伏尔加河上的纤夫
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前几天读了《既然他们活得这么惨，那他们一定都是好人》，涉及俄国一些作家对农民的美好看法，其中一句很是有趣：
“反智是知识分子间歇性发作的一种自虐症。他们经常会对自己并不了解的群体产生一种美好的幻想。”
我有时也会对不了解的事情产生美好的幻想，就写了这篇小文。
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先简单介绍一下原文的内容，一些作家认为俄国农民贫苦愚昧，但是他们是被压迫者，是弱势群体，所以淳朴善良、品德高尚。陀思妥耶夫斯基认为农民代表了“俄罗斯的灵魂”，
“根本不是我们去教育他们，而是我们要向他们鞠躬请教”。
然后这些作家觉得生活环境和品德没有关系，就滑向了反智主义，托尔斯泰认为科学和知识改善不了人类的处境，只有爱才能改变。最后作者放了个群嘲，说这些作家并没有实际接触农民，他们只是在书房里幻想和写作。
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为什么这些作家认为农民是高尚的，我推测有这么几个原因。
第一，人们在心中总会给优秀、完美这些抽象的最高级形容词留个位置，并且把它投射到一些具体概念或者实体上。一些哲学家基于此构建自己的理论，比如柏拉图认为存在一个理型的世界，现实世界只是理型世界的投影；笛卡尔为了证明上帝存在提到心中有一个完美的观念。普通人心中也有这样的位置，比如教徒把这个位置留给神，崇洋媚外者把这个位置留给XX国，果粉把这个位置留给了苹果手机或者常凯申。托尔斯泰出身贵族，可能发现鄙圈真乱，就把这个位置留给了农民，毕竟距离产生了美。
第二，俄罗斯流行东正教，东正教认为受苦受难、忘我牺牲是最高的道德使命。人生活在苦难和悲伤中，受苦受难是基督徒美德之基础，经受磨难和委屈才能获得人真正和永恒的幸福（此处参考了《浅析俄罗斯东正教的伦理思想》）。我看过几本小说后也有这种感觉。在高尔基的《丹柯》里，丹柯在带领族人走出森林的时候，因为迷失方向受到族人的责怪，遂挖出自己的心脏举过头顶，心脏像太阳一样燃烧，终于找到了出路，然而丹柯在走出森林之后就死了。我小时候阅读时印象最深刻的情节就是最后一个胆小的族人踩灭了燃烧的心脏。我感觉好像反差越大越虐心就越符合俄罗斯的审美，“为众人抱薪者，冻毙于风雪；为自由开道者，困厄于荆棘”才是最好的。在托尔斯泰们看来，农夫们受苦受难，再配上高尚品格的人设，真是太完美了。另外文学世界中身份卑微品德高尚的形象也很多，比如羊脂球、汤姆大叔等等，很难说这是作者的认知还是创作手法，也许正是这种情况的稀缺才使这些形象难忘。
第三，托尔斯泰毕竟是现实主义作家，未必会闭门造车，在他们的观察中确实发现了农民高尚的道德。就像老板看到的永远都是热爱加班的员工，识相的摸鱼爱好者自然会悄悄的躲在老板视野的盲区，不识相的早就自然而然或主动或被动的消失了，俗称幸存者偏差。在贵族面前，农民大概率会表现出贵族欣赏的品德。毕竟人生如戏，全靠演技啊。
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那么俄罗斯农民是好人还是坏人呢？作者介绍，真正和农民生活过的作家并不这么看。在契诃夫的小说里，农民不光是物质上的贫穷，精神世界也是一片荒野；高尔基也说过，
“那些19世纪俄国文学作品里描述的美好形象，那些善良的、谨慎的、对于真理和正义孜孜以求的农民都哪里去了？我年轻的时候，曾在俄国农村苦苦寻找这样的农民，但从来没有遇见过。”
