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.
Щодня ми маємо справу з такими речами, як зміна клімату або безпека вакцин, і вони породжують питання, відповідь на які вимагає звернення до наукових знань. Науковці говорять нам про глобальне потепління. Науковці стверджують, що вакцини безпечні. Але звідки ми знаємо, що вони мають рацію? Чому ми повинні вірити науці? Насправді, багато людей у нашому суспільстві науці не вірять. Опитування населення незмінно свідчать, що значна кількість американців не вірять, що глобальне потепління є результатом діяльності людини, не вірять в еволюцію шляхом природного відбору і не переконані в безпеці вакцин.
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.
Чому ж ми повинні вірити науці? Науковці не люблять говорити про "віру" в науку. Загалом, вони протиставляють науку і віру, стверджуючи, що суб’єктивна думка належить до царини віри. Віра – щось зовсім відмінне від науки. Науковці сказали б, що релігія заснована на вірі, або, можливо, на аналізі парі Паскаля. Блез Паскаль – математик 17-го сторіччя, який спробував застосувати наукові міркування до питання, чи варто вірити в Бога. Він міркував так: якщо Бога не існує, але я вирішив у нього вірити, я нічого не втрачаю. Хіба що кілька годин щонеділі. (Сміх) Але якщо Бог існує, а я в нього не вірю, тоді я у великій небезпеці. Таким чином, Паскаль вважав, що в Бога краще вірити. Або, як казав мій колега професор: "Паскаль схопився за поручень віри". Він здійснив "стрибок віри", стрибок, у якому вийшов за межі науки та раціоналізму.
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?
Фактично, для багатьох із нас заяви науки – це "стрибок віри". У більшості випадків ми не в змозі судити про наукові дані самостійно. Це стосується і більшості науковців, коли йдеться про речі поза їхньою спеціалізацією. Наприклад, геолог не може визначити, чи безпечна вакцина. Більшість хіміків не є експертами в теорії еволюції. Фізики не зможуть сказати, попри заяви декотрих із них, чи дійсно паління спричиняє рак. Отож, якщо навіть самі вчені мусять покладатись на віру за межами своєї спеціалізації, чому ж тоді вони погоджуються з твердженнями своїх колег? Чому вони довіряють висновкам один одного? І чи повинні ми довіряти цим висновкам?
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."
Я хочу сказати, що так, ми повинні їм довіряти, але не з тієї причини, про яку думають багато хто з нас. Більшості з нас у школі казали, що ми повинні вірити науці через науковий метод. Нам казали, що науковці дотримуються певного методу, і цей метод гарантує істинність їхніх тверджень. Цей метод, про який нам розповідали в школі, його можна назвати "метод із підручника" – це гіпотетико-дедуктивний метод. Відповідно до стандартної моделі, моделі з підручників, науковці розробляють гіпотези, виводять висновки із цих гіпотез, і далі задаються питанням: "Чи вірні наші висновки?" Чи можна це спостерігати в світі природи? І якщо висновки підтвердилися, науковці говорять: "Чудово, тепер ми знаємо, що гіпотеза вірна".
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.
В історії науки є багато відомих прикладів, коли науковці вчиняли саме так. Один із найвідоміших прикладів – робота Альберта Ейнштейна. Коли Ейнштейн працював над теорією відносності, одним із висновків його теорії було те, що просторово-часовий континуум – це не просто вакуум, насправді, він має структуру. І ця структура викривляється під дією масивних об'єктів, таких як Сонце. Якщо ця теорія слушна, то з неї випливає, що світло, проходячи біля Сонця, повинне викривлятись. Таке передбачення справді вражало, минуло кілька років, поки вчені змогли його перевірити, та коли в 1919 році цю гіпотезу таки перевірили, то виявилось, що передбачення було слушним. Світло справді викривляється, проходячи біля Сонця. Це було серйозне підтвердження теорії, яке слугувало доказом істинності цієї радикально нової ідеї, про що тоді чимало писали в газетах по всій планеті.
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.
Отож, іноді така модель називається "дедуктивно-номологічна модель", переважно через те, що вчені люблять все ускладнювати. Але також через те, що, в ідеалі, тут йдеться про закони. Слово "номологічний" вказує на закон. Також, в ідеалі, гіпотеза – це не просто ідея, в ідеалі, гіпотеза виражає закон природи. Чому так важливо, що тут йдеться саме про закон? Бо закон природи неможливо порушити. Якщо це закон, то він працюватиме скрізь, незалежно від часу, місця чи інших обставин. Всі ви знаєте принаймні один знаменитий закон: відоме рівняння Ейнштейна, E=MC2, яке відображає відношення між енергією та масою. І це відношення істинне за будь-яких умов.
