Every day we face issues like climate change or the safety of vaccines where we have to answer questions whose answers rely heavily on scientific information. Scientists tell us that the world is warming. Scientists tell us that vaccines are safe. But how do we know if they are right? Why should be believe the science? The fact is, many of us actually don't believe the science. Public opinion polls consistently show that significant proportions of the American people don't believe the climate is warming due to human activities, don't think that there is evolution by natural selection, and aren't persuaded by the safety of vaccines.
Todos los días enfrentamos problemas como el cambio climático y la seguridad de las vacunas donde tenemos que responder a preguntas cuyas respuestas dependen mucho de la información científica. Los científicos nos dicen que el planeta se está calentando. Nos dicen que las vacunas son seguras. ¿Pero cómo sabemos que tienen la razón? ¿Por qué creemos en la ciencia? La verdad es que muchos no creen en la ciencia. Las encuestas sobre la opinión pública muestran que una gran mayoría de los estadounidenses no creen que el cambio climático sea debido a las actividades humanas, que haya una evolución por selección natural y no están convencidos de que las vacunas son seguras.
So why should we believe the science? Well, scientists don't like talking about science as a matter of belief. In fact, they would contrast science with faith, and they would say belief is the domain of faith. And faith is a separate thing apart and distinct from science. Indeed they would say religion is based on faith or maybe the calculus of Pascal's wager. Blaise Pascal was a 17th-century mathematician who tried to bring scientific reasoning to the question of whether or not he should believe in God, and his wager went like this: Well, if God doesn't exist but I decide to believe in him nothing much is really lost. Maybe a few hours on Sunday. (Laughter) But if he does exist and I don't believe in him, then I'm in deep trouble. And so Pascal said, we'd better believe in God. Or as one of my college professors said, "He clutched for the handrail of faith." He made that leap of faith leaving science and rationalism behind.
Entonces, ¿por qué tenemos que creer en la ciencia? A los científicos no les gusta hablar de la ciencia como una creencia. De hecho, contrastan la ciencia con la fe y dicen que la creencia se relaciona con la fe. Y la fe está separada y es distinta a la ciencia. De hecho dirían que la religión está basada en la fe o quizás a lo que le apostó Pascal. Pascal Blaise fue un matemático del siglo XVII que aplicó el razonamiento científico a la cuestión de creer o no en Dios. Lo que decía: Si Dios no existe pero decido creer no pierdo mucho. Quizás unas cuantas horas los domingos. (Risas) Pero si sí existe y no creo en él, estoy metido en un gran lío. Así que Pascal dice que es mejor creer en Dios. O como uno de mis profesores decía: "Estaba agarrado al barandal de la fe". Doy ese salto hacia la fe dejando la ciencia y el racionalismo a un lado.
Now the fact is though, for most of us, most scientific claims are a leap of faith. We can't really judge scientific claims for ourselves in most cases. And indeed this is actually true for most scientists as well outside of their own specialties. So if you think about it, a geologist can't tell you whether a vaccine is safe. Most chemists are not experts in evolutionary theory. A physicist cannot tell you, despite the claims of some of them, whether or not tobacco causes cancer. So, if even scientists themselves have to make a leap of faith outside their own fields, then why do they accept the claims of other scientists? Why do they believe each other's claims? And should we believe those claims?
El hecho es que para la mayoría de nosotros creer en muchas de estas afirmaciones científicas es un acto de fe. No podemos probar la mayoría de estas afirmaciones por nuestra cuenta. Y esto es verdad incluso para la mayoría de los científicos fuera de su especialización. Si lo piensan, un geólogo no puede decirte si una vacuna es segura. La mayoría de los químicos no son expertos en la teoría de la evolución. Un médico no puede decirte, a pesar de las afirmaciones de algunos, que el tabaco produce cáncer o no. Así que hasta los científicos tienen que tener fe cuando están fuera de sus áreas de estudio, entonces, ¿por qué aceptan las afirmaciones de otros científicos? ¿Por qué se creen los unos a los otros? Y, ¿deberíamos creer en esas afirmaciones?
