我的标签观

一直想聊聊，贴标签这件事。但我一直没有想明白过，所以就不知道应该从何说起。

世上本没有标签。但遇到事多了，见得人多了，也就总结出了一些标签。比如如果我在天黑以后，总要四处晃悠。夜路走多了，难免遇见劫道的。十次里有九次，都被堵在照明不足的陋巷，被人拿刀架脖子要钱。久而久之，当天色昏暗时，我见到破烂的小巷就不要去钻了，非要冒险也至少先犹豫一下，心里打个嘀咕，先把钱塞进袜子里。我就给昏暗的陋巷贴上了一个标签：“危险！”，把我这经验说出来告诉大家，大概没有人会有意见。也许还对相信我的人有一点帮助。

但如果我同时意识到，这十次抢劫的施暴方，都是肤色黝黑的——非裔美国人。于是我就给非裔美国人贴上一个标签：“危险！”，但如果把这个经验说出来告诉大家，那可能要被喷死。客气一些的训导包括：“又贴标签！”，“要基于个体去认识！不能形成基于群体的刻板经验！”“不是每个黑人都危险”，“纳粹！”。

但其实这两个标签，背后的意识运作逻辑是完全一致的。所不同的，是一个对物，一个对人。对物的时候，尽管我也没说“所有的小巷在天黑后都危险”，但那些并不危险的小巷，并不会感到受到了伤害。而对人的时候，另一些体面善良的黑人也许会因为我的判断受到伤害。

于是问题变成了，我们是不是需要为了避免伤害一部分人，来放弃形成、传播和相信众人基于事实总结的经验？

比如，大家都知道，大学毕业后女性有更大的可能，在工作生产力方面会受到生孩子和家庭事务影响，因此对工作的投入不如同年龄的男性。我们需不需要避免冤枉少数“女强人”，“不婚主义者”，和“不育者”和“不育主义者”，而强制企业、公司各组织必须按照性别一半一半地招人？如果如此，那是否要在每一级别都保持一半一半？或者更甚，必须先规定亚裔，非裔，白人，以及其他少数民族按照人口比例，男女按照人口统计学比例，毕业大学档次按照比例，残障人士也按照比例——来避免：肤色歧视，性别歧视，本科学历歧视，残疾歧视...

应该这样么？这样政治正确，不以个人能力为优化函数的组织的的唯一后果就是，在竞争环境下落败解体。但如果以某一个时刻，仅仅以个人能力决定，接受的都是某一小类人群怎么办？比如现在许多的机器学习人工智能会议，所有的组委会成员都是男性（有个讽刺词 manel 意思是都是男性的 panel）。这种情况下，我们应该怎么办？拥抱（现有的）事实？还是做一些积极的改进？可什么才是“积极地改进”？违反公平为弱势群体引入配额行么？

人类若是没有了经验，每天都得重新学步、重新认识万物。既然我们为了效率，不能完全不顾经验（经验的唯一作用就是提高未来的效率），我们又不愿意伤害存在我们经验外的人而让世界沿着过去的经验恶性循环，我们必须画一条线。这条线在哪里呢？这也是这些年最困扰我的问题之一。

有人认为这条线在：你可以在自己认知里贴标签，但不能公开说出来。自己做出判断选择，但不能给其他人看到你的标签。比如作为老板你可以死活不招女员工，但你不能把它写进招聘启事；

有人认为这条线在：你自己一开始就不应该去总结标签。你想要招聘，你就一个一个人的去面试；只做对个体的判断，绝不推人及其他人；

有人认为这条线在：你可以总结、和公开宣传你的标签，只要你同时也公开你标签基于的数据。比如有几个美国大科学家，做了迄今为止最广泛的IQ调查，发现非洲人的智商最低，统计上显著。这项研究掀起了轩然大波——研究者教职被剥夺，被从好几个学术机构踢出... 但他们把数据也公开了，坚称事实就是事实，绝不服从政治正确。要想改变事实，唯一的方法是先认清事实，公开事实，再去想办法改变。

你认为这条线在哪儿呢？

在欧洲学习的时候，我认识了不少外国朋友。他们常常批评或者表扬我。表扬我的话，我当然记得更清楚。其中最耐人琢磨的一句话是：“你不像个中国人。”在国内我也有一些朋友，他们夸我的时候有时候也会说：“你不像个上海人”。我需要解释的是，这话往往在我做了一点点利他的事情后会听到。我听了一点也不生气。大概因为第一我默认和允许他们给我贴上一些标签，比如“中国人”，“上海人”，以及它们背后真正代表的含义；第二如果我不喜欢这些标签，我会主动努力去改变他们的想法。不用把给我贴的标签撤掉，但是用我自己贡献的数据去在别人的脑子里，一点点改变这个标签。就像“洋基” （Yankee）以前是英国人对美国人的蔑称，现在是美国人可以拍着胸脯骄傲自称的词。

所以，我觉得解药不在贴标签的人那儿，解药在被贴标签的人那儿，每个人那儿。