学术体制与研究：知识的多样性

为什么我要在经济学思维产品方法的专栏中写学术体制和研究呢？在这一期，我想从马克斯·韦伯“学术作为志业”的角度来讲讲学术的观念对于个人的作用。

马克斯·韦伯鼎鼎大名，是德国著名的社会学家、政治经济学家和历史学家，他对我影响最深的是“新教伦理与资本主义精神”，从加尔文教的伦理观解释了宗教如何促进了资本主义的发展，其次就是他那篇简短的发言“学术作为志业”，他描绘了一个更高志趣的生活，一个纯粹为了好奇而进行严谨的研究，沉浸于问题本身的人的状态。

日常生活之外的系统性思考

在过去的十四章，我们讨论了非常多的如何在商业游戏中赢得胜利的方法，这个游戏残酷而不得不参与。但是它不是一个确定性的游戏，很多时候投入的资源并不能带来确定性的回报，所以为了分散风险，并让自己的心理健康，我们需要休息、娱乐和非绩效驱动的生活方式，而我认为最健康的休闲方式，则是以学术作为志业的，非职业的研究者的生活方式。

我希望再次强调的是，以学术作为志业生活方式是一种完全非功利和绩效的生活方式。所以这里的学术是纯“民科”式的，不以发论文为目的，而与“民科”不一样的是，它有需要遵循以实验和可复现为基础的研究方法。

首先我们从输出开始，系统性的输出而不是输入是一切的起点，在我上学的时候，开放互联网的思维对我影响很大，那个时候的互联网的开放性是所有人的共识，网站能够进行互链，发布博客、播客让更多人听到看到，也是几乎所有人的共识。

从经济学的思维来看，输出是校验供需的方式：你的产出是否被其他人需要，在当时世界不被阅读和采纳的产出，也很难强行辩解出它存在价值。输出在长文时代是有极大帮助的，它能够完整地表达长程逻辑。但即便在短视频时代，它依旧也有一定程度的校验。有的人说不要追热点，这和输出并不冲突，一个内容如果完全没有人看，那么一定有哪里做得不对。注意力始终是稀缺资源。

**往前推，关注提出好的问题。**在我的播客当中，我有无数次的提到过“重要性感受”，也就是对好问题的品味。在我和清华的朋友、老师沟通的过程中，也曾经问到过这个问题：一个人做学术研究，最重要的特质是什么呢？

**最重要的特质就是重要性感受，或者说学术品味。韦伯说它完全来自于天赋，**或者说是对什么是好的问题的重要性感受。在产品设计领域，有很多问题，什么是有重要性感受的问题？这不是一个容易回答的问题，在不同的场景的问题不同。但落到高度的抽象程度，产品问题也是一个经济问题，一个供需问题。那么研究和这个话题相关的其他学科的研究成果，会起到事半功倍的效果。

但随机性地去进行其他话题的研究， 可能就不能得到好的效果。而提出好的问题其实也可以被训练，它关系的是对于习以为常的事件发出质疑的内容，以及对可能相关的事物验证关联的品味。

**提出好的问题后，是对问题归纳和建模的能力。**对于问题的归纳和演绎是每个个体都会做的事情，做这些事情的目标都是“预测”，在一个现象发生后，我们期望发现其中的规律，与某个结果发生关联，让我们在下一次类似的事情发生的时候，能够对它即将发生的结果做出预测。

预测验证的方法和诚实性并不是每个人都能做到。在历史的许多时候，人们都天人感应地相信祭祀和好的结果有关，坏的收成和人做的不当的事情有关，这都运用了因果分析、类比推演和一定的建模来解释现象，甚至能够建立起一整套礼仪祭祀的制度。但是这并不存在，诚实的建模，并且运用实验的方式校验模型的合理性，并且随时准备它被推翻，才是归纳和建模能力的建设方式。

**我常常在读到历史的时候很喜欢一类人，就是用自己的业余时间做出非常大成就的人。**比如修士孟德尔，他的主职是教会修士，但在业余做了大量的实验来验证植物杂交的可能性。我在瑞士的伯尔尼到了爱因斯坦的故居，他在伯尔尼做专利局职员的时期也是他最高产的时期，他住在伯尔尼大街一个三层狭小的公寓里面，完成了他最著名的相对论论文。这与爱因斯坦作为职员的身份完全无关，但严谨的研究态度并不妨碍他的卓越产出。

