其他一些理论试图从情感行为以及解决问题和做决策的方式中来解释这些变化。经历过逆境生活的老鼠的大脑会出现功能紊乱的现象，这与神经元会在压力下萎缩的原理一致。此外，人类和啮齿类动物在面临逆境时，也会积极地适应。根据当前一个比较流行的模型，经历过逆境生活的大脑可能会孕育出“活得快，死得早”的生存策略，这一策略有利于早点变成熟以及缩短制定决策所需的时间。在自适应性校准模型中，基因相同的动物的大脑可能会有不同的基因表达，并发育出不同的神经回路，从而让大脑适应所处的环境。目前，我们尚不清楚，这些动物的大脑有多少种可能的发展路径，以及年轻人的大脑何时以及如何整合环境信息。然而，基于这种自适应性校准模型，我们期望出现这样一种物种，它们能在逆境和顺境时“绑定”不同的大脑，并展现出不同的行为，但在生殖层面不发生基因变化和基因选择。
为什么我们应该关注这一点呢？这类数据也许可以解释全球层面的经济行为，并有力地反驳有关成功的基因的观点。另一则引人注目的新闻源自尼古拉斯·韦德（Nicholas Wade）与加雷特·琼斯（Garett Jones）发表在《华尔街日报》上的一篇名为《蜂巢思维》（Hive Mind）的评论。读过这篇评论后，我才知道国民储蓄率与平均智商相关，而不是个人智商。在《为什么国家的智商要比个人智商重要得多》（How Your Nation’s IQ Matters So Much More Than Your Own）一书中，韦德建议我们多关注“进化驱动力”（evolutionary force），以了解智商及其对应的行为差异。从老鼠身上得到的有效数据表明，我们还应该关注人们早期的生活经历。我们之所以将啮齿类动物作为研究目标并不是因为它们的智商，而是因为它们的早期生活会影响智力的发育，即使保持它们的生殖基因不变。通过结合这些啮齿类动物和关于人类的研究，我们就能推论出，如果人类在早年生活中遭受了逆境或困难，在以后的生活中，其大脑将更倾向于做出短期投资和极少储蓄。因此，与其将国家的成功与失败归结为缓慢变化的基因遗传，我们还不如将关注重心转向人们早期的生活经历，以创造更美好的明天。
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WE’RE STILL BEHIND
我们仍然很落后
玛丽·凯瑟琳·贝特森（Mary Catherine Bateson）
乔治梅森大学荣誉退休教授，波士顿学院斯隆老龄化与工作研究中心访问学者，著有《青春永不落》（Composing a Further Life）。
1957年10月4日，苏联发射了第一颗人造地球卫星，成为当时轰动一时的大新闻。太空探索时代由此拉开序幕，许多国家开始发射卫星，并且发射了很多次，卫星的运行时间越来越长。在苏联发射第一颗人造卫星后不久，另一则新闻报道则引起了人们的担忧，即美国的教育不仅在科学上落后于其他国家，而且在其他学科上也是如此，比如地理和外语等。这一观点到目前仍然正确。在科技前沿方面，美国确实处于领先地位，但在对大众的科学通识教育方面却很落后，对于越来越技术化的民主国家来说，这一点无法让人接受。
我们以气候变化这个最典型的例子来做说明。事实证明，许多读者无法理解报纸上的一些基本术语。比如，我曾听说过这样一种说法，“理论只是一种推测，比如进化论”，更不用说宇宙学家努力构建的关于宇宙形成的理论了。当有关于修改或扩充较早研究的新数据发布时，人们经常将这视为科学研究的弱点而非强大力量，视为对新数据的妥协。当冬天气温降至零度以下时，我们就会听到这样的观点：“这证明地球没有变暖。”大部分美国人不清楚“天气”和“气候”的区别。美国政府资助了世界上最先进的气候研究项目，但这些资金被政客把持着，因为他们认为气候变化是一场骗局。此外，在许多美国人认为的已被科学认可的偏见清单中，我们还可以加上“涓滴经济学”（trickle-down economics）(80)和有关种族与性别歧视的理论。
人们对科学概念的普遍误解导致出现一种扭曲的控制论，即只关注计算机。控制论领域发展起来的关键概念致使计算机成为一种重要的副产品。不过，控制论更重要的成果是对因果关系的全新理解，现在被称为系统论。政客喜欢宣称解决恐怖主义之类的问题，这就如同吃一片药丸就能让人长生不老。如果我们不喜欢某样东西，就会寻找消灭它的方式，而不考虑其副作用以及对服药者的副作用（想一想对当事人的折磨）。这种基于简单的因果模型做出的决策既危险又不道德。
