# 理查德·海爾：智商測試、人類智力與群體差異 > 智力研究者談智商測試的科學依據、智力能否被提升，以及群體差異資料的解讀爭議。 - 原標題：#302 – Richard Haier: IQ Tests, Human Intelligence, and Group Differences - 期數：第 302 期 - 釋出日期：2022-07-14 - 嘉賓 / 主題：理查德·海爾 - 網頁版：https://lex.qiaomu.ai/tw/ep/richard-haier/ - 官方頁面：https://lexfridman.com/richard-haier/ - 精讀字數：約 13950 字（閱讀約 31 分鐘） > 本文為 lex.qiaomu.ai 基於原始訪談的 AI 改寫中文精讀，非官方翻譯；引用請註明出處並連結網頁版。 1932 年，蘇格蘭的教育部門做了一件在當時看來稀鬆平常的事：給全國每一個 11 歲的孩子做一次智力測驗。沒有抽樣，挨個測，幾乎全員覆蓋。這批紙質記錄後來被塞進愛丁堡大學一間舊儲藏室，一放就是幾十年。 直到心理學家伊恩·迪裡（Ian Deary）把它們翻出來、掃描、數字化，一個跨越七十年的追蹤研究才得以成立。結論是這樣：把當年的分數按四分位分組，再看七十年後誰還活著。得分最高那一組，存活人數大約是得分最低那一組的兩倍。男女都一樣。蘇格蘭實行全民醫保，所有人都看得起病。 11 歲時的一次測驗，和 70 年後的死亡記錄，中間隔著的東西實在太多：飲食、職業、意外、婚姻、運氣。這條相關性依然站得住。 理查德·海爾（Richard Haier）在這期播客裡反覆回到的就是這件事。他是《智慧的神經科學》（The Neuroscience of Intelligence）的作者，也在 Teaching Company 講過一門叫《智慧大腦》的課。他研究了一輩子智力，也見過這個領域最難看的那一面。 ## 心理學裡復現最紮實的一個發現 先把這個詞說清楚。日常聊天裡大家說「智商」「聰明」，學術界說的是 G 因子（general factor，一般智力因素）。海爾的說法很直接：G 因子是整個心理學裡被重複驗證得最紮實的發現，沒有之一。 這個詞的來源要追到一百多年前的查爾斯·斯皮爾曼（Charles Spearman）。他在看學生各科考試成績時發現，所有科目的分數彼此都是正相關的。語文好的，數學往往也不差；歷史好的，物理往往也過得去。相關係數這個東西基本上就是他搞出來的。 既然所有科目兩兩正相關，背後一定存在某個跟科目內容無關的共同因素。他把它叫作一般因素，也就是 G。 怎麼把它抓出來？方法是因子分析。你隨便挑一套心理測驗，語言類的、數字類的、空間類的，都行，找一大群背景各異的人來做，然後統計所有題目分數之間的相關性，找出那些總是同進同退的叢集。你會得到若干個因子，語言因子、數字因子、空間因子，這些因子之間還有共享的部分，那個共享的部分就是 G。 「隨便挑」這三個字是字面意思。海爾說，你隨機抽 12 個測驗提取出一個 G，再隨機抽另外 12 個提取出一個 G，這兩個 G 之間的相關超過 0.9。換一套題，換一批人，換一個國家，結果一樣。 一個標準測驗電池提取出的 G 因子，通常能解釋大約一半的變異。它是最大的單一因子，也是所有因子裡最穩定、最可靠、受遺傳影響最明顯的那個。 另外那一半是什麼？考試技巧、特定領域的強項、短時記憶容量、當天的狀態。短時記憶是所有認知過程裡跟 G 相關最高的之一，它終究不是 G 本身。 有人會說，我認識一個人，某件事做得特別好，別的事一塌糊塗。海爾對這個反駁很熟悉。他說，那是傾向裡的例外，例外推不翻傾向。你日常觀察到的那個人不是負相關，他只是沒在另一件事上同樣出色。個案不能替代資料。 ## 智商是一個分數，G 因子是一個東西 這兩個概念經常被混著用，海爾花了不少時間拆開。 G 沒法直接測量。它是統計提取出來的抽象量，你手上沒有一把尺子可以往人腦袋上一量就得出 G。你能做的是造一套測驗，把分數合成一個數，這個數就是智商分數。一個好的智商測驗會同時包含語言、數字、空間、記憶等多個子測驗，正因為它是「什麼都有」，它才逼近那個「什麼都有共同點」的 G。 智商分數是 G 的一個不錯的估計值，而它之所以不錯，恰好是因為它不專一。 分數怎麼解讀？按百分位。智商 140 的人在百分位的前 1% 以內，智商 70 的人在均值以下兩個標準差處。