人”。这难道不正是经济理性的定义吗？

那么，你认为哪种文化会带来更好的结果？

答案是什么，我们都清楚。大量研究结果表明，答案比我们的预期更令人印象深刻。对涉及51000名公司员工的多项研究结果进行多元分析发现，给予者行为与高生产力、高效率、高盈利、低成本、低人员流动率、低旷工现象以及高客户满意度相联系。

正如美国银行客服中心的研究结果所显示，即便在无须很多员工间交往的环境中，给予者文化也同样很有效。格兰特记述了一个名叫“苹果树答案”的咨询公司，它被高达97%的人员流动率所困扰（人员流动率高是咨询行业的普遍性问题）。公司经理急于找到降低人员流动率的办法，设计出一个叫“梦想继续下去”的项目，号召员工向公司提出要求，以实现他们在生活中最渴望却又深信永远无法实现的愿望，然后安排一个秘密委员会去实现员工的梦想，从“送某位员工生病的丈夫观看费城老鹰橄榄球队的比赛，见到他最喜爱的橄榄球运动员”，到“帮助员工给女儿办一个特殊的生日晚会”，不一而足。公司文化很快引发了惊人的转变，员工开始帮同事提交“梦想继续下去”的要求，而且想方设法互帮互助。短短6个月时间内，公司的人员流动率从97%快速下降到33%。人员流动率低意味着员工在公司的工作时间变长，有助于建立更密切的纽带关系。很快，公司迎来了盈利最高的两个季度。

社会联结虽然不具有经济理性，却对提高团队效率具有强大的效力。“9·11”事件发生后，情报科学委员会委托哈佛大学心理学家理查德·哈克曼和迈特公司的迈克尔·奥康纳开展研究，调查为什么某些政府情报分析团队的效率远远高于其他团队。研究人员发现，最主要的原因在于组建团队的根本原则不同：是基于认知性原则还是社会性原则？研究报告对比了基于这两个原则组建的两种团队，报告中写道，“认知性原则强调以分析师个体为中心，相反，社会性原则更侧重团队交流的重要性……”“有必要说明，本研究的初衷并不是对比团队差异”。

最初，研究人员无意按照团队组建原则划分团队类型，但二者间的差别非常明显，从而引起了研究人员的注意，因为两种团队的效率也存在显著差异。基于社会性原则组建的团队比基于认知性原则组建的团队效率高出30%。显然，原因在于基于社会性原则建立的团队中貌似不理性的文化及其带来的更广、更深的交往，尽管研究人员最初并未打算探究原因。团队成员花费时间相互帮助、相互学习，没有人强迫他们，也没有任何激励措施。助人为乐的行为“出人意料地与团队效率密切相关，比研究所测量的任何其他因素的相关性都高”。正如很多研究表明，社会敏感性是影响团队效率的最主要因素。本研究结果也同样显示，社会性因素（在这里主要指助人为乐的行为）是影响团队效率的关键。

从某一角度看，这个发现很有意义，可以让我们很容易理解，为什么善于听取所有成员的想法和意见的团队，比被个别夸夸其谈的人主宰的团队更高效；为什么互帮互助的团队取得的成就，比互不相帮的团队更大。换个角度看，这似乎又是毫无意义的。为什么个体需要和高效团队的成员一样？毕竟，只有人人都助人为乐，才能实现团队的高效。你独自一人这样做是不会有成效的，甚至会伤害自己。假如你是办公室中唯一的给予者，你恐怕会任人宰割了。若这样还会有高效团队，恐怕就是个奇迹了。

奇迹为何会出现

有一种强大的力量，驱使我们效仿自己所观察到的同伴行为，所以，如果正确的行为一旦在团队中找到立足点，就会产生滚雪球效应。大脑中有许多硬连线，其中从众行为是最硬实的。对于早期生活在非洲大草原上的人类，是否加入群体生死攸关，因为与个体相比，群体可以更好地保护成员躲避食肉动物的威胁，更有效地狩猎捕食和保护资源，拒绝加入群体意味着有丧生的可能。人类成群结队的特性可以追溯到更早以前，生活在一起的灵长类动物会发出特殊的声音，做出特殊的动作，表达自己关于群体下一步行动的意见，这是达成共识的过程。共识一旦达成，成员若违背共识行事，就是非常不明智的做法。这一过程在当今社会中依然存在，正如彭特兰的研究显示，人们在会议中通过不断发出“嗯，嗯”“对”“什么”等言语信号和肢体语言信号达成团队共识。虽然，能否按照共识行事不再关乎团队成员的生死，但他们依然奉之为准则，保持自己的行为与团队其他成员相一致。

助人为乐的行为能够在团队中盛行的另外一个原因是，参与团队合作行为，为了团队的成功而不计个人得失，可以使团队成员亢奋、愉悦。以划船运动队为例，我们知道，肢体运动可以使人体分泌内咖肽（一种自然类鸦片活性肽），由此产生“奔跑者的愉悦”，划船运动员独自在划桨练习机上练习的时候会有这种体验。我们把8名运动员组织起来划同一条船，他们用的力和平时在划桨练习机上练习时的相同，但他们体内分泌的内咖肽却更多。发现这个现象的研究人员说，内咖肽分泌水平的显著提升，“在某种意义上是运动员组成了一个高度协作团队的结果”。这个结论具有重要意义，因为划船终究是一项团体运动，任何一名团队成员的任何一个意欲突显自己的举动都会破坏船的平衡，影响团队成绩。也就是说，那些多分泌出的内咖肽是运动员的个人行为顺应团队行为的结果。最高效的情报分析团队成员以及任何其他优秀团队成员，为了团队的成功而不计个人得失，他们收获的是高度愉悦，这怎会是不理性的行为？

另有大量证据表明，密切合作可以给人带来快乐甚至愉悦，像聚在一起唱歌这样简单的活动都可以激发内咖肽的分泌。哈佛大学的研究人员认为，合作性活动可以促进“合作与宽容”（它们对团队表现的影响最大），“还可以增强团队成员无私地对待活动中其他成员的意愿”“团体活动激发的内咖肽分泌会影响社会群体联系纽带的建立”。这些发现对于我们理解高效团队具有更广泛、更重要的意义。

高效团队的秘密在于其个体成员行事不以个人利益为目的，帮助他人不取回报，没有独断专行。他们是为了什么？这似乎并不理性。但是，这个秘密是有答案的。显然，我们受到比理性更强大的力量的支配，这不一定是件糟糕的事。虽然，有时候不理性的行为会带来痛苦，但是当一个团队的表现处在高水平时，人类古老的本能和大脑中强大的化学元素发挥了压倒性主宰作用，完胜弱小的理性。这就是团队成员无私奉献的主要原因。

为什么团队需要时间

如前所述，人类不同于机器，不完全是理性的，时常会有一些令人费解的古怪行为，这可以理解，因为这是人类在未来不断发展的经济体中保持效率和巨大价值的关键。就团队而言，个体是不可互换的组成部分，每个人的技能不同，团队效率依靠的是通过团队成员间的信任和相互帮助积累起来的社会性资本，这需要时间。已有研究发现带来的启示是，高效团队很罕见、很宝贵，难以简单或迅速复制，这样的团队一旦形成，就价值非凡。

Exhibit A是史蒂夫·乔布斯率领下的苹果公司顶级团队。传统上，大家认为苹果公司的成功源自乔布斯的天才和专制管理方式，但是乔布斯本人很清楚，事实不完全如此。他不遗余力地组建并维持一个高效的顶级团队，在一个成功的公司里能做到这一点的确了不起。随着苹果公司越来越兴旺发达，其他公司开始用更高级别、更高薪酬以及更易被人关注的角色诱惑苹果公司的高管，想要挖走他们。难以抵挡的诱惑！然而，直至2011年8月乔布斯卸任苹果公司首席执行官之际，乔布斯组建的由6名高管构成的核心团队，已经在苹果公司工作了13年之久，每周都会花几个小时会面。在类似苹果这样规模、这么成功的公司当中，这种情况实属闻所未闻、独一无二。该核心团队所积累的社会性资本已经超出我们的想象，它正是苹果公司成为世界上最有价值公司的原因，对此无人怀疑，至少乔布斯不会。

从航空事故统计数据可以看出，团队如果缺乏积累社会性资本的机会会产生多么严重的后果。哈佛大学的理查德·哈克曼（以研究团队工作而著名）曾在“9·11”事件发生后研究过美国情报分析团队的报告，根据他的报告，“美国国家运输安全委员会发现，数据库记录的航空事故中，有73%发生在机组人员首次在一起执行飞行任务的过程中，因为他们还未获得作为一个团队在一起工作的经验”。对于航空公司而言，随机安排机组人员比以按照团队安排机组人员更高效，但安全风险较大，乘客下一次坐飞机前恐怕会犹豫片刻。哈克曼在《哈佛商业评论》上写道：“我曾问过一位航空公司的运营研究人员，如果某次飞行任务中，我和他同为机组人员，那么多长时间以后，我们才能再次成为同一机组的人员。研究人员的回答是，需要5.6年。从乘客的角度来看，这并非好事。”

哈克曼发现美国战略空军司令部的做法独具特色。冷战期间，战略空军司令部负责监管运送核弹的飞机，其飞行员住在一起，训练也在一起，表现优于研究中任何其他机组人员的表现。哈克曼得出结论：“如果一个团队在现实环境中共事，而且没有出现差错，那就不要频繁更换成员，应该长年保持团队人员不变。”

外科医疗是另一个高风险领域，它也存在同样的问题。梅奥医学中心的首席执行官约翰·诺特沃斯医生告诉我，他如何费心费力地维持一支高效的外科手术团队。在医疗行业，团队的价值格外高，这是因为，虽然只有一名主刀医生为病人做手术，但团队对病人存活的概率有非常大的影响。如果给病人做手术的是位经验丰富的医生，病人的死亡率会低很多，这毫不奇怪。但是，如果医生不是在自己工作的医院，而是在其他医院做手术，而且与之合作的是一个陌生的团队，其巨大优势就会消失。这个令人担忧的发现来自哈佛商学院研究人员的研究，他们研究的对象是在多家医院执刀的心脏手术医生。如果医生在甲医院已经做过大量手术，那么他给甲医院的病人做手术时，病人的死亡率就会低得令人钦佩。但是，在乙医院，他的病人却并不能受益，因为他在甲医院的手术经验对其在乙医院做手术没有帮助。研究者说，核心要素是“医生对医院里最关键因素的熟悉程度……这些因素可能是某些特定员工、团队构成或手术惯例”。

外科手术与飞行严格按照精心制订的方案执行，执行人必须经过多年的训练和严格的认证，因此，驾驶舱和手术室里的人员变化貌似没有什么影响。然而，在这些地方，社会性因素同样被证明非常关键，但在各种规章制度和方案中，它们却完全被忽略了。如果一个团队在长时间的合作中学会了如何共事，并积累了社会性资本，那么，它与缺乏成员间的配合、缺少社会性资本的团队就有着决定生死的差别，好比10万年前生活在非洲大草原上的人类祖先一样。

越来越多的工作由团队完成，这是人类几千年进化的结果。正因为如此，我们不适合把这种团队工作交给计算机完成，这并非因为计算机不能像人类那样为团队贡献知识。正如我们在讨论同理心时提到的，问题不在于计算机，而在于人类自身。我们生成、交流、改进、接受以及拒绝思想，我们改进团体绩效，这都是通过最人性化的方式实现的，有时候我们可能根本没有意识到。这些方式有时候看似不理性，却不是神秘不可探知的。我们在不断地探索它们为何以及如何发挥作用。

第八章

故事的非凡力量

为什么人用适当的方法讲述故事比逻辑叙述更有影响力？

史蒂芬·丹宁是一个沉默矜持的律师，他的大半生奉献给了世界银行——一个致力于减少世界最贫穷国家贫困状况的组织。在过去的几十年间，他的职位一路提升，直到成为非洲区董事长，这一区域的业务量占世界银行业务总量的1/3，他可谓身居要职。突然有一天，丹宁有序的职业生涯开始紊乱动荡，银行的总裁意外死亡了，丹宁的上司也突然离职了，新任领导将他从高位排挤到西伯利亚的一个分支机构，该机构杂乱无序，以世界上最官僚的机构之一而闻名。虽然他的工作岗位还在，但已没有明确的职责。他后来回忆道：“对我而言，发展前景看起来不那么乐观。”

他一直从事具体业务，职位步步攀升，但最终被告知去“调查信息”，意思是查询银行海量的数据，了解数据管理方式。丹宁写道，这项工作“在世界银行的地位就相当于车库或自助餐厅”。因此，在他看来前景更加暗淡了。丹宁服从了安排，他发现银行处理数据的效率非常低，花了巨额款项却收效甚微，但没有人真正在乎此事。

丹宁在琢磨自己的困境时，意识到自己发现了一个机遇。世界银行因为一个高贵的目标而存在，那就是帮助世上的穷人。过去50年，在怎样帮助穷人方面，世界银行积累了丰富的知识——出资建学校、发展农业、促进健康以及其他很多项目，但是，几乎无人知晓如何才能获取这些宝贵的知识。即便在银行内部，要找你感兴趣的信息，你得认识碰巧了解信息的人。如果你不在世界银行工作，你根本无法从那里获取任何信息。这真是令人抓狂！丹宁的热情被一个简单的想法点燃了：为什么我们不去分享我们的知识？

他越想越兴奋。这个想法可以再次激活衰老迟缓的世界银行，一个越来越被看作是疲软无力的机构，正在被更多创新性借贷者所超越，包括一些商业银行。“我们确实可以变成一个令人振奋的有灿烂前景的组织。”他意识到。丹宁尝试把他振奋人心的想法兜售给同事，猜猜发生了什么？根本没人理会。

他明白，他推销的方法不对。所以他尝试用咨询师的方法推销，用图表、带方框和箭头的幻灯片去解释，然而，每个听众都打起了哈欠。

随后，“我无意中发现了另一种方法”。丹宁开始讲一个小故事。其实算不上是个故事，只是描述了一个赞比亚村庄的卫生员，怎样登录亚特兰大疾控中心网站查找疟疾治疗信息。那是20世纪90年代中期，当时，在世界上最贫困国家的一个偏远小村庄上网查找信息是非常新奇和令人吃惊的事。鉴于故事所产生的效果，我们有必要关注一下丹宁讲述故事的方法。他的故事中有两句重要的话，第一句是：“对我们来说，故事最重要的部分是世界银行不在故事中。”丹宁指出，世行拥有关于疟疾的浩瀚信息，但是，没有被很好地组织和利用，所以赞比亚的卫生员得不到这些信息，正如世界上数以百万计的与贫困做斗争的其他人得不到世行海量的有用信息一样。也就是说，世行的工作是失败的。第二句重要的话在故事的结尾，他套用了一个模式，丹宁后来意识到这个模式具有特别的效力。这句话是：“仅仅想一想，如果我们有组织地分享知识，我们将会变成什么样的组织！”

丹宁把那个故事讲了很多遍，听到故事的人也开始复述它。最后银行领导明白了丹宁在说什么，意识到了故事的力量，由此产生了惊人的效果。数月之内，世行行长告知来自全球的财政部长，信息的分享是银行策略的关键，世界银行变成了“信息银行”。因为一个故事，一个组织的弃儿撼动了不可动摇的官僚机构，正如后来的证据所示，它帮助了世界上数以百万计的穷人。

当然，在一个大机构中难题总会产生，创造信息银行需要多年的艰辛努力。一路上丹宁用故事帮助人们理解他们正在做什么、为什么这么做。故事起到的最大作用是，世人开始逐渐将世界银行视为把信息分享践行得最好的机构。但问题是，世行高层没听见那些故事，在银行暗流涌动的政治旋涡中，出现了抹杀整个项目的势头。有人说这个项目的钱花得不值，他们用幻灯片、项目符号展现他们的案例。丹宁在度假时收到一份邮件，说他的项目惹上了大麻烦。等他回到华盛顿，发现反对他的势头正猛。

