客觀性可說是人類的一項明顯特質,只有人類具備展現客觀性的能力。數世紀以來,關於如何區隔人類與其他動物,談論的焦點多半環繞於理性、意識、自我意識、自由意志,以及道德性;不過無論何者,都遭致不少挑戰。事實上,近期對非人類的靈長類動物研究顯示,上述性質並非人類所獨有。然而,客觀性牽涉到視角轉換的能力,目前尚未有人將此特性歸諸於動物身上。客觀性要求我們能夠抽離自身的知覺、信念與意見,對它們進行反思,並以一種特定的方式加以審視與評斷。最重要的是,要求我們在做判斷時保持某種程度的中立,即便有可能與自身的需求和欲望相衝突。儘管客觀性尚未達致無可撼動的地位,一些跟客觀性息息相關的價值,比如公正、避免偏見等等,現在不僅引導著科學探索,在道德與政治領域中也開始發揮作用。如今,這些價值已被視為公平和平等觀念的基礎。換句話說,客觀性不只是人類推理與行為的獨特標記,也顯而易見地建構於人類的目標與抱負之中。在當今這個世代,它本身就是一種價值,就是人們追求的目標(而不是為了其他目的);其地位甚至可拿宗教信仰來相提並論。
這種發展最早可追溯至十九世紀初期,當時西方社會對自身優越性的概念正從宗教(基督教)轉向科學。這裡所探討的議題,主要不在於科技方面的成就(因為許多重大發展也尚未結束),而是其中蘊含的新興價值體系,特別強調諸如英才主導、避免偏見這類的理想。體系中的核心價值就是客觀性,科學被視為以最純粹形式體現客觀性的領域。此處的歷史脈絡相當重要。我們不難理解,對歷史、法律等學科而言,客觀性是必要的考量,因為在這些領域中,需要某種原則來引導我們對文本或事件的詮釋;同樣地,科學也需要某種準則來指引實驗的進行以及對結果的解讀。然而,在這些特定領域之外,客觀性是如何演變成一個普遍關注的事項?更重要的是,它是如何跟日常道德、美學、宗教或政治決策產生關聯的?真實的現況是,原本僅屬於特定技術層面探究形式的客觀性,已轉化為一項普遍的審議約束型態。與客觀性連結在一起的價值,諸如公正和避免偏見,不再只是科學探究的指導原則,更被推廣至社會和政治領域,成為公平和平等觀念的重要支柱。
在我們自身文化追求客觀性的過程中,面臨了一個重要的問題。以客觀為積極目標的崇高地位,導致其他價值容易假借其名,儘管這些價值根本與客觀毫無關連,或甚至實際上取代了真正的客觀判斷。其中一個罪魁禍首經常被稱為「輾壓性的數字運算」(number-crunching)——將決策過程化約成純粹的量化與測量,排除任何無法以這種方式呈現的因素。所謂的訴諸客觀性被用來為某種管理文化背書,其設定的目標是要能產生標準化的結果,並進行統計分析和比較。此等做法不見得會經過理性的審慎判斷或對具體案例進行經驗性的評估,並且還經常徹底脫離任何獨立或客觀論理的形式。可以將決策過程機械化的觀念,建立在一種對客觀性的基本誤解:在資料數據的解讀上,盡可能排除所有判斷元素。依此原則,理應在解讀和決策過程中消除個人的偏頗與成見,進而提供一些人類大腦未能觸及的東西。這其實是一種廣泛且危險的誤解。舉一個近期的例子來說,政府部門拒絕思索大學應該教授什麼樣的內容,而完全偏向消費者(即學生)選擇的模型。競爭理論認為,消費者的需求將自動產生「脫離判斷」的結果,不需要對我們文化中的教育目標和教學方法,以及它們在提升文明價值上所扮演的角色進行反思。只要從方法論中跳脫那些跟判斷運作息息相關的假設、價值與信念,就能逕自宣稱符合了中立性與客觀性。標準化的決策程序取代了對問題本質的深刻反省,但那也正是決策原初尋求思考之處。在完全誤解客觀性本質的情況下,他們運用偽科學的工具跳脫了理解和評價,一味追求自認超越偏見與預判的機制。
何謂客觀性?
