上一问的结尾说，一个从来不必自己跨过那道沟的人，凭什么在需要判断的时候知道该怎么判断。这一问接着问：判断这种东西，是怎么来的。它不是知识，知识多的人常常判断差；它不是聪明，聪明人常常判断错；它也不是规则，规则用完的地方才是需要判断的地方。

好的判断从哪里来？

一没有尺子的时候

有尺子的时候不需要判断。一根木头够不够长，量一下就知道。判断出现在没有尺子的地方：这个人可不可信，这件事该不该做，这个时机对不对，这个方案行不行。没有尺子，也没有人能给你一把，你要自己看。

有的人看得准，有的人看不准，而且看得准的人常常说不出自己是怎么看的。这就是这一问的起点：判断力是真实存在的，它有高低，它决定了一个人在关键时刻的作为，可它既不能被写下来，也不能被直接传授。它从哪里来？

二亚里士多德：看过很多次

亚里士多德把理智的德性分成几种，其中实践智慧最特别：它不是科学，因为科学处理的是不变的普遍；不是技艺，因为技艺有一个外在的产品；它是关于“在这个情境里，对这个人，此刻该做什么”的正确把握。

它不能被教，只能被养成，因为它需要对具体事物的熟悉，而熟悉来自经验，经验需要时间。所以年轻人可以在几何上很出色，却不能是审慎的人。判断在他这里是一种看见，看见普遍的规则在这一个例子里应当怎样落地，而这种看见是练出来的眼睛。看过很多次，眼睛才会变。

三康德：规则用完了之后

康德指出了一个逻辑上的困境：规则告诉你在某种情况下该怎么做，可判断“眼前这个是不是那种情况”，本身不能再靠规则，否则就需要另一条规则来判断那条规则适不适用，无穷倒退。所以判断力是一种特殊的能力，它决定一个具体的东西是否落在一个一般概念之下。

缺乏它的人，他称之为愚蠢，无药可医：一个医生、法官、政治家可以把所有规则背得滚瓜烂熟，却在个案面前不知所措。判断力不能教，只能通过例子练习，例子是判断力的学步车。这个论证解释了为什么第一节里没有人能给你一把尺子：尺子本身就需要判断来用。

四阿伦特：在心里容纳很多人

阿伦特从艾希曼身上看到了判断力缺席的后果：一个不能从别人的角度思考的人，没有能力判断，只能执行。她把康德的审美判断挪到了政治里：判断不是把普遍原则应用到个案，而是在没有现成原则的时候，通过扩展的心智，在想象中走访所有相关者的位置，从他们的视角看这件事，然后形成一个可以向别人诉求同意的意见。

判断是复数的：它预设了其他人在场，预设了一个共同的世界。好的判断从哪里来？从能够在心里容纳很多人的地方。这给亚里士多德的“看过很多次”加了一个维度：不只是看过很多事，还要能从很多人的位置看。

五波兰尼：知道的比能说的多

波兰尼是化学家出身，他从科学实践本身观察到：一个科学家判断一个问题值不值得研究、一个结果可不可信、一个反常是噪音还是发现，靠的是无法完全表述的直觉，而这种直觉是在多年的浸泡里长出来的。

他称之为默会知识：我们能认出一张脸，却说不出怎么认的；能骑自行车，却说不出平衡的原理。判断的大部分是默会的，所以它只能通过学徒制传递，跟着一个已经有判断的人一起做，直到自己有。规则是默会知识的残余，不是它的源头。这解释了为什么判断力不能写成书：能写下来的那部分，恰恰是最不需要判断的部分。

六德雷福斯：老水手看天

德雷福斯兄弟描述了从新手到专家的五个阶段。新手依赖不考虑情境的规则；高级新手开始注意情境；胜任者学会选择和计划；精通者开始直接看出情境的整体意义，但仍要考虑怎么做；专家则连这一步也不需要，他直接做，像下棋大师一眼看出好棋，像老水手看一眼天就知道要变。

判断在最高阶段不是推理，是识别，是由成千上万个经历过的情境沉淀出来的敏感。他们由此论证，靠规则和符号运作的机器不可能达到专家的判断。这个论证在旧的 AI 上成立了，在新的 AI 上却遇到了对手：一种也靠成千上万个情境沉淀出来的东西。

