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科学家如何避免误入歧途?这十条原则至关重要

分类:经验交流发表时间:2024-08-07阅读次数:10

来源:知社学术圈

 

现代科学的发展成就不仅是积累了大量有关自然界规律的总结,也为后来者如何进行科学研究给出了一些明确的方法和程序,比如产生猜想、提出假设,然后设计实验来测试这些假设、收集结果,并得出结论来支持和证实这些假设,或反驳和证伪这些假设,这些都很重要:这是科学研究的大致轮廓。但成为一名科学家还需要做很多事情,才能真正探究我们敢于观察、设计实验和测量的任何现象的起源、性质和根本原因。天体物理学家伊桑·西格尔 (Ethan R. Siegel)认为,科学家需要时刻牢记以下十条戒律,因为人类的心理弱点是永远存在的,它总是喜欢跳出来干扰客观冷静的判断。 

查尔斯·达尔文

 

1. 不要假设自己喜欢的结论就是正确的。

这也许是最重要的出发点,也是最容易违背的出发点。大多数人对一开始对事物可能的运行规律有了猜想之后,并不是小心谨慎地努力对其进行严格测试,看看它是否可行。相反,人们有一个想法时,都迫切希望它是一个好主意。如果人们从别人那里看到更好的想法,也会从内心希望它是正确的。

泊松亮斑验证了光波动理论的反直觉预测。

图源:Thomas Bauer/Wellesley

 

但这种思维方式最终会只会产生坚定的信念,而未必产生符合事实的理论描述。如果在做某件事之前就认为自己知道最终结果会是什么——并且在设计实验和/或测量仪器时考虑到了这些预期结果——那么你很容易就会证实自己喜欢的结论。这并不是因为数据必然会支持它,而是因为你会寻找错误和不确定性的来源,并且排除它们,直到得到令自己满意的结果,然后停下来。如果你不想最终否认气候科学、相信神创论并在平凡的现象中看到外星人,你就不要忘记这最重要的第一条戒律。

 

2. 得出结论时,应始终考虑所有相关数据。

当涉及到理论、模型、想法或假设的可靠程度时,只关注一部分数据是不够的。危险在于,通过仅重视支持或反驳一个结论的数据,而忽略反驳或支持其他潜在结论或解释的数据,我们最终可能会错误地得出不正确的推论。解决此问题的方法是公平地考虑与特定问题相关的所有数据,并结合整个数据集得出最佳结论。

这种心理倾向被称为“择优选择”,它推动人们忽略大量有价值的数据,得出自己喜欢的结论。或者是当科学家有了科学以外的考量,如政治、宗教或意识形态(包括一厢情愿的想法)渗透到科学并腐蚀科学推理时,这种情况就不可避免地会发生。摆脱这种陷阱的唯一方法是进行更多、更好的科学和严谨的科学研究,这就是为什么科学事业对所有人自由开放如此重要。

 

3.要明确理论的有效性范围的极限,并且只能谨慎地扩展它。

无论一种科学理论多么成功或强大,它的有效性都只能在一定范围内建立。无论你的理论多么神圣不可侵犯——无论创立这些理论的历史人物多么杰出——我们都必须极其谨慎地将这些理论扩展到其既定的有效性范围之外。例如,爱因斯坦的广义相对论被证明在地球和太阳系尺度上成立,但要将其扩展到更宏大的宇宙尺度,需要大量理论和观察工作的结合,我们才能得出结论:是的,宇宙正在膨胀,并将其早期追溯到一个炎热、致密、均匀的状态:热大爆炸。

比如,今天我们有量子场理论来描述已知宇宙中存在的所有粒子和场,还有宇宙膨胀理论来设定热大爆炸的初始条件:这是两个定义明确、建立健全的理论。然而,当你把这两个理论放在一起时,其中一个结果是,你会得到一个由大量不相连的宇宙组成的多元宇宙,这些宇宙都有自己的热大爆炸。虽然有充分的理由相信这个多元宇宙在物理上是真实存在的,但这些理论对这个早期时代的应用超出了它们既定的有效范围,因此我们得出的任何结论都必须有适当的附加说明。当我们探索未知领域时,我们必须始终保持适当的谨慎。

超导体的时间线和温度。该图显示了超导体及其临界温度随时间的变化。不同的颜色代表不同类型的材料:BCS(深绿色圆圈)、重费米子基(浅绿色星形)、铜酸盐(蓝色菱形)、巴克敏斯特富勒烯基(紫色倒三角形)、碳同素异形体(红色三角形)和铁氮族元素基(橙色方块)。在高压下实现的新型物质状态导致了当前的记录,尽管最近可疑的研究(其中许多已被撤回)已被忽略。

图源:Wikimedia Commons/PJRay

 

