破解偏见：你是否低估了大多数人的智慧？——透析“你在假设大多数人愚蠢吗？”测试

在我们的社会和媒体里，常常能听到一种隐含的偏见，那就是“大多数人很愚蠢”或者“普通人无法正确理解复杂问题”。这种认知不仅影响了公众话语权的分配，也塑造了我们面对技术、教育乃至社会现象时的态度。对这个观念的质疑和反思，由美国科技评论者安迪·马斯利提出的“你在假设大多数人愚蠢吗？”测试为具象切入点，逐步揭示了这种预设偏见的荒谬和危害。 马斯利认为，我们不应把大多数人看作知识贫乏或不理性的个体。诚然，大多数人在某些专业领域或抽象知识上的确可能了解有限，比如半数的美国人不清楚三权分立的具体内容。但这并不能简单地等同于“愚昧无知”。

人们的智能和判断力更多体现在与他们现实生活密切相关的领域，无论是工作还是日常经验，他们往往能够做出合理的推断和选择。正因如此，很多流行的社会问题解释，在隐含“多数人愚蠢”的假设时往往难以站住脚。 例如，在健康饮食话题上，一个流行的观点说美国人之所以不健康，是因为医生没有普及健康饮食知识。但这忽略了一个事实：大多数人其实已经懂得哪些食物更为健康，即便他们不能详尽分析宏量营养素的配比，仍能从经验中判断自己的饮食存在不足。换句话说，问题并非知识缺失，而是在行动和持续实践中面临障碍或诱惑。由此可见，将问题归咎于“人们无知”是一种过于简化且贬低人的解释逻辑。

另一个马斯利借鉴的概念是斯特凡·舒伯特提出的“梦游偏差”，它描述了我们在预测未来趋势时，经常低估人们防范风险、规避负面结果的能力。历史上诸多预言中的灾难并未成真，很大程度上是因为社会成员展现了应对危机的决心和创造力。将大众视为因盲目而导致“梦游式失败”，未免过于悲观和自负。 马斯利的测试原则对当前热议的人工智能话题同样适用。以ChatGPT等生成式AI为例，许多批评声音认为它会侵蚀学生的批判思维能力，甚至让用户变得懒惰和无脑。然而，如果我们以“你在假设大多数人愚蠢吗？”的视角观察，便会发现多数使用AI的学生其实并非不理解其中的权衡。

他们知道用AI写作可能牺牲一定的学习深度，但却愿意为了节省时间而做出选择。这种权衡是理性的，不应被简单标注为“愚蠢”，而应被视为现代学习方式中出现的新现象。 此外，某些研究表明，越频繁与AI聊天的人越感到孤独，也引发了对代际交流和人机关系的讨论。虽然表面上看这似乎是一个容易理解的结论，但深入思考却提示我们，推测一个陌生人反思自己社交行为的娴熟度，需要谨慎和尊重。过于简化地告诫他人使用AI可能导致孤独，也隐含一种对谈话对象智能或情感理解的低估。类似情况在手机和社交媒体的使用影响研究中也同样存在。

马斯利还指出，“AI聊天机器人毫无用处”的断言其实暗含了低估人类判断力的偏见。当前全球约有10%的人口每周使用这些工具，如果真那么无用，这些用户无疑属于“极端愚蠢”的范畴。然而，绝大多数人会基于对自身需求的评估和体验反馈继续使用这些工具，这说明AI确实为他们提供了某种价值。即便存在弊端，也难掩其功效与人类使用者的理智选择。 综上，“你在假设大多数人愚蠢吗？”测试实质是一种反思偏见的思维工具，提醒我们警惕在对人群知识和行为的解释中夹带歧视意味。尤其在面对新技术和复杂社会问题时，这种视角有助于我们保持谦逊与开放。

现代社会和科技的发展带来了不少挑战，也激发了很多担忧，但这些担忧不能成为轻视和贬低普通智能的借口。 恰恰相反，尊重普通人的经验智慧和选择是构建更有效对话和政策的关键路径。教育体系问题、技术伦理挑战、社会信息传播困境，都离不开对大众心智和学习路径的准确理解。未来社会需要更多包容和理解，而非以愚昧论断来推卸复杂问题的责任。 通过关注平凡个体的理性与能动性，我们能够更真实地把握社会运转的脉络，打造更加公平和可持续的未来。在面对人工智能不断介入生活的浪潮中，守护和提升公众的认知能力是一项持续工程，但绝不意味着放弃信任或预设多数人不具备判断力。

让我们以马斯利的“你在假设大多数人愚蠢吗？”测试作为思考的切入点，反思那些基于低估和歧视所构建的观点。这样的反思不仅是对他人的尊重，也是自我认知的一面镜子，警示我们在复杂世界中，智慧不只是专家的专利，而是每个人生活中点滴积累的宝贵财富。