So what I'd like to argue is yes, we should, but not for the reason that most of us think. Most of us were taught in school that the reason we should believe in science is because of the scientific method. We were taught that scientists follow a method and that this method guarantees the truth of their claims. The method that most of us were taught in school, we can call it the textbook method, is the hypothetical deductive method. According to the standard model, the textbook model, scientists develop hypotheses, they deduce the consequences of those hypotheses, and then they go out into the world and they say, "Okay, well are those consequences true?" Can we observe them taking place in the natural world? And if they are true, then the scientists say, "Great, we know the hypothesis is correct."
Lo que quiero discutir acá es que sí deberíamos pero no por las razones que la mayoría de nosotros creemos. A la mayoría nos enseñaron en la escuela que la razón por la que debemos creer en la ciencia es por el método científico. Nos enseñaron que los científicos siguen un método y que este método garantiza la verdad en sus afirmaciones. El método que la mayoría aprendió en la escuela, que llamamos el método del texto, es el método de la deducción hipotética. De acuerdo al modelo estándar, el modelo del texto, los científicos desarrollan unas hipótesis, luego deducen las consecuencias de esas hipótesis, y luego salen y dicen: "Bien, ¿son estas consecuencias verdaderas?" "¿Podemos ver que ocurren en el mundo natural?" Y si ocurren, los científicos dicen: "Fabuloso. Sabemos que la hipótesis es correcta".
So there are many famous examples in the history of science of scientists doing exactly this. One of the most famous examples comes from the work of Albert Einstein. When Einstein developed the theory of general relativity, one of the consequences of his theory was that space-time wasn't just an empty void but that it actually had a fabric. And that that fabric was bent in the presence of massive objects like the sun. So if this theory were true then it meant that light as it passed the sun should actually be bent around it. That was a pretty startling prediction and it took a few years before scientists were able to test it but they did test it in 1919, and lo and behold it turned out to be true. Starlight actually does bend as it travels around the sun. This was a huge confirmation of the theory. It was considered proof of the truth of this radical new idea, and it was written up in many newspapers around the globe.
Hay muchos ejemplos famosos en la historia de científicos que hicieron exactamente esto. Uno de los ejemplos más famosos viene del trabajo de Albert Einstein. Cuando Einstein desarrolló la teoría de la relatividad, una de las consecuencias de su teoría era que el espacio-tiempo no era un vacío, sino que tenía materia. Y que esa materia se doblaba en la presencia de objetos con masa como el Sol. Si la teoría fuera verdadera entonces la luz cuando atraviesa el Sol debería, de hecho, doblarse a su alrededor. Eso fue una predicción impresionante y pasaron muchos años antes de que los científicos pudiesen probarla, cosa que ocurrió en 1919, y que resultó ser verdadera. De hecho, la luz de las estrellas se doblan al pasar alrededor del Sol. Esa fue una gran confirmación de la teoría. Se consideró la prueba de la veracidad de esta radical nueva idea, y se publicó en muchos periódicos en todo el mundo.
Now, sometimes this theory or this model is referred to as the deductive-nomological model, mainly because academics like to make things complicated. But also because in the ideal case, it's about laws. So nomological means having to do with laws. And in the ideal case, the hypothesis isn't just an idea: ideally, it is a law of nature. Why does it matter that it is a law of nature? Because if it is a law, it can't be broken. If it's a law then it will always be true in all times and all places no matter what the circumstances are. And all of you know of at least one example of a famous law: Einstein's famous equation, E=MC2, which tells us what the relationship is between energy and mass. And that relationship is true no matter what.
A veces esta teoría o modelo se conoce como el modelo nomológico-deductivo, principalmente porque a los académicos les gusta complicar las cosas. Pero también porque en el caso ideal se trata de leyes. Nomológico significa que está relacionado con leyes. En el caso ideal la hipótesis no solo es una idea: idealmente, es una ley natural. ¿Por qué es importante que sea una ley natural? Porque si es una ley no puede infringirla. Si es una ley siempre será verdadera en todos los tiempos y lugares sin importar las circunstancias. Y todos Uds. conocen al menos una ley famosa: La famosa ecuación de Einstein, E=mc2, que explica la relación entre la energía y la masa. Y esa relación siempre será verdadera.
