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活在多元世界

原文:Living in a Plural World

| 作者:E. Glen Weyl, Audrey Tang and ⿻ Community | 譯者:唐鳳 Audrey Tang, 周宜蔓 Gisele Chou


直到不久前,我對文明最大的稱讚……是認為它使得藝術家、詩人、哲學家和科學家做為可能而存的。但我現在認為這並非最偉大的事情。現在我相信,最偉大的發生是歸屬於我們整體,直接影響了我們所有人。 當有人說我們過於被謀生所困而遺忘生活時,我回答,文明的最高價值就是它使生活方式變得複雜了;它要求偉闊協作的智力付出,而不僅僅是簡化的、未經協調的存在。是利益於群體可以吃穿用度、安居樂業,從一個地方移動到另一個地方。 更複雜與熱切的智力付出,意味著更飽滿且豐富的生活,也就是生生不息。生活的意義就是生活本身,而判斷生活是否值得的唯一標準就是:你是否充分地活著。——奧利弗·溫德爾·霍姆斯,1900 年 [1]

原子是現實中獨立的元素嗎?不…就像量子理論顯示的:原子的定義是來自於它們的…與這個世界其他部分的交互作用。量子物理學或許只是讓我們意識到,現實中這種無處不在的關係結構,正是一直延續到最基本的層次。現實不是事物的集合,而是由眾多過程組成的網絡。——卡洛·羅韋利,2022 年 [2]


技術跟隨科學。因此,如果我們要提供一種不同於「專家統治」(Technocracy)和「放任主義」(Libertarianism) 的技術未來願景,我們需要理解其對科學的理解的根源為何、可能遺漏了什麼,以及如何糾正這一點來開闢新的視野。

為此,我們現在來探討存於這些方法後的科學哲學觀,探巡過去一個世紀自然科學和社會科學是如何進步、超越這些觀點的侷限性,而走到多元、網絡式、關聯式、多重角度的理解,即我們生活的現實。

原子和宇宙

最簡單和最天真的科學觀點,可能以 "客觀主義" 、 "理性主義" 代為稱之,又或者,我們直接把它稱為 "單一原子論" [3]。物理世界存有一個客觀狀態,並且遵循一套最終可評述為相當簡單的法則,它等待被人們發現。有關的定律可以用數學語言來表示,這些決定性的演進是通過原子相互碰撞而進化為另一種狀態的過程。

因這些定律和它們所遵循的數學真理是單一且普遍的,任何未來要發生的事情都可以從世界的當前狀態來預測。這些定律通常使用「目標尋求」或「目的論」術語來表達:粒子「採取行動最少的路徑」,化合物「自由動能最小化」,以進化為「適應性最大化」,經濟主體「效用最大化」。世界上的每一種現象,始於人類社會至星星的運動,最終都可以歸結為這些定律。

在這個框架下,個人需要做的就是擁有足夠的計算能力、智力以進行足夠精確的觀察力,揭除迷信、社會結構與偏見的勇氣,那麼一個人將成為實質上的神,無所不知,甚至可能無所不能。

此種思維模式在它發展的階段中,幾乎貫穿了每一個科學領域。最知名的兩個案例,或許是「歐幾里得幾何學」渴望自一小段公理和概念中,推導出涵蓋至整體的數學真相;而「牛頓力學」則描繪了物體運動和其上作用力的交互關係。

在生物學中,達爾文主義的簡化版本側重於適者生存,動物個體(後期的版本稱做「自私基因」)不斷地相互爭鬥以求生存 [4]。而在(原始的)神經科學(尤其是顱相學)中,大腦中的各個區域被視為原子,分別執行單一功能,這些功能加總起來就是思想。

在心理學中,行為主義認為思想可以還原為刺激和反應。在經濟學中,自利個體(或有時是公司)被視為經濟理論中的原子,每個人在市場中都在追求自己的利益。在電腦科學中,邱奇-圖靈(Church-Turing)認為一切可能的行動都可以簡化為在 "圖靈機" 的理想化計算機上進行的一系列操作。

儘管這些方法有些侷限,然而它們都造就了不可忽視的巨大成功。牛頓力學解釋了一系列現象,並激發工業革命的技術;達爾文主義是現代生物學的基礎;經濟學一直是對公共政策影響最大的社會科學;邱奇-圖靈(Church-Turing)的“通用計算”願景幫助也啟發了關於通用電腦的想法且普及至今。

