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cover of episode 5. What Do Tom Sawyer and the Founder of Duolingo Have in Common?

5. What Do Tom Sawyer and the Founder of Duolingo Have in Common?

2020/6/15
logo of podcast No Stupid Questions

No Stupid Questions

AI Deep Dive AI Chapters Transcript
People
A
Angela Duckworth
L
Luis von Ahn
领导Duolingo实现混合办公模式,促进创意和创新
S
Stephen Dubner
以《怪诞经济学》系列著名的美国作家、记者和广播电视人物。
Topics
Angela Duckworth: 探讨了如何让人们免费工作且不自知,并将其与汤姆·索亚的故事进行类比,引发了对激励机制和行为经济学的思考。 Stephen Dubner: 引导讨论,并与Luis von Ahn探讨了其在CAPTCHA和Duolingo中的巧妙设计,以及这些设计如何让人们在不知不觉中贡献劳动。他还提出了关于学术界论文发表数量与质量之间关系的疑问。 Luis von Ahn: 详细讲述了发明CAPTCHA的初衷和过程,以及如何利用CAPTCHA将用户的劳动与书籍数字化等任务结合起来。他还解释了Duolingo的商业模式,以及如何通过免费服务吸引用户并实现盈利。此外,他还对学术界论文发表的激励机制和质量问题发表了自己的看法,认为应该奖励质量而非数量。 Angela Duckworth: 对每年发表的大量科学论文的效用表示担忧,认为大部分论文的质量不高,并且难以被大众理解和利用。她还对学术界论文发表的激励机制提出了批评,认为应该奖励质量而非数量。 Stephen Dubner: 质疑每年发表的数百万篇科学论文的价值,认为其中大部分可能只是为了个人利益或学术地位而发表的。他还批评学术界的研究成果往往难以被大众理解和利用,并且学术期刊的费用高昂,限制了大众的访问。 Luis von Ahn: 他认为很多学者将发表论文作为最终目标,而不是研究结果本身。他以自己的博士导师Manuel Blum为例,说明一些杰出的学者发表的论文数量并不多,但影响力却很大。他还认为学术界鼓励发表大量论文的激励机制导致了论文数量的激增,但质量却难以保证。他建议取消发表过多低引用率论文的学者的终身教职,以此来提高学术论文的质量。

Deep Dive

Chapters
The discussion explores how Luis von Ahn, creator of Duolingo, has used strategies similar to Tom Sawyer to get people to contribute to his projects without realizing it, focusing on the creation of CAPTCHA and its repurposing for digitizing books.

Shownotes Transcript

另:科学是否有过犹不及?特邀嘉宾Luis von Ahn。</context> <raw_text>0 把所有想做的事情都塞进一个假期,即使是最有经验的旅行者也会质疑自己的能力。但当你使用Amex Platinum旅行,并在通过Amex Travel预订的优质酒店和度假村享受客房升级(如有空房),以及Resi Priority Notify服务获得那些难以预订的餐桌,而且Amex卡会员甚至可以参加特定活动的现场体验时,你会发现你已经完成了所有计划要做的事情。这就是美国运通强大的后盾。

适用条款。了解如何在AmericanExpress.com/withAmex上充分利用您的体验。来自Freakonomics Radio,一个关于高等教育经济学的系列节目,包括供求关系、争议和虚伪之处、答案和问题。为什么越来越多的女性上大学而不是男性?当黑人和西班牙裔学生失去入学优势时会发生什么?