Now, it turns out, though, that there are several problems with this model. The main problem is that it's wrong. It's just not true. (Laughter) And I'm going to talk about three reasons why it's wrong. So the first reason is a logical reason. It's the problem of the fallacy of affirming the consequent. So that's another fancy, academic way of saying that false theories can make true predictions. So just because the prediction comes true doesn't actually logically prove that the theory is correct. And I have a good example of that too, again from the history of science. This is a picture of the Ptolemaic universe with the Earth at the center of the universe and the sun and the planets going around it. The Ptolemaic model was believed by many very smart people for many centuries. Well, why? Well the answer is because it made lots of predictions that came true. The Ptolemaic system enabled astronomers to make accurate predictions of the motions of the planet, in fact more accurate predictions at first than the Copernican theory which we now would say is true. So that's one problem with the textbook model. A second problem is a practical problem, and it's the problem of auxiliary hypotheses. Auxiliary hypotheses are assumptions that scientists are making that they may or may not even be aware that they're making. So an important example of this comes from the Copernican model, which ultimately replaced the Ptolemaic system. So when Nicolaus Copernicus said, actually the Earth is not the center of the universe, the sun is the center of the solar system, the Earth moves around the sun. Scientists said, well okay, Nicolaus, if that's true we ought to be able to detect the motion of the Earth around the sun. And so this slide here illustrates a concept known as stellar parallax. And astronomers said, if the Earth is moving and we look at a prominent star, let's say, Sirius -- well I know I'm in Manhattan so you guys can't see the stars, but imagine you're out in the country, imagine you chose that rural life — and we look at a star in December, we see that star against the backdrop of distant stars. If we now make the same observation six months later when the Earth has moved to this position in June, we look at that same star and we see it against a different backdrop. That difference, that angular difference, is the stellar parallax. So this is a prediction that the Copernican model makes. Astronomers looked for the stellar parallax and they found nothing, nothing at all. And many people argued that this proved that the Copernican model was false.
Resulta que hay muchos problemas con este modelo. El mayor problema es que es erróneo. Simplemente falso. (Risas) Y daré tres razones por la que es erróneo. La primera es una razón lógica. Es el problema de la falacia de afirmar una consecuencia. Esa es una forma más rimbombante o académica de decir que las teorías falsas pueden hacer predicciones verdaderas. Solo por el hecho de que una predicción se haga realidad no prueba lógicamente que la teoría sea correcta. Y tengo un buen ejemplo, nuevamente a partir de la historia de la ciencia. Esta es una imagen del universo de Ptolomeo, con la Tierra en el centro del universo y el Sol y los planetas girando a su alrededor. Mucha gente inteligente durante muchos siglos, creyeron en el modelo de Ptolomeo. ¿Por qué? La respuesta es porque muchas de las predicciones se hicieron realidad. El sistema de Ptolomeo le permitió a los astrónomos hacer predicciones precisas acerca de los movimientos del planeta, incluso más precisas al principio que la teoría de Copérnico, que hoy en día sabemos que es verdadera. He allí un problema con el modelo de texto. El segundo problema es un problema práctico, y es el problema de las hipótesis auxiliares. Las hipótesis auxiliares son supuestos que hacen los científicos que ellos mismos pueden saber o no que hacen. Un buen ejemplo de esto viene del modelo de Copérnico que al final reemplazó el sistema de Ptolomeo. Nicolás Copérnico dijo que la Tierra no era el centro del universo, que el Sol era el centro del sistema solar y que la Tierra se mueve alrededor del Sol. Los científicos le dijeron, bien, Nicolás, si eso es verdad debemos poder detectar el movimiento de la Tierra alrededor del Sol. Esta diapositiva aquí muestra el concepto que se conoce como el paralaje estelar. Y los astrónomos dijeron, si la Tierra se mueve y observamos una estrella prominente, digamos, Sirio —ya sé que estoy en Manhattan y Uds. aquí no ven las estrellas, pero imaginen que están en el campo, que escogieron una vida rural— y vemos una estrella en diciembre, la vemos con el fondo de otras estrellas distantes. Si hacemos las misma observación 6 meses más tarde, cuando la Tierra se ha movido a esta posición en junio, vemos las misma estrella pero con otro fondo. Esa diferencia, esa diferencia angular, es el paralaje estelar. Esta es la predicción que hace el modelo copernicano. Los astrónomos buscaron el paralaje estelar y no consiguieron nada, nada en absoluto, nada. Y muchos argumentaban que esta era la prueba
