В последние десятилетия мы переживаем эпоху технологических прорывов, изменяющих привычные границы не только в науке и бизнесе, но и в самой философии. Статья, на которую я опираюсь, поднимает вопросы о достоверности знаний в эпоху информационных технологий и искусственного интеллекта, и призывает к попытке пересмотра эпистемологии, выходящей за рамки классических теорий.

• Проблема достоверности как центральный эпистемологический вызов — в эпоху генеративных нейросетей становится практически невозможным отличить правду от лжи, поскольку «фальсифицированный» контент становится убедительным сам по себе.

• Неустранимость галлюцинаций и конфабуляций ИИ как теоретический предел — фундаментальная теорема Майкла Левина доказывает, что любая языковая модель обязательно будет генерировать ложные факты, и это нельзя устранить полностью.

• Риск коллапса нейросетей и деградации человеческого знания — через взаимное обучение сетей на своих галлюцинациях и потребление людьми этих искажённых данных, неизбежна деградация как ИИ, так и человеческого интеллекта.

• Критика подтверждающего подхода (верификации) и необходимость смещения фокуса к фальсифицируемости — традиционный подход в системах фактчекинга «найти доказательства в пользу чего-либо» должен быть заменен на поиск опровержений (принцип фальсифицируемости Поппера).

• Децентрализация и криптографически защищённые системы как условие объективности — один из ключевых тезисов: проверка достоверности должна быть независимой от централизованного администрирования, наемных экспертов, корпораций, государств и алгоритмов с предвзятостью.

• Алгоритмы на основе анализа непротиворечивости — необходимы новые технические модели, где информационные «блоки» (факты) взаимосвязаны и противоречия между ними снижают, а сильные непротиворечивые связи повышают достоверность.

• Репутационная ответственность как эпистемический механизм — люди, создающие утверждения, автоматически вменяются в ответственность через репутацию: чем надежнее автор готов «держаться за свои утверждения», тем выше его вклад в достоверность.

• Эпистемическое соревнование как игра (теория игр) между научным знанием и фейками — все модели и версии конкурируют с различными точками зрения и победа отводится тем, кто устойчив к опровержению и противоречиям, а не тем, кто просто накапливает утверждения.

• Конструктивный альтернативизм как онтологическая и гносеологическая позиция — существует множество гипотез, ни одна из которых не может быть «абсолютно истиной», но ценность гипотез определяется по их эвристическому потенциалу и устойчивости к опровержению.

• Коллективный интеллект как онтологический и эпистемический антипод ИИ-монополии — только синтез человеческого коллективного интеллекта и алгоритмических систем, построенных по критериям фальсифицируемости и репутации, может стать гарантией устойчивого знания и доверия в цифровой киберэкономике.

Рассмотрим эти фундаментальные изменения через призму философии науки и эпистемологии, опираясь на работы таких мыслителей, как Карл Поппер, Томас Кун, Пол Фейерабенд и Имре Лакатош.

1. Поппер: фальсифицируемость как основной критерий научности

Карл Поппер утверждал, что единственным критерием, по которому можно судить о научности теории, является её фальсифицируемость — способность быть опровергнутой. Искусственный интеллект и нейросети, особенно генеративные модели, создают новые вызовы для традиционной эпистемологии. В частности, они генерируют «галлюцинации» — ложные, но очень правдоподобные утверждения, которые сложно отличить от правды. Это вызывает необходимость пересмотра концепции фальсифицируемости, так как многие утверждения, созданные ИИ, не могут быть легко опровергнуты стандартными научными методами.

Вместо подтверждения теории фактами, как это происходит в традиционной науке, мы получаем ситуацию, в которой нужно искать опровержения и ошибки в данных и алгоритмах. Это принципиально меняет подходы к научной верификации.

• Прямое использование попперовского принципа: знание — это не подтверждения, а способность выдержать опровержения.

• Система «гиперграфов знаний» с проверкой противоречий — это алгоритмическая форма попперовской фальсификации.

• Галлюцинации ИИ являются примером непроверяемости — если мы принимаем высказывания без попытки их опровергнуть, мы теряем науку.

2. Кун: парадигмы и научные революции в цифровую эпоху

Томас Кун ввел концепцию научных парадигм, которые определяют общие подходы и методы работы в науке. Каждая парадигма начинает преобладать, затем сталкивается с аномалиями, которые не могут быть объяснены её рамками, и в конце концов происходит смена парадигмы. Традиционные подходы к проверке достоверности информации больше не соответствуют новым условиям. Искусственный интеллект создает новые «аномалии», как, например, нечеловеческие «галлюцинации» или ложные факты, которые невозможно просто игнорировать.

Необходим переход к децентрализованным и криптографически защищённым системам проверки фактов, что может быть рассмотрено как новый научный революционный переход, аналогичный парадигмальным сдвигам, описанным Куном.

• Современная «парадигма достоверности» (где истина подтверждается авторитетом/верификацией) больше не работает в условиях ИИ.

• Нужна новая парадигма — децентрализованная и репутационно-ориентированная проверка фактов.

• Это можно рассматривать как переход к новой «нормальной науке» в условиях цифровой киберэкономики.