输出是必要的，他们进行实验和推演，并且把实验记录下来分享给其他人，其他人能够对他们再进行验证，即便他们没有职业的背景，当然这对于他们来说可能也并不在意。但这样的生活方式是自足的。

马克斯·韦伯，学术作为志业

第二部分，我们讨论一下马克斯·韦伯和他的“学术作为志业”，这也是我刚工作的时候看到的文章，那时候我刚刚看完韦伯的“新教伦理与资本主义精神”，其中极强的解释力和严谨的研究态度让我折服。

《学术作为志业》是马克斯·韦伯在慕尼黑大学1917年的一场演讲，台下坐的都是慕尼黑大学的学生，他首先给出的是学术研究的本质声明，和我们前面讨论的一样，由于学术是一种风险极高的探索活动，所以它作为谋生的手段其实并不高效（更高效的是参与到更实际的商业游戏当中），但是学术作为志业的理念是它的反面，不关注立刻产生功利性的效果，追求的是知识和好奇心，所以它既是志业也是志趣。

他话锋一转，并没有强调学术作为志业有多大的价值，反而是开始告诫台下的学生：学术并不能回答价值问题，而且是非常艰难的道路。这让我大为震撼，学术研究是一种严谨的方法，但是所面临的问题可能是非常具体的问题，他无法回答宏大的声明的意义，或者如何生活的问题，它只是在面对一个个的问题。而且不确定性特别高，志业前景也很有有限，成果也可能被时间淘汰。听到这些之后，还需要坚持以学术作为志业吗？

可这是我们找到的唯一对世界理性化和祛魅的方式，我上面提到，我们创造了太多的毫不相关的联系性，用神秘力量来解释世界，或者让我们宝贵的时间浪费在碎片的内容、行为当中。以学术作为志业是这些行为完全的反面，它是了解了学术研究方法并不能解释很多问题，同时需要极大的克制自律后，依旧坚持的生活方式。

这种生活方式会审慎的观察值得投入时间的问题，再提出可能存在的假设，用价值中立的方式进行实验的验证，并将有价值的发现真诚地分享给其他人。这甚至有苦行者一样的描绘，纯粹以好奇心驱使和甚至无聊的生活态度。但是苦行是必要的，因为做任何事情已经到了非常专业化的程度，马克斯·韦伯这样说：

个人只有通过最彻底的专业化，才有可能具备信心在知识领域取得一些真正完美的成就。…个人的研究无论怎么说，必定是极其不完美的，只有严格的专业化才能使学者在某一时刻，大概也是他一生中唯一的时刻，相信自己取得了一项真正能够传之久远的成就。今天，任何真正明确而有价值的成就，肯定也是一项专业成就。

但只是纯粹的工作，没有一定的灵感和热情，在韦伯看来也是不行的。仅仅是以功利为目的的工作、研究，很难长期坚持。“显然，作为享乐的手段或者作为学习工作方法的手段，学术仍然具有意义”，所以真正真诚地认为研究的过程是有趣的（先从阅读开始，认可长阅读，系统性学习的乐趣），并且实际的做一些看起来“死气沉沉”的工作，这样长期的坚持也十分重要。

学术生活的经济学解释

我们既然在讨论工作之外的体系，但我还是不想这一个章节脱离经济学思维产品方法的框架，经济学角度对业余以学术作为志业的视角，也可以有许多帮助，这分别是：激励机制，边际效用和长期复利。

首先是激励机制，在开篇我们讲过，我们需要有多种的对于自己的价值评价体系，才能让心理健康更加稳定，毕竟工作生活和创造不总是一帆风顺的。对于商业游戏的评价标准，核心的参与元素是供给和需求，价格和成交量。但除此之外，还有许多的参与因素让个人的努力并不总是具有回报。在不总是得到正反馈的体系当中，我们需要另一套更加自足的评价体系，让我们不至于觉得自己一无是处，所谓东边不亮西边亮。

那么对于以学术作为志业，就是一个相对健康的评价体系。因为实验研究是一个相对客观的体系，不需要与晋升、交易体系挂钩，是否产生了具有价值的发现完全取决于个人对自己是否诚实。所以这种内在的激励机制奖励的是兴趣和成就感。

