后常规科学的兴起（上），本文主要内容关键词为：常规论文,科学论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
[译者按]全球环境争端引发了重新理解科学的问题；这一争端的解决则有待于对科学的重新构建。欧共体委员会联合研究中心访问学者福特沃兹博士和剑桥大学哲学博士、英国科学与社会联合会主席拉维茨博士为此提出了后常规科学的思想。应译者之邀，他们寄来了全面而简要地介绍后常规科学的论文打印稿。征得作者同意，现将其主要内容译成中文发表，以飨读者。
导言
毫无疑问，现代技术文化已到了转折点：要应付面临的环境问题，技术文化必须变革。作为技术进步的主要动机——科学也必须变革，而这也许尚未获得广泛认同。现在，科技的中心任务必须和解决工业系统的弊端相联系，这就产生了新的问题，需要新的方法。所有这些正是我们研究的主题。
象所有创造性活动一样，科学的基础成就具有永恒性。象其他任何活动一样，科学的社会活动，它的对象、方法和社会功能随不断变化的环境而发展。在中世纪兴盛时期，离开寺院，在大学里建立了独立的世俗科学，形成了欧洲文化中宗教和私人与世俗和公众之间的界限。17世纪的科学革命，是人类最大的智慧转变之一，它加强了欧洲文明的正在形成中的世界霸主地位。
当前，全球环境争端向科学提出了新的任务：不同于事实的发现及其应用，科学的新的基础成就必须迎接这些挑战。由于在环境、社会、科学自身及其相互作用方面的极其迅速的变化，已经获得关于新科学观的一般认识。我们在这里倡导一种新的方法，它并不妄求既是与价值无关又是道德中立的。把这一方法应用到新领域的产物，我们称之为“后常规科学”（Post-normal Science）。
我们采用“后常规”术语来标志一个时代的结束，在那个时代，有效的科学实践规范可以是一个无视由科学活动及其后果带来的广泛的方法论的社会和道德争端的解题过程。科学问题不再起源于抽象的科学好奇心或者工业的需求，而产生于那些事实不确定、价值有争议、风险巨大、决策紧迫的典型争端。当需要进行研究时，必须首先界定研究的问题，而这取决于争端的十分突出的方方面面。由于政治上的考虑，强制作出某些结论，从而支持某些因素。一般地，后常规状况是传统的“硬”事实与“软”价值对立的颠倒，尽管科学的输入是不可救药的“软”，我们却发现在每种意义上都是“硬”的决策。
政策相关研究中的不确定性
不确定性（uncertainty）观念是科学新观念中的核心， 但迄今为止，对外行和科学家来说，它都处于理解科学的盲区。早先科学曾被理解为在知识的确定性和控制自然世界中的稳步前进，而现在科学则被看作在全球规模的紧迫的技术和环境决策中处理众多不确定性。科学家将充当对付这些严酷的不确定性的新角色，其中包括保证为决策提供的科学信息的质量的任务。
新的全球环境争端具有区别于传统科学问题的普遍特征，这就是规模的全球性和影响的长期性。关于它们的效应的数据，即使对于“没有受到干扰”的系统的基本数据，都是根本不完全的。现象新颖、复杂、变化无常，我们难以很好地理解。科学并不总能为理解和预测提供基于实验的扎实可靠的理论，充其量能达到本质上无法证实的数学模型和计算机模拟。在这样的不确定输入的基础上，必须在一些紧迫的条件下作出决策。因此，科学的进程不能基于事实预言而只能基于政策预测。
基于过去和现在的信息作出关于未来的预测，计算机模拟是应用最广的方法。对许多人，计算机仍具有魔术般的性质，因此它们被认为能够无误、迅速地进行推理操作。现在程序的终端所出现的未必是科学的预测；也可能不是特别好的政策预测。输入的大量数据不可能来自实验或实地研究；在许多工业风险研究中，现有最好的数据可能单单从专家的猜测中收集。（而在选择专家方面谁有专长呢？）代替较为深刻地描述有争议的自然过程的理论，可能仅有基本的软件与最为适合的数据参数的共同应用；代替通常为科学理论所采纳的实验室、实地或历史证据，可能仅有由其他同等的未经检验的计算机模型所产生的计算结果相对照。这样，在后现代的模拟科学中，计算机的能力允许清晰度和灵活性代替逼真和受客观实在的检验。
