如果我错了呢？（2023）
如何面对犯错——甚至如何判断什么算“错”——贯穿了这场关于哲学、科学和日常推理的讨论。评论者将富有成效的错误（如托勒密天文学或能勾勒问题空间的软件原型）与“甚至连错误都算不上”的说法作对比，后者无法被证伪；他们探讨证据、类比和社群规范在区分有用模型与伪科学，以及像“最佳实践”这样的含糊其辞用语中的作用。讨论还延伸到这些问题在宗教与无神论中的体现、个人经验作为证据的局限，以及丹尼尔·丹尼特提出的“分布式理解”——在这一过程中，智识上的谦逊和有见识的同伴有助于纠正个人盲点。
“错误”和“甚至连错误都算不上”的含义
- 对“甚至连错误都算不上”有多种看法：
- 作为不可证伪的，或没有提出明确的真值主张，因此不在科学评估范围内。
- 作为一个混乱的、立意不清的陈述（例如，把不相关的想法混在一起）。
- 作为“离题”或虽正确但无关紧要。
- 历史上富有成效的“错误”模型（例如旧天文学）与较难检验的框架（例如古典精神分析）形成对比。
- 有人认为，把可证伪性标准应用于精神分析和类似实践本身就是一种范畴错误；它们应更像功能性工具，而不是科学。
犯错的价值与原型设计
- 与软件工程有很强的类比：
- 第一版实现通常是“错但有用”的原型，会暴露约束和张力。
- 早期有缺陷的系统，仍然可以为后续更好的设计节省大量时间。
- 规划和应急管理中也有类似想法：详细计划往往在字面上会失败，但它们会让你理解问题空间。
论证：最佳实践、含糊其辞、类比
- “最佳实践”经常被用作观点的护盾；几位评论者坚持认为，这句话应当引出“根据谁？在什么情境下？”
- “含糊其辞”的措辞和匿名权威会误导人，但匿名也有正当用途（新闻报道、保护个人等）。
- 关于类比的争论：
- 类比有助于直觉和教学，但不适合作为独立证据。
- 取决于映射了哪些特征，类比可以支持相反的结论。
- 有人认为过度依赖类比是理解浅薄的迹象；也有人指出，类比可以暴露不一致之处，并改变情绪性的直觉。
被纠正、观点与学习
- 几位参与者表示，自己已经逐渐适应犯错，并主动寻求“建设性的错误”，以改进自己的模型或工作。
- 有人担心，网上的纠正常常是出于“玩乐”而针对琐碎或相邻的点，而不是推动理解。
- 关于多久应该改变观点的讨论：
- 从不修正看法被视为危险信号。
- 记忆、尴尬和自我叙事，会让人难以识别过去的错误。
社群、专业知识与分布式理解
- 有些人把这个论坛（以及类似社群）看作“分布式理解”的例子：外行和专家彼此纠错。
- 也有人持怀疑态度，指出：
- 许多帖子自信满满，但只是对二手说法的浅层改写。
- 如果没有真正的专家在场，看起来正确但实际上错误的说法可能不会受到质疑。
- 尽管如此，大家仍然欣赏这样一种环境：在这里，犯错是允许的，而不会立刻被排斥。
对这篇文章与哲学家立场的反应
- 对文章中的自我怀疑反应不一：
- 有人认为它是真诚地面对“可能犯了一个巨大错误”的可能性，同时继续使用一个有生产力的哲学框架。
- 也有人认为这是一种微妙的自我肯定：足够多受尊敬的思想家同意这一计划，因此深层怀疑被放到“后备箱”里。
- 文中描述的在研讨会上测试书稿的做法受到称赞，因为它把纠错制度化，并邀请批评。