В 1915 году Альберт Эйнштейн опубликовал общую теорию относительности и ее замечательные логические следствия. Теория «предсказывала» отклонение Меркурия от орбиты, которое наблюдалось с давних пор, но никогда не было объяснено. Помимо этого она также предсказывала нечто новое и совершенно неожиданное по поводу искривления луча света в гравитационном поле Солнца. В 1919 году экспедиция, которую возглавлял сэр Артур Эддингтон, подтвердила предсказанное гравитационное отклонение и сделала Эйнштейна международной знаменитостью.

Как объяснение отклонения Меркурия от орбиты, так и успешное предсказание искривления светового луча стали прекрасными подтверждениями теории Эйнштейна. Но только гравитационное отклонение луча света — потому что это было неожиданным — вызвало сенсацию.

Представьте себе на мгновение, что Эддингтон предпринял свою экспедицию не в 1919, а в 1900 году. Факты искривления пути света были бы установлены и казались бы столь же загадочными, как и орбита Меркурия, задолго до появления работы Эйнштейна. Предсказание Эйнштейна утратило бы тот психологический эффект, который возникает в результате предсказания неожиданного. Возможно, ему никогда не удалось бы завладеть воображением публики и оказать влияние на формирование целого поколения физиков. Но, оставляя в стороне вопрос о личной славе Эйнштейна, можно задать вопрос: какова бы в этом случае была судьба самой теории относительности? Воспринял ли бы научный мир ее с запозданием? И если да, то была ли бы такая реакция оправдана?

С другой стороны, можно представить, что отклонение в орбите Меркурия оставалось незамеченным до того момента, пока Эйнштейн не предсказал его, и что последующие наблюдения подтвердили его предсказание. Не сделал ли бы психологический эффект второго неожиданного предсказания позиции теории относительности еще более прочными? И возник ли бы такой эффект вообще? Ибо по меньшей мере на протяжении четырех столетий ученые и философы вели споры об относительных достоинствах объяснения известных фактов (вроде орбиты Меркурия) и неожиданный предсказаний (вроде искривления лучей света). Этот вопрос обсуждали еще Рене Декарт и Фрэнсис Бэкон, да и сегодня о нем жарко спорят в научных журналах.

Конечно, новое объяснение старого факта и успешное предсказание нового необходимо засчитать в пользу теории. Более впечатляющее в психологическом отношении успешное новое предсказание иногда называют новым свидетельством в пользу теории. Вопрос в том, следует ли считать новое свидетельство в пользу теории более значимым, чем не новое? Или более кратко: имеет ли значение новизна?

Сторонники точки зрения, согласно которой «новизна не имеет значения», утверждают, что теорию следует оценивать на основании ее собственных достоинств, независимо от того, как она была открыта. Так, у нас есть Теория A, которая согласуется с Фактами X, Y, и Z. Попробуем оценить ее. Почему должно быть важно, знал ли исследователь об этих X, Y, и Z перед тем, как выдвинул Теорию A? Почему направление мыслей исследователя должно быть важнее, чем его прическа?

Рассмотрим простую аналогию. В левом ящике комода лежат носки, половина из них — черного цвета. В правом ящике комода тоже лежат носки, но черных среди них нет. Если вы берете носок из левого ящика, какова вероятность того, что это будет черный носок? Несомненно, пятьдесят на пятьдесят. А сейчас предположим, что вам завязали глаза, вы выдвигаете случайный ящик и достаете носок. Ваша супруга, наблюдающая за процессом, сообщает вам, что вы взяли носок из левого ящика. Какова вероятность того, что это черный носок? Опять же пятьдесят на пятьдесят. Все, что имеет значение, — это то, откуда взят носок, а не тот факт, что именно вы знали, когда брали его из ящика. Ученый, выбирающий между возможными теориями, чем-то похож на человека, выбирающего носок. В левом ящике у него лежат теории, которые согласуются с определенным набором фактов, и половина из этих теорий верная. В правом ящике — теории, которые опровергаются фактами, и нет ни одной верной теории. Профессор Смит начинает с изучения всех фактов, а затем выстраивает согласующуюся с ними теорию; профессор Смит занимается выбором теории из левого ящика своего комода. Вероятность правильности этой теории составляет пятьдесят на пятьдесят. Профессор Джонс размышляет над теорией до работы с фактами, делая новое предсказание. Он выбирает наугад из любого ящика с завязанными глазами. Узнав, что его теория согласуется с фактами, профессор Джонс обнаруживает, что он достал ее из левого ящика. Вероятность того, что его теория будет истинной, тоже пятьдесят на пятьдесят, как и у профессора Смита.

