安德鲁·阿伯特（Andrew Abbott）主题演讲 刘文楠 周忆粟 译

　　安德鲁·阿伯特（Andrew Abbott），芝加哥大学社会学系传授。本文译自阿伯特传授于2017年12月德国研究基金会（DFG）掌管召开的「关于社会学学问的社会学」（The Sociology of Sociological Knowledge）会议上的主题演讲。原稿来自作者，原题为 The Future of Knowledge，请留意部门文字与最终演讲有收支。中译正式刊载于《清华社会学评论》第12辑，46-68页。译者：刘文楠，中国社会科学院近代史研究所副研究员；周忆粟，澳门大学教育学院副传授。磅礴旧事经《清华社会学评论》授权转载。

　　今晚，我将谈的概念是，分歧规模和时间标准的汗青力量连系在一路，似乎对专业学问的素质俄然形成了危机。这些力量中一些是新的，另一些则汗青长久，故此，它们的连系（conjuncture）[1]很难注释。通过对这些力量进行细心的归类，并指明它们相互的对位关系，我的目标是全面阐发专业学问的环境。你们傍边那些领会我工作的人会认识到我凡是的策略，那就是进行过程论论证（processual argument）。我将把当下分化成几个分歧过程的交集，它们具有分歧的时间特征。然后我将用那样的分化体例来提出可能的干涉点。

　　不外，我今天要讲的第一点是一个主要警告：我不筹算谈论任何当前的“学问革命”，由于当前并无学问革命。我们处在某个革命性期间的设法，是当前学问世界各类集体的一种认识形态，这些集体但愿差遣或强迫其他人支撑他们对将来的特定设想，他们的设想与学问根基无关，但与本钱主义亲近相关。在学术界内部，对“立异”、“缔造力”和“杰出”的狂热，源于将各类办理的认识形态机械且不得当地使用于智识糊口。能够必定的是，目前手艺前进非常敏捷，可是根本科学的前进则慢得多了。在一个又一个范畴，我们今天依托过去的根本科学度日，为量子力学、板块机关、重生物进化论和文化相对论等理论填写脚注，推导它们的手艺使用，而所有这些理论都可追溯到20世纪上半叶。在我看来，与1870年到1950年的发觉比拟，根本研究比来无甚进展。

　　现实上，手艺变化也不比过去快几多。在传布媒体中，在小我通信中，在专业学问的实践中，自拿破仑时代以来，不断在有纪律地发生“革命”。因为这是一个有争议的概念，请答应我列举一些现实，简单回首英语材料中关于传布媒体、小我通信和专业学问实践的汗青。

　　在传布媒体方面，有1820年代新兴的精英评论；1850年代的畅通藏书楼；1880年代的公共识字、一毛钱小说和报纸；1920年代的广播；1950年代的电视；以及1990年代的互联网。在小我通信范畴，有1880年代的一分钱邮资和电报；1890年代的电线年代的全民德律风办事和面向公共的长途电线年代操纵挪动数据的智妙手机。而在学问东西方面，19世纪中叶的期刊、摘要和索引敏捷成长。19世纪末，呈现了主题分类藏书楼、霍勒里斯（Hollerith）穿孔卡片手艺、现代学术专业，以及像《牛津英语辞书》如许的众包（crowd-sourced）专业项目。20世纪初带来了全国性藏书楼目次和分析性期刊馆藏材料。1930年代带来了统计揣度。1940年代带来了可编程计较机、缩微菲林和计较机化的词语索引。1970年代带来了环节词索引。1980年代带来了可计较机检索的参考文献东西，2000年代带来了大规模刊行的学术期刊和Google Scholar。

　　总之，公共传布通信、小我通信和专业学问东西成长得如斯敏捷，以致于在过去200年中，学问专家不成能在没有履历这三个范畴的一次或多次“革命”的环境下完成整个职业生活生计。我们今天的履历是最司空见惯的。

　　此刻能够必定的是，过去两百年来各个时代的学者都认为他们的革命才是最具革命性。但这种感受是报酬的。只要当变化跟着越来越增加的斜率而呈指数变化时，这一设法才是准确的。当然，通过计较图书出书的数量、文章写作的数量、网上对话的数量等数据，能够很容易地得出这种指数性的统计证据。可是这些计数完全没成心义。例如，我们今天出书的书比我们教员的书更不太可能被人阅读。我们的文章包含50年前没有情面愿出书的作品。而我们在网上的对话只是代替了过去在走廊里发生的对话。因而，学术出产的大量增加只是概况上的。我们比过去写了更多的书和文章，但发生新观念的速度并没有比过去更快。这种增加之所以毫无意义，恰是因为这些东西把新近的伟大成绩变成了今天商品化的简单事物供初学者利用。仿佛高中生能将他们的物理功课颁发一样。对我们很多人来说，预制的统计法式是这种商品化粉碎力最较着的例子。他们缔造的不是更多科学，而是更多鸡毛蒜皮的结论，以及更多愚笨。

　　简而言之，就真正的智识成绩而言，今天出书业的爆炸式成长没有任何意义。至于为何我们现在都相信这一成绩的幻景，才是成心思的话题。但这个问题必需等下次无机会讲。在此，我仍是想会商我们的专业学问中一些较大的变化趋向，并展现它们是若何与周期模式和一次性变化交叠，从而发生我们今天面对的奇异形势。

　　我要讲的第一点：没有革命。第二点：什么是长时段的变化趋向？我将起首在四个根基方面谈持久变化：致知的客体、致知的主体、致知的成果、致知的勾当。我选择这个非康德意义的挨次（non-Kantian order）是由于这四者中最主要的不是学问（knowledge），而是致知（knowing）[2]。终究，我们将杰出的学问定义为由杰出的致知行为发生的任何学问。但我们不把杰出的致知定义为那种能够发生对非专家而言似乎很优良的学问的致知行为。毫无疑问，在康德、洪堡和兰克的家乡，“致知决定学问”而非相反，是我无需为之辩护的概念。

