Як кіберекономіка і ШІ змінюють філософію науки? Поппер, Кун, Феєрабенд і Лакатош в умовах цифрових технологій

В останні десятиліття ми переживаємо епоху технологічних проривів, що змінюють звичні кордони не тільки в науці та бізнесі, але й у самій філософії. Стаття, на яку я спираюся, піднімає питання про достовірність знань в епоху інформаційних технологій та штучного інтелекту, і закликає до спроби перегляду епістемології, що виходить за рамки класичних теорій.

1. Проблема достовірності як центральний епістемологічний виклик — в епоху генеративних нейромереж стає практично неможливим відрізнити правду від брехні, оскільки «фальсифікований» контент стає переконливим сам по собі.
2. Незнімність галюцинацій та конфабуляцій ШІ як теоретична межа — фундаментальна теорема Майкла Левіна доводить, що будь-яка мовна модель обов'язково генеруватиме хибні факти, і це неможливо усунути повністю.
3. Ризик колапсу нейромереж та деградації людського знання — через взаємне навчання мереж на своїх галюцинаціях та споживання людьми цих спотворених даних, неминуча деградація як ШІ, так і людського інтелекту.
4. Критика підтверджувального підходу (верифікації) та необхідність зміщення фокусу до фальсифікованості — традиційний підхід у системах фактчекінгу «знайти докази на користь чогось» повинен бути замінений на пошук спростувань (принцип фальсифікованості Поппера).
5. Децентралізація та криптографічно захищені системи як умова об'єктивності — один з ключових тезисів: перевірка достовірності повинна бути незалежною від централізованого адміністрування, найманих експертів, корпорацій, держав та алгоритмів з упередженістю.
6. Алгоритми на основі аналізу несуперечливості — необхідні нові технічні моделі, де інформаційні «блоки» (факти) взаємопов'язані і суперечності між ними знижують, а сильні несуперечливі зв'язки підвищують достовірність.
7. Репутаційна відповідальність як епістемічний механізм — люди, що створюють твердження, автоматично вменяються в відповідальність через репутацію: чим надійніше автор готовий «триматися за свої твердження», тим вищий його внесок у достовірність.
8. Епістемічне змагання як гра (теорія ігор) між науковим знанням та фейками — всі моделі та версії конкурують з різними точками зору і перемога відводиться тим, хто стійкий до спростування та суперечностей, а не тим, хто просто накопичує твердження.
9. Конструктивний альтернативізм як онтологічна та гносеологічна позиція — існує безліч гіпотез, жодна з яких не може бути «абсолютно істинною», але цінність гіпотез визначається за їх евристичним потенціалом та стійкістю до спростування.
10. Колективний інтелект як онтологічний та епістемічний антипод ШІ-монополії — тільки синтез людського колективного інтелекту та алгоритмічних систем, побудованих за критеріями фальсифікованості та репутації, може стати гарантією стійкого знання та довіри в цифровій кіберекономіці.

Розглянемо ці фундаментальні зміни через призму філософії науки та епістемології, спираючись на праці таких мислителів, як Карл Поппер, Томас Кун, Пол Фейєрабенд та Імре Лакатош.

1. Поппер: фальсифікованість як основний критерій науковості

Карл Поппер стверджував, що єдиним критерієм, за яким можна судити про науковість теорії, є її фальсифікованість — здатність бути спростованою. Штучний інтелект та нейромережі, особливо генеративні моделі, створюють нові виклики для традиційної епістемології. Зокрема, вони генерують «галюцинації» — хибні, але дуже правдоподібні твердження, які складно відрізнити від правди. Це викликає необхідність перегляду концепції фальсифікованості, оскільки багато тверджень, створених ШІ, не можуть бути легко спростовані стандартними науковими методами.

Замість підтвердження теорії фактами, як це відбувається в традиційній науці, ми отримуємо ситуацію, в якій потрібно шукати спростування та помилки в даних та алгоритмах. Це принципово змінює підходи до наукової верифікації.

1. Пряме використання попперівського принципу: знання — це не підтвердження, а здатність витримати спростування.
2. Система «гіперграфів знань» з перевіркою суперечностей — це алгоритмічна форма попперівської фальсифікації.
3. Галюцинації ШІ є прикладом неперевірюваності — якщо ми приймаємо висловлювання без спроби їх спростувати, ми втрачаємо науку.

2. Кун: парадигми та наукові революції в цифрову епоху

Томас Кун ввів концепцію наукових парадигм, які визначають загальні підходи та методи роботи в науці. Кожна парадигма починає переважати, потім стикається з аномаліями, які не можуть бути пояснені її рамками, і врешті відбувається зміна парадигми. Традиційні підходи до перевірки достовірності інформації більше не відповідають новим умовам. Штучний інтелект створює нові «аномалії», як, наприклад, нелюдські «галюцинації» або хибні факти, які неможливо просто ігнорувати.

Необхідний перехід до децентралізованих та криптографічно захищених систем перевірки фактів, що може бути розглянуто як новий науковий революційний перехід, аналогічний парадигмальним зрушенням, описаним Куном.

1. Сучасна «парадигма достовірності» (де істина підтверджується авторитетом/верифікацією) більше не працює в умовах ШІ.
2. Потрібна нова парадигма — децентралізована та репутаційно-орієнтована перевірка фактів.
3. Це можна розглядати як перехід до нової «нормальної науки» в умовах цифрової кіберекономіки.