這裡有一個容易被忽略的限制：智商量表不是比率量表，沒有絕對零點。140 分的人不能說比 70 分的人聰明一倍，就像國際象棋等級分高的那位不能說自己棋力是對手的兩倍。 > 「你沒法說智商 140 的人比 70 的人聰明一倍，那需要一個有絕對零點的比率量表。你可能覺得你認識零智商的人，但智商量表上確實沒有絕對零點。」（理查德·海爾） 穩定性這一塊有一個數字：11 歲測的智商和 70 歲測的智商，相關很高。這是那批蘇格蘭檔案一路跟下來的結果，後來這批人還被請去做過腦成像。海爾在書裡放了一張圖，把 11 歲智商分成四個quartile，再看七十年後的存活比例，最高組的人數差不多是最低組的兩倍。 ## 1969 年，整個領域變成了放射性物質 要理解《鐘形曲線》為什麼炸，得先回到它之前 25 年。 1969 年，《哈佛教育評論》邀請加州大學伯克利分校的教育心理學家阿瑟·詹森（Arthur Jensen）寫一篇綜述，主題是當時那些旨在提高少數族裔兒童智商的早期教育專案。那時候聯邦的 Head Start 還沒全面鋪開，詹森評的是一批示範專案。這些專案在當年有個直白的名字，叫補償教育（compensatory education）。 這些專案背後有一個幾乎人人都信的假設：群體之間平均分的差距來自機會不平等、來自種族歧視、來自社會里所有糟糕的東西。既然是這樣，那就補償。補上營養午餐，補上認知刺激，補上一切孩子缺的東西，差距就該消失。 詹森是個講實證的人，他懂心理測量學。他寫了一篇一百多頁的文章，逐項分析這些專案的實驗設計缺陷。有些專案報告智商平均提高 5 分，個別專案報告提高 10 分、20 分，甚至 30 分。其中一個號稱「密爾沃基奇蹟」的專案，主持者後來因為偽造資料進了監獄。 文章開頭那句話後來成了名言，大意是：我們嘗試過補償教育，它失敗了。 到此為止還算學術爭議。真正要命的是他多走了一步。他說，既然這些努力基本沒有產生可測量的效果，那我們就得重新審視「差距完全由可干預的環境因素造成」這個前提，得把遺傳影響納入考慮。 這一步把整個領域點著了。海爾說，這是整個心理學史上最聲名狼藉的一篇論文。詹森被圍剿到什麼程度？他沒法在美國心理學會年會上講話，因為會場會因為炸彈威脅被清空。校園保安長期跟著他，他的信件被拆開檢查，他不得不換住址。那還是前網際網路時代，沒有推特暴民，烈度一點不低。 海爾寫過，那篇文章發表之後一夜之間，智力研究變成了放射性物質。沒人想碰，沒人想做。 > 「他有一次被記者直截了當地問：你是種族主義者嗎？他的回答很有意思，他說：這件事我想過很多，我的結論是這不重要。」（理查德·海爾） 海爾解釋說，詹森的意思是：他有一個假設，他管它叫預設假設。影響個體智力的那些因素，很可能也是影響群體差異的那些因素。這是個預設起點，是個待檢驗的假設。如果實證檢驗不支援，他會很樂意轉向別的問題。他真正堅持的是那個科學理想：這是經驗問題，該去看資料，看完了再說。 海爾補了一句對詹森性格的觀察：他可能有點阿斯伯格特質。這句話放到推特上會被當場處刑。海爾是在解釋一個人為什麼能承受那種壓力還不改口。詹森還跟他講過一些跟尼克松政府打交道的往事，海爾說，那些故事實在離奇，但既然是他親口講的，我就信了。 ## 《鐘形曲線》寫了什麼，又被當成了寫了什麼 1994 年，心理學家理查德·赫恩斯坦（Richard Herrnstein）和政治學家查爾斯·默裡（Charles Murray）出了《鐘形曲線》（The Bell Curve）。 海爾對這本書的評價是：這是本好書，講的是智力在日常生活中的重要性，用的是大規模資料庫的統計分析，展示智商分數跟各種社會問題、社會收益之間的相關。爭議不在這些內容上。 爭議集中在一章。那一章講的是美國黑人和白人在平均分上的差距。這個差距大概是一個標準差，15 分左右。這個觀察不是新東西，幾十年來一直有記錄，弱勢群體在學業測驗、心理能力測驗、尤其是智商測驗上的平均分低於白人。 赫恩斯坦和默裡在那一章裡寫得非常明確：這個平均差距是否由遺傳造成，他們不確定，他們不在乎。他們也說了為什麼不在乎。因為這是群體平均層面的發現，每一個人都必須作為個體來對待，你不能因為一個群體平均值，就對某個具體的人做任何推斷。 書裡寫得很清楚。海爾的措辭很剋制：我挑一下用詞，因為我有種感覺，很多批評者其實沒讀過這本書。他們讀到的資訊是：赫恩斯坦和默裡在說黑人基因上更差。