Автор: Профессор Олег Мальцев
Аннотация
Научная методология традиционно сосредоточена преимущественно на производстве достоверного знания: постановке проблемы, формулировании гипотезы, выборе метода, организации наблюдения или эксперимента, обработке данных и обосновании результата. Значительно менее разработан симметричный вопрос: какой должна быть научная система после того, как внутри неё возникла ошибка?
Книга Douglas Allchin Toward a Philosophy of Error in Science и опубликованная 1 сентября 2026 года в журнале BioScience рецензия Stephan Guttinger актуализируют принципиально важный тезис: ошибка не является внешним нарушением научной деятельности. Ошибки способны возникать на материальном, наблюдательном, концептуальном и социальном уровнях научного процесса, а их устранение требует специальной эпистемической работы. Allchin предлагает систематическое развитие error analytics — практик анализа научных ошибок.
В настоящей статье предлагается развить эту постановку дальше и рассматривать современную науку как систему, нуждающуюся в двух равноправных контурах. Первый контур производит научное знание. Второй обнаруживает, локализует, объясняет, исправляет и сохраняет сведения об ошибках первого. Для обозначения этого второго комплекса вводится понятие инфраструктуры ошибки.
Из него выводятся категории наблюдаемости ошибки, институциональной памяти ошибки, латентности ошибки, скорости научной коррекции и истории происхождения результата. Предлагается новый критерий зрелости научной системы: не отсутствие ошибок само по себе, а способность системы своевременно обнаруживать собственные дефекты и превращать их в новое знание.
Ключевые слова: философия науки, научная ошибка, error analytics, error management, инфраструктура ошибки, самокоррекция науки, происхождение знания, научная методология, искусственный интеллект.
1. Наука, в которой ошибка считалась поражением
Большая часть научной методологии построена вокруг положительного результата. Исследователь должен правильно поставить вопрос, корректно выбрать метод, получить необходимые данные, обеспечить чистоту эксперимента, провести обоснованный анализ и сделать вывод, соответствующий полученным основаниям.
Ошибка в такой конструкции занимает преимущественно отрицательное положение. Она означает, что где-то произошёл сбой: неверно измерили, неправильно отобрали образцы, не учли переменную, допустили статистическое искажение, выбрали ошибочную модель, поддались предвзятости или получили результат, который другие исследователи не могут воспроизвести.
Из этого постепенно сформировалась культурная привычка рассматривать научную ошибку как нечто, что желательно обнаружить как можно раньше, удалить из исследования и не включать в его окончательную историю. В публикации обычно демонстрируется то, что сработало. Значительно реже — то, что не сработало, почему оно не сработало, каким образом это было обнаружено и какие изменения потребовались после обнаружения ошибки.
В результате возникает фундаментальная асимметрия научной практики. Наука хорошо описывает производство результата, но значительно хуже описывает жизнь ошибки внутри производства результата. Именно здесь появляется проблема, которая заслуживает самостоятельного рассмотрения.
2. Поворот Allchin: ошибка находится внутри науки
Книга Douglas Allchin Toward a Philosophy of Error in Science, опубликованная Oxford University Press онлайн 22 октября 2025 года, предлагает систематически рассматривать ошибку не как случайное отклонение от науки, а как нормальный риск производства нового знания. Allchin распределяет источники ошибок по нескольким уровням — от наблюдения и материальной организации исследования до концептуальных предпосылок и социальной организации научного сообщества.
Этот ход принципиален. Ошибиться может не только человек, неправильно записавший значение. Источник ошибки способен находиться в образце, в приборе, в способе калибровки, в экспериментальной конфигурации, в выборе категории, в теоретическом предположении, в интерпретации данных, в коллективном confirmation bias, в системе рецензирования, в публикационном отборе, в конфликте интересов и в распределении доверия внутри научного сообщества.
Allchin отдельно показывает существование ошибок социального уровня, включая коллективную предвзятость подтверждения, publication bias, неэффективное рецензирование, credibility bias и конфликт интересов. Следовательно, научная ошибка является не одной категорией события. Она может возникать в разных частях сложной системы производства знания.
