“市民杨女士去茶馆打牌后遗落5000元现金，服务员帮忙收起来并归还，杨女士因此拿出了200元表示感谢，没想到服务员收下了。事后杨女士认为服务员这种行为不对，打电话给报社希望曝光。这样的‘客气’与‘不客气’，你怎么看？”海南《南国都市报》12日在微博上发布的这一调查引发了网友关注。在超过3.7万次转发与过万次评论中，绝大部分网友都认为在失主主动的情况下，收取酬谢这一行为是正确的。

网友之所以一边倒地支持收取酬金的行为，一方面是基于我们所面临的道德现状。虽然近来涌现出不少道德模范人物，但道德滑坡仍是一个不争的事实。在“好人难做”的语境下，拾金不昧已是一种稀缺的品质，我们还有什么理由去苛求拾金不昧的成立，况且还是失主的主动行为，在法律上这是一种赠与行为。也就是说，服务员收下酬金，不仅合情合理，而且合法。

……。时光倒退几十年，“做好事不留名”是一种社会共识，倘若有人拾金不昧要求收取酬金，必然遭到社会舆论的批判。再往后，人们对“做好事不求回报”这个命题产生了动摇，一些不同的声音开始响起。而至今日，绝大多数人认可收取酬金，包括在法律层面鼓励有偿做好事——我个人认为，这种观念上的变化不仅是从当下社会道德严重滑坡中得到的一种教训，事实上也是一种理性和常识的回归。

换句话说，越来越多的人认识到这样一个道理：绝大多数人都是不完美的，都有利己的一面，而人又是可以改良和引导的，正是因为人是可以改良和引导的。正是因为人是不完美的，所以才需要有道德约束，才需要制度上的激励和社会舆论的反馈，甚至包括利益上的奖惩，来激发人性向善的一面，抑制向恶的一面。如果我们先假定人性是完美无瑕的，道德只是一种本能，不应附带任何条件，那么很容易陷入一种“道德原教旨主义”，即把道德绝对化、空洞化，认为道德可以解决一切问题——可是，怎么来解决道德本身的问题呢？

呵护行善者的利益诉求，是时代进步的表现，也是推动社会前行的一种正能量，某种意义上说，这比个体某一次的拾金不昧更有价值。因为人人都可能是一个行善者，也可能是被助者，只有在这种相互宽容和理解的社会氛围中，道德的成长才拥有无限的可能性，做好事才有可能成为一种生活方式。

钱学森曾提出一个问题，后来被称为“钱学森之问”：为什么我们的学校总是培养不出杰出人才？虽然他当时只是针对科学研究而言，但这个问题可以推广到很多领域。比“钱学森之问”更为具体的问题是：相对于我们的人口规模，相对于我们的经济总量，相对于我们的教育投入，从我们的教育体制中走出来的具有创造力的人才，为什么这么少？

创造性思维首先来源于知识，这似乎没有争议。不过，对知识的界定需要更多思考。我们说的知识通常指学科和领域的专业知识。但是，知识也应该包括跨学科知识、跨领域知识、跨界知识。创造力多产生于学科交叉和融合。所以对“钱学森之问”的第一个回答是：学生的知识结构有问题，我们的学生过多局限于专业知识，而缺乏跨学科、跨领域、跨界知识，而这些往往是具有创造力的人才的特征。

创造性思维的第二个来源是好奇心和想象力。爱因斯坦说过，“________________”。他还说过，“________________”，在我们以知识为中心的教育中，这些知识以外的因素通常不受重视。知识与受教育年限的关系比较简单，通常随着受教育年限的增多而增多，但好奇心和想象力与受教育年限的关系则更取决于教育环境和教育方法。儿童时期的好奇心和想象力特别强，但是随着受教育的增多，好奇心和想象力很有可能会递减。这是因为，知识体系都是有框架、有假定的，难怪爱因斯坦感叹过，“________________”。如果这些分析是对的，那么对“钱学森之问”的第二个回答是：不是我们的学校培养不出杰出人才，而是我们的学校在增加学生知识的同时，有意无意地限制了创造性人才的必要因素——好奇心和想象力的发展。