托尔斯泰和高尔基看到的，都是同一个硬币的两面。以我朴素的逻辑推导，又贫苦又高尚，简直就是和自私的基因作对，这样的情怀恐怕无法在恶劣的生存环境中留下基因。如果一种社会制度能给高尚的品德奖励，那么这种情况还可能会发生，而十九世纪的俄国农奴制，看起来不像是能产生这种激励的制度。
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作者批评托尔斯泰们“会对自己并不了解的群体产生一种美好的幻想”。对于这种情况，我常用“何不食肉糜”来形容。我们常常认为某些事情是常识，而如果有人居然不知道，我们便会怀疑他的认知。直到有一次，我在台下嘲讽某个lecturer“何不食肉糜”，旁边一哥们问我啥意思，我才意识这个典故还不是常识，我还以为上过语文课的同学都知道呢。
如何避免对自己不了解的事情产生误解呢？这个可能比较难。就像伟大的评论家兼国防部长拉姆斯菲尔德曾经说过：
“有‘已知的已知’，有些事，我们知道我们知道，我们也知道；有 ‘已知的未知’，有些事，我们知道我们不知道；同样存在‘未知的未知’，有些事，我们不知道我们不知道。”
这个评论十分精妙，对于一个集合，总可以分为“已知的已知”、“已知的未知”和“未知的未知”三个互斥且互补的子集。怎么发现“未知的未知”这个无法证明也无法证伪的子集，我们实在无能为力。也许在另外一些人眼里，这个子集只是简单的常识。只有在t+1时刻这些人向我们揭开了未知的面纱，我们才能知道在t+0时刻有“未知的未知”这个子集的存在。而有时即便这些人向我们揭开未知的面纱，我们也会坚决怀疑他们的陈述。比如一个爱斯基摩人向一个没学过物理的热带土著描述冰山，那个土著大概会对冰山是否存在产生深深的怀疑。托尔斯泰看过高尔基和契诃夫关于农民的作品后，也只产生了指责和怀疑。
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然而我们就这样陷入不可知论了吗？我觉得解决方法有下面两个。
第一是要增加观察的数量和角度。以数据智能为例，数据规模的增加对预测精度的提高远比模型的改善有效。京东淘宝推荐商品的准确度高，特斯拉的自动驾驶效果好，更多的来源于它们数据的积累；另一方面，数据规模不仅仅是指样本数量，还包括数据维度，假设一个电商平台只搜集用户的性别信息，那么无论一万条数据还是一百万条数据预测效果没什么差异，仅从一个维度观察用户很难获取更多的知识，如果加上用户的年龄，地址，购买清单等等维度，就能更好的给用户画像，提高预测的精度。就像盲人摸象，不能只在一个位置摸，也不能只摸一头象，要前后左右都要摸，还要摸大象小象公象母象，还要问问别人摸起来是什么感觉，才能建立对大象的完整认知。
第二就是意识到自己观察和思维的局限。有个笑话说，天文学家、物理学家和数学家坐在苏格兰的火车上。天文学家在窗外看到一只黑色的绵羊，说：“苏格兰的绵羊是黑的！”物理学家说：“不对，只有一些苏格兰的绵羊是黑的。”数学家说：“你们都错了。在苏格兰，至少有一只绵羊，且这只绵羊至少有一面看起来是黑的。”我们学习过的一些理论，也会有前置条件，随着这些条件的放宽和取消，理论也会发生变化。如果托尔斯泰说，在贵族面前，贫苦的农民表现出了高尚的品德，就会中肯很多。
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托尔斯泰们基于自己的认识、观察和思考，认为农民虽贫苦却高尚，和我们的感觉产生冲突。我们一般人在认知上同样也会产生偏差。然而只要抓住事实、逻辑、谨慎三个关键点，考察事实的多样性，考虑归纳和演绎的隐藏假设，谨慎的思考自己观点的局限性，让自己的思维有足够的弹性，就会慢慢逼近真相。
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