Naključje ne laže. Ne prilagaja zgodbe, ne išče vzorcev, ne potrebuje financiranja. Znanost — vsaj tista, ki jo vidimo — pa ima vse to. Pri tem pa se začnejo problemi.
Ko naključno predvajanje glasbe razkrije napako, ki jo delamo vsi — tudi znanost.
Zjutraj pred tekom si playlisto na telefonu nastavim na ‘random’ — naključno, mešano predvajanje, kjer algoritem sam odloča, katera pesem pride na vrsto. Brez reda, brez logike. Po nekaj pesmih ugotovim, da sta zadnji dve iz običajnega vrstnega reda.
Prva misel: random je ‘zatrokiral’.
Tečem naprej in se med razmišljanjem spomnim, da mi je pred časom eno pesem predvajal dvakrat zaporedoma. Takrat sem bil prepričan, da je random algoritem ‘zatrokiral’. Da je nekaj narobe.
Pa me pri tem ustavi moj večno prisotni dvom, ki je občutljiv na prehitre zaključke: “Čakaj! Vsaka pesem ima pri vsakem naslednjem predvajanju enako verjetnost, da pride na vrsto — vključno s tisto, ki si jo pravkar poslušal.”
Statistično gledano je ponovitev malo verjetna. Matematično pa nič manj od katerekoli druge možne pesmi. To ni napaka sistema, ampak bistvo njegove funkcije.
Če bi hotel, da se pesem ne ponovi, bi moral random dopolniti s pravilom izključitve — in takrat to ni več random, ampak urejen sistem z omejitvami. Ampak očitno tu definicija in moja predstava o naključju nista enaki.
In tako je random nenadoma bolj dosleden kot marsikatera znanstvena razprava.
Ko se pesem ponovi, naredim napako, ki jo dela velika večina — in žal tudi znanost. Iz opažanja izpeljem zaključek o vzroku. Pesem se je ponovila, torej je algoritem nedvomno zatajil.
Korelacija postane vzrok. Dejstvo, da je ponovitev matematično povsem legitimen izid, pri tem kar odmislim — ker se ne ujema z mojo predstavo o tem, kako bi sistem moral delovati. In kar je še bolj neverjetno: tudi naslednja ponovitev bi bila matematično povsem enako legitimna. In prav tako naslednja za njo. Random nima spomina. Vsak nov met kocke ima šest možnosti, ne eno manj.
Enako logiko lahko najdemo v enem izmed neštetih primerov v znanosti — z ogromnimi globalnimi posledicami:
V šestdesetih letih prejšnjega stoletja je industrija sladkorja financirala raziskave, ki so krivdo za naraščanje srčnih bolezni preusmerile na nasičene maščobe. Korelacija med maščobami in boleznimi je bila resnična in merljiva. Vzročna razlaga pa napačna — oziroma dejansko precej izkrivljena in sladkor izvzet iz razprave.
Tisti, ki so takrat opozarjali na sladkor — med njimi britanski fiziolog John Yudkin — so bili — ne s protiargumenti, ampak s finančnim vplivom — sistematično diskreditirani.
Milijoni so desetletja maslo menjali za margarino. Javno zdravje je šlo v napačno smer, ker je bila zgodba prepričljiva, interes pa v rokah investitorjev. V veliki meri še danes — tudi pri nas — večina, vključno z mnogimi strokovnjaki, vzrok vidi v maščobah in holesterolu.
In to ni izjema. To je metoda. Ampak, zakaj se to dogaja sistematično? Ker sistem kratkoročno navidezno nagrajuje zgodbo, ne dvom. Resnica sama po sebi ni dober poslovni model.
Raziskovalne institucije potrebujejo financiranje. Financiranje teče tja, kjer so rezultati. Rezultati so tam, kjer so trdi zaključki.
“X povzroča Y” se precej bolje prodaja kot “X je ob kontroliranih spremenljivkah in ob predpostavki odsotnosti tretjega dejavnika statistično verjetno povezan z Y”.
Dobičkonosna laž hitro najde investitorja, medtem ko se je treba pri resnici pogosto precej bolj potruditi. In ko kratkoročni interes enkrat določi smer, dolgoročne posledice ponavadi plačajo drugi.
Tu pa se pojavi še cela vrsta problemov: večina tistih, ki delajo znanost, znanosti kot sistema ne razume. Ker gre tu za dve povsem različni stvari.
Nekdo zna upravljati z laserjem, pisati ‘strokovno potrjene’ članke, pridobivati sredstva in nagrade — in hkrati nikoli ne podvomi v epistemološke temelje lastne discipline.
Ne ker bi bil neumen. Ampak ker sistem tega ne zahteva oziroma ne nagradi. Tako kot maternega jezika ne razumeš prek slovnice — govoriš ga leta, preden ugotoviš, kako deluje. Enako je z “delanjem” znanosti. Večina jo počne, ne da bi jo razumela od zunaj.
In ta znanstvenik, ki upravlja z laserjem, je kot znanstvenik upravičen dajati mnenje tudi na vprašanja drugih disciplin znanosti.
Moja playlista tega problema nima. Random ne išče vzorcev. Ne poskuša biti
logičen. Ko se pesem ponovi, to ni napaka, ampak nemanipuliran rezultat funkcije.
Nevtralen, brezoseben, matematično korekten. Brez iskanja dobre zgodbe.
Vprašanje, ki ostaja odprto: Koliko “zatrokiranih algoritmov” v resnici deluje pravilno — pa smo mi (in znanost) tisti z napačnim modelom v glavi?
Borut Kmetič
Poklicno se ukvarjam s področjem informacijske varnosti — od načrtovanja in uvedbe sistemov varovanja informacij do presojanja skladnosti z mednarodnimi standardi.
Kot zunanji svetovalec organizacijam pomagam, da varnost ni le obveznost, ampak del zrele poslovne kulture.
Zasebno pa se posvečam vprašanju, ki me zanima enako globoko: kako živeti bolje. Biohacking, sistemsko razmišljanje, eksponentne organizacije, prebojne ideje in tehnologije, ki oblikujejo prihodnost. Prepričan sem, da dobro življenje ni naključje — ampak sad zavestnih odločitev in poguma, da jih tudi živiš.
Borut@SmartAssets.it
Borut@Medium