這些方法,正是我們在前一章中討論的「專家統治」和「放任主義」世界觀的立基,儘管它們有各自偏重的部分。AT 專注一元論固有的理性和其中科學的統一性,試圖驅使技術,讓社會生活理性化。放任主義專注於原子(個人化)本質上的分裂,試圖為這裡面的相互作用(比如,自然選擇和市場過程)建立一套 "自然法則" 模型。如此而言,雖然專家統治和放任主義看起來是對立的,但它們是在「共同的科學世界觀」中相互對立。

就共同世界觀激發的一切而言,二十世紀的科學已揭示了它們的侷限性。相對論,更別提量子力學,早已顛覆了牛頓的宇宙。哥德爾定理和各種後續出現的研究已打破了數學的統一性和完整性,一系列非歐幾里得幾何現在對科學至關重要。

交互共生、生態學和拓展的演化綜論已削弱了“適者生存”的生物學核心典範。神經科學在圍繞著網絡和新興能力下已經被重新構想,又反過來,再次成為現代計算的核心概念。在整體發展中至關重要的軸心思維是:「複雜性」、「湧現」、「網絡」、「集體智慧」,它們挑戰了優雅的一元論原子主義。

複雜性和湧現

複雜性科學的軸心思想,是將許多自然現象還原為構成它們的原子組件(稱為「還原主義」)。即使在概念上或許可行,卻時常適得其反。同時,如果試圖將複雜系統作為單一整體來進行研究,往往是無效或不可行的。

與上述相反的是,這些結構(例如:分子、有機體、生態系統、天氣系統、社會)是從各式(相互交織)層次的「原子」當中湧現的。這些層次至少有部分可以根據它們自身的規律和原則來理解,而不是從支配其底層組件的規則得出。在所有適用的領域中,關於「複雜性」或我們稱為「多元主義」的共同核心論點包括:

  • 計算複雜性: 即使還原主義在原則上/理論上具有可行性,然而基於它們的組件來預測高層次現象所需的計算量非常巨大,以至於在實務上並不容易做到。事實上,在某些情況下,可以證明它需要消耗計算量的資源價值,遠遠超過可透過解答來回收的資源價值。這也常常使得還原理論的可能性變得無關緊要,且還因為這樣而樹立了還原的一個巨大障礙。

  • 敏感性、混沌和不可化約的不確定性: 更糟糕的是,許多甚至是相對簡單的系統已經被證明會表現出「混沌」行為。如果初始條件的微小變化在經過一段時間後轉變為最終行為的極端變化,則該系統被視為混沌的。最著名的舉證是“天氣系統”,時常被闡釋為一隻蝴蝶拍動翅膀可能在幾週後導致世界的另一端引發颱風。在如此混沌效應的存在情形下,通過還原主義進行預測需要極端且並不實際的精確度。更困難的是,對於量測的精確度往往也有著十分嚴格的限制,精密儀器的測量方式可能因為前述的靈敏度預測引起重大變化,測量系統也會受到干擾。最毋庸置疑的版本就是海森堡不確定性原理,該原理基於這種邏輯對測量精確度設置了物理上限。

  • 多層次組織: 儘管有些人可能將上述觀察,視為對科學的絕望。然而,另一個選擇是把它視為「懷抱期待的理由」。期盼多樣化的分析/科學方法,能在不同條件、不同分析層次下,仍然是相互交織、產生有價值的成果。在這種觀點下,自然會尋求如何描述這些不同的方法,以及其「層次條件」(這裡指的是"最適用的層次")、如何交互作用,並將這類方法視為科學探索的核心成份。

  • 關聯性: 多層次組織,意味著許多不完全化約的認知方式。不過,如果這些都可以被切割成為不同的科學領域,那麼單一原子論是否仍然可以在個別科學領域中佔主導地位呢?然而「複雜性」的一個關鍵因素是:不同層次的現象,經常決定了其他層次中的交互作用,甚至構成了其他層次的性質。舉例來說,較小層次裡的單位,可能由它們組成的較大層次來賦予某些身分和規則。雖然忽視這些交互作用的「近似解」,可能適用於某些現象,但在更多情況下,追蹤這些依賴關係並納入考量,往往極其重要。