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.
Проте виявилось, що є певні проблеми з гіпотетико-дедуктивною моделлю. Основна з них – ця модель хибна. Вона просто помилкова. (Сміх) Я наведу три причини, чому вона помилкова. Перша причина – логічна. Тут помилка, відома як ствердження консеквента. Це термінологічно витончений спосіб висловити думку, що хибні теорії можуть вести до істинних передбачень. Отож, істинність передбачень ще не є логічним доказом істинності теорії. На думку спадає хороший приклад, також взятий з історії науки. Це зображення птолемеївської системи, де Земля розташована в центрі Всесвіту, а Сонце й інші планети рухаються навколо неї. Птолемеївську систему підтримували багато розумних людей впродовж багатьох сторіч. Гаразд, а чому? Відповідь така: ця система давала багато істинних передбачень. Птолемеївська система дозволяла астрономам робити точні передбачення щодо руху планет, ці прогнози були навіть точнішими, ніж перші передбачення, отримані на основі системи Коперніка. Отож, це перша проблема, пов'язана з "підручниковою" моделлю. Друга проблема є практичною, це проблема допоміжних гіпотез. Допоміжні гіпотези – це припущення, які роблять вчені, і при цьому вчені можуть навіть не усвідомлювати, що вони роблять припущення. Важливим прикладом цього може бути коперніканська модель, яка зрештою витіснила птолемеївську модель. Коли Миколай Копернік заявив, що насправді Земля не є центром Всесвіту, бо центром Сонячної системи є Сонце, навколо якого рухається Земля, інші вчені відповіли: гаразд, Миколаю, якщо це так, тоді в нас повинна бути можливість встановити рух Землі навколо Сонця. Цей слайд ілюструє поняття, відоме як зоряний паралакс. Астрономи сказали, що якщо Земля рухається, і ми подивимось на яскраву зірку, наприклад, на Сіріус – розумію, що тут, у Манхеттені, зірок не видно, але уявіть, що ви за містом, що ви живете в селі – і якщо ми подивимось на зірку в грудні, ми її побачимо на тлі далеких зірок. Якщо ми через шість місяців повторимо це спостереження, коли Земля буде у цій точці в червні, ми подивимось на цю ж зірку і побачимо її на тлі інших зірок. Ця різниця, це кутове зміщення, і є зоряним паралаксом. Отож, це передбачення, яке випливає з коперніканської моделі. Астрономи намагались виявити зоряний паралакс, однак їхні пошуки були марними. Багато з них зробили висновок, що коперніканська модель хибна.
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.
Та чому ж так сталось? З сьогоднішньої перспективи ми можемо сказати, що астрономи спирались на дві допоміжні гіпотези, обидві ці гіпотези зараз вважаються хибними. Перша гіпотеза стосувалась припущення про розмір земної орбіти. Астрономи припускали, що земна орбіта велика порівняно з відстанню до зірок. Сьогодні ж ми спираємось на іншу картину, ось, наприклад, дані NASA, і ви бачите, що насправді орбіта Землі дуже мала. Фактично, вона значно менша, ніж тут показано. Отож, зоряний паралакс дуже малий, і його надзвичайно важко виявити.
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.
І це нас підводить до другої причини, з якої прогноз не спрацював: вчені також припускали, що їхні телескопи були досить чутливими, щоб виявити паралакс. Але виявилось, що це не так. Насправді, лише в 19 сторіччі вчені змогли виявити зоряний паралакс.
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.
І, зрештою, третя проблема. Третя проблема стосується того факту, що значна частина науки не вписується в підручникову модель. Багато наукових досліджень не є дедуктивними, насправді вони індуктивні. Я маю на увазі, що вчені не обов'язково починають з теорій та гіпотез, часто вони починають зі спостережень за явищами і процесами, які відбуваються в світі. Чи не найвідомішим прикладом цього є один із найвизначніших дослідників усіх часів, Чарльз Дарвін. Коли молодий Дарвін вирушив у подорож на "Біглі", у нього не було гіпотези чи теорії. Він просто хотів стати вченим, займатись наукою, тож він почав збирати дані. Насамперед він знав, що ненавидить медицину, бо йому стає погано від вигляду крові, значить, він мав обрати іншу кар'єру. Тож він почав збирати дані. Він зібрав чималу колекцію даних, включно зі знаменитими зябликами. Щодо зябликів, Дарвін просто кидав їх у сумку, не замислюючись над їх значенням. Через багато років після повернення до Лондона, Дарвін знову поглянув на свої дані, і почав працювати над поясненням, яке зрештою стало теорією природного добору.
