优生学合理吗?——迟到的审判【三评】

19到20世纪之交,随着达尔文进化论的流行,“优生学”在欧美多个国家陆续兴起,各国采取各种强制性或鼓励性的节育政策,鼓励一部分人(健康的、高智商的)多生,同时抑制另一些人(患病者或者低端人口)的生育。

直到在纳粹那里,优生学与种族灭绝联系起来,终于声名狼藉。所以在二战之后,国际社会除了审判纳粹的罪行之外,也都纷纷取消了优生政策。随着20世纪后半叶各种平权思潮的滥觞,优生学仿佛被扫入历史的阴暗角落,无人再提。

但问题是,优生学究竟为什么被嗤之以鼻,这一问题似乎始终都晦暗不明。纳粹的错误究竟在哪里?如果只是种族主义有错,那么为什么其他国家也不再能保留一种去除种族主义的优生学呢?如果说在种族主义之外,优生学本身也有错,那么它究竟错在哪里呢?

转眼又是一个世纪之交,到了21世纪初,随着基因科技的飞速发展,优生学似乎又有了复兴的势头。最近,贺建奎利用基因编辑技术产出的两个婴儿,俨然举起了新时代优生学的旗帜。然而我们似乎仍未准备好对优生学的评判——除了种族主义,优生学本身究竟有什么问题吗?

种族主义当然是错误的,纳粹认为所谓的雅利安人比起其他人种更加优越,而犹太人生来就更加低贱,因此“优生”就意味着让雅利安人多生,犹太人少生。这种虚构的雅利安人以及妄想的种族差异,早已被彻底驳斥,现在我们认为,犹太人也好,黑人或印第安人也好,都不存在天生的低劣,哪怕是男性和女性,在天赋上也只有体力的差别,而在智能上生来平等。

也就是说,我们不断援引科学,证明“种族优劣”压根不存在,从而取消了种族主义。在当代西方主流的文化环境下,你要是还在谈论某种人和另一种人有任何“天生的优劣”,都会被嗤之以鼻。

但通过否定天生差异而否定优生学,并没有解决这样一个问题:如果真的有某种人天生更劣,我们能歧视他们吗?

知识分子们会引用无数科学数据来告诉我们,种族之间不存在天赋差异,但如果我们设想——注意,只是假设——比方说,我们真的发现黑人天生就更加反社会,更容易犯罪,那么我们应该怎样看待他们呢?

有人也许会说,既然这个假设压根就不成立,我们又何须思考它呢?的确,几十年来,知识分子们似乎就是如此回避掉这一问题的。但现在,基因技术的发展让这个问题以一种无法回避的新形式重新出现了。

那就是,有一些基因型比另一些基因型更优秀,我们可以歧视那些带着劣等基因的人吗?

白人或黑人作为总体,其平均状态固然不可能表现出特别的反社会,但如果说通过基因分析更加细致地划分人群,我们的确可以找到某些“天生就更反社会”的人群,那么我们应当怎样看待他们?

又比如说,当一大批人通过基因技术获得了更好的天赋后,那些尚未接受基因定制的人,是否应当受到歧视?

如果种族歧视改换为基因歧视重新流行,我们已做好抵制它或拥抱它的准备了吗?

在审视基因技术带来的各种前所未见的新问题之前,我们不妨先把那个悬而未决的老问题搞清楚——除了种族主义,纳粹的优生学还有什么错吗?

鲍曼在其名著《现代性与大屠杀》中早已给出了提示:他认为纳粹的罪行是现代性的独特产物,而不只是缘于一个自以为优越的种族对另一个种族的仇视——那种傲慢与仇视在古代也不少见,但纳粹的集中营蕴含着某种前所未有的新东西。

那就是“合理性”。纳粹的行为是建立在更有效地管理社会,更优秀地产出后代等理性目标的贯彻之下而执行的。纳粹的种族主义不只是出于仇恨,而是出于现代的“工具理性”。

所谓工具理性,首先,表现为对全盘控制的诉求,鲍曼说道:“在因为自我控制和自我管理的雄心而显得独特的现代社会里,种族主义却宣布存在某一种群的人,他们顽固并死不回头地抵制所有的控制,并不受任何旨在改善的努力的影响。”[1]

其次,表现为一种非优即劣的单向度思维,劣等的、不受控制的部分,被视为井井有条的花园中的“应该刈除的杂草”,纳粹“将人类生命分为有价值的生命和无价值的生命;有价值的生命将得到关心备至的培育并获得‘生存空间’,而无价值的生命则将被‘保持距离’,或者进行根除。”[2]

在上述审视下,纳粹的错误就不只在于认错了“谁是杂草”,而更在于“杂草需要刈除”这一观念本身。

基因技术的发展必然会带来两类新“人种”的对峙——预先控制的技术订造者与不受控制的自然降生者,不同的技术定制又将形成新的“亚种”。如果我们始终没有完成对纳粹的这场迟到的审判,“集中营”或“隔离”迟早会重新出现。

Gardening at NCSM

[1] 鲍曼:《现代性与大屠杀》,杨渝东、史建华译,译林出版社2011年,第88页。

[2] 同上,第91页。

关于 古雴

胡翌霖,清华大学科学史系助理教授。本站文章在未注明转载的情况下均为我的原创文章。原则上允许任何媒体引用和转载,但必须注明作者并标注出处(原文链接),详情参考版权说明。本站为非营利性个人网站,欢迎比特币打赏:1YiLinDDwvBLT19CTUsNHdiQhXBENwURb

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