　　我们从什么是所知之事，即致知的客体起头讲。在过去的半个世纪中，两个严重变化似乎至关主要。

　　起首是从次要关于天然界的学问内容，向同样细致或更细致的关于社会世界的学问内容的改变。当然，基于生齿普查和税单的社会学问有长久汗青。但真正无效的生齿普查和税收轨制是19世纪和20世纪的产品。也许更主要的是，从19世纪末起头，经济的大规模扩张曾经通过同样大规模的财政记实扩张而完成，而随后干涉主义国度的扩张也需要同样大规模地添加关于福利接管者、纳税人、以及其他公民脚色的学问。此外，20世纪后半叶呈现了消费信贷的扩张，以及基于不竭收集的金融转账消息的无现金消费系统。虽然大部门数据都是被动收集的，但我们此刻有了计较机内存和算法来处置它。总之，在很大程度上，此刻我们认识的是本人。

　　第二个严重变化与此相关。正如我稍后将细致会商的，我们对领会越来越多工具的愿望，曾经导致我们对致知捷径的永久追求：特别是缔造发现那些可以或许帮我们「认知事物」的商品，如概述、指南、计较器、专家系统等等。可是，当我们发现这些新的商品时，我们只是添加了我们对细节的巴望。这种棘轮机制（ratchet mechanism）导致了在某种意义上“已知的”全体在细节和殊相两方面都稳步添加。此刻能够必定的是，不断具有认知过载。终究连文艺回复期间的伟大人文主义者都写了成千上万封信。可是，我们对某些学问客体的领会在细节上的大大添加，导致这些客体越来越多地进一步分化成越来越小的客体。

　　因而，我们学问的客体就有两个严重变化：第一，在我们所知之事中，关于我们本人和我们社会糊口的学问远多于其他；第二，对学问的巴望与学问的商品化之间的竞赛，不竭地把我们学问的客体分化成越来越小的客体。

　　此刻我们所晓得的致知客体的这些变化，曾经与致知的主体（致知者）的变化互补。这里有三个主要的趋向。

　　起首是我所谓的社会性致知者（social knower）的兴起。在19世纪，专业学问就仿佛是手艺人的作品（artisanal）。那时有学术集体，但这些人很少碰头。即便在最先辈的国度，其时也只要少数几个大藏书楼，几个大博物馆，几个研究型病院，也许还有五六所非大学的研究机构。学者们次要独自工作。20世纪的致知者变得愈加具有社会性。这在必然程度上反映了大型研究机构的数量在不竭添加。工业界尝试室的成长和大学采用学科分系布局，使日常学术糊口有了深切的本色性会商。因而，到20世纪中叶，合作研究在数学以外的科学范畴也风行开来，以至也传布到社会科学。

　　在人文学科和人文性社会科学中，致知者的社会化历程比力迟缓。可是，即便在这些最具手艺人气质的范畴中，在20世纪也呈现了被称为“学科”（discipline）的松散的组织形式，它把松散群体中的研究人员联系在一路，这与具有正式分工和线性操作布局的大型研究组织完全分歧。可是学科形式是一种社会性的致知形式。

　　一个主要的相关趋向是，至多在美国，社会性致知过程在我们的学生中越来越占主导地位。学生越来越喜好基于小组的、彼此支撑的进修情况，而不是本位主义的、合作性的进修情况。这种现象和专业学问界的变化是平行的。也许更主要的是，跟着老一辈的消亡，代际更替将最终使之传布到整个学术界。虽然这种趋向看起来很新，但值得记住的是，约翰·杜威在20世纪初曾鼎力倡导社会性致知，而在1950年代，文化却从此转向了追求杰出、本位主义和合作。于是，学问主体的第一方面变化，也即社会性致知者的兴起，可能具有周期性。

　　致知者的第二个严重变化是组织作为学问主体的呈现。例如，在专业范畴，小我执业曾经急剧下降，专业糊口凡是由多专业参与的大型组织节制：医疗核心、建筑设想公司、会计和征询公司。使用社会研究同样是跨学科团队的领地，囊括了经济学家、大夫、护士、社会工作者、社会学家等。在这些组织中，学问的形式现实上被编码为劳动分工，因而这些组织本身和此中的专业人员一样是致知者。现代病院以其复杂的护理布局表了然这种现象，任何履历过如卡夫卡笔下“城堡”一样现代医疗的人都对此十分熟悉。如许的组织性致知者常常声称具有其员工的学问，这在合同条目中显而易见。合同条目划定，那些控制为公司所有的“专有学问”、并从公司告退的工程师不克不及处置与该机构有合作关系的工作。

　　但若是说现代世界的很多学问现实上明显地具有于学问组织的常规手艺和劳动分工中，那么其实更多的学问具有于商品中。这确实是现代致知者的第三个严重变化。这类致知者往往是物而不是人。

　　与前面会商的其他几个趋向一样，学问商品化至多两个世纪以来都不断很遍及。听诊器已经是只要大夫才能用的高级医疗东西。此刻有执照的护士都在利用它。学生不再背多个算术表，他们只需按按计较器上的按钮。工程师们不再为高难度积分而绞尽脑汁。他们用数值解法来计较。简直，20世纪带来了整个商品化的专业学问系统。从1920年代统计揣度方式发现以来，在短短20年时间内就商品化了，就成了新手们能用的公式。到了1970年代它曾经化身为计较机法式，使那些完全不懂其数学道理的人也可以或许轻松使用。

　　因而，致知主体的这三个庞大的变化弥补了致知对象的两大变化。起首是社会性致知者的兴起，正如我所说，可能是周期性的，但目前似乎在上升。其次，自二战以来，组织作为致知者正稳步上升。以及第三点，物作为致知者的主要性正不竭加强，这至多是200年来的一个不变趋向。

　　至于学问本身，也即致知的成果，有一个次要的变化：不是已知事物的量有变化，而是其质有变化（所谓“质”，是较早之前“类型”的意义，而非后来“杰出”的意义）。学问越来越像商品——它不再是一个过程，而是成果。

　　这种变化部门源于用“学问”一词指称我们社会收集的大量随机现实，这些现实此刻能够通过算法改变成有价值的“消息”，而这些算法可以或许从近乎随机的紊乱杂多中挤出成心义的成果。无论看起来何等不主要，任何数据中固有的这种价值潜力将所无数据转化为潜在的学问，从而将凡是只与数据相联系关系的商品性质导入了学问本身。