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.
Крім використання індукції, вчені також часто звертаються до моделювання. До найважливіших завдань вчених належить пошук причин явищ. І як це робиться? Що ж, один зі способів – це створити модель, яка дозволить перевірити ідею.
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.
На цьому фото Генрі Кеделл, шотландський геолог 19 сторіччя. Те, що він шотландець, можна розпізнати за мисливською кепкою і гумовими чоботами. (Сміх) Кеделл хотів знайти відповідь на питання: як формуються гори? І він помітив одну річ: якщо подивитись на такі гори, як Апалачі, то породи в них нерідко утворюють складки в особливий спосіб, і цей факт підштовхнув до припущення, що ці складки виникли під дією бічного стискання. Пізніше ця ідея відіграла важливу роль в дискусії щодо дрейфу материків. Тож він побудував модель, цю хитромудру конструкцію з важелями й дерев'яними панелями, тут також його тачка, відра і величезна кувалда. Не знаю, чому він у ґумових чоботях, може, того дня збиралось на дощ. Він створив цю фізичну модель, щоб показати, що насправді можна створити об'єкт із каміння, чи, як тут, ґрунту, який би нагадував гірську породу при бічному стисканні. Це було одним із доказів того, як утворювались гори.
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.
Сьогодні вчені працюють переважно в лабораторіях, і замість побудови фізичних моделей, вони створюють комп'ютерні симуляції. Але комп'ютерна симуляція теж є різновидом моделі. Це модель, створена математичним шляхом, і, так само, як фізичні моделі 19 сторіччя, вона відіграє важливу роль у встановленні причин. Одне з найглобальніших питань стосується зміни клімату, у нас величезний масив даних, які вказують на потепління на Землі. На цьому слайді, чорними лініями показано вимірювання, які вчені проводили впродовж останніх 150 років, вони показують поступове зростання температури на Землі, і, зокрема, можна побачити, що за останні 50 років відбулося значне зростання, приблизно на один градус Цельсія, це майже два градуси Фаренгейта.
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.
Але що ж викликало цей процес? Як ми можемо встановити, що стало причиною спостережуваного потепління? Що ж, вчені можуть це змоделювати, використовуючи комп'ютерне моделювання. На цій діаграмі показано комп'ютерну модель, яка враховує всі різноманітні чинники, які, як нам відомо, можуть впливати на клімат Землі. Це сульфатні частинки в забрудненому повітрі, вулканічний пил внаслідок виверження вулканів, зміни сонячної радіації, і, звісно, парникові гази. Вчені замислились над питанням: який набір змінних у цій моделі відтворюватиме картину, яку ми бачимо в реальності? Реальні дані тут позначено чорним, а модель – світло-сірим. Відповідь же така: модель включає, як варіант Е на іспиті SAT, все вищезазначене. Єдиний спосіб відтворити дані цих температурних спостережень – це поєднати всі причини, включно з парниковими газами. Зокрема, можна помітити, що збільшення викидів парникових газів співпадає з різким зростанням температури за останні 50 років. Ось чому кліматологи стверджують, що ми не тільки знаємо, що справді відбувається зміна клімату, а знаємо й те, що парникові гази відіграють суттєву роль у даному процесі.
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.
Всі ці різноманітні речі, які роблять вчені, підштовхнули філософа Пола Фейєрабенда висловити відому фразу: "Єдиний принцип, який не заважає науковому прогресу, такий: підходить все". Цю цитату часто виривають із контексту, бо Фейєрабенд, насправді, не стверджував, що у науці підходить все. Насправді, його вислів, повне формулювання, таке: "Якщо ви вимагатимете від мене пояснити, що ж таке науковий метод, я буду змушений відповісти: підходить все". Він намагався сказати, що вчені використовують дуже різні засоби. Вчені використовують творчий підхід.
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.
Це нас знову змушує повернутись до питання: якщо вчені не використовують єдиний метод, як вони вирішують, що слушно, а що ні? І хто судді? Відповідь така: суддями є вчені, і вони виносять вердикт, оцінюючи дані. Вчені збирають дані, використовуючи різні способи, але який би спосіб вони не обрали, вчені повинні застосувати ретельну перевірку. Це підштовхнуло соціолога Роберта Мертона зосередитись на питанні, як вчені перевіряють дані, і він казав, що вони роблять це у спосіб, який він назвав "організований скептицизм". Він називав це "організований", бо вони це роблять колективно, це групова діяльність, а слово "скептицизм" означає, що вчені виходять із позиції недовіри. Інакше кажучи, тягар доведення лежить на тому, хто пропонує якусь нову тезу. І в цьому розумінні, науці властивий внутрішній консерватизм. Дуже непросто переконати наукову спільноту визнати: "Так, ми щось дізнались, це істина". Тож всупереч популярному поняттю зміни парадигм, історія науки засвідчує, що справді парадигмальні зміни в науковому мисленні є досить рідкісними явищами.
