1959年，英国物理学家、小说家C.P. Snow在剑桥大学进行了一场颇具争议的讲座。他认为在后冷战时期，科学界和文学界是完全对立的。他认为这种对立是二战之后才出现的，任何一方都希望完全胜过对方：科学家绝不会引用莎士比亚的一个字；文学家的写作也绝不会受到热力学第二定律的影响。
在大学里，分歧的程度远超以往。与此同时，文艺界、科学界还要面对社会的第三类参与者：大众。他们越来越多地参与到社会事务中，对知识分子愈发不信任。
当时，社会经济差距日益扩大，科技创新在人们日常生活中愈发重要。这些正是引发分歧的主要原因。
我是一名计算机科学家，主要研究数字文化。我希望能在二者之间架起桥梁。我时常会思考这样一个问题：大学应该怎么做，才能让科学家、技术专家、工程师更多地参与到社会事务中，而非仅仅一味追求经济发展？
我认为，我们的教育体系应该给学生更多的机会，了解科技伦理、科技责任方面的议题。人文艺术类课程的目的并不仅仅是“拓展视野”；这类课程十分重要，启发学生对道德、价值、伦理、责任等话题进行思考。
认识挑战
最近，我参与到了多伦多大学的一场讨论之中：“STEAM”科目中的“A”到底代表什么？
传统的“STEM”科目（即科学、技术、工程、数学）并不包含“A”（即文学艺术）。在这里，我认为“文学艺术”一词有更广泛的内涵，应当包含人文学科在内。在多伦多大学，我向到场者提出了这样一个问题：我们需要解决的是什么问题？
Image：美联社/ Matthias Schrader
上世纪60年代，艾伦·金斯堡认为主流文化压抑了文艺创作，他为此发出了哀悼的声音。放在今天，他的《嚎叫》可能会是这样的：
我看见这一代最杰出的头脑毁于疯狂；
他们穷尽脑汁优化高频交易算法，只为夺得几毫秒的时间优势；
他们不计一切代价设计出导航算法，只为了吃上无人驾驶汽车送来的墨西哥卷饼。
然而，这些就是我们这个社会所面临的最大的问题吗？
科学、工程系的毕业生对创业公司或是高薪的金融工作趋之若鹜。他们掌握了算法、数据分析的相关知识，他们的科学思维足以让他们在私人领域找到一份待遇优厚的工作。但问题在于，尽管他们能够影响很多人，但却无法使他们与自己一同进步。很多毕业生设计的软件拥有数百万的用户，但却无法解决这数百万人毕生都面临的、更大的问题。
技术背后的道德考量
在科技界，有很多问题值得探讨，比如偏见、权力、控制。不妨来看一看近几年的一些热点话题。
应用软件中的算法对我们的影响越来越大，甚至改变了我们的生活，涉及领域也十分广泛，甚至包括审判罪犯、解决就业问题。这些软件的运行过程不受监控，处于“黑盒”之中，有可能受到种族偏见的影响，服从于特定群体的利益，我们也无从得知这些系统是否受知识产权法的管控。更有甚者，深度学习系统的开发者自己都无法对系统进行解码。
在生物科技领域，关于是否应当使用CRISPR技术进行基因序列重组，一直极富争议。它所涉及的并不是患者个人，而是人类的未来。基因驱动也是讨论的热点，人们可以通过编辑基因序列加速生物进化，速度远超自然进化。
此外，各国科学界都尝试通过地理工程技术解决气候变化问题，他们想对地球最基本的系统做出大规模改变。
这些问题尽管或多或少会涉及到具体的技术，但从本质上来说，它们其实并不是技术问题——它们是伦理问题。我们需要社会学方面的专家，与科学家们共商伦理、社会问题，共同决定哪些发明是人类真正需要的。
目前，风险投资大多对准了云计算，就好像前美国国防高级研究计划局的曼哈顿计划同时进行一样。在几十年的基础研究之后，科技已经能够改变我们的生活；现代社会先进的技术和生产线使得新发明传播的速度比以往任何时候都要快。
在过去，原子弹的制造促成了原子能科学家联合会的建立。而如今，对于我们面临的新的伦理问题，也只有新技术的创造者能够给出回答。我们需要确保在相关领域工作的STEM学科的毕业生能够思考这些严峻的问题：新的发明创造怎样才能被最好地运用？
设身处地进行实验
我希望大学STEM专业的课程表能够有所拓展，加入新的课程，启发学生思考我们是否应该开发特定的技术，并在整个教学过程中加入伦理考量——毕竟社会所面临的危机是重中之重。
我并不是说所有的政策制定者都应当由科学家来担当，但至少科学家应当在制定政策的过程中起到一定作用，充分发挥他们的社会影响力。科学家们应当谨慎思考、讨论新的科学技术对人类世界的影响。
行动也很重要。就连一向行事谨慎的政府，也开始了“边学边做”的模式。例如，芬兰政府建立了相关部门，在政策制定的过程中加入了思维设计实验。
Image：美联社/Rajanish Kakabe
然而，即使是思维设计，也需要站在另一个角度来进行。解决方案设计者们应当站在技术使用者的角度来考虑问题，并和客户、消费者、公民一起设计最好的解决方案。
艺术课程传递伦理理念
那么，除了人文艺术课程，大学还应当以何种方式教授移情、伦理、公民等相关理念呢？
我认为，对于某些涉及到公民、责任的问题，所有STEM学科的毕业生都应当有所了解——正如在这个数字年代，很多非STEM学科的学生也掌握了一定的数理、数据、科学方法。
我认为，课程内容和课程的整体设计都很重要。科罗拉多大学的Caesy Fiesler设计的的计算机科学伦理相关课程就是一个很好的例子。
医学研究的危机，如梅毒的研究，使得医学伦理和生物伦理有了飞跃性的发展，诞生了“知情同意”等概念。医学专家如今也参与到了很多复杂的问题当中。
科技伦理问题并不是什么剂量或是疗法的问题。这些问题更加抽象，关涉权利、价值、意义，这些都是人文学科的核心。STEM学科也应当和人文学科一样，研究这些重要的问题。
作者：Richard Lachman，瑞尔森大学副教授及Zone Learning中心主任。
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翻译：世界经济论坛博客翻译小组·彭永康
责编：张智
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