Сергей Попов о науке: «Грядут перемены!»

Сергей Попов,
астрофизик, популяризатор науки, профессор РАН,
работает в Международном центре теоретической физики в Триесте (ICTP)
«Троицкий вариант» №12(380)

Оригинал статьи на сайте «Троицкого варианта»

fusionbrain.ai

Эволюционирующая организация науки

Сергей Попов

Наука постоянно меняется. Кроме того, что растет число людей, занимающихся ею, меняется организационная структура, появляются новые виды деятельности. Причем эта новизна возникает не столько из-за расширения области исследования, сколько благодаря рождению неведомых прежде методов (космические исследования, компьютеры, Интернет, искусственный интеллект) и, главное, за счет глобальных изменений в обществе. Например, до XIX века заметное число важных достижений было получено людьми, которые не занимались наукой профессионально (на мой взгляд, особенно распространено это было в Англии). То есть они формально могут считаться «любителями». Долгое время научная работа осуществлялась в основном университетскими преподавателями, которым, грубо говоря, зарплату платили не за науку, а за лекции. Затем постепенно стала появляться наукоемкая экономика: пар, электричество, химия. Возрастал спрос на различные виды исследований, которые можно внедрить в промышленность. Соответственно, стали активно финансироваться прикладные работы, а фундаментальные результаты с этой точки зрения можно считать «побочным эффектом». Наконец, уже в XX веке (особенно активно — после Второй мировой войны) стало очень быстро увеличиваться число профессиональных ученых, занимающихся фундаментальными исследованиями, что во многом связано с резким ростом экономического развития. Ясно, что в будущем также будут происходить не только количественные, но и качественные преобразования в структуре научных исследований, связанные с изменениями в обществе в целом. Интересно порассуждать, какой может стать наука через несколько десятилетий, что изменится в организационном плане.

В ближайшие десятилетия можно ожидать, что, с одной стороны, развитие искусственного интеллекта и робототехники освободит множество рабочих рук, изменит структуру экономики и общества. В частности, появится достаточно высокий гарантированный доход. Для многих наличие постоянной работы будет скорее вопросом статуса, чем выживания. Соответственно, не все виды деятельности будут удовлетворять новым требованиям. С другой стороны, в самой науке множество результатов будут получать целиком за счет применения искусственного интеллекта и роботов (зачастую им и управляемых). Одновременно образование, включая самые высшие ступени, станет еще более доступным, и ему можно будет посвящать много времени. То есть и процесс получения высшего образования может быть растянут на многие годы, и получение второго-третьего образования (не обязательно в виде университетского диплома) станет очень распространенным. Какие последствия это может иметь для науки? Я хотел бы обсудить две гипотетические возможности, связанные, как мне кажется, с грядущими переменами в структуре науки, и пригласить читателей к дискуссии. Разумеется, в обозримой перспективе всё нижеизложенное коснется в первую очередь Cеверо-Западной Европы и немецкоговорящих стран. Однако затем к этому процессу постепенно подключатся и другие государства.

«Ученые на долю ставки», или Citizen science 2.0

Чтобы лучше представить себе первую гипотезу, давайте сравним один из аспектов в организации науки в СССР (что и России досталось в наследство) и «на Западе» (не уточняя конкретные страны, из контекста будет ясно, о чем речь).

«На Западе» наука — очень конкурентное занятие. Получить постоянную позицию трудно: пирамида кверху сужается. Аспиранты и постдоки работают чуть ли не 24/7, чтобы в конце концов в жесткой борьбе «выгрызть» у конкурентов вожделенную профессорскую (или аналогичную) позицию. Сейчас в мире активно обсуждается проблема переработок у молодых ученых, а также сопутствующей им депрессии, нервных срывов и т. п. (см., напр., публикации в недавних номерах Nature¹). Из-за переездов в другие страны может не складываться семейная жизнь. Доходы обычно ниже, чем во многих других отраслях, если брать людей с одинаковым уровнем знаний, образования и интеллекта. И всё ради возможности заниматься наукой — делать что-то действительно интересное. Причем гонка зачастую не останавливается даже тогда, когда постоянная позиция получена, потому что надо выигрывать гранты, наблюдательное время на телескопах и т. п. Поэтому в сильных местах и senior scientists работают очень много (включая позднее время суток, выходные и время отпусков).

