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利维坦按：

我们每天都在给世界分类：这个人看起来可靠，那个人似乎不值得信任；这个国家的人比较热情，那种性格的人比较适合某种工作。我们很少意识到，所谓"刻板印象"并不只是偏见，它也是人类理解复杂世界的一种认知工具。

正如文本所指出的那样，如果我们不能对世界进行概括，就会被无穷无尽的细节淹没；我们需要依靠过去的经验，对陌生的人和事做出某种预测。问题因此并不是"我们应该彻底消除刻板印象吗"，而是我们应该在什么时候相信自己的概括，又在什么时候怀疑它？当一个关于群体的印象与现实相符时，它可能帮助我们迅速判断；但当我们面对一个具体的人时，如果因为他的性别、国籍、肤色或社会身份，就预先决定他"应该是什么样的人"，这种认知上的便利就可能变成对个体的伤害。

真正困难的或许不是学会"不去概括"，而是学会在概括与个体之间保持距离——既承认我们无法没有偏见地认识世界，也警惕自己把一个人的标签当成这个人的全部。

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过度归纳（Overgeneralising）往往名声不好。超出既有证据支持的范围去进行归纳，似乎是一个显而易见且情有可原的错误。一个在公园里玩耍的孩子，可能会根据自己与家养金毛寻回犬相处融洽的经验，认为所有的狗都是友好的。但如果他们去接近一只恶霸犬（XL Bully，一种在英国发生一连串伤童事件后被有效明令禁止的犬种），那他们可就错了。当有人对社会群体做出毫无根据的归纳时，我们会谴责他们犯了刻板印象的罪过。仅凭与一位无礼的英国人相处了一次的经历，就断定所有英国人都无礼，显然是错误的。

恶霸犬在 2021 年至 2023 年期间造成的英国犬类致死事件中，占据了一半。这一情况最终导致英国依据《危险犬法》（Dangerous Dogs Act）禁止饲养这一犬种。© Christopher Furlong/Getty Images

而我们却鲜少听人谈起归纳不足（undergeneralising）的问题。归纳是如此顺理成章，以至于我们几乎没人会有归纳不足的风险，因而也就鲜少对此加以思考。鉴于过度归纳可能带来的代价（例如孩子误以为危险的狗和他们迄今遇到的友好狗无异），人们将焦点放在过度归纳上完全可以理解。然而，归纳本身并非一种需要被矫正的偏见。它是一种认知捷径，也是我们精神生活的基础组成部分。如果没有它，我们将无所适从。它为我们的经验赋予了结构，并让我们能够牺牲对旧事物的关注，转而去聚焦新事物。接近恶霸犬的孩子和对英国人抱有刻板印象的人确实冒着犯错的风险，但他们错误的根源并不在于他们想要去归纳的欲望。

那么，过度归纳到底出了什么问题？

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我们的故事始于 1930 年的剑桥。哲学家理查德 · 布莱斯韦特（Richard Braithwaite）在翻阅他一位最近离世的朋友的手稿时，发现了一叠关于普遍信念（比如"所有人都是要死的"这种信念）本质的手写笔记。这位朋友就是弗兰克 · 普伦普顿 · 拉姆齐（Frank Plumpton Ramsey）——一位卓越的哲学家和数学家，曾被诺贝尔经济学奖得主保罗 · 萨缪尔森（Paul Samuelson）誉为"无论按何种标准衡量都是个天才"。这些笔记写于 1929 年 9 月，就在拉姆齐因某种神秘疾病去世的前四个月（他可能是因为在剑河中游泳而染病）。拉姆齐去世时年仅 26 岁，但他却在哲学、数学、经济学和逻辑学领域留下了极其深远的影响。

弗兰克 · 普伦普顿 · 拉姆齐（1903-1930）。© ideasofeconomists

在那些后来被布莱斯韦特命名为《普遍命题与因果关系》（General Propositions and Causality）的笔记中，拉姆齐主张了一种关于归纳的新观点，这种观点既否定了他自己先前的看法，也否定了路德维希 · 维特根斯坦（Ludwig Wittgenstein）的观点。年轻的拉姆齐在剑桥读本科及随后的 1920 年代末与维特根斯坦共事期间，曾对后者施加过重要影响。

