# “BBC人体实验”闹剧- 我们到底该信谁

- Published: 2016-10-23
- Category: 随笔文章
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## 「被骗是因为智商不够吗」
要说朋友圈里最让人讨厌的，除了各种微商广告，就是一些长辈们特别喜欢转发的励志鸡汤和养生文章。因为不好太过得罪，只好默默屏蔽，还要偶尔特意打开对方的朋友圈，补充点赞以免让对方知道。

如果说被电信诈骗和买各种电视购物推荐的所谓升值邮票是在交智商税，那么转发那些瞎掰胡扯的干货好文就是最低消费。如果一个二十几岁的大学生在朋友圈发这种东西，肯定会遭同龄人嫌弃，至少他的思想品味会被质疑。

每次在网络上看到别人上当受骗的新闻，总有人在评论里阴阳怪气地嘲笑受害者，言辞无非就是“蠢”、“没脑子”、“智商不够”。更多的人可能没有宣之于口，但是他们应该也会在心里嘀咕嘀咕。其实有很多被骗的人也有这种心理，自责的同时也怕丢脸，所以不敢声张。

可是，被骗真的是因为智商不够吗？

事实并非如此。持这种观点的人，第一是高估了人性，对人性的弱点体会不深。第二是低估了骗子，他们利用人性的弱点牟取利益，以此为业，无所不用其极。

上个星期有一篇名为《BBC人体实验：双胞胎医生一人吃糖，一人吃脂肪，最后谁变胖？》的文章刷爆了各种社交媒体，其后不久的辟谣更是让人在两天之内对减肥的看法经历了两次大反转。其中也包括我在内，还把前者存进了印象笔记里面。

在此之前认为，这种文章要想骗过我是非常难的。首先不能有硬伤，文字和排版的质量要有一定保证，然后来源必须是有相当权威的机构或作者，论述要符合逻辑。

“BBC”、“科学实验”、“双胞胎基因完全相同”，再加上对实验看似有理有据的描述，以及最后颠覆人们往常观念的结论，完美地骗过了无数接受过高等教育，自觉智商在平均线之上的人。

是人就会有弱点，有弱点就可能被他人所利用。要想不被骗或者少被骗，光靠智商是不够的。

## 「科学的思维方式」
在2016年加州理工学院的毕业演讲中，可能是世界上最具影响力的医学专家阿图·葛文德讲述了他最开始对科学的思维方式产生什么样的误解。

“当我从家乡俄亥俄州来到大学时，最令我不安的事情是，我发现自己对于世界如何运行的设想存在诸多误解，不管是自然还是人类世界。于是我将眼光转向教授和同学们，他们帮助我实现了观念的更新和补充。然后我回到家，在这些思想的指导下，告诉我的父母所有他们理解错了的事情（他们很热衷这些观点）。但在那时，其实我只是把内心相信的一套理论替换为另一套。”

对照之下，这场“BBC人体实验”闹剧不就是最好的现实写照吗？我们以为我们是客观的和理智的，能够做独立思考，可以做出正确的判断。在此之外，我们嘲笑上一辈的人不懂科学，看不起他们对于风水和神鬼的封建迷信，瞧不上他们收集的各种关于健康养生的高人指点。这次的集体受骗并没有让我们损失什么，但起码可以一棒子打醒其中的一部分人，告诉自己：
其实我们也迷信，区别在于我们迷信的是权威。

科学并不是某一类专业学科或者是某一种职业，高等教育的学历和学位文凭并不能保证你一定会相信科学、理解科学和利用科学。相反的，有相当一部分的知识分子保守派刚愎自用，利用自己的影响力和诡辩让更多的人对科学产生了怀疑和不信任（没错，我说的就是反转基因的某名主持）。