高等教育市场是如何运作的?告诉你一件事,这是一个非常好的问题。Freakonomics Radio重返校园。来自Freakonomics Radio播客的系列节目。我很感激大多数学者都是如此糟糕的作家。太好了,它给了你一份工作。

我是Angela Duckworth。我是Stephen Dubner。您正在收听《没有愚蠢的问题》。今天的节目中,你如何让人们免费工作,而他们甚至不知道?这比汤姆·索亚更好,真的。他只是粉刷了一道该死的栅栏。是的。

此外,每年都会发表数百万篇学术论文。但是这项研究到底对我们有多少好处?甚至其他科学家也没有阅读这些文章。甚至连科学家的母亲也没有。很可能没有。Angela。Stephen。很高兴见到你。很高兴见到你。今天是特殊的日子。我认为非常特殊。我们《没有愚蠢的问题》节目有史以来的第一位嘉宾。

我认为他可能是一位非凡的嘉宾。我认为他绝对是一位非凡的嘉宾。但我们或许应该降低期望值。我认为他会是一位不错的嘉宾。他很好。太好了,伙计们。太棒了。所以Luis von Ahn最出名的是他创建了Duolingo,这是一个流行的学习外语应用程序。你好,Luis。欢迎。你能给我们一个大约60秒的你整个人生的版本吗?当然。

我目前是Duolingo公司首席执行官。我们教授语言。我在危地马拉出生和长大。我来美国上大学。我是卡内基梅隆大学的计算机科学教授。我还做了一件变得非常流行的事情,那就是你必须在互联网上输入这些扭曲的字符来证明你是人类。这叫做CAPTCHA。它代表着一些聪明的东西。这是一个首字母缩略词,是的。这是一个完全自动化的公共图灵测试,用于区分计算机和人类。

这很费话。这是为了让计算机的另一端证明你是人类而不是另一台计算机。没错。例如,为了防止人们在Ticketmaster上购买所有演唱会门票。这并没有很好地奏效,因为他们仍然这样做。他们做到了。但这可以防止其他事情。例如,它可以防止人们编写程序来获取数百万个免费电子邮件帐户。

Luis von Ahn,我现在有一个问题要问你,是这样的。Luis von Ahn和汤姆·索亚有什么共同点?我猜猜看。

这可能与诱骗某人粉刷栅栏有关。我不会用“欺骗”这个词。一个积极的“欺骗”版本。我打算用“诱导”这个词。你还记得汤姆·索亚的故事吗?你知道,我实际上不太记得了。Anja,你还记得汤姆·索亚的故事吗?我实际上不记得了。好的,在《汤姆·索亚历险记》中,汤姆·索亚的波莉姨妈告诉他,他星期六的家务活是粉刷或粉刷这道非常高的栅栏。

他很沮丧,因为你知道,他宁愿钓鱼、游泳或玩耍。然后他决定,如果我说服人们这不是苦力,而是一件新奇而令人敬佩的事情呢?然后他的朋友们开始过来。很快,他们不仅轮流粉刷了栅栏,而且他还让他们付给他租金。

粉刷栅栏的特权。这是一段简短的节选。当下午来到时,从早上一个贫穷的、贫困的男孩变成了,汤姆实际上是沉浸在财富之中。

所以,以最不贬义的方式,当我阅读你建立公司的方式时,我想到了你,这非常巧妙。而且似乎对每个人都有帮助。但是你能解释一下我所说的你在那方面像汤姆·索亚是什么意思吗?是的。有一段时间,我的很多研究都与如何诱导人们做计算机无法做的事情有关?

当我还是一年级研究生时,我帮助发明了这些CAPTCHA。你能讲讲你甚至是怎么知道这是计算机需要的功能的故事吗?我在卡内基梅隆大学,当时雅虎的首席科学家,他的名字叫Udi Mamber,来做了一个演讲。

演讲的主题是他们当时不知道如何在雅虎解决的10个问题。我们应该说,雅虎当时很重要。当时,它是最大的互联网公司。雅虎就像今天的谷歌一样。它很大。然后他们有这10个问题。我现在明白,他来做这个演讲的原因是为了招募潜在的员工。我认为他实际上需要帮助解决这些问题。

但他谈到的一个问题是,他们不知道如何阻止人们编写程序来免费获取数百万个电子邮件帐户。想要这样做的人是垃圾邮件发送者。每个帐户每天只允许你发送大约500条消息。但是如果你想发送

