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.
Każdego dnia spotykamy się z problemami takimi jak zmiana klimatu, czy strach przed szczepionkami, na które musimy odpowiedzieć, opierając się na informacjach naukowych. Naukowcy twierdzą, że świat się ociepla. Naukowcy twierdzą, że szczepionki są bezpieczne. Ale skąd wiemy, że mają rację? Dlaczego powinniśmy wierzyć nauce? Tak naprawdę wielu z nas nie wierzy nauce. Badania opinii publicznej zgodnie pokazują, że spora część Amerykanów nie wierzy, że ocieplenie klimatu jest spowodowane działalnością człowieka, nie wierzy w ewolucję poprzez selekcję naturalną, nie jest przekonana, że szczepienia są bezpieczne.
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.
Dlaczego więc powinniśmy wierzyć nauce? Naukowcy nie lubią mówić, że nauce trzeba "wierzyć". Raczej przeciwstawiają naukę wierze, zakładając, że wiara to kwestia religii i zupełnie nie dotyczy ona nauki. Według nich religia opiera się na wierze, ewentualnie na zakładzie Pascala. Blaise Pascal był XVII-wieczny matematykiem, który próbował zastosować rozumowanie naukowe w odpowiedzi na pytanie, czy powinien wierzyć w Boga. Zakład Pascala był taki: jeżeli Bóg nie istnieje, ale zdecyduję się w niego wierzyć, nic wielkiego nie tracę. Może kilka godzin w niedzielę. (Śmiech) Ale jeśli istnieje, a ja w niego nie wierzę, wtedy mam problem. Więc Pascal stwierdził, że lepiej wierzyć w Boga. Lub, jak powiedział jeden z moich profesorów: "Tonący wiary się chwyta". Pascal przyjął wiarę w ciemno, porzucając naukę i racjonalizm.
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?
Jednak dla większości z nas przyjęcie twierdzenia naukowego wymaga właśnie ślepej wiary. W większości przypadków nie możemy sami ocenić naukowych twierdzeń. Naukowcy też mają z tym problem, jeśli chodzi o kwestie poza ich specjalizacją. Geolog nie potrafi udowodnić. że szczepienia są bezpieczne. Większość chemików nie jest specjalistami w teorii ewolucji. Choć niektórzy próbują, fizycy nie mogą udowodnić, że tytoń wywołuje raka. Więc nawet jeśli sami naukowcy muszą wierzyć nauce na ślepo poza swoimi specjalizacjami, dlaczego akceptują oni twierdzenia innych naukowców? Dlaczego nawzajem wierzą w swoje twierdzenia? I czy my powinniśmy im wierzyć?
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."
Chciałabym was przekonać, że powinniśmy, ale nie z przyczyn, o których myślicie. Większość z nas uczono w szkole, że powinniśmy wierzyć w naukę ze względu na metodę naukową. Uczono nas, że naukowcy stosują metodę, która gwarantuje prawdziwość ich twierdzeń. Metodą, której uczono większość z nas w szkole, nazwijmy ją metodą podręcznikową, jest metoda hipotetyczno-dedukcyjna. Według standardowego modelu, czyli metody "podręcznikowej", naukowcy tworzą hipotezy, wnioskują na ich podstawie, a potem wyruszają w świat, pytając: "Czy te wnioski są prawdziwe? Czy możemy zaobserwować je w świecie przyrody?" A jeśli są prawdziwe, wtedy mówią: "Super, wiemy, że hipoteza jest prawdziwa". W historii nauki jest wiele znanych przykładów naukowców,
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.
którzy tak postępowali. Jeden z najsławniejszych związany jest z pracą Alberta Einsteina. Kiedy Einstein opracował ogólną teorię względności, jednym z jej założeń było to, że czasoprzestrzeń nie jest próżnią, ale ma strukturę. I ta struktura załamuje się w obecności olbrzymich obiektów, takich jak Słońce. Gdyby ta teoria była prawdziwa, oznaczałoby to, że światło, mijając Słońce, powinno załamywć się wokół niego. Było to całkiem zaskakujące założenie i minęło wiele lat, zanim naukowcy mogli je przetestować, ale udało się to w 1919 roku i założenie to okazało się prawdą. Światło gwiazd załamuje się, gdy mija Słońca. Było to istotnym potwierdzeniem teorii, i zostało uznane za dowód na prawdziwość tej radykalnej, nowej myśli oraz zostało opisane w prasie całego świata. Czasami tę teorię czy też model
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.