Если сравнить это с жизнью множества «научных работников» в СССР или в России, то разница разительная. В недавнем прошлом мне довелось видеть сотрудников, которые приходили в институт только в день зарплаты или когда случался какой-нибудь банкет, а если они и появлялись в другие дни, то в основном чтобы поболтать и попить чай. При этом научная результативность у них была на нуле. Конечно, многие другие при этом работали 24/7. Но важно, что заполнялся «весь спектр» — от полного безделия до полной выкладки. Например, многие активно работали в течение какого-то времени, а потом надолго (иногда даже на годы) впадали в спячку в смысле реальной научной работы, читая книги, ходя в походы, занимаясь домом и семьей и т. п.

На мой взгляд, в недалеком будущем на новом уровне ситуация может частично воспроизвестись и в странах с сильной наукой. Может появиться множество «ученых на долю ставки», посвящающих работе лишь небольшую часть своего времени, но теперь уже легально. Получение хорошего образования не будет составлять никакой проблемы (высшее образование уже сейчас бесплатное и доступное во многих европейских странах, кое-где есть и приличные, позволяющие самостоятельно жить, стипендии для всех успевающих студентов). Гарантированный доход не требует постоянной борьбы за существование. И так же, как сейчас многие люди в виде «продвинутого хобби» могут полупрофессионально заниматься каким-то видом искусства, можно будет заниматься наукой. Что-то вроде citizen scientist 2.0, но теперь с профильным образованием и армией чатов, ботов и роботов в качестве помощников. Соответственно и уровень самостоятельности и результатов будет выше, чем у современных участников проектов citizen science.

Разумеется, «нормальные» ученые, для которых наука является основной деятельностью и занимает всё предоставленное время, никуда не денутся. Основная нагрузка будет именно на них (как, кстати, и в СССР-России), но появится и новый тип функционирования людей в науке. Причем будет необходимо выстроить взаимоотношения между разными видами научных сотрудников, что потребует специальных усилий и методик.

Всё это приведет к существенным изменениям в организации науки. «Ученым на долю ставки» чаще всего не будут нужны кабинеты (разве что коворкинги). Можно будет работать в институте на другом конце мира (если речь не идет о лабораторных экспериментах и т. п., хотя с определенным уровнем роботизации и участием так называемого инженерно-вспомогательного состава можно будет вести удаленно и экспериментальную работу). При этом рабочие позиции всё равно наверняка будут конкурсными. Но скорее надо будет не выиграть у конкурентов в борьбе за очень ограниченное число мест, а продемонстрировать квалификацию (тут на ум приходит разница в поступлении, скажем, в МГУ и во многие европейские университеты: в первом случае можно столкнуться с жестким конкурсом и не поступить, а во втором иногда достаточно школьного аттестата и прохождения простого теста, чтобы «записаться» на обучение).

Это всё потребует особого менеджмента. Уже сейчас не редкость, когда к ученым обращаются «люди со стороны» (обычно айтишники) с вопросом, не могут ли они чем-то помочь, написать какой-то код для научных задач. Меня это обычно ставит в тупик, потому что я не привык разделять задачи на блоки, часть из которых могут выполнить люди, не являющимися узкими специалистами в конкретной области исследований. Однако есть немногочисленные коллеги, которые прекрасно справляются с такой задачей, и потому иногда успешно сотрудничают с непрофессионалами. В будущем, возможно, многим коллегам придется этому учиться. Это станет или общим навыком, или появится отдельный профиль менеджера научных проектов — работа с «учеными на долю ставки».

«Сделано человеком»

Чтобы пояснить вторую идею, посмотрим на современное производство одежды. В основном люди одеты в фабричную одежду. Со временем ее целиком будут делать на роботизированных производствах. Но при этом почти у всех есть нечто, изготовленное полностью вручную. Это может быть и какая-то вязаная шапка, и действительно одежда haute couture. Приезжая как турист в другой город, вы нередко можете увезти в качестве сувенира что-то из предметов гардероба, сделанное вручную. Вполне вероятно, что эта вещь не лучше фабричной с потребительской точки зрения, тем не менее разница чувствуется. Она воспринимается скорее эмоционально. То же самое часто можно сказать про продукты питания, напитки, украшения и т. п.