5000万封电子邮件,你需要数百万个帐户来发送垃圾邮件。所以他们想要一种方法来阻止这种情况。人们只是编写机器人来注册数百万个电子邮件帐户?没错。所以我们首先提出了一个更普遍的想法。如果我们能够想出一个测试来区分获取电子邮件帐户的是人类还是计算机,那该怎么办?你看,人类不会获得5000万个电子邮件帐户,因为他们会失去耐心。

但计算机会获得5000万个。所以如果我们能够区分人类和计算机,那么我们就可以解决这个问题。顺便说一句,这是计算机科学中一个古老的想法,区分人类和计算机被称为图灵测试。这是由艾伦·图灵提出的。许多人称他为计算之父。他的想法是,计算机将变得智能,

一旦有人无法真正确定他们是在与人类还是与计算机交谈。现在,在这种情况下,是一个人类裁判试图判断他们是在与计算机还是与人类交谈。在我们试图解决的这个问题中,我们需要计算机能够确定它是在与人类还是与计算机交谈。

我们需要计算机可以管理和评分但无法通过的测试。起初,这似乎是自相矛盾的。但是当你成为一名教授时,你实际上会意识到这并不罕见。你可以进行测试而无需通过它们。我肯定做过。所以无论如何,这个想法是,更普遍的想法。然后在某个时候,我们想出了一个具体的方案,那就是当时计算机不擅长阅读扭曲文本的图像。

但人类可以。所以这是计算机实际上可以管理和评分的东西。所以计算机首先在一个图像上放置一些字母,然后扭曲它们。你所要做的就是匹配扭曲的字母。这就是CAPTCHA的想法。你还有其他行不通的想法吗?还有一些行得通,但效果不如这个好。例如,我们可以给你一堆花的照片,然后问你,这些照片是什么?

然后你必须输入“花”这个词。这太开放了吗?是的,它太开放了。这更难。它要求人们知道如何拼写。我本来想说,这里有一点人类技能。不是每个人都知道如何拼写。而扭曲字母的美妙之处在于,对于每个字母,键盘上实际上都有一个键。而人类……

恰好很擅长这一点。而且效果很好,对吧?效果非常好。我的意思是,很快,基本上每个网站都以某种方式使用它来阻止人们编写程序来滥用系统。当时,每天大约有2亿次,有人会在互联网上输入验证码。那么我们能否想办法让他们做一些有用的事情呢?这时我想到,你可以让他们帮助我们数字化书籍。谷歌试图数字化世界上所有的书籍。

它的工作方式是,你拿着一本书,然后对书的每一页都进行数字拍照。这会给你提供带有文字的图像。下一步是计算机需要破译所有这些文字。但对于旧书,计算机无法破译所有文字。甚至可能是一些字体。是的,它更难,或者图片不够清晰等等。计算机无法识别大约30%的单词。

我们连接整个过程的方式是,我们从书中获取图片,然后将计算机无法理解的单词发送给在互联网上输入验证码的人。

所以谷歌最终收购了你的公司,对吗?是的。但在此之前,例如,你已经将你的技术授权给了《纽约时报》,用于数字化其档案。是的。所以验证码不仅仅是随机的单词。验证码不仅仅是随机的单词。它们实际上来自计算机无法识别的书籍。我们将人们输入的内容用于帮助数字化这些东西。

Angela,你不知道这一点。我不知道这一点。所以当你了解到这一点时,回想一下。你一生中可能填写了几千个验证码。我觉得我没有为此得到任何报酬。这就是我想问的。你是否觉得我没有得到报酬,或者你是否觉得,哦,我的天哪,在我做这件事的过程中,为了得到我想要的东西,我还帮助了……

数字化档案。我认为这很棒。我想知道,有人知道吗?很多人知道,我们实际上并没有试图隐瞒它。那里有一个大大的问号,当你点击它时,它会告诉你这是什么。事实证明,大多数人没有点击它。所以有一个小按钮说……你在帮助数字化东西。所以我们正在获取这些单词,并在他们获取Facebook帐户或其他任何东西时将它们发送给他们。他们正在帮助我们数字化《纽约时报》。我可以说,我认为这太棒了。这真是天才。我的意思是,我只是觉得你能够重新利用……

