Oubai+Elkerdi

直到最近，我還是一名用技術(shù)改造教育的積極倡導(dǎo)者。多年以來，先行者們的思想和工作一直都在激勵著我，比如簡·麥克格尼格（Jane McGonigal）、

凱蒂·薩倫（Katie Salen）、可汗學(xué)院創(chuàng)始人薩爾曼·可汗（Salman Khan）、《所有的壞事都對你有好處》（Everything Bad is Good for You）的作者斯蒂夫·約翰遜（Steven Johnson）、道格拉斯·托馬斯（Douglas Thomas）和《學(xué)習(xí)新文化》（A New Culture of Learning）的作者約翰·斯利·布朗（John Seely Brown）。

作為一名技術(shù)愛好者和工科生，我相信仰賴技術(shù)之福，我們與他人及環(huán)境的互動之道不僅豐富了我們的閱歷，還改善了我們這個物種的生存狀態(tài)。我認(rèn)為每一種新的工具都能夠加深我們對世界上一些最具挑戰(zhàn)性問題的理解，并使我們有效地應(yīng)對它們。在每一次技術(shù)進步中，我都預(yù)見到潛力；伴隨著每一次技術(shù)突破，我都期許一個更美好的明天。

不過，正如尼古拉斯·卡爾（Nicholas Carr）在他發(fā)人深省的著作《淺?。夯ヂ?lián)網(wǎng)如何毒化了我們的大腦》（The Shallows： What the Internet Is Doing to Our Brains）當(dāng)中寫道，“若要對任何一種新技術(shù)，或者通常而言的進步做出實事求是的評價，便應(yīng)當(dāng)對所失有著與對所得一樣的敏感。我們不應(yīng)任憑技術(shù)的光芒蒙蔽自己內(nèi)心深處的忠誠守護，以至于麻木了自身本質(zhì)的那一部分?！?/p>

比如說，視頻游戲令我們浸淫于虛擬空間，在其中我們需要學(xué)習(xí)在意識中旋轉(zhuǎn)物體以及游歷各種各樣的結(jié)構(gòu)和環(huán)境，這或許增強了我們的視覺空間智力。但是，卡爾發(fā)出了警告，這種能力的獲得“與支撐著我們‘記憶性知識獲取、歸納分析、批判性思考、想象力和反思的‘深加工能力的減弱如影隨形?！?/p>

實際上，計算機實現(xiàn)不了真實世界的微妙和復(fù)雜——不管技術(shù)變得多么先進或者精深。虛擬現(xiàn)實技術(shù)之父、數(shù)字媒體領(lǐng)袖杰倫·拉尼爾（Jaron Lanier）在他的宣示性著作《你不是個玩意兒》（You Are Not a Gadget）中點評道，技術(shù)往往“在一個去除了數(shù)據(jù)源一切個性品質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)化系統(tǒng)內(nèi)抓住了現(xiàn)實具有某種限制的量度。”這是因為我們開發(fā)的算法和工具反映的都是我們對世界的主觀理解，而我們的意識無法完整地領(lǐng)悟或表現(xiàn)一件事物。

藝術(shù)家、互聯(lián)網(wǎng)人類學(xué)家喬納森·哈里斯（Jonathan Harris）曾投身于幾個高度原創(chuàng)性的項目，目的是探求理解及贊美人性的革命性方式，幾年之后他得出了與拉尼爾類似的結(jié)論。在他的每一個項目中，哈里斯都感受到自己工具的局限以及僅僅利用數(shù)字信息挖掘深度與意義的困難。最終他對于技術(shù)的觀點遭到了翻天覆地的重塑。

芝加哥大學(xué)教授詹姆士·伊文思（James Evans）的一項研究提供了一種強有力的深刻見解。伊文思研究了3400萬份文章，將互聯(lián)網(wǎng)被引入學(xué)術(shù)研究之前和之后的學(xué)術(shù)論文進行了比較。他不僅證明了寫就于數(shù)字時代之后的論文在引文方面不夠豐富及多樣化，更是指出，舊式的圖書館搜索之所以有助于擴展學(xué)者的視野，恰恰是因為搜索過程在觸及真正想要的研究材料之前多多少少會瀏覽到無關(guān)的文章。正如卡爾所注意到的，“搜索引擎往往把我們的注意力吸引到與我們當(dāng)時的搜索對象極度相關(guān)的文本片段甚至寥寥數(shù)語，而幾乎不會鼓勵我們從整體上對待研究工作。我們在網(wǎng)上搜索時不見森林，甚至不見樹木。我們看到的只有枝葉?！?/p>

