之前刷到过一条评论，讲的是开会、甲方乙方反复确认需求、产品经理存在的意义，大意是说：

世界本质是模糊的，需要有人去做那些精细化的过程

乍一看挺对的。甲方说"我想要一个高端大气上档次的页面"，这就是模糊；产品经理把它翻译成"主色调深蓝、字号14px、间距24px"，这就是精确化。会议的本质，不就是一群人把各自脑子里模糊的图景，慢慢对齐成一个可执行的方案吗？

但我越想越觉得这个命题本身藏着一个预设——它假定“模糊”是世界的原初状态，而精确是认为叠加上去的秩序，但会不会所谓的模糊本身，可能只是人类认知框架的局限性在作祟？

世界本身或许既不模糊也不精确，它就只是“是”而已。是我们非要用语言、概念、数学这些工具去切割它、命名它。维特根斯坦说「语言的边界就是世界的边界」，反过来想，这也意味着我们永远只能触及被语言框定的那部分世界。

当然后期的维特根斯坦自己也动摇了，他转向了语言游戏，承认语言不是一道铁幕般的边界，而是无数重叠、流动的游戏规则，边界本身也在漂移。

所以与其说"世界本质是模糊的"，不如说——世界的本质是溢出的。它永远比我们的精确化工具能捕捉的更多。德里达管这叫"延异"(différance)：意义永远在滑动，每一次定义都同时是一次遗漏。精确化不是在还原真相，而是在建构一个可操作的模型。科学、法律、经济学，全都是这样——它们不是在描摹世界，而是在世界上投下一张网，网眼之外的东西，我们假装它不存在。

那么，是不是我们对于一门/多门语言的掌握越多越深，那么所能表述的知识，所能触及的人类认知的边界也就越广呢？很多问题不是我们学不会，而是我们压根就没有意识到它的存在，就像一位文盲不会意识到世界上还有偏微分方程，还有"函数""极限""连续"这些概念背后整座数学大厦一样。

我觉得答案是——是，但又不完全是。

语言确实是认知的脚手架。萨丕尔-沃尔夫假说就说过，语言不只是表达思想的工具，它本身就在塑造思想。比如有些语言里没有左右的概念，只有东西南北，那说这种语言的人的方向感就特别强，因为他们的语言逼着他们时刻定位自己。再比如俄语里浅蓝(goluboy)和深蓝(siniy)是两个完全不同的基础词，俄语母语者区分蓝色色调的速度就比英语母语者快。

因此，在这个角度，语言不只是描述世界，它是在划定“可思考”的边界。没有对应的词，我们就很难把相应的概念从混沌中抽离出来。一位普通人不知道偏微分方程，不是因为他笨，是因为他的认知工具箱里根本没有"函数""极限""连续"这些前置概念，而这些概念本身，又需要更基础的概念来支撑。知识是一座塔，你不能跳过地基直接住进顶楼。

但语言并不是唯一的认知通道。

数学家经常说他们"看见"了证明，然后才用符号写下来。音乐家、画家、甚至程序员产品经理，很多时候是先有一种模糊的直觉、一个图像、一种"感觉对了"的东西，然后才去找语言或符号来表达。

所以认知的边界可能比语言的边界稍微大那么一点点——有些东西我们能隐约感知到，但说不出来。

不过问题在于，说不出来的东西很难传递、很难积累、很难迭代。

这就是语言真正的力量：它让知识/思想可以脱离个体存在，可以跨越时间和空间传播。一个人悟到的东西，如果不能语言化，就会随着这个人的死亡消失。但一旦语言化了，它就能被质疑、被修正、被发展。人类文明的加速度也是语言化能力的加速度。

所以我在前面提到的那个"不知道自己不知道"的困境，本质上可能是我们没有接入那个语言共同体。偏微分方程不是凭空存在的，它是几百年来无数数学家用符号语言一层层搭建起来的认知大厦。如果我们不学习那套语言，就进不了那栋楼，自然感知不到里面的风景。

这里还藏着一个更深的问题：我们应该怎么办？

是拼命学习更多的语言、更多的符号系统，试图把认知的网撒得更大更密？还是接受一个更谦逊的事实，即无论我们怎么努力，溢出的部分永远存在，认知的有限性本身就是人的处境？