　　可是“学问如商品”的概念更较着的来历是贸易和教育界。贸易界本身就具有着字面意义上的商品化。本钱家将学问变为私有财富的诡计日益增加。当他们不克不及具有学问本身时，他们就从学问获取中征收垄断房钱，虽然其收取费用的学问往往是经由一代代学者的集体勤奋、作为免费的配合资本而成立起来的——此中最主要的一类收费学问就是既有的学术功效。学问素质上就是公共财富这一现实没有障碍本钱家费尽心思试图将其变成能够具有的工具。若是他们能想出法子，他们以至会对《纯粹理性批判》的注释收取版权费。

　　教育界也鞭策了商品化。教育商品化有着长久的汗青，填鸭式讲授和招考教育是19世纪牛津大学的特色。现在，我们发觉测试商品性的内容比测试推理能力更简单，容易反复，也可能更公允。而这一现实也在教育的测验范畴中，鞭策了测验本身的高度商品化。教科书的极端商品化曾经与测验的固有压力相媲美，至多在过去40年中，在美国，教科书次要由出书商的营销部分设想，而且具有纯粹商品性质的组织形式。因而，即便是像美国如许幅员广宽的国度里最优良的学生，进入大学时也会感觉，在大学里学到的不是致知的技术，而是特定的本色内容。

　　因而，向“学问如商品”的逐步改变，深深植根于经济体系体例、教育轨制中，并日益植根于学生本身。这种逐步改变最危险的方面是其自证准确的性质。因为前面提到的商品性学问的稳步增加，有一些授权的手艺可以或许使新近学问出产的很大一部门主动化，其发生的学问按照晚期的判断尺度，可能只要以前八成或九成的程度。可是，主动化手艺后来让世界充溢着二流的产物，人们起头相信，无论该手艺发生的是什么，都是学问。想想Wordles[3]。经由纯粹的出产过剩，新产物成为学问的抱负类型，而且它与其他业已具有的判断标准已得到了联系，基于原先的判断标准，新产物现实上底子谈不上优良。同样，预制的统计法式也是一个很好的例子。用处普遍的统计软件包，使对数学、假设和统计揣度的无效性问题领会不多的人也可以或许写出文章，貌似在此中成功利用了很是精细的统计阐发。现实上，成果凡是是无稽之谈。这是我编纂《美国社会学杂志》15年的经验。但它们看起来像学问，因而不成避免地导致对学问概念的从头定义。大大都数字人文学研究（digital humanities）是这类学术徒劳的又一可悲教训，这类基于数据挖掘手艺的研究，其不变性远不及多元回归（multiple regression）的简单性。

　　此刻让我来谈谈第四个方面，致知勾当的变化。在讲述商品化的统计学时，我曾经提到了我感乐趣的致知过程的第四个方面，即致知的勾当。此刻，我们大学的一年级学生让我对此感触感染最为清晰。由于我每年都要给一小班十八、十九岁的学生上社会思惟入门课。这就是美国大学的做法，让获得精采办事成绩奖的传授教重生。请记住，我教的是世界上最好的大学之一，我们的本科生是在美国最好的学生之列。我在这些学生身上做过大量尝试、民族志查询拜访、以及问卷，以领会他们的学问实践。我下面所说的反映了这些过去十年中我在很多分歧课程里做的工作。

　　很大程度上，大部门我教的学生认为，晓得一些工具就是晓得一个网址。他们致知的次要模式是去“寻找”（finding）。他们上彀寻找学问的时间比在学校的时间要长得多。他们把阅读本身定义为一种寻找。也就是说，对他们来说，“阅读亚当·斯密”意味着寻找每一章中真正主要的五六个句子。他们不大白，亚当·斯密其余的句子都包含着论点和论据，他用这些论点和论据来发生并捍卫这些学生划重点的部门。对学生们来说，阅读只不外是在收集以外的处所浏览。它是一种过滤掉可有可无的闲散部门、并找出真正主要工作的操练。他们底子不相信「其他所有的工具」都是需要的。他们现实上不相信思惟。他们相信碎片化的内容。对他们而言，斯密的理论不是一个论证，而是固定的内容。

　　这种“知为寻找”的模式当然与“学问由商品形成”的观念相关，由于商品是能够找到的工具。一般来说，因为他们的“知为寻找”模式发源于童年晚期，我们的学生想象，在那里有待于被找到的是现实、意义、零星的消息。无论他们寻求的是什么——对《傲慢与成见》的解读、卡尔·马克思的思惟，仍是哥特式建筑的精髓，他们会将这些工具看成现实，看成商品。他们关于致知的理解不包罗任何真正的论证（argument）。若是你间接问这些学生亚当·斯密的论证，他们会给你一个要点列表（我几回反复过这个试验，成果大致不异）。清单上的所有项目都是亚当·斯密说过的。列表上以至会是亚当·斯密说过的主要内容，可是它们之间没有逻辑联系，由于学生并不真正把论证当作复杂的逻辑句法，他们把它看成一个清单。Powerpoint 教会了他们这一点。

　　此刻，“知为寻找”和“论证如列表”的设法清晰地出此刻如许一个现实中，即学生最后的智识体验是在互联网上。在那里，论证是窘蹙的。家喻户晓，收集页面是以六年级言语程度为准优化的。前言本身促成了“知为寻找”的观念，而列表是致知的次要架构。只需互联网仍然是孩子们最后的精力食粮，我们就能够预见到我们必需很是直白地传授他们话语推理的过程（discursive reasoning）。与我们分歧，他们不会通过年少时阅读数万页散文，来被动地进修真正的思维技巧。他们现实上不怎样读书。

　　“知为寻找”和“论证如列表”的设法是更大模式的一部门。我们的孩子认为致知过程具有很强的算法性。这并不是由于他们真正领会梅特罗波利斯、豪斯霍尔德、或尼德曼-翁施算法[4]的素质。这是由于其他缘由，诸如他们是利用计较器而非回忆乘法表长大的。也就是说，他们成长过程中，充溢着辅助思虑的商品，而不是必需记住工作并本人思虑。这种致知的算法模式意味着他们不晓得另一种次要致知体例，我将称之为联想式致知（associative knowing），由于它涉及将事物相互联系关系。要做到无效的联想式致知，你的思维必需充满学问，与你看到的新事物联系起来：现实、概念、回忆和论证，它们像很多小钩子一样起感化，抓住你所面临的文本中的工具。阅读——也即某种我们或可称之为「图书／读者的手艺」的工具——就假定了读者思维中充满了如许的工具，而在互联网文本中它们是插入的超链接。