这比汤姆·索亚更好,真的。它比汤姆更好。他只是粉刷了一道该死的栅栏。而且三年后还需要重新粉刷。一旦《纽约时报》数字化,就不会了。但这仍然是真的吗?计算机在阅读扭曲文本方面并没有变得更好吗?所以计算机已经变得好多了。随着时间的推移,发生的事情是,现代版本的验证码,安全的那些,

现在不太可能使用扭曲的字符了。他们又回到了最初的想法,即事物的图片。例如,你会得到街标的图片,然后被问到,哪些不是停车标志?他们为什么不能这样做?我的意思是,天哪,这听起来像是计算机的一项伟大的任务。我认为在大多数情况下他们可以。这是因为像谷歌地图这样的东西正在尝试绘制整个世界的地图,

他们试图识别世界上所有的停车标志。每当计算机不太确定它看到的是停车标志时,它就会说,哦,好吧,我要这样做。我将把它发送给某个正在某个地方尝试获取电子邮件帐户的人。我会问他们,这是停车标志吗?所以你基本上是在帮助构建更好的地图或构建更好的图像识别等等。那么Duolingo的核心是否存在任何这种双赢的逻辑呢?一开始是有的。

哦,我希望仍然如此。所以请解释一下Duolingo是什么以及它是如何工作的。所以主要来说,它是一个学习语言的应用程序。它现在是世界上最流行的学习语言方式。在美国,在Duolingo上学习语言的人比整个美国公立学校系统学习语言的人还要多。

我们在Duolingo上学习爱尔兰语的人比爱尔兰语母语使用者多10倍。而且很多人学习《权力的游戏》和《星际迷航》的语言。你在开玩笑吗?你怎么理解都行。在Duolingo上学习《权力的游戏》中的高等瓦雷利亚语的人比学习爱尔兰语的人还要多。

我们也可以快速谈谈商业模式吗?你仍然是私营公司,对吗?它是一家私营公司。风险投资公司。风险投资公司,是的。我最后一次读到,估值大约为15亿美元?是的,大约15亿美元。所以你的大部分产品,绝大多数都是免费的。没错。那么你值15亿美元是怎么一回事呢?是的,你可以在Duolingo上完全免费学习语言。事实上,这是公司的使命。

部分原因是学习英语可以真正改变你的生活。你知道,学习法语是为了去巴黎点一个羊角面包。但实际上,在非英语国家学习英语可以使你的收入潜力翻倍。有数据显示,如果你是一个说英语的美国人,学习第二语言几乎没有用。我认为在最近的一项调查中,它是雇主评价最低的技能。但如果是高等瓦雷利亚语,也许吧。是的,我没有参加调查。但是顺便说一句,还有其他事情,我当然必须在这里告诉你学习语言的所有好处。它也有益于你的大脑。它对执行功能、前额叶皮层有好处。是的。但使命一直是能够免费教学。这与你来自危地马拉有关吗?在危地马拉,英语是一项非常宝贵的技能?是的,完全是。它不仅是一项非常宝贵的技能,而且还是一个非常贫穷的国家。

每个人都想学习英语,但没有人有钱。他们学习英语的所有方法都非常昂贵。所以如果我正在写Luis von Ahn的传记,就像一本颂扬他的书一样,我会说,听着,Angela,如果你觉得有点被剥削了,因为你没有为输入所有这些验证码而获得报酬,你应该知道,他从一开始就把钱投入到一种向全世界所有人教授英语的方式中。

免费的。我对此很满意。我觉得我们现在扯平了。所以我们赚钱的方式必须与我们的使命保持一致。所以我们首先想到的是在课程结束时插入一个广告。事实证明,我们的用户数量足够多,这实际上每年为我们带来了数千万美元的收入。此后不久,我们添加了一个订阅服务

