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科学不是另一种观点


干净的脸和有胡子的脸前面和后面的半身像

来源:斯维特拉娜Pasechnaya

科学只是另一种观点吗?随着COVID-19大流行从几周持续到几个月,科学家们一直在努力了解这种疾病,如何最好地治疗它,以及如何找到疫苗。对新疫情的挫败感和控制疾病的困难已经卷入了主流政治。一些政客,声称他们的政策是基于科学的,精心挑选专家意见与他们的政治观点一致的科学家。科学家们出现在脱口秀小组中,他们的专家观点就像政治观点一样被对待——如果他们同意你的观点,就会受到赞赏;如果他们不同意你的观点,就会受到鄙视。

把科学当作另一种观点对待是对科学和人类的一种伤害。作为计算机专业人员,我们依靠科学来支持我们的工作,并让人们相信我们的系统是可以被信任的。是什么让科学不同于政治、新闻、酒吧或餐桌上的观点?

科学家研究自然和社会世界,以了解事物是如何运作的,并了解它们的运行规律。许多科学定律开始是专业的意见或假设,然后演变成有充分证据支持的陈述,没有人会怀疑它们。当这种情况发生时,这些陈述被称为“既定科学”。科学专业已经采用了一种“科学方法”——一种制定、证明或反驳科学假设的标准方法。科学对新证据可能破坏既定科学的可能性持开放态度。换句话说,科学从来没有确定它已经发现了“真理”。视科学为寻找真理的方法是狂妄自大的。问题不在于谁掌握了“真相”,而在于谁的说法更值得相信。

让我们来调查一下,为什么在新问题上竭尽全力的科学家可能不同意。分歧加快了解决科学问题的进程。

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科学与公共政策

在做出重要决定时,世界各地的政府通常会寻求现有最好的科学家的建议,以应用相关理论和数据,对政策可能的结果得出结论。科学家、媒体和公众通常赞同并称赞这种对“循证政策”的承诺。科学被认为比来自意识形态和教条的众多观点更强大。本着这一精神,世界各国政府最初对2020年的冠状病毒大流行采取了以科学为基础的方法,并经常表示:“我们的政策遵循科学。”

这种安排持续了一段时间,特别是在早期,没有人真正了解发生了什么,因为感染人数呈指数级飙升,医院里挤满了令人担忧的病人和垂死的人。面对这场生死存亡的危机,大多数人都希望团结起来,支持他们的政府。

许多国家的科学家建立了模型,以预测该疾病的传播,并评估哪些可能的干预措施最有可能遏制该疾病。在英国,政府求助于其科学咨询专家小组(SAGE),该小组由该国一些最杰出和受人尊敬的科学家组成。SAGE依据伦敦著名的帝国理工学院(Imperial College)的尼尔•弗格森(Neil Ferguson)开发的模型,建议严格限制公民流动和接触是“压平曲线”和防止医院不堪重负的最有效手段。2020年3月23日,英国政府实施了严格的封锁,造成了70年来最大规模的社会和经济冲击。许多其他国家纷纷效仿,一场全球性的经济萧条很快随之而来。

随着这些严厉措施的实施,不同的声音开始从公民团体、经济学家、更广泛的科学界,甚至SAGE内部听到。在收音机和电视上经常听到科学家们彼此意见不一致。现在,“追随科学”失去了它的确定性,因为政治家、媒体和公众意识到没有一个明确和权威的科学解释。媒体把科学界描绘成一群争吵不休的乌合之众。在一些人看来,科学已经失去了信誉,很明显,政府的政策是由凌驾于科学之上的政治意识形态所驱动的。

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科学没有?

绝对不会。全球科学在大流行期间表现出色。2020年1月,我们对COVID-19几乎一无所知。三个月后,世界卫生组织(World Health Organization)宣布其传播为大流行。科学家们在很短的时间内积累和合成了大量的知识,其中许多是没有争议的。在大量政治支持的帮助下,科学和工业界在不到一年的时间内发现了三种有效的COVID-19疫苗。科学在工作,在做它应该做的事。为了理解科学在应对COVID-1的生存威胁方面取得的成就和贡献,有必要理解科学过程和科学知识的偶然性。


科学家之间的分歧是科学过程中正常、健康的一部分。


在他1934年的书中逻辑学der大幅减退在《科学发现的逻辑》中,卡尔·波普尔确立了可证伪性原则作为区分科学与非科学的主要标准。可证伪性意味着一项科学主张有可能被证明是错误的。牛顿定律(1687)在接下来的200年里都没有受到挑战,因为直到1887年的迈克尔逊-莫雷实验,没有人发现任何相反的证据。然后在1905年,阿尔伯特·爱因斯坦的相对论证明了牛顿关于物体接近光速运动的定律是错误的。爱因斯坦的理论引起了极大的怀疑。1919年,当阿瑟·爱丁顿的日食实验准确地证实了经过太阳附近的光会弯曲时,这种怀疑论就被打破了,这是爱因斯坦理论的一个重要预测。2后来,爱因斯坦的一些理论在20世纪20年代中期被量子力学推翻了。波普尔声称,马克思的经济学和弗洛伊德的精神分析等其他理论不能被经验证伪,也不是科学。

可证伪性原则并不像波普尔说的那么明确。科学家们经常争论,表面上相互矛盾的证据是否足够有力,足以被视为伪造。被波普尔拒绝作为科学的社会科学,大体上承认需要证据和对其关于人类行为的假设进行严格的统计检验。统计检验有局限性。通常的“95%置信度”意味着每20个结论中就有一个可能没有证据支持。同样,在双盲临床试验中,医学科学的统计方法允许少数试验失败,只要绝大多数支持主张。

