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Design Thinking:「德才兼備」

Design Thinking:「德才兼備」

劉肖健

「德」是一種選擇,「才」是一種資產;

「德」是目標,「才」是手段。

不久前在一個會議上看到幹部任用法則之一的八字指導原則:「德才兼備,以德為先」,這讓我想起了「以德治國」的老調。

其實每個人都知道,現在的幹部之所以比以前老實得多,完全是法律的威懾力在起作用,不關道德啥事。但道德確實在各種辯論場合被用作終極大殺器,貌似佔據了道德制高點就勝算在手,以致於在設計問題的討論中也經常有道德在裡面摻和。這引起了我的興趣,因此我在碩士課程《設計理論專題討論》的最後一次課上把「德」、「才」兩樣事物拿出來當引子,嘗試從Design Thinking的角度做一番審視。

簡單來說,「以德治國」是不靠譜的,法律才是根本。道德操心的是好人有多好,法律操心的是壞人有多壞,一個推高上限,一個守住下限:法律不會獎勵好人,道德拿壞人沒轍。所以哪一樣更有用要看社會的整體狀態:接近上限時可以推廣道德,接近下限了還是要靠法律的鐵腕來維持秩序,這時逼逼道德就迂腐了。

但矛盾的是,很多對禮崩樂壞的社會痛心疾首的人更喜歡選擇道德視角進行批判,如「科學家收入不如明星」一事,法律似乎沒啥可噴的,因為明星賺的錢爆科學家十幾條街都是合法的;立法限制明星收入也不靠譜,禁止大眾花錢追星更扯。看你不爽又拿你沒辦法,這時道德上場幾乎是下意識的選擇了。

作者一向不建議在討論學術或科研問題中摻進道德要素,這在《科研選題角度看2015工業設計定義》一文的末尾已經明確表達了這個觀點:這些(道德、情感、真理和意識形態)都是很能「搶話題」的要素,很容易泛水災但又難以產生實質性的建樹,除非它們本身成為研究對象。因此本文就把道德作為研究對象來略作討論。

課程中我讓同學們嘗試在信息空間中標註一下道德的位置,結果大家發現遇到了一些困難:道德既不是數據也不是信息也不是知識——它根本就不是一種資產。信息空間是一個用於處理非實體產品的框架,其中的「產品」雖然沒有物質實體,但是具有產品的一些重要屬性,如需要生產加工、有價值特徵、可以被交易等,因此可以被當做產品來處理——這是Design Thinking介入設計之外事務的基礎。

道德不是「資產」的一個體現是,它缺乏資產的兩個重要屬性:它既不需要生產加工,也不能買賣。只要你想要,biu~的一下就可以擁有。說它不需要生產加工,是因為所有道德都是簡單的或二元對立的,並不需要動太多腦子;說它沒有商品屬性……會有人覺得自己缺德而花錢「買」道德么?

所以道德其實是一種行為模式的選擇,或者說,是一種norm。但是同為行為模式的法律卻可以當做資產來看待,該資產位於信息空間的市場區。法律比道德複雜得多,它是一個管理體系,是人類智慧的集成,對個人而言法律是一種外來物,而不是道德這種內生品質。最關鍵的,法律是被「設計」出來滿足某種需求的,是有目標、有客觀存在價值的人造物。道德則不是。

「德」和「才」是兩個層面上的事物:「德」是選擇,「才」是資產。「德」來的容易,但不一定是你的需求;「才」來的艱難,一般人都不會拒絕。

扯上Design Thinking是因為我的課在討論無形產品。「才」作為一種知識資產,也可以將其概念擴大,稱之為一種「產品」——因為它有成本有價值、可製造可交易。相比於「才」,道德的地位微妙而尷尬:其所討論的問題極端一點就變成了法律問題,複雜一點就變成了經濟學問題。如果兩個領域都不想碰(缺少必要的知識基礎、沒有發言權是關鍵),那就只剩下不可名狀的傻白甜了。

如果從「解決問題」的角度來審視道德到底有多少用,我們會發現,很多問題並非沒有解決方案,而是付出的代價值不值。這是個成本與收益的權衡問題,用個學術化的詞,就是「優化」。大部分優化問題與數學有關,成本和收益可能只在某個局部範圍內存在最佳組合關係,需要動用數學手段將其找出來。遺憾的是,這類工作是道德討論搞不定的,這是科學的事。

「精緻的利己主義者」通常是個貶義詞,是「以德為先」的原則首先要抵制的。這個詞的核心其實不是「利己主義」,而是「精緻」。道德是一種無法精緻的東西,因為一精緻起來就進入了法律、經濟、管理、工程甚至數學領域。解決這些領域的問題不是做選擇題這麼簡單,因為根本就不會有ABCD供你選(大部分道德問題只有AB兩個選項,撐死再加一個和事佬C)。這是論述題、計算題,獲得答案需要的是知識而不是骰子。

基於道德視角提出的建議,我們會發現,凡是能解決問題的「選擇」,都是要付出代價的。比如,為了保護環境選擇綠色出行,就必須承受諸多不便。但是這些付出並不一定會立刻帶來顯而易見的收益。你減少了交通擁擠,獲益的是這條路上的每一個人而不僅是你自己,換句話說,你被「搭便車」了;而節能減排帶來的環境好轉回報(如果有的話)來的又太慢,且充滿了不確定性,不是「現貨交易」,難以吸引很多人加入。這些都必須計入道德行事的成本——不用費心辯論或糾結這個問題了,上面那句話里包含了兩個諾貝爾經濟學獎課題,但問題並沒有解決。

沒有回報的道德行為如何推銷呢?

