От скрещивания науки и техники к скрещиванию науки и ИИ

В книге «Управление наукой: путеводитель по советскому прошлому», которую я сейчас читаю, очень хорошо видно, что в 1920‑е ключевая задача была скрестить «науку и технику» – сделать научное знание функциональной частью индустриального гос. проекта. Это был переход от науки как «культуры» к науке как «производящей силе», встроенной в план, пятилетки, отрасли.

Если попробовать провести рифму с 21 веком: 2020‑е – это попытка скрестить «науку и ИИ». Только теперь объектом управления становится не столько материальное производство, сколько сам процесс генерации знания. Тогда строили лаборатории и КБ, теперь – ИИ‑агенты и дата-центры. Тогда вопрос был: как организовать взаимодействие учёного и инженера, НИИ и завода, теории и станка. Сегодня вопрос: как организовать взаимодействие человека‑исследователя и систем ИИ, человеческих линий поиска и автоматизированных конвейеров.

Есть важное различие:

• «Наука + техника» в 1920‑е усиливали производительную мощь общества, но субъектом оставался человек.

• «Наука + ИИ» в 2020‑е рискуют сместить центр субъектности в сторону архитекторов и владельцев платформ, а не конкретных исследователей.

Попперовская метафора «часы и облако», которую дают в Science, очень иллюстративна. На уровне workflow наука – это часы: их действительно можно оптимизировать, автоматизировать, разложить на шаги и поручить ИИ. Но наука как система открытия – это облако: набор сложных, конфликтующих, иногда иррациональных взаимодействий людей, институтов, ценностей. Попытка сделать из облака часы – ровно тот соблазн, который сегодня даёт ИИ.

Новые инструменты и их пределы

Тексты в Nature и Science показывают две стороны одной медали:

• ИИ‑системы как «со‑учёные», интегрированные в человеческие команды и процессы, где они снимают рутину, расширяют комбинаторное поле, но не претендуют на субъективность.

• ИИ‑конвейеры как потенциальные «заменители» человеческого научного процесса, где под оптимизацией рискуют исчезнуть критика, репликация и разнообразие.

Кажется, что стратегическая задача исследовательских институтов и университетов (в том числе в биомедтехе) в ближайшие годы – научиться проектировать ИИ именно как инструменты для усиления субъектности, а не как замены. То есть:

• использовать ИИ для расширения поля вопросов, а не только для ускорения ответа;

• строить архитектуры, в которых разные ИИ‑системы конкурируют и спорят, а не сводятся к одному «правильному» pipeline;

• формировать у исследователей навыки работы с ИИ не как с «черным ящиком», а как с партнёром, которого нужно ставить в рамки этики, методологии и политической ответственности.

В этом смысле ИИ – парадоксальный инструмент: он может либо радикально усовершенствовать «эволюционность» науки (давая больше вариаций, симуляций, неожиданных комбинаций), либо столь же радикально её уничтожить, сведя всё к нескольким платформам и сквозным конвейерам. Тут вопрос уже не в технологиях, а в институциональном дизайне, наукоуправлении и науко‑политике – той самой теме, которая связывает 1920‑е и 2020‑е.

Если переносить это в нашу биомедтех‑реальность:

• биомедицинские ИИ‑со‑исследователи уже неизбежны, вопрос в том, как мы строим человеческие команды вокруг них.

• университетам нужно не только внедрять ИИ в лаборатории, но и переучивать исследователей на субъектов нового типа – людей, умеющих управлять «облаком» ИИ‑систем, а не растворяться в их конвейерах.

• для стартапов важно показать не только «у нас есть ИИ», но и «как устроена субъектность команды» – кто отвечает за критическое мышление, за методологию, за этику, за возможность пойти против данных, если это требуется.

То, что в 1920‑е описывалось как управление наукой, сегодня расширяется до управления архитектурой человеческо‑машинного познания. И вопрос, который задаётся в Nature и Science – «нужна ли человечеству наука» – разворачивается в новую формулировку: «нужна ли науке человечность».

Судя по этим двум статьям, ответ пока однозначен: без человечности наука теряет не только совесть, но и способность к настоящей новизне.