尽管大量的努力和资源已被用于发展和应用这些方法，却一直没有专门的努力来考察它们是否对我们的知识或决策的质量有重大贡献。风险和环境的政策相关研究，明显地对我们健康至关重要，在其中，我们几乎不对传统实验科学在其一般实践中想当然的事作质量保证的努力。而计算机在理论上通过迅速、毫不费力地做所有的日常工作能够用来提高人类的技能和创造力，它们几乎已成为思想和科学严谨的代名词。事实上，一些杰出的科学家已经对计算机模型否能用于全球环境问题的所有研究提出质疑。美国数学家S.麦克莱纳这样描绘“系统分析”：“大量想象的未来‘剧情’的构建，和定量‘模型’的复杂方程组合起来给出（悲观或者乐观）设想或方案，但它不能用客观事实证明，取而代之的是，（这种）研究常常将大量这种未证明的模型结合起来，将一个这种模型的输出当作另一个同样未经证明的模型的输入……。这种研究因为是未经经验检验的推测，所以不能算作科学……。”
在为这一领域的辩护中，N.凯菲茨提醒我们：“许多我们面临的最困难的问题在知识的现阶段甚至不能用公式精确表示，更不用说用科学的现有技术解决……这种模型虽然会令许多科学家不满意，但仍是我们拥有的对政策的最好指导……。”
麦克莱纳在答复中继续怀疑全球问题能通过构造“根本上是不可证明的”模型来解决，又说，“关于无法检验的模型的无事实根据的推测不能解决问题也不能帮助科学”。
相信不可检验的计算机模拟的计算输出能决定政策就是沉迷于莱布尼兹或拉蒙·鲁尔的纯理性空想。实际上，我们可以谈论一种新的伪科学，它依赖于想象而不是计算机，叫做无用输入—无用输出（“Garbage In，Garbage Out”，简称“GIGO”）。 这能定义为一个计算的领域。其中输入中的不确定性必须被有计划地压制，免得输出变为完全不确定。考察我们目前的社会和环境科学有多少属于这一范畴，这是一个有趣而紧迫的问题。与以计算机为基础的伪科学共生的是以计算机为基础的伪技术。这些技术将其感召力建立在优秀的技术系统的充分的计算机图解计算和想象的技术系统的卓越的计算机图解计算之间的混淆上。
显然，政策相关研究的计算机模拟的二难推理停留在技术水平上不能得到解决。没人宣称计算机模型是充分的工具，传统科学不能提供更好的东西。批评家以数学—实验科学的标准判断它们，当然在那些方面它们近乎空白。辩护者拥护它们是基于它们是最可能情况，而没有意识到在复杂的不确定性、质量的新标准、社会政策的卷入中生存的新科学是多么不同。需要的是特别把力量用于不确定性的处理、质量的保证及其所需技能的促进上。这些技能不能简单地在关于方法、社会功能和科学事业高质量参与者的假设的旧框架中产生。
政策相关研究中的不确定性不仅限于计算机模型。甚至以经验为根据的数据作为政策过程的直接输入，其质量也可疑的。它们的不确定性有时是不能用传统统计技术处理的。
因此，关于这些政策相关问题研究的科学状况在各个方面都是最无把握的。不确定性处理和质量保证的任务，在传统科学中通过个人技能和公共实践控制，而在这一新领域中仍处于混乱之中。必须发展新的方法使我们的无知变得有用。达到这一点的途径在于根本放弃对描述作为传统科学特征的排除性的方法论、社会和道德考虑的技能完全信任。正是这一挑战让我们发展后常规科学的思想，作为适应后工业文明的新型科学。
三、政策科学中的不确定性、质量和价值
