Компьютерра - Журнал «Компьютерра» № 21 от 05 июня 2007 года
Что общего между баснописцем Эзопом, поэтом Тарасом Шевченко и актрисой Шереметьевой-Жемчуговой? Каждый из них был собственностью. Причем язык не повернется отрицать, что собственностью интеллектуальной. В наши времена все перевернулось с ног на голову. Теперь уже покупатель примеряет на себя ошейник. Подписываясь под лицензионным соглашением, пользователь мало того что добровольно ограничивает себя в правах, но иногда становится объектом шпионажа, призванного подтвердить и обеспечить его лояльность продавцу. Такое состояние дел вызывает справедливое опасение покупателей, полагающих, что в дальнейшем пассивным наблюдением дело может не ограничиться. Ярмо копирайта, в которое впряглось общество, уже начинает натирать шею. Борьба между потребителем, защищающим свои права, и производителем, справедливо требующим вознаграждения за проделанную работу, принимает уродливые формы. И в эту толпу размахивающих своими цепями людей бочком пробирается наука, как прикладная, так и фундаментальная. Слышатся робкие голоса: «Наука – это производительная сила общества. Мы создаем интеллектуальный продукт и хотели бы получить за него справедливую цену. Фундаментальная наука экономически оправдана. Каждый доллар, вложенный в молекулярную биологию, принес Х центов прибыли», и так далее. Речь идет о продукте интеллектуального труда ученых и его превращении в товар. Обычно, говоря о коммерциализации науки, опираются на примеры продажи программного обеспечения и инженерных разработок, забывая, что рынок накладывает свои условия на обращающиеся в нем товары. И если продать можно все, что угодно, то превращение предмета в товар есть процесс удивительный и в чем-то даже загадочный. Потребности людей последние полвека все больше создаются искусственно, а не являются следствием экономической необходимости. Причем люди, создающие эти новые потребности, пребывают в прискорбном неведенье относительно смысла своей деятельности, что превращает современную экономику в сюрреалистический театр абсурда. Все больше и больше философов бьются уже не над поиском, а над возвращением смысла если не жизни, то хотя бы экономической деятельности. И в этой ситуации надо умудриться «впарить» научную разработку, вернее, получить деньги на нее. В науке ситуация осложняется еще и тем, что там внутренняя организация труда ближе к феодальной, а науке приходится интегрироваться в капиталистическую систему хозяйствования. Иными словами, погоня за деньгами приводит науку на грань модернизационного кризиса. И, как всегда бывает, бить будут по самому больному месту – по методологическому ядру, оно же modus operandi науки. Вот только два положения, которые обычно остаются в тени в дискуссиях о коммерциализации науки:
1. Как ни странно, ученый выпускает в научный оборот только полуфабрикат – гипотезу с первичной экспериментальной проверкой. Окончательную же ценность и статус теории гипотеза получает потом, в результате независимого и многократного подтверждения и плодотворной критики (в идеале). То есть научная теория только отчасти продукт индивидуального труда авторов. Она имеет составляющую, созданную коллективным трудом всего научного сообщества. Разделить эти стороны одной медали подчас довольно затруднительно. Также затруднительно оплатить коллективный труд ученых, не являющихся, строго говоря, авторами теории. Таким образом, налицо противоречие «…между общественным характером труда и частнокапиталистическим присвоением…».
2. Все прекрасно представляют, как будет продаваться готовый результат научной деятельности. Однако это все равно что продавать сданный крепостным крестьянином оброк в супермаркете. Это будет лишь пародия на капитализм. Настоящая концепция коммерциализации науки должна предполагать оборот интеллектуальной собственности внутри научного сообщества. Причем оборот коммерческий. А вот эта часть обычно хромает.
Итак, организация труда в науке вступает в противоречие с требованиями, необходимыми для ее успешной коммерциализации.
Главной методологической проблемой современной науки является то, что механизм трансляции экспериментальных данных в научной среде переживает кризис. Сложившиеся методы отчуждения экспериментальной информации (в виде текста статьи, отчета или протокола) в случае сложных приборов и установок не срабатывают достаточно эффективно. Появляется часть экспериментальной информации, которая не может быть отчуждена и обработана существующими средствами. В результате происходит концентрация и автономизация научных групп вокруг сложных приборных комплексов. При этом передача экспериментальных данных между ними, а потом и общение, становятся все более затруднительными. Таким образом, фрустрируются основные свойства капиталистической формы организации труда:
1. Затруднено движение научной информации.
