特朗普的流氓美國
近日，美國總統特朗普宣布退出《巴黎氣候協定》，在國內外引起廣泛不滿。諾貝爾經濟學獎獲得者、哥倫比亞大學教授約瑟夫·斯蒂格利茨（Joseph E. Stiglitz）在Project Syndicate以“特朗普的流氓美國（Trump s Rogue America）”為題撰文，對特朗普的這一舉動進行了猛烈抨擊。
斯蒂格利茨。斯蒂格利茨稱，特朗普此舉是在二戰后艱難建立的世界經濟體系中投擲了一枚手榴彈，而這一試圖破壞建立在規則之上的全球治理體系的舉動只是這位美國總統攻擊當今基本價值觀和制度的最新表現。接著，他列舉了特朗普上任以來的劣行劣跡：攻擊美國媒體，將這個對于保護美國人民的自由、權利和民主至關重要的機構稱為“人民的敵人”；通過把和他們的目標和論調不符的一切說成“偽造的（fake）”，甚至排斥科學本身，試圖顛覆我們的知識、信仰的基礎——我們的認識論。特朗普對退出《巴黎協定》所做的虛偽辯護就是新的證據。
斯蒂格利茨指出，在18世紀中期之前的一千年，人們的生活水平是停滯不前的。直到擁抱理性論述和科學探索的啟蒙運動，才為之后兩個半世紀生活水平的巨大提升打下了基礎。啟蒙運動還帶來了發現和處理偏見的責任感。人人平等的理念和作為其必然結果的對所有人的個人權利的強調快速傳播開來，社會開始掙扎著去除建立在種族、性別和其他包括殘疾、性取向在內的身份特征之上的歧視。
斯蒂格利茨批評道，特朗普卻想要逆轉這一切。他對科學尤其是氣候科學的拒斥對科技進步造成了威脅。他對女性、西班牙裔、穆斯林的偏執態度侵蝕了人們對于社會公平的信任，對美國社會和經濟的運作造成了威脅。近年來很多美國人不平等急劇拉大的社會中向下滑落，作為一個民粹主義者，特朗普利用了這種確實廣泛存在的經濟上的不滿，而真實目的卻是以犧牲其支持者的利益為代價為他自己和其他的尋租者謀求利益，這已經被他的稅收和醫療計劃所揭示。特朗普提出的稅改方案的累退程度（即收益被分配給高收入階層的部分）超過了小布什時期。在一個預期壽命已經在降低的國家，他的醫療改革將使2300萬人失去醫保。
斯蒂格利茨認為，特朗普和他的內閣可能知道怎么做生意，但對于作為整體的經濟系統如何運作一無所知。如果這屆政府的宏觀經濟政策得到貫徹，結果將是更大的貿易逆差和制造業的進一步衰落。美國會在特朗普手下受苦，而早在特朗普退出《巴黎協定》失信于190個國家之前，美國的全球領導者地位已經遭到了破壞。在這樣的時刻，重建領導力需要真正堅決不懈的努力。我們分享同一個地球，世界已經是吃了苦頭才學到我們必須好好相處共同努力，也學到了只有合作才能使所有人受益。
他提出的問題是，世界該怎么面對一個沙盒里的、像嬰兒一樣幼稚，想要什么都歸他又不講道理的惡霸？世界該怎么應對一個“流氓”美國？在他看來，德國總理默克爾在上月的G7峰會見過特朗普之后給出了正確的回答，她說歐洲不能再“完全依靠別人”，而是將不得不“為我們自己的未來而戰”。這是歐洲團結起來再次致力于啟蒙價值從而對抗美國的時刻。與此同時，歐洲也應該看到，無論美國的工業軍事綜合體多么不情愿看到，冷戰已經結束了。盡管反恐十分重要，花費也很大，但建造航空母艦和超級戰斗機不是問題的答案。歐洲應該重新決定所需要的軍費開支，而不是接受GDP2%的強制規定。再次致力于社會民主的經濟模式更能讓歐洲獲得政治穩定。
斯蒂格利茨還指出，我們也了解到了在應對氣候變化帶來的生存威脅上無法指望美國，而歐洲和中國進一步承諾于綠色未來的決定是正確的，對于地球和經濟皆然。就像德國對科技和教育的投資使得其制造業顯著領先于被共和黨意識形態拖了后腿的美國一樣，歐洲和亞洲將在未來的綠色科技中遠遠地把美國甩在身后。