  • 內嵌的因果關係: 基於前述論點,因果關係很難用還原論的方法,做出完善且詳盡的解釋。也就是說,對於高層次現象的解釋,很難被化約為更簡單、更原子化的組件。相反地,即使特定因果箭頭可能遵循某種方向,但同一個系統中的其他因果箭頭,將採取相反的形式:其中「原子」的行為,是由它們在更大系統中的位置來解釋的。正因如此,因果分析將會出現近似於「循環」的元素而形成平衡。獨立的因果關係,通常會從平衡中的驅力中湧現,而非通過可預測的方式還原為一系列恆定的原子「不變動力」。

以上這些要素,共同構築了對於科學專案基本性的重新認知。在「一元原子論」中,對科學真理和起源的探索,類似於從行星表面的不同起點向其核心挖掘的過程:人們可以從許多不同的起點開始,但當他們開始剝離虛假、迷信、錯誤和誤解,他們都會發現潛存一致的真理核心,將其所視的一切還原為相同的基本元素。

在多元的視角下,則適用幾乎完全相反的譬喻:科學的追求,類似於從行星表面向外的結構建造。即便一開始這些結構可能是擁擠或競爭的,但只要向外擴展的足夠遠,需要填上的空間,就會擴展到無垠虛空之外。而隨著這些結構的分枝,生態則趨向更為多元與和碎片化,互動和重組的可能性將比原先預期的更為豐盛,然而,它們匯聚為單一結果的可能性也就越來越低了。此外,這些不斷重新組成中的每一項都類似於有性繁殖,可形成新的結構,這些結構本身會沿著自己的軌跡進一步延伸。如此的進步體現了複雜性、多樣性和多元交織的重組。

儘管如此的多元視角,並不像一元原子論那般提出了最終、絕對真理的希望訴求,但它也同樣展現了希望:潛在進步的無限遠景,隨著它的發展放寬而不是收縮/收限。正如二十世紀的科學革命所生動揭示的那般,轉移往如此般的多元視角,並不意味著科學進步的終結,而是可能性的爆發。

科學革命開啟多元宇宙

二十世紀,尤其是上一章提到的黃金年代,正是歷史上科技進步最快速的年代。這些進步主要發生在一系列領域,其中大多數領域都由一條共同的線索貫穿,即是:對一元原子論的超越,對多元論的擁抱。我們接下來將用數學、物理學、生物學、和神經科學的例子來說明。

數學

或許,多元主義最令人驚訝的影響即是觸及了真理與思想本身的結構。在大衛·希爾伯特(David Hilbert)提出「二十世紀數學的挑戰」時,他認為完整統一的數學結構就在觸手可及之處。與此同時,克耳文勳爵也認為物理學的重大發現已經全部完成。儘管二十世紀始於伯特蘭·羅素(Bertrand Russell)和阿爾弗雷德·諾斯·懷特海的著名嘗試,即試圖將所有數學置於一個單一公理系統的基礎上,但在此之後的發展卻截然相反。數學並沒有真正達成一個萬物起源的單一真理公式,卻成為其他真理的起始,分裂成無數發光的真理碎片。

正如同幾何學和拓樸學,一度被視為忠誠的歐幾里德確定性支持領域,卻轉向承認了無盡的變化,像扁平地球的確定性隨著環球航行而逝去無蹤。公理系統,曾經亦被視作為單一完整數學系統的希望,但庫爾特·哥德爾(Kurt Gödel),保羅·科恩(Paul Cohen)與其他研究揭示了其本質上無法解決某些數學問題,且必然不完整。阿隆佐·邱奇(Alonzo Church)也提出了其他數學問題,是任何運算過程都無法判定的。諸如種種,即使是純粹的邏輯與數學運算,也幾乎與我們上述討論的領域同樣多元。

Science

舉例來說:圖 1:Mandelbrot 集(根據函數中的參數值描述簡單二次函數的混沌行為)在兩種尺度下的顯示。來源:維基百科(左)和 Stack Overflow(右)。

邱奇的研究已證實某些數學問題在計算過程為 "不可判定的" ,隨後在複雜性理論的研究中也已揭示,即使數學問題原則上可能是可判定的,不過,得出這樣的答案的計算複雜性往往相當巨大。這也使得將所有數學在經過計算後可化簡為基本公理的夢想破滅了。

  • 混沌: 這甚至在一些相對簡單的問題中也是固有的存在。或許最著名的例子就是涉及到二次多項式-迭代應用的複數行為。如此迭代行為下形成了豐富且複雜的形式特徵,成就了「分形藝術」的起源,如圖 1 所示。這些結構在在說明了這些數學問題中看起來「顯而易見」的解決方案,正取決於那些無限繁複的細節,其豐富到讓我們的感官目眩神迷。