在形势进一步恶化前，他找到了一个扭转乾坤的机会，那就是副行长与下级管理人员的午餐会见。丹宁知道自己应该做什么，他讲了一个故事。

这个故事要比赞比亚的故事精彩多了。这是有关世行一位小组负责人在马达加斯加帮助政府进行税收改革的故事。如果不了解冲突的热点，故事似乎没那么刺激，冲突的热点是要不要取消一种新药的附加税。争论威胁到整个改革的成败，所以小组负责人给整个世界银行的税收专家发了邮件，作为知识分享项目的一部分，收集他们关于这个问题的多年经验。负责人很快收到了回信，各种国际数据清楚地支持取消这项税收。他平息了争论，不是依靠个人观点，而是凭借世界上富有成效的经验。免税获批了，改革又回到正轨。

丹宁讲述了那个关于知识分享力量的故事，又进一步添加了一些秘密佐料：想想我们还能做什么？从那位小组负责人及上百位像他一样的领导者身上学到的东西，可以成为我们的知识储备，并可提供给他人，所以“让每个人都能得到世界银行已经找到的问题答案和已经积累的大量专家经验”，是一个鼓舞人心的愿景，关乎银行如何完成其使命，且源于具体经验。

正如丹宁后来回忆的，“午餐会见的结果并非像一些人期望的那样，不是对我的宣判”。相反，银行宣布的官方策略，再次证实了信息分享是未来一项关键的策略。又一次，讲故事取得了胜利，而幻灯片呈现却失败了。信息分享存续下来，世上的穷人开始得到以前得不到的帮助。

至于丹宁，他最终离开了世界银行，成为一名信息管理咨询师，在这一领域他被普遍认为是权威。但是他发现，他的许多雇主真正想要了解的是如何讲故事，他写了四本关于讲故事的书，告诉世界上数以千计的领导者故事如何以及为何会有效地改变各种组织。

我们需要听各种故事

故事有影响力的观点，并不是什么爆炸性的新闻，聪明人早已知道故事比事实更有说服力、更让人牢记。然而，显而易见，即使我们知道这一点，当我们成为组织中的一员时，大多数人还是会忘记它。在工作中，我们大多明白史蒂芬·丹宁大半生所坚信的事物，都明白讲故事是“朦胧、短暂、主观、非科学性的”，所有这些特征都“非常糟糕”。近年来，许多组织开始认可故事的力量，并且催生了一个专门为公司客户解释故事力量的微型产业，这是一个可喜的发展。正如我们所见，研究表明，故事比我们想象的更有影响力，影响着深层次的人类倾向。地球上的每个社会团体都在运用叙事手法，这也是唐纳德·布朗提出的人类普遍性之一。我们将会看到为什么会这样（故事在我们的大脑中，引发了难以抵制的化学反应），叙述的元素使得故事比其他因素更有影响力。

但是，即使承认故事是最根本的人性核心部分，它们真的能帮助我们在技术日益强大的时代获取成功吗？如果我们竭力主张故事将帮助人类创造更高、更持久的价值，那么我们似乎面临一个逻辑上的困惑，因为，毕竟我们已经看到计算机也能够写故事。到目前为止，计算机还没有掌握故事的核心，在大多数情况下，只是把数据转变成叙事形式，例如，解说一场小的棒球联赛或者一个公司的盈利报表，但是，所有的技术创新初期都是低劣的。软件开发和研究人员正致力于教计算机如何写出更好的故事，如何仔细研究数据发现以推动故事发展的冲突和线索，如何以不同的风格写作。如果我们是现实的，就不得不承认这一天比我们预期的要来得快。到那时，计算机将写出真正扣人心弦的故事，并且比人类快得多。那么，这是不是又一个计算机比我们做得更好的领域？

要寻找上述问题的答案，不妨想想丹宁在世界银行的故事，它有一个重要的尾声。见证了诸多故事的影响力后，他和同事编写了25个被证明在会议中有影响力的励志故事，把它们印刷成册或发表在时事通讯中，分发到整个组织中。但是，丹宁发现，这些故事完全没有影响力，毫无动人之处，人们毫无兴趣，更没有引发任何新的举动。

鉴于书面形式缺乏冲击力，丹宁团队把同样的故事制作成视频。结果呢？依然“在公司中波澜不兴”。

问题出在哪里呢？“如果我和你面对面、眼对眼地讲故事，那就是我和你在互动。”丹宁解释道，“听众能看见我、感知我、听见我，并且能判断我所说的真实意图。或许，他们最终不一定相信我，但至少能辨别这一切是否真实。所以，我们最终发现，实际上，口头讲述故事才有巨大的影响力。”丹宁揭示出了一些本质的东西，“我们发现，不是故事，而是讲故事才具有影响力”。

丹宁后来发现，书面或视频版的好故事，的确有一定的影响力。但是，他进一步发现了一个深层次的问题，能够解释他所看到的现象，但这对计算机创作故事不是什么好兆头，那就是故事的真实性。谁在讲故事？人类不会轻易被一个故事感动，除非我们能评估讲述者，判断他是否可信，衡量他讲故事时的真实情绪。计算机创作的故事存在一个大问题，正如丹宁所遇见的，即这些故事常常看起来似乎不真实，我们甚至不知道这些故事是谁写的。即使知道是谁写的，我们依然怀疑编者是在取悦华尔街大佬或是有什么不可告人的目的。

想一想，将怎样评估计算机创作的故事。如果它能将复杂的数据放入有趣的讲述中，我们或许很欣赏这个故事，觉得读起来有趣、很棒。但是，如果它的目的是最大限度地应用故事的影响力感动人们去做出改变，那么，不论这个故事有多好，它终将失败，因为我们对它的真实性评分为零。

最有可能影响并深深打动我们的故事，注定来自我们在亲身交往中认识并信任的故事讲述者。这就是为什么亲口讲述的故事是最好的——它们可以调动我们整个大脑（有思想、会衡量证据的大脑，古老、眨眼间做出判断的大脑）参与到故事体验之中。研究表明，我们只需要用1/10秒就能对一个人的信任度和受欢迎程度做出判断，而且“我们的第一印象通常是准确、可靠的”，哈佛商学院的研究员弗朗西斯科·吉诺说。

为什么亲口讲述的故事格外有影响力，还有一个原因，它们创造了双向的人际交往。丹宁说：“你从听众的表情、体态语、对故事的反应得到各种暗示，你将这些因素都考虑在内，不断调整故事，最终的影响力是难以匹敌的。”他的结论是：“如果你正竭力做一些难事，比如接手顽固不变的组织，想抓住其瓶颈，带领它进入未来世界，那么我有一个非常简单的建议：到那里去！”

故事不必非得是人创造的，计算机也能写，但是，我们并非真正在乎这些故事。我们在乎的是有影响力的故事讲述，这完全是人性化的，一种内在的、深层次的人际交流。随着科技的力量越来越强大，无论人类做什么工作，只要能用故事讲述这种独特而强有力的方式去影响别人，我们就将变得更有价值。

为什么我们被故事惊呆了

2003年12月13日，美军俘虏了萨达姆·侯赛因，美国的债券价格立即上涨，这意味着投资人通过购买美国国债寻求安全感。彭博新闻的头条反映了投资人明显的风险规避心理：“美国国债上涨。侯赛因的被抓获，或许并没有抑制恐怖主义的蔓延。”然而一小时之内，债券价格又回落了。因此彭博社重新写了一篇头条新闻：“美国国债下跌。看来侯赛因的被抓获，增添了风险资产的诱惑力。”

这种荒谬的行为被纳西姆·尼古拉斯·塔勒布记录在《黑天鹅》一书中，深植在心中的故事影响力可见一斑。在此事件中，彭博新闻头条的作者从当天的新闻中看到了一个故事（一系列的因果事件），显然，他并不在意自己描述了两个截然矛盾的故事，虽然同一个起因导致了完全相反的结果。如果我们想充分利用故事的非凡影响力，就需要知道故事是怎样起作用的，它就在我们内心深处活动。

头条作者无须惭愧。当我们观察事件时，似乎本能地看到了故事中的因果关系，即使没有经验告诉我们这些事件的关联性。哲学家和科学家并非一直都相信我们具有这种行为特征，相反，几百年来传统的观点认为，我们在这方面是相当理性的。只有反复观察一个事件后，比如植物在种子落地的地方生长，我们才能最终明白事物的因果关系。但是，最近的研究表明，在自己还没有意识到之前，我们就会自动、即时地看到故事。20世纪40年代，比利时心理学家阿尔伯特·麦克特用简单的方法展示了这一点。他制作了一个简单的动漫，在一张纸上画了一个矩形图案，它似乎在移动并碰撞到另一个矩形图案，而另一个图案瞬间就会朝相同的方向弹出。任何看见这张图片的人都知道发生了什么：第一个矩形框推动了第二个。当然，实际上什么都没有发生，因为矩形图案仅仅是绘画，它们不可能去触动任何事物，每个成年人都知道这个动画是怎么制作的。这没有关系，我们所有的人依然坚持认为，看到了一个有因果关系的小故事。正如那位头条作者坚信，萨达姆的抓获影响了债券市场，无论它朝什么方向发展。

诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）普及了一个观点：在我们的思维中存在一个被称为系统1、系统2的两种相互独立、各不相同的思维方式，能够很好地用它总结人类善于发现故事的特征。系统2负责“分配注意力给那些需要耗神的思维活动”，而“系统1的运行自动迅速，毫不费力，也无须刻意控制，这就是为什么系统1掌控着我们的大脑和行为，因为系统1就是这样运行的。要控制支配系统1，只能通过系统2缓慢、费力的工作，而不去控制支配它则要容易得多。正如卡尼曼说的，系统1在工作时，善于发现碎片化的知识之间的因果联系，实际上，在随机事件中发现故事要比不发现故事容易得多。

不论眼前发生了什么，我们都发现了故事，而且还是关于人的故事。这就是为什么我们在解释狗、猫、鹦鹉、金鱼和其他宠物行为的时候，习惯性地运用人类动机创编故事。再想想麦克特制作的简单动画，想象一下，假如不是第一个矩形撞击第二个，而是第二个矩形在第一个撞到它之前就已经在运动，正如心理学家詹森·高德曼所写，会有人没发现第一个矩形想要抓住第二个，而第二个想要逃离这样一个故事吗？我们把人的欲望和思想付诸动画了。

自己去观察这种现象，一定会很有趣。1944年，史密斯学院的心理学家弗里茨·海德和玛丽安·西梅尔创造了一个1分13秒的短片，从那时起，有数以千计的学生和研究中的受试人员观看了此片。和麦克特的系列图一样，这也是一个最简单的自制动画。我们看到一个大三角、一个小三角和一个圆，动画中没有阴影，没有色彩，仅仅是白色背景上的黑色图形。在图形的轮廓线外面，有一个黑色的长方形，它的一条边可以来回摆动，留出一个通向长方形内部的渠道。接下来所发生的事，对我们大多数人来说，如果不用人类术语就无法描述。三角形开始打架了。大三角是攻击者，圆圈被大三角追逐，害怕、畏缩地躲进了长方形里面。我不妨透露结局：圆圈和小三角都躲开了大三角，一起逃离了，留下了大三角，它沮丧而狂怒地毁掉了长方形。

当然，实际上，什么也没有发生，几个几何图形，通过动画四处转动，如此而已。然而，我们几乎瞬间就赋予它们人类的个性和动机，我们用人与人之间相关行为的术语创编了故事，解释它们的行为。（唯一例外的是，患孤独症的观众没有将图形视作人。）或许，并非所有人看到的都是同一个故事。海德和西梅尔让学生将他们所看到的情况写下来，得到了关于基本事实的各种描述。例如，一些人将小三角描述为英勇的，而其他人用得最多的是“他”是聪明有头脑的。但是，几乎所有的人都根据屏幕上几个小图形的运动，创编了大致相同的故事。正如卡尼曼所说，“你的大脑已准备好，甚至渴望识别这些运动的图形，赋予它们个性化的特征和特别的意图，将它们的行为看作有个性化偏好的表达”。

这么做，最重要的原因是我们生来如此。这种看法在20世纪很长时间内是有争议的。许多人或许会认为，我们能够发现动机并确定前因后果，是因为我们在生养文化中学会了这种做法。实际并非如此。卡尼曼对证据的解读是，我们生来就具备判断意图的能力。一岁以内的婴儿就能识别欺凌者和受害者，我们似乎天生被关于人的故事所打动，坚持将我们的世界看作一个故事的汇集体，即使我们不得不编造故事。

故事引发了“神经耦合”

我们从互不关联的细节中，或者是无序的图案运动中，创造出故事，这是叙述者非凡能力的表现。那么接下来会发生什么？我们知道我们对故事做了什么。那么，故事对我们有什么影响？答案告诉我们，当故事成为人们最直接互动的一部分时，故事的力量有多么强大，以及它是怎样产生最惊人的效果的。

我们听故事或看故事的时候，开始体验它——不仅感知发生了什么，而且感受身临其境的体验。我们看到自己采取行动，这是故事为什么在驱动行为方面功能如此强大。我们都知道这些，这正是我们喜欢故事的最主要原因之一。一个好故事将我们带离身处之地，引领我们进入太空，或者是15世纪的日本，抑或是谁也不认识的地方，唤醒我们的情感体验，虽然我们一直没有离开椅子。想一想就让人感到奇妙——故事让我们浑身冒汗、呼吸加速，让我们大笑、大哭，或者是坐在原地却尖叫“别开门”。我们能从电影、戏剧、书本或其他形式的故事中得到这种体验。

当我们听到一种特定形式的故事，直接由人讲述的故事时，一些更让人吃惊的事发生了，说者和听者的大脑产生了共鸣，我们不仅体验了故事，而且和故事的讲述者经历着同样的情感体验。普林斯顿大学的研究人员扫描了听故事和讲故事的人的大脑，发现了一个令人吃惊的、普遍的“神经耦合”现象。听者和说者的大脑中，相同的区域同时开始活跃。研究人员能够具体地识别那些大脑区域的功能。双方大脑活跃的区域，不只是语言控制功能区，更重要的是“与成功交往有重要关联的社交信息区域，包括识别信念、欲望以及他人目标的能力在内”。我们再次谈到了同理心作用，听者和讲者以深层次的方式互相关联着。

这种现象在一个人给好几个人同时讲故事的时候更加明显。研究人员说，故事“在不同个体当中引发了相同的大脑活动”，也就是说，一个讲故事的人和一群听众在同一时刻有相似的情感体验。想一想，这种故事分享的力量要比个体独自掌握相同的事实强大多少！我们会重新认识以故事为基调的深情演讲，它具有无与伦比的影响力和情感驱动力，不管是威廉·华莱士在斯特林桥号召古代苏格兰人上战场的演说，还是林肯在葛底斯堡发表的以美国独立战争时期一个故事开篇的著名演讲。我们悲伤地叹息，在越来越虚拟化的世界里，这种具有转变性作用的体验正在不断地消失。

怎样绞尽脑汁

我们已经几次提到“好故事”和它们的影响力，就是为简要地表明，并非所有的故事都有同样的效力。海德和西梅尔的三角形和圆的小戏剧融入了我们的情感，但是它并没有在我们的心头萦绕或激励我们去付诸实践。然而，有的故事的确有这样的效果，为什么？人类是最好的故事讲述者，为了达到最佳效果，我们必须明白什么造就了好故事。

从某种意义上说，答案很简单，这就是多肽（oxytocin）。来自克莱蒙研究生大学的保罗·扎克率先研究了故事是怎样影响我们的，他认为有影响力的故事能促使大脑释放这种化学元素，它使得我们“更加可信、慷慨、仁厚、慈悲”。多肽在浪漫和性交中起重要作用，有些人称它为爱的激素，有些人称它为结合激素，而扎克称它为“道德分子”，因为它使得我们“对周边的社交暗示更加敏感，常常让我们更容易帮助别人，尤其是当别人似乎需要我们的帮助时”。因此，它也是“负责同理心的神经化学元素”。多肽是好故事引发脑垂体释放出的烈性果汁。

