Created At: [[2025-01-23]]
最近想了想，可以把我的 FUCK 框架拿出来写写。最开始发明 FUCK 这个框架，只是出于对于上的通识教育课的痛恨，想找一个机会去讽刺一下。只是，后来仔细去思考 FUCK 这件事，越来越觉得这样的一套框架有其内在的价值。所以，借着这个机会，来聊两句在现在这个谎言横飞的时代，如何试图去追求理性。FUCK 是一个批判性思维的标准流程（Standard Operating Procedure，SOP），遵循这个流程分析，能帮助我们在思考问题的时候更理性一些。不过，在聊 FUCK 之前，我想先顺带聊一聊流程化。
我最早接触流程化这件事，是在初中。那个时候，我们刚开始学一些简单的代数运算。现在看，很多的运算都很简单。但是，那个时候的我们，在看到一堆加减乘除的符号以及 abcd 等字母的时候，很难算对。所幸的是，那个时候我遇到了一个极其有天赋的数学老师，他给了我们一个 “六字箴言”：一看二定三算。
六子箴言的含义是，在拿到何的一个计算的时候，你要试图这么去思考：首先看一下怎么算、先算什么部分，比如先算括号内的还是括号外的。第二个是在你提笔开始写之前，先确定一下运算出来的这一项的符号是什么。最后，再进行计算的过程。这个方法其实并不是那个极有天赋的数学老师教给我的巧妙的数学方法，但是它却在我内心中埋下了一颗种子：一种对于流程化的尊敬。当事情的发展并不遵循一定流程的时候，就会有出错的空间。
后来到了 MarginNote（MN），在 MN 工作期间，我和好朋友 Joe 一起做了 MN 面向公众的第一套完整的视频教程。Joe 是有经验的，他带着我搭建了一整套视频制作的流程。先敲定文案，再写分镜，再把需要录制的东西分发给各个负责录制的同事，之后审核，最后剪辑录音等。人在忙的时候，往往执行会变形。有一次 Joe 正好在忙自己的事情，我在负责后期视频的剪辑。我拿到素材之后没有发现录制的同事开了一些辅助功能（Accessibility）的设置，导致文字被加粗了。我直接开始剪辑。这个事情的结果就是，在联系剪辑了快一周之后，Joe 回来发现了这个问题，所有的工作只能推翻重做。这就是不尊重清单、没有一步一步审查的后果。在那之后，我认真地反思了流程化的重要性——想要把一个东西做好、不出错，你必须要有一个清晰的流程、对于每一步你也必须要有一定的核查清单。否则，你就会犯低级的错误，而低级的错误是不可以被容忍的。
上大学后，这样一个流程化的思想倒是慢慢被我淡忘了。大一大二的我，颇为轻狂，尤其讨厌各种无聊的通识教育课。所以，当我在上一门批判性思维的英语必修课的时候，看到要给在新时代的批判性思维能力创造一个 SOP 时，我非常的反感。我想找一个机会去批评一下这门课。于是我开始了思考。
**Feel**：在你遇见任何一件事的时候，你的一个反应一定是感受。你看到一副宏伟的雕像，你一定是先感受到了一种情绪，才能去进一步理解。
**Understand**：在感受过后，你的理智才会逐渐恢复，你才能对你看到的东西有一定的理解。
**Criticize**：等到你大概明白你看到的是什么的时候，你就可以开始去批判、去怀疑你看到的东西。
**Know**：只有经历过批判的这一个步骤，你才能获得真正的知识。
提出了这个 FUCK 的框架之后，我异常喜欢。因为我发现，似乎生活中的绝大多数的事情，都可以通过 FUCK 去分析。可惜的是，和我合作的小组成员们并没有一种幽默感，他们发明了一个我早已不记得的批判性思维框架，并觉得 FUCK 这个框架在课堂的语境下并不合时宜。也罢，虽然不能在课堂上讲述，但是这个不妨碍我自己拿着乐一乐。
在很长的一段时间内，这样的一个东西就被我放在这里，作为一个茶余饭后的谈资，表达一种对于强加在学生身上的通识教育课的不满。直到这两天在读芒格，看到芒格再次强调了流程化的重要性。芒格认为，人，尤其是在进行思考的时候，极其容易犯错。所以，我们需要有一套标准化流程去遵守。只有遵守了这样的标准化流程，我们才能尽可能地去避免低级的错误。我再次想到了我的 FUCK 框架，觉得是时候把它用在处理我接触到的信息。
