Влияние цифровизации на практики научного предвидения: основные эффекты и риски

Аннотация

Цифровизация и ее влияние на практики научного предвидения и обыденной прогностической деятельности, а также на стратегии научного и обыденного познания – проблематика, все более широко обсуждаемая как в научных кру­гах, так и на публичных площадках. В статье уточняется, что понимается под процессом цифровизации и чем она оборачивается применительно к научной деятельности, обосновывается, что бурный прогресс прогнозирования как стратегии научного предвидения за последнее столетие обусловлен, с одной стороны, ростом возможностей прикладной математики, с другой – отходом от новоевропейского проекта построения науки как неограниченной в своих предсказательных возможностях. В результате получение предсказаний на ос­новании законов дополняется, а в ряде областей вытесняется практикой
предвидения «за пределом предсказуемости» – путем выявления квазизако­номерностей на базе эмпирической информации, характеризующей поведе­ние прогнозируемого объекта. Несмотря на то, что прогнозная деятельность формируется в первую очередь количественными методами, к 1970-м гг. при­знается их ограниченность в области социальных процессов, что вызвано сложностью сбора и, как следствие, недостатком эмпирической информации. Цифровизация приводит к лучшей представленности социальных процессов путем непосредственной фиксации их протекания в цифровой среде. Всю эту информацию удается накапливать и обрабатывать благодаря технологиям рабо­ты с большими данными, что приводит к возникновению проекта вычисли­тельной социальной науки. Показано, что этот проект интегрирован в более широкую теоретико-познавательную инициативу нового эмпиризма, призыва­ющего отказаться от теорий как менее эффективного способа упорядочивания эмпирической информации и перехода от фактов актуального к фактам воз­можного опыта, заменив их более эффективным – вычислениями на основе больших данных. Разбирается существующая аргументация против идей ново­го эмпиризма, делается вывод о том, что, помимо больших данных, следует анализировать и иные риски, связанные с использованием искусственного ин­теллекта в научном познании.