曾經跟一個思想激進的老同學討論知識分子的「基本素質」問題。老同學說知識分子應該首先有道德(或良心、正義感等近義詞)。我說知識分子應該首先有知識——你看現在很多掌握話語權的所謂「知識分子」,說出來的話錯誤百出,誤人不淺,有話語權、道德感爆棚但無知的知識分子才是這個信息社會的最大禍害。

話不投機,不歡而散。

凡牽涉到「誰更重要」的問題,必有目標才有意義。「就事論事」是一個強化目標意識的好習慣,也是產生建設性、操作性方案的必要途徑。

一直不是很喜歡討論道德,因為覺得它是價值觀層面的東西,各人的道德標準不一樣,站在自己的立場上噴別人的行為不道德,除了引發吵架不解決任何問題。而處理價值觀差異則需要溝通和技巧——這幾乎也是一門技術學科了:Persuasion Engineering。

但是後來我發現事情沒有這麼簡單,價值觀差異並不是主要原因。我仔細思考了一下,發現我對道德話題的反感頗有些情緒化,原因就是道德擁有「不需要付出就能獲得」的屬性。「德」的豐富經常被用來掩蓋「才」的匱乏。

知識作為一種資產,要獲得就必須付出時間和精力去學習或購買。而道德作為一種選擇,任何人想有立刻就可以有。要做一個「有道德」的人並不存在客觀上的困難,一切都是你願不願意的問題,比如綠色出行。這導致了道德的一個關鍵特性——它可以給你製造出無需任何成本的優越感。所以以道德之名貪天之功幾乎可以算一種投機行為,儘管是下意識的。更糟糕的是,在知識和道德的衝突中,這種優越感使知識處於完全不利的地位,所導致的結果就是讓人熱衷於把時間花在辯論而不是學習上。

觀點的交鋒講究「有破有立」——你要反對什麼就應講清楚你支持什麼。道德所「立」的觀點通常可以簡單表述如下:所有人都像我一樣有道德不就啥事都沒有了?世界不就太平了?你們幹嘛不學我呢?

可以從三方面審視上述道德所立:

1.自由權。人享有法律不禁止的一切自由,包括不道德的自由。願不願享有這種自由,是一種價值觀的權衡與選擇,而不是一種強制約束。道德想做的剛好是約束法律賦予公民的這種自由權。所以強推道德者如果同時還是一個堅定地捍衛自由的人(這樣的人很多,道德與自由通常成對出現),就變得很尷尬了。

2.解決問題。道德能解決問題嗎?很遺憾,不能。道德描繪的是一個理想化的幻境,是目標而非手段,可以憧憬但無法直接操作,參見本號文章《正確的vs.有效的》。解決問題的是科學、技術、法律,還有民主。其中法律是關鍵,因為被證明有效的解決方案最終都會體現在法律上。

3.交易。底線之上的問題,由交易來解決。交易並不都是以錢換物。人凡道德行事必有損失,如綠色出行帶來的各種不便,而道德不會給你任何補償(即廣義的「交易」概念),道德只能給你洗個腦發個安慰獎。並非所有人都能享受道德優越感,這玩意不能強買強賣。所以,道德是發給全社會的一種福利,可遇而不可求。達不成交易就得靠科技來解決問題了,方法是複雜的,需要知識和智慧——這可不是做選擇題了,這是實實在在的付出。

啰嗦了不少,其實本文只講了兩個觀點:

1.目標和手段的關係

道德的訴求是目標而不是手段,是行為的終點而不是起點。實現目標需要依靠各種複雜的科學方法來實現,強推不成就譴責顯然不靠譜。《冒牌天神》中,上帝給了金凱利無邊的神力,但唯獨不能干涉他人的free will,這讓他費勁心機也沒能挽回女友的心,可見這是一件需要智力的事。「你們幹嘛不學我呢?」——這是一個目標,而且是個非常艱難的目標,是上帝給了金凱利一切power而唯獨吝嗇不予的稟賦。有N個學科從不同的角度(心理學、經濟學、管理學、社會學等)希望找到通向這個目標的途徑,但是這N個學科里並不包含「道德學」,而很多強推道德的人想做的事恰恰就是對他人的free will直接下手。

區分目標和手段並不難。目標的描述一般都是簡潔明確的,而手段和方法的描述則是複雜的並充滿了各種trade off,就像藥品的副作用說明。這個關係反過來也基本成立:複雜而帶有各種操作性指示和附加條件的一般是手段,而表述起來超簡單一句話就完事且不提可能的不良後果的則可懷疑是目標。

2.產品和交易的關係

順便也給道德指條明路——道德不能算產品,但是推行道德卻可以考慮推銷產品的方式,其中之一即為其注入「交易」的概念,如考慮道德行事的人如何得到他們真正需要的回報,而不是強買強賣的雞湯。順便說一句,這是個浩大工程,不是當個鍵盤俠就能搞定。

德才兼備,別忘了才。

道德被包裝成產品出售是件有趣的事,也並非不可能——我們有Design Thinking呢!

圖片來源(除第一幅外):Book-Plates (Ex-Libirs) : Library Interior Book-Platesby Arthur Vicars, 1893

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