4.科学家必须公开你的数据、方法和结果,供所有人考虑和审查。

科学家最令人沮丧的经历之一是:

l  读到了某个新闻,

l  看到有人基于科学依据提出了一个荒唐的主张,

l  然后去寻找支持论文/数据来查看来源,

l  却发现该论文/数据要么未公开,要么甚至不存在。

可疑科学的标志之一是存在无法检查和审查其真实性的主张,因为任何主张都需要独立的确认和验证。

冷聚变(或低能核反应)等“虚假”研究经常以这种方式存在,合法研究也可能受到欺诈(包括伪造数据)的污染。只有在光天化日之下——研究的所有内容都公开——其他人才有可能复制某个团体或研究人员所声称的结论。如果没有自由开放的科学交流,包括开放数据、开放方法和开放结果,我们很容易被骗子愚弄,他们会利用科学事业谋取私利。

最近的反面典型迪亚斯

图源:J. Adam Fenster/Univ. of Rochester

 

5. 你必须对遇到的任何假设保持坚定的怀疑态度。

科学的第一条规则是“没有什么是神圣的”。爱因斯坦、牛顿、达尔文或任何人均是如此。一切不仅可以受到挑战,而且必须受到挑战:无论在哪里可以提出新的挑战。这是因为,即使是我们已有的最伟大、最成熟的理论,也仅具有有限的有效范围(它们已被证明适用),而且因为科学就是在寻求对现实的越来越接近的估计。证明近似只是近似的唯一方法是找到至少一个它无法解释的位置、实例或情况。

这就是为什么从科学的角度来说,持续验证和质疑思想如此重要。爱因斯坦的广义相对论在测试的尺度上是完美的,但它不适用于表现出量子效应的量子粒子,因为它纯粹是一种经典理论。牛顿定律非常有效,除了非常大的质量和接近光速的速度,这就是爱因斯坦推翻牛顿的原因。达尔文的自然选择进化论非常成功,但并没有揭示遗传机制(遗传学和 DNA),也没有回答有关生命起源的问题。无论你遇到什么假设,科学家的工作都是探索它并试图推翻它,因为只有最强大和最能抵御挑战的理论才能生存下来。

黑色背景上有一簇灯光,形似一个巨大的圆环。

这九次伽马射线暴的联合体距离我们约 90 亿光年,但两端相距超过 50 亿光年,是在 8年的时间里观测到的:从2004年到2012年。这里展示的相连的超结构只是艺术家的想象;目前尚不确定各个伽马射线暴之间是否存在物理关系,也不知道其中任何两个是否是同一宇宙结构的一部分。它们很可能都在相互膨胀:陷入宇宙的膨胀之中。

图源:巴勃罗·卡洛斯·布达西/Wikimedia Commons

 

6. 你应该量化、尊重,而不是轻视错误的来源和潜在偏见。

大众媒体中有很多说法——是的,甚至源于科学文献中的说法——完全忽视了这条戒律。这些包括:

l  声称大型宇宙结构违反了宇宙学原理,

l  声称太阳系外存在一颗质量巨大的第九大行星,

l  并声称宽双星系统明确排除了牛顿引力或修正的牛顿动力学。

这只是其中几个例子。但所有提出此类主张的研究都有一个共同点:它们默默地忽视和忽略了主要的不确定性来源,尤其是所选数据集中的偏见来源。

获取大量数据、应用一些修正和校准机制,然后得出数据支持的结论,这非常容易。但更困难的是了解你收集的数据与全套相关数据(在你能力范围之内收集和测量所有数据)之间的差异。问题是,你拥有的数据以及你用来推断结论的数据并不一定代表你试图测量的对象/数据的真实分布。无论你是错过了暗淡的恒星和星系,还是忽略了仅在你不进行测量时出现的物体,这些偏差都会极大地影响可以得出哪些类型的可靠结论。偏差可能存在,但老实说,只有通过量化它们,我们才能在科学上取得进步。

如果想要研究可观测宇宙中的信号以寻找超视界波动的明确证据,就需要查看 CMB TE 互相关谱中的超视界尺度。现在有了最终的(2018 年)普朗克数据,证据压倒性地支持它们的存在,证实了对宇宙膨胀的非凡预测,并明确反对没有宇宙膨胀就不应该存在这种波动的预测。

来源:ESA 和普朗克合作组;E. Siegel 注释

 

7.如果一个新理论没有通过三大黄金标准的检测,最好不要轻易接受它

如果你关注科学新闻,你就会知道那些宣扬“颠覆主流理论”的故事多么受欢迎。但成为主流的理论之所以成为主流是有原因的:来自各种独立证据的数据都支持它,而其他理论都无法解释完整的数据。但是,如前所述,任何理论——即使是最好的理论——都只能被视为对现实的暂时近似。在某个时候,我们预计所有理论都会被其他更接近现实的理论所取代。