雖然數學主要關注的並非於用層次來描繪現象,但上述現象說明了在二十世紀的數學,並沒有坍塌成單一的領域,而是綻放出令人難以置信的次領域和次次領域的多樣性,涵蓋了一系列現象 ; 僅僅幾何學一門就有從拓樸學至投影幾何學的十幾個重要次領域,來研究許多不那麼嚴謹卻相互交會的元素,這些元素曾經是單一、高度公理化且大致封閉的現象集合。

  • 關聯性: 這是數學的一個基本方面,它涉及了研究數學物件之間的關聯以及由這些關係中產生的結構。在數學中,不同的分支往往是互相關聯的,一個領域的洞見也可以應用於另一個領域。例如,代數結構在許多數學分支中無所不在,它們也可以做為一種語言來表示和探索數學中主題間的關係。此外,拓樸學的研究是基於理解形狀和其性質之間的關係。多元性與交互關聯性的混合也許是現代數學的決定性特徵。

  • 因果關係: 同樣,雖然 "因果關係" 並不是一個理解純粹數學的正確方式,然而在現代理論領域中,最顯著的特徵之一,就是反對還原論的方法——也就是把看似簡單的問題還原為公理,一切都透過這些公理來進行過濾。或許最知名的案例就是費馬最後定理(Fermat’s Last Theorem),這位十七世紀數學家宣稱已經證明出,一個簡單的方程式沒有整數解的方法。一直到二十世紀 90 年代,英國數學家安德魯·懷爾斯(Andrew Wiles) 在跨越數個世紀的數學研究,運用一系列技術(尤其是與所謂“橢圓曲線”相關的部分)證明了費馬猜想,而這些技術是為了其他目的而發展的,顯然比十七世紀的方法更先進。不止於此,人們認為還有許多未解的數學問題也具有相同的性質,如黎曼猜想 (Riemann hypothesis)。

上述的純粹數學各方面的進步,正是來自於好奇心的謎題和思想的玩具。這些深奧的思想運動,幫助了現代技術的發展。懷爾斯證明的核心——橢圓曲線,因為解決方案在實際操作上的複雜度,成為公開金鑰加密(Public-key cryptography)先進技術的基礎。其他高等數學領域,也成了電子電路設計、醫學圖像分析、土木和航空工程等領域的核心。在這些應用中的每一個都來自迥然不同且偶然相交的數學領域,而不是希爾伯特、羅素和懷海德曾經夢想的大一統整合論。

簡而言之,與一元論原子視角形成鮮明對比的是,在二十世紀,建構世界的科技正起始於它們的多樣性:知識領域的倍增與成型,每個領域內部視角,就像分形一樣,倒映出相稱的風貌。當我們越深入探尋各個領域,就越發現它們的複雜性。令人驚訝的連結和關係不斷湧現,擴增了複雜性,而非暗示 "統一"。

每個交互層次的結構,與各種認知視角的描述,都對進步至關重要:核彈重塑了人類社會,引發了環境變遷而重塑氣候,扭曲了人類心理,進而導入運算系統的設計中,並幫助醫治疾病等等。

物理學

多元主義或許正是生物系統中是最自然的存在了。我們的日常生活裡就已不斷遇見多元的複雜性。而更令人驚訝的是,二十世紀的物理學正也揭示了這些原理 "一路向下" 延伸至底部,直達牛頓一元原子論開創的物理科學核心。

在十九世紀末時,克耳文勳爵(Lord Kelvin)大發厥詞地宣稱:「現在物理學沒有新的東西可以發現了。」,於此相反,二十世紀被證明是物理學歷史上最豐富、也最具革命性的時代。相對論(狹義、特別是廣義相對論)、量子力學,以及在較小範疇上的熱力學/資訊理論、弦理論,都顛覆了牛頓宇宙觀,在在顯示了「撞球檯模型」的簡單線性時間、歐幾里得空間的客觀現實,最多只是在熟悉的條件下有效近似 。在這些革命中出現的(後)現代物理學很好地說明了科學中的多元性,說明了多元主義是如何像著名物理學家卡洛羅韋利的題詞所暗示的那般,織入在現實的結構中。

  • 計算複雜性理論: 這是熱力學領域及其衍生範疇的核心。事實上,對於計算科學來說至關重要的資訊理論領域,幾乎完全源自熱力學的概念。數十億個子單元(例如,氣體或化合物中的分子,電線中的電子等)的行為無法模擬,暗示了需要熱力學技術,來描述這些子單元的平均行為。