這就是那本書的「帶走資訊」。就算他們沒明說，他們也在暗示，因為他們寫了這麼一章討論這個經驗觀察。這不可怕嗎？ 海爾說，這本書出版的時候，他接到過一檔電視節目的電話。節目叫 Nightline，主持人叫 Ted Koppel。製作人問他怎麼看這本書，他說這是本好書，講智力在社會中的作用。對方說，不不，我們想聊的是種族那一章。他問，如果我上電視，我該說什麼？他說，我會說，目前完全不清楚智力差異有沒有遺傳成分；但如果有很強的遺傳成分，那是件好事。 電話那頭沉默了。對方問，你什麼意思？他說，一個差異越是遺傳的，就越是生物的；越是生物的，我們就越有辦法去修。對方問，你會在電視上這麼說嗎？他說會。然後這件事就沒有下文了。 海爾的邏輯在這段裡很清楚：環境問題屬於公共政策、社會動員，變數多得理不清；生物問題反而落進了科學能伸手的地方。他覺得後者更有希望，聽著刺耳，在因果鏈條上說得通。 ## 科學家要不要為誤讀負責 Lex 在這個問題上追問得相當用力。他說自己研究半自動駕駛，出過事故，有人給他寫郵件說「你手上有血」。他認為研究者有責任預判自己的發現會被怎麼曲解，涉及做不做這個研究、發不發這篇論文，還包括用什麼詞去解釋它。 海爾沒有迴避。他說，我做播客、寫面向公眾的書，就是為了說清楚我認為資料意味著什麼、不意味著什麼。他很少在推特上解釋論文，因為論文複雜、有細微差別，推特不是解釋這些的地方。 有一件事他很清楚：因為怕結果被誤用、怕傷人，就不做這個研究、不發這個結果，這不是一個不合理的想法，不同的人會做出不同的決定。他自己是那本叫《Intelligence》的期刊的主編，期刊會發群體差異的論文。這些論文是寫給科學讀者看的，不是寫給推特看的，他也不怎麼在推特上推。 他遇到過的另一面是：有媒體請他去參加辯論，而他的角色被設定為「為種族科學辯護」。那是 BBC 的邀請。他拒絕了。 至於「這些研究會不會被用來增加世界上的仇恨」這個問題，海爾說他從一個普通人的角度想過很多。他的判斷是，世界上本來就存著巨量的仇恨和種族主義，跟這些資料毫無關係。他不想給種族主義團體一票否決權，讓他們決定科學家能研究什麼。 他還指出了一個常被跳過的事實：幾乎沒有人否認分數上存在差距。爭論全在原因是什麼、怎麼解決。如果你認為是文化問題，那你得回答：你想改變這個文化的哪一部分？還是說你認為不該去改變別人的文化？那你就得接受它在學業成就上可能帶來的劣勢。如果你認為是環境問題，那具體的環境引數是什麼？他給了一個例子：汽油裡的鉛、油漆裡的鉛、水裡的鉛。這是社會有能力消除的環境毒素，那就該消除。 ## 學校變數和教師變數加起來，解釋不了 10% 訪談裡有一段資料密度特別高，值得單獨拎出來。 海爾提到了科爾曼報告（Coleman Report）。這份著名的教育報告測量了學校的各種變數、教師的各種變數，然後看學業成就作為結果變數。結論是：預測學業成就最強的變數，是學生帶進學校的那些東西，也就是他或她本身的能力。 把學校質量和教師質量的所有變數加在一起，包括學校經費、師資學歷、管理水平，能解釋的變異不到 10%。這個結果後來被反覆重複出來。 他接著說，你要是不信，可以去問蓋茨基金會。他們往教師培訓和學校質量上砸了鉅額資金，因為他們本身就是一群看測量資料的人，最後他們自己測出來：沒有影響。然後他們從這個方向上撤了。 海爾還講了一件讓他覺得震驚的事。加州前幾年修訂高中數學課程標準，主持這項審查的是一位斯坦福大學的教育學教授。這位教授公開主張數學天賦這種東西不存在，她想取消數學快班，理由是並不是所有人都學得會。海爾說，一位大學教授負責這件事，而她相信天賦不存在，這本身就很驚人，更別說整場討論裡智力資料完全缺席。 他的建議很具體：去讀那些教育政策檔案，用你的文書處理軟體搜「智力」這個詞。一份兩萬字的檔案，一秒鐘就能搜完。你會發現這個詞一次都沒出現。所有關於如何縮小成就差距的討論， educators 都不談這個變數。 ## 5100 萬人 海爾在這裡給了一組直接的數字。 按正態分佈，大約 16% 的人智商在 85 以下。美國 16% 的人口大約是 5100 萬到 5200 萬人。其中有 1400 萬是孩子。 智商低於 85 意味著什麼？現代生活裡想找到一份能維持最低生活水準的工作，非常困難。不是不可能，是非常困難。 > 「生命就是一場漫長的智力測驗。誰能說自己沒體會過這一點？」