第八章 隐形的技术
如果把意识形态界定为一套难以意识到的假设，而这些假设又促使我们努力去描摹世界的形貌和条理，那么，我们最强大的意识形态工具就是我们的语言。语言是纯粹的意识形态。它不仅教导我们事物的名称，而且更加重要的是，它还教导我们什么事物可以命名。它把世界划分为主体和客体。它指明什么事件被当作过程，什么事件被当作事物。它教导我们时间、空间和数的观念，形成人与自然、人与人关系的观念。比如，在英语语法里，总是存在行为的主语、表示主语行为的动词和接受行为的宾语。这是一种咄咄逼人的语法，对那些认为世界仁慈的人来说，这样的语法是难以掌握的。这种语法使我们必然形成这样的世界观：事物互相推搡，且常常互相攻击。
当然，我们大多数人在大多数时候对语言的运行都浑然不觉。我们深锁在自己语言的边界里；我们不知道，对于这些边界之外的人来说，对于和我们的语言截然不同的人来说，这个世界像什么样子。我们往往假设，人人都以同样的方式看世界，无论其语言多么不同。只是在偶尔之间，这种幻觉才会受到挑战；对掌握两种以上截然不同的语言的人来说，由于这些语言截然不同的结构和历史，它们的意识形态是可以看出来的。比如，《读卖新闻》就引述1987年诺贝尔医学奖得主利根川进[1]的话说，日语不利于培养科学研究里清晰而有效的理解。他以麻省理工学院教授的身份向远方的日本同胞说：“我们应该考虑改变我们在科学领域里的思维过程，努力用英语思维。”应该指出，他没有断言英语比日语好，他只是说就科学研究而言，英语胜过日语，也就是说英语（或其他西方语言）有一种日语不具备的意识形态偏向。我们把这种意识形态偏向称为“科学观”（scientific outlook）。如果说科学观对你和我都自然而然，那是因为我们的语言使之如此。我们认为的推理是由我们语言的性质决定的。用日语推理和用英语、意大利语或德语推理，显然是不一样的。
简言之，就像任何重要的机器设备比如电视或计算机一样，语言有一个意识形态议程，我们往往看不见的议程。语言的议程深深地整合在我们的人格和世界观里，只有靠特别的努力，且常常要经过特殊的训练，我们才能够探查到这个议程。语言和电视、计算机不同，它不像是我们力量的延伸，而是我们是何人、像什么人的自然流露。这就是语言深刻的奥秘：因为它来自我们人体之内，所以我们就相信，它是世界直接、未经编辑、没有偏见、不带政治色彩的表现，它就是世界的真实面貌。与此相反，机器处在我们人体之外，显然是由我们制造的，所以机器可以被修正，甚至可以被抛弃；机器如何重新按照它自己的面貌改造世界，是容易看清楚的。在许多方面，一句话的功能很像一台机器的功能，在问句里我们最容易看出这个偏向。
为了说明我所指的意识形态偏向，我们举填空题为例。如果要得满分，你的回答必须要准确无误：
托马斯·杰斐逊卒于_______年。
如果把填空题改为多项选择题：
托马斯·杰斐逊卒于：（1）1788年；（2）1826年；（3）1926年；（4）1809年。
试问，这两个问题哪一个比较容易？我想你会同意我这样说：除非你知道杰斐逊去世的准确年代，两个问题都困难。然而，对我们大多数只知道杰斐逊大致生卒年代的人来说，第二个问题的安排使我们“知道”答案的可能性大大增加了。回答多项选择题时，学生总是比回答填空题“聪明”，即使两种问题题材的内容相同。即使最简单的问题也不是不带偏向的，且不可能是不带偏向的。在这个语境下，我所谓的偏向不是常见的指责：某一场考试“带有文化偏向”。当然，许多问题可能是有文化偏向的。（比如，为什么要问托马斯·杰斐逊，甚至要问他哪一年去世呢？）
我的目的是说，任何问题的结构都像它的内容一样缺乏中性。问题的形式既可能使我们一路顺风，也可能使我们障碍重重。问题稍加改头换面，就可能产生相反的答案，正如以下故事所示。两位神父不能断定，是否可以允许抽烟和祷告同时进行，于是就写信请教皇给一个权威的裁示。其中一位神父的措辞是：“祷告时允许抽烟吗？”教皇的回答是不允许，因为祷告时应该全神贯注。另一位的措辞是：“抽烟时允许祷告吗？”教皇告诉他是允许的，因为任何时候祷告都是妥当的。一个问题的形式可能会使人看不见答案，然而一旦换用另一种形式，答案就清清楚楚、一望而知了。下面这个故事的真实性可能有问题，但我认为其微言大义不会有问题。
立陶宛有一个小村子出了一个非同寻常的大问题。一种莫名其妙的疾病折磨着许多村民。大多数病人都必死无疑（虽然并非每个病人必死无疑），症状是陷入死亡一样的深度昏迷。当时的医术不像现在这样先进；当埋葬看来是妥当的时，人们却无从准确判断病人是否真的已经死亡。村民担心他们有几位亲属被活埋了，而且同样的命运也可能等待着他们。如何解决难以判定病人生死的问题成了一个两难的问题。
