Naomi Oreskes: Why we should trust scientists

Перекладач: Мирослава Кругляк Утверджено: Khrystyna Romashko

Every day we face issues like climate change

Щодня ми маємо справу з такими речами, як зміна клімату

or the safety of vaccines

або безпека вакцин,

where we have to answer questions whose answers

і вони породжують питання,

rely heavily on scientific information.

відповідь на які вимагає звернення до наукових знань.

Scientists tell us that the world is warming.

Науковці говорять нам про глобальне потепління.

Scientists tell us that vaccines are safe.

Науковці стверджують, що вакцини безпечні.

But how do we know if they are right?

Але звідки ми знаємо, що вони мають рацію?

Why should be believe the science?

Чому ми повинні вірити науці?

The fact is, many of us actually don't believe the science.

Насправді, багато людей у нашому суспільстві науці не вірять.

Public opinion polls consistently show

Опитування населення незмінно свідчать,

that significant proportions of the American people

що значна кількість американців

don't believe the climate is warming due to human activities,

не вірять, що глобальне потепління є результатом діяльності людини,

don't think that there is evolution by natural selection,

не вірять в еволюцію шляхом природного відбору

and aren't persuaded by the safety of vaccines.

і не переконані в безпеці вакцин.

So why should we believe the science?

Чому ж ми повинні вірити науці?

Well, scientists don't like talking about science as a matter of belief.

Науковці не люблять говорити про "віру" в науку.

In fact, they would contrast science with faith,

Загалом, вони протиставляють науку і віру,

and they would say belief is the domain of faith.

стверджуючи, що суб’єктивна думка належить до царини віри.

And faith is a separate thing apart and distinct from science.

Віра – щось зовсім відмінне від науки.

Indeed they would say religion is based on faith

Науковці сказали б, що релігія заснована на вірі,

or maybe the calculus of Pascal's wager.

або, можливо, на аналізі парі Паскаля.

Blaise Pascal was a 17th-century mathematician

Блез Паскаль – математик 17-го сторіччя,

who tried to bring scientific reasoning to the question of

який спробував застосувати наукові міркування

whether or not he should believe in God,

до питання, чи варто вірити в Бога.

and his wager went like this:

Він міркував так:

Well, if God doesn't exist

якщо Бога не існує,

but I decide to believe in him

але я вирішив у нього вірити,

nothing much is really lost.

я нічого не втрачаю.

Maybe a few hours on Sunday.

Хіба що кілька годин щонеділі.

(Laughter)

(Сміх)

But if he does exist and I don't believe in him,

Але якщо Бог існує, а я в нього не вірю,

then I'm in deep trouble.

тоді я у великій небезпеці.

And so Pascal said, we'd better believe in God.

Таким чином, Паскаль вважав, що в Бога краще вірити.

Or as one of my college professors said,

Або, як казав мій колега професор:

"He clutched for the handrail of faith."

"Паскаль схопився за поручень віри".

He made that leap of faith

Він здійснив "стрибок віри",

leaving science and rationalism behind.

стрибок, у якому вийшов за межі науки та раціоналізму.

Now the fact is though, for most of us,

Фактично, для багатьох із нас

most scientific claims are a leap of faith.

заяви науки – це "стрибок віри".

We can't really judge scientific claims for ourselves in most cases.

У більшості випадків ми не в змозі судити про наукові дані самостійно.

And indeed this is actually true for most scientists as well

Це стосується і більшості науковців,

outside of their own specialties.

коли йдеться про речі поза їхньою спеціалізацією.

So if you think about it, a geologist can't tell you

Наприклад, геолог не може визначити,

whether a vaccine is safe.

чи безпечна вакцина.

Most chemists are not experts in evolutionary theory.

Більшість хіміків не є експертами в теорії еволюції.

A physicist cannot tell you,

Фізики не зможуть сказати,

despite the claims of some of them,

попри заяви декотрих із них,

whether or not tobacco causes cancer.

чи дійсно паління спричиняє рак.

So, if even scientists themselves

Отож, якщо навіть самі вчені

have to make a leap of faith

мусять покладатись на віру

outside their own fields,

за межами своєї спеціалізації,

then why do they accept the claims of other scientists?

чому ж тоді вони погоджуються з твердженнями своїх колег?