任何关于全球环境争端的决策都将在不确定性背景中作出，依赖可变的甚至未知量的输入。专家、政治家和公众越来越关心主要环境争端（如全球变暖）制约因素的不确定性。对这个问题似乎没有系统的解决方法；取而代之的是，加速或是减缓鼓吹者的主要倡仪，其不确定受到政治上的操纵。比较而言，信息的质量保证问题几乎被全世界忽略。忽略的原因可能在于不确定性和质量之间的混淆和夹在二者之间有直接联系——高质量等价于低不确定性的幼稚想法。
迄今对这些问题的处理在两个极端间摆动，一端是富有洞察力的哲学分析，它们关注知识和无知之间的关系以及决策过程中采用质量标准的普遍现象，这些提供了一个反思性理解，但不能简单地变成实用工具以产生关于不确定、信息的经双方同意的质量评价。另一端是技术的不确定性分析以及简单的质量分类学。它们把不确定性来源的分类、各领域的特性与数学形式相结合，这样处理不确定性就好像它是附加的物理变量。毫不奇怪，那些在各自工作中必须处理不确定性的人将普遍忽略实践的总体目标。
不确定性是知识的属性，而质量是一种实用主义的术语。质量可定义为“产品的与满足特定用途的能力有关的特性的总和”。不确定性和质量是两种截然不同的属性，因为确定性低的信息对它预期的功能可以是高质量的。一个极端的例子是喜马拉雅山脉森林的砍伐，尽管关于森林消耗量的预测随上百个因素而变化，但所有的系列研究都同意其数值预测的含义。即问题存在，亟待解决。一个确定性高、质量低的例子是关于由于温室效应今后40年地球平均温度升高0～10℃的预测。按常识，我们可以说真实值一定在此范围内，但在此范围内气候变化的结果从微不足道到灭顶之灾。按定义，预测近于真实，由于陈述方法是分析方法而不是综合方法，质量随之下降，换句话说，关于真实世界，预测没有告诉我们什么。
在这类研究中不确定性的减少有固有的极限。生态模拟试图在不确定性控制方面与实验物理学竞争是毫无意义的。每一个实践领域都有一个信息的特定等级（很象旅馆和饭店的等级系统）适应于它的需要；在这一等级系统中，信息在质量上可以变化（象旅馆等级一样），这取决于不确定性处理的好坏，因而也就是取决于信息完成其作为决策过程输入的功能的好坏。
在一般的科学实践中，价值的考虑很大程度上是含蓄的；即使它们在问题的选择中起作用，一旦研究处于进行之中，它们就被放在背景中了。然而它们总是作为研究框架中的一部分存在着；“与价值无关的”科学神话只有通过无视日常所用的统计方法才能维持。在任何真正的统计操作中，必须考虑可能的选择对象的差错费用（error-costs）；象数据信任水平中表示的那样，选择反映了价值的背景，它决定着每个实验程序。
在风险和环境问题中，科学实践的价值考虑是显而易见的。举一个经典例子，我们可以考虑检验大量货物中疵品的抽样。如果装载的货物是苹果，那么坏苹果仅仅污秽容器；但如果装载的是地雷，那么过早的爆炸将使邻近的所有东西都遭殃。在两种情况中，差错费用是截然不同的。这一例子也有助于说明公众的新的风险观念中忧患意识所占的地位，如核能和基因工程。
处理不确定性、质量和价值问题的综合方法已经由NUSAP系统〔1〕提供。NUSAP系统能解释不同类型的不确定性，可用于评价科学信息的质量。不确定性来源的分类工作一般由某一领域的专家完成，但对于一般性的理解，我们有必要在技术、方法、认识三个层次区分不确定性，它们分别对应于不精确性、不可靠性和“无知的界限。”
当常规程序适用时，不确定性是在技术层次上被处理的。这些程序通常从本质上是符号操作的统计学中产生并获得用于特定领域的技术和常规的支持。当信息的更复杂的方面（如价值或可靠性）相互关联时，不确定性卷入方法层次，就需要基于高水平技能的个人判断，相应的实践是一种专业咨询（professional consultancy），一种类似于医药或工程的“熟练技能”。最后，当不可消除的不确定性成为问题核心，例如当模型提出者认可可能导致整个实践无效的“完全不确定性”时，或者“无知的无知”（或“无知范围”）与问题的任何可能解决方法相关联时，不确定性卷入认识层次。在NUSAP中， 这些层次的不确定性分别由离散、评估和谱系范畴表达。