　　可是我们的学生不情愿背诵现实的学问，由于他们虔诚地相信，当他们需要时，他们能够找到任何工具。他们忘了，做到这一点还需要时间和搜刮。这并不是说他们什么都不晓得。恰好相反，他们操纵闲暇时间上彀浏览，脑子里充溢着好景不常的无用消息，此中大大都关于消费品，以及他们的伴侣比来的行为、衣服和痴心妄想。他们刷新页面，换言之，他们敏捷擦除那些回忆，并为此感应骄傲，这使他们感觉本人见多识广。因而，他们现实上并没预备好以联想式思维来思虑。致知的整个大陆对他们来说几乎是看不见的，由于他们本人没有预备好，或没有被强迫去控制一个能内在发生超链接的全体。

　　风趣的是，年轻人偏好算法度致知而非联想式致知，与成年人致知的庞大变化相呼应。在当局，在贸易界，以至在数量惊人的学术界人士中，都有一种强烈的观念，认为根基上只要一种致知体例，也即或多或少属于现代科学的致知体例。当然，这一观念其实并不涉及在尝试室里真的实践的那种科学，而是以柏西·布里奇曼（Percy Bridgmen）的操作主义（operationalism）、逻辑实证主义、莫里斯·科恩（Morris Cohen）和恩斯特·纳格尔（Ernst Nagel）的美国版科学哲学为代表的科学思维的僵化仿照。这在必然程度上注释了人文学者逐步转向数字人文研究之愚笨，那是瞄准绳上不属于科学的学问形式采纳科学的方式。

　　这种科学化的另一极好例证是经济学学科从对人类出产、消费和互换素质的一般而深刻的反思，向社会工程学（social engineering）的狭隘形式的改变，这种社会工程学不只努力于发觉或强行实施某种很是特殊的纪律，并且每年还要把这些纪律作为科学谬误教给成千上万不设防的学生。粗略的估算告诉我们一个令人惊讶的现实：在美国每年大约有500至1000亿美元用于经济学讲授。若是你去想想现在经济学在思惟上的真正杰出之处，就问问本人约瑟夫·熊彼特能否能在此刻的经济学系找到一份工作。我问过的每个经济学家都说他不克不及。他们中的大大都人很诚笃，认可这是思惟危机的征兆。

　　此刻，这种一招通用（one-size-fits-all）的学问处置体例，很大程度是由于当局评估福利国度成败的使命所利用的社会科学只手遮天。这类使命把社会科学本身推向狭隘的操作主义。同样主要的是人文学科的他杀，至多在美国，这种他杀在很大程度上曾经从对人类文化素质的普遍探究，出错为善意但常常是愚笨的身份认同政治的热心主意。这种政治标身就是一种老练的过度简化的思惟布局，几十年前就被社会科学丢弃了。

　　向“一招通用”的致知体例降服佩服的终极标记是Google作为次要学术网站的呈现。风趣的是，Google项目呈现得比互联网早得多。早在1920年代，世界藏书楼界的带领人就曾经构想了一个具有总索引系统的通用藏书楼的概念。今天Google的焦点理念就是如许。20世纪的美国粹者完全拒绝了这个概念，而是去追求一种具有高度特殊性和联想性的索引系统，按照贝叶斯理论（Bayesian theory），我们此刻晓得这一系统其实比其他藏书楼员和Google的索引愈加有用，并且现实上在数学上愈加现代。同样的工作也发生在1870年代作为学术东西呈现的环节词索引上（keyword indexes）。几年前我写的一篇文章显示，环节词索引对学术没有任何影响[5]。近年来，新手艺又把这个愚笨项目带了回来，它把所有的学问都倒进一个大垃圾桶中，然后供给站不住脚的索引，用它来从中搜索成果。当然，这还算从20世纪中叶以来强大的主题索引出发迈了一大步，而我们学术功效质量的下降表了然其成果。

　　这是我想指出的致知的前两个趋向：其一，我们的年轻人正在向一种特定且无限的算法度致知形式改变，其二，在他们的长辈中逐步占领主导地位的是“一招通用”的科学致知的观念。我想说的第三个趋向曾经初露眉目，也即并非由我们、而是由机械来完成致知的现象显著添加。因而，我必需说一些关于计较机的根基环境。我起首要向你们包管，我对计较机既不是新手，也不是否决者。1960年，我12岁的时候，在父亲的指点下做了一台简单的硬连线岁时进修了Fortran。35年前，早在Google具有之前，我就起头将字符搜刮算法使用于社会数据。

　　下面是一些根基现实。现代计较确实具有庞大的能力。此刻能够必定，伟大的现代算法的理论根本已呈现不少年了。它们能够追溯到1940年代。可是我们此刻有了机械以惊人的规模使用这些方式。在我看来，有两个使用出格凸起：一是蒙特卡洛（Monte Carlo）革命，它使我们可以或许很是详尽地模仿大系统，并估算以前难以处置的贝叶斯函数形式；二是搜刮革命，它使我们可以或许在极端嘈杂或稀少的空间中发觉很是微弱的信号。我在这两个范畴都颁发了文章，也很是赏识这些革命。

　　可是计较机并不擅长于想象，它们的力量在面前，以至也能够说外行动力，它次要依托蛮力手艺，而不是想象力。计较机也不长于具有人类思维特征的联想式学问，它们没有在思维中使用感情，奇异的是，这有可能会犯致命错误。可是，计较机的成功正在发生一种高度法则的商品化的“学问”，并且倾向于把我们对致知的理解推向计较机最擅长的那几类致知：基于概率的模仿和搜刮，基于迭代法则，又与决定性位置上的随机化慎密相连。反复我之前用过的一个例子，很多人文学者期望从数字人文研究中获得伟大的工具。然而，从学者们用计较方式发觉柏拉图《对话录》的写作挨次到此刻曾经40多年了，而托马斯·阿奎那的作品被环节词索引也曾经60多年了。这些“发觉”都没有对学者的学术研究和对柏拉图和圣托马斯的反思发生丝毫影响。由于用数字方式能够发觉的关于它们的各类工具对于我们准确理解的人文学研究没有真正的吸引力。我们不在乎柏拉图以什么挨次写对话录。我们关怀的是此中的意义。计较机不会告诉我们这些。