Why do they believe each other's claims?

Чому вони довіряють висновкам один одного?

And should we believe those claims?

І чи повинні ми довіряти цим висновкам?

So what I'd like to argue is yes, we should,

Я хочу сказати, що так, ми повинні їм довіряти,

but not for the reason that most of us think.

але не з тієї причини, про яку думають багато хто з нас.

Most of us were taught in school that the reason we should

Більшості з нас у школі казали,

believe in science is because of the scientific method.

що ми повинні вірити науці через науковий метод.

We were taught that scientists follow a method

Нам казали, що науковці дотримуються певного методу,

and that this method guarantees

і цей метод гарантує

the truth of their claims.

істинність їхніх тверджень.

The method that most of us were taught in school,

Цей метод, про який нам розповідали в школі, його можна назвати

we can call it the textbook method,

"метод із підручника" –

is the hypothetical deductive method.

це гіпотетико-дедуктивний метод.

According to the standard model, the textbook model,

Відповідно до стандартної моделі, моделі з підручників,

scientists develop hypotheses, they deduce

науковці розробляють гіпотези,

the consequences of those hypotheses,

виводять висновки із цих гіпотез,

and then they go out into the world and they say,

і далі задаються питанням:

"Okay, well are those consequences true?"

"Чи вірні наші висновки?"

Can we observe them taking place in the natural world?

Чи можна це спостерігати в світі природи?

And if they are true, then the scientists say,

І якщо висновки підтвердилися, науковці говорять:

"Great, we know the hypothesis is correct."

"Чудово, тепер ми знаємо, що гіпотеза вірна".

So there are many famous examples in the history

В історії науки є багато відомих прикладів,

of science of scientists doing exactly this.

коли науковці вчиняли саме так.

One of the most famous examples

Один із найвідоміших прикладів –

comes from the work of Albert Einstein.

робота Альберта Ейнштейна.

When Einstein developed the theory of general relativity,

Коли Ейнштейн працював над теорією відносності,

one of the consequences of his theory

одним із висновків його теорії було те,

was that space-time wasn't just an empty void

що просторово-часовий континуум – це не просто вакуум,

but that it actually had a fabric.

насправді, він має структуру.

And that that fabric was bent

І ця структура викривляється

in the presence of massive objects like the sun.

під дією масивних об'єктів, таких як Сонце.

So if this theory were true then it meant that light

Якщо ця теорія слушна, то з неї випливає,

as it passed the sun

що світло, проходячи біля Сонця,

should actually be bent around it.

повинне викривлятись.

That was a pretty startling prediction

Таке передбачення справді вражало,

and it took a few years before scientists

минуло кілька років, поки вчені

were able to test it

змогли його перевірити,

but they did test it in 1919,

та коли в 1919 році цю гіпотезу таки перевірили,

and lo and behold it turned out to be true.

то виявилось, що передбачення було слушним.

Starlight actually does bend as it travels around the sun.

Світло справді викривляється, проходячи біля Сонця.

This was a huge confirmation of the theory.

Це було серйозне підтвердження теорії,

It was considered proof of the truth

яке слугувало доказом істинності

of this radical new idea,

цієї радикально нової ідеї,

and it was written up in many newspapers

про що тоді чимало писали в газетах

around the globe.

по всій планеті.

Now, sometimes this theory or this model

Отож, іноді така модель називається

is referred to as the deductive-nomological model,

"дедуктивно-номологічна модель",

mainly because academics like to make things complicated.

переважно через те, що вчені люблять все ускладнювати.

But also because in the ideal case, it's about laws.

Але також через те, що, в ідеалі, тут йдеться про закони.

So nomological means having to do with laws.

Слово "номологічний" вказує на закон.

And in the ideal case, the hypothesis isn't just an idea:

Також, в ідеалі, гіпотеза – це не просто ідея,

ideally, it is a law of nature.

в ідеалі, гіпотеза виражає закон природи.

Why does it matter that it is a law of nature?

Чому так важливо, що тут йдеться саме про закон?

Because if it is a law, it can't be broken.

Бо закон природи неможливо порушити.

If it's a law then it will always be true

Якщо це закон, то він працюватиме скрізь,

in all times and all places

незалежно від часу, місця

no matter what the circumstances are.

чи інших обставин.