określa się mianem "dedukcyjno-nomologicznego", głównie dlatego, że uczeni lubią wszystko komplikować. Ale również dlatego, że w idealnym przypadku dotyczy to praw. Nomologiczny oznacza "odnoszący się do praw". W idealnym przypadku hipoteza nie jest tylko koncepcją, jest prawem natury. Dlaczego ma to znaczenie? Ponieważ jeśli jest prawem, nie może być złamana. Jeśli jest prawem, będzie prawdziwa zawsze i wszędzie, bez względu na okoliczności. Wszyscy znają przynajmniej jeden przykład znanego prawa, równanie Einsteina: E=MC2, które pokazuje związek pomiędzy energią a masą. Związek ten zawsze musi być prawdziwy.
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.
Okazuje się jednak, że jest kilka problemów z tym modelem. Podstawowy problem - jest błędny. Nie jest prawdziwy. (Śmiech) Przedstawię trzy przyczyny dlaczego jest błędny. Pierwszy powód jest logiczny. To błędne rozumowanie związane z potwierdzeniem przez wynik. To kolejny wymyślny, uczony sposób powiedzenia, że fałszywe teorie mogą prowadzić do prawdziwej prognozy. To, że prognoza okazuje się prawdziwa, nie dowodzi to logicznie, że teoria jest prawidłowa. Mam tu dobry przykład z historii nauki. To jest obraz wszechświata Ptolemeusza z Ziemią jako centrum wszechświata i krążącego wokół niej Słońca oraz planet. W model Ptolemeusza wierzyło wiele mądrych osób przez wiele wieków. Dlaczego? Ponieważ urzeczywistniał wiele prognoz. System Ptolemeusza pozwolił astronomom dokładnie prognozować ruchy planety, nawet początkowo dokładniej niż teoria Kopernika, którą teraz nazywamy prawdziwą. To jeden problem z modelem podręcznikowym. Drugi problem jest praktyczny i dotyczy hipotez pomocniczych. Hipotezy pomocnicze to przypuszczenia, które naukowcy tworzą, nie zawsze zdając sobie z tego sprawę. Znaczący tego przykład pochodzi od modelu Kopernika, który finalnie zastąpił system Ptolemeusza. Kiedy Kopernik stwierdził, że Ziemia tak naprawdę nie jest centrum wszechświata, Słońce jest centrum układu słonecznego, a Ziemia krąży wokół Słońca, naukowcy powiedzieli: "Mikołaju, jeśli to prawda, powinniśmy wykryć ruch Ziemi wokół Słońca". Ten slajd pokazuje koncepcję znaną jako paralaksa gwiezdna. Astronomowie stwierdzili, że jeśli Ziemia się porusza i popatrzy się na widoczną gwiazdę, na przykład na Syriusza... Wiem, że będąc na Manhattanie nie widzi się gwiazd, ale wyobraźcie sobie, że jesteście na wsi i patrzcie na gwiazdy w grudniu, a wtedy zobaczymy tę gwiazdę na tle innych, odległych gwiazd. Jeżeli dokonamy obserwacji sześć miesięcy później, gdy Ziemia przemieściła się w czerwcu na tę pozycję, patrzymy na tę samą gwiazdę i widzimy ją na innym tle. Ta różnica, zmiana kąta to paralaksa gwiezdna. Jest to prognoza sformułowana przez model Kopernika. Astronomowie szukali paralaksy gwiezdnej i nic nie znaleźli, absolutnie nic. Wiele osób twierdziło, że dowodziło to błędności modelu Kopernika.
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.