拉姆齐想知道：说一个人相信"所有人都是要死的"究竟意味着什么？他得出结论：如果你相信一个归纳，你就拥有了一种习惯或倾向。如果你相信所有人都是要死的，你就会注意不去开车载撞你的朋友，并确保他们有空气呼吸，因为你倾向于将你遇到的任何人都视为终有一死的。这些习惯和倾向共同构成了我们"迎向未来"的系统。它们是我们面对新观察和新体验时定位自身的方式。

那另一种替代观点是什么？维特根斯坦曾主张（拉姆齐对维特根斯坦的著作非常熟悉，他在读本科时就曾将极其晦涩难懂的《逻辑哲学论》从德语翻译成英语）：相信一个归纳，就是相信一个关于个别事实的无限合取：阿兰会死，贝拉会死，卡尔会死……如此类推，涵盖所有你能提及的每一个人。拉姆西的新观点则认为，对归纳的信念涉及的是一种倾向——将你所遇到的任何人都视为终有一死。这有些不同。毕竟，一种倾向的好坏，取决于它在被检验时能否得出正确结论。迄今为止，"将我遇到的任何人都视为终有一死"的倾向并没有把我带偏；但"将我遇到的任何人都视为留着金发"的倾向则很快就会败下阵来。这就是为什么我不相信"所有人都是金发"。

拉姆齐为什么放弃了他早期的观点？因为他意识到，两个人即使在所有具体事实问题上达成一致，他们对归纳的信念也可能存在分歧。

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想象一下，我和一位技术乌托邦主义者辩论，他认为死亡只是人类目前存在的一个偶然特征，原则上人类是可以永生的。我可以赞同他的看法，即迄今为止的每一个人都是要死的；但同时我又可以在"是否所有人都是要死的"这个问题上与他产生分歧。这位技术乌托邦主义者会反对我"所有人都是要死的"这一观点，尽管目前还没有人实现永生。如果相信归纳仅仅意味着相信"过去的每一个人都是要死的"，那么只要我们在某个具体人类的死亡率上没有分歧，我们就无法产生争论。然而我们都同意过去的所有人都是要死的，这一点毫无争议。我们产生分歧的仅仅是未来的潜在人类，而非任何特定的具体人类。如果未来某位科技奇才解开了永生的奥秘，我那种"将人类视为终有一死"的倾向就会失灵。我们的分歧并不关乎任何现实人类死亡率的事实，而是关乎这种倾向在未来可能的应用。

这种新视角有助于解释为什么拉姆齐修正了他早期对归纳的看法。拉姆齐没有去问"世界需要是什么样子，才能使对归纳的信念为真？"，而是去问："对归纳的信念是为了什么？"正如我前面所暗示的，他的答案是：为了迎向未来。

为什么？因为人类的体验过于复杂，我们无法关注到每一个细节。我们在关注事物时必须有所选择。但我们如何决定该关注什么、忽略什么？对归纳的信念有助于解决这个难题。当我在伦敦看到一辆红色的双层车时，我可以利用关于公交车的常识来预测它将在下一个公交站靠站，去接那个举手示意的人。我不必等到看到那辆车做出动作才去判断，这使我能够解放精力，将注意力集中在其他地方。这些预测不需要做到万无一失才有用。当一辆公交车客满或暂停服务时，它不会为乘客停靠。即使我的信念有时会导致我犯错，我依然利用它们进行归纳，从而对未来的样子做出预测，并利用这些预测来决定该忽略什么。

并非我们所有的归纳都被赋予相同的用途。对于拉姆齐来说，我们是否应该相信某种归纳，取决于构成该信念的"习惯"具有何种品质。全称归纳（Universal generalisations）是不允许有任何例外存在的：只要遇到一只无毛的斯芬克斯猫，我就不应该再相信"所有的猫都是有毛的"。全称归纳的这一特征意味着，如果要让它们发挥作用，就必须以极高的精确度来表述。"所有的猫都有毛"这一信念过于粗糙了。也许我本该相信"除斯芬克斯猫外，所有的猫都有毛"。但一旦我了解了乌克兰莱夫科伊猫（Ukrainian Levkoys），即便是这个表述也不够准确了。而且，随着这些信念变得越来越精确，它们的使用价值反而会降低——因为它们变得过于复杂，包含了太多的特设条款。我们从简单明了的"所有的猫都有毛"，变成了"除了斯芬克斯猫、乌克兰莱夫科伊猫、这一只以及那一只之外……所有的猫都有毛。"