（理查德·海爾） 他提到一個細節：美國軍方大概是這個世界上最擅長訓練多樣化人群的機構，而他們的招收下限大約在智商 83。因為他們發現，低於這條線的人，訓練不出來。 他還提到，很多批評智力研究的人本身就是學者，而學者這個群體普遍很聰明。聰明人有個系統性的認知盲區：他們很難真正理解智商 80 或 75 的世界是什麼樣子。那完全是另一種日常經驗。 他甚至提到《朱迪法官》這類電視節目，說看那些普通人的普通糾紛，你能看到解決問題能力的完整分佈。有時候節目組是拿它當笑料，但一點也不好笑，因為那些人的人生確實被推理能力的欠缺卡住了，而這個東西教不會。 還有一種場景海爾沒提，但每個打過客服電話的人都懂：你問一個具體的問題，對面照著指令碼念一段完全不相干的話。你會冒火。他說，你有沒有把那個人叫過白痴？這種經驗人人都有，它本身就是 G 因子在日常生活中最粗糙的一次測量。 ## 古爾德那四條，和他沒寫進第二版的東西 斯蒂芬·傑伊·古爾德（Stephen Jay Gould）在《人類的誤測》（The Mismeasure of Man）裡提出，《鐘形曲線》建立在四個錯誤假設上：智力可以還原成一個數字；智力可以把人排成線性順序；智力主要是遺傳的；智力基本不可改變。 海爾的回應相當不客氣：古爾德的觀點是公開政治化的，不是科學的。他建議聽眾自己去谷歌古爾德的說法，再去谷歌科學界對《人類的誤測》的書評，那些說法會被逐條拆掉。 他提了一個具體的事實：古爾德在第一版裡斷言智力基本上沒有生物學基礎，等到第二版出版的時候，已經有核磁共振研究顯示腦容量和智商分數相關。他選擇不把這些寫進書裡。 海爾說這本書至今在高校書店裡擺在必讀書架上，影響力很大，而那些真正懂資料的人對它的逐點反駁，他沒回應，也沒修改。 至於《鐘形曲線》受到的統計學批評，海爾承認有過一些技術層面的質疑，默裡寫過幾篇文章逐條回應，網上都能找到。他另外推薦了默裡後來的兩本書：《人類多樣性》（Human Diversity），用資料反駁「種族只是社會建構、毫無生物學意義」這個說法；以及《面對現實》（Facing Reality）。海爾說，你不必同意，但他把資料擺得很有條理，也把批評者的資料擺得很有條理，不帶人身攻擊。 他給讀者的建議很直接：你可能聽說過這本書，你可能覺得自己知道里面寫了什麼，你很可能想錯了，自己讀一遍。 ## 弗林效應，一個還沒解開的謎 詹姆斯·弗林（James Flynn）發現，把歷年的智商分數排在一起看，分數在往上飄。飄的速度大約是每十年 3 分。 這不是個人效應，是世代效應。做測驗的人其實早就知道，因為他們必須定期重新標準化常模。50 年前做對 10 道題在人群中的位置，跟今天做對 10 道題的位置不一樣。人們做對的題在變多。 這件事丟擲了兩個問題。第一，這個增長落在 G 因子上，還是落在另外那一半上？有證據顯示它確實是 G 因子效應。第二，什麼原因能造成這個？ 第二個問題直接變成了對遺傳假說的攻擊：自然選擇的時間尺度是幾十萬年，幾十年裡智商能整體上移，那它怎麼可能是遺傳的？ 海爾的回應是：弗林效應影響的可以是非遺傳的那部分。基因解釋大約一半的變異，成年後可能高達 80%，剩下的空間足夠容納這個效應。 那到底什麼造成的？至今仍是謎。海爾說他正在編一期紀念弗林的專刊，剛看到最新的論文，研究這個領域的人正在形成一個共識：跟營養和醫療的進步有關。也有證據顯示這個效應正在放緩，甚至可能反轉。 營養怎麼會跟 G 因子扯上關係？因為它作用在生物層面，作用在產生智力的那套生理基礎上。有嬰兒研究的資料支援這個連線。這跟「存在遺傳影響」在邏輯上完全不衝突。 有個細節挺有意思：如果你今天做了一次智商測驗，但用 1940 年的常模表來換算分數，你會得到一個高得多的數字。我們真的比幾代人前更聰明嗎？海爾說，不，但我們可能確實更能解決問題了，因為《芝麻街》，因為更多人上學，因為一堆需要拆解的因素。 ## 先天和後天纏在一起，拆不開 Lex 問得很直接：智力裡多少是先天，多少是後天？ 海爾的回答是：全部都是先天，也全部都是後天。這兩者是彼此糾纏的影響，不可能獨立開來看。很多行為遺傳學家認為，這種相互作用複雜到今天無法拆解，將來也無法拆解，不管 DNA 技術和基因組資訊學怎麼進步。 海爾不完全同意。他的推理是這樣的：如果那種複雜性真到了無法拆解的地步，那就不該存在一個穩定的 G 因子。可 G 因子確實存在，而且證據來自很多不同來源、跨越幾十年。