So what happened? Well, in hindsight we can say that astronomers were making two auxiliary hypotheses, both of which we would now say were incorrect. The first was an assumption about the size of the Earth's orbit. Astronomers were assuming that the Earth's orbit was large relative to the distance to the stars. Today we would draw the picture more like this, this comes from NASA, and you see the Earth's orbit is actually quite small. In fact, it's actually much smaller even than shown here. The stellar parallax therefore, is very small and actually very hard to detect.
de que el modelo copernicano era falso. ¿Qué pasó? En retrospectiva podemos decir que los astrónomos asumieron dos hipótesis auxiliares las cuales podemos decir ahora que son incorrectas. La primera fue el supuesto sobre el tamaño de la órbita de la Tierra. Los astrónomos asumían que la órbita de la Tierra era grande en relación a la distancia a las estrellas. Hoy en día la ilustraríamos más así, esto viene de la NASA, y pueden ver que la órbita de la Tierra es bastante pequeña. Incluso mucho más pequeña que lo que se muestra aquí. Por ello el paralaje estelar es muy pequeño y muy difícil de detectar.
And that leads to the second reason why the prediction didn't work, because scientists were also assuming that the telescopes they had were sensitive enough to detect the parallax. And that turned out not to be true. It wasn't until the 19th century that scientists were able to detect the stellar parallax.
Esto conlleva a la segunda razón por la que la predicción no funcionó, ya que los científicos también asumieron que los telescopios que tenían eran lo suficientemente sensibles para detectar el paralaje estelar. Cosa que no era cierta. No fue sino hasta el siglo XIX que los científicos fueron capaces de detectar el paralaje estelar.
So, there's a third problem as well. The third problem is simply a factual problem, that a lot of science doesn't fit the textbook model. A lot of science isn't deductive at all, it's actually inductive. And by that we mean that scientists don't necessarily start with theories and hypotheses, often they just start with observations of stuff going on in the world. And the most famous example of that is one of the most famous scientists who ever lived, Charles Darwin. When Darwin went out as a young man on the voyage of the Beagle, he didn't have a hypothesis, he didn't have a theory. He just knew that he wanted to have a career as a scientist and he started to collect data. Mainly he knew that he hated medicine because the sight of blood made him sick so he had to have an alternative career path. So he started collecting data. And he collected many things, including his famous finches. When he collected these finches, he threw them in a bag and he had no idea what they meant. Many years later back in London, Darwin looked at his data again and began to develop an explanation, and that explanation was the theory of natural selection.
También hay un tercer problema. Es simplemente un problema de facto: mucho de la ciencia no entra dentro del modelo del texto. Muchas ciencias no son deductivas, sino inductivas. Eso significa que muchos científicos no necesariamente comienzan con teorías e hipótesis, a menudo son solo observaciones de las cosas que pasan en el mundo. El ejemplo más famoso es de uno de los científicos más reconocidos que existió, Charles Darwin. Cuando el joven Darwin salió en su viaje en el Beagle, no tenía una hipótesis o una teoría. Solo sabía que quería una carrera como científico y comenzó a recolectar datos. Sabía que odiaba la medicina porque ver sangre lo enfermaba así que tenía que buscar una carrera alternativa. Así que comenzó a recolectar datos. Y recolectó muchas cosas, incluyendo sus famosos pinzones. Los que conseguía los guardaba en un bolso, pero no tenía idea para lo que servirían. Años más tarde en Londres, Darwin comenzó a analizar sus datos y a desarrollar una explicación. Esa explicación fue la que dio lugar a la teoría de la selección natural.