订阅服务的主要作用是关闭广告。我们从订阅服务中获得的收入比从广告中获得的收入要多得多。有多少百分比的用户关闭了广告?所以我们只有3%的用户是付费订阅用户。但即使只有3%,也超过了广告收入。显著地。我们85%的收入来自这3%。

Spotify也是这样运作的。免费用户多得多,但高级用户远远超过了免费用户的收入。完全一样。所以去年我们从这方面赚了9000万美元,而今年我们可能会翻倍。我们正在考虑上市,所以我不能给出太多估计。只有我们两个人在房间里。没有麦克风或任何东西。

你说一开始Duolingo将翻译用于不同的目的。你能描述一下吗?是的。一开始,这与书籍数字化非常相似。我们能从人们学习语言中得到什么?我们能从他们那里得到一些计算机还无法做到的事情吗?当时的想法是,我们能否让他们免费为我们翻译东西?所以我们实际上与CNN和BuzzFeed签订了合同

他们会用英语写所有新闻。他们会把它给我们。然后我们会有一些在Duolingo上学习英语的用户。然后在某个时候会说,嘿,你想练习你刚刚学到的东西吗?这是一篇英文的CNN文章。你为什么不帮助我们把它翻译成你的母语呢?假设他们是西班牙语母语使用者。所以他们为了练习英语,会帮助我们把文章翻译成西班牙语。

然后我们会让多个用户翻译相同的段落等等。然后一个计算机程序会将所有这些内容组合起来。然后我们会将翻译结果反馈给CNN,他们会为此翻译付费给我们。但它有一个巨大的问题。

翻译是一个糟糕的行业,因为价格一直在下降,而计算机翻译越来越好。我可以说你是我见过的第一个计算机科学家,之后我稍微更好地理解了如何思考问题解决,而且这并没有让我感到困惑。哦,谢谢你。肯定还有其他这样的计算机科学家。我相信有一些,但我也有过一些……

令人难以置信的令人困惑的谈话,我真的很想理解,因为你知道,计算是一个奇迹,特别是对于那些不太了解它的人来说。它看起来像魔法,而我不想让它成为魔法。我经常要求理解它的不同部分,并且我获得了一些理解。但你处理问题的方式,它不是关于位和字节。而是关于人性以及如何以正确的方式操纵这种关系。所以我感谢你解释得如此清楚。好吧,谢谢你。

在《没有愚蠢的问题》节目中,Luis von Ahn还将回答Angela关于当今产生的学术研究数量的问题。我们可以做一些事情,例如,如果你发表了太多引用很少的论文,你的终身教职就会被取消。哦,我喜欢这个。从学术界降级。从学术界降级。所以你只需要小心。你不能发表愚蠢的论文。

《没有愚蠢的问题》由Rosetta Stone赞助。去一个人们不说很多英语的地方旅行?那么Rosetta Stone,最值得信赖的语言学习程序之一,正适合你。Rosetta Stone通过沉浸式教学,例如将母语人士的音频与视觉效果相匹配、阅读故事、参与对话等等。

真正的口音功能甚至会提供你的发音反馈。此外,通过方便、灵活和可定制的课程(短至10分钟)随时随地学习。Rosetta Stone可以在台式机或应用程序上使用,你还可以下载课程以供离线使用。亲身体验为什么Rosetta Stone受到数百万人的喜爱。

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欢迎回到《没有愚蠢的问题》。今天,Angela和Stephen正在与Luis von Ahn交谈,他是一位发明了CAPTCHA的计算机科学家,现在是语言应用程序Duolingo的首席执行官。我对Luis关于科学生产力的立场非常感兴趣。我相信我们应该对一切进行科学的洞察。

但我意识到,根据你阅读的估计,每年大约有一百万甚至两百万篇新的科学论文发表。而典型的文章会获得零、一或可能两篇引用,这意味着甚至其他科学家也没有以任何明显的方式阅读这些文章。甚至连科学家的母亲也没有。也许没有。很可能没有。非常可能没有。

所以,Louisa,你是一位从计算机科学教授开始,或者至少在你的职业生涯中曾经是计算机科学教授的人,然后从学术界转向所谓的“现实世界”,你对这些大量发表的文章是否有用有什么看法?