And all of you know of at least one example of a famous law:

Всі ви знаєте принаймні один знаменитий закон:

Einstein's famous equation, E=MC2,

відоме рівняння Ейнштейна, E=MC2,

which tells us what the relationship is

яке відображає відношення

between energy and mass.

між енергією та масою.

And that relationship is true no matter what.

І це відношення істинне за будь-яких умов.

Now, it turns out, though, that there are several problems with this model.

Проте виявилось, що є певні проблеми з гіпотетико-дедуктивною моделлю.

The main problem is that it's wrong.

Основна з них – ця модель хибна. Вона просто помилкова.

It's just not true. (Laughter)

(Сміх)

And I'm going to talk about three reasons why it's wrong.

Я наведу три причини, чому вона помилкова.

So the first reason is a logical reason.

Перша причина – логічна.

It's the problem of the fallacy of affirming the consequent.

Тут помилка, відома як ствердження консеквента.

So that's another fancy, academic way of saying

Це термінологічно витончений спосіб висловити думку,

that false theories can make true predictions.

що хибні теорії можуть вести до істинних передбачень.

So just because the prediction comes true

Отож, істинність передбачень

doesn't actually logically prove that the theory is correct.

ще не є логічним доказом істинності теорії.

And I have a good example of that too, again from the history of science.

На думку спадає хороший приклад, також взятий з історії науки.

This is a picture of the Ptolemaic universe

Це зображення птолемеївської системи,

with the Earth at the center of the universe

де Земля розташована в центрі Всесвіту,

and the sun and the planets going around it.

а Сонце й інші планети рухаються навколо неї.

The Ptolemaic model was believed

Птолемеївську систему підтримували

by many very smart people for many centuries.

багато розумних людей впродовж багатьох сторіч.

Well, why?

Гаразд, а чому?

Well the answer is because it made lots of predictions that came true.

Відповідь така: ця система давала багато істинних передбачень.

The Ptolemaic system enabled astronomers

Птолемеївська система дозволяла астрономам

to make accurate predictions of the motions of the planet,

робити точні передбачення щодо руху планет,

in fact more accurate predictions at first

ці прогнози були навіть точнішими,

than the Copernican theory which we now would say is true.

ніж перші передбачення, отримані на основі системи Коперніка.

So that's one problem with the textbook model.

Отож, це перша проблема, пов'язана з "підручниковою" моделлю.

A second problem is a practical problem,

Друга проблема є практичною,

and it's the problem of auxiliary hypotheses.

це проблема допоміжних гіпотез.

Auxiliary hypotheses are assumptions

Допоміжні гіпотези – це припущення,

that scientists are making

які роблять вчені, і при цьому

that they may or may not even be aware that they're making.

вчені можуть навіть не усвідомлювати, що вони роблять припущення.

So an important example of this

Важливим прикладом цього

comes from the Copernican model,

може бути коперніканська модель,

which ultimately replaced the Ptolemaic system.

яка зрештою витіснила птолемеївську модель.

So when Nicolaus Copernicus said,

Коли Миколай Копернік заявив,

actually the Earth is not the center of the universe,

що насправді Земля не є центром Всесвіту,

the sun is the center of the solar system,

бо центром Сонячної системи є Сонце,

the Earth moves around the sun.

навколо якого рухається Земля,

Scientists said, well okay, Nicolaus, if that's true

інші вчені відповіли: гаразд, Миколаю, якщо це так,

we ought to be able to detect the motion

тоді в нас повинна бути можливість

of the Earth around the sun.

встановити рух Землі навколо Сонця.

And so this slide here illustrates a concept

Цей слайд ілюструє поняття,

known as stellar parallax.

відоме як зоряний паралакс.

And astronomers said, if the Earth is moving

Астрономи сказали, що якщо Земля рухається,

and we look at a prominent star, let's say, Sirius --

і ми подивимось на яскраву зірку, наприклад, на Сіріус –

well I know I'm in Manhattan so you guys can't see the stars,

розумію, що тут, у Манхеттені, зірок не видно,

but imagine you're out in the country, imagine you chose that rural life —

але уявіть, що ви за містом, що ви живете в селі –

and we look at a star in December, we see that star

і якщо ми подивимось на зірку в грудні,

against the backdrop of distant stars.

