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一、常见的逻辑谬误

美国的心理学家威廉·詹姆士(William James,1842年1月11日—1910年8月26日)讲过一个关于他自己写作的很有趣的故事。每当他坐在书桌前要写讲稿或写书时,他都不断地设法与自己耍滑头,拖延时间,不想开始。比如,削尖铅笔啦,装满烟斗啦,倒空纸篓啦,诸如此类。他想要以此来说明一点,面对一个困难的任务,人按其本性更多的时候是寻求逃避的办法。在逻辑问题上也是如此。我们常常不是面对需要解决的复杂问题迎难而上,而是努力寻找一些简单的敷衍办法。我们往往花费更多的精力来尝试逃避问题而不是去解决它。除了这种习惯性的偷奸耍滑之外,人还有一种特性,那就是,有意无意地忽略自己不希望看到的证据,哪怕它是明摆着的,为了无视证据,我们去寻找各种借口。 事实上,很多的逻辑谬误并不是智力缺陷造成的,而是偷懒、走捷径、故意忽略关键证据等“人性问题”导致的。 所以,曾有一个德国哲学家说过,假设人们掌握全部事实,并且都正确地使用逻辑,那就不应该存在争论,如果存在争论,那就可以断定,要么是有人没有掌握全部事实(或者他在有意说谎),要么是有人没有正确地使用逻辑。这句话非常深刻,在通读此书之前,你可能无法完全理解这句话,但通读之后,我想你一定会深刻领会并认可的。

1.关于概念的谬误

正确地运用逻辑需要做到:概念清晰、推理的前提真实,推理有效,才能得出可靠的结论。很多的逻辑错误是概念没有定义清晰,或者概念被偷换了。

比如:

A说:传统医学大部分是无效的,不能治病的。

B反驳说:传统医学不能治病,古人是怎么活下来的?

本书在此不对上述两方观点作裁决,只是指出其逻辑错误。B就犯了“偷换概念”的错误。验证一门医学是否有效,并不是看人们能否活下来,而是看在这门医学干预下,人们的平均寿命如何。同等条件下,在医学干预下平均寿命越长,说明医学越有效。不能说人们能够活下来,就证明医学有效,远古时期人们没有任何医学,也可以活下来。动物界也没有医学干预,动物们都能活下来,所以,有没有医学,医学是不是有效,都不影响动物和人类是不是能活下来。B对于“医学有效性”这个话题使用了偷换概念的诡辩技巧。

再比如:

饭店的几个管理人员在讨论食品安全问题:

A说:食品安全主要看食材来源,只要是正规商超来源都可以。

B说:食材来源很难鉴定,商超都说是有机农业园区出来的,但是怎么鉴别呢?

C说:食品安全,这就是个伪概念,食品根本就做不到绝对安全。

我们仍然不对上述管理人员的论点作裁决,只是指出其逻辑错误。A、B和C都不同程度地犯了“偷换概念”的错误,首先看A,他把食材安全这个概念首先定义为“主要是食材来源”,这个定义对吗?不一定,因为食品安全不仅仅是食材来源的问题,还有加工过程、存储方式等。他的定义把整个话题带偏了,限定于一个狭隘的角度。A“部分地”偷换了概念。

再看B,他提出了怎么鉴定有机农产品的话题,这个话题当然可以讨论,但这个是不是食品安全的话题呢?如果是的话,那么就隐含一个前提,有机的一定安全,不是有机的不一定安全或者一定不安全。如果有机的也不一定安全的话(实际上大概率是这个结论),那么他的话题就不是食品安全的问题。B“疑似”偷换了概念。

C的错误是很明显的,明火执仗地偷换了概念,他把“食品安全”偷换成“食品绝对安全”。如果没有一点逻辑学基础,很容易被他绕进去。

关于如何鉴定一个议题是否“概念清晰”,我们在后续的讨论中再详述。

2.关于证据(或者前提条件)的逻辑谬误

关于证据或者前提条件的逻辑谬误是非常多的,极有可能是人们犯的最多的逻辑谬误。比如诉诸权威、诉诸众人、诉诸情感、诉诸强力、动机决定论、诉诸人格等。我们一一详述。

(1)诉诸权威

在古代中国,诉诸权威是最主要的论述方式之一,言必称“子曰”“诗云”,只要经典中说过的,就可以直接作为论据。中世纪的西方,经院哲学的主要论述方式也是诉诸权威,经院哲学以亚里士多德(Aristotle,公元前384年—公元前322年)和柏拉图(Plato,公元前427年—公元前347年)的著作为经典,从这些权威经典出发去论述各个命题。后来的大量实践证明,无论是西方还是东方的古代哲人,都犯了很多错误,当然,这些错误丝毫不影响他们的伟大,在当时的历史局限下,他们的思考是难能可贵的。