在不确定性的理论类型与我们所谈论的实践来源之间没有严格的对应关系。所有数据都受到不精确性的影响，所有计算机模型也都受到无知影响。而所有数据都存在于理论结构框架和导出结论、作出理论解释的过程之中，因而较高层次的不确定性都与它们的评价和应用关联。因此，我们可以说无知是数据不确定性的一个部分。类似地，由于利用不可避免地包含不完善和近似方法的数据分析技术，计算机模型都具有最低层次的不确定性，即不精确性。因此，不确定性分类的两种方法是非常明晰的。基于不确定性种类的分类学，例如NUSAP系统， 使我们能够构建一般性工具，用于清楚地讨论全球环境争端和政策相关研究中的质量和价值问题。
四、科学中不确定性的发现
当前，全球环境争端为科学提供了最具挑战性的问题，不确定性正从科学方法论的边缘（也可以说是阴影）进入，成为一个中心的、完整的概念。在此之前，因成功而陶醉、从而排除不确定性术语的科学观念统治了近三个世纪。在这一进程的每一阶段，科学的成功以辩证的方式提出问题，问题的不可解决性揭示根本的不确定性。
第一个主要危机来自于数学这个技术最精确、思想最敏感的科学领域。在世纪之交，数学的逻辑基础中的矛盾暴露出来，三十年后，哥德尔证明这基本矛盾不可解决。爱因斯坦的新物理学于1905年提出，它取代了绝对空间和连续性的传统假设，后来的发展产生了量子理论的理论上的不确定性，如在海森堡理论和波粒二象性中。伴随着哲学家的担忧，科学家和技术人员奋力前进到了一个新高度，即原子弹的产生，从而导致“知识具有魔力，不能轻易释放”的古典道德不确定性的复兴。
在实践领域，随着技术的发展，知识的不确定性再次呈现，技术如此新奇而复杂，以至于工业安全保证的传统技能是不充分的，在这些进展中，如著名的民用核能的发展案例中，是科学而不是工程技术遭受危机，是科学家而不是工程师因其成就而获得荣誉、激发公众对具有风险的新技术世界的期望。当新问题出现时，科学家对它们没有充分的准备，因为在大学和研究所中的封闭生活方式，使诸如维西、伽利略甚至牛顿那代人脱离现实世界。不久以前，那些为委托人工作的科学家，如一些化学家和统计学家，处于社会的边缘。核心科学家是那些在各方面最接近传统美德的，而那里受聘的希望最小。在与社会兴趣相隔离的背景中，科学与价值无关和道德中立的观念、科学家无偏见的神话可以繁荣，也确实可以培育学院科学优秀的特殊种类。作为一种社会活动，在问题的选择和定义、结果的评价、知识产权的处理三个关键功能中，它大多是自觉地、非正规地运作的。有一个相当含蓄的“科学的社会契约”：作为从社会获得慷慨馈赠的报答，科学间接地提供各种社会利益。
在这种环境中，那些受过科学训练、其研究受雇主（私人或国家）而不是受非正式的贵族共同体〔1〕指挥的人， 被想象为做着与他的更幸运的学术同行一样的工作，只是有很少的自由，在历史上，这种应用科学为科学毕业生提供大部分就业机会。这是一种混合的活动，它在认识方面很象核心科学，而在制度方面缺乏学院科学的许多优点和愉悦。问题由上级根据可应用性来选择，结论的评价也类似，知识产权属于雇主。在历史上，这种应用科学与工程学有很大差别，有不同的任务和社会组织。只是到了二战以后，尖端技术几乎直接来自实验室，差别才变得模糊，由于任何科学、甚至应用类的，都比工程学有威望，最主要的技术都可以用科学想象表达出来。科学的合法性和工程的可行性之间的差别被忽略，特别在50年代的异常欣快中更是这样。因此，新技术发展和管理的特殊问题（任何工程师都可能非常熟悉）被完全忽视了很长时间。关于风险计算（每个工程师都了解并通过“工程诊断”和“可靠性实验”来处理），缺乏最终的科学结论，这一问题对那些试图将实验室风格应用于新的和困难问题之中的科学家来说是不受欢迎的和令人震惊的事情。