目前，还能被当作新闻的新闻是，美国的科学教育仍然是一团糟，造成严重后果的错误决策往往基于过于简单的因果关系模型，而且这些错误经常又会被政客利用和放大。
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NEURAL HACKING, HANDPRINTS, AND THE EMPATHY DEFICIT
神经网络攻击，手印以及同情心的缺失
丹尼尔·戈尔曼（Daniel Goleman）
心理学家，科学记者。
当我还是《纽约时报》的一名科学记者时，对于重要新闻，我们的编辑总是要求我们提供有说服力的新线索。从基因学到量子物理学，科学领域的新闻数不胜数，但如果我还在《纽约时报》工作，就会选择以下三则科学新闻。目前，这三则科学新闻都受到了广泛关注，而且在未来几年里将会继续发展，直至对我们的生活产生重要影响。
第一则新闻是关于表观遗传学（epigenetics）的。随着人类基因组图谱的绘制，我们下一步的任务就是弄清楚它们是如何工作的，包括是什么在控制着所有遗传密码的打开与关闭。从我们的新陈代谢到饮食，再从环境到习惯，表观遗传学对于揭开其中的奥秘具有重要作用。与表观遗传学相关的一个例子就是神经可塑性（neuroplasticity），即大脑通过重复的经历不断进行自我重塑，人们在大约10年前才开始认真对待这个观点。这为神经黑客应用提供了可能。就像耶鲁大学教授贾德森·布鲁尔（Judson Brewer）和威斯康星大学麦迪逊分校教授理查德·戴维森（Richard Davidson）等神经科学家已经证明的，我们可以通过持续的心智训练选择想要增强的大脑功能。你想更好地调节自己的情绪，增强注意力和记忆力，并且变得更富同情心吗？这意味着，若想实现这些目标，就要对特定神经回路进行特定的精神训练。也许有一天，这会成为一种新的健身方式。
第二则新闻是关于作为技术手段的工业生态学的。这一新学科将物理学、生物化学、环境科学、工业设计和工程学结合起来，创造了一种新的方法——生命周期评估（life-cycle assessment，LCA），来衡量物质主义的生态成本。生命周期评估为这种难以衡量的东西提供了一套标准，比如，无处不在的手机在其生命周期的每一个阶段对环境和公众健康产生的影响。这种方法为我们提供了一种十分精细的视角，有助于观察人类活动如何对全球生态系统造成负面影响，以及寻找可以带来最大益处的解决方案。一些公司正运用生命周期评估来改变产品生产方式，这样就能做到产品的实时补充而不用等到耗尽再补充。哈佛大学公共卫生学院的研究表明，这意味着运用生命周期评估从测量“脚印”（我们对地球造成了多少破坏）转向了测量“手印”，即测量我们做得好的方面，或者减少了多少“脚印”。将来可能会出现这样的新闻，多家公司发布了第一批净正效应产品，在其整个生命周期内，总体效益是补充而非消耗。
第三则新闻是关于权力与社会意识之间的对立关系的，这一研究将心理学融入了政治科学和社会学。加州大学伯克利分校心理学家达谢·凯尔特纳（Dacher Keltner）的研究和世界其他研究中心进行的研究表明，社会权力高的人，即财富、地位、阶层以及其他条件较高的人很少关心社会权力较低的人，也很少与他们交流。关心少意味着同情心和理解少。因此，那些行使权力的人（比如富有的政客）几乎不会意识到其决策会对社会权力较低的人群造成何种影响，占领华尔街运动、有色人种人权运动和失败的“阿拉伯之春”运动可被视为消除这一分裂的尝试。这种同情心的缺失将加剧未来的政治紧张局面，除非掌权者能听从甘地的劝诫，将决策对最底层民众的影响纳入考虑范围之内。
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SEND IN THE DRONES
放飞无人机
黛安娜·赖斯（Diana Reiss）
认知心理学家，纽约州立大学亨特学院教授；著有《镜中的海豚》（The Dolphin in the Mirror）。
无人机的广泛应用正在彻底改变野生动物科学，它还拓宽了我们可观测事物的种类。作为一名研究海豚和鲸鱼等海洋哺乳动物的科学家，我目睹了无人机如何扩展了我们的认知，如何实现在观察和记录动物的行为时又几乎不干扰它们，如何找到保护野生动物的新方法。无人机的正式称呼是无人驾驶飞行器（UAV），具有遥感和收集数据等一系列功能。
