J人最该看的一本书，我给豆瓣五星

想象一下，你已经坐在登机口，航班延误3个小时，屏幕上的信息不时刷新，但你还不知道能不能顺利起飞；或者，面对两个工作offer，A公司薪资高但离家远，B公司离家近但看着不稳定，你举棋不定，着急地向网友征询意见……
这时，心头的那块巨石让你坐立不安，不确定感如影随形。我们讨厌悬而未决、讨厌“等等看”、讨厌“我也不确定”，仿佛生活只要脱离了“有答案”的轨道，就会失控甚至翻车。
“我们会害怕不确定，因为它让我们感到失控、脆弱，甚至是失败。”美国作家玛吉·杰克逊在新书《意料之内》中却为不确定“翻案”，提出了一个全新的观点：不确定不等于懦弱失败，而是一种智慧的表现。

《意料之内：有限的认知与不确定的环境》
［美］玛吉·杰克逊 著，赵磊 译
中信出版集团，2025-3

作为一位屡获殊荣的作家和记者，玛吉·杰克逊长期关注科技对人类生活的影响。她的作品曾发表于《纽约时报》《华尔街日报》等知名媒体，著作《意料之内》也入选“下一个伟大的想法俱乐部”评选的2024年美国非虚构类图书Top25。通过长达一年的研究与采访，玛吉掀开了现代社会中“不确定”的隐藏一面。
写作这本书的过程中，玛吉在世界各地采访神经科学家、外科医生、AI工程师，试图解锁不确定的隐藏技能。最近，在接受新周刊采访时，玛吉表示，最好的思考往往始于“我不知道”。如今，到了我们该重新理解“不确定”的时候了。

玛吉·杰克逊。（图/受访者提供）

你以为的“确定”，并不是真的
长期以来，不确定一直被误解。在采访中，玛吉分享了她的观察：“我们对于不确定性的理解非常片面，常常认为它是软弱、行动迟缓的根源，但不确定恰恰是人类智慧的一部分。
在玛吉看来，不确定性大致可以分为两种类型。一种是发生在外部世界的，比如天气变化、股市波动或自然灾害，这类情况充满随机性，她称之为“偶然性不确定”。这种世界本身的波动，即使借助AI模型、数学公式，人类也无法完全掌握。例如，一场风暴即将来临，即使拥有持续的气象观测数据，但人们仍不能准确预测它会造成多大破坏。
另一种则属于人们在面对未知情境时的心理反应。玛吉举例说，当极端风暴呼啸而来，人们需要估算自己会否受影响、是否要加固门窗、第二天上班该怎么办。这种拿不定主意、内心不安的心理状态，玛吉将其称为“认识性不确定”。“你感到不安，因为你站在了认知的临界点上。” 这时候，不确定也可以是解决复杂问题的起点。
玛吉观察到，外科医生、会计师等专业人士，之所以能成长为真正的专家，并不是因为他们永远知道答案，而是因为他们敢于接受难题的挑战，不把过往经验当成通关密码。华盛顿大学的一项研究显示，急诊医生在临床情境中如果自述“我不确定”，反而会表现出更高的注意力和判断力。

医护人员往往需要强大的心理素质，遇事随机应变。（图/《夜班医生》第一季）

“不确定性可以作为一种认知工具，让我们放慢节奏，避免仓促判断。在提问与回答之间留出空间，从而更精准地诊断问题。”玛吉补充道。
更有意思的是，玛吉并不认为这种“训练”只是主观感受。通过采访神经科学研究者，她发现，在不确定时人类大脑反而变得更聪明。例如，大脑的工作记忆增强，接受新信息的能力提升，脑区间的信息交流更频繁，注意力也更加集中。
从生物学角度来看，这是人类对“新情况”的一种天然反应。玛吉引用了一位神经科学家的话：“不确定就是大脑在提醒自己：现在有新东西要学。”