　　致知的最初一个、也许是最主要的变化是话语性的、线性有序（discursive, linearly-ordered）的致知行为作为一种实践的式微。这种变化有两个缘由，两者今晚都曾经谈到了：第一是转向群体性致知和社会性致知者，而这一趋向是以口头或会话的形式构成的。我们的学生花大量的时间来扳谈，即便是在他们认为本人在进修的时候。以至在庄重的学者中，我们发觉博客素质上也就是走廊里的对话。我本人经常在走廊里聊天，但我不会把这当成是当真的研究。然而，我的很多年轻同事投入相当长的时间来广播走廊里的喋大言不惭，他们的学术工作不成避免地呈现出雷同的质量。

　　此刻也许还不算太糟。终究，口头表达是思维这种内在对话的根本。更蹩脚的是向视觉致知的改变。这是一个由来已久的变化。插图跟着19世纪印刷形式的成长变得越来越主要，从19世纪初不加插图的精英评论，到中产阶层爱读的摆在三层架子上卖的、有多幅插图的小说，到廉价小说和旧事画报。尔后来20世纪又带来了片子，只需要看一部按照优良的19世纪典范小说改编的片子，就能体味到这种艺术形式所具力量的式微。片子本身有很多长处，可是这些长处次要是视觉上的，而不是理论上的。《安娜·卡列尼娜》中的道德判断、小我冲突和社会布局的微妙复杂性，消逝在将其作为片子旁观的几小时肤浅的体验中，而花几礼拜时间阅读小说则能沉浸于其微观细节中。

　　片子之后当然还有电视和互联网。毫无疑问这些都是了不得的、不凡的交换形式，它们使某种立即性成为可能，而以前却不成能做到。但虽然有爱德华·塔夫特（Edward Tufte）的研究[6]，视觉再现也并不克不及无效传达高度复杂的思惟，我们不会试图用纯粹的视觉命题来证明微积分根基定理，就像我们不会不消言语来表达哈姆雷特所面对的道德两难一样。视觉致知并不是像话语致知那样的智识东西。这就是现实。[7]

　　那么让我总结一下我认为在致知方面正在发生的次要变化。我们从孩子和学生身上看到的，是一种强无力的改变：转向社会性致知、“知为寻找”、以算法为致知，日益远离以手艺人独自工作的体例致知、以联想为致知、以话语论证为致知。更普遍地说，庞大的改变起首是向基于计较机的致知过程的改变，它典型的强项是搜刮和模仿，同时强调通过算法的例行法式进行思虑，而不是通过联系关系的收集。第二，向基于半个多世纪前遭到坚定抗拒的科学模式，也即“一招通用”的致知模式的改变。第三，我们向着将致知理解为索引和搜刮的模式成长，可是我们此刻的处境是具有比以往数量大得多的材料和弱得多的索引。第四，也是最初一点，远离只要颠末细心构想和编纂的散文或形式化的意味性再现（formal symbolic representation）（如数学）才能分享的复杂话语思维，转向口述和视觉再现的立即东西。今天我没有给你们看任何图片，而是强迫你们跟着我的论证去勤奋记住它的各个构成部门，请你们一边听一边想我的论点。这表白我对话语性表述深信不疑。我敢必定你们会更好地记住我的论点，而且会愈加当真地看待它，由于我强迫你们本人去思虑，而不是把它当作屏幕上枚举的命题。我感激你们勤奋跟上我的思绪。

　　第三部门是会商到目前为止我提到的所有变化所具有的时间性。将这些趋向连系在一路的第一步是认识到它们具有分歧的时间特征，认识到它们可以或许被影响或从头定向的程度也是分歧的。此中有些是趋向，有些是一次性事务，有些是可逆的，有些则不成逆。

　　关于所知之事，让我们回到最后会商的致知客体，我留意到了两个变化：转向社会数据和转向微观细节。在这两个趋向中，转向社会数据是一个不成逆转的持久趋向。虽然此刻有人试图逐渐拔除带有20世纪显著特征的国度数据采集，可是对生齿的贸易性学问的惊人增加远远抵消了前者。另一方面，微观细节的问题是因为我们本人未能缔造出中层概念，将我们此刻具有的极其细致的学问（出格是关于社会的学问）概念化、组合起来并进行反思。这是一个临时环境，在现实中，这对日趋成熟的社会科学而言，是受接待的变化。关于所知之事，有一种不成逆转的趋向，以及一种似乎能够通过当真的智识反映改变成轮回周期的趋向。

　　此刻我们来看看与之响应的致知者，也即致知的主体。我详述了以下三方面变化：社会性致知的兴起、组织作为致知者的主要性、以及日益商品化的“物中之知”。社会性致知的兴起起首源于复杂而复杂的致知问题的呈现，凡是是使用性问题比根本科学问题更多。量子力学来自于无形的学院和学科，可是由大型组织制造的。大科学在和平期间继续成长，由于雷同的实践复杂性和组织性致知，广义上源于在大规模使用之效率方面的摸索，这一点在现代病院中就表示得很清晰。把学问置于商品中的趋向，也始于效率和精确性问题：幻灯片、温度计、电脑等等。然而，这一趋向此刻由利润动机驱动，由于本钱家曾经认识到，虽然在小我思维中的学问不克不及变成财富，可是当学问化身为实物或某类文本时，它能够变成财富。所有这三种变化都是由我们糊口的根本研究圈子之外的要素所驱动。手艺、使用和本钱主义就是次要力量。