工业风险评估的政治敏感问题最先揭示占统治地位的科学自我想象和要求一种新型实践间的冲突。70年代和80年代在工业和环境风险方面的不断危机中，一直自认为是科学的合法代表的技术，现在暴露出它们也难免出错。科学作为善（Good）和真（True）的担保人的旧观念已成为历史了。
战后的科学许下众多诺言：通过便宜的核能获得财富；通过癌症研究征服疾病；通过空间旅行征服“最后的疆界”。回顾这些努力似乎方向不当；而正在发生的科学对青年一代缺乏吸引力的危机也预示着社会系统力图摆脱这些唯心主义的主张。什么新目标能提供挑战激发年轻人的想象力呢？从某种意义上说是“环境”；但如果环境问题用同样的老方法处理，谁又能找到解决的方案呢？旧的破碎的学院科学，作为将科学应用于技术问题的典范，已让位于新型的解决问题对策。
五、解决问题对策的三种类型
新的全球环境争端的结构特征暴露了传统的解决问题对策的固有局限。因为，在其中，决策依赖于自然环境、资源和人类社会状况今后的演化——而所有这些都是未知的和几乎不可知的。科学的力量不仅已经产生知识的不可救药的不确定性，现在我们也发现了对神圣领域和私人领域的侵犯而造成的道德不确定性。这方面最著名的案例是那些需要有意识的生物遭受痛苦的再生技术和科学研究。在这些根本的不确定性的情况下，新型的解决问题对策正在呈现。我们称之为“后常规科学”。在后常规科学中，必须应付那些长期无视其影响而进行的传统的活动的一系列后果，需要处理的是争端而不是问题。
解决问题对策的三种类型
通过表示由低到高的“系统不确定性”和“决策风险”的二维坐标（如上图所示），我们可以比较不同类型的解决问题对策。对于系统不确定性，轴上的三个间隔很好地对应于我们已经指出的三种不同的不确定性——技术的、方法的、认识的区别。显而易见，不同类型的实践对应于这些不同种类的不确定性。图上的另一轴表示决策世界的实践，二维坐标的环带为任何争端提供充分的详细说明。关于决策风险，我们一般知晓成本、利润和不同政党对这一争端的承诺。这里有三种决策，很自然地对应于我们已经讨论的三种实践。就应用科学来说，系统不确定性和决策风险是最低的，决策依赖单个研究结果，这是仅有的例外。对于专业咨询，它们从适度向尖锐延伸。医学博士通常关心单个病人的健康和生命，尽管他或她也保护牵涉到传染病问题的社团；对工程师来说，有委托人的福利，并与较大的社团的安全有关。在后常规科学中，全球环境争端卷入其中，风险可能变成众所周知的文明的生存或行星上的生命问题。
如图所示，当两个因素都很低时，应用科学是完善的，库恩主义意义上的解决疑难方法是适用的。但当一个因素中等大小时，某些额外的东西就必须被引入工作之中，我们称之为“咨询技能或评价”（consultant’s skill or judgement）。该图一个非常有用的性质是展现事实的方式，如果决策风险很高，既使不确定性很低，那么单独的解决疑难方法在决策过程中将不再有效。因为没有科学争论能在逻辑上推出结论，即使在科学哲学中这也已经成为共识。科学争论卷入一个连续的不能还原为逻辑的对话；导致科学家“理性地”改变观点的是正在哲学家和社会学家中间进行争论的事实。把这一教训应用于决策辩论，我们可以懂得：当一个政党发现它的利益受到威胁时，它总能找到一些向结果挑战的方法论争端。这在关于环境风险的研究案例中的尤其容易。因此，因此，仅有技术专家参与的决策论坛应该向那些会承受巨大的风险的人开放。