但问题在于，我们的社会结构恰恰在打压这种学习的起点。她指出，在数字时代，尤其是搜索引擎和AI都快速发展的今天，我们形成了只看第一个搜索结果的习惯，甚至连翻到第二页的耐心都没有。

地铁里的低头族。（图/unsplash）

有研究发现，人们在用搜索引擎查阅信息后，如果立刻参加知识测试，会高估自己的表现。他们预测自己能答对三分之二，实际却只答对一半。相比之下，如果是通过阅读书籍或与专家交流，人们更能准确地评估自己掌握了多少新知识。

“搜一搜，你就知道”，这其实是理解上的错觉。人们获得一个看似确定的说法，就以为自己掌握了全部知识。玛吉说：“即使你没有找到真正的答案，搜索引擎也会强行给你一个答案……于是你会误以为，浩如烟海的信息都已成为你的‘知识’，你对自己的理解程度过于自信。”

不确定并不是认知的中断，而是一个更好的认知起点。它让我们意识到自己“还不够懂”，从而开启真正的思考、学习与协作。

无论是在新书里还是在采访中，玛吉都呼吁重建一种“对不确定的耐受力”。她说：“我们正处在一个十字路口。要么练习与不确定共处的技能，要么退回封闭思维、极端立场和对科技的盲目依赖。”

2018年12月4日，《中国青年报》刊发报道《依赖网络搜索会让大脑“变懒”吗》。据文中的统计数据，86.4%的受访者坦言自己依赖网络搜索。（图/中青在线）

会示弱的AI，更聪明？
如果说人类不喜欢“我不知道”，那么AI就更不被允许说这三个字。
在大多数主流AI系统的设计理念里，“不确定”是一个失败的信号。系统被要求“回答问题”“达成目标”，甚至“扮演专家”。就连语气，也要坚定自信、有理有据，哪怕内容是错的。
玛吉提出，也许我们该鼓励AI适度示弱。
过度自信的AI，往往受限于单一目标。玛吉曾在深度思维（DeepMind）公司官网上看过一段AI玩游戏的视频。这个名叫Coast Runners的快艇竞速游戏，人类玩家的目标通常是尽快完成赛道、超越对手。但游戏的得分机制却另有安排：玩家靠撞击沿途的靶标得分，完成赛道本身并不会直接获得奖励。
人类玩家在追求速度的同时，会顺路撞靶得分；但强化学习系统则发现了一种“得分最大化”的奇招：它把快艇开进地图角落的一个小水湾，围着三个可反复刷新的靶标打转，精准卡点反复撞击。虽然过程中它不断着火、逆行、撞船，甚至完全背离比赛路线，但它依然能拿到远高于人类平均水平的积分。

OpenAI科研人员用Coast Runners游戏调教AI。（图/Faulty Reward Functions in the Wild ［Amodei & Clark, 2016］）

玛吉指出，这不是算法失灵，而是AI过于忠实执行“得分最大化”这一单一目标，完全忽视了“怎么得分”本应包含的更复杂、更符合人类意图的方式。这个例子揭示了传统AI的关键问题：它执行目标的能力很强，但缺乏对上下文、人类价值，甚至“常识性理解”的考量。
许多人可能以为，只要给AI下达更好的指令，就能避免它采取那些“奇怪但高分”的行为。但正如玛吉在书中引用的专家观点，在现实复杂、多变的环境中，准确描述我们真正想让AI做什么，往往既困难又不可行。我们不可能预见AI在执行任务时会遇到的所有情况，也无法完全预测它在“聪明过头”之后带来的意外后果。指令不是万能的，AI的理解力和判断力同样关键。
类似例子还有很多。比如图像识别模型会把微笑和惊讶归为同一类情绪，语言模型会在毫无依据的前提下“编故事”，医疗AI则可能因为偏见低估了黑人患者的健康风险……这些看似“很会答题”的AI，反映出共通的缺陷：目标单一、无法协商、不会犹豫。
“传统AI的设计逻辑是，目标一旦设定就不要被人类打断。”玛吉指出。许多工业机器人在作业厂房里，往往会用铁丝网包围，将之与人类隔开，以免发生意外。现实中的冲突也时有发生。2022年，莫斯科国际象棋公开赛上，一台下棋机器人抓住并折断了一名7岁男孩的手指。起因是孩子下棋动作过快，疑似违规，机器人没能及时反应。

