Новая экономика знаний имеет большое значение для практики научно-технического развития. В теории существует возможность создания демократического глобального научного сообщества с открытым доступом к научно-техническим знаниям и практикам — от производства очень больших общих баз данных до использования инструментов Интернета распределенным научным сообществом. Есть также некоторые очень реальные трудности с реализацией этого видения. Некоторые из этих трудностей носят технический характер, некоторые — социальные и политические.
За последние несколько сотен лет многие книги и статьи начинались с такой фразы: «Мы вступаем в период быстрых перемен, невообразимых нашими предками». Это утверждение так же верно и ложно, как и в предыдущие два столетия. Это правда, то, что мы как общество приспосабливаемся к совершенно новой среде коммуникации (Интернет) и новым способам хранения, манипулирования и представления информации. Сейчас мы во многом находимся в информационной среде, многие люди так или иначе привязаны к компьютерам в течение нашего рабочего дня и в наше свободное время. Но все равно мы сталкиваемся с одними и теми же старыми проблемами — доставка еды, жилья и воды для нашего населения; живя в каком-то равновесии с природой — как и всегда. Можно задать вопрос: как новая экономика знаний влияет и потенциально может повлиять на научно-техническую политику, связанную с устойчивой жизнью?
Центральное место в новой экономике знаний занимает развитие новой информационной инфраструктуры. Когда мы думаем об инфраструктуре в здравом смысле, мы представляем то, что находится «под» фактическими структурами — железнодорожные пути, городские водопроводные и канализационные сети, электричество, дороги и автомагистрали, кабельные провода, которые соединяются с сетью вещания и передают изображения на наш телевизоры. Это то, на чем что-то еще движется или работает, своего рода платформа. Это общепринятое определение начинает распадаться, когда мы заполняем картину, и начинаем рассматривать множественные, частично совпадающие и, возможно, противоречивые инфраструктурные механизмы. Для инженера железной дороги рельсы являются только инфраструктурой, когда она пассажир. Почти каждый может щелкнуть электрическим выключателем для различных целей. Когда выключатель выходит из строя, мы вынуждены более глубоко изучить причину — сначала проверьте лампочку, затем другие приборы в той же цепи, затем посмотрите на коробку выключателя, затем посмотрите вниз на блок, чтобы увидеть, является ли он отключение электричества в районе или городе, и, наконец, в зависимости от навыков ремонта дома, стоит обратиться к электрику. Наконец, все чаще многие из нас сталкиваются с инфраструктурой, разработанной одной группой, которая может не работать для нас.
То, что когда-то было объектом разработки и дизайна, со временем погружается в инфраструктуру. Поэтому исторический, даже археологический подход к развитию инфраструктуры должен дополнять социологические, нормативные и технические исследования.
Как стандартизация, так и классификация имеют важное значение для развития рабочей инфраструктуры. Работа, проделанная в комитетах по стандартизации и в создании схем классификации, часто упускается из виду при социальном и политическом анализе научно-технической инфраструктуры, и все же она имеет решающее значение.
Нет сомнений в том, что при разработке крупномасштабных информационных инфраструктур нам нужны стандарты. В некотором смысле это тривиальное наблюдение — цепочки битов, идущие по проводам, не имеют смысла, если только не существует общего набора «рукопожатий» среди различных сред, через которые они проходят. Объем информации обычно разбивается на куски обычного размера, а затем оборачивается в различные конверты, каждый из которых представляет отдельный уровень инфраструктуры. Данное сообщение может быть закодировано с использованием новых протоколов — это позволит различным другим программам читать его. Затем его можно разбить на более мелкие части, каждая из которых обернута в конверт, обозначающий его конечный адрес и порядок в сообщении. Этот конверт будет в дальнейшем завернут в конверт, рассказывающий, как войти в Интернет. Тогда он, вполне возможно, будет завернут в другие конверты, рассказывающие, как перейти от конфигурации электронов на проводе к радиосообщению, передаваемому на спутник, и вернуться обратно. Каждый конверт постепенно открывается в конце, и исходное сообщение, собранное из его условных частей, затем отображается «прозрачно» на вашем рабочем столе. Это стандарты, которые позволяют этому случиться. [1]
Одно замечание, которое мы можем сделать сразу, заключается в том, что его стандарты полностью снижены: для каждого уровня инфраструктуры требуется свой набор стандартов. Можно также сказать, что это стандарты на всем пути. Не существует простой точки остановки, в которой можно сказать, что протоколы связи прекращаются или запускаются.
