亞當·斯密：人們天賦才能的差異比我們意識到的要小很多

前段時間在網(wǎng)上看到一個很有意思的說法，"打天下一個縣的人才就足夠了。"

這讓我想起了亞當?斯密在《國富論》上曾表達的一個觀點：

人們天賦才能的差異比我們意識到的要小很多。對于成年人來說，使人們從事不同職業(yè)的不同才能與其說是勞動分工的原因，不如說是勞動分工的結(jié)果。

他首先是承認人與人之間的天賦是有差距的，但造成人與人之間差距變大的“罪魁禍首”不是天賦，而是勞動分工。

比如說哲學家和挑夫。 這兩個人性格差異非常明顯，造成這種明顯差異的，應(yīng)該說是習慣、風俗與教育，而不是天性。 他們在七八歲以前，天性極其相似，恐怕就連他們的雙親和朋友也不能看出他們有任何顯著的差別。 大約從七八歲或年齡更大一些之后，他們就開始從事極不相同的職業(yè)，漸漸地，他們才能的差異才開始看得出來并逐漸增大。 ——亞當·斯密《國富論》

想象一下，同樣一個孩子，把他當皇帝培養(yǎng)和當乞丐養(yǎng)，會是什么結(jié)果？

記得費孝通在《鄉(xiāng)土中國》也說過，一個農(nóng)村長大的孩子看不懂城市里的紅綠燈不是智力或者能力問題，而是知識問題。同樣，一個城市里長大的孩子也無法分辨燕麥和小麥。

托爾斯泰在《戰(zhàn)爭與和平》中這樣描述過繼承了大筆遺產(chǎn)后，初入上流社交場合的皮埃爾，“他不懂得如何入場，更不懂得如何退場”，顯得與周圍格格不入。

在當時上流社會的人看來，皮埃爾“傻氣”、“情商低”。

果真如此嗎？當然不是，他只是不熟悉那個環(huán)境。

皮埃爾如果也因此認為自己傻氣，那才是真的傻氣。

如果把劉姥姥從小放到大觀園養(yǎng)，說不定會是個相當優(yōu)秀的女子，至少不會做出“吃一個老母豬不抬頭”這樣自輕自賤、供貴族公子小姐們?nèi)⌒Φ脑姟?/p>

也就是說，如果放在同樣的環(huán)境下，很難說劉姥姥和賈母誰更出色。沒有誰天生粗鄙或者高雅，關(guān)鍵在于后天的“社會分工”。

就像蕭伯納說的，“一個姑娘是賣花女還是公主，取決于周圍人如何對待她。”

1. 天賦的祛魅化

過分強調(diào)天賦，容易讓人陷入宿命論，忽略了后天努力和環(huán)境的影響。

一個哲學家和一個街道搬運工的天資差異，遠遠不及猛犬之于獵犬。 ——亞當·斯密《國富論》

關(guān)鍵是勞動分工，也就是說有針對性的培養(yǎng)。

幾乎每個人都有自己的才能傾向，也就是相對比較擅長的事情。

動物也一樣。比如，同樣方法養(yǎng)大的一母同胞的幾只貓咪。有的喜歡攀爬，有的喜歡奔跑。有的親人，理解人類的能力很強，放在人類社會就是高情商、社交能力強；有的則臉上寫著“人類離我遠一點”的表情……

如果貓咪們有勞動分工，那么每只貓的某項特點一定會被放大，根據(jù)用進廢退原則，它們的其他方面則會弱化。久而久之，差距就會變得特別明顯。擅長跳躍的貓可能會是跳高運動員，而喜歡社交的貓可能會是某公司的銷冠。

狗的品種越來越多、不同品種之間的差距越來越大——尤其是體型號和相貌，就是個很好的例子——差距主要是后天的選擇性培養(yǎng)。

社會生產(chǎn)力水平越高、職責分工越細、教育水平越高，就越能發(fā)現(xiàn)每個人的才能傾向。比如，曲棍球沒有發(fā)現(xiàn)之前，即便天賦異稟，很可能也沒有發(fā)揮的余地；短跑分類后，擅長跨欄的運動員更容易脫穎而出。