Besides inductive science, scientists also often participate in modeling. One of the things scientists want to do in life is to explain the causes of things. And how do we do that? Well, one way you can do it is to build a model that tests an idea.
Además de la ciencia inductiva, los científicos a menudo hacen réplicas. Una de las cosas que los científicos quieren hacer es explicar las causas de las cosas. ¿Y eso cómo se hace? Una de las formas de hacerlo es construir un modelo para comprobar una idea.
So this is a picture of Henry Cadell, who was a Scottish geologist in the 19th century. You can tell he's Scottish because he's wearing a deerstalker cap and Wellington boots. (Laughter) And Cadell wanted to answer the question, how are mountains formed? And one of the things he had observed is that if you look at mountains like the Appalachians, you often find that the rocks in them are folded, and they're folded in a particular way, which suggested to him that they were actually being compressed from the side. And this idea would later play a major role in discussions of continental drift. So he built this model, this crazy contraption with levers and wood, and here's his wheelbarrow, buckets, a big sledgehammer. I don't know why he's got the Wellington boots. Maybe it's going to rain. And he created this physical model in order to demonstrate that you could, in fact, create patterns in rocks, or at least, in this case, in mud, that looked a lot like mountains if you compressed them from the side. So it was an argument about the cause of mountains.
Esta es una foto de Henry Cadell, un geólogo escocés del siglo XIX. Pueden asumir que es escocés por el gorro escocés y las botas Wellington. (Risas) Y Cadell quería responder a la pregunta de ¿cómo se formaron las montañas? Una de las cosas que observó es que si ves las montañas como los Montes Apalaches a menudo consigues rocas con pliegues. Los pliegues son muy particulares lo que sugerían que fueron comprimidas por los lados. Esta idea jugó un papel importante en la discusión de la deriva continental. Así que construyó este modelo, este descabellado artilugio con palancas y troncos, aquí está la carretilla, cubetas, un martillo gigante. No sé por qué lleva botas Wellington. Quizás porque va a llover. Y creó este modelo físico con el fin de demostrar que puedes crear formas en las rocas, o en este caso en el barro, que se parecen mucho a montañas si las comprimes desde los lados. Este era el argumento a la formación de las montañas.
Nowadays, most scientists prefer to work inside, so they don't build physical models so much as to make computer simulations. But a computer simulation is a kind of a model. It's a model that's made with mathematics, and like the physical models of the 19th century, it's very important for thinking about causes. So one of the big questions to do with climate change, we have tremendous amounts of evidence that the Earth is warming up. This slide here, the black line shows the measurements that scientists have taken for the last 150 years showing that the Earth's temperature has steadily increased, and you can see in particular that in the last 50 years there's been this dramatic increase of nearly one degree centigrade, or almost two degrees Fahrenheit.
Hoy en día, las mayoría de los científicos prefieren trabajar adentro, así que ya no construyen tantos modelos físicos sino simulaciones digitales. Las simulaciones digitales también son un tipo de modelo. Es un modelo basado en las matemáticas, y como los modelos físicos del siglo XIX, es muy importante para pensar sobre las causas. Una de las grandes preguntas es sobre el cambio climático. Tenemos muchísimas evidencias de que la Tierra se está calentando. En esta diapositiva, la línea negra muestra que las medidas que los científicos han tomado en los últimos 150 años denotan cómo la temperatura de la Tierra ha ido aumentando de forma progresiva. Pueden ver que particularmente en los últimos 50 años ha habido un incremento significativo de casi un grado centígrado, o casi dos grados Fahrenheit.