在野外观察动物的最佳方法不是出现在目的地，因为人类的出现往往会打扰到它们。无人机才是最好的观察工具。想象这样一种场景，你的无人机从高处观察到了成群的鲸鱼或海豚，这种场面令你不仅感到兴奋，而且充满成就感。有了无人机，我们终于可以观察这些伟大的哺乳动物的秘密生活了。以前，对于海洋生物的很多行为和细微的互动差异，我们无法在船只上观察到，因为船只一靠近就会打扰到它们，而现在通过无人机可以观察到了。
现在，兽医和研究人员可以在无人机的帮助下评估动物的健康指数以及救助它们。比如，由马萨诸塞州伍兹霍尔海洋研究所的科学家研制的小型无人机“鲸鱼直升机”（Whalecopter）能以非常高的分辨率拍摄鲸鱼，记录它们的脂肪含量和皮肤损伤情况，以及近距离地盘旋在它们上空来收集呼吸的气体样本，以研究它们体内的细菌和真菌。阿拉斯加州美国国家海洋和大气管理局的科学家使用无人机来帮助监测搁浅在库克湾的白鲸，无人机可以收集这些鲸类的关键信息，包括身体状况、位置、数量、年龄等，以及它们是浸泡在水中还是搁浅。相比于传统的空中拍摄方式，无人机传回的图像更清晰。即使救不了鲸鱼，无人机也能将鲸鱼搁浅的信息更快地反映给科学家，这样他们就能及时地进行尸检，确定死因，继而帮助其他鲸鱼更好地存活。
巡逻无人机已经被用于监控和保护野生动物免受偷猎者的袭击。一家名为“空中牧羊人”（Air Shepherd）的组织已经在非洲部署了无人机，以寻找和定位掠取象牙和犀牛角的偷猎者。无人机一般被设置在偷猎者常去的动物聚集区，一旦发生偷猎行为，这些无人机便能准确定位，并向当局通报偷猎者的位置。
这是野生动物受到监控的新时代。在我所从事的领域，新一代鲸类搜寻无人机很快便会问世，这种无人机能够找到与鲸鱼体形匹配的所有东西，并追踪它们。我甚至能够想象到这种场景，一小队“记者无人机”被用于动物侦查，它们对海洋、草原和丛林的各种动物的生存状况进行监控并传回实时视频。我们可以将这种举措称为“全球观察”（Whole World Watching，“WWW”）。这将会构建新的全球意识，使人类与其他生物的联系更直接。
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THAT DRESS
是蓝黑色还是白金色
苏珊·布莱克摩尔（Susan Blackmore）
心理学家；著有《意识简介》（Consciousness）。
你相信一条价格并不昂贵的裙子的颜色会引发一场有意义的科学争论吗？2015年，一件价值50英镑的条纹紧身裙就引发了这样一场争论。在这一年的2月，苏格兰一位名叫塞西莉亚·布里斯黛尔（Cecilia Bleasdale）的母亲为参加女儿的婚礼买了一条裙子，她将这条裙子的一张清晰度不太高的照片发给了家人。一些人看到这张照片后认为裙子是蓝黑色的，而另一些人认为是白金色的。这张照片在被传到网络上后不久，点击量很快就达到近50万次。这张简单的图片具备了一个文化基因所需的所有因素：易于传播、人人都能获取，以及引发了两种完全相反的观点。我们可以说，这条裙子是2015年的年度文化基因，甚至是一个“病毒奇点”。然而与大部分病毒文化基因不同的是，这条裙子并没有像其迅速传播那样迅速消亡，而是带来了一些很有深度和有趣的问题。
科学家很快注意到了关于这条裙子的争论，并收集了一些真实数据。在日光下看，这条裙子毋庸置疑是蓝黑色的，只有在有些褪色的图片上才看起来像白金色。科学家找了1 400名从未看过这张照片的参与者，让他们都看了图片，结果发现，57%的人看到的是蓝黑色，30%的人看到的是白金色，还有大约10%的人看到的是蓝棕色。而且，女性和老年人更容易将其看成白金色。
人们对这条裙子的颜色产生的认知差异不同于墙纸是绿色还是蓝色的争论，也不同于那些歧义图片。比如，著名的内克尔立方体（中间两条竖着的棱，哪条在前，哪条在后），或者鸭兔图（人们第一眼看到的是鸭子还是兔子）。当人们看到这类双隐态图像时，通常会在自己的脑海中切换不同的感知，而且通过练习，切换速度会越来越快。然而，“这条裙子”不一样，只有10%的人能切换色彩。大多数人看到这条裙子的颜色后，就会认为只有一种颜色，并坚信自己是对的。这是一个有关色彩视觉的科学问题，而且非常有趣。
视觉科学一直强调，颜色不是物体固有的属性，尽管我们自认为是。事实上，颜色来源于物体发出和反射的光的波长的组合，以及看它的视觉系统的类型。在正常的人类视觉系统中，视网膜上只有3种视锥细胞，当任意不定数量的其他波长组合以某种方式影响到视网膜的颜色对象系统时，人们便会看到“黄色”。因此，拥有更多种视锥细胞的生物能看到更多不同的颜色，比如螳螂虾有16种视锥细胞，与此对比，人类看到的色彩就很单调。