Рецензия Stephan Guttinger в BioScience, опубликованная 1 сентября 2026 года под названием To err is science, точно фиксирует центральный смысл этой позиции: несоответствия между экспериментами, конфликтующие данные или разрушение ранее устойчивой теории указывают на возможность существования ошибки, источник которой ещё необходимо установить. Guttinger подчёркивает вслед за Allchin важность error analytics и error management для хорошей науки.
Но здесь возникает следующий вопрос. Если ошибка действительно является нормальным продуктом научной деятельности, достаточно ли философии ошибки? Или науке необходима специальная архитектура для работы с ней?
3. Самокоррекция науки не является автоматической
Одно из наиболее устойчивых представлений о науке состоит в том, что она способна исправлять сама себя. Отдельный учёный может ошибаться. Отдельная лаборатория может получить неверный результат. Даже целое научное направление может некоторое время придерживаться ошибочных взглядов. Однако предполагается, что в конечном счёте дальнейшие исследования обнаружат проблему, новые данные разрушат ошибочную конструкцию и научное знание будет скорректировано.
В этом представлении скрыто важное допущение: будущее исправит ошибку настоящего.
Однако время само ничего не исправляет. Ошибочный результат может существовать год. Может существовать десять лет. Может попасть в учебники. Может породить новую экспериментальную программу. Может стать основанием для последующих исследований. Может встроиться в профессиональный консенсус.
Для его исправления кто-то должен сначала столкнуться с несоответствием, признать его значимым, сформулировать возможные источники проблемы, собрать дополнительные данные и провести действия, позволяющие локализовать источник ошибки.
Allchin прямо подчёркивает, что разрешение ошибок происходит не просто вследствие течения времени, а посредством конкретной эпистемической работы. Среди механизмов углубления доказательной базы он рассматривает модифицированные репликации, увеличение и диверсификацию выборок, расширение области исследования, повышение разрешающей способности инструментов, появление новых технологий и использование альтернативных концептуальных перспектив.
Поэтому точнее было бы говорить: наука является самокорректирующейся только в той степени, в которой внутри неё существуют механизмы самокоррекции. Если эти механизмы слабы, ошибка может сохраняться. Если они отсутствуют, ошибка может институционализироваться. Если критика затруднена, ошибка способна стать консенсусом. Если последствия ошибочного результата начинают использоваться как основания для следующих исследований, первоначальный дефект получает способность воспроизводить себя.
Самокоррекция, следовательно, должна быть демистифицирована. Это не магическое свойство науки. Это работа определённой инфраструктуры.
4. Первый и второй контуры науки
Отсюда предлагается основное положение настоящей статьи. Современная научная система должна иметь два контура.
Первый можно назвать контуром производства знания. В него входят постановка научной задачи, создание исследовательского дизайна, наблюдение, экспериментирование, измерение, сбор материала, построение моделей, анализ данных, интерпретация и формулирование результата. Именно этот контур традиционно находится в центре научной методологии.
Однако рядом с ним необходим второй контур науки. Его задача иная. Он должен делать возможным обнаружение ситуации, в которой первый контур произвёл неверный или искажённый результат. Далее он должен позволять определить, где именно находится источник ошибки, каким образом она возникла, какие части полученного знания она затрагивает, каким способом результат должен быть скорректирован и что необходимо изменить, чтобы тот же дефект не воспроизводился снова.
Таким образом, второй контур не производит ещё один результат вместо первого. Он исследует качество механизма, произведшего результат. В этом заключается принципиальное отличие.
Традиционный вопрос науки: что мы установили?
Вопрос второго контура: почему мы уверены, что механизм, посредством которого это было установлено, не произвёл ошибку?
А если ошибка обнаружена: где именно она возникла и какие последствия уже успела породить?
5. Инфраструктура ошибки
Для описания второго контура предлагается понятие инфраструктуры ошибки.
Под инфраструктурой ошибки следует понимать совокупность методологических, инструментальных, организационных и институциональных средств, благодаря которым научная система способна обнаруживать собственные ошибки, устанавливать их происхождение, исправлять последствия и сохранять полученный опыт.