So what, though, is driving that change? How can we know what's causing the observed warming? Well, scientists can model it using a computer simulation. So this diagram illustrates a computer simulation that has looked at all the different factors that we know can influence the Earth's climate, so sulfate particles from air pollution, volcanic dust from volcanic eruptions, changes in solar radiation, and, of course, greenhouse gases. And they asked the question, what set of variables put into a model will reproduce what we actually see in real life? So here is the real life in black. Here's the model in this light gray, and the answer is a model that includes, it's the answer E on that SAT, all of the above. The only way you can reproduce the observed temperature measurements is with all of these things put together, including greenhouse gases, and in particular you can see that the increase in greenhouse gases tracks this very dramatic increase in temperature over the last 50 years. And so this is why climate scientists say it's not just that we know that climate change is happening, we know that greenhouse gases are a major part of the reason why.
Entonces, ¿qué está ocasionando este cambio? ¿Cómo podemos conocer la causa del calentamiento que se observa? Los científicos pueden replicarlo con una simulación digital. Este diagrama muestra una simulación digital que toma en cuenta todos los diferentes factores que conocemos que pueden afectar el clima de la Tierra, como las partículas de sulfato de la contaminación del aire, cenizas volcánicas de las erupciones, cambios en la radiación solar, y por supuesto, los gases de invernadero. Y se preguntan, ¿qué grupo de variables agregados a un modelo reproducirían lo que vemos en la vida real? He aquí la vida real en negro. He aquí este modelo en gris claro y la respuesta es un modelo que incluye, es la respuesta E en el SAT, todas las anteriores. La única forma que pueden reproducir las temperaturas que se observan es con todas estas cosas juntas, incluyendo los gases de invernadero, y en particular pueden ver que el aumento de los niveles de gases de invernadero ocasiona este aumento dramático de temperatura en los últimos 50 años. Esta es la razón por la que los científicos dicen que no solo saben que el cambio climático está ocurriendo, sino que los gases de invernaderos son unas de las causas principales.
So now because there all these different things that scientists do, the philosopher Paul Feyerabend famously said, "The only principle in science that doesn't inhibit progress is: anything goes." Now this quotation has often been taken out of context, because Feyerabend was not actually saying that in science anything goes. What he was saying was, actually the full quotation is, "If you press me to say what is the method of science, I would have to say: anything goes." What he was trying to say is that scientists do a lot of different things. Scientists are creative.
Debido a todas las cosas diferentes que los científicos hacen el filósofo Paul Feyerabend dijo famosamente: "El único principio en la ciencia que no inhibe el progreso es que todo lo vale". Esta cita con frecuencia se ha sacado de contexto porque Feyerabend no estaba diciendo que en la ciencia todo lo vale. Lo que decía, lo que toda la cita dice: "Si me presionas para que diga cuál es el método de la ciencia, diría que todo lo vale". Lo que trataba de decir es que los científicos hacen cosas diferentes. Los científicos son creativos.
But then this pushes the question back: If scientists don't use a single method, then how do they decide what's right and what's wrong? And who judges? And the answer is, scientists judge, and they judge by judging evidence. Scientists collect evidence in many different ways, but however they collect it, they have to subject it to scrutiny. And this led the sociologist Robert Merton to focus on this question of how scientists scrutinize data and evidence, and he said they do it in a way he called "organized skepticism." And by that he meant it's organized because they do it collectively, they do it as a group, and skepticism, because they do it from a position of distrust. That is to say, the burden of proof is on the person with a novel claim. And in this sense, science is intrinsically conservative. It's quite hard to persuade the scientific community to say, "Yes, we know something, this is true." So despite the popularity of the concept of paradigm shifts, what we find is that actually, really major changes in scientific thinking are relatively rare in the history of science.