一些人建议，棺木里储存丰富的食物和饮水，棺木上钻一个孔通气，以防备“死者”还活着。这花钱不少，但看来很值得。但另一些人想出一个花费较少、更加有效的主意：每一口棺材的盖板里面都钉上一根12英寸长的木棍，正对下葬人的胸口。于是，盖上棺盖的时候，一切的不确定性都不复存在了。
故事并没有挑明，村里人挑选了哪一种解决办法，不过他们的选择和我这里要说的目的没有关系。重要的是注意：不同的解决办法是由不同的问题生成的。第一种办法回答这样一个问题：我们如何确定，我们下葬的人仍然活着？第二种解决办法回答的问题却是：我们如何确定我们安葬的每个人都已经去世？
由此可见，问题就像计算机、电视、听诊器或测谎仪，因为问题和技术设备的机制都是一样的：指引思路、生成新思想、敬重旧观念、揭露事实或掩盖事实。在这一章里，我希望考虑这样一些机制：这些机制的功能像机器，但一般人并不把它们看作技术的组成部分。之所以我要读者注意这些机制，正是因为它们常常被人忽视。为了实用的目的，我们不妨把这些机制称为技术，或许它们是身披伪装的技术，但毕竟是技术。
除了语言之外，数学符号0也是技术，它最不像技术，但的确是技术。简要说明0有助于我们阐明稍后的其他技术例子。
0这个数字在10世纪从印度进入欧洲。到13世纪，它已经占领了西方人的意识。（古罗马人和古典时期的希腊人不知道0，不过到希腊化时期，巴比伦的数学家已经有类似的概念。）没有0就难以完成简单的数学运算，有了0就十分简单。倘若你需要尝试MMMMMM×MMDCXXVI这道乘法题，你就会确认我这种判断没错。不过顺便指出，有人告诉我，这个乘法计算是可以完成的，只是运算的过程太艰难，看起来不太可能由人来完成而已，中世纪数学家并没有忽略这一事实。实际上没有证据表明，罗马数字的确被用于计算；没有证据表明，有人有意把罗马数字用来计算。为了计算，罗马数学家用的是算盘；从11世纪到13世纪，数学家之间展开了争夺，写罗马数字的人用算盘计算，写印度数字[2]的人用十进制计算，因为印度数字包含0。用算盘的人反对说，0记录的是10幂的缺失，罗马数字就没有这样的记录，所以0给罗马人的印象是哲理上或审美上令人不快的感觉。毕竟无论处在什么位置，0都会影响数值，而它本身却并无数值。它是符号的符号；从词源上说，它来自印地语的cipher，意思是“虚空”，含义是“无”。对用算盘计算的人来说，用记录“无”的符号纯粹是一个古怪的念头。我现在担心，我也可能站在他们一边。
我评述0这个例子有两个原因。首先，我要强调指出，0是一种技术，它使一些概念可能并容易形成；在没有它的情况下，一般人就无法理解这些概念。倘若它没有明确的意识形态，它至少含有一个概念。我曾经在上文说过用字母或数字给学生的试卷判分，也提到希腊人完成字母表化的技术。这两个例子说明，和0的使用一样：符号就像机器，能生成新的心态，并生成关于现实的新概念。其次，0的采用，以及整个印度数字系统的采用，使精密的数学成为可能，最终产生了如今一种非常强有力的技术：统计学。
统计学使大型的模式从隐形变为显形，使新的感知和现实成为可能。统计学在科学里的运用众所周知，所以无须我们特别评述，但有一点值得一说，倘若世界真如未来学家所言由亚原子粒子层次的或然性构成，那么统计学就成为描绘世界运作机制的唯一手段。事实上，物理学里的测不准原理就确定，在事物属性方面，物理学不能够超越统计学的预测。
实际上，物理学家之所以认为世界的性质是或然性的，那可能是统计学发明后产生的结果。另一个更加实际的问题是，统计学在多大程度上获准进入不属于它的领域？按照定义，技术垄断允许技术像脱缰的野马一样自由驰骋，我们就可以设想，统计学的应用没有受到限制。我们这样的猜想是正确的。
也许，最滥用统计学的例子是弗朗西斯·高尔顿[3]的著作。他生于1822年，1911年去世，他有生之年正是技术发明最繁盛的时期。他可以被认为是技术垄断论的始祖之一。他还以“优生学”的创始人闻名。优生学这个术语就是他本人首创的，所谓优生学就是根据父母的遗传特征来安排婚姻家庭，以便生育最优良后代的“科学”。他相信，任何东西都能够计量，统计方法尤其是很好的技术，能够打开通向真知灼见的大门，对人的各种行为样式都能够了解。你看见电视上选美，看到美女们按照统计数字排序时，你应该记得弗朗西斯·高尔顿，他对数字有病态的浪漫情怀，是这种白痴形式的始作俑者。他不满意所谓“美人窝”那种笼笼统统的说法，于是就动手给不列颠群岛作了一张“美人分布图”。他告诉我们，他把自己在各地市井街巷看见的“女孩子分为吸引人、相貌平平和令人讨厌”三类。然后，他用统计数字证明，伦敦女人最美，阿伯丁[4]的女人最丑；无疑，这使他在苏格兰度假时处境尴尬。这仿佛还不过瘾，他又发明了一种方法来量化厌烦情绪（计算烦躁的次数），他甚至探讨祷告有效性的统计方法。