對於客觀性這樣一個基本的觀念,我們似乎很自然地認為它會有一個被普遍認同的涵義,也因此我們的第一步應該是明確闡述客觀性的核心定義,並藉此指認各種誤解。要是事情真有那麼簡單就好了!唉,客觀性偏偏就不是直截了當的概念。在尋求定義的過程中會產生許多困難,因為「客觀性」可以用不同的方式來理解,也因此產生了不同的期待——有些是合理的,有些則不然。更為棘手的是,這些不同的理解方式,以及由此衍生的不同期待,彼此之間並非完全獨立。
這種發展最早可追溯至十九世紀初期,當時西方社會對自身優越性的概念正從宗教(基督教)轉向科學。這裡所探討的議題,主要不在於科技方面的成就(因為許多重大發展也尚未結束),而是其中蘊含的新興價值體系,特別強調諸如英才主導、避免偏見這類的理想。體系中的核心價值就是客觀性,科學被視為以最純粹形式體現客觀性的領域。此處的歷史脈絡相當重要。我們不難理解,對歷史、法律等學科而言,客觀性是必要的考量,因為在這些領域中,需要某種原則來引導我們對文本或事件的詮釋;同樣地,科學也需要某種準則來指引實驗的進行以及對結果的解讀。然而,在這些特定領域之外,客觀性是如何演變成一個普遍關注的事項?更重要的是,它是如何跟日常道德、美學、宗教或政治決策產生關聯的?真實的現況是,原本僅屬於特定技術層面探究形式的客觀性,已轉化為一項普遍的審議約束型態。與客觀性連結在一起的價值,諸如公正和避免偏見,不再只是科學探究的指導原則,更被推廣至社會和政治領域,成為公平和平等觀念的重要支柱。
在我們自身文化追求客觀性的過程中,面臨了一個重要的問題。以客觀為積極目標的崇高地位,導致其他價值容易假借其名,儘管這些價值根本與客觀毫無關連,或甚至實際上取代了真正的客觀判斷。其中一個罪魁禍首經常被稱為「輾壓性的數字運算」(number-crunching)——將決策過程化約成純粹的量化與測量,排除任何無法以這種方式呈現的因素。所謂的訴諸客觀性被用來為某種管理文化背書,其設定的目標是要能產生標準化的結果,並進行統計分析和比較。此等做法不見得會經過理性的審慎判斷或對具體案例進行經驗性的評估,並且還經常徹底脫離任何獨立或客觀論理的形式。可以將決策過程機械化的觀念,建立在一種對客觀性的基本誤解:在資料數據的解讀上,盡可能排除所有判斷元素。依此原則,理應在解讀和決策過程中消除個人的偏頗與成見,進而提供一些人類大腦未能觸及的東西。這其實是一種廣泛且危險的誤解。舉一個近期的例子來說,政府部門拒絕思索大學應該教授什麼樣的內容,而完全偏向消費者(即學生)選擇的模型。競爭理論認為,消費者的需求將自動產生「脫離判斷」的結果,不需要對我們文化中的教育目標和教學方法,以及它們在提升文明價值上所扮演的角色進行反思。只要從方法論中跳脫那些跟判斷運作息息相關的假設、價值與信念,就能逕自宣稱符合了中立性與客觀性。標準化的決策程序取代了對問題本質的深刻反省,但那也正是決策原初尋求思考之處。在完全誤解客觀性本質的情況下,他們運用偽科學的工具跳脫了理解和評價,一味追求自認超越偏見與預判的機制。
何謂客觀性?
對於客觀性這樣一個基本的觀念,我們似乎很自然地認為它會有一個被普遍認同的涵義,也因此我們的第一步應該是明確闡述客觀性的核心定義,並藉此指認各種誤解。要是事情真有那麼簡單就好了!唉,客觀性偏偏就不是直截了當的概念。在尋求定義的過程中會產生許多困難,因為「客觀性」可以用不同的方式來理解,也因此產生了不同的期待——有些是合理的,有些則不然。更為棘手的是,這些不同的理解方式,以及由此衍生的不同期待,彼此之間並非完全獨立。