如果你仔細的了解過孩子，你會很容易發(fā)現(xiàn)，有些孩子運算能力好，有些孩子語言能力好，有些孩子嗓子好、有些是社交小能手……，如果你足夠認真去挖掘，很難找出一個完全“一無是處”的孩子。

而如果沒有及時發(fā)現(xiàn)，或者沒有有效開發(fā)（才能傾向只是一個起點，而不是終點），這些才能就無法呈現(xiàn)，自然，這些人最終顯得“平庸”。

當你覺得一部電影很精彩的時候，然后會發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)不起眼的角落里，有個普通人有著更為精彩的故事，如果以合適的方式包裝，會得到更多的票房。

當你覺得一個哲學觀點顛覆三觀的時候，一個擺地攤的大爺，可能用鄉(xiāng)野俗語說出了類似的看法。

在羅曼·羅蘭的代表作《約翰·克利斯朵夫》中，克利斯朵夫那走鄉(xiāng)串巷賣雜貨的舅舅，比當時很多知名的音樂家更懂得音樂——“心靈美重于技巧美，內(nèi)容重于形式”。

美國行為主義心理學家華生在《行為主義》一書中寫道：

給我一打健康的嬰兒，一個由我支配的特殊的環(huán)境，讓我在這個環(huán)境里養(yǎng)育他們，我可擔保，任意選擇一個，不論他父母的才干、傾向、愛好如何，他父母的職業(yè)及種族如何，我都可以按照我的意愿把他們訓練成為任何一種人物——醫(yī)生、律師、藝術(shù)家、大商人，甚至乞丐或強盜。

神經(jīng)科學研究佐證了這一觀點：倫敦出租車司機的海馬體因空間記憶訓練顯著增大，說明專業(yè)技能更多來自實踐塑造而非先天稟賦。

現(xiàn)代教育體系中的刻意練習理論進一步證明，系統(tǒng)性訓練可突破所謂的"天賦天花板"。

這啟示我們，別太在意先天天賦，更要注重后天的塑造。

2. 警惕勞動分工的自我強化機制

專業(yè)化分工創(chuàng)造了獨特的技能培養(yǎng)環(huán)境，也帶來了“路徑依賴”和“刻板認知”。

以IT行業(yè)為例，程序員與產(chǎn)品經(jīng)理的職能分化并非源于初始能力差異，而是分工體系下的路徑依賴：前者在代碼實踐中發(fā)展技術(shù)思維，后者在用戶研究中培養(yǎng)市場洞察。

這種職業(yè)差異反過來又強化了社會對"技術(shù)型"與"商業(yè)型"人才的刻板認知，形成循環(huán)論證。

這造成人們被困在特定的職業(yè)路徑中，很難突破。這就需要我們?yōu)樽约涸O(shè)計反脆弱的職業(yè)路徑、構(gòu)建動態(tài)能力系統(tǒng)。

反脆弱的職業(yè)路徑：

杠鈴策略應(yīng)用：70%精力深耕核心領(lǐng)域，30%投入探索性學習。跨界組合能提升職業(yè)抗風險能力。

數(shù)字游民啟示：《自然·神經(jīng)科學》中提到，遠程工作者通過同時參與3-4個項目，在數(shù)據(jù)分析和內(nèi)容創(chuàng)作間切換，神經(jīng)突觸連接密度提升19%。

動態(tài)能力系統(tǒng)：

T型人才模型升級：傳統(tǒng)T型結(jié)構(gòu)（1項專長+多領(lǐng)域常識）正演變?yōu)棣行停p專長+動態(tài)擴展）。例如：程序員+心理學背景，在用戶體驗設(shè)計領(lǐng)域形成獨特優(yōu)勢。

技能組合策略：參照Gartner未來技能預(yù)測框架，將硬技能（如Python）、軟技能（設(shè)計思維）、元技能（系統(tǒng)思考）按7:2:1比例配置。

3. 注意勞動分工的隱性成本

分工帶來的效率提升伴隨機會成本的隱性支付。技術(shù)的專精，本質(zhì)是放棄全面發(fā)展可能性的補償。

芝加哥大學研究顯示，職業(yè)專業(yè)化程度每提高10%，跨領(lǐng)域創(chuàng)新能力下降7%。這解釋了為何顛覆性創(chuàng)新常來自行業(yè)邊緣人或跨界者。比如，國內(nèi)外知名的導演只有很少一部分是科班出身的。

