Return to Video

偏见如何形成,又该如何打破它

  • 0:01 - 0:02
    几年前,
  • 0:02 - 0:07
    我和年仅五岁的儿子一同搭乘飞机。
  • 0:08 - 0:13
    第一次与妈咪搭乘飞机
    让他感到非常兴奋。
  • 0:13 - 0:16
    他不断环视周围,四处张望,
  • 0:16 - 0:18
    目光不停地打量着别人。
  • 0:18 - 0:20
    然后他看到了某位男子,说:
  • 0:20 - 0:23
    “嘿!这个人看起来好像爹地!”
  • 0:24 - 0:26
    我就看向这位男子,
  • 0:26 - 0:30
    而他看起来完全不像我的丈夫,
  • 0:30 - 0:31
    一点也不像。
  • 0:31 - 0:34
    于是我也开始环顾机舱,
  • 0:34 - 0:40
    发现这位男子是飞机上
    唯一的黑人男性。
  • 0:41 - 0:42
    我当时心想,
  • 0:42 - 0:44
    “好吧。
  • 0:44 - 0:47
    我得和儿子好好谈谈,
  • 0:47 - 0:50
    让他知道不是所有的黑人
    都长得一样。”
  • 0:50 - 0:54
    我的儿子抬起头,对我说:
  • 0:56 - 0:59
    “我希望他不会劫持飞机。”
  • 0:59 - 1:02
    我说:“什么,你刚才说什么?”
  • 1:02 - 1:05
    儿子说:“我希望那人不要劫持飞机。”
  • 1:07 - 1:10
    我说:“为什么你会这样说?
  • 1:10 - 1:13
    你知道爹地是不会劫持飞机的。“
  • 1:13 - 1:15
    儿子说:“是啊,是啊,我知道。”
  • 1:16 - 1:18
    我说:“好,那为什么你会这样说?”
  • 1:20 - 1:23
    于是他用一种悲伤的神情看着我,
  • 1:24 - 1:25
    回答道,
  • 1:27 - 1:29
    “我不知道我为什么会这样说。
  • 1:31 - 1:33
    我不知道我为什么会有这种想法。”
  • 1:34 - 1:37
    我们生活在
    一个种族分明的社会当中,
  • 1:37 - 1:42
    就连一个五岁孩童都能告诉我们
    接下来可能会发生什么事情。
  • 1:44 - 1:46
    即便没有作恶者,
  • 1:46 - 1:49
    即便没有明确的仇恨,
  • 1:50 - 1:54
    黑人和罪案之间的连接
  • 1:54 - 1:58
    早已渗入我五岁儿子的思想,
  • 2:00 - 2:03
    也渗透进了所有孩子,
  • 2:04 - 2:06
    甚至是我们每一个人的脑海中。
  • 2:07 - 2:10
    我们在这个世界上
    所看到的种族差异
  • 2:10 - 2:12
    早已塑造了我们的思维方式,
  • 2:13 - 2:18
    那些叙述合理化了
    我们所看到的差异:
  • 2:20 - 2:22
    “那些人是罪犯。”
  • 2:22 - 2:24
    “那些人是施暴者。”
  • 2:24 - 2:27
    “要恐惧那些人。”
  • 2:28 - 2:31
    当我的研究团队把研究对象
    带到我们的实验室,
  • 2:31 - 2:33
    让他们观察不同人的照片时,
  • 2:33 - 2:40
    我们发现人们看到黑人的面孔时,
    会更快、更清楚地
  • 2:40 - 2:44
    辨认模糊的枪支影像。
  • 2:44 - 2:47
    偏见不仅能控制我们所看见的,
  • 2:47 - 2:49
