Wokół nauki
17 Października
Rys. Sławomir Makal
Opublikowano: 2024-10-17

Za co naukowiec odpowiada?

Aby można było rozwiązać jakikolwiek problem optymalizacyjny, musi on być przedtem postawiony. Nasuwa się nader istotne pytanie, kto ten problem stawia.

W niecałe sto lat pojawiły się: film dźwiękowy, kolorowy, panoramiczny i stereofoniczny, radiofonia, telewizja, samoloty odrzutowe, rakiety, internet, teleskop, antybiotyki, radar, reaktory jądrowe, mikroskop elektronowy, lasery i komputery, a nawet ludzie wylądowali na Księżycu. Wzrastający wpływ nauki na życie społeczne jest coraz bardziej zauważalny. To naturalne, że rośnie również zainteresowanie społeczeństwa aktualnymi osiągnięciami naukowymi oraz przyszłymi perspektywami rozwoju w tej dziedzinie. Ten rozwój generuje również pewne problemy filozoficzne np. problem moralnej odpowiedzialności naukowców. Warto mu się przyjrzeć bliżej.

Wszelka działalność naukowa zmierza wyłącznie do udzielania odpowiedzi na pytania badawcze, na które nikt jeszcze nie znalazł odpowiedzi. Tylko na jakież to pytania naukowiec ma odpowiadać?

W nauce wszystko zaczyna się od pytań eksploracyjnych, takich jak: „co to jest?” (co było, co bywa itd.). Odpowiadając na takie pytania, odkryto nowe teorie fizyczne, zidentyfikowano różnorodne pierwiastki i gatunki bakterii, stwierdzono istnienie rozmaitych minerałów, roślin i zwierząt, zgromadzono niezliczone zabytki archeologiczne, udokumentowano ważne wydarzenia historyczne oraz zakonserwowano bezcenne dzieła sztuki w galeriach. Na tym etapie działalność naukowa jest rejestracją faktów (w naukach abstrakcyjnych, jak np. matematyka, rolę tę odgrywa stawianie aksjomatów).

Następnie pojawiają się pytania klasyfikacyjne (opisowe): „jakie to jest?”. Odpowiedzią na nie jest uporządkowany opis zaobserwowanych faktów. Na tej podstawie tworzy się typologie, klasyfikacje i systematyki. Jest to etap identyfikacji właściwości.

W końcu pojawia się trzeci rodzaj pytań, tj. eksplikacyjne (wyjaśniające): „jak coś zależy od czegoś?” (często stawiane w mniej precyzyjnej formie jako „dlaczego?”). Jest to etap wykrywania zależności i prawidłowości, w którym nie tylko skrupulatne zbieranie faktów i bystra obserwacja właściwości są kluczowe. Tutaj niezbędne są umiejętności formułowania hipotez, ich eksperymentalne sprawdzanie, dostosowywanie oraz syntezowanie. To właśnie w tym procesie tkwi istota pracy naukowej.

Zdolność do odpowiadania na pytania wyjaśniające ma również wpływ na poszukiwanie odpowiedzi na wcześniejsze pytania, gdy są one przekształcone w formę: „co mogłoby lub musiałoby istnieć?” oraz: „co mogłoby lub musiałoby istnieć jakie?”. Przykładem może być układ okresowy pierwiastków, w którym puste miejsca stopniowo były wypełniane przez różnych badaczy.

A to już cała esencja nauki i problemów poznawczych. Można zatem wnioskować, że jedynym obowiązkiem naukowca przy rozwiązywaniu tego rodzaju problemów jest dążenie do prawdy. Natomiast, jeśli chodzi o wykorzystywanie zdobyczy nauki w praktyce, trzeba odpowiadać na pytania typu: „jak coś osiągnąć?”. Jest to nic innego jak problem optymalizacyjny i różni się on od problemu eksplikacyjnego tym, że zamiast analizować poszczególne zależności, uwzględnia się całą baterię zależności dobranych w taki sposób, aby osiągnąć wspólny cel. Innymi słowy, rozpatruje się różne środki prowadzące do tego samego celu i wybiera ten, który jest najkorzystniejszy. Wyrażając się precyzyjnie, sformalizowane zadanie optymalizacji jest odpowiednikiem pytania: jaka powinna być wartość optymalna wielkości decyzyjnej, aby przy określonych parametrach uzyskać wartość ekstremalną wielkości kryterialnej? Przy czym wielkość decyzyjna to zestaw dostępnych wariantów, spośród których można dokonać wyboru. Wielkość kryterialna odnosi się do zestawu możliwych wyników, wśród których poszukuje się minimum albo maksimum. Natomiast parametry to zestaw warunków, na które osoba rozwiązująca problem nie ma wpływu.

Na skrzyżowaniu

Takie utożsamienie działalności praktycznej z problemami optymalizacyjnymi pozwala rozproszyć nieporozumienia co do moralnej odpowiedzialności naukowców. Otóż, aby można było rozwiązać jakikolwiek problem optymalizacyjny, musi on być przedtem postawiony. Nasuwa się nader istotne pytanie, kto ten problem stawia. Aby to wyjaśnić, rozpatrzmy następujący przykład. Powiedzmy, że chodzi o zmniejszenie liczby wypadków na skrzyżowaniach. Jest to problem optymalizacyjny, ponieważ zależnie od rozmaitych okoliczności, jak np. dostępne środki bezpieczeństwa, koszty instalacji i eksploatacji, uwarunkowań technicznych itp., kierunki działania mogą być różne, a wobec tego należy wybrać wariant, w którym liczba wypadków jest najmniejsza.