В будущем будет расширяться круг научных задач (включая написание кодов и даже доказательства теорем), которые можно будет целиком решить с помощью искусственного интеллекта (тексты статей и презентации уже сейчас частично — а кое-кто и целиком — препоручают ему). Многие наблюдения и эксперименты можно будет провести и обработать полностью в автоматическом режиме. Но иногда эти задачи будут решаться людьми. Не потому, что это необходимо, а потому что это возможно и интересно. Кроме того, важно просто «не терять навык». (В качестве «лирического отступления» замечу, что в живописи гиперреализм кажется мне чем-то подобным: можно было сфотографировать, но «я сделал это сам!») Можно ожидать, что результатам, полученным «вручную», будет уделяться особое внимание (вероятно, что-то похожее будет происходить и в искусстве), так же, как для многих предметов или продуктов важен ярлык «сделано вручную». В статьях будут указывать: «сделано человеком».

Например, легко представить себе конференцию (или раздел журнала), где представлены только результаты, полученные людьми. Причем для конференций, где важно именно общение — в первую очередь «в кулуарах», — это особенно существенно и актуально, поскольку позволяет обсуждать различные технические детали (которые иначе могут быть целиком переданы искусственному интеллекту) и их роль в конечном результате исследования.

Кроме того, без умения выполнять все элементы научной работы могут возникнуть проблемы с пониманием и развитием. Уже сейчас — чаще всего в крупных проектах (таких, как LIGO, например) — даже у ведущих специалистов нет полного понимания, как всё происходит на разных этапах эксперимента. Но важно, чтобы всегда оставалась возможность найти того, кто понимает, и поговорить с ним, а не разбираться в коде, написанном не человеком. Таким образом, сохранение коммуникации между коллегами, в совокупности обладающими всем набором знаний и навыков, обеспечивает коллегиальное понимание проекта, что дает возможность осознанного развития.

Собственно, и сейчас мы всё еще ценим коллег, способных делать некоторые вычисления вручную, — хотя это можно поручить программе, которая не просто даст численный ответ, но и представит решение в аналитическом виде. Вспоминается научно-фантастический рассказ, где в будущем в результате глобального выхода компьютеров из строя ученые не могут проделать некоторые довольно простые по нашим меркам вычисления, критически важные для выживания человечества, потому что полностью утерян навык. Также вспоминаются слова Михаила Гельфанда про то, что полный упадок науки в стране — это не когда нет никого, кто мог бы написать статью в Nature, а когда нет никого, кто может статью в Nature прочитать и понять. Не хотелось бы столкнуться с ситуацией, когда люди не будут полностью понимать, как были получены результаты их собственного исследования.

Итого

Таким образом, вполне возможно, что так же, как в процессе уменьшения доли физического труда появились огромные индустрии фитнесса, любительского спорта и т. п. (которые при этом непосредственно смыкаются со спортом профессиональным, заполняя широкий спектр уровня подготовки участников), в процессе развития искусственного интеллекта, берущего на себя и часть действительно интеллектуальных задач, вырастет общее число людей, вовлеченных в научную деятельность. Развиваемые в настоящее время в рамках программ citizen science (я бы это переводил как «волонтерская наука») подходы могут в будущем превратиться в хорошо проработанные методики, рассчитанные на очень разный уровень подготовки участников, включая людей с PhD, которые не смогли или не захотели заниматься наукой «по полной», но готовы посвящать этому часть своего времени эпизодически или на регулярной основе.

Кроме того, будут существовать и виды исследований, где однотипные результаты станут получать как с помощью искусственного интеллекта, так и «вручную». И последним будет уделяться особое внимание, их могут даже специально выделять, подчеркивая, что они получены без критического участия искусственного интеллекта.

¹ Hall S. A mental-health crisis is gripping science — toxic research culture is to blame // Nature, 23 мая 2023 года.