2. Затруднено движение людей.
3. Затруднена свободная конкуренция между производителями научного продукта – экспериментальных фактов и теорий.
В общем, если мы, ученые, хотим и дальше что-то кушать, эту сложную методологическую/техническую/организационную проблему надо решать.
Техническое решение самое простое, так как редкий администратор сможет вовремя узреть в нем угрозу своим полномочиям. Мне видятся по крайней мере два пути:
Создание тесно интегрированных метрологических и приборных комплексов с новыми методами предоставления данных (включая историю прибора, калибровочные измерения и т. д., что в статьях и отчетах, как правило, опускается) [Сравните идеологию «воспроизводимых исследований» (reproducible research), применяемую рядом научных групп ведущих университетов (lcav). Она предполагает публикацию результатов вычислительного эксперимента только вместе с использованным для этого софтом. – Л.Л. – М.]. При этом конкурентная среда возникает снаружи таких систем, конкуренция идет между вторичными пользователями данных (условно говоря, «теоретиками»).
За счет большого количества параллельных разнородных измерений одного образца дешевыми унифицированными сенсорами создается сильно переопределенная система данных об объекте, из которой с помощью программных фильтров извлекается необходимая информация, интерпретируемая как «экспериментальные данные».
В настоящее время оба направления успешно развиваются. Созданные под научные мегапроекты 1960–80-х годов научные комплексы диверсифицируют свою деятельность, продавая услуги по использованию простаивающего научного оборудования на «свободном рынке». Многие приборы развиваются под эту научную среду путем удешевления единичного измерения, благодаря переходу к автоматическому массовому производству экспериментальных данных. Автоматизируются стадии пробоподготовки, калибровки, измерений, предоставления результатов. Повсеместное «окомпьютеривание» приборов открывает новые возможности по фиксированию как эксперимента, так и стадий, предшествующих ему, – настройки, калибровки и т. д. Электронные средства коммуникации позволяют предоставлять заказчику помимо выводов еще и большие объемы «сырых» экспериментальных данных, а также консультации по методологии проведенных измерений. Для развития этого направления нужно разрабатывать новые методы постоянной и параллельной калибровки и поверки, записи и трансляции истории измерений данного класса и конкретного прибора. Нужны серьезные методологические и метрологические исследования. На их основе необходимо создавать новые формы и стандарты экспериментальной и теоретической работы. В общем, если все пойдет хорошо, на таких метрологически-измерительных комплексах наука сможет продержаться лет двадцать-тридцать, хотя кардинально это направление не решает проблемы.
Как выглядит типичное исследование в рамках такого подхода? Ученый собирает или изготавливает образцы, которые относит в «общественную прачечную», где ему за смешные деньги «прогоняют» их на заданных приборах и выдают сертифицированное заключение, а по требованию – и «сырец». На основании этих данных ученый строит теорию, с которой и вступает в конкуренцию с другими исследователями, обслуживающимися в той же «прачечной».
Переопределенные системы унифицированных сенсоров развиваются пока хуже, но перспективы у этого направления лучше. В настоящее время разрабатываются те самые дешевые унифицированные сенсоры, особенно в рамках «нанотехнологий», – лаборатории на чипе и т. д. Разработка методов создания переопределенных систем и способов фильтрации информации еще впереди.
Типичное научное исследование в рамках этого подхода проводится так: ученый создает экспериментальную среду, куда помещает множество разнообразных унифицированных сенсоров. В предельном случае «солит» наносенсорами образец. По заданным алгоритмам наносенсоры самоорганизуются внутри образца и по радио– или другому каналу скидывают данные на регистратор. Фиксируется множество взаимосвязанных параметров, что создает переопределенную систему. Далее образец подвергается воздействию, а регистратор получает новую порцию данных. После чего «сырец» обрабатывается специальными алгоритмами, позволяющими получить из переопределенной системы искомые числа параметров.