有得，也有失。任何熟悉科學(xué)史和科學(xué)哲學(xué)的人都知道，思考模式的轉(zhuǎn)變并不能靠強推輿論和規(guī)范科學(xué)帶來，而應(yīng)該通過允許異議和發(fā)散性思維實現(xiàn)。科學(xué)革命的發(fā)生乃是由于無所畏懼的頭腦在未被探索過的領(lǐng)域?qū)で蟛煌瑢こ５慕忉?。但是，將我們限制于某種特定思維模式（通常是開發(fā)者的世界觀）的算法，又怎么能夠讓我們質(zhì)疑自己對自然的基本假設(shè)呢？

正如伊文思所證明的，每一次出現(xiàn)新技術(shù)時，我們試圖借以省卻的乏味而看似不相關(guān)的任務(wù)，原來都是我們學(xué)習(xí)經(jīng)歷中最為不可或缺的部分。它們對我們有所助益恰恰是因為它們令我們身心疲憊。依靠計算機的效能減少人類錯誤使我們的工作缺乏深刻的思考和原創(chuàng)性，最終令我們學(xué)到的東西不像辛苦勞作的時候多。

攝影師富爾維奧·博納維亞（Fulvio Bonavia）針對技術(shù)和藝術(shù)之間的關(guān)系提出了一種深刻的觀點：“如今攝影行當(dāng)面臨的巨大挑戰(zhàn)是數(shù)字技術(shù)降低了成為攝影師的門檻，但是出類拔萃卻更難了。當(dāng)我還是一名手工插畫師和圖形設(shè)計師時，我會花上一整天手工創(chuàng)作某個作品，現(xiàn)在同樣的工作利用計算機兩分鐘之內(nèi)就可以完成。然而我過去花掉的時間一點都沒有被浪費，因為我覺得那讓我更加成熟，讓我學(xué)會了專注、耐心、精確以及注意不犯錯誤?！?/p>

最近一些神經(jīng)可塑性方面的研究表明，我們使用的每一種工具都能以不同的方式改變我們大腦的物理結(jié)構(gòu)?？栍靡环N為人熟知的例子闡釋了這一點：“一頁在計算機屏幕上瀏覽的文本看起來或許和一頁打印文本差不多。但是，在網(wǎng)絡(luò)文檔中卷動或者點擊所需要的身體活動及感官刺激，與手握并翻動一本書或者雜志時截然不同。研究表明，閱讀這一認(rèn)知活動不僅調(diào)動了視覺，還調(diào)動了觸覺。它既是視覺行為也是觸覺行為?！?/p>

幾十項由精神病學(xué)家、心理學(xué)家、神經(jīng)生物學(xué)家、教育工作者和設(shè)計師開展的研究都得出了同樣的結(jié)論：我們一旦聯(lián)入網(wǎng)絡(luò)或者將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于教育，便是進入了一個促使我們粗略地閱讀、草率而心不在焉地思考以及膚淺地學(xué)習(xí)的環(huán)境。我們以為自己獲益，是因為我們已經(jīng)開始采用媒介自身的標(biāo)準(zhǔn)來定義智能。卡爾說得好：“當(dāng)我們慣于依賴計算機來調(diào)和自己對世界的理解，便意味著我們的智能已委身于人工智能?！?/p>

見到很多企業(yè)家和教育界領(lǐng)袖將技術(shù)引入教室、難民營和其他場所，希望使學(xué)習(xí)大眾化，我心中的憂慮多于希望。那么多心存善意的人對教育感興趣，是一種人們樂于見到的現(xiàn)象。然而僅有善意是不夠的，正如伊萊亞斯·阿布賈德（Elias Aboujaoude）的急切之言：“這些做法的效果有待于去理解、研究以及討論?！?/p>

對技術(shù)狂熱者來說，了解本文提及的研究并對新時代的花言巧語提出質(zhì)疑是尤為重要的，這樣我們或許能夠更加深刻地理解技術(shù)的進步牽涉了什么，又危及了幾多。我將以杰倫·拉尼爾的警世箴言結(jié)束此文：

“當(dāng)應(yīng)對活生生的人時，技術(shù)人員必須采用全然不同的方法論。我們對大腦的了解不足以在科學(xué)的基礎(chǔ)上領(lǐng)悟諸如教育或者友誼之類的現(xiàn)象。因此，當(dāng)我們以影響到現(xiàn)實生活的方式部署學(xué)習(xí)或者友誼等的計算機模型時，我們是在依賴信仰。當(dāng)我們要求他人借助我們的模型去生活時，我們可能是在貶損生活本身。我們怎么會知道自己可能會失去什么呢？”（來源：果殼網(wǎng)，2013-10-30）endprint