Состоялись X Полетаевские чтения
30 сентября - 1 октября прошли десятые, юбилейные Полетаевские чтения. В отличие от предыдущих конференций, они были посвящены не истории гуманитарных и социальных наук, а будущему теоретического знания, в частности в связи с развитием big data. Как можно говорить об академической этике и моральной экономике университета? Как новая цифровая эра меняет наши представления о прошлом? Этим темам были посвящены три секции конференции.
Первая секция, «Нужна ли нам научная Теория в эпоху больших данных и ИИ?», была посвящена темам больших данных, автоматизации и ИИ в связи с будущим гуманитарных исследований. Анализ и обработка данных машинами, по мнению многих, обесценивает или как минимум делает устаревшими теоретические разработки. Спикеры представили разные позиции по этому вопросу: от оптимизма и энтузиазма до философского и историко-научного скепсиса.
Репортаж о первой секции
Дискуссию открыл Иван Ямщиков (Яндекс, НИУ ВШЭ). По его мнению, теория — это механизм для «компрессии» информации в удобном для человека виде. Логические заключения в теории всегда имеют вероятностную природу и потому не гарантируют верного умозаключения. Таким образом, теоретическое знание требует проверки. Имеющиеся сегодня компьютерные технологии, которые способны обрабатывать колоссальные массивы данных на сверхвысоких скоростях, позволяют находить закономерности и паттерны, которые не способен распознать человек. В этом смысле компьютеры способны значительно продвинуть научное знание. Вывод Ивана Ямщикова оптимистичен: прорыв в науке весьма вероятен, ведь уже сегодня машинное обучения и автоматическая обработка данных активно и продуктивно используются в науке. Что касается гуманитарного знания и его будущего, то, согласно его позиции, квантификация освободит его от идеологических привязанностей и наконец откроет возможность построения гуманитаристики по принципам естественных наук.
Алексей Гринбаум (Университет Париж-Сакле) не разделяет оптимизма представителей IT-индустрии. Исходя из философского возражения о том, что машинная обработка информации работает на уровне синтаксиса, а не семантики, он предположил, что ИИ пока не способен к пониманию. Тем не менее, машины способны нарушать ожидания инженеров и разработчиков. Например, в технологиях распознавания лиц машина определяет релевантные свойства и черты изображений, формирует устойчивые связи между ними. Так она создает формальное описание визуальной информации, важной для распознавания индивидуальных лиц. При этом значение, смысл этих параметров остаются непрозрачными как для машины, так и для ее создателей. Машины могут обнаруживать паттерны и корреляции, но не универсальные законы, поскольку, как известно, корреляция не обязательно свидетельствует о причинно-следственной связи. На этом основании Алексей Гринбаум утверждает, что ИИ – современная алхимия. Несмотря на ошибочность основных предпосылок исследований больших данных, они могут дать очень многое для развития науки и общества. Тем не менее, сохраняется проблема неинтерпретируемости поведения машин, и она будет приобретать все большую остроту в дальнейшем.
Ив Жэнгра (Университет Квебека в Монреале) также скептически настроен относительно надежд на ИИ и сделал в своем выступлении акцент на более ранних исторических прецедентах, схожих с бурным ростом интереса к ИИ. По его мнению, за невероятным увлечением вычислительными методами в среде естественнонаучных и гуманитарных исследователей последних лет кроется позитивизм XIX столетия. Это увлечение основано на вере в то, что, создав формальную, количественную модель явления, мы можем обнаружить скрытые закономерности, которые не способен опознать человек с его ограниченными познавательными способностями. Эту веру можно обнаружить в разных модификациях в различных науках. Она связана с наивной, по мнению Жэнгра, идеей, что ИИ вытеснит теоретическое мышление. Если бы это было так, то наблюдаемые человеком феномены можно было бы свести к статистическим закономерностям. И хотя количественные методы важны для понимания скрытых механизмов функционирования явлений, Ив Жэнгра указал на недостаточность количественного измерения для их полноценного понимания. Исторической аналогией может стать «магнитный крестовый поход», предпринятый в середине XIX века по инициативе британского Королевского флота. Тогдашние ученые искали связи между электромагнетизмом и сменой погодных условий. Установление закономерностей позволило бы лучше организовать судоходство и морскую навигацию. Ученые приложили массу усилий — организовали экспедиции по обоим полушариям Земли, открыли обсерватории по всей Британской империи. Они безуспешно искали циклы и регулярности, которые можно количественно описать и которые раскрыли бы сходство между циклом солнечной активности и геомагнитным циклом Земли. Ив Жэнгра заключил, что увлечение большими данными рискует совершить ту же ошибку и призвал быть более осторожными в оценках возможностей машин.