3. Фейерабенд: эпистемологический анархизм и новые формы знаний

Пол Фейерабенд выдвигал гипотезу о том, что научные методы не могут претендовать на универсальность и абсолютизм, и что в разных исторических и культурных контекстах существуют различные способы получения и утверждения знания. Он утверждал, что «всё подходит», если это приводит к продуктивным результатам. Подход, при котором данные и знания могут генерироваться с помощью глобального интернационального краудсорсинга без строгих рамок традиционных научных методов, гармонично согласуется с фейерабендовским «эпистемологическим анархизмом».

Это открывает путь для более гибких, неформальных и многогранных подходов к поиску истины, таких как коллективный интеллект, криптографически защищённые данные и многократно проверяемые гипотезы. Главное — не полагаться на одну систему доказательств, а принимать разнообразие методов, создавая при этом устойчивые и проверяемые блоки информации.

• Существует множество конкурирующих гипотез, где истина не абсолютна, а относительна к устойчивости в игре опровержений.

• Это близко к фейерабендовскому «anything goes» — но с четким уточнением: не всё подряд подходит, а только то, что хорошо обосновано и не опровергнуто.

• То есть он встраивает анархизм в структурированный алгоритм (игру гипотез).

4. Лакатош: исследовательские программы и гиперграфы как новая структура знаний

Имре Лакатош предложил концепцию «исследовательских программ», которые составляют основу научных теорий. Важным элементом в этой теории является разделение «ядра» теории, которое не подлежит опровержению, и «пояса защиты», состоящего из гипотез, которые защищают ядро от опровержений. В цифровой киберэкономике это реализуется с помощью гиперграфов знаний, в которых факты и утверждения связываются между собой в рамках «защищённых» блоков, где любые противоречия снижают достоверность системы.

Гибкость этих «защитных» элементов позволяет системе адаптироваться, повышая её устойчивость к фальсификации и ошибкам. Такой подход напоминает лакатошевскую идею о том, что не теория должна быть «абсолютно истинной», а её способность адаптироваться и развиваться в ответ на новые данные.

• Идея о том, что гипотезы выживают не как отдельные атомы, а как связанные блоки в гиперграфе, перекликается с лакатошевской концепцией «программы» с ядром и поясом защитных гипотез.

• Противоречие внутри «программы» её ослабляет, согласованность — укрепляет.

5. Новые формы достоверности: коллективный интеллект и репутация

В традиционном научном процессе знание получало свою достоверность через экспертные оценки и проверку. Однако с развитием информационных технологий и искусственного интеллекта появляется новая концепция достоверности — репутация и коллективный интеллект. Особенно важна независимость децентрализованных систем, таких как блокчейн, которые позволяют каждому участнику сети проверять и подтверждать факты. Это может быть рассмотрено как переход от авторитарной верификации знаний (через научное сообщество или государственные органы) к более демократичному и «проверяемому» краудсорсинговому процессу.

Таким образом, концепция репутации, как ключевого элемента доверия в цифровом мире, становится эпистемологическим механизмом, который усиливает коллективный интеллект, а не зависит от монополий и авторитарных структур.

• В условиях цифровой экономики «истина» теряет привязку к авторитету и становится проблемой доверия.

• Это продолжение дебатов о «post-truth» и «epistemic trust» в современной аналитической философии науки.

• Ответ заключается в конкретном решении — технологическая инфраструктура доверия на основе криптографии и децентрализации.

6. Итог: новые эпистемологические горизонты в условиях информационных технологий и искусственного интеллекта

Модели искусственного интеллекта, репутационные механизмы и криптографические технологии не просто изменяют способы работы науки и бизнеса — они провоцируют глубинные изменения в самой природе знания. Перспективы, открывающиеся перед нами, напоминают философские подходы от Поппера до Фейерабенда, которые ставят под сомнение идею об объективности и единой истине, предлагая вместо этого более гибкие, децентрализованные и взаимосвязанные подходы к познанию.

Эти изменения требуют нового понимания эпистемологии, которая должна учитывать не только проверяемость данных, но и степень доверия в условиях технологических и социальных изменений. Важно признать, что знание в XXI веке — это не только результат научных теорий, но и продукт сложных взаимодействий между людьми, машинами и данными.

• Эпистемическая монополия ИИ (или государств и корпораций) недопустима.

• Необходима модель коллективного интеллекта, где знание вырабатывается как результат взаимодействия множества акторов с разной репутацией.

• Это ближе к современной «социальной эпистемологии» (Голдман, Фуллер).

Заключение:

В эпоху цифровых технологий и ИИ философия науки продолжает развиваться, и ключевые фигуры, такие как Поппер, Кун, Фейерабенд и Лакатош, остаются актуальными для осмысления новых вызовов. Эти мыслители предложили концепции, которые помогают нам ориентироваться в сложной реальности цифровой киберэкономики, где проверка данных, доверие и репутация становятся основными критериями достоверности знаний.

Сейчас, как никогда ранее, мы находимся на грани философской революции, где старые методы получения знаний пересматриваются и адаптируются к новым условиям. И это не просто вызов для науки — это вызов для всей нашей эпистемологии и способа мышления.