Это определение принципиально отличается от культуры «избегания ошибок». Избегать ошибок необходимо. Но невозможно построить серьёзную научную систему исходя из предположения, что профилактика устранит саму возможность ошибочного результата.
Чем сложнее объект исследования, чем больше данных, чем длиннее исследовательская цепочка, чем больше участников и инструментов, тем больше потенциальных мест возникновения искажения. Следовательно, зрелая научная система должна проектироваться исходя не из фантазии о безошибочности, а из предположения: ошибка возможна; поэтому система должна быть способна её обнаружить.
Это меняет саму философию научной надёжности. Надёжность перестаёт означать только качество первоначальной работы. Она начинает включать качество последующего обнаружения дефекта.
6. Наблюдаемость ошибки
Первой характеристикой инфраструктуры ошибки является наблюдаемость.
Ошибка может существовать и при этом оставаться невидимой. Более того, значительная часть опасных научных ошибок некоторое время выглядит как нормальный результат. Данные согласуются с ожиданиями. Статистический анализ не показывает очевидных проблем. Статья проходит рецензирование. Результат цитируется. Другие исследователи включают его в собственные модели. Проблема появляется позднее.
Поэтому одна из главных задач науки состоит не просто в предотвращении ошибки, а в создании условий, при которых появятся признаки её существования. Именно здесь особенно значимы введённые Allchin понятия error signatures, error probes и checkpoints — характерных признаков ошибки, способов активного поиска возможного дефекта и контрольных точек, в которых источники ошибки специально пересматриваются.
Но из этих инструментов следует более общее положение: научная система должна проектировать наблюдаемость собственных неисправностей. Самая опасная ошибка — не обязательно самая грубая. Самой опасной может оказаться ошибка, которая на протяжении длительного времени не создаёт заметного несоответствия.
Поэтому зрелость науки начинается с способности услышать слабый сигнал собственного неблагополучия.
7. Локализация ошибки
Обнаружение несоответствия ещё не означает обнаружения ошибки.
Предположим, две лаборатории получили различные результаты. Это событие является сигналом. Но оно ещё не отвечает на вопрос о причине. Ошибка может находиться в первой лаборатории. Во второй. В обеих. Или ни в одной, если различие обусловлено ранее неизвестным условием, при котором исследуемый эффект действительно ведёт себя по-разному.
Следовательно, между обнаружением несоответствия и признанием конкретной ошибки существует отдельная исследовательская работа. Именно поэтому Allchin уделяет большое внимание дополнительному доказательству и способам различения потенциальных источников ошибки.
Можно сделать более общий вывод: ошибка является объектом расследования. Её необходимо локализовать. Не просто сказать: «результат оказался неправильным». Необходимо установить, где именно возникла неправильность: в приборе, в образце, в процедуре, в данных, в статистической обработке, в теоретическом предположении, в интерпретации, в организации научного коллектива, в системе рецензирования или в отборе результатов для публикации.
Без локализации невозможно полноценное исправление. Иначе мы заменяем один результат другим, но не знаем, какой механизм породил первоначальный дефект.
8. Error analytics и error management — не одно и то же
Здесь необходимо строго разделить два вида работы.
Error analytics исследует ошибку. Её задача — определить признаки ошибки, возможные источники, механизм возникновения, область распространения и способы проверки предполагаемой причины.
Error management начинается там, где недостаточно узнать, что произошло. Научная организация должна решить, что делать с обнаруженной ошибкой. Как изменить процедуру? Нужно ли повторять эксперимент? Какие результаты требуют пересмотра? Какие публикации зависят от ошибочного результата? Нужно ли исправлять данные? Каким образом сообщить другим исследователям? Следует ли изменить исследовательский стандарт? Как предотвратить повторение?
Allchin рассматривает error analytics как систематическую практику работы с ошибками и связывает управление ошибками с error repertoires, error signatures, checkpoints, error probes и использованием накопленного отрицательного знания.
Однако для институциональной науки этого недостаточно без третьего уровня. Этим третьим уровнем и является инфраструктура ошибки.