诉诸权威在现代也非常常见。很多人写文章爱引经据典,不可否认,引经据典可以增加文采,但从逻辑上讲,经典上讲过的东西不一定就是可靠的。不加考证辨析地引用,很容易犯逻辑谬误。我在这里不是说引经据典是不对的,如前所述,引经据典可以增加文采,文采是审美维度的价值取向,但是引经据典并不能增加真理维度的分量,因为真理维度的分量是需要事实和逻辑来衡量的。关于命题的分类(真理、价值和审美)我们在后面详述。

诉诸权威的主要论证方式是:

亚里士多德认为强壮的男人生男孩

史泰龙是强壮的男人

所以,史泰龙容易生男孩

这是个非常典型的诉诸权威论述方式,亚里士多德确实说过“强壮的男人生男孩”,史泰龙是强壮的男人,我想没有人否认这一事实,但是结论是荒谬的,因为事实上史泰龙有三个女儿。亚里士多德的“强壮的男人生男孩”本身已经被现代医学证据证伪。

再比如:

在量子力学发展的过程中,爱因斯坦曾经扮演过“反对者”的角色,并说出“上帝不掷骰子”这句名言。这一名言被量子力学反对者阵营广泛引用,作为论据。

爱因斯坦说过“上帝不掷骰子”

量子力学理论建立在不确定上,相当于掷骰子。

所以,量子力学是不对的。

后来的事情大家都清楚了,实验一次又一次地证明量子力学的正确性,爱因斯坦作为物理学界的权威,其个别言论不足为据,唯一可以作为依据的是客观事实(实验)。

有很多时候,权威不限于真正的“资深人士”,还有一些人因为其职业或者身份的缘故,被误认为(默认为)权威。比如发生在我一个身边的例子,小时候村子里有人生病,一些所谓“德高望重”的老人建议患者喝“童子尿”医治,有很多人真的去喝。这种思考方式也是隐形的诉诸权威,这些老人并不是医生,但因为其“德高望重”,被误认为权威。其思考路径的谬误如下:

老人德高望重,是权威(隐含)

老人说童子尿可以治病

所以,可以用童子尿来医治

我小的时候,家里大人告诉我,隔夜茶不能喝。我问为什么?家里大人说,是老年间流传下来的说法。这是一种典型的诉诸权威,并且是默认为(实际上是误认为)老年间的说法就是权威。茶能不能喝主要看存储时间、存储温度和周围环境的卫生状况,是不是隔夜并不重要。其思考路径的谬误如下:

老年间的说法是权威(隐含)

老年间说隔夜茶不能喝

所以,隔夜茶不能喝

在此必须说明,有一些诉诸权威的论述方式,即使其结论正确,也不能掩盖“诉诸权威”这一形式逻辑的谬误。因为如果不能规避逻辑上的谬误,那么结论不是必然正确,迟早会犯错误。在诉诸权威这个形式逻辑谬误上,我们国家是走过很多弯路的,“两个凡是”错误方针就是典型的诉诸权威,当然这一逻辑谬误被修正了,提出了“实践是检验真理的唯一标准”。

我们说诉诸权威是一种逻辑谬误,并不是说不能引用权威的说法,也不是说要质疑所有的权威说法,而是说,一个论证如果仅仅建立在权威的说法上,没有其他的论证方式,那其结论是不可靠的。

(2)诉诸众人

有一句名言,“真理往往掌握在少数人手中”。尽管这句名言几乎人人皆知,但是很多人并不理解这句话的真正含义。

我举个身边的例子,类似的例子大家应该都不陌生。我曾经在某本书里读到一句话,“抗日战争是改变国共双方力量的关键事件”。因为这是一个新颖的考证,我把这句话分享给一些朋友,结果有一个朋友说,这个说法太偏激了。我问道,为什么呢?他的回答是,大多数人不这么认为。

大多数人不这么认为,就是不对的吗?“从来如此,便对吗?”