  • 敏感性、混沌和不可化約的不確定性: 這些思想都起源於物理學,或是藉由物理學來取得顯著學術地位。最簡單的混沌系統例證,是三個大小相當的物體在引力作用下的行為。煙霧、洋流、天氣等的行為都表現出了混沌和敏感。如上所述,關於不可化約的不確定性,最經典且最確定的例子是“海森堡的不確定性原理”,根據該原理,現實的量子性質,對粒子的速度和位置的精確度,設定了嚴格的測量上限。

  • 由於前述兩大原因,現代物理學是根據對廣泛不同層次的研究來組織的,紐約海登天文館著名的 "宇宙尺度" 步行導覽就揭示了這樣的觀點,該導覽帶領參觀者從夸克到原子、分子、化合物、物體、行星,恆星、星系、銀河等等。雖然所有系統在理論上都遵循同一組底層物理定律,但每個尺度的物理學都截然不同,因為不同的力和現象占主導地位。事實上,物理學的最小尺度(量子)尚未與最大尺度(廣義相對論)相協調。

  • 也許二十世紀物理學革命最引人注目且一致的特徵,正是它們如何推翻對固定且客觀的外在世界假說。相對論揭示時間、空間、加速度,甚至引力是物體如何成為物體之間關係的函數,而不是潛在現實的絕對特徵。量子物理則走得更遠,展示了即使這些相對關係在觀察之前也不是固定而存的,因此從基本上講這些是相互作用而並非物體。如本章開頭羅維利(Rovelli)的引文所強調的,他對更近期發展的解釋,將時間和空間的觀念拉得更遠。

  • 基於現實層次的多元性,物理學中的因果關係是根深蒂固的,在令人眩暈的速度中在不同尺度上持續變化和循環。具有意識的生命體,利用奈米級計算構建的原子互動,可以引發爆炸,破壞行星的穩定運作。恆星之間的碰撞導致坍縮,造成微觀尺度上的黑洞,成為巨觀尺度的銀河系中心。

上述對物理現實的豐富多元的理解,所造就的應用,正是二十世紀悲劇的核心。大國利用原子的力量決定國際事務、跨國公司利用對量子物理學的技術研究,將越來越小的電子產品放到客戶手中,進而推動了前所未有的通訊和智力發展。數百萬計的家庭燃燒木材和煤炭,導致生態破壞、政治衝突。而分散在世界各地的微型傳感器所產生的數據,又促成了全球範圍的社會運動。

生物學

如果說十九世紀宏觀生物學(關於高級生物與其互動)的定義思想是「自然選擇」,那麼二十世紀相比擬的定義思想則是「生態系統」。 自然選擇強調面對稀缺資源時的“達爾文式”的競爭觀點(其與“擴展的演化綜論”思想密切相關)強調:

  • 基於還原論的概念,例如行為主義、神經科學等等,始終無法建構有效的動物行為模型,這展示了計算的複雜性。此外,由多種相異生物組成的系統(即「生態系統」)也顯現出與多細胞生物體相似的特徵(如恆定性、對內部成份的破壞或過度繁殖的脆弱性等),這些揭示了敏感性和混沌性。

  • 更高層次的生物體,透過較為簡單的生物體合作湧現(例如,多細胞生物是單細胞生物之間的合作,或像「Eusocial(真社會性)」生物體源自於螞蟻等昆蟲個體之間的合作),以及在所有這些層次中都可能發生的突變性和選擇性,則展現了多層次組織的概念。

  • 不同物種之間相互作用的多樣性,包括了傳統的競爭或捕獵關係,也涵括了一系列 "互利共生" ,其中生物依賴其他生物提供的服務,也會轉向援助維持它們,說明了糾纏性與關聯性。

  • 認知到遺傳學僅只編碼這些行為中的某一部分,而「表觀遺傳學(epigenetics)」或其他環境特徵在演化和適應中發揮著重要作用,闡釋了內嵌的因果關係。

這樣的轉變,不僅僅是簡單的科學理論,亦導致了二十世紀人類行為與自然互動的一些最重要的關係轉變。尤其在環境運動與其創建的一系列如保護生態系統、生態多樣性、臭氧層與氣候行動,都源於「生態學」且十分依賴這門科學,甚至常常被稱為「生態」運動。