所以他更傾向於認為，基因和環境的相互作用可以被闡明，可以被研究，也可以成為智力的分子生物學的基礎。 支援生物學基礎的那些觀察，他列了一串：智商分數跟大腦皮層厚度相關；跟大腦的葡萄糖代謝率相關；同卵雙胞胎即使分開撫養，智商分數依然高度相似。這些不只是暗示，它們指向一個生物基礎。有人相信智力跟大腦無關嗎？這問題本身就荒唐。 Lex 追問：能不能給「環境才是關鍵」這個立場做一個最強的辯護？海爾說，資料不支援遺傳只是很小的一塊。他補了一句：如果環境真的那麼重要，我們早就該看清楚了。學校干預、補償教育、早期教育，這些在資金充足、設計良好的研究裡被認真試過，結果是沒有效果。 Lex 反問：萬一我們試的方式就是錯的呢？萬一需要更早、更徹底？海爾說，這正是當年所有人對詹森說的話，那就再早一點，從學前變成學前之前。可是五六十年過去了，總該有點什麼東西能顯示出可測量的結果，而不是隻在 0.05 的顯著性水平上勉強夠格。 他給了兩個他覺得最有說服力的觀察。一個是科爾曼報告那條 10%。另一個是收養研究：被收養的孩子長大以後，智商分數跟養父母不相關，跟從未見過的親生父母相關。 他也承認另一面的資料存在：有些收養研究顯示被收養兒童會稍微向養父母靠攏一點。他有個概念叫證據的重量（weight of evidence），不把任何單一研究看得太重。 關於「家裡的藏書量跟孩子智商相關」這個經典變數，他的解釋是：書本身沒有對孩子產生直接影響，更聰明的人家裡書更多。如果智力有遺傳成分，孩子既繼承了一部分基因，也繼承了這個環境。兩條路徑糾纏在一起，除非研究設計本身攜帶遺傳資訊，比如比較同父同母的兄弟姐妹，否則你根本拆不開。 他說，在那些確實帶遺傳資訊設計的研究裡，結果變數的大部分變異歸因於遺傳成分。社會經濟地位有時候會加一點，但加得不多。這也順帶回應了「SAT 分數只是反映了父母有錢」這個說法。海爾的反問是：那父母為什麼有錢？ ## 麻醉藥、丘腦，和意識的開關 訪談在這裡拐了一個大彎，拐到一個很少有人知道的地方：海爾早年做過麻醉和意識的研究。 那時候還是 PET 時代，遠早於 fMRI。做法是注射帶放射性的糖，大腦哪個區域工作得越賣力，攝取的糖就越多，然後就能拍出一張大腦葡萄糖代謝的影象。他跟一位叫邁克·阿爾凱爾（Mike Alkire）的麻醉醫生合作，把正常志願者請來，按進手術室的標準麻醉。 每個人來三次。一次不麻醉，一次給到有點昏沉，一次完全麻醉。同一批人，三種狀態，然後掃描。 結果很有意思：不同的麻醉藥影響大腦的不同區域。他們自然是在找那個共同的部件，看起來跟丘腦有關。失去意識時最後關掉的、恢復意識時最先開啟的，序列裡有丘腦。 阿爾凱爾後來想用 fMRI 做，因為時間解析度更高，可以在人沉下去和浮上來的過程中實時看。PET 做不到，只能分三次。 海爾說他當時想問一個特別簡單的問題：智商 140 的人，和智商 70 的人，麻醉到失去意識所需要的藥量一樣嗎？他去翻麻醉學教科書，發現給藥是按體重算的。他又去問那位麻醉醫生朋友，對方說不知道。他提議做個病歷回顧，用受教育年限當智商的代理變數，看看能不能看出差別。朋友說，不行，病歷里根本沒記準確的劑量。 所以這個問題到今天還沒有答案。可能智商高的需要更多藥，也可能更少。 > 「如果答案是穩定的『是』，那會非常有意思。」（理查德·海爾） 他更早做智力研究時，用 PET 掃出了一個反直覺的結果：大腦某個區域的葡萄糖代謝率跟測驗成績是負相關的。不是越亮越聰明，是越省油越聰明。這就是「大腦效率假說」，至今還在被研究，越來越多的證據指向資訊加工的效率，活動總量本身沒那麼重要。 Lex 順著這個往下推了一個相當漂亮的假設：如果意識有一個 C 因子，智力有一個 G 因子，它們會不會是負相關的？你體驗世界的深度，和你推理世界的深度，會不會是一種取捨？海爾說，這是個很好的假設，聽這期播客的人裡肯定有人可以去做這個研究。 ## 給機器出的智商題 Lex 把話題帶到了人工智慧。他提到弗朗索瓦·肖萊（François Chollet）做的一套機器智力測驗（ARC）。這套題不追求高分，恰恰相反，它設定了一個對機器來說極低的門檻：幾組圖形，找出規律，補上下一組。涉及的是對稱、計數、什麼算一個物體、物體之間的空間關係這些東西。 對人類來說這是三歲小孩都能做的事，對機器來說是硬骨頭。到今天也沒人做得好。 海爾的反應很誠實：他沒聽說過這個，每次想到機器智慧的問題，很快就撞到自己知識和想象力的邊界。