Pero esto nos lleva al comienzo: si los científicos no usan un método único entonces, ¿cómo deciden qué es lo correcto o lo incorrecto? ¿Y quién decide? La respuesta es que los científicos deciden y ellos deciden al estudiar la evidencia. Los científicos recolectan evidencias de muchas maneras diferentes, pero sea lo que sea que recolectan tienen que llevarlo al escrutinio. Esto llevó al sociólogo Robert Merton a enfocarse en la pregunta de cómo los científicos escrutan los datos y la evidencia, y él decía que lo hacían de una forma que llamaba "escepticismo organizado". Decía que era organizado porque lo hacen de forma colectiva, como un grupo, y escepticismo, porque lo hacen desde una posición de desconfianza. Eso quiere decir que el peso de la prueba recae sobre la persona que presenta la novedad. Y en esta ciencia, la ciencia es intrínsecamente conservadora. Es muy difícil persuadir a la comunidad científica para que diga: "Sí, esto es verdad". A pesar de la popularidad del concepto de cambios de paradigma, lo que de hecho vemos es que los cambios dramáticos en el pensamiento científico son relativamente raros en la historia de la ciencia.
So finally that brings us to one more idea: If scientists judge evidence collectively, this has led historians to focus on the question of consensus, and to say that at the end of the day, what science is, what scientific knowledge is, is the consensus of the scientific experts who through this process of organized scrutiny, collective scrutiny, have judged the evidence and come to a conclusion about it, either yea or nay.
Finalmente esto nos trae otra idea: Si los científicos evalúan la evidencia colectivamente esto le deja a los historiadores a enfocarse en la pregunta del consenso y a decir que al final del día, lo que es la ciencia, lo que es el conocimiento científico, es el consenso de los científicos expertos quienes con este proceso del escrutinio organizado, o escrutinio colectivo, han evaluado la evidencia y ha llegado a una conclusión, ya sea sí o no.
So we can think of scientific knowledge as a consensus of experts. We can also think of science as being a kind of a jury, except it's a very special kind of jury. It's not a jury of your peers, it's a jury of geeks. It's a jury of men and women with Ph.D.s, and unlike a conventional jury, which has only two choices, guilty or not guilty, the scientific jury actually has a number of choices. Scientists can say yes, something's true. Scientists can say no, it's false. Or, they can say, well it might be true but we need to work more and collect more evidence. Or, they can say it might be true, but we don't know how to answer the question and we're going to put it aside and maybe we'll come back to it later. That's what scientists call "intractable."
Podemos pensar que el conocimiento científico es un consenso de expertos. También podemos pensar que la ciencia es un tipo de jurado, con la excepción de que es uno muy especial. No es un jurado de tus colegas, es un jurado de expertos. Es un jurado de hombres y mujeres con doctorados, y a diferencia de un jurado convencional que solo tiene dos opciones, culpable o inocente, el jurado científico tiene de hecho, múltiples opciones. Los científicos pueden decir sí, es verdadero. Los científicos pueden decir no, es falso. O pueden decir, bien puede ser verdadero, pero tenemos que trabajar más y recolectar más evidencia. O pueden decir, puede ser verdad, pero no sabemos la respuesta y vamos a dejarla de lado y quizás volvamos a ella más tarde. Es lo que los científicos llaman "insoluble".