好吧,这不是一个容易回答的问题。但我从来不喜欢当教授的这一点,我认为很多人,包括我自己,我都犯过这个错误。他们认为最终目标是论文,而不是结果。我钦佩的一些人,在他们的职业生涯中并没有发表很多论文。他们中的每一个人都真正改变了世界。我认为我们应该努力变得更像那样。

尤其是在计算机科学领域,你知道,你听说过有人在同一个会议上发表了14篇论文。我可以告诉你这一点。我不在乎你有多聪明。你不可能在一年的时间里产生14个改变世界的惊人想法。你就是做不到。但在某种程度上,你不能责怪肇事者自己,因为激励机制是为了鼓励这样做,对吧?百分之百。问题是你需要一种衡量它的方法。衡量标准有点妨碍了,对吧?所以衡量标准一直是引文数量、论文数量。这些应该代表……

你科学发现的影响。但现在我觉得我们在追逐指标。然后这导致了大约20或30年前的引用军备竞赛,为了成为一名终身教授。人们期望有一些少量引用和论文。而现在它已经爆炸式增长,除非你有一份相当长的简历,上面有很多文章,否则你甚至无法获得面试机会。这太疯狂了。而且像谷歌学术这样的东西也确实帮助了我。

做到这一点,因为现在你可以很容易地计算某人有多少引用。然后你作为科学家的价值是你有2000篇引用或10000篇引用或30000篇引用。你提到了……

在他们领域非常优秀的人,我想你指的是你的领域,计算机科学,对吧?是的。他们可能只发表了几篇论文。你能举个例子吗?一个很好的例子是我的博士生导师Manuel Blum,在该领域非常突出。我的意思是,他获得了图灵奖,这是计算机科学的诺贝尔奖。他是一位密码学家。他帮助发明了现代密码学,发表的论文不止几篇,但他似乎真的没有发表超过每年几篇论文。其中有一些是

真正的一些惊人事情的开端。是什么激励了他?如果他没有被引用计数所激励,你会如何描述是什么让他早上醒来,让他如此努力地工作?我认为就他而言,他真正地、真正地想要理解事情。当我开始和他一起工作时,我会试图向他解释一些事情,他会说,对不起,我不明白。他做了很多次。在某个时候,我开始怀疑,这个人聪明吗?我似乎在说非常简单的事情,但他只是想真正深入地理解事情。在某个时候,我开始意识到深刻的理解意味着什么。例如,如果你对某事有非常深刻的理解,你可以很好地解释它。

那些不能很好地解释事情的人,他们可能对事情的理解并不那么好。所以你那时学到的是,你甚至没有完全理解你自己的想法?没错。他帮助你做到了这一点,而没有告诉你这就是他正在做的事情。没错。而且我变得更擅长解释某些事情了。我的意思是,这就像第一行,他会说,对不起,我不明白。你知道,这真的让我很生气。他仍然不明白一件事,而且他还在继续。他想理解意识。

这是他一生都想理解的事情。理解意识意味着什么?我甚至不确定。也许你应该反过来问,对不起,Manuel,我不明白你所说的这个想法是什么意思。你能向我解释一下吗?这是一件相当复杂的事情,对吧?我的意思是,意识,我的意思是,我相信你们对此了解得更多,特别是Angela在这个领域是一位学者。我的意思是,关于这一点有一些事情。

控制我们的东西。对。你知道,如果你坐在公园里,你认为你有意识,你看到一只松鼠追逐橡子,你认为这只松鼠没有我们拥有的那种意识。然后你陷入了一种混乱的状态,但是我怎么知道呢?计算机科学家真的会考虑这样的问题吗?是的,是的,是的。特别是早期的AI研究人员真的想知道,要让计算机能够做人类能够做的一切需要什么?而且