这引出一个显而易见的问题：你怎么让一个故事做到这点？扎克的研究给出了答案，证明并阐释了戏剧家几千年前就知道的事情——关键在于故事的结构，经典结构之所以经典是因为它特别能刺激脑垂体。我们都知道经典结构。约翰一直过着平静的生活，直到有一天平静的生活被扰乱。然后，约翰发现自己处在矛盾中——他与自己、另外一个人、一个组织、社会或者别的事物之间的矛盾。情况变得糟糕，然后，变得更糟糕。最后，约翰面对冲突的源头，从自身找到一种资源，让他在最后的对抗中占据了上风。约翰的生活又恢复了平静，但他已永久地改变了。

这就是通过激发人脑中的多肽感动人的故事类型，扎克用一种有趣的方式证明了它。他制作了一个小短片，演的是一个处在脑癌晚期，名叫本的两岁孩子和他父亲的真实故事。他父亲是一个普通人，生活相当平凡，直到有一天，他得知本得了癌症。本不知道自己已处于癌症晚期，事实上，他父亲和我们谈话的时候，他在旁边玩得很快乐。父亲心中矛盾重重，他知道本将在几个月后死亡，所以很难在孩子身边表现得很快乐。然而，他知道，悲伤只能剥夺本应该或能够得到的快乐。本的父亲讲述了他如何挣扎，如何最终从内心找到勇气，在本身边保持快乐，并真诚感谢孩子短暂生命的恩赐。冲突解决了，本的父亲也改变了。

扎克给数百人观看了这部影片，在观看影片的前后测量每个人血液中的多肽水平，结果证明，影片使多肽水平提高了。被试者因为付出的时间和两次扎针提取血液而获得报酬，但他们很乐意把部分或全部报酬捐给儿童癌症慈善机构，这取决于他们大脑中分泌的多肽有多少。

然后，扎克给其他人观看了另一部电影，描绘了本和他的父亲在参观动物园。本没有头发，他父亲称之为“奇迹男孩”。显而易见，我们看到的是一位父亲和一个儿子，儿子得了癌症。然而，片中虽然有叙事（他们先做了这个，又做了那个），却没有故事，我们只是看见一位父亲和儿子在动物园玩耍。观众脑中的化学元素几乎没有变化，他们也不那么慷慨地做慈善。无结构的散漫叙述完全没有影响力，正如报告或其他大多数人花费很长时间创造或消费的数据呈现一样，完全没有影响力。

讲述就是记忆

经典的故事还有另外一个功能。研究发现，当信息出现在一个结构经典的故事中（一个平凡的日子——出了一些状况——一个出现在高潮的解决方案——结局），我们对它的记忆，比起用简单的方式、以一组事实的形式呈现出来的信息，要深刻得多。伟大的生物学家爱德华·威尔逊写道，“相对于清单，故事中的事实或行为要容易记得多”。我们都明白这有多么真实，但往往看不到它的力量所在。正如心理学研究者罗杰·施克和罗伯特·阿伯森观察所见，“讲故事不是我们偶然为之，如果我们真想记住任何东西，讲故事是我们不得不做的”。

认真体会他们说的，因为它更多地揭示了人类对故事的高度依赖性，我们明白，仅仅听一个真实的故事就可以使细节很容易地被记住。但是，施克和阿伯森并没说听故事是记忆的关键，他们强调的是讲故事。如果我们真想长久地记住某事，必须在听过、体验过之后讲述它，这就是强化记忆的方法。我们讲得越多，故事的细节记得就越清楚，正如他俩所说，“讲述就是记忆”。

他们进一步发现，我们天生对故事的结构理解深刻。讲故事时，我们能很好地契合经典故事的结构，即使事件并非如此便利地安排在一起（它们往往不是这样的）。换句话说，我们将事实转换成叙事，在叙述中将它们转变成结构化的故事，并根据需要增删细节。这不是人们所说的理性做法，但我们确实情不自禁。

我们与故事的关系虽不理性，却很牢固。我们极其热爱圆满的结局，尽管这听起来有理，然而不一定有意义。想想珍的故事，珍是一位从未结婚育子、突然在车祸中无痛丧生的妇女。她曾有过非常幸福的生活，经常和朋友在一起，有着高薪的工作、有趣的爱好、非常棒的假期。基于这样的描述，你将如何评价珍的生活？现在，假设珍的生活依然如此，她又多活了5年，这5年的日子相当舒心，只是没有5年之前的日子那么精彩。这种情况下，你又认为她的生活如何？

正如你猜到的，珍是虚构的人物，是为研究而创造出来的。研究人员要求研究对象评价两个故事脚本中珍的生活，他们绝大多数认为，在第二个脚本中，珍的生活质量变差了，少了渇望，少了乐趣。正如卡尼曼所观察到的，这似乎完全令人费解。在第二个脚本中，珍多过了5年的幸福生活，怎么能不如第一个脚本中的生活？然而，在人类的判断中，珍的总体生活变差了，因为最终幸福感下降了。你或许怀疑，年长者不会做出这种判断，但事实上他们也是如此。在研究中，老少研究对象都遵循同一模式。大量的研究已证实这种倾向：不管故事过程中发生了什么，我们对故事的反应主要取决于最终的结局。这真令人抓狂，但我们就是这样。

为什么美国国防部高级研究计划局正在研究故事

有效的故事讲述已经成为世界安全的重要因素，这合乎情理，因为在“人性领域”里军事冲突正在不断增加。在后超级力量时代，世界上的大部分战争和暴力都与恐怖分子及叛乱分子有关，安全分析人士称之为无政府组织者——“伊斯兰国”、基地组织、博科圣地以及世界上其他许多不那么出名的组织。他们大多是志愿者，数量很少，但得到很多人的支持，相当坚定，资源丰富，颇有效率。是什么导致他们成功地掌控了世界的注意力，迫使美国和其他强国重新制定了安全议程？是什么驱使他们和数以百万的支持者？很多人认为，答案就是故事——过去和现在的有关正义、暴行、祖先、教派、无信仰者的故事。美国国防部深信，故事是当今社会安全环境的基石，所以，它在美国国防部高级研究计划局启动了一个名为“故事网”（Narrative Networks）的项目，它的出现早于互联网、全球定位系统和其他改变世界的技术。根据官方解释，该项目旨在探究“为什么一些叙事主题能让恐怖主义成功地获得支持”。美国国防政策制定者已决定，为了美国国家安全，需要了解故事是怎样奏效的。

故事网项目的目标远大，它旨在最全面地理解故事的效力：怎样“助推了激进行为、暴力社会动员、暴乱以及针对外国人的恐怖主义活动”；同时，弄明白在人脑的分子层面，故事是怎样发挥效力的。项目的具体目标包括理解“故事对激素、神经递质、奖励机制以及情感—认知互动的神经生物学的影响”。这似乎是对故事最精深、最高端的研究。项目的另一目标是“开发传感器，侦测（故事）对个体和群体的冲击力”。传感器？测量故事的影响力？拭目以待吧，看好莱坞如何染指其间。

正如故事网的前项目经理威廉·凯斯伯所说，最重要的一点是“我们需要更全面地了解，讲不好故事如何导致叛乱、暴力活动和恐怖袭击风险的增长”。当一个国家明白了这点，就能研发凯斯伯所称的“故事对抗策略”来“瓦解敌方故事的效能”，并且创造出自己有竞争力的故事。凯斯伯的研究使他确信，对反恐和其他各种目的而言，最有效力的故事就是遵循经典结构的故事。故事正在成为战场，作战正在演变成人脑释放多肽的斗争。

冲突中的国家早已知道故事的威力，但从未有一个国家认为故事如此重要，以至部署各种资源以前所未有的深度来研究故事。对于任何国家、公司、个人或其他希望发挥影响力的实体，有效力的故事讲述已成为具有战略意义的必要措施。

比已知的力量更强大

在另外一种环境中，口述故事的影响力也非常显著，这很出人意料，因为讲述者没有意识到自己面对面讲故事的影响力有多大，他们恐怕永远不会意识到。“乡村牧场”是宾夕法尼亚州赫希镇的一个辅助生活社区，其中有一个对阿尔茨海默病和类似痴呆症病人的记忆支持部门。这些病人无法在外面的社会生活，必须生活在一个封闭的环境中。医生认为与他们打交道很有挑战性，没有什么有效药剂可用，从他们身上了解其历史甚至当前的生活状况是不可能的，也不可靠。研究表明，医学院的学生面对这样的病人常常感到绝望，他们甚至开始以消极的态度看待年老的病人，并将这种态度带到未来的工作实践中。

宾夕法尼亚州立大学医学院决定，让学生参与一项在“乡村牧场”社区实施的新的干预疗法。学生的工作是让病人们讲故事，不是让病人讲常规的故事，因为他们几乎没有时间顺序感。具体步骤是先给他们看一张照片，或许是超现实主义的照片，上面是一头坐在公园椅子上的大象，一个待在干洗机里的人；或者其他一些简单的照片，诸如一个小男孩和一只小狗。接着，学生们鼓励病人讲述图片上发生了什么。其中一位学生记录讲述的内容，不做任何删减，然后把它编成一个故事。活动结束时，记录人把这个故事读给病人听，并让病人给故事起名字。

编成的故事普遍有点古怪，也很滑稽，却具有惊人的吸引力。有一个故事讲的是一个人站在街中间，手举一面巨大的美国国旗，故事是这样结尾的：“回到家时，他不想做任何数学题，只想等待好事降临。他从游行队伍中邀请回家的所有人都来看这件好事，但他们能得到的只是每人一片面包和一些水。”这些病人称他们的故事为“华盛顿特区的国旗日”。（照片中没有任何暗示这是国旗日或华盛顿特区的线索。）

研究人员在故事任务开始前，测试了学生对痴呆症患者的态度。在4期任务之后，又测试了他们的态度，态度的改进是惊人的。最显著的是学生与病人打交道的态度逆转了，出现了一种强烈的新信念：与痴呆症患者的交往是值得的。

任何有过与严重痴呆症患者接触的人都知道，大多数病人很可能在一分钟之内就忘了刚刚讲过的故事。然而，在创作故事时，他们真正达到了世界上已知最敏锐的认知水平，这有可能影响医生在未来数年中对一部分老年患者的治疗措施。到那时，医疗技术更加先进，而医生在经济的压力下，和病人接触的时间将更少。这就是人类面对面讲故事的力量，有时候讲述者自己并未意识到。

讲故事是一个创造性行为。通过讲故事，我们创造了以前不曾有的事物，因此，讲故事是创造和创新现象中的一个例子。想想当今经济中创新的巨大价值，想想创造和讲述有影响力的故事时，我们的本能倾向所起的重要作用，我们最好探究明白，更为广泛的创造和创新活动是否和讲故事一样，深具人性特征，不会被科技所取代。这就是我们下文要探讨的。

第九章

人类创新与创造的本质

计算机可以创造，但人能够通过巧妙互动解决最重大的问题。

“大家可能会说，计算机永远都不具有创造性，”IBM苏黎世研究中心主任马蒂亚斯·凯斯维尔特对满屋子的公司信息技术高管讲，“很抱歉，恐怕我要让大家失望了，我们正在训练沃森的创造性——烹饪方面的创造性。”

他说得没错，的确有很多人认为计算机不具有创造性，这是传统观念。查看一下计算机无法完成的工作清单，会发现排在最前面的是类似艺术家、诗人、作曲家这样的职业。网络上有很多这样的清单，反映出大家普遍担忧人会被科技取代。最常见的论调是，计算机只能执行人下达的命令，完成逻辑性的工作，仅仅是根据人制定的规则翻转数万亿个零和一。从定义上讲，计算机不会有奇思妙想，没有天才画家的神来之笔，不具备人类艺术家那种令人惊叹的跳跃性想象力。

凯斯维尔特说，沃森正在学习创造性烹饪，这千真万确。我想，大家会一致认为，天才厨师能够巧妙搭配不同味道和口感的食材，做出既独特又美味的食物。所以，IBM公司的计算机科学家决定培养沃森的创造力，教它如何超越人类厨师，寻找更好的搭配方法。首先，他们让沃森阅读数以万计的食谱，以掌握已有的为人所喜爱的食材搭配方式——例如，番茄配牛至，或者，鸡肉、蘑菇配奶油。他们还教授沃森食材的化学成分与营养成分方面的知识，告诉它过去几十年里，人们对上千种食材搭配出的味道评价如何。一切准备就绪，只等沃森发明人们可能喜爱的食谱。但是，科学家意识到还得给它说明一点：不能使用已有的食材搭配方式，必须发明无人尝试过的。咖啡与巧克力的确是绝配，但是，早在几百年前就有人想出了这个主意。

接下来，沃森开始发明新的食材搭配方法。2014年，得克萨斯州奥斯汀市举办的“西南偏南艺术节”（South by Southwest festival）上，餐车供应了按沃森创造的部分食谱制作的食物，大受欢迎。最受喜爱的食物之一是用烤五花肉、腌渍豆角、侧腹横肌牛排肉、柠檬香草、荜澄茄（一种带香味、无热量的作料）制作的辣肉酱。另一种受欢迎的食物是奥地利巧克力牛肉卷饼，特色是薄面饼卷上牛肉末、黑巧克力、捣碎的毛豆、杏肉泥、伊丹乳酪末等。这些无疑都是厨师根本不会想到的食材搭配方法，而且大家都觉得很美味。但是，这具有创造性吗？

起初，沃森只能发明食材搭配方法，不能指导如何准备食材，所以IBM公司邀请纽约市烹饪教育学院的厨师长研究如何准备食材。创造美食的过程至少有一半是准备食材，所以大家会说，创造性的工作仍然是由人来完成的。但是，接下来，IBM公司开始教沃森准备食材，沃森从学习烹饪专家的技巧开始，逐渐地能够针对某几种菜肴的食材准备提供一些建议，例如，采用真空烹调技术、用黄色咖喱酱和香草（还有其他作料）烹制鸡脯肉，或者，用红色咖喱酱和椰奶（以及其他作料）在烤架上烤鸡腿。这只是烹制一道名为“泰式–犹太鸡”的复杂菜肴的两个初始步骤而已。在烹饪过程中，沃森接替了越来越多的创造性工作。当然，其结果最终还是由人评价，而且评判员给的评价很高。更为重要的是，还有其他很多人也给予了高度评价。如果IBM公司沿着这条路走下去，沃森就能进一步了解人类喜欢什么，制作的菜肴也将更加美味。

到了这个地步，沃森是不是很有创造性？显然，它是有创造性的。如果说创新是指创造新颖、非显而易见、有用的事物——这是评判创新的常识性标准，恰巧也是很多国家的专利申请要求——那么沃森的确是在创新。它发明的食谱是新颖的，因为它扫描了数千张现有的食谱来检测自己食谱的原创性。同样的理由，它的食谱是非显而易见的，而且无疑是有用的，因为它使人产生了愉悦感。

计算机变得越来越善于创造

在更广的层面上，计算机不具有创造性的说法显然也是错误的。在烹饪之外的领域，计算机同样已具备了创造性。加州大学圣克鲁兹分校的大卫·科普，从20世纪80年代初就开始设计作曲软件，他用软件创作出的音乐（例如模仿巴赫、莫扎特、肖邦等人的音乐），可以在绝大多数听众中以假乱真。英国《新科学家》杂志上发表的一篇文章赞叹机器创作的音乐之美妙，称之为“安魂曲”，并对只有人类才有创造性之说的逻辑性提出了质疑。近些年，索尼公司设在巴黎的计算机科学实验室致力于同样的任务：发明能够即兴创作类似约翰·柯川风格的萨克斯曲和比尔·埃文斯风格的钢琴曲的计算机软件。

计算机生成的图片随处可见，它还可以创作诗歌，甚至创作小说。你有理由反驳说，计算机创作的这些作品，没有一件是伟大的作品。但这根本不是问题。我们批评计算机创作的乐曲，说它不如巴赫的作品壮美，但这样的标准，没有一位当代作曲家能达到。真正的问题是，计算机生成的音乐是否有创新性，毫无疑问，答案是肯定的。实际上，我们大可做出这样的猜测：大部分人会认为计算机创作的音乐，至少和当今同领域的人类作曲家创作出的音乐一样美妙。