所有这些争论在后常规科学中表现得越来越激烈。尽管仍然为专业咨询（甚至应用科学）保留着一个必要的场所，但是决策风险或系统不确定性的极限使得它们不再适合于所有工作。研究工作的技术应用正在充当中心角色，但这必须在认识框架中完成。在这一认识论框架中，狭隘的问题积聚成巨大的争端。在这种意义上，这些争端为研究工作和技术应用提供方向、质量保证乃至决策问题的契约性解答的含义，而不顾其固有的不确定性。因为后常规科学是传统科学发展的产物，它适用于当今时代的条件。它的基本原理是，即使在基于科学的实践中，也不再可能有希望消除不确定性和无知，而必须为了共同利益控制它们。
我们时代占统治地位的历史经验是：科学在我们处理进步后果的无能为力之中已经创造了有效的无知（effective ignorance）。 看起来似是而非——如此显著的悖论揭示一个时代的主要矛盾——现代技术中的每一个进步都打开无知的新领域。这些不仅刺激好奇心驱使的研究，而且威胁到使实践本身变质，除非它们被鉴别为增强知识观念。仅仅看到作为否定和威胁的无知仍然停留在旧的科学范式之中。在我们正在明确表达的哲学中，无知是知识的重要的补充方面，在许多情况中变成了进步的驱动力。在这种情况下，正如无限对于数学一样，无知对于科学方法履行同样的可能。借助于有限，不能完全弄懂无限，但是，通过大量的矛盾，不仅已经产生了有力的数学工具和优美的结构，而且甚至产生了数学自身的新观念。依此看来，为了理解这是非常不同于“有用的知识”，我们可以天才般地表达为“有用的无知”（usable ignorance）。因为，当无知是一个有意识的客体并显示知识的动力学相互作用时，无知是有用的。
利用图示，我们能更好地理解包括所有三种不同类型实践的复杂项目的不同方面。我们可以举水库为例。首先，在水库建设中，有许多基础的、可接受的科学知识获得应用，并将有专门的具有“应用科学”特性的研究项目来决定地理环境有关性质以及水库建设的细节。但是，水库的建设首先是一个根据科学输入无法确定其形状和结构的设计练习。如果没有其他问题，设计方案将是水库的各种功能的折中。这些功能可能包括水容量、水力发电能力、洪水控制、水利灌溉、闲置以及它们的累加成本。要达到科学输入的不确定性和不同利益的价值冲突的最佳平衡，这是专业人员的任务。但问题并没有就此打住。一些人可能发现他们的家园、农场、宗教纪念碑毁于人工湖。他们可能有适当的赔偿吗？这一区域水文环境可能长期恶化，甚至发生区域性地震。水库——曾经被当作人类控制原始自然的完全温和工具——突然被看成是一种掠夺性的集中制。它由反对地方团体和自然环境的巨大的非个人的官僚主义来实施。当这些争端爆发时，我们肯定超出专业咨询的范围而进入后常规科学的领域。
可见，解决的三种对策的简单图示，使我们清楚传统科学实践在哪里无效和为什么新的尺度需要附加到解决问题过程。由此我们能够对包含科学和决策的争端演化作一动力学分析。作为传统的解决问题对策的补充，后常规科学理应获得应有的地位。（待续）
吴永忠译
注释：
〔1〕〔2〕《古希腊罗马学》，三联书店1957年版，第173页、 96－97页。
〔3〕NUSAP是数据值单位、离散、评估、谱系五个词的缩写。NUSAP系统是福特沃兹和拉维茨构建的关于不确定性的一种新的标志方案。这一思想最早刊登在美国《物理学通讯》1987年第38卷第412-414页。两位作者在《Uncertainty and Quality in Science for Policy》中作了详细分析——译者注。
〔4〕贵族共同体（Peer-community）：指由从事学院科学的少数人组成的群体。科学共同体运作方式的改变，即“贵族共同体的扩大”是后常规科学的一个核心思想。——译者注。