这里，我让 GPT 给列几个通过 FUCK 来做批判性思维的例子，大家不妨看一看。
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### 示例一：阅读一则关于环保的新闻
假设你看到一篇新闻，标题是「某国又有一大面积森林被砍伐，用于扩大农田种植」。
#### 1. Feel（感受）
• **情绪/感受**：你看到标题的第一反应可能是震惊、愤怒、不安，或者对环境破坏感到焦虑。
• **情绪来源**：你对环境保护的重视，或者你对环境新闻比较敏感，容易产生愤怒或忧虑的情绪。
#### 2. Understand（理解）
• **理解新闻背景**：先确认新闻来源是否可靠；如果新闻是来自政府部门或世界知名环保组织，可信度可能较高。如果来源不明或是小道消息，需要再进一步考证。
• **理解新闻内容**：新闻具体说了什么？是砍伐了多少森林？为何要砍伐？目的是什么？
• **理解你自己的背景知识**：你可能知道一些关于环境保护、森林砍伐对生态系统的影响的知识，也知道可能存在利益冲突（例如，扩张农业、经济收益 vs. 环境保护）。
#### 3. Criticize（批判）
• **对新闻内容本身的批判**：
• 是否有数据支持「大面积」的具体数值？
• 有没有引入相关研究机构的数据或专家意见？
• 是否仅提供了单方面信息，或者有无其他方面的视角？
• **对自己知识和立场的批判**：
• 你对当地环境、农业、经济现状的了解是否足够？
• 你是不是因为个人对环境问题的关注，而对新闻做出更倾向于「反对砍伐」的解读？
• 你是否忽视了砍伐可能带来的经济与民生收益？
#### 4. Know（获得知识）
• **整合信息**：在对新闻真实性、可靠性和全面性做了初步评估后，你对「某国大规模森林被砍伐」有了相对客观的认识。
• **新知识的产生**：
1. 在哪里发生、具体规模如何；
2. 背后的原因（经济、政府政策、产业发展等）；
3. 对自己情绪的理解——原来自己对环境议题很敏感，容易在一开始便产生较强的负面情绪。
• **内化知识**：将以上信息内化，既看到问题的严重性，也理解其中复杂的经济因素，避免一味从单一立场出发。
### 示例二：观看一支新款手机的广告
假设你在社交媒体上看到一个知名手机品牌发布的新广告，强调它的影像系统如何领先。
#### 1. Feel（感受）
• **第一反应**：兴奋、好奇，也可能因为你喜欢拍照，对「先进影像系统」的说法比较期待。
• **情绪来源**：对新科技、数码产品的兴趣；对品牌（可能是喜欢或不喜欢）的既有印象。
#### 2. Understand（理解）
• **理解广告诉求**：广告在主打哪些功能？是摄影、防抖、夜景拍摄还是什么核心卖点？
• **理解产品信息**：广告展示的功能是否是实测数据？有没有详细的技术参数或第三方评测？
• **了解自身需求**：自己买手机时最看重什么？是续航？处理器？还是拍照？广告能否满足你的实际需求？
#### 3. Criticize（批判）
• **对广告内容本身的批判**：
• 广告可能夸大功能，是否有第三方测评支持这些亮点？
• 画面呈现是否是后期制作或经过特殊环境测试，导致与实际使用体验有差异？
• **对自己知识和立场的批判**：
• 你是不是对这个品牌有天然的好感/反感？是否影响对广告内容的客观评价？
• 你有没有深入了解同类型产品的竞品，做过横向对比？
#### 4. Know（获得知识）
• **整合信息**：你既看了广告宣传，也了解了自己实际需要，并做了多方测评和用户评价的对比。
• **新知识的产生**：
1. 这款手机的真实拍摄效果可能跟广告有差距，广告只展示了“最优场景”。
2. 广告更多是一种品牌营销手段。
• **内化知识**：在明确了广告的优势和可能的“水分”后，你会更理性地对待该产品的宣传。