这就是典型的诉诸众人。我在这里并不是讨论这一论断的正确与否,而是讨论这位朋友思考问题的逻辑谬误。如果不认可这一论断,应该论证:

“抗日战争不是改变国共双方力量的关键因素”,或者

“其他事件是改变国共双方力量的关键”,或者

“国共双方力量没有改变过”

这三个角度都可以驳倒上面的论断,但“大多数人不这么认为”并没有任何说服力。

再比如,老年的朋友由于资讯匮乏、知识陈旧,经常会被一些谣言蛊惑,并且很多人还主动传播一些谣言。如果你对他们说,这是谣言。他们往往反驳说,人家都在说,你怎么就不信呢?这就是典型的诉诸众人,他们论证的方式是“人家都在说”。而这些老年人几乎都知道“真理往往掌握在少数人手中”这句话,所以他们犯这些逻辑错误并不是智力缺陷,大多数时候只是不想动脑筋,懒得查阅相关资料,随大流,人云亦云。

很多人可能说,社会学领域里有一句话“少数服从多数”,那就说明,大多数人的说法比少数人的说法更重要。这里我们需要指出,真理性命题(对/错,真/假的领域),不存在“少数服从多数”,“少数服从多数”原则仅适用于价值性命题(利/弊的领域)。关于真理、价值和审美三类命题的甄别将在第三章讨论。

(3)诉诸情感

网络上有一个和稀泥四字金句,“来都来了”“大过年的”“还是孩子”“都不容易”“想开一点”“吃亏是福”“都是亲戚”“是为你好”“互相理解”“多大点事”“人是长辈”……据说掌握这些话术,没有劝不好的架。必须指出,上面所有的话术在逻辑上都是“诉诸情感”,我在这里不是批评用这些和稀泥的语言去劝架的情况,如果这些语言能够劝好架,那最好不过了。但如果用这些思维去思考问题,恐怕难以得出什么可靠的结论。

诉诸情感还不可避免地导致道德绑架和情感绑架,这种绑架在社会上和家庭中普遍存在。比较典型的“不转不是中国人”一类的宣告就是诉诸情感,用是不是爱国作为依据,不容质疑,不容反对,取消了讲道理的环节。在很多不正常的亲子关系中,父亲或者母亲经常用“为了你好”“我不会害你”“成心气我”等诉诸情感的语言,来对子代形成道德和情感绑架,取消了平等对话的机会,提出不合理甚至不合法的要求(比如干涉婚姻自由)。

请注意,我这里并不是批评“讲感情”这件事,我承认,在很多场合下需要的是讲感情,而不是讲道理。我指出的是,在该讲道理的时候去讲感情,那就可能犯了“诉诸情感”的逻辑谬误。

(4)诉诸强力

在古代,诉诸强力是非常普遍的,即使被尊为青天大老爷的包拯,办案也时不时地“大刑伺候”,用强权逼供。在现代,诉诸强力的思维还非常有市场,比如普遍认可的“强权即公理”“弱国无外交”,其实都是诉诸强力,这种思维就是准备用强力取代摆事实、讲道理,我强我有理,你弱你无理。而且,这种思维还隐含一个推演,那就是:如果对方没有听我的话,就是因为我不够强,而不是因为我说得不对。

我小时候,村长经常号召村里做一些事情,不可避免地有很多人不配合,这时候号召的人往往会说,这帮家伙就是惯出来的毛病,要是在古代,都得杀头。这就是典型的诉诸强力,认为这些人不听话,不是因为自己没有说服他们,而是因为自己的权力还不够强。

诉诸强力有深刻的社会背景,在一些社会中,诉诸强力思维是普遍存在的,在另一些社会中,这些思维就比较少。

(5)动机决定论

动机决定论也是经常犯的逻辑谬误。很多人在讨论一个问题的时候,并不是就事论事,而是怀疑对方的动机。

比如,我在大学的时候,曾经批评一个著名人物,说他某些话说错了。一个朋友说,你为什么批评人家,是不是嫉妒人家。这就是动机决定论。首先该著名人物非常大牌,是我仰着脖子才能看到的,根本不可能是我的嫉妒对象。众所周知,对于距离非常远的人物,我们只能是羡慕,只有对于身边的人,才会嫉妒。暂且不论是不是嫉妒,退一步讲,即使我嫉妒该大人物,从逻辑上讲,也不能天然地驳倒我对他言论的批评,如果要驳倒我对他的批评,应该是指出我的批评有哪些是错误的,而不是怀疑我是不是嫉妒他。

鲁迅就很反感动机决定论,当时很多人不是反驳他的观点,而是怀疑他“拿了卢布”,为人家代言。这种动机论非常讨厌,因为动机是一个心理活动,很难证伪,一旦进入动机决定论的歧途,就会搅混不清。现在很多论坛上还充斥着动机决定论的言论,比如“美分”这个词就是动机决定论,非常类似于“拿了卢布”,不论对方说什么,只要扣个“美分”的帽子,就可以怀疑他是不是拿了美分,是不是在为境外势力卖命。观点的争论反倒不再重要了,聚焦点变成了动机的审查。