我们可以充满信心地预测，计算机的创造性会越来越好。不难想象，未来计算机将更加了解什么样的视觉、听觉以及其他体验可以让人愉快、引人入胜、令人厌倦。想象一下，数百万人佩戴阿莱克斯·彭特兰使用的那种社交测量仪，记录他们所做、所看、所听的一切。随着手表和其他可佩戴的计算机具备了社交测量仪的功能，这样的场景貌似会变成现实。已经有数百万人手腕上佩戴了基本的生物传感器，作为健康状况检测仪，它可以收集人对不同活动的反应数据。手表也开始具备这些功能，而且功能更强大，可以持续记录心跳、体温、皮肤电反应以及其他指标。把这些数据汇集起来（包括你所看、所读、所听以及你对之做出的反应），然后剔除其中的身份信息，就可以使计算机创作的音乐、故事以及其他作品不仅具有创新性和针对性，而且还能广为流传。

为何高价值的创造性仍将属于人类

听起来，似乎我们人类应该尽快完成小说创作、绘画、歌曲谱写等工作，因为不久以后这些工作就不再需要人类去完成了。我们在其他领域已经看到，计算机的学习步伐不断加快，逐步在接替以前由人工完成的任务，但这似乎未必与我们有关。我们关注的重点是高价值的技能，可以改善我们自己和子女生活水平的技能。在很多创造性领域，高价值的技能仍将属于人类，主要原因是消费这些技能带来的产品的人具有特殊性。计算机很可能会取代人类，创作我们在超市中听到的那种音乐，也许计算机已经这样做了——谁知道呢？又有谁在乎？但是，高价值的创造性将依然属于人类，原因有两个。

第一个原因，高价值的创造性不仅在于创造本身。罗伯特·加尔布雷斯创作侦探小说《布谷鸟的呼唤》时，至少有一个出版社（猎户星出版社）拒绝出版该书。2013年该书终于面世了，虽然受到好评，但是销量很低——花了三个月时间才售完首次印制的1500册。其后，伦敦的《星期日泰晤士报》透露，罗伯特·加尔布雷斯实际上是小说《哈利·波特》的作者J. K.罗琳，《布谷鸟的呼唤》的销量随之飙升，成为亚马逊网站上销量第一的小说。先前不屑做出评论的出版物开始关注这部作品，突然间慧眼识别出以往无人发现的创作亮点。例如，美联社的评论家说，“这部作品体现了（罗琳的）文学天赋”。

理性世界不同于人类世界，那里不会发生这种现象，作品就是作品，要根据它的品质来评价。但是，人类却喜欢把人与创造性作品联系起来，尤其是只知其传闻却从未谋面的人，如果是J. D. 塞林格、班克西，那就更好了，神秘的传闻会让我们更感兴趣。而且，也不一定是活在世上的人，例如莫扎特、凡·高这样伟大又有无数引人入胜的生平故事的创作者。如果还涉及真实的人，我们就会更投入。你最近吃过沃森发明的美食吗？你是不是特别想吃？我可以告诉你，那些美食非常美味。然而，我敢打赌你的愿望不会很强烈。但是，如果捷克五花肉茄盒这道美食是由让–乔治·冯格里希滕或马里奥·巴塔利首创，而不是计算机发明，那么美食家一定会蜂拥品尝。

在许多创造性的领域，高价值的创造是与人相关联的，这也是其价值高的部分原因。这是高价值的技能仍将属于人类的原因之一，却不是最重要的原因。

第二个原因，也是更为重要的原因。大部分有价值的创造活动与我们所讨论过的活动不同，它们旨在解决真实世界中的问题，这些问题的性质决定，其解决办法必须由人来发明。有没有更高效的为新型皮卡车加后盖的办法？有没有更快捷的往布基纳法索运送药材的方法？理论上讲，计算机可以比人类更好地解决这些问题，但实际上，在我们尝试解决问题的过程中，问题自身难免会发生变化。我们会发现，我们的目标原来并非先前所想的，或者我们的努力带来了一个未曾预料到的机会。我们可以用旧办法给皮卡车加后盖，但把材料更换为铝材，就可以减轻汽车的重量，提高燃料效率。把某些病人从布基纳法索运往其他地方治疗，远比把药材运往布基纳法索的效果更好、效率更高。这些问题，必须由人来解决，因为在真实生活中，我们几乎无法确知真正的问题是什么，而且，因为最终还是由人确定组织或个人的目标，人必须不断调整自己的创造性行动，以达到最有效解决问题的目的。

下面我们仔细探讨第二种创造性，研究人员称之为“寻找商业思路和解决办法的创造性”。这样的创造性不单纯是人性领域固有的，我们对它的审视越深入细致，它就会越发显示出人性的特点。

要想创新，就要交流

2012年，玛丽莎·梅耶尔出任雅虎公司CEO，摆在她面前的是一个巨大的挑战。作为网络时代早期最辉煌的公司之一，雅虎已经走上了稳步下滑的道路，历史表明，一个没落的网络公司几乎无力回天。但是，梅耶尔放弃了在谷歌公司的辉煌职业生涯，接受了雅虎公司这个巨大挑战，立即开展了一个以合并、撤资和新策略为主要内容的大胆的项目。然而，引人注目的并非项目的内容，而是雅虎的人事主管发给所有员工的一封简短的电子邮件，标题是“私人保密信息——请勿转发”，当然，邮件很快就被泄露给世界各地的媒体。邮件中的信息是“请在家办公的雅虎员工回办公室上班”。为什么这样做？邮件里写道：“很多英明的决策和闪光的思想来源于走廊或咖啡厅里的聊天、结识新人的过程以及临时召开的团队会议，做一名雅虎人，不仅仅要完成每天例行的工作，更需要有人际交流，要有办公室工作带来的体验。”尽管邮件上是“请”员工回公司上班，但实际上那些员工被告知，如果不愿意回到办公室工作，他们就得另谋生路。

这个举措遭到了猛烈的抨击，很多评论员指出，当今的员工希望或期盼灵活的工作安排，但是，梅耶尔没有退让。不管雅虎（或者梅耶尔）的结局如何（本书写作之际，尚不明确）， [1] 学术研究和真实世界的经验表明，梅耶尔的做法是正确的。雅虎正处于生死关头，需要最具创新性的思想应对模糊不清、不断变化、计算机无法解决的重大问题，寻找这些问题答案的最佳方式是拉近员工的实际距离。

凭借在谷歌工作的经验，梅耶尔对此有深刻的理解。谷歌公司几近狂热地逼迫员工亲身联系，它有一项响当当的政策（为员工免费提供优质食物），其目的不是吸引优秀员工（因为优秀人士无论如何都想进谷歌公司工作），而是吸引员工去咖啡厅，在排队过程中进行交流。公司甚至还测量了队伍的长短，排队3~4分钟效果最佳。取到食物以后，员工们得坐在中学餐厅里用的那种长条桌边吃饭，咖啡厅不提供单独的小桌子，为的是增加员工坐在不认识的人身旁用餐的机会。谷歌公司把桌子摆得比较拥挤，所以员工拉出椅子坐下来的时候会触碰到旁边的人，于是就会结识新人，谷歌公司的员工称之为“谷歌（式）碰撞”。这一切绝非偶然。旧金山州立大学的约翰·沙利文研究了谷歌公司和其他领域的创新举措，称这种现象为“偶发性交流”，并下结论说，它是创新的基础。研究发现，在家办公的员工比在办公室上班的人效率更高，但创新性较低。沙利文说，“要想创新，就得交流”。

现实不一定如此明显。把员工聚集在一起，有时并不利于创新思维，而是促成了群体思维，团队成员彼此强化与其已有知识相一致的思想信念，其结果是过度自信，往往还会带来灾难性后果。“群体思维”是威廉·怀特于1952年在《财富》杂志上首创的一个术语，后来被研究人员用于解释美国各种政策性失误，例如猪湾入侵事件和越南战争。政策制定者通过交流解决问题，但这不是我们想要的那种创造性。

关键是要学习谷歌公司的做法，把平时不交流的人放在一起交流。实际上，其他一些公司的做法与谷歌的完全相同。根据阿莱克斯·彭特兰的研究报告，他曾经在一个新公司进行过社交测量徽章研究，那个公司也在尽力促进员工间的交流。根据徽章所示，举办啤酒狂欢会和其他活动没有什么效果。但是，他说：“把公司餐厅的餐桌加长，以便互不相识的员工有机会坐在一起，这种做法作用非凡。”

在更广层面上，正如我们在第七章中所看到的团队和群组那样，以促进思想流动的方式安排人员的组织最富成效。但是，它们是否变得更加富有创造力？答案是一个大声的“是”。群组成员，特别是最有创造力的成员，把自己的社会交往时间分配给两种活动：一种是探索，这意味着与群组之外的人交往；另一种是与群组内成员交往。彭特兰在多种环境下做过观察，在他的报告中有一位麻省理工学院的博士研究生，收集了美国两个研发实验室的社交测量数据，并用一种被高度认可的程序判断其创造力。结果表明，创造力与探索和交往活动息息相关，它甚至一点都不复杂，彭特兰说：“简单地把人际交往和探索测量方法结合起来，就能以85%的准确率预测人们在哪些日子最有创造力。”

研究结果很有道理。探索使成员有机会接触，并带来群组之外的新思想，避免群体思维。群组内部的交往可以训练不同的思维视角，有助于群组接受、改进和拒绝不同想法。

没有信任，就不可能有创造力

仔细审视群组内部友好关系的建立，可进一步证明当面互动（有别于数字互动）对创造力高的群组的重要性，同时证明了梅耶尔命令雅虎所有员工回到公司上班的举措是多么英明。一个由美国两所大学和欧洲三所大学的研究人员组成的科研团队，用社交测量仪记录了不同团队的互动情况，同时，还评价了团队的思想创新性和质量。这些团队的成员教育程度高，开展的项目涉及计算机科学、经济学、心理学以及其他领域。研究结果表明，在团队中发挥创造性是极其富有人文性的体验。团队成员当面交谈越多，其工作成果的创新性越高；彼此目光交流越多，创造力越高；相互敞开心扉的程度越高，创造力也越高。

在你看来，那些行为似乎不能直接反映创造力，但它们可能暗示着另外一个因素：信任。面对面、直视对方眼睛、相互吐露心声——所有这些行为都反映出相互信任，同时也是在培养信任。在研究中，研究人员通过测量团队内的信任，发现它是创新思想的关键，信任越多，思想的创新性就越高，质量也就越高。研究结论是：面对面互动对建立信任所起的作用无可替代。

团队成员相互信任，团队的创造力就更高，这一结论有助于解释一个常见的现象：最高效的团队往往是二人团队。作家约书亚·沃尔夫·舒克发现，创造出世界上最具创新性成果的二人团队数量惊人。想想看，约翰·列侬和保罗·麦卡特尼，史蒂夫·乔布斯和史蒂夫·沃兹尼亚克，詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克，让–保罗·萨特和西蒙娜·德·波伏娃，数量之多，一整天都数不完，更不用提诸如C. S.刘易斯和J. R. R.托尔金这样稍逊一筹的二人团队。舒克指出，这些团队中两人间的信任程度之深，达到了相互忠诚的境地。“我从创造力强的二人团队看出，相互信任的二人团队会共同承担风险。”他评论说，“比如尼尔·布伦南和大卫·查普尔向HBO电视网提出创办喜剧表演节目的建议，结果被拒；而沃伦·巴菲特和查理·芒格买下喜诗糖果公司（See’s Candy），结果大赚一笔。”二人团队的信任程度，任何比之规模更大的团队都无法企及。

尽管二人团队是个很小的团队，但他们依然是团队。舒克发现，他所调查的几十个二人团队中，所有成员都承认，若只靠自己一个人，绝无可能取得创造性的成就。而且，虽然只有两个人，他们依然遵循彭特兰所观察到的探索与交往的行为模式。他们并没有时时刻刻在一起——或者根本就很少在一起。甚至，萨特和波伏娃这对终身伴侣和恋人，“各自积累了完全不同的人生经验，独立创作小说与演讲，各自培养个人兴趣”，舒克写道。有时候，萨特和波伏娃同在一个咖啡屋，却各占一桌，各行其是。但是，他们和舒克所研究的其他极其成功又富有创造性的二人团队一样，交往密切。

距离的平方之规则

探索与交往是高创造性团队的两个基本要素，在探索与交往过程中，物理接近度（physical proximity）具有重要价值，这显然与大量关于互联网和移动电话将根本性改变人类生活方式的预言相矛盾。想一想，有了当今的科技，我们探索新思想的范围之广、与团队成员交往的方式之简便，远远超过20世纪80年代及之前的尼安德特人。《距离消失》是互联网时代黎明时期的一本备受赞誉的著作，它认为，“新兴通信科技正在导致距离（影响人类经商与生活方式的因素）迅速消失”。通信科技是否真的改变了我们的生活，无人知晓，但是就探索、交往和创造而言，距离的限制作用至少是一如既往。

在探索层面，我们以城市为例。长期以来，城市的创新明显多于其他地区，为什么？确切原因何在？不可能简单地归因为人越多思想就越多。以专利发明数量为衡量标准，城市的人均创新比其他地区更高，而不单是生产力更高。所以，这又是为什么？有些研究人员说，因为同一个地区的人口数量如此之多，从经济的角度讲，人们必须精专于自己的工作（根据亚当·斯密的理论，劳动分工越精细，劳动效率就越高）。有些研究人员说，因为城市非常拥挤，是很昂贵的居住区，所以吸引了更聪明、生产能力更强的劳动者，他们会生成更多新思想。这些论点都很有道理，但是，还有一个更简单、更有力的方法来解释为什么城市的创新力更高。看一下城市人拥有的社交成员数量吧。如果说探索（即广泛地从他人处获取新思想和信息）是创新的关键，那么能够提供大量建立人际联系机会的地方就更具创新能力，城市恰恰就是这样，仅此一点就能相当准确地预测创新力。

研究人员发明了一个模型，在这个模型中，社交联系的数量与人口密度有关（即物理接近度）。人口密集度越高，每个人拥有的社交联系数量越多。根据以往的社交网络研究，研究人员运用了一个公式，任何两个人之间建立联系的可能性，随二人之间距离的平方而变化。如果他们之间的距离变为原来的两倍，他们之间建立联系的可能性就成为以前的1/4（切记这一点）。这一模型可以准确预测与探索新思想有关的一切现象：个体拥有的平均熟人数量、交流量。它也可以预测到被认为是与物理接近度无关的交流，例如，电话通话总量。它还可以预测思想探索带来的创新结果（即与之相关的专利活动和经济生产率）。

要注意，所有这些活动的增长速度都比人口密度增长快（如果密度翻一番，那么创新的增长，还有其他增长，就不止翻一番），基于社交联系的模型能够预测这种现象（数学家称之为“超线性缩放”）。因此，研究人员得出结论：“城市中心的奇特本性是人口密度，而不是人口规模本身。”

“奇特”这个词用得很恰当。即便在信息时代，物理接近度同样发挥着特殊作用。你或许会认为，既然人们很容易做到当面交谈，那么他们打电话的数量就少了，但实际却是增加了打电话的数量。你或许还会认为，近乎普遍性的全球联系将使物理接近度成为无关因素。但是，正如这些研究人员所说，“东京的人口与西伯利亚的人口相当”，而且西伯利亚的居民也有互联网和移动电话，我们却看不到有多少创新出自那里。

有关产业集群的研究为该结论提供了进一步支撑。同一行业（尤其是高度依赖创造力和创新性的行业）的公司，往往都位于同一区域。除了硅谷，还有很多著名的例子，包括三角研究园、北卡罗来纳以及奥斯汀的高科技集群。这些行业的所有人都认为，公司按照集群分布的一个重要原因是为了更加便于思想交流。然而，在研究人员关注马萨诸塞州剑桥镇的生物科技集群之前，无人关心这些集群公司之间的交流模式。研究发现，不同公司员工之间的交流（当面交谈、电话交流、电子邮件交流）取决于公司之间的距离。特别是它会依据距离的平方而变化，所以小小的距离差异，就会带来巨大的交流量的变化，因此，处在集群中心位置的公司的员工交流量最大。在团队创新的探索阶段，即不断猎取多样化思想的关键阶段，你也许并不认为公司的位置会有何影响，但它的确有影响。

