这些歧视都是合理的，不是吗？
刚来美国的时候，我认为歧视分两种，第一种是毫无根据的主观偏见，比如无缘无故地看不起黑人，无中生有地认为土耳其人都是骗子。第二种是有理有据的理性归纳，比如黑人确实犯罪率更高，不适合找来做室友。我当时的看法是：第一种歧视在道德上是恶劣的，要坚决地谴责和摒弃，而第二种在道德上是情有可原的，顶多算政治不正确。我，一个纯粹的、有道德的、脱离了低级趣味的人，如果有歧视，也只是第二种。
后来我才知道，第二种歧视有个学名，叫「统计歧视」（statistical discrimination），即用客观存在的群体特点来对待个人。这样讲的话，我当时是个统计歧视的实践者和辩护人。
我的一位朋友不能接受女儿与黑人谈恋爱，我表示理解，毕竟这是在婚姻大事上规避风险。当年「黑命攸关」运动（Black Lives Matter）刚刚爆发，我也总纳闷，明明自己的数据那么差，黑人为啥不从自身找问题。
然而，我的看法却发生了变化。渐渐地，我对统计歧视越来越反感。这一则是因为研究生教育让我认识到「结构」这个东西的厉害。另一方面也是因为我自身的经历，让我有机会从受害者的角度去感受统计歧视。
有一年，我为一位黑人女教授做助教。我在期末登成绩时出现失误，将错误的成绩提交给了教务处。还记得那一整天，我一面应付学生如雪花般飞来的投诉邮件，另一面和机械僵化的教务处协调沟通。看到我人仰马翻的窘态，我的黑人室友问我怎么了。我告诉了他我的差错，还说我不敢去面对教授。室友安慰我说，I think he will understand。可当我告诉他教授是位黑人女性时，室友马上面露惊喜，如释重负地说，Then don't worry. She will understand. She will understand，字字铿锵，事实证明，他是对的。
这一幕我无法忘怀，我常常在想，他不认识我的教授，凭什么能在那一刻笃定地宣告她会理解我？
我唯一的解释是黑人有太多的共同经历，让他们心意相通，并能理解困境中的人。
几年之后，我即将博士毕业。在找工作时，被国内的一家高校秒拒，理由是本科学校太差。我被不折不扣地统计歧视了一把。我为它洗地，却被它打脸。出来混，迟早都要还的。
被歧视的滋味不好受，我于是和统计歧视渐行渐远。但从理论上说，统计歧视究竟坏在哪儿？它坏就坏在没把人当个体看，会误判、冤枉个人。或许，在生活中，我们应该只见个人，不见群体？没有群体标签，没有刻板印象，没有被低估者的失意，没有被高估者的侥幸：这样的世界多美好啊！
然而，我们注定与这样的世界无缘。不是因为我们不够好，而是离开了群体特征，人类不能生活。正如人需要用共相（universals）来理解殊相（particulars），我们也不能避免用群体特征来理解个人。这样做在某些情况下既是必要的，也是正当的。当我走进一家日本料理店时，我会本能地希望它是日本人开的，虽然理论上来讲任何国家的人都可能做出地道的日本料理。当一个人告诉我他在墨西哥长大时，我会不自觉地想用简单的西班牙语问候他，即使在概率上说，在墨西哥长大的人不必然会说西班牙语。这些都算统计歧视，但我却感受不到道德负担。
那么，什么样的统计歧视是恶劣的，什么样的统计歧视是无害的呢？以下是我的几点思考。
统计歧视必然会产生直接或间接的受害者。在判断我们的做法是否道德时，我们首先应该考虑受害者的损失有多严重。损失越严重，就越不应该统计歧视。如果我只是一位顾客，我对日本人的料理店的偏爱会导致其他国家人开的日料店的损失，但这种损失是微乎其微的。可如果我是一位投资者，在考虑投资哪家日料店，我的决定就可能会影响到一些人的生计、甚至命运，当然就应该更详细地考查，而不只看店主的国籍。
第二，我们应该考虑误伤的概率有多大。群体身份和群体特征的相关性可强可弱。一个群体可以倾向具有、普遍具有、或是完全具有某一特征。相关性弱时，误伤率就会更大，相关性强时，误伤率就会更小。黑人的犯罪率虽然比别的族裔要高，但单就黑人而言，黑人身份与犯罪仍然是弱相关。我们看到了一个黑人，并不能确定他就是个危险的人。在这种情况下，如果以保命为由而拒绝和某个黑人做室友，误伤的概率是很高的，也不合乎道德。
相反，如果一个电影想找一位特型演员饰演丘吉尔，那么只找白人演员试镜就没有什么问题。因为丘吉尔的形象和种族呈强相关，我们几乎可以肯定不会有酷似丘吉尔的黑人演员意外落选。
第三是获取个体信息的难度。人依赖群体特征往往是因为缺乏个体信息。假如在招聘中，HR掌握一位应聘者和岗位相关的所有信息，那么就没有必要运用种族、性别等粗糙的群体范畴做决定了。个体信息越充分，越容易获取，统计歧视就越缺乏正义性。
忍不住要吐槽秒拒我的那所大学。他们有我的简历、成绩单、论文、推荐信，却置这一切于不顾，将本科学校当作必要条件，赋予无限权重。统计歧视操作到这个境界，也真是骇人。
我身边有人不信任黑人医生，觉得他们一般会因为AA（affirmative action，平权政策）而受照顾进医学院，医术不行。这么想的人忽视了很多个体信息，比如医生是哪家医学院毕业，如果是哈佛医学院，就算AA进去的也不差是吧。还有，AA只管录取，不管毕业是吧？如果医生顺利毕业、又过了residency和board，这能不能说明水平呢？
最后，我们可以想一想，我们的统计歧视有哪些外部性？它会不会传染给很多人？又会不会被异化为赤裸裸的偏见？还会不会伤害到已经遭受系统性歧视的群体，成为恶性循环当中的一环?
人的话语权不同，话语的传播力也不同。川普总统的一句Chinese Virus足以引发排华的暴力事件。就算是路人甲乙丙丁也仍会影响很多的家人朋友，至少会影响到自己的孩子。当我们以种族为由拒绝一个人，即使有很充分的理由，会不会被孩子内化为对该种族的反感怨恨？
有时，我们以为自己的行动是孤立的，但它却可能为本已存在的恶性循环雪上加霜。美国的黑人长期在「家庭不完整－>低教育程度－>高犯罪率－>选择性执法－>被监禁－>家庭不完整」这一循环中难以脱身。一个运用种族定性（racial profiling）的警察，一个给有色顾客征收额外费用的银行职员，一个不欢迎黑人入住的小区，虽然都有可能做出了合乎自身利益的理性决策，但却都为系统性的种族歧视添砖加瓦，负有道德上的责任。
以上是我对统计歧视的困惑、思考、与觉悟。不是一条多光彩的路，但我庆幸已走过。
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