再比如,“你是哪个部门的?你提这个问题是什么意思?”,这就是典型的动机论的例子——就此打住吧。

(6)诉诸人格

诉诸人格就更普遍了。在生活中,普遍存在“因人废言”“因人立言”的例子。比如,我们经常看到有人通过诋毁别人的私德、品格、技能等,来污蔑对方的观点。从逻辑上讲,一个人的私德、品格、技能等,与他发表的观点并无关系。我们可以反驳他的观点,但应该基于事实和逻辑,而不是他的私德、品格、技能等人格问题。

尤其是在一些历史时期,对人们做了阶级划分之后,在命题辩驳中,诉诸人格的谬误就屡见不鲜了。某些阶级天然得不正确,说什么都是错的;某些阶级天然得正确,说什么都是对的。还有一类诉诸人格,是诉诸“出身”,比如“老子英雄儿好汉,老子反动儿浑蛋”,这是变相的诉诸人格,认为“出身”决定人格,出身确定,人格也确定了,他的观点是不是正确也就可以判断了,这也是典型的逻辑谬误。

诉诸人格发展的趋势一定是人身攻击,这种现象普遍存在于网络论坛。比如,给论辩对手贴上“公知”“五毛”“慕洋犬”“华为”“脑残”等标签,相互进行人身攻击,观点的论辩反而在其次了。

关于诉诸人格,王小波有一段非常有趣的论述。

“在革命时期里,漂亮不漂亮还会导出很复杂的伦理问题。首先,漂亮分为实际上漂亮和伦理上漂亮两种。实际上指三围和脸,伦理上指我们承认不承认。假如对方是反革命份子,不管三围和脸如何,都不能承认她漂亮,否则就是犯错误。因此就有:

1.假设我们是革命的一方,对方是反革命的一方,不管她实际上怎么样,我们不能承认她漂亮,否则就是堕落。

2.假设我们是反革命的一方,对方是革命的一方,只要对方实际上漂亮,我们就予承认,以便强奸她。”

该文中,“漂亮不漂亮”作为一个审美命题,都被贴上了人格的标签,更何况是“对错真假”的真理命题呢?

3.关于推演过程的逻辑谬误

推理过程也常见各种逻辑谬误。人类的思维比较适应演绎法,演绎法是大部分人能够掌握的思维方法,而归纳法必须通过长期的教育才能掌握。从科学发展的历程看,也是先出现的演绎法,演绎法在2000多年前就已经非常发达。直到文艺复兴时期,在以弗朗西斯·培根(Francis Bacon,1561年1月22日—1626年4月9日)为代表的启蒙思想家引领下,归纳法才逐渐被重视起来。

美国诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman,1934年3月5日— )在其著作《思考,快与慢》中,把人类的大脑判断和决策能力分为两个系统——系统1和系统2,系统1代表基于直觉的判断和决策,系统2代表基于逻辑(尤其是归纳法中的概率思维)的判断和决策。系统1是进化的产物,系统2是教育的成果。

“实际上人类基于直觉的判断和决策并没有违反演绎法,但很多的判断是违反归纳法的。我们对于数据的想法以及我们对于个体案例的想法存在很大的差距。相较于非因果关系的信息来说,用因果关系进行解释的统计学结果对我们的想法影响更大。但即使是具有说服力的因果关系统计数据也不会改变我们在个人经历中形成的长期坚守或是根深蒂固的信念。”

这一发现很好地解释了我们在本书开头提出的案例,人们总是习惯从自己熟悉的个案演绎出一个因果关系(林肯个子高,所以个子高的人聪明),而往往忽略统计学上的结论(个子高矮与聪明与否在统计学上是否有显著差异)。

事实上,《思考,快与慢》这本书举出的例子大多数是没有很好地体认或者运用概率而出现的思考偏差。当然,我们的大脑习惯于演绎法、不习惯用归纳法,是一个进化的结果。对于个体而言,根据个体的经验趋利避害是较为现实的选择,统计学上的结果对于个体来说,一是很难获得,二是对于个体不一定有生存意义。

我曾经看过一期《一虎一席谈》,是讨论中西医的(实际上应该叫现代医学和传统医学),现代医学的支持者们坚持认为诊疗手段的有效性必须基于群体的统计学数据,不能基于个案。一个老中医反驳说,群体数据也是由一个一个的个案组成的,为什么要否定个案?