Co się stało? Po fakcie możemy stwierdzić, że astronomowie stworzyli dwie hipotezy pomocnicze i obie były błędne. Pierwsze założenie dotyczyło rozmiaru orbity Ziemi. Astronomowie zakładali, że orbita Ziemi jest duża w stosunku do odległości gwiazd. Dzisiaj narysowalibyśmy to tak. Pochodzi to z NASA. Widać, że orbita Ziemi jest raczej mała. W rzeczywistości jest nawet mniejsza, niż tu widać. Paralaksa gwiezdna jest więc mała i trudna do zaobserwowania.
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.
Prowadzi to do drugiej przyczyny porażki tej prognozy. Otóż naukowcy zakładali, że teleskopy, którymi dysponowali, są wystarczająco czułe, aby wykryć paralaksę. A tak nie było. Aż do XIX wieku naukowcy nie byli w stanie zaobserwować paralaksy gwiezdnej. Pojawił się też trzeci problem.
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.
To błąd rzeczowy. Wiele dziedzin nauki nie pasuje do modelu podręcznikowego. Wiele dziedzin nie polega na dedukcji, tylko na indukcji. To oznacza, że naukowcy niekoniecznie zaczynają od teorii i hipotez, ale często zaczynają od obserwacji zjawisk zachodzących w świecie. Przykładem jest jeden z najsłynniejszych naukowców, Karol Darwin. Kiedy Darwin w młodości wyruszył w podróż na pokładzie Beagle, nie miał hipotezy, nie miał teorii. Wiedział tylko, że pragnie kariery naukowca, więc zaczął gromadzić dane. Wiedział, że nienawidzi medycyny, bo widok krwi wywoływał u niego mdłości, dlatego musiał znaleźć inną ścieżkę kariery. Zaczął więc gromadzić dane. Zbierał wiele rzeczy, w tym te słynne zięby. Zbierał je i wrzucał do torby, nie mając pojęcia, jakie mają one znaczenie. Wiele lat później w Londynie Darwin znów spojrzał na swoje dane i zaczął formułować wyjaśnienie, a wyjaśnieniem była teoria selekcji naturalnej.
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.
Poza naukami indukcyjnymi, naukowcy często wykorzystują modelowanie. Jednym z tematów, którymi naukowcy chcą się zajmować, jest wyjaśnianie przyczyn zjawisk. Jak to robią? Jednym ze sposobów jest zbudowanie modelu testującego zamysł. To jest zdjęcie Henry'ego Cadella,
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.
szkockiego geologa żyjącego w XIX wieku. Widać, że jest Szkotem, bo ma czapkę myśliwską i kalosze. (Śmiech) Cadell chciał odpowiedzieć na pytanie, jak kształtowane są góry. Jedną z rzeczy, jakie zaobserwował, było to, że gdy spojrzy się na góry takie jak Appalachy, często widać, że skały są pofałdowane, i to w szczególny sposób, co nasunęło mu myśl, że były zgniatane po bokach. Ta myśl później odegrała ważną rolę w dyskusjach o wędrówce kontynentów. Zbudował ten model, szalony przyrząd z dźwigniami i drewnem, a oto jego taczki, wiadra, duży młot oburęczny. Nie wiem czemu ma kalosze, może będzie padać. Przygotował fizyczny model, aby przedstawić, że można stworzyć układ kamieni, a przynajmniej, w tym przypadku błota, który będzie przypominał góry, jeśli będzie zgniatać się je po bokach. Był to wywód w sprawie procesów górotwórczych.
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.
Dzisiaj większość naukowców woli pracować w pomieszczeniach, nie budują tylu fizycznych modeli, raczej tworzą komputerowe symulacje. Ale symulacja też jest rodzajem modelu, stworzonego przy pomocy matematyki, i tak jak XIX-wieczne modele fizyczne, taki model jest przydatny przy analizowaniu przyczyn. Jedno z ważnych obecnie pytań dotyczy zmian klimatu. Mamy ogromnie dużo dowodów, że Ziemia się ociepla. Na tym slajdzie czarna linia pokazuje pomiary, których dokonali naukowcy w trakcie ostatnich 150 lat, na których widać, że temperatura na Ziemi stale rośnie. Szczególnie w ostatnich 50 latach widoczny jest gwałtowny wzrost o prawie jeden stopień Celsjusza, czyli prawie dwa stopnie Fahrenheita. Co jest przyczyną takiej zmiany?