然后你开始琢磨,好吧,他们需要有意识吗?你知道,从外部来看,如果他们做的只是相同的输入输出行为,那么他们是否有意识又有什么关系呢?所以你会说早期的AI,甚至可能是早期的计算机人员。这让我想起几百年前最早的经济学家。他们是道德哲学家,经济学只是他们思考的一种细致入微的方式。

衡量人们随着社会和工业变化而发生的变化,你是否看到了计算机科学家之间类似的代际转变,其中包含更多的东西,无论是哲学还是那种更高层次的思考?因为我认为现在很多人听到有人现在去上计算机科学专业时,几乎认为这就像一所非常非常高端的职业学校,因为有一个产业。这是一个很棒的职业。所以我很想知道这个领域是否发生了变化

继续产生和鼓励这种哲学思考?我认为它肯定已经从早期发生了变化。我认为这些人更具有哲学性,他们确实试图回答关于成为人类意味着什么的根本性问题。我的意思是,现在你去学习计算机科学,你可以在谷歌或脸书找到一份高薪工作。所以这是一个

不同类型的人开始进入这个领域。这并不意味着没有人在思考所有深刻的问题,但总的来说,我认为它变得更加实用。好的,回到安吉拉最初关于所有这些论文的问题,作为一个门外汉,我会想,哇,每年200万篇新论文?这太棒了。我们正在极大地拓宽科学知识,但是如果大部分都是某种形式的

求职/学术地位攀升/炫耀/等等,那就不好,对吧?很难说这是好是坏。我的意思是,还有另一种说法,那就是,如果你想有创造力,你想到的99%的东西都会是垃圾。

有一些研究表明,你看,你只需要大量的想法。迪恩·基思·西蒙顿有一个关于创造力的理论。它被称为“均等几率规则”。它正是这样说的。你想要一个好主意?我们从10个想法开始。也许其中一个会很好。好吧,你想要两个好主意?产生20个想法。我的意思是,这真的只是一个线性函数,越多越好。非学术研究人员应该如何看待学术界产生的所有研究?

其中绝大多数都是用一种门外汉根本无法理解的语言写给一小部分同行看的。也许心理学论文不是,但计算机科学和很多经济学论文都是。我们是否应该认为这是一种,这听起来太新鲜了,就像某种精英自慰节,你们都在你们可爱的象牙塔里

进行的研究很少会渗透下来或影响我们,但却经常由某种形式的纳税人资助。我不是说学术研究人员应该专注于“你可以使用的新闻”之类的研究,但它似乎被异常地隔离了,包括学术期刊每年要花费2万美元的事实。很少有人会真正访问它们。那么,你从生产方面对这件事有什么看法呢?这是一个很好的问题。

我认为有些学者扮演的角色很多时候是翻译研究。我认为他们做得很好。安吉拉就是这些人之一,不是你的全部角色,但你确实在翻译很多研究方面做得很好。我尝试过。我很感激大多数学者都是如此糟糕的作家。太好了,这给了你一份工作。是的,我会没用的。我认为应该有更多的人尝试将事情翻译成

面向普通观众。大学是否应该花更多的时间自己去做这件事,还是期刊应该去做?我的意思是,有些期刊现在确实做到了,值得称赞。比如NBER,国家经济研究局,说,

他们每周都会发送所有工作论文,通常是25或30篇论文。然后每周他们都会做一个摘要。它有点像新闻报道的形式写成。这些论文在《纽约时报》和《华尔街日报》上被报道的频率要高得多,因为你知道,记者可能是聪明人,但他们可能不会每周都阅读所有30篇经济学论文。

所以我认为这是一个很好的功能。但我仍然觉得社会有一种损失,因为有这么多脑力和好主意。因为每次我遇到一位学者,他可能在一个非常模糊的领域。我总是问他们,你知道,你在想什么?你在做什么?他们总是有令人惊奇的东西。总是。我想,好吧。