ми її побачимо на тлі далеких зірок.

If we now make the same observation six months later

Якщо ми через шість місяців повторимо це спостереження,

when the Earth has moved to this position in June,

коли Земля буде у цій точці в червні,

we look at that same star and we see it against a different backdrop.

ми подивимось на цю ж зірку і побачимо її на тлі інших зірок.

That difference, that angular difference, is the stellar parallax.

Ця різниця, це кутове зміщення, і є зоряним паралаксом.

So this is a prediction that the Copernican model makes.

Отож, це передбачення, яке випливає з коперніканської моделі.

Astronomers looked for the stellar parallax

Астрономи намагались виявити зоряний паралакс,

and they found nothing, nothing at all.

однак їхні пошуки були марними.

And many people argued that this proved that the Copernican model was false.

Багато з них зробили висновок, що коперніканська модель хибна.

So what happened?

Та чому ж так сталось?

Well, in hindsight we can say that astronomers were making

З сьогоднішньої перспективи ми можемо сказати,

two auxiliary hypotheses, both of which

що астрономи спирались на дві допоміжні гіпотези,

we would now say were incorrect.

обидві ці гіпотези зараз вважаються хибними.

The first was an assumption about the size of the Earth's orbit.

Перша гіпотеза стосувалась припущення про розмір земної орбіти.

Astronomers were assuming that the Earth's orbit was large

Астрономи припускали, що земна орбіта велика

relative to the distance to the stars.

порівняно з відстанню до зірок.

Today we would draw the picture more like this,

Сьогодні ж ми спираємось на іншу картину,

this comes from NASA,

ось, наприклад, дані NASA,

and you see the Earth's orbit is actually quite small.

і ви бачите, що насправді орбіта Землі дуже мала.

In fact, it's actually much smaller even than shown here.

Фактично, вона значно менша, ніж тут показано.

The stellar parallax therefore,

Отож, зоряний паралакс

is very small and actually very hard to detect.

дуже малий, і його надзвичайно важко виявити.

And that leads to the second reason

І це нас підводить до другої причини,

why the prediction didn't work,

з якої прогноз не спрацював:

because scientists were also assuming

вчені також припускали,

that the telescopes they had were sensitive enough

що їхні телескопи були досить чутливими,

to detect the parallax.

щоб виявити паралакс.

And that turned out not to be true.

Але виявилось, що це не так.

It wasn't until the 19th century

Насправді, лише в 19 сторіччі

that scientists were able to detect

вчені змогли виявити

the stellar parallax.

зоряний паралакс.

So, there's a third problem as well.

І, зрештою, третя проблема.

The third problem is simply a factual problem,

Третя проблема стосується того факту,

that a lot of science doesn't fit the textbook model.

що значна частина науки не вписується в підручникову модель.

A lot of science isn't deductive at all,

Багато наукових досліджень не є дедуктивними,

it's actually inductive.

насправді вони індуктивні.

And by that we mean that scientists don't necessarily

Я маю на увазі, що вчені не обов'язково

start with theories and hypotheses,

починають з теорій та гіпотез,

often they just start with observations

часто вони починають зі спостережень

of stuff going on in the world.

за явищами і процесами, які відбуваються в світі.

And the most famous example of that is one of the most

Чи не найвідомішим прикладом цього

famous scientists who ever lived, Charles Darwin.

є один із найвизначніших дослідників усіх часів, Чарльз Дарвін.

When Darwin went out as a young man on the voyage of the Beagle,

Коли молодий Дарвін вирушив у подорож на "Біглі",

he didn't have a hypothesis, he didn't have a theory.

у нього не було гіпотези чи теорії.

He just knew that he wanted to have a career as a scientist

Він просто хотів стати вченим, займатись наукою,

and he started to collect data.

тож він почав збирати дані.

Mainly he knew that he hated medicine

Насамперед він знав, що ненавидить медицину,

because the sight of blood made him sick so

бо йому стає погано від вигляду крові,

he had to have an alternative career path.

значить, він мав обрати іншу кар'єру.

So he started collecting data.

Тож він почав збирати дані.

And he collected many things, including his famous finches.

Він зібрав чималу колекцію даних, включно зі знаменитими зябликами.

When he collected these finches, he threw them in a bag

Щодо зябликів, Дарвін просто кидав їх у сумку,

and he had no idea what they meant.