不过，高尔顿的主要兴趣是用统计数字证明智能的遗传性。为此目的，他在1884年的国际博览会上建立了一间实验室；人们只需付3便士就可以测量颅骨和智力。显然，要求退款的来访者并不会得到加分，虽然这也是智能的表现。可以肯定的是，要求退款的人不多，因为他被认为是当时智力最发达的人之一。实际上，美国最积极推动智商测试的人刘易斯·特尔曼[5]测算，高尔顿的智商超过200。特尔曼还异想天开地为死者测量智商，根据他的估计，查尔斯·达尔文（高尔顿的表亲）的智商只有135，哥白尼的智商只在可怜的100~110之间[6]。
统计学在智力“测验”里扮演了恶劣的角色。我给大家提供一种权威的历史研究和分析方法，以为证明。请参考斯蒂芬·杰·戈尔德[7]所著《人的误测》（The Mismeasure of Man）。在这里，我只引述戈尔德提出的三个要点。我相信，它们足以说服任何一位智商高于哥白尼的人，使人看到滥用统计数字的危险。
第一个要点叫作神化，也就是把一个抽象概念（多半是一个词）转换为一个客观的事物。在这样的语境下，神化就以下述方式起作用：我们用“智能”这个词来指人的多种能力。世上并没有“智能”这样的事物。它仅仅是一个词，而不是一个东西，而且是一个抽象程度很高的词。然而，如果我们相信，它就像胰腺、肝脏一样是一个客观的事物，我们将会相信，科学方法能够给它定位，并对它进行测量。
第二个要点是排序（ranking）。排序需要一个标准，以便把个体安放在一个序列中恰当的位置。高尔顿问，还有什么比客观数字更好的标准吗？由此，在智能排序中我们就假定，智能不仅是一种现象，而且是一个单一的事物，位于大脑之内，只要赋予它一个数字，我们就可以了解它。这好比说，决定“美丽”的标准就在女人的乳房尺寸中。接下来就只需要测量乳房，并据此给每一位女人排序，于是，我们就有了一个测量“美丽”的“客观”尺度。
第三个要点是，在这样的测量过程中，我们本来可以提出这样一个有局限、有偏向的问题：“谁是美人中最美丽的人？”然而，这种未经数字量化的问题是谁也不会注意的，正如戈尔德所述：“科学秘法宣称，数字是客观性的终极检验标准。”这就是说，我们给概念下定义的方式会在我们的意识里逐渐淡化，换句话说，定义本质上的主观性将消失得无影无踪，客观的数字却被神化了。你也许会认为，这样一个测量过程建立在乳房尺寸上看起来荒唐可笑，而且的确是特别荒唐可笑的；然而如果我们相信这种量化的测量方式，我们就必然得出错误的结论：就客观胸围指数而言，多莉·帕顿[8]就比奥黛丽·赫本[9]美丽。再从智能测量来看，高尔顿的智能就相当于哥白尼的两倍了。
然而，在技术垄断论的圈子里，这一切都弄得非常认真，虽然并非无人提出抗辩。爱德华·李·桑代克[10]搞了一辈子的智力测量，但还是发出了一些感慨，他说智力测验有三个小小的缺陷：“这些测验检查的究竟是什么并不清楚；对测量的数据进行加减乘除，计算比率，究竟在多大程度上妥当，也不清楚；测量的数据对智力的意义，也不为人知。”[11]换句话说，那些搞智力测验的人的确不知道自己在做什么。因此，戴维·麦克莱兰[12]才说：“心理学家应该感到羞愧，他们提倡有关智能的总体观念，却产生了这样一个测量问题。”约瑟夫·魏泽堡总结说：“‘智商’这样的‘科学’观念把科学家和公众的思想都彻底搞乱了，其混乱之程度罕有与之匹敌者。智力能够在一个单一的线性度量表上量化，这个观念造成了无穷的伤害，对我们的社会造成了普遍的伤害，对教育的伤害尤其严重。”[13]
斯蒂芬·杰·戈尔德讲述了这样一些伤害，霍华德·加德纳[14]在他的《心境》（Frames of Mind）里试图减轻这种伤害。然而，技术垄断论拒不接受这样的批评，因为它相信科学是完全客观的事业。技术垄断论缺乏一套明晰的伦理，又拒不接受传统，却偏要寻求一种权威的源头，它只能在统计学的客观理念里找到它寻求的源头。