Na temat różnych środków bezpieczeństwa sporo już wiadomo, ale nie wszystko. Wobec tego na szereg pytań należy znaleźć brakujące odpowiedzi, stosując odpowiednie metody badawcze, którymi dysponują naukowcy, będący specjalistami z zakresu bezpieczeństwa. Zadaniem tych naukowców jest ustalenie pełnej listy środków bezpieczeństwa (pytanie „co jest?”), określenie właściwości poszczególnych środków (pytanie „co jest jakie?”) oraz ich wzajemnego oddziaływania (pytanie „co od czego jak zależy?”). Do tego miejsca chodzi jedynie o to, żeby odpowiedzi były prawdziwe. Tego typu postępowanie nie ma jeszcze żadnego związku z celami, jakie zostały czy dopiero zostaną wyznaczone do osiągnięcia w praktyce.

Przejściem od nauki do praktyki jest dopiero żądanie rozwiązania problemu optymalizacyjnego, który przedtem musi być postawiony. W rozpatrywanym przykładzie jest to problem: jakie środki bezpieczeństwa powinny być zastosowane (wielkość decyzyjna), aby zmniejszyć liczbę wypadków (wielkość kryterialna) na skrzyżowaniach (parametry). Nasuwa się tu jednak szereg pytań. Dlaczego chodzi o wypadki na skrzyżowaniach, a nie np. o wypadki na trasach szybkiego ruchu? Dlaczego chodzi o najmniejszą liczbę wypadków, a nie np. o ciężkość wypadków? Ktoś na te pytania musi odpowiedzieć, stawiając problem optymalizacyjny. Należy zatem dokonać rozróżnienia między decydentem, który definiuje problem optymalizacyjny („co należy osiągnąć”), a optymalizatorem, który znajduje odpowiedź na pytanie „jak to osiągnąć”. Rolę optymalizatora pełnią naukowcy, zaś decydentem jest społeczeństwo (bezpośrednio bądź za pośrednictwem reprezentującego je kierownictwa).

Kluczowa różnica między nauką pełniącą rolę optymalizatora a społeczeństwem jako decydentem leży w tym, że decyzje wypracowane przez naukowców mogą być potwierdzone naukowo poprzez rozwiązanie problemu optymalizacyjnego, podczas gdy decyzje podejmowane przez społeczeństwo w kontekście definiowania problemów optymalizacyjnych nie podlegają naukowemu potwierdzeniu. Na przykład naukowcy mogą zaproponować sposób na zoptymalizowanie systemu transportu publicznego, minimalizując koszty operacyjne i czas podróży, jednakże to społeczeństwo musi podjąć decyzję, czy chce bardziej inwestować w rozwój transportu publicznego, czy też w budowę dróg dla samochodów. Podobnie, jak nie można udowodnić, że lepsza jest zupa pomidorowa niż ogórkowa albo że Jan powinien słuchać Mozarta zamiast Bacha.

Od nauki do polityki

W związku z powyższym, zachodzi konieczność ustaleń nienaukowych w sytuacjach, gdy możliwości zaspokajania potrzeb wszystkich obywateli są ograniczone. Dlatego w zastosowaniach nauki w praktyce obok kryterium prawdy (prawidłowości rozwiązania) pojawia się kryterium interesu. Od nauki (rozeznanie) przechodzi się do polityki (decyzje).

Odpowiedzialność naukowa stanowi filar etyki zawodowej naukowca, lecz nie jest to kwestia moralna. Poszanowanie prawdy nie jest wymogiem dla wszystkich, jednakże dla naukowca jest to fundamentalny obowiązek zawodowy. Natomiast odpowiedzialność społeczna może być dylematem moralnym, ale dotyczy ona wszystkich członków społeczeństwa, nie tylko naukowców. Nie każdy musi angażować się w badania naukowe, jednakże wszyscy mają obowiązek dbać o to, aby wyniki tych badań służyły dobrobytowi społeczeństwa.

Rozróżnienie aksjologiczne celów staje się możliwe dopiero przy wykorzystaniu wyników badań naukowych, ale za to odpowiedzialna jest polityka, a więc całe społeczeństwo. Od strony użytkowników możliwa jest selekcja zastosowań nauki w dobrych i złych celach. Jest to oczywiste, gdyż tylko od użytkowników zależy, czy np. nowe technologie informacyjne będą wykorzystywane do rozwiązywania problemów medycznych, poprawy efektywności produkcji, czy też do monitorowania i kontrolowania obywateli w sposób naruszający prywatność i prawa człowieka, czy ulepszone środki napędowe będą wykorzystywane w samochodach, czy w czołgach itd.

Rozwiązanie problemów poznawczych, czyli czysto naukowych, oraz problemów optymalizacyjnych podlega jedynie ocenie z punktu widzenia prawdziwości (prawidłowości). Natomiast ocenie pod względem moralnym podlega postawienie problemu (postulacja) i wykorzystanie wyników rozwiązania. Jednakże te elementy problemów optymalizacyjnych nie wchodzą w zakres działalności naukowej, ponieważ żądania zaspokajania potrzeb pochodzą od społeczeństwa i dlatego trzeba tu mówić o odpowiedzialności społecznej.

Ostatecznie więc: czy i za co odpowiadają naukowcy? Naukowcy odpowiadają za naukę, ale nie za wszystko. Za wszystko muszą odpowiadać wszyscy.

Parte proxima res continuetur.

dr Paweł Kawalerski

Wojskowa Akademia Techniczna w Warszawie

Tekst opracowałem na podstawie pracy Mariana Mazura pt. Historia naturalna polskiego naukowca (Warszawa 1970) oraz własnej obserwacji uczestniczącej i eksperymentów uczestniczących.

Dyskusja (0 komentarzy)