也许两者都是。我们一边扩张，一边承认扩张的徒劳。就像西西弗斯推石头，明知道会滚下来，还是要推。

不是因为石头会留在山顶，而是因为推的过程本身就是意义。

持续不断记录，意义自然浮现。

写作是思考的延伸。当我们把脑海中模糊的想法转化为文字时，我们被迫去厘清逻辑、填补空白、面对矛盾。这个过程本身就是一种深度学习。

「我不知道我在想什么，直到我读到我写的东西。」—— Flannery O’Connor

例如，政策研究者就曾注意到，可得性启发式有助于解释为什么某些问题能引起公众的高度关注，而另一些问题却被忽略了。人们往往根据记忆中最易提取的问题来评估事情的重要性，而这在很大程度上取决于媒体的报道热度。媒体上常见的话题占据了我们的思维，其他问题则从我们的意识中溜走了。反过来，媒体追踪公众近期的关注热点，这些热点又成了报道的主题。

在《思考，快与慢》这本书中，丹尼尔·卡曼尼提出了一个认知陷阱：我们用「能不能轻易想起来」来判断重不重要，但这本身就是一个人类认知上的 bug：容易回忆 ≠ 真的重要，而媒体/算法恰好掌握了「什么容易被回忆」的开关。

例如最近男女矛盾议题愈演愈烈，我相信每一个冲浪比较多的男同胞都能不带重样的说出三个以上的"极端女权"案例，从"清华学姐/胖猫/武大 xx"到各种婚恋纠纷中的舆论偏向。这些案例在脑海中如此鲜活，以至于我们很容易形成一个印象：女性群体正在系统性地获得不公平优势，而男性正在成为受害者。

而我当然也相信每一个正常上网的女同胞也能轻易列举出同样多甚至更多的案例：职场/生活性骚扰、家暴致死、"完美受害者"的苛刻审视、彩礼争议中的污名化……这些案例同样鲜活，同样令人愤怒，同样支撑着一个镜像的结论：女性才是真正的弱势方，而男性掌握着话语权却在扮演受害者。

双方都觉得自己在"对抗主流叙事"，都觉得对方的声音铺天盖地而自己在夹缝中发声。我们各自的信息茧房精准投喂了各自最容易被回忆的素材，然后我们都用这些素材去推断整个世界的样貌。算法不关心真相，它只关心点击率；而愤怒，恰好是点击率最可靠的燃料。

于是我们陷入了一个诡异的循环：越愤怒，越点击；越点击，算法越推送同类内容；看得越多，可得性越强；可得性越强，越确信自己的判断正确；越确信，越愤怒。

当然这有些扯远了，我只是想说我们对世界的认知正在被一个闭环系统所塑造：媒体/算法决定什么被看见，被看见的东西变得容易回忆，容易回忆的东西被认为重要，被认为重要的东西又反过来引导媒体继续报道。

由此，整个舆论场就进入了一个议题上的正反馈循环：

媒体报道 → 公众记住 → 公众认为重要 → 媒体继续报道 → ...

一旦形成循环，议题就会自我强化；进不了循环的议题则彻底沉默。

但问题在于，这个循环的入口极窄。一个议题要进入公众视野，首先得被媒体选中；而媒体选题的逻辑，往往偏向于那些已经具备「可回忆性」基础的话题——要么足够戏剧化，要么与既有热点挂钩，要么能调动强烈情绪。那些缓慢发生的、复杂的、缺乏冲突感的问题，天然不具备这种优势。

于是我们看到一个吊诡的现象：真正影响深远的议题，往往是那些不够「抓眼球」的——地方债务危机、基层医疗资源的长期错配、乡村养老保障体系逐渐完善背景下城市老人的养老难问题……这些结构性的阵痛因为缺乏戏剧性/过于系统性沉重导致它们在认知层面输给了更具冲击力的个案新闻，尽管从后果来看，前者的重要性可能高出几个数量级。

如果「重要性」的判断本身就被污染了，那我们基于这种判断做出的所有决策——无论是个人的还是集体的——又有多可靠？

最近在用各种 AI 工具的时候，突然意识到一个问题：我们是在用 AI 来增强自己的思考，还是在用 AI 来替代自己的思考？

这两者的边界其实很模糊。当我让 AI 帮我整理思路的时候，我是在借助工具，还是在偷懒？

也许关键不在于用不用 AI，而在于用完之后，自己有没有真正理解和内化那些内容。

读书的时候发现一个有趣的现象：有些书读完之后会觉得"我早就知道这些"，但其实在读之前根本没有系统地想过这些问题。

这大概就是好书的作用——把你模糊的直觉变成清晰的认知。

冬至。

一年中最长的夜晚，但从明天开始，白天会一点点变长。

很多事情大概都是这样，在最黑暗的时候，转机已经悄悄开始了。