技术垄断论寻求权威性的客观源头，表现得特别明显；他们不仅想测量个体的人有多么聪明，而且想测量群体的智能。测量的方法不可能得到这样的答案，这是事实；除此之外，我们还必须问，宣告一群人比另一群人聪明究竟有什么好处呢？假定测量结果显示，亚洲人的智能胜过高加索人，高加索人胜过美国黑人，那又有什么好处呢？这样的信息对老师或雇主有什么用处吗？老师或雇主要不要认为，某一位亚洲人比每一位美国非洲人聪明呢？或者说6位亚洲人是不是比6位非洲裔美国人聪明呢？显然不是的。尽管如此，天知道有人会怎么想啊？我们不要忘记一位统计学家的一个故事：他试图涉水过河，河水水深平均4英尺，可是他淹死了。换句话说，在崇拜统计数字的文化里，天知道什么样荒谬绝伦的东西不会灌满豆腐渣般的脑子。
为什么我们用统计学来搞这样的测量呢？唯一看似合理的回答是，这是出于社会政治原因，其恶意被掩盖在表面的“科学探索”之下。倘若我们相信非洲人比白人笨，而且这个结论不仅是我们个人的意见，而且得到了客观测量的确认，那么我们就可以相信，我们拥有一个无懈可击的权威，我们就可以让这个权威来决定资源的配置。就这样，技术垄断论把科学用作使民主“合理”的手段了。
民意测验是统计学用于误测的另一种方式。正如统计学产生了一个庞大的测试产业一样，民意测验为“公共舆论”造就了庞大的产业。你也许一开始就承认，这样的调查可以说是可靠的，尤其是在问题非常受限的条件下，调查的方法可能是可靠的。比如，你准备投票选X还是Y？但说一种方法可靠并不等于判断它有用。对投票倾向的了解究竟使选举过程丰富多彩了还是意义降格了？这个问题尚待解决。然而，当民意调查被用来指引公共政策时，我们就遇到了一个截然不同的问题。
我曾经旁听过一群美国议员的讨论会，历时两天，议题是：可以做什么来使美国的未来更安然无恙、更加富有人性？他们请了10位顾问来发表意见和建议。其中的8位就是搞舆情调查的。他们介绍调查揭示的趋势：人们不再对妇女运动感兴趣，不再认为环境问题是极为重要的问题，不认为“毒品问题”在愈演愈烈，等等。一望而知，这些调查结果会成为议员们如何管理未来的思想基础。在场的议员们（顺便提一下，包括所有的议员）的观点退隐到背景之中。他们的感知、直觉、洞察和经验反而黯然失色、无关紧要了。面对“社会科学家”，他们倾向于按照“趋势”进行判断，以满足平民百姓的需要。[15]
公共舆论调查把民主建立在健全和科学的基础上，这样说并非没有道理。如果我们的政治领袖代表我们，他们就不需要掌握我们“相信”的信息。原则上说，这里不存在问题。问题存在于其他地方，且至少有4个问题。
第一个问题和调查人向公众提问的形式有关系。请读者回头参考同时抽烟和祷告是否妥当的故事。我们还可以举一个更加逼真的例子：如果我们要问人是否认为继续污染环境是可以接受的，我们会得到截然不同的回答，这和提问的方式大有关系。你认为环境保护极端重要吗？你认为街道上的安全比环境保护更加重要吗？公众在任何问题上的“舆论”几乎都随着提问的方式而发生变化。（不妨指出，在议员们举行的那次研讨会上，没有人询问民意调查中提问的方式。他们感兴趣的是结果，而不是如何得到结果的方式，他们似乎根本就没有想到，结果与获得结果的方式是不可分割的。）
一般地说，调查者设计的典型问题为是非题。需要指出，对是非题的回答不能够给“公共舆论”这个术语以丰富的意义。比如对“你认为，政府的禁毒规划能够减轻毒品问题吗”这样一个是非题，如果你的回答是“不”，那么，从这个“不”字里，人们难以了解你的意见有多大的意义或价值。另一方面，如果让你详细讲述或笔谈你的意见，统计学又派不上用场。重要的是，调查中使用的统计数字会改变“公共舆论”的意义，使之发生戏剧性的变化，就像电视可能会戏剧性地改变“政治辩论”的意义一样。在美国技术垄断论的背景下，公共舆论一般是对一个尚待考察的问题做出的是或否的回答。
第二个问题是，民意测验的技法催生了这样一个假设：“意见”（opinion）是人身上的一个什么东西，你可以靠问卷来给它定位，可以把它从人身上抽取出来。但我们有另一个可供选择的假设，我们可以说，舆论是杰斐逊脑子里的想法。“意见”不是特定时刻呈现出来的一个事物，而是一个思考的过程，由不断获取知识以及考问、讨论和辩论形成的思维过程。一个问题可能“招引”（invite）一种想法，但也能修正并重构这个“意见”；我们最好说，人们并不是真正“抱有”（have）什么想法，而是处在“形成想法的过程中”（involved in opinioning）。把“意见”当作可以测量的事物就歪曲了这个过程；实际上，人们参与形成舆论的过程；如何参与这个过程就深入到民主社会意义的核心了。民意调查并没有向我们提供这个过程的任何信息，相反，它往往掩盖了这个过程，使我们看不见这个过程。