Error analytics анализирует.
Error management организует реакцию.
Инфраструктура обеспечивает устойчивое существование обоих процессов внутри научной системы.
9. Ошибка как информация о механизме
Именно здесь становится возможен другой взгляд на значение ошибки. Ошибка содержит информацию.
Если результат оказался ошибочным вследствие определённой конфигурации исследования, обнаружение ошибки сообщает нам нечто о границах этой конфигурации. Ошибка прибора сообщает о пределах прибора. Ошибка измерения — о границах измерительной процедуры. Ошибка выборки — о свойствах способа формирования выборки. Ошибка модели — о пределах её применимости. Ошибка теории — о границах объяснительной конструкции. Ошибка интерпретации — о недостатках понятийного аппарата. Коллективная ошибка — о свойствах социальной организации науки.
Именно поэтому ошибка не должна просто удаляться из истории исследования. В ней содержится диагностическая информация о механизме производства знания.
Allchin говорит о положительной роли negative knowledge: знания об ошибках способны изменять исследовательскую практику, повышать стандарты доказательства и формировать более эффективные способы научной работы.
Это позволяет сделать ещё один шаг. Наука производит знание не только тогда, когда устанавливает, как устроен исследуемый объект. Она производит знание и тогда, когда устанавливает, почему её собственный способ исследования объекта оказался недостаточным.
Ошибка становится способом изучения науки самой наукой.
10. Институциональная память ошибки
Однако для этого недостаточно ошибку исправить. Её необходимо запомнить. И здесь современная научная система сталкивается с серьёзной проблемой.
После исправления методики след ошибки часто исчезает. Следующее поколение исследователей получает правило: делать нужно именно так. Но далеко не всегда получает другое знание: почему нельзя делать иначе.
Между тем это две различные формы знания. Первая хранит правильное действие. Вторая хранит историю угрозы.
Поэтому следует ввести понятие институциональной памяти ошибки. Научная дисциплина должна сохранять сведения не только о состоявшихся открытиях, но и о характерных способах заблуждения.
Какие ошибки уже возникали? При каких условиях? Как выглядели их первые признаки? Почему первоначально они не были распознаны? Какие средства позволили их локализовать? Какая часть знания оказалась затронута? Какие изменения были введены после исправления? Может ли аналогичная ошибка возникнуть снова?
Так формируется накопленный репертуар ошибок дисциплины. И зрелая научная школа должна знать собственный репертуар ошибок не хуже, чем набор собственных методов.
11. Время как характеристика научной ошибки
Из конструкции второго контура следует ещё одна принципиально важная категория. Ошибка существует не только в содержании. Она существует во времени.
Между возникновением ошибочного результата и его обнаружением может пройти несколько часов, несколько месяцев, десятилетие, иногда значительно больше. В течение этого периода ошибка не бездействует. Её цитируют. На неё опираются. По ней строят следующие гипотезы. На её основании проектируют эксперименты. Она попадает в учебную литературу. Начинает участвовать в формировании профессионального мировоззрения.
Поэтому для анализа научной ошибки предлагается понятие латентности ошибки.
Латентность ошибки — это период, в течение которого ошибочный результат уже существует и способен производить последствия, но его дефект ещё не обнаружен или надёжно не локализован.
Это позволяет поставить совершенно новый вопрос о качестве науки. Не только: сколько ошибок возникает в данной области? Но и: как долго они способны существовать незамеченными?
Две научные дисциплины могут производить сопоставимое количество ошибок. Однако если первая обнаруживает характерные дефекты через месяцы, а вторая — через двадцать лет, перед нами совершенно разные по зрелости системы.
Поэтому важным показателем становится скорость научной коррекции. Зрелость науки определяется не только вероятностью произвести правильный результат. Она определяется также временем, необходимым для обнаружения и локализации неправильного.
12. История происхождения результата
Для работы второго контура необходим ещё один элемент. Чтобы расследовать ошибку, должна существовать возможность восстановить происхождение результата.