科学是一种思维方式，这种思维方式要求我们坚持在测试和观察的基础上构建知识、解释宇宙。

现代科学与之前的知识体系有三大不同之处：

1、愿意承认自己的无知。现在科学的基础就是拉丁文的前缀“ignoramus-”，意为“我们不知道”。从这种立场，我们承认了自己并非无所不知。更重要的是，我们也愿意在知识进展之后，承认过去相信的可能是错的。于是，在也没有什么概念、想法和理论是神圣不可挑战的。  

2、以观察和数学为中心。承认无知之后，现代科学还希望能获得新知，方式则是通过手机各种观察值，再用数学工具整理连接，形成全面的理论。  

3、取得新能力。光是创造理论，对现在科学来说还不够。它希望能够运用这些理论来取得新的能力，特别是发展出新的科技。  

现代科学愿意承认自己的无知，就让它比所有之前的知识体系更具活力、更有弹性，也更有求知欲。这一点大幅提升了人类理解世界的能力，以及创造新技术的能力。

要想更好地理解这一点，我们可能要了解一些简单的科学发展史。

## 「科学革命，一次伟大的人类进步」
现代科学不信上帝，也没有需要严格遵守的教条，但是其研究方法有一个共同的核心：收集各种实证观察，并以数学工具整理。

所谓的实证观察，就是凡是现象或行为，其存在都是靠主观的判断，而大家不能在这主观上有分歧。例如早上太阳升起，我们都必须达成共识，同一个现象不能有人说是升起，有人非要说是下落。

1687年，这是现代科学历史上必须铭记的一个关键节点。就在这一年，牛顿发表了《自然哲学的数学原理》，用三个极其简洁却又无比美妙的数学公式描述了万物运行的基础规则，这就是著名的“牛顿三大定律”。

从那时开始，任何人想要知道天上的行星是如何运动的，有着什么样的规律，又或者想确定炮弹从什么角度和方向发射，能不能落在准确的目标位置上，都可以把这些数值和单位填入这三个公式里面，答案就都会像神仙施法一样显现出来。

就像之前所说的，现代科学一个最重要的“美德”就是愿意承认自己的无知，即便在取得了知识进展之后，也愿意承认过去相信的可能是错的。就凭这一点，现代科学体系具有任何其他知识体系所不具备的强悍的自我修正能力。

数百年间，牛顿渐渐从一个伟大的科学家走向了神坛，不管愿意或者不愿意都被塑造成一个权威偶像。然而，就像是哥伦布挑战托勒密（后者统治了人类的认知世界很多个世纪）一样，另外一个划时代的人物出现了，那就是阿尔伯特·爱因斯坦。

19世纪末，科学观察到有些状况并不符合牛顿运动定律。这就又有一个年份值得我们记住，那就是被称为“爱因斯坦奇迹年”的1905年。在这一年，26年的爱因斯坦发表了5篇划时代的科学论文，其中最重要的是创立了狭义相对论。在其十一年之后，广义相对论也随之完善。

相对论和量子力学，就是新的一波物理理论的革命，为人类带来了更强大、适用范围更广的解释工具。

在此之外，为了处理现实中更复杂的层面（例如交通和医学问题），数学发展出一个新的分支：统计学。

其中对这个学科贡献最大的，是雅各布·伯努利。他所提出大数法则（Law of Large Numbers）指出，虽然某些单一事件（例如某个人的寿命）难以准确预测，但只要有了许多类似事件，用平均结果来预测就能想去不远。

医学中可能是最重要的一个科学概念——大规模随机抽样双盲对照实验，其中就用到了统计学的思想。接下来要讲一个与此相关、残酷而又荡气回肠的故事。

在大航海时代，敢于走上这次可能有去无回的伟大征程的船员们都有心理准备，因为常常有一半以上的人要客死他乡。带来死亡的最大恶魔并不是食人的原住民、残忍的海盗，或者是跟同伴由于利益导致的冲突，而是当时还是一无所知的坏血病。