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.
Тож, зрештою, це нас підводить до ще однієї ідеї: якщо вчені оцінюють дані колективно, то історики науки мають зосередитись на питанні консенсусу, і заявити, що врешті-решт, те, чим є наука і наукове знання, визначається спільною думкою наукових експертів, які за допомогою організованого колективного уважного дослідження оцінили наукові дані і дійшли щодо них висновку – схвалити чи відхилити.
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."
Тож наукове знання можна розглядати як консенсус експертів. Також науку можна розглядати як суд присяжних, але це дуже специфічний суд присяжних. Суддями тут виступають не звичайні люди, а ботани, поведені на своїй справі. Члени цього суду присяжних – чоловіки й жінки з науковим ступенем. І, на відміну від звичайного суду присяжних, що може обрати лише один з двох вердиктів: винен чи не винен, науковий суд має значно більше варіантів вибору. Вчені можуть сказати: "так, це істина". Вони можуть сказати: "ні, це хибно". Або ж вони можуть сказати: "можливо, це істина, але слід провести подальші дослідження, зібрати більше даних". Чи сказати: "можливо, це істина, але ми не знаємо, як це визначити, тож поки що це питання варто відкласти, і повернутись до нього згодом". Такі питання науковці називають "нерозв'язні".
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)
Але це веде нас до останньої проблеми: якщо наука – це те, що вчені визначають як науку, то чи не є це просто апеляцією до авторитету? Хіба нас усіх не вчили, що апеляція до авторитету – це логічна помилка? Що ж, це парадокс сучасної науки, парадокс, до якого дійшли історики, філософи й соціологи: що наука – це справді апеляція до авторитету, але не авторитету однієї людини, якою б геніальною вона не була, не до авторитету, наприклад, Платона, Сократа чи Ейнштейна. Тут йдеться про авторитет цілої спільноти. Це можна розглядати як певну мудрість натовпу, але особливого натовпу. Наука апелює до авторитету, але не якогось одного вченого, навіть якщо він дуже розумний. Наука спирається на колективну мудрість, колективні знання, колективну роботу всіх тих вчених, які досліджували певну проблему. У середовищі вчених існує культура колективної недовіри, культура "а доведіть", як на цій фотографії, де мила жінка демонструє колегам свої дані. Звісно, ці люди не схожі на вчених – занадто вже вони веселі. (Сміх)
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.
Добре, тепер я перейду до останнього аспекту свого виступу. Більшість із нас прокидається вранці. Більшість довіряє своїм авто. Але я ж у Манхеттені – це невдала аналогія. Та більшість американців, які не мешкають у Манхеттені, прокидаються, сідають в авто, вмикають запалювання, і їхні машини працюють, причому надзвичайно добре. Сучасні автомобілі рідко ламаються.
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.
Чому? Чому вони так добре працюють? Це зовсім не завдяки геніальності Генрі Форда, Карла Бенца чи навіть Ілона Маска. А тому, що сучасне авто – результат більш, ніж столітньої роботи сотень, тисяч, і десятків тисяч людей. Сучасне авто – результат колективної роботи, мудрості і досвіду кожного чоловіка й жінки, які будь-коли працювали в автомобілебудуванні. Надійність техніки є результатом цих сумарних зусиль. Ми користуємося плодами не лише геніальності Бенца, Форда і Маска, але й колективного розуму і наполегливої праці всіх тих людей, котрі працюють над створенням сучасного авто. Те ж саме слушно і щодо науки, тільки наука виникла ще раніше. Наша довіра до науки спирається на ту ж основу, що й довіра до техніки, що й довіра до всього іншого – а саме, на досвід.
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.
Та ми не повинні сліпо довіряти науці, так само, як і будь-чому іншому. Наша віра в науку, як і сама наука, повинна спиратись на докази, а це означає, що вчені повинні навчитись краще комунікувати. Вони повинні пояснювати нам не тільки те, що вони знають, а й те, чому вони це знають. А це означає, що ми повинні стати кращими слухачами.
Thank you very much.
Дуже дякую.
(Applause)
(Оплески)