在团队创新的交往阶段，团队成员互动时的情形惊人的相似。物理距离的影响依然很大。虽然，许多公司组织的“国际化团队”通常是有必要的，而且团队可以借助视频会议和协作软件交流，但是这些团队在创新方面处于不利地位，原因是团队成员相距甚远。我们可能会想象，如果所有团队成员同在一栋楼中，那么问题就能迎刃而解，但事实并非如此简单。即便是团队成员在同一栋大楼的同一层，物理接近度依然起作用。研究表明，工程师关于技术问题的交流（创新正是基于这种交往），取决于他们的办公桌相距多远。交流量依然随着距离的平方而变化。

所以，两个人之间的距离（10英里、10个街区或者10英尺）是决定他们之间交流量的重要因素（包括任何形式的交流），而且影响力巨大。我们生活在一个被认为距离已经消失的时代，因此，如果我们被告知，相对于人与人之间的物理距离，如今人际间的交流减少了，那我们可能会感到非常吃惊。但实际上，距离的影响要比这大多了，交流量的减少是与距离的平方相联系的。用非数学术语来说，人类真的很喜欢彼此保持亲近，越是亲近，越是爱交流，越是爱交流，就越善于创造。先进的科技一点都没有减弱我们的这种倾向。

创造力中的人性成分变得更大了

我们看到，创造与创新依然是高价值的人类活动，因为不论计算机变得多么能力高强，依然是由人类决定哪些问题需要解决，而且真实生活中的人会针对问题和目标到底是什么不断调整自己的想法。除此之外，不论科技如何进步，还有两个现实因素把创造与创新置于人类的活动场地。

第一个因素关乎动机。尽人皆知的一个研究发现是，内在动机比外在动机会更有效地激发创造力。虽然研究人员已经多次证实这一结果（并非总是能证实），但是在某些研究中，该结论经不住检验。宾夕法尼亚大学的亚当·格兰特和北卡罗来纳大学的詹姆斯·贝瑞通过大规模文献调查，找到了一个解释：“内在动机一贯与艺术和写作的创造力联系较多，与商业问题相关的思想和解决办法的联系相对较少。”要实现组织真正看重的创新，只靠内在动机是不够的，还需要其他元素，这些元素已经被格兰特和贝瑞找到了。在他们开展实验室研究和组织研究中，以他人为焦点且具有内在动机的人想出的主意最具创造力、最实用。以他人为焦点意味着亲社会倾向，一种乐于助人的根本愿望，还意味着从他人的角度看世界。毫不奇怪，具有这些特征的人想出的主意对其他人有用。以他人为焦点与内在动机相结合，就成了制胜宝典。这里的重点是，我们再次触及同理心。具有创造力是好的，既有创造力又有同理心则是有价值的。

另外一个增强创造力的人性成分的现实因素，是由上述思想演变而来的——成功的创造力不仅仅是创造本身，它还能带给大众亢奋、兴趣和激动。麻省理工学院的彼得·格洛尔和其他很多学者指出，没有一项有效的创新完全是在创造者一个人的脑子里形成的，它需要不断地发展，最成功的创新人员总是从一开始就让他人参与到它的发展过程中来。最初的合作者也许只是一个小小的团队，或许只是我们前面所看到那的种两人团队，渐渐地，创新人员不断邀请其他感兴趣的人帮忙，稳步扩大合作圈子，吸收对创新真正感兴趣的人。终于，这些共同发明人创造出一个有很大成功机会的事物，于是这些充满热情、投入情感的合作者不断拓展兴趣，最终把创新推向更广阔的境界。如果方式巧妙的话，人际交流能够决定一项创新成功与否。

有一个颇具说服力的观点是，创造力自身并无特殊、神奇或神秘之处，它不过是一套技能。无论一个人是否有创造力，它都是可以培养的，这是技能的本性。由此可以得出结论，如同其他技术一样，计算机可以和人一样培养创造力，并终将超过任何一个人。所以，重要的是要记住，高价值的创造力仍将属于人类的原因无关乎创造力神奇、难以解释的本性。说创造力神奇的论点是值得怀疑的，原因是，创造最终的目的是为了人，而且，如我们所看到的，人性深处要求人通过与他人的合作来创造，这并不是因为我们不能采用其他方式，而是因为，如果采用其他方式，我们将无法解决人类最重大的问题。这就是为什么在科技突飞猛进的时代，与他人合作创新的能力仍将具有高价值的原因。

当我们看到某些人的创新能力似乎比其他人更强时，禁不住会问为什么。他们并非生来如此，相反他们在不断地培养创造和合作的技能。由此引发一个更大的问题：普通的人类交往技能是否可以学得。正如前文所论述，答案是“可以”。在第十一章，我将做进一步论述。但是，这些技能在根本上不同于以往那种带来经济成功的技能。新的高价值技能更多关乎我们是什么样的人，而非我们知道什么。在这些技能（不同于历史上具有经济价值的技能）方面，有一个群体似乎天生具有优势。

[1] 2016年7月25日，美国电信巨头威瑞森以48亿美元收购了雅虎的核心资产。——编者注

第十章

这是女性的世界？

在未来经济中，女性比男性更有优势。

你是否注意到第七章中一笔带过的一个事实，它与为什么某些团队比其他团队更智慧这个问题有关。你或许记得，那些团队有自己的智力，即集体智力，如同个人智商一样，它是团队能够成功完成各种任务的主要原因。我们看到，对于团队集体智力的整体解释是大部分人想不到的，它不在于团队中个体的智商有多高，也不在于团队的动机、凝聚力以及满意度有多强。相反，最主要的因素是团队成员的社会敏感性——识别他人思想和情感的能力，在谈话中分担角色不独霸话语权的能力。那个一笔带过的事实是：总体上，女性在社会敏感性方面的得分高于男性。因此，绩效最高的团队往往是那些女性成员数量最多的团队。现在是时候关注这个问题及其对未来经济体中高价值技能的重大启示意义了。

集体智力研究得出的一个明显结论是，女性使团队更加智慧。研究人员无意证明或者反驳性别差异，但无法忽视数据显示的结果。注意，这并非传统的多样性论调。团队中加入女性成员有助于改进团队思维，因为，女性的加入为团队增添了思想和经验的多样性，这种说法已是陈词滥调。其假设是，团队中男性占绝大多数，增加多样性可提高绩效。但是，本研究的结论恰恰相反：团队中女性越多，团队就越智慧。简单明了的结论。研究中最具智慧的团队，成员全部是女性，根本没有性别多样性。如果多样性论调成立的话，用一名男性替代团队中一名女性，可以增加团队的智力，事实却并非如此。一般情况下，这样做只能使团队变得更蠢一点。

这个意外的发现令研究人员感到吃惊，后来另一项研究也证实了该结论。调查人员从未怀疑过女性的高度敏感性如研究显示的那么重要，因此，他们提出了另一个问题。你或许还记得，研究人员通过一种成熟的测试方法“阅读心灵的眼睛”（RME），测量了研究对象中每一位团队成员的社会敏感性。测试过程中，给出36张不同的眼部黑白照片，被测试者根据所看到的照片，选出反映自己感受或想法的选项（例如“悲伤”“愤怒”“沮丧”“害怕”）。用这种方法进行测试是有道理的，因为，团队所有人都可以看到彼此的眼睛。于是，研究人员禁不住想，如果加入团队后成员彼此看不见，结果会怎样？

在新的研究中，团队成员被隔离，只能在网上通过文字信息交流。猜猜结果如何？完全相同！单纯用视觉型方法RME测试出来的社会敏感性最高的团队，在看不见彼此的情况下，依然是集体智力最高的团队，其效果和最初面对面时的效果一样强大。女性在RME测试中的得分最高，这再一次说明，成员都是女性的团队最智慧。

在其他章节，我们一直强调面对面交流比任何其他形式的交流都更有效，因此也更有价值，所以你或许会疑惑，本研究的结果是不是否定了我们前面的结论？没有。它表明，RME测试能够可靠预测团队的集体智力——实际上，它是对研究人员所测量的任何一个因素的最可靠预测——而且，它对网络团队的预测力和面对面团队的预测力一样高。但是，它并未显示网络团队和面对面的团队是否具有同等智慧，实际上，网络团队的集体智力测试得分略低。所以，面对面交流依然是最有效的交流方式。当然，如果必须通过网络交流，那么成员在RME测试中得分高的团队交流效果更好。

很显然，RME测试不仅仅测量读懂眼睛的能力，它不仅能够捕捉到面对面交流中的人际敏感性，而且也能够捕捉到远距离文字信息交流中的人际敏感性。综合两种实验结果可以发现，女性社会敏感性的影响比很多人所意识到的深远得多。读到此处，很多女性可能会转动一下眼睛，心里想，当然，每一位女性都知道这是事实。但是，也许事实并非如此，我们完全有理由认为，很多女性知道了研究的设计后，会猜想多样性团队将是最智慧的。根据我们目前为止所做的关于未来最有价值人类技能的讨论，女性在未来经济体中的作用还需深入审视。

先天的差异是真实存在的——而且有利于女性

随着价值向社会交往技能移动，无须精心设计的社会科学实验告诉你，女性将会最精通那些技能，男性和女性的生活经验就已经明白无误地告诉你这一事实。几个世纪以来一直争论不休的问题是哪个性别的优势更有经济价值。很长一段时间，科技的不断发展似乎偏向于男性工程师和企业家，但是现在，具有讽刺意味的是，随着科技逐步接管最人性化、最本质的角色之外的所有工作，这种趋势正在发生逆转。我们想进一步了解的是，男性和女性之间的技能差异源自何处，这种差异是否会消失，差异对于组织而言意味着什么（比我们能想到的要多），男性是不是注定无关紧要？

第一步是面对热点问题，男女间的差异是先天存在的还是后天习得的，是生来如此还是社会环境强加的？这很简单——显然二者都有，这意味着至少某些差异是与生俱来的。如第三章提到的，人生来就有某种倾向性的观点在20世纪已经不再受欢迎，但是现在，似乎有说服力极强的证据表明，人的天性的确存在，而且还有性别差异。

举一个与我们的话题相关的例子，为什么小男孩似乎对机械更感兴趣，而小女孩似乎对人际关系更感兴趣？研究人员观察了一岁的孩子，发现小男孩喜欢看有小汽车的视频胜过有人脸的视频，小女孩更喜欢看有人脸的视频。这一发现并不能令所有人满意，有人说，即便在一岁这样幼小的年龄，同化作用也能够解释男女性别差异。但实际上，在此之前，研究人员观察过出生一天的新生儿，男婴盯着机械汽车看的时间比看人脸的时间更长，女婴盯着人脸看的时间更长，这很难说是受同化的影响了。就此而言，如果在婴儿出生前就测量其体内的睾丸素，完全有可能预测它长到一岁时进行目光交流的数量，胎儿期的睾丸素水平越低，意味着目光交流越多。这类证据和其他证据都清楚地表明，我们关心的性别差异是天生就有的。

共情者完胜系统思考者

剑桥大学研究型心理学家西蒙·巴伦–科恩提出，男性和女性的大脑最大的区别是，男性的大脑是“系统化”（systemizing）的，女性是“共情性”（empathizing）的。系统化意味着寻找支配任何一个系统——割草机的发动机、天气、软件以及高尔夫球挥杆动作——的规则，共情性意味着了解他人的精神状态，并做出恰当的情感或情绪回应。系统化和共情性在很多方面可以说是“几乎完全相反的”。系统化是“理解并预测受规则支配的无生命宇宙”的最佳方式，而共情性是理解并预测社会性世界的最佳方式。

哪种大脑更适合一个重视人际交往技能的世界，答案是显而易见的。男性很苦恼地发现，巴伦–科恩有大量证据来支持他的模型。以下是几个最重要的证据。

• 自一岁起，女孩就更有可能对他人的不幸表示同情（用悲伤的表情、同情的声音以及安慰）。长到3岁，女孩比男孩更善于洞察他人的思想和意图，而且永远不会丧失这个优势。

• 女性不仅比男性更善于读懂眼神，总体上，在非言语交际方面更擅长，例如，听懂话语声调的含义和读懂面部表情。

• 女性比男性更看重互动关系，男性比女性更看重权力和竞争。

• 同理心障碍，如病态人格障碍，在男性中间更为普遍。“谋杀”被巴伦–科恩讽刺性地称为“缺乏同理心的极端例子”，当然，绝大多数情况下谋杀也是男性煽动的。

• 女孩比男孩说话更具有合作性和协调性，女孩比男孩维持谈话的时间更长。

• 女孩比男孩更关心公平，男孩比女孩分享的要少。

证据还有很多。读到这里，男性恐怕已经开始冒汗了。虽然，我憎恨雪上加霜，但是，除了女性在一个越来越重视同理心、合作和关系的经济体中占有相当大的优势这点之外，男性还有一个伤心难过的理由：男性不仅会在竞争中输给女性，而且极有可能还会输给科技。

看起来这很奇怪，因为通常科技对男性的吸引力更大，而且通常是男性对科技进步的贡献更大。当然，计算机领域有一些不为人知的女性先锋人物，如爱达·勒芙蕾丝、格蕾斯·哈珀、让·詹宁斯，这些人最近才开始受到应有的关注。但是，不可否认，计算机行业基本上是男人主宰的世界，世界各地的公司、学校以及政府都在努力改变这一局面。然而，一个惊人的新趋势是，对于男性而言，科技进步正在变成一个问题。

这是因为，在系统化—共情性模型中，系统化恰恰是被计算机所接管的部分。想弄清楚发动机、天气或者高尔夫球挥杆动作的工作原理？男性天生就关注这类问题，但是在一个传感器遍布、信息处理能力更强的社会里，计算机对这些系统以及几乎所有其他系统的分析比人更快、更好。是的，包括你打高尔夫球时的挥杆动作也一样。多年前已经出现了连接在高尔夫球杆上、能够为计算机传送球员挥杆动作分析数据的传感器，而且在不断地改进。至于我们生活中最重要的一些系统——计算机系统——也越来越多地被计算机自身创造出来。

显然，随着信息科技的不断发展，世界需要更多的计算机工程师，但是，正如我们在前面看到的，关键的问题不是工作数量，而是高价值工作的数量。计算机编码已经商业化，学校给年仅5岁的孩子都开设这样的课程。计算机编码如今堪比写作——现代经济体中每个人都必须具备基本的写作水平，但是，这个世界并不需要多少人以写作为生。然而，编码或者至少知道它的工作原理，已经成为其他领域中工作人士必须具备的技能。这里的重点是，科技正在以新的方式改变世界，男性与生俱来的分析性特征将不再是他们的优势，虽然自从人类这一物种出现以来，男性一直以此为优势。

扫视完胜聚焦

正所谓祸不单行，男性还将面临另外一个问题。正当男性在经济体发展中从事高价值工作的能力受到多重力量挑战之际，好几个女性特征的价值却在不断增长——至少是女性已经表现出的比男性更强的特征，其原因已不仅是我们已经分析过的那些。

其中一个重要原因，莎莉·海格森（Sally Helgesen）在1990年出版的预言性著作《女性的优势》（The Female Advantage ）中有明确论述。海格森基于自己对女性CEO的研究和前人对男性CEO的研究得出结论，女性领导的工作观有别于男性领导，女性领导的工作观“包含了一种社会视野——她们把工作决策与其对家庭角色、美国教育体系、环境，甚至世界和平的广泛影响联系起来”。当时是1990年，她所描述的恰恰是自那以后世界各国社会对领导人的期盼。虽然，许多造福于社会或者地球的公司是由男性领导的，但是，似乎女性领导在这条道路上比男性领导走得更快、更远，这就是她们的优势。

这一现象反映出男性和女性的一个更为常见的区别：通常女性比男性的视野更开阔。从字面意思讲，这句话是正确的：女性的周边视觉（peripheral vision）比男性的要广阔，男性的视觉聚焦面窄、距离远。这或许是从人类早期就已开始的进化性适应，那时候男人捕猎，女人要扫视广阔的土地，寻找可以食用的植物，同时时刻留意孩子的行踪。而且，从隐喻意义上讲，差异同样存在：大脑成像表明，女性的注意力可以同时关注不同的事物，相比之下，男性只能注意为数不多的几样事物。