由此就自然引出第三个问题。一般地说，问卷调查忽略调查对象对问卷课题的了解。在不执着于计量和排序的文化里，这样的忽略恐怕会被认为是古怪的。让我们设想这样一种情况，看看人们对民意测验有何看法：问卷里的问题成双结对，在每一个对子里，总是一个问题问人们“相信”什么，另一个问题问人们“知道”什么。让我们设计一些数字，看看这样一段文字：“最近的民意测验显示，72％的美国公众认为，我们应该撤销对尼加拉瓜的经济援助。在这72％的调查对象中，28％的人认为，尼加拉瓜在中亚；18％的人认为，这个国家是新西兰附近的一个岛屿；27.4％的人认为，‘非洲人应该自己帮助自己’，显然他们把美洲尼加拉瓜和非洲的尼日利亚混淆了。而且，在所有的调查对象中，61.8％的人不知道我们在援助尼加拉瓜，23％的人不懂‘经济援助’为何物。”倘若民调专家提供这样的信息，调查的威望和威力就会大打折扣。也许，国会议员面对这样严重的无知时，也不得不更多地信赖自己对问题的理解。
民意调查的第四个问题是，它把政治领袖的责任和选民的责任搞颠倒了。诚然，国会议员应该代表选民的利益，与此同时，议员们也应该自己判断什么最符合公众的最大利益。为此目的，他们必须要用自己的经验和知识。民意调查兴盛之前，政治领袖对选民的意见虽然并不冷漠，但人们对政治领袖的评判主要还是看他们如何根据自己的智慧来决策，也就是说政治领袖要对自己的决策负责。随着民意调查程序的细化和拓宽，要求政治领袖放弃依靠自己的判定进行决策的压力越来越大，他们转而听从选民的意见，无论这些意见是多么孤陋寡闻、缺乏远见。
在电视收视率里，我们能够更加清楚地看到这个责任迁移过程。“好”电视节目的定义成了单纯的高收视率。“差”节目就是收视率低的节目。因此，电视剧作家的责任在于他是否能够创作出吸引数以百万计观众的剧本，自始至终都是如此。一句话，作家完全为观众负责。他不需要顾及传统、审美标准、主题的真实性、品位的高雅，甚至不需要考虑观众是否容易看懂。公共舆论铁的法则成了唯一重要的标准。电视台的执行官喜欢说，他们的媒体是美国最民主的制度：每周一次的收视率调查决定节目的存亡。另一个主张给这个主张增加了分量：创造性的艺术家从来就不会冷漠对待观众的喜好和意见。比如他们会说，作家为人民写作，为得到观众的嘉许和理解而写作。然而，作家也需要为自己写作。而且，他们写作的时候并非总是因为观众有什么东西要他们去表达。由于民意调查总是顺从公众的偏好，它就会改变作家写作的动机；于是写作完全就是为了增加观众的“人头数”。通俗文学依赖的是受众的希望，而不是艺术家的创作才能，这样的依赖程度是前所未有的。
搁置统计技术这个论题之前，我必须要提请读者注意一个事实：统计数字产生了大量毫无意义的信息；断定什么信息对文化有利本来就是一个难题，由于大量无意义信息的存在，这个难题就更加复杂了。这比“信息超载”问题更为严重。这是“信息委琐”（information-trivia）的问题，它把所有的信息放在平等的水平上。《纽约客》（New Yorker）杂志的漫画家罗伯特·曼科夫（Robert Mankoff）讽刺这种技术的无用，他在这方面的才能无人能出其右。画中有一位看电视的人全神贯注，正在听主持人宣告：“人口普查的初步统计结果显示，在我国历史上，女性人类学家的人数首次超过了女性职业高尔夫球手的人数。”统计学和计算机携手时，公共话语中就产生大量的垃圾。收看电视体育节目的人知道，曼科夫这幅漫画与其说是戏仿，不如说是纪实。百无一用、毫无意义的统计数字淹没了收视者的注意力。体育节目主持人把这种数字称为“图形”，借以说明，用图形表现的信息对比赛的动态是有力的辅助。比如有这样一段解说词：“自1984年以来，水牛城比尔队赢了两场球，在全场结束前的6分钟里，他们已经领先4分。”又比如这一段解说词：“德怀特·古登（Dwight Gooden）担任投球手的比赛，有17％是在希亚体育场打的；轮到他投球时，只有一位球员进垒；他们挫败了对方的第三击球手和第四击球手，但不超过三次。”[16]你拿这样的信息怎么办？你懂它的意思吗？然而，这样无用的信息似乎还有市场。比如，《今日美国》（USA Today）的读者常常在头版看到当天一个白痴似的统计数字，像这样的例子：“1980年到1989年，在香蕉消费上领先的四个州是堪萨斯、北达科他、怀俄明和路易斯安那。奇怪的是，1989年占第9位的内华达，去年竟下降到第26位，这也是它在猕猴桃消费上占有的名次。”[17]