    也会控制我们看待事情的角度。
  • 2:49 - 2:52
    我们发现让人们想象暴力犯罪时,
  • 2:52 - 2:56
    他们的视线会不自觉地从白人面孔
  • 2:56 - 2:59
    转向黑人面孔。
  • 2:59 - 3:03
    让警方想象俘获、射击
  • 3:03 - 3:04
    和逮捕的场景时,
  • 3:04 - 3:08
    他们的眼光也会落在黑人身上。
  • 3:08 - 3:13
    偏见足以影响
    司法体系的方方面面。
  • 3:13 - 3:16
    在一组符合死刑条件判决
    的大型数据库之中,
  • 3:16 - 3:19
    我们发现皮肤较黑的被告
  • 3:19 - 3:22
    被判死刑的几率
    要高出两倍以上——
  • 3:23 - 3:26
    尤其当被害者是白人的时候。
  • 3:26 - 3:27
    这个差异非常显著,
  • 3:27 - 3:31
    尽管我们确保犯罪的严重程度
  • 3:31 - 3:33
    和被告的吸引力是一样的。
  • 3:33 - 3:36
    无论我们如何控制变量,
  • 3:36 - 3:39
    我们都发现黑人受到的惩罚
  • 3:39 - 3:43
    与他们的肤色黑度成比例:
  • 3:43 - 3:45
    他们的肤色越黑,
  • 3:45 - 3:47
    就越有可能被判死刑。
  • 3:47 - 3:51
    偏见也能影响老师
    惩戒学生的方式。
  • 3:52 - 3:54
    我和同事经过研究发现,
  • 3:54 - 3:56
    老师给黑人学生的惩罚
  • 3:56 - 4:01
    往往都比白人学生更加严厉,
  • 4:01 - 4:04
    即使他们犯的是相同的错误。
  • 4:04 - 4:06
    在近期的一项研究中,我们发现
  • 4:06 - 4:09
    老师会把黑人学生视为一个群体,
  • 4:09 - 4:12
    但把白人学生视作个体来对待。
  • 4:12 - 4:16
    譬如,如果一个黑人学生调皮捣蛋,
  • 4:16 - 4:21
    几天后,又有一个黑人学生
    做出调皮捣蛋的行为,
  • 4:21 - 4:24
    老师对待第二个黑人学生的态度
  • 4:24 - 4:26
    就好像他犯了两次错。
  • 4:27 - 4:30
    这就像一个孩子的罪过
  • 4:30 - 4:32
    被叠加在了另一个孩子的身上。
  • 4:32 - 4:35
    为了更好地理解这个世界,
    我们会对周遭的一切分门别类,
  • 4:35 - 4:40
    以控制和协调
  • 4:40 - 4:44
    我们所接收的
    外部事物的刺激。
  • 4:44 - 4:48
    分类及其所产生的偏见
  • 4:48 - 4:53
    让我们的大脑能够更快、
    更有效地做出判断,
  • 4:53 - 4:57
    我们本能地依赖似乎带有
  • 4:57 - 4:58
    预测能力的模式。
  • 4:58 - 5:04
    这套分类思考模式
    让我们能迅速地做决策,
  • 5:04 - 5:07
    但同时也在强化我们的偏见。
  • 5:07 - 5:10
    所以,这套看似在帮助我们
    理解世界的模式,
  • 5:11 - 5:13
    也能够蒙蔽我们。
  • 5:14 - 5:18
    它们让我们的选择毫不费力,
  • 5:18 - 5:19
    没有摩擦。
  • 5:19 - 5:21
    然而也带来了沉重的代价。
  • 5:22 - 5:24
    那么我们能够做什么?