只有完美的人才兼具两种能力，但是，在当今快速发展变化的商业环境中，宽幅扫视的优势显而易见，它可以注意到被聚焦型观察者忽略的事物，因为聚焦型观察者往往纠结于某些已经发生的事件。令人吃惊的是，金融危机发生前的两个最惊世骇俗的警告是由女性发出的。梅雷迪思·威特尼是一名金融分析师，早在注重传统分析方法的分析师仍持乐观态度之际，她就预言雷曼兄弟、美林证券、花旗集团、美国银行将深陷困境。她的视野比别人广，发现了其他人没有看到的。希拉·贝尔是前任联邦存款保险公司主席，在美国的贷款业务依然强势之时，她公开向调控机构发出可能发生次贷危机的警告，但是无人理会。她同样看得比别人宽阔，能够洞察危机爆发的新途径。

这种视野是每个公司都渴望的，尤其是在任何商业活动都可能被颠覆的时代里，颠覆者不再是传统的竞争对手。公司经理往往把注意力放在了传统的竞争对手，但出其不意地受到新创业公司的打击。即使一个被颠覆的公司能够改变商业模式并存活下来，新模式的存续时间也不如旧模式长。这就是公司越来越需要善用永久临时运营模式（permanently temporary mode）的领导，但在大部分组织中，这是一种极其令人不安的情形。然而，根据海格森在不同环境中的观察，女性似乎能够轻松应对这种情形。她指出，玛格丽特·撒切尔声称从未为自己制定过长期目标，“而是当机遇来临时抓住它，并尽可能地利用它”。在海格森的研究中，好几位女性做过类似描述。她引用了其中一名女性的话，“我不制订五年计划——我只是尽力把工作做到最好，相信一定能够实现自己应该实现的目标。我知道，这听起来有点含糊，但是确实很奏效”。她们是在谈论自己的成功事业，但道理却可以推而广之。在科技转瞬间就能带来企业转型的时代，一个获胜策略是找寻机会并最佳利用机会，而不是制订和追逐多年才能实现的计划。

两种消除女性优势的方法

在发展变化的经济体中，女性的社会敏感性优势使她们在高价值工作的竞争中处于领先地位，她们的优势根基深厚，似乎真的是天生的。然而，这些优势可以用几种方法完全被消除，被消除的原因恰恰反映出这种优势为女性所特有。

消除女性社会敏感性优势的最快捷简便的方法是给她们注入小剂量的睾丸素，这至少对部分女性有用。这样做，可以使一些女性识别他人面部表情的能力降低，减少她们在交流过程中对他人的模仿，这是一种有助于建立联系、巩固关系的无意识肢体语言信号。在一项实验中，一点点睾丸素几乎毁掉了RME测试所能测出的女性同理心。在实验过程中，研究人员还得到了另一个重大发现。

人们早已知道，睾丸素影响大脑的方式有两种：出生前，它影响大脑的组织方式，这取决于胎儿得到的睾丸素数量；出生后，尤其是从青少年时期开始，体内分泌的睾丸素开始影响大脑每时每刻的运转。不论男女，在胎儿发育期都会得到睾丸素，显然男孩得到的比女孩的多，但是，同一性别的胎儿得到的具体数量各不相同。而且，在出生后的成长过程中，身体还会分泌睾丸素，男性分泌的比女性多。大量已有研究表明，睾丸素对社会行为的影响很大。不管是男孩还是女孩，胎儿时期的睾丸素水平高，不仅意味着孩子在一岁时的目光接触少，而且意味着4岁时的社会理解能力弱，6~8岁时的社交智力较低，这指的是按照RME测试和其他测试测量的社交智力。也就是说，睾丸素影响大脑的第一种方式是出生前对大脑结构的影响，似乎它预先设置了大脑功能，使其社交能力较弱。

研究人员给女性注射的小量睾丸素的效力短暂，目的是调查睾丸素影响大脑的第二种方式——在不同时刻激活不同的大脑活动过程。此外，他们还测量了研究对象在出生前获得的睾丸素数量。（他们通过对每个人的食指和无名指的测量得出结果，与食指的长度相比，无名指越长，出生前获得的睾丸素越多。）结果，虽然注射睾丸素可以消除女性识别他人动机、意图、思想以及情感的能力，但是，这仅仅对出生前获得睾丸素数量大的女性起作用。其作用之大，以至影响了整个小组的数据。在出生前获得睾丸素数量较少的女性，注射睾丸素根本没有任何作用，不会影响其同理心的能力。

因此，严重的同理心障碍显然是分两步形成的，通常是出生前大脑获得大量睾丸素和出生后日常生活中过量激素分泌的结果。一般情况下，除了实验环境下，只有男性会二者兼具。这些发现进一步证实男性的劣势似乎是永恒不变的。

然而，女性在社交能力方面的优势，还可以用其他与真实生活环境相联系的方法消除。你或许还记得那个引人注目的实验研究结果——团队中女性越多，集体智力越高。结果公布之后，一些研究人员想到一个很聪明的办法对实验设计做了变动。同样是测试团队的集体智力，但是，这一次他们要求一部分团队选出一名领导人，在完成团队任务的过程中，领导人保持不变，也就是说，团队领导人固定不变。而对于另外一部分团队，他们的要求是选出一名领导人，但是随后会有竞选机会，所以，团队成员在完成任务的过程中，可能会竞争领导人的职位。

研究结果惊人。在第一类团队中，因为有稳定的层级，所以结果依然是女性越多，团队越智慧。但是在第二类团队中，因为成员之间存在竞争，女性的优势就消失了，彻底地消失。不论所有成员是女性，还是男性，抑或是男女混合，这些团队的集体智力是完全相同的，而且远远低于全体成员都是女性且层级稳定的团队。为职位而竞争会戕害团队效率，毁掉女性带给团队的优势，这与团队中的男女比例无关。

原因似乎很简单：女性的社会敏感性通过两种关键的方式，促使团队成员高效合作。其一，它有助于激发更多的思想。因为女性比男性更愿意平等对话，对他人的说话意愿更敏感，女性团队中每个人都会有贡献。其二，集体讨论时，女性更善于感知他人对每个观点的感受，所以，女性团队可以准确地判断团队对所有选项做出的集体决断。

更多的思想和更好的判断构成了团队的效率。但是，当团队成员为地位竞争的时候，女性的优势，至少是创造集体智力的优势，就消失了。当有人试图占据主宰位置时，实现话轮交替、建立人际关系的肢体语言、表示赞同或不赞同的细微语音提示都将成为不利的因素。因此，在真实环境中，团队动机至关重要。虽然，女性可以提高团队效率是千真万确的，但是，能否实现还取决于团队成员是否有想方设法胜过队友的动机。固有的力量，可在糟糕的管理下继续幸存。

经验如何保持赛场的平衡

地位竞争造成的不良后果提示我们，内在倾向固然强大，却不是故事的全部。社会经验同样可以改变人的社会能力和合作行为，不论男女，不分好坏。例如，已有经验可以增强或降低人的合作性。在大家庭里长大的人，成年后更具有“亲社会性”，亲社会的人在交往中追求平等，尽力实现自己和他人的效益最大化。他们与人合作更多，是高效的合作者。他们的价值在发展变化的经济体中不断增长，而且，重要的是不论是男性还是女性，能否成为这种高效的合作者，都受到家庭规模的影响。

经验与内在倾向相互作用。研究人员除了发现家庭规模对亲社会行为有影响，还发现姐妹的数量尤其重要：一个人的姐妹越多，亲社会性就越强。为什么？没有人能够给出一个清晰的解释，但是，这似乎与姐妹的本性有关。研究人员进一步发现，亲社会行为随着年龄的增长而增长，其原因可能是经验与基因的结合。以前的大量研究表明，人在童年时期和刚成年的时期里会变得越来乐于合作。现在的研究发现，人的这种发展趋势会一直持续到80多岁。或许，这是因为随着年龄的增长，人们意识到亲社会行为对他们有好处；或许，随着年龄的增长，男性和女性体内的睾丸素水平下降了；也或许，以上两个原因都有，并且还有其他原因。

经验可以改变社会能力，这毫不奇怪，但它带来的更广泛影响却令人惊讶。在第四章我们看到，人的同理心普遍在减少，至少在美国如此。有关亲社会性倾向的研究——显然与同理心相关——为此提供了更广泛的证据。我们看到，大家庭里出生的孩子通常亲社会性比较强，而世界各地的家庭规模都在缩小。同样，有一篇论文写道，大量研究表明，在“集体主义观念、个人亲近感和相互依赖性强”的环境中长大的孩子，更具有合作性和协调性。这种环境大多是乡村或小城镇，随着世界各地越来越多的人口向城市流动，在亲社会环境中长大的人很少了。正当组织追求更高效的团队之际，更大规模的社会力量却使潜在的高效团队成员数量不断缩水。不断增长的需求与持续减少的供应相加，这就是高价值的秘诀。

不要认为女性有了非凡的先天能力，就一定能够捕获这种价值。生活经历造成的差异会平衡赛场实力，可能会削弱女性的部分能力，而提升男性的部分能力，男女的先天倾向并没有明显的划分界限。系统化男性大脑和共情性女性大脑之划分是由巴伦–科恩提出的，他强调，所有正常的大脑两种特征兼具，区别在于，男性更多地向系统化思维倾斜，女性大多向共情性思维倾斜。这意味着，正如他所说，“有些女性具有男性化思维，而有些男性具有女性思维，或者是某些方面”。

因此，随着科技的进步，人际交往以及与之相关技能的价值得以提升，但若说当今世界是一个女性的世界，这种说法有些道理，却不完全正确。更为准确的结论是：当今世界正在渐渐变成女性的世界。不论是对男性还是女性，一旦拥有女性所显示出的优于男性的那些先天特质、倾向以及能力，都将价值非凡。总体而言，这对女性非常有利，对男性则不是很有利。同时，发展变化的经济给男性和女性都带来了广泛的机遇，这是对一向有利于男性的经济世界的一种平衡。如今，男性和女性都能大展宏图，前提是各自获得自己欠缺的能力。在一个越来越有利于高科技素养和高度社会敏感性相结合的世界中，胜利者将是具有共情性的男性和具有系统化思维的女性。

但是，还有一个问题。尽管我们的确可以通过学习自己所欠缺的技能而大展宏图，但是要学习这些技能是否容易呢？我们已经听到太多先天硬件、根植于人性深处的特质的说法，以至于会情不自禁地怀疑自己是否具有掌控这些技能的能力。科技正在逐步接管越来越多的目前由人类来完成的工作，其速度之快，史无前例，我们是否真的能把自己打造成擅长未来社会中高价值工作的人？这是一个有待探讨的大问题，下面我们来进行讨论。

第十一章

在人性领域取得胜利

有人深爱重视深层人际交往的世界，有人则不然。无论怎样，人人都需要而且能够更好地与人交往。

西南航空公司曾经雇用过一位高级别的员工，负责信息技术业务，然而不久，公司就开始怀疑招错了人。他上班大约一周后，公司的人力资源主管询问他工作情况如何。

“这儿的人很奇怪，”他回答，“都想和我在走道里说话！他们问我每天过得怎么样，他们是真的想知道！而我只想回到我的小隔间里工作。”

一个想要独自待在隔间里的IT人员并不让人感到奇怪，实际上还很有代表性。但是，这对于西南航空公司却是个大问题。

西南航空公司在世界上最悲惨的行业里取得了成功，它的三个最大的竞争对手——美国航空公司、达美航空公司和美国联合航空公司——都曾有过破产经历，而且有的公司破产次数不止一次。然而，西南航空公司在创办以来的40多年里一直盈利。公司经理始终明白，公司之所以能成功是因为它理解公司内部、外部人际交往的价值。坐飞机并非一个令人着迷的体验，至少表面上不是，所以，员工打动顾客的能力——幽默、活力、慷慨大方，对于价值创造起着至关重要的作用。该航空公司既不给乘客分配座位，也不供餐，更不为乘客提供本公司航班与其他航空公司航班之间的行李中转。但是，当你面对的是心情愉悦的员工，这一切都不是问题了。工作不是在公园散步，对于在幕后密切配合的员工而言，自己所在的公司和其他航空公司一样面临着激烈竞争，同事之间相互问候、讲笑话是给每一个人加油的重要方式。

因此，一个对人际交往不感兴趣的员工就是个麻烦，他会对身边的人产生直接的消极影响，这很糟糕，更为糟糕的是这种影响还会传播，即便不传播，这依然是个问题。公司文化是如此多的人想来公司工作的一个重要原因，甚至是主要原因。这正是为什么公司只有3000个岗位空缺，却收到10万份申请的原因。如果一名新招聘的年轻人第一天上班就碰到那位IT人员，他会认为西南航空公司的文化不是他想象中的那样，他会不开心，可能会感到愤懑，还会把自己的情绪说出去。

所以，西南航空公司的管理层决定，不论这位IT人士的资质多么优秀，必须走人，他很快被解雇了。

这个故事是参与此事的人力资源主管给我讲的，反映了我们正在迈进的世界中的几个重要现实。在一个把成功建立在人际交往技能基础上的公司里，人际交往技能的价值至少和专利、经济规模或者制定其他策略所依赖的资产价值相当。即使是宣称非常重视人际交往能力的公司，也不会把人际交往技能和传统资产同等对待，它们认为拥有这些技能是好事，但并不是必不可少。但是，它们的确必不可少。当它们成为公司策略的核心时，正如所有类型的公司中正在发生的那样，只要威胁到策略，哪怕是一个人都嫌多，绝不能容忍。

这个故事揭示了一个有关人性的重要发现：在人际交往技能正在成为价值创造关键因素的社会中，同为人类，但并不是所有人都擅长人际交往。

不要在一起浪费时间

对于大多数人而言，是否擅长人际交往具有偶然性。首先，这是天生的技能，男性的Y染色体和出生前的睾丸素水平（不论男女）影响社交能力。其次，在人能控制的领域中，具有很大的偶然性。家庭规模、姐妹数量、被抚养的方式都会影响一个人未来与他人的交往方式。人的成长在一定程度上完全是随机的，而非刻意安排。心理学研究人员发现，“如果孩子的家长对他的基本需求非常关心，孩子就可能有信任和安全感，由此形成亲社会行为”。但是，这些家长并非有意识地努力把孩子培养成乐于配合、善于协作的人，他们仅仅是为了当出色的家长、细心的家长而已。一般情况下，童年时代结束后，我们就不会遇到刻意培养我们社交能力的人，而我们自己也不会刻意去改进。其结果是，谁拥有或不具备这些超级重要的技能，几乎就像掷骰子一样，完全是偶然的。

这种情形已经开始改变，而且必须改变。当个人和组织发现社会在转型时，他们开始探寻有意识地、有效地培养社交能力的方法。目前，在这方面做得最多的是美国军方，我们已经看到了军方的努力。此外，一些意识到财富来源的公司正在用创新性的方法培养员工的社交能力。公司的努力大多处在初级阶段，而军方只允许把所做的工作中的一部分公之于众。然而，很明显的是，改进社交能力的机会遍地皆是。

具有启发意义的是，走在潮流最前面的是著名的商学院，它们做出了积极的回应，从根本上进行课程改革。它们强烈希望培养出能够在未来经济体中获得成功的毕业生，所以逐步改变传统的课程教学，如金融学、经济学以及会计学——这些已经被商业化的知识，开始让学生亲身体验个人交往活动。“我们正在改变学生的交往方式，”斯坦福商学院院长加斯·塞隆纳（Garth Saloner）告诉我，“从学生上一年级就开始了。”从一年级开始就要求学生组成小规模的团队，练习和真实模拟在高压力的商业环境中工作，然后，采用军队使用的行动后检视方法，对学生的行为进行分析。第一年的学习，以一项长达一天的评价活动而告终，评价活动要求学生团队和有经验的校友扮演的董事会展开高风险的交往。团队事先被告知评价任务是什么，“但总是会有一些突如其来的难题扔给他们”，塞隆纳说。随后，学生们从校友和学院教师那里得到详细的行为评价结果，包括听力理解、口头表达、对肢体语言的关注等方面。