拉姆齐是一位倾向于数学思维的哲学家，他热衷于精确表述的"全称概括"。但我们日常所相信的许多概括，并不需要这种精确性。我相信"猫是有毛的"。但在放弃这个信念之前，我需要遇到多少只无毛猫呢？像"猫是有毛的"这样不带"所有"或"大多数"等量化词的概括，如今被哲学家和语言学家称为类指概括（generic generalisations）。它们讨论的是某个类别（如"猫"）的一般性特征，但并不说明该类别中有多少比例的成员具备这一特征（如"有毛"）。我可以回答"有多少猫是有毛的？"这个问题，方法是说"大多数猫都有毛"，但不能只说"猫是有毛的"。在日常生活中，这种概括比哲学家和逻辑学家喜欢处理的全称概括更为常见。

正如拉姆齐所讨论的全称概括一样，相信一个类指概括，意味着倾向于将某一类别的成员视为具备某种属性。两者的区别在于，面对一个甚至多个反例时，类指信念并不一定需要修改。即便我知道许多猫完全没有毛，我依然可以坚持"猫是有毛的"这一信念。我不会仅仅因为公交车在客满时不再停靠，就去修改"公交车停靠是为了接载乘客"这一信念。事情甚至可以更加极端：正如哲学家兼认知科学家莎拉 - 简 · 莱斯利（Sarah-Jane Leslie）所主张的那样，人们即便明知只有 1% 的蚊子是携带者，也会接受"蚊子携带西尼罗河病毒"这一说法。有时，即便存在极强的相关性，也不足以让人产生类属概括的信念：虽然我们当中约有 90% 的人习惯用右手，但我并不相信"人类是习惯用右手的"。

这一切使得回答"世界究竟需要是什么样子的，一个类指概括才能成立？"这一问题变得异常困难。汲取拉姆齐的灵感，我们可以换个角度提问：类指概括是用来做什么的？它们是对某个类别的概括，但并不无例外地适用于该类别的每一个成员。因为它们容忍例外，所以对我们的要求比全称概括要低。它们不需要我们一遇到反例就去修改信念。这一令人惊讶且鲜被提及的特性，恰恰是它们如此有用的原因：我可以建立许多关于各类事物的类指信念，而无需担心在每种情况下都要做到绝对精准。

我把遇到的每一只猫都当成有毛猫的倾向，有时确实会导致错误，但这种倾向依然值得保留，因为它在绝大多数时候都是对的。即便我搞错了，通常也不会付出多大代价。在见到朋友的新猫之前，我可能会误以为它是只毛茸茸的猫，结果发现它是一只斯芬克斯无毛猫，但这类错误并不会让我彻夜难眠。

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到目前为止，类指概括表现得不错。它们通过抽象掉个体差异来简化世界。它们对比例不敏感，因此我们不需要精确的统计证据来支持它们。它们容忍例外，因此我们不需要频繁去修改它们。然而，正是这些让类指概括如此有用的特性，同时也构成了刻板印象的特征。全称概括并不适合刻板印象——因为只要找到一个反例，就太容易证伪了。而类指概括则更适合扮演这个角色，因为即便我们知道存在大量的反例，也依然可以固守这些信念。

对某一类别形成刻板印象，就是将某些属性与该类别及其成员联系起来。与其他概括性信念一样，刻板印象也是我们用来应对未来的认知系统的一部分。它们赋予我们的经验以结构。我们无法关注到每一个个体差异，而是利用这些信念来简化体验并对未来做出预测。我们也不会在每次遇到例外时都去修改这些概括性信念，生怕破坏了它们所提供的认知结构。

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对社会群体（包括按国籍、性别或肤色划分的群体）形成刻板印象，通常被认为是道德上错误的，因为它通过过度关注个人的群体身份而非个体特质，从而剥夺了人的自主性。我们经常听说，刻板印象不仅是道德上的缺失，也是认知（认识论）上的失败，是理性的丧失或未能尽到认知者的责任。我们甚至有时被告知，倾向于形成刻板印象是认知能力低下的后果。

刻板印象可能通过多种方式导致认知上的失败。它往往会将我们引向错误，部分原因在于我们据以概括的证据本身就是糟糕的。电影和电视中对历史受压迫少数族裔的刻板印象化塑造，会成为针对这些群体形成刻板印象概括的基础，进而又在未来的影视塑造中巩固这种刻板印象。刻板印象还可能导致我们系统性地误读模糊的证据，从而发展出有害的错误信念。在英国，黑人被警察拦截搜查的概率明显高于白人。如果对该群体抱有种族刻板印象，可能会让人错误地得出结论，认为其成员天生具有更高的犯罪倾向。