Обычный научный текст показывает конечный продукт исследования. Но для error analytics этого недостаточно. Необходимо знать, какие данные использовались, откуда они появились, каким образом отбирались, какие преобразования проходили, какие версии анализа существовали, какие решения принимал исследователь, какие альтернативы рассматривались и отбрасывались, какие несоответствия появлялись во время работы, какие изменения вносились в методику и какие неудачные попытки предшествовали опубликованному результату.
Поэтому рядом с традиционным описанием метода становится всё более важной история происхождения научного результата.
Метод отвечает на вопрос: как должно было проводиться исследование?
История происхождения отвечает на другой: как именно возник этот конкретный результат?
Различие принципиально. Особенно в тех случаях, когда через несколько лет необходимо восстановить момент возникновения ошибки. Без истории происхождения научная система видит результат, но может потерять его траекторию. А без траектории локализация ошибки становится значительно сложнее.
13. Искусственный интеллект радикально усиливает проблему
В эпоху искусственного интеллекта эта проблема приобретает новый масштаб. Научная деятельность всё чаще включает машинный поиск литературы, обработку больших массивов данных, генерацию программного кода, автоматизированный анализ, построение моделей, подготовку текстов, работу с изображениями и другие формы вычислительного посредничества.
Это резко ускоряет первый контур науки. Но ускорение первого контура без одновременного развития второго создаёт опасную асимметрию. Ошибка теперь также способна распространяться быстрее. Если неверное предположение вошло в длинную автоматизированную последовательность операций, оно может оказаться воспроизведено многократно ещё до того, как человек заметит проблему.
Возникает ситуация, в которой скорость производства результатов возрастает быстрее, чем способность расследовать их происхождение. Поэтому искусственный интеллект делает инфраструктуру ошибки не менее, а более необходимой.
Вопрос к научной системе уже нельзя ограничивать вопросом: «Какой результат был получен?» Необходимо иметь возможность установить, какие источники участвовали в его производстве, какие машинные операции выполнялись, какие промежуточные преобразования происходили, какие решения были автоматическими, какие решения принимал исследователь и где находится точка, после которой началось искажение.
Иначе наука получает всё более мощную производственную инфраструктуру знания, но недостаточную инфраструктуру расследования этого знания.
14. Ошибка, неопределённость и нарушение
Философия ошибки требует ещё одного важного разграничения. Признание ошибки нормальной частью научной работы не означает, что любое нарушение можно объявить обычной ошибкой.
Необходимо различать ошибку, неопределённость и сознательное нарушение научной добросовестности. Allchin специально обращает внимание на различие ошибки и неопределённости: ошибка предполагает ситуацию, в которой некоторое ранее оправданное утверждение впоследствии оказывается не оправданным, тогда как неопределённость связана с отсутствием достаточного знания.
Это разграничение необходимо дополнить проблемой ответственности. Исследователь может получить ошибочный результат, соблюдая добросовестную научную процедуру. Такой результат является объектом анализа. Совсем другое явление — сознательная фабрикация данных, намеренное сокрытие значимого материала или манипуляция результатами.
Нормализация ошибки не должна становиться механизмом нормализации нарушения. Но и обратная крайность опасна. Если любая обнаруженная ошибка автоматически превращается в обвинение исследователя, научная среда получает мощный стимул скрывать ошибки. А система, в которой ошибку выгоднее скрыть, чем показать, теряет способность к самокоррекции.
Поэтому инфраструктура ошибки требует не только аналитики, но и развитой культуры ответственности.
15. Новый критерий зрелости науки
Теперь можно вернуться к исходному вопросу: как определить зрелость научной системы?
Традиционно мы оцениваем объём накопленного знания, качество методов, точность измерения, предсказательную способность теорий, уровень инструментов, количество воспроизводимых результатов. Все эти критерии сохраняют значение. Однако к ним необходимо добавить другой класс характеристик.
Можно ли обнаружить ошибку после публикации? Можно ли установить её источник? Можно ли восстановить происхождение результата? Существует ли память о ранее обнаруженных ошибках? Меняется ли методология после их обнаружения? Можно ли определить, какие последующие результаты зависят от ошибочного основания? Насколько долго ошибка способна оставаться незамеченной?