Конечно, носки и теории — вещи совершенно разные, но в обоих случаях действуют одни и те же фундаментальные законы вероятности. Если выбор научных теорий не слишком отличается от выбора носков, то этот аргумент имеет решающее значение, а новизна никакой роли не играет.

Хотя доводы против новизны представляются простыми и неоспоримыми, многие ученые встречают их с большой долей скептицизма. Они говорят, что любой может взять существующие факты и подогнать их под теорию, чтобы «объяснить» их, а новое предсказание — это единственный верный признак подлинного научного достижения. Эти ученые чувствуют, что новизна имеет значение. Осталось только понять почему.

Если новизна действительно имеет значение, то это должно быть обусловлено тем, что в каком-то важном отношении создание научных теорий отличается от выбора носков с завязанными глазами. Конечно, всякий может составить перечень очевидных различий между этими двумя занятиями: одно имеет место в лаборатории, а другое — в спальне; одно поддерживается грантами от государства, а другое — нет, но необычайно сложно указать конкретное ключевое различие, благодаря которому новизна имеет значение.

В последние десятилетия споры о новизне ограничивались публикациями почти исключительно в философских журналах. Но самый очевидный вопрос заключается в том, как делать выводы в условиях неполной информации. Экономисты кое-что знают об этом.

Даже в самом простом контексте новое предсказание полезно как механизм для выявления информации. Предположим, что одни ученые от рождения талантливее других и что невозможно знать априори, кто есть кто. Вероятность того, что именно талантливые ученые создают истинные теории и делают успешные новые предсказания, выше. Когда профессор Джонс делает новое предсказание, он открывает кое-что — по крайней мере, в вероятностном смысле, — касательно своих талантов. Тот, кто делает успешное новое предсказание, скорее всего, более талантлив и, следовательно, имеет больше шансов на создание истинной теории. Мы больше доверяем теории Джонса, чем теории Смита не из-за прямого влияния нового предсказания, а потому что успех его нового предсказания сообщает нам кое-что о самом профессоре Джонсе.

Наша история еще далека от своего завершения. Еще ничего не сказано о том, почему профессор Джонс с самого начала пытался сделать новое предсказание, а профессор Смит — нет. Показал ли профессор Джонс тем самым, что он верит в собственные способности, а профессор Смит — свою неуверенность в себе? Если так, то это может быть еще одной причиной, по которой мы испытываем большее доверие к профессору Джонсу, чем к профессору Смиту. Иными словами, мы вправе делать выводы, не только основываясь на успехе нового предсказания профессора Джонса, но и на его начальной готовности решиться на новое предсказание.

Рассмотрим конкретный пример. Предположим, что ученые, успешно делающие новые предсказания, обычно зарабатывают 100,000 долларов в год, те, кто делает неудачные предсказания, зарабатывают 20,000 долларов, а те, кто никогда не пытался делать новые предсказания, получают 50,000 долларов. Тот, кто делает новые предсказания, рискует своим доходом. Поскольку он готов сделать ставку на свои таланты, то вполне вероятно, что остальные поступили бы разумно, также сделав ставку на его талант, т.е. поверив в его теорию. По той же схеме действует и ученый, предпочитающий получать свои 50,000 долларов, что заставляет нас задуматься над вопросом, стоит ли доверять ему больше, чем он сам себе доверяет.

Какие именно выводы мы можем сделать из этого, зависит от конкретных стимулов, на которые реагируют Джонс и Смит. Теперь мы оказались в вотчине экономистов. Нам нужна теория, предсказывающая схему вознаграждения различных типов ученых, реакции отдельных ученых на эту схему вознаграждения, и выводы, которые наблюдатель может сделать, исходя из этих реакций. Полностью удовлетворительная теория стимулов должна учитывать конкуренцию между учеными, исследовательскими институтами, а также между покровителями науки и теми, кто извлекает выгоду из ее открытий. Такое столкновение интересов ведет к появлению такой структуры заработной платы, которая предлагает различные вознаграждения для разных исследовательских стратегий и различных уровней успеха. К сожалению, понимание последствий такой теории кажется труднопреодолимой задачей.