当人患有红／绿色盲症时，就会仅有3种视锥细胞中的2种。我们也许会认为，患有色盲症的人无法看到物体的真实色彩。然而，实际情况并非如此，甚至有极少数人具有4种视锥细胞，而且多数是女性。也许，她们能看到我们想象不到的颜色。这也许有助于我们接受这样一个结论：从本质上来说，这条裙子不止有一种颜色。然而，这仍然无法解释为什么人们对这条裙子的颜色认知如此不同。
图片的背景会影响视觉感知吗？20世纪70年代，宝丽来相机的发明者埃德温·兰德（Edwin Land）证明，相同的色块会随着周围色块的变化而呈现出不同的颜色。这与进化论必须解决的一个重要问题有关。若想颜色信息可靠、有用，那么无论是晴天还是阴天，物体的颜色都是一样的。然而，同一物体在中午的入射光线偏黄一些，而在阴天或傍晚时则偏蓝一些。因此，人类的视觉系统通过广泛的场景来确定入射光线，并在确定颜色时会修正入射光线，就如同现代相机的自动白平衡功能。
事实证明，这个结论适用于解决由这条裙子引发的难题。有可能部分人认为光线偏黄，并对黄色做了近似处理，才看到了蓝黑色，而另一部分人认为光线偏蓝，才看到了白金色。年龄和性别差异是否会影响视觉感知呢？基因或者生活经历是否也有影响呢？这一争论引发的许多问题仍然有待解答。
有文章提出，这条裙子可能会引发一场关于现实本质的全球性存在危机。这是不是想得太严重了？实际上一点儿也不为过，颜色认知背后隐藏的东西并没有那么简单。当哲学家思考意识的本质时，可能会谈及感受质，即个人的、主观的体验质量。一个经典的例子是“红色的红色”（The Redness of Red），这些由颜色的认知差异引发的问题增加了意识研究的难度。他人看到的红色与你看到的红色类似吗，你如何才能知道？这些神奇的神经机制为什么以及如何发挥作用，主观经验因素对此会有影响吗？我认为，“这条裙子”还有许多值得探讨的地方。
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ANTHROPIC CAPITALISM AND THE NEW GIMMICK ECONOMY
人为资本主义与噱头经济
埃里克·温斯坦（Eric Weinstein）
数学家，经济学家，泰尔资本投资公司（Thiel Capital）总经理。
我们假设这样一个场景：如果市场资本主义只发生在19、20世纪的发达国家，到了21世纪，因技术的变化已不复存在，而此时若没有新的经济社会制度取代它，我们的世界将会变成什么样呢？我不得不得出这样一个结论：如果技术扼杀了资本主义，经济新闻将与现在的新闻没什么区别。
就像所基于的物理原理一样，经济学理论本质上是微扰理论（perturbation theory）的扩展实践。可控、简化的无摩擦市场中充斥着理性的行动者，在努力恢复经济现实主义的过程中，他们都受到了扰动。因此，经济学家并不像外界所想的那样认为理想模型是准确的，而实际上，理想模型发生偏移的概率相当小。这里有一些比较准确的启发法，目前还没有任何已知法律强制执行这些方法。
· 设定为劳动力边际产量的工资大致等于在社会可接受水平上的消费需求。
· 价格几乎等于价值，除了在市场失灵的极少数情况下。
· 价格和产出的波动是一致的，因此，谈论通货膨胀率和增长速率（而不是讨论温度或湿度这些来自不同领域的概念）是有意义的。
· 如果中央银行实施最低程度的干预措施，增长可以又快又稳定。
这些启发法（在物理学中的运用比经济学中更普遍）让我们不禁想到这样一个问题：“社会现在之所以关注市场资本主义，是因为它是一种基础理论，还是因为我们所经历的时代出现市场资本主义只是一种巧合？”
若想解决这一问题，我们先回想一下之前的时代，创新通过自动化或者消除低价值职业带来了高价值职业。这就引出了一种启发方法，即那些害怕创新的人之所以害怕创新，是因为他们无法抓住新机会。然而，软件在这一点上是完全不同的，任何使用过调试器的程序员都知道这一点。与生命本身类似，计算机程序可以分解成两种组件：第一种是循环系统，即具有少数变量的重复；第二种组件类似于鲁布·戈德堡机械，只发生一次。
如果我们随机暂停某个计算机程序，肯定会停在某个循环中，因为重复性的组件是软件功能强大的源泉，它控制了几乎所有程序的运行时间。令人感到不幸的是，当前的技术工人和职业性质看上去更像第一种情况，而我们的教育系统侧重的目标正好是软件所擅长的。
