正文
受访者：
一些《探索之道》的读者告诉我，这本给本科生的书，是为了启发他们提出好的社会学问题的入门作品；但实际上，由于本科生的阅读量不大，反而会比较难以理解本书中的很多内容。用您自己在《专业知识的未来》
（中译载《清华社会学评论》第十二辑）
中的话来说，他们的头脑中欠缺那些“小钩子”，让他们可以把新读到的内容和先前的知识联系起来。您如何建议他们使用这本书？
安德鲁·阿伯特：
面对学生阅读能力持续衰退的现状，我们似乎还未找到明确的解决方案。但这种衰退的存在已是不争的事实。要扭转这一趋势，就必须设法让学生摆脱对社交媒体的依赖。然而，就普通学生群体而言，这个目标恐怕难以实现。因此，
我们面临的关键问题在于：如何培养一个规模较小的知识分子群体，使他们精通“图书-阅读者技术”
（book-reader technology）
，并建立起有效阅读所需的广博知识储备。
*采访者注：book-reader technology是阿伯特理论化
（图书馆研究）
作为一种研究方法时提出的说法。在标准社会科学研究中，数据被研究者引出
（elicit，可以是主动的如问卷和访谈，也可以是被动的如人口普查）
，然后通过一套概念和测量标准被转化为分析对象。在图书馆研究中，数据来自先前别人所做的研究，通过“阅读和浏览”这两种关联性算法
（association algorithms）
被研究者从文中提取。在这个过程中，结合读者自身的知识，生成输出，即某种理解。读者们可以把这个与“网站-浏览者”技术做一个对比。在浏览网站的时候，我们碰到的超链接是预先嵌入在页面里面的，所以所有的读者都会被引导到同样的特定页面。但是在图书阅读时，超链接是在阅读过程中动态生成的，取决于读者的知识和文本的潜在含义相结合的程度。很显然，这依赖于读者已有知识的丰富程度。相关见解系统性地收录于《数字论文》一书，以及《传统的未来：关于图书馆研究的一项计算理论》
（2008）
一文中。
受访者：
读过您著作的读者往往都被您广博的知识面吸引，您在很多场合也表示自己更愿意成为一个“通才”，但今天的学术训练和学院文化都在整体上把学生往专才的道路上推进。您如何看待这个问题？
安德鲁·阿伯特：
的确，今天的学术文化把学者们推向了越来越窄的专业化方向。一些研究和交流的技术也是如此，尤其是现在的引用和审稿系统，已经不再是为了鼓励优秀研究，而是变成了一种管理工具，因此它正在迅速破坏人文学科和社会科学中的知识。
从乐观的角度来看，这种现象有点像藏传佛教徒清扫沙坛城的仪式。二十世纪的知识体系在人文学科和社会科学领域创造了庞大的知识量。这些领域大多是非累积性的
（比如，谁能说《红楼梦》有最终的唯一解读呢？）
。所以我们需要时不时地抹去那些已经积累的知识，重新开始。毕竟，启蒙的意义在于创造知识，而不是拥有知识。微观专业化和那些没有意义的引用，都是在破坏社会科学的知识创造过程。
因此，我们也可以把“通才”看作是一条通往新知识的道路。不过这种通才式学科研究最终可能也会变得程式化、专业化，届时我们可能又需要重新“破坏”一次。
总之，可以说我的这种研究风格，其实是因为我一直在反对那些过度专业化的东西，这才赋予了它意义。
受访者：
使您成为通才的一大要点是广泛的阅读。您曾经说过，“研究生阶段读的书塑造了你是谁”
（You are what you read in graduate school）
，从您学生的记述中，我们知道您除了藏书丰富、阅读广博之外，还每学期都组织“随机读书小组”：若干名各个阶段的学生，每周挑一个主题，各自阐释，然后找一本书，大家坐下来一起读，然后讨论。阅读的重要性虽然被广泛提及，但在专才导向及技术化导向的学术生产体制下，很多学者都不再读书了
（他们只读论文）
。在您自己的学术工作以及智识生活中，阅读扮演怎样的角色？
安德鲁·阿伯特：
这个问题很容易回答。我一直都在读书。我大多数时候读的是虚构作品。我通常会在睡觉前花一个小时看小说或文学作品。而且我在周五的“随机阅读”小组里读到的书，常常会吸引我的注意，让我去借出来认真读。在教学期间，我也会读
（或者重读）
课程的材料。我还经常读学生的论文章节和草稿——我许多最好的想法，都是在把我的理论应用到这些论文中时产生的。
到了现在这个阶段，我已经不再读别人的理论书了，因为我忙着写自己的东西，而且要确保它们前后连贯。不过，我常常读或者重读一些实证研究的专著。比如，去年我读了几本关于互联网行为的民族志研究。有时候我也会为暑期选个主题，然后集中读很多相关的书。两年前我选的是“19世纪英国女性小说”，去年则是“古代
（西方）
历史”。
总之，我的桌子上总是堆满了我计划要读的书。大概有一半会被我实际读完。
受访者：
所以您认为“读者-书籍技术”
（book-reader technology）
不会被 AI 的热潮取代，对吗？为什么？
安德鲁·阿伯特：
嗯，我大约十五年前在一篇文章里讨论过的“读者-书籍技术”会继续存在。至于它将来会如何与AI以及由AI带来的各种知识形式相结合，这还是个悬而未决的问题。这个话题太复杂了，在这里没法深入探讨。最简单的说法就是，我们正走向一场关于知识本质的大型哲学讨论。AI的基础是完全接受“真理符合论”，也就是说，认为每个知识点都可以有一个“最优、最终的表述”。
但显然，这种模式并不适用于人文学科或社会科学。对人文社科，我们需要不同的关于知识理想的标准。而由于大多数开发AI的人都是自然科学家，他们在人文学科和社会科学方面的知识不够深入，所以还需要时间来理解这些学科跟自然科学，比如分子科学，完全不同的知识系统。不过在这个过程中，他们的音量可能很大。
即便如此，对我们现在的人文和社会科学中的知识观念提出挑战，其实是件好事。因为这些领域很久没出现什么伟大的新思想了，确实需要被好好搅动一下。
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费正清
John King Fairbank
1907—1991
受访者：
接着上一个知识观的问题。您在哈佛大学的时候就通过费正清先生与中国相遇，也阅读过大量中国文学和历史，您觉得中西方在教育和对知识的理解上有怎样的不同？
安德鲁·阿伯特：
我上的第一门与中国相关的大学课程是在中华人民共和国成立仅十七年的时候，那是1966年秋天。当时中国发生了很多令人惊讶的事情，但费正清先生还是主要从中国悠久的历史传统来讲解中国。第一学期他讲到十九世纪早期，第二学期讲的是从十九世纪到当代。不过第一学期课程进展很快，快速扫过了长时间段的历史。
之后，我的阅读让我不时回到中国。所以我依次读了《红楼梦》《儒林外史》《西游记》《水浒传》和《金瓶梅》
（当然是英文版）
。它们都是1970年代末的老版本，要么是通过德文转译的，要么是不完整的译本。我在罗格斯大学的头几个月里，晚上没什么事干，就把这些中国经典都看完了。
1991年我回到芝加哥时，隔壁办公室的白威廉教授
（William Parish）
是位中国研究专家，不久之后我们又请了一位年轻的中国学者，所以我们经常讨论中国。不过真正让我开始更多研究中国的契机是2000年之后大量中国研究生的涌入，以及白教授2006年的退休。自此我开始参与很多中国学生的论文答辩，后来几乎每个中国学生的研究都会参与，所以我需要更多了解中国社会。