　　在这三大变化中，社会性致知是一种可逆的趋向。正如我之前指出的，它以前曾被逆转过。按照我小我的经验，即便是在今天，最优良的学生也更喜好本人当单干的手艺人，并且即便是在大大都天然科学，更不消说人文学科和人文性社会科学中，都没有证据真正表白根本研究需要、或获益于超越无形学院和学科的集体组织。因而我认为，手艺人式的独自致知过程仍是能够保留的。至于致知向组织化和商品化的改变，这两个趋向根基上是由于本钱主义，以及公家偏心适用学问而非根本学问。除了向我们的学生展现Google搜刮的很多体例远不如高质量纸版索引中的同类检索无效率之外，学术界和学问界对此的任何反映都不会对这两个趋向发生影响。简而言之，在致知的三个变化中，只要社会性致知才能减缓。组织性致知和商品性致知的主要性日益加强是不成避免的。

　　至于学问本身，我次要谈到学问化身为可获专利的商品，以及两种观念趋向，也即起首相信学问是由商品形成的，其次相信获得学问是一种拥有而非一种勾当。我认为，至多在大学内部，本钱主义学问观的这一趋向目前是不成逆转的。由于大学在上个世纪曾经从社会的边缘走向社会的核心，已经在此中感应舒服自由的智识糊口正被推到一边，其位置被别的两个功能所占领：第一，为年轻人供给就业证明，第二，发现可以或许发生收入或处理问题的事物或办事。因而，在不久的未来，那些能享受超然的智识糊口的体系体例很可能会分开大学。真正的智识勾当不成能忍耐也不成能从鞭策现代本钱主义的新自在主义办理下存活。我对这个预测很当真。智识主义（intellectualism）和大学之间的爱情曾经有100多年的汗青了，可是它正在履历一个很是坚苦的期间，离婚可能很快就会到来。

　　最初让我来谈谈致知作为勾当的变化。向算法度思维而非联想式思维的转向，以及向「所有致知都是科学致知」的观念转向，这些现实上是20世纪学问史上频频呈现的事务。例如，在美国，这种科学主义在1910年代、1930年代末和和平年代、从苏联人造卫星上天之后，以及自1990年代以来，不断很风行。可是，这类科学主义的风行之后，老是会呈现成功地将社会科学和人文学再铸成非科学语汇的环境。例如，我们今天在收集阐发中看到的“社会物理学”，自从19世纪中叶第一次提出以来，曾经来往来来往去了至多三次。或者，此刻风行的大部门大数据阐发手艺的汗青至多有半个世纪之久，例如聚类阐发、因子阐发、多维标度、蒙特卡洛模仿、模仿退火法等等。当它们初度被发现时，人们很快发觉它们并没有供给学者们真正相信的谜底，因而此中很多方式留给了尺度较低的市场研究人员。不外此中少数方式最终找到了有用的位置和科学阐发的路子。

　　与之构成对比的是，将学问想象成“索引、检索和拆卸”的问题，也即Google项目，虽是有百年汗青之久的老项目，却被学者们持久拒斥。然而，在过去的20年里，它却将学界搅得天崩地裂翻天覆地。部门缘由是，学者本身不足认为我提到的其他挑战供给谜底。我确实认为，我们的同业若是认识到这个挑战，这一趋向能够遏制，一旦他们降服了对数字事物最后的盲目热情，他们就能够如许做。

　　然而，主要得多的是，从话语向视觉符号的改变曾经进行了一个多世纪，并且在可预见的将来似乎还会继续。这最初一点才是专业致知的焦点问题，由于自从印刷术呈现迄今，在西方至多有五个世纪，致知都是成立在复杂的话语论证之上。然而，我们的学生在处置复杂的论证时却毫无预备，由于他们底子就没有19世纪遍及识字兴起以来诸多社会都具有的特点，也即大量阅读印刷品的经验。对社会精英而言，阅读的经验则更是积厚流光。这是我们不成能影响的持久趋向的例子之一。我们必需考虑到这个要素，我们必需调整我们的讲授以顺应它所带来的挑战。

　　那么就分歧的时间标准来总结一下：某些趋向似乎历时长、不变、不成逆转。这些趋向包罗：

　　1. 转向日益增加的社会学问，由于其根源在于买卖导向型社会中的被动数据采集。

　　2. 致知者向组织和商品转移的趋向，这是因为追求高效，因为对外部好处而言待处理的使用性问题很是复杂，特别是因为本钱家的逐利，他们但愿具有本人无法缔造的观念，并从中获得利润。

　　3. 向学问作为彼此无联系关系的商品的观念转移的趋向，特别在年轻人中。这部门是由于本钱家对商品化的乐趣，但更多是由于被动地遭到互联网的熏陶。

　　4. 从话语致知转向图像和口头致知的趋向，由于图像和口头致知更容易，更受接待，也许更平等（恰是由于其更容易，对致知者要求更低），并且这一变化曾经进行了至多150多年。这一改变在笼统推理和思维方面是种阑珊，这一点对于所有陷入可视化狂热的诸多学问分子来说[8]，似乎是视而不见的，但它其实是一把双刃剑。其必然性和主要性并存，意味着我们必需迎头处理这一变化。它需要当真的解救工作，要和将成为我们继任者候选人的本科结业生和博士生一路来处理。

　　所以，这些是不成逆转的变化。相对的，其他“趋向”现实上是周期性的，并且更容易被果断的学问分子所改变。它们是：

　　1. 社会学问向微观细节方面倾斜，以及随之而来的无法在本色性标准上理论化的趋向。这一问题的处理能够通过当真的理论工作，以及发现新的中层概念、将微观细节与先前的更一般化的笼统连系。

　　2. 向社会性和集体性致知过程的转移，此次要是受放弃根本研究去处置使用研究的趋向所驱动。我们能够通过回到根本研究、忽略外部好处的奉承和赏罚来遏止这个趋向。

　　3. “科学”把本人作为适合任何对象的单一模式强加于致知的倾向。这个概念永久是自限的，由于即便是最果断的科学家也能看到人类糊口不成避免地涉及道德、合法性、美和其他不克不及从科学角度来理解的质量。风趣的是，在不成以或许理解这一现实的人傍边，还包罗我本人大学法学院的法令和经济学理论家们。

　　4. 我认为把所有的致知勾当都当成能够通过“索引和搜刮”完成这一当前趋向，也就是把所有的致知都看成算法这一点，也是自限的。联想式致知长短常强大的，但计较机还没有这方面的技术。通过将联想推理所具有的分歧、但同样主要的长处正式概念化，我们可以或许无效地将这个钟摆推往另一个标的目的。