Таким образом, появляется новый критерий. Зрелость науки определяется не отсутствием ошибок, а качеством её второго контура.
Зрелая наука — это не наука, которая редко признаёт ошибки. Как раз такая система может оказаться незрелой. Зрелой является система, в которой ошибка имеет высокую вероятность быть замеченной, локализованной и исправленной до того, как её последствия станут необратимо встроены в последующее знание.
16. От методологии исследования к архитектуре науки
Из этого следует более широкий вывод. На протяжении длительного времени философия и методология науки преимущественно совершенствовали способы производства обоснованного утверждения.
Как построить эксперимент? Как проверить гипотезу? Как контролировать переменные? Как обеспечить воспроизводимость? Как правильно интерпретировать данные?
Эти вопросы формировали инфраструктуру первого контура. Однако сложность науки XXI века требует полноценного развития второго.
Необходимо учить исследователя не только получать результат, но и проектировать способы обнаружения собственного заблуждения. Необходимо рассматривать репликацию не просто как повтор чужого исследования, а как один из механизмов диагностики системы производства знания. Необходимо сохранять отрицательные результаты, если они содержат информацию о границах метода. Необходимо документировать существенные изменения исследовательской процедуры. Необходимо создавать репертуары характерных ошибок дисциплины. Необходимо сохранять историю возникновения значимых исправлений. Необходимо исследовать не только случаи успешного научного открытия, но и случаи длительного существования ошибочного знания.
Научная методология, таким образом, должна постепенно превратиться из методологии правильного действия в методологию управляемой надёжности. Это существенно более сложная задача.
Заключение
Ошибка как механизм самопознания науки
Douglas Allchin сделал важный шаг, поставив ошибку в центр философского анализа науки и показав, что ошибки возникают на разных уровнях исследовательской деятельности, а их разрешение требует конкретной эпистемической работы. Его концепция error analytics позволяет систематизировать способы распознавания и управления ошибками.
Но из этой постановки следует более радикальный организационный вывод. Науке недостаточно иметь метод производства знания. Она должна иметь инфраструктуру исследования собственных результатов.
Первый контур науки отвечает за производство знания. Второй — за способность обнаружить, когда производство знания дало сбой. Именно во втором контуре существуют наблюдаемость ошибки, её локализация, error analytics, error management, институциональная память, контроль латентности и восстановление истории происхождения результата.
Так меняется сама постановка проблемы научной надёжности. Вопрос больше не состоит только в том: как получить правильный результат? К нему необходимо добавить: как будет обнаружено, если этот результат окажется неправильным? И ещё один: сможем ли мы восстановить механизм, который эту ошибку произвёл?
Это принципиально для науки XXI века. Чем сложнее становится производство знания, чем больше в нём людей, институтов, инструментов, данных и искусственного интеллекта, тем опаснее надеяться исключительно на качество первоначального исследования. Необходима система, способная расследовать собственную деятельность.
Поэтому ошибку следует рассматривать не только как противоположность правильному результату. Она является информацией о пределах научного механизма. Обнаруживая ошибку, наука получает возможность исследовать не только внешний объект, но и саму себя как систему производства знания.
Именно здесь находится её особая ценность. Наука становится зрелой не тогда, когда перестаёт ошибаться. Она становится зрелой тогда, когда её собственная архитектура не позволяет ошибке долго оставаться невидимой.
Литература
- Allchin, D. Toward a Philosophy of Error in Science. Oxford University Press, 2025.
- Allchin, D. “Managing Error.” In: Toward a Philosophy of Error in Science. Oxford University Press, 2025.
- Allchin, D. “Deeper Evidence.” In: Toward a Philosophy of Error in Science. Oxford University Press, 2025.
- Allchin, D. “Social-Level Errors.” In: Toward a Philosophy of Error in Science. Oxford University Press, 2025.
- Guttinger, S. “To err is science—Review of ‘Toward a Philosophy of Error in Science’.” BioScience, published 1 September 2026, biag127.