诸如此类的胡说八道成为日常会话的支柱，使日常生活根本就没有多大的意思，这的确是令人吃惊。我曾经听见纽约人洋洋得意地告诉客人，纽约市的人均犯罪率在全国仅占第8位，可是他们却不愿意下午6点钟以后上街。
我当然不是说，这样用数字说话毫无用处。如果我们了解到，在20岁到30岁之间的非洲裔美国人中，每6人就有1人曾经坐过牢，国家在非洲裔美国儿童身上花的教育经费比在白人儿童身上花的教育经费少23％，我们掌握的事实可能就有助于认清其中的因果关系，并进而行动起来解决问题。不过，像一切技术一样，统计数字往往会失去控制，在我们的头脑里占据过多的位置，侵犯我们的话语，造成语言的浩劫。统计数字失控时，我们需要知道的东西就被埋葬在鸡毛蒜皮的信息堆里了。
还有一点实际上是本章的核心。有些技术以伪装的面貌出现，鲁迪亚德·吉卜林[18]称之为“休眠中的技术”（technologies in repose）。它们不像技术，所以它们发挥或好或坏的作用时，就不会受到批评，甚至使人浑然不觉。IQ测试、民调、排序和评分就是这种技术，信用卡、会计程序和成绩测验也是这种技术。在教育界，我们所谓“课程”（academic courses）也是这样的技术。课程是用于学习的技术。我大约“传授”过200门课程，但我不知道为何每一门课程都必须刚好上15周，也不知道为何每一次会议的时间刚好要限定1个小时又50分钟。如果你的回答是，那是为了便于行政管理，那么课程安排就是一种骗人的技术。它本来是作为值得向往的、用于学习的结构，实际上却成了分配时间的结构，便于档案记录，便于控制教师的时间而已。重要的启示在于：课程的起源和存在理由被掩盖起来看不见了。我们相信它存在的理由是一回事，可它实际存在的理由却是另一回事。生活在技术垄断里的人有一个特点，他们多半意识不到技术的源头和结果。[19]
也许，缺乏这种意识的最有趣的例子是，人们普遍相信，现代企业发明了管理技术。管理是一种权力和控制体系，用来最大限度地利用相关知识，用于利用人力的等级组织，用于利用从下到上又从上到下的信息流动。一般认为，管理是现代企业创造的，是企业对工业革命的经济技术需求的合理回应。然而，阿尔弗雷德·钱德勒[20]、西德尼·波拉德[21]，尤其基斯·霍斯金[22]的研究结果却揭示了截然不同的一幅画面，得出了一个令人吃惊的结论：并不是现代企业发明管理，而是管理发明了现代企业。[23]
管理最可能的起源地当然应该是18世纪末和19世纪初的英国。然而，晚至1830年，仍然没有迹象表明，英国工业界知道管理为何物，也没有迹象显示，有什么类似于“管理课”的东西存在。管理是美国人创造的，而且正如基斯·霍斯金和理查德·马克韦（Richard Macve）所示，管理的出现是“非常突然”的。管理并不是美国工业界明显需要的产物，因为美国工业在19世纪中叶是世界经济的边缘力量。管理之根可以追溯到一种新的教育体制，1817年由美国军事学院的第四任院长希尔维纳斯·泰雅[24]首创。他做了两项革新。第一项是从巴黎高等技术学院引进的用分数给学生判卷打分的制度。我在上文已经说过，给试卷打分的办法18世纪末起源于剑桥大学，欧洲大陆的几所学校接受了这一制度。泰雅借用这种技术恐怕是美国的首例。每一位老师都知道，分数改变了整个的经验，改变了意义之意义。界线分明的成功失败符号引发了学生中的激烈竞争。评分给人的表现提供“客观的”计量尺度，产生了一种难以动摇的幻觉：可以用准确的计算来衡量价值。用米歇尔·福柯[25]的话说，人变成了“可以用数字计算的人”。
泰雅的第二项革新是部属与参谋部制度（line and staff system），这显然是他自己的发明。他把学院分成两个系，每个系都按等级系统组织。霍斯金和马克韦做了这样的描述：“他要求部属呈送日报、周报、月报，而且全都要用书面报告。这是连续不断的接力式的书面交流和命令，从底层到顶层逐级上报，信息强化之后才达到中心的‘参谋部’。”泰雅摈弃传统领袖直接、显性的管理。他用书面报告、图表、备忘录、人事档案等媒介来间接管理，略带一丝现代首席执行官的管理方式。
我们不知道泰雅手下的200名学生中的大多数人对他的新制度做何反应（霍斯金和马克韦称为“文牍中心原理”［grammatocentric principle］，意思是说一切围绕文书来组织）。但我们确实知道，这个新制度给丹尼尔·泰勒（Daniel Tylor）和乔治·惠斯勒（George Whistler）两个人留下了深刻的印象。他们两人于1819年毕业，领上尉衔，同时带走了泰雅将军的组织方法。