哈佛商学院同样让一年级的学生参加基于团队的模拟和练习，然后，迫使他们进入真实的社会。每个团队选择新兴市场上的一个公司——例如，中国的联想公司或者越南资本银行，参与公司提出的一个真实项目，例如，开发一种新的金融服务，以吸引那些从没有开过银行账户的人，或者开辟一条新的家庭用户线。在校园里设计好方案后，团队于1月份进入市场，花费8天的时间进行市场研究，然后，向公司最高管理层报告他们的建议。

学生返校以后，他们的工作不仅强度增加了，而且更加个性化了。根据学校要求，每个团队在10周内，用学校提供的3000美元启动金创办一个自己的公司，一个真正的公司。每年有150个团队，就会创办150个有限责任公司，产生150个商业构想，包括男士优质内衣、为语言辅导教师和世界各地的学生提供联系服务、莎丽 [1] 租赁服务以及其他五花八门的构想。学生在模拟市场上购买和销售各种商业“股票”，让每个人看到局外人对商业构想的评价如何。如尼汀·诺瑞亚（Nitin Nohria）院长所说，更为重要的是，学生必须面对人性的现实，“团队成员的技能和动机各不相同，买家的可靠性因人而异，顾客不会按照别人的意愿去购物，而是有自己的购物想法”。这与课堂中学习资本资产定价模型相去甚远。

能够上哈佛商学院或斯坦福商学院的人没有多少，但是，每个人都可以从这些学院重新安排学习时间的方式中吸取经验。对于商学院的学生而言，学习资本资产定价模型依然很重要，这一点没错，但是，继续待在教室里学习模型，对他们已经没什么意义。因为，虽然他们在教室里相互间的物理距离很近，却几乎没有什么交往。

与课堂学习相比，在线学习基本概念不仅速度快得多，而且效率也高出很多。例如，美国国防部高级研究计划局为美国海军研发了一种软件，用来教学生修理船载信息系统。这是一个没有人文要素的经典知识性任务。课堂学习课程需要16周时间，而使用软件学习的学生仅仅花了两周时间就开始学习其他内容了。他们的学习速度远远超过了课堂中学习的学生，而且获得的技能水平相当于课堂中培训12年的学生水平。

或者，我们再考虑一下2011年斯坦福大学教授塞巴斯蒂安·特伦把他的一门关于人工智能的研究生课程公开挂在网上，从而开启了大规模公开式在线课程（MOOCs，慕课）时代以后所发生的一切。同样，慕课主要是技术性的，不含多少人文要素，测试可以由计算机评分。令特伦吃惊的是，竟然有190个国家的16万名学生注册了该课程。更让人吃惊的是，期末考试成绩出来后，排名在前的400名学生全部是在线学习的，他们的成绩优于在课堂上修读该课程的斯坦福大学精英。

因此，为什么要把宝贵的课堂时间——为什么我们要和其他人一起消耗时间——花在那些既不需要面对面聚集，又可以通过其他方式做得更快、更好的任务上？那都是在浪费机会，这就是为什么学校把基础知识教学转移到网络上的原因。学生们在线学习教学材料的效率更高，而且在必要的时候可以得到教授的帮助。节省下来的时间可以用来和他人交流，提高人际交往技能。人际交往技能已经取代了基础知识，成为获取成功的基础。

我们可以把商学院的经验总结为：如果独自工作效果更好，就不要和其他人一起耗费时间。但是，还有更为有用的表达方式：如果你花时间和其他人在一起，就要最大限度地利用它。聚集在教室里学习公司财务知识，已经不能实现个人时间效益的最大化。在公司里，如果开会时大家都不聆听或鼓励他人，不去感知他人没有表达出来的思想和情感，不愿表达个人想法或不与他人进行深层次的交流，那么大家根本无法充分利用机会。家人和朋友聚会也一样，甚至会更糟糕，因为我们往往被电子设备所干扰，常常会身在曹营心在汉，所以并没有完全在一起。正如雪莉·特克所写的那样，“结果是，人们不确定相互之间的距离拉近了还是变远了”。在商业环境中，不能充分利用聚在一起的时间，实际上就是在浪费时间，在丧失竞争力。在个人交往环境中，那些对我们很重要的人，我们正在逐渐失去联系。不论在哪种环境中，我们的人际交往技能都在弱化，而此时恰恰是应该加强它的时候。用极不科学的语言说，我们在让自己的灵魂挨饿。

信息科技可以施以援手，信不信由你

你或许已经注意到，在讨论我们必须重新思考时间分配方式的时候，出现了一个具有讽刺意味的现象。不断发展的科技是我们必须提高社会能力的根源，但是，恰恰还是科技使我们能够有更多时间去提高社会能力，如果我们愿意的话。假如现在我们能够运用信息科技在几周内掌握基础知识，而不是花费几个月或几年，我们就可以像商学院的学生那样花更多时间发展人际交往能力。它提示我们，科技可以创造一个威胁到上百万人工作的世界，也可以帮助我们在这个世界中获得成功。事实上，它的实现方式比我们所看到的更直接。

结果表明——请注意这里的讽刺性警告——在某些时候，信息科技可以比亲身经历更富有成效地帮助我们获得人际交往技能。这一论点的大部分证据来自军队，至于其可行性如何，在圣迭戈的训练中已初露端倪。

在陆军和海军训练中，士兵分组完成的一项重要任务是尽可能快地“扫清屋内障碍”——进入房间清除屋内的危险，射击所有坏人，还要避免伤及好人。任务的主要目标是速度，但是错误的代价显然极高，所以团队的默契配合至关重要。惯常的训练方法是派遣一个四人小组反复进入一个高度仿真的场景，被称作是“射击室”，在那里，用真正的武器射击模拟弹药——不会致死却能致伤的肥皂子弹。这就是21世纪最初几年圣迭戈的教官采用的陆军和海军士兵的训练方法。

他们用数字方式创造一个训练场，以便在计算机上进行追踪分析。参训士兵见到真实的房间之前，可以在个人计算机屏幕上环视屋子及其周边地区，无须采取任何行动，只是观察。然后，士兵被编成小组，进入房间扫清障碍，他们所用的时间要与另一个小组所用的时间进行比较（那个小组没有观察虚拟房间及其周边环境），时间更短（这是训练的目标），意味着小组成员的互动更好。

你或许会希望没有观察虚拟房间的小组多进一次射击室，速度就能快一点。但是，提前10分钟观察了虚拟房间的小组第一次进行演练，速度就比其他小组第五次演练的速度还快，也就是说，观察了虚拟房间小组的成员相互间互动更好。那些通过大屏幕投影观察虚拟房间的小组，速度比用个人计算机屏幕的小组还要快。10分钟的软件训练能够提高小组的互动，效果比花费几个小时进行真实训练更好。另一个好处是，首次运用软件进行观察的参训士兵，在首次进入房间时，其心率和其他参训士兵第四次演练时的一样低。

这些结果让所有人感到吃惊，其他更早的训练研究结果同样惊人。有一种专门为军队设计的展示性软件，叫作“像指挥官一样思考”，它展示了7张复杂、模糊的战场图片，要求军官解救某个被包围的部队，然后让他们从敌军指挥官可能采取的行动角度，判断最关键的信息是什么。还有其他一些诸如此类的培训活动。这是在培养同理心——识别敌军指挥官脑子里在想什么。又一次，结果惊人。从未被派遣到伊拉克去的军官，在运用软件判断关键信息方面，包括与敌人想法有关的信息判断，比那些曾被派遣到伊拉克但却从未用过软件的军官表现好一倍。

下一步，运用软件在仿真的虚拟环境中进行小组训练。先是用一个名叫“达尔沃思伏击”（Darwars Ambush）的软件（名字有点古怪，主要为反映出软件由美国国防部高级研究计划局开发），帮助正在奔赴伊拉克战场的美军部队，应对伊拉克出现的越来越多的致命伏击。这是一个多人模式软件，它要求受训者想象敌人采取了哪些行动，然后，共同研究如何避免伤亡，完成任务。这个软件在陆军、海军中得到广泛应用。

软件并不能让受训者真正面对可能在伊拉克或阿富汗遇到的当地人，真实的战场上，与他们的交往几乎是生死攸关。士兵可以在国家训练中心进行高度真实的模拟训练，但是，美国军方不可能把所有士兵送到中心训练。于是，军方研发了一个名叫“伊拉克语言与文化战术教练”的软件，还有一个阿富汗版本。受训者学习基础的阿拉伯语（或普什图语），然后在逼真的场景中遇到年长的村民、士兵、儿童、家长以及不明身份人的数字形象。

有些计算机游戏的名称是“第一人称射击者”，而“伊拉克语言与文化战术教练”软件可以被叫作“第一人称说话人”，因为美国士兵只能说话，不能开枪射击。该软件将美国士兵置于非常棘手的境地，例如平定骚乱的人群，在这种情况下，说话——在恰当的时间对合适的人说正确的话——是唯一的问题解决方式。屏幕底部有一个“信任计量表”，可以评估受训者的表现。那么，这个软件的有效性如何？一名从伊拉克驻军部队回来的测试员告诉研发人员，“我用软件在一天之内学到的东西，比我在整个驻伊拉克期间学到的还要多”。

随着研发者经验的积累和科技的进步，这类软件在不断完善。例如，它们很快就可以理解士兵作为初学者说出的阿拉伯语或普什图语，场景也变得更加逼真，“达尔沃思伏击”甚至可以让士兵根据所遇到的新情境设定场景。

软件给士兵带来的实际变化无法准确测量，因为“我们不想回到战争中，而且在没有训练的情况下回去”，拉尔夫·查塔姆这样说。我们在第五章中提到过，他是美国国防部高级研究计划局项目管理人员，开发了“达尔沃思伏击”和“伊拉克语言与文化战术教练”。他的结论是：“我确信‘达尔沃思伏击’和‘伊拉克语言与文化战术教练’挽救了生命，但是，我不知道它们挽救的是谁的生命。”

接下来的2011年，美国国防部高级研究计划局力图取得更大的超越。它的目的不仅仅是教授特定的语言和文化，而是通过研究“社会交往科学和人类动力学”（这是美国国防部高级研究计划局的官方表述），找到对任何文化或语言、在任何时间或地点都适用的万能人际关系钥匙。该程序被称作“战略社会互动模块”，并且很快就以“优秀陌生人”（Good Stranger）这个非正式的名称而闻名了。它可以训练服务人员如何“在不熟悉的社会环境中（不论什么地方）与陌生人接触和交往”，训练他们如何“修复社交失误，缓和冲突，整合策略”，如何掌控交往活动推进任务。美国国防部高级研究计划局发现，实现这些目标的方法只有一种，就是深入人际关系的核心，获得对它的全面理解。这个宏伟的目标不亚于“识别与编纂成功的社会交往技能的构成要素”。

显然那是一个高层命令，也许级别太高，我多次尝试进一步了解该项目，都被美国国防部高级研究计划局拒绝了，直到2015年，情形一直如此。但是，这让我们再次认识到一个重要的问题，“优秀陌生人”的目标不仅是美国军方的合理目标，而且是现代经济中每个人的目标。美国国防部高级研究计划局想要知道的，是我们所有人都需要知道的。

公司如何培养高价值技能

公司是否需要和军队一样，努力培养员工的社会交往技能？上百万流水装配线上的工人如同维护成本很低的机器那样干着重复性工作的时代早已过去了，然而还会有人说，对于某些成功的公司，个人交往并没有多重要。想一想谷歌公司——世界上最有价值的公司之一，我们看到公司费尽心思为员工相互交谈创造环境，当然，其员工的社交技能是否娴熟却是另一回事。公司首先是以重视智力而闻名，曾有一度，公司只雇用从精英学校毕业的、SAT（学术能力评估测试）成绩几近完美或绝对完美的学生。在员工招聘面试中，求职者被问及的问题包括：清洗西雅图所有窗户该收多少钱，一辆校车上可以装多少个高尔夫球。这些问题没有正确答案，面试官只想看看求职者思考问题的方式。

但实际上，即便在谷歌公司，人际交往技能也同样重要，谷歌不再只招聘顶级学校的毕业生或成绩优异的人。根据公司执行董事长埃里克·施密特（Eric Schmidt）的报告，公司要求求职者——不论申请什么工作——描述“他如何在不同的环境中发挥作用，调动团队成员”。公司还对每个求职者的“协作性”很感兴趣。你依然得很聪明，但是，如果不精于人际交往，再聪明你也得不到在谷歌公司工作的机会。

而且，如果你成为1%的成功求职者，谷歌公司会通过第九章中描述的策略，如根据精准测量结果安排的午餐排队、餐厅摆放长条桌等，确保你和同事之间的交往。公司还可能应用军方使用的工具，进一步提高你的人际交往技能。谷歌开发了一种基于云计算的手机游戏，帮助团队成员更好地合作，首先是从了解自己和团队成员的练习开始（你有娴熟的人际交往技能，而且富有同情心，作为老师，你吸引了很多人……）。基于游戏的课程时间不等，在一个月到一年之间。游戏是中佛罗里达大学的模拟与训练研究所发明的，研究所发明过很多军用模拟技术，例如用于海军陆战队训练的“战斗猎人”应用程序。你可能已经猜到，游戏包含了人际交往技能训练。一名海军士兵说，训练“帮助我如何从敌人的角度思考和制订计划”。识别他人的想法并且做出恰当反应——这又是同理心。

越来越多的公司意识到，看似不可言传、难以驾驭、不可教授的深层人际交往实际上是可控的，军方早已认识到这一点，管理者的思想观念是实现训练目标的最大障碍。只有领导者认识到这些技能是竞争力的关键，认识到应该采用新颖的训练方式，并且认识到对训练成效的检验远没有评价运行效率那样简单，公司才能有所改进。如果公司能够克服扼杀任何管理创新之举的障碍，就能获得发展机会。下面这些例子是一些居于领先地位的公司的做法：

• 雅芳、劳氏等公司利用计算机模拟训练面对顾客的员工，其价值在于高度的重复性和信息反馈，受训人员可以快速体验不同情境，因此，他们在面对真实客户之前，已经有面对虚拟顾客犯50次错误的经历了。

• 真实模拟和练习更为复杂、更为先进，但目前应用的还不够广泛。例如，日本的优衣库、墨西哥的萨利纳斯集团、泰国的正大集团，这些价值数十亿美元资产的企业管理人员采用一种迫使自己了解特定团队内部关系的技巧。团队成员参加一项刻意设计的活动，例如，带领蒙着眼睛的队员穿越障碍训练场，还要遵守严格的规定。然后，团队成员必须正视自己在人际交流、应对冲突、善解人意、启发思想等方面的表现，找到办法修正需要改进的行为。这个技巧是密歇根大学的诺埃尔·伊池发明的，只要团队严格遵循其多步骤的训练过程，就可以有效培养人际交往技能，这比公司老职员不愉快记忆中的老式“闭上眼睛向后仰倒”的练习活动更具体、更有教学合理性。

• 个别公司还进行了高度逼真的模拟训练。例如，一个生物技术公司面临着严重的延期交货、延期装运问题，这是有可能毁灭公司的问题，因为公司生产的是蛋白质和其他必须在实验室种植，并且必须按时送达研究人员的实验室物质。下单较晚的订单会有被取消的风险，公司就会损失客户。所以，在一个空置的建筑物内，公司创造了自己的微型模型，有仿制的车站、停车场、一个运输部门以及完成这些职能的四个团队。团队的目标是规定好的——填写订单、成本、收益、准时情况等等，但是，如何实现目标，没有任何说明。团队在5个小时的时间里模拟了一个季度12周的运营情况。墙上有一个实时的智能仪表，展示出团队决策如何影响公司的财务绩效。

在初次演练中，所有小组都未能达标。实际上，他们的表现和公司准确记录下来的员工表现一样糟糕。开展该项研究和其他研究的人员说，第一次演练的情况总是这样。尽管团队成员被明确告知，演练目的是取得突出的业绩，但大部分成员仍然按照一贯的做法行事，只不过干得更快、更卖力。