### 示例三：社交媒体上的谣言或小道消息
例如，你在朋友圈里看到有人转发消息：「某个食品添加剂会导致严重疾病，所以这种食品千万别吃！」
#### 1. Feel（感受）
• **第一反应**：震惊或恐慌——“怎么还有这种东西，一定要小心”。
• **情绪来源**：对食品安全的关注，以及对健康威胁的天然敏感。
#### 2. Understand（理解）
• **了解消息来源**：是谁发的？是权威科研机构还只是个人感受或自媒体文章？
• **了解该添加剂和食品**：它在实际使用中有哪些法规限制？国家食品药品监督机构有没有类似通报？
• **了解自我知识局限**：也许你对食品安全了解有限，仅凭这条转发就草率下判断是不理性的。
#### 3. Criticize（批判）
• **对信息本身的批判**：
• 这则消息有无引用正式研究论文或官方数据？
• 内容是否过度夸张，故意用“吓人”的标题党吸引眼球？
• **对自己知识和立场的批判**：
• 你是否缺乏食品化学或健康安全领域的知识？
• 你是否因为恐惧而忽视了对信息真实性、实验条件的核实？
#### 4. Know（获得知识）
• **整合信息**：在对这条消息进行更深入求证之后，你也许会查到官方声明或专业人士对这种添加剂的解释。
• **新知识的产生**：
1. 该添加剂在合理剂量、合法使用下不会对健康造成明显危害。
2. 很多谣言往往利用大众对健康议题的敏感心理进行误导。
• **内化知识**：你更加认识到辨别网络谣言的重要性，学到了一些求证渠道和方法。
### 示例四：阅读一篇学术论文或深度报道
你在网络上找到一篇深度报道，探讨「人工智能对就业市场的影响」。文章中列举了大量统计数据和专家观点。
#### 1. Feel（感受）
• **第一反应**：对前瞻性议题感到好奇或有些焦虑，担心人工智能会夺走工作机会。
• **情绪来源**：你对科技发展的既有态度和对就业前景的关注。
#### 2. Understand（理解）
• **理解文章结构**：作者引用的数据来源为何？是权威机构统计还是二手信息拼凑？
• **理解文章观点**：作者主张的是「AI会替代绝大多数人类工作」，还是「AI会创造新的岗位」？
• **理解自己的知识储备**：你对AI和就业的关系了解多少？是否读过其他相关研究或报道？
#### 3. Criticize（批判）
• **对文章内容的批判**：
• 数据是否全面？是否仅侧重某一个行业或地域？
• 专家观点是统一的吗？有没有反面观点或争议？
• 是否有个人倾向或利益相关（作者是否站在特定公司或特定行业的立场）？
• **对自己知识和立场的批判**：
• 你是不是因为“担心就业”而只关注负面信息，忽视可能的积极影响？
• 你对AI技术概念或前沿发展是否了解不足？会不会过度恐慌？
#### 4. Know（获得知识）
• **整合信息**：对AI技术发展和就业趋势有了更客观的认识，知道不同专家有不同看法，需要持续关注与比对。
• **新知识的产生**：
1. 明白AI与就业既存在冲突，也可能孕育新机会。
2. 了解更多AI与产业升级之间的逻辑和数据。
• **内化知识**：形成对技术与社会变化更辩证的看法，学会持续关注多方观点，而非轻易下定论。
### 总结
• **Feel（感受）**：是对外界刺激和我们内在情绪的初步回应，要学会察觉和辨识自己的情绪来源，避免情绪绑架理性。
• **Understand（理解）**：是对外部信息进行解析和吸收的过程，同时也要审视自己已有的知识和偏见。
• **Criticize（批判）**：是在理解信息的基础上对信息真实性、完整性及自身观点进行审视与挑战，以减少认知偏差。
• **Know（获得知识）**：是在经历前面三个阶段后，对信息形成更全面、客观且内化了的认识，真正将其融入到自己的知识体系中。
通过「FUCK」框架，我们可以在数字时代更好地进行批判性思考。当面对无数纷繁复杂的信息和各种观点时，学会先管理好自己的情绪，再进行深入理解，并对信息和自我都作批判性审视，最后才能获得真正有价值和牢固的知识。