老中医的这个说法就是典型的错用推理方法。用个案的因果(很可能并不是真正的因果,仅仅是个别的、偶然的时空联系而已)得出结论,是演绎法;用群体数据得出结论,是归纳法。这是本质不同的。群体分析也并没有否定每一个个案,而是不对每一个个案做特殊对待和重视,所有个案在数学上都是一视同仁得到处理的。

即使意识到使用归纳法,也不一定能够运用得当。在使用归纳法的时候,人们也常会犯逻辑谬误,比如特例概括、样本太少或者平均数谬误等。

特例概括的谬误,是指由特例不恰当地引申一般规律的错误论证。又叫“非典型例证”“仓促概括”“以偏盖全”。典型是代表一般情况的个别事例,用一只麻雀,代表麻雀的一般情况,可作为麻雀的典型。非典型例证,不能代表一类对象的一般情况。以特例、非典型例证为根据,引申关于一类对象的一般结论,是“以偏盖全”。古有“守株待兔”的故事。一位农民,偶然遇到兔子碰在树墩上,撞断脖子而死,于是他就丢掉手中的农具,专守在树墩旁,希望再捡到撞死的兔子。这位农民就陷入特例概括的谬误。特例概括还有一个著名的例子是“幸存者偏差”。1941年,第二次世界大战中,美国统计学教授沃德(Abraham Wald,1902年10月31日—1950年12月13日)对联军的轰炸机遭受攻击后返回营地的轰炸机数据进行研究后发现:机翼被击中的飞机很多,而机尾被击中的飞机很少。按照一般的想法,应该得出一个结论:加强机翼的防护,因为这是最容易被击中的位置。但沃德教授的结论是:我们应该强化机尾的防护。

他的理由是:

统计的样本,只涵盖平安返回的轰炸机;

被多次击中机翼的轰炸机,似乎还是能够安全返航;

并非是机尾不易被击中,而是因为机尾被击中的飞机早已无法返航,寥寥几架返航的飞机都依赖相同的救命稻草——引擎尚好。

军方采用了教授的建议,并且后来证实该决策是正确的,看不见的弹痕却最致命。在这个例子中,能够统计的飞机都是安全返航的,没有返航的飞机并未统计,所以安全返航的飞机是特例而已,如果以安全返航的飞机作为样本得出结论,一定是不可靠的。这就是“幸存者偏差”。

还有一个特例概括的例子,这个也许不能称为谬误,但离谬误只差一步了。我们常常把毕达哥拉斯定理称为“勾股定理”,但实际上这种称呼是不合适的。诚然,周朝的商高提出“勾三股四弦五”的勾股定理的特例,但毕达哥拉斯(Pythagoras,约公元前580年—约前500年)给出了更一般的公式“直角三角形斜边平方等于两直角边平方之和”,我们可以说“勾三股四弦五”是毕达哥拉斯定理的一个特例,但用特例“勾股定理”去称呼“毕达哥拉斯定理”是不合适的。

样本太少的谬误,是指以少数样本为根据,仓促引申一般结论的错误论证。这是仓促概括、以偏盖全的另一表现。样本太少,不足以支持一般结论,发现反例的机会大。某人由“一”字是一画,“二”字是二画,“三”字是三画,引申表示数字的汉字与笔画相应的一般结论,陷入样本太少的谬误。样本太少的谬误非常普遍,非常多的社会调查都不同程度得存在样本太少的谬误,这不一定是调查者的主观故意,很多情况下是客观条件所限,无法得到足够多的样本,只能在有限的样本下得出结论。

平均数的谬误,是指以平均数的假象为根据,引申一般结论的错误论证。如果在一系列数据中,有少数几个很大的数,会拉高平均数,用平均数去推演,容易陷于谬误。比如,某人宣称:马化腾、李嘉诚和我,我们三个人的财富可以影响整个亚洲。这就是平均数的谬误。

上面举的例子是非常明显的谬误,很多人都能看明白。很多读者可能觉得自己不会犯这么明显的谬误,但实际上这些谬误时时处处存在。详情在第二章再讨论。总之,数据处理是非常复杂的事情,涉及数据清洗、数据对齐、数据统计等一系列专业问题,并不是谁拿到数据,简单运用统计学方法就能得出正确结论的。 tofskr6D90Cfs8W75M0Tg32/zr+GtQ4QhLzPXOTnwLqroSur6DIDroGmUtC5zWGo

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