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这些歧视都是合理的,不是吗?-联系亲历的好文
送交者:  2020年07月03日11:49:49 于 [世界时事论坛] 发送悄悄话

逸草:天朝酱缸里各种歧视实在是太多,来自那里的海华里,绝大多数(包括本博)都多少带有些歧视恶习。尤其是华川粉中,很多人深染歧视恶习还不自知。一些万维的博主们,不时地大喷歧视恶语犯浑,令人鄙视。


这些歧视都是合理的,不是吗?ZT

Original Joseph Zhou 不顾左右不言他

刚来美国的时候,我认为歧视分两种,第一种是毫无根据的主观偏见,比如无缘无故地看不起黑人,无中生有地认为土耳其人都是骗子。第二种是有理有据的理性归纳,比如黑人确实犯罪率更高,不适合找来做室友。我当时的看法是:第一种歧视在道德上是恶劣的,要坚决地谴责和摒弃,而第二种在道德上是情有可原的,顶多算政治不正确。我,一个纯粹的、有道德的、脱离了低级趣味的人,如果有歧视,也只是第二种。


后来我才知道,第二种歧视有个学名,叫「统计歧视」(statistical discrimination),即用客观存在的群体特点来对待个人。这样讲的话,我当时是个统计歧视的实践者和辩护人。


我的一位朋友不能接受女儿与黑人谈恋爱,我表示理解,毕竟这是在婚姻大事上规避风险。当年「黑命攸关」运动(Black Lives Matter)刚刚爆发,我也总纳闷,明明自己的数据那么差,黑人为啥不从自身找问题。


然而,我的看法却发生了变化。渐渐地,我对统计歧视越来越反感。这一则是因为研究生教育让我认识到「结构」这个东西的厉害。另一方面也是因为我自身的经历,让我有机会从受害者的角度去感受统计歧视。


有一年,我为一位黑人女教授做助教。我在期末登成绩时出现失误,将错误的成绩提交给了教务处。还记得那一整天,我一面应付学生如雪花般飞来的投诉邮件,另一面和机械僵化的教务处协调沟通。看到我人仰马翻的窘态,我的黑人室友问我怎么了。我告诉了他我的差错,还说我不敢去面对教授。室友安慰我说,I think he will understand。可当我告诉他教授是位黑人女性时,室友马上面露惊喜,如释重负地说,Then don't worry. She will understand. She will understand,字字铿锵,事实证明,他是对的。


这一幕我无法忘怀,我常常在想,他不认识我的教授,凭什么能在那一刻笃定地宣告她会理解我?


我唯一的解释是黑人有太多的共同经历,让他们心意相通,并能理解困境中的人。


几年之后,我即将博士毕业。在找工作时,被国内的一家高校秒拒,理由是本科学校太差。我被不折不扣地统计歧视了一把。我为它洗地,却被它打脸。出来混,迟早都要还的。


被歧视的滋味不好受,我于是和统计歧视渐行渐远。但从理论上说,统计歧视究竟坏在哪儿?它坏就坏在没把人当个体看,会误判、冤枉个人。或许,在生活中,我们应该只见个人,不见群体?没有群体标签,没有刻板印象,没有被低估者的失意,没有被高估者的侥幸:这样的世界多美好啊!


然而,我们注定与这样的世界无缘。不是因为我们不够好,而是离开了群体特征,人类不能生活。正如人需要用共相(universals)来理解殊相(particulars),我们也不能避免用群体特征来理解个人。这样做在某些情况下既是必要的,也是正当的。当我走进一家日本料理店时,我会本能地希望它是日本人开的,虽然理论上来讲任何国家的人都可能做出地道的日本料理。当一个人告诉我他在墨西哥长大时,我会不自觉地想用简单的西班牙语问候他,即使在概率上说,在墨西哥长大的人不必然会说西班牙语。这些都算统计歧视,但我却感受不到道德负担。


那么,什么样的统计歧视是恶劣的,什么样的统计歧视是无害的呢?以下是我的几点思考。


统计歧视必然会产生直接或间接的受害者。在判断我们的做法是否道德时,我们首先应该考虑受害者的损失有多严重。损失越严重,就越不应该统计歧视。如果我只是一位顾客,我对日本人的料理店的偏爱会导致其他国家人开的日料店的损失,但这种损失是微乎其微的。可如果我是一位投资者,在考虑投资哪家日料店,我的决定就可能会影响到一些人的生计、甚至命运,当然就应该更详细地考查,而不只看店主的国籍。


第二,我们应该考虑误伤的概率有多大。群体身份和群体特征的相关性可强可弱。一个群体可以倾向具有、普遍具有、或是完全具有某一特征。相关性弱时,误伤率就会更大,相关性强时,误伤率就会更小。黑人的犯罪率虽然比别的族裔要高,但单就黑人而言,黑人身份与犯罪仍然是弱相关。我们看到了一个黑人,并不能确定他就是个危险的人。在这种情况下,如果以保命为由而拒绝和某个黑人做室友,误伤的概率是很高的,也不合乎道德。


相反,如果一个电影想找一位特型演员饰演丘吉尔,那么只找白人演员试镜就没有什么问题。因为丘吉尔的形象和种族呈强相关,我们几乎可以肯定不会有酷似丘吉尔的黑人演员意外落选。


第三是获取个体信息的难度。人依赖群体特征往往是因为缺乏个体信息。假如在招聘中,HR掌握一位应聘者和岗位相关的所有信息,那么就没有必要运用种族、性别等粗糙的群体范畴做决定了。个体信息越充分,越容易获取,统计歧视就越缺乏正义性。


忍不住要吐槽秒拒我的那所大学。他们有我的简历、成绩单、论文、推荐信,却置这一切于不顾,将本科学校当作必要条件,赋予无限权重。统计歧视操作到这个境界,也真是骇人。


我身边有人不信任黑人医生,觉得他们一般会因为AA(affirmative action,平权政策)而受照顾进医学院,医术不行。这么想的人忽视了很多个体信息,比如医生是哪家医学院毕业,如果是哈佛医学院,就算AA进去的也不差是吧。还有,AA只管录取,不管毕业是吧?如果医生顺利毕业、又过了residency和board,这能不能说明水平呢?


最后,我们可以想一想,我们的统计歧视有哪些外部性?它会不会传染给很多人?又会不会被异化为赤裸裸的偏见?还会不会伤害到已经遭受系统性歧视的群体,成为恶性循环当中的一环?


人的话语权不同,话语的传播力也不同。川普总统的一句Chinese Virus足以引发排华的暴力事件。就算是路人甲乙丙丁也仍会影响很多的家人朋友,至少会影响到自己的孩子。当我们以种族为由拒绝一个人,即使有很充分的理由,会不会被孩子内化为对该种族的反感怨恨?


有时,我们以为自己的行动是孤立的,但它却可能为本已存在的恶性循环雪上加霜。美国的黑人长期在「家庭不完整->低教育程度->高犯罪率->选择性执法->被监禁->家庭不完整」这一循环中难以脱身。一个运用种族定性(racial profiling)的警察,一个给有色顾客征收额外费用的银行职员,一个不欢迎黑人入住的小区,虽然都有可能做出了合乎自身利益的理性决策,但却都为系统性的种族歧视添砖加瓦,负有道德上的责任。


以上是我对统计歧视的困惑、思考、与觉悟。不是一条多光彩的路,但我庆幸已走过。


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