這一點用宏觀生物學來做說明最簡單,因為它對公眾來說更加熟悉,但同樣的概念或許更適用於微生物學(研究複雜性生物體的內部生命運作),也更為鮮明。這個領域的研究已經從聚焦個體器官和基因表現的機械研究,走向 "系統化" 發展,根據一系列不同的層次整合相異的自然法則。而最可以明確闡釋這一點的,或許正是最複雜、最神秘的生物系統 ——人類大腦。

神經科學

現代神經科學,源於兩項大腦功能的關鍵發現。首先,是在十九世紀後期由卡米洛·高基(Camillo Golgi)、桑地牙哥·拉蒙卡哈(Santiago Ramón y Cajal)和協力者們分離出神經元、電活化神經元網路,且將之定義為大腦的基本功能單位。Hodgkin 和 Huxley 的研究則進一步將這種分析更精確地完善為清晰的物理模型,他們在動物身上測試並建立了神經通訊的電學理論。(補充:Hodgkin-Huxley model 霍奇金-赫胥黎模型)

其次,以開闊的視角來觀察,一幅豐富而細緻的景象,在二十世紀的流淌中逐漸顯現。這也使傳統觀點複雜化了;傳統觀點時常被嘲笑為 "顱相學" ,即每一個大腦功能都在物理定位下,侷限於大腦的某一個區域。

相反的,即使保羅·布洛卡(Paul Broca)這樣的研究學者,通過研究腦病變患者發現了部分關於功能物理定位的重要證據,但包括數學建模、大腦成像和單神經元活化實驗等在內的其他證據也表明,許多、甚至大多數大腦功能是由分佈在大腦的各個區域交互作用模式中湧現,而不是主要由物理定位中產生。

從這些發現中湧現出一個 "神經元" 的 "網路" ,每個神經元都基於輸入訊息來遵循相對簡單的活化指令,並依據共同出現的情況來更新基礎連接。再一次,多元主義的主題優雅地出現了(註:此處可能需要一些真正神經科學家的細緻觀察):

  • 在所有領域中,神經科學是最清楚的展示出計算複雜性強加的界線。早在 1950 年代末,以弗蘭克·羅森布拉特 (Frank Rosenblatt) 為首開始,研究學者就建立了第一個大腦的“人工神經網路”模型,希望可以在數年內模擬出完整的人類大腦,卻發現即使這項任務可以在計算上被實現,亦需要幾十年的時間來辦到。這也驅使了研究人類大腦的方法更追求多樣性(模型與實驗,二者立基並重)。

  • 這裡是大腦中的敏感性和混沌的例子。一些初步想法放在腳註中,但這些想法需要與其他資訊更連貫且一致地放在一起 [5]

  • 透過廣泛探究各種形式,包括部分物理定位與圍繞著多層次組織的互動性,我們發現其中一些現象定位於非常小型的結構(物理上接近的神經元),而其他現象則分佈在大範圍的大腦區域,卻又不是整個大腦。又有一些,在物理上分佈於不同層次中,但又定位於各種一致的大腦活動網路中。在赫布理論模型衍伸之下,通過反覆地共同激發來強化這些,這可能是科學中 "關聯性" 概念最優雅的例證了,這與我們經常想像的人際關係發展的方式十分相似。

  • 神經科學也優雅的闡示了內嵌的因果關係。眾所周知,大腦結構對於學習具有顯著的可塑性,學習內容亦高度取決於人們居住和建設的社會環境,人類經濟和社會系統都可以替大腦提供養份。正因為如此,人們或許希望可藉由人類神經心理學的種種特徵來解釋更高層次的現象(社會、關係、經濟、教育系統), 而這些現象正是塑造大腦自性、作用的部分核心成因。因此,因果關係可追溯至一個典型的,跨層次的經典循環模式。

現代神經科學已經將這些認知轉化為一系列的應用:醫治大腦損害的患者、發展精神醫學、某些基於經顱刺激和其他腦部活化方法的一些治療和干預措施,甚至更多。不過,這些最具變革性、受神經科學啟發的技術部分至少是數位技術,而不僅只是純粹的生物醫學。神經科學也越來越常被用於數位技術發展中兩個更為奇特且令人興奮的領域核心:腦機介面,以及使用腦類器官作為計算基質。

最普遍的則是受到早期大腦數學模型啟發的“類神經網路”架構,其成為了最近 "人工智慧" 前行的基底。數萬億個節點組成的網路,每一個節點都依循著相當簡單的原則運轉,這些原則受到活化神經元的靈感而設計;當輸入的線性組合超過一定的閾值時就會觸發活化,是 BERT 和 GPT 模型等“基礎模型”的骨幹。