　　因而，有必然之事也有周期轮回。可是，在必然性和周期性之外，当前危机的某些方面仅仅是一次性问题。此中最较着的问题是，人文学和社会科学未能开辟出正派的新东西，以便从过多要晓得的工作中找到意义，而要晓得的工作过多必定只是因为来改过数据机械的消息冲击而发生的姑且问题。

　　因而，我们看到，不成避免的周期性现象的和一次性事务混在一路，这要求我们将精神投入到周期性现象中。我们必需确保真正的专家能判断哪些行得通、哪些行欠亨，以使那些被动的自证准确（self-validation）不竭遭到攻击。

　　最初，我想说，我们目前的形势背后有个更深条理的一次性问题。我相信，所有这些其他趋向和周期在现代专业致知中惹起问题的真正缘由是，它们是在我们本人的内在汗青履历转机的时候要挟了我们。在过去的20年里，我们目睹了此前现代世界中支持专业学问体系体例的策略达到了巅峰。我将这个巅峰称之为“20世纪学问方案”（20th Century Knowledge Project）。这个伟大的学问方案酝酿于19世纪的最初几年，接着在整个20世纪都与大学配合成长。我认为这个方案取得了庞大的成功。我们在数以万计的精采著作中看到了其成功，这些著作由全世界学者在这个学问体系体例下创作而成，惊人迸发的根本科学打开了浩繁范畴的大门，而这些范畴需要足够的阐述和连结足够的现实使用才能使我们大师在后来几十年里全神贯注于此。这个20世纪的方案不是利奥波德·冯·兰克（Leopold von Ranke）、路易斯·巴斯德（Louis Pasteur）或詹姆斯·布莱斯（James Bryce）的项目。19世纪的学问是分歧的。简直，19世纪伟大的学者们可能会认为，我们20世纪的方案比他们已经奉行的高尺度和完满严谨要低了一个条理。但不管他们怎样想，我认为20世纪的方案曾经取得了庞大的成功。

　　麻烦的是它竣事了。在我们曾经具有的致知体系体例下，我们曾经做了我们能做一切。而伶俐的年轻人转向使用范畴、Google研究、贸易范畴，这表白我们已不再有足够吸引力去指引新一代最优良的人才。因而，我们本人方案的巅峰反而让我们不晓得下一步该做什么了。此刻外部世界曾经要挟到社会布局和文化实践的很多方面，而这些方面曾经很好地支撑了我们工作这么多年。

　　今天我讲的这个故事，次要合用于人文学科和社会科学，虽然我认为它稍作点窜也合用于天然科学的一些变化。我根基大将其作为一个美国故事来讲述，由于我认为毫无疑问美国大学整个20世纪都统治着学术界。

　　让我提示你美国现代学术的发源。美国内战竣事后，很多美国人前去德国和法国高档学府进修，就像今天中国人前去美国一样。当他们回来时，他们认识到，无论是培育牧师或贵族的小型私立大学，仍是为了推进通俗公众的高档教育的簇新的州立大学，都需要完全转型才能成为庄重的学术机构。他们把德国的高端学术机构嫁接到英国式的高档教育系统根底上，把研究生的专业教育与大学生的通才教育连系在一路，从而创立了这一新体系体例。在此过程中，他们把德国的研究所平等化，成为平等的“系”，并把其时新的英国专业荣誉课程放宽，成为通识教育和分系专业培育的连系。这个本科课程环绕雷同英国气概的正典（canon）教材松散地组织。可是，美国大学移植的德国高端学术研究，要求将来的传授攻读博士学位。这意味着，新的年轻学者一方面转向对人文正典的研习，另一方面转向缔造与之分量相当、但更偏经验性的社会科学正典，并且次要环绕政治和社会理论、分国别和分期间的汗青、跨文化比力等正典型畴或可正典化的范畴来组织。

　　美国大学从1890年到1975年几乎呈指数级增加，只在第一次世界大战和第二次世界大战前的大萧条期间，有过短少憩息。像所有呈指数增加的生齿一样，教人员工的平均春秋都很年轻。因而，这个系统富有缔造性、充满但愿、乐观向上。然而，1975年之后，生齿危机起头了。系统的扩展停滞了，教人员工快速老化，新系统中资深学者和助理传授一样多。正如我在比来一篇文章中所展现的[9]，这种生齿布局的变化激发了学术界阅读量的遍及下降和写作量的添加，而这种增加一般在很大程度上被错误地归因于新自在主义办理。但更主要的是，扩张的竣事使学术市场从卖方市场转向买方市场，导致我们今天看到的是不主要的出书物爆炸性扩张，这反过来又使系统地阅读变得愈加坚苦，从而加剧了致知本身的式微。

　　这就是今天美国粹术界被认为处于大危机之中的很多环境之一，现实上它源于美国粹术扩张不成避免的竣事所形成的社会布局。就此危机而言，更主要的是，指数增加比野火销毁丛林更快地耗损掉了博士论文的课题。到1963年为止，关于简·奥斯汀的博士论文已有40篇，关于莎士比亚的博士论文有几百篇。简直，身份政治作为合理博士论文课题的兴起，很可能只是为了试图找到新的博士论文课题。通过指认所有先期研究为带有成见，从而拒绝它们，人们能够从头起头，从零起头从头缔造一切。此次你要当真看待妇女、黑人、拉丁裔、同性恋或者任何你感乐趣的人。这也许为美国的人文学和社会科学带来了又30年的博士论文研究课题。

　　可是这种身份政治策略的问题有几个。一方面，它使人文学和社会科学的非累积性质在科学日益强大的时候变得十分较着。另一方面，它答应激烈地政治化，使基于小我偏好的（ad hominem）论证以及时代错乱的论证具有合理性，从而减弱了智识糊口的焦点合理性。第三，它分离了学者们留意力，不去思虑若何发现新的致知形式，而只是迟延了这个问题。此刻，这个旧方案达到了其巅峰。

　　更广义地说，这种策略使美国粹者看不到20世纪成功的素质和付出的价格。他们确实缔造了一个不凡的组织，可是它的伟大之处在于它的不竭增加。当这种增加不成避免地遏制时，整个系统也随之遏制，美国粹术界其实就是一个庞氏圈套。此外，大学作为一个机构变得如斯成功，以致于社会起头依赖它作为一个机械来评估这个国度的年轻人，这必然将晦气于学术糊口的尺度强加于大学。较着的例子就是美国精英学术教育遍及具有的学生成就的虚高。