他講了箇舊事：Alexa 剛出來的時候，他建議同事買一個回來，把智商測驗的題目念給它聽。很快就發現行不通，因為它們全都在搜網際網路。「華盛頓到邁阿密多遠」這種題它們張口就來，但你讓 Alexa 把一串數字倒著念，它不會。 不過海爾也指出，那不是智慧問題，那是語言通道的問題。就像你給一個不說英語的人做英文版智商測驗，測不出他的智力。 Lex 提到《危險邊緣》那兩個被機器打敗的冠軍，說那套系統是高度硬編碼的，談不上什麼智慧。海爾同意，然後回到那個更根本的區分：流體智力和晶體智力。晶體智力是你知道多少事實；流體智力是你能不能用已知的東西去解決一個從沒見過的問題。 智商測驗裡真正難的部分是流體那部分，而它的難度有一個來源是新穎性本身，你必須在第一次見到它的時候現場處理。這也是為什麼出題人說題目不能公開。出題是極難的工作，需要大量研究，本質上是持續生成新東西。題目一旦洩漏，就廢了。 ## 如果真有一顆 IQ 藥丸 海爾對這件事的信心表述得很特別。他說他非常確信這種藥丸在原則上可能存在，理由是他對神經生物學的複雜性極其無知。他寫過，神經生物學家面對的那些噩夢，突觸層面那一連串事件，正是驅動某些人往前衝的東西。 他舉了個現實路徑：如果一家制藥公司在開發阿爾茨海默病的藥，它實際上是在開發影響學習和記憶的藥，而學習和記憶是智力的核心。所謂「IQ 藥丸」很可能從阿爾茨海默藥物的研發管線裡冒出來。問題是，這顆藥給一個沒有阿爾茨海默病的大學生吃，會發生什麼？ Lex 在這裡提了一個反向的問題。他說自己不確定智力越高越好。如果在低端提升，生活明顯會變容易；到了高階，收益是不是遞減甚至轉負？他提到了《獻給阿爾吉儂的花束》，那個關於智商被手術提升又退回原點的故事。海爾說那部電影他很喜歡，故事裡有很多深刻的東西。 海爾給了一個思想實驗：假設真有一傢俬營公司賣這顆藥，你願意付那個價，因為你想要更聰明。給藥之前，他們讓你籤一份免責宣告，上面寫著：我們不保證你的生活因此變好，事實上它可能變糟。他說，這就是律師的寫法。他希望科學能回答這個問題：變得更聰明之後，你的生活是變好還是變糟，能不能預測？ 他承認，人類的某些 bug 可能就是 feature。侷限本身可能就是整體幸福感的一部分。在低端那一側，提升的好處沒那麼有爭議。 Lex 提到了約翰霍普金斯大學那項數學與科學早慧青少年研究。研究者給巴爾的摩全城 11、12 歲的孩子做 SAT 數學卷，找到了一批分數跟霍普金斯新生一樣高的初中生。這項研究跟了 50 年。所有人都在前 1%。把這前 1% 再切成四分位，最上面那四分之一比最下面那四分之一拿了更多專利、發了更多論文、拿到更多大學教職。分組依據，是 12 歲時的一次考試。 海爾講完這段，Lex 說這讓他難受。海爾反問：那有魅力的人特別容易成功，哪怕除了討人喜歡之外沒有別的本事，你覺得難受嗎？Lex 說，如果那個魅力是訓不出來的，那就難受。海爾說，性格也是相對穩定的特質，它會影響你怎麼在世界上行走，這一點毫無疑問。 這就回到了那個更普遍的事實：你身上大部分東西是給定的，你得跟它相處。而這件事真正動搖的，是那句流行的話：努力就能成為任何你想成為的人。海爾說，這句話是從「努力就能成功」變形來的，兩句完全不同。努力可以成功，這沒問題。但他再怎麼努力，也成不了成功的理論物理學家。 ## 一個數字撐不起一個人的價值 Lex 提了一個他覺得很難繞開的問題：有些人比別人更聰明，這件事在穩定的、無法透過教育補償的意義上成立，那我們拿它怎麼辦？它讓人不舒服，因為它聽起來像在說「有些人比另一些人更好」。 海爾先拆了這個滑坡。他說，如果基因是決定性的，那確實會導向那種擔憂。但 21 世紀我們知道的很多事情是，許多基因並不決定性，它們是機率性的，表達可以被影響。影響的來源是別的生物變數、別的基因變數，還是環境與文化變數，爭議就在這裡。 至於「更好」，他說得很乾脆：沒有任何證據表明聰明人在誠實、善良、討人喜歡這些重要方面更優秀。你肯定認識很多非常聰明但很不厚道、很不善良、很不誠實的人。 Lex 舉了個沉重的例子。《第三帝國的興亡》裡那些為希特勒提供思想支撐的人，很多是當時知識界最聰明的一批人。他們思考得深、推理得嚴密。人類歷史上最嚴重的暴行，有相當一部分正是非常聰明的人幹出來的。 Lex 說，那也許存在一個關於善良的 G 因子。海爾沒有往下接，只是承認，善良這東西太主觀，比智力更難界定，但無論它是什麼，它跟智力是獨立的。 