丹尼尔·泰勒在斯普林费尔德兵工厂工作，1832年做了时间和动作研究（比弗雷德里克·泰勒的“科学管理”早6年启动），他在兵工厂为每一个工种确立了客观的生产标准。工人受到监管，他们的实际生产率要用他确定的标准来衡量。他还首创了质量控制和库存盘点。这些方法使生产力获得急剧增长，使成本迅速下降。
与此同时，乔治·惠斯勒（他是詹姆斯·惠斯勒之父，他的妻子被称为“詹姆斯·惠斯勒之母”）成为西部铁路的总工程师，1839年开发了一个管理系统，希尔维纳斯·泰雅为此感到骄傲。他用等级分层管理铁路，上层是一个中心研究室，往下依次是大区域经理和地方经理。他运用文牍中心原理，收到奇效；无疑，这是他从军校学到的，他曾经在西点军校的参谋部服役，任军士长。
毫无疑问，可计算原理和文牍中心原理是现代管理体系的基础。可计算原理的必然结果是详细的核算制度、库存控制和生产力标准。文牍中心原理提倡的思想是：管理企业的最佳方式就是通过下属的报告来了解企业。换句话说，你要通过“数字”来管理，你要和日常的生产现实拉开距离。值得一提的是，企业管理的基础结构起源于非企业的环境。不久，美国企业就开始采用泰雅、泰勒和惠斯勒的原理，创造了我们现在认为的现代公司。实际上，管理对我们所谓的公司进行界定；经过一段时间的发展之后，约翰·肯尼斯·加尔布雷斯[26]在《新工业国》（The New Industrial State）里说：“也许，庞大而复杂的企业组织，就是先进技术可以触摸到的体现，在这一点上，企业组织比机械更加典型。”
管理原理为何具有教育意义，这有两个原因。第一，正如加尔布雷斯所言，和0、统计数字、IQ测量、阅卷判分、民意测验等技术（technology）一样，管理发挥着技术的作用。当然，管理不是由机器零件组成的。它是由程序和规则组成的，管理的目的是使行为标准化。我们可以把这样的程序和规则称为技艺（technique）；技艺没有可怕之处，除非它们像许多机器一样成了独立于人的东西。技艺与人会产生摩擦。在技术垄断条件下，我们往往相信，唯有通过技艺（和机械）的独立，我们才能够达到既定的目标。这个观点很危险，因为谁也没有理由去反对用理性的方式去应用技艺，并以此实现人的目的。管理之类的技艺也许是现代企业运行的最佳方式，实际上我对这一点不持异议。我们是技艺动物，我们偏爱技艺，能够创造技艺，且能够实现高水平的清晰度和效率。如上文所述，语言本身是一种技艺，是看不见的技术，凭借语言，我们可以实现更高水平的清晰度和效率。我们要达到人性化的目标，否则就会堕落到非人性化的层次。关于语言，我们要问的问题现在是而且始终是：谁是主人？这和我们考问其他的技艺或机器一样。我们控制语言，还是语言控制我们？一句话，争论的核心不是技艺本身，而是应不应该让技艺高歌猛进，应不应该神化一些技艺，应不应该排除其他一些技艺。和技术一样，技艺往往独立于它服务的系统之外，成为独立自主的存在，像仿人机器人那样，不再服从自己的主人。
管理之所以给人启迪的第二个原因是，管理是一个重要的实例，说明“隐形技术”（invisible technology）如何具有颠覆力，并能够强有力地产生新的行为方式，典型的例子是摇尾巴的狗。没有高度技术化的管理结构，企业和其他机构的运转虽然是完全可能的，我们却难以想象这样的局面。我们几乎习惯于相信，管理本来就是万物自然秩序的一部分，正如学生和老师习惯于相信，没有大学“课程”的结构，就不可能办教育一样。搞政治的人相信，没有民意测验的帮助，他们就会随波逐流，难以扎根。一种处事方法和一种制度紧紧相连以后，我们就分不清孰先孰后、前因后果了；于是，为了达到制度的目的而改变制度就难以实现，甚至连替代的方法也难以想象了。
由此可见，弄清楚我们的技艺从何而来、有何用处，是完全必要的。我们必须使这些技艺显明易察，以便使技艺重新纳入我们的监管之下。在下一章里，我希望探讨技艺那复杂而庞大的阵容，以便于我们驾驭技艺；我把技艺那复杂而庞大的阵容叫作唯科学主义。
[1]利根川进（Susumu Tonegawa，1939— ）：美国麻省理工学院日本籍教授，1987年诺贝尔医学奖得主。
[2]印度数字：即阿拉伯数字，最初由印度人发明，由阿拉伯人传到欧洲。
[3]弗朗西斯·高尔顿（Sir Francis Galton，1822—1911）：英国人类学、遗传学、气象学家，创建优生学。
[4]阿伯丁（Aberdeen）：苏格兰阿伯丁郡首府。
