让思考深入一层（五）

...描述你想要达到的效果，永远不能代替为实际创造这种效果而付出的令人精疲力竭的劳动。实操是唯一的、真正的训练。~《实践论》？

积极倾听，由以下几个部分组成：

◉ 聆听别人所说的话，并通过姿势、眼神接触和非语言信号（比如微笑、点头等）来表明你在仔细倾听。

◉ 不要打断别人，要让别人把话说完，同时尝试尽量充分地理解他们，而不是用“嗯”“啊”填补话语间隙。

◉ 如果你感到困惑，可以问一些具体的问题来明确你的理解；或者提问开放式问题，让别人详细阐述他们的想法。

◉ 在别人发表完意见之后，总结你对他们的理解，如果需要的话，可以让他们纠正你错误的地方并做出补充。

~思考一下，以上四点，我做得到位么？我认为基本上做到了，但毕竟谈话是艺术，绝对有需要改进的地方。

强调建设性的批评，其重点并不是“你的发言这里或者那里有问题”，而是“我认为我们可以用这些方法把它做得更好”。~非常理性的态度。

关于数字：别让统计数据骗了

数据的“可变性”：

◉ 几乎所有的统计数据都不足以反映我们想要讨论的现实情况。

◉ 因此，关键在于我们如何理解现实与统计数据之间的差距。

对数据的“理解”：

◉ 有的数据都是被“做”出来的，而不是被“找”出来的。也就是说，如果你不了解数据的形成过程，就很有可能陷入统计陷阱。

◉ “明智的公开形式”要求数据应该可获得、可理解、可评估和可使用。

◉ 所有的统计数据都不足以反映我们想要讨论的现实情况，因此关键在于如何理解现实与其统计描述之间的差距。

关于技术：

作者认为：

对于技术认识的谬误，也许最有害的一条就是“工具是中立的，重要的是我们如何使用它们”。这看似在传播常识和建立个人责任，但实际上是一种欺骗。我想说的是，关于技术我们最应该牢记在心的一条是：不存在所谓的中立系统或工具。

不要相信技术中立论。要评估系统和技术的特定功能：它们促进或约束人类的哪些行为和态度，它们对应着哪些观点，技术的受益者是谁，使用或拒绝该技术会有什么后果。

~值得商榷。和我平时的认知不同，我再琢磨下。

没有什么“副作用”，所有这些都只是“作用”而已。

~说得好！

机器擅长提供答案，其运算能力也远超人类，但只有人才能从世界中提炼出问题。

所有重要的思考，包括理解以及评估目的和影响，只能发生在人类的大脑中。

~人类大脑真的不会被AI代替么？但愿。

《清晰思考》正文阅读，完。

2023.6.27于北京