не замислюючись над їх значенням.

Many years later back in London,

Через багато років після повернення до Лондона,

Darwin looked at his data again and began

Дарвін знову поглянув на свої дані,

to develop an explanation,

і почав працювати над поясненням,

and that explanation was the theory of natural selection.

яке зрештою стало теорією природного добору.

Besides inductive science,

Крім використання індукції,

scientists also often participate in modeling.

вчені також часто звертаються до моделювання.

One of the things scientists want to do in life

До найважливіших завдань вчених

is to explain the causes of things.

належить пошук причин явищ.

And how do we do that?

І як це робиться?

Well, one way you can do it is to build a model

Що ж, один зі способів – це створити модель,

that tests an idea.

яка дозволить перевірити ідею.

So this is a picture of Henry Cadell,

На цьому фото Генрі Кеделл,

who was a Scottish geologist in the 19th century.

шотландський геолог 19 сторіччя.

You can tell he's Scottish because he's wearing

Те, що він шотландець, можна

a deerstalker cap and Wellington boots.

розпізнати за мисливською кепкою і гумовими чоботами.

(Laughter)

(Сміх)

And Cadell wanted to answer the question,

Кеделл хотів знайти відповідь

how are mountains formed?

на питання: як формуються гори?

And one of the things he had observed

І він помітив одну річ:

is that if you look at mountains like the Appalachians,

якщо подивитись на такі гори, як Апалачі,

you often find that the rocks in them

то породи в них нерідко

are folded,

утворюють складки

and they're folded in a particular way,

в особливий спосіб, і цей факт

which suggested to him

підштовхнув до припущення,

that they were actually being compressed from the side.

що ці складки виникли під дією бічного стискання.

And this idea would later play a major role

Пізніше ця ідея відіграла важливу роль

in discussions of continental drift.

в дискусії щодо дрейфу материків.

So he built this model, this crazy contraption

Тож він побудував модель, цю хитромудру конструкцію

with levers and wood, and here's his wheelbarrow,

з важелями й дерев'яними панелями,

buckets, a big sledgehammer.

тут також його тачка, відра і величезна кувалда.

I don't know why he's got the Wellington boots.

Не знаю, чому він у ґумових чоботях,

Maybe it's going to rain.

може, того дня збиралось на дощ.

And he created this physical model in order

Він створив цю фізичну модель,

to demonstrate that you could, in fact, create

щоб показати, що насправді можна створити об'єкт

patterns in rocks, or at least, in this case, in mud,

із каміння, чи, як тут, ґрунту,

that looked a lot like mountains

який би нагадував гірську породу

if you compressed them from the side.

при бічному стисканні.

So it was an argument about the cause of mountains.

Це було одним із доказів того, як утворювались гори.

Nowadays, most scientists prefer to work inside,

Сьогодні вчені працюють переважно в лабораторіях,

so they don't build physical models so much

і замість побудови фізичних моделей,

as to make computer simulations.

вони створюють комп'ютерні симуляції.

But a computer simulation is a kind of a model.

Але комп'ютерна симуляція теж є різновидом моделі.

It's a model that's made with mathematics,

Це модель, створена математичним шляхом,

and like the physical models of the 19th century,

і, так само, як фізичні моделі 19 сторіччя,

it's very important for thinking about causes.

вона відіграє важливу роль у встановленні причин.

So one of the big questions to do with climate change,

Одне з найглобальніших питань стосується зміни клімату,

we have tremendous amounts of evidence

у нас величезний масив даних,

that the Earth is warming up.

які вказують на потепління на Землі.

This slide here, the black line shows

На цьому слайді, чорними лініями показано

the measurements that scientists have taken

вимірювання, які вчені проводили

for the last 150 years

впродовж останніх 150 років,

showing that the Earth's temperature

вони показують поступове

has steadily increased,

зростання температури на Землі,

and you can see in particular that in the last 50 years

і, зокрема, можна побачити, що за останні 50 років

there's been this dramatic increase

відбулося значне зростання,

of nearly one degree centigrade,

приблизно на один градус Цельсія,

or almost two degrees Fahrenheit.

це майже два градуси Фаренгейта.

So what, though, is driving that change?

Але що ж викликало цей процес?