  • 5:25 - 5:27
    我们都容易受到偏见的影响,
  • 5:27 - 5:30
    但我们不见得时刻
    都要被偏见左右。
  • 5:30 - 5:33
    有些特定情况会导致偏见,
  • 5:33 - 5:36
    而在其他情况下,
    偏见则会受到抑制。
  • 5:36 - 5:38
    让我举个例子。
  • 5:39 - 5:43
    相信大家都熟悉
    Nextdoor 这家科技公司,
  • 5:44 - 5:51
    他们的主要目的是打造一个
    更稳固、健康、安全的社区。
  • 5:51 - 5:54
    因此,他们提供了凝聚社区
  • 5:54 - 5:58
    和分享信息的线上空间。
  • 5:58 - 6:01
    然而,Nextdoor 很快就发现
  • 6:01 - 6:03
    平台存在种族定性的问题。
  • 6:04 - 6:06
    一个典型的情况就是,
  • 6:06 - 6:08
    当居民望向窗外,
  • 6:08 - 6:12
    看到黑人出现在白人的住宅区时,
  • 6:12 - 6:17
    他们就快速评判出
    这个黑人不怀好意,
  • 6:17 - 6:21
    即使没有任何犯罪
    和不法行为的证据。
  • 6:21 - 6:24
    很多时候,我们的线上行为
  • 6:24 - 6:27
    就是真实世界行为的反映。
  • 6:27 - 6:31
    但我们并不想去创造一个放大偏见、
  • 6:31 - 6:35
    加深种族差异的简单系统,
  • 6:36 - 6:38
    而是要去消除它们。
  • 6:39 - 6:42
    于是 Nextdoor 的联合创办人
    向我及他人救助,
  • 6:42 - 6:44
    寻找解决问题的方法。
  • 6:44 - 6:48
    他们知道,若想在平台上
    制止种族定性,
  • 6:48 - 6:50
    他们就得主动干预,
  • 6:50 - 6:53
    也就是,他们得让居民们的
    偏见情绪缓和下来。
  • 6:53 - 6:55
    于是 Nextdoor 最终做出决定,
  • 6:55 - 6:58
    反对冲动,
  • 6:58 - 7:00
    并且决定进行干预。
  • 7:00 - 7:04
    他们为平台添加了
    一个简单的清单,
  • 7:04 - 7:06
    其中包含有三个选项。
  • 7:06 - 7:09
    首先,他们请用户稍加思索:
  • 7:09 - 7:14
    “这个人做了什么可疑的行为?”
  • 7:15 - 7:19
    “黑人”这个分类并不是
    怀疑的基础。
  • 7:19 - 7:25
    其次,他们要求用户描述
    这个人的外在特征,
  • 7:25 - 7:27
    而不是简单的种族和性别。
  • 7:28 - 7:31
    第三,他们发现很多人
  • 7:31 - 7:34
    似乎不了解种族定性是什么,
  • 7:34 - 7:36
    也不知道自己正参与其中。
  • 7:36 - 7:40
    所以, Nextdoor 向他们解释了该定义,
  • 7:40 - 7:43
    并告诉他们这是严格禁止的。
  • 7:43 - 7:46
    你们很多人在机场和地铁站
  • 7:46 - 7:49
    都看过类似标语:“如果你看到了
    什么(可疑的情况),就说出来!”
  • 7:50 - 7:53
    Nextdoor 把这个标语改成了,
  • 7:54 - 7:56
    “如果你看见可疑行为,
  • 7:56 - 7:58
    就明确地说出来。”
  • 7:59 - 8:04
    该策略的确让用户们的
    偏见情绪缓和下来,
  • 8:04 - 8:10
    Nextdoor 也成功地
    让种族定性问题减少了 75%。
  • 8:10 - 8:13
    很多人常对我说,
  • 8:13 - 8:17
    “你不可能在每种情况下都进行干预,
  • 8:17 - 8:22
    尤其是那些要在瞬息之间
    做出决定的人。“
  • 8:23 - 8:26
    但结果表明,
    我们能够进行干预的场景
  • 8:26 - 8:28
    比我们想象的多得多。
  • 8:28 - 8:30
    在和加州的奥克兰警方
  • 8:30 - 8:31
    合作之后,
  • 8:32 - 8:35
    我和几位同事发现,
    我们能协助警方
  • 8:35 - 8:38
    减少对没犯下任何严重罪行的人
  • 8:38 - 8:41
    进行拦检的次数。
  • 8:41 - 8:44
    我们的做法是推动警员
  • 8:44 - 8:49
    在执行拦检任务之前
    都要先问自己一个问题:
  • 8:49 - 8:52
    “这次的拦检任务是
    治安情报主导的吗,
  • 8:52 - 8:54
    是或否?”