科学家之间的分歧是科学过程中正常、健康的一部分。当像COVID-19这样的全新的东西出现时,科学家们将用各种理论和解释来解释早期的观察结果。科学过程会剔除那些可以反驳的理论,然后就那些有有力证据支持的理论达成共识。即使在那些符合现有观测结果的数据中,也有一些可以被新的观测结果证伪。所有这些早期的理论都是科学的,尽管它们可能相互矛盾。全世界对疫苗的研究是科学的,即使结果不确定,因为每个人都准备放弃一种候选疫苗,如果证据表明它不起作用。

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科学的双重性

科学中有一个悖论,你可能没怎么想过。一方面,既定科学的历史记载是熟悉的、合理的、有条理的。另一方面,调查和验证假设的实际工作是令人担忧的,往往是混乱的。科学怎么可能同时是有条理的和混乱的?科学如何将混乱分解为秩序?

当科学在寻找尚未找到的答案时,例如在新冠病毒危机中,这种悖论具有严重的影响。在外人看来,这种混乱似乎表明,科学过程已经崩溃,没有发挥作用,科学家的说法不可信。事实上,混沌是科学运作中不可分割的一部分,要实现科学的稳定,就必须处理它。

布鲁诺·拉图尔(Bruno Latour)在他的书中谈到了这个悖论科学行动1他对“现成的科学”和“正在制造中的科学”进行了基本的区分。现成科学,也被称为固定科学,是现在被认为是理所当然的模型、理论和定律,可以用来建立系统,并对自然和天空进行预测。正在形成的科学相当不稳定,因为科学家们还不知道一个假设是否可以证实,也不知道如何去证实它。它充满了不确定性、争议、死胡同和科学家之间激烈的辩论。它是高度情绪化的,热情的,令人不安的。拉图尔通过对DNA是双螺旋结构这一假说的详细分析来阐明他的观点。今天,这种说法被认为是理所当然的,它是基因测序、基因工程、DNA分析、CRISPR基因编辑等的基础。但得出这一结论的过程充满了顶尖科学家之间的争论、情绪化的谩骂、首次发现的失实声明以及被抢风头的极度失望。拉图尔引用了当时参与研究的科学家的大量著述。

拉图用双面罗马神雅努斯的形象来描述科学的这种两重性。一张饱经风霜、满是智慧皱纹的脸,回顾所发生的一切,告诉我们什么是真实的,什么是可以重复的。另一张脸,年轻而傲慢,向前看,试图理解前方的未知。这些对立的面孔体现了对世界的反向解读。拉图尔用对比鲜明的格言来说明,例如表格在这里。

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表格对比鲜明的格言(来自拉图尔)1).

一个假设如何从不确定性转变为确定的科学?有利的证据增加了对假设的信心。不利的证据会降低它。科学的过程——如出版、专业会议上的交流、辩论、圆桌会议、广泛的实验和测试——都有助于消除对原始假设的怀疑。当所有的怀疑都被消除了,没有剩下的异议者,科学界就会接受这个假设为事实。拉图尔说,科学解决的过程是一个假设积累盟友,直到不再有异议。它具有强烈的社会性。


基于相同的证据,不同的群体可以也确实发展出不同的科学事实陈述。


有些人不喜欢科学解释是社会发明的概念。他们认为科学家们正在梳理出关于世界的基本的、不可改变的真理。社会建设允许不同的社区对同一现象采用不同的解释系统。这确实发生了。西医和中医是解释和治疗疾病症状的不同体系。生物学包括一个接受进化论的群体和另一个接受高等存在的智能设计理论的群体。强人工智能和弱人工智能是解释机器实现认知过程的不同系统。在计算领域,围绕不同的编程语言或软件开发过程有不同的社区。这些群体及其解释是持久的——当一个群体试图向另一方提供伪造的证据时,另一方会找到一种方法来解释该证据,以支持其解释。

一种科学解释必须被科学界接受,才能被认为是确定的。科学事实是被整个科学界接受的解释,没有异议。基于相同的证据,不同的群体可以也确实发展出不同的科学事实陈述。

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工作中的科学穿透了不确定的迷雾

这两种面孔是科学不可或缺的组成部分。科学具有双重性。我们都需要意识到这一点并尊重它。正在形成的科学的混乱将演变成确定的假设或被拒绝的假设。

当局外人在混乱时期观察时,他们会看到各种假设四处飘荡,但没有普遍的共识。科学家们似乎并不同意这一观点——这是完全正确的。然而,这些分歧并不意味着科学没有发挥作用。辩论和争议是解决或拒绝假设的必要条件。

科学的前沿——已知和未知的边界区域——充满了不确定性。科学家们必须做好准备,不仅要明智地应用已知的知识,而且要在探索未知的过程中,在不确定的迷雾中找到出路。

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参考文献

1.拉图,B。科学在行动:如何跟随科学家和工程师通过社会.哈佛大学出版社,1987。

2.《泰晤士报》.科学革命:新宇宙理论:牛顿学说被推翻;https://bit.ly/3bwaVOb

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作者

Peter j .丹宁pjd@nps.edu)是计算机科学特约教授和位于加州蒙特利的海军研究生院Cebrowski信息创新研究所所长,是ACM Ubiquity的编辑,也是ACM的前任总裁。作者在此表达的观点不一定代表其雇主或美国联邦政府的观点。

杰弗里•约翰逊jeff.johnson@open.ac.uk)是英国开放大学复杂科学与设计系教授。他是UNESCO UniTwin复杂系统数字校园的副主席,ACM Ubiquity的副编辑,以及复杂系统协会的前任主席。


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