在過去的五年裡,這些發展早已席捲全球,更在過去兩年中越來越多地佔據了新聞頭條。上述演示的神經科學的所有關鍵特徵,與更廣泛的多元主義(舉例:多層次組織、關聯性、內嵌的因果關係),都體現在這些系統的運行中。

從科學到社會

「多元宇宙」在科學上,指的是應用上述觀點理解人類社會;在技術上,則是試圖建立資訊和治理的形式系統,既能解釋這類結構,又與這類結構近似,就像建立在多元科學基礎上的物理技術一樣。網絡社會學領導人物馬克·格蘭諾維特(Mark Granovetter)的作品,或許是此一願景的最佳表述。沒有基本的單一原子;社會群體確實存在,而且必須不斷地持續變換、重組。這種雙向平衡,來自於人類的多樣性與其所創造的社會群體,而這正是多元社會科學的精華。

此外,這些社會群體存在於各種交織、非階級式的層次之間,包括家庭、會所、城鎮、洲際、各種規模的宗教組織,領域各異的企業、人口特徵(性別、性向認同、種族、民族等)、教育和學術培訓,以及更多共存與交織的層次。例如從全球天主教的角度來看,美國是一個重要但 "少數" 的國家,只有大約 6% 的天主教徒生活在美國;但從美國的角度出發,也可以如此形容天主教:大約 23% 的美國人是天主教徒。

雖然我們強調了多元社會科學( "網絡社會" )的積極觀點,但必須提醒的是,除了其與生俱來的合理性外,採用這種觀點的一個關鍵原因是:鑑於複雜性和混沌,運用一元原子論來解釋大多數社會問題,根本就不可行。同樣的,在社會科學領域中,即使最貫徹“方法論個人主義”的經濟學界,也普遍認為,試圖將複雜的組織做為個人行為的衍生品來建模,註定是徒勞無功的。

舉例來說,產業領域將公司而非個人視作主要的行動者,而多數宏觀經濟模型亦假設有足夠的同質性以允許建置一個「代表性代理人(representative agent)」,而不是將行為化約成各式各樣的實際個體選項。事實上,經濟模型的一個迷人特質,就是它們傾向於用一系列不同形式的組織作為「中央計畫者」(例如技術平台營運商或是上級政府)、或比作為「個體參與者」(例如地方政府或製造商)。

上述特質並不令人驚訝,因為賽局理論(將群體行為還原為個人行為的最經典的經濟方式)的一個重要結果正是「無名氏定理」,它是關於 "混沌" 和 "不可化約的不確定性" 的一個變形,指出只要不斷重複互動的過程,分佈極廣的各種結果狀態,都可以收歛到均衡點。

然而,不論選擇在何種層次做出解釋,行動者幾乎總是被模擬為原子式的利己主義者,而規劃者則作為連貫、客觀的最大化者,而非在社會中內嵌的交互群體隸屬關係。將社會現象理解為源自 "網絡社會" 的精髓,正是為了要擁抱其豐富性,並建立可善加利用它的社會系統、技術和政策,而不是將其視為一種分散注意力的混亂干擾。這類系統的需求包括(但不限於):可明確交代的社會動機、賦權予多樣的社會群體、預測且支持社會動態與演化,將個人身分確立於社會隸屬關係中,將群體選擇確立於集體民主參與的基礎上、引導建設與維護社會脈絡以促進社群關係。

儘管我們沒有篇幅來展開細節,然而豐富的文獻已經提供了量化與社會科學的證據,來確立多元主義觀點的解釋力。在產業動態、社會和行為心理學、經濟發展、組織凝聚力等方面的研究揭示,社會關係在創造與運用多樣性方面,起著核心作用。在此,我們只舉出一個例子,而它或許是最令人驚艷、亦與上述科學主題關聯性最高的一個說明:科學知識本身的進化。