创造性思维的第三个来源与价值取向有关，也就是与追求创新的动机和动力有关。创新的动机有三个层次，分别代表了三种价值取向：短期功利主义、长期功利主义和内在价值的非功利主义，每一个后者都比前者有更高的追求。对短期功利主义者而言，创新能够在短期带来奖励。对长期功利主义者而言，创新需要经过长期努力才能见到成效。而对内在价值的非功利主义者而言，创新源于一种内在动力，源自一种永不满足于现状的渴望，一种发自内心、不可抑制的激情，而不是为了个人的回报和社会的奖赏。现实情况是，具备第一类动机的人很多，具备第二类动机的人也有，但具备第三类动机的人就寥寥无几了。然而，科学和社会的殿堂中如果没有他们，就不成其为殿堂。所以，对“钱学森之问”的第三个回答是：我们之所以缺乏创造性人才，除了知识结构问题和缺乏好奇心和想象力之外，就是在价值取向上太“立竿见影”急于求成的心态，这样的价值观很难出现颠覆性创新、革命性创新。

日常工作中，如果一件事发展得太过顺利，我们总会隐隐觉得有哪里不对，这样的直觉是有道理的。澳大利亚和法国的研究者们最近在某学术期刊上发表了一篇文章，说明了为什么当所有的证据都指向同一个结果时，它反而可能有问题。他们将此称之为“一致性悖论”。

研究者以证人指认犯人为例研究了一致性悖论，发现在辨认嫌疑人过程中，系统偏差可能来自多种心理偏差，如警方给证人展示照片的方式、证人自身的个人偏见等。而研究者发现，哪怕是细小的偏差都会对最终的整体结果产生极大影响。具体来讲，即使在1%的辨认过程中施加偏差，如暗示某人是犯人，最终当3个以上的证人意见一致时，他们的意见就不再可靠。有趣的是，如果_______，那么其他证人正确的概率反而会大大增加。

为什么会这样？可以用数学中的贝叶斯分析来说明。以扔硬币为例：如果我们有一枚硬币，扔到正面的概率为55%，而非普通硬币的50%，只要扔的次数足够多，就会发现正面向上多于反面向上的次数，进而发现这个硬币是有问题的。换句话说，当我们看到投掷结果中正面向上的次数显著多于反面向上时，就会意识到出问题的是硬币，而非概率定理。同样，根据概率定理，很多证人同时得到一致结论的可能性极低，所以更有可能的是系统出了差错。

在警方组织的嫌疑人指认中，指认同一个人有罪的证人数目越多，这个人真正有罪的概率就越大。然而，这只适用于没有任何系统偏差存在的理想情况。实际情况中，当指认同一个人为犯人的证人数目增加到一个值以后，该嫌疑人真正有罪的概率反而会下降，最终与随机指认毫无差别，且系统偏差越大，概率下降得越早。比方说，如果你让证人完成一项较为容易的任务，比如从一堆香蕉中找出一个苹果，所有人都几乎不会出错，多人结论一致的情况就可能出现，而指认犯人要比在一堆香蕉中找到苹果复杂得多。模拟显示，如果_______，他们认错人的概率会高达48%，在这种情况下，许多证人同时指认一个人为犯人的概率就相当低了；但如果_______，他们认错人的概率会大大降低，多个证人结论一致的情况出现的可能性也会提高。

在法律领域之外，一致性悖论还有很多用武之地，一个重要的应用就是加密技术。数据加密通常通过确认一个很大的数字是否为质数来进行，这个判断过程的错误率要达到非常低才行：低于2的负128次方才可以接受。在这一过程中，可能出现的系统差错就是计算机故障。大多数人都不会想到宇宙射线会导致电脑将一个合数误认为质数，毕竟这件事发生的概率只有10的负13次方——但要注意，这个概率要大于我们所要求的误差（2的负128次方），所以这类误差主导了整个过程的安全性。正因于此，加密协议所宣称的安全程度越高，实际的过程就越容易受计算机故障影响。

一致性悖论虽然听起来违背直觉，但研究者解释，一旦我们了解了足够的信息，就能理解它了。