简而言之，当前功能强大的软件带来的威胁是，它们将人类从重复性的苦差事中解放出来，而非那些价值最低的工作。这让经验变得不再重要，而这恰好是人类擅长传授的。软件将人类推向那些需要创意且复杂的职业，但这样的职业目前还没有相应教育的支持。这种从就业到机会的重心转变，对于一小部分具有创意的人来说是一个好消息，但对于大多数依赖稳定和周期性工作以养家糊口的人来说，这着实令人感到不安。未来的工种应该很多，回报也很丰厚，但不太会以稳定工作的形式出现。
我们面临的另一个威胁是，软件正在通过计算机文件取代物理对象。这些文件具有经济学家所说的公共产品的双重属性：第一，产品必须是取之不尽的，比如我的使用不会影响到你的使用或者重复使用；第二，产品不具有排他性，也就是说所有人都能从产品中获益，即使人们没有为此而付钱。
即使市场资本主义的铁杆支持者也会承认，公共产品意味着市场失灵了，即价格和价值脱节。为什么一个人能从他人的付款中获益的同时还选择为国防纳税呢？因此，在传统的市场经济中，我们必须强制以税收的形式为付款做担保。
只要公共产品占市场经济的一小部分，非公共产品的税收就可用于填补价格和价值的差额。然而现在，实体产品正在被数字产品取代。目前，3D打印技术虽然还不太成熟，但已经生动地向我们展示了产品设计与制造商如何分离开来。因此，前面提到的关于市场失灵的极端情况应该会得到越来越多的认可。
假设这样的“人择论”论点能被严格定义，将意味着什么？首先，我们应该认识到，由于市场资本主义还没有合适的替代品，各国的中央银行和发布官方统计数据的政府机构将面临很大的压力，它们要努力维持市场资本主义正在复苏的假象，而这主要通过法律和数据操纵来实现，从而催生所谓的“噱头经济”。
我们不难发现，经济新闻已经不再是传统意义上的新闻了。虽然经济的增长速度非常快，但我们的工资并没有增长。凭借“量化宽松”或“问题资产救助”等奥威尔式术语的掩护，中央银行通过印刷纸币来转移财富，以避免市场的裁决。广告与出售个人数据（而非会员费）已经成了互联网巨头最后的商业模式。拥有多年专业经验的医生正在专家系统和基本服务提供商之间艰难求生，他们已经从专业人员变成了服务行业的工人。
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THE ORIGIN OF EUROPEANS
欧洲人的起源
格雷戈里·柯克伦（Gregory Cochran）
物理学家，犹他大学人类学教授；与亨利·哈本丁（Henry Harpending）合著有《一万年的爆发》（The 10 000 Year Explosion）。
事实证明，欧洲人源自三种人的融合，他们分别是中石器时代长着蓝眼睛、黑皮肤的狩猎者和采集者，来自亚洲西部安纳托利亚的农民，以及来自俄罗斯南部的印欧人。第一批农民基本上取代了整个欧洲的狩猎者（有一些混血），因此6 000年前从希腊迁徙到爱尔兰的人的基因与现代撒丁岛的人类似，都具有深色的头发、深色的眼睛、浅色的皮肤。他们所说的语言可能都比较相近，巴斯克语是唯一幸存至今的例外。
大约5 000年前，印欧人到达了欧洲东部，开始繁衍生息。他们当中至少有一部分人可能具有金色或红色的头发。在北欧，他们完全取代了当地的第一批农民。在印欧人到达之前，德国遍地都是小村庄，而来之后就没有了。第一批农民携带变异的线粒体的比例是1:4，而现在欧洲人的相应比例是1:400，而当时占统治地位的Y染色体目前仅在岛屿和山谷等残遗的保护区中才有少量发现。印欧人虽然征服了欧洲南部，并带来了他们的语言，但并没有消灭当地人，今天的大多数南欧人是早期农民的后代。
换句话说，语言学家是正确的。有一段时间，考古学家也得出了正确的结论。1926年，戈登·蔡尔德（V. Gordon Childe）在《雅利安人：关于印欧人起源的研究》（The Aryans: A Study of Indo-European Origins）一书中提出的总体图景也是正确的。之后，社会获得了巨大的发展，考古技术也得到了极大的改进，比如碳-14年代测定技术，而与此相伴的是常识的大幅度减少。此外，整个民族的大规模活动也开始减少，比如入侵和民族迁徙。因为考古学家都不知道这类活动是否发生过，因此被认定为不曾发生过。这听起来是不是有些耳熟？
通过古DNA，我们现在知道了当时的情况，比如种群之间是否有血缘关系，是否相互融合，是否相互取代，以及这些现象的程度几何。我们甚至知道，古西伯利亚族群与印欧人和美洲印第安人都存在关联。