尽管刻板印象的这些令人不安的方面非常重要，但我更感兴趣的问题是：导致刻板印象的认知态度中，是否存在某种本质上的不理性？

要回答这个问题，我们必须思考我们究竟为什么会产生刻板印象。刻板印象是概括的一种形式。人们产生刻板印象，是因为需要简化自己的体验。而既然我们所有人都有简化体验的需求，我们就不应该将刻板印象一概排除为本质上的不理性。它可能经常将我们引向错误，但我们的错误并不在于"想要去概括"这一欲望本身。

丹尼尔 · 卡尼曼（1934-2024）。© Nick Cunard/eyevine/Redux

人类的认知是有限的。这就是为什么像"概括"这样的心理捷径是我们精神生活中不可或缺的一部分。丹尼尔 · 卡尼曼（Daniel Kahneman）在其 2002 年获得诺贝尔经济学奖的"有限理性"研究中（总结于其 2011 年的著作《思考，快与慢》，最初与阿莫斯 · 特沃斯基合作提出），发现人们在被要求做出复杂判断时，会使用一系列认知启发法（cognitive heuristics）。启发法是在不确定或资源有限的条件下做出决策的方法。由于启发法允许我们忽略大量信息，因此它们并不总是准确的。在卡尼曼和特沃斯基 1983 年一项展示"合取谬误"（conjunction fallacy）的研究中 [ 1 ] ，受试者阅读了如下小故事：

琳达（Linda）今年 31 岁，单身，性格直率，非常聪明。她主修哲学。在学生时代，她深切关注歧视和社会公正问题，还参加过反核示威。

研究参与者（包括那些具备扎实统计学知识的人）在阅读这段描述后，普遍认为"琳达是一名银行职员，并且积极参与女性主义运动"的比率，要高于"琳达是一名银行职员"。然而，前者包含了后者，因此其概率绝不可能高于后者。人们没有应用精确的统计推理，而是使用了"代表性"启发法：第一种选项被认为比第二种更有可能，是因为对琳达的描述更符合他们观念中"女性主义银行职员"的典型形象，而不是普通"银行职员"的形象。人们很容易将此解释为普遍不理性的证据，但若对这些启发法一概否定，就是忽视了这种认知捷径的价值。我们常常需要快速做出推理，或者在只有部分证据的情况下做出决策，在这些情况下，启发法是弥足珍贵的。一个从不使用启发性思维的人，将会被相互竞争的认知需求所淹没。启发法虽然会在系统性方面犯错，但它们是应对复杂体验不可或缺的工具。

概括是另一种认知捷径。就像特沃斯基和卡尼曼的启发法一样，它也可能将我们引向错误。这是因为概括本质上超出了我们已有的证据。我与技术乌托邦主义者关于人类是否会死亡的争论，焦点在于人类的可能性；我们对于现有的证据并没有分歧。

概括意味着带着能让周围世界变得可理解的假设去面对未来，但代价是对个体差异关注得更少。刻板印象是一种让社会世界变得可理解的方式。这并不意味着刻板印象就是正确的。它可能是准确的，也可能是极其荒谬的，并且容易被滥用。它可以通过多种方式伤害被刻板印象化的群体成员，部分原因在于它未能将人视为独立的个体，而仅仅视为某一类别的成员。刻板印象的认知实用性并不意味着它是理性的：在面对压倒性的反面证据时依然固守刻板印象，这无疑是不理性的。但它确实让刻板印象变得可以理解，甚至在道德上是可以谅解的，因为它反映了我们需要基于事物（包括人）所归属的类别来对未来做出预测。

我们如何在"概括不足"和"过度概括"之间找到平衡？一个切入点是主动寻找我们概括中的反例。这样，我们至少可以排除一些错误的概括性信念。这种应对概括问题的方法是由科学哲学家卡尔 · 波普尔（Karl Popper）提出的。他曾断言，严格来说，我们永远无法根据经验证明全称概括是正确的，因为在我们的观察之外，总可能潜伏着另一个潜在的反例。然而，当我们知道存在哪怕一个反例时，我们就有理由相信全称概括是错误的。一个永生的人类就可以证伪"所有人都是会死的"这一概括。