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.
Jak możemy się dowiedzieć, skąd się bierze to zaobserwowane ocieplenie? Naukowcy mogą to modelować poprzez symulacje komputerowe. Ten wykres pokazuje symulację komputerową, która uwzględnia wszystkie znane czynniki mogące oddziaływać na klimat: cząsteczki siarki z zanieczyszczonego powietrza, pył wulkaniczny z erupcji, zmiany promieniowania słonecznego i oczywiście gazy cieplarniane. Zadane zostało pytanie jaki zestaw zmiennych wprowadzonych do modelu da taki rezultat, jaki obserwujemy w rzeczywistości? Rzeczywistość jest zaznaczona na czarno. Model jest jasnoszary. Wynikiem jest model, który uwzględnia, tak jak ostatnia odpowiedź na teście, wszystkie powyższe czynniki. Jedynym sposobem na odtworzenie zaobserwowanych pomiarów temperatury jest połączenie wszystkich tych elementów, w tym gazów cieplarnianych. Szczególnie widać, że wzrost ilości gazów cieplarnianych pokrywa się z gwałtownym wzrostem temperatury w ostatnich 50 latach. Dlatego klimatolodzy twierdzą, że nie tylko jesteśmy pewni, że klimat się zmienia, ale wiemy, że gazy cieplarniane są tego główną przyczyną. Ze względu na to, iloma sprawami zajmują się naukowcy,
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.
filozof Paul Feyerabend powiedział: "Jedyną regułą w nauce niehamującą postępu jest: wszystko ujdzie". Ten cytat często wyjmowano z kontekstu, bo Feyerabend nie twierdził, że w nauce wszystko ujdzie. Pełne twierdzenie brzmi: "Jeśli zmusisz mnie do powiedzenia, co jest metodą naukową, byłbym zmuszony odpowiedzieć: wszystko ujdzie". Próbował wyjaśnić, że naukowcy zajmują się wieloma różnymi rzeczami, naukowcy są kreatywni. Ale to znów nasuwa pytanie:
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.
jeśli naukowcy nie stosują wyłącznie jednej metody, jak oceniają co jest poprawne, a co nie? Kto to osądza? Odpowiedź brzmi: osądzają to naukowcy, poprzez ocenę dowodów. Naukowcy zbierają dowody na wiele sposobów, ale niezależnie od tego muszą je poddać analizie. To skłoniło socjologa Roberta Mertona do skupienia się nad pytaniem, jak naukowcy analizują dane i dowody. Stwierdził, że robią to poprzez "zorganizowany sceptycyzm". Stwierdził, że jest zorganizowany, ponieważ pracują wspólnie, jako grupa, a sceptycyzm, bo robią to z pozycji niedowierzania. Czyli ciężar dowodu spoczywa na osobie z nowatorskim twierdzeniem. W tym sensie nauka jest wewnętrznie konserwatywna. Ciężko jest przekonać społeczność naukową do stwierdzenia: "Tak, coś wiemy, to jest prawdziwe". Pomimo popularności koncepcji zmiany paradygmatu, w rzeczywistości naprawdę duże zmiany w myśleniu naukowym są w historii nauki stosunkowo rzadkie. Dochodzimy do jeszcze jednego zagadnienia.
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.
Skoro naukowcy oceniają dowody wspólnie, skłoniło to historyków do skupienia się na kwestii jednomyślności. Koniec końców, to, czym jest nauka, to, czym jest wiedza naukowa, to jednomyślność ekspertów naukowych, którzy poprzez proces zorganizowanej wspólnej analizy ocenili dowody i doszli do wniosku: że jest tak, albo nie jest tak.
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."