航程开始的时候，船员们无一不身强体壮，但是突然就有一些人变得昏昏欲睡、情绪低落，牙龈出血。接下来很快，就会出现牙齿脱落、伤口不愈、发烧、黄疸，以及手脚无法控制的症状，迅速地死去。在16世纪到18世纪之间，坏血病导致的死亡人数保守估计在两百万以上。面对这一恶劣的情况，全世界的医生都束手无策。

一直到了1747年，一次真正的人体实验带来了真正的转机。已经被载入史册的英国医生詹姆斯·林德当时用已经患上坏血病的水手们进行了一场实验，分成控制组和各个对照组，各自施行了不同的治疗方案。其中一组采用的是吃柑橘类水果，发现只有这一组的患者迅速康复了（这就意味着其他组被试几乎全部死去）。

当时林德医生当然不可能知道柑橘类水果里面包含了什么，为什么能够把患有坏血病的船员从死神手里挽救回来。（现在我们知道了，是维生素C。由于保存不便，船上的食物通常只是饼干和牛肉干，几乎没有水果和蔬菜。）但是通过这次实验，他找到了一种可靠的、预防效果极好、治愈率极高的治疗方法。

在接下来的十年内，世界上所有的海军都采用了林德医生所在船队的海上饮食方案，拯救了无数的船员和乘客的生命。

## 「信息必须过滤」
在这个科学技术无比发达的时代，我们每个人都享受着科技发展所带来的好处和便利，却无需亲自介入到研发过程中去。

但是，这个时代同样有着这个时代难以避免的问题——信息良莠不齐，科学和伪科学让人难以分辨。感冒是不是因为身体接触了冷空气？米饭和肉类，到底是哪一样更容易让人发胖？仙人掌是否可以削弱电脑对我们的辐射？这些问题的答案应该在哪里寻找，观点完全相反的看法之中我们到底该相信哪一个，这可能并不是显然而见的。

事实上，科学并不是人类惯常的思维方式。它是非自然的、反直觉的，需要后天习得的。科学的解释往往站在经典（例如皇帝内经）、经验和常识的对立面。我们曾经被告知和相信，地球是宇宙的中心，放血是一种通用的治疗方法，童子尿和处女血有着起死回生的奇效。科学思维告诉我们，这些都只是假说，必须得到检验。

科学理论追求的是当前最合理、最接近正确的知识，信息也应该如此。信息也必须过滤，把那些劣质的、伪科学的信息剔除出去。对于如果判断信息的好坏，我有以下几点建议： 

1、是否有信息质量硬伤。硬伤包括，文不从字不顺、排版质量差、杂乱的图片。这一条规则可以过滤掉百分之60的不良信息。  

2、是否符合基本的逻辑。逻辑包括，论据和结论的联系是否紧密，从这一点结论到另一点结论的推理是否合理。A能导致B，但是非B不一定能推倒出非A。癌症会导致人死亡，但是一个人去世了并不能得出他一定得癌症的结论。这一条规则可以再过滤掉百分之35的不良信息。  

3、信息来源是否真实，是否具有高可信度。一篇文章声称“研究表明，因素A会导致癌症”，我们可以追问这是哪个机构或者专家做的研究，他们的研究又发表在哪里，最好还要到官方网站上核实。这一条规则又可以再过滤掉百分之4的不良信息。  

4、重复实验。一些简单的实验或者做法，一般的从业人员或普通人是可以根据其理论进行重复实验的。例如计算机科学里某些能够提高计算效率的算法，只要是科班出身的程序员就能进行验证。另外一些则不能，例如高新尖的科学实验和大规模的社会科学实验，这里需要科学界严格的同行评议进行把关。2014爆出的小保方晴子实验造假，就是一个非常著名的案例。  

如果我们对世界有这么一个科学的理解，将有助于我们判别哪些信息是可以信任的，不需要我们自己用科学方法对每一个问题都从头开始解释。世界知识芜杂海量，学科与科学之间隔行如隔山，没有任何一个人能做到亲自解释万物。