我从未听说过这件事。我在哪里读到过?就像,嗯,在《左撇子心脏病学杂志》上,你知道的。好吧,这是一个理论,正如曼努埃尔可能会告诉你的那样。写清楚并不容易。

即使是对你的同行也是如此。此外,如果你不是一个非常清晰的思考者或一个特别好的作家,就会有一种退缩到……用华丽的辞藻迷惑他们。是的,用音节。用公式。用公式和非常长的被动语态句子。我感觉很复杂。一方面,我

更多的科学发现更好。但绝对正确的是,存在一个奇怪的激励机制,你个人获得的奖励取决于数量,如果我们有一个奖励质量而不是数量的激励机制,那就更好了。现在,我认为它同时奖励两者,但在数量方面,指标比质量更明显。我没有关于如何改进系统的好主意。

更好。我们可以做一些事情,比如,如果你发表了太多引用很少的论文,你的终身教职就会被取消。哦,我喜欢这个。从学术界降级。所以你只需要小心。你不能发表愚蠢的论文。好吧,我希望你开始这场运动,我会签署成为你的执行者。那会很有趣。我们不会受到学术界的喜爱。没关系。这不是我的世界。

《没有愚蠢的问题》是怪诞经济学广播网的一部分。本集由我,丽贝卡·李·道格拉斯制作。现在,以下是今天问题的核实。在上半部分,路易斯解释说,CAPTCHA的最初目的是为了防止机器人注册垃圾邮件帐户。他说每个帐户每天只允许你发送500封电子邮件,这是真的。雅虎和Gmail的发送限制都是如此。

然而,他接着说,如果一个垃圾邮件发送者想发送5000万封电子邮件,他们需要注册数百万个帐户。路易斯可能是一位计算机科学天才,但他可能需要复习一下他的基本算术。如果雅虎允许你每天发送500封电子邮件,你只需要10万个帐户就能发送5000万条外发消息。也就是说,在24小时内。这对一个人来说仍然是一个相当大的挑战。

假设一个人注册一个新的雅虎电子邮件需要一分钟。即使你除了整天注册帐户什么都不做,也不吃饭、睡觉或上厕所,注册10万个帐户仍然需要大约69天10小时40分钟。所以你需要对假尼日利亚王子或科学上未经证实的男性增强药物有极端的奉献精神。

在下半部分,安吉拉说,每年发表的科学文章在100万到200万篇之间。

但是,根据国际科学、技术和医学出版商协会的数据,这个数字实际上更接近300万。路易斯担心有些学者每年发表14篇文章,但已知作者每年发表的文章超过72篇,相当于每五天一篇论文。斯蒂芬哀叹门外汉获得学术期刊的挑战性,他说这些期刊每年可能要花费2万美元。

根据期刊的质量和访问级别,这个数字实际上可能要高得多。订阅全球最大的学术研究出版商爱思唯尔,每年可能要花费大学高达1000万美元。然而,近年来,人们一直在努力推动学术期刊的开放获取。

像美国国立卫生研究院和国家科学基金会这样的政府机构现在要求受资助者在发表一年后公开其工作成果。科学家们也越来越多地在网上发表其作品的预发表版本,以便任何人都可以查看它,而无需付费。

不幸的是,这意味着这些研究尚未经过同行评审,但许多人认为这是朝着向所有人开放获取科学信息迈进的一步。事实核查到此结束。《没有愚蠢的问题》由怪诞经济学广播和Stitcher制作。我们的工作人员包括艾莉森·克雷格洛、格雷格·里平、詹姆斯·福斯特和科琳·华莱士。我们的主题曲是“她是谁”——说唱歌手乐队演唱。特别感谢大卫·伯恩和华纳教堂音乐。

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好的,让我们从一个感觉不太做作或不热情的问候开始。嗨,斯蒂芬。非常做作。敬礼。不,也不好。Stitcher。