How can we know what's causing

Як ми можемо встановити, що стало причиною

the observed warming?

спостережуваного потепління?

Well, scientists can model it

Що ж, вчені можуть це змоделювати,

using a computer simulation.

використовуючи комп'ютерне моделювання.

So this diagram illustrates a computer simulation

На цій діаграмі показано комп'ютерну модель,

that has looked at all the different factors

яка враховує всі різноманітні чинники,

that we know can influence the Earth's climate,

які, як нам відомо, можуть впливати на клімат Землі.

so sulfate particles from air pollution,

Це сульфатні частинки в забрудненому повітрі,

volcanic dust from volcanic eruptions,

вулканічний пил внаслідок виверження вулканів,

changes in solar radiation,

зміни сонячної радіації,

and, of course, greenhouse gases.

і, звісно, парникові гази.

And they asked the question,

Вчені замислились над питанням:

what set of variables put into a model

який набір змінних у цій моделі

will reproduce what we actually see in real life?

відтворюватиме картину, яку ми бачимо в реальності?

So here is the real life in black.

Реальні дані тут позначено чорним,

Here's the model in this light gray,

а модель – світло-сірим.

and the answer is

Відповідь же така:

a model that includes, it's the answer E on that SAT,

модель включає, як варіант Е на іспиті SAT,

all of the above.

все вищезазначене.

The only way you can reproduce

Єдиний спосіб відтворити

the observed temperature measurements

дані цих температурних спостережень –

is with all of these things put together,

це поєднати всі причини,

including greenhouse gases,

включно з парниковими газами.

and in particular you can see that the increase

Зокрема, можна помітити,

in greenhouse gases tracks

що збільшення викидів парникових газів

this very dramatic increase in temperature

співпадає з різким зростанням температури

over the last 50 years.

за останні 50 років.

And so this is why climate scientists say

Ось чому кліматологи стверджують,

it's not just that we know that climate change is happening,

що ми не тільки знаємо, що справді відбувається зміна клімату,

we know that greenhouse gases are a major part

а знаємо й те, що парникові гази відіграють суттєву роль

of the reason why.

у даному процесі.

So now because there all these different things

Всі ці різноманітні речі,

that scientists do,

які роблять вчені,

the philosopher Paul Feyerabend famously said,

підштовхнули філософа Пола Фейєрабенда висловити відому фразу:

"The only principle in science

"Єдиний принцип, який не заважає

that doesn't inhibit progress is: anything goes."

науковому прогресу, такий: підходить все".

Now this quotation has often been taken out of context,

Цю цитату часто виривають із контексту,

because Feyerabend was not actually saying

бо Фейєрабенд, насправді, не стверджував,

that in science anything goes.

що у науці підходить все.

What he was saying was,

Насправді, його вислів,

actually the full quotation is,

повне формулювання, таке:

"If you press me to say

"Якщо ви вимагатимете від мене пояснити,

what is the method of science,

що ж таке науковий метод,

I would have to say: anything goes."

я буду змушений відповісти: підходить все".

What he was trying to say

Він намагався сказати,

is that scientists do a lot of different things.

що вчені використовують дуже різні засоби.

Scientists are creative.

Вчені використовують творчий підхід.

But then this pushes the question back:

Це нас знову змушує повернутись до питання:

If scientists don't use a single method,

якщо вчені не використовують єдиний метод,

then how do they decide

як вони вирішують,

what's right and what's wrong?

що слушно, а що ні?

And who judges?

І хто судді?

And the answer is, scientists judge,

Відповідь така: суддями є вчені,

and they judge by judging evidence.

і вони виносять вердикт, оцінюючи дані.

Scientists collect evidence in many different ways,

Вчені збирають дані, використовуючи різні способи,

but however they collect it,

але який би спосіб вони не обрали,

they have to subject it to scrutiny.

вчені повинні застосувати ретельну перевірку.

And this led the sociologist Robert Merton

Це підштовхнуло соціолога Роберта Мертона

to focus on this question of how scientists

зосередитись на питанні,

scrutinize data and evidence,

як вчені перевіряють дані,

and he said they do it in a way he called

і він казав, що вони роблять це у спосіб, який він назвав

"organized skepticism."

"організований скептицизм".