经过这些过滤之后，我们所得到信息的正确率也只有百分之99.999，甚至可以说永远不可能到达百分之百。必须要接受的是，没有什么是绝对定论的，所有的知识都只是目前我们能得到的最合理的解释，与此矛盾的证据随时可能出现。

哈勃说过：“科学家用不断迭代、渐次逼近真理的方式来解释世界。”

## 「普通人的科学思维训练」
1938年，同样是在加州理工学院的毕业典礼上，伟大的物理学家埃德温·哈勃曾经说过，一个科学家要有健康的怀疑、迟缓的判断以及规范的想象。科学家要具备的实验性思维，而不是争讼思维。

我们当中的大部分人都没有当科学家的愿望，甚至不是科技行业的从业人士，但是科学家思维对我们同样重要。实验性思维要求我们不能固执己见，要从实际观察出发，开放性地收集记录，经过逻辑推理得出结论，而不是像律师一样先有立场再去找证据证明自己是对的。

无论是在职业工作还是日常生活里，我们都面临无数的选择，选择相信什么不相信什么，选择更对的做法去处理问题而不是相反。在这些环节之上，都可以运用科学思维帮助我们做出更正确的决定。

在前面就提到过，科学思维并不是人类进化过程当中已经形成的思维方式，需要我们经过刻意的训练去培养。我们应该保有怀疑，不迷信什么一定是对的，同时还要有好奇心去探索，停止主观判断，而是去验证。然后我们才能以实验的心态更开放地去观察世界，去收集事实和理论验证某些猜想和看法。最后，我们还要克服对于陈旧观念的依赖，下定决心是否接受新的理论和观点。

这并不是能够轻松做到的。例如《思考，快与慢》的作者丹尼尔·卡尼曼就提出“赞扬能够帮助一个人提高，而批评不能”，这就非常违背我们的常识。写的论文质量不高，被导师批评几句，下一次论文质量就会有所提升；写的程序出了很多bug，被老大喷一次狗血临头，第二天的代码就会少出错。与此相比，在我们印象中得到表扬的人常常会得意忘形，继而出现表现变差的问题。更具体的讨论留到以后，建议感兴趣的小伙伴自行找到他的著作或论文进行阅读。

西医，其实更正确的说法是现代医学，与此相对的就是传统医学。西方也有他们的传统医学，例如我们在电影或小说里看到的巫医和祭司就是曾经真实存在过的西方传统医学中的行医者。

这些行医者的某些疗法的的确确治愈过一些人，挽救了许多奄奄一息的宝贵生命。虽然他们的一些治疗方案不能自圆其说，甚至被证明是错误的，例如放血法，然而现代医学同样有不能完全解释清楚的地方，也不能保证每一个病人都能痊愈。但是，为什么我们还要认为现代医学更加先进，更值得信任呢？

依据是概率，医源性损伤的概率以及治愈的概率。

在前面《科学革命，一次伟大的进步》这一小节里，重点提到用以应对复杂系统和复杂问题的统计学，还介绍了现代医学中的一个重要概念——大规模随机抽样双盲对照实验。只要是能够通过这个实验检验的治疗方法，就能保证更少地产生医源性损伤和更大可能性的更好治疗效果。

做一个思想实验，假设你得了一种致命的疾病，必须马上动手术进行治疗。手术A和手术B都无法保证一定能治好你，而且都有一定的手术死亡率。看到这里，你和你的家人可能都难以选择。可是一旦得知手术A成功的概率为百分之90，手术B成功的概率是百分之10，相信没有多少人会觉得这是一个艰难的决定。

球员努力训练，虽然无法保证一定能赢得比赛，但是长期坚持一定可以提升胜率。学生好好学习，虽然无法确保在考试中取得更高的分数，但是的确能加大获取理想分数的可能性。

总结来说，判断优劣的标准就应该是这个动作或这个系统能够达到目标的概率有多高。

科学思维的训练所带来的好处就是，帮助我们获取更有效、更正确的信息，提供更好的准则，帮忙我们提高做更正确的选择的概率，更可能解决问题和做成某一件事。