Вторая секция конференции называлась «Публичная история цифровой эры» и включала доклады Сержа Нуаре (Европейский университетский институт), Мыколы Махортыха (Бернский университет) и Андрея Завадского (Берлинский университет Гумбольдта).
Репортаж о второй секции
Серж Нуаре в своем выступлении сконцентрировался на основных тенденциях цифровой публичной истории. Идея разделения авторитета (shared authority) публичного историка с его аудиторией стала одной из ключевых в его докладе. Нуаре отметил центральное значение коллаборации в публично-исторических проектах. Подобные проекты, по его мнению, основываются на краудсорсинге, который осуществляется благодаря цифровым технологиям. Серж Нуаре отметил также глокальность современной публичной истории – локальные проекты и практики публичной истории используют схожие междисциплинарные методы и отвечают на схожие общественные запросы по всему миру. Он указал на проекты публичной истории, которые могут помочь писать историю «снизу», в которой экспертный голос не принадлежит исключительно профессиональным историкам.
Мыкола Махортых предложил рассмотреть алгоритмы интернет-платформ как акторов публичной истории, которые могут определять, какую информацию увидят люди. Основываясь на эмпирическом исследовании алгоритмов поисковых систем, он указал, что алгоритмы контролируют доступ к историческому контенту, отдавая приоритет определенным сайтам и темам (или вообще выдавая нерелевантный контент). Махортых поставил вопрос о том, могут ли и должны ли публичные историки контролировать алгоритмических агентов. И если да, то по каким критериям оптимизировать их работу с множеством исторического контента, появившегося в цифровую эпоху?
Андрей Завадский поддержал идею Мыколы Махортыха об оптимизации алгоритмов. В своем выступлении он также отметил, что в цифровом пространстве существует множество информационных пузырей, отделяющих друг от друга разные публики, их память и версии прошлого. Завадский предположил, что необходимо построить коммуникацию между этими публиками, чтобы достичь объединения, ведь людей объединяет не само прошлое, а разговор о его разных версиях. Говоря о публичных историках, он отметил, что им необходимо учиться новым формам коммуникации, в том числе с молодой аудиторией (например, коммуникации в социальных сетях). В России, к примеру, в связи с этим нужно пересмотреть российские магистерские программы по публичной истории и сделать их более практико-ориентированными.
Дискуссию после докладов начал Серж Нуаре: при работе с историей в цифровую эпоху важно обращать внимание на качество контента, а не его количество. Задача публичного историка сейчас – это не только решение конфликтов между разной памятью сообществ, но и противостояние фальшивой истории (fake history), которую алгоритмы распознать не в силах. Мыкола Махортых возразил, что именно количество контента приводит к тому, что сложно поддерживать качество информации и вырабатывать универсальные критерии для его определения.
Последовавшие комментарии и вопросы развивали эту тему. Алиса Максимова обратила внимание на то, что следует разделять крупные медиа-платформы, которые являются агрегаторами контента (например, YouTube), и те, что являются вполне самостоятельными и могут иметь собственные принципы в отборе информации. Кирилл Молотов привёл пример неосталинистов в TikTok, которые могут «взламывать» алгоритм для продвижения своих взглядов на советскую историю, следовательно, публичные историки тоже могут воспользоваться такой возможностью работы с медиа. Борис Степанов, указывая на заглавие 11-ых Полетаевских чтений, подчеркнул, что будущее теории важно и для публичной истории. Какие теории могут применять публичные историки для осмысления цифровых феноменов? Продуктивно ли использование теории публичной сферы Хабермаса и как следует сейчас понимать публику и аудиторию?
В процессе обсуждения Мыкола Махортых сформулировал тезис о том, что, несмотря на эффективное применение идей Хабермаса к проблемам цифровой публичной истории, эта теория не учитывает проблему информационного неравенства и роль алгоритмических агентов в нём. Есть люди, которые понимают, как можно «взломать» алгоритм, и те, кто не имеют доступа к управлению информацией. Но публичные историки могут воздействовать на разработчиков медиаплатформ, требуя обеспечить прозрачность работы алгоритмов, чтобы нивелировать неравенство и вызвать структурные изменения в сложившейся ситуации.