[5]刘易斯·特尔曼（Lewis Terman，1877—1956）：哈佛大学心理学家，智商测试发明人。
[6]转引自Gould, p.75。感谢他言简意赅地阐明量化智能研究的历史。
[7]斯蒂芬·杰·戈尔德（Stephen Jay Gould，1941—2002）：美国古生物史家，提出“间断—平衡”假说，著有《人的误测》《熊猫的大拇指》等。
[8]多莉·帕顿（Dolly Parton，1946— ）：美国乡村歌手、作曲家、演员。
[9]奥黛丽·赫本（Audrey Hepburn，1929—1993）：美国电影演员，奥斯卡金像奖得主。
[10]爱德华·李·桑代克（Edward Lee Thorndike，1874—1949）：美国心理学家、教育心理学家、联结主义心理学创始人、古典行为主义代表人物之一，以研究动物智力和测定智力而闻名，著有《动物的智慧》《教育原理的心理学基础》《教育心理学》等。
[11]National Elementary Principal, March/April, 1973.
[12]戴维·麦克莱兰（David McClelland，1917—1998）：美国社会心理学家，用心理测试等手段研究需求和动机，提出了著名的三种需要理论，著有《成就的动机》《成功的人》《意识的根源》《权力的内心体验》《人格》《人的动机》等。
[13]Weizenbaum, p. 203.
[14]霍华德·加德纳（Howard Gardner，1943— ）：美国发展心理学家，有专著18部，论文数百篇，提出“多元智能理论”，这一理论被认为是人类智力认识上的一大飞跃，代表作有《智力的结构：多元智力理论》《心境》等。
[15]听证会在1990年春天举行，地点在首都郊区一个僻静的地方，与会者是23位民主党众议员，由理查德·杰法特（Richard Gephardt）牵头。
[16]这些统计数字是我虚构的，重要的问题是，这样的虚构并不影响我们雄辩的论点。
[17]Ibid.
[18]鲁迪亚德·吉卜林（Rudyard Kipling，1865—1936）：英国小说家、诗人，诺贝尔奖得主。写了不少好的小说和儿童文学，如《基姆》《营房谣》《七海》《生命的阻力》《丛林之书》等，但他声称殖民地人民是“白种人的负担”，为帝国主义和殖民主义张目，因而声誉不太好。
[19]关于统计数字在决策中的暴政，见大学理事会（College Board）1990年11月1日做出的决定：“学习能力测试”（Scholastic Aptitude Test）不再要求学生写作文。它测试学生写作能力的方法是沿用多项选择题，但它测试的实际上是学生记忆语法、拼写和发音的能力。了解一个人写作能力的最佳办法是叫他写作文，难道这不是合理的吗？但在技术垄断论的背景下，理性似乎是既陌生又神秘。欲知其详，可参阅《高等教育纪事》（The Chronicle of Higher Education, Jan 16，1991）。
[20]阿尔弗雷德·钱德勒（Alfred Chandler，1918—2007）：美国经济史家、管理史学家，著有《有形之手：美国企业的管理革命》《战略与结构》等。
[21]西德尼·波拉德（Sidney Pollard，1925— ）：英国经济史家，著有《现代管理学的诞生》，参与编辑《剑桥欧洲经济史》等。
[22]基斯·霍斯金（Keith Hoskin）：美国教育学家，著有《教育与学科规训制度的源起》。
[23]Keith Hoskin and Richard Macve, “The Genesis of Accountability”,Accounting Organization and Society, Vol. 13, no.1(1988), pp.37-73. 非常感谢他们对现代管理制度的记述。
[24]希尔维纳斯·泰雅（Sylvanus Thayer，1785—1872）：美国军人，1817—1833年任西点军校校长，管理学先驱。西点军校原名美国军事学院。
[25]米歇尔·福柯（Paul Michel Foucault，1934—1984）：法国哲学家、史学家，著有《精神病与人格》《疯癫与文明》《词与物》《知识考古学》《性经验史》《异常者》《主体的诠释学》等。
[26]约翰·肯尼斯·加尔布雷斯（John Kenneth Galbraith，1908—2006）：哈佛大学教授、经济学家、外交家，曾任美国驻印度大使，著有《富裕社会》《美国资本主义：抵消力的观念》《新兴工业国》等。