现代社会科学家越来越擅长得出错误的结论，这可能是源自考古学等历史科学本身固有的限制，这些学科很难通过实验的方式来做研究。也有可能是因为资金充足的科学、技术、工程和数学学科吸引走了更聪明的学生。也许，我们还可以将原因归咎于意识形态的一致性。不过，这也许会犯错，就算时间旅行者带回经数据验证的关于史前历史的全彩3D影片，也无济于事。
他们的思路错了。
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THE PLATINUM RULE: DENSE, HEAVY, BUT WORTH IT
白金法则：很难遵守，但值得
黑兹尔·罗斯·马库斯（Hazel Rose Markus）
社会心理学家，斯坦福大学荣誉教授。
白金法则的不同之处在于，它认为，交往应该以对方为中心，对方需要什么，我们就尽量满足对方。我认为的最重要的新闻是，越来越多的证据表明，如果所有涉及加强社会联系的努力都遵循白金法则，就会更加有效。这些社会联系包括：友谊、婚姻、教育、医疗保健、组织领导、跨种族关系、国际援助等。如果坚持这一法则而产生了有利的结果，那将会成为一则重要新闻。因为白金法则并不简单，很难遵守，尤其是在个人主义盛行的文化中，这种文化塑造了个人对现实的看法。遵循白金法则非常之难，以至于我们经常忽略它，而当一项新的研究再一次提及它时，我们会大吃一惊，将它当作一则重大新闻。
通过比较黄金法则，人们才意识到了遵循白金法则的难度。黄金法则也是一个很好的行为指南，它体现了宗教的传统行为规范，比如，在犹太教中，如果你不喜欢什么，就不要对你的邻居做同样的事情；在儒家思想中则是“己所不欲，勿施于人”。然而，白金法则的潜在假设是，我认为好的、想要的、合适的、恭敬的、有帮助的，对你来说也是如此，或者理应如此，如果目前不是如此，最终也会如此。
然而，就算是好朋友或者伙伴之间，实际情况往往并非如此。比如，从你的角度来说，你认为自己在帮助我解决问题，但我更想要的是你的聆听，以及帮我分析我所说的问题。很多时候，我们会努力与他人建立联系，他们可能来自不同的社会阶层、种族、民族、宗教和地域。然而，可以几乎肯定的是，我们认为的对待他人的方式，与他们实际想要的对待方式有所不同。若想以他人想要的方式对待他们，就需要对他们及其背后的历史和环境，以及他们重视的东西有所了解。这意味着，我们应该认同和了解差异的价值，并相应地调整自己的行为。
成功应用白金法则的基础是，认识到自己的选择不一定是唯一的或是最好的。当然，并不是所有的选择都是好的，有些可能是无知的、堕落的、邪恶的。然而，越来越多的科学发现证明：养育孩子、教育学生、应对逆境、激励员工、发展经济、建立民主、保持健康和获取幸福的有效方法或道德方法不止一种。
“对我有益的方法以及我认为对你也是有益的方法”这种观念可能根植于文化心理学家所说的“特殊”视角，这种视角是指西方的、受过教育的、工业化的、富有的、民主的以及新奇的。对于世界上那75%不属于此列的人而言，包括许多没有大学学位，或不具有西方文化血统的人，我是谁，我关注的是什么，我想要成为什么样的人，以及我最希望他人如何对待我，如果从“特殊”视角来看，答案显然存在差异。
除了了解他人和认同差异外，白金法则还有一些更难的要求，即站在对方的角度思考和感受问题，但要保留自己的观点，然后为自己的观点创造空间。这样的努力需要认知、情感和动力的结合，一些研究人员称为换位思考，还有人称为同理心、共情、社交商或者情商。无论名称是什么，我们都应该努力实践它。
如果大学要求来自工薪阶层或少数族裔的学生写下对他们来说重要的事，或者说出对大学生活的担忧，他们就要比没有得到这种关怀的学生更快乐、健康，表现得也更好。那些鼓励员工反思工作的目的和意义的管理者，其团队要比没这么做的团队更高效。如果我们在坚持自己的观点前清楚地知道对方的道德立场，那么说服他人的可能性就会更大一些。来自社会科学的研究支持这样一种观点，即只要了解了他人的观点、价值、需求、希望或担忧，就能提高教育、医疗、治安、团队管理和解决冲突的效果。理解他人的观点也许能改变世界。