他最后強調，世界上的其他國家不能讓流氓美國毀掉地球，也不能讓這個流氓美國利用反啟蒙的“美國優先”政策牟利。如果特朗普想退出《巴黎氣候協定》那么其余的國家應該以未達全球標準為由對美國出口的商品征收碳調整稅。盡管美國大多數民眾并不認可特朗普，大多數美國人仍然相信啟蒙價值，接受全球變暖的事實并且愿意采取行動，但很顯然在特朗普那里理性辯論是不起作用的。所以，行動的時候到了。
大數據時代如何拆穿胡扯
上周，華盛頓大學開設了一門新課：在大數據時代拆穿胡扯（Calling bullshit in the age of big data）,由信息科學家杰文·韋斯特（Jevin West）和生物學家卡爾 伯格斯特龍（Carl Bergstrom）聯合授課。這門課程一月公布課程大綱后在網絡上引起轟動，開放選課后不到一分鐘就被選滿，《紐約客》近日刊文對其進行了介紹。
在韋斯特和伯格斯特龍看來，人們事實上很擅長識別語言上的胡扯。畢竟人類說胡話已經說了上千年，人們已經很好地掌握了這種胡扯的警告標志。但另一方面，以數據的形式表達的胡扯在科學圈之外是新現象，多變量圖表直到上世紀八十年代才流行于媒體，而隨著智能手機和其他信息收集裝置加速大數據的收集，大眾經常性地看到復雜的可視化圖表不過是近十年的事。
伯格斯特龍認為，盡管數據可以用來講述非常深刻和令人難忘的故事，其表面的復雜性和準確性可以高效地偽裝很多胡扯。在他看來，拆穿以數據表達的胡扯不需要統計學學位，需要的只是常識和一些思維習慣。他和韋斯特為此提供了一系列建議：
1.認識到胡扯的人和說謊的人不同，對兩者都要保持警惕。正如哲學家哈里·法蘭克福(Harry Frankfurt)所說，說謊的人知道真相卻把其他人往相反的方向帶，而胡扯的人要么不知道要么不在乎真相，感興趣的只是炫耀自己的優勢。
2.看到一則信息時問三個問題：誰告訴我的？他／她怎么知道的？他／她想向我兜售什么？
3.記住，如果一個基于數據的主張看起來好得不像是真的，那很可能就不是真的。那些戲劇性地和你的個人觀點或經歷相一致的結論尤其可疑。
4.使用意大利物理學家恩里科·費米（Enrico Fermi）的粗略估計法來檢查基于數據的主張的合理性。1945年，費米在新墨西哥沙漠觀看了三一核爆，通過落下的小紙片對爆炸的效果進行觀察，從而準確估計了爆炸威力的數量級。
5.警惕不公正的比較。例如，聲稱觀看特朗普就職典禮視頻直播的人數超過奧巴馬的第一次就職典禮的主張，忽視了在2017年視頻直播要比當時容易獲取太多的事實。
6.記住相關性并不意味著因果關系。冰淇淋的消費和鯊魚襲擊事件的數據成正比，但真正的原因是第三個變量——夏天的天氣。
7.小心大數據的傲慢。谷歌流感趨勢項目號稱通過追蹤用戶對流感相關詞匯的搜索來預測季節性流感的爆發，結果被證明還不如基于當地溫度這樣的簡單模型預測得準確。
8.要知道機器也可以是種族主義者（或者性別歧視者或帶有其他偏見的人）。用來預測個人犯罪行為的計算機模型顯示對少數族裔存有偏見，可能是因為用來“訓練”其算法的數據反映了現存的文化偏見。機器和給他們編程的人一樣容易犯錯，而且不會因為感到內疚而糾正自己的行為。
9.注意由意大利軟件工程師Alberto Brandolini在2013年提出的“胡扯不對稱原則”：駁斥胡扯所需要付出的能量要比制造胡扯所需的能量多一個數量級。
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