Możemy więc myśleć o wiedzy naukowej jako o jednomyślności ekspertów. Możemy też myśleć o nauce jako o ławie przysięgłych, choć to specjalny rodzaj ławy. Ale to nie byle jacy przysięgli, to ława wielkich mózgów. To ława złożona z kobiet i mężczyzn z doktoratami. I inaczej niż w przypadku tradycyjnej ławy przysięgłych, która ma tylko dwie możliwości, winny lub niewinny, naukowa ława przysięgłych ma tych możliwości więcej. Naukowcy mogą stwierdzić: "Tak, to jest prawdziwe". Mogą stwierdzić: "Nie, jest błędne". Mogą też stwierdzić: "To może być prawdziwe, ale musimy nad tym jeszcze popracować i zgromadzić więcej dowodów". Albo: "To może być prawdziwe, ale nie wiemy, jak to rozstrzygnąć, więc odłożymy to na bok i może kiedyś do tego wrócimy". Naukowcy nazywają to "niesfornym" zagadnieniem.
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)
Prowadzi to nas do ostatniego problemu: Jeśli nauka jest tym, co mówią naukowcy, czy nie jest odwołaniem do autorytetu? Czy nie uczono nas w szkole, że odwołanie do autorytetu jest logicznie błędne? Oto paradoks współczesnej nauki, paradoks wniosku, do którego doszli historycy, filozofowie i socjologowie, czyli że nauka jest odwołaniem do autorytetu, ale nie jest to autorytet jednostki, niezależnie od tego jak mądra jest ta jednostka, na przykład Platon, Sokrates czy Einstein. To autorytet społeczności naukowej jako całości. Można o tym myśleć jako o mądrości tłumu, ale szczególnego rodzaju tłumu. Nauka odwołuje się do autorytetu, ale nie opartego na jednostce, nieważne, jak mądra to jednostka. Oparta jest na wspólnej mądrości, wspólnej wiedzy, wspólnej pracy wszystkich naukowców, którzy pracowali nad danym zagadnieniem. W nauce panuje kultura wspólnego niedowierzania, kultury "zademonstruj mi to", tu przedstawionej w formie uroczej kobiety prezentującej dowody współpracownikom. Ci ludzie oczywiście nie wyglądają na naukowców, bo są zbyt roześmiani. (Śmiech) Tu dochodzimy do ostatniego zagadnienia.
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.
Większość z nas wstaje rano i polega na swoich samochodach. Teraz jestem na Manhattanie, to złe porównanie, ale większość Amerykanów niemieszkających na Manhattanie wstaje rano i wsiada do samochodu, włącza zapłon, samochód działa. I to działa niewiarygodnie dobrze, bo współczesny samochód rzadko się psuje. Dlaczego samochody działają tak dobrze?
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.
Nie z powodu geniuszu Henry'ego Forda, Karla Benza czy nawet Elona Muska. Jest tak, ponieważ współczesny samochód jest wynikiem ponad 100 lat pracy setek, tysięcy i dziesiątek tysięcy osób. Współczesny samochód jest wynikiem wspólnej pracy, mądrości i doświadczenia każdego człowieka, który kiedykolwiek pracował nad samochodem. Niezawodność technologii jest wynikiem tego skumulowanego wysiłku. Korzystamy nie z geniuszu Benza, Forda i Muska, ale ze wspólnej inteligencji i ciężkiej pracy wszystkich osób, które pracowały nad współczesnym samochodem. To samo dotyczy nauki, tylko że nauka jest starsza. Podstawą naszego zaufania jest to samo, co jest podstawą zaufania do technologii i to samo, co jest podstawą zaufania do czegokolwiek, czyli doświadczenie.
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.
Ale nie powinno być to ślepe zaufanie, nie bardziej ślepe niż nasza ufność wobec czegokolwiek innego. Nasze zaufanie do nauki, tak jak sama nauka, powinno być oparte na dowodach, a to oznacza, że naukowcy muszą lepiej się komunikować. Muszą nam wyjaśniać nie tylko, co wiedzą, ale też skąd to wiedzą, a to oznacza, że my musimy nauczyć się lepiej słuchać.
Thank you very much.
Dziękuję bardzo.
(Applause)
(Brawa)