也许，比理解“什么东西对于他人而言很重要”更具新闻价值的是，许多人未能成功地应用白金法则。2010年的海地大地震后，政府和私人捐助者捐献了数十亿美元资金，这些资金大部分都花在了捐赠者认为的在灾难中无家可归的人急需的方面，其中一个典型的例子就是，他们认为对于没有肥皂或自来水的人来说，是否洗手会影响健康。许多人道主义人士认识到，如果不是向受捐者提供捐赠者认为他们需要的东西，比如水、食物、急救箱、毯子和培训，而是提供受捐者实际所需的东西，那么救援工作的花费将更少，也更加有效，尤其能节约许多钱。
北美洲地区的人们能否领悟白金法则的价值还是一个问题，根据一些调查，这部分人群到目前为止变得越来越个人主义。科学研究认为，遵循白金法则是一种道德、明智以及会带来实际好处的行为。
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ADJUSTING TO FEATHERED DINOSAURS
适应长有羽毛的恐龙
约翰·麦克沃特（John Mcwhorter）
哥伦比亚大学语言学教授，文化评论员；著有《语言欺骗》（The Language Hoax）。
研究发现，迅猛龙长有羽毛，它们看上去更像鸵鸟，而非电影《侏罗纪公园》中那样皮肤裸露的怪兽。我认为，这就是2015年最佳的科学新闻。
确切来说，人们是通过振元龙获得这一发现的。这个发现的背后还有一个更有趣的故事。自20世纪90年代以来，长有羽毛的恐龙在中国被发现，但当时没有人能为其命名。我们花了很长一段时间才意识到，这些恐龙身上的羽毛意味着，世界其他地方的同类恐龙也应该长有羽毛。研究发现，中国有些地区的环境最有利于保存振元龙的羽毛化石。古生物学家之后发现，迅猛龙也长有羽毛，这是恐龙研究史上的一个转折点。我们不再认为，长有羽毛的恐龙是东亚地区进化出来的一种奇怪生物。我们可以确定，这种体形的经典恐龙都长有羽毛，但之前其外表被认为以蜥蜴的麟状皮肤为主，这也许会让恐龙迷想到腔骨龙和嗜鸟龙等。2015年，考古学家还发现了长有羽毛的恐龙的其他证据，包括长期以来被归为“鸵鸟类”鸟类的恐龙。我们不知道这种恐龙与鸟类的相似度有多高。
也许，有人会问：“有谁会真正在乎迅猛龙是否长有羽毛？”但是，科学的一个重要乐趣不就是发现意外吗？如同一个小孩从小就喜欢恐龙，会收集不同种类的恐龙卡片，然后可能独自沉浸在恐龙的世界里。从20世纪70年代开始，我们了解到，鸟类就是活下来的恐龙。更引人关注的是，许多恐龙都长有羽毛，就像鸟类一样。这本不应该成为一件出乎意料的事情，但实际情况就是这么出乎意料。人们对恐龙的业余爱好变成了一种脑力锻炼。
此外，迅猛龙有羽毛这一发现让我们摆脱了经验的桎梏，转而聆听内心的声音。皮肤光滑的双足恐龙看起来很酷——身体呈流线型、浑身光洁、行动快速勇猛。它们看上去很酷，不是吗？有着这种外表的恐龙没有比电影《侏罗纪公园》塑造得更好的了。实际上，它们看上去更像鸵鸟，羽毛丰盈，看起来没那么酷，与我们印象中的恐龙不太一样。你可能很难接受，但事实就是这样。皮肤光滑的迅猛龙和其他类似的恐龙已成为过去，就像躺在沼泽的雷龙（它们并不躺在沼泽里）和拖着尾巴的暴龙一样。
这种外表像鸵鸟一样的迅猛龙让我们认识到：进化是逐渐进行的。每一步进化都有其用意，但由于一些原因，进化使结果与我们所想象的截然不同。对于生命而言，这是宝贵的一课。
在像西班牙语这种冠词、形容词和名词都具有任意性别的语言中，性别标记有助于我们搞清词语相互之间的关系。实际上，这样的标记源自名词的划分，比如“阳性”和“阴性”（或者动物、长度、平面等，不同语言有不同的分类），它们的字面含义会随着时间的推移而逐渐消失，留下不知名的标记。
同样，一只长有羽毛、鸵鸟大小的恐龙不会像鸟那样飞翔。许多证据证明，羽毛起初是作为绝缘材料或性特征而进化出来的，后来才具有了飞翔的功能。
在恐龙灭绝后的几百万年里，恐龙的外貌一直不符合观察者的审美、品味和怀旧情怀，而现在我们更难接受长有羽毛的恐龙。然而，这种态度上的转变是有必要的，因为这让恐龙在许多方面更加具有教育意义。
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PEOPLE ARE ANIMALS
人类也是动物
劳拉·贝齐格（Laura Betzig）
人类学家，历史学家；著有《专制与差异繁殖》（Despotism and Differential Reproduction）。
城邦显然是自然的产物，而人天生是一种政治动物。
2 300多年前，亚里士多德在其《政治学》一书中写了上面这句话。作为一句格言，这根本算不上新闻。他认为，人类比蜜蜂更具有政治性。
