【2022-02-20】 @yiqin_fu Kathryn Paige Harden 的书《The Genetic Lottery》总结了过去几十年关于基因和人类各种特征相关性的研究。不管是比较同异卵双胞胎、兄弟姐妹、所有人，最后算出来的这个遗传系数都比我想象中高很多（基因差异能解释形状差异的百分之几）。作者的其他几个结论是：1）系数解读要小心，因为也有社会因素。这个系数也会随着社会变化而变化；2）因果机制我们不知道；3）承认基因差别之后我们可以设计机制帮助大家（例如给近视的人戴眼镜）。 不过更大的问题仍然存在——绝大多数先天差异无法通过“戴个眼镜”这样的方案完全去掉；不同时代、不同社会奖励的技能在道德上是完全随机的。 我还特别想请教做道德哲学的朋友，有人在根据实证的这些研究重新思考 Rawls/Nozick/Friedman 的理论吗？任何一派都需要面对“遗传系数这么高”这件事？ 其他我印象深刻的结论是：4）遗传系数在一个人二十多岁的时候最高，因为基因和努力相互作用；5）很多非认知能力甚至比认知能力的系数还要高，例如受到挫折后坚持的意愿、对新鲜事物的好奇心（当然，这些概念都是实验室做游戏测量的，你可以说实验室的游戏和现实生活不一样）。 @whigzhou: 如果你没被PC滤网局限住信息视野的话，这些事情早该知道了，这本书并没什么新东西，只不过因为配上了左派政策主张，才通过了PC滤网，另外，道德哲学家也不需要通过修正罗尔斯才找到立足点，他们是在二战后的修正中丧生了立足点，斯宾塞及其维多利亚同道和进化事实共存的很好 @whigzhou: 与个体成就密切相关的那些特性，大多有着50-70%的遗传率，这一事实圈内早就人所共知了，圈外很多人不知道，对此很惊讶，甚至表现的难以置信，说明PC滤网确实很强大， 不过我发现更有意思的是，不少人听到50-70%这个数字后，庆幸自己至少还有机会改变剩下的那30-50%，其实这也是个大大的误解，而且这个误解更难消除，因为其背后的原理解释/理解起来更困难， 简单说，剩下的那30-50%，其实大部分来自三种随机因素： 1）测量误差：比如同一个被测对象，不同的测试者去测，测得的数字不同，其中定有误差，这种误差在心理学测量中比其他（比如生理）领域更严重， 2）指标设计偏差，也就是一个度量指标的设计，使得它无法完全准确的反映出它本来想要测量的那个东西，任何指标都存在这种问题，心理学指标当然更严重， 3）运气成分：所谓运气就是你无法干预控制的东西，换句话说，你啥也做不了， 这样你就理解了，为何 Robert Plomin 他们发现，所有他们考察过的个体成长中的共享环境条件（比如是否共享家庭，是否共享父母，是否共享学校，是否共享某种教育模式，是否共享某种财富水平……），都对解释个性差异的毫无贡献，就是说，是否纳入这些因素，丝毫不能改变个性差异中的未解释部分的比例， 通俗的说就是，试图通过改变这些因素来改进孩子的个性/智力发育，是徒劳的，（当然，这绝不是说做这些事情毫无意义，它们可能有其他效果，比如让孩子过的更开心，更有见识，更有教养，更有品味……这些都可以很有意义，但改变不了他们的个性和智力）， 当然，也别太绝望，并不是说个性/智力发育问题上你什么也不能做，那些测量的一个缺陷就是他们的采样对象基本上都是美国的普通正常家庭，所以自动排除了一些极端条件，而某些极端条件确实是会造成显著影响的， 比如某种水平以上的铅污染和营养不良显然会影响智力发育，幼儿期的严重虐待或许也会影响某些个性成分，营养不良和缺钙当然会影响身高…… 所以，父母们在孩子的生理/个性/智力发育上至少有一件事情可以做：帮他们避免那些恶性极端条件， @揶哼:如果平均值以下的环境有影响，那么远高于平均值的环境（比如前0.1%的家庭）是否也有提升呢？ @whigzhou: 1）恶性极端条件可远远不只是*均值以下*，2）正向极端条件没啥用，就好比你成吨成吨的喝奶补钙，也养不出姚明来 @windflower188026:那么智商中值回归咋解释 @whigzhou: 均值回归是运气因素的一种特定表现，可以这么理解：对均值的偏离不仅是某些贡献因子的独立作用，也是其特定组合的效果，而幸运组合可能会在有性繁殖过程中被打破，而人类是有性繁殖生物 @whigzhou: 今天闲着，不妨再展开一下均值回归这个问题， 假设智力有五个贡献因子，A-E，贡献率（r）分别为：A=3, B=1.2, C=5, D=0.5, E=1，意思是，其他条件相同时，拥有其中某个将提高智力 r 个基点（这里姑且不用管基点到底是啥意思）， 再假设这些因子都是可加的（additive），意思是每多一个就更好一点，但它们又不是线性可加的（linear additive），意思是，比如，单有A高3个基点，单有B高1.2个基点，但同时有(A+B)并不是高(3+1.2=4.2)个基点，而是比4.2更高或更低，如果更高，就说明A和B具有组合红利， 大大偏离均值的个体，往往具有特别幸运的组合（也就是其拥有的各贡献因子的总贡献中包含了更多组合红利），偏离越远，其组合的幸运度越高，因而在有性繁殖中因特定组合被打破而丧失的组合红利也越多，因而向均值回归的幅度也越大， 在现有方法中，对遗传率的计算是基于遗传关系和个体表现型之间的统计相关性，而不是基于对各贡献因子之微观机制的直接理解的，这就意味着，在统计上，组合红利无法从运气成分中被分离出来， 比如某甲的父亲拥有上述五个因子中的（A，C，E），母亲拥有（A，B，D），重组之后，甲拥有（A，C，D），而（A，C，E）恰好是个特别幸运的组合，可是在繁殖过程中被打破了，于是，即便智力由基因型完全决定，甲的智力值也无法由其父母的智力值充分解释（因为要充分解释需要了解各贡献因子的微观作用机制），而无法解释的那部分看起来好像就只是运气而已， @whigzhou: 补充一句：如果各贡献因子都是线性可加的，那么单一子女的智力也无法由父母智力充分解释，但假如这对夫妻生的足够多，那么子女的平均智力可以由他们两人的智力充分解释，但如果贡献因子不是线性可加的，那么哪怕生再多，子女平均智力也无法由父母智力充分解释