在一周后进行的第二次也是最后一次演练中，所有团队的表现改变了。他们不是努力干得更快、更卖力，在不同职能岗位上的人员不再只是聚焦自己的目标。相反，他们开始追求高层次的财务目标，例如公司的收益和利润，而且开始意识到，要实现公司的目标，必须让自己的行动和其他人的行动密切配合起来，所有的团队联合起来重新设计了商店的地板，以缩短产品和信息等运送时间。这一次，每个团队都实现了规定的目标。公司采纳了一个最成功团队的问题解决方案，实际上，它只是比其他团队的方案稍好一点而已，公司面临的延迟交货问题几乎被完全化解。在模拟训练中，工人学会了如何交往，如果在真实生活中，他们很可能就能挽救公司。

几个组织设计了巧妙的方法鼓励沃顿商学院亚当·格兰特所描述的那种“给予者”行为。给予者做有益于别人的事，却不求任何回报，有时毫无获得回报的可能性。例如，在得来速一类的免下车服务站点，你前面那辆车里的人替你支付了买食物的钱，你还未反应过来，他的车就已经开走了。或者，在工作中，你的同事留在办公室，帮你创建与他的工作毫不相干的演示文稿。这种行为非常美好，但是，它怎样才能够在更广的层面上促进社会交往呢？

数字娱乐公司林登实验室（Linden Lab）开发了非常火爆的“第二人生”游戏软件，让我们看看它开发的另一款名为“爱情机器”的软件。正如格兰特所说，科技公司面临一个共同的致命问题，“很多员工的目的是守护自己的时间和信息，而非与同事分享时间和知识”。有了“爱情机器”软件，当某一位同事打破固有模式帮助你时，你可以发给他一条感谢的消息，所有人都能看到这条消息。然后，公众的认可会带来新的激励。一名员工告诉格兰特，该软件能够使“技术发烧友争相成为最乐于助人之人”。

在更普遍的意义上，任何鼓励给予者的事物对组织可能都是有益的，因为给予者更富有同理心，他们“更关心他人的行为，更善解人意”，格兰特这样写道。此外，“爱情机器”软件不仅鼓励大家交往，而且是带着开放、分享的精神交往——这些恰恰是最受重视，也是团队获得最佳绩效的交往形式。

全球各地数十所医学院鼓励或要求学生阅读小说，因为它有助于培养学生的社会交往技能。纽约大学医学院的医学人文学项目报告中有这样的陈述，阅读小说有助于“发展和培养观察、分析、同理心、自我反思等医疗保健业最基本的技能”。当然，受益的不仅是医学院的学生，研究表明，阅读文学小说能够普遍提高读者的同理心。阅读非小说，或者所谓的类型小说（genre fiction）——由丹妮尔·斯蒂尔和詹姆斯·帕特森开创并带来高额销售利润——则不会有这种功能。文学小说人物更复杂，其行为更易受内心驱动，阅读这类小说可以使读者更敏锐地察觉他人的所思所想，这是一种为数不多的通过独自活动提高人际交往技能的方法。

这类研究为人文学专业的学生提供了新的希望，所以他们必定使用这种方法。虽然，我们知道薪酬最高的大学专业几乎全部是工程专业，薪酬最低的主要是人文学和社会科学类专业，然而，在新兴职业领域，人文学所培养的能力恰恰是经济体中越来越受重视的能力。这并不是因为对人文学的理解能够帮助科学技术人员创造出更好、更便利、更吸引人的科技，虽然从同理心角度来说的确应该如此。这是史蒂夫·乔布斯最喜爱的主题之一——他在俄勒冈州波特兰市知名文理学院里德学院接受的教育，这直接影响了苹果产品超凡的外观、质感以及体验。所以，乔布斯给儿子起名为里德。

现在，再来看看，人文学如何为我们提供另外一个优势。与工程学或计算机科学相比，人文学能更好地提高深层的人性技能。对大部分人而言，不论是否直接从事科技工作，这些技能都至关重要。咨询师克里斯蒂安·梅茨伯格和米克尔·拉斯穆森认为，“我们需要更多的人文学专业学生”，他们的理由是，“阅读时，例如大卫·福斯特·华莱士（David Foster Wallace）的作品，你能学会如何走出自己的世界去感受和体验作品中的世界。华莱士笔下错综复杂、敏感细腻、充满社会批判的世界，比任何市场研究图表更好地揭示了20世纪90年代年轻人的生活”，这对于实现真实生活中的追求有直接的益处。他们认为，“一名细心的读者所具备的技巧，恰恰是真实生活中，深入了解中国或阿根廷的汽车、肥皂、电脑消费者所需要的，是理解他人、他人的行为以及环境的硬本领”。雇主急需的技能——批判性思维、有效交流、解决复杂问题的技能，是“人文学教授的最高层次技能”。

正如我们看到的，最有价值的人将会兼具科技知识和通过人文学获得的技能与敏感性，就像乔布斯那样的人，这与20世纪末、21世纪初对科学、技术、工程学、数学课程的推崇形成了鲜明的对比。在未来很长时间里，科学、技术、工程学和数学教育将依然重要，但是，人文学专业的学子们，你们要振作起来。世界没有远离你们，而是正在向你们走来，这正是我引导你们树立的信念。

识别胜利者和失败者

每个人都可以提高在未来发展变化的经济体中最有价值的技能，我们视之为漫长进程中最新的一步，这完全合乎逻辑。几个世纪以来，人们通过学习掌握新经济体中最有回报的新技能而提高生活水平，然而，现在最有价值的技能，即最具人性的交往技能，却不同于以往。学习社会交往中的善解人意不同于学习代数、机床操作以及在博客发表高质量博文，这些技能与我们知道什么相关，甚至在过去不断变化的经济中一直有丰厚回报的所有技能都是如此。然而，随着科技的发展，越来越有价值的技能将与我们是什么样的人相关。

这就意味着，某些人比其他人更容易适应。我们看到，总体上，女性比男性更擅长这些技能，而且，同一性别的人在成人后、未接受训练之前，拥有的人际交往技能也存在很大差异，有些人的交往技能很少，或者根本没有。虽然人人都可以改进，但对于某些人，这非常困难，还有些人可能根本就不想努力。想想西南航空公司的那位IT人员，重要的不是他知道什么，而是他是什么样的人。

对那样的人，生活将越来越艰难。在过去，组织中有他们的一席之地，可能是在工厂或后台的中层岗位，但是，他们所从事的工作正在被科技接管。随着高价值技能的持续变化，组织发现不仅没有工作给那些脱离集体、社交能力差的人干，而且，这些人对企业还有毒害作用，必须开除掉。这正是西南航空公司的决定。克利夫兰医疗中心也有同样的认识（我们在第五章提到过克利夫兰医疗中心在提高员工同理心方面所做的努力）。“让那些不属于这里的员工走人。”负责公司转型的詹姆斯·梅力诺医生说，“一个不支持组织、不卖力完成任务的脱离集体的员工，会对整个部门产生负面影响，工作努力、积极投入的员工会憎恨这样的人出现在身边。”亚当·格兰特给公司的建议与之相似，“把索取者排除出去”。

乔·利曼特始终走在社会大潮的前列。1989年，为了在得克萨斯州奥斯汀市创办一个叫作“三部曲”的软件公司，还是斯坦福大学四年级学生的乔辍学了。他的父亲，美国通用电气公司的一位高管，认为这样做完全是一个“傻子”行为。乔雇用了斯坦福大学、麻省理工学院以及其他顶尖科技学校的毕业生编写软件，为大型公司记录生产出的数以百万计的商品，帮助销售人员为客户合理配置商品、快速报价，这些任务在过去需要花几天或几周时间。“三部曲”得以与福特、IBM、美国电话电报公司（AT&T）以及其他高端客户签约，开始兴旺发达。直到20世纪90年代末期，网络公司热潮出现时，据估计，乔的净资产已经超过10亿美元。他很明智，没有让公司上市，所以在随后的倒闭大潮中，公司虽然受创，但存活了下来。

21世纪最初几年，乔告诉我形势变了，从美国顶尖学校雇用程序编写员已经没有意义了。“普林斯顿大学每年有30名计算机科学专业毕业生。”他告诉我，“在中国，一所名校每年的毕业生有700人，其中，排名前30的毕业生比普林斯顿大学的30名毕业生更优秀。”而且，他们更廉价。“我们在中国开发的软件，质量和数量在逐年提升。”他说。

启示意义很明显。“基础的工程技术会变得越来越没有价值，因为世界上的工程师数量将增长10倍。”他说。当时，他并没有意识到先进的科技以及中国的工程师大潮，使基础的工程技能贬值了。但是，现在他认识到了。“如果美国想走在商品化大潮前列，过去的工程师必须变身为团队领导人。”

这需要一套截然不同的技能。要当一名团队领导人，“你必须学习不同的技能，这些技能无疑是可以训练的，它们是高价值的技能”。2014年，乔这样告诉我。几年前，他开始给美国的编码员讲这些道理，告诉他们必须更新技能，否则将面临失业。有些人做了适应调整，变身为成功的团队领导，其他人不愿意调整，最终只能离开。他们就是这样的人。

乔和他的妻子谈起对两个小女儿的教育问题时，观点存在明显差异。乔认为两个女儿应该学习编码，不是她们因此可以获得竞争优势，而是编码是现代经济体中的基本素养。相反，“我的妻子说，要学如何结交圈子、团队工作和领导力”，也就是人际交往的技能。“我认为，我的女儿有可能无须学习如何开车，我的妻子则坚信，她提到的那些技能是学来的，而且她正在教孩子们这些技能。我的一个女儿不够外向，从4岁起，我妻子就鼓励她与别人交往。”

乔的公司和他女儿，在变化的经济体中可能会有良好的发展。

创造美好的新生活

当今人类价值创造方式的转型，具有历史突然性。大部分人的基本技能和从12000年前农业出现一直到18世纪工业革命黎明时期的人类技能基本相同。在西方国家，向工业化经济的过渡以及与之相伴的技能价值转变持续了一百多年，随后出现的向知识经济的转变，在20世纪大部分时间内完成了。现在，科技向前发展的速度逐年加快，向新的高价值技能，如同理心、协作、创造、引领和建立关系的过渡速度之快，公司、政府、教育系统或者大部分人很难跟得上。形势令人迷失，高价值技能从“你知道什么”变成了“你是什么样的人”，这种价值观念根本属性的转换更是如此。

经历了几千年的经济发展，我们一直从外部寻找需要的新技能——从长者、学校、培训员以及雇主等拥有我们所需的知识、能够教授我们的人那里寻找。现在必须审视内心，因为这才是我们寻找所需的技能要素的地方。对于某些人，发展这些技能并不容易，而且，对所有人来说，可能将变得越来越困难。因为随着这些技能越来越有价值，标准将会提升，即便本身就很擅长这些技能的人，也必须进一步提高。

似乎，前景堪忧，其实大可不必。相反，这是个极好的消息。想想这个社会对我们的要求是什么——具有最基本的人文特性，做我们曾经是而且永远都应该做的那种人。这听起来很古怪，与过去的观念大相径庭。在发达社会的十代人中，在出现时间虽短却相当可观的许多新兴经济体中，很多人通过学习怎样把机器的工作做得更出色而获得成功。如今，这样的时代结束了。这些工作，机器做得比我们更出色。然而，我们至少面临着创造更美好新生活的机遇。

将我们的未来押在最深刻的人性特质上，似乎让人感觉很奇怪、很冒险，但是不必害怕。当你改变视角，体察内心而不是审视外部的时候，你会发现未来所需要的，原来始终都在那里，而且将永远在那里。

从最深刻的意义上讲，你可能已经潜在地具备了你所需要的，那么，让它真正属于你。

[1] 莎丽是印度女性披在身上的服饰。——编者注

致谢

按照惯例，我要感谢很多人，在我创作这本书的时候，他们给予了我极度的宽容、耐心、慷慨和友善。

在企鹅出版社Porfolio分社，阿德里安·扎克海姆以他过人的才智应用我提出的理念，给我以鼓励。威尔·威瑟尔作为营销人的视角极其宝贵。我的编辑艾米莉·安杰尔提出的每一条建议，对本书的改进裨益良多。

《财富》杂志的编辑们在纸质版和网络版杂志上介绍了本书的主题，对我是莫大的帮助。感谢艾伦·穆雷、安迪·塞维尔、斯蒂芬妮·麦塔、克利夫·利夫、布莱恩·奥基夫以及其他为本书贡献了思想和数据的同事。

无数人在提供思想、信息、原材料、个人故事以及对文本的反馈方面给予我帮助。特别感谢马克·安德森、汤姆·巴蒂斯特、多米尼克·巴顿、阿德里安·布瓦西、吉姆·布什、阿什顿·卡特、约翰·钱伯斯、拉姆·查兰、拉尔夫·查塔姆、托尼·迪阿梅里奥、萨莉·唐纳利、克里斯托弗·道林、布兰·费伦、乔治·弗林、迈克尔·加扎尼加、安妮·格林哈尔、彼得·汉考克、罗布·海伊、切斯特·肯尼迪、约翰·凯利、里克·柯克兰、汤姆·科蒂茨、大卫·梅特卡夫、斯蒂夫·中川、尼古拉斯·内格罗蓬特、尼廷·诺里亚、查尔斯·菲利普斯、加斯·塞隆纳、马克·席贝里、丹尼·斯特恩、诺尔·迪奇，以及国会图书馆的工作人员。

罗伯特·巴奈特为我做了代理，他一如既往的出色。

再次感谢我的家人，感谢他们的宽容，感谢他们对我从事作家职业的支持和理解。

Table of Contents

版权信息

推荐序 有些事儿我们不想让机器干

第一章 计算机比人类自身发展更快

不可战胜的“沃森”

梦魇般的未来？

第二章 评估挑战

新怀疑论者

当代的鲜明经济特征

劳动者的第四个重大转折点

也许律师不如计算机聪明

不会卡壳、不知疲倦、不会醉酒的作家

机器人的触觉

计算机能看穿你的谎言

第三章 人类天性的惊人价值

大脑的真正功能

不要问计算机不能做什么

一个更佳的策略

不只是理论

思维的价值到底有多大

从知识型劳动者转向关系型劳动者

军队发现了“人类领域”

精彩表现的新含义

第四章 为什么人类需要的技能在衰退

社交技能的供给在缩水，需求在增大

人类的认知与虚拟生活

社交媒体最糟糕的负面作用

当面交谈的惊人力量

我们可以扭转局势

第五章 21世纪最关键的技能

为什么雇主极其需要同理心

虽不理性，但很强大

同情他人以求得生存

价值更高，但越来越难得

恢复“萎缩的肌肉”

医生怎样发现了曙光

你并不理解

真正的同理心是一种技能，而不是特质

第六章 来自战场的同理心训练经验

不是战斗机之间的比拼，而是飞行员之间的较量

戈尔曼上将传福音

与内部敌人战斗

为何所有组织都需要开展任务后检视

首场真实世界的检验

“东73”战役

数字化巡礼的开始

训练会话，而非格斗

关于团队获得成功的新见解

第七章 团队的力量所在

为何团队变得日益重要

团队智力的发现

成功团队内部到底发生了什么

研究成果应用于实践

团队在网络合作中失去的东西

比经济学更强大

奇迹为何会出现

为什么团队需要时间

第八章 故事的非凡力量

我们需要听各种故事

为什么我们被故事惊呆了

故事引发了“神经耦合”

怎样绞尽脑汁

讲述就是记忆

为什么美国国防部高级研究计划局正在研究故事

比已知的力量更强大

第九章 人类创新与创造的本质

计算机变得越来越善于创造

为何高价值的创造性仍将属于人类

要想创新，就要交流

没有信任，就不可能有创造力

距离的平方之规则

创造力中的人性成分变得更大了

第十章 这是女性的世界？

先天的差异是真实存在的——而且有利于女性

共情者完胜系统思考者

扫视完胜聚焦

两种消除女性优势的方法

经验如何保持赛场的平衡

第十一章 在人性领域取得胜利

不要在一起浪费时间

信息科技可以施以援手，信不信由你

公司如何培养高价值技能

识别胜利者和失败者

创造美好的新生活

致谢