Новые темные века

Некоторые ученые предрекали кризис контроля качества в науке еще несколько десятилетий назад, многие из них связывали возможное наступление кризиса с резким ростом объема данных и исследований. В 1960-е годы Дерек де Солла Прайс, изучавший плотные Сети, образованные связанными между собой работами, учеными и областями научного поиска, нарисовал кривую научного роста. Использованные им данные отражали широкий круг факторов от материального производства до энергии ускорителей частиц, от основания университетов до открытия новых элементов. Как и по закону Мура, в целом развитие идет вверх и вправо. Де Соллу Прайса тревожило то, что если методы научного воспроизводства не претерпят существенных изменений, то наука насытится, не сможет усваивать доступные объемы информации и совершать осмысленные действия, начнет распадаться и впадет в «маразм»(18). Спойлер: научные методы так и не изменились.

В последнее время эти опасения нашли отражение в концепции «информационного переполнения»(19). По-простому, переполнение противоположно нехватке, это бесконечный поток информации. Более того, в отличие от изобилия этот поток настолько избыточен, что мы не справляемся с его обработкой. В исследованиях экономики «переполнение» касается того, как люди расставляют приоритеты, если у них слишком мало времени, а информации слишком много. Как отмечали авторы одного из исследований, переполнение «напоминает разбор завалов или мусорной свалки»(20).

Переполнение присутствует во многих областях, и когда оно становится заметным, разрабатываются стратегии по его преодолению. Традиционно роль сортировщиков, отбирающих материалы для публикации, выполняют журналисты и редакторы, которые, как подразумевается, являются опытными специалистами, несут определенную ответственность и обладают достаточной властью. В науке переполнение проявляется в быстром росте числа журналов и статей, заявок на гранты и замещение академических должностей, объема доступной информации и исследований. Растет даже средний объем статей, поскольку исследователи перегружают свои научные работы множеством ссылок, чтобы охватить обилие данных и подкрепить полученные результаты, которые просто обязаны быть впечатляющими. В итоге теряется контроль качества: даже золотой стандарт взаимного рецензирования уже не считается достаточно объективным или отвечающим цели, так как количество статей растет, а институты увязли в гонке авторитетов. Все громче становятся призывы сделать научные публикации открытыми и доступными, что, в свою очередь, может привести к тому, что появится еще больше научных исследований(21).

Но что, если проблема переполнения не ограничивается результатами научной деятельности, а касается, в том числе, исходной информации? Как опасался де Солла Прайс, наука не поменяла намеченной траектории и продолжила составлять все более обширные и сложные базы данных. Когда в 1990 году был запущен проект по расшифровке генома человека, он считался самым большим в истории по сбору данных. Теперь же резкое снижение стоимости секвенирования ДНК привело к тому, что ежегодно появляются огромные объемы новой информации. Эти данные все быстрее растут и все шире распространяются, так что их полноценное изучение не представляется возможным(22). Большой адронный коллайдер производит слишком много данных, чтобы их даже просто сохранить, следовательно, оставляется только избранная информация. После того, как был открыт бозон Хиггса, проект критиковали за то, что вся собранная за время проекта информация оказалась больше ни на что не годной(23). Любая наука становится наукой больших данных.

Понимание этого возвращает нас к закону Мура и закону Рума. Несмотря на развитие исследовательских институтов, научных журналов и академических должностей (а также на огромные деньги, вложенные в решение проблемы), на практике результаты только ухудшаются. В 1980-е и 90-е годы комбинаторная химия в 800 раз увеличила скорость, с которой возможно синтезировать молекулы, подобные молекулам лекарств. Секвенирование ДНК ускорилось в миллиард раз по сравнению с тем, как оно проходило изначально. Базы данных последовательностей белков за двадцать пять лет выросли в 300 раз. И хотя стоимость поиска новых лекарств упала, а финансирование исследований увеличивается, количество открытий в сфере фармацевтики падает в геометрической прогрессии.

Что могло обратить закон постоянного прогресса? На этот счет существует несколько гипотез. Первая, которую принято считать наименее значимой, гласит, что все легкодоступные открытия уже сделаны, все приметные и очевидные предметы уже изучены. Только дело не в этом. Есть новые вещества, которые появились в поле зрения науки всего несколько десятилетий назад и еще не были исследованы, а их изучение могло бы расширить область научных изысканий.