为了实现这一目标,需要符合三大黄金标准。

l  新理论必须成功重现旧理论的所有成功,没有例外。

l  新理论必须解释旧理论无法解释的东西;这通常是考虑新想法的动力。

l  最后,必须给出新的、未经检验的预测,然后必须获取关键数据:表明它支持新理论并反驳旧理论。

达尔文的进化论成功地战胜了其他进化论对手;孟德尔的遗传学比达尔文更进一步,解释了进化的机制;沃森、克里克和富兰克林的 DNA 比孟德尔更进一步,解释了遗传学背后的基本密码。无论我们走了多远,我们必须记住,我们总能走得更远。

一碗黄金米粒(一种营养强化的转基因食品)旁边是一碗白米粒。

转基因黄金大米(右)与缺乏维生素 A 的白米(左)的对比。每年,全球有数十万以大米为主食的儿童因缺乏维生素 A 而失明,甚至有更多儿童直接死于维生素 A 缺乏。黄金大米可以解决这个问题。科学家以及公共卫生、市场营销、政治等许多领域的专业人士都需要将这一科学解决方案转化为切实可行的解决方案,因为被误导的倡导者经常大声反对这一拯救生命的措施。

图源:国际水稻研究所 (IRRI)/flickr

 

8. 在进行可能影响他人的研究之前,你必须获得所有相关机构的批准和同意。

这是一个很大的原则,从道德角度来看,它应该在比我们实际要求的更多的领域中适用。如果你要对人类进行实验,你需要获得 IRB(内部审查委员会)的批准才能开展你的工作。同样,如果你要做的事情可能会对我们所有人生活的环境产生严重的负面影响,比如进行大规模的地球工程实验,你应该得到负责维护地球环境的任何机构的同意和批准。

贺建奎

图片来源:Matthias Sander

 

科学的核心是增加全人类的知识,为全人类的利益提供开发先进技术的工具。科学并不是为了不计较他人的代价而获得成果。科学是研究和学习自然,然后利用我们学到的东西,为世界造福。我们有关于治理和如何进行科学研究的道德准则,但科学家在历史上一直参与对自然和其他人类犯下的滔天罪行。如果我们不遵守这条戒律,我们不仅会面临自我毁灭的风险,而且会加剧这种风险,我们只会因为不受约束的傲慢和不受约束的野心而受到指责。

 

9. 不要夸大你的研究成果的重要性。

科学面临的巨大困难之一是,一旦某件事被广泛传播为“科学事实”,纠正记录就成为一项艰巨的任务。然而,我们所学到的许多“科学事实”都是基于:

l  小型研究,

l  样本量较小,

l  通常依赖于高度偏见的样本(例如 18-21 岁的大学生),然后对一系列非常广泛的现象得出笼统的结论。

这不仅在科学上毫无根据,而且对任何受影响的人都构成了极大的危险。例如,您是否听说过“人类一次摄入的蛋白质不应超过30克,因为他们无法消化或利用超过 30克的蛋白质这一传统观点?事实证明,这个结论是基于几十年前进行的一项小型研究得出的,而且从未被复制过。事实上,这一直是营养科学的基石,直到 2023年,一位爬行动物研究人员听说了它并认为它很荒谬,因此对其进行了测试。(如果一条蛇吞食了一条鳄鱼,那么它只能利用30克蛋白质吗?当然不是!)他们在人类身上发现的与在爬行动物身上发现的相同:没有有效限制,吃得越多,就能利用得越多。同样,基于大学年龄男性的研究被用来得出关于中老年女性的结论,这是非常可疑的;我们必须小心认识到即使是重大的、有影响力的研究的局限性和(通常非常低的)统计意义。

 

10. 即使是最好的科学理论、模型和框架,也只能是暂时的,我们要的不断地寻求测试、修改和完善它们。

在历史的任何时刻,我们总是喜欢陶醉于我们已经知道一切,或者只要我们控制了几个相对简单的争论点,一切都很完美。当然,如果科学史教会了我们什么的话,那就是没有什么比这更远离真相的了。在科学中,我们经常谈论它,好像它是对真理的探索,但老实说,这种探索永远是有限的和不完整的:我们只能在收集的数据、测量、观察和实验能够揭示的范围内揭示真相。这就是为什么我们始终要认识到,即使是我们最伟大的科学理论也只是暂时的。

 


  虽然科学永远不会告诉我们“我们今天认为我们知道的一切都是错误的”,但它可以告诉我们,存在比目前占主导地位的现实概念更好、更正确、可能更深刻的现实概念。但除非我们遵守这十诫,否则我们要么屈服于自我毁灭,要么自我欺骗,而这些是自由和公正的科学探究是文明生活日常组成部分的社会面临的最大危险。

 

 

参考文献:

https://bigthink.com/starts-with-a-bang/the-scientists-10-commandments/