监控镜头拍下的7岁国际象棋选手参赛时被机器人折断手指的画面。（图/YouTube）

玛吉认为，这种“目标执行至上”的AI逻辑，把人类当作障碍，难以容纳人类的插话与干预。为了改变这一趋势，一些研究者正在开发可以表达不确定，甚至愿意被打断的AI系统，玛吉称之为“不确定AI（Unsure AI）”。

在美国弗吉尼亚理工大学，玛吉见识到这种新型AI。实验中，一台机械臂在执行画线任务，如果不确定“线条该从哪里开始画”，它会通过手臂上的软触觉带轻微充气，发出嗖嗖声。玛吉说，她能从中感知到它的犹豫，“就像它在问我下一步该怎么做”。

这种AI的核心改变是，它不再认为“人类是干扰因素”，而是将人类视为教学者、协作者、信息提供者。

虽然叫“不确定AI”，但它并非简单地回复“我不知道”或者“服务器繁忙”。玛吉用医患沟通来打比方：如果医生告诉患者“我不知道你的癌症该怎么治”，显然会令人恐慌。但如果医生换一种表达，说“我还不能确定哪种治疗最适合，但会请两位经验丰富的同事会诊”，同样是传递不确定，但后者显然更能给人带来信任感。

让人惊喜的是，这些不确定AI做事效率比传统AI更高。实验结果显示，用户在与“会表达不确定”的实体机器人合作时，完成任务所需时间更短，配合也更流畅。人类更容易信任这种机器人，也更倾向于觉得“这机器懂我”。

电影《超能陆战队》中的治疗型机器人大白得到一致好评。（图/《超能陆战队》）

除了机器人，不确定AI模型还在药物研发中展现出巨大潜力。加拿大计算机科学家约书亚·本希奥和顶尖科研人员正使用不确定AI来识别新型抗生素。“传统AI会告诉你‘这是最可能的正确答案’，但不确定AI会给研究人员多个选项，让人类去判断哪一项值得进一步测试。”正是这种不确定性，打开了创新的空间。

当然，现实生活中并非不需要“非此即彼”的判断。面对突发车祸、机器臂精准搬运，一套迅速反应的AI系统仍有其不可替代的价值。但在医疗、教育、创意这些更复杂、更需要判断和沟通的场景里，一个愿意“承认不确定”的AI反而能带来更高的安全性与效率。

最重要的不是评判哪种AI更高级，而是我们人类能否跳出对“完美技术”的崇拜。“我们要做的不是让AI变得准确无误，而是让它知道，什么时候需要和人类一起思考。” 从目标至上走向关系导向，从强答模式走向开放协商，不确定AI也许不是最“权威”的那一个，但很可能是最聪明、最诚实，也最合适与人共处的那一个。

小宏与大白的相处模式堪称人机关系的样本。（图/《超能陆战队》）

如何与不确定共处

《新周刊》：面对不确定时，我们很容易感到焦虑、不安，甚至恐惧。如何有效应对这些不确定引起的压力？

玛吉：这些反应很自然。人类在进化过程中学会了“寻找确定答案”来求生，比如，快速判断树上的果实有没有毒。这是我们不喜欢“不确定”的深层原因之一。

但神经科学发现，当我们处于不确定状态时，大脑会变得更加活跃，实际上身体在告诉你：“醒来！这是新的挑战，你得集中注意力。”这种心理上的“唤醒”与恐惧不同，后者会关闭高阶认知，准备“逃跑或战斗”。当你只是“不确定”，还没达到恐惧时，身体是在准备“学习与应对”。研究还显示，如果学生在考试前将“焦虑”理解为“激活信号”而非“坏事”，成绩反而会更好。