Поэтому мы обратимся к более легкой проблеме. Представим себе чиновника, главной задачей которого является разработка системы, стимулирующей ученых к эффективному поведению. Можно надеяться, что система, которую он подготовит, будет не так уж сильно отличаться от той, что действительно складывается в условиях конкуренции. В конце концов, нам знакомо множество других примеров в экономике, когда конкурентные силы приводят к эффективным результатам. Поэтому подумаем о том, что должен предпринять этот организатор науки в надежде, что наше исследование несколько приблизит нас к тому, что мы действительно наблюдаем в мире. Даже если эти надежды не оправдаются, наши усилия не пропадут даром; мы всегда сможем получить себе работу, давая советы будущим организаторам науки. Этот чиновник может приказать ученым, чтобы они «сначала провели исследование», изучив все имеющиеся данные перед тем, как создавать теорию, или чтобы они «сначала выдвинули теории», пытаясь сделать новые предсказания, а затем отбрасывая свои теории, если их предсказания оказались неверными.

Попытка сначала выдвигать теории будет расточительным делом, потому что ученые направляют ресурсы на создание теорий, которые — по крайней мере, через какое-то время — опровергаются фактами. Собирая факты заранее, ученые могут избежать таких ошибок и получить больше времени для создания правильных теорий. Поэтому, вероятно, от экономного чиновника можно ожидать распоряжения, чтобы каждый ученый «сначала провел исследование». Но и здесь есть своя обратная сторона: в случае создания большого количества теорий (возможно, конфликтующих друг с другом) не будет никакой возможности выделить среди них самую перспективную. Если чиновник хочет построить мост, он сталкивается с целым потоком противоречащих друг другу теорий строительства моста и понятия не имеет, которой из них последовать.

Когда ученые сначала выдвигают теории, многие теории в конечном счете опровергаются очевидными фактами, а оставшиеся проходят испытание, свидетельствующее о том, что сторонники этой теории, возможно, умнее многих. Чиновник вполне обоснованно может больше доверять таким теориям, и, когда он строит мост, он может чувствовать себя более уверенным, что мост не разрушится.

Компромисс в этом случае таков: если ученые сначала выдвигают теории, их работа обходится дорого, сохраняется слишком мало теорий, а хороших мостов строится недостаточно. Если же ученые сначала проводят исследование, то невозможно отличить хорошую теорию от плохой и строится слишком много плохих мостов, которые затем разрушаются.

Просвещенный организатор науки, вероятно, найдет нечто среднее между расточительностью подхода, предлагающего ученым «сначала выдвинуть теорию», и не меньшей расточительностью подхода, предлагающего «сначала провести исследование». Возможно, было бы лучше, если бы одни ученые занимались теорией, а другие — исследованиями. Но как решить, кто к какой группе относится?

Ответ может появиться, если допустить, что ученые обладают частной информацией о своих собственных способностях, уровне подготовленности и мотивации для осуществления проекта. Одни ученые больше уверены в том, что они способны выдвигать хорошие теории, чем другие, и их уверенность основывается, по крайней мере, в течение какого-то времени, на трезвом расчете.

Для простоты предположим, что все ученые делятся на хороших и плохих, где «хороший» означает просто «тот, кто с большей вероятностью, чем средний ученый, создает истинную теорию», а «плохой» — прямо противоположное. Допустим также (опять-таки исключительно для упрощения), что все ученые знают свои собственные типы. (Это первое приближение к более реалистическому предположению, что некоторые ученые обладают некоторой информацией о своих собственных типах).

В этих обстоятельствах одна из главных целей организатора науки заключается в том, чтобы отличить хороших ученых от плохих. Эта информация ценна для него по двум совершенно разным причинам. Во-первых, если он сможет распознать хороших ученых, он будет знать, чьими теориями пользоваться, когда придет время строить мост.

Во-вторых, если он может идентифицировать хороших ученых, то может платить им в среднем больше, чем плохим ученым; это стимулирует более талантливых людей становиться учеными и лишает стимулов тех, кто имеет таланты в других областях.

Как он может определить, какой из ученых хороший, а какой же плохой? Самый простой метод — спросить их. К сожалению, поскольку он собирается повысить заработные платы хорошим ученым, невозможно быть уверенным, что он получит честный ответ на такой прямой вопрос. Вместо этого ему придется найти способы вознаграждения людей за их правдивые ответы.

