ОТВЕТ ОППОНЕНТАМ
DOI:
https://doi.org/10.5840/eps202663341Ключевые слова:
Сильная программа, социология научного знания, интеракциональная экспертиза, формативные устремления, философия и социологияАннотация
Настоящая статья представляет собой ответ Гарри Коллинза на комментарии к работе «Батская школа и Сильная программа». Интуиция, сопутствовавшая ранним работам по социологии научного знания в 1970-е гг., - ощущение значимости предпринятого - оказалась верной: спустя полвека отклики на описание тех первых лет оборачиваются глубокими дискуссиями об искусственном интеллекте, о природе социологии и о природе философии. Ответы участникам обсуждения разделены на две части. Коллинз не согласен с Асей Филатовой в том, что новейшие разработки в области искусственного интеллекта привели к созданию устройств, сравнимых с человеческим разумом, и поясняет почему. Автор признает, что продукты больших языковых моделей ныне гораздо чаще, нежели ранее, можно принять за высказывания человека, однако это лишь означает, что нам следует проявлять больше изобретательности в поиске того, чем они от нас отличаются. Чарльз Торп и Татьяна Соколова предлагают обсудить траектории развития социологии и философии, а также их взаимоотношения. Коллинз приходит к тому, что более не может сказать определенно, кто он - социолог или философ, хотя сегодня испытывает бо́льшую близость к философской проблематике, нежели к тому, что составляет центр внимания современных социологов. Это естественным образом подводит к вопросу о том, что есть подлинная социология и подлинная философия, - вопросу, крайне непопулярному в рамках конструктивистского подхода. И все же подобная постановка вопроса необходима, если мы намерены противостоять эрозии науки и других академических дисциплин, а также - что еще важнее - эрозии самой истины в условиях современных политических реалий. Автор вводит понятие «формативных устремлений» как инструмент для определения сущности науки и таких видов деятельности, как социология и философия. Его гипотеза состоит в том, что социология и философия сталкиваются именно в своих формативных устремлениях, ибо обе обращены к предельным основаниям истины.
Библиографические ссылки
Bloor, D. Wittgenstein: A Social Theory of Knowledge. London: Macmillan, 1983.
Collins, H. “Socialness and the Undersocialised Conception of Society”, Science, Technology and Human Values, 1998, vol. 23, no. 4, pp. 494–516.
Collins, H. “Studies of Expertise and Experience”, Topoi, 2018, vol. 37, pp. 67–77. DOI: 10.1007/s11245-016-9412-1.
Collins, H. “Remembering Bert Dreyfus”, AI and Society, 2019, vol. 32, no. 2, pp. 373–376.
Collins, H. “Interactional Imogen: Language, Practice and the Body”, Phenomenology and the Cognitive Sciences, 2020, vol. 19, no. 5, pp. 933– 960. DOI: 10.1007/s11097-020-09679-x.
Collins, H. “The Science of Artificial Intelligence and Its Critics”, Interdisciplinary Science Reviews, 2021, vol. 46, no. 1–2, pp. 53–70. DOI: 10.1080/03080188.2020.1840821.
Collins, H. “Science as a Counter to the Erosion of Truth in Society,” Synthese, 2023, vol. 202, no. 145, pp. 1–23. DOI: https://doi.org/10.1007/ s11229-023-04357-2.
Collins, H., Evans, R. Why Democracies Need Science. Cambridge: Polity Press, 2017.
Collins, H., Evans, R. Veritocracy: Truth, Science, and How to Preserve Democracy. New York, NY: Bloomsbury Academic, 2026.
Collins, H., Hall, M., Evans, R., Weinel, M. Imitation Games and Turing Tests: New Methods for Exploring Societies. Cambridge, MA: MIT Press, 2026 (forthcoming).
Collins, H., Kusch, M. The Shape of Actions: What Humans and Machines Can Do. Cambridge, MA: MIT Press, 1998.
Collins, H.M., Evans, R., Ribeiro, R., Hall, M. “Experiments with Interactional Expertise”, Studies in History and Philosophy of Science, 2006, vol. 37A, no. 4, pp. 656–674.
Collins, H., Shrager, J., Bartlett, A., Conley, S., Hale, R., Evans, R. “Hypernormal Science and Its Significance”, Perspectives on Science, 2023, vol. 31, no. 2, pp. 262–292.
Collins, H., Thorne, S. “Large Language Models and Scientific Discourse: Where’s the Intelligence?”, Synthese, 2026 (accepted, February 2026). DOI: https://doi.org/10.1007/s11229-026-05531-y. Open access: https://rdcu.be/ fbpKm. Preprint: arXiv:2603.23543.
Collins, H., Grote, H., Newbury, P., Sutton, P., Thorne, S. “Large Language Models Eroding Science Understanding: An Experimental Study”, arXiv preprint arXiv:2604.25639, 2026 (under revision for resubmission to AI and Ethics).
Collins, H., Thorne, S., Newbury, P., Evans, R. “More Problems of Large Language Models in Comparison with Human Knowledge”, AI & Society, 2026. DOI: http://doi.org/10.1007/s00146-026-03021-w.
Collins, H.M., Yearley, S. “Epistemological Chicken”, in Pickering, A. (ed.), Science as Practice and Culture. Chicago: University of Chicago Press, 1992, pp. 301–326.
Dreyfus, H.L. What Computers Can’t Do. New York: Harper and Row, 1972 (2nd edition: What Computers Still Can’t Do, 1992).
Goodman, N. Fact, Fiction, and Forecast. Harvard University Press, 1955 (1st edition).
Weizenbaum, J. Computer Power and Human Reason: From Judgement to Calculation. San Francisco: W.H. Freeman, 1976.