这一主张对于全称概括非常有效，因为我们可以轻易说明它们在什么条件下是错误的。波普尔关注的是科学实践，在科学中，全称概括的高精确度是受欢迎的。但我们日常中的许多概括性信念并不是全称概括信念。相反，它们是类指信念。这些信念的问题在于，无论是普通说话者还是受过训练的语言学家，对于类指概括在什么条件下为真或为假，都没有一个明确的概念。它们容忍例外，因此即便存在一些无毛猫，并不意味着我关于"猫是有毛的"这一信念就是假的。如果我们无法说明它们何时为假，那么波普尔建议的"寻找反面证据"也就无法告诉我们应该相信什么（或不相信什么）。

卡尔 · 波普尔（1902-1994）。© Alchetron

没有明确的真假标准，我们又该如何说明什么证据应该促使我们修改类指信念呢？我的答案是：我们应该像拉姆齐那样，以实用主义的态度来对待这个问题。在评估类指信念时，我们应该考虑两个因素。这两个因素都建立在拉姆齐的观点之上——即对概括的信念是一种倾向，应该根据其后果来评估。

对于任何特定的类指概括，我们都应该问两个问题：第一，它有多么频繁地将我们引向错误？第二，这些错误所带来的后果代价有多大？我们的回答不会像波普尔所希望的那样，给出"是否应该修改概括信念"的确定性答案。但是，如果我们听从波普尔的建议，主动寻找反例，并试图证伪它们以检验其韧性，那么这两个问题就可以作为指南，帮助我们权衡"弄清事实的重要性"与"弄错事实的后果"。

如果我相信蚊子携带西尼罗河病毒，那么当我判断某只具体的蚊子是否携带病毒时，我大概率绝大多数时候都是错的。但如果我真的被一只携带病毒的蚊子咬了，我可能会患上严重的疾病。虽然我可能在绝大多数时候都是错的，但我的错误是值得的，因为我会对所有蚊子都采取预防措施，无论它们是否被感染。这就降低了我患病的可能性。

接下来，考虑一个关于社会群体的刻板印象："苏格兰人饮酒过度"。根据苏格兰公共卫生局总结 2025 年报告的一份新闻稿 [ 2 ] ，"苏格兰人的饮酒量比安全标准高出 50% "。这种刻板印象可能会让我在许多情况下做出准确的判断，但是，当我们考虑到我所犯错误的代价时，我未能将那些苏格兰人视为独立的个体、未能关注他们个人及其具体情况，这就伤害了他们。事实上，这种缺失有时被宣称为刻板印象本质上的"恶"。我所犯错误的代价并不一定需要由我自己来承担，我才能将其纳入考量。因此，我关于社会类别的类指信念可能需要满足比关于（比如）蚊子的信念更高的标准，因为从道德层面来看，当我关于其他人犯错时，涉及的利害关系要大得多。

一个看到宠物狗就走上前去、以为"恶霸犬"会像自己那只友善的金毛寻回犬一样温顺的小孩，正在犯一个危险的错误，因为他根据自己与驯服宠物的接触经验做出了过度概括。这个错误的代价可能会非常高昂。但这个例子掩盖了这样一个事实：孩子根据自己的宠物所做出的大多数概括其实都是正确的——狗会叫、狗有四条腿、狗吃肉、狗有毛。如果孩子未能从这些虽然贫乏的证据中得出这些结论，他们对世界的认知将会极其贫瘠。重要的是，孩子会根据新的证据来检验这些概括。虽然接近恶霸犬可能很冒失，但恰恰是通过走近它，孩子才意识到了自己的错误。波普尔想必也会赞同这一点。

我们概括的需求，与我们尊重彼此自主性的要求之间存在着张力。这是两种义务之间的张力：一种是认知上的义务——简化体验从而使其变得可理解；另一种是道德上的义务——将彼此视为具有丰富具体性的个体。人们很容易把道德上的失败混淆为认知上的失败，但是，当我们批评某人过度概括甚至产生刻板印象时，我们应当记住这种认知捷径是多么不可或缺。即便刻板印象，也是我们用来应对未来的系统的一部分。如果彻底抛弃那个系统，就意味着失去了那些能让我们专注于真正新事物的固有工具。

参考文献：

[ 1 ] psycnet.apa.org/record/1984-03110-001