Coraz więcej badań naukowych opiera się wyłącznie na symulacjach komputerowych i sztucznej inteligencji. Choć to zrozumiałe w przypadku badań kosmicznych czy klimatycznych, niepokojące staje się, gdy eksperymenty zastępuje się symulacją nawet przy szukaniu zamienników dla cementu. Czy to już koniec epoki doświadczalnej nauki?
Poruszając nowe tematy ze świata nauki — a mam z tym styczność niemal codziennie — coraz częściej zauważam jedną rzecz: eksperymenty laboratoryjne ustępują miejsca symulacjom komputerowym. Na początku nie zwracałem na to większej uwagi, ale z biegiem czasu skala tego zjawiska zaczęła mnie niepokoić. Oczywiście, jeśli chodzi o kosmos, to ma to głęboki sens — nie wyślemy przecież sondy w każdą mgławicę, by sprawdzić warunki termiczne czy zderzenia cząstek. Podobnie z klimatem: tu potrzebujemy modeli, które będą przewidywać przyszłość dekadami do przodu. Ale gdy natykam się na publikacje naukowe, w których alternatywy dla cementu, metody odsalania wody czy działanie leków przeciwbólowych testuje się wyłącznie w środowisku wirtualnym — coś zaczyna mi zgrzytać.
W tym, co właśnie obserwujemy, tkwi pytanie nie tylko o naukową metodologię, ale wręcz o filozofię poznania. Eksperyment, rozumiany jako obserwacja zjawiska w warunkach kontrolowanych, przez dekady był podstawowym narzędziem nauki. Od Galileusza po Feynmana — nauka opierała się na tym, że coś trzeba zbudować, zmierzyć, zważyć, rozbić albo uruchomić. Dziś coraz częściej wystarczy uruchomić… symulację. Modele numeryczne, wspomagane przez algorytmy sztucznej inteligencji, podpowiedzą nam, co się stanie, jeśli połączymy dwie substancje, zmienimy temperaturę lub przekształcimy strukturę materiału.
I nie zrozumcie mnie źle — nie twierdzę, że to źle. Wręcz przeciwnie: rozwój obliczeń i możliwości AI to jedno z największych osiągnięć współczesności. Symulacje są nieocenione w badaniach nad zmianami klimatu, rozwojem leków, analizą katastrof naturalnych, prognozowaniem gospodarki czy eksploracją kosmosu. Ale coraz trudniej oprzeć się wrażeniu, że komputerowe modele zaczynają wypierać eksperymenty tam, gdzie jeszcze niedawno nie do pomyślenia było zrezygnowanie z fizycznego testu.
Weźmy wspomniany już cement. To najbardziej rozpowszechniony materiał budowlany świata, którego produkcja odpowiada za około 8% globalnej emisji CO₂. Szukanie alternatyw ma sens i jest potrzebne. Ale kiedy widzę, że badania nad nowym składem betonu są prowadzone wyłącznie w środowisku komputerowym — bez mieszania, bez wylewania, bez łamania rzeczywistej próbki — czuję, że nauka zbliża się do granicy, za którą zostaje już tylko hipoteza, a nie doświadczenie.
Owszem, komputer może zasymulować właściwości molekularne, przewidzieć reakcje chemiczne, policzyć emisję w cyklu życia produktu. Ale przecież świat nie jest tylko równaniem. Świat ma wilgoć, nieprzewidywalność, niedoskonałości. Ma człowieka, który źle wymiesza, beton, który pęknie nie tam, gdzie miał, i inne nieoczekiwane zdarzenia, które zawsze mogą sprawić, że coś pójdzie wbrew oczekiwaniom. To, że model mówi jedno, nie znaczy, że tak samo będzie w rzeczywistości.
W nauce, jak w życiu, warto czasem ubrudzić sobie ręce. Modele są doskonałym narzędziem — ale tylko wtedy, gdy służą za drogowskaz, a nie za ostateczny werdykt. Tymczasem coraz częściej odnoszę wrażenie, że współczesna nauka zaczyna traktować komputerową symulację nie jako narzędzie, lecz jako substytut badania. A to już niebezpieczna droga.
Jesteśmy dziś w punkcie zwrotnym. Epoka AI obiecuje przyspieszenie, skalowanie i precyzję, jakiej wcześniej nie znaliśmy. Ale jeśli pozwolimy, by zastąpiła ona nam doświadczenie, praktykę i eksperyment — możemy się znaleźć w świecie, w którym wiemy bardzo wiele… tylko że wszystko to działa wyłącznie na ekranie.
Nie chcę, by nauka stawała się tylko symulacją wiedzy. Niech eksperyment nadal będzie królem — a model jego lojalnym doradcą, nie uzurpatorem.
Grafika: depositphotos
Hej, jesteśmy na Google News - Obserwuj to, co ważne w techu