  • 8:55 - 8:57
    换句话说,
  • 8:58 - 9:02
    我早先的情报是否能够将这个人
  • 9:02 - 9:04
    跟特定罪行联系在一起?
  • 9:05 - 9:07
    把这个问题纳入到
  • 9:07 - 9:09
    警员执行拦检任务时
    填写的表格里,
  • 9:09 - 9:11
    会让警员暂停行动,
  • 9:11 - 9:15
    并及时思考,“我为什么会想要
    把这个人拦下来?“
  • 9:17 - 9:22
    2017 年,在我们把这个问题
    纳入表格之前,
  • 9:24 - 9:28
    全市的警员已经执行了
    大约 32000 次的拦检。
  • 9:28 - 9:32
    第二年,加上了这个问题后,
  • 9:32 - 9:34
    拦检的次数减少至 19000 次。
  • 9:34 - 9:39
    光是对非裔美国人的拦检
    就减少了 43%。
  • 9:40 - 9:44
    并且减少对黑人拦检的次数
    并没有让城市变得危险。
  • 9:44 - 9:47
    事实上,犯罪率持续下降,
  • 9:47 - 9:50
    并让城市变得更加安全。
  • 9:50 - 9:56
    所以一个解决方案就是
    减少不必要的拦检次数。
  • 9:56 - 10:00
    另外一个方涉及提升警员
  • 10:00 - 10:03
    执行拦检任务的质量。
  • 10:03 - 10:05
    此时科技就派上用场了。
  • 10:05 - 10:08
    我们大家都知道
    乔治·弗洛伊德的死亡,
  • 10:08 - 10:15
    因为当时试图帮助他的人
    用手机摄影机拍下了
  • 10:15 - 10:19
    这段他与警方骇人的遭遇。
  • 10:19 - 10:23
    但是还有很多科技手段
    从未被我们善用。
  • 10:24 - 10:26
    全国各地的警方现在
  • 10:26 - 10:30
    都被要求戴上体佩摄影头。
  • 10:30 - 10:35
    这样我们不仅可以记录
    那些骇人的遭遇,
  • 10:36 - 10:38
    还可以记录他们的日常互动。
  • 10:38 - 10:41
    通过和斯坦福大学的
    跨学科团队合作,
  • 10:41 - 10:44
    我们开始使用机器学习技术
  • 10:44 - 10:47
    去分析大量的情景。
  • 10:48 - 10:52
    这是为了更好地了解
    例行交通拦检时会发生什么事情。
  • 10:52 - 10:54
    我们发现,
  • 10:54 - 10:58
    即使警员的行为非常专业,
  • 10:59 - 11:03
    他们对黑人司机的说话方式
    却远不如对白人司机礼貌。
  • 11:04 - 11:08
    事实上,单单从警员的用词,
  • 11:08 - 11:13
    我们就能预测他们是在与黑人司机
    还是白人司机对话。
  • 11:13 - 11:19
    问题就在于,这些摄影机
    所拍摄的大部分画面
  • 11:19 - 11:21
    一直没有被警方用来
  • 11:21 - 11:23
    了解大街上的情况
  • 11:23 - 11:26
    或者训练警员。
  • 11:27 - 11:28
    这让人难以接受。
  • 11:29 - 11:34
    例行的拦检任务怎么会
    变成一次致命的碰面?
  • 11:34 - 11:36
    为什么会发生乔治·弗洛伊德事件?