　　可是，若是说成功的价格是社会期望大学为所有人做所有的工作，那么更深层的问题其其实内部。到2000年，学术界曾经穷尽了这个学问方案，它基于正典性思维、控制根本学问、以及与正典性主题相关并与学科组织相联系的研究。它曾经完成了它打算要做的工作，并且它记实了20世纪美国大学的集体功效，它简直是一个令人惊讶且具有安排力的全体。

　　可是它已成过去式。每小我只能读此中一小部门的内容，那些可以或许组织学术界环绕某个配合窗问方案进行工作的分析东西和问题认识现在都消逝了。本来维持各学科之松散全体性的正典与文摘的夹杂，最终崩溃。经济学在其大炮[10]周边围上了一圈大篷车，由此出错成了某种形式的工程学。人类学拒绝了它的创始人，并发觉它现实上与任何工具都无关。汗青出错成了攀比谁比谁更受压迫的辩论。我能够继续说下去。现实是，到2000年，20世纪的学问方案曾经全数玩完了，1980年后耽误其寿命达20多年的策略现实上最终扼杀了它。

　　简单地说，此刻我们必需发现一种成为学术学问分子的新体例。此刻我们还不清晰那会是什么样的，只不外旧体例曾经日暮途穷。我们的学术交换次要由不主要的作品构成。我们的办理者奖励的是出风头的事，而不是本色性的研究功效。我们的研究东西曾经下降到毫无价值的环节词搜刮的程度。我们的同业评断轨制被减弱到仅止于草草对付。我们的很多学科协会退化为软性政治组织。这些学科本身正遭到办理者和某些同事的系统攻击，那些同事但愿放弃学科去处置「跨学科」研究、组建各类研究“核心”。自助出书曾经成为一种次要的、以至被承认的做法。本科生以相关性和开放性的表面诱惑我们处置既懒惰又无效的讲授。

　　此刻，这此中很多工具与其说是阑珊的迹象，不如说是成功的迹象。我们曾经完成了一个多世纪前我们的前辈们提出的方案：我们对西朴直典进行了详尽的学术研究。我们对日常社会糊口、比力政治、意味实践等等做了数千项研究。我们还没有做的是从头思虑这一切，消化它，并操纵它来构成一种新的致知，这种致知可以或许向前成长，并指引我们最优良的年轻人的思惟。毫无疑问，在当前学术就业的不不变前提下，他们本人可能无法承担这项使命。只要很是英勇的思维才会抵挡追求时髦和出风头。鉴于这种环境，要由我们这些曾经在这个系统中的人，找出新的体例来为将来的致知体例供给前提。有鉴于学术界在将来40年内将需要顺应印度和中国复杂的新的大学系统，眼下必定还挺令人兴奋。更广义地说，跟着学问世界的成长，学问将传布到远离西方思惟观念的社会。

　　我所列举的学问趋向本身就是一个庞大的智识挑战。我本人试图将人文学问的素质理论化的很多工作，都来自于我与我们大学藏书楼就新型研究等议题而开展的各类斗争。现实上，也许将来的学术致知者需要像我一样成为一个非专家（non-specialist），套用马克思的话，早上研究数学社会学，半夜做民族志研究，下战书做档案阐发，晚上写评论[11]。这种多重技术可能是一种全新的智识次序的根本。当然，这也可能只是我本人在乱说八道，但确实有可能。

　　次要的现实是，我们不断在处置的方案可能竣事了，它恰是在我们面对外部严峻要挟时竣事的。因而，此刻是进行深刻反思和采纳判断步履的时候。最主要的是，这是一个阐扬想象力的时辰。不然，我们中很多报酬之献身的那种致知体例，将在将来30或40年内消逝。

　　[1] ［译注］在Abbott传授的其他著作中亦译为“形势”，一个来自布罗代尔的术语。在布罗代尔的汗青模子中暗示变化的第二个条理，其它两个别离是不变的“布局”和短暂的“事务”。

　　[2] ［译注］在学问社会学保守里，knowing一词的其他中译还有“认知”和“识知”。在此我们采纳许泽民“致知”的译法，取其朴实的寻肄业问的意义，凸显这个词在本文中的核心地位。对应的knower译作“致知者”。在中文语境中“致知”还常有穷尽一切认知的意义，但作者的原文并无涉及穷尽之意。在英文中，knowing与knowledge同源。

　　[3] ［译注］中文称为“词云”，一种从文本中按照词频提取词语的，并将成果可视化的东西。

　　[6] [译注] 爱德华·塔夫特是数据可视化的前驱，耶鲁大学统计学和政治学退休传授，奠基了视觉化定量消息的根本。塔夫特倡导用视觉言语呈现数据，在他广为人知的著作The Visual Display of Quantitative Information（［1983］2001）中，他说过：“杰出的图形是在最短的时间内为观众供给最多的设法，在最小的空间中利用起码的墨水。”

　　[7] ［原注］很可能片子和其他视觉媒体（试想古典绘画）更长于传达感情，虽然片子的大部门感情力量源于他们的音乐，而音乐是一种话语前言，其来历于瓦格纳的 “全体艺术”的概念。这种可能性与詹姆士—兰格情感理论（James-Lange theory of emotions）风趣地连系在一路，强调了感情的纯粹身体发源，这对察看者来说是显而易见的。

　　[8] ［原注］正如我们这些利用过可视化学问的人所知，很容易在可视化的数据中看到不实在的模式；通过把持比例尺而歪曲潜在的纪律性（或随机性）；选择肆意注释等等。例如，大量的收集阐发将“实在成果”理解为通过展现最大化“易读性”的算法发生的视觉表示。当然，庄重的收集研究学者凡是会避免这些问题，但商品化的算法意味着大量发布的工作是由不领会这些问题的作者制造的。这一问题与线性统计模子不异。看成者运转数百个寻求最佳结果的模子时，假设查验变得毫无意义。

　　[10] ［译注］大炮cannon和正典canon是同音字，这是个双关。