模糊不清
不容否认，与科学甚至某些自然科学相比，自由技艺中的许多学科都是“模糊不清的”或者“无聊肤浅的”；个人的观念、情感和意见在分析中起着巨大的作用，政治和利己主义在分析中的作用也是如此。当科学家们对此忍无可忍的时候，他们坚持认为，一个聪明人能够在所有自由技艺中做任何一种论断，只要这一论断对于学科中的其他学者是有用的，就会被接受。依据这个观点，自由技艺的事实就是任何能够说服人们相信的事。
这和柏拉图批评诡辩家们的情况如出一辙，柏拉图认为诡辩家只在乎辩论的输赢，而不在乎发现和传播真理。柏拉图相信哲学这个思想性的学科可以防止唾手可得的“社会事实”篡夺逻辑事实，科学家依赖于实验和数学分析来规范他们的推理。理查德·费曼曾经说过，在科学领域，“你的猜测有多么的美妙，是没什么用的。你多么聪明，谁做出的猜测，或者他的名字是什么，这些都没什么用——只要与实验结果不符，那个猜测就是错的。这才是与猜测有关的事。” 科学家有 理由担忧自由技艺会缺少像科学那样有效果的纠错机制。
我不否认，这一评论确实言之凿凿，科学最好的情况是主要建立在逻辑和实验的基础之上。而自由技艺最坏的情况是主要建立在修辞、政治和利己主义基础之上，其中部分原因是原来自由技艺中那些最适合实验和纯逻辑方法的学科已经成了科学。然而，科学不总是处于最好的情况，而且，幸运的是，自由技艺也不总是处于最坏的情况。
例如，就有这样一个关于错误科学论断的漫长悲伤的历史故事——即便这些理论没有强大的逻辑或者实验证据支撑，这些错误的论断还是通过修辞的力量成为业内科学家公认的信念。例如，从1912年到20世纪60年代，尽管越来越多的证据表明阿尔弗雷德·韦戈纳的想法是正确的，但地理学家们还是激烈地驳斥他的大陆漂移理论。虽然就驳斥本身而言也许并没有毁坏别人的名誉，但其恶意攻击大陆漂移理论和韦戈纳的方式（他们骂韦戈纳是个怪人，时而那些提出他的想法的人们会被嘲笑，甚至在会议上被起哄，轰了出来 ），表明修辞能够非常有效地支持在制度上权力强大的科学家的利己主义。半个世纪以来，虽然社会现实战胜了自然现实，但最终物理证据的积累和理论的完善说服了地理学家改变其想法（或者，更加准确地说，那些拒绝相信大陆漂移学说的科学家都灭绝了，取代他们的是熟悉证据且不认为这一观点有威胁性的年轻一代 ），于是，板块构造论领域在韦戈纳的思想基础之上诞生了。由近五十年的错误推理损失了创造知识的机会，对于科学家个人的不公正对待——他没有活到看见自己的学说被证实的那一天，实在让人叹息不已。然而，终究是逻辑和实验的力量超越了修辞的力量，科学领域的纠错机制还是发挥了作用。
自由技艺的纠错机制，至少以其理想的状态，与科学领域的纠错机制是相似的。无论理论多么地吸引人，无论数据是实验性的、历史性的还是现象学的（例如，学者的个人经验），它都应该对数据做出说明。正如在科学领域一样，不能对数据做出解释的理论最终应该被那些能够做出解释的理论所取代。然而，自由技艺所生成的各种数据数量过少，所以比科学领域的数据更容易受到观念和偏见的影响。因为可以用多种方法解读的模糊数据不大可能与既定的理论相矛盾，所以为了让既定的学术性学科的成员信服，可能需要更大比例的模糊数据，由此造成了自由技艺的纠错速度慢于科学领域的纠错速度。还有，过于强调理论化会妨碍研究者注意到相互矛盾的数据，因此会降低修订和改正理论的速度。然而，无论快慢，只要自由技艺的学者需要逻辑推理，需要继续保存和收集数据，错误最终都会被修正过来的。
可喜的是，几乎所有的学者都很重视以上做学术的要点，尤其是在传统自由技艺中学者自己所在的分支学科的情境下更是如此。在逻辑推理有缺陷或者忽视矛盾数据的前提下，得出的错误结论在分支学科内部不像在更具有概括性或抽象性的工作中那样常常可以被发现。过多的抽象、解读或者理论会导致学者距离数据越来越远，最终根本注意不到重要的纠错信息。抽象与数据的距离越远，这中间的间隔就越可能被主张、偏见或者政治正统观念所填满（我假设存在这样一种守恒定律，这一定律促使被解读了的政治正统观念的强度与研究者考虑在内的数据的数量成反比）。
分支学科通常非常重视数据，因为正是数据使得分支学科的重要性凸显出来，并因此得以保持独立个体的身份。文艺复兴文学的学者在英语文学领域中具有非常重要的地位，这并不是因为他们普遍做的工作（这些工作，顾名思义，任何一位英语学者都能做），而是因为他们有着文艺复兴文学领域之外的人所没有的具体知识。那么，对于这一分支学科最有益的是，确保其数据是独一无二的，准确的并且涉及面够广，这是专业化需要的必要条件，同样是这类数据还可以被用来纠正错误的解读或者理论，因此分支学科强调研究的重要性可以部分解决自由技艺模糊不清的问题。
分支学科谨慎地组织数据，他们还关注学科历史的保存和传承，因为一个领域的思想史，一定程度上可以使自己在更大的统领性的学科内部与其他领域区别开来。因为过去获得数据的方式为那些数据提供了情境，一个领域的思想史就是元数据，它使得这个领域的信息更有价值。例如，如果研究盎格鲁—撒克逊文学，这类文学创作于公元600年至1100年，我们很快发现特定文本被保存和研究的原因，与那些文本在1600年至1900年被用作政治活动的支撑性史料的方式有着重要联系。学习盎格鲁—撒克逊研究这个学科的思想史，使得我们不仅能够阅读文本本身，还能够理解文本被后世读者误解的许多方式，而这反过来有助于我们认识到我们自己可能误解文本的不同方式。然而，了解这一领域的历史并不能消除证实性偏见，但是关于信息过去的使用方式的元数据确实有助于我们抵制个人欲望的影响，并由此纠正我们的解读和理论中的缺陷。分支学科的知识严谨性，因此，能帮助我们抵制自由技艺内在的模糊不清的特性。我们了解得越多，越能把某一学科思想史的信息置于大环境下考量，距离创造出像科学领域那样持续发现真理的方法就更进一步。
所有四个问题——拙劣地模仿科学、过度依赖理论、政治化和模糊性——都很严重，并且急需当代自由技艺的学者加以解决。然而，正如我们所看到的，解决方法是有的，所有四个问题的解决方法都可以归结为一条准则：学无止境。为了消除坏的或过时的科学所造成的影响，就要多了解当前的科学。为了避免过于理论化，就要多了解理论试图描述的现象的具体细节，这样你就不会接受过于笼统的概括。对抗政治化，就要了解学科完整的思想史，这样，理论和数据就可以在完整的情境下而不仅仅依据当前的政治问题被解读。减轻自由技艺的模糊性，就要了解分支学科评估和归纳信息的方式的细节。学无止境！解决自由技艺的问题，需要在这一领域做更多更好的工作。