我非常欣喜地发现了经济学思维与产品方法的内在联系，但是公开讨论当中并没有具有深度的讨论，所以我用自己大量的时间对这个话题做了研究，整理和输出，这当然会侵占我的休息的时间。但是就像是马克斯·韦伯说的：没有哪位社会学家，即使是年资已高的社会学家，会以为自己已十分出色，无须再花上大概几个月的时间，用自己的头脑去做成千上万个十分繁琐的计算。

有些时间就是需要被花去的，这也是专业化的代价，但这个代价所带来的收益一方面是相对不一样的成就，以及过程中的乐趣和内在奖励。

**其次是边际效用和长期复利。**任何具有复利特征的事情，在前期投入时的感知都不太明显，如资本复利和知识复利。反倒是边际效用的逐渐降低会先显现出来：我刚开始看博弈论的时候，觉得所有的事情都是新的，只用了解一些囚徒博弈的基础概念就可以和别人侃侃而谈。但是进一步了解的时候，大量的计算和建模就显现出来，计算很多场景的动态纳什均衡并不是一个容易的事情，并且随着了解得更多，会更加难以启齿，会觉得自己了解得不够，简单的讨论都是一种羞愧。

同时，每一分更深的理解都要付出比之前更多的努力，我们会开始怀疑自己到底适不适合研究这个问题，是不是值得花这么多时间研究这个问题。但是如果这个人具备一定的重要性感受，在这个时间点是会坚持下去的，从而跨过这个门槛。

知识的门槛效应更加的明显，以学术作为志业的生活方式，会让自己建立起许多具备长期记忆的知识组团，这些组团越多越深入，会带来真正的创新，也就是知识与知识看起来不相关的关联，所产生的创新。我在几乎全部的具有洞察力的产品、创造中看到过这样的特征。

《技术与文明》一定是作者张笑宇对技术史的深入研究，以及对文明史的深入研究后关联的重要发现。《翦商》则是作者李硕对上古史以及文化史产生关联后，做的扎实工作。回顾我自己，凭着兴趣，我投入时间最多的有：经济学、产品设计、西方哲学与历史等，这些知识的组团在我的脑子里大部分时候是独立存在的，但是不知道什么时候，它们会碰撞连接，产生一些有趣的想法，而这需要专业化的以学术为志业的理念作为支撑。

研究的认知复利

最后我们做一个总结，也就是以学术作为志业的认知层面的复利。知识总量的增加不涌现智能，知识的连接方式才涌现智能，这是大模型的研发方法告诉我们的。

所以大模型的研发方法告诉我们，我们既要堆自己的数据量（知识储备），也要关注自己的算法（知识连接的方法），毕竟我们大脑的算力很难再做更多增长了。

而以学术为志业的生活方式是最适合这样的训练的：**规律化高质量的进行知识的输入，运用推理、数据分析和批判思考地面对我们感兴趣的问题。有一个诚实而自洽的体系去对它做出评判。**其他的其实也不用过多讨论了，因为这个生活方式更重要的在于实践与坚持。

参考

1. 韦伯，马克斯. 《新教伦理与资本主义精神》. 北京：三联书店，2002年版.
2. 韦伯，马克斯. 《学术作为志业》. 收录于《以学术为志业》，慕尼黑大学演讲，1917年.
3. 张笑宇. 《技术与文明》. 北京：中信出版社，2022年.
4. 李硕. 《翦商：殷周之变与华夏新生》. 北京：理想国，2021年.
5. 孟德尔，格雷戈尔. 《植物杂交试验》. 1865年，布尔诺自然研究会演讲.
6. 爱因斯坦，阿尔伯特. 《论动体的电动力学》. 《物理年鉴》，1905年.
7. 奥斯本，马丁. 《博弈论导论》. 北京：机械工业出版社，2014年.
8. 曼昆，格里高利. 《经济学原理》. 北京：机械工业出版社，2000年版.
9. 吴军. 《智能时代》. 北京：中信出版社，2016年.
10. 波普尔，卡尔. 《科学发现的逻辑》. 北京：华夏出版社，1996年.
11. 库恩，托马斯. 《科学革命的结构》. 北京：北京大学出版社，2003年.