《新周刊》：如何策略性地“拥抱不确定”？

玛吉：简单的做法是，不要过早关注结果。举个例子，你要上台演讲，老板坐在观众席看着你。你可能会被老板的表情吓到，以为“糟了，我要被辞退啦”。这时你的注意力放在“结果”上，你的表现反而会失常。训练自己专注于“现在”、专注于过程，而不是对失败的恐惧，是一个重要的方法。

职业运动员会使用“提示词”（cue words）来训练自己。例如，比赛关键时刻，他们可能会默念“集中！玛吉，全力以赴！”这些小口令，帮助他们摆脱焦虑，专注于当前。不确定性就像一种激励、一种挑战，它戳了你一下，让你打起精神来应对新情况。所以，下次感到很不安，请把它当作一次“唤醒”，而不是负担。

电影《公主日记》中，女主角米娅把羞辱自己的男同学当成打击目标，顺利通过棒球考试。（图/《公主日记》）

《新周刊》：升学教育中经常强调确定的标准答案，商业环境也会追求可复制的“成功模式”。如果我们在教育、商业甚至整个社会中为不确定性留出更多空间，会发生什么变化？

玛吉：我认识一位波士顿大学的研究者，她正在研究如何把“不确定性”重新引入青少年科学教育中。现在孩子参与课堂实验，会误以为结果“嘭”地一下变出来，但真实的科研充满了试错。她尝试引导孩子们减少对“结果”的执念，更多关注探索的过程。

更广义上说，如果我们能学会以积极的方式面对不确定，并将其高效运用，那么我们可能会生活在更富有好奇心的社会中，不再只追求“完美方案”或“理想职业路径”。

《新周刊》：我们常追求“稳稳的幸福”。不确定在人际关系中又会发挥怎样的影响？

玛吉：不确定性对人际关系也非常关键。大脑天生会对他人进行“归类”，比如看到对方的脸时，会在几毫秒内判断“他是否属于我这一派的人”。一旦被归为“非我族类”，我们对这些人的关注度会显著下降。

不确定性可以帮助我们打破这种思维定式。有一种策略叫“换位思考”（Perspective Taking）。比如去设想对方的具体处境——吃住在哪里、生活上有什么困难。这是对大脑“快速分类”的一种干扰。研究表明，当人们进行换位思考时，更愿意坐下来和对方交流，甚至接纳他们成为团队一员。这是一种非常强大的能力。

换位思考的典型案例：看到的是数字6还是9，取决于你的视角。（图/everydaypsych.com）

“对不确定性的容忍力”（Tolerance of Uncertainty）还是一种备受关注的人格特质。加拿大心理学家马克·弗里斯顿和同事设计了一组辨识渐变图案的实验。让人们看一组渐变图画——从一只猫的形象逐渐变成一只狗。但有些人无法接受这个中间状态，一再坚持“这就是只猫”，直到最后一张图明显变了才改口。

这种人“喜欢逃进确定性里”，更容易非黑即白地思考，把已有信息当作不可动摇的“基石”。而高度容忍不确定的人，会把知识当作不断变化的“织锦”，思维更灵活。

《新周刊》：你提到应对不确定是一种艺术。这门艺术可以通过练习掌握吗？

玛吉：对不确定的容忍力是可以训练的，它不是天生固定的。训练方法很多，思路类似“暴露疗法”。比如恐狗的人可以先接触玩具狗，再接近小狗，最后去见真正的大狗。

我们也可以通过一些生活小挑战来提升自己对不确定的容忍度。比如，与陌生人约会、尝试新菜式、去从没去过的国家……这些都会提高你面对不确定的心理弹性。在充满变动的今天，如果我们能学会驾驭不确定，它会让我们在面对挑战时更加从容。

VR技术帮助人们克服恐惧。（图/Medium）

编辑 陆一鸣

运营 盐浴盐