3. Фейєрабенд: епістемологічний анархізм та нові форми знань

Пол Фейєрабенд висував гіпотезу про те, що наукові методи не можуть претендувати на універсальність та абсолютизм, і що в різних історичних та культурних контекстах існують різні способи отримання та ствердження знання. Він стверджував, що «все підходить», якщо це призводить до продуктивних результатів. Підхід, при якому дані та знання можуть генеруватися за допомогою глобального інтернаціонального краудсорсингу без строгих рамок традиційних наукових методів, гармонійно узгоджується з фейєрабендівським «епістемологічним анархізмом».

Це відкриває шлях для більш гнучких, неформальних та багатогранних підходів до пошуку істини, таких як колективний інтелект, криптографічно захищені дані та багаторазово перевірювані гіпотези. Головне — не покладатися на одну систему доказів, а приймати різноманітність методів, створюючи при цьому стійкі та перевірювані блоки інформації.

1. Існує безліч конкуруючих гіпотез, де істина не абсолютна, а відносна до стійкості в грі спростувань.
2. Це близько до фейєрабендівського «anything goes» — але з чітким уточненням: не все підряд підходить, а тільки те, що добре обґрунтовано та не спростовано.
3. Тобто він вбудовує анархізм у структурований алгоритм (гру гіпотез).

4. Лакатош: дослідницькі програми та гіперграфи як нова структура знань

Імре Лакатош запропонував концепцію «дослідницьких програм», які становлять основу наукових теорій. Важливим елементом у цій теорії є розділення «ядра» теорії, яке не підлягає спростуванню, та «поясу захисту», що складається з гіпотез, які захищають ядро від спростувань. У цифровій кіберекономіці це реалізується за допомогою гіперграфів знань, в яких факти та твердження пов'язуються між собою в рамках «захищених» блоків, де будь-які суперечності знижують достовірність системи.

Гнучкість цих «захисних» елементів дозволяє системі адаптуватися, підвищуючи її стійкість до фальсифікації та помилок. Такий підхід нагадує лакатошівську ідею про те, що не теорія повинна бути «абсолютно істинною», а її здатність адаптуватися та розвиватися у відповідь на нові дані.

1. Ідея про те, що гіпотези виживають не як окремі атоми, а як пов'язані блоки в гіперграфі, перегукується з лакатошівською концепцією «програми» з ядром та поясом захисних гіпотез.
2. Суперечність всередині «програми» її послаблює, узгодженість — зміцнює.

5. Нові форми достовірності: колективний інтелект та репутація

У традиційному науковому процесі знання отримувало свою достовірність через експертні оцінки та перевірку. Однак з розвитком інформаційних технологій та штучного інтелекту з'являється нова концепція достовірності — репутація та колективний інтелект. Особливо важлива незалежність децентралізованих систем, таких як блокчейн, які дозволяють кожному учаснику мережі перевіряти та підтверджувати факти. Це може бути розглянуто як перехід від авторитарної верифікації знань (через наукову спільноту або державні органи) до більш демократичного та «перевірюваного» краудсорсингового процесу.

Таким чином, концепція репутації, як ключового елемента довіри в цифровому світі, стає епістемологічним механізмом, який посилює колективний інтелект, а не залежить від монополій та авторитарних структур.

1. В умовах цифрової економіки «істина» втрачає прив'язку до авторитету та стає проблемою довіри.
2. Це продовження дебатів про «post-truth» та «epistemic trust» у сучасній аналітичній філософії науки.
3. Відповідь полягає в конкретному рішенні — технологічна інфраструктура довіри на основі криптографії та децентралізації.

6. Підсумок: нові епістемологічні горизонти в умовах інформаційних технологій та штучного інтелекту

Моделі штучного інтелекту, репутаційні механізми та криптографічні технології не просто змінюють способи роботи науки та бізнесу — вони провокують глибинні зміни в самій природі знання. Перспективи, що відкриваються перед нами, нагадують філософські підходи від Поппера до Фейєрабенда, які ставлять під сумнів ідею об'єктивності та єдиної істини, пропонуючи замість цього більш гнучкі, децентралізовані та взаємопов'язані підходи до пізнання.

Ці зміни вимагають нового розуміння епістемології, яка повинна враховувати не тільки перевірюваність даних, але й ступінь довіри в умовах технологічних та соціальних змін. Важливо визнати, що знання в XXI столітті — це не тільки результат наукових теорій, але й продукт складних взаємодій між людьми, машинами та даними.

1. Епістемічна монополія ШІ (або держав та корпорацій) неприпустима.
2. Необхідна модель колективного інтелекту, де знання виробляється як результат взаємодії множини акторів з різною репутацією.
3. Це ближче до сучасної «соціальної епістемології» (Голдман, Фуллер).

Висновок:

В епоху цифрових технологій та ШІ філософія науки продовжує розвиватися, і ключові фігури, такі як Поппер, Кун, Фейєрабенд та Лакатош, залишаються актуальними для осмислення нових викликів. Ці мислителі запропонували концепції, які допомагають нам орієнтуватися в складній реальності цифрової кіберекономіки, де перевірка даних, довіра та репутація стають основними критеріями достовірності знань.

Зараз, як ніколи раніше, ми перебуваємо на межі філософської революції, де старі методи отримання знань переглядаються та адаптуються до нових умов. І це не просто виклик для науки — це виклик для всієї нашої епістемології та способу мислення.