近日，一篇写于1939年的学术文章《无用知识的有用性》（The Usefulness of Useless Knowledge）在知识界与科技圈内掀起新一轮讨论热潮。这篇由美国著名教育家、普林斯顿高等研究院创始人亚伯拉罕·弗莱克斯纳（Abraham Flexner）撰写的旧文，以其超越时代的洞见，精准回应了当今社会对“实用主义”教育的集体焦虑。
一篇来自“象牙塔”的辩护书
1939年，正值第二次世界大战阴云密布，实用技术与军事科研成为各国投入的重心。弗莱克斯纳却在此时写下此文，为“无用”的纯理论研究正名。他开宗明义地指出：许多当时被视为“毫无用处”的基础科学研究，最终却催生了改变人类命运的技术革命。
弗莱克斯纳以麦克斯韦的电磁理论为例——这位19世纪的物理学家沉迷于抽象的数学方程，从未想过他的研究会被用于无线电通信。又如居里夫人对放射性的探索，最初只是出于对物质本质的好奇，却直接推动了核物理与医学影像的发展。这些案例在弗莱克斯纳笔下成为“无用知识”最具说服力的注脚。
“无用”背后的深层逻辑
在文章中，弗莱克斯纳并非否定应用科学，而是否定那种急功近利、只问“有什么用”的思维模式。他认为，真正推动文明进步的，往往不是目标明确的“有用”研究，而是那些源于纯粹好奇心的“无用”探索。这种探索不受短期利益驱动，却能意外打开通往未知世界的大门。
弗莱克斯纳特别强调，大学和研究机构应当成为“无用知识”的庇护所。他曾在创建普林斯顿高等研究院时明确表示：“我们无需承诺任何实际成果。”这一理念吸引了爱因斯坦、冯·诺依曼等一批顶尖学者——他们在此进行的纯理论研究，后来成为原子能、计算机等重大发明的理论基石。
当代回响：从基础科学到AI革命
时隔八十余年，这篇文章的预判力依然令人震撼。在当下的科技生态中，许多最具颠覆性的创新恰恰源于“无用”的好奇心。
以人工智能发展史为例：20世纪50年代，马文·明斯基等学者研究神经网络时，被嘲笑为“不切实际的幻想”。而正是这些看似无用的理论，在数十年后演变为深度学习技术，驱动了今天的大语言模型、自动驾驶与医疗诊断系统。同样，图灵当年对“可计算性”的纯数学思考，谁能料到它会成为整个数字时代的基石？
然而，当代科研体系的评价机制却与弗莱克斯纳的理念渐行渐远。以论文数量、专利转化率、短期经济效益为导向的考核标准，正在挤压基础研究的空间。我国近年来虽然大幅增加基础科学投入，但“唯论文、唯职称、唯奖项”的倾向仍未根本扭转。重读《无用知识的有用性》，恰是对这种功利主义的一次有力祛魅。
专家声音：重新发现“弗莱克斯纳命题”
北京大学哲学系教授吴国盛在接受采访时指出：“弗莱克斯纳的文章在今天具有警钟意义。我们习惯用‘有用’去衡量一切，却忘了科学史上最伟大的发现往往不是‘计划’出来的。超导材料、量子力学、DNA双螺旋结构……没有一项是冲着‘解决实际问题’而开始的。”
中国科学院科技战略咨询研究院研究员李强则从政策角度分析：“国家‘十四五’规划明确提出要加强基础研究，核心就是要容忍‘慢’科研与‘无直接用途’的探索。弗莱克斯纳的思想为我们提供了历史与逻辑的双重支撑——真正的创新生态，必须包含那些看似‘无用’的种子。”
结语：无用之用，方为大用
回到1939年，弗莱克斯纳在文中写道：“人类精神的最高成就，往往是在最不实用的领域里诞生的。”这句话放在今天，依然闪烁着智慧的光芒。当全世界的科研体系都在高喊“成果转化”“产业应用”时，我们更需要一种逆向的勇气：保护那些没有明确目的、看不到短期回报的纯粹探索。
也许，这正是《无用知识的有用性》重获关注的最大价值——它提醒我们：文明的前进，不仅靠脚踏实地的脚步，也靠那些仰望星空的目光。而星空本身，从来不会回答“有什么用”这样的问题。