七卡尼曼：没有反馈就没有判断

卡尼曼花了半生研究判断的错误：锚定、可得性、代表性，专家常常和普通人一样掉进去。但他与研究专家直觉的克莱因合写了一篇文章，试图说清楚什么时候直觉可信：消防队长、棋手、麻醉师的直觉可信，因为他们工作的环境有稳定的规律，并且每一次判断很快就能知道对错；股票分析师、政治评论员的直觉不可信，因为环境接近随机，反馈又慢又模糊。

判断的质量不取决于经验的长短，而取决于经验是不是在一个能教会你的环境里积累的。没有反馈，就没有判断，只有习惯。这给亚里士多德补了一个条件：看过很多次还不够，每一次得知道自己看对了没有。

八克莱因：第一眼是对的

克莱因跟着消防队长、急救护士、坦克排长做研究，发现他们几乎从不像决策理论说的那样列出选项再比较。他们看一眼情境，识别出它像什么，脑中浮现一个方案，快速在想象里跑一遍，行就做，不行再换下一个。

第一眼常常是对的，因为第一眼是几千次经历压缩出来的。判断在他这里是一种模式识别加心理模拟的能力，它需要大量的真实情境和真实后果来喂养。他和卡尼曼的分歧在于对直觉的信任，共识在于直觉从哪里来：从有反馈的经验。

九会错，但知道错在哪

把前面的回答放在一起，会得到一个大致一致的图景。判断力不是知识，是一种看见的能力；它不能被教，只能通过例子和经验养成；养成的条件是在真实情境里反复做出判断，并且得到反馈；它的大部分是默会的，只能在跟着有判断的人一起做的过程中传递；而它最成熟的形态，是一眼看出，不再推理。

这个图景有一个关键的环节：错。判断力是在犯错、知道自己错了、知道错在哪里的循环里长出来的。一个从来不犯错的人没有判断力，一个犯了错但从来不知道的人也没有。判断力是错误的沉淀物。

十克里斯汀：借来的判断

克里斯汀记录了机器学习从模仿人类判断到替代人类判断的过程：系统从人的历史决定里学习，量刑、招聘、诊断、推荐，然后给出比大多数人更稳定的判断。

他指出两个问题：第一，系统学到的是我们实际做过的判断，包括所有的偏见，而不是我们反思之后认可的判断；第二，当每个人都可以随时借到一个好判断，人就不再需要自己做，而判断力，按前面所有人的说法，是做出来的。

十一判断力还会长出来吗

AI 在这一问上做了两件事。第一件是德雷福斯没有预料到的：它用成千上万个情境训练出了一种也能一眼看出的东西，在很多领域，它的第一眼比大多数专家的第一眼准。第二件更深：它让判断变得可以随时借用。你不用自己看，问它就行。

问题出在第九节那个环节上。判断力是错误的沉淀物，是在“自己判断、自己错、自己知道错在哪”的循环里长出来的。当每一次判断都可以借，这个循环就不再运行：你没有判断，所以没有错，所以没有沉淀。卡尼曼说没有反馈就没有判断，可现在连需要反馈的那个动作都没有了。波兰尼说默会知识在学徒制里传递，可如果师傅也在借，徒弟跟谁学？阿伦特说判断需要在心里容纳很多人，可一个系统容纳了所有人的历史判断，它替你容纳了，你就不必容纳。

这不是说借来的判断是坏的。它可能比你自己的好，常常确实更好。问题是，一个社会如果没有人自己下判断，它就没有人能看出系统在哪里错了，而系统学的是我们的过去，我们的过去并不总是对的。校正它需要的，正是它让我们不再练习的那种能力。

十二所以，好的判断从哪里来？

亚里士多德说，从看过很多次。康德说，从例子的练习，因为规则用完的地方只能靠它。阿伦特说，从在心里走访很多人。波兰尼说，从跟着有判断的人一起做。德雷福斯说，从成千上万个沉淀成第一眼的情境。卡尼曼说，从有反馈的环境。克莱因说，从识别和模拟的反复。克里斯汀说，它正在被借走。

它们说的是同一件事：判断是做出来的，在有真实后果的地方，一次一次，错了知道错在哪。AI 提供了世界上最好的判断，同时拿走了做出判断的必要。这一问的答案没有变，变的是还有没有人在那条路上。而判断里最不讲道理、最像天生的那一种，品味，是不是也是练出来的，是下一问。