Напротив, по мнению Андрея Завадского, у публичной истории нет своей теории, так как это постдисциплинарный проект. Современные теоретические направления – например, postcolonial studies, queerstudies, communication studies – влияют на постановку проблем перед публичным историком и на запросы аудитории. Однако публичные историки опрометчиво уделяют мало внимания прямой коммуникации с сообществами. К этой мысли Серж Нуаре добавил, что именно в компетенциях следования за аудиторией и обращения к ней с помощью разных медиа состоит разница между публичным историком и историком «академическим». Обеспечение равного публичного доступа к прошлому – это основа для формирования активного гражданского сообщества.
Заключительная секция «Новые подходы к академической этике: преодолевая разрыв между современными практиками, социальными науками и историей» была посвящена обсуждению академической этики с точки зрения актуальных для академического мира добродетелей, взаимодействия человека и технологий, а также сочетания личных и общих интересов в решении этических проблем.
Репортаж о третьей секции
Секция началась с доклада Марио Бьяджоли (Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе), посвященного наукометрическим показателям и их роли в оценке академической работы. Как указал докладчик, сбор данных для вычисления импакт-фактора требует длительного времени после выхода публикации, но для радикального ускорения этого процесса используются прогнозы на основе показателей издания и других косвенных данных. Главной ценностью академической работы становится то, что только еще должно появиться – прогнозируемые цитирования публикации, показывающие ее «влиятельность» (impact). Все большую роль при оценке играет не содержание, сам текст, а его метаданные, которые превращаются в ценный в материальном смысле актив. Так происходит не только потому, что на основе библиометрических данных принимаются решения о финансировании и приеме на работу, но и потому что подобно денежным знакам эти метаданные в силу определенных социальных конвенций обладают привнесенной извне символической ценностью. Современные нарушения в области академической этики часто касаются именно метаданных, а не содержания публикаций. Вместе традиционных плагиата, фабрикации и фальсификации данных ученые все чаще стремятся улучшить только лишь наукометрические показатели, например, используя фиктивное рецензирование чтобы попасть в «высокорейтинговый» журнал.
Выступление Бена (Артура Бенуа) Эклофа (Индианский университет в Блумингтоне) было посвящено трансформации американских университетов в 1970-2010-е гг. под действием структурных факторов и влиянию этой трансформации на этические установки разных поколений профессоров. Университеты столкнулись с корпоративизацией и приватизацией. Эти изменения привели к тому, что общие и личные интересы внутри академического сообщества перестали совпадать, и стремление строить собственную карьеру пришло в противоречие с этическими стандартами в отношениях с коллегами и студентами, с университетом как институцией. Профессора начали делать акцент на собственной научной работе в ущерб всему остальному.
Томас Стэплфорд (Университет Нотр-Дам) говорил в своем докладе об ограниченности подхода к академической этике как к набору минимальных стандартов и правил, отделяющих нас от аморальных действий. Докладчик предложил в качестве основного элемента академической этики аристотелизм в версии А. Макинтайра. По его мнению, в ее центре должны быть не нормы или ценности, а добродетели: определенные личные качества, в той или иной степени определяющие действия человека. Докладчик заметил, что сами ученые, говоря об этических вопросах в интервью или мемуарах, нередко прибегают именно к языку добродетелей.. Фокусировка на добродетелях позволит более адекватно показать, как на практике люди анализируют и обсуждают свои действия, а также уйти от чисто негативного определения академической этики через запреты, добавив к ней концепцию совершенства (excellence).
В последовавшем обсуждении одной из главных тем стала темпоральность наукометрических данных. Алексей Плешков (НИУ ВШЭ) подчеркнул, что наукометрические данные не обязательно имеют темпоральные характеристики. Хотя на практике реакция на текст всегда следует после его публикации, наукометрия оперирует множеством данных, которые сами по себе вне времени. Другая ключевая тема дискуссии – этика добродетели в академическом пространстве. Андрей Ильин (НИУ ВШЭ) обратил внимание, что аристотелевское «совершенство» (excellence) можно сравнить с описанным Биллом Ридингсом «совершенством»: расплывчатой целью администрирования в современном университете. Илья Гурьянов поднял вопрос о воспитании добродетелей с точки зрения аристотелевской этики, роли образования в целом и конкретных людей, которые могут ему способствовать. Продолжил тему античной этики и добродетелей Алексей Плешков. Он отметил ценность обращения к аристотелевской этике через концепцию добродетелей М. Нуссбаум. Такой подход позволит обнаружить более устойчивые практики и взаимодействия ученых, тесно связанные с благами и целями в академии.