關於「把人還原成一個分數」的擔憂，海爾的回應很乾脆：這個行業裡沒人這麼幹。這確實是一種真實的擔憂，但它沒有真實地發生過。他講了自己研究生時代的一位教授，是他見過的唯一一個只看學生考試分數的人。到晚年，那位教授自己也退回來了。 他更願意談的是另一個層面：分數用來做什麼決定。他講了「傾斜」（tilt）這個概念。很多人的數學分數和語言分數並不一致，這個落差就叫傾斜。有實證研究去看這個傾斜能預測什麼，結果是：單靠傾斜去預測大學表現，預測力很有限。招生官會用這個資訊。一個非英語母語的學生，數學考得很高、語言考得一般，他申請的是數學專案，招生方會知道該怎麼讀這份成績單，不會因為語言分數就直接把人篩掉。 現實裡的做法，從來都是把多種資訊放在一起做判斷。只用高中成績，你會漏掉那些在高中被無聊折磨得毫無幹勁、GPA 很難看但其實很有能力的學生。只用標準化測驗，你會漏掉那些考試當天發燒 39 度的人。 Lex 在這裡插了一段自己的經歷。他數學每次都滿分，語言部分一遇到時間限制就極度焦慮，汗都出來了，讀一頁書腦子裡一片空白，只看得見字型看不見內容。他說，那種焦慮至今還在他身上，貫穿他生活的各個環節。海爾說，那可能不叫焦慮，那叫性格。性格是穩定的。這也是為什麼他說，G 因子研究的價值恰恰在這裡：它研究的不是紙上印的一個數字，這些數字反映的是你在這個複雜世界裡穿行的能力。 > 「生命就是一場漫長的智力測驗。」（理查德·海爾） 海爾在這裡補充了一層意思。他說，做測試這件事本身就有很多岔路。你不知道答案，原因可能有很多種：你學過但忘了；答案在舌尖上就是取不出來，因為時間限制讓你緊張；你從來沒學過；你接觸過，但當時太複雜，沒學進去。任何一個具體的人拿到一個具體分數，解讀的人都得把這些因素放進去看。所以大學錄取這類決定，幾乎從來不會只看一個分數。 Lex 擔心的是另一件事：群體層面的相關性，和個體層面的誤判，是兩回事。司法系統寧可放過一個壞人也不願冤枉一個好人，同樣的道理，一次考試漏掉一個天才，代價很大。海爾承認這確實可能發生，但統計上機率很低。真正的問題是哪種資訊能讓你的決策質量最高。 ## 待在一起更久的那個問題 訪談快結束時，Lex 問海爾對年輕人有什麼建議，尤其是那些對心理學、對大腦、對意識和智力這些大問題感興趣的。 海爾的回答分兩層。 第一層是方向上的。他說，如果你對阿爾茨海默病的藥物研發有興趣，那你實際上是在研究學習和記憶，而學習和記憶是智力的核心。那顆所謂的 IQ 藥丸，很可能從製藥公司的阿爾茨海默管線裡冒出來，因為那家公司在做的事，本質上就是這個。這個方向的科學價值，比它的名義目標大得多。 第二層是方法上的，也是他整場訪談裡說得最重的一句話。 > 「如果你要進研究這一行，最重要的一條是：資料把你帶到哪兒，你就得去哪兒。你不能事先決定你想讓資料去哪兒。」（理查德·海爾） 如果資料把你帶到一個你沒有技術專長的領域，你的任務是去找那些有這個專長的人，把他們拉過來。他自己就是這樣。他想多懂一點分子生物學，但他不會現在去變成一個分子生物學家。他認識那些人，他的工作是讓他們對這個方向產生興趣。他也承認這不容易。 如果資料把你帶到一個有爭議的地方，他的建議是：還是要往前走，同時要用技巧、用同理心、用對人類處境更寬的理解去溝通結果。科學要說清楚，這些結果會帶來什麼影響也要說清楚。 他提到有一位著名心理學家寫過這個問題，說必須在推進科學和顧及人們合理的敏感之間找到某種平衡。那位心理學家沒說怎麼找。就是「某種」。海爾把這個「某種」原樣留給了讀者。 ## 為什麼這件事非做不可 整場訪談裡，海爾反覆回到同一個動機。他靠的不是好奇心，也不是學術野心，是一個具體的數字：5100 萬。 美國有 5100 萬人智商在 85 以下。這個規模意味著什麼？意味著有一大批人在現代生活裡找工作極其困難，意味著 1400 萬孩子在學校裡會被系統性地甩下，意味著這些人的日常經驗和大多數做研究、寫政策、做媒體的人完全不同。 而現在的政策討論裡，「智力」這個詞根本不出現。 海爾的判斷很直接：想解決問題，就得先知道問題是什麼。把資料藏起來，不會讓不平等消失，只會讓你失去幹預的著力點。他引用科爾曼報告的結論，學校變數和教師變數加起來解釋不了 10% 的學業成就變異；他引用蓋茨基金會的經驗，大筆投入之後自己測出來沒有影響，然後撤出。 這些例子要說明的不是「做什麼都沒用」。