And by that he meant it's organized

Він називав це "організований",

because they do it collectively,

бо вони це роблять колективно,

they do it as a group,

це групова діяльність,

and skepticism, because they do it from a position

а слово "скептицизм" означає, що вчені виходять

of distrust.

із позиції недовіри.

That is to say, the burden of proof

Інакше кажучи, тягар доведення

is on the person with a novel claim.

лежить на тому, хто пропонує якусь нову тезу.

And in this sense, science is intrinsically conservative.

І в цьому розумінні, науці властивий внутрішній консерватизм.

It's quite hard to persuade the scientific community

Дуже непросто переконати наукову спільноту визнати:

to say, "Yes, we know something, this is true."

"Так, ми щось дізнались, це істина".

So despite the popularity of the concept

Тож всупереч популярному поняттю

of paradigm shifts,

зміни парадигм,

what we find is that actually,

історія науки засвідчує,

really major changes in scientific thinking

що справді парадигмальні зміни в науковому мисленні

are relatively rare in the history of science.

є досить рідкісними явищами.

So finally that brings us to one more idea:

Тож, зрештою, це нас підводить до ще однієї ідеї:

If scientists judge evidence collectively,

якщо вчені оцінюють дані колективно,

this has led historians to focus on the question

то історики науки мають зосередитись

of consensus,

на питанні консенсусу,

and to say that at the end of the day,

і заявити, що врешті-решт,

what science is,

те, чим є наука

what scientific knowledge is,

і наукове знання,

is the consensus of the scientific experts

визначається спільною думкою наукових експертів,

who through this process of organized scrutiny,

які за допомогою організованого

collective scrutiny,

колективного уважного дослідження

have judged the evidence

оцінили наукові дані

and come to a conclusion about it,

і дійшли щодо них висновку –

either yea or nay.

схвалити чи відхилити.

So we can think of scientific knowledge

Тож наукове знання можна розглядати

as a consensus of experts.

як консенсус експертів.

We can also think of science as being

Також науку можна розглядати

a kind of a jury,

як суд присяжних,

except it's a very special kind of jury.

але це дуже специфічний суд присяжних.

It's not a jury of your peers,

Суддями тут виступають не звичайні люди,

it's a jury of geeks.

а ботани, поведені на своїй справі.

It's a jury of men and women with Ph.D.s,

Члени цього суду присяжних – чоловіки й жінки з науковим ступенем.

and unlike a conventional jury,

І, на відміну від звичайного суду присяжних,

which has only two choices,

що може обрати

guilty or not guilty,

лише один з двох вердиктів: винен чи не винен,

the scientific jury actually has a number of choices.

науковий суд має значно більше варіантів вибору.

Scientists can say yes, something's true.

Вчені можуть сказати: "так, це істина".

Scientists can say no, it's false.

Вони можуть сказати: "ні, це хибно".

Or, they can say, well it might be true

Або ж вони можуть сказати: "можливо, це істина,

but we need to work more and collect more evidence.

але слід провести подальші дослідження, зібрати більше даних".

Or, they can say it might be true,

Чи сказати: "можливо, це істина,

but we don't know how to answer the question

але ми не знаємо, як це визначити,

and we're going to put it aside

тож поки що це питання

and maybe we'll come back to it later.

варто відкласти, і повернутись до нього згодом".

That's what scientists call "intractable."

Такі питання науковці називають "нерозв'язні".

But this leads us to one final problem:

Але це веде нас до останньої проблеми:

If science is what scientists say it is,

якщо наука – це те, що вчені визначають як науку,

then isn't that just an appeal to authority?

то чи не є це просто апеляцією до авторитету?

And weren't we all taught in school

Хіба нас усіх не вчили,

that the appeal to authority is a logical fallacy?

що апеляція до авторитету – це логічна помилка?

Well, here's the paradox of modern science,

Що ж, це парадокс сучасної науки,

the paradox of the conclusion I think historians

парадокс, до якого дійшли

and philosophers and sociologists have come to,

історики, філософи й соціологи:

that actually science is the appeal to authority,

що наука – це справді апеляція до авторитету,

but it's not the authority of the individual,

але не авторитету однієї людини,

no matter how smart that individual is,

якою б геніальною вона не була,

like Plato or Socrates or Einstein.

не до авторитету, наприклад, Платона, Сократа чи Ейнштейна.