But this leads us to one final problem: If science is what scientists say it is, then isn't that just an appeal to authority? And weren't we all taught in school that the appeal to authority is a logical fallacy? Well, here's the paradox of modern science, the paradox of the conclusion I think historians and philosophers and sociologists have come to, that actually science is the appeal to authority, but it's not the authority of the individual, no matter how smart that individual is, like Plato or Socrates or Einstein. It's the authority of the collective community. You can think of it is a kind of wisdom of the crowd, but a very special kind of crowd. Science does appeal to authority, but it's not based on any individual, no matter how smart that individual may be. It's based on the collective wisdom, the collective knowledge, the collective work, of all of the scientists who have worked on a particular problem. Scientists have a kind of culture of collective distrust, this "show me" culture, illustrated by this nice woman here showing her colleagues her evidence. Of course, these people don't really look like scientists, because they're much too happy. (Laughter)
Esto nos lleva a un problema final: Si la ciencia es lo que los científicos dicen que es, ¿esto no es simplemente confiar en la autoridad? ¿Acaso no nos enseñaron en la escuela que confiar en la autoridad es una falacia lógica? He aquí la paradoja de la ciencia moderna. La paradoja de la conclusión a la que creo han llegado los historiadores, filósofos y sociólogos, que dice que la ciencia es la confianza en la autoridad. Pero no es la autoridad del individuo, sin importar lo inteligente que sea el individuo, como Platón, Sócrates o Einstein. Es la autoridad de la comunidad colectiva. Pueden pensar que es la sabiduría de la mayoría, pero una mayoría muy especial. La ciencia obedece a la autoridad pero no está basada en ningún individuo, sin importar lo inteligente que este sea. Está basada en la sabiduría, el conocimiento y el trabajo colectivo de todos los científicos que han trabajado en un problema en particular. Los científicos tienen una cultura de desconfianza colectiva, la cultura de "muéstrame", como vemos aquí a esta mujer mostrándole a sus colegas su evidencia. Claro que estos no parecen científicos porque se ven muy felices. (Risas)
Okay, so that brings me to my final point. Most of us get up in the morning. Most of us trust our cars. Well, see, now I'm thinking, I'm in Manhattan, this is a bad analogy, but most Americans who don't live in Manhattan get up in the morning and get in their cars and turn on that ignition, and their cars work, and they work incredibly well. The modern automobile hardly ever breaks down.
Bien, esto me lleva a mi punto final. La mayoría de nosotros nos levantamos en las mañanas. Confiamos en nuestros autos. Aquí estoy pensando en Manhattan, esta no es una buena analogía, pero para la mayoría que no vive en Manhattan, que se levantan, se suben a sus autos, lo prenden, y sus autos funcionan, y funcionan maravillosamente. El auto moderno muy raramente deja de funcionar.
So why is that? Why do cars work so well? It's not because of the genius of Henry Ford or Karl Benz or even Elon Musk. It's because the modern automobile is the product of more than 100 years of work by hundreds and thousands and tens of thousands of people. The modern automobile is the product of the collected work and wisdom and experience of every man and woman who has ever worked on a car, and the reliability of the technology is the result of that accumulated effort. We benefit not just from the genius of Benz and Ford and Musk but from the collective intelligence and hard work of all of the people who have worked on the modern car. And the same is true of science, only science is even older. Our basis for trust in science is actually the same as our basis in trust in technology, and the same as our basis for trust in anything, namely, experience.
¿Por qué? ¿Por qué los autos funcionan tan bien? No es por la genialidad de Henry Ford, o Karl Benz o incluso Elon Musk. Es porque el auto moderno es un producto de más de 100 años de trabajo por cientos y miles, y millares de personas. El auto moderno es un producto del trabajo, la sabiduría y la experiencia colectiva de todos los hombres y mujeres que han trabajado en el auto. Y su tecnología confiable es el resultado de ese esfuerzo acumulado. No solo nos beneficiamos de la genialidad de Benz, de Ford y Musk, sino de la inteligencia colectiva y el trabajo duro de todos los que han trabajado en el auto moderno. Y lo mismo es verdad para la ciencia, solo que la ciencia es incluso más antigua. Nuestra razón para confiar en la ciencia es la misma que nuestra razón para confiar en la tecnología, la misma razón para confiar en todo, entre ellas, la experiencia.
But it shouldn't be blind trust any more than we would have blind trust in anything. Our trust in science, like science itself, should be based on evidence, and that means that scientists have to become better communicators. They have to explain to us not just what they know but how they know it, and it means that we have to become better listeners.
Pero no debe ser una confianza ciega, más que la confianza ciega en cualquier cosas. Nuestra fe en la ciencia, como la ciencia misma, debe estar basada en evidencias. Para ello los científicos tienen que ser mejores comunicadores. No solo tienen que explicarnos lo que saben, sino cómo lo saben, y nosotros tenemos que aprender a ser mejores oyentes.
Thank you very much.
Muchas gracias.
(Applause)
(Aplausos)