  • 11:38 - 11:40
    又为什么会发生其他类似的案例?
  • 11:40 - 11:43
    当我的长子 16 岁时,
  • 11:43 - 11:46
    他意识到白人看着他时,
  • 11:46 - 11:49
    眼神会流露出恐惧。
  • 11:49 - 11:52
    他说,最糟糕的是在电梯里。
  • 11:52 - 11:55
    当电梯门关上,
  • 11:55 - 11:59
    大家都和他们认为高度危险的人
  • 11:59 - 12:03
    被困在同一个狭小的空间。
  • 12:03 - 12:06
    我的儿子察觉到了他们的不适,
  • 12:06 - 12:09
    他便朝着他们微笑,
    让他们感到自在,
  • 12:09 - 12:11
    缓和他们恐惧。
  • 12:11 - 12:13
    当他开口说话时,
  • 12:13 - 12:15
    他们的身体就开始放松了,
  • 12:15 - 12:17
    呼吸也开始顺畅了。
  • 12:17 - 12:20
    他们喜欢他高低起伏的声音,
  • 12:20 - 12:22
    他的发音,他的用词。
  • 12:23 - 12:25
    他听起来就是他们的一份子。
  • 12:25 - 12:30
    我一直以来都认为我的儿子
    和他爸爸一样天生性格外向。
  • 12:30 - 12:33
    但那一刻,在那个谈话中,我意识到,
  • 12:34 - 12:38
    他的微笑并不表示他想与
  • 12:38 - 12:41
    那群陌生人社交。
  • 12:42 - 12:46
    这是他用来保护自己的护身符,
  • 12:46 - 12:52
    是他乘搭了数千万次电梯后
    磨练出来的生存技能。
  • 12:52 - 12:58
    他在学着缓和因他的肤色
    给身边人带来的紧张感,
  • 12:59 - 13:02
    消除他的肤色
    为自己带来的潜在危险。
  • 13:03 - 13:06
    我们知道我们的大脑
    带有与生俱来的偏见,
  • 13:06 - 13:10
    而打破偏见的唯一方式
    就是停下来,
  • 13:10 - 13:13
    反思自身提出的假设
    是否有理有据。
  • 13:13 - 13:15
    因此我们需要反问自己:
  • 13:15 - 13:20
    我们是带着什么假设踏进电梯,
  • 13:22 - 13:23
    又或者是搭乘飞机的?
  • 13:24 - 13:28
    我们该如何察觉到自己
    潜意识中的偏见?
  • 13:28 - 13:31
    那些假设能保障谁的安全,
  • 13:33 - 13:35
    又将谁置于危险之中?
  • 13:36 - 13:38
    若我们不去反思这些问题,
  • 13:39 - 13:44
    不坚持让我们的学校、法庭、警局,
  • 13:44 - 13:46
    以及其他机构去反思这些问题,
  • 13:48 - 13:52
    那么我们就会让偏见继续
  • 13:52 - 13:53
    蒙蔽我们。
  • 13:53 - 13:55
    如此下去,
  • 13:56 - 13:59
    没有谁能够真正安全。
  • 14:02 - 14:03
    谢谢。
Title:
偏见如何形成,又该如何打破它
Speaker:
詹尼弗·埃伯哈特
Description:

我们的大脑通过分类来理解世界、识别模式和做出决定。在拥有分类能力的同时,大脑也在我们的潜意识里形成了不易察觉的偏见。在这场演讲中,心理学家詹尼弗·埃伯哈特(Jennifer L. Eberhardt)将引领我们探讨潜意识如何针对各个社会阶层的黑人形成了偏见——无论是在教育、社交媒体、警务还是司法领域——并讨论如何通过制造摩擦来积极地解决这个令人困扰的问题。

more » « less
Video Language:
English
Team:
TED
Project:
TEDTalks
Duration:
14:17

Chinese, Simplified subtitles

Revisions