It's the authority of the collective community.

Тут йдеться про авторитет цілої спільноти.

You can think of it is a kind of wisdom of the crowd,

Це можна розглядати як певну мудрість натовпу,

but a very special kind of crowd.

але особливого натовпу.

Science does appeal to authority,

Наука апелює до авторитету,

but it's not based on any individual,

але не якогось одного вченого,

no matter how smart that individual may be.

навіть якщо він дуже розумний.

It's based on the collective wisdom,

Наука спирається

the collective knowledge, the collective work,

на колективну мудрість, колективні знання,

of all of the scientists who have worked

колективну роботу всіх тих вчених,

on a particular problem.

які досліджували певну проблему.

Scientists have a kind of culture of collective distrust,

У середовищі вчених існує культура колективної недовіри,

this "show me" culture,

культура "а доведіть",

illustrated by this nice woman here

як на цій фотографії, де мила жінка

showing her colleagues her evidence.

демонструє колегам свої дані.

Of course, these people don't really look like scientists,

Звісно, ці люди не схожі на вчених –

because they're much too happy.

занадто вже вони веселі.

(Laughter)

(Сміх)

Okay, so that brings me to my final point.

Добре, тепер я перейду до останнього аспекту свого виступу.

Most of us get up in the morning.

Більшість із нас прокидається вранці.

Most of us trust our cars.

Більшість довіряє своїм авто.

Well, see, now I'm thinking, I'm in Manhattan,

Але я ж у Манхеттені –

this is a bad analogy,

це невдала аналогія.

but most Americans who don't live in Manhattan

Та більшість американців, які не мешкають у Манхеттені,

get up in the morning and get in their cars

прокидаються, сідають в авто,

and turn on that ignition, and their cars work,

вмикають запалювання, і їхні машини працюють,

and they work incredibly well.

причому надзвичайно добре.

The modern automobile hardly ever breaks down.

Сучасні автомобілі рідко ламаються.

So why is that? Why do cars work so well?

Чому? Чому вони так добре працюють?

It's not because of the genius of Henry Ford

Це зовсім не завдяки геніальності Генрі Форда,

or Karl Benz or even Elon Musk.

Карла Бенца чи навіть Ілона Маска.

It's because the modern automobile

А тому, що сучасне авто –

is the product of more than 100 years of work

результат більш, ніж столітньої роботи

by hundreds and thousands

сотень, тисяч,

and tens of thousands of people.

і десятків тисяч людей.

The modern automobile is the product

Сучасне авто – результат

of the collected work and wisdom and experience

колективної роботи, мудрості і досвіду

of every man and woman who has ever worked

кожного чоловіка й жінки, які будь-коли

on a car,

працювали в автомобілебудуванні.

and the reliability of the technology is the result

Надійність техніки є результатом

of that accumulated effort.

цих сумарних зусиль.

We benefit not just from the genius of Benz

Ми користуємося плодами не лише геніальності

and Ford and Musk

Бенца, Форда і Маска,

but from the collective intelligence and hard work

але й колективного розуму і наполегливої праці

of all of the people who have worked

всіх тих людей, котрі працюють над створенням

on the modern car.

сучасного авто.

And the same is true of science,

Те ж саме слушно і щодо науки,

only science is even older.

тільки наука виникла ще раніше.

Our basis for trust in science is actually the same

Наша довіра до науки спирається на ту ж основу,

as our basis in trust in technology,

що й довіра до техніки,

and the same as our basis for trust in anything,

що й довіра до всього іншого –

namely, experience.

а саме, на досвід.

But it shouldn't be blind trust

Та ми не повинні сліпо довіряти науці,

any more than we would have blind trust in anything.

так само, як і будь-чому іншому.

Our trust in science, like science itself,

Наша віра в науку, як і сама наука,

should be based on evidence,

повинна спиратись на докази,

and that means that scientists

а це означає, що вчені

have to become better communicators.

повинні навчитись краще комунікувати.

They have to explain to us not just what they know

Вони повинні пояснювати нам не тільки те, що вони знають,

but how they know it,

а й те, чому вони це знають.

and it means that we have to become better listeners.

А це означає, що ми повинні стати кращими слухачами.

Thank you very much.

Дуже дякую.

(Applause)

(Оплески)