很多顛覆性創(chuàng)新，都來自于不同領(lǐng)域的知識碰撞。例如，生物學和計算機科學的結(jié)合，催生了生物信息學。

這為我們自己的發(fā)展，提供了一條新思路——跨界嘗試各種可能性，創(chuàng)造能力增強回路。有兩種不錯的方法可以嘗試：

一是學習遷移：刻意在不同領(lǐng)域間建立知識聯(lián)結(jié)。如將圍棋中概念遷移至商業(yè)戰(zhàn)略，用生物學共生理論重構(gòu)團隊管理。

二是環(huán)境塑造：加入"不舒適圈"社群（如，做金融管理的加入生物工程社群），神經(jīng)科學研究顯示，陌生環(huán)境刺激使腦源性神經(jīng)營養(yǎng)因子分泌增加40%。

4. 數(shù)字時代勞動分工的變革

人工智能的發(fā)展正在解構(gòu)傳統(tǒng)分工模式。

通用模型的出現(xiàn)，證明單一系統(tǒng)可通過海量數(shù)據(jù)學習獲得跨領(lǐng)域能力，勞動分工帶來的專業(yè)提升的優(yōu)勢正在被AI取代。

這種技術(shù)突破倒逼人類重新審視能力發(fā)展方向。人類的核心競爭力從流水線帶來的專業(yè)技能，正在回歸到基礎(chǔ)認知——批判性思維、情感共鳴、跨情境學習。

這就要求我們對自己的提升從單一專業(yè)轉(zhuǎn)向通識融合，職業(yè)發(fā)展從路徑依賴轉(zhuǎn)向動態(tài)適應(yīng)。這對我們的個人成長具有顛覆性啟示：

其一，重點發(fā)展AI的"盲區(qū)能力"——情感共鳴、倫理判斷、審美創(chuàng)造、社會互動。

AI對它自己的總結(jié)很有意思：

AI就像個超級學霸——背得快、算得準，但沒情商、缺常識，更不懂什么叫將心比心?； 能背誦《民法典》卻看不懂人的眼色； 能生成法律文書但無法模擬調(diào)解鄰里糾紛時“各退一步”的人情智慧?； 能混合多種情緒朗讀文本，但無法體會“鄉(xiāng)愁”背后的生命記憶?。

其二，用AI工具將知識獲取效率提升10倍后，聚焦高價值認知活動。如用AI處理信息檢索，節(jié)省時間用于批判性思考。

AI是我們的工具和助手，別把它當成競爭對手。

綜上所述：人和人之間差異產(chǎn)生的根源“不是預(yù)設(shè)的天賦，而是分工軌跡的沉淀”。

在大模型時代，我們需要以動態(tài)適應(yīng)和跨界整合重塑競爭力，積極構(gòu)建自己的動態(tài)能力系統(tǒng)，把握AI時代的進化窗口，將自己打造成一個具備批判性思維、情感共鳴和跨情境學習能力的終身學習者，去很好的擁抱不斷變化的社會。

PS：如果你在農(nóng)村生活過，不難發(fā)現(xiàn)，老一代農(nóng)村人的心智發(fā)展程度普遍比較低，也就說心理年齡比較小，不少人的思維簡直還停留在嬰兒期。

可見，他們并不是天生底層，而是后天的不當教育，讓他們的心智發(fā)展停滯了，失去了往上走的機會，他們甚至無法理解什么是“向上”。

他們中的一些人確實很討厭，虛假猥瑣，損人不利己。可他們的背后，是非常深刻的、我們無法想象的不幸——那是代際和時代創(chuàng)傷雙重作用下對人類自由精神和自我的滅絕性摧殘。

有些人一輩子在治療童年創(chuàng)傷，而有些人從小就開始積極發(fā)展自我了。而還有一些更不幸的人，一輩子都在混亂中度過。

就像羅曼·羅蘭所說，“人生而無知，但是并不愚蠢，是教育使人愚蠢！”

個人覺得，他說得這個教育，指的是廣義上的教育，即外界任何可能對這個孩子造成影響的事情，也可以說是廣泛意義上的社會分工。

文中插圖來自瑞士畫家費利克斯·瓦洛頓作品。