「SciSci」(Science of Science)作為成長中的跨學科集合的學術領域,正是為了探索作為複雜系統而湧現出的科學知識體系。[6] SciSci 研究者描繪了各個科學領域的湧現與增生、科學的新穎性與進步的出處、科學家選擇的探索策略,社會結構對知識擴散的影響等。他們發現,與其運用最有效的方式來發掘既有知識(比如,化學),科學探索的主題與連結,更加偏向與該領域的社會關係與出版物相關 [7]。他們也發現,研究團隊的規模、多樣性,與其研究成果的類型(高風險、革命性,或是常規科學研究)息息相關。此外,他們亦載明了團隊研究(相對於個人研究者),在現代科學日漸成為主流 [8]。最大的創新,往往來自於將現有學科的堅實基礎,以不尋常又令人詫異的組合方式部署 [9]。這也揭示了在科學中時常被使用的激勵手段(例如論文品質和引用次數等)也會產生不當誘因,反而限制了科學的創造力。這些發現,也有助於發展補足與抵銷這些偏見的新指標,形成了更多元的誘因組合 [10]

因此,即使是對科學實踐本身的理解,也不得不考慮多元主義的觀點,也就是立基於社會組織中許多層次的相互交織。因此,無論要推動哪種科學與技術,「多元宇宙」的展望都是重中之重。

多元未來?

然而,現存的多數形式化社會系統,以及前述專家統治和放任主義的未來願景,它們依據的假說都與多元基礎大相徑庭。

在上一章提及的「專家統治」願景中,現有行政系統的「混亂」,將被大規模、統一、理性、科學、人工智慧所規劃的系統取代。這個想像中的大一統代理人,跨越了地理和社會的多樣性,可以對任何經濟和社會問題提出「不帶偏見」的答案,以超越社會分歧和差異。因此,它企圖掩蓋(在最好的情況下)或抹去(在最壞的情況下),而非培植和運用社會多樣性與異質性,而這些正是多元社會科學認為值得用來定義興趣和價值的要素。

在「放任主義」願景中,原子個體(或在某些版本中,同質且緊密對齊的個體群體)的主權,則是主要的渴望。社會關係最好用「顧客模式」、「出場機制」等資本主義動力的角度來理解。民主制度和其他應對多樣性的方法,都被視為未能實現足夠價值對齊與自由的系統失靈模式。

但我們並非只有這兩條路可選。多元主義的科學,已經向我們展示了如何運用對世界的多元理解,來建構物理技術的力量。我們必須要問:運用這樣的理解,建構出的人類社會與資訊技術,將會是什麼樣子?幸運的是,二十世紀見證了上述願景的系統發展,從哲學和社會科學的基礎,到技術表現的開端。雖然這樣的「道(dao)」如今已被遺忘,但我們將在下一章中,重新發現它。


  1. “Life as Joy, Duty, End” ↩︎

  2. 《為什麼人際關係是存在的關鍵 The big idea: why relationships are the key to existence》 by Carlo Rovelli (2022) ↩︎

  3. 這裡的「客觀主義者」不僅僅指狹義的 Ayn Rand 的哲學意義,儘管或許她表達的這一觀點可能最為一貫,而是更廣泛地指代常識、簡化版的啟蒙哲學觀念。 ↩︎

  4. 《自私的基因 The Selfish Gene》by Richard Dawkins (1976),《The Descent of Man》by Charles Darwin (1871) ↩︎

  5. 以下是這些特性在神經科學中的一些範例: (1)敏感性:在神經科學中,敏感性指的是大腦能夠檢測並對其環境中的微小變化作出反應的能力。敏感性在大腦中的一個例子是突觸可塑性現象,這是突觸(神經元之間的連接)根據活動改變強度的能力。這種敏感性讓大腦能夠適應和從經驗中學習。 (2)混沌:混沌是複雜系統的一種特性,即使它們是確定的,也會表現出無法預測的行為。在神經科學中,已經在大腦中的神經元活動中觀察到混沌。例如,研究已經證明,單個神經元的放電模式可能高度不規則和混亂,沒有可辨識的模式或節奏。這種混沌活動可能在大腦內的訊息處理和交流中發揮作用。 (3)敏感性與混沌的共同作用:敏感性與混沌也可以在大腦中相互作用,產生複雜和適應性的行為。例如,研究已經證明大腦可以對感官輸入的微小變化顯示出敏感性,但這種敏感性也可以導致神經網絡中的混亂活動。然而,這種混沌活動可以被控制並利用來產生適應性行為,例如在運動控制和協調的情況下。大腦將敏感性和混沌結合在一起的能力,是其驚人的複雜性和適應性的標誌。 ↩︎

  6. See a summary in Fortunato et al. 2018 ↩︎

  7. Rzhetsky et al. 2015 ↩︎

  8. Wu et al. 2019 ↩︎

  9. Foster et al. 2015 ↩︎

  10. Clauset et al. 2017 ↩︎