在达尔文发现智人是从猿进化而来的之后，亚里士多德的这一观点成为一种科学理论。达尔文之后的科学家，尤其是最近的科学家，对数百种其他社会性或政治性动物进行了研究。研究表明，无论何种动物，只要它们生活在一起，就会遵守相同的规则。当群体在迁徙成本低、边界模糊的栖息地聚居时，就越具有准社会性。大部分动物会合作抚养后代，而且大多数动物会自己繁殖后代。然而，当群体在边界明显、迁徙成本很高的栖息地聚居时，它们就是真正的社会性群体，一些个体负责养育，而另一些负责干活，比如生活在树洞里的蜜蜂，蜂后负责繁殖后代，而其他数千只蜜蜂负责养育。
智人在不断迁徙的过程中，大多数都会养育自己的孩子。在大约10万年的时间里，他们一直在撒哈拉以南的地区迁徙；大约在10万年前，他们离开了非洲；大约在一万年前，他们在新月沃地定居下来，开始过上了像蜜蜂一样的社会性生活。
圣贤传记作者倡导中世纪的传教士像蜜蜂一样禁情割欲，一些在查理曼大帝手下工作的修道院院长则被称为“蜜蜂”。在圣·安布罗斯（Saint Ambrose）幼儿时，曾有一群蜜蜂停在他嘴上而不咬他，成年后他成为一位能说会道的主教；在勃艮第建立修道院的圣·伯纳德（Saint Bernard）最为人称道的是他“蜜糖医生”的身份。不过，中世纪的大多数“助手”都保留了他们的生殖器。
然而，在最初的文明社会，工人们却没有生殖器。古以色列是一个盛产牛奶和蜂蜜的国度，在那里，大卫让儿子所罗门在一群太监面前成为国王。古埃及也有许多养蜂场，法老们喜欢将蜜蜂放在座驾顶上，他们还招纳了一些没有生育能力的人成为国家的服务人员。在古罗马诗人维吉尔长大的曼图亚，养蜂人更多。古罗马帝国开国皇帝奥古斯都为了表达对蜜蜂为自己的族群英勇奋斗的敬意，开始酿造蜂蜜和养育幼虫。最终，未婚的士兵、未婚的奴隶和随从为整个国家提供服务，而国王致力于繁育后代。
以上这些故事都说明了一件事，迁徙是一件好事。当发生迁徙时，人类社会或其他社会在政治和繁殖上就会变得更为平等。然而，当迁徙难以进行时，情况就不同了。
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THE LONGEVITY OF NEWS
新闻的时效性
黛安娜·多伊奇（Diana Deutsch）
心理学家，加州大学圣迭戈分校心理学教授；著有《音乐的心理学》（The Psychology of Music）。
无论是科学新闻还是其他新闻，都存在一个值得注意的问题，那就是很难判断其时效性。有些重大的科学新闻往往被证明是错误的，比如1903年，物理学家普罗斯珀-勒内·布隆德洛特（Prosper-René Blondlot）宣布发现了N射线。起初，这一发现被认为是一项重大突破，而且有几十篇论文声称证实了布隆德洛特的发现。然而不久，这一发现被证明是错误的。这一例子就属于知觉心理学中的一种特殊现象：我们对周围环境的感知很大程度上取决于我们期望感知的东西。
还有一个值得注意的问题，科学家往往会低估他们的发现的实际价值，这导致新闻报道无法准确地判断其会带来的影响。1878年，当爱迪生为留声机申请专利时，他认为其主要用于播放语音，比如在没有速记员的帮助下进行听写，或者成为盲人的有声书，或者录制电话语音等。后来，企业家发现留声机在录制音乐方面具有巨大的价值。自那以后，音乐行业开始蓬勃发展起来。
起初，激光的实际价值也被低估了。当阿瑟·肖洛（Arthur Schawlow）和查尔斯·汤斯（Charls Townes）于1958年在《物理评论快报》（Physical Review）杂志上发表关于激光原理的开创性论文时，在科学界引起了巨大轰动，并最终为他俩赢得了诺贝尔奖。然而，无论是作者还是团队的其他人都没有预料到，这项发现会带来巨大且多样化的影响。除了在科学领域的许多用途外，激光还催生了高性能计算机、用于战争的目标定位、远距离通信、太空探索和旅行、脑瘤切除技术，以及数不清的日常应用，比如，超市里的条形码扫描仪。肖洛一直对激光的实用性表示强烈的怀疑，并打趣说，这只会对那些偷撬保险箱的窃贼有帮助。然而直到今天，激光技术取得的进展仍然不断成为新闻性事件。
THIS NEWS OF A “QUIET REVOLUTION” IN WEATHER PREDICTION MIGHT BE A TOUCHSTONE FOR HOW TO THINK ABOUT PREDICTING AND UNDERSTANDING COMPLEX SYSTEMS.