Вот решение, на которое я уже намекал. Он учреждает два отдельных исследовательских института: Институт исследований и Институт теорий. В Институте исследований все ученые всегда сначала проводят исследования и получают зарплату 50,000 долларов в год. В Институте теорий все ученые всегда сначала выдвигают теории. Те из них, чьи теории впоследствии подтверждаются, получают зарплату 100,000 долларов в год; те, чьи теории впоследствии опровергаются фактами, получают 20,000 долларов. Если эти заработные платы выбраны правильно, то хорошие ученые — те, кто уверен в своих способностях делать успешные предсказания, — получают работу в Институте теорий, где они рассчитывают получать высокое вознаграждение. Плохие ученые, которые знают, что их предсказания часто оказываются несостоятельными, соглашаются на свои гарантированные 50,000 долларов в Институте исследований. Примечательно, что в этом решении ученые добровольно раскрывают полезную для организатора науки информацию, хотя изначально у них не было для этого никаких оснований. Конечно, некоторые хорошие ученые могут оказаться не слишком удачливыми в этой схеме вознаграждения за труд и смогут заработать всего 20,000 долларов в год. Но в среднем хорошие ученые будут зарабатывать больше плохих, и относительно большее их число прельстится научной карьерой. Кроме того, организатор науки будет знать, к кому обратиться за советом, если ему понадобится построить мост. Ученые из Института исследований будут вносить свои предложения, за которые их будут благодарить, но которые никогда не будут использованы.

Помимо этого данная схема имеет некоторые весьма желательные особенности. Хотя в ней также есть и нечто такое, что приводит в замешательство. Начать с того, что хорошие ученые тратят время и силы, сначала выдвигая теории. Если бы они сначала проводили исследования, то смогли бы избежать некоторых тупиковых ситуаций. К сожалению, если бы они стали сначала проводить исследования, их карьера стала бы менее рискованной и их ряды стали бы пополняться плохими учеными. Одна только вероятность того, что их теория может быть опровергнута, заставляет плохих ученых держаться подальше от Института теорий. Принуждая хороших ученых тратить время и силы, организатор науки тем самым может побудить плохих ученых проявить себя. Эта информация стоит таких затрат времени и сил.

Другая странная особенность заключается в том, что плохим ученым платят 50,000 долларов в год, даже если известно заранее, что их теории не представляют собой никакой социальной ценности. Это также необходимо, чтобы воспрепятствовать проникновению плохих ученых в престижный Институт теорий. Если условия для плохих ученых не будут относительно привлекательными, плохие ученые начнут маскироваться под хороших ученых, чего организатор науки совсем не хочет.

Стоит заметить, что если бы научные исследования были отданы на откуп частному сектору, то никакая фирма не захотела бы нанимать плохих ученых, плодящих бесполезные теории. Тем не менее неплохо было бы иметь такие фирмы, чтобы плохие ученые не выдавали себя за хороших. Итак, теория предполагает, что государство должно играть важную роль в организации научной деятельности; потому что только государство готово вкладывать средства в исследования, не имеющие абсолютно никакой социальной ценности!

Насколько реалистична эта модель? Конечно, ей присущ ряд черт реального мира научного исследования. В реальном мире существуют «высокопроизводительные» исследовательские институты, заработки которых во многом зависят от результатов исследований, и «низкопроизводительные» исследовательские институты, где ко всем относятся примерно одинаково. Ученые действительно часто принимают решения о том, в каком институте работать, исходя из своих представлений о собственных способностях. Теория также предполагает, что многие плохие ученые получают весьма неплохую заработную плату за совершенно бесполезные исследования и что плохих ученых больше, чем хотелось бы разумному организатору науки; для тех, кто знаком со структурой современной науки, такие утверждения звучат вполне убедительно. Модель «хороший ученый/плохой ученый» не является единственно возможным аргументом в пользу новых предсказаний. Подозреваю, однако, что это единственный аргумент, рассмотренный столь обстоятельно. Было бы неплохо, если бы и другие теории были рассмотрены столь же подробно, чтобы мы могли всерьез обсуждать их достоинства. Так или иначе, дебаты о новизне ведутся уже более четырех столетий — и ни один из участников не посчитал нужным прояснить модель своего научного поведения. Остерегайтесь великих мыслителей, которые рекламируют сделанные ими выводы, не раскрывая своих посылок. Мне нравится экономика, потому что она требует соблюдения высоких стандартов.