Это общее видение дисциплинарных, экономических и сетевых протоколов служит для выделения основного факта об инфраструктурах. Это не просто биты и байты, которые приводятся в стандартную форму для работы технической инфраструктуры. Дискурсивные и рабочие практики людей также приводятся в стандартную форму. Рабочие инфраструктуры стандартизируют как людей, так и машины. Дальнейший пример прояснит этот момент. Для того чтобы крупные государства XIX века работали эффективно и действенно, была разработана новая наука статистики. Люди были отсортированы по категориям, и был введен ряд информационных технологий для обеспечения инфраструктуры для работы правительства (регулярные десятилетние переписи; специальные таблицы и принтеры; к концу XIX века машины с перфокартами для более быстрой обработки результатов). Эти стандартизированные категории (мужчины или женщины; профессионалы; гражданство и т. д.). Таким образом, породили свой собственный набор технических стандартов. Они также породили свой собственный набор стандартизированных людей. Как отмечают Ален Дезроси и Лоурен Тевено, различные категории профессиональных работ во французских, немецких и британских переписях привели к созданию совершенно разных социальных структур и правительственных программ вокруг них. В начале девятнадцатого века различия между профессионалами в той или иной стране не имели такого большого значения: к концу века эти различия стали укоренившимися и утонченными — люди становились все более и более похожими на свои категории. [2]
Как на техническом, так и на социальном уровне нет гарантии, что победит лучший набор стандартов. Процесс создания стандартов для инфраструктуры является длительным, извилистым, случайным. Наиболее известными историями здесь являются использование клавиатуры QWERTY (хорошо для своего времени в предотвращении заклинивания клавиш в ручных печатных машинках; сейчас это контрпродуктивно для большинства, потому что большая часть работы лежит на левой руке — трудность для многих, но одна из них оценивается левши (левши) среди нас — но настолько укоренившиеся, что конца этому не видно); победа стандарта FullHD над технически превосходящим стандартом 4K; победа системы Windows и ее преемников над превосходящими операционными системами.
Существует множество моделей для информационных инфраструктур. Сам интернет можно концептуально разрезать несколькими различными способами. Со временем и между моделями происходит распределение свойств между оборудованием, программным обеспечением и людьми. Таким образом, можно заставить два компьютера «разговаривать» друг с другом, запустив выделенную линию между ними или вытеснив заданную физическую схему (аппаратные решения) или создав «виртуальный канал» (программное решение), который работает на нескольких различных физических цепях. Или, наконец, вы все еще можете (и это самый быстрый способ получить терабайты данных между двумя городами) вставить жесткий диск в грузовик и сломать его... каждый тип схемы состоит из различной, стабильной конфигурации проводов, битов и людей; но все они (что касается самой инфраструктуры) взаимозаменяемы. [3]
Развитие инфраструктуры и обслуживание требуют работы, относительно стабильной технологии и связи. Рабочая сторона часто упускается из виду. Рассмотрим утверждение 1920-х годов о том, что с появлением микрофиша конец книг был близок — у каждого были свои личные библиотеки; нам больше не нужно тратить огромное количество природных ресурсов на производство бумаги; все, что понадобится самой большой библиотеке, — это несколько комнат и набор читателей для микрофиша. Возможное видение — и такое, которое мы не должны сбрасывать со счетов только потому, что этого не произошло (любой, кто использовал устройство для чтения микрофиш, засвидетельствует, что это наиболее неудобный опыт — тогда как если бы те же ресурсы пошли на провал, чем на успешную технологию, это, вероятно, могло бы быть). Однако мечта о микрофишах, как и универсальная цифровая библиотека, сталкивается с проблемой, что кто-то должен сидеть там и делать необходимую фотографию / сканирование; и это занимает огромное количество времени и ресурсов. Достаточно легко разработать потенциально революционную технологию; это чрезвычайно трудно реализовать — и еще труднее поддерживать его.
С философской точки зрения, метаданные открывают некоторые более глубокие проблемы. Возьмите пример науки о биоразнообразии. Общепринято, что если мы хотим сохранить приличную долю животного и растительного мира от нынешнего великого вымирания (одного из шести с момента возникновения жизни на этой планете), то нужна наилучшая возможная информация о текущем размере видов и распределение, а также способность моделировать влияние потенциальных и текущих изменений окружающей среды. Чтобы сделать это, вы должны быть в состоянии объединить данные из множества различных научных дисциплин, используя множество различных информационных технологий (от бумаги до суперкомпьютера). Теперь представьте, если измерить кислотность воды в озере на Среднем Западе, чтобы увидеть, есть ли какие-либо последствия недавнего кислотного дождя. Возможно, повезет, и мы столкнемся с очень большим набором данных, насчитывающим восемьдесят или сто лет и показывающим уровни кислотности воды в озере с интервалами в один год. Тем не менее, этого может быть недостаточно для того, чтобы мы действительно использовали данные. Это имеет большое значение, если измерение было выполнено немедленно на озере или позже, когда образцы были возвращены в лабораторию — в образце будут различные количества растворенного углекислого газа. И как это происходит, имеет значение, какую технологию измерения мы используем, новая технология может обеспечить последовательный скачок значений для одного и того же образца. Теперь, что еще хуже, мы, как ученые, не эксперты в измерении воды в озере: мы эксперты по моделированию, и мы просто хотим, чтобы некоторые данные были включены в нашу модель. Но дело в том, что нет такой вещи как чистые данные. Вы всегда должны знать некоторый контекст. И когда вы разрабатываете стандарты метаданных, вам всегда нужно думать о том, сколько информации вам нужно предоставить, чтобы сделать вашу информацию максимально полезной с течением времени. И здесь мы возвращаемся к первой трудности с развитием информационной инфраструктуры — чем больше информации вы предоставляете для того, чтобы сделать данные полезными для самого широкого сообщества и в течение самого длительного времени, тем больше работы вы должны выполнить. Тем не менее, эмпирические исследования снова и снова показывают, что люди не будут считать разумным использование своего времени для сохранения информации о своих данных сверх того, что необходимо для обеспечения их немедленной полезности — таким образом, медицинская культура производства быстрых и простых диагнозов в свидетельствах о смерти для удовлетворения административных потребностей и свободного времени, чтобы добраться до следующего (живого) пациента. [4]
Поэтому необходимы стандарты — от социальных протоколов до размеров проводки. В самом деле, когда вы будете уделять первоочередное внимание инфраструктуре своей жизни, вы увидите, что за один день вы сталкиваетесь с тысячами стандартов. Однако разработка и поддержание стандартов является сложной политической и философской проблемой; и их реализация требует огромного количества ресурсов. Стандарты поддерживают наш потенциал для действий в мире, как политических, так и научных; они делают возможной инфраструктуру.
Часто утверждается, что наука является общественным благом: это означает, что научная работа не вписывается в глобально доминирующую рыночную экономику. Однако в новой экономике знаний мы все чаще наблюдаем проникновение на рынок вплоть до молекулярного уровня, вплоть до научных исследований. Таким образом, можно запатентовать гены, генетически модифицированные растения, животных и так далее. В этом процессе там сложилось. Принимая довольно широкое определение права собственности, мы можем видеть три основных блока проблем, возникающих в результате реализации этого рынка знаний / информации: контроль знаний.
Под контролем знаний мы имеем в виду вопрос о том, кто имеет право говорить от имени науки. С середины девятнадцатого века на этот вопрос было довольно просто ответить: только ученые и врачи с профессиональной подготовкой могут поочередно говорить за науку и медицину. Только у них был доступ к ресурсам, которые были необходимы для того, чтобы авторитетно говорить на заданную тему — у них были журналы, библиотеки, профессиональный опыт. В рамках новой информационной экономики это не так. Например, многие группы пациентов сейчас формируются в Интернете. Эти группы часто знают больше о редком состоянии (например, почечно-клеточный рак), чем местный врач — они могут делиться информацией круглосуточно и могут собирать пациентов со всего мира. Это выравнивание иерархии знаний может быть очень мощной социальной силой. Тем не менее, это связано с необходимостью просвещения общественности о критических читателях в Интернете. Есть много сайтов, которые выглядят официальными и авторитетными, но на самом деле только подталкивают хобби конкретного человека. Благодаря нашим школам и университетам мы получили хорошую подготовку по чтению и критике СМИ.
Ключевым вопросом на международном уровне был вопрос о том, кому какие знания принадлежат. Это проявляется в таких областях, как поиск биоразнообразия, где существуют международные соглашения о возмещении «местным жителям» за привлечение биологически активных растений и так далее. Тем не менее, формы собственности знаний такого рода очень трудно судить в западных терминах. Например, рассмотрим мексиканского травника, продающего биологически активное растение на рынке в Тихуане. Он владеет растением, но не является источником знаний о биологически активных растениях. Это знание восходит не к одному первооткрывателю (как это требуется во многих западных судебных инстанциях, рассматривающих вопросы владения интеллектуальной собственностью), а к традиции, которой часто пользуются женщины коллектива. Травник может быть не в состоянии проследить цепочку владения, которая восходит к первоначальному сбору конкретной информации, которую он или она продает. Точно так же австралийские аборигены или коренные американцы имели совершенно разные концепции владения землей от белых поселенцев; ведущие к сложным переговорам, которые продолжаются сегодня о защите природных ресурсов. Нам снова нужны антропологические / социологические исследования местных знаний (в той степени, в которой они разрабатываются учеными), чтобы помочь спроектировать только основы и исследования проблем владения данными в разных странах. Когда мы говорим о взрыве информации в новой экономике знаний, существует опасность того, что мы забываем о роли традиционных знаний в разработке устойчивой политики для региона. Таким образом, исследования показали, что управление некоторыми парками в Гималаях основывалось на моделях, привнесенных извне и обученных сельским жителям посредством распространения телевизионных программ, в то же время игнорируя столетия местных экологических знаний, поскольку они основаны на практике, и имеет свое собственное запутанное переплетение знаний об окружающей среде, религиозных убеждениях и мифологических выражениях и не может быть легко вызвано в форму, которую можно хранить на компьютере. [5]
Форма научной работы, которая наиболее изучена социологами науки, — это то, что ведет от лаборатории к научной статье посредством создания все более абстрактных и управляемых форм данных, которые Бруно Латур назвал «неизменными мобильными устройствами». В этом процессе нет необходимости держаться за данные после того, как они были закреплены в научной статье: документ формирует «архив» научных знаний. Научная статья, являющаяся конечным результатом науки, содержит аргумент о гипотезе (которая доказана или опровергнута) и набор подтверждающих данных, которые, за исключением противоречий, принимаются научным сообществом на веру. Архив научных работ может быть проиндексирован как с точки зрения приведенных аргументов, так и с точки зрения сохранения информации. Однако за последние двадцать лет в ряде новых и ранее канонических наук мы увидели частичное разделение этих двух особенностей научной работы. Сама база данных (хранимая информация) все чаще рассматривается как самоцель. По мнению большинства практиков, идеальная база данных должна быть нейтральной в отношении теории, но должна служить общей основой для прогресса ряда научных дисциплин. Таким образом, можно назвать инициативу генома человека и другие молекулярно-биологические проекты архетипическими для нового вида науки, в которой база данных является самоцелью. Банк данных генома человека теоретически будет использоваться для построения аргументов о генетической причине болезни, о моделях миграции ранних людей, об эволюционной истории нашего вида; но процесс создания причинно-следственной связи отличается от процесса «картирования» генома — сообщества, методы и цели являются отдельными.
На практике это означает, что приоритетом является уделение внимания работе по созданию очень крупномасштабных баз данных или разработке крупномасштабных симуляций. Уже не тот случай, когда знания в определенной дисциплине достаточны для выполнения научной работы. Начиная с 1940-х годов можно сказать, что крупномасштабная техническая наука по своей сути является мультидисциплинарной. Однако ученые не обучены обмениваться информацией между дисциплинарными разделениями. И компьютерные ученые не могут выполнять работу по переводу между дисциплинами. Действительно, одна из основных трудностей при разработке новых научных инфраструктур с использованием компьютеров заключается в том, что работа, которая интересна ученым-компьютерщикам, зачастую очень высокого уровня: она включает, скажем, новейшие методы объектно-ориентированного программирования и визуализации. Тем не менее, работа, которая важна для ученого, может быть теоретически неинтересной для ученого: например, создание хороших способов обновления устаревших баз данных. Здесь есть две стороны решения. С одной стороны, необходимо разработать карьерные пути, которые в большей степени соответствовали бы потребностям техничности. Это успешно сработало с обучением кадров биоинформатиков в рамках проекта генома человека в Вашингтонском университете. Этот персонал знает, как молекулярную биологию, так и информатику — и имеет возможный карьерный путь за пределами традиционной дисциплинарной структуры. С другой стороны, нам необходимо уделить первоочередное внимание поддержанию информационной инфраструктуры. Многие ученые пойдут на гранты, чтобы получить новейшее оборудование; немногие будут заниматься обновлением старых баз данных. Таким образом теряются огромные объемы данных — данные о последствиях человеческой деятельности на этой планете, которые необходимы, если мы хотим построить работоспособное будущее. Точно так же, как повторное использование программного обеспечения стало несомненным вызовом последней революции в технологиях программирования, повторное использование данных должно стать несомненным вызовом в науке о технологиях. [6]
Выбор, который мы делаем сейчас в отношении новой информационной инфраструктуры, необратим. Инфраструктура является перформативной (в том смысле, что она формирует формы, которые примет техническая наука), и она является диффузной (центральный контроль отсутствует). В настоящее время широко распространено мнение о технических решениях по своей природе социальных, организационных и философских проблем, таких как лечение болезней несовместимых наборов данных посредством разработки стандартов метаданных. Кроме того, существует разрыв между политикой и информатикой. В крупных работах по политике экологического дискурса экологическая информатика нигде не упоминается: они пишут так, будто между наукой и политикой вообще нет никакой прослойки.
Мы сталкиваемся во всем мире с проблемами, которые не могут быть решены с помощью одних только знаний. Создание массивных списков флоры и фауны само по себе не приведет к сохранению биоразнообразия. Однако информационная экономика обещает некоторые важные новые инструменты. Настоящим ключом к разработке научно-технической политики в контексте новой экономики знаний является глубокое понимание природы информационных инфраструктур. Для многих развитие научной политики вызывает этические и политические вопросы, такие как генетический скрининг, клонирование и так далее. Это важная работа; но гораздо более важной является работа по мониторингу стандартов и систем классификации, которые становятся слоями наших моделей и симуляций; и изменения наших учреждений, чтобы они могли максимально использовать новые возможности для сотрудничества и обмена информацией.
Центральными вопросами для науки и техники в контексте новой экономики знаний являются разработка гибких, стабильных стандартов данных; создание протоколов (как социальных, в форме международных соглашений об обмене данными, так и технических, в смысле стандартов метаданных) для обмена данными; и реструктуризация научной карьеры таким образом, чтобы создание крупномасштабной научной инфраструктуры было столь же привлекательным маршрутом, как и выполнение высококлассных теоретических работ. Необходимые инструменты создаются, но они широко разбросаны и часто теряются. Новая информационная инфраструктура для науки о науке будет чрезвычайно мощной; с хорошим бриколажем мы можем сделать его справедливым и эффективным.
Литература:
- Дьяченко М. А. Современные концепции формирования интеллектуального капитала специалиста в императивах экономики знаний. Волгоград: Изд-во ВолГу, 2009. 54 с.
- Толмачёв О. М. Особенности логистического управления производством наукоёмкой продукции в условиях турбулентно изменяющейся мировой экономики // Модернизации. Инновации. Развитие. (МИР). Научно-практический журнал. 2015. Том 6. № 2. С. 90–100.
- Толмачёв О. М., Борисенкова Л. Н. Факторы формирования и развития человеческого капитала в инновационной экономике // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Экономика. 2014. № 2. С. 65–71.
- Толмачёв О. М., Борисенкова Л. Н. Политэкономический аспект категории “человеческий капитал” // Известия ТулГУ. Экономические и юридические науки. Выпуск 3. Часть I. Тула: Изд-во ТулГУ, 2015. С. 167–173.
- Thorow L. Inverstment in Human Capital. Belmont: Wadsworth Publishing Company, 1970.
- Yates, J.oAnne. Control through Communication: The Rise of System in American Management. Baltimore: Johns Hopkins University Press, 1989.