它們要說的是另一件事：如果你不承認能力這個變數存在，你所有的干預設計都會建立在錯誤的假設上，然後你會花五十年去反覆確認它沒用。 他還特別強調了一個倫理上的落點。他說，我所知道的一切心理學、一切關於智力的東西，都指向同一個結論：你必須把人當作個體，尊重地、帶著同情地對待。因為有些人確實不如別人有能力，這不是他們的錯。你想對此視而不見，你想造一些理論解釋它為什麼不存在，都可以。他想儘可能修好其中一部分。 然後他說了一句我覺得是整場訪談的重心： > 「每個人都值得被愛。」（理查德·海爾） 這句話不是宗教式的口號。它從一個研究五十年個體差異的人嘴裡說出來，是在承認了差異真實存在、部分來自遺傳、部分無法透過教育彌補之後說出來的。它的分量正在這裡：它不建立在「大家都一樣」的假設上，它建立在「大家不一樣，但一樣值得」的判斷上。 Lex 在結尾補了一句他自己的立場。他說，他仍然不認為智力越高就一定能創造更多美。生活裡讓人心動的東西，寫出來的詩、做出來的音樂、一個人對另一個人的溫柔，跟智商的相關很鬆，甚至可能沒關係。他想讓聽這期節目的人別被任何一個分數困住。海爾說，他同意，他說的只是「其他條件相同的情況下，多一點比少一點好」，僅此而已。 ## 有限這件事 訪談最後，Lex 問了那個問題：生命的意義是什麼。 海爾說，我不會告訴你。 Lex 追問：你怕有限嗎？ 海爾說，年紀越大想得越多。是的。這是人的處境之一：它是有限的，我們都知道，大多數人選擇否認，選擇不去想。有時候你會用遺產規劃的方式去想它，做點理性的事；有時候它會讓你更用力地工作，因為你清楚時間越來越少，想把事情做完。他說不清自己在這個光譜的哪個位置。它就是一直在背景裡。 Lex 說，這跟 G 因子有點像，都是擺在那裡的硬事實，你有時候走過去不看它，但它一直在。 海爾說，是的，你逃不掉。 然後他把話題拉回了日常。每個人其實都知道這是真的。你回想學生時代，你知道誰是聰明的那些孩子。你打客服電話，對面的人照著指令碼念，答非所問，你會氣得想罵人。每個人都有過跟「不在同一個水平上」的人打交道的經驗。人就是這樣，生活就是這樣。 但我們也普遍高估自己的判斷力。我們對別人的評判，遠不如一套測驗可靠。偏見、歷史、情緒，全都混在裡面。所以網際網路上人們天天互相罵蠢，這恰恰是危險所在：我們因為一次互動、幾次互動，就把一個人歸進某個格子，認定他沒救了，認定這是他的基因。 海爾說，不管科學怎麼說，這都不意味著我們不該對同胞有同情心。這正是科學說的，它和科學的結論方向一致，兩者互相印證。 ## 留給讀者的幾件事 這期訪談資訊量很大，真正能拿去做點什麼的其實不多。我試著列幾條： - 把「智力」和「人的價值」這兩件事在心裡徹底分開。前者是可測量的能力分佈，後者是尊嚴和權利。混在一起談，兩邊都談不清楚。分開之後，你反而能更冷靜地看資料，也更堅定地對待人。 - 如果你關心教育公平，下次讀政策檔案時搜一下「智力」或「認知能力」這個詞。搜不到，就說明這份檔案迴避了最重要的變數之一。這不意味著你要反對任何干預，你要問的是：這個干預設計，建立在什麼樣的能力假設上？ - 對「訓練能提升智力」這類說法保持警惕。工作記憶訓練、聽莫扎特、益智遊戲，這些的元分析結論都很清楚：短期可能有點效果，對 G 因子沒有。花錢之前先查一下元分析，別隻看單個研究的新聞稿。 - 如果你在做測評、招聘、招生這類判斷，記住「傾斜」這個概念。一個人的分數結構本身就是資訊，但要放進具體的上下文裡用，不能一刀切。同時記住，任何單一測驗的分數都只是對 G 的一次帶噪聲的估計，考試焦慮、生病、語言背景都會汙染這個估計。多做一次，可能比多信一次更靠譜。 - 如果你身邊有人在考試裡表現不好，別急著下結論。你不知道那是能力問題、狀態問題，還是他從來沒被教過。這三種情況的處置方式完全不同。 - 如果你是做研究的，或者打算做，把海爾那句話抄在本子上：資料把你帶到哪兒，你就得去哪兒。還有一個配套動作：預判你的結論會被怎麼誤讀，然後提前把話說清楚。這兩件事不矛盾，做得到的人不多。 - 最後一條，也是海爾反覆說的：承認差異存在，和堅持每個人值得被尊重地對待，這兩件事可以同時成立。在資料面前，後者是一個結論，它站得住。 海爾在節目裡提到愛因斯坦那句話，被 Lex 放在片尾：不是我有多聰明，只是我和問題待在一起的時間更長。 這